뉴엔AI — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20250521)
제출인: 뉴엔AI

증권신고서(지분증권)
6.0
주식회사 뉴엔에이아이

정 정 신 고 (보고)

2025년 05월 21일

1. 정정대상 공시서류 :
증권신고서(지분증권)

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 :
2025년 4월 22일

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2025년 04월 22일
증권신고서(지분증권)
-

2025년 05월 16일
[정정]증권신고서(지분증권)

기재정정("
굵은 파란색
")

2025년 05월 21일
[정정]증권신고서(지분증권)

기재정정("
굵은 초록색
")

3. 정정사항

금번 정정은 기재사항 추가 및 보완을 위한 정정으로서, 정정사항은

"굵은 초록색"
으로 기재하였습니다. 단순 오타 및 띄어쓰기 등 문서 교정사항은 본문에 반영하였으며, 본 정정표에 별도로 기재하지 않았습니다.

항 목
정정요구ㆍ명령관련 여부
정정사유
정 정 전
정 정 후

[요약 정보]
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 사항

III. 투자위험요소

1. 사업위험 - 마. 기술개발 부진 위험
-
기재사항 정정
(주1)
(주1)

2. 회사위험 - 차. 매출채권 회수 관련 위험
-
기재사항 정정
(주2)
(주2)

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 희망공모가액 산출 -
(2) 비교대상회사 PER 산출 -
(라) 추정 당기순이익 산정 내역
-
2) 항목별 추정 근거
- 가) 매출액 -
② 신규제품 매출 추정

-
기재사항 정정
(주3)
(주3)

(주1) 정정 전

마. 기술개발 부진 위험
당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등 고도화된 기술 역량이 필수적인 분야로, 지속적인 연구개발 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 구조입니다. 최근 생성형 언어모델, 데이터 처리 범위 확장, 컴퓨팅 성능 향상 등 기술의 고도화가 빠르게 진행됨에 따라 기술 변화에 선제적으로 대응하는 것이 기업 생존의 핵심 과제가 되고 있습니다. 당사는 AI 언어 이해, 생성형 언어모델, 빅데이터 및 머신러닝 기반 분석, 플랫폼 기술 등을 기반으로 16개 이상의 기술 제품을 보유하고 있으며, 이를 대표 서비스에 융합해 제공하고 있습니다. 당사는 기술제품 고도화와 시장 수요에 대응하기 위해 연구개발을 지속하고 있으며
, 매년 개발비를 꾸준히 증가시키는 등 적극적인 투자를 이어가고 있습니다. 이를 통해 당사는
실
제 산업 적용을 통해 축적된 노하우를 바탕으로 경쟁력을 강화해 나가고 있습니다.
다만, 기술 변화에 적시에 대응하지 못하거나, 개발된 기술이 시장 요구에 부합하지 않을 경우 기술 우위가 약화되고, 이에 따라 당사의 수익성과 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등첨단 기술을 기반으로 한 고도화된 기술 역량이 요구되는 산업으로, 지속적인 연구개발과 기술 축적 없이는 시장 경쟁력을 유지하기 어려운 구조를 갖고 있습니다. 특히 최근 생성형 언어모델 기술의 급격한 발전, 데이터 처리 범위의 확대, 컴퓨팅 성능의 비약적 향상 등으로 인해 관련 기술은 빠르게 고도화되고 있으며, 기술 변화에 대한 적응과 선제적 대응이 기업의 생존과 직결되고 있습니다.당사는 AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 생성형 언어모델 기술, 빅데이터 및 머신러닝 기반의 응용 분석 기술, AIㆍ빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 등 다양한 핵심 기술을 바탕으로 총 16가지 이상의 기술 제품을 보유하고 있습니다. 당사의 기술 제품이란 당사의 서비스를 구성하는 핵심 알고리즘, 소프트웨어 모듈, 자동화 도구 등으로서, 다양한 산업 도메인에 적용 가능한 형태로 공통 API 또는 커스터마이징 가능한 모듈로 제공되는 AI 기반 기능 단위 제품군을 일컫습니다. 이들 기술제품은 다시 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data의 3가지 대표 서비스로 융합되어 고객에게 제공되고 있습니다.

[뉴엔AI 보유 기술 분류 및 기술제품]

기술분류
적용 기술(기술제품)

AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_Search

AI 기반 인사이트 도출
Quetta_Topic

AI 기반 키워드 도출
Quetta_NLP, Quetta_Keyword Extraction

인간과 기계가 상호작용하기 위한

생성형 언어모델 기술

생성형 언어모델 개발 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_LLMs

빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술
머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
Quetta_NLP, Quetta_Sentiment Analysis, Quetta_Subject Classify, Quetta_NER, Quetta_Summary, Quetta_SpamDetection

빅데이터 엔지니어링
데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술

AI & 빅데이터

기술개발을 위한 플랫폼 기술

- AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)- 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술

AI & 빅데이터

기술제품을 구성하는

그 외 기술

-
빅데이터 수집 기술- 형태소 분석 MorphemeAnalyzer 기술- 텍스트 마이닝 기술- 빅데이터 검색 기술

당사는 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data 등 AI 기반 빅데이터 분석서비스를 안정적으로 제공하기 위해 다양한 핵심 및 요소기술에 대한 자체 연구개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 실제 산업 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적해오고 있습니다.
또한 생성형 AI와 자연어처리, 머신러닝 기반의 응용 분석 기술뿐 아니라, 대용량 데이터 처리 및 고도화된 분석 알고리즘 개발 등 고객의 미래 수요에 선제적으로 대응하기 위한 기술 개발에도 역량을 집중하고 있습니다.
당사의 현재 계획되어 있는 기술제품 연구개발 활동은 다음과 같습니다.

[당사의 현재 진행중인 연구개발 과제]

연구개발 과제(기술명)
연구 기대 효과

대화 기반 데이터 분석 AI 제품 개발

(Quetta_Human)

당사는 기존 수작업 중심의 비효율적인 데이터 분석 방식을 개선하기 위해, 생성형 언어모델을 활용한 멀티턴 대화 기반의 AI 분석 제품을 개발 중이며, 이를 통해 사용자는 마치 개인비서와 대화하듯 직관적이고 효율적인 데이터 분석이 가능해질 것으로 기대

멀티미디어 분석기 개발

(
Quetta_MultimediaAnalysis
)

텍스트 중심의 분석을 넘어 영상과 음성까지 아우르는 멀티모달 AI 기술을 적용한 멀티미디어 분석기를 개발 중이며, 이를 통해 고객의 변화된 콘텐츠 소비 환경에 대응하고, 영상 기반 데이터의 분석 품질과 활용 범위를 획기적으로 확장할 수 있을 것으로 기대

온라인 트렌드 예측 AI 제품 개발

(Quetta_Predict)

정량
ㆍ정성 데이터를 통합 분석하여 인과관계를 해석하고, 키워드 분석 및 미세신호 감지 기술을 활용해 온라인 트렌드의 확산 시점을 예측함으로써, 기업의 전략적 대응력과 서비스 품질 향상을 지원할 것으로 기대

또한, 당사는 매년 꾸준한 기술개발 투자를 통해 AI 및 빅데이터 기반 핵심 기술 역량을 강화해왔습니다. 특히 2021년부터 2024년까지 연도별 개발비가 지속적으로 증가하고 있으며, 2023년 대비 2024년에는 약 12.5% 증가한 총 71.9억 원의 개발비를 집행하는 등 기술 경쟁력 확보를 위한 노력을 이어가고 있습니다. 참고로, 개발비의 경우 별도로 자산화하지 않고 전액 당기 비용으로 처리하고 있습니다. 이를 바탕으로 당사는 자체 기술제품의 고도화와 신제품 개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 시장 변화에 선제적으로 대응하기 위한 기반을 강화하고 있습니다.

[당사의 개발비 세부 내역]

(단위 : 천원)

구분
2024년

2023
년

2022
년

2021
년

개발비
기타개발 및 유지보수
1,499,081
1,325,107
1,241,921
1,235,864

Quettai 2.0
-
-
-
-

Quettai 3.0

1,296,830
1,819,814
1,830,209
1,576,700

Quetta_K-BEAUTY INSIGHT
-
638,027
744,550
386,223

Quetta_K-MARKET LENS
1,191,317
1,260,955
969,693
-

Quetta_GLOBAL MI
992,970
422,897
-
-

Quetta_AUDIENCE
787,541
350,731
-
-

Quetta_health&Insurance
971,642
572,578
-
-

Quetta_AI (적응형 AI)
452,233
-
-
-

개발비 소계
7,191,615
6,390,109
4,786,373
3,198,786

전년도 대비 개발비 증가율
12.5%
33.5%
49.6%
-

(출처:
당사 내부 자료)

다만, 당사의 지속적인 연구개발 노력에도 불구하고, 산업 전반의 기술 발전 속도가 빠르게 진행되고 있는 상황에서 당사가 기술 변화에 적시에 대응하지 못할 경우, 경쟁사 대비 기술 우위가 약화될 수 있습니다. 특히, 경쟁사가 최신 기술을 기반으로 한신규 제품을 조기에 시장에 출시하거나, 오픈소스 생태계를 활용한 저비용 솔루션이 확산될 경우, 당사의 경쟁력이 저하될 가능성이 있습니다. 또한, 당사의 계획 대비 기술 개발이 지연되거나, 개발된 기술이 고객의 요구 또는 시장 트렌드에 부합하지 않을 경우, 기대한 영업성과가 지연되거나 실현되지 않을 수 있으며, 이는 당사의 성장성과 수익성, 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 연구개발에 투입된 비용을 회수하지 못할 경우, 향후 예상되는 매출이 감소할 수 있으며, 이에 따라 당사의 전반적인 재무 건전성에도 리스크가 발생할 수 있음을
투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(주1) 정정 후

마. 기술개발 부진 위험
당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등 고도화된 기술 역량이 필수적인 분야로, 지속적인 연구개발 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 구조입니다. 최근 생성형 언어모델, 데이터 처리 범위 확장, 컴퓨팅 성능 향상 등 기술의 고도화가 빠르게 진행됨에 따라 기술 변화에 선제적으로 대응하는 것이 기업 생존의 핵심 과제가 되고 있습니다. 당사는 AI 언어 이해, 생성형 언어모델, 빅데이터 및 머신러닝 기반 분석, 플랫폼 기술 등을 기반으로 16개 이상의 기술 제품을 보유하고 있으며, 이를 대표 서비스에 융합해 제공하고 있습니다. 당사는 기술제품 고도화와 시장 수요에 대응하기 위해 연구개발을 지속하고 있으며
, 매년 개발비를 꾸준히 증가시키는 등 적극적인 투자를 이어가고 있습니다. 이를 통해 당사는
실
제 산업 적용을 통해 축적된 노하우를 바탕으로 경쟁력을 강화해 나가고 있습니다.
다만, 기술 변화에 적시에 대응하지 못하거나, 개발된 기술이 시장 요구에 부합하지 않을 경우 기술 우위가 약화되고, 이에 따라 당사의 수익성과 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등첨단 기술을 기반으로 한 고도화된 기술 역량이 요구되는 산업으로, 지속적인 연구개발과 기술 축적 없이는 시장 경쟁력을 유지하기 어려운 구조를 갖고 있습니다. 특히 최근 생성형 언어모델 기술의 급격한 발전, 데이터 처리 범위의 확대, 컴퓨팅 성능의 비약적 향상 등으로 인해 관련 기술은 빠르게 고도화되고 있으며, 기술 변화에 대한 적응과 선제적 대응이 기업의 생존과 직결되고 있습니다.당사는 AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 생성형 언어모델 기술, 빅데이터 및 머신러닝 기반의 응용 분석 기술, AIㆍ빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 등 다양한 핵심 기술을 바탕으로 총 16가지 이상의 기술 제품을 보유하고 있습니다. 당사의 기술 제품이란 당사의 서비스를 구성하는 핵심 알고리즘, 소프트웨어 모듈, 자동화 도구 등으로서, 다양한 산업 도메인에 적용 가능한 형태로 공통 API 또는 커스터마이징 가능한 모듈로 제공되는 AI 기반 기능 단위 제품군을 일컫습니다. 이들 기술제품은 다시 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data의 3가지 대표 서비스로 융합되어 고객에게 제공되고 있습니다.

[뉴엔AI 보유 기술 분류 및 기술제품]

기술분류
적용 기술(기술제품)

AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_Search

AI 기반 인사이트 도출
Quetta_Topic

AI 기반 키워드 도출
Quetta_NLP, Quetta_Keyword Extraction

인간과 기계가 상호작용하기 위한

생성형 언어모델 기술

생성형 언어모델 개발 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_LLMs

빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술
머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
Quetta_NLP, Quetta_Sentiment Analysis, Quetta_Subject Classify, Quetta_NER, Quetta_Summary, Quetta_SpamDetection

빅데이터 엔지니어링
데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술

AI & 빅데이터

기술개발을 위한 플랫폼 기술

- AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)- 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술

AI & 빅데이터

기술제품을 구성하는

그 외 기술

-
빅데이터 수집 기술- 형태소 분석 MorphemeAnalyzer 기술- 텍스트 마이닝 기술- 빅데이터 검색 기술

당사는 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data 등 AI 기반 빅데이터 분석서비스를 안정적으로 제공하기 위해 다양한 핵심 및 요소기술에 대한 자체 연구개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 실제 산업 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적해오고 있습니다.
또한 생성형 AI와 자연어처리, 머신러닝 기반의 응용 분석 기술뿐 아니라, 대용량 데이터 처리 및 고도화된 분석 알고리즘 개발 등 고객의 미래 수요에 선제적으로 대응하기 위한 기술 개발에도 역량을 집중하고 있습니다.
당사의 현재 계획되어 있는 기술제품 연구개발 활동은 다음과 같습니다.

[당사의 현재 진행중인 연구개발 과제]

연구개발 과제(기술명)
연구 기대 효과

대화 기반 데이터 분석 AI 제품 개발

(Quetta_Human)

당사는 기존 수작업 중심의 비효율적인 데이터 분석 방식을 개선하기 위해, 생성형 언어모델을 활용한 멀티턴 대화 기반의 AI 분석 제품을 개발 중이며, 이를 통해 사용자는 마치 개인비서와 대화하듯 직관적이고 효율적인 데이터 분석이 가능해질 것으로 기대

멀티미디어 분석기 개발

(
Quetta_MultimediaAnalysis
)

텍스트 중심의 분석을 넘어 영상과 음성까지 아우르는 멀티모달 AI 기술을 적용한 멀티미디어 분석기를 개발 중이며, 이를 통해 고객의 변화된 콘텐츠 소비 환경에 대응하고, 영상 기반 데이터의 분석 품질과 활용 범위를 획기적으로 확장할 수 있을 것으로 기대

온라인 트렌드 예측 AI 제품 개발

(Quetta_Predict)

정량
ㆍ정성 데이터를 통합 분석하여 인과관계를 해석하고, 키워드 분석 및 미세신호 감지 기술을 활용해 온라인 트렌드의 확산 시점을 예측함으로써, 기업의 전략적 대응력과 서비스 품질 향상을 지원할 것으로 기대

또한, 당사는 매년 꾸준한 기술개발 투자를 통해 AI 및 빅데이터 기반 핵심 기술 역량을 강화해왔습니다. 특히 2021년부터 2024년까지 연도별 개발비가 지속적으로 증가하고 있으며, 2023년 대비 2024년에는 약 12.5% 증가한 총 71.9억 원의 개발비를 집행하는 등 기술 경쟁력 확보를 위한 노력을 이어가고 있습니다.
2025년 1분기에는 19.5억원의 개발비를 집행하였으며 이는 전년도 동기간 대비 개발비가 6.5% 증가한 것입니다.
참고로, 개발비의 경우 별도로 자산화하지 않고 전액 당기 비용으로 처리하고 있습니다. 이를 바탕으로 당사는 자체 기술제품의 고도화와 신제품 개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 시장 변화에 선제적으로 대응하기 위한 기반을 강화하고 있습니다.

[당사의 개발비 세부 내역]

(단위 : 천원)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년

2023
년

2022
년

2021
년

개발비
기타개발 및 유지보수
773,121
398,763
1,499,081
1,325,107
1,241,921
1,235,864

Quettai 2.0
-
-
-
-
-
-

Quettai 3.0

-
325,326
1,296,830
1,819,814
1,830,209
1,576,700

Quetta_K-BEAUTY INSIGHT
-
-
-
638,027
744,550
386,223

Quetta_K-MARKET LENS
-
316,506
1,191,317
1,260,955
969,693
-

Quetta_GLOBAL MI
274,367
253,928
992,970
422,897
-
-

Quetta_AUDIENCE
210,007
192,378
787,541
350,731
-
-

Quetta_health&Insurance
283,344
227,426
971,642
572,578
-
-

Quetta_AI (적응형 AI)
408,858
115,860
452,233
-
-
-

Quetta_Globalization
351,842
-
-
-
-
-

개발비 소계
1,949,697
1,830,187
7,191,615
6,390,109
4,786,373
3,198,786

전년도 대비 개발비 증가율
6.5%
-
12.5%
33.5%
49.6%
-

(출처:
당사 내부 자료)

다만, 당사의 지속적인 연구개발 노력에도 불구하고, 산업 전반의 기술 발전 속도가 빠르게 진행되고 있는 상황에서 당사가 기술 변화에 적시에 대응하지 못할 경우, 경쟁사 대비 기술 우위가 약화될 수 있습니다. 특히, 경쟁사가 최신 기술을 기반으로 한신규 제품을 조기에 시장에 출시하거나, 오픈소스 생태계를 활용한 저비용 솔루션이 확산될 경우, 당사의 경쟁력이 저하될 가능성이 있습니다. 또한, 당사의 계획 대비 기술 개발이 지연되거나, 개발된 기술이 고객의 요구 또는 시장 트렌드에 부합하지 않을 경우, 기대한 영업성과가 지연되거나 실현되지 않을 수 있으며, 이는 당사의 성장성과 수익성, 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 연구개발에 투입된 비용을 회수하지 못할 경우, 향후 예상되는 매출이 감소할 수 있으며, 이에 따라 당사의 전반적인 재무 건전성에도 리스크가 발생할 수 있음을
투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(주2) 정정 전

차. 매출채권 회수 관련 위험

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회 수준이었으나 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로
2023년 이후
업계평균인 7.4회와 유사한 수준입니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 99.7% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권 규모는 존재하지 않습니다.

2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다. 이에 따라 회사 정책에 따른 대손충당금 설정률도 1% 내외로 유지하고 있습니다.
따라서 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보이나, 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다
.

당사의 2024년말
및 2025년 1분기
기준 매출채권 연령분석 현황은 아래와 같습니다. 당사의 매출채권은 대부분 3개월 이내에 발생한 건으로 구성되어 있으며, 1년 이상의 매출채권 잔액은 존재하지 않습니다.

[2024년말 기준 채권연령분석 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,874,692
665,506
22,354
7,150
-
2,569,702

주1)
상기 수치는 감사를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

[2025년 1분기 기준 채권연령분석 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,526,061
514,448
24,530
18,425
-
2,083,464

주1)
상기 수치는 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

당사의 매출채권 회전율
및 대손충당금 설정금액은
다음과 같습니다.

[최근 3개년 기준 매출채권 회전율]

(단위: 천원, 회)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종평균

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903
-

매출채권 총액
2,083,465
2,569,702
2,470,580
1,772,469
-

대손충당금
(23,307)
(21,627)
(4,030)
(9,274)
-

매출채권 순액
2,060,157
2,548,075
2,466,550
1,763,195
-

대손충당금 설정률
1.1%
0.8%
0.2%
0.5%
-

매출채권 회전율
7.4
7.9
8.5
5.8
7.4

주1)

상기 수치는 감사
및 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

주3)
2025년 1분기 매출채권회전율은 연환산수치를 적용하였습니다.

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회, 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로 2023년 이후 업계평균 7.4회와 유사한 수치를 보이고 있습니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시
만기일 미도래 채권이 73.0%, 3개월 이내의 채권이 98.9%, 6개월 이내의 채권의 경우 99.7% 수준이며, 1년 이상 경과한 매출채권은 존재하지 않습니다.
2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다.

당사는 매출채권의 신용위험에 대응하기 위해 분기별로 대손충당금을 설정하고 있으며, 이를 위해 매출채권 연령분석 파일을 작성하고 있습니다. 대손충당금은 채권 발생일 기준 1년 초과 채권 및 거래처에 대해서는 개별평가 방식으로 100% 대손을 설정하고, 그 외 채권은 과거 3개년의 채권 연령 분석 자료와 Roll-rate 기반 회수율을 반영하여 집합평가 방식으로 대손율을 추정하여 반영합니다. 이와 관련된 대손충당금 전표는 대손충당금 담당자가 작성한 후 경영지원 팀장의 승인을 받아 처리하고 있습니다. 이러한 방식에 따라 설정된 대손충당금 금액은 2022년 0.5%, 2023년 0.2%, 2024년 0.8%, 2025년 1분기 1.1%로 1%내외의 설정률을 유지하고 있습니다.
따라서 당사는 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.

(주2) 정정 후

차. 매출채권 회수 관련 위험

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회 수준이었으나 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로
2023년 이후
업계평균인 7.4회와 유사한 수준입니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 99.7% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권 규모는 존재하지 않습니다.

2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다. 이에 따라 회사 정책에 따른 대손충당금 설정률도 1% 내외로 유지하고 있습니다.
따라서 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보이나, 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다
.

당사의 2024년말
및 2025년 1분기 기준 매출채권 연령분석 현황은 아래와 같습니다. 당사의 매출채권은 대부분 3개월 이내에 발생한 건으로 구성되어 있으며, 1년 이상의 매출채권 잔액은 존재하지 않습니다.

[2024년말 기준 채권연령분석
및 대손충당금 설정 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,874,692
665,506
22,354
7,150
-
2,569,702

대손충당금
-
6,344
9,093
6,190
-
21,627

대손충당금 설정률
-
0.95%
40.68%
86.57%
-
0.84%

주1)
상기 수치는 감사를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

[2025년 1분기 기준 채권연령분석 및
대손충당금 설정 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,526,061
514,448
24,530
18,425
-
2,083,464

대손충당금
-
581
15,174
7,552
-
23,307

대손충당금 설정률
-
0.11%
61.86%
40.99%
-
1.12%

주1)
상기 수치는 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

당사는 매출채권에 대한 대손충당금을 설정함에 있어 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 사용하고 있으며 통상적인 회수기간은 30일에서 90일입니다.
당사의 매출채권 회전율
및 대손충당금 설정금액은 다음과 같습니다.

[최근 3개년 기준 매출채권 회전율]

(단위: 천원, 회)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종평균

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903
-

매출채권 총액
2,083,465
2,569,702
2,470,580
1,772,469
-

대손충당금
(23,307)
(21,627)
(4,030)
(9,274)
-

매출채권 순액
2,060,157
2,548,075
2,466,550
1,763,195
-

대손충당금 설정률
1.1%
0.8%
0.2%
0.5%
-

매출채권 회전율
7.4
7.9
8.5
5.8
7.4

주1)

상기 수치는 감사
및 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

주3)
2025년 1분기 매출채권회전율은 연환산수치를 적용하였습니다.

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회, 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로 2023년 이후 업계평균 7.4회와 유사한 수치를 보이고 있습니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시
만기일 미도래 채권이 73.0%, 3개월 이내의 채권이 98.9%, 6개월 이내의 채권의 경우 99.7% 수준이며, 1년 이상 경과한 매출채권은 존재하지 않습니다.
2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다.

당사는 매출채권의 신용위험에 대응하기 위해 분기별로 대손충당금을 설정하고 있으며, 이를 위해 매출채권 연령분석 파일을 작성하고 있습니다. 대손충당금은 채권 발생일 기준 1년 초과 채권 및 거래처에 대해서는 개별평가 방식으로 100% 대손을 설정하고, 그 외 채권은 과거 3개년의 채권 연령 분석 자료와 Roll-rate 기반 회수율을 반영하여 집합평가 방식으로 대손율을 추정하여 반영합니다. 이와 관련된 대손충당금 전표는 대손충당금 담당자가 작성한 후 경영지원 팀장의 승인을 받아 처리하고 있습니다. 이러한 방식에 따라 설정된 대손충당금 금액은 2022년 0.5%, 2023년 0.2%, 2024년 0.8%, 2025년 1분기 1.1%로 1%내외의 설정률을 유지하고 있습니다.
따라서 당사는 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.

(주3) 정정 전

(전략)㉯ 연도별 신규 제품 매출 추정신규제품 매출 추정은 각 제품의 연도별 예상 고객 수에 따라, 제품별로 책정된 예상 판매가격 단가를 곱하여 산정하였습니다. 이를 통해 각 제품의 시장 안착 시기에 따라 점진적인 매출 성장이 발생할 것으로 추정하였습니다. 연도별 영업예상치는 유관 산업 시장 자료를 통해 추정한 예상 고객 계약의 수에서 내부 영업 전략을 종합적으로 고려하여 도출되었습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가]

(단위: 원)

구분
대상서비스
서비스 단가 (연간)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
80,000,000

Quetta_Globalization
48,000,000

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
180,000,000

Quetta_Audience
120,000,000

Quetta_health&Insurance
150,000,000

Quetta_ESG
84,000,000

주) 매출 추정시 보수적으로 예상 서비스 단가의 75%만을 반영하였습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 타깃 시장 및 동사 예상 고객 수]

구분
대상서비스
추정잠재고객 수
추정 잠재고객 수 설명

2025년예상고객(주1)
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2026년예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2027년
예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
171
도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업

3
(1.8%)

5
(8.8%)

36
(21.1%)

Quetta_Globalization
1,939
포브스 선정 세계 2,000대기업에서 국내기업 제외
-

6
(0.3%)

18
(0.9%)

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
365
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단에 속하는 상장회사

1
(0.3%)

8
(2.2%)

24
(6.6%)

Quetta_Audience
415
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단의 수(88) + 국내 공공기관 수(327)

1
(0.2%)

10
(2.4%)

29
(7.0%)

Quetta_health&Insurance
142
국내 은행(26)+저축은행(79)+보험회사(33)+공제조합(4)의 수

1
(0.7%)

2
(1.4%)

4
(2.8%)

Quetta_ESG
1,066
한국 ESG기준원 평가 기업 수
-
-

2
(0.2%)

주1) 2025년 예상고객의 경우 동사 매출추정에는 직접 차용되지 않았으나, 참고의 목적으로 기재하였습니다. 신규 제품들의 2025년 추정 매출의 경우 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 반영하여 매출을 추정하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정
」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주2) 2025년의 신규 제품 매출 추정은 동사의 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 고려하여 다음과 같이 산출하였습니다.

[2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액 ]

(단위 : 천원)

구분
제품명
매출처
사업명
예상 규모
영업단계
매출발생확률
2025년 온기적용 매출액

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
매출확정
100%
24,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
연장예정
73%
17,520

신규제품
Quetta_K-Market Lens
B사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
100,000
계약협의
95%
95,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
C사
가정용의료기기 e커머스AI분석
90,000
기회발굴
60%
54,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
D사
유통 트렌드 제품 AI 발굴 서비스
250,000
영업단계
40%
100,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
E사
단말/통신 e커머스 AI분석 서비스
200,000
영업단계
40%
80,000

신규제품
Quetta_Global MI
F사
글로벌 시장 이슈 분석 서비스
400,000
영업단계
40%
160,000

신규제품
Quetta_Global MI
G사
에너지 글로벌 마켓 분석 서비스
300,000
영업단계
40%
120,000

신규제품
Quetta_Audience
H사
글로벌 뷰티 인플루언서 분석
250,000
POC진행
80%
200,000

신규제품
Quetta_health&Insurance
I사
장기 실손보험 이슈 분석 서비스
300,000
POC진행
80%
240,000

주3)
2025년, 2026년, 2027년의 예상고객 수는 동사 내부적인 영업 계획에 근거하여 산정하였습니다. 구체적으로 동사는 출시 1년차 서비스에 대해 잠재고객수 대비 0.2%~1.0% 수준의 보수적인 목표 고객수를 설정하였습니다.가령, Quetta_K-Market Lens의 경우, 2024년 1개 고객사를 기반으로 2025년 3곳, 2026년 15곳, 2027년 36곳을 목표로 하였습니다. 이는 도소매업 상장기업 대비 점유율 기준으로 각각 1.8%, 8.8%, 21.1%에 해당하여 공격적인 점유율 추정으로 보입니다. 그러나, 유통업은 전통적으로 시장 진입장벽이 낮고 수익구조가 단순한 산업군으로, 고정비 구조에 따른 수익성 불안정, 관계형 거래 중심의 폐쇄적 운영, 지배구조의 사적 집중 등이 복합적으로 작용하여 상장하기 어려운 산업으로 평가됩니다. DART 전자공시시스템을 통해 확인되는 '도매 및 소매업' 외감이상 법인의 경우 약 11,000여개를 초과하나, 이 중 171개만이 상장되어 있어 그 비중이 매우 작습니다. 실제 시장에는 상장되지 않은 도소매업 기업들이 다수 존재한다는 사실을 고려하여 영업 추정치를 설정하였습니다.

Quetta_Global MI 및 Quetta_Audience는 연간 구독료가 1억 원 이상으로 초기 수요 확보가 제한적이지만, 서비스 도입 후 유지율이 높고 유사기업으로 확산될 가능성이 크다고 판단하여 출시 첫 해 1% 미만, 다음 해 2%대의 시장 점유율, 3년차에 약 6~7% 가량의 점유율을 확보할 수 있을 것으로 추정하였습니다.

Quetta_Globalization 서비스는 해외 기업 중 한국 시장에 대한 정보를 적시에 얻고자 하는 기업이 주요 영업 대상입니다. 증권신고서 제출일 현재 서비스 런칭 이전이나, 현재 일부 고객사에서 한국어로 공급중인 제품을 자체 번역하여 사용하고 있는 것을 파악한 만큼 그 수요가 존재하는 상황이라고 판단됩니다. 세계 2,000대 기업을 기준으로 2년 내 1% 수준의 시장점유율을 목표로 설정하였으며, 이는 대한민국의 경제 규모(2025년 기준 국제통화기금(IMF)에 따르면 한국의 GDP는 전 세계의 약 1.5%를 차지하고, 주식시장 시가총액은 산정 시기 및 환율에 따라 상이하나 전 세계 주식시장 시가총액 대비 약 1.5% ~ 1.7% 가량을 차지)를 고려하였습니다.

뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가와 연도별 예상 고객 수에 보수적인 추정을 위해 75%를 곱해 산정한 2026년 및 2027년의 매출 추정 금액은 다음과 같습니다.

[신규제품 제품별 세부추정 금액]

(단위:백만원)

구분
2024년
2025년
2026년
2027년

실적
추정실적
추정실적
추정실적

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
371
900
2,160

Quetta_Globalization
-
-
216
648

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
280
1,080
3,240

Quetta_Audience
-
200
900
2,610

Quetta_health&Insurance
-
240
225
450

Quetta_ESG
-
-
-
126

소 계
24
1,091
3,321
9,234

주1) 신규제품으로 분류된 '
Quetta_K-Market Lens'는 2024년 말 처음 출시되었습니다. 다만, 제품 POC 단계에서 기존 고객사 중 한 곳이 미출시 상태로 준비중인 제품에 대해 사용할 의사를 표현해 온 바, 2024년 하반기부터 실제 매출이 발생하여 2024년 실적이 존재합니다.주2) 기재한 2025년의 추정실적은 증권신고서 제출일 현재 회사에서 진행중인 영업상황과 영업단계를 고려하여 산출하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주3) 2026년 및 2027년의 추정실적은 (제품별 동사 예상 고객 수) * (제품별 연간 서비스 단가) *75% 를 통해 산출했습니다. 제품별 연간 서비스 단가의 보수적인 추정을 위하여 단가의 75%를 추정실적으로 계상했음에 유의하시기 바랍니다.

(주3) 정정 후

(전략)

㉯ 연도별 신규 제품 매출 추정신규제품 매출 추정은 각 제품의 연도별 예상 고객 수에 따라, 제품별로 책정된 예상 판매가격 단가를 곱하여 산정하였습니다. 이를 통해 각 제품의 시장 안착 시기에 따라 점진적인 매출 성장이 발생할 것으로 추정하였습니다. 연도별 영업예상치는 유관 산업 시장 자료를 통해 추정한 예상 고객 계약의 수에서 내부 영업 전략을 종합적으로 고려하여 도출되었습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가]

(단위: 원)

구분
대상서비스
서비스 단가 (연간)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
80,000,000

Quetta_Globalization
48,000,000

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
180,000,000

Quetta_Audience
120,000,000

Quetta_health&Insurance
150,000,000

Quetta_ESG
84,000,000

주) 매출 추정시 보수적으로 예상 서비스 단가의 75%만을 반영하였습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 타깃 시장 및 동사 예상 고객 수]

구분
대상서비스
추정잠재고객 수
추정 잠재고객 수 설명

2025년예상고객(주1)
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2026년예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2027년
예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
171
도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업

3
(1.8%)

5
(8.8%)

36
(21.1%)

Quetta_Globalization
1,939
포브스 선정 세계 2,000대기업에서 국내기업 제외
-

6
(0.3%)

18
(0.9%)

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
365
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단에 속하는 상장회사

1
(0.3%)

8
(2.2%)

24
(6.6%)

Quetta_Audience
415
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단의 수(88) + 국내 공공기관 수(327)

1
(0.2%)

10
(2.4%)

29
(7.0%)

Quetta_health&Insurance
142
국내 은행(26)+저축은행(79)+보험회사(33)+공제조합(4)의 수

1
(0.7%)

2
(1.4%)

4
(2.8%)

Quetta_ESG
1,066
한국 ESG기준원 평가 기업 수
-
-

2
(0.2%)

주1) 2025년 예상고객의 경우 동사 매출추정에는 직접 차용되지 않았으나, 참고의 목적으로 기재하였습니다. 신규 제품들의 2025년 추정 매출의 경우 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 반영하여 매출을 추정하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정
」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주2) 2025년의 신규 제품 매출 추정은 동사의 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 고려하여 다음과 같이 산출하였습니다.

[2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액]

(단위 : 천원)

구분
제품명
매출처
사업명
예상 규모
영업단계
매출발생 확률
2025년 온기적용 매출액

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
매출확정
100%
24,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
연장예정
73%
17,520

신규제품
Quetta_K-Market Lens
B사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
100,000
계약협의
95%
95,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
C사
가정용의료기기 e커머스AI분석
90,000
기회발굴
60%
54,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
D사
유통 트렌드 제품 AI 발굴 서비스
250,000
영업단계
40%
100,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
E사
단말/통신 e커머스 AI분석 서비스
200,000
영업단계
40%
80,000

신규제품
Quetta_Global MI
F사
글로벌 시장 이슈 분석 서비스
400,000
영업단계
40%
160,000

신규제품
Quetta_Global MI
G사
에너지 글로벌 마켓 분석 서비스
300,000
영업단계
40%
120,000

신규제품
Quetta_Audience
H사
글로벌 뷰티 인플루언서 분석
250,000
POC진행
80%
200,000

신규제품
Quetta_health&Insurance
I사
장기 실손보험 이슈 분석 서비스
300,000
POC진행
80%
240,000

주3)
2025년, 2026년, 2027년의 예상고객 수는 동사 내부적인 영업 계획에 근거하여 산정하였습니다. 구체적으로 동사
가 지난 2018년에 최초 출시한 Quettai 서비스의 고객수 증가 추이를 고려하여 동사 영업부서에서 관리하는 영업 리스트 기반 타깃 고객을 대상으로 매출이 발생할 것으로 추정하였습니다. Quettai는 2018년 최초 출시된 이후, 고객 수의 측면에서 특히 제품 출시 1~3년차에 500%와 317%라는 높은 성장률을 시현하였으며, 그 구체적인 수치는 다음과 같습니다.

[Quettai 신규 출시 이후 매출액 추이]

(단위: 백만원)

구분
2018년
2019년
2020년
2021년
2022년

매출액
196
265
796
1,242
1,596

고객 수
1
6
25
35
61

[뉴엔AI 신제품 제품별 영업 타깃 고객]

구분
대상서비스
2025년영업 타깃 고객
2026년영업 타깃 고객
2027년영업 타깃 고객

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
A사, B사, C사 등
C*사, K*사, E*사, C**사, D*사
유통 플랫폼 및 리테일사(국내 온라인 커머스 기업, 전문 가전유통사, 편의점 운영사, 신선식품 중심 E커머스사, 생활용품 전문 유통사 등), B2C 제조 및 생활가전 기업(전자제품 제조사, 종합가전 제조사, 헬스케어기기 제조사, 생활가전 전문기업, 식음료 기반 생활건강기업, 홈 헬스케어 전문기업 등), 기타 채널/플랫폼사 (홈쇼핑 기업, 오픈마켓 기업, 전문 몰 기업, 소비자 채널 운영 기업 등)

Quetta_Globalization
미출시
일본 J사, 일본 M사, 일본 N사, 중국 C단체(해외진출 지원조직), 베트남 V단체(베트남기업 해외진출 지원조직, 호주 A사

동남아시아 및 동북아 주요국의 정부계 무역진흥 및 해외진출 지원기관,일본, 홍콩, 중국 등지의 민간 컨설팅 및 마케팅 리서치 기업,북미·대만·인도네시아 등에서 활동 중인 소비재 시장 조사 및 수출 전략 전문 컨설팅사, 한국 진출에 관심을 보이는 현지 제조·유통기업을 대리하는 에이전시 및 전문 리셀러 조직 등

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
F사, G사 등
S*사, P*사, H*사, L*사, K**사, H**사, H***사

조선 및 해양플랜트 분야 주요 제조기업, 방위산업 및 정밀기기 분야의 시스템 기업, 전력·에너지 및 중공업 분야의 핵심 인프라 기업, 석유화학·소재산업군의 선도 기업, 자동차 및 운송장비 제조사, 건설 및 플랜트 엔지니어링 기업, 글로벌 물류 및 종합상사 기업, 국내 주요 복합기업 그룹 계열사, 정부 부처 및 무역지원 공공기관 등

Quetta_Audience
H사 등
H진흥원, H정부기관, M정부기관, H****사, S**사, H*****사, S정부기관, L**사, L***사

언론·방송 정책 및 미디어 산업 지원기관

산업·에너지·정보통신 관련 정부 부처 및 유관 기관, 경제·금융정책 및 국책사업을 총괄하는 중앙정부 부처, 입법·행정 최고기구 및 산하 집행조직, 국내 주요 도시 단위 지방자치단체, 국가기간산업(금융·통신·에너지·철강 등) 관련 대기업 및 지주회사, 정보통신·디지털 플랫폼 기반의 민간 대형사업자, 공항, 물류, 인프라 등 교통 관련 공기업 및 공공기관, 사회복지, 고용, 농림, 환경 등 주요 정책 집행기관 및 독립규제기구, 국가 안보·정보 관리 기능을 수행하는 주요 기관 등

Quetta_health&Insurance
I사 등
H******사, S**사
금융감독 및 리스크 관리 기능을 수행하는 정책기관, 보험 관련 제도 및 통계 기반 인프라를 제공하는 유관 기관, 국내 주요 손해보험사 등

Quetta_ESG
미출시
미출시
-

주) 구체적인 영업 타깃 고객명을 기재하기 어려워 초성 또는 해당 기업의 사업내용, 기관의 성격으로 기재하였습니다.Quetta_K-Market Lens의 경우 2024년 하반기에 특정 고객사에 고객사의 선 제안에 따라 정식 출시 이전임에도 불구하고 매출처를 확보하였습니다. 이후 상기 [2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액] 표에 따르면, 매출확정 및 계약협의중인 매출처가 두 곳 존재하고 추가적인 영업을 진행하고 있음에 따라 2025년 3곳 이상의 고객사를 확보할 수 있다고 추정하였습니다. 출시 2년차에는 5곳의 고객을 확보할 것으로 추정하였으며, 해당 고객들의 경우 당사가 영업 추진중인 고객들 중 업종별 시장 트렌드 및 E커머스 분석 도입 니즈가 높은 B2C제조기업 및 다품종 유통 기업으로 구성되어있습니다. 2027년차에는 36곳의 고객을 확보하는 것으로 추정하였습니다. 이는 당사가 과거 Quettai를 최초 출시한 이후 2년차에 6곳, 3년차에 25곳을 확보하여 1년간 고객이 4배 이상으로 증가한 추이를 반영하여 전년도 대비 높은 성장률을 시현할 수 있을 것으로 판단했습니다. 당사는 내부적으로 영업 타깃 고객 목록을 관리하고, 영업활동을 진행하고 있으나, 해당 목록은 외부 공시에 적절하지 않다고 판단하여, 상기 표에는 각 기업의 사업영역 기준으로 기재하였음을 양해하여 주시기 바랍니다. 한편,
Quetta_K-Market Lens의 경우, 2024년 1개 고객사를 기반으로 2025년 3곳, 2026년 5곳, 2027년 36곳을 목표로 하였습니다. 이는 도소매업 상장기업 대비 점유율 기준으로 각각 1.8%, 8.8%, 21.1%에 해당하여 공격적인 점유율 추정으로 보일 수있습니다. 그러나, 유통업은 전통적으로 시장 진입장벽이 낮고 수익구조가 단순한 산업군으로, 고정비 구조에 따른 수익성 불안정, 관계형 거래 중심의 폐쇄적 운영, 지배구조의 사적 집중 등이 복합적으로 작용하여 상장하기 어려운 산업으로 평가됩니다. DART 전자공시시스템을 통해 확인되는 '도매 및 소매업' 외감이상 법인의 경우 약 11,000여개를 초과하나, 이 중 171개만이 상장되어 있어 그 비중이 매우 작습니다.
그리고 소비자 구매패턴이 전통적 유통업에서 E커머스로 전환되었고, E커머스에선 제품 사양과 경쟁사 대비 가격 및 제품 및 판매자 평판이 구매결정의 중요 요소가 되면서, 제조기업들이 E커머스에서 직접 상품을 판매하는 경우가 증가하였습니다. 따라서, 유통업종이 아닌 제조기업들도 당사의 Quetta_K-Market Lens 서비스에 관심을 보이고 있습니다. 이처럼 동사가 Quetta_K-Market Lens 제품의 추정 잠재고객으로 기재한 '도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업' 외에 상장되지 않은 도소매업 기업들이 다수 존재하고, 자사 상품을 직접 판매하는 제조업 기업 등의 추가 잠재 고객이 존재합니다. 따라서 동사는 유통업계의 E커머스 전환 추세와 잠재 고객군 확대를 반영하여 2027년까지 36개 고객사 확보를 추정하였습니다.
Quetta_Globalization 서비스는
2026년에 최초 출시 예정인 제품으로, 한국 내에서 제품을 판매 중이거나 향후 판매를 계획하고 있는 외국계 기업, 또는 한국의 소비 트렌드를 벤치마킹하여 신제품 개발을 추진하는 기업을 주요 잠재 고객으로 합니다.
증권신고서 제출일 현재 서비스 런칭 이전이나, 현재 일부 고객사에서 한국어로 공급중인 제품을 자체 번역하여 사용하고 있고
다양한 국가의 제조사, 유통사, 마케팅 및 컨설팅 에이전시들로부터 서비스 도입 및 협업 관련 문의를 지속적으로 받는 등 실질적인 시장
수요가 존재하는 상황이
며, 해외 지역별 현지 파트너 선정 절차를 진행할 예정입니다. 출시 첫년도인 2026년에는 6곳의 매출처를 추정하였습니다. 해당 예상 매출처들은 해외 현지 기업의 한국 소비시장 진입을 지원하는 기능을 보유하고 있어(무역진흥기관, 시장조사기관, 산업컨설팅 기관 등) 당사 제품의 최초 출시 이후 도입이 완료되는 경우 타 회사에 대한 연쇄 마케팅 효과가 있을 것으로 전망하고 있습니다. 따라서 2027년에는 2026년 고객들을 통한 마케팅 및 추가 도입 효과와, 당사 영업조직에서 아시아 전역(태국, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 대만 등) 및 해외 타 권역(북미 등) 고객들로 마케팅을 실시함에 따른 추가 고객 유치를 고려하여 18곳을 추정하였습니다. 이는
세계 2,000대 기업을 기준으로 2년 내 1% 수준의 시장점유율을 목표로 설정
한 것입니다.
이는 대한민국의 경제 규모(2025년 기준 국제통화기금(IMF)에 따르면 한국의 GDP는 전 세계의 약 1.5%를 차지하고, 주식시장 시가총액은 산정 시기 및 환율에 따라 상이하나 전 세계 주식시장 시가총액 대비 약 1.5% ~ 1.7% 가량을 차지)를 고려하였습니다.

Quetta_Global MI
는 출시 첫 년도인 2025년에 1곳의 고객을 확보하는 것으로 추정하였으며, [2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액]에 따르면 2곳의 회사에 영업을 진행중입니다. 2년차 및 3년차 예상 고객의 경우 대기업 및 중견기업, 상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단 등에 속하는 회사들의 경우 당사 제품을 도입한 이후 타 계열사 등으로 확산하는 효과가 크다고 판단하여 8곳과 24곳의 고객을 확보할 것으로 추정하였습니다.Quetta_Audience는
사회/경제/정치 전반에 걸쳐 영향력을 미치는 오피니언 리더들의 Voice를 분석하는 서비스이며 기존에 출시한 일반 대중에게 인기가 있는 인플루언서 등의 활동분석, 트렌드 분석과 차별화되는 신규 제품으로 연간 구독료가 1억 원 이상으로 초기 수요 확보가 제한적
입니다. 해당 서비스는 기존 비즈니스 인텔리전스 서비스 도구로 분석이 어려운 정책, 여론, 리더 담론 등을 분석하여 기업 대내외 커뮤니케이션 전략, 사회적 평판관리 등 기업의 고관여 업무에 직접 연동되는 특성이 있어 서비스 도입 후 유지율이 높고 유사기업으로 확산될 가능성이 크다고 판단하여 출시 첫 해 1% 미만
(고객 1곳), 다음 해 2%대
(고객 10곳)의 시장 점유율, 3년차에 약 6~7% 가량
(고객 29곳)의 점유율을 확보할 수 있을 것으로 추정하였습니다.
Quetta_health&Insurance는 보험업 및 금융업 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 유사 사기 행위 등을 사전에 탐지하기 위한 AI 기반의 이상거래 분석 서비스입니다. 본 서비스는 이미 국내 금융기관과의 시범사업을 통해 실제 활용 가능성과 분석 성능을 입증하였습니다. 다만, 보수적인 금융산업의 특성을 고려하여, 2025년에 현재 POC 진행중인 1곳의 고객사를 확보한다고 추정하였습니다. 2026년에는 2곳, 2027년에는 4곳의 고객을 확보한다고 추정하였는데, 이는 시범 사업 성과 기반의 실증 사례 축적과, 업계의 수요 증가를 고려하여 해당 제품이 확산될 것으로 보았기 때문입니다.

2027년에 최초 출시 예정인 Quetta_ESG의 경우 ESG관련 의무공시 제도가 점진적으로 강화되는 상황을 고려하여 출시 첫 해에 2곳의 고객을 유치하는 것으로 추정하였습니다. 2025년부터 자산총액 2조원 이상 기업의 지속가능경영보고서 공시가 의무화되며 이후 2030년까지 유가증권시장 모든 상장사로 점진적으로 확대되는 중에 있어 고객을 확보할 수 있을 것으로 생각됩니다.

뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가와 연도별 예상 고객 수에 보수적인 추정을 위해 75%를 곱해 산정한 2026년 및 2027년의 매출 추정 금액은 다음과 같습니다.

[신규제품 제품별 세부추정 금액]

(단위:백만원)

구분
2024년
2025년
2026년
2027년

실적
추정실적
추정실적
추정실적

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
371
900
2,160

Quetta_Globalization
-
-
216
648

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
280
1,080
3,240

Quetta_Audience
-
200
900
2,610

Quetta_health&Insurance
-
240
225
450

Quetta_ESG
-
-
-
126

소 계
24
1,091
3,321
9,234

주1) 신규제품으로 분류된 '
Quetta_K-Market Lens'는 2024년 말 처음 출시되었습니다. 다만, 제품 POC 단계에서 기존 고객사 중 한 곳이 미출시 상태로 준비중인 제품에 대해 사용할 의사를 표현해 온 바, 2024년 하반기부터 실제 매출이 발생하여 2024년 실적이 존재합니다.주2) 기재한 2025년의 추정실적은 증권신고서 제출일 현재 회사에서 진행중인 영업상황과 영업단계를 고려하여 산출하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주3) 2026년 및 2027년의 추정실적은 (제품별 동사 예상 고객 수) * (제품별 연간 서비스 단가) *75% 를 통해 산출했습니다. 제품별 연간 서비스 단가의 보수적인 추정을 위하여 단가의 75%를 추정실적으로 계상했음에 유의하시기 바랍니다.

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인(2025.05.20).jpg
대표이사 등의 확인(2025.05.21)

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2025년 04월 22일
증권신고서(지분증권)
-

2025년 05월 16일
[정정]증권신고서(지분증권)

기재정정("
굵은 파란색")

2025년 05월 21일
[정정]증권신고서(지분증권)

기재정정("
굵은 초록색
")

금융위원회 귀중
2025년 05월 21일

회 사 명 :
주식회사 뉴엔에이아이

대 표 이 사 :
배성환

본 점 소 재 지 :
경기도 고양시 일산서구 킨텍스로240 GIFC타워 24층

(전 화) 070-4120-2698

(홈페이지) https://www.newen.ai/

작 성 책 임 자 :
(직 책) 이사 (성 명) 박성규

(전 화)
070-4120-2698

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :
기명식보통주 2,220,000주

모집 또는 매출총액 :
28,860,000,000
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 뉴엔에이아이

:
경기도 고양시 일산서구 킨텍스로240 GIFC타워 24층

3) NH투자증권 주식회사

- 본점: 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원

NH금융타워(타워2)

- 지점: 별첨 참조

4) 신한투자증권 주식회사

- 본점: 서울특별시 영등포구 의사당대로 96

(여의도동, TP Tower)

- 지점: 별첨 참조

▣ NH투자증권㈜ 본ㆍ지점망

본사
서울시 영등포구 여의대로 108 파크원 NH금융타워(타워2)대표전화번호 : 02-768-7000

콜센터
1544-0000

인터넷홈페이지
http://www.nhqv.com

■ 지점

소재지
센터명
주 소

서 울
NH금융PLUS 광화문금융센터
서울 종로구 세종대로 149 광화문빌딩 10층

NH금융PLUS 영업부금융센터
서울 영등포구 여의대로 108 파크원 NH금융타워(타워2) 2층

Premier Blue 강남센터
서울 강남구 테헤란로 152 강남파이낸스센터(GFC) 14층

Premier Blue 강북센터
서울 중구 세종대로 136 서울파이낸스센터(SFC) 26층

Premier Blue 도곡센터
서울 강남구 남부순환로 2806 군인공제회관 26층

Premier Blue 삼성동센터
서울 강남구 테헤란로 521 파르나스타워 6층

강남금융센터
서울 강남구 강남대로 374 케이스퀘어 강남2빌딩 2층

강남법인센터
서울 강남구 테헤란로 521 파르나스타워 6층

강북법인센터
서울 종로구 세종대로 149 광화문빌딩 10층

건대역WM센터
서울 광진구 능동로 90 The Classic 500 2층

노원WM센터
서울 노원구 노해로 459 메가빌딩 3층

목동WM센터
서울 양천구 오목로 299 트라팰리스 웨스턴에비뉴 3층

문정동WM센터
서울 송파구 법원로 128 SK V1 GL메트로시티 C동 3층

반포금융센터
서울 서초구 잠원로 24 반포자이상가 3층

성동WM센터
서울 성동구 왕십리로 326 코스모타워 13층

신사EA센터
서울 강남구 강남대로 606 삼주빌딩 3층

압구정WM센터
서울 강남구 압구정로 230(신사동) LF서관 3층

영업부법인센터
서울 영등포구 여의대로 108 파크원 NH금융타워(타워2) 7층

이촌동WM센터
서울 용산구 이촌로 224 한강쇼핑센터 2층

잠실금융센터
서울 송파구 올림픽로 269 롯데캐슬프라자 B동 2층

부 산
부산금융센터
부산 부산진구 중앙대로 721 NH투자증권빌딩 1,2층

구포WM센터
부산 북구 낙동대로 1791 한진빌딩 2층

해운대WM센터
부산 해운대구 센텀동로 9 트럼프월드상가 A동 2층

대 구
서대구WM센터
대구 달서구 와룡로 186, 죽전빌리브스카이 4층

대구금융센터
대구 수성구 달구벌대로 2397 KB손해보험빌딩 3층

광 주
광주금융센터
광주광역시 동구 금남로 225 NH투자증권(금남로 2가)

대 전
대전금융센터
대전 서구 대덕대로 216 NJ타워 4층

인 천
인천금융센터
인천 부평구 부평대로 16 교원빌딩 3층

울 산
울산WM센터
울산 남구 삼산로 247 마마파파엔베이비빌딩 3층

경 기
의정부WM센터
경기 의정부시 청사로48번길 7 대송프라자 2층

구리WM센터
경기 구리시 경춘로 209 교보생명빌딩 2층

수원금융센터
경기 수원시 팔달구 권광로 174 GS자이 1층

NH금융PLUS 평촌금융센터
경기 안양시 동안구 시민대로 197 NH농협은행 안양시지부 4층

NH금융PLUS 분당금융센터
경기 성남시 분당구 분당로53번길 3 NH농협은행 분당금융센터빌딩 4층

수지WM센터
경기 용인시 수지구 신수로767(동천동) 분당수지유타워 A동 2층

NH금융PLUS 일산WM센터
경기 고양시 일산서구 중앙로 1421 농협은행 주엽지점 4층

평택WM센터
경기 평택시 평택로32번길 28 세라빌딩 2층

안산WM센터
경기 안산시 단원구 고잔로 76 영풍빌딩 2층

판교Biz Plus 금융센터
경기 성남시 분당구 대왕판교로606번길 58 푸르지오월드마크 2층

강 원
원주WM센터
강원 원주시 무실동 1857-10번지 시네시티타워 4층

춘천WM센터
강원 춘천시 중앙로 55 NH투자증권빌딩 3층

강릉WM센터
강원 강릉시 경강로 2117 교보빌딩 3층

충 북
청주WM센터
충북 청주시 흥덕구 대농로 39 엘케이트리플렉스 에이동 7층

충 남
NH금융PLUS 천안아산WM센터
충남 천안시 서북구 불당14로 48 NH농협은행 천안시지부 2층

당진WM센터
충남 당진시 당진중앙2로 211-15 서해빌딩 2층

경 북
포항WM센터
경북 포항시 남구 포스코대로 329 서울빌딩 3층

구미WM센터
경북 구미시 송정대로 73 KB손해보험 구미빌딩 3층

경 남
진주WM센터
경남 진주시 충무공동 31-11 대운빌딩 3층

창원WM센터
경남 창원시 성산구 중앙대로 84번길 3 범한빌딩 2층 (상남동)

전 북
전주WM센터
전북 전주시 완산구 우전로 290 NH농협 전북본부 2층

전 남
목포WM센터
전남 목포시 영산로 101 KB손해보험빌딩 2층

여수WM센터
전남 여수시 시청로 57 여수파이낸스센터(YFC) 2층

제 주
제주WM센터
제주 제주시 노형로 407 노형타워 2층

주)
NH투자증권㈜ 지점에 방문하시기를 원하는 투자자께서는, 지점 위치가 변경될 수 있으니 방문 전 지점의 위치를 확인하시기 바랍니다.

■ 영업소

소재지
영업소명
주 소

전 남
NH금융PLUS 순천Branch
전남 순천시 이수로 310 NH농협은행 순천시지부 1층

세 종
NH금융PLUS 세종Branch
세종특별자치시 한누리대로 486 NH농협은행 세종영업부 1층

서 울
반포 Branch
서울 서초구 반포대로 291 원베일리스퀘어 2층

주)
NH투자증권㈜ 영업소에 방문하시기를 원하는 투자자께서는, 지점 위치가 변경될 수 있으니 방문 전 지점의 위치를 확인하시기 바랍니다.

▣ 신한투자증권㈜ 본ㆍ지점 망

본 사
서울특별시 영등포구 여의도동 의사당대로 96 TP Tower

고객지원센터
1588-0365

홈 페 이 지
www.shinhansec.com

■ 지점

지점명
주 소
전화번호

강남금융센터
서울특별시 강남구 테헤란로 329 삼흥빌딩 2층,3층
(02)538-0707

도곡금융센터
서울특별시 강남구 남부순환로 2806 군인공제회관 25층
(02)2057-0707

청담금융센터
서울특별시 강남구 압구정로 443 이유덕빌딩 1~3층
(02)2096-5450

마곡역
서울특별시 강서구 공항대로 195 힐스테이트에코동익오피스텔 2층
(02)887-0809

광진금융센터
서울특별시 광진구 능동로 110 스타시티 영존빌딩 B동 2층
(02)2254-4090

구로
서울특별시 구로구 가마산로 263 뉴월드빌딩 3층
(02)857-8600

강남대로금융센터
서울특별시 서초구 강남대로 343(서초동) 신덕빌딩 2층
(02)6354-5300

반포
서울특별시 서초구 잠원로 24 반포자이프라자 3층
(02)533-1851

목동
서울특별시 양천구 오목로 300 목동현대하이페리온 2차 206동 201호
(02)2653-0844

본사 영업부

서울특별시
영등포구 의사당대로 96, TP타워 41층

(02)3772-1200

센트럴
금융센터

서울특별시 종로구 통일로 134 (평동) 디타워 돈의문 3층
(02)718-0900

광화문센터
서울특별시 종로구 새문안로 76 콘코디언빌딩 17층
(02)2096-5400

남대문
서울특별시 중구 세종대로9길 20(태평로2가) 신한은행 지하1층
(02)757-0707

서울금융센터
서울특별시 중구 청계천로 54 신한은행 광교빌딩 1층
(02)739-7155

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강원도 강릉시 경강로 2110 동아빌딩 2층
(033)642-1777

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경기도 성남시 분당구 황새울로258번길 37 흥국생명빌딩 3층
(031)712-0109

수원
금융센터

경기도 수원시 팔달구 권광로195 학산빌딩 4층
(031)246-0606

안산
경기도 안산시 단원구 당곡로 17 2층
(031)485-4481

의정부
경기도 의정부시 행복로8 (의정부동) 신한은행빌딩 3층
(031)848-9100

평촌
경기도 안양시 동안구 동안로 126 (호계동) 신한은행빌딩 3층
(031)381-8686

판교
경기도 성남시 분당내곡로 117 그레이츠판교 3층
(031) 8016-0266

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경상남도 창원시 성산구 중앙대로 60 1층
(055)285-5500

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경상북도 구미시 송원동로 5 신한투자증권빌딩 1층
(054)451-0707

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광주광역시 광산구 임방울대로 342 국선빌딩 2층
(062)956-0707

대구금융센터
대구광역시 수성구 동대구로 334 한국교직원공제회관 6층
(053)423-7700

대전금융센터

대전광역시 서구 대덕대로
229 명화빌딩 2층

(042)484-9090

동래금융센터
부산광역시 연제구 법원로 18 세종빌딩 2층
(051)505-6400

부산금융센터
부산광역시 부산진구 새싹로 6 신한은행 부산서면지점 사옥 7층
(051)818-0100

울산금융센터
울산광역시 남구 삼산로 227 4층
(052)273-8700

인천금융센터
인천광역시 남동구 인주대로 617 용진빌딩 2층
(032)819-0110

광양
금융센터

전라남도 광양시 광장로 148-3 (중동) 신한투자증권빌딩 2층
(061)791-8020

전북금융센터
전라북도 전주시 완산구 효자로 194 2층
(063)286-9911

제주금융센터
제주도 제주시 연북로 17(노형동) 전문건설공제조합2층
(064)743-9011

청주
충청북도 청주시 상당구 사직대로 343 신한은행 충북영업부 금융센터
(043)296-5600

신한PWM 강남파이낸스 센터
서울특별시 강남구 테헤란로 152(역삼동) 강남파이낸스센터 20층
(02)2052-5511

신한PWM 압구정중앙센터
서울특별시 강남구 언주로 853(신사동) 3층
(02)547-0202

신한PWM 압구정센터
서울특별시 강남구 압구정로 152 (신사동) 극동스포츠빌딩 2층
(02)541-5566

신한
PWM PIB 강남센터

서울특별시 강남구 테헤란로 440 (대치동) 포스코센터 서관 15층
(02)559-3399

신한PWM 도곡센터

서울특별시 강남구 언주로 30길 39 (도곡동) SEI빌딩
10
층

(02)554-6556

신한PWM 강남센터
서울특별시 강남구 테헤란로 432 (대치동) 동부금융센터 25층
(02)508-2210

신한PWM 서교센터
서울특별시 마포구 양화로 45 메세나폴리스 몰 제2층 제201~203호
(02)335-6600

신한PWM 패밀리오피스 반포센터
서울특별시 서초구 반포대로 235 (반포동) 반포빌딩 12층
(02)3478-2400

신한PWM 서초센터
서울특별시 서초구 서초대로 254 오퓨런스 16층 1602호
(02)532-6181

신한PWM 잠실센터
서울특별시 송파구 올림픽로 269 (신천동) 롯데캐슬골드 2층
(02)2143-0800

신한PWM 목동센터
서울특별시 양천구 목동서로 159-1 CBS 방송국 본사 18층
(02)2649-0101

신한PWM 여의도센터

서울특별시 영등포구
의사당대로 96, TP타워 27층

(02)782-8331

신한PWM 이촌동센터
서울특별시 용산구 이촌로 293 (이촌동) 3,4층
(02)3785-2536

신한PWM 한남동센터
서울특별시 용산구 독서당로 111 THE ZOOM 아트센터 1층
(02)749-6175

신한PWM 패밀리오피스 서울센터
서울특별시 중구 세종대로 39 (남대문로 4가) 상공회의소 9층
(02)6050-8100

신한PWM 태평로센터
서울특별시 중구 세종대로 9길 20 (태평로 2가) 신한은행 본점 2층
(02)317-9100

신한PWM 서울파이낸스센터
서울특별시 중구 세종대로 136 (무교동, 태평로 1가) 서울파이낸스 25층
(02)778-9600

신한PWM 분당센터
경기도 성남시 분당구 정자일로 248 (정자동) 파크뷰 오피스타워 21층
(031)717-0280

신한PWM판교센터
경기도 성남시 분당구 판교역로 152 알파돔타워 지상 3층 (백현동)
(031)718-5015

신한PWM 일산센터
경기도 고양시 일산동구 중앙로 1311
(031)906-3891

신한PWM 광주센터
광주광역시 북구 금남로 133 (북동) 2층
(062) 524-8452

신한PWM 대구센터
대구광역시 중구 달구벌대로 2125 9층
(053)252-3560

신한PWM 대전센터
대전광역시 서구 대덕대로 204
(042) 489-7904

신한PWM 부산센터
부산광역시 부산진구 가야대로 772 롯데호텔 16층
(051)819-9011

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인천광역시 남동구 남동대로 776 (구월동) 신한은행빌딩 2층
(032)464-0707

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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 거시경제 불확실성에 따른 위험
2025년 01월 국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2025년과 2026년 모두 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 한편, 2025년 02월 한국은행 경제전망보고서에 따르면 2025년 국내 경제성장률전망치는 1.5%로 2024년 11월 전망치 대비 (-)0.4%p 하향 조정되었고 2026년 국내 경제성장률은 2024년 11월 전망치와 동일한 1.8%로 전망됩니다.
AI 기반 빅데이터 분석 서비스는 기업의 IT 투자에 크게 영향을 받으며, IT 투자는 경기 변동에 따라 우선순위가 달라지는 특성이 있습니다. 경기 둔화 시 기업들이 IT 예산을 축소하거나 투자 시점을 연기할 가능성이 높아, 이로 인해당사의 매출 성장성과 수익성에 부정적 영향이 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

나. 주력 시장의 성장 둔화에 따른 위험

IT 시장 분석기관 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아(한국IDC)에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2023년 약 2조 7,054억 원에서 연평균 10.6% 성장해 2027년에는 약 3조 9,771억 원 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 또한, 같은 기관에 따르면 2023년 국내 AI 산업도 전년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원 규모를 기록했으며, 2027년까지 연평균 14.9% 성장해 약 4조 4,636억 원에 이를 것으로 예상됩니다.

이러한 성장의 배경에는 생성형 AI 등 첨단 기술의 확산과 효율성 개선, 비용 절감, 의사결정 고도화에 대한 수요 증가가 있으며, 당사는 이에 대응해 데이터 수집부터 시각화까지 아우르는 AI 기반 통합 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 당사는 AI 시장 내에서 특히 비정형 구어체 기반 텍스트 분석 분야에 주력하고 있으며, 20여 년간 축적한 자연어처리(NLP) 기술력과 데이터 처리 경험을 바탕으로 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 글로벌 조사기관 SNS Insider에 따르면 생성형 AI 기반 텍스트 분석 시장은 2023년 96억 달러에서 2032년 412억 달러로 연평균 17.6% 성장할 것으로 전망되며, 당사는 이 같은 시장 흐름에 맞춰 기술 고도화와 서비스 경쟁력 강화를 지속하고 있습니다.

다만, 글로벌 경기 둔화, 기술 변화 속도 둔화, 인플레이션, 국제 정세 불안정 등 외부 요인에 따라 기업의 IT 투자 예산이 축소될 경우, 당사가 영위하는 산업도 성장률 둔화 및 수익성 악화 등의 영향을 받을 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.
다. 시장경쟁 심화 위험
과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 발표한 '데이터산업 현황조사'에 따르면, 데이터산업에 종사하는 기업 수는 2020년 8,014개에서 2023년 9,692개로 증가하며, 데이터 기반 솔루션 시장의 경쟁이 점차 치열해지고 있음을 보여줍니다. 이러한 시장 환경 속에서 당사는 다양한 산업군에 적용 가능한 AI 기반 데이터 분석 솔루션을 제공하며, 유통, 제조, 금융, 공공 등 고객사의 전략 수립과 의사결정을 지원하고 있습니다. 특히 1,800억 건 이상의 데이터와 450건 이상의 프로젝트 경험, 900여 개의 산업별 분석모델, 160만 건 이상의 전처리 규칙 기반 자연어처리(NLP) 기술을 통해 경쟁력을 확보하고 있으며, 150개국, 30개 언어권의 글로벌 데이터를 수집하고 이 중 10개 언어 분석 역량도 갖추고 있어 후발주자 대비 높은 진입장벽을 형성하고 있습니다.
다만, AI 및 빅데이터 산업의 성장성에 대한 기대와 함께, 타 산업 기반 기업의 시장 진입이나 기존 경쟁사의 기술력 향상 가능성도 존재합니다. 향후 경쟁사 제품이 기능, 정확도, 속도, 가격 측면에서 우위를 확보할 경우 당사의 시장 지위와 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.라. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출 위험현 시점에서 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있으며, 유럽과 중국도 한국보다 앞선 기술력을 보유한 것으로 평가되고 있습니다.
특히 미국은 AI를 기술패권 경쟁의 핵심으로 보고, 자국 중심의 생태계 조성을 위한 정책을 적극 추진하며 기술 격차를 더욱 확대해 나가고 있습니다. 한국은 생성형 AI의 응용 연구가 활발히 진행되며 기술력이 점진적으로 향상되고 있으나, 여전히 머신러닝 등 학습지능 및 단일지능 분야에서는 선진국 대비 경쟁력이 부족한 상황입니다. 다만 정부의 정책적 지원과 산업 육성 의지에 따라 향후 기술 고도화 가능성은 충분히 존재합니다.또한, 인공지능 기술은 산업 전반에 걸쳐 다양한 형태로 응용될 수 있어, 기술이 적용되는 방식에 따라 세부 시장이 다양하게 형성될 수 있습니다. 이에 따라 국내 기업들도 글로벌 선도기업 대비 기술력이 일부 부족하더라도 특정 영역에서는 경쟁 우위를 확보할 수 있으며, 상용화에 성공할 경우 글로벌 시장에서 의미 있는 점유율을 차지할 가능성도 존재합니다. 당사 역시 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등 핵심 AI 기술을 다년간 축적해 왔으며, 최근에는 생성형 AI의 발전 흐름을 반영해 이를 고도화하고, 산업별 니즈에 맞춘 맞춤형 솔루션 개발에 지속적으로 집중하고 있습니다.
다만, 유사 서비스를 제공하는 글로벌 기업들이 국내 시장에 본격 진입할 경우, 기술력 및 브랜드 인지도를 바탕으로 경쟁 강도가 상승할 수 있으며, 이로 인해 당사의 수익성에 부정적 영향이 발생할 가능성도 존재함을 투자자께서는 유의하실 필요가 있습니다.마. 기술개발 부진 위험
당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등 고도화된 기술 역량이 필수적인 분야로, 지속적인 연구개발 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 구조입니다. 최근 생성형 언어모델, 데이터 처리 범위 확장, 컴퓨팅 성능 향상 등 기술의 고도화가 빠르게 진행됨에 따라 기술 변화에 선제적으로 대응하는 것이 기업 생존의 핵심 과제가 되고 있습니다. 당사는 AI 언어 이해, 생성형 언어모델, 빅데이터 및 머신러닝 기반 분석, 플랫폼 기술 등을 기반으로 16개 이상의 기술 제품을 보유하고 있으며, 이를 대표 서비스에 융합해 제공하고 있습니다. 당사는 기술제품 고도화와 시장 수요에 대응하기 위해 연구개발을 지속하고 있으며
,
매년 개발비를 꾸준히 증가시키는 등 적극적인 투자를 이어가고 있습니다. 이를 통해 당사는

실제 산업 적용을 통해 축적된 노하우를 바탕으로 경쟁력을 강화해 나가고 있습니다.
다만, 기술 변화에 적시에 대응하지 못하거나, 개발된 기술이 시장 요구에 부합하지 않을 경우 기술 우위가 약화되고, 이에 따라 당사의 수익성과 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.바. 개인정보 관련 규제 강화 위험
당사가 수집
ㆍ
활용하는 외부 데이터는 다양한 산업 영역에 활용되고 있으나, 「개인정보 보호법」 등 관련 법령을 위반할 경우 법적 제재, 신뢰도 하락 등의 중대한 리스크가 발생할 수 있어 철저한 규정 준수가 필요합니다. 이에 당사는 자체 '개인정보 관리 방안'을 수립하여, 기획 및 설계 단계부터 고유식별정보가 수집되지 않도록 점검하고 있으며, 항목별로 분리 가능한 데이터는 비식별화(마스킹) 처리 후 수집하고 있습니다.
또한, 이메일 주소, 전화번호 등 주요 개인정보 항목에 대해 자동 식별 알고리즘을 활용해 암호화 또는 기호 치환 처리를 수행하여 비가역적 저장을 적용하고 있습니다. 해외 개인정보의 경우 국가별 패턴에 따른 대응 기준을 수립하여 일관된 방식으로 처리하고 있으며, 수집
ㆍ
처리 이후에도 고객 요청에 따라 추가적인 제거 조치를 유연하게 수행할 수 있는 후처리 체계도 마련되어 있습니다. 이와 함께 개인정보 처리 구간별로 표준화된 보안 기술을 모듈화하여 서비스 전반에 적용하고 있으며, 법률 검토가 필요한 비식별화 예외 사항이 발생할 경우에는 외부 법무법인의 자문을 통해 검토 및 조치를 완료한 후 업무를 진행하고 있습니다.
다만, 향후 개인정보 관련 법령이 강화되거나 기존 규정의 해석이 엄격해질 경우, 당사의 데이터 수집 및 처리 방식에 추가적인 제약이 발생할 수 있습니다. 이는 서비스 운영 및 신규 사업 추진의 유연성을 저해할 수 있으며, 기술적 재설계 또는 사업 구조의 조정에 따른 예상치 못한 비용 및 일정 지연으로 이어질 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.사. 저작권 관련 규제 강화 위험
당사는 기사, 블로그, 커뮤니티, SNS 등 웹상의 비정형 데이터를 수집하여 AI 기반 시장 분석 및 데이터 분석 서비스를 제공하고 있으며, 이 과정에서 저작권법 등 관련 법령을 철저히 준수하고 있습니다. 데이터 수집은 웹 브라우저와 동일한 방식으로 공개된 웹페이지를 대상으로 하는 웹 크롤링 방식을 활용하며, 일반 이용자가 접근 가능한 정보만을 수집함으로써 통상적인 서비스 이용약관을 준수하는 형태로 운영되고 있습니다. 이는 「저작권법」 제35조의2에 따른 '일시적 복제'에 해당하며, 제35조의5에서 정한 공정 이용 요건도 법률 검토를 통해 충실히 고려하고 있습니다.특히 수집된 콘텐츠는 직접 링크(Deep Link) 방식으로 원 저작물로 연결되도록 설계해 저작권자의 콘텐츠 가치와 광고 수익 향상에 기여하고 있습니다.
다만, 향후 저작권 관련 법령이 강화되거나 해석이 보다 엄격해질 경우, 당사의 데이터 수집 및 활용 범위에 제한이 생기거나 서비스 모델의 조정이 불가피해질 수 있으며, 이에 따른 비용 증가 등의 리크스가 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이점을 유의하시기 바랍니다.아. 정부 정책의 추진 지연 관련 위험
국내 인공지능 산업은 2020년 디지털 뉴딜 정책과 더불어 2024년 국가AI위원회 신설, 4대 AI 플래그십 프로젝트 추진 등 정부의 정책적 지원 아래 빠르게 성장하고 있습니다. 주요 정책에는 AI 컴퓨팅 인프라 확대, 민간 투자 활성화, 산업 전반의 AI 도입률 제고, AI 안전 인프라 구축 및 AI기본법 제정 등이 포함되며, 이는 당사의 기술개발 및 시장 확장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
다만, 해당 정책들의 실행이 지연되거나 변경될 경우 당사의 기술개발 일정이나 사업 전략에도 영향을 줄 수 있으며, 시장 진입 속도와 수익 실현에 차질이 발생할 가능성이 있어 투자자께서는 이점을 유의하시기 바랍니다.자. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험
당사는 주로 대기업 및 중견기업을 대상으로 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션을 제공하고 있으나, 상대적으로 기업 규모가 작아 계약 협상 시 단가 교섭력에서 불리할 수 있습니다. 고객사의 IT 예산 축소나 투자 보수화에 따라 단가 인하 요청이 발생할 경우, 당사의 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 다만, 당사는 SaaS 기반 기술 제품을 운영하고 있어, 고객이 서비스를 중단할 경우 기존 업무에 차질이 발생하는 구조로 설계되어 있습니다. 또한 20여 년간 축적한 NLP 기술력과 산업별 도메인 모델을 바탕으로 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 약 450여 건의 프로젝트 수행 경험과 83% 이상의 고객 만족도를 기반으로 고객사와 장기적인 협력 관계를 유지하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 고객사로부터 단가 인하나 결제 조건 변경 요청이 발생할 경우 당사는 이를 일부 수용해야 할 가능성이 있으며, 이로 인해 수익성이나 현금흐름에 악영향이 발생할 수 있습니다. 또한, 유사 기술을 보유한 신규 경쟁자의 진입이나 가격 중심의 경쟁 심화는 당사의 협상 지위 약화 및 매출 감소로 이어질 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.차. IT인력 인건비 상승에 따른 위험
당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력 의존도가 높아, 영업비용 중 인건비 비중이 2022년 75.30%, 2023년 76.52%, 2024년 71.66%로 매년 높은 수준을 유지하고 있습니다. 특히 최근 IT 산업 전반의 성장과 함께 개발 인력에 대한 수요가 지속적으로 증가하면서, 업계 전반적으로 인건비 상승 압력이 확대되고 있습니다. 한국소프트웨어산업협회에 따르면, 소프트웨어 기술자의 평균 임금은 2023년 8.25%, 2024년 4.2% 상승하는 등 최근 수년간 꾸준한 증가세를 보이고 있습니다.이와 같은 인력 수급 환경 속에서, 당사가 주력하고 있는 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션 산업은 자연어처리, 생성형 AI, 데이터 마이닝 등 고도화된 기술이 요구되는 만큼, 해당 분야의 전문 인력 확보가 핵심 경쟁력 유지의 중요한 요소로 작용하고 있습니다. 그러나
고용노동부에 따르면 2027년까지 인공지능 및 클라우드 분야 인력 부족이 심화될 것으로 전망되고 있어, 향후 당사는 핵심 인력 확보 및 유지를 위한 경쟁 심화와 이에 따른 인건비 부담 증가에 직면할 가능성이 있습니다. 이러한 인건비 상승은 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.카. 서버 장애 발생에 따른 위험
당사는 SNS, 블로그, 커뮤니티, 뉴스 등 다양한 채널에서 수집한 비정형 데이터를 외부 인터넷데이터센터(IDC)에 저장하고, 이를 기반으로 주요 서비스를 제공합니다. 수집된 데이터는 매일 회사 내부 서버로 이관해 이중으로 보관하고 있으며, 24시간 모니터링, 비상 복구 시스템, 주기적 백업 등을 통해 안정적인 운영을 도모하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 외부 IDC 또는 자체 서버에 장애가 발생할 경우, 당사의 서비스 특성상 실시간 데이터 제공이 지연되어 고객 불만, 계약 해지, 신뢰도 저하 등으로 이어질 수 있으며, 이는 당사의 평판과 매출에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이와 같은 리스크를 고려하시기 바랍니다.

회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용에 따른 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. '기술성장기업'은 '일반기업' 및 '벤처기업'에 비해 주요 외형요건 심사가 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가요건 등에 있어 제약이 적기 때문에 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전인 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 당사는 꾸준한 양의 영업이익을 시현해왔고
시장에서 당사의 기술이 우수하다는 평가를 받고 연구개발 중심 회사로 인정받고자 기술성장기업으로 상장하고자 합니다.

당사는 코스닥시장 기술성장특례 요건을 기반으로 상장을 추진하기 위해, 2024년 07월 30일 기술평가를 신청하였으며, 2024년 09월 11일 한국거래소가 지정한 2개 전문평가 기관인 기술보증기금과 NICE평가정보로부터 A 등급, A 등급을 통보받았습니다. 당사는 기술성장기업 중 기술평가특례 기준에 부합하여 코스닥시장 상장을 진행 중이며, 1) AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 2) 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술, 3) 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술에 대한 평가를 받았습니다.
그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

영업수익은 2023년 17,879,848 천원에서 2024년
19,716,215
천원으로 증가하였으나, 영업이익은 동기간 1,475,679 천원에서
429,017 천
원으로 감소하였습니다. 이는 주식보상비용, 신규서버구매에 대한 감가상각비, 개발인력 증원에 따른 인건비 증가액, 지정감사 수수료 등을 포함한 일반지급수수료의 증가액 등에 기인합니다.
당사와 같이 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 신청하는 기업은 사업의 성과가 본격화되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사의 경우에도 상기 사업위험 및 회사위험에 기술한 요인들로 인해 수익성 및 재무안정성이 악화될 위험이 존재하오니 투자자께서는 이점 유의하여 투자하시기 바랍니다.
나. 사업계획에 근거한 추정손익 미달성 위험
당사는 2024년 19,716 백만원,
2025년 1분기 4,249백만원
의 영업수익을 기록하였습니다. 2025년 25,094 백만원, 2026년 32,819 백만원, 2027년 44,540 백만원을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 2024년 일시적으로 당기순손실이 발생하였지만 향후 2025년 2,976백만원, 2026년 7,249 백만원, 2027년 14,062 백만원을 기록할 것으로 추정됩니다.당사는 내외부의 객관적인 자료와 근거를 바탕으로 당사의 미래 실적을 추정하였으며, 이를 바탕으로 희망공모가액을 산출하였습니다. 이러한 노력에도 불구하고
당사가 추정한 미래 실적에는 항목별로 변동을 줄 수 있는 다양한 원인이 존재하며, 이로 인하여 당사가 상기 사업계획을 달성하지 못할 위험이 존재합니다.
이는 당사가 현재 시점에서 예측하거나 회피할 수 없는 경기 변동성, 산업 및 경쟁 환경의 변화, 관련 정책 및 규제 개정 등과 같은 체계적 위험이 존재하기 때문입니다. 특히, 인공지능 분야는 기술 발전 속도가 매우 빠른 산업으로, 당사가 연구개발 경쟁력을 상실하거나 국내외 잠재 고객을 대상으로 한 영업 활동의 성과가 기대에 미치지 못할 경우, 실적 달성 실패 또는 비용 증가 등의 요인으로 인해 이익 실현이 어려워질 수 있습니다.기존의 경영성과와 시장성보다는 기술력과 성장성을 핵심으로 하는 기술성장기업 자체의 3년간 IPO가 이루어진 기술성장기업의 실적 추정치와 실제간 차이가 상당한 것으로 나타나고 있습니다.
당사는 상장 이후 공시할 사업보고서에 당사가 증권신고서 제출일 현재 제시한 추정 실적과 실제 실적의 차이를 충실히 기재할 것이며, 만약 추정 실적과 실제 실적 간의 차이가 과도할 경우 그 원인에 대해서도 상세하게 기재할 예정입니다. 이와 같은 추정실적을 달성하지 못할 위험에 대해서 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

다. 매출 성장성 둔화 및 수익성 악화 위험당사의 영업수익은 2022년 15,282,903천원, 2023년 17,879,848천원, 2024년 19,716,215천원
, 2025년 1분기 4,249,348천원
을 기록하였습니다. 매출은 지속적으로 증가하고 있으나, 최근 3개 사업연도의 성장률은 다소 둔화되는 양상을 보이고 있습니다.
이는 높은 초기 도입 비용과 고객사의 투자 심리 위축 등으로 신규 고객 유입이 둔화되었기 때문입니다. 당사는 이러한 성장 정체를 극복하기 위해,
Quetta_Service와 Quetta_Enterprise 라인 내 Quetta_K-Market Lens, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance와 같은 신규 런칭 서비스를 개발하였습니다. 매출 및 수익 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.
당사가 영위하고 있는
빅데이터 AI 분석
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.

당사의
영업이익
(손실)
은 2022년 1,827,518천원, 2023년 1,475,679천원, 2024년 429,017천원
, 2025년 1분기 (-)823,163천원
, 영업이익
(손실)
률은 2022년 12.0%, 2023년 8.3%, 2024년 2.2%
, 2025년 1분기 (-)19.4%
를 기록하였습니다.
이는 영
업비용 내 주식보상비용, 신규서버구매에 대한 감가상각비, 연구개발인력 증원에 따른 인건비 증가, 상장관련 수수료 등을 포함한 일반지급수수료의 증가에 기인합니다.
그러나 신규 서비스 개발이 완료되면서 연구개발비 증가율은 점차 안정화될 것으로 기대되며, 일반지급수수료 또한 일시적인 지출로 향후에는 감소할 것으로 예상합니다.
2025년 1분기 영업손실은 (-)823,163천원을 기록하였으며 이는 당사의 매출이 연중 4분기에 집중되는 계절적 특성이 있어 1분기에는 영업손실이 발생하는 경향이 있기
때문입니다. 이와 같이 당사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이루고 조직의 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가 영위하고 있는 비정형 빅데이터 AI 분석사업이 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. 결산일 이후 최근 재무정보 관련 위험
증권신고서 작성 지침에 따라, 증권신고서에 기재하는 "재무에 관한 사항"은 최근 사업연도(또는 반기, 분기)말 기준 감사인의 감사 또는 검토를 받은 수치로 기재하고 있습니다. 다만,

금융감독원에서는 2024년 1월 23일 보도자료 배포를 통해 IPO 기업의 최근 재무정보 공시 관련 기재 요령을 구체화한 바, 당사 자체 결산에 따른 최근 분기말 이후 증권신고서 제출 직전 월까지의 별도 기준 월별 잠정 영업수익 및 영업손익을 공시합니다.
당사는
2025년 1분기 검토
이후, 감사(검토) 받지 않은 당사 자체 결산 별도재무제표 기준
2025년 04월 영업수익 1,397,786천원, 영업손실 282,725천원
을 시현하였습니다.상기 실적은 당사가 자체적으로 가결산한 잠정 재무수치로서 외부기관의 감사(혹은 검토)를 받지 않았으므로 확정 실적과 차이가 발생할 수 있으며, 그에 따른 주가 하락 등의 투자 위험이 존재하는 점을 유의하시기 바랍니다. 한편, 증권신고서 제출일 현재 코스닥시장 신규상장 전까지 당사의 재무실적에 영향을 미칠 만한 영업환경 변동 전망에 관하여 투자위험요소에 기재한 사항 외에 당사가 추가적으로 인지하고 있는 사항은 존재하지 않습니다.

마. 관리종목 지정 및 상장폐지 위험
당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 관리종목 지정사유 중 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도), 세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않지만,
해당 유예기간 이후에 당사의 사업성과가 미진하여 재무성과를 충분히 달성하지 못할 경우 관리종목으로 지정되거나 상장폐지될 위험이 존재합니다. 당사가 2025년 상장할 경우 매출액 요건은 2030년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2028년부터 적용받게 될 예정입니다.
한편, 형식적 상장폐지 요건 중 '자본전액잠식' 요건은 기술성장특례기업에 대해 별도의 유예기간을 적용하지 않습니다. 당사는 2024년 기말 기준 자본총계액이 21,225,552천원
, 2025년 1분기말 20,582,448천원
으로 해당사항 없으며, 금번 상장 공모를 통한 자기자본 증가로 인해 상기 요건에 해당될 가능성은 제한적이라고 판단됩니다.그럼에도 불구하고 예기치 않게 당사의 사업성과가 당초 계획에 미치지 못하여 대규모 손실이 발생하거나, 자금유치에 실패하는 등의 원인으로 당사의 자본구조에 악영향을 미칠 경우 상기 규정에 따라 상장폐지될 수 있습니다.이와 같이 당사는 상장 후 관리종목 지정 및 상장폐지 위험이 존재하오니 투자자들께서는 이점 유의하시기 바랍니다
.

바. 매출의 계절성 위험

당사의 주요 고객은 국내 기업들로 구성되어 있으며, 매출이 상대적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 이는 당사의 주요 서비스인 Quetta_Enterprise 신규 고객사들이
이듬해 1월부터 정식 오픈을 목표로 4분기 내에 매출인식이 가능한 도입 및 테스트 용역을 진행하기 때문입니다.
이러한 매출의 계절성 현상은 일반적인 IT회사들이 겪는 상황이기도 합니다.

당사는 매출처 다변화 및 신규 솔루션 출시 등을 통해 이러한 계절적 영향을 다소 완화하고자 합니다.
다만 해당
매출의 계절성은 당사에 의하여 주로 발생하기 보다는 대부분의 고객사 프로젝트 진행 일정에 따라 발생하는 경우가 많으므로, 상기와 같은 계절별 추세를 벗어날 가능성이 존재합니다. 따라서 당사가 수립한 사업계획이 예측과 달라질 위험이 존재
하며, 예상치 못한 매출의 계절성 추세 변경에 따라 당사의 주가에도 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자하시기 바랍니다.

사. 고객사 편중 위험

당사는 국내 주요 대기업을 주요 고객사로 확보하며 안정적인 매출 기반을 유지하고 있습니다. 이는 당사 영업수익의 견조함을 뒷받침하는 요소이나, 일부 대기업에의 영업수익 집중은 예상치 못한 역성장의 리스크로 작용할 수 있습니다. 이에 따라 당사는 기타 고객사 영업수익 비중을 확대하고, 영업수익 구조의 균형을 강화하기 위해 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 핵심 서비스 라인 중 하나인 Quetta_Data의 경우, 상위 2개 고객사 매출 비중을 2022년 약 88%에서 2024년 6
6
%,
2025년 1분기는 65%
로 점진적으로 축소하며 의존도를 낮추었습니다.

당사의 전체
영업수익
기준으로는 상위 2개 고객사의 비중이 약 33% 수준이며, 특정 고객에 대한 집중도는 높지 않은 수준으로 판단됩니다. 현재 당사는 150개 이상의 다양한 고객사를 확보하고 있어, 개별 고객과의 거래 변화로 인한 리스크는 제한적입니다.
그럼에도 불구하고, 향후 고객사 및 서비스 편중으로 인해 향후 주요 고객사의 재무상황이 악화되거나 계약을 해지할 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 재무안정성 관련 위험

당사의 부채비율은 2022년 114.8%, 2023년 195.7%, 2024년 40.9%
, 2025년 1분기 44.8%
로 2024년 기중 상환전환우선주의 보통주 전환으로 인하여 업종평균 대비 낮은 부채비율을 보이고 있습니다. 또한, 2022년 이후 차입금을 일부 상환하여 차입금 의존도는 2022년 34.0%, 2023년 18.7%, 2024년 18.4%
, 2025년 1분기 18.4%
로 점진적으로 감소하여 업종평균에 유사한 수준으로 유지하고 있습니다.
당사는 업종과 유사하거나 안정적인 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.

자. 현금흐름 관련 위험
당사는 2022년~
2025년 1분기
각각 4,439,008 천원, 1,625,576 천원, 55,575 천원
, 384,916천원
의 영업활동 현금흐름이 발생하였습니다. 그러나 당사의 영업활동 현금흐름은 2022년 이후 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있으며, 2024년에는 현저히 축소되었습니다. 이는 연구개발비용의 증가에 따른 당기순손실 확대 및 자산, 부채 변동에 따른 영향으로 분석됩니다.
2025년 1분기 영업활동 현금흐름이 양(+)인 사유는 당사가 1분기 중 연간 계약을 체결하는 과정에서 일부 고객사로부터 현금을 선 수취하였기 때문입니다.
당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였으나, 점차 감소하는 영업현금흐름을 보이고 있습니다. 이를 회복하기 위하여 조직 효율성의 개선 및 신규 서비스 출시 등의 전략을 수립하고 있으나, 향후 당사의 신규제품 등에서 수익성을 확보하지 못한다면 당사의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
차. 매출채권 회수 관련 위험
당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회 수준이었으나 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로
2023년 이후
업계평균인 7.4회와 유사한 수준입니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 99.7% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권 규모는 존재하지 않습니다.

2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다. 이에 따라 회사 정책에 따른 대손충당금 설정률도 1% 내외로 유지하고 있습니다.
따라서 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보이나, 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

카. 연구개발 핵심인력의 유출 및 확보와 관련된 위험

소프트웨어 산업에서는 전문성을 갖춘 인력의 확보와 유지가 핵심 경쟁력으로 작용합니다. 이에 따라 당사는 주요 연구인력에게 주식매수선택권을 부여하고, 직무 발명 보상을 실시하며, 업계 평균보다 높은 수준의 급여를 지급하는 등 핵심 인력의 확보와 유지를 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 성공적인 사업 수행과 고객 요구 충족을 위해서는 다양한 전문 역량을 갖춘 인재의 확보가 필수적이며, 이는 업계 전반이 직면한 공통된 과제입니다.
그러나 핵심 인력에 대한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있어, 당사의 보상체계에도 불구하고 인력 유출 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 만약 주요 연구인력이 이탈할 경우, 연구개발 지연 등으로 인해 당사의 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

타. 지식재산권 관련 위험벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다.
당사가 영위하고 있는 인공지능에 기반한 데이터 분석 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다. 당사는 22개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로 지속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다.

당사에게 특허권을 포함한 지적재산권은 중요한 자산이며, 현재 보유한 핵심 기술 및 특허권과 관련된 소송이나 분쟁은 발생하지 않았습니다. 향후에도 당사 지적재산권과 관련한 우발적인 분쟁이 발생할 가능성은 낮다고 판단됩니다. 또한, 당사의 특허 등은 경쟁사나 제3자가 모방하기 어려워 기술 침해 위험 역시 제한적일 것으로 예상됩니다.
다만, 당사가 전적으로 예상하기 어려운 요인에 의해 특허와 관련된 소송이나 분쟁이 발생할 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 이러한 상황이 발생할 경우, 당사의 지적재산권과 관련된 이슈가 부각되어 영업 및 손익에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 향후 매출 규모의 성장과 사업 영역의 확대로 인해 예기치 않은 특허 분쟁이 발생할 위험이 커질 수 있으며, 이는 결과적으로 당사의 영업 상황과 재무 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

파. 해외에서의 사업 영위 관련 위험

당사는 해외 거래처를 대상으로 IT 서비스를 판매하며, 이를 통해 글로벌 고객과의 협력을 지속적으로 확대하고 있습니다. 최근 몇 년간 해외 매출이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 Quetta_Enterprise 및 Quetta_Service 등의 제품이 주요 수출 품목으로 자리 잡고 있습니다.

다만, 해외 시장을 대상으로 사업을 영위하는 과정에서 환율 변동, 현지 규제 변화, 국가별 거래 관행 차이 등 다양한 외부 요인에 노출될 가능성이 있습니다. 이러한 요소들은 당사의 매출 변동성을 증가시킬 수 있으며, 특히 해외 고객사의 수요 변화나 결제 조건의 변경은 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 해외 매출 비중이 확대될 경우 당사의 재무제표는 해외 시장 성과에 따라 영향을 받을 수 있으며, 대외적인 위험 요인에 따라 향후 실적에 부정적인 영향을 미칠 가능성도 존재하니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.
하. 소송 및 우발채무 관련 위험
당사는 현재 계류된 소송, 타인에게 지급보증한 내역은 없으나, 당사의 채무를 위해 유형자산을 담보로 제공하고 있습니다. 대외적인 변수로 인하여 담보로 제공된 자산의 가치가 하락할 경우, 추가 담보를 제공해야 할 위험이 존재하고 있으며, 차입부채의 상환 청구가 발생할 수 있습니다. 또한 예기치 못한 사업환경의 변동으로 인한 재무건전성 악화, 대규모 금융기관 차입을 하거나 기존 차입금에 대한 원금 상환이 이루어지지 않을 경우에는 담보로 제공된 자산의 처분도 불가피할 수 있으며, 이 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한,
향후 소송이나 분쟁, 예상치 못한 법률적 리스크가 발생할 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.
거. 내부 정보 관리 미흡 위험코스닥시장 상장법인은 공시 의무사항 및 투자 판단에 영향을 미치는 중요사항 발생 시 이를 종합적으로 관리하고 적시에 공개할 수 있는 관련 규정 및 공시 체계를 정비하여야 하며, 불공정거래를 예방할 수 있는 시스템을 구축하여야 합니다.이를 위하여 당사는 관련 규정 구비 및 공시 조직을 구축하였으며, 상장 후에는 공시 책임자 및 담당자의 공시전문 교육 이수, 전체 임직원 대상 교육 실시, 공시 의무 준수 확약서 및 불공정거래행위 규제 준수 확약서 등을 징구할 계획입니다. 그럼에도 불구하고,
여러 사유들로 인해 중요한 사항이 적시에 공시되지 못할 위험을 원칙적으로 배제할 수 없습니다.

너. 기간에 걸친 수익인식에 따른 위험당사는 신뢰성 있게 추정할 수 있는 경우 용역의 진행률을 기준으로 하여 각각 수익과 비용으로 인식하고 있습니다. 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 기준서 1115호 '고객과의 계약에서 생기는 수익'에 따르면, 특정 기준을 충족하는 고객과의 계약은 고객에게 약속한 재화나 용역, 즉 자산을 이전하여 수행의무를 이행할 때(또는 기간에 걸쳐 이행하는 대로) 수익을 인식합니다. 또한 기준서는 기간에 걸쳐 이행하는 수행의무에 대해, 그 수행의무 완료까지의 진행률을 측정하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하게끔 하고 있습니다.당사는 고객에게 컨설팅, 시스템 구축, 운영, 유지, 보수 등 IT서비스 전반에 걸친 토탈 솔루션을 제공하는 사업을 영위하고 있습니다. 고객과의 IT 통합 계약에서 ① 설치용역, ② 소프트웨어 업데이트, ③ 유지보수 등과 같이 기술지원으로 구별되는 수행의무를 식별합니다. 당사는 계약기간 동안 고객에게 소프트웨어 업데이트 및 유지보수 용역을 제공할 의무가 있으므로 이러한 수행의무에 배분된 거래가격을 용역을 제공하는 기간에 걸쳐 수익으로 인식합니다.

진행률 기반 매출 인식에는 예상치 못한 회사 외부 변수에 따른 일정 지연, 고객 요구사항 변경 등으로 인해 매출과 이익이 감소하거나 손실로 전환될 가능성이 있으며, 진행률 산정이 실제 완료 수준과 다를 경우 매출이 과대 또는 과소 인식될 위험이 있습니다. 또한, 프로젝트 중도 취소, 원가 상승, 대금 회수 지연 등 다양한 리스크가 존재하며, 이는 당사의 재무성과와 시기별 매출 변동성에 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

더. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험당사는 2024년 11월 신뢰할 수 있는 회계정보 작성 및 공시를 위하여 내부회계 관리제도 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 회계의 부정과 오류를 예방하고 적시에 발견할 수 있도록 회계시스템을 관리ㆍ통제하며, 회사의 재무제표가 한국채택국제회계기준에 따라 작성 및 공시 여부에 대한 합리적 확신을 제공할 수 있습니다.
그러나 내부회계관리제도가 적절히 운영되지 않거나 외부 감사인이 중요한 취약점을 발견할 경우 회사는 법적 제재 또는 상장폐지 심사 대상이 될 수 있습니다. 당사는 이러한 리스크를 최소화하기 위해 외부 전문가와 협력하여 정기적으로 시스템을 점검하고 개선해 나가고 있으나, 모든 리스크를 완전히 제거할 수는 없습니다. 따라서 투자자는 회사의 내부통제와 회계관리 체계를 면밀히 검토하시고 투자 결정을 내리시기 바랍니다.
러. 임직원의 위법행위 발생 위험당사의 임직원이 법규를 위반할 경우, 당사는 감독기관의 제재 또는 외부기관으로부터의소송 등을 당할 수 있으며, 당사의 평판에 심각한 훼손을 끼치거나 혹은 재무적 손실을 경험할 수 있습니다. 또한
임직원 등의 위법행위를 사전에 감지하거나 방지하지 못함으로써 향후 당사의 조직 문화에 악영향을 미칠 수 있으며, 매출처와의 거래 관계에도 부정적인 영향을 미쳐 영업상 손해를 입을 가능성이 존재하므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.
머. 차입금 상환불능 위험

당사는 2025년 1분기 기준 5,804,780 천원의 장단기차입금과 유동/비유동리스부채가 존재합니다. 이는 당사의 전체 자산의 약 19.5% 수준에 해당하는 금액이며 2025년 1분기 기준 회사의 현금및현금성자산은 7,280,486천원, 장단기예적금은 9,000,000천원을 보유하고 있어 차입금 상환불능 위험이 다소 낮은 것으로 보입니다.
그럼에도 불구하고 당사는 현재 재무구조와 유동성을 안정적으로 관리하고 있으나, 향후 경기 침체, 금리 변동, 환율 불안정 등 외부 환경 악화 시 재무 안정성과 현금흐름에 부정적인 영향이 발생할 수 있습니다. 또한 금융기관의 부실화 또는 자금시장 경색 등으로 차입금 상환 여건이 악화될 경우, 당사의 상환 능력에도 부담이 가중될 수 있습니다. 투자자께서는 당사의 유동성, 현금흐름 및 재무상태 등을 종합적으로 검토하시고 신중한 투자 판단을 부탁드립니다.

기타 투자위험

가. 상장

이후 유통물량 출회에 따른 위험당사의 상장예정주식수 8,879,200주 중 약 27.99%에 해당하는 2,485,236주는상장 직후 유통가능물량입니다. 유통가능물량의 경우 상장일부터 매도가 가능하므로 해당물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있습니다. 추가적으로 최대주주 등 계속보유의무자의 의무보유기간이 종료되는 경우 추가적인 물량출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다. 이처럼 상장일부터 유통가능한 물량과 이후 추가적인 물량 출회가 가능하니 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.
나. 상장주선인의 의무인수에 관한 사항상장 시 공모 주식 2,220,000주 이외에 「코스닥시장 상장규정」에 의해 상장주선인이 별도로 66,600주를 취득하게 됩니다. 이에 따라 공모 이외의 주식 수 증가로 인해 주식가치가 희석될 수 있습니다. 한편, 금번 공모 시 청약 미달이 발생하여 이를 상장주선인이 인수하게 될 경우 상장주선인이 추가로 취득하는 주식의 수는 감소할 수 있으니, 투자자께서는 이점을 유의해주시기를 바랍니다.

다. 주식매수선택권 행사에 따른 지분희석 위험
당사는 설립 이후 당사의 설립ㆍ경영과 기술혁신 등에 기여할 수 있는 임직원 등에게 주식매수선택권을 부여하였으며, 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권은 170,000주입니다. 이는 공모 후 발행주식총수 8,879,200주의 1.91% 입니다. 부여된 주식매수선택권 총 170,000주 중 미등기임원 3인에게 부여된 90,000주는 2026년 6월 1일 40%, 2027년 6월 1일 30%, 2028년 6월 1일 30%가 행사가능하며, 행사가능 시점으로부터 1년간 행사 가능합니다. 직원 10명에게 부여된 주식매수선택권 80,000주는 2026년 6월 1일 부터 3년간 행사가 가능합니다.
부여된 주식매수선택권으로 인한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬수 있으며, 향후 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용하여 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

라. 상장 후 경영안정성에 대한 위험
증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주인 배성환 대표이사는 총 발행주식수의 32.92%를 보유하고 있으며, 최대주주등의 지분율은 66.40%로 안정적인 경영권을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다. 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모 주식수 2,220,000주 및 상장주선인 의무인수분 66,600주를 감안할 시 공모 후 최대주주등의 지분율은 49.30%로 감소하게 됩니다.
의무보유 기간 종료 후 최대주주등 및 특수관계인 지분을 대량 매각하거나 경영을주도하고 있는 최대주주 및 경영진과 관련하여 경영권 변동 또는 기업지배구조 및경영권 분쟁, 도덕적 해이 발생 등으로 당사의 경영 환경이 악화될 경우 경영 안정성이 저해 될 수 있습니다. 이를 포함하여 향후 자금확보를 위한 추가 유상증자 등으로 인하여 최대주주 등의 지분율이 감소하거나 예기치 못한 경영권 분쟁, 주요 주주들간에 지분보유 경쟁 등이 발생할 경우 당사의 경영권 안정화에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

마. 코스닥시장 상장요건 미충족 및 상장예비심사결과 효력 상실 위험
금번 공모는「코스닥시장 상장규정」제28조제1항제1호에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되며 매매를 개시하게 됩니다. 그러나 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.
또한 투자자 보호 등의 사유로 추가적인 효력발생시기가 재기산 되는 정정기재가 발생하여 상장 일정이 조정될 경우 상장예비심사 결과의 효력이 상실될 가능성이 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 공모가 산정 및 결정 방식의 한계에 따른 위험
당사의 희망 공모가액은 비교기업의 PER를 적용하여 산출하였으며 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 최종 선정된 비교기업들은 당사와 사업구조 및 전략, 주요제품 및 판매비중, 영업환경, 성장성 등에서 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 한글과컴퓨터, 엑셈, 모코엠시스, 비아이매트릭스 4개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 비교기업으로 선정된 4개사가 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 그 외에 비교기업 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 매출의 안정성 및 기타거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 비교기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있습니다.
주식의 공모가격 결정은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항에 따라 다양한 방법을 통한 가격결정이 가능합니다. 금번 공모를 위한 가격 결정은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조제1항제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단,
금번 공모 시 동 규정 제5호제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.사. 신규상장종목의 신규상장일 가격제한폭 확대에 따른 위험2023년 06월 26일부터 유가증권 및 코스닥시장 신규상장종목의 신규상장일 기준가격이 기존 '공모가격의 90~200% 내에서 호가를 접수하여 결정된 시가'에서 '공모가격'으로 변경되며, 신규상장일 가격제한폭은 기존 '기준가격 대비 ±30%'에서 '기준가격(공모가격)의 60%~400%'로 변경됩니다.2021년 10월 18일부터 신규상장종목 상장일에 변동성완화장치(VI)가 적용되지 않으나, 변동성완화장치가 없더라도 가격 변동은 기준가의 가격제한폭(60~400%) 내로 제한되므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.아. 상장 후 주가의 공모가격 하회에 따른 투자손실 위험
당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 최초 거래되는 것입니다. 또한 수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사의 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 코스닥시장 상장 이후 시장에서 거래된 시장가격을 나타내는 것이 아닙니다. 따라서 금번 공모 이후 당사 주식의 시장가격이 하락함에 따라 상장 이후 투자자께서는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수도 있다는 점을 유의하시어 투자 의사를 결정하시기 바랍니다.
자. 상장기업의 관리감독기준 강화에 따른 위험

최근 상장기업에 대한 관리감독기준이 강화되는 추세이며, 향후 당사가 상장기업 관리감독기준을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 특히 당사의 주권이 「코스닥시장 상장규정」제54조 및 제56조의 상장폐지 요건에 해당하는 경우 상장폐지가 될 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

차. 집단 소송으로 인한 소송 위험

증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다. 또한, 당사의 소수주주는 소수주주권 행사를 통해 당사의 주요 경영 의사결정에 영향을 미칠 수 있으며 이에 따라 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다.

카. 지배주주와 투자자와의 이해상충 위험
금번 공모 후 코스닥시장 상장규정 상 최대주주인 배성환 대표이사는 보통주 2,170,200주(공모 후 기준 24.44%)를 보유하게 됩니다. 최대주주 및 최대주주등에 해당하는 주식을 합산하면 보통주 4,377,700주(공모 후 기준 49.30%)입니다. 이에 따라,
당사의 지배주주로서 최대주주는 이와 같은 지분율을 바탕으로 이사 선임 등 당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안에 있어 지배적인 의결권을 행사할 수 있습니다. 또한, 지배주주는 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자의사결정하시기 바랍니다.

타. 일반청약자 배정분 및 배정방식 변경 위험

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제3호 개정에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 추가적으로「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제6호 신설에 따라 우리사주조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우, 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행회사와 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 당사는 금번 공모시 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않으나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다.
이에 일반청약자가 예상한 배정 주식수보다 많은 주식이 배정될 수 있습니다. 또한 청약증거금 50% 징수에 따라 추가 납입 및 청약증거금의 환불은 이루어지지 않을 수 있기에 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

파. 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 점을 유의하시어 투자의사결정 하시기 바랍니다.
하. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항
당사의
수요예측 예정일은

2025년 6월 12일(목) ~ 2025년 6월 18일(수)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여
청약 예정일인
2025년 6월 23일(월) ~ 2025년 6월 24일(화)
에 일반청약자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다. 따라서
청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.
거. 주식의 대규모 발행 또는 매각 위험(Overhang Issue)

향후 당사의 보통주가 대규모로 매각되거나 추가로 발행되는 경우, 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

너. 공모자금의 사용내역 관련 위험당사는 금번 공모를 통해 조달한 신주 모집 금액(의무인수분 포함)에서 발행제비용을 차감한 순수입금의 사용계획을 결정함에 있어 상당한 재량권을 보유하고 있으며, 투자자가 당사의 결정사항에 동의하지 않는 목적으로 사용할 수 있으니 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

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

보통주
2,220,000
500
13,000
28,860,000,000
일반공모

인수(주선) 여부
지분증권 등 상장을 위한 공모여부

인수
예
코스닥시장
신규상장

인수(주선)인
증권의종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
NH투자증권
보통주
1,998,000
25,974,000,000
939,393,000
총액인수

인수
신한투자증권
보통주
222,000
2,886,000,000
101,010,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2025.06.23 ~ 2025.06.24
2025.06.26
2025.06.23
2025.06.26
-

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

-
-

자금의 사용목적

구 분
금 액

시설자금
2,065,700,000

운영자금
26,514,209,160

발행제비용
1,145,890,840

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)

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

기명식보통주
2,220,000
500
13,000
28,860,000,000
일반공모

인수인
증권의 종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표주관회사
NH투자증권
보통주
1,998,000
25,974,000,000
939,393,000
총액인수

인수회사
신한투자증권
보통주
222,000
2,886,000,000
101,010,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2025년 06
월 23일 ~ 2025년 06월 24일

2025년 06월 26일
2025년 06월 23일
2025년 06월 26일
-

주1)
모집(매출) 예정가액(이하 "공모희망가액"이라 한다)과 관련된 내용은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항」- 「Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)」의 「1. 공모가격에 대한 의견」부분을 참조하시기 바랍니다.

주2)

주당 모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액, 인수대가 등은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가액인
13,000원 ~
15,000원 중 최저가액(하단)인
13,000원 기준입니다. 참고로, 공모희망가액의 최고가액(상단)인
15,000원 기준 모집(매출)총액은 33,300,000,000원입니다.

주3)
모집(매출)가액의 확정(이하 "확정공모가액"이라 한다)은 청약일 전에 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 NH투자증권㈜와 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이가 협의하여 1주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제2-3조제2항제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출한 증권신고서의 공모할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120이하에 해당하는 증권수로 변경가능합니다.

주5)

청약일
- 기관투자자 청약일 :
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일
(2일간)- 일반청약자 청약일 :
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일
(2일간)
※ 기관투자자 및 일반청약자의 청약은
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일
까지 이틀간 동
일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다.

주6)
기관투자자와 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우, 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약할 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 따른 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권" 이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주8)

본 주식은 한국거래소 내 코스닥시장 상장을 목적으로 모집(매출)하는 것으로 2024년 12월 05일 상장예비심사신청서를 제출하여
2025년 04월 15일
한국거래소로부터 신규상장 예비심사 승인을 받았습니다. 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있으나 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 제약을 받을 수도 있음에 유의하시기 바랍니다.

주9)

인수대가는 인수단에게 인수비율로 지급하는 총 공모금액의 3.5%에 해당하는 금액과 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항에 의해 의무인수를 하는 주관사에게 지급하는 의무인수금액의 3.5%에 해당하는 금액으로 구성되어있습니다. 상
기 인수대가는 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 범위의 최저가액 기준이며, 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다. 이외 발행회사는 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과기여도 등을 감안하여 별도의 성과수수료를 지급할 수 있습니다. 또한, 상장주선인의 의무인수 금액은 모집ㆍ매출하는 물량의 청약이 미달될 경우 변동될 수 있으며, 이 경우 총 인수대가도 변동될 수 있습니다.

주10)

금번 공모시「코스닥시장 상장규정」제13조제5항에 의해 상장주선인인 NH투자증권㈜는 공모물량의 3%(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)를 당해 모집(매출)하는 가액과 동일한 가격으로 취득하여야 합니다. 그 세부 내역은 다음과 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

NH투자증권㈜
보통주
66,600주
865,800,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른상장주선인의 의무 취득분

합 계
66,600주
865,800,000원

* 상기 취득분은 모집ㆍ매출주식과는 별도로 신주가 발행되어 상장주선인이 취득하게 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」의 「5. 인수등에 관한 사항」을 참조하시기 바랍니다.* 취득금액은 「코스닥시장 상장규정」상 모집ㆍ매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며 상기 취득금액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가
13,000
원 ~
15,000
원 중 최저가액인
13,000
원 기준입니다.

주11)

금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(공모희망가액 하단
13,000원 기준
66,600주)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 뉴엔에이아이
의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 2,220,000주
(공모주식의 100.0%)
의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

[공모방법 : 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
2,220,000주
100.00%

고위험고수익투자신탁등 및

벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
2,220,000주
100.00%
-

주1)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제2-3조 제2항 제1호에 근거하여 정정 증권신고서상의 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 의거 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.

[청약대상자 유형별 공모대상 주식수]

공모대상
주식수
배정비율
주당 공모가액
모집(매출)총액
비고

일반청약자
555,000주~ 666,000주
25.0%~30.0%

13,000원(주1)

7,215,000,000원~8,658,000,000원
주3), 주4)

기관투자자
1,554,000주 ~ 1,665,000주
70.0% ~ 75.0%
20,202,000,000원~21,645,000,000원
주5), 주6), 주7)

합계
2,220,000주
100.0%
28,860,000,000원
-

주1)

주당 공모가액 및 모집(매출)총액은 대표주관회사와 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이가 협의하여 제시한 희망공모가액인
13,000원 ~ 15,000원 중 최저가액인
13,000원
기준입니다. 청약일 전에 대표주관회사가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사와 발행회사가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주2)

「근로복지기본법」제38조제2항 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제2호에 근거하여 우리사주조합에 총 공모주식의 100분의 20을 우선적으로 배정할 수 있으나,
금번 공모에서는 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않습니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제3호에 근거하여 일반청약자에게 공모주식의 100분의 25 이상을 배정합니다.

주4)

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제6호에 따라 우리사주 조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우 공모주식의 20%에서 우리사주 조합원의 청약수량을 제외한 주식을 공모주식의 5% 이내에서 일반청약자에게 배정할 수 있습니다.
금번 공모 시 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않으나, 상기 규정에 의거 우리사주조합 우선배정 여부와 관계 없이 일반청약자에게 공모주식의 5% 이내에서 추가 배정할 수 있습니다.

주5)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제4호에 따라 고위험고수익투자신탁등에게 공모주식의 10% 이상을 배정합니다.

주6)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제5호에 따라 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.

주7)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제7호에 따라 주2)~주6)에 따른 배정 후 잔여주식을 기관투자자에게 배정합니다.

주8)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제3항에 근거하여 본 공모주식의 청약조건을 충족하는 청약자 유형군의 청약수량이 배정비율에 미달하는 경우에는 다른 청약자 유형군에 배정할 수 있습니다.

나. 모집의 방법 등

[모집방법 : 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
2,220,000주
100.00%

고위험고수익투자신탁등 및

벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
2,220,000주
100.00%
-

[청약대상자 유형별 공모대상 주식수]

공모대상
주식수
배정비율
주당 공모가액
모집(매출)총액
비고

일반청약자
555,000주~666,000주
25.0% ~ 30.0%

13,000원

7,215,000,000원~8,658,000,000원
-

기관투자자
1,554,000주~1,665,000주
70.0% ~ 75.0%
20,202,000,000원~21,645,000,000원

고위험고수익투자신탁등 및

벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
2,220,000주
100.0%
28,860,000,000원
-

주1) 모집대상 주식에 대한 배정비율은 다음과 같습니다.

구분
배정주식수
주당모집가액
배정비율
배정금액

대표주관회사
NH투자증권
1,998,000주
13,000원

90.00%

25,974,000,000원

인수회사
신한투자증권
222,000주

10.00%

2,886,000,000원

주2) 금번 모집에서 일반청약자에게 배정된 모집물량은 아래와 같이 대표주관회사인 NH투자증권㈜와 인수회사인 신한투자증권
㈜
을 통하여 청약이 실시됩니다

구분
일반청약대상모집주식수
주당모집가액
일반청약대상모집총액

대표주관회사
NH투자증권

499,500주~
599,400주

13,000원

6,493,500,000 원~
7,792,200,000 원

인수회사
신한투자증권

55,500주~
66,600주

721,500,000 원~
865,800,000 원

주3)
금번 모집에서 기관투자자에게 배정된 주식은 대표주관회사인 NH투자증권㈜를 통하여 청약이 실시됩니다.

주4)

「 근로복지기본법」제38조제2항 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제2호에 근거하여 우리사주조합에게 공모주식의 100분의 20의 범위에서 우선적으로 배정할 수
있으나, 금번 공모에서는 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않습니다.

주5)

기관투자자: 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호에 의한 다음 각 목에 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 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)※ 금번 공모시「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.
※ "고위험고수익투자신탁등"이란「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각 호의 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
대통령령
으로 정하는 채권을 일정 비율 이상 편입하는
대통령령
으로 정하는 투자신탁 등(이하 “고위험고수익채권투자신탁”이라 한다)에 2024년 12월 31일까지 가입하는 경우 해당 고위험고수익채권투자신탁에서 받는 이자소득 또는 배당소득은
「소득세법」

제14조제2항
에 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 비율로 한다.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 고위험고수익채권투자신탁 혹은 고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ "벤처기업투자신탁"이란 「조세특례제한법」 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁으로서(대통령령 제28636호 「조세특례제한법 시행령」 일부 개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다)다음 각 호의 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 것

③ 투자신탁의 설정일부터 6개월
(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제19항에 따른 사모집합투자기구에 해당하지 않는 경우에는 9개월)
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 15이상이어야 한다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1)
「벤처투자 촉진에 관한 법률」 제2조제1호에 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.

다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조 제1항 제3호에도 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」제2조 제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성 내역을 기재한 수요예측 참여 명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 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 수요예측등 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측등 참여일전 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 기관투자자(
같은 호 마목에 따른 투자일임회사는 제외한다
)일 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 수요예측등 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것④ 신탁계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일전 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 일반 사모집합투자업 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 (일반 사모집합투자업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 일반 사모집합투자업 등록일부터 수요예측등 참여일전까지 집합투자재산의 일평균 평가액을 말한다)이 300억원 이상일 것

※ 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. 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※ 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 "수요예측참여 총괄집계표"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우에 한해 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있고, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ "부동산신탁회사"는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2제4항에 따라 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

주6)

배정주식수(비율)의 변경① 청약자 유형군에 따른 배정비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 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 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 라. 청약결과 배정방법
」 부분 참조)③ 최종 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 대표주관회사가 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.④「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거하여 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 규정에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제4항에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다. 또한, 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

주7)

주당 모집가액 및 모집총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가액
13,000원 ~
15,000원 중 최저가액 기준으로, 청약일 전에 대표주관회사인 NH투자증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주8)
「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.

주9)
금번 공모는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3제1항에 해당하지 않으므로 일반청약자에 대한 환매청구권을 부여하지 않습니다.

다. 매출의 방법 등

금번 주식회사 뉴엔에이아이 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 해당사항 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항
「코스닥시장 상장규정」 제13조 제5항에 의해 상장주선인은 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과할 때에는 10억원에 해당하는 수량)를 모집ㆍ매출가격과 같은
가격으로 취득하여 상장일부터 3개월 동안 의무보유하여야 합니다.

[상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역]

구분
취득 주식수
주당 취득가액
취득총액
비고

NH투자증권

66,600주

13,000원

865,800,000원
-

주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한
희망공모가액(13,000원 ~ 15,000원)의 밴드 최저가액인 13,000원 기준입니다.

주2)
상기 취득분은 모집(매출)주식과는 별도로 신주로 발행되어 상장주선인이 취득하게 됩니다. 단, 모집ㆍ매출하는 물량의 청약이 미달될 시 주당 취득가액이 변경될 경우에는 주식수가 변동될 수 있습니다. 관련된 내용은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 5. 인수 등에 관한 사항」 부분을 참조하시기 바랍니다.

주3)
동 상장주선인의 의무취득분은 「코스닥시장 상장규정」에 의거하여, 공모주식수량의 100분의 3을 사모의 방식으로 취득하게 되며, 동 취득금액이 10억원을 초과할 경우 10억원을 한도로 취득하게 됩니다. 따라서, 확정공모가액에 따라 그 취득수량이 변동하게 될 예정입니다.

주4)

동 상장주선인의 의무취득분은 「코스닥시장 상장규정」에 의거하여 상장일로부터 3개월간 계속 보유하여야 하며, 증권신고서 제출일 현재 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다. 다만, 상장주선인의 내규에 의거, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간 종료 이후 3개월 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 이후 3개월) 이후 3개월 내에
시장에 출회될 가능성이 있습니다.

3. 공모가격 결정방법

본 장은 공모가격 결정방법의 개요 및 절차를 안내하는 장으로,
구체적인 (희망)공모가 산정방식
에 대한
정보
는
「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견」
을 참조하시기 바랍니다.

가. 공모가격 결정 절차
금번 주식회사 뉴엔에이아이의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조(주식의 공모가격 결정 등)에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다. 동 규정 제5조 제1항 제2호에 의한 수요예측을 실시할 예정이며, 금번 공모 시에는 동 규정 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정 절차는 다음과 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 증시 상황 등 감안, 대표주관회사와 발행회사가 최종 협의하여 공모가격 결정
확정공모가액 이상의 가격을 제시한 기관투자자 대상으로 질적인 측면을 고려하여 물량 배정
기관투자자 배정물량을 대표주관회사 홈페이지를 통하여 개별 통보

나. 공모가격 산정 개요
대표주관회사는
주식회사 뉴엔에이아이
의 코스닥시장 신규상장을 위한 공모와 관련하여 발행회사의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시합니다.

구 분
내 용

주당 희망공모가액

13,000원 ~
15,000원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과와 시장 상황을 고려하여 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

주1)

상기 표에서 제시한 희망공모가액의 범위는
주식회사 뉴엔에이아이의 절대적 평가가치가 아니며, 향후 국내ㆍ외 시장 상황, 산업 및 재무 위험의 변화 등 다양한 제반 요인의 영향으로 예측 정보는 변동될 수 있습니다.

주2)

금번
주식회사 뉴엔에이아이의 코스닥시장 상장 공모를 위한 확정공모가액은 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정할 예정입니다.

주3)

희망공모가액 산정과 관련된 구체적인 내용은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)
- 1. 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 06월 12일(목)
주1)

기업 IR
2025년 06월 11일(수) ~ 2025년 06월 18일(수)
주2)

수요예측 일시
2025년 06월 12일(목) ~ 2025년 06월 18일(수)
주3)

공모가액 확정공고
2025년 06월 20일(금)
-

문의처
NH투자증권㈜ (☎ 02-2229-6315, 6305)
-

주1)

수요예측 안내공고는
2025년 06월 12일

대표주관회사인 NH투자증권㈜의 홈페이지(https://www.nhqv.com)에 게시함으로써 개별 통지에 갈음합니다.

주2)

본 공모와 관련하여 기업 IR은
국
내 및 해외기관투자자를 대상으로 진행할 예정입니다.

주3)

수요예측 마감시각은 한국시간 기준
2025년 06월 18일(수)
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」 제2조 제8호의 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.

가. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제10조 제2항 제1호부터 제10호(제8호의 경우, 법 제8조 제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항 제3호, 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」 제8조 제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제7항의 금융투자업자 중 아목 이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)아. 「금융투자업규정」 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.※ 집합투자회사등의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)에 의거하여 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.

① 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측 등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제87조 제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 한다.② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사 등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우, 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.1. 수요예측등에 참여하는 집합투자회사 등은 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 집합투자업자 등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체 수량의 1% 이내로 할것

※ 금번 공모와 관련하여 「금융투자업규정」 제4-19조 제8호 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의3에 따르면, 기업공개를 위한 주관회사의 청약자의 주금 납입능력 확인 절차가 필요하며, 이는 확약서를 기준으로 판단합니다. 수요예측등에 참여하는 기관투자자는 수요예측등 참여 금액이 주금납입능력을 초과하여서는 아니된다는 점을 고려할 시 주금납입능력을 초과하는 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.대표주관회사인 NH투자증권㈜는 기관투자자 수요예측을 수행함에 있어 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의3 제1항 제1호 및 NH투자증권㈜의 「증권인수업무 내부통제준칙」 사규에 따른 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인하여 수요예측을 진행할 예정입니다.

[「금융투자업규정」 제4-19조 제8호]

제4-19조(불건
전한 인수행위의 금지)「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제68조제5항제4호마목에서 "금융위원회가 정하여 고시하는 행위"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 행위를 말한다.
(중략)8. 기업공개를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 협회가 정하는 바에 따라 청약자의 주금 납입 능력을 확인하지 아니하고 주권을 배정하는 행위

[「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의3]

① 금융투자업규정 제4-19조 제8호에서 "협회가 정하는 바"란 다음 각 호의 어느 하나의 방법을 말한다.

1. 기관투자자가 수요예측 등에 고유재산으로 참여하는 경우에는 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 수요예측 등 참여 건별로 수요예측등에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 정하고 이를 주관회사(명칭의 여하에 불문하고 수요예측 등을 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 참여일 전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측 등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 한다.

2. 주관회사가 대표이사(외국 금융투자회사의 지점, 그 밖의 영업소의 경우, 지점장 등 국내 대표자를 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 제1항 제1호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우,기관투자자는 수요예측 등 참여시 제1항 제1호에 따른 주금납입능력을 대표이사 또는 준법감시인이 서명 또는 기명 날인한 확약서에 기재하여 주관회사에 제출하여야 하며, 주관회사는 동 확약서 상의 금액을 기준으로 주금납입능력을 확인하여야 한다.

③ 기업공개를 위한 주관회사가 제1항 제2호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우,주관회사는 주금납입능력에 대한 기준 및 확인 방법을 증권신고서에 기재하여야 한다.

④ 기업공개를 위한 수요예측 등에 참여하는 기관투자자는 수요예측 등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망 물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측 등에 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 수요예측 등 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

[NH투자증권㈜ "증권인수업무 내부통제준칙" 제45조(배정)]

(생략)
③ 제1항 제1호 마목 iv)호와 관련하여, 담당부서는 기관투자자로부터 수요예측참여 요청을 받을 시 "증권 인수업무 등에 관한 규정" 제 5조의 3 제 1항 제2호에 의거하여 아래와 같이 기관투자자의 주금납입능력을 확인하여야 한다.

1. 기관투자자가 수요예측등에 참여하는 경우에는 수요예측등 참여 건별로 다음의 기준으로 주금납입능력을 확인한다.

가. 고유재산으로 참여하는 경우 자기자본을 주금납입능력으로 간주함 (이 경우 자기자본은 직전 분기말 (해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다) 개별재무제표상의 금액으로 한다)

나. 위탁재산으로 참여하는 경우 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 간주함 (이 경우 자산총액은 수요예측 참여일전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 한다.)

2. 제1호의 방법으로 주금납입능력을 확인할 수 없는 비거주 외국인 기관투자자의 경우 (Equity Sales본부가 담당부서인 기관투자자에 한정함), 다음의 방법으로 주금납입능력을 확인한다.

가. 미 증권거래법 144A에 따른 Qualified Institutional Buyer(이하 “QIB”) 로서 수요예측 참여 희망금액이 USD 1억불 이하인 경우, 당해 분기의 주금납입능력을 USD 1억불로 간주 한다.

나. 주요 해외 국부펀드 등 QIB에 준하는 요건을 갖춘 기관투자자(이하 “국부펀드”)로서 수 요예측 참여 희망금액이 USD 1억불 이하인 경우, 당해 분기의 주금납입능력을 USD 1억불로 간주한다.

다. QIB 및 국부펀드에 해당되지 않는 기관투자자 또는 USD 1억불을 초과하여 수요예측 참여를 희망하는 기관투자자에 대하여는 다음의 기준으로 주금납입능력을 확인한다.

i) 자기자본으로 참여하는 경우, 해당 기관투자자의 직전분기 납입자본금을 당해분기 주금납 입능력으로 간주

ii) 위탁자산으로 참여하는 경우, 직전분기말 기준 해당 기관투자자의 총 운용자산의 합계를 (AUM) 확약서에 기재하고 이를 당해분기 주금납입능력으로 간주

라. 본 호에 따라 주금납입능력을 확인하는 경우 수요예측 참여 기관투자자는 별지1의 양식 에 서명한 확약서에 기재하여 제출하여야 한다. 단, 나목에 해당되는 경우로서 해당 국가의 정부가 지급을 보증하는 경우 확약서 제출을 면제할 수 있다.

[기관투자자 주금납입능력 확인방법]

기관투자자 구분
확인방법

국내기관투자자,해외기관투자자(표준방법)

[ 표준방법 (「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의3 제1항 제1호)]

구분
내용

확인대상

수요예측 등에 참여하는 기관투자자의 재산에 따라 ① 고유재산은 자기자본, ② 위탁재산은 참여 건(계좌)별로 수요예측 등에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 확인합니다.① 고유재산: 자기자본을 기준으로 하며, 직전 분기말(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말) 개별재무제표상의 금액입니다. 금번 공모의 경우, 직전 분기말은
2025년도 1분기말 기준이며, 그 전 분기말은 2024년도 4분기말 기준입니다.② 위탁재산: 수요예측 참여 건(계좌)별로 수요예측에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액입니다. 위탁재산들의 자산총액은 수요예측 참여일전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측 등 참여일 전까지)의 일평균 평가액으로 합니다.

확인방법
기관투자자는 '확인대상' 자기자본 또는 자산총액 합계액을 주금납입능력으로 확약서(*)에 기재하여 대표이사 또는 준법감시인의 서명 또는 기명날인을 받은 후 주관회사에 제출하고, 주관회사는 동 확약서 상의 자기자본 또는 자산총액 합계액을 기준으로 기관투자자의 주금납입능력을 확인합니다.

(*)기관투자자가 수요예측 참여 화면(인터넷 홈페이지)에 주금납입능력("확인대상" 자기자본 또는 자산총액 합계액)을 입력하면, 확약서상 주금납입능력이 기재되고(주금납입능력 초과한 참여금액으로 수요예측 등에 참여할 수 없도록 전산통제), 기관투자자는 동 확약서를 인쇄하여 대표이사 또는 준법감시인이 서명 또는 기명날인하여 제출하도록 합니다.

NH투자증권㈜Equity Sales본부를 통해수요예측에 참여하는해외 기관투자자(대체방법)

NH투자증권㈜는 준법감시인의 사전 승인을 받아 제정한 내부 지침에 근거하여 NH투자증권㈜ Equity Sales 본부를 통해 수요예측에 참여하는 외국인 기관투자자의 경우, 다음의 방법으로 주금납입능력을 확인할 수 있습니다.

[대체방법 (「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의3 제1항 제2호)]

구분
내용

내부지침근거조항
NH투자증권㈜ "증권인수업무 내부통제준칙" 제45조

확인대상
NH투자증권㈜ Equity Sales 본부를 통해 수요예측에 참여하는 외국인 기관투자자(단, Equity Sales 본부가 담당부서인 기관투자자에 한정함)의 경우, 다음의 방법으로 주금납입능력으로 확인합니다.① Qualified Institutional Buyer(QIB)에 해당하면서 수요예측 참여 희망금액이 USD100,000,000 이하이면 주금납입능력을 USD100,000,000으로 간주하고, Equity Sales본부는 대체 확약서를 수령하여 확인합니다.② 주요 해외 국부펀드 등 QIB에 준하는 요건을 갖춘 기관투자자(이하 "국부펀드")에 해당하면서 수요예측 참여 희망금액이 USD100,000,000 0이하이면 주금납입능력을 USD100,000,000으로 간주하고, Equity Sales 본부는 국부펀드임을 증빙할 수 있는 자료를 수령하여 확인합니다.(단, 해당 국가의 정부가 지급을 보증하는 경우 확약서 제출 면제)③ QIB 및 해외 국부펀드에 해당하지 않거나 QIB 및 해외 국부펀드에 해당하더라도 USD100,000,000 이상으로 수요예측에 참여하는 경우, 다음의 기준으로 대체 확약서를 수령하여 주금납입능력을 확인합니다.i) 자기자본으로 참여하는 경우, 해당 기관투자자의 직전 분기 납입자본금을 당해분기 주금납입능력으로 간주ii) 위탁자산으로 참여하는 경우, 직전 분기말 기준 해당 기관투자자의 총 운용자산의 합계(AUM)를 당해 분기 주금납입능력으로 간주

확인방법(일자확인)

① 미국 증권거래법 144A에 따른 Qualified Institutional Buyer(이하 "QIB"라 한다)의 지위에 있는 외국인 기관투자자의 경우 주금납입능력은 USD 100,000,000으로 간주하고, Equity Sales 본부는 외국인 기관투자자 본인이 QIB임을 확인한 대체 확약서(*)를 수령하여 확인합니다. 대체 확약서는 제출일이 속한 분기말까지 유효한 효력을 가집니다.② 해외 국부펀드(**)로부터 수요예측 참여의사를 받은 경우, 제1호의 QIB에 준하여 주금납입능력을 USD 100,000,000으로 간주합니다.③ 제1항 및 제2항에 해당하지 않는 외국인 기관투자자이거나 제1항 및 제2항에 해당하는 기관투자자 중 USD 100,000,000이상으로 수요예측에 참여하는 외국인 기관투자자의 경우, 고유재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말(자료가 없다면 그 전 분기말 기준) 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말(자료가 없다면 그 전 분기말 기준) 또는 직전 분기(자료가 없다면 그 전 분기) 3개월간 일평균 총 운용자산(Asset Under Management)을 주금납입능력으로 간주하고, Equity Sales 본부는 대체 확약서(*)를 수령하여 확인합니다.
금번 공모의 경우, 직전 분기말은 2025년도 1분기말 기준이며, 그 전 분기말은 2024년도 4분기말 기준입니다. 대체 확약서는 제출일이 속한 분기말까지 유효한 효력을 가집니다.

(*)"대체 확약서"란 외국인 기관투자자 본인이 QIB의 지위 여부, 고유재산의 경우 자기자본, 위탁재산의 경우, 총 운용자산(Asset Under Management) 등을 기재하여 본인의 주금납입능력을 확인하고, 적법한 서명권한을 가진 의사결정자가 서명한 후 제출한 서류입니다.(**) "국부펀드"란 국가의 자산을 정부가 직접 운용하여 증식시키기 위해 설립한 특수 목적기관입니다.

※
고위험고수익투자신탁등이란 「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,
「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로써 다음 각 목의 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 법시행령 제93조 제1항 제1호 및 같은 조 제5항에도 불구하고, 수요예측 참여일 직전 영업일의 고위험고수익채권의 보유비율이 같은 법 시행령 제93조 제1항 제1호 각 목의 비율 이상이어야 합니다.② 법률 제19328호 「조세특례제한법」의 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 제93조 제3항 제1호 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 정하는투자신탁 등(이하 "고위험고수익채권투자신탁"이라 한다)에 2024년 12월 31일까지 가입하는 경우, 해당 고위험고수익채권투자신탁에서 받는 이자소득 또는 배당소득은 「소득세법」 제14조 제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.「조세특례제한법 시행령」제93조(고위험고수익채권투자신탁에 대한 과세특례)① 법 제91조의15 제1항에서 "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 "투자신탁 등"이라 한다)으로써 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.

1. 다음 각 목의 구분에 따른 요건을 갖출 것

가. 공모집합투자기구(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조 제18항에 따른 집합투자기구 중 같은 조 제19항에 따른 사모집합투자기구를 제외한 것을 말한다. 이하 이 조에서 같다)인 투자신탁 등의 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」 제2조 제1호 나목에 따른 사채 중 같은 법 제59조에 따른 단기사채 등에 해당하는사채(이하 이 조에서 "단기사채"라 한다)의 경우에는 A3+ 이하]인 사채권의 평균 보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 채권의 평균 보유비율이 100분의 60 이상일 것

나. 공모집합투자기구가 아닌 투자신탁 등의 경우: 신용등급이 A+, A 또는 A-(단기사채의 경우에는 A2+, A2 또는 A2-)인 사채권의 평균 보유비율이 100분의 15 이상이고, 신용등급이 BBB+ 이하(단기사채의 경우에는 A3+ 이하)인 사채권의 평균 보유비율이 100분의 45 이상일 것

2. 국내 자산에만 투자할 것

※ 벤처기업투자신탁이란 「조세특례제한법」 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 「조세특례제한법 시행령」 일부 개정령 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 제14조 제1항 제3호에도 불구하고, 수요예측 참여일 직전 영업일의 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
대통령령
으로 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, 민간재간접벤처투자조합, 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 특별법」에 따라 벤처기업등에 투자하는 경우

5. 창업ㆍ벤처전문사모집합투자기구에 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 제16조 제1항 제2호에서 "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) 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) 「벤처투자 촉진에 관한 법률」 제2조제1호에 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
.

※ 투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2에 의거하여 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 참여조건을 충족해야 합니다.

[투자일임회사 등]

「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2(투자일임회사 등의 수요예측등 참여 조건)① 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 기업공개를 위한 수요예측등에 참여할 수 있다. 다만, 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등의 경우에는 제1호 및 제4호를 적용하지 아니한다.

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 불성실수요예측등 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측등 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것4. 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

② 투자일임회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 투자일임회사의 고유재산으로 기업공개를 위한 수요예측등에 참여할 수 있다.

1.
투자일임업 등록일로부터 2년 이 경과하고, 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액이 50억원 이상일 것

2.
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

③
투자일임회사는 투자일임재산 또는 고유재산으로 수요예측등에 참여하는 경우 각각 제1항 또는 제2항의 조건이 모두 충족됨을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서 및 이를 증빙하기 위하여 대표주관회사가 요구하는 서류를 대표주관회사에 제출하여야 한다.
④ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측등에 참여할 수 있다.⑤
제1항 및 제3항의 규정은 신탁회사에 준용한다. 이 경우 "투자일임회사"는 "신탁회사"로, "투자일임계약"은 "신탁계약"으로, "투자일임재산"은 "신탁재산"으로 본다.

⑥
제2항 및 제3항의 규정은 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사에 준용한다. 이 경우 "투자일임회사"는 "집합투자회사"로, "투자일임업"은 "일반 사모집합투자업"으로, "투자일임재산"은 "집합투자재산"으로 본다.
⑦
고위험고수익투자신탁등을 운용하는 기관투자자는 고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 경우 고위험고수익채권투자신탁은 제2조제18호가목을, 고위험고수익투자신탁은 제2조제18호나목을 충족하는 것을 확인하여야 한다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 제출하지 않을 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우, 상기 사목에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 확약서를 징구합니다. 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사, 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사로 참여하는 경우, 상기 마목, 사목 및 아목에 따른 투자자임을 확약하는 확약서를 징구합니다. 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여 집계표를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

(나) 수요예측 참여 제외대상

다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다.

(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 아니함

(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)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제4항에 의거 금번 공모 이전에 실시한 공모에서 수요예측일 현재 한국금융투자협회 홈페이지에 "불성실수요예측참여자"로 분류되어 제재기간 중에 있는 기관투자자

(6)
대표주관회사가 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년 이내인 회사를 말함)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자

(7)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"

(8)
그 밖에 인수질서를 문란하게 한 행위로서 제1항부터 제7항까지의 규정에 준하는 경우

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

[「증권 인수업무 등에 관한 규정」]

제5조(주식의 공모가격 결정 등)① 기업공개를 위한 주식의 공모가격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 결정한다.(중략)

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. 제6조 제4항 제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조 제3항 제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인

다. 「사립학교법」제2조 제2호에 따른 학교법인

라. 「중소기업창업 지원법」제2조 제4호에 따른 중소기업창업투자회사(이하 생략)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.
(중략)

2. 제5조 제1항 제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측 등에 참여시킨 경우(이하 생략)

※ 금번 수요예측에 참여한 후 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2제4항에 의거하여 "불성실 수요예측등 참여자"로 지정되는 경우, 해당 불성실 수요예측 발생일로부터 일정 기간 동안 수요예측의 참여 및 공모주식 배정이 제한되므로 유의하시기 바랍니다.※ 불성실 수요예측 참여자: 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제1항에 따라 다음 각호의1에 해당하는 자를 말합니다.

1.
수요예측등에 참여하여 주식 또는 무보증사채를 배정받은 후 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금 또는 무보증사채의 납입금을 납입하지 아니한 경우.

2.

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 행위

나.
해당 주식을 대여하거나, 담보로 제공 또는 대용증권으로 지정하는 행위

다.
해당 주식의 종목에 대하여 법 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 행위

3.
수요예측등에 참여하면서 관련 정보를 허위로 작성ㆍ제출하는 경우

4.
수요예측등에 참여하여 배정받은 주식을 투자자에게 매도함으로써 법 제11조를 위반한 경우

5.
투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사가 제5조의2 제1항부터 제11항까지를 위반하여 기업공개를 위한 수요예측등에 참여한 경우

6.
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 경우

7.
사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁이 수요예측 등에 참여하여 공모주식을 배정받은 후 최초 설정일로부터 1년 6개월 이내에 환매되는 경우

8.
수요예측에 참여하여 공모주식을 배정받은 고위험고수익투자신탁 등의 설정일ㆍ설립일로부터 1년 이내에 해지되거나, 공모주식을 배정받은 날로부터 3개월 이내에 해지(계약기간이 1년 이상인 고위험고수익투자신탁 등의 만기일 전 3개월에 대해서는 적용하지 아니한다)되는 경우

9.
기업공개시 수요예측 등 참여금액이 제5조의3 제1항에 따른 주금납입능력을 초과하는 경우

10.
그 밖에 인수질서를 문란하게 한 행위로서 제1호부터 제9호까지의 규정에 준하는 경우

※ NH투자증권㈜의 불성실수요예측 참여자의 정보관리에 관한 사항「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2에 의거 NH투자증권㈜는 상기사유에 해당하는 불성실 수요예측 참여자에 대한 정보를 금융투자협회에 통보하며, 해당 불성실 수요예측 참여자에 대한 정보 및 제재사항 등을 기재한 불성실 수요예측 참여자등록부를 작성하여 관리합니다.1. 사업자등록번호 또는 외국인투자등록번호2. 불성실 수요예측등 참여자의 명칭3. 해당 사유가 발생한 종목4. 해당 사유5. 해당 사유의 발생일6. 기타 협회가 필요하다고 인정하는 사항

[불성실 수요예측 등 참여 제재사항]

불성실수요예측등 참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측 등 참여 제재(미청약ㆍ미납입과 의무보유 확약위반 행위에 대한 제재기준을 분리ㆍ적용)

적용 대상
위반금액
수요예측 참여 제한기간

정의
규모

미청약ㆍ미납입
미청약ㆍ미납입주식수 X 공모가격
1억원 초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액5천만원 당 1개월씩 가산

(참여 제한기간 상한: 24개월)

1억원이하
6개월

의무보유확약위반
의무보유 확약위반주식수 주1)X 공모가격
1억원 초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액1.5억원 당 1개월씩 가산

(참여 제한기간 상한: 12개월)

1억원 이하
6개월

수요예측등참여금액의주금납입능력 초과
(배정받은 주식수X 공모가격)
1억원 초과
6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액1.5억원 당 1개월씩 가산(참여 제한기간 상한: 12개월)

1억원 이하
6개월

수요예측등정보 허위 작성ㆍ제출
배정받은 주식수 X 공모가격

미청약ㆍ미납입과 동일

(참여 제한기간 상한: 12개월)

법 제11조 위반대리청약
대리청약 처분이익

미청약ㆍ미납입과 동일

(참여 제한기간 상한: 12개월)

투자일임회사등수요예측등 참여조건 위반
배정받은 주식수 X 공모가격
미청약,미납입과 동일(참여 제한기간 상한: 6개월)

벤처기업투자신탁 해지금지 위반
12개월 이내 금지

사모 벤처기업투자신탁 환매금지 위반
12개월 X 환매비율 주2)

고위험고수익투자신탁 해지금지 위반
12개월 이내 금지

기타 인수질서 문란행위
6개월 이내 금지

주1)
의무보유 확약위반 주식수: 의무보유확약 주식수와 의무보유확약 기간 중 보유주식수가 가장 적은 날의 주식수와의 차이

주2)
사모 벤처기업투자신탁 환매비율: 환매금액 누계/(설정액 누계 - 환매외 출금액 누계)

주3)
가중: 해당 사유발생일 직전 2년 이내에 불성실 수요예측 등 참여자로 지정된 사실이 있는 자에 대하여는 100분의 200 범위 내 가중할 수 있으며, 불성실 수요예측 등 참여자 지정횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의 건을 포함)가 2회인 경우, 100분의 50, 3회 및 4회인 경우, 100분의 100, 5회 이상인 경우, 100분의 200을 가중할 수 있습니다. 다만 수요예측등 참여 제한기간은 미청약ㆍ미납입 및 수요예측 등 참여금액의 주금납입능력 초과의 경우, 36개월, 기타의 경우, 24개월을 초과할 수 없습니다.

주4)

감면:

1)
해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측 등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 그 결과가 경미한 경우, 감경할 수 있으며, 불성실 수요예측 등 참여 행위의 원인이 단순 착오나 오류에 기인하거나 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 제재금을 부과하거나 면제(불성실 수요예측 등참여자로 지정하되 수요예측 등 참여를 제한하지 않는 것. 이하 같음)할 수 있습니다.

1의2)
수요예측등 참여금액의 주금납입능력 초과의 경우, 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 사유 발생횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의 건을 포함)가 1회인 경우, 제재를 면제할 수 있습니다. 다만, 사유의 발생 원인이 고의 또는 중과실에 기인하거나 허위자료 제출 등 위원회가 필요하다고 인정되는 경우 제재를 면제하지 아니합니다.

2)
의무보유 확약 위반 후 사후 수습을 위하여 확약기간 내 해당 주식을 재매수하거나 위반비중이 경미하여 확약준수율(*)이 70% 이상인 경우로써 위원회가 필요하다고 인정하는 경우, 확약준수율 이내에서 수요예측 등 참여 제한기간을 감면할 수 있으며, 이 경우, 제재금을 부과하거나 경제적 이익을 감안하여 수요예측 등 참여를 제한할 수 있습니다.

주)
(*) 확약준수율: [해당 주식의 확약기간 내 일별 잔고 누계액 / (배정받은 주식수 × 확약기간 일수) ] × 100(%). (단, 일별 잔고는 확약한 수량 이내로 합니다.)

주5)

제재금 산정기준:

1)
Max [수요예측등 참여제한기간(개월수) × 500만원, 경제적 이익(*)](*) 100만원 미만의 경제적 이익은 절사합니다.- 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측 등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 위원회가 필요하다고 인정하는 경우에는 감경할 수 있습니다.

2)

불성실 수요예측 등 적용 대상별 경제적 이익- 경제적 이익 산정표준을 기준으로 구체적인 사례에 따라 손익을 조정할 수 있으며, 위원회가 필요하다고 인정하는 경우에는 달리 정할 수 있습니다.

적용 대상

경제적 이익 산정표준

미청약ㆍ미납입

- 의무보유 확약을 한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익 × (-1)

- 의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익 × (-1)

의무보유확약위반
배정받은 주식 중 처분한 주식의 처분손익 + 미처분 보유 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가 기준 평가손익(*) - 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익

수요예측등 정보허위 작성ㆍ제출

- 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 위반대리청약
대리청약 처분이익

투자일임회사등수요예측등참여조건 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

*
사후 수습을 위하여 재매수한 주식의 재매수가격 대비 평가손익 포함

**
위원회 의결일 전 5영업일까지 의무보유 확약기간이 경과하지 아니한 경우 위원회 의결일 5영업일 전일을 기산일로 하여 과거 3영업일간의 종가평균을 확약종료일 종가로 적용하여 산정

주6)
가중ㆍ감경 사유가 경합된 때에는 가중 적용 후 감경을 적용(다만, 주4)의 2)에 따른 감경은 다른 가중ㆍ감경 보다 우선 적용)하고, 감경 적용 후 월 단위 미만의 참여 제한기간은 소수점 첫 째자리에서 반올림합니다.

주7)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준) 이상의 불성실 수요예측 등 참여 행위를 같은 날에 개최되는 위원회에서 심의하는 경우, 참여 제한기간이 가장 긴 기간에 해당하는 위반 행위를 기준으로가중을 적용하고, 해당 사유 발생일은 최근일을 기준으로 합니다.

주8)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준) 이상의 불성실 수요예측 등 참여 행위에 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 합니다.

(
3) 수요예측 대상주식에 관한 사항

구 분
주식수
비 율
비 고

기관투자자
1,554,000주 ~ 1,665,000주
70.0% ~ 75.0%
고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 배정수량 포함

주1)
상기 기관투자자는 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁을 포함합니다.

주2)
비율은 전체 공모주식수 2,220,000주에 대한 비율입니다.

주3)

일반청약자 배정분
555,000주~
666,000주 (25.00%~30.00%)
는 수요예측 대상주식이 아닙니다.

(
4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구분
최고 한도
최저 한도

기관투자자

각 기관별로 법령등에 의한투자한도 잔액(신청수량 × 신청가격) 및
1,665,000주(기관투자자 배정물량) 중 적은 수량

1,000주

주1)
금번 수요예측에 있어서 물량 배정 시 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모 및 가격 분석능력, 투자 및 매매 성향, 의무보유 확약기간, 공모 참여실적, 수요예측에 대한 기여도 등)" 등을 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 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바랍니다.

주2)
금번 수요예측에 참여하는 기관투자자는 15일, 1개월, 3개월, 6개월의 의무보유기간을 확약할 수 있습니다.

주3)

기관투자자 수요예측 최고 한도는 기관투자자 배정 물량이
75.00%인 경우를 가정한 주식수입니다.

(
5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

구분
내용

수량단위
1,000주

가격단위
100원

주)
금번 수요예측에 있어서 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여 방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사 등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우에는 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

(
6) 수요예측 참여방법
대표주관회사인 NH투자증권㈜의 홈페이지를 통해 인터넷 접수를 받으며, 서면으로는 접수받지 않습니다. 다만, NH투자증권㈜의 홈페이지 문제로 인해 인터넷 접수가 불가능할 경우 및 수요예측 참여자의 인터넷 수요예측 참여가 불가능한 경우에는 보완적으로 유선, fax, e-mail 등의 방법에 의해 접수를 받습니다.

[인터넷 접수방법]

① 홈페이지 접속: 「www.nhqv.com ⇒ 뱅킹ㆍ계좌정보 ⇒ 청약/권리 ⇒ 공모/실권주 ⇒ 수요예측(IPO 법인전용)」또는「www.nhqv.com ⇒ 화면 내 배너」② Log-in: 사업자등록번호(해외기관투자자의 경우 투자등록번호), NH투자증권 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호 입력③ 참여기관투자자 기본정보 입력(또는 확인) 후 수요예측 참여④ 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조제6항의 투자일임회사가 투자일임재산 또는 고유재산으로 참여하는 경우에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2에서 정하고 있는 일정 요건을 충족함을 보여주는 확약 서류를 대표주관회사에 제출해야 하며, 법률 제7항의 금융투자업자 중 부동산신탁회사의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제4항에 의하여 고유재산으로만 수요예측에 참여할 수 있습니다.⑤ 집합투자회사의 경우, 고유재산, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 합니다. 그 중 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사가 고유재산으로 참여하는 경우에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2에서 정하고 있는 일정 요건을 충족함을 보여주는 확약 서류를 대표주관회사에 제출해야 합니다. 또한 그 외 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등분을 수요예측에 참여하고자 하는 경우, 고유재산과 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 합니다. 특히, 집합투자업자(집합투자재산), 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁, 벤처기업투자신탁의 경우, 공모, 사모에 따라 개별 계좌로 신청해야 합니다. 또한 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측 등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제87조제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다.⑥ 집합투자회사, 뮤추얼펀드 및 신탁형펀드의 경우, 대표주관회사가 정하는 '펀드 명,펀드설정금액, 계좌번호, 신청가격, 신청수량' 등을 기재한 '수요예측총괄집계표'Excel파일을 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성하여 업로드하여야 합니다. 또한, 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 대표주관회사가 정하는 '펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청가격, 신청수량, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등에 해당됨을 확인하는 내용'등을 기재한 확약서를 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드 하여야 합니다. 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 대표주관회사가 정하는 '펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청가격, 신청수량, 「증권 인수업무 등에 관한규정」 제2조제20호 및 제9조제10항 각호에 따른 벤처기업투자신탁에 해당됨을 확인하는 내용'등을 기재한 확약서를 수요예측 화면에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다. 마지막으로, 투자일임재산으로 참여하는 경우 대표주관회사가 정하는 '펀드명, 계좌번호, 자산총액, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2의1항의 각호에 해당하는 투자일임회사에 해당됨을 확인하는 내용'등을 기재한 확약서를 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.⑦ 집합투자회사가 통합 신청하는 각 펀드의 경우, 수요예측일 현재 약관 승인 및 설정이 완료된 경우에 한합니다. 또한 동일한 집합투자업자의 경우, 각 펀드별 수요를 취합하여 1건으로 통합 신청하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 또한 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각각의 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁 펀드별 참여 내역을 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 한편, 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.⑧ 대표주관회사는 수요예측 후 물량배정 시에 당해 집합투자업자에 대해 전체 물량 (뮤추얼 펀드, 신탁형 펀드 등에 배정되는 물량을 합산한 물량)을 배정하며, 또한 기관투자자의 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁에 대해서는 각각 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 NH투자증권㈜와 발행회사는 책임을 지지 아니합니다.

[NH투자증권㈜ 수요예측 인터넷 접수 시 유의사항]

ⓐ 수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 이전까지 NH투자증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 집합투자회사의 경우, 고유재산, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁. 투자일임재산, 벤처기업투자신탁 각각의 계좌를 개설해야 하며, 그 외 기관투자자가 수요예측에 참여하는 경우, 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁 계좌를 각각 개설해야 합니다. 특히,
집합투자업자(집합투자재산), 고위험고수익투자신탁등, 고위험고수익채권투자신탁, 벤처기업투자신탁의 경우, 공모, 사모에 따라 개별 계좌를 개설해야 합니다.ⓑ 비밀번호 5회 입력 오류 시에는 소정의 서류를 지참하여 NH투자증권㈜ 영업점을 방문하여 비밀번호 변경을 하여야 하오니, 수요예측 참여 전에 반드시 비밀번호를 확인하신 후 참여하시기 바랍니다.ⓒ 수요예측 참여 내역은 수요예측 마감시간 이전까지 정정 또는 취소가 가능하며, 최종 접수된 참여 내역만을 유효한 것으로 간주합니다.ⓓ 집합투자회사의 경우 고유재산, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 참여하여야 하며, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁의 참여 내역을 통합하여 참여하여야 합니다. 또한 그 외 기관투자자가 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 수요예측에 참여하고자 하는 경우, 고유재산과 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 하되, 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁의 참여내역을 통합하여 참여하여야 합니다.한편, 대표주관회사는 수요예측 후 물량배정 시에 당해 집합투자업자에 대해 전체 물량(뮤추얼 펀드, 신탁형 펀드 등에 배정되는 물량을 합산한 물량)을 배정하며, 또한 기관투자자의 고위험고수익투자신탁 등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁에 대해서는 각각 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 NH투자증권㈜와 발행회사는 책임을 지지 아니합니다.ⓔ 집합투자회사, 뮤추얼펀드 및 신탁형펀드의 경우, 대표주관회사가 정하는 "펀드 명, 펀드설정금액, 계좌번호, 신청가격, 신청수량" 등을 기재한 "수요예측 총괄집계표" Excel파일을 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성하여 업로드하여야 합니다. 또한, 집합투자회사 등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제87조 제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109 조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 작성 및 날인하여 제출하여야 합니다. 기관투자자가 고위험고수익투자신탁 등으로 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 "펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청가격, 신청수량, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 따른 고위험고수익투자신탁 등에 해당됨을 확인하는 내용" 등을 기재한 확약서를 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 "펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청가격, 신청수량, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호 및 제9조 제10항 각호에 따른 벤처기업투자신탁에 해당됨을 확인하는 내용" 등을 기재한 확약서를 수요예측 화면에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다. 마지막으로, 투자일임재산으로 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 "펀드명, 계좌번호, 자산총액, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2에 따른 투자일임회사에 해당됨을 확인하는 내용" 등을 기재한 확약서를 수요예측 전산시스템에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.※ 금번 수요예측 시 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여 방법을 인정하지 아니합니다. 따라서 수요예측에 참여시 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사 등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.또한, 대표주관회사는 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁등이나 투자일임회사, 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호의 마목, 사목, 아목, 제2조제18호, 제2조제20호, 제5조의2 제1항, 제9조제10항에 따른 투자자임을 확약하는 확약서를 징구하며, 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있고 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1%에 해당되는 청약수수료를 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(
7) 수요예측 접수일시 및 방법

구 분
내 용

접수기간

2025년 06월 12일(목) 9:00 ~
2025년 06월 18일(수) 17:00 (한국시간 기준)

접수방법
인터넷 접수(해외 기관투자자의 경우도 동일)

(
8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항

(가) 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.(나) 모든 수요예측 참가자는 수요예측 인터넷 참여 이전까지 대표주관회사인 NH투자증권㈜에 본인 명의의 위탁 계좌를 개설하여야 합니다.(다) 참가신청금액이 각 수요예측 참여자별 최고 한도를 초과할 때에는 최고 한도로 참가한 것으로 간주합니다.
(라) 금번 수
요예측에 있어서 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 단, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」에 의거하여 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우에는 희망가격을 제시하지 않는 참여 방법만을 인정
합니다.(마) 수요예측 참여시 입력(또는 확인)된 참여기관의 기본정보에 허위의 내용이 있을 경우 참여 자체를 무효로 하며, 불성실 수요예측 참여자로 관리합니다. 다만, 불성실 수요예측등 참여행위의 원인이 단순 착오나 오류에 기인하거나 금융투자협회 정관 제41조에 따라 설치된 자율규제위원회가 필요하다고 인정하는 경우 불성실 수요예측 참여자에게 제재금 또는 금전의 납부를 부과할 수 있으며,
이 경우 불성실 수요예측 참여자의 고유재산에 한하여 수요예측 참여제한기간을 적용하지 아니합니다.
(바) 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예
측등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한법률 시행령」제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4, 제109조제1항제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다. 동 사항에 대해 허위 및
과실로 제출하였을 경우 불성실수요예측 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 투자신탁이「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등에 해당되는지 여부를 확인하여야 하며 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서등의 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. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측참여자로 지정될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.(사) 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.(아) 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산 및 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 해당 투자신탁의 가입자가 인수회사 또는 발행회사의 이해관계인인지 여부를 확인하여야 하며, 이에 해당하는 경우 해당 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁이 수요예측에 참가하지 않도록 조치하여야 합니다.(자) 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.(차) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항은 NH투자증권㈜ 「www.nhqv.com → 뱅킹/계좌정보 → 청약/권리 → 수요예측 및 기관청약」에서 확인하시기 바랍니다.

(카) 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자에 대하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호의 바목에 해당하는 기관투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 이를 요청받은 해외 기관투자자가 해당 서류를 제출하지 않을 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.대표주관회사는 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 투자신탁 등에 대하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 "확약서" 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

투자일임회사가 투자일임재산으로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자 여부, 동 규정 제9조제4항에 따른 이해관계인 여부,수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측 참여자 여부와 투자일임계약 체결일로부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 투자일임회사가 고유재산으로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임업 등록일로부터 2년 경과 및 수요예측 참여일전 3개월간의 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 일평균 평가액이 50억원 이상인지 여부 또는 수요예측 참여일전 3개월간의 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 일평균 평가액(투자일임업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 투자일임업 등록일부터 수요예측 참여일전까지 투자일임재산의 일평균 평가액)이 300억원 이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측 참여자에 해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.대표주관회사는 본 수요예측에 벤처기업투자신탁으로 참여하는 투자신탁 등에 대하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 내용과 사모의 방법으로 설정된 경우 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매를 금지하고 있다는 "확약서" 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"와 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

(타) 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.(파) 수요예측 참가시 의무보유 확약기간을 미확약, 15일, 1개월, 3개월 또는 6개월로 제시가 가능합니다.

수요예측 참가시 의무보유 확약을 한 기관투자자의 경우 기준일로부터 의무보유 확약 +2일의 기간까지의 일별잔고증명서 및 매매내역서를 의무보유확약기간 종료 후 1주일 이내에 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 수요예측 페이지 확약증빙서류에 해당 파일을 업로드 해주시기 바랍니다. 이때 제출하지 않은 기관투자자는 '불성실 수요예측 참여자'로 지정되어 일정기간 동안 NH투자증권㈜이 대표주관회사로 실시하는 수요예측에 참여할 수 없습니다. 또한 펀드만기가 의무보유확약기간에 미치지 못해 매도를 하는 경우에도 '불성실 수요예측 참여자'로 지정하오니 기관투자자등은 수요예측에 참여하기 전에 해당 펀드의 만기를 확인하여 수요예측에 참여하기 바랍니다.의무보유확약기간은 결제일 기준이 아니므로 의무보유확약기간 종료일 익일부터 매매가 가능하며, 잔고증명서 및 매매내역서는 동 기준에 근거하여 제출하시길 바랍니다.(하) 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%(청약금액의 1.0%)에 해당하는 청약 수수료를 수요예측을 접수한 대표주관회사에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.(거) 금번 공모시에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호의 단서조항을 적용하지 않음에 따라 수요예측 시 동 규정 제2조제8호에 따른 기관투자자만 참여할 수 있습니다.

(9) 확정공모가액 결정방법
수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 합의하여 확정공모가액을 결정하며, 대표주관회사는 최종 결정된 "확정공모가액"을 NH투자증권㈜ 홈페이지(www.nhqv.com)에 게시합니다.
(
10) 수량배정방법
상기와 같은 방법에 의해 결정된 확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측 참여자들을 대상으로 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다.집합투자회사에 대하여 물량배정시 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산을 각각 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다.특히, 금번 수요예측시「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)(중략)⑦ 대표주관회사가 제1항제4호 및 제2항제3호ㆍ제6호가목에 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 설정ㆍ설립된 고위험고수익투자신탁등은 100분의 10)을 초과하여서는 아니된다. 이 경우 자산총액 및 순자산은 해당 고위험고수익투자신탁등을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 산정한다. 1. 수요예측에 참여한 고위험고수익투자신탁 등의 순자산의 크기에 비례하여 결정하는 방법2. 제1호의 방법에 따라 결정된 수량에 공모의 방법으로 설립된 고위험고수익투자신탁 등은 110%의 가중치를, 사모의 방법으로 설립된 고위험고수익투자신탁 등(투자일임재산및 신탁재산을 포함한다)은 100%의 가중치를 부여하여 조정수량을 산출한 후 해당 조정수량의 크기에 비례하여 결정하는 방법

또한,「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁(사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁의 경우 최초 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매가 금지된 벤처기업투자신탁을 말한다)에 공모주식의 25% 이상을 배정하며, 해당 투자신탁 자산총액의 100분의 10 이내 범위에서 해당 벤처기업투자신탁의 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여 실적, 의무보유 확약여부, 자기자본 규모 신뢰도 등)을 종합적으로 고려한 후대표주관회사가 가중치를 부여하여 공모 주식을 배정합니다. 이 경우, 자산총액은 해당 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 합니다.다만, 고위험고수익투자신탁 등과 벤처기업투자신탁의 의무 배정이 미달될 때에는 그 외 기관투자자에게 추가로 배정할 수 있습니다.한편, 대표주관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따른 집합투자회사 등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 조건을 모두 충족하여야 합니다.

[자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정]

① 수요예측 등에 참여하는 집합투자회사 등은 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 집합투자업자 등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체 수량의 1% 이내로 할 것

(11) 배정결과 통보

대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 NH투자증권㈜ 홈페이지(www.nhqv.com)에 게시하며, 기관별 배정물량은 수요예측 참여기관이 개별적으로 NH투자증권㈜ 홈페이지 「www.nhqv.com ⇒ 뱅킹/계좌정보 ⇒ 청약/권리 ⇒ 수요예측 및 기관청약 ⇒ 수요예측」 Log-in 후 배정물량을 직접 확인하여야 하며, 이를 개별 통보에 갈음합니다.
(12) 기타 수요예측 실시에 관한 유의사항
(가) 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정받기를 희망하는 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)등은 대표주관회사에 미리 청약의 의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량에 대한 청약이 모두 완료되는 경우에는 배정받을 수 없습니다.(나) 상기와 같은 기관투자자에 대한 추가 청약 후 잔여 물량이 있을 경우에는 이를 일반청약자 배정 물량에 합산하여 배정합니다.(다) 수요예측 참여 시 참가 신청서를 허위로 작성 또는 제출된 참가 신청서를 임의 변경하거나 허위 자료를 제출하는 자는 참여 자체를 무효로 합니다.(라) 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

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 2,220,000주

주당 모집가액또는 매출가액
예정가액
13,000원 주1)

확정가액
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
28,860,000,000원

확정가액
-

청 약 단 위
주2)

청약기일주3)
기관투자자
개시일
2025년 06월 23일

종료일
2025년 06월 24일

일반청약자
개시일
2025년 06월 23일

종료일
2025년 06월 24일

청약증거금주4)
기관투자자
0%

일반청약자
50%

납 입 기 일
2025년 06월 26일

주1)

주당 모집 또는 매출가액은 대표주관회사인 NH투자증권㈜와 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이가 협의하여 제시한 희망공모가액
13,000원 ~ 15,000원 중 최저가액입니다. 청약일 전 대표주관회사인 NH투자증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 감안하여 대표주관회사인 NH투자증권㈜와 주식회사 뉴엔에이아이가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주2)

청약단위:

① 기관투자자(고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 포함)의 청약단위는 1주로 합니다.

② 일반청약자는 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 인수회사인 신한투자증권
㈜
의 본ㆍ지점에서 청약이 가능합니다. 청약단위는 아래 "다. 청약방법
- (4) 일반청약자의 청약한도 및 청약단위
"를 참조해 주시기 바라며, 기타사항은 투명하고 공정하게 정하여 공시한 방법에 의합니다.

③ 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하여 물량을 배정받은 수량 단위로 하며, 청약 미달을 고려하여 추가 청약을 하고자 하는 기관투자자는 "각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액을 확정공모가액으로 나눈 주식수"와 수요예측 최고 참여한도 중 작은 주식수로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다. 세부적인 내용은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항-「Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항」-「3. 공모가격 결정방법」-「다. 수요예측에 관한 사항」부분을 참고하시기 바랍니다.④ 일반청약자의 청약자격 및 배정기준은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항」-「Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반 사항」-「4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항」-「다. 청약방법」및「라. 청약결과 배정방법」부분 참고하시기 바랍니다.

주3)

청약기일: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.
※NH투자증권㈜ 청약일:
2025년 06월 23일 ~2025년 06월 24일
※신한투자증권㈜ 청약일:
2025년 06월 23일 ~2025년 06월 24일

주4)

청약증거금:
① 기관투자자의 청약증거금은 없습니다. ② 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.

③
일반청약자의 청약증거금은 주금
납입기일(
2025년 06월 26일
)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하는 경우 청약처를 통하여 추가납입을 하여야 하며, 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 그 미달금액에 해당하는 배정주식은 인수단이 발행회사와 체결한 총액인수계약서에서 정한 인수비율에 따라 자기계산으로 인수합니다. 초과청약금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일(
2025년 06월 26일
)에 반환하며, 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.

④
기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일(
2025년 06월 26일
) 10:00 ~ 12:00 사이에 당해 청약을 접수한 NH투자증권에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(
2025년 06월 26일
)에 주금납입금으로 대체됩니다. 한편, 기관투자자가 NH투자증권에 납입하지 않거나 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 인수인이 그 미달 금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.

주5)

청약취급처:① 기관투자자 : NH투자증권㈜ 본ㆍ지점

② 일반청약자 : NH투자증권㈜ 본ㆍ지점, 신한투자증권㈜ 본ㆍ지점

※일반투자자(청약자)는 인수단 각각의 청약취급처를 통해 개설된 계좌에 동시에 청약하는 중복청약 및 하나의 청약사무취급처에 개설된 복수의 계좌를 이용하는 이중청약을 할 수 없으며, 일반청약자가 중복청약을 하는 경우 청약 수량과 관계없이 가장 먼저 접수된 청약만을 유효한 것으로 인정하며, 이중청약을 하는 경우에는 그 전부를 청약하지 않은 것으로 간주하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다
.

주6)
청약증거금이 납입주금에 초과하였으나 「코스닥시장 상장규정」 제28조제1항제1호에 의한 "주식분산요건"의 미충족사유 발생 시 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 주식분산요건을 충족하기 위한 추가 신주 공모여부를 결정합니다. 또한 청약증거금이 납입주금에 미달하고, "주식분산요건"의 미충족사유 발생 시 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 재공모 및 신규 상장 취소 여부를 결정합니다. 청약 이후 분산요건 미충족으로 신규 상장을 못할 경우, 청약증거금과 경과이자는 청약자에게 반환하나, 상기의 사유로 추가적인 신주 공모의 가능성과 신규 상장 취소의 가능성은 존재함을 유의하시기 바랍니다.

주7)

일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일인
2025년 06월 26일(목)
에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 일반청약자의 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.

단, 「증권 인수업무등에 관한 규정」제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인
2025년 06월 25일(수)
16:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 추가납입이 이루어지지 않을 경우, 추가납입 의사가 없었던 것으로 간주됩니다.
참고로 상기의 납입일
2025년 06월 26일(목)
은 공모청약자금이 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이로 납입되는 일자임에 유념해주시기 바랍니다.

나. 모집 또는 매출의 절차(1) 공고의 일자 및 방법

구 분
일 자
매 체

수요예측 안내 공고
2025년 06월 12일(목)
인터넷 공고 (주2)

모집 또는 매출가액 확정의 공고
2025년 06월 20일(금)
인터넷 공고 (주3)

청 약 공 고
2025년 06월 23일(월)
인터넷 공고 (주4)

배 정 공 고
2025년 06월 26일(목)
인터넷 공고 (주5)

주1)

- 기관투자자 청약일 :
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일 (2일간)- 일반청약자 청약일 :
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일 (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 06월 12일(목) 대표주관회사인 NH투자증권 홈페이지(www.nhqv.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주3)

모집 또는 매출가액 확정공고는
2025년 06월 20일(금)
대표주관회사인
NH투자증권 홈페이지(www.nhqv.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주4)

청약공고는
2025년 06월 23일(월)
대표주관회사인
NH투자증권의 홈페이지(www.nhqv.com)
, 인수회사인 신한투자증권의 홈페이지(www.shinhansec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주5)

일반청약자에 대한 배정공고는
2025년 06월 26일(목)
대표주관회사인 NH투자증권의 홈페이지(www.nhqv.com), 인수회사인 신한투자증권의 홈페이지(www.shinhansec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주6)

일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일인
2025년 06월 26일(목)
에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 일반청약자의 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.

단, 「증권 인수업무등에 관한 규정」제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인
2025년 06월 25일(수)
16:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 추가납입이 이루어지지 않을 경우, 추가납입 의사가 없었던 것으로 간주됩니다.
참고로 상기의 납입일
2025년 06월 26일(목)
은 공모청약자금이 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이로 납입되는 일자임에 유념해주시기 바랍니다.

주7)
상기 일정은 공모 및 상장 일정에 따라 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(2) 수요예측에 관한 사항

「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항」-「I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항」-「3. 공모가격 결정방법」-「다. 수요예측에 관한 사항」부분을 참고하시기 바랍니다.

다. 청약방법

(1) 일반 사항
모든 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 청약
일반청약자 청약은 해당 청약사무취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식 청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약취급처에 제출하여야 합니다. 한 청약사무취급처 내에서의 이중청약 및 복수 청약처에서의 중복청약은 불가합니다.※ 청약사무취급처: 인수단 본ㆍ지점(NH투자증권
㈜
본ㆍ지점, 신한투자증권㈜ 본ㆍ지점)

(3) 일반청약자의 청약자격

일반청약자의 청약자격은 증권신고서 작성 기준일 현재 아래와 같으며, 동 사항은 향후 변경될 수 있습니다. 청약자격이 변경되는 경우에는 각사별 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

[NH투자증권 일반청약자 청약 자격]

구분
내용

청약자격
※ 영업점 창구 개설 계좌- 청약개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객※ 비대면 개설 및 은행연계 개설 계좌- 청약 당일 계좌개설 후 청약 가능(별도 제한 없음)단, 비대면 미성년자 개설 계좌는 청약개시일 직전일까지 개설된 청약가능계좌로만 청약이 가능합니다.

청약한도및 우대기준

NH투자증권의 일반청약자 최고청약한도는 16,000주 ~ 19,000주(100%)이나 NH투자증권㈜의 우대기준 및 청약단위에 따라 24,000주 ~ 28,500주(150%), 32,000주 ~ 38,000주(200%), 40,000주 ~ 47,500주(250%), 48,000주 ~ 57,000주(300%)까지청약이 가능합니다.

청약한도
자격 요건

온라인
오프라인
구분
설명
추가 혜택

300%
직전 월말연금자산
1억원 이상
-

250%
직전3개월자산 평잔
3억원 이상
직전월말연금자산1천만원 이상 보유시+50% 한도 상향

200%
150%
1억원 이상

150%
100%
3천만원 이상

100%
불가
3천만원 미만

주1)
*자산평잔 기준: 청약일이 속한 달의 직전 3개월 평잔

예) 청약일이
2025년 06월 23일 ~ 2025년 06월 24일
이라고 가정할 때
2025년 03월, 04월
, 05월의 3개월 자산 평잔으로 산정함

주2)
*연금자산 기준: 청약일이 속한 달의 직전월 말잔(IRP+DC+연금저축 합산)

청약수수료

- QV 이용 고객

구분
고객등급

탑클래스/골드
로얄/그린/블루

MTS, HTS, SMT, 홈페이지
면제
건당 2,000원

고객지원센터(유선), ARS

영업점(내점/유선)
건당 5,000원

- 나무(namuh)증권 이용 고객

구분
나무멤버스 가입여부

나무멤버스 가입
나무멤버스 미가입

MTS, HTS, SMT, 홈페이지
면제
건당 2,000원

고객지원센터(유선), ARS
건당 2,000원

영업점(내점/유선)
건당 5,000원
건당 5,000원

청약수수료는 환불일에 환불금에서 후불 징수되며, 미배정 시 청약수수료는 면제됩니다. 환불금이 없는 경우에는 청약계좌에서 출금 처리되며, 청약 계좌에 출금가능금액이 부족한 경우 기타대여금이 발생됨에 유의하여 주시기 바랍니다.

청약증거금
50% (모든 고객에게 동일 적용)

[신한투자증권의 일반청약자 청약 자격]

구 분
내 용

청약자격
- 청약일 초일의 전일까지 계좌를 개설한 고객(청약기간내 영업점 창구 계좌개설 후 청약불가)- 비대면 개설 및 은행 제휴계좌는 청약일 종일까지 개설할 경우 청약가능

최고 청약한도
- 일반고객(100%): 청약한도의 100%

- 우대고객(200%): 일반고객 청약한도의 200%

- 우대고객(300%): 일반고객 청약한도의 300%

청약한도우대기준

일반고객은 아래 조건에 따라 청약한도의 100%, 우대고객은 아래 조건에 따라 200% 또는300% 까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
100%
우대조건에 해당되지 않는 모든 고객

우대
200%
온라인 청약 고객(지점 내방 및 유선 청약 이외 모든 채널)※MTS, HTS, WEB, 슈퍼SOL, ARS 등

그룹사 슈퍼 SOL 멤버십 에이스 고객

신한투자증권 Tops Club 에이스 고객(A)

300%
ISA 보유고객 중 청약전 납입금액 1,000만원 이상 고객

그룹사 슈퍼 SOL 멤버십 프리미어 이상 고객

신한투자증권 Tops Club 프리미어 고객(P)

IRP 보유고객 중 직전월말 IRP 잔고 1천만원 이상 고객

퇴직연금 DC 계좌 유효고객

법인 고객

청약 수수료 및청약방법

- 청약수수료

구분
프리미어
에이스
베스트
클래식
일반

창구/유선
면제
면제
면제
2,000원
5,000원

온라인
면제
면제
면제
1,000원
2,000원

- 신한 Tops Club은 3개월 총자산 평잔을 기준으로 4단계 등급으로 구분(프리미어: 총자산 1억원 이상, 에이스 : 총자산 6,000만원 이상, 베스트 : 총자산 4,000만원 이상, 클래식 : 총자산 2,500만원 이상)- 상기 청약수수료에 관한 등급은 신한투자증권 Tops Club 등급 뿐 아니라 신한금융그룹 슈퍼 SOL 멤버십 등급도 동일하게 적용되며, 이 경우 프리미어 이상 등급은 프리미어 등급과 같이 청약수수료가 면제됩니다.- 이전 3개월 주식(선물/옵션포함) 매매수수료 금액이 12만원 이상인 계좌 면제* 계좌별 환불계좌 기준으로 환불일에 적용함.

청약채널구분

구분
내용

지점내방

○

온라인(MTS/HTS/WEB/ARS/슈퍼SOL)

○

유선(고객지원센터 포함)

○

주1)
금번 청약은 중복청약 및 이중청약이 불가합니다.

주2)

신한투자증권㈜를 통해 청약하는 일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 납입일(
2025년 06월 26일
)에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 일반청약자의 경우 동 미달 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다. 단, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인
2025년 06월 25일
오후 16:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야합니다. 추가납입이 이루어지지 않을 경우, 추가납입 의사가 없었던 것으로 간주됩니다.

(
4) 일반청
약자의 청약한도 및 청약단위

① 일반청약자는 대표주관회사인 NH투자증권 및 인수회사인 신한투자증권의 본ㆍ지점에서 청약이 가능합니다.② 일반청약자의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같으며, 기타사항은 인수단이 투명하고 공정하게 정하여 공시한 방법에 의합니다. 단, 청약 단위와 상이한 청약수량은 그 청약수량 하위의 청약단위로 청약한 것으로 간주합니다.

[NH투자증권 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율]

구 분
일반청약자배정물량
최고청약한도
청약증거금율

NH투자증권
499,500주~599,400주
16,000주 ~ 19,000주
50%

주1)
NH투자증권의 일반청약자 최고청약한도는 16,000주 ~ 19,000주(100%)이나 NH투자증권㈜의 우대기준 및 청약단위에 따라 24,000주 ~ 28,500주(150%), 32,000주 ~ 38,000주(200%), 40,000주 ~ 47,500주(250%), 48,000주 ~ 57,000주(300%)까까지 청약이 가능합니다.

[NH투자증권 청약주식별 청약단위]

청약주식수
청약단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과 ~ 2,000주 이하
200주

2,000주 초과 ~ 5,000주 이하
500주

5,000주 초과 ~ 10,000주 이하
1,000주

10,000주 초과
2,000주

주1)
10,000주 초과일 경우 청약 단위는 2,000주이나 우대기준에 따른 청약단위에 대한 청약은 가능합니다.

[신한투자증권 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율]

구 분
일반청약자배정물량
최고청약한도
청약증거금율

신한투자증권
55,500주~66,600주
주1)
50%

주1)

신한투자증권㈜의 일반청약자 한도는 청약자격별로 상이합니다.
□ 우대그룹의 청약한도 : 5,400주 ~ 6,600주(300%)

3,600주 ~ 4,400주(200%)

□ 일반그룹의 청약한도 : 1,800주 ~ 2,200주(100%)

[신한투자증권 청약주식별 청약단위]

청약주식수
청약단위

20주 이상 ~ 100주 이하
20주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과
200주

(5) 기관투자자(고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁 포함)의 청약
국내 및 해외 기관투자자가 수요예측에 참가하여 배정받은 주식에 대한 청약은 청약일인
2025년 06월 23일(월) ~ 2025년 06월 24일(화)
10:00 ~ 16:00 (한국시간 기준) 사이에 NH투자증권㈜가 정하는 소정의 주식청약서(청약증거금률 0%)를 작성하여 NH투자증권㈜의 본ㆍ지점에서 청약하여야 하며, 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2025년 06월 26일(목)
1
0:00 ~ 12:00 (한국시간 기준) 사이에 NH투자증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.
(6) 청약이 제한되는 자
아래 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제4항 각호의 1에 해당하는 자가 청약을 한 경우에는 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」
제9조 제4항 제5호에
해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사 등이 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 창업투자회사 등이 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 제외한다.3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자4. (삭제)5. 자신이 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

(7) 기타
본 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 배정방법
(
1) 공모주식 배정비율

①
기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함) : 총 공모주식의70.0% ~ 75.0%(1,554,000주 ~ 1,665,000주) 를 배정합니다.
②
일반청약자 : 총 공모주식의
25.0% ~ 30.0%(555,000주 ~ 666,000주)
를 배정합니다.
③ 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.

④ 단, 대표주관회사 및 대표주관회사의 이해관계인, 발행회사의 이해관계인(단, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외) 및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수단에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자는 배정 대상에서 제외됩니다.

「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 25.0% 이상을 배정합니다. 특히, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제6호에 의거하여 일반청약자에게 공모주식 25.0%인 555,000주에 더하여, 공모주식의 최대 5%(111,000주)를 추가 배정할 수 있습니다.

「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다. 다만, 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁등에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

(2) 배정 방법
청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 인수단과 발행회사 주식회사 뉴엔에이아이가 사전에 총액인수계약서상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.
①
기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 범위 내에서 우선 배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.
②
「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
555,000주 이상 666,000주
이하를 배정할 예정으로, 균등방식 배정의 최소 배정 예정물량은 277,500주에서 333,000주 이상입니다.
③
일반청약자의 청약방식은 균등방식 배정과 비례방식 배정을 선택하게 하지 않고, 양 방식의 청약을 일괄하여 받는 '일괄청약방식'입니다. 따라서, 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정됩니다.
각 인수단의 일반청약자 배정방법은 아래와 같습니다. 단, 각 인수단의 배정방법 간 상충이 발생하는 경우, 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거하여 다음과 같이 배정합니다.

[NH투자증권
㈜
일반청약자 배정 방법]

④ 일반청약자 배정물량 중 1/2이상을 일반청약자 인원수로 나눈 몫을 청약자 전원에게 동일하게 배정(전원 균등)하고, 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례 배정이 이루어지게 됩니다. 단, 이 경우에는 몫은 동일하게 배정하되 나머지를 추첨으로 배정하므로 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있으며, '균등 배정'이 '동일 수량'을 의미하지 않습니다. 아울러 총 청약건수가 균등방식 배정주식수를 초과하는 경우에는 전체고객 대상으로 무작위 추첨 배정하며, 이에 따라 균등배정으로 1주도 배정받지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다.

⑤ 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례배정이 이루어지게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 "비례배정분 청약증거금")을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다. 다만, 일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우, 일반청약자는 동 미달금액을 배정일까지 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 일반청약자의 경우, 동 미달수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 인수회사는 자기계산으로 인수합니다.

단, 「
증권 인수업무 등에 관한 규정
」 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인

2025년 06월 25일(수)
16:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 추가납입이 이루어지지 않을 경우, 추가납입 의사가 없었던 것으로 간주됩니다.
⑥
일반청약자에 대한 배정결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 원칙적으로 5사 6입하여 잔여주식이 최소화되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 인수단이 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수
하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.

기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측 후 배정받은 물량 범위 내에서 우선배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

⑦
「증권 인수업무 등에 관한 규정
」
제9조제4항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자가 청약하는 경우, 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」

제9조(주식의 배정)
(중략)

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 제외한다.

3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자

4. <삭제>

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 (이하 생략)

[신한투자증권㈜ 일반청약자 배정 방법]

④ 일반청약자에 대한 배정은 청약에 참여한 일반청약자 전원에게 균등방식 배정물량을 동일하게 배정하고, 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례배정이 이루어지게 됩니다. 단, 이 경우 몫은 동일하게 배정하되 균등방식 배정 물량이 당첨자 수로 나누어 떨어지지 않는 경우 동 나머지를 추첨으로 배정하므로 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있으며 '균등 배정'이 '동일 수량'을 의미하지 않습니다. 다만, 개별 청약자의 청약 주식수가 배정수량보다 작은 경우 청약 주식수까지 배정됩니다. 또한, 총 청약건수가 균등방식 배정주식수를 초과하는 경우, 전체고객 대상으로 무작위 추첨 배정하며, 이에 따라 균등배정으로 1주도 배정받지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다.⑤ 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례배정이 이루어지게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 "비례배정분 청약증거금")을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다.⑥ 비례배정시 일반청약자에 대한 배정결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 일반청약자들을 대상으로 하여 재배정하며 5사 6입 등 소숫점이 높은 청약자들부터 순차적으로 배정합니다. 이후 동일한 소숫점을 보유한 일반청약자들에게 배분할 단수주가 부족하게 될 경우 청약주식수량 및 소숫점 등을 고려하여 추첨하고 잔여주식이 최소화되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 총액인수계약서에 따라 인수단이 각각 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.다만, 일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 배정일에 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 인수단이 각각 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.⑦ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제4항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자가 청약하는 경우, 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」

제9조(주식의 배정)(중략)

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 제외한다.

3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자

4. <삭제>

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 (이하 생략)

(3) 배정결과의 통지
일반청약자에 대한 배정결과 각 청약자에 대한 배정내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입 등에 관한 공고는
2025년 06월 26일(목)
대표주관회사인 NH투자증권의 홈페이지(www.nhqv.com), 인수회사인 신한투자증권의 홈페이지(www.shinhansec.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 교부
2009년 02월 04일부로 시행된 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조에 의하면 누구든지 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 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 교부 받아야 합니다. 다만, (i) 동법 제9조 제5항의 전문투자자, (ii) 동법 시행령 제132조에 규정된 회계법인, 신용평가업자 등, (iii) 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면ㆍ전화ㆍ전신ㆍ모사전송ㆍ전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

(2) 투자설명서의 교부 방법
투자설명서 교부 의무가 있는 대표주관회사인 NH투자증권, 인수회사인 신한투자증권은「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조 및 동법 시행령 제132조에 의하여 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 투자자에게 동법 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.①
본 청약에 참여하고자 하는 투자자는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부받은 후 교부확인서에 서명하여야 하며, 투자설명서를 교부받지 않고자 할 경우, 투자설명서 수령 거부 의사를 서면 등으로 표시하여야 합니다.
②
투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령 거부 의사를 서면 등으로 표시하지 않을 경우 본 청약에 참여할 수 없습니다.

(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

[NH투자증권 투자설명서 교부 방법]

청약방법
투자설명서 교부형태

지점내방 청약
본 공모의 청약 취급처인 NH투자증권의 본ㆍ지점에서 청약하실 경우에는 인쇄물에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 청약신청서 작성 시 투자설명서 교부 확인서의 교부 희망 또는 교부 거부를 선택하신 후 청약신청을 하실 수 있습니다.

HTS / MTS/ 홈페이지 청약
NH투자증권의 HTS(MTS) 또는 홈페이지를 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하여야 하고 전자매체를 지정하여야 하며, 수신 사실이 확인되어야지만 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 당사의 HTS와 당사 홈페이지(www.nhqv.com)에서 뱅킹ㆍ계좌정보 ⇒ 청약/권리=>공모/실권주=> 공모/실권주청약에서 투자설명서를 확인하셔야만 청약이 진행됩니다. 전자문서에 의한 투자설명서의 내용은 인쇄물(책자)의 내용과 동일합니다.

고객지원센터유선청약/ ARS청약
청약신청 전에 투자설명서 교부 확인한 개인고객을 대상으로 청약을 받고 있습니다. 투자설명서 교부확인 방법으로는 HTS약정이 되어있지 않아도 홈페이지(www.nhqv.com)에서 계좌번호 및 계좌비밀번호로 로그인하여 뱅킹ㆍ계좌정보 ⇒ 청약/권리 ⇒ 공모/실권주 ⇒ 투자설명서 본인확인에서 아래 교부방법 중 택일하여 등록 처리합니다.1) 다운로드 2) e-mail수신(고객의 수신받길 원하는 e-mail주소를 입력하고 등록하면 투자설명서 실시간 발송) 3) 교부거부(유선으로도 신청가능)고객지원센터 청약이 가능하며, ARS 청약의 경우에는 ARS 약정 후 ARS 거래비밀번호 등록된 고객만 청약이 가능하며, ARS 청약 메뉴는 611번, ARS 청약 취소는 62번 입니다.

[신한투자증권 투자설명서 교부 방법]

청약방법
투자설명서 교부형태

지점내방청약
주식청약서를 통한 투자설명서 수령확인서 작성(투자설명서 수령 혹은 거부 확인)후 청약 가능합니다.

MTS/HTS/홈페이지 청약
공인인증서로 로그인 후 전자문서 수령절차에 따라 온라인 투자설명서 다운로드 확인 후 청약이 가능합니다

ARS/유선 청약
영업점 내방 및 홈페이지(www.shinhansec.com)를 통한 투자설명서 수령(다운로드) 후 청약가능합니다

(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 반드시 인수단에 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 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 총액인수계약에 따라 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 인수단의 본ㆍ지점에서 상기와 같은 방법으로 수행합니다.

「
자본시장과 금융투자업에 관한 법률
」제124조 (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 시행령」
제132조 (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, 전화ㆍ전신ㆍ팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에
금융위원회가 정하여 고시하는
방법으로 표시한 자
3.
미 취득한 것과 같은 집합투자증권을 계속하여 추가로 취득하려는 자. 다만, 해당 집합투자증권의 투자설명서의 내용이 직전에 교부한 투자설명서의 내용과 같은 경우만 해당한다.
「
금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정
」제2-5조(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. 이 경우 법 제123조제1항에 따른 투자설명서와 법 제124조제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 제외한 설명서 및 핵심상품설명서는 준법감시인 또는 금융소비자보호 총괄책임자의 사전심의를 받아야 하며, 내용 중 금융소비자보호법 시행령 제14조에 따라 중요한 내용은 부호, 색채, 굵고 큰 글자 등으로 명확하게 표시하여 알아보기 쉽게 작성하여야한다

바. 청약증거금의 대체, 반환 및 주금납입
일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일인
2025년 06월 26일(목)
에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납일기일 전일까지 당해 청약자로부터 그 미달 금액을 받지 못한 때에는 그 미달 금액에 해당하는 배정주식은 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 인수단이 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일 당일
2025년 06월 26일(목)
에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2025년 06월 26일(목)
10:00~12:00 사이에 대표주관회사인 NH투자증권에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일인
2025년 06월 26일(목)
에 주금납입금으로 대체됩니다.한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 인수단이 그 미달 금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.인수단은 각 청약자의 납입주금을 납입기일인
2025년 06월 26일(목)
에 국민은행 일산종합금융센터에 납입하여야 합니다.
사. 기타의 사항(1) 신주의 배당기산일
본 공모에 의해 발행되는 신주의 배당기산일은 2025년 01월 01일입니다.
(2) 주권교부에 관한 사항

① 주권교부예정일 : 청약 결과 주식배정 확정시 대표주관회사에서 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 추정합니다.

(3) 전자등록된 주식 양도의 효력에 관한 사항
전자증권법 제35조 제2항에 따라 전자등록주식을 양도하는 경우에는 동법 제30조에 따른 계좌간 대체의 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.
(4) 신주인수권증서에 관한 사항
금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 일반공모 방식이므로 신주인수권증서를 발행하지 않습니다.
(5) 정보이용 제한 및 비밀유지
인수인은 총액인수계약의 이행과 관련하여 입수한 정보 등을 제3자에게 누설하거나 발행회사의 경영개선 이외의 목적에 이용하여서는 아니됩니다.

(6) 한국거래소 상장예비심사 신청 승인에 관한 사항
당사는 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 상장예비심사신청서를 제출(2024년 12월 05일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2025년 04월 15일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모완료 후, 신규상장신청 전 주식의 분산요건을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.
(7) 주권의 매매개시일
주권의 신규상장 및 매매개시일은 아직 확정되지 않았으며, 향후 일정이 확정되는 대로 한국거래소 시장 공시시스템을 통하여 안내할 예정입니다.
(8) 환매청구권
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3 제1항 어느 하나에 해당할 경우 인수회사는 일반청약자에게 환매청구권을 부여하여야 하나, 당사는 금번 공모 시 동 규정 제10조의3 제1항을 적용하지 않음에 따라 환매청구권을 부여하지 않습니다.
(9) 기타
본 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 예비투자설명서 또는 투자설명서의 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 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 증권신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다.

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

[인수방법: 총액인수]

(단위: 원)

인수인
인수주식의종류 및 수량
인수금액
인수비율
인수조건

구분
명칭
주소

대표주관회사
NH투자증권㈜
서울특별시 영등포구 여의대로 108

기명식 보통주
1,998,000주

25,974,000,000원
90.0%
총액인수

인수회사

신한투자증권
㈜

서울특별시 영등포구 의사당대로 96

기명식 보통주
222,000주

2,886,000,000원
10.0%
총액인수

주1)
인수금액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액인 13,000원 ~ 15,000원 중 최저가액 기준입니다.

주2)

기관투자자 및 일반투자자 배정 후 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에 의거
인수단이 자기계산으로 인수합니다.

나. 인수대가에 관한 사항(1) 인수수수료

(단위: 원)

구분
대가수령자
금액
금액산정내역
대가수령시기
대가관련계약내용
대가관련계약내용변경이력
대가관련계약내용변경사유
비고

인수수수료(성과수수수료 제외)
NH투자증권
939,393,000 원
공모금액 3.50%+ 의무인수금액 3.50%
납입일 다음 3영업일 이내
인수계약서참조
-
-
주1)주3)

신한투자증권
101,010,000 원
공모금액 3.50%
납입일 다음 3영업일 이내
인수계약서참조
-
-

(대표)주관수수료
-
-
-
-
-
-
-
주2)

성과수수료
NH투자증권
미정
미정
납입일 다음 3영업일 이내
미정
-
-
주1)

기타
-
-
-
-
-
-
-
-

주1)

인수대가는 공모금액 3.5%에 해당하는 금액을 인수단이 인수비율대로 수령하며
, 이에 더하여「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항에 의해 의무인수를 하는 주관사는 의무인수취득액 3.5%에 해당하는 금액을 추가로 수령합니다. 상기 인수대가는 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 범위인 13,000원 ~ 15,000원 중 최저가액인
13,000원 기준입니다. 상기 인수대가는 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다. 또한, 인수수수료와는 별도로 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 감안하여 신주 모집 금액의 0.5%에 해당하는 금액 범위 내에서 별도의 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주2)
2024년 8월 1일 이전 대표주관계약을 체결함에 따라 계약 해지 시 별도의 대표주관수수료가 발생하지 않습니다.

주3)

[총
액인수계약서] 중 제16조(수수료)

(1)

발행회사는 총 공모금액(본건 신주)의 [3.5]%에 해당하는 금액을 인수단에게 기본 인수수수료로 지급한다.

(2) 제1항에 따른 수수료는 본 계약서 제2조에 따른 인수비율에 따라 각 인수단구성원에게 배분한다.

(3) 발행회사는 제9조에 따른 추가주식의
[3.5]%

에 해당하는 금액을 대표주관회사에게 추가주식 인수수수료로 지급한다.

(4) 제1항과 제2항의 수수료와 별도로 발행회사는 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 종합적으로 감안하여 본건 신주 모집 금액의 0.5%에 해당하는 금액 범위 내에서 별도의 성과수수료를 지급할 수 있다.

(5) 발행회사는 제1항 내지 제3항에 따른 수수료를 주금납입기일 다음 3영업일 내에 각 인수단 구성원이 지정한 계좌로 현금입금 또는 계좌이체 하는 방식으로 지급한다.

(2) 신주인수권에 관한 사항
당사는 금번 공모 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의2에 따른 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사에게 부여하지 않아 해당사항 없습니다.

다. 환매청구권
당사는 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3
제1항에 해당하지 않기
때문에 일반청약자에 대한 환매청구권을 부여하지 않습니다.

라. 상장주선인 의무인수에 관한 사항
「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항에 의해 상장주선인은 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과할 때에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출가격과 같은 가격으로 취득하여 3개월 동안 의무보유하여야 합니다.
금번 공모의 대표주관회사인 NH투자증권㈜은 주식회사 뉴엔에이아이의 상장주선인으로서 의무인수하는 주식의 세부내역은 아래와 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

NH투자증권㈜
기명식 보통주
66,600주
865,800,000원
코스닥시장 상장규정에 따른상장주선인의 의무 취득분

주1)

위의 취득금액은 「코스닥시장 상장규정」상 모집(매출)하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한
희망공모가액인 13,000원 ~ 15,000원 중 최저가액인 13,000원 기준입니다.

주2)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우, 의무인수 주식의 수량에서 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.

주3)
동 상장주선인의 의무취득분은 「코스닥시장 상장규정」에 의거하여 공모주식수량의 100분의 3을 사모의 방식으로 취득하게 되며, 동 취득금액이 10억원을 초과할 경우 10억원을 한도로 취득하게 됩니다. 따라서, 확정공모가액에 따라 그 취득수량이 변동하게 될 예정입니다.

마. 기타의 사항(1) 회사와 인수인 간 특약사항

당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 NH투자증권, 인수회사인 신한투자증권과 체결한 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후 6개월 동안 인수단의사의 사전 서면동의 없이는, 주식을 대표주관회사에게 매각하는 것 이외에 주식 또는 전환사채 등 주식과 연결된 유가증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다. 단, 해당 계약체결일 이전에 발행한 전환사채 등 주식과 연결된 증권 또는 기타 주식의 발행의무가 있는 증권(주식매수선택권 포함)에 대한 주식발행 및 주식배당에 의한 주식발행과 매도, 주식매수청구권 행사 등 법령에 의한 자기주식의 매수는 제외합니다.

또한, 당사의 최대주주등과 의무보유 대상자는 기 제출한 의무보유확약서 및 대표주관회사와 체결한 약정서에 의거하여, 그 소유 주식을 의무보유를 확약한 기간 동안 한국예탁결제원에 보관합니다. 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 NH투자증권㈜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) 초과배정옵션
당사는 금번 공모에서는 "초과배정옵션 계약"을 체결하지 않았습니다.
(4) 최대주주등의 지분에 대한 의무보유예탁
당사는「코스닥시장 상장규정」에 따라 최대주주 등의 지분에 대하여 의무보유예탁 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 유통물량 출회에 따른 위험」을 참조하여 주시기 바랍니다.

당사 최대주주등의 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.

(5) 기타 공모 관련 서비스 내역
당사는 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.

(6) 인수인의 투자내역

증권신고서 제출일 현재 인수인 또는 인수인의 이해관계인이 당사에 투자한 내역은 없습니다.

II. 증권의 주요 권리내용

금번 당사 공모 주식은 「상법」에서 정하는 액면가액 500원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 당사 정관 상 증권 주요 권리내용은 다음과 같습니다.

1. 액면금액

제6조 (1주의 금액)

본 회사가 발행하는 주식 1주의 금액은 금 500 원으로 한다.

2. 주식에 관한 사항

제5조 (발행예정주식총수)

본 회사가 발행할 주식의 총수는 100,000,000주로 한다.

제7조(
설립시에 발행하는 주식의 총수
)

본 회사는 설립시에 20,000 주의 주식을 발행한다.

제8조 (주권의 종류)

회사의 주권은 1주권, 5주권, 10주권, 50주권, 100주권, 500주권, 1,000주권 및 10,000주권의 8종류로 한다.

다만, 「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률 시행령」 개정에 따라 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하는 경우에는 동 조항은 삭제한다.

제8조의2 (주식등의 전자등록)

회사는
「
주식
ㆍ
사채 등의 전자등록에 관한 법률
」
제2조 제1호에 따른 주식등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식등을 전자등록하여야 한다. 다만, 회사가 법령에 따른 등록의무를 부담하지 않는 주식등의 경우에는 그러하지 아니할 수 있다.

제9조 (주식의 종류)

① 회사가 발행할 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다.

② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 또는 잔여재산분배에 관한 우선주식, 의결권 배제 또는 제한에 관한 주식, 상환주식, 전환주식 및 이들 의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다.

제9조의2 (종류주식의 수와 내용)

① 회사는 이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환에 관한 종류주식(이하 이 조에서 “종류주식”이라 한다)을 발행할 수 있다.

② 제5조의 발행예정주식총수 중 종류주식의 발행한도는 10,000,000주로 한다.

제9조의3 (이익배당 우선주식)

① 당 회사가 이익배당 우선주식을 발행하는 경우 이사회에서 그 우선주식의 주주에게 교부하는 배당재산의 종류, 배당재산의 가액의 결정방법, 이익을 배당하는 조건 등 이익배당에 관한 내용을 정한다.

② 우선주식에 대한 최저배당률은 없거나 주식의 발행가액을 기준으로 연1%에서 연10% 범위 이내에서 발행시에 이사회의 결의로 정한다.

③ 우선주식에 대한 우선배당률은 액면금액을 기준으로 하여 연1% 이상으로 발행시에 이사회의 결의로 정한다.

④ 우선주식에 대하여 제1항의 규정에 따른 배당을 하고 보통주식에 대하여 우선주식의 배당률과 동률으로 배당을 한 후 잔여 배당가능이익이 있으면 보통주식과 우선주식에 대하여 동등한 비율로 배당한다.

⑤ 우선주식에 대하여 제1항의 규정에 따른 배당을 하지 못한 사업연도가 있는 경우에는 미배당분은 누적하여 다음 사업연도의 배당 시에 우선하여 배정한다.

⑥ 우선주식에 대하여 소정의 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 경우에는 그 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료시까지는 의결권이 있는 것으로 한다.

⑦ 제1항의 규정에 의해 발행되는 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주는 발행한 때가 속하는 영업연도의 직전 영업연도 말에 발행된 것으로 본다.

제9조의4 (잔여재산분배 우선주식)

① 당 회사가 잔여재산의 분배에 관한 우선주식을 발행하는 경우 이사회에서 잔여재산의 종류, 잔여재산의 가액의 결정방법, 그 밖에 잔여재산분배에 관한 내용을 정한다.

② 잔여재산분배 우선주식은 이 회사가 청산할 때 잔여재산 분배에 있어 최초 발행가액과 미지급된 배당금 및 상환 종류주식의 경우 상환가액의 한도까지 보통주 주주에 우선하는 청구권을 갖는다. 또한 보통주식에 대한 잔여재산 분배율이 우선주식에 대한 잔여재산 분배율을 초과하는 경우 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 분배율로 참가하여 분배를 받는다.

제9조의5 (상환주식)

① 당 회사는 주주 또는 회사의 청구에 따라 이익으로 소각할 수 있는 상환주식을 이사회의 결의로 발행할 수 있다.

② 상환주식의 상환가액은 우선주식의 발행가액, 시장금리 및 우선주식에 대한 기지급 배당금액 기타 상환주식의 발행에 관련된 제반사정을 고려하여 발행시 이사회의 결의로 정한다. 다만 상환가액을 조정할 수 있는 상환주식을 발행하는 경우에는 상환가액을 조정 또는 선택할 수 있다는 내용, 조정이나 선택 사유, 조정의 기준일 및 방법 등을 발행시 이사회에서 정하여야 한다.

③ 상환주식의 상환기간은 발행일(주금납입일의 다음날)로부터 15년 의 범위에서 이사회의 결의로 정한다.

④ 회사가 발행할 상환주식의 상환기간 중 주주가 청구하는 때에 회사가 상환하거나 회사가 상환기간 중 상환을 결정한 때에 상환하는 것으로 발행시 이사회의 결의로 정한다.

제9조의6 (전환주식)

① 당 회사는 주식의 주주 또는 회사의 청구에 따라 보통주식으로 전환할 수 있는 전환주식을 이사회의 결의로 발행할 수 있다.

② 전환주식의 전환가액은 발행가액을 기준으로 배당률, 시장상황 기타 전환주식의 발행에 관련된 제반사정을 고려하여 발행시 이사회의 결의로 정한다. 다만, 전환가액을 조정할 수 있는 전환주식을 발행하는 경우에는 전환가액을 조정할 수 있다는 내용, 조정사유, 조정의 기준과 방법을 발행시 이사회에서 정하여야 한다.

③ 전환주식의 전환청구기간은 발행일(주금납입일의 다음날)로부터 15년의 범위에서 이사회의 결의로 정한다.

④ 회사가 전환을 할 수 있는 사유, 전환조건, 전환으로 인하여 발행할 주식의 수와 내용은 발행시 이사회의 결의로 정한다.

⑤ 전환으로 인하여 발행하는 주식에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 때에 속하는 영업연도의 직전 영업연도말에 발행된 것으로 본다.

3. 신주인수권에 관한 사항

제10조 (신주인수권)

① 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.

② 위 제1항의 규정에 불구하고, 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.

1) 자본시장과 금융투자업에 관한 법률에 따라 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 이사회의 결의로 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2) 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선 배정하는 경우

3) 상법에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 배정하는 경우

4) 근로자복지기본법에 따라 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

5) 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 또는 재무구조 개선을 위하여 관계회사, 국내외 개인 또는 법인, 금융기관, 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우

6) 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산ㆍㆍ판매ㆍ자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

7) 주권을 유가증권시장, 코스닥시장 또는 해외 주식시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

8) 증권시장 상장을 위한 기업공개업무를 주관한 대표주관회사에게 금융투자협회의 "증권인수업무 등에 관한 규정"에 따라 기업공개 당시 공모주식 총수의 100분의 10을 초과하지 않는 범위 내에서 신주를 발행하는 경우

③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 한다.

4. 주식매수선택권에 관한 사항

제11조 (주식매수선택권)

① 회사는 주주총회의 특별결의로 발행주식총수의 100분의 15범위 내에서 주식매수선택권을 부여할 수 있으며 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」에 따른 벤처기업(이하 “벤처기업”이라 한다)에 해당할 경우, 발행주식총수의 100분의 20범위 내에서 주식매수선택권을 부여할 수 있다. 다만, 상법 제542조의3 제3항의 규정에 따라 발행주식총수의 100분의 3범위 내에서 이사회의 결의로 주식매수선택권을 부여할 수 있다. 이 경우 주식매수선택권은 경영성과 또는 주가지수 등에 연동하는 성과연동형으로 부여할 수 있다.

② 제1항 단서의 규정에 따라 이사회 결의로 주식매수선택권을 부여한 경우에는 그 부여 후 처음으로 소집되는 주주총회의 승인을 얻어야 한다.

③ 제1항의 규정에 의한 주식매수선택권 부여대상자는 회사의 설립, 경영과 기술혁신 등에 기여하거나 기여할 수 있는 회사의 이사, 감사 또는 피용자 및 상법시행령 제30조 제1항이 정하는 관계회사의 이사ㆍ감사 또는 피용자로 한다.

④ 제3항의 규정에 불구하고 상법 제542조의8 제2항 제5호의 최대주주(이하 “최대주주”라 함)와 주요주주 및 그 특수관계인에게는 주식매수선택권을 부여할 수 없다. 다만, 회사 또는 제3항의 관계회사의 임원이 됨으로써 특수관계인에 해당하게 된 자(그 임원이 계열회사의 상무에 종사하지 아니하는 이사, 감사인 경우를 포함한다)에게는 주식매수선택권을 부여할 수 있다.

⑤ 임원 또는 직원 1인에 대하여 부여하는 주식매수선택권은 발행주식총수의 100분의 10을 초과할 수 없다.

⑥ 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 이사회의 결의로 주식매수선택권의 부여를 취소할 수 있다.

1) 주식매수선택권을 부여 받은 자가 주식매수선택권을 부여받은 자가 본인의 의사에 따라 사임 또는 사직한 경우

2) 주식매수선택권을 부여 받은 자가 고의 또는 과실로 회사에 중대한 손해를 입힌 경우

3) 회사의 파산 등으로 주식매수선택권의 행사에 응할 수 없는 경우

4) 기타 주식매수선택권 부여계약에서 정한 취소사유가 발생한 경우

⑦ 회사는 주식매수선택권을 다음 각 호의 1에서 정한 방법으로 부여한다.

1) 주식매수선택권의 행사가격으로 새로이 보통주식(또는 종류주식)을 발행하여 교부하는 방법

2) 주식매수선택권의 행사가격으로 보통주식(또는 종류주식)의 자기주식을 교부하는 방법

3) 주식매수선택권의 행사가격과 시가와의 차액을 현금 또는 자기주식으로 교부하는 방법

⑧ 주식매수선택권을 부여받은 자는 제1항의 결의일부터 2년 이상 경과한 날로부터 5년 내에 행사할 수 있다. 다만, 임ㆍ직원의 경우에는 부여받은 날로부터 2년 이상 재임 또는 재직하여야 한다. 2년 내에 사망하거나 정년으로 인한 퇴임 또는 퇴직 기타 본인의 귀책사유가 아닌 사유로 퇴임 또는 퇴직한 자는 그 행사 기간동안 주식매수선택권을 행사할 수 있다.

⑨ 주식매수선택권의 행사로 인하여 발행한 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 제12조의 규정을 준용한다.

⑩ 제1항의 규정에 의한 주식매수선택권 부여대상자는 회사의 설립, 경영과 기술혁신 등에 기여하거나 기여할 수 있는 회사의 이사ㆍ감사 또는 피용자로 하며, 회사가 “벤처기업”에 해당할 경우 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」 제16조의3 제1항에서 정한 자로 할 수 있고, 회사가 “상장회사”에 해당할 경우에는 상법 제542조의3 제1항 본문 및 상법 시행령 제30조 제1항이 정하는 자로 할 수 있다. 다만, 회사의 이사에 대하여는 이사회의 결의로 주식매수선택권을 부여할 수 없다

5. 배당에 관한 사항

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 회사는 제1항의 배당을 위하여 이사회결의로 배당을 받을 주주를 확정하기 위한 기준일을 정하여야 하며, 그 경우 기준일의 2주전에 이를 공고하여야 한다.

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

제58조 (배당금지급청구권 소멸시효)

배당금지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성한다. 소멸시효 완성으로 인한 배당금은 본 회사에 귀속한다.

6. 의결권에 관한 사항

제27조 (주주의 의결권)

주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제28조 (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.

제29조 (의결권의 불통일행사)

① 2 이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전에 회사에 대하여 서면 또는 전자문서로 그 뜻과 이유를 통지하여야 한다.

② 회사는 주주의 의결권의 불통일행사를 거부할 수 있다. 그러나 주주가 주식의 신탁을 인수하였거나 기타 타인을 위하여 주식을 가지고 있는 경우에는 그러하지 아니하다.

제30조 (의결권의 대리행사)

① 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사하게 할 수 있다.

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

제31조 (주주총회의 결의방법)

주주총회의 결의는 법령과 정관에 다른 정함이 있는 경우를 제외하고는 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로써 한다.

III. 투자위험요소

[주요 용어 설명]

구분
내용

머신러닝
인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있는 구조의 소프트웨어

라벨링
텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨(테그)을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정

비정형구어체
일상생활에서 실제 입으로 발화되는 말을 문장으로 표현한 데이터로 온라인에서 많이 사용하는 Text형태의 데이터에서 많이 사용됨

생성형 언어모델
다량의 문장을 학습하여 통계학적으로 가장 적절한 문장을 생성할 수 있도록 학습된 인공지능 모델

Hallucination(환각)
AI 모델이 생성하는 잘못되거나 오해의 소지가 있는 결과를 의미, 이러한 오류는 불충분한 학습 데이터, 모델의 잘못된 가정, 모델 학습에 사용된 데이터의 편향 등 다양한 요인으로 인해 발생함

RAG 기술
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)는 대규모 언어 모델의 스스로 학습한 데이터 외에 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참고하여 출력물을 생성하는 기술

벡터 데이터베이스
텍스트, 이미지, 오디오 등 모든 유형의 데이터를 고차원 벡터로 인코딩하여 유사한 자료를 찾을수 있도록 설계된 데이터 베이스로 자연어 검색, RAG등 기술에 사용됨

자연어
Natural Language로 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념

딥러닝
인간의 두뇌와 비슷한 방법으로 데이터를 처리하도록 학습하는 인공 지능 개발방법, 딥 러닝 모델은 복잡한 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성함

텍스트 마이닝
비정형 데이터를 자연어 처리방식(Natural Language Processing)과 문서처리 방법을 적용하여 유용한 정보를 추출하여 가공하는 기술

대규모언어모델(LLM)
트랜스포머 모델이라고 하는 일종의 신경망을 기반으로 방대한 데이터 세트를 학습하여 텍스트를 인식하고 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 일종의 인공 지능(AI) 프로그램

임베딩모델
단어나 문장을 수학적 방법을 통해 고정된 크기의 숫자로 표현하는 방법, 임베팅 백터의 거리가 가까울수록 단어나 문장은 관련성이 높음을 의미함

API
Application Programming Interface의 약어로, 컴퓨터나 컴퓨터 프로그램 사이의 연결방법, 일종의 소프트웨어 인터페이스이며 다른 종류의 소프트웨어에 서비스를 제공함

클러스터링 엔진
서로 유사한 속성을 갖는 데이터를 같은 군집으로 묶어주는 장치 또는 프로그램

NLP
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 해석, 조작 및 이해하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기계 학습 기술

MLOps
기계 학습(ML)의 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 방법으로 ML 모델의 개발, 테스트, 배포를 일관적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 수행할 수 있도록 구현된 시스템

데이터 전처리
데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴

Fine-tuning
특정 작업이나 도메인에 높은 적합성을 확보하기 위해, 이미 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)에 특정 데이터셋을 사용하여 추가적인 학습을 수행하는 작업

프롬프트 튜닝
LLM이 특정 작업을 수행하도록 유도하는 텍스트나 명령을 입력하게 되는데, 새로운 작업에 적응시키기 위해 가장 적합한 특정 Prompt(입력 텍스트) 매개변수를 찾아 모델을 튜닝하는 과정을 의미

크라우드 소싱
학습데이터 생산 단계에서 시스템 사용자 혹은 일반 대중을 참여시켜 다양하고, 많은 학습데이터를 만들고 수익을 참여자와 공유하는 방법

비지도 학습 모델
사람의 감독 없이 데이터를 통해 학습하는 머신러닝의 한 유형

컴퓨팅 파워
계산을 수행하고 정보를 처리하는 시스템 능력을 의미함, 일반적으로 컴퓨터가 초당 수행 가능한 계산 수를 기준으로 측정되며, 보통 FLOPS (Floating Point Operation Per Second)로 표시

전처리
일반적으로 데이터 전처리를 의미하며, 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴

IDC
인터넷 데이터 센터(Internet data center)로, 서버 컴퓨터와 네트워크 회선 등을 제공하는 건물이나 시설

NER
개체명 인식(Named Entity Recognition)으로, 텍스트문장에서 개체를 찾아서 미리 정의된 범주(사람 이름, 조직, 위치, 시간, 날짜 등)으로 분류하는 자연어 처리(NLP) 방법

POC
개념 증명(Proof of Concept)으로, 고객사에서 신기술을 도입하기 전에 요구사항을 보내면, 이에 대한 기술 타당성을 증명해주는 업무 절차

메타데이터
많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있도록 일관된 방식으로 구조화된 정보 집합, 일반적으로 다른 데이터를 설명하는 데이터 및 문서의 특성을 테그로 달아놓는 따위의 데이터를 의미

뉴럴넷
인공신경망(artificial neural network, ANN)을 의미하며, 인간의 두뇌활동을 모방한 알고리즘으로 인공뉴런에 보유한 활성함수를 통해 입력받은 값을 연산하고, 다음 뉴런으로 넘겨주는 방식으로 작동함

LM(Language Model)
언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델로 인공신경망 알고리즘을 사용함

BMT
Bench Marking Test의 약어로, 일반적인 테스트와 달리 실제와 동일한 시험환경에서 여러 개의 제품에 대한 성능을 비교하여 성능을 객관적으로 평가하는 방법

VOC
고객의 소리(Voice of Customer)의 약어로, 고객이 비즈니스, 제품 또는 서비스에 대해 말하는 것을 포착한 데이터

임베딩
단어나 문장을 수학적 방법을 통해 고정된 크기의 숫자로 표현하는 방법, 임베팅 백터의 거리가 가까울 수록 단어나 문장은 관련성이 높음을 의미

SaaS
Software as a Service의 약어로 클라우드 기반의 소프트웨어 제공 모델, 서비스 제공업체가 클라우드 애플리케이션 소프트웨어를 개발 및 유지 관리하고, 자동 소프트웨어 업데이트를 제공하고, 인터넷을 통해 고객에게 소프트웨어를 제공하는 방

※이번 증권신고서에서 언급되는 "매출" 또는 "매출액"은 당사의 재무제표 상의 "영업수익"과 동일한 의미로 사용되고 있습니다.

1. 사업위험

가. 글로벌 및 국내 거시경제 불확실성에 따른 위험
2025년 01월 국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2025년과 2026년 모두 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 한편, 2025년 02월 한국은행 경제전망보고서에 따르면 2025년 국내 경제성장률전망치는 1.5%로 2024년 11월 전망치 대비 (-)0.4%p 하향 조정되었고 2026년 국내 경제성장률은 2024년 11월 전망치와 동일한 1.8%로 전망됩니다.
AI 기반 빅데이터 분석 서비스는 기업의 IT 투자에 크게 영향을 받으며, IT 투자는 경기 변동에 따라 우선순위가 달라지는 특성이 있습니다. 경기 둔화 시 기업들이 IT 예산을 축소하거나 투자 시점을 연기할 가능성이 높아, 이로 인해당사의 매출 성장성과 수익성에 부정적 영향이 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

2025년 01월 국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2025년과 2026년 모두 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 국제통화기금(IMF)는 유로존 성장 둔화에도 불구하고, 미국의 성장률 전망이 상향 조정된 점을 반영하여, 2025년 세계 경제성장률 전망치를 지난 2024년 10월 전망 대비 0.1%p 상향하였으며, 2026년 성장률 전망치는 2024년 10월 발표와 동일한 수준인 3.3%로 전망하였습니다.

기획재정부 보도자료(2025.1.17)에 따르면, 국제통화기금(IMF)은 세계 경제의 주요 위험 요인이 하방으로 기울고 있다고 진단하였습니다. 특히, 미국 신정부의 보호무역주의 확대, 확장적 재정정책 및 규제 완화 정책이 단기적으로는 미국 경제 성장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으나, 중장기적으로는 글로벌 채권 금리 상승 및 신흥국 자본 유출을 초래하여 세계 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 주의를 당부하였습니다. 또한, 미국의 보호무역 강화 및 이민 제한 정책은 무역 갈등을 심화시키고 노동력 공급에 차질을 빚을 수 있으며, 이는 미국뿐만 아니라 세계 경제 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 우려를 표명하였습니다. 한편, 세계 경제의 상방 요인으로는 무역협정 추가 체결 등 자유무역 기조의 확대, 노동력 확충, 경쟁 촉진, 혁신 지원 등을 위한 구조개혁 추진이 제시되었습니다. 국제통화기금(IMF)가 2025년 1월 발표한 세계 경제성장률 전망은 다음과 같습니다.

[IMF 세계 경제성장률 전망치]

(단위 : %, %p)

구 분
2024년
2025년(E)
2026년(E)

2024년 10월
2025년 1월
조정폭
2024년 10월
2025년 1월
조정폭

전망
전망
전망
전망

(A)
(B)
(B-A)
(C)
(D)
(D-C)

세계
3.2
3.2
3.3
0.1
3.3
3.3
-

선진국
1.7
1.8
1.9
0.1
1.8
1.8
-

기타 선진국
2.0
2.2
2.1
(0.1)
2.3
2.3
-

신흥개도국
4.2
4.2
4.2
-
4.2
4.3
0.1

미국
2.8
2.2
2.7
0.5
2.0
2.1
0.1

유로존
0.8
1.2
1.0
(0.2)
1.5
1.4
(0.1)

한국
2.2
2.2
2.0
(0.2)
2.2
2.1
(0.1)

일본
(0.2)
1.1
1.1
-
0.8
0.8
-

중국
4.8
4.5
4.6
0.1
4.1
4.5
0.4

인도
6.5
6.5
6.5
-
6.5
6.5
-

러시아
3.8
1.3
1.4
0.1
1.2
1.2
-

주1) 선진국: 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본 등 41개국

주2) 신흥개도국: 중국, 인도, 러시아, 브라질, 멕시코, 사우디, 남아공 등 155개국

주3) 기타 선진국: 주요 7개국(캐나다, 프랑스, 독일, 이탈리아, 일본, 영국, 미국) 및 유로존 국가들을 제외한 선진국

(출처 : IMF World Economic Outlook, IMF ,2025년 1월, 기획재정부 보도자료(2025.1.17))

선진국 그룹(한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본 등 41개국)의 2025년 경제성장률은 지난 전망 대비 0.1%p 상향된 1.9%로 전망되었습니다. 국가별로 보면, 미국은 자산 효과(Wealth Effects)에 따른 소비 강세, 완화된 통화정책, 안정적인 금융 여건 등에 힘입어 성장률이 2.7%로 크게 상향 조정되었습니다. 반면, 독일(0.3%), 프랑스(0.8%), 이탈리아(0.7%) 등 유로존 주요국들은 지정학적 긴장 지속과 제조업 부문의 부진으로 인해 성장 둔화가 전망되었습니다. 주요 7개국(G7) 및 유로존을 제외한 기타 선진국의 경우, 실질임금 회복에 따른 소비 진작이라는 긍정적 요인과 무역 불확실성 확대에 따른 투자 위축이라는 부정적 요인이 맞물리며, 전체적으로 2.1% 성장할 것으로 예측되었습니다. 신흥개도국 그룹(중국, 인도, 러시아, 브라질 등 155개국)의 2025년 성장률은 4.2%로, 2024년 10월 전망치와 동일하게 유지되었습니다. 중국(4.6%)은대규모 부양정책이 무역 불확실성 확대 및 자산시장 부진의 부정적 영향을 일정 부분상쇄할 것으로 평가되었으며, 인도(6.5%)는 2024년 10월 전망과 마찬가지로 잠재성장률 수준의 성장이 이어질 것으로 전망되었습니다.한편, 한국은행은 매 3개월 발표하는 '경제전망보고서'를 통해 국내 경제성장률을 전망하고 있습니다. 2025년 2월 발표된 보고서에 따르면, 2024년 국내 경제성장률은 2.0%를 기록하였으며, 2025년 성장률 전망치는 1.5%로, 2024년 11월 전망치 대비 0.4%p 하향 조정되었습니다. 2026년 성장률 전망치는 1.8%로, 이전 전망치와 동일하게 유지되었습니다. 2024년 4분기 성장률은 비상계엄 사태와 여객기 참사로 인해 경제 심리가 크게 위축되며, 내수를 중심으로 회복세가 지연되어 당초 예상치인 0.5%를 하회한 0.1%를 기록하였습니다. 한국은행은 2025년 1분기에도 이러한 심리 위축이 지속되는 가운데, 기상 여건 악화 등 일시적 요인이 겹쳐 낮은 성장세가 이어질 것으로 전망하였습니다. 이후에는 정치적 불확실성이 점차 해소되고 금융 여건의 완화가 영향을 미치면서 내수가 완만하게 회복될 것으로 예상하였습니다. 다만, 한국은행은 최근 미국 신정부의 강경한 관세 정책 등 통상환경 악화가 한국 경제의 성장 흐름에 제약 요인으로 작용할 것으로 판단하고 있습니다. 이에 따라 2025년 국내 성장률 전망치는 2024년 11월 발표 대비 하향 조정되었습니다. 한편, 2026년에는 대외 여건의 악화가 여전히 성장의 주요 하방 요인으로 작용하겠지만, 내수의 완만한 회복세에 힘입어 성장률은 기존 전망치와 같은 1.8%를 기록할 것으로 내다보았습니다.

[국내 경제성장률 추이]

(단위 : %)

구 분
2020년
2021년
2022년
2023년
2024년
2025년(E)
2026년(E)

GDP

(0.7
)

4.1
2.6
1.4
2.0
1.5
1.8

주1) 2025년, 2026년 수치는 한국은행 전망치입니다.

(출처 : 한국은행 경제전망 보고서, 한국은행, 2025년 2월)

한국은행은 각 부문에 대해서 다음과 같이 전망하고 있습니다.
민간소비는 심리위축 등의 영향으로 부진한 흐름을 보이고 있으나, 2025년 2분기 이후에는 정치적 불확실성이 완화되고 금융 여건 개선의 영향이 가시화되면서 점차 회복될 것으로 예상됩니다. 다만, 글로벌 통상환경의 악화는 고용 및 소비심리 위축, 가계소득 개선 약화 등을 통해 민간소비 회복을 제약하는 요인으로 지적되었습니다. 건설투자는 2022~2023년 동안의 수주 감소, 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 구조조정의 영향 지속, 2024년 대비 축소된 정부의 연간 사회간접자본(SOC) 예산 등이 복합적으로 작용하면서 2025년에도 감소세가 이어질 것으로 전망됩니다. 설비투자는 첨단공정 중심의 반도체 제조용 장비 투자가 2024년 하반기부터 회복세를 보인 데 이어, 이러한 흐름이 2025년에도 지속되며 증가세를 유지할 것으로 예상됩니다. 지식재산생산물투자는 글로벌기술 경쟁 심화에 대응하여 기업의 연구개발(R&D) 투자가 확대되는 가운데, 정부의 R&D 예산도 전년 대비 크게 증액됨에 따라 성장세가 다시 확대될 것으로 예상됩니다. 재화수출은 중국 제조업의 과잉공급이 구조적인 제약 요인으로 작용하고, 미국 신정부의 관세정책 영향도 더해지면서 수출 증가세가 당초 전망보다 낮아질 것으로 전망됩니다. 재화수입 역시 내수 회복 지연과 수출 둔화의 영향으로 증가세가 제한될 것으로 전망되며, 2025년과 2026년 각각 1.1%, 1.9%의 낮은 증가율을 기록할 것으로 예상됩니다.

[한국은행 국내 주요 거시경제지표 전망]

(단위 : %)

구 분
2024년
2025년(E)
2026년(E)

연간
상반기
하반기
연간
연간

GDP
2.0
0.8
2.2
1.5
1.8

민간소비
1.1
1.0
1.7
1.4
1.8

설비투자
1.8
5.7

(0.2
)

2.6
2.0

지식재산생산물투자
0.7
2.5
4.9
3.7
3.1

건설투자

(2.7
)

(6.7
)

1.1

(2.8
)

2.5

상품수출
6.3
0.7
1.2
0.9
0.8

재화수입
1.2
2.0
0.2
1.1
1.9

주) 전년동기대비 기준입니다.

(출처 : 한국은행 경제전망 보고서, 한국은행, 2025년 2월)

또한, 한국은행은 향후 국내 경제의 성장성에 1) 주요국 통상갈등 격화, 2) 글로벌 긴축기조 완화 지연, 3) 반도체 수출 여건 악화, 3) 고환율 장기화, 5) 통상갈등 심화에 따른 공급망 압력 증대와 관련한 불확실성이 존재함을 언급했습니다.
당사가 영위하는
AI 기반 빅데이터 분석 서비스
사업은 기업들의 IT 투자 규모에 높은 영향을 받으며, 이와 같은 IT 투자는 경기 변동에 따라 투자 우선순위가 달라지는 특성이 있습니다. 일반적으로 경기 둔화 시에는 기업들이 재무 건전성을 고려해 IT 예산을 보수적으로 조정하는 경향이 있으며, 회복기에도 핵심 운영 또는 생산 활동에 대한 투자가 선행되는 경우가 많아 IT 분야는 상대적으로 후순위로 밀리는 경우가 많습니다. 이러한 특성으로 인해 경기 상황에 따라 고객사의 투자 시점이 지연되거나 규모가 축소될 경우, 당사의 매출 성장성과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

나. 주력 시장의 성장 둔화에 따른 위험

IT 시장 분석기관 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아(한국IDC)에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2023년 약 2조 7,054억 원에서 연평균 10.6% 성장해 2027년에는 약 3조 9,771억 원 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 또한, 같은 기관에 따르면 2023년 국내 AI 산업도 전년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원 규모를 기록했으며, 2027년까지 연평균 14.9% 성장해 약 4조 4,636억 원에 이를 것으로 예상됩니다.

이러한 성장의 배경에는 생성형 AI 등 첨단 기술의 확산과 효율성 개선, 비용 절감, 의사결정 고도화에 대한 수요 증가가 있으며, 당사는 이에 대응해 데이터 수집부터 시각화까지 아우르는 AI 기반 통합 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 당사는 AI 시장 내에서 특히 비정형 구어체 기반 텍스트 분석 분야에 주력하고 있으며, 20여 년간 축적한 자연어처리(NLP) 기술력과 데이터 처리 경험을 바탕으로 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 글로벌 조사기관 SNS Insider에 따르면 생성형 AI 기반 텍스트 분석 시장은 2023년 96억 달러에서 2032년 412억 달러로 연평균 17.6% 성장할 것으로 전망되며, 당사는 이 같은 시장 흐름에 맞춰 기술 고도화와 서비스 경쟁력 강화를 지속하고 있습니다.

다만, 글로벌 경기 둔화, 기술 변화 속도 둔화, 인플레이션, 국제 정세 불안정 등 외부 요인에 따라 기업의 IT 투자 예산이 축소될 경우, 당사가 영위하는 산업도 성장률 둔화 및 수익성 악화 등의 영향을 받을 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

IT 시장 분석 및 컨설팅 기관 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아(한국IDC)의
'국내 빅데이터 및 분석(BDA) 시장 전망, 2023-2027'연구 보고서를 통해 국내 빅데이터 및 분석도구 시장은 2023년 기준 약 2조 7,054억원 규모로 형성되었으며 연평균 10.6% 성장률을 기록하여 2027년 3조 9,771억원 규모에 이를 것으로 전망하였습니다.
또한, 같은 기관에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장은 전년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출을 기록했으며, 연평균 14.9%의 성장률을 바탕으로 2027년까지 약 4조 4,636억 원 규모로 확대될 것으로 예측되고 있습니다.

[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망]

(단위 : 십억 원)

국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망

(출처: 한국IDC,
국내 빅데이터 및 분석(BDA) 시장 전망 2023-2027, 2023년)

[국내 인공지능(AI) 시장 전망]

(단위 : 십억 원)

국내 인공지능(ai) 시장 전망.jpg
국내 인공지능(AI) 시장 전망

(출처: 한국IDC, Semiannual Artificial Intelligence Infrastructure Tracker, 2023년)

이처럼 생성형 AI를 포함한 인공지능 기술의 활용 범위가 산업 전반으로 빠르게 확산됨에 따라, 업무 효율성 향상, 의사결정 지원, 비용 절감 등을 위한 수요가 AI 시장의 성장을 이끌고 있으며, 동시에 데이터 기반 의사결정과 인사이트 도출의 중요성이 높아지면서 빅데이터 및 분석 도구 시장도 꾸준히 확대 될 것으로 예상됩니다.
당사는 이러한 시장 환경속에서
AI 기반 빅데이터 분석
기술을 기반으로, 데이터 수집
ㆍ
가공부터 분석
ㆍ
시각화에 이르는 전 과정을 아우르는 통합 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 급변하는 디지털 환경 속에서 기업들이 직면한 다양한 경영 과제를 해결하기 위해, 당사는 축적된 데이터 분석 역량과 AI 기술을 활용하여 고객 맞춤형 솔루션을 개발하고 있으며, 이를 통해 고객의 전략적 의사결정, 신사업 기획, 수요예측 등을 AI 솔루션을 통해 지원하고 있습니다.특히, 당사는 인공지능(AI) 시장 내에서도 특히 텍스트 데이터를 기반으로 한 분석 솔루션 분야에 주력하고 있으며, 그중에서도 기술 난이도가 높은 비정형 구어체 텍스트 분석 분야에서 차별화된 경쟁력을 보유하고 있습니다. 지난 20여 년간 축적된 자연어처리(NLP) 기술력과 풍부한 데이터 처리 경험을 바탕으로, 일상 언어 속 의미와 맥락을 정교하게 분석하는 독자적인 기술을 지속적으로 고도화해 왔으며, 이를 통해 고객사로부터 높은 신뢰를 확보하고 있습니다. 당사가 집중하고 있는 생성형 AI를 활용한 Text 분석시장(AI for Text) 시장의 경우도 높은 성장세가 기대되는 분야로 글로벌 시장조사 및 산업분석 전문기관인 SNS Insider에 따르면 2023년 96억 달러에서 2032년 412억 달러로 연 평균 17.6% 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 당사는 이러한 시장 흐름에 맞춰 고도화된 텍스트 분석 서비스를 제공하며, AI 기술 중심 시장에서 경쟁 우위를 더욱 공고히 해 나가고 있습니다.

[조사기관별 Text Analytics Market에 대한 성장 전망]

구분
예상성장률

Global Marekt Insights - Text Analytics Market APAC market (2021년 ~2027년)
25.00%

Modor Intelligence -
Text Analytics Market (2025년 ~ 2030년)

22.16%

S&S Insiders - Text Analytics Market (2024년 ~ 2032년)
17.65%

(출처:
Global Marekt Insights(*), Modor Intelligence(**), S&S Insiders(***))(*)
Global Market Insights Inc.는 2015년에 설립된 미국 델라웨어주 셀비빌에 본사를 둔 글로벌 시장 조사 및 컨설팅 회사로, 기술, 에너지, 화학, 바이오 등 다양한 산업 분야에 대한 심층 보고서를 제공합니다.2023년에는 Mordor Intelligence에 인수되었습니다
.(**)Mordor Intelligence는 2014년에 설립된 인도 하이데라바드에 본사를 둔 시장 조사 및 컨설팅 기업으로, 전 세계 100개국 이상에서 6,000개 이상의 기업과 협력하며 다양한 산업 분야의 시장 정보를 제공합니다.(***)S&S Insider는 2022년에 설립된 미국에 본사를 둔 시장 조사 및 컨설팅 기관으로, 기술, 헬스케어, 에너지 등 다양한 산업 분야에 대한 맞춤형 데이터 분석과 전략적 인사이트를 제공합니다.

다만 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 또는 인공지능 관련 기술의 정체로 인한 IT 투자 예산 감소, 급격한 인플레이션, 국제정세 불안 등의 영향으로 경기침체가 우려되는 등의 사유로 시장의 성장률이 예측치에 미치지 못할 위험이 있습니다. 또한, 상기와 같은 높은 성장률 예측에도 불구하고 당사의 사업은 거시경제 변동, 기업들의 실적 및 이에 따른 IT 투자 예산 변동에 영향을 받기 때문에 산업의 불확실성이 커질 경우, 당사의 매출 및 이익에도 부정적 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

다. 시장경쟁 심화 위험
과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 발표한 '데이터산업 현황조사'에 따르면, 데이터산업에 종사하는 기업 수는 2020년 8,014개에서 2023년 9,692개로 증가하며, 데이터 기반 솔루션 시장의 경쟁이 점차 치열해지고 있음을 보여줍니다. 이러한 시장 환경 속에서 당사는 다양한 산업군에 적용 가능한 AI 기반 데이터 분석 솔루션을 제공하며, 유통, 제조, 금융, 공공 등 고객사의 전략 수립과 의사결정을 지원하고 있습니다. 특히 1,800억 건 이상의 데이터와 450건 이상의 프로젝트 경험, 900여 개의 산업별 분석모델, 160만 건 이상의 전처리 규칙 기반 자연어처리(NLP) 기술을 통해 경쟁력을 확보하고 있으며, 150개국, 30개 언어권의 글로벌 데이터를 수집하고 이 중 10개 언어 분석 역량도 갖추고 있어 후발주자 대비 높은 진입장벽을 형성하고 있습니다.
다만, AI 및 빅데이터 산업의 성장성에 대한 기대와 함께, 타 산업 기반 기업의 시장 진입이나 기존 경쟁사의 기술력 향상 가능성도 존재합니다. 향후 경쟁사 제품이 기능, 정확도, 속도, 가격 측면에서 우위를 확보할 경우 당사의 시장 지위와 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원에서 발표한 2020년 ~ 2023년 '데이터산업 현황조사'에 따르면, 데이터산업 대분류 기준(데이터 처리 및 관리 솔루션 및 관리 솔루션 개발
ㆍ
공급업, 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업, 데이터 판매 및 제공서비스업) 데이터산업을 영위하는 기업의 수(데이터산업 현황조사의 모집단)가 2020년 기준 8,014개, 2021년 8,740개, 2022년 8,940개, 2023년 9,692개로 시장 내 다수의 공급자가 존재하는 시장임을 알 수 있습니다.

[데이터산업 영위 기업 수]

(단위: 개)

연도
2023년
2022년
2021년
2020년

유효 모집단
9,692
8,940
8,740
8,014

(출처: 과학기술정보통신부ㆍ한국데이터산업진흥원, 데이터산업 현황조사(2020 ~ 2023))

[데이터산업 시장의 분류]

구분
중분류

데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업
데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업

데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발ㆍ공급업

데이터 분석 솔루션 개발ㆍ공급업

데이터 관리 솔루션 개발ㆍ공급업

데이터 보안 솔루션 개발ㆍ공급업

빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발ㆍ공급업

데이터 구축 및 컨설팅 서비스업
데이터 구축ㆍ가공 서비스업

데이터 관련 컨설팅 서비스업

데이터 판매 및 제공 서비스업
데이터 판매ㆍ중개 서비스업

정보제공 서비스업

주) 당사 제품이 주로 사용되는 사업군은 위의 표에서 파란 음영으로 처리하였습니다.

(출처: 과학기술정보통신부ㆍ한국데이터산업진흥원, 데이터산업 현황조사(2020 ~ 2023))

당사는 인공지능 기반 데이터 분석 기술을 활용하여 다양한 산업군을 대상으로 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data 등의 통합 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 시장 내 경쟁력을 확보하고 있습니다. 특히 민간기업을 대상으로 한 맞춤형 데이터 분석, 이슈 탐지, 트렌드 예측 등의 서비스를 통해 고객사의 전략 수립 및 의사결정 지원에 기여하고 있으며, 유통, 제조, 금융, 공공 등 다양한 산업군에 속한 고객들에게도 제공되고 있어, 활용 범위가 산업 전반으로 확장되고 있습니다.

[(주)뉴엔에이아이 카테고리별 제품 설명]

제품명
서비스명
특징

데이터 처리 및 관리 솔루션 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업
Quetta_Enterprise
고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스

Quetta_Service
산업ㆍ비즈니스에 표준화된 AI기반 빅데이터 분석 서비스

데이터 판매 및 제공서비스업
Quetta_Data
분석된 데이터를 자체 시스템에 연동하여 시각화하고자 하는 고객사를 대상으로 가공된 데이터를 공급하는 서비스

또
한, 당사는 1,800억 건 이상의 데이터를 축적하였으며, 450건 이상의 프로젝트 수행을 통해 축적된 산업별 고객 맞춤형 AI 분석 모델을 900여 개 보유하고 있습니다. 특히 비정형 구어체 분석 분야에서는 160만 건 이상의 전처리 규칙을 바탕으로 자연어처리(NLP) 기술 역량을 고도화해 왔으며, 이를 통해 일상 언어 기반의 고난이도 데이터 분석에 특화된 AI 모델을 확보하고 있습니다. 전 세계 150개국, 30개 언어권의 데이터를 수집하고 있으며, 이 중 10개 언어에 대한 분석 기술을 자체적으로 보유함으로써 글로벌 데이터 처리 역량 또한 확보하고 있습니다. 이와 같은 방대한 데이터 자산, 축적된 산업별 분석 노하우, 고도화된 언어처리 기술력은 유사 서비스를 제공하는 경쟁사 및 후발주자들이 단기간에 확보하기 어려운 경쟁 요소로 작용하고 있으며, 당사 사업에 대한 실질적인 진입장벽을 형성하고 있습니다.그러나 인공지능 기술의 범용성과 빅데이터 산업의 성장 가능성에 대한 기대가 지속되면서, 타 산업에 기반을 둔 국내외 기업들이 신규 진입하거나, 기존 경쟁사들이 연구개발 역량을 확대하여 경쟁 제품 또는 서비스를 시장에 출시할 가능성을 배제할 수는 없습니다. 향후 경쟁사가 기능, 분석 정확도, 서비스 속도 또는 가격 측면에서 우위를 갖는 솔루션을 공급할 경우, 시장 경쟁 심화에 따른 당사의 시장 지위 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

라. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출 위험

현 시점에서 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있으며, 유럽과 중국도 한국보다 앞선 기술력을 보유한 것으로 평가되고 있습니다.
특히 미국은 AI를 기술패권 경쟁의 핵심으로 보고, 자국 중심의 생태계 조성을 위한 정책을 적극 추진하며 기술 격차를 더욱 확대해 나가고 있습니다. 한국은 생성형 AI의 응용 연구가 활발히 진행되며 기술력이 점진적으로 향상되고 있으나, 여전히 머신러닝 등 학습지능 및 단일지능 분야에서는 선진국 대비 경쟁력이 부족한 상황입니다. 다만 정부의 정책적 지원과 산업 육성 의지에 따라 향후 기술 고도화 가능성은 충분히 존재합니다.또한, 인공지능 기술은 산업 전반에 걸쳐 다양한 형태로 응용될 수 있어, 기술이 적용되는 방식에 따라 세부 시장이 다양하게 형성될 수 있습니다. 이에 따라 국내 기업들도 글로벌 선도기업 대비 기술력이 일부 부족하더라도 특정 영역에서는 경쟁 우위를 확보할 수 있으며, 상용화에 성공할 경우 글로벌 시장에서 의미 있는 점유율을 차지할 가능성도 존재합니다. 당사 역시 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등 핵심 AI 기술을 다년간 축적해 왔으며, 최근에는 생성형 AI의 발전 흐름을 반영해 이를 고도화하고, 산업별 니즈에 맞춘 맞춤형 솔루션 개발에 지속적으로 집중하고 있습니다.
다만, 유사 서비스를 제공하는 글로벌 기업들이 국내 시장에 본격 진입할 경우, 기술력 및 브랜드 인지도를 바탕으로 경쟁 강도가 상승할 수 있으며, 이로 인해 당사의 수익성에 부정적 영향이 발생할 가능성도 존재함을 투자자께서는 유의하실 필요가 있습니다.

현 시점에서 기술력 측면에서 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있는 상황입니다. 미국은 세계 인공지능 유니콘 기업의 절대 다수를 보유하고 있으며, AI를 미ㆍ중 간 기술패권 경쟁의 핵심 요소로 인식하고 자국 중심의 글로벌 AI 생태계 구축을 위한 다양한 정책을 적극 추진하고 있습니다. 현재 미국은 다른 국가 대비 약 1년 이상의 기술 격차를 유지하고 있으며, 자국 빅테크 기업들의 기술력을 바탕으로 후발 국가와의 격차를 더욱 확대해 나가는 추세입니다. 이 외에도 유럽과 중국 역시 한국에 비해 앞선 인공지능 기술력을 보유하고 있는 것으로 평가되고 있습니다.

[인공지능 최고 국 대비 기술수준 및 기술격차 (단위: %)]

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: 정보통신기획평가원, 2022년 ICT 기술수준조사보고서, 2024년 3월)

한국의 인공지능 기술 수준은 지속적인 성장세를 보이고 있으나, 여전히 주요 선진국들과는 상당한 격차가 존재하는 것으로 평가됩니다. 최근 국내에서는 AI 아바타, 건축, 리테일 등 다양한 산업에 생성형 인공지능을 접목하려는 응용연구가 활발히 진행되며 복합지능 분야에서 기술력이 상승하고 있으나, 머신러닝 등 학습지능 영역에서는 뚜렷한 기술 진보나 사업화 성과가 부족한 상황입니다. 또한 언어ㆍ청각지능과 같은 단일지능 분야에서도 선도국 대비 경쟁력 있는 사례가 두드러지지 않고 있습니다.다만 정부의 인공지능 산업 육성 의지와 정책적 지원에 힘입어, 향후 기술력이 보다 빠르게 고도화될 가능성은 충분하다고 판단됩니다.인공지능 기술은 다양한 산업군에 걸쳐 적용 가능성이 높아, 각 기술이 어떤 방식으로 응용되느냐에 따라 세부 시장이 다양하게 형성될 수 있습니다. 이에 따라 국내 기업들이 글로벌 선도기업 대비 기술력이 다소 부족하더라도, 특정 세부 영역에서는 경쟁 우위를 확보할 수 있으며, 성공적인 상용화 시 글로벌 시장에서 높은 점유율을 확보할 가능성도 존재합니다.
당사는 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등 인공지능 기술을 다년간 축적해 왔으며, 이를 기반으로 다양한 산업별 니즈에 대응 가능한 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 생성형 AI의 기술적 발전 흐름을 반영하여 기존의 핵심 기술을 고도화하고 있으며, 이를 산업별 특화된 형태로 접목함으로써 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목표로 연구개발을 지속하고 있습니다. 다만, 다음과 같이 당사의 AI기반 데이터 분석 서비스와 유사한 서비스(Social Listening Service)를 제공하는 해외 업체들이 존재합니다. 이러한 해외 업체들이 국내 시장에 본격적으로 진출할 경우, 기술력 및 브랜드 인지도 등을 기반으로 시장점유율 확대를 시도할 수 있으며, 이로 인해 당사의 경쟁강도가 상승할 가능성이 있습니다.

[Social Listening Service를 제공하는 해외 기업 현황]

회사 이름
국가
회사에 대한 설명

Brandwatch
영국
- 1.4조 개 이상의 온라인 대화 데이터 수집 및 실시간 분석- 디지털 마케팅 성과 분석, 고객 피드백 관리 등 통합 소비자 인텔리전스 플랫폼

Sprinklr
미국
- 고객 경험 관리(CXM) 플랫폼, 다양한 디지털 채널 통합 모니터링- Sprinklr Insights 통해 실시간 고객 피드백 및 시장 동향 분석

Talkwalker
룩셈부르크
- 1.5억 개 이상 웹사이트 및 30개 소셜미디어 데이터 수집 및 시각화- 브랜드 언급, 감정 분석, 위기 모니터링 등 통합 소셜 분석 플랫폼

Synthesio
프랑스
- Ipsos 자회사로, AI 기반 트렌드 탐지 및 감성 분석 제공- SNS, 뉴스 등 다양한 비정형 데이터를 활용한 소비자 인텔리전스 제공

Quid
미국

- 뉴스
ㆍ특허
ㆍSNS 등 비정형 데이터의 시각적 구조화 분석- 연관성
ㆍ군집화 기반 인사이트 도출을 통한 전략적 의사결정 지원

이에 따라 당사의 기술 개발 노력에도 불구하고 향후 기술력이 우수한 글로벌 기업들이 국내 시장에 진입할 경우, 시장이 빠르게 잠식되어 당사의 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 점을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

마. 기술개발 부진 위험
당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등 고도화된 기술 역량이 필수적인 분야로, 지속적인 연구개발 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 구조입니다. 최근 생성형 언어모델, 데이터 처리 범위 확장, 컴퓨팅 성능 향상 등 기술의 고도화가 빠르게 진행됨에 따라 기술 변화에 선제적으로 대응하는 것이 기업 생존의 핵심 과제가 되고 있습니다. 당사는 AI 언어 이해, 생성형 언어모델, 빅데이터 및 머신러닝 기반 분석, 플랫폼 기술 등을 기반으로 16개 이상의 기술 제품을 보유하고 있으며, 이를 대표 서비스에 융합해 제공하고 있습니다. 당사는 기술제품 고도화와 시장 수요에 대응하기 위해 연구개발을 지속하고 있으며
, 매년 개발비를 꾸준히 증가시키는 등 적극적인 투자를 이어가고 있습니다. 이를 통해 당사는
실
제 산업 적용을 통해 축적된 노하우를 바탕으로 경쟁력을 강화해 나가고 있습니다.
다만, 기술 변화에 적시에 대응하지 못하거나, 개발된 기술이 시장 요구에 부합하지 않을 경우 기술 우위가 약화되고, 이에 따라 당사의 수익성과 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사가 속한 AI 기반 빅데이터 분석 산업은 자연어처리(NLP), 머신러닝, 생성형 AI 등첨단 기술을 기반으로 한 고도화된 기술 역량이 요구되는 산업으로, 지속적인 연구개발과 기술 축적 없이는 시장 경쟁력을 유지하기 어려운 구조를 갖고 있습니다. 특히 최근 생성형 언어모델 기술의 급격한 발전, 데이터 처리 범위의 확대, 컴퓨팅 성능의 비약적 향상 등으로 인해 관련 기술은 빠르게 고도화되고 있으며, 기술 변화에 대한 적응과 선제적 대응이 기업의 생존과 직결되고 있습니다.당사는 AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 생성형 언어모델 기술, 빅데이터 및 머신러닝 기반의 응용 분석 기술, AIㆍ빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 등 다양한 핵심 기술을 바탕으로 총 16가지 이상의 기술 제품을 보유하고 있습니다. 당사의 기술 제품이란 당사의 서비스를 구성하는 핵심 알고리즘, 소프트웨어 모듈, 자동화 도구 등으로서, 다양한 산업 도메인에 적용 가능한 형태로 공통 API 또는 커스터마이징 가능한 모듈로 제공되는 AI 기반 기능 단위 제품군을 일컫습니다. 이들 기술제품은 다시 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data의 3가지 대표 서비스로 융합되어 고객에게 제공되고 있습니다.

[뉴엔AI 보유 기술 분류 및 기술제품]

기술분류
적용 기술(기술제품)

AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_Search

AI 기반 인사이트 도출
Quetta_Topic

AI 기반 키워드 도출
Quetta_NLP, Quetta_Keyword Extraction

인간과 기계가 상호작용하기 위한

생성형 언어모델 기술

생성형 언어모델 개발 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_LLMs

빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술
머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
Quetta_NLP, Quetta_Sentiment Analysis, Quetta_Subject Classify, Quetta_NER, Quetta_Summary, Quetta_SpamDetection

빅데이터 엔지니어링
데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술

AI & 빅데이터

기술개발을 위한 플랫폼 기술

- AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)- 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술

AI & 빅데이터

기술제품을 구성하는

그 외 기술

-
빅데이터 수집 기술- 형태소 분석 MorphemeAnalyzer 기술- 텍스트 마이닝 기술- 빅데이터 검색 기술

당사는 Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data 등 AI 기반 빅데이터 분석서비스를 안정적으로 제공하기 위해 다양한 핵심 및 요소기술에 대한 자체 연구개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 실제 산업 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적해오고 있습니다.
또한 생성형 AI와 자연어처리, 머신러닝 기반의 응용 분석 기술뿐 아니라, 대용량 데이터 처리 및 고도화된 분석 알고리즘 개발 등 고객의 미래 수요에 선제적으로 대응하기 위한 기술 개발에도 역량을 집중하고 있습니다.
당사의 현재 계획되어 있는 기술제품 연구개발 활동은 다음과 같습니다.

[당사의 현재 진행중인 연구개발 과제]

연구개발 과제(기술명)
연구 기대 효과

대화 기반 데이터 분석 AI 제품 개발

(Quetta_Human)

당사는 기존 수작업 중심의 비효율적인 데이터 분석 방식을 개선하기 위해, 생성형 언어모델을 활용한 멀티턴 대화 기반의 AI 분석 제품을 개발 중이며, 이를 통해 사용자는 마치 개인비서와 대화하듯 직관적이고 효율적인 데이터 분석이 가능해질 것으로 기대

멀티미디어 분석기 개발

(
Quetta_MultimediaAnalysis
)

텍스트 중심의 분석을 넘어 영상과 음성까지 아우르는 멀티모달 AI 기술을 적용한 멀티미디어 분석기를 개발 중이며, 이를 통해 고객의 변화된 콘텐츠 소비 환경에 대응하고, 영상 기반 데이터의 분석 품질과 활용 범위를 획기적으로 확장할 수 있을 것으로 기대

온라인 트렌드 예측 AI 제품 개발

(Quetta_Predict)

정량
ㆍ정성 데이터를 통합 분석하여 인과관계를 해석하고, 키워드 분석 및 미세신호 감지 기술을 활용해 온라인 트렌드의 확산 시점을 예측함으로써, 기업의 전략적 대응력과 서비스 품질 향상을 지원할 것으로 기대

또한, 당사는 매년 꾸준한 기술개발 투자를 통해 AI 및 빅데이터 기반 핵심 기술 역량을 강화해왔습니다. 특히 2021년부터 2024년까지 연도별 개발비가 지속적으로 증가하고 있으며, 2023년 대비 2024년에는 약 12.5% 증가한 총 71.9억 원의 개발비를 집행하는 등 기술 경쟁력 확보를 위한 노력을 이어가고 있습니다.
2025년 1분기에는 19.5억원의 개발비를 집행하였으며 이는 전년도 동기간 대비 개발비가 6.5% 증가한 것입니다.
참고로, 개발비의 경우 별도로 자산화하지 않고 전액 당기 비용으로 처리하고 있습니다. 이를 바탕으로 당사는 자체 기술제품의 고도화와 신제품 개발을 지속적으로 추진하고 있으며, 시장 변화에 선제적으로 대응하기 위한 기반을 강화하고 있습니다.

[당사의 개발비 세부 내역]

(단위 : 천원)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년

2023
년

2022
년

2021
년

개발비
기타개발 및 유지보수
773,121
398,763
1,499,081
1,325,107
1,241,921
1,235,864

Quettai 2.0
-
-
-
-
-
-

Quettai 3.0

-
325,326
1,296,830
1,819,814
1,830,209
1,576,700

Quetta_K-BEAUTY INSIGHT
-
-
-
638,027
744,550
386,223

Quetta_K-MARKET LENS
-
316,506
1,191,317
1,260,955
969,693
-

Quetta_GLOBAL MI
274,367
253,928
992,970
422,897
-
-

Quetta_AUDIENCE
210,007
192,378
787,541
350,731
-
-

Quetta_health&Insurance
283,344
227,426
971,642
572,578
-
-

Quetta_AI (적응형 AI)
408,858
115,860
452,233
-
-
-

Quetta_Globalization
351,842
-
-
-
-
-

개발비 소계
1,949,697
1,830,187
7,191,615
6,390,109
4,786,373
3,198,786

전년도 대비 개발비 증가율
6.5%
-
12.5%
33.5%
49.6%
-

(출처:
당사 내부 자료)

다만, 당사의 지속적인 연구개발 노력에도 불구하고, 산업 전반의 기술 발전 속도가 빠르게 진행되고 있는 상황에서 당사가 기술 변화에 적시에 대응하지 못할 경우, 경쟁사 대비 기술 우위가 약화될 수 있습니다. 특히, 경쟁사가 최신 기술을 기반으로 한신규 제품을 조기에 시장에 출시하거나, 오픈소스 생태계를 활용한 저비용 솔루션이 확산될 경우, 당사의 경쟁력이 저하될 가능성이 있습니다. 또한, 당사의 계획 대비 기술 개발이 지연되거나, 개발된 기술이 고객의 요구 또는 시장 트렌드에 부합하지 않을 경우, 기대한 영업성과가 지연되거나 실현되지 않을 수 있으며, 이는 당사의 성장성과 수익성, 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 연구개발에 투입된 비용을 회수하지 못할 경우, 향후 예상되는 매출이 감소할 수 있으며, 이에 따라 당사의 전반적인 재무 건전성에도 리스크가 발생할 수 있음을
투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

바. 개인정보 관련 규제 강화 위험
당사가 수집
ㆍ
활용하는 외부 데이터는 다양한 산업 영역에 활용되고 있으나, 「개인정보 보호법」 등 관련 법령을 위반할 경우 법적 제재, 신뢰도 하락 등의 중대한 리스크가 발생할 수 있어 철저한 규정 준수가 필요합니다. 이에 당사는 자체 '개인정보 관리 방안'을 수립하여, 기획 및 설계 단계부터 고유식별정보가 수집되지 않도록 점검하고 있으며, 항목별로 분리 가능한 데이터는 비식별화(마스킹) 처리 후 수집하고 있습니다.
또한, 이메일 주소, 전화번호 등 주요 개인정보 항목에 대해 자동 식별 알고리즘을 활용해 암호화 또는 기호 치환 처리를 수행하여 비가역적 저장을 적용하고 있습니다. 해외 개인정보의 경우 국가별 패턴에 따른 대응 기준을 수립하여 일관된 방식으로 처리하고 있으며, 수집
ㆍ
처리 이후에도 고객 요청에 따라 추가적인 제거 조치를 유연하게 수행할 수 있는 후처리 체계도 마련되어 있습니다. 이와 함께 개인정보 처리 구간별로 표준화된 보안 기술을 모듈화하여 서비스 전반에 적용하고 있으며, 법률 검토가 필요한 비식별화 예외 사항이 발생할 경우에는 외부 법무법인의 자문을 통해 검토 및 조치를 완료한 후 업무를 진행하고 있습니다.

다만, 향후 개인정보 관련 법령이 강화되거나 기존 규정의 해석이 엄격해질 경우, 당사의 데이터 수집 및 처리 방식에 추가적인 제약이 발생할 수 있습니다. 이는 서비스 운영 및 신규 사업 추진의 유연성을 저해할 수 있으며, 기술적 재설계 또는 사업 구조의 조정에 따른 예상치 못한 비용 및 일정 지연으로 이어질 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사가 수집
ㆍ
활용하는 외부 데이터는 다양한 사업 영역에서 활용되며, 산업 전반에 걸쳐 수요가 존재합니다. 그러나 데이터 수집 및 처리 과정에서 「개인정보 보호법」등 관련 법령을 위반할 경우, 법적 제재, 재정적 손실, 기업 신뢰도 하락 등 중대한 리스크로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 개인정보가 포함된 데이터를 다룰 때는 관련 규정을 철저히 준수함으로써 데이터 처리의 투명성과 안정성을 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다.

당사의 데이터 수집 및 개인정보처리와 관련하여 발생가능한 리스크는 다음과 같습니다.

[데이터 수집 및 개인정보처리와 관련하여 발생가능한 리스크]

항목
설명
검토

데이터 수집 관련 문제

- 외부 데이터를 수집하는 과정에서 개인정보가 포함될 가능성

- 데이터 소스의 신뢰성과 준법성 확인 필요

- 수집 대상인 외부 데이터는 웹페이지상에 누구나 확인 가능한 공개 게시 정보를 대상으로 하므로 개인정보가 포함될 가능성 낮음

- 수집 대상 사이트의 개인정보보호법을 준수에 대한 신뢰성을 완전하게 담보하지 못하는 경우가 발생가능. 이러한 경우 수집원 선정 단계에서 육안 식별 후 해당 정보는 수집 대상 정보에서 제외하는 방식으로 현재 업무 진행 중

데이터 비식별화 부족

- 수집된 정보가 개인식별정보를 포함하고 있을 경우

-데이터의 비식별화와 같은 적정한 조치가 취해지지 않은 경우

- 조합을 통해 식별이 가능해지는 정보(ID, EMAIL 등)가 수집 대상에 포함되는 경우 주로 수집 대상사이트에서 이미 비식별화 처리된 결과를 수집하는 경우가 대다수이나, 그렇지 않은 경우를 감안하여 해당 정보 수집 이후에도 비식별화 처리 수행

동의 절차 부족
- 수집되는 데이터의 경우 개인정보 주체에 대한 동의를 받을 수 없음
- 개인정보를 포함하여 수집하는 행위 자체가 개인정보보호법 제20조(주) 위반

저장 및 전송 보안 문제
- 수집된 개인정보가 암호화되지 않고 저장되거나, 안전하지 않은 경로로 전송될 경우 유출의 위험
- 저장 단계에서 개인정보를 암호화하여 처리하고, 전송단계에서 전송구간 전체에 대한 암호화를 한 번 더 수행

데이터 처리 범위 초과
- 특정 목적으로 수집된 데이터를 다른 목적으로 사용하는 경우에 따라 법률 위반 발생 가능성
- 수집 데이터의 경우 정보제공주체에게 사용목적의 고지와 함께 동의를 받아야 목적이 성립되는 만큼, 수집되지 않도록 관리

주) 개인정보보호법 제20조는 다음과 같습니다.

개인정보보호법 제20조(정보주체 이외로부터 수집한 개인정보의 수집 출처 등 통지)

① 개인정보처리자가 정보주체 이외로부터 수집한 개인정보를 처리하는 때에는 정보주체의 요구가 있으면 즉시 다음 각 호의 모든 사항을 정보주체에게 알려야 한다.

1. 개인정보의 수집 출처

2. 개인정보의 처리 목적

3. 제37조에 따른 개인정보 처리의 정지를 요구하거나 동의를 철회할 권리가 있다는 사실

(후략)

당사는
「개인정보 보호법」 등 관련 법령을 위반
하지 않기 위해
개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원이 발표한 개인정보의 기술적ㆍ관리적 보호조치 기준을 준용한
자체 '개인정보 관리 방안'을 준수하며 데이터 수집을 진행하고 있으며, 데이터 수집 시 고유식별정보가 수집되지 않도록 업무 기획 및 설계단계에서 부터 점검합니다.
또한, 당사는 수집된 데이터 내 개인정보를 식별
ㆍ
차단하기 위해 패턴 인식 기반 자동 식별 시스템을 구축하고 있으며, 이메일 주소, 전화번호, 계좌번호, 주민등록번호 등 주요 개인정보 항목에 대해서는 식별 즉시 강력한 암호화 알고리즘을 적용하거나 치환 처리(예: 기호 대체)를 실시하고 있습니다. 작성자명
ㆍ
닉네임
ㆍ
SNS ID 등은 HASH 알고리즘(*)을 통해 비가역적으로 변환하여 저장하며, 수집되는 정보가 해외 개인정보일 경우에도 국가별 패턴을 기반으로 동일한 방식의 변환 규칙을 적용하고 있습니다. 특히, 수집
ㆍ
처리된 데이터는 사후에도 고객사의 요청에 따라 추가적인 개인정보 제거 조치를 취할 수 있도록 유연한 후처리 체계를 갖추고 있으며, 내부적으로는 개인정보 보호를 위한 정기 교육 및 준수 점검을 병행하여 개인정보보호법 등 규제 리스크에 철저히 대응하고 있습니다.

(*) HASH알고리즘: 임의의 길이를 가진 데이터를 고정된 길이의 문자열로 변환하는 함수로, 데이터를 익명화하거나 비가역적으로 식별할 때 활용되는 필수 보안 기술

[뉴엔에이아이 '개인정보 관리 방안' 주요 내용]

구분
주요 내용

개인정보 수징
- 수집 대상: 인터넷에서 수집되는 모든 데이터- 수집 방법: 크롤링, 스크래핑, 등- 유의사항: 데이터 수집 시 명확한 목적을 가지고 최소한의 개인정보만을 수집

개인정보 식별 및 분류
- 수집된 데이터에서 개인정보를 자동으로 식별하기 위한 패턴 인식 알고리즘을 적용- 이메일 주소, 전화번호, 계좌번호, 사업자번호, 주민번호, 건강보험번호, 운전면허번호 등과 같은 주요 개인정보 필드를 식별하여 분류

개인정보 처리 방법
- 암호화: AES-256(주1), RSA(주2) 등 강력한 암호화 알고리즘을 사용- 치환: 각 개인정보 필드를 일정한 규칙에 따라 * 또는 다른 기호로 대체- 해외 정보: 미국, 영국, 중국 등 국가별 고유 식별정보에 대해 맞춤형 치환 방식 적용

개인정보 제거 후 관리
- 제거된 데이터에서 개인정보가 추가로 발견될 경우, 재식별ㆍ재처리 후 고객사에 통보 및 협의 절차 수행

고객사 요청 시 추가 제거
- 데이터 제공 후 고객사가 특정 정보를 개인정보로 간주하여 추가 제거를 요청하는 경우, 해당 정보를 재검토한 후 고객사의 요청에 따라 제거 조치를 수행

기타 내부통제
- 교육 및 인식제고: 개인정보 보호를 위해 정기적인 교육 및 인식 제고 활동을 실시하며, 직원들이 개인정보 보호의 중요성을 인식하고 관련 처리 방안을 숙지할 수 있도록 주기적 교육 시행- 준수 및 감시: 개인정보 처리 방안의 준수 여부를 주기적으로 점검하고 있으며, 관련 법령 및 규제 요건을 철저히 준수하는 한편, 개인정보 보호를 위한 최신 기술과 방법을 지속적으로 도입

주1) AES-256 : 정보를 안전하게 보호하기 위해 256비트 길이의 암호 키를 사용하는 강력한 암호화 기술주2) RSA : 정보를 안전하게 주고받기 위해 사용하는 암호화 기술로, 서로 다른 두 개의 키(공개키와 개인키)를 사용하며, 주로 인터넷에서 데이터를 암호화하거나 디지털 서명 검증시 때 사용

이러한 맥락에서,
수집 대상 데이터가 항목별로 분리 가능한 경우에는 해당 정보를 비식별화(마스킹)하여 처리하며, 본문 내에 포함된 이메일 주소와 같은 개인정보는 패턴 탐지 기법을 통해 자동으로 식별된 후 비식별화 처리된 상태로 수집됩니다. 아울러, 기사 하단의 기자 이메일 주소 등 공개된 개인정보에 대해서도, 해당 정보를 통해 특정 개인을 식별하거나 추가적인 개인정보를 수집
ㆍ
활용하지 않는다는 원칙을 준수하고 있습니다.

[뉴엔에이아이 '개인정보 관리 방안' 중 개인정보 변환 구체적 방안]

'개인정보 관리 방안' 중 개인정보 변환 구체적 방안.jpg
'개인정보 관리 방안' 중 개인정보 변환 구체적 방안

(출
처: 당사 내부 자료)

또한, 당사는 개인정보 처리를 위해 서비스 전체 레이어에 다음과 같은 보안 기술을 적용하도록 규정하고, 관련 기능을 모듈화 하여 표준 기술로 제공 및 적용하고 있습니다. 추가적으로 당사는 개인정보 처리 방안과 관련하여 실제 업무 진행시 일반적인 비식별화 처리에 대한 예외사항이 발생하여 법률검토가 필요한 경우, 법무법인을 통해 법률검토를 진행하고 문제점을 해소한 후 사업을 진행하고 있습니다.

[개인정보 처리 구간별 보안 절차]

개인정보 처리 구간별 보안 절차.jpg
개인정보 처리 구간별 보안 절차

(출
처: 당사 내부 자료)

다만, 이와 같은 내부 통제 절차와 기술적ㆍ관리적 보완 조치를 시행하고 있음에도 불구하고, 향후 개인정보 관련 법령 및 규제 환경이 강화되거나, 기존 법률의 해석이 엄격하게 적용될 경우, 당사의 데이터 수집ㆍ처리 방식에 추가적인 제약이 발생할 수있습니다. 이러한 변화는 서비스 운영 및 신규 사업 추진에 있어 유연성을 저해할 수 있으며, 경우에 따라 기술적 재설계 또는 사업 구조의 조정이 불가피할 수 있습니다. 이로 인해 예상치 못한 비용 발생 및 일정 지연 등이 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이와 같은 점을 고려하여 투자 판단을 하시기 바랍니다.

사.
저작권 관련 규제 강화 위험

당사는 기사, 블로그, 커뮤니티, SNS 등 웹상의 비정형 데이터를 수집하여 AI 기반 시장 분석 및 데이터 분석 서비스를 제공하고 있으며, 이 과정에서 저작권법 등 관련 법령을 철저히 준수하고 있습니다. 데이터 수집은 웹 브라우저와 동일한 방식으로 공개된 웹페이지를 대상으로 하는 웹 크롤링 방식을 활용하며, 일반 이용자가 접근 가능한 정보만을 수집함으로써 통상적인 서비스 이용약관을 준수하는 형태로 운영되고 있습니다. 이는 「저작권법」 제35조의2에 따른 '일시적 복제'에 해당하며, 제35조의5에서 정한 공정 이용 요건도 법률 검토를 통해 충실히 고려하고 있습니다.특히 수집된 콘텐츠는 직접 링크(Deep Link) 방식으로 원 저작물로 연결되도록 설계해 저작권자의 콘텐츠 가치와 광고 수익 향상에 기여하고 있습니다.
다만, 향후 저작권 관련 법령이 강화되거나 해석이 보다 엄격해질 경우, 당사의 데이터 수집 및 활용 범위에 제한이 생기거나 서비스 모델의 조정이 불가피해질 수 있으며, 이에 따른 비용 증가 등의 리크스가 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이점을 유의하시기 바랍니다.

당사는 웹상의 비정형 데이터
(기사, 블로그, 커뮤니티, SNS, 쇼핑몰 사용후기 등)
들을 수집하여 AI를 활용한 시장 및 데이터 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 이 과정에서 데이터 수집 및 처리 과정에서 저작권법 등 관련 법령을 위반할 경우, 법적 제재, 재정적 손실, 기업 평판 하락 등 중대한 리스크로 이어질 수 있으므로, 관련 법령에 따른 준수는 필수적입니다.당사는 웹 크롤링 방식을 활용해 데이터를 수집하고 있으며, 이는 사람이 웹 브라우저(예: 크롬)를 통해 접근하는 방식과 동일한 원리로 작동하며, 웹 브라우저로 접근 가능한 공개된 웹페이지만을 대상으로 하고 있습니다. 이에 따라, 일반적으로 사람을 대상으로 제공되는 서비스의 이용약관을 준수하는 방식으로 운영되고 있다고 판단되며, 이러한 수집 방식은 「저작권법」 제35조의2에서 규정한 "일시적 복제"에 해당하는 행위입니다.

저작권법 제35조의2(저작물 이용과정에서의 일시적 복제)

컴퓨터에서 저작물을 이용하는 경우에는 원활하고 효율적인 정보처리를 위하여 필요하다고 인정되는 범위 안에서 그 저작물을 그 컴퓨터에 일시적으로 복제할 수 있다. 다만, 그 저작물의 이용이 저작권을 침해하는 경우에는 그러하지 아니하다.

(출
처: 법률정보시스템)

또한 당사는 저작권법 제35조의5(저작물의 공정한 이용)에서 명시하고 있는 판단 기준(① 이용의 목적 및 성격, ② 저작물의 종류 및 용도, ③ 이용된 부분의 비중과 중요성, ④ 시장에 미치는 영향)을 충실히 고려하고 있으며, 법률 자문과 국내외 관련 판례를 기반으로 저작권 침해 소지를 사전에 검토하여 법적 위반 소지를 차단하고 있습니다. 특히 수집된 데이터는 원 저작물의 대체제가 되지 않도록 설계되어 있으며, 직접 링크(Deep Link)를 통해 원 저작물로 연결되는 구조를 채택하여 저작권자의 광고수익 및 콘텐츠 가치 향상에 도움이 되도록 운영되고 있습니다.

저작권법 제35조의5(저작물의 공정한 이용)

① 제23조부터 제35조의4까지, 제101조의3부터 제101조의5까지의 경우 외에 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 아니하는 경우에는 저작물을 이용할 수 있다.② 저작물 이용 행위가 제1항에 해당하는지를 판단할 때에는 다음 각 호의 사항등을 고려하여야 한다.1. 이용의 목적 및 성격2. 저작물의 종류 및 용도3. 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성4. 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향

(출
처: 법률정보시스템)

다음은 당사가 「저작권법」 제35조의5의 판단 기준을 실제 서비스에 적용하는 구체적인 방법입니다.

[뉴엔아이아이의 저작권법 제35조의5에 따른 공정 이용 판단 기준 적용 방안]

항목
당사 적용 방법

① 이용의 목적 및 성격

- 수집된 데이터는 원문을 활용하지 않고(대체품을 제공하지 아니함), 주요 키워드 및 5% 이내 요약문을 활용하여 사용자가 원하는 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 하고, LLM 학습시 파라미터 확장만 사용

- 이용의 목적에서도 저작물에 대한 상업적 판매대상이 아니며, 대량의 정보집합 안에서 경향성을 파악하는데 활용하며, 이를 통해 당사의 데이터활용이 공정이용으로 판단될 수 있도록 함

② 저작물의 종류 및 용도
- 인터넷상에 게시물을 공표하는 행위는 간행물 발행보다 일반 공중의 반복적 이용 가능성이 높아 공정 이용의 범위를 넓게 해석할 수 있는 요소로 작용하며, 이에 따라 당사가 활용하는 데이터는 정보 전달을 목적으로 한 공개된 정보로 정의

③ 이용된 부분의 비중과 중요성
- 일반적인 활용에 있어서 당사는 전체의 5% 미만에 해당하는 요약문과 핵심 키워드만을 활용 대상으로 제한함으로써, 원 저작물을 대체할 수 없는 수준의 비중으로 정보를 활용

④ 시장에 미치는 영향
- 당사의 제품은 대량의 데이터를 분석해 전체적인 동향을 제공할 수는 있으나, 분량의 한계로 인해 특정 주제나 사건의 세부 내용을 직접적으로 파악하는 것은 어려움- 이에 따라, 이용자가 의문이 생기거나 세부 내용을 확인하고자 할 경우, 링크(Link)를 통해 원 저작물로 이동할 수 있도록 제품을 설계하여 원 저작물의 접근성을 높이고 기대 수익(예: 광고 수익 등) 향상에 기여

그럼에도 불구하고, 향후 저작권 관련 법령이 강화되거나 법령 해석이 보다 엄격해질 경우, 당사의 데이터 수집
ㆍ
활용 범위에 추가적인 제약이 발생할 수 있으며, 이로 인해 서비스 운영 유연성이 저하되거나 일부 사업 모델의 조정이 불가피할 수 있습니다. 또한 관련 규제 변화에 따라 기술적 재설계 또는 내부 시스템의 수정, 예상치 못한 비용 증가 등의 리스크가 발생할 수 있으므로, 투자자께서는 이와 같은 사항을 투자 판단 시 유의하시기 바랍니다.

아. 정부 정책의 추진 지연 관련 위험
국내 인공지능 산업은 2020년 디지털 뉴딜 정책과 더불어 2024년 국가AI위원회 신설, 4대 AI 플래그십 프로젝트 추진 등 정부의 정책적 지원 아래 빠르게 성장하고 있습니다. 주요 정책에는 AI 컴퓨팅 인프라 확대, 민간 투자 활성화, 산업 전반의 AI 도입률 제고, AI 안전 인프라 구축 및 AI기본법 제정 등이 포함되며, 이는 당사의 기술개발 및 시장 확장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
다만, 해당 정책들의 실행이 지연되거나 변경될 경우 당사의 기술개발 일정이나 사업 전략에도 영향을 줄 수 있으며, 시장 진입 속도와 수익 실현에 차질이 발생할 가능성이 있어 투자자께서는 이점을 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 발표하였습니다.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 AI 분야 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 계획이었으며, 실제로 해당 법률은 인공지능 발전과 실뢰 기반 조성 등에 관한 기본법이라는 명칭으로 2025년 1월 21일 공포되었으며, 2026년 1월 22일자로 시행 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)

이러한 정부 정책은 인공지능 산업의 성장을 견인하고 기업의 기술개발, 투자 확대, 산업 생태계 활성화에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 AI 기반 빅데이터 분석 기술을 중심으로 다양한 서비스를 제공하고 있는 당사에도 영향을 미칠 것으로 판단됩니다.그러나 위에서 언급한 4대 AI 플래그십 프로젝트를 포함한 각종 지원 정책이 계획대로 추진되지 않거나, 집행 시기가 지연될 경우 당사가 계획하고 있는 기술개발 일정, 사업 확장 전략 등에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 정부의 예산 집행 지연, 법령 제ㆍ개정 일정의 불확실성, 또는 정책 기조 변화 등에 따라 당사가 예상한 정책적 수혜를 실현하지 못할 경우, 관련 시장 진입 및 수익 실현 속도에도 차질이 발생할 가능성이 있습니다. 이와 같은 경우 당사의 영업활동 및 시장 확장 전략 전반에 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이러한 점을 투자 판단 시 유의하여 주시기 바랍니다.

자. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험

당사는 주로 대기업 및 중견기업을 대상으로 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션을 제공하고 있으나, 상대적으로 기업 규모가 작아 계약 협상 시 단가 교섭력에서 불리할 수 있습니다. 고객사의 IT 예산 축소나 투자 보수화에 따라 단가 인하 요청이 발생할 경우, 당사의 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 다만, 당사는 SaaS 기반 기술 제품을 운영하고 있어, 고객이 서비스를 중단할 경우 기존 업무에 차질이 발생하는 구조로 설계되어 있습니다. 또한 20여 년간 축적한 NLP 기술력과 산업별 도메인 모델을 바탕으로 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 약 450여 건의 프로젝트 수행 경험과 83% 이상의 고객 만족도를 기반으로 고객사와 장기적인 협력 관계를 유지하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 고객사로부터 단가 인하나 결제 조건 변경 요청이 발생할 경우 당사는 이를 일부 수용해야 할 가능성이 있으며, 이로 인해 수익성이나 현금흐름에 악영향이 발생할 수 있습니다. 또한, 유사 기술을 보유한 신규 경쟁자의 진입이나 가격 중심의 경쟁 심화는 당사의 협상 지위 약화 및 매출 감소로 이어질 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사는 영위하는 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션 사업의 주요 매출처인 중 대기업 및 중견기업 등 규모가 큰 고객사 대비 상대적으로 기업 규모가 작습니다. 이로 인해 계약 협상 과정에서 단가 교섭력 측면에서 불리한 위치에 놓일 가능성이 있습니다. 특히, 고객사의 IT 예산 축소 또는 투자 보수화 기조에 따라 AI 분석 솔루션 도입에 있어 단가 인하 요청이 발생할 수 있으며, 이는 당사의 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.다만, 기존의 고객사가 당사 서비스의 사용을 중단하게 되는 경우, 당사의 제품들에 즉시 접근이 제한되며 서비스 전체 이용이 불가능해지는 구조로 설계되어 있습니다. 이는 당사가 전통적인 SI(시스템 통합) 방식이 아닌, SaaS(Software as a Service) 방식의 기술제품 운영을 고수하고 있기 때문입니다. 따라서 과거 당사 제품을 통해 진행되던 고객사의 업무가 당사 제품 사용 중단과 함께 차질 발생이 불가피한 구조입니다.또한 당사는 20여 년간 축적한 언어 데이터 처리 및 비정형 텍스트 분석 기술력과 다양한 산업 분야에 대한 도메인 특화 모델 보유를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 이로 인해 고객사로부터 높은 분석 정확도 및 서비스 만족도를 인정받고 있습니다. 또한, 약 450여 건 이상의 프로젝트 수행 경험을 통해 산업별 데이터 구조 및 업무 흐름에 대한 이해도를 확보하고 있으며, 이를 기반으로 고객사의 니즈에 정밀하게 대응할 수 있는 고도화된 분석 환경을 구축해 왔습니다.특히, 고객 만족도 조사 결과 서비스 만족도가 83% 이상으로 유지되고 있으며, 이는 당사 솔루션에 대한 시장 신뢰도를 보여주는 지표로 작용하고 있습니다. 이러한 성과는 고객사의 재계약 및 장기적인 파트너십 유지로 이어지고 있으며, 당사에 대한 고객 의존도와 협상력 개선 가능성을 높이고 있습니다.그럼에도 불구하고, 고객사로부터 단가 인하, 결제 조건 변경 등의 요청이 발생할 경우, 당사는 이를 일부 수용해야 할 가능성이 있으며, 이로 인해 수익성 저하 또는 현금흐름에 악영향을 미칠 수 있는 리스크가 존재합니다. 또한, 시장 내 유사 기술을 보유한 신규 경쟁자의 진입이나 가격 중심의 경쟁이 격화될 경우, 당사의 협상 지위가 약화되어 매출 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재할 수 있으니 투자자께서는 이와 같은 점을 유의하시기 바랍니다.

차. IT인력 인건비 상승에 따른 위험
당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력 의존도가 높아, 영업비용 중 인건비 비중이 2022년 75.30%에서 2023년 76.52%, 2024년 71.66%으로 매년 높은 수준을 유지하고 있습니다. 특히 최근 IT 산업 전반의 성장과 함께 개발 인력에 대한 수요가 지속적으로 증가하면서, 업계 전반적으로 인건비 상승 압력이 확대되고 있습니다. 한국소프트웨어산업협회에 따르면, 소프트웨어 기술자의 평균 임금은 2023년 8.25%, 2024년 4.2% 상승하는 등 최근 수년간 꾸준한 증가세를 보이고 있습니다.이와 같은 인력 수급 환경 속에서, 당사가 주력하고 있는 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션 산업은 자연어처리, 생성형 AI, 데이터 마이닝 등 고도화된 기술이 요구되는 만큼, 해당 분야의 전문 인력 확보가 핵심 경쟁력 유지의 중요한 요소로 작용하고 있습니다. 그러나
고용노동부에 따르면 2027년까지 인공지능 및 클라우드 분야 인력 부족이 심화될 것으로 전망되고 있어, 향후 당사는 핵심 인력 확보 및 유지를 위한 경쟁 심화와 이에 따른 인건비 부담 증가에 직면할 가능성이 있습니다. 이러한 인건비 상승은 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 당사 영업비용에서 인건비성 비중은 2022년 75.30%에서 2023년 76.52%, 2024년 71.66%으로 매년 높은 비중을 차지하고 있습니다. 당사의 영업비용으로 분류되는 인건비성 비용의 현황은 다음과 같습니다.

[영업비용으로 분류되는 인건비 현황]

(단위 : 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업비용
5,072,511
19,287,198
16,404,169
13,455,385

급여
1,248,741
4,529,142
4,244,023
3,986,029

퇴직급여
94,256
336,866
384,804
334,123

복리후생비
420,719
1,548,929
1,409,850
1,109,837

주식보상비용
94,115
382,734
223,784
-

경상연구개발비
1,896,668
7,022,735
6,290,814
4,702,521

영업비용 중 인건비성 비중
74.02%
71.66%
76.52%
75.30%

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%, 2024년 4.2%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
2024
2023
2022
2021
2020
2019

IT기획자
562,993
481,654
419,656
360,307
388,724
403,081

IT컨설턴트
471,166
476,404
476,007
484,732
458,818
437,900

업무분석가
436,765
532,956
544,972
548,550
532,243
501,090

데이터분석가
376,271
380,190
347,476
323,184
347,670
335,799

IT PM
443,955
456,225
463,265
406,823
411,329
362,780

IT아키텍트
492,609
534,135
518,084
-
-
-

UI/UX기획/개발자
326,566
315,898
291,414
-
-
-

UI/UX 디자이너
251,272
224,150
217,843
228,717
250,345
-

응용SW 개발자
337,061
341,404
311,962
306,034
323,174
305,985

시스템SW 개발자
296,070
278,819
247,590
238,787
253,051
247,970

정보시스템운용자
492,943
435,608
326,653
-
-
-

IT지원 기술자
245,535
215,203
190,219
191,065
203,918
183,743

IT마케터
536,729
483,647
378,726
-
-
-

IT품질관리자
470,490
442,826
402,626
424,780
438,304
402,554

IT테스터
173,328
189,146
208,959
200,136
207,793
198,611

IT감리
502,494
485,624
456,540
424,481
391,741
340,109

정보보안전문가
478,500
454,136
362,961
-
-
-

주)
2022년 통계부터 직무 구분 개편이 진행되어 가장 최근일 통계 발표의 직무 구분을 기준으로 기재하였으며 이전 자료가 존재하지 않는 경우 "-" 표기하였습니다.

(출처: 통계청, 한국소프트웨어산업협회 - 소프트웨어기술자임금실태조사, 2024년 12월)

당사가 영위하고 있는 인공지능 기반 빅데이터 분석 솔루션 산업은 인공지능(AI) 알고리즘에 대한 이해와 대규모 비정형 데이터 처리 및 분석 역량 등 고차원적인 기술 역량을 필요로 합니다. 특히, 자연어 처리, 생성형 AI 기술, 데이터 마이닝 등의 분야에 대한 전문지식을 보유한 인력의 확보는 당사의 핵심 경쟁력 확보를 위한 필수 조건으로 작용하고 있습니다.당사는 최근 Quetta 시리즈 기반의 다양한 신규 서비스를 기획ㆍ개발하고 있으며, 이와 더불어 대용량 데이터 분석의 고도화와 AI 기반 분석 모델의 정교화 등 고급 기술 인력이 투입되어야 하는 과제들을 추진하고 있습니다. 그러나 2023년 고용노동부에 따르면, 2027년까지 인공지능 분야 약 12,800명, 클라우드 분야 약 18,800명의 인력이 부족할 것으로 전망되고 있으며, 이로 인해 전체 IT 산업에서 우수 인력 확보를 위한 경쟁이 심화되고, 인건비 상승 압력이 지속되고 있는 상황입니다.

[
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)

(출
처: 통계청, '27년까지 인공지능(AI) 12,800명, 클라우드 18,800명 신규인력 부족 전망, 2024년 8월)

향후 시장 확대와 기술 고도화에 따라 인공지능 및 빅데이터 분야 인력 수급 불균형이 더욱 심화될 경우, 당사는 핵심 인력의 확보 및 유지에 어려움을 겪을 수 있으며, 이에 따른 인건비 상승은 당사의 수익성 악화로 이어질 수 있습니다. 투자자께서는 이와 같은 사항을 투자 판단 시 유의하여 주시기 바랍니다.

카
. 서버 장애 발생에 따른 위험
당사는 SNS, 블로그, 커뮤니티, 뉴스 등 다양한 채널에서 수집한 비정형 데이터를 외부 인터넷데이터센터(IDC)에 저장하고, 이를 기반으로 주요 서비스를 제공합니다. 수집된 데이터는 매일 회사 내부 서버로 이관해 이중으로 보관하고 있으며, 24시간 모니터링, 비상 복구 시스템, 주기적 백업 등을 통해 안정적인 운영을 도모하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 외부 IDC 또는 자체 서버에 장애가 발생할 경우, 당사의 서비스 특성상 실시간 데이터 제공이 지연되어 고객 불만, 계약 해지, 신뢰도 저하 등으로 이어질 수 있으며, 이는 당사의 평판과 매출에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이와 같은 리스크를 고려하시기 바랍니다.

당사는 각종 SNS, 블로그, 커뮤니티, 뉴스 등 다양한 채널에서 수집한 비정형 데이터를 외부 인터넷데이터센터(IDC)에 저장하고, 이를 기반으로 Quetta_Enterprise, Quetta_Data, Quetta_Service 등 주요 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다. 당사는 수집된 데이터를 정제ㆍ분석하여 고부가가치의 인사이트로 전환하는 기술 기반 사업을 영위하고 있는 만큼, 데이터의 보관 및 관리 체계는 사업 운영에 있어 핵심적인 요소라 할 수 있습니다. 이에 따라 당사는 외부 IDC에 저장된 데이터를 매일 회사 내부 서버로 이관하여 이중으로 보관하고 있으며, 데이터 보안 및 안정성을 확보하기 위해 24시간 상시 모니터링 체계를 운영 중입니다. 또한, 이상 징후 탐지, 비상 복구 시스템 구축, 주기적인 백업 정책 등을 통해 잠재적인 장애에 대응하고자 노력하고 있습니다.

[뉴엔에이아이 비상복구 메뉴얼 및 주기적 백업 정책]

구분
설명

비상복구 매뉴얼
장애 인지 → 상황 전파 → 원인 파악 → 조치 반영 → 결과 보고의 절차로 구성되어 있으며, 서비스별로 정ㆍ부 담당자를 사전에지정하여, 장애 발생 시 신속한 대응과 체계적인 보고가 이루어질 수 있도록 운영되고 있습니다.

시스템 백업 정책
Git 서버를 구축하여 시스템 자동 배포 체계를 운영하고 있으며, 운영 환경은 일일 자동 백업을 실시하고 있습니다. 또한 WEB/WAS/DB 서버는 모두 이중화 구성되어 있어, 인프라 장애 발생 시에도 안정적으로 대응할 수 있도록 시스템을 운영하고 있습니다.

데이터 백업 정책
온라인 수집데이터를 IDC에 위치한 데이터 서버와 사무실 내 데이터 서버에 이중 적재하고 있으며, 데이터 유실 방지를 위해 Master/Slave 디스크에 이중 저장하여 별도로 보관하는 등 고도화된 데이터 백업 정책을 적용하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 외부 IDC 또는 회사 자체 서버에서 장애가 발생할 경우, 당사의 서비스는 분석 기반 데이터를 실시간으로 처리ㆍ전달해야 하는 특성상 고객이 필요로 하는 정보를 적시에 제공하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 고객 불만 증가, 계약 해지 요청 등의 문제가 발생할 수 있으며, 서비스 지연 또는 중단이 반복될 경우 고객사의 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다. 이는 곧 당사의 평판 저하, 신규 계약 축소, 기존 계약 유지의 어려움 등으로 연결되어 매출 감소 등의 재무적 손실이 발생할 수 있으니, 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용에 따른 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. '기술성장기업'은 '일반기업' 및 '벤처기업'에 비해 주요 외형요건 심사가 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가요건 등에 있어 제약이 적기 때문에 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전인 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 당사는 꾸준한 양의 영업이익을 시현해왔고
시장에서 당사의 기술이 우수하다는 평가를 받고 연구개발 중심 회사로 인정받고자 기술성장기업으로 상장하고자 합니다.

당사는 코스닥시장 기술성장특례 요건을 기반으로 상장을 추진하기 위해, 2024년 07월 30일 기술평가를 신청하였으며, 2024년 09월 11일 한국거래소가 지정한 2개 전문평가 기관인 기술보증기금과 NICE평가정보로부터 A 등급, A 등급을 통보받았습니다. 당사는 기술성장기업 중 기술평가특례 기준에 부합하여 코스닥시장 상장을 진행 중이며, 1) AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 2) 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술, 3) 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술에 대한 평가를 받았습니다.
그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

영업수익은 2023년 17,879,848 천원에서 2024년
19,716,215
천원으로 증가하였으나, 영업이익은 동기간 1,475,679 천원에서
429,017 천
원으로 감소하였습니다. 이는 주식보상비용, 신규서버구매에 대한 감가상각비, 개발인력 증원에 따른 인건비 증가액, 지정감사 수수료 등을 포함한 일반지급수수료의 증가액 등에 기인합니다.
당사와 같이 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 신청하는 기업은 사업의 성과가 본격화되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사의 경우에도 상기 사업위험 및 회사위험에 기술한 요인들로 인해 수익성 및 재무안정성이 악화될 위험이 존재하오니 투자자께서는 이점 유의하여 투자하시기 바랍니다.

당사는
기술력과 성장성이 인정되는 기업인 혁신기술기업(기술특례상장)으로, 2025년 04월 15일 상장예비심사 승인을 득하였습니다.
기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는
2024년 07월 30일에
1) AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 2) 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술, 3) 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술에 대해 평가를 의뢰하여 2024년 09월 11일에 기술보증기금과 NICE평가정보로부터 아래와 같이 각각 A등급, A등급을 취득하였습니다.

평기기관
평가등급
종합의견

평가기관1
A

1. 기술성

동사의 핵심 기술은 AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술이며, 생성형 AI 및 빅데이터 엔지니어링 기술과 자연어 처리(NLP) 및 거대 언어 모델(LLM) 기술 개발에 필요한 다양한 요소 기술을 보유하고 있다.

설립 초기부터 비정형 텍스트를 수집하고 분석하는 기술을 활용한 솔루션을 삼성 그룹사에 제공하였고, SNS 이슈 분석, 소셜 빅데이터 기반의 트렌드 분석 등으로 서비스 영역을 확장하여 왔다. 비정형 텍스트 처리에 관련한 동사의 기술 완성도는 우수한 수준이며, 특히 고객사의 데이터에 의존하는 국내외 AI 개발 기업과는 다르게 온라인에 공개된 데이터를 주로 활용한다는 점에서 차별성이 있다.

현실적으로 LLM 기술을 선도하는 빅테크 업체를 제외하면 범용적인 목적의 언어 모델을 자체적으로 개발하기 어려운 것이 사실이나, 동사는 SNS 및 온라인 커뮤니티 위주의 텍스트 데이터, 뷰티, 식품 등 리테일 관련 텍스트 유사도 분석, 키워드 추출 기술에서 노하우를 축적한 것으로 판단된다.

2. 시장성

목표 시장은 주요 고객사 및 서비스의 활용 분야를 고려할 때 국내 비즈니스 인텔리전스 시장으로 정의하였으며, 보통 수준의 규모와 성장성을 갖춘 시장이다. 경쟁 강도 및 규제 현황, 성숙도 등을 고려한 목표 시장의 특성은 양호한 수준으로 판단된다.

동사는 대기업을 대상으로 Quetta_Enterprise, Quetta_Data와 같은 빅데이터 기반의 비정형 텍스트 분석 플랫폼과 데이터 서비스 플랫폼을 공급하고 있으며, 2023년부터는 비용 측면에서의 강점을 바탕으로 업종별로 커스터마이징한 Quetta_Service를 상대적으로 작은 기업에 공급함으로써 매출처를 다각화하고 있다.

국내 주요 대기업을 대상으로 안정적인 매출을 시현하고 있으며, 고객사의 민감한 내부 정보를 활용하지 않는 서비스의 특징으로 인해 클라우드 기반의 솔루션 공급이 가능하다. 이를 통해 수익성과 확장성 측면에서 높은 수준을 유지할 수 있을 것으로 전망된다.

평가기관2
A

신청 기업은 2004년 5월에 설립되어 빅데이터 솔루션 플랫폼 관련 소프트웨어 기술을 사업화하고 있는 기업임. 평가 대상 기술은 주로 비정형 텍스트를 대상으로 하는 분석 소프트웨어로, 신청 기업은 데이터의 수집, 정제, 분석, 모델링, 관리를 포함한 전반의 기술을 구현하여 활용 중임. 데이터 분석 분야는 다양한 산업 전반에서 그 활용도가 높아지고 있는 추세로, 신청 기업은 다양한 산업군의 고객을 대상으로 서비스를 공급하고 있음. 신청 기업은 데이터의 분야, 분석 종류, 분석 방법 등 고객의 요구사항 전반을 반영하여 이를 다양화ㆍ세분화하여 'Quetta_제품'으로 명명한 제품군으로 출시, 시장에 서비스 플랫폼 기술을 제시하고 있음. 신청 기업의 서비스 모델은 크게 'Quetta_Enterprise', 'Quetta_Service', 'Quetta_Data'로 구분되어 있으며, 'Quetta_Enterprise'의 경우 고객 니즈에 따라 맞춤형으로 'Quetta' 제품군을 조합하고 커스터마이징하여 기업의 브랜드 관리, 마케팅 활동 분석, 시장 분석 등의 다양한 데이터 분석 기능을 제공하며, 'Quetta_Service'는 특정한 산업이나 비즈니스를 타겟하여 AI 분석 서비스를 제공하는 것으로 소비자 트렌드 분석, 시장 동향, 이슈 현황 등을 분석하는 기능을 제공함. 또한, 'Quetta_Data'는 신청 기업이 구축한 데이터베이스를 외부에서 활용할 수 있도록 API 등으로 제공하는 형태의 대외 데이터 서비스 기술로 분류할 수 있음. 신청 기업의 조직 구성은 연구개발 부서, 데이터 인텔리전스 부서, 엔터프라이즈 부서 총 3가지로 구분되어 있고 신청 기업은 사업을 구분하여 데이터 분석 분야 기술의 개발 및 사업 기획, 인사이트 분석, 마케팅 등의 역할을 수행 중임. 또한, 2024년 1월 기준 총 193명의 직원 중 빅데이터/AI/기술직/데이터 분석으로 구분한 기술 인력이 158명으로, 전체 인력의 81.8%를 차지하며 높은 비중을 보이고 있음. 신청 기업의 주요 고객은 국내 대기업이 대다수를 차지하며, 2023년 기준 매출액 비중 순으로 상위 10개 업체가 대기업이며, 전체 매출액 중 49%를 차지하고 있음. 전체 판매처 수는 2023년 기준 100개로, 제조, 공공, 식품, 통신, 유통, 금융 등 다양한 산업 분야에 서비스를 공급하고 있음. 신청 기업의 목표 시장은 빅데이터 분석 서비스 분야이며, 전 세계 빅데이터 분석 시장은 2023년 약 2,894억 달러에서 2024년 3,291억 달러로 성장하였으며, 이후 연평균 13.7%씩 성장하여 2032년에는 9,193억 달러 규모에 이를 것으로 전망됨. 국내의 경우, 빅데이터 분석 도구 시장의 규모는 2023년 2조 7,054억 원에서 2027년까지 연평균 10.6%씩 성장하여 약 3조 9,771억 원 규모에 이를 것으로 예상됨. 현재 신청 기업이 주로 사업화하고 있는 서비스 플랫폼 기술은 국내 기업을 대상으로 하고 있으며, 향후 신제품 출시를 통해 해외 시장 진출 계획을 수립하고 있음. 국내외 시장에는 신청 기업과 유사한 서비스를 제공하는 기업들이 존재하며, 해외의 경우 'Brandwatch', 'Sprinklr', 'Netbase' 등이,
국내의 경우 ㈜솔트룩스, ㈜코난테크놀로지, ㈜바이브컴퍼니 등이 관련 시장에서 기술 사업화를 통해 서비스를 공급하고 있음.
데이터 분석 분야의 주요 규제나 제도를 살펴보면, 우리나라의 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법)은 빅데이터 분석과 활용을 위한 법적 근거를 마련하고 있으며, 주로 데이터 활용의 안전성을 강화하는 데 중점을 두고 있음. 신청 기업은 이러한 규제에 대응하여 익명 정보의 활용, 데이터의 민감 정보 마스킹, 개인정보 관리 과정에서 발생할 수 있는 문제에 대응하는 내부 가이드라인을 규정하고 있음. 신청 기업은 사업 분야의 주요 핵심 영역을 트렌드 분석, 브랜드ㆍ시장 분석, 시장 동향 분석, 소비자 심리 분석, 판매 수요 예측 분석, 경쟁 제품 실시간 분석, 재고 및 수요 예측 등으로 구분하여 다양한 산업군의 기업을 고객으로 사업을 영위 중임. 신청 기업은 다수의 기업에 오랜 기간 데이터 분석 서비스를 공급해온 경험을 바탕으로 신제품 개발, 연구개발 방향 설정 등 관련 사업 모델 수립을 구체화하고 있음. 또한, 시장 점유 확대를 위해 기존 거래처와 신규 거래처에 따라 서로 다른 전략을 사용하며, 거래처의 기업 규모에 따라 대기업(Enterprise)과 중견/중소기업(Small & Medium Business)으로 구분하여 'Quetta_Enterprise', 'Quetta_Service', 'Quetta_Data' 서비스 모델을 차별화하여 영업 활동을 전개 중임.

신청 기업은 특정 목적을 가진 서비스 구분, 고객 다변화, 해외 진출 등을 고려하여 'Quetta_Health&Insurance', 'Quetta_Market Lens', 'Quetta_ESG', 'Quetta_Globalization'을 개발 중이며, 다양한 신제품 출시를 위해 지속적인 기술 개발에 투자를 이어가고 있음. 신청 기업은 서비스 상용화 중인 마케팅 분야, 뉴스 데이터 분석 분야 등의 기존 대상 산업 외에도 신시장 확대 목적으로 보험, 온라인 쇼핑, ESG, 번역 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 서비스를 출시하였음. 전반적으로, 신청 기업은 데이터 분석 기반의 서비스 기술을 상용화하여 오랜 기간 국내 대기업을 중심으로 매출을 발생시키며, 기술의 완성도와 신뢰성을 확보한 것으로 보임. 다만, 국내외 유사 서비스 공급 기업이 다수 존재하는 점을 고려하여 기술 우위 확보, 서비스 다각화를 통한 고객 확보 등 사업 전략을 고도화할 필요가 있음. 전반적으로 신청 기업의 사업 영역인 데이터 분석 시장은 높은 성장성을 보이며, 향후 시장이 더욱 확대될 것으로 예상됨. 또한, 신청 기업의 사업 모델 및 제품의 사업성은 안정적인 수준에 도달한 것으로 판단됨.

[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
기술력이 동종기업 대비 매우 높고 기술환경변화에 전혀 영향을 받지 않을 수준이며 미래성장 가능성이 확실함

AA
기술력이 동종기업 대비 높고 기술환경변화에 거의 영향을 받지 않을 수준이며 미래성장 가능성이 매우 높음

A
기술력이 동종기업 대비 높고 기술환경변화에 제한적으로 영향을 받을 수 있는 수준이며 미래 성장 가능성이 높음

BBB
기술력이 동종기업 대비 다소 높고 기술환경변화에 보통의 영향을 받을 수 있는 수준이며 미래 성장 가능성이 양호함

BB
기술력이 동종기업과 동등하고 기술환경변화에 보통 이상의 영향을 받을 수 있는 수준이며 미래 성장 가능성이 다소 낮음

B
기술력이 동종기업과 동등하고 기술환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있는 수준이며 미래성장 가능성이 낮음

CCC
기술력이 동종기업 대비 낮고 기술환경변화에 대한 대처가 어려울 것으로 예상되며 미래성장 가능성이 낮음

CC
기술력이 동종기업 대비 낮고 기술환경변화에 대한 대처가 매우 어려울 것으로 예상되며 미래성장 가능성이 매우 낮음

C
기술력이 동종기업 대비 매우 낮고 기술환경변화에 대한 대처가 매우 어려울 것으로 예상되며 미래성장 가능성이 거의 없음

D
기술력이 동종기업 대비 매우 낮고 기술환경변화에 대한 대처가 불가할 것으로 예상되며 미래성장 가능성이 없음

(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)
혁신기술기업

수익성ㆍ매출액 기준
시장평가ㆍ성장성기준

전문평가

(기술/사업모델)

성장성 추천

주식 분산(택일, 신규상장신청일기준)

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)

경영성과 및 시장평가 등(택일)
① 법인세차감전계속사업이익20억 원[벤처: 10억원]& 시가총액 90억원
① 시가총액 500억원 & 매출 30억원 &최근 2사업연도 평균 매출증가율 20% 이상

① 자기자본 10억원

② 시가총액 90억원

② 법인세차감전계속사업이익20억원[벤처: 10억원]& 자기자본 30억 원[벤처: 15억원]
② 시가총액 300억원 &매출액 100억 원 이상[벤처: 50억원]
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받고,평가등급 중 높은 등급이 A등급 이상, 낮은 등급이BBB등급 이상일 것
상장주선인이 성장성을평가하여 추천한중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을 것 & 시가총액 200억원 & 매출액 100억 원[벤처: 50억원]
③ 시가총액 500억원 &PBR 200% 이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억 원
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

주)
일정 공모주식수: 100만주(자기자본 500~1,000억원), 200만주(자기자본 1,000~2,500억원), 500만주(자기자본 2,500억원 이상)

상기와 같이 혁신기술기업으로 상장예비심사를 신청하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 혁신기술기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.

당사는 혁신기술기업(기술특례상장)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용 받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

[주요 실적 현황]

(단위 : 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903

영업이익(손실)
(823,163)
429,017
1,475,679
1,827,518

법인세비용차감전순이익(손실)
(830,423)
(5,488,498)
1,092,453
1,610,222

당기순이익(손실)
(737,219)
(5,619,561)
1,104,820
1,505,849

영업수익은
2023년 17,879,848 천원에서 2024년 19,716,215 천원으로
10.3%증가하였으나, 영업비용은 동기간
16,404,169
천원에서
19,287,198
천원으로 17.6% 증가하여, 영업이익은 동기간
1,475,679
천원에서
429,017
천원으로 70.9% 감소하였습니다.

2024년도에 매출 증가에 비례하여 증가하지 않은 주요 영업비용 항목은 다음과 같습니다.

[2024년 주요 영업비용 증가액 항목]

(단위 : 천원)

영업비용구분
2024년 증가
내용

주식보상비
158,950
2028년까지 발생

감가상각비
162,954
2024년 신규 서버구매

인건비증가액
907,803
연구개발 인력 전년대비 6명 증가 포함

복리후생비 및 세금과공과
268,618
-

일반지급수수료
600,971
상장 관련 수수료 등

합계
2,099,297
-

가장 큰 항목을 차지하는 인건비 증가 항목은 향후 수익을 위한 연구개발에 대한 투자에 따른 내역입니다. 이에 대한 결과로 2025년 신규서비스가 출시완료 되었으며, 해당 개발에 투입하였던 인원은 유지하되 추가 서비스 개발에 투입하여 과거와는 다르게 연구개발인원의 충원이 가파르게 증가하지 않을 계획입니다. 또한, 일반지급수수료의 경우
내부회계관리제도 구축 및 평가, 지정감사 등 회계법인에 대한 수수료, 기술성장특례 적용을 위한 기술평가 관련 수수료, 사명 변경 관련 수수료 등이 포함된 금액입니다.
이는 상장 및 회사 전략에 따른 일시적인 비용으로 위 항목들과 관련하여 향후 추가적인 지출 계획은 없습니다.

2024년도에는
약 5,619,561 천원의 당기순손실을 기록하였습니다.
기발행된 상환전환우선주에 대한 당기손익-공정가치측정금융부채 평가손실이 약
8,471,104 천원 발
생하였으며, 해당 상환전환우선주가 9월 중 보통주로 전량 전환됨에 따라
당기손익-공정가치측정금융부채
처분이익이
약 2,471,644 천원 반영되었습니다.
이처럼 당사는 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 신청하는 기업으로 수익화가 본격화되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않습니다. 투자자께서는
투자의사결정 시
당사의 향후 매출 실현 과정 및 연구개발자금 사용 계획을 면밀히 검토하시기 바랍니다.

나. 사업계획에 근거한 추정손익 미달성 위험
당사는 2024년 19,716 백만원,
2025년 1분기 4,249백만원
의 영업수익을 기록하였습니다. 2025년 25,094 백만원, 2026년 32,819 백만원, 2027년 44,540 백만원을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 2024년
일시적으로 당기순손실이 발생하였지만 향후 2025년 2,976백만원, 2026년 7,249 백만원, 2027년 14,062 백만원을 기록할 것으로 추
정됩니다.당사는 내외부의 객관적인 자료와 근거를 바탕으로 당사의 미래 실적을 추정하였으며, 이를 바탕으로 희망공모가액을 산출하였습니다. 이러한 노력에도 불구하고
당사가 추정한 미래 실적에는 항목별로 변동을 줄 수 있는 다양한 원인이 존재하며, 이로 인하여 당사가 상기 사업계획을 달성하지 못할 위험이 존재합니다.
이는 당사가 현재 시점에서 예측하거나 회피할 수 없는 경기 변동성, 산업 및 경쟁 환경의 변화, 관련 정책 및 규제 개정 등과 같은 체계적 위험이 존재하기 때문입니다. 특히, 인공지능 분야는 기술 발전 속도가 매우 빠른 산업으로, 당사가 연구개발 경쟁력을 상실하거나 국내외 잠재 고객을 대상으로 한 영업 활동의 성과가 기대에 미치지 못할 경우, 실적 달성 실패 또는 비용 증가 등의 요인으로 인해 이익 실현이 어려워질 수 있습니다.기존의 경영성과와 시장성보다는 기술력과 성장성을 핵심으로 하는 기술성장기업 자체의 3년간 IPO가 이루어진 기술성장기업의 실적 추정치와 실제간 차이가 상당한 것으로 나타나고 있습니다.
당사는 상장 이후 공시할 사업보고서에 당사가 증권신고서 제출일 현재 제시한 추정 실적과 실제 실적의 차이를 충실히 기재할 것이며, 만약 추정 실적과 실제 실적 간의 차이가 과도할 경우 그 원인에 대해서도 상세하게 기재할 예정입니다. 이와 같은 추정실적을 달성하지 못할 위험에 대해서 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

당사의 영업수익은
2025년 1분기에 전년 동기 대비 18.3% 성장하였으며,
최근 3사업연도 기간 동안 지속적으로 증가하는 추세를 보였습니다.
비록 2024년도에는 당기순손실을 기록했으나, 과거 3개 사업연도 연속으로 당기순이익을 실현한 바 있습니다. 향후 지속적인 매출 증가와 신제품 출시를 통해 매출 규모가 더욱 확대될 것으로 예상되며, 2025년부터는 신규 서비스 런칭에 따른 영업이익 흑자 및 순이익 전환이 가능할 전망입니다. 또한, 영업이익의 감소와 당기순손실을 초래한 상장비용과 당사의 명칭 및 브랜드 개발을 위한 비용, 전환상환우선주 평가손실 금액 등 일시적인 비용은 향후 발생하지 않을 것으로 판단되어 2024년 대비 향후 손익은 일부 개선될 것으로 예상됩니다.

[최근 3개년 손익 계산서]

(단위 : 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903

영업비용
5,072,511
19,287,198
16,404,169
13,455,385

영업이익
(손실)

(823,163)
429,017
1,475,679
1,827,518

영업외손익
(7,260)
(5,917,516)
(383,226)
(217,296)

법인세비용
(93,204)
131,063
(12,368)
104,373

당기순이익(손실)
(737,219)
(5,619,561)
1,104,821
1,505,849

당사의 향후 3개년 추정치에 대한 내용은 다음과 같습니다.
추정 실적에는 당사의 영업 기반 데이터와 시장 자료 등을 통해 대내외의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정하였으며, 그 중에서 2027년 실적 추정치를 기반으로 당사의 공모예정가액이 산출되었습니다. 당사가 제시하는 미래 사업계획은 다음과 같으며, 이에 대한 평가 내용은 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.

[뉴엔에이아이 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)

(제22기)
(제23기)
(제24기)

영업수익
25,094
32,819
44,540

영업비용
21,090
23,472
26,711

영업이익
4,005
9,347
17,829

영업외수익
-
-
-

영업외비용
285
285
251

법인세차감전손익
3,720
9,062
17,578

법인세비용
744
1,812
3,516

당기순이익
2,976
7,249
14,062

주1)
중립적 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

영업수익은 4가지 주요 기존 서비스 매출과 2024년 말부터 개발완료하여 출시한 신규 서비스 매출로 구성되어있으며,
각 서비스별 설명은 아래와 같습니다.

[당사의 기존 주요 서비스 설명]

품
목

개시일

제 품 설 명

Quetta_Enterprise
2004년
고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스

Quetta_Data
2015년
분석된 데이터를 자체 시스템에 연동하여 시각화하고자 하는 고객사를 대상으로 가공된 데이터를 공급하는 서비스

Quetta_Service
2014년
산업ㆍ비즈니스에 표준화된 AI기반 빅데이터 분석 서비스

Insight Report
2008년
소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하는 서비스

기타서비스
-
AI기반 빅데이터 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등

당사는 매출 추정을 진행함에 있어 2025년 추정매출과 2026년 이후의 매출 추정치를 구분하여 추정을 진행하였습니다.
먼저 2025년 매출액은 현재의 영업 진행상황을 바탕으로 다음과 같은 사업 진행단계별 매출발생확률을 곱해서 산정되었습니다.

[사업 진행 단계별 매출추정 방식 요약]

진행 단계
진행 단계 설명
매출발생확률

기존 고객
매출확정
이미 계약 체결이 완료되어 연간 매출액이 2025년 내에 기간으로 인식될 금액
100%

연장예정
2024년에서 넘어온 계약 중 2025년 기간중에 종료되나 종료이후 계약이 연장되어 2025년도에 인식이 예상되는 금액
73%

신규 고객
계약협의
POC를 성공적으로 종료하고 계약을 협의하고 있는 단계로서 금액의 변경이나 기간의 변경이 있을 수 있으나 높은 확률로 계약이 진행될 단계
95%

POC진행
매출처와 협의를 마치고 POC를 진행하고 있는 단계로서 당사의 서비스와 매출처의 요구사항의 해결책을 확인하는 단계
80%

기회발굴
고객의 요구사항을 당사의 서비스가 어떻게 해결할지 설명하고 해결방법을 제시하는 단계
60%

영업단계
고객의 요구사항을 확인하고 당사의 서비스를 설명하는 단계
40%

2026년 이후의 경우 기존 제품의 경우 향후 성장률 전망치를 통해 성장률을 예측하였습니다. 신규 출시 제품의 경우 제품별 예상 고객층 데이터를 기반으로 연도별 회사의 영업 목표를 통해 매출을 추정하였습니다. 기존 매출의 경우 과거의 실제 성장률을 근거로 향후 성장률을 예측하였습니다. Quetta_Enterprise 서비스는 최근 5개년 평균성장률을 기준으로 미래 성장률을 예상하였고, Quetta_Data, Quetta_Service 라인 중 Quettai는 2020년부터 2024년까지 과거 5개년 평균 성장률이 체감하여 2029년에는 AI for Text 산업평균성장률인 약 18%에 수렴한다고 가정하여 성장률을 예측하였습니다. Insight Report서비스와 기타서비스에 대해서는 과거 5개년 평균 성장률이 체감하여 국내 빅데이터 및 분석도구시장 성장률로 수렴한다는 가정으로 2029년까지의 성장률을 10.6%로 하여 성장률을 예측하였습니다.

신규 매출의 경우 참고할만한 과거의 레퍼런스가 부재하여
신규 서비스별 예상 영업수익을 예상 고객수에 따라 추정하였습니다. 관련 자세한 추정치는 하기 표와 같습니다.

[
신규 제품별 예상 영업수익
]

(단위: 개사, 천원)

구분
2025년
2026년
2027년
추정 잠재고객 수

Quetta_K-Market Lens

예상 고객수

3
15
36
도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업 171개사

연간매출예상액
370,520
900,000
2,160,000

Quetta_Global MI

예상 고객수

1
8
24
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단에 속하는 상장회사 총 365개사

연간매출예상액
280,000
1,080,000
3,240,000

Quetta
_Audience

예상 고객수

1
10
29
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단의 수(88) + 국내 공공기관 수(327) 총 415개사

연간매출예상액
200,000
900,000
2,610,000

Quetta_health&Insurance

예상 고객수

1
2
4
국내 은행(26)+저축은행(79)+보험회사(33)+공제조합(4)의 총 142개사

연간매출예상액
240,000
225,000
450,000

Quetta_
Globalization

예상 고객수

-
6
18
포브스 선정 세계 2,000대기업에서 국내기업 제외한 1,939개사

연간매출예상액
-
216,000
648,000

Quetta_
ESG

예상 고객수

-
-
2
한국 ESG기준원 평가 기업 1,066개사

연간매출예상액
-
-
126,000

당사는 위와 같이 매출을 추정함에 있어 합리적인
예상
고객 수와 실현가능한 수준에서 신사업의 추정 영업실적을 추정했습니다.
2025년 3월말 기준으로 2025년 내 매출인식이 가능한 확정금액은 약 총 143억원, 계약 연장 예상 금액은 약 35억원이 존재합니다. 이 외 영업을 활발하게 진행중인 계약 건들도 존재하여 당사는 목표 사업계획을 달성하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있습니다.당사의 기존, 신규제품별, 제품별 매출 추정은 다음과 같습니다.

[매출액 구분별 세부추정 금액]

(단위:백만원)

구분
2024년
2025년
2026년
2027년

실적
추정실적
추정실적
추정실적

기존제품
Quetta_Enterprise
7,981
9,668
10,606
11,635

Quetta_Data
6,484
8,584
11,252
14,246

Quetta_Service
Quettai
2,049
2,715
3,378
4,027

Quetta_K-Beauty Insight
126
296
890
1,389

기타매출
Insight Report
1,432
1,813
2,193
2,577

기타매출
1,620
928
1,179
1,433

소 계
19,692
24,004
29,498
35,306

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
370
900
2,160

Quetta_Globalization
-
-
216
648

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
280
1,080
3,240

Quetta_Audience
-
200
900
2,610

Quetta_health&Insurance
-
240
225
450

Quetta_ESG
-
-
-
126

소 계
24
1,091
3,321
9,234

총 계
19,716
25,094
32,819
44,540

그러나 당사가 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있습니다. 이는 당사가 증권신고서 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.

[향후 3개년 영업비용 추정치]

(단위: 천원)

구 분
2025년
2026년
2027년

급여
4,877,427
5,240,296
5,679,999

퇴직급여
404,616
434,719
471,195

복리후생비
4대보험
1,040,461
1,121,948
1,217,303

기타
618,786
637,349
656,470

지급수수료
일반수수료
826,515
851,311
876,850

매출연동
871,556
1,139,836
1,546,946

외주용역비
1,985,538
2,596,720
3,524,180

경상연구개발비
급여
6,987,377
7,553,737
8,201,400

퇴직급여
578,991
625,921
679,588

기타
229,162
236,037
243,118

주식보상비용
381,688
211,412
61,534

상기 외 판관비
2,287,548
2,822,796
3,552,702

합계
21,089,665
23,472,082
26,711,284

또한, 당사는 별도의 매출원가 없이 영업비용만 발생하므로, 비용을 효율적으로 집행하는 것이 영업이익 달성에 중요한 역할을 합니다. 특히, 영업비용 중 가장 큰 비중을 차지하는 인건비는 당사의 인력 운용 계획에 따라 추정하였습니다. 당사의 인력 운용 계획은 향후 ICT 산업 내 소프트웨어 개발 및 제작업의 최근 5년간 평균 인력 증가율인 6%에 수렴하는 수준입니다.

당사는 2024년 말부터 2025년 말까지 11명의 인력이 증가할 것으로 예상하였습니다. 이 중 올해는 영업 및 마케팅 인력을 확충하여 영업수익 극대화에 집중할 계획입니다. 한편, 올해 신규 서비스들은 과거 특정 고객사와의 Quetta_Enterprise 기능 개발을 기반으로 POC 및 제품화가 이루어진 사례가 많아, 추가적인 서비스 개발 및 연구개발 인력의 충원은 필요하지 않을 것으로 판단됩니다. 또한, 전반적인 비용 항목은 물가 상승률을 고려하여 증가할 것으로 예상하였으며, 이를 반영하여 향후 손익 추정치를 도출하였습니다.

당사는
2025년 1분기
영업수익 4,249,348천원, 영업손실 832,163천원으로 집계되었으며, 2024년 1분기 영업수익 3,591,583천원, 영업손실
1,173,158
천원보다 매출과 수익성이 개선되었습니다. 다만, 신고서 제출일 이후에도 영업 환경이 달라질 수 있는 점과 당사의 노력에도 불구하고, 사업이 계획대로 진행되지 않는 등 대내외적인 이유로 사업계획상 추정 영업수익은 변동 가능성이 존재할 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

다. 매출 성장성 둔화 및 수익성 악화 위험당사의 영업수익은 2022년 15,282,903천원, 2023년 17,879,848천원, 2024년 19,716,215천원
, 2025년 1분기 4,249,348천원
을 기록하였습니다. 매출은 지속적으로 증가하고 있으나, 최근 3개 사업연도의 성장률은 다소 둔화되는 양상을 보이고 있습니다.
이는 높은 초기 도입 비용과 고객사의 투자 심리 위축 등으로 신규 고객 유입이 둔화되었기 때문입니다. 당사는 이러한 성장 정체를 극복하기 위해,
Quetta_Service와 Quetta_Enterprise 라인 내 Quetta_K-Market Lens, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance와 같은 신규 런칭 서비스를 개발하였습니다. 매출 및 수익 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.
당사가 영위하고 있는
빅데이터 AI 분석
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.

당사의
영업이익
(손실)
은 2022년 1,827,518천원, 2023년 1,475,679천원, 2024년 429,017천원
, 2025년 1분기 (-)823,163천원
, 영업이익
(손실)
률은 2022년 12.0%, 2023년 8.3%, 2024년 2.2%
, 2025년 1분기 (-)19.4%
를 기록하였습니다.
이는 영
업비용 내 주식보상비용, 신규서버구매에 대한 감가상각비, 연구개발인력 증원에 따른 인건비 증가, 상장관련 수수료 등을 포함한 일반지급수수료의 증가에 기인합니다.
그러나 신규 서비스 개발이 완료되면서 연구개발비 증가율은 점차 안정화될 것으로 기대되며, 일반지급수수료 또한 일시적인 지출로 향후에는 감소할 것으로 예상합니다.
2025년 1분기 영업손실은 (-)823,163천원을 기록하였으며 이는 당사의 매출이 연중 4분기에 집중되는 계절적 특성이 있어 1분기에는 영업손실이 발생하는 경향이 있기
때문입니다. 이와 같이 당사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이루고 조직의 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가 영위하고 있는 비정형 빅데이터 AI 분석사업이 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.

당사의 최근 3개년 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다.

[최근 3개년 성장성 및 수익성 지표 현황]

(단위: 천원, %)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

회계기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903

영업수익 성장률
18.3%
10.3%
17.0%
22.1%

영업비용
5,072,511
19,287,198
16,404,169
13,455,385

영업비용률

119.4%
97.8%
91.7%
88.0%

영업이익
(손실)

(823,163)
429,017
1,475,679
1,827,518

영업이익
(손실)률

(19.4%)
2.2%
8.3%
12.0%

당기순이익(손실)
(737,219)
(5,619,561)
1,104,820
1,505,849

당기순이익
(손실)률

(17.3%)
(28.5%)
6.2%
9.9%

당사의 영업수익은 2022년 15,282,903 천원, 2023년 17,879,848 천원, 2024년 19,716,215 천원
, 2025년 1분기 4,249,348천원
을 기록하였습니다. 최근 3개년 당사의 영업수익은 매년 10% 넘게 성장하였으나 성장률 자체는 감소하고 있습니다.
2022년 이전까지는 SNS 및 데이터를 활용한 소비자 인사이트 분석에 대한 수요가 급증하면서, 당사의 소셜 분석 플랫폼에 대한 시장 수요도 빠르게 확대되었습니다.
이에 따라 2018년 이후 출시한 Quetta_Service, Quetta_Data 서비스가 확장하였습니다. 그러나 2022년 이후에는 높은 초기 도입 비용과 고객사의 투자 심리 위축 등으로 신규 고객 유입이 둔화되었으며, 이에 따라 매출 증가세도 점차 완만해졌습니다. 특히, 가장 매출비중이 큰 Quetta_Enterprise 서비스의 신규 고객처 수가 하기 표와 같이 감소하여 2022년 이후 2024년까지 영업수익 성장률이 감소하였습니다.

[품목별 영업수익 및 비중 추이]

(단위: 개사, 천원)

구분
품목
2025년도 1분기
2024년도
2023년도
2022년도

서비스명
거래처
금액
거래처
금액
거래처
금액
거래처
금액

서비스매출
Quetta_Enterprise
44
1,505,938
53
7,981,314
59
8,521,243
61
7,873,013

Quetta_Data
27
1,684,227
27
6,484,415
21
5,095,434
14
4,156,810

Quetta_Service
77
522,937
77
2,198,902
72
2,117,520
61
1,595,719

Insight Report
29
370,427
29
1,431,761
28
1,341,366
20
1,184,539

기타서비스
13
165,819
13
1,619,823
5
804,286
7
472,822

합계
122
4,249,348
163
19,716,215
153
17,879,849
134
15,282,903

주1)
제품구분별 중복 고객이 포함되어 제품별 고객수의 소계는 전체 고객수 총계와 상이할 수 있습니다.

당사는 이러한 성장 정체를 극복하기 위해, 산업별 특화 기능을 갖춘 전문 플랫폼을 확대하며 시장 저변을 재확장하고 있습니다. 이를 위해 급변하는 AI 트렌드에 빠르게 대응하고, 최신 기술이 적용된 핵심적인 서비스를 출시하고자 생성형 AI기술, 딥러닝 기술, MLOps 플랫폼 기술에 대한 연구개발에 많은 투자를 진행했습니다.
투자의 결과로 2025년부터
Quetta_K-Market Lens, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance와 같은

신규 서비스를 출시하였고, 이를 통해 2025년부터는 매출성장률이 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

영업수익 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다. 당사가 영위하고 있는
빅데이터 AI 분석
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 영업수익 성장을 위해 신제품을 출시하였지만 해당 서비스가 당사가 계획했던 바와 달리 판매가 부진하여 당사의 손익에 영향을 줄 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

영업이익은 2022년 1,827,518 천원, 2023년 1,475,679 천원, 2024년 429,017 천원을 기록하였고
영업이익률은 2022년 12.0%, 2023년 8.3%, 2024년 2.2%로 지속적으로 하락하였습니다. 이러한 영업이익률의 하락은 2022년부터 본격화된 AI 관련 투자 확대에 따른 비용 증가에 기인합니다. 당사는 2022년 AI 연구 전담 부서를 신설하고, 해당 부서 인력을 2022년 28명, 2023년 23명, 2024년 6명 순으로 단계적으로 확충하였습니다. 이에 따라 연구개발비용이 급증하였으며, 그 추이는 아래 표와 같습니다.
2025년 1분기 영업손실은 (-)823,163천원으로 영업손실률은 19.4%이며, 전년 동기 대비 영업수익은 18.3% 증가하고 영업비용은 6.5% 증가하여 손실률은 일부 개선되었습니다. 다만, 당사는 매출이 연중 4분기에 집중되는 계절적 특성이 있어 1분기에는 영업손실이 발생하는 경향이 있으며, 이에 대한 자세한 사항은 「바. 매출의 계절성 위험」을 참고하시기 바랍니다.

[최근 3개년 경상연구개발비 추이]

(단위: 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

인건비
1,896,668
7,022,735
6,290,814
4,702,521

인건비 외
53,029
168,880
99,295
83,852

합계
1,949,697
7,191,615
6,390,109
4,786,373

주1)
인건비 외 항목에는 성능시험료, 임대료, 정부보조금 등이 포함되었습니다.

주2)
당사는 경상연구개발비 전액을 비용처리하는 정책을 적용하고 있으며, 무형자산으로 자산화하고 있는 금액은 존재하지 않습니다.

2024년부터는 이러한 연구개발 투자가 본격적인 결과로 이어지고 있습니다. 2024년 상반기에는 Quetta_Service 라인의 Quetta_K-Beauty 서비스를 신규 런칭하였고, 하반기에는 Quettai 업그레이드 버전 및 K-Market Lens 서비스를 추가로 출시하였습니다. 2025년 중에는 Global MI, Audience, health&Insurance 서비스 출시를 앞두고 있습니다. 해당 신규 서비스들은 이미 고객사와의 POC를 통해 시장성과 실효성을 입증받았으며, 이에 따라 향후 매출 성장률 회복 및 영업이익 개선이 기대됩니다. 아울러 신규 서비스 개발 및 출시가 일정 부분 완료됨에 따라, 향후 연구개발비 증가율은 과거에 비해 완만해질 것으로 예상됩니다.
그러나 신규 사업이 지연되거나 실패한다면, 관련 연구개발 비용은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 이는 수익성 및 재무구조의 악화와 더불어 추후 연구개발비 지출 감소로 이어져 신규 성장 기회 확보에 어려움을 겪는 등 당사의 영업 및 경영성과 등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이점 유의하시기 바랍니다.
이 외에도 2024년 온기의 경우 약 6억원의 상장준비 및 리브랜딩과 관련된 일반지급수수료, 1.6억원의 주식보상비용, 복리후생비 및 세금과 공과 2.7억원, 신규 서버 감가상각비 1.6억원 등의 영업비용 증가가 발생하여 수익 악화가 이루어졌습니다. 당사는 이러한 일시적 혹은 비경상적인 비용 및 조직에 대한 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 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. 결산일 이후 최근 재무정보 관련 위험
증권신고서 작성 지침에 따라, 증권신고서에 기재하는 "재무에 관한 사항"은 최근 사업연도(또는 반기, 분기)말 기준 감사인의 감사 또는 검토를 받은 수치로 기재하고 있습니다. 다만,

금융감독원에서는 2024년 1월 23일 보도자료 배포를 통해 IPO 기업의 최근 재무정보 공시 관련 기재 요령을 구체화한 바, 당사 자체 결산에 따른 최근 분기말 이후 증권신고서 제출 직전 월까지의 별도 기준 월별 잠정 영업수익 및 영업손익을 공시합니다.
당사는
2025년 1분기 검토
이후, 감사(검토) 받지 않은 당사 자체 결산 별도재무제표 기준
2025년 04월 영업수익 1,397,786천원, 영업손실 282,725천원
을 시현하였습니다.상기 실적은 당사가 자체적으로 가결산한 잠정 재무수치로서 외부기관의 감사(혹은 검토)를 받지 않았으므로 확정 실적과 차이가 발생할 수 있으며, 그에 따른 주가 하락 등의 투자 위험이 존재하는 점을 유의하시기 바랍니다. 한편, 증권신고서 제출일 현재 코스닥시장 신규상장 전까지 당사의 재무실적에 영향을 미칠 만한 영업환경 변동 전망에 관하여 투자위험요소에 기재한 사항 외에 당사가 추가적으로 인지하고 있는 사항은 존재하지 않습니다.

증권신고서 작성 지침에 따라 증권신고서에 기재하는 "재무에 관한 사항"은 최근 사업연도(또는 반기, 분기)말 기준 감사인의 감사 또는 검토를 받은 수치로 기재하고 있습니다.
당사가 감사인의 감사(혹은 검토)를 받은 재무 수치로 증권신고서를 작성함으로써 재무수치에 대한 오류 발생 가능성을 축소하고, 투자자에게 보다 올바른 정보를 제공하며 투자 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있으리라 사료됩니다.

[증권신고서 작성 지침]

II. 공시서류작성기준일 및 공시대상기간

1. 증권신고서의 공시서류작성기준일은 증권신고서 제출일 전일로 한다. 다만,
「발행인에 관한 사항」중 '재무에 관한 사항', '회계감사인의 감사의견 등', '부속명세서' 등 회사의 회계처리 또는 감사와 관련된 사항과 사업의 내용 중 사업연도별로 비교표시하는 사항 등(이하 "재무에 관한 사항 등")은 제출일이 속하는 사업연도의 최근 사업연도(또는 반기, 분기)말을 공시서류작성기준일로 한다.

2. 증권신고서에 적용되는 공시대상기간은 최근 3사업연도로 한다. 최근 3사업연도는 공시서류작성기준일이 속하는 사업연도의 직전사업연도를 포함한 최근 3사업연도의 개시일로부터 공시서류작성기준일까지를 말하며, 공시서류작성기준일이 속하는 사업연도의 분기보고서 또는 반기보고서가 제출되었거나 분기보고서 또는 반기보고서에 기재될 내용을 포함하는 경우 공시서류작성기준일이 속하는 사업연도의 직전사업연도를 포함한 최근 2사업연도의 개시일로부터 공시서류작성기준일까지로 한다.

3. 위 1, 2에서 정한 사항에도 불구하고 기업공시서식 작성기준 및 서식에서 별도로 공시서류작성기준일 또는 공시대상기간을 정하는 경우에는 그에 따르며, 공시대상기간의 적용은 위 2의 방식을 준용한다. 투자자의 오해를 방지하기 위한 경우 등으로서 회사가 필요하다고 인정하는 경우에는 공시대상기간을 연장할 수 있다. - 기업공시서식 작성기준에서 공시대상기간을 '공시서류작성기준일이 속하는 사업연도 개시일부터 공시서류작성기준일'로 정하는 경우, 직전 사업연도의 사업보고서가 제출되지 않은 때에는 '공시서류작성기준일이 속하는 사업연도의 직전 사업연도 개시일부터 공시서류작성기준일'까지의 내용을 기재한다.

(출처: 증권신고서(지분증권) 작성 시 기재상의 주의)

다만, 이러한 기재 방식은 결산일 이후 회사의 손익 추이에 관하여 투자자에게 정보를 제공하기 어렵습니다. 이에 금융감독원에서는 2024년 1월 23일 "기업 공시역량 제고를 위한 투자위험요소 기재요령 개정 및 2023년도 주요 정정요구 사례 공개" 보도자료 배포를 통해, IPO 기업의 최근 재무정보 공시 요령을 구체화한 바 있습니다.

[투자위험요소 기재요령 안내서 개정 주요내용]

투자위험요소에 기재할 내용.jpg
투자위험요소에 기재할 내용

(출처: 금융감독원 보도자료(2024.01.23))

이에 당사의
2025년 1분기 검토
이후 2025년
04월
의 잠정 영업수익 및 영업손익을 아래와 같이 공시합니다. 아래 기재한 잠정 실적은 당사의 가결산 기준 재무수치로서 향후 감사(검토)받은 확정실적과 차이가 발생할 가능성이 있습니다. 당사의 실적 악화에 따라 주가하락 등의 투자위험이 존재하는 점을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

[
2025년 1분기 검토 이후 가결산 영업손익]

(단위: 천원)

구분
2025년

2024년 1분기 비교
(감사/검토받지 않음)

2024년(감사의견 적정)
2023년(감사의견 적정)

4월 (가결산)

2025년 1분기 (
검토)

영업수익
1,397,786
4,249,348
3,591,583
19,716,215
17,879,848

영업비용
1,680,511
5,072,511
4,764,740
19,287,198
16,404,169

영업이익(손실)
(282,725)
(823,163)
(1,173,158)
429,017
1,475,679

주1)

2024년 1분기 수치 및 2025년 4월 가결산은 감사 및 검토를 받지 않은 수치입니다.

한편,
증권신고서 제출일 현재 코스닥시장 신규상장 전까지 당사의 재무실적에 영향을 미칠 만한 영업환경 변동 전망에 관하여 투자위험요소에 기재한 사항 외에 당사가 추가적으로 인지하고 있는 사항은 존재하지 않습니다.

마. 관리종목 지정 및 상장폐지 위험당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 관리종목 지정사유 중 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연
도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도), 세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않지만,
해당 유예기간 이후에 당사의 사업성과가 미진하여 재무성과를 충분히 달성하지 못할 경우 관리종목으로 지정되거나 상장폐지될 위험이 존재합니다. 당사가 2025년 상장할 경우 매출액 요건은 2030년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2028년부터 적용받게 될 예정입니다.
한편, 형식적 상장폐지 요건 중 '자본전액잠식' 요건은 기술성장특례기업에 대해 별도의 유예기간을 적용하지 않습니다. 당사는 2024년 기말 기준 자본총계액이 21,225,552천원
, 2025년 1분기말 20,582,448천원
으로 해당사항 없으며, 금번 상장 공모를 통한 자기자본 증가로 인해 상기 요건에 해당될 가능성은 제한적이라고 판단됩니다.그럼에도 불구하고 예기치 않게 당사의 사업성과가 당초 계획에 미치지 못하여 대규모 손실이 발생하거나, 자금유치에 실패하는 등의 원인으로 당사의 자본구조에 악영향을 미칠 경우 상기 규정에 따라 상장폐지될 수 있습니다.이와 같이 당사는 상장 후 관리종목 지정 및 상장폐지 위험이 존재하오니 투자자들께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사가 제시하는 미래 사업계획은 다음과 같으며, 이에 대한 평가 내용은 '「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역」'에서 확인할 수 있습니다.

[뉴엔에이아이 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2024년
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)

(제21기)
(제22기)
(제23기)
(제24기)

영업수익
19,716
25,094
32,819
44,540

영업비용
19,287
21,090
23,472
26,711

영업이익
429
4,005
9,347
17,829

영업외수익
2,862
-
-
-

영업외비용
8,780
285
285
251

법인세차감전손익
(5,488)
3,720
9,062
17,578

법인세비용
131
744
1,812
3,516

당기순이익
(5,620)
2,976
7,249
14,062

주1)
중립적 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

「코스닥시장 상장규정」제53조(관리종목)에서는 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기 영업손실, 자본잠식 및 자기자본 미달 등 코스닥시장 상장법인으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

[코스닥시장 상장법인 관리종목 지정사유]

구 분
지 정 사 유
최근 사업연도(2024년도)경영성과 및 재무상태

매출액

최근 사업연도 30억원 미만인 경우
- 단서조항:- 이익미실현기업 또는 세칙으로 정하는 기술성장기업은 신규 상장일이 속한
사업연도를 포함하여 연속하는 5개 사업연도 동안 미적용- 혁신기술기업 중 제약바이오기업이 다음 중 어느 하나에 해당하는 경우i) 혁신형 제약기업이 세칙으로 정하는 요건을 충족하는 경우ii) 최근 사업연도의 일평균 시가총액이 4,000억원 이상이고, 그 금액이 최근 사업연도 말 현재의 자본금을 초과하는 기업이 세칙으로 정하는 요건을 충족하는 경우iii) 최근 3개 사업연도의 매출액 합계가 90억원 이상이고, 최근 사업연도의 직전 사업연도의 매출액이 30억원 이상인 경우

영업수익:
19,716,215 천원

법인세비용차감전계속사업손실

- 최근 3사업연도중 2사업연도에 각각 당해 사업연도말 자기자본의 100분의 50을 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실(10억원 이상인 경우에 한한다)이 발생하고, 최근 사업연도에 법인세비용차감전계속사업손실이 있는 경우 (기술성장기업은
신규상장일이 속한 사업연도부터 해당 사업연도를 포함하여 연속하는 3개 사업연도 미적용)

법인세비용차감전계속사업손실:
5,488,498 천원 (2024년도)
법인세비용차감전계속사업이익:
1,092,453 천원 (2023년도)

자본잠식 및 자기자본 미달
- 최근 사업연도 말 현재 자본잠식률 100분의 50 이상- 최근 사업연도 말 현재 자기자본 10억원 미만- 보통주식의 시가총액이 40억원 미만인 상태가 연속하여 30일(해당 종목의 매매거래일을 기준으로 한다) 동안 지속

자본잠식률: 해당 없음자기자본 :
21,225,552 천원

주1) 상기 관리종목 지정사유는 경영성과 및 재무상태와 관련된 지정사유만 기재한 것입니다.

주2) 자본잠식률 = (자본금 - 자기자본) ÷ 자본금 × 100(%)

당사는 기술성장특례 적용 기업으로서
「코스닥시장 상장규정」 제53조(관리종목)에 따
라 매출액의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도), 세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.다만 상기 유예기간 이후에도 충분한 재무성과를 나타내지 못할 경우

관리종목으로 지정되거나 상장폐지될 위험이 존재합니다. 당사가 2025년 상장할 경우 매출액 요건은 2030년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2028년 부터 해당 요건을 적용받게 될 예정입니다. 상장폐지 관련 기타 요건에 해당하는 경우 당사는 유예기간 이전에도 상장폐지 될 수 있으며, 유예기간 이후 상기 요건에 해당할 경우 상장폐지될 수 있습니다.한편, 2025년 1월 21일 발표된 금융위원회를 비롯한 관계기관 합동 보도자료(주식시장의 질적수준 제고를 위한
「
IPO 및 상장폐지 제도개선 방안
」
발표)에 따르면, 기업의 적시 퇴출을 위해 상장폐지 요건은 강화되고, 절차는 효율화될 예정입니다. 상장폐지 요건 강화와 관련하여 세부 내용은 다음과 같습니다.

[시가총액/매출액 상장폐지 요건 강화 방안]

구분
유가증권 시장
코스닥 시장

시가총액
매출액
시가총액
매출액

현행
50억원
50억원
40억원
30억원

2026년 이후
200억원
50억원
150억원
30억원

2027년 이후
300억원
100억원
200억원
50억원

2028년 이후
500억원
200억원
300억원
75억원

2029년 이후
-
300억원
-
100억원

(출처

: 금융위원회 보도자료(
주식시장의 질적수준 제고를 위한 「IPO 및 상장폐지 제도개선 방안」 발표, 2025.01.21))

주1)
매출액의 경우, 유가증권시장은 시가총액 1,000억원 미만 기업에 적용되며 코스닥시장은 시가총액 600억원 미만의 경우에 적용

상기와 같이 상장폐지의 대표적인 두 가지 요건인 시가총액 및 매출액 요건이 기간에 걸쳐 상향조정될 예정이오니, 투자자께서는 당사의 상장 이후 관련 요건 강화 여부를 면밀히 확인하는 등 유의하시기 바랍니다.

[코스닥시장 상장법인 형식적 상장폐지 사유]

제54조(형식적 상장폐지)

① 거래소는 보통주식 상장법인이 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 해당 보통주식을 상장폐지한다.1. 감사인 의견 미달: 최근 사업연도의 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 감사의견이 부적정, 의견거절이거나 감사범위 제한에 따른 한정인 경우. 다만, 해당 감사의견이 계속기업으로서의 존속능력에 대한 불확실성에 의한 부적정 또는 의견거절인 경우에는 사업보고서 법정 제출기한의 다음 날부터
10일
이내에 해당 사유 해소에 관하여 세칙으로 정하는 감사인의 확인서(해당 감사보고서를 작성한 감사인이 작성한 것으로 한정한다)를 제출하여 거래소가 인정하는 때에는 그 제출일이 속하는 반기를 기준으로 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 경우로 한다.

가. 반기 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 감사의견이 부적정, 의견거절이거나 감사범위 제한에 따른 한정인 경우

나. 반기보고서 법정 제출기한의 다음 날부터
10일
이내에 반기 감사보고서를 제출하지 않은 경우. 이 경우 종속회사가 있는 법인은 연결재무제표에 대한 감사보고서를 포함한다.

...(중략)...

6. 자본전액잠식: 최근 사업연도 말 현재 자본전액잠식 상태인 경우. 다만, 사업보고서의 법정 제출기한까지 자본전액잠식이 해소되었음을 증명하는 재무제표 및 이에 대한 감사인(정기재무제표에 대한 감사보고서를 작성한 감사인과 동일한 감사인으로 한정한다)의 감사보고서(감사의견이 적정인 경우로 한정한다)를 제출하는 경우는 제외한다.

한편, 형식적 상장폐지 요건 중 '자본전액잠식' 요건은 기술성장특례기업에 대해 별도의 유예기간을 적용하지 않습니다. 당사는 2024년 기말 기준 자본총계액이
21,225,552
천원,
검토 받은
2025년 1분기말 기준 자본총계액 20,582,448 천원으
로 해당사
항 없으며, 금번 상장 공모를 통한 자기자본 증가로 인해 상기 요건에 해당될 가능성은 제한적이라고 판단됩니다.
그럼에도 불구하고
예기치 않게 당사의 사업성과가 당초 계획에 미치지 못하여 대규모 손실이 발생하거나, 자금유치에 실패하는 등의 원인으로 당사의 자본구조에 악영향을 미칠 경우 상기 규정에 따라 상장폐지될 수 있습니다.
이와 같이 당사는 상장 후 관리종목 지정 및 상장폐지 위험이 존재하오니 투자자들께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

바. 매출의 계절성 위험

당사의 주요 고객은 국내 기업들로 구성되어 있으며, 매출이 상대적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 이는 당사의 주요 서비스인 Quetta_Enterprise 신규 고객사들이
이듬해 1월부터 정식 오픈
을 목표로 4분기 내에 매출인식이 가능한 도입 및 테스트 용역을 진행하기 때문입니다. 이러한 매출의 계절성 현상은 일반적인 IT회사들이 겪는 상황이기도 합니다.

당사는 매출처 다변화 및 신규 솔루션 출시 등을 통해 이러한 계절적 영향을 다소 완화하고자 합니다.
다만 해당
매출의 계절성은 당사에 의하여 주로 발생하기 보다는 대부분의 고객사 프로젝트 진행 일정에 따라 발생하는 경우가 많으므로, 상기와 같은 계절별 추세를 벗어날 가능성이 존재합니다. 따라서 당사가 수립한 사업계획이 예측과 달라질 위험이 존재
하며, 예상치 못한 매출의 계절성 추세 변경에 따라 당사의 주가에도 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자하시기 바랍니다.

당사의 주요 고객은 매출이 상대적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 이는 당사의 주요 솔루션 중 가
장 높은 비중을 차지하는 Quetta_Enterprise
가 고객사 요구에 맞춰 커스터마이징되는 대규모 프로젝트 형태로 공급되기 때문에 매출 규모가 크며, 많은 경우 4분기에 매출인식이 가능한 시범 운영 및 도입 용역을 거친 후, 다음 해 1월부터 정식 서비스로 전환되기 때문입니다. 또한 보통
기업의 IT 투자는 1분기에 투자계획 수립 및 검토를 주로 진행하므로 수주 감소로 인해 매출이 상대적으로 적게 발생하는 반면, 투자 검토가 완료된 이후 기업들의 연간 예산 집행 완료를 위해 4분기까지 프로젝트가 종료되도록 발주하는 경향이 있어 4분기에 매출이 집중됩니다.
이에 따라 당사와 유사한 사업을 영위하는 기업들의 매출액은 일반적으로 4분기에 집중되는 계절성이 나타나고 있습니다. 당사의 분기별 영업수익 및 비중은 아래와 같습니다.

[분기별 영업수익 비중]

(단위: 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율

1분기
4,249,348
-
3,591,583
18.2%
3,848,238
21.5%
3,530,656
23.1%

2분기
-
-
5,421,019
27.5%
4,528,433
25.3%
3,221,625
21.1%

3분기
-
-
4,761,655
24.2%
3,752,217
21.0%
3,161,134
20.7%

4분기
-
-
5,941,959
30.1%
5,750,960
32.2%
5,369,487
35.1%

합계
-
-
19,716,215
100.0%
17,879,848
100.0%
15,282,902
100.0%

이와 같이 당사의 영업수익은 4분기에 집중되는 경향이 있으나, 연간 영업수익이 안정적으로 성장하고 있습니다.
당사는 보급형 플랫폼, 산업별 전문플랫폼의 확대 등 신규 구독형 플랫폼의 출시를 앞두고 있어 1~3분기의 매출도 증가할 것으로 예상합니다. 또
한, 매출처 다변화, 신규 솔루션 출시 등을 바탕으로 계절성을 다소 완화시키고자 합니다.

다만, 해당 매출의 계절성은 당사에 의해 주도적으로 발생하기보다는 대부분 고객사의 프로젝트 진행 일정에 따라 영향을 받는 경우가 많습니다. 따라서 계절별 매출 추세에서 벗어날 가능성이 있으며, 이로 인해 당사가 수립한 사업계획과 실제 실적 간에 차이가 발생할 수 있는 리스크가 존재합니다. 따라서 계절성에 따른 실적 변동은 주가에 예상치 못한 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자 여러분께서는 이 점을 충분히 인지하시고 신중히 투자 판단을 하시기 바랍니다.

사. 고객사 편중 위험

당사는 국내 주요 대기업을 주요 고객사로 확보하며 안정적인 매출 기반을 유지하고 있습니다. 이는 당사 영업수익의 견조함을 뒷받침하는 요소이나, 일부 대기업에의
영업수익
집중은 예상치 못한 역성장의 리스크로 작용할 수 있습니다. 이에 따라 당사는 기타 고객사
영업수익
비중을 확대하고,
영업수익
구조의 균형을 강화하기 위해 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 핵심 서비스 라인 중 하나인 Quetta_Data의 경우, 상위 2개 고객사 매출 비중을 2022년 약 88%에서 2024년 6
6
%,
2025년 1분기는 65%
로 점진적으로 축소하며 의존도를 낮추었습니다.

당사의 전체
영업수익
기준으로는 상위 2개 고객사의 비중이 약 33% 수준이며, 특정 고객에 대한 집중도는 높지 않은 수준으로 판단됩니다. 현재 당사는 150개 이상의 다양한 고객사를 확보하고 있어, 개별 고객과의 거래 변화로 인한 리스크는 제한적입니다.
그럼에도 불구하고, 향후 고객사 및 서비스 편중으로 인해 향후 주요 고객사의 재무상황이 악화되거나 계약을 해지할 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 빅데이터 AI 분석에 대한 사업을 영위하고 있으며, 상당부분의 영업수익이 국내 주요 대기업을 포함한 민간기업에서 발생하고 있습니다. 주요 고객사는
삼성전자(주),
엘지전자(주), (주)케이티 등으로 연도별 발생 영업수익은 아래와 같습니다.

[최근 3개년도
및 최근 분기 주요고객사별 영업수익]

(단위: 천원)

고객사
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

삼성전자(주)
1,188,372
28.0%
3,948,735
20.0%
2,629,361
14.7%
2,832,780
18.5%

엘지전자(주)
496,000
11.7%
2,521,187
12.8%
2,747,450
15.4%
2,402,800
15.7%

(주)케이티
151,150
3.6%
1,028,100
5.2%
949,662
5.3%
765,110
5.0%

기타
2,413,826
56.8%
12,218,193
62.0%
11,553,375
64.6%
9,282,213
60.7%

총계
4,249,348
100.0%
19,716,215
100.0%
17,879,848
100.0%
15,282,902
100.0%

주1)
2024년 기준 5% 미만의 고객사는 기타로 분류하였습니다.

전체 영업수익 기준으로 보면, 2024년 기준
삼성전자(주)
와
엘지전자(주)
의 합산 비중이 약 32.8%, (주)케이티까지 포함하는 경우 38.0%
, 2025년 1분기 삼성전자(주)와 엘지전자(주)의 합산 비중이 약 39.6%, (주)케이티까지 포함하는 경우 43.2%
로, 개별적으로 특정 기업 의존도가 높은 수준은 아닌 것으로 판단됩니다. 또한, 회사는 기타에 포함된 154개사 이상의 거래처를 확보함으로써 의존도 수준을 낮추었고 더 나아가 회사는
고객사
관리와 다변화 전략 수립을 위하여 서비스 라인별
고객사
를 관리하며, 상세 내용은 아래와 같습니다.

[최근 3개년도
및 최근 분기 Quetta_Enterprise
고객사별 영업수익]

(단위: 천원)

고객사
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

삼성전자(주)
270,410
18.0%
1,768,581
22.2%
898,188
10.5%
1,345,633
17.1%

엘지전자(주)
106,000
7.0%
326,196
4.1%
585,450
6.9%
220,000
2.8%

(주)케이티
11,700
0.8%
173,950
2.2%
590,262
6.9%
659,710
8.4%

기타
1,117,828
74.2%
5,712,587
71.6%
6,447,343
75.7%
5,647,670
71.7%

총계
1,505,938
100.0%
7,981,314
100.0%
8,521,243
100.0%
7,873,013
100.0%

Quetta_Enterprise 부문에서는 영업수익의 70% 이상이 기타 다수의 고객사로부터 발생하고 있어 특정 기업에 대한 의존도가 낮은 편으로 판단됩니다.
2024년 기준
삼성전자(주)
와
엘지전자(주)
의 합산 비중은 26.3%이며,
(주)케이티까지 포함하는 경우 28.5%
입니다.
2025년 1분기 기준 삼성전자(주)와 엘지전자(주)의 합산 비중은 25.0%이며, (주)케이티까지 포함하는 경우 25.8%입니다.

[최근 3개년도
및 최근 분기 Quetta_Data
고객사별 영업수익]

(단위: 천원)

고객사
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

삼성전자(주)
708,457
42.1%
2,180,155
33.6%
1,731,173
34.0%
1,487,147
35.8%

엘지전자(주)
390,000
23.2%
2,122,499
32.7%
2,162,000
42.4%
2,182,800
52.5%

기타
585,770
34.8%
2,181,761
33.6%
1,202,261
23.6%
486,863
11.7%

총계
1,684,227
100.0%
6,484,415
100.0%
5,095,434
100.0%
4,156,810
100.0%

반면, Quetta_Data 부문의 경우, 2022년에는 삼성전자(주)와 엘지전자(주)의 영업수익 비중이 88.3%에 달했으나, 2024년에는 66.3%
, 2025년 1분기는 65.2%
로 감소하며 고객사 다변화가 점진적으로 이루어지고 있습니다.
당사는 주요 고객사의 계약 변동이 당사의 실적에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 만큼, 신규 기타 고객사와의 거래 역시 확대하려는 영업 전략을 실행하고 있습니다.또한, 당사는 영업수익의 꾸준한 성장을 이루면서도 3년이상 서비스를 사용하는 고객들의 영업수익이 2024년말 및
2025년 1분기
기준 70%가 넘을 정도로 당사 서비스에 대한 충성도가 높은편입니다.

[2024년 기준 3년 이상 고객 영업수익 비중]

(단위: 천원)

구분

Quetta_Enterprise

Quetta_Data

Quetta_Service

Insight Report

기타
전체

영업수익
7,981
6,484
2,199
1,432
1,620
19,716

3년이상 유지고객 영업수익
6,656
4,802
1,060
413
858
13,789

비율
83%
74%
48%
29%
53%
70%

[2025년 1분기 기준 3년 이상 고객 영업수익 비중]

(단위: 천원)

구분

Quetta_Enterprise

Quetta_Data

Quetta_Service

Insight Report

기타
전체

영업수익
1,506
1,684
523
370
166
4,249

3년이상 유지고객 영업수익
1,288
1,262
310
86
124
3,070

비율
86%
75%
59%
23%
75%
72%

고객사 편중으로 인한 리스크가 존재할 수 있으나, 당사는 3년 이상 서비스를 이용하는 고객들의
영업수익
비중이 70%를 초과할 정도로 높은 고객 충성도를 확보하고 있습니다. 이는 당사의 서비스가 고객들에게 지속적인 효용을 제공하고 있으며, 장기적인 거래 관계가 유지되고 있음을 의미합니다. 따라서 특정 고객사에 대한 의존도가 존재하더라도, 충성도 높은 고객 기반을 바탕으로 안정적인 영업수익 흐름을 유지할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 향후 고객사 및 서비스 편중으로 인해 향후 주요 고객사의 재무상황이 악화되거나 계약을 해지할 경우, 영업수익 비중이 단일 업체에 편중될 경우 등 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 재무안정성 관련 위험

당사의 부채비율은 2022년 114.8%, 2023년 195.7%, 2024년 40.9%
, 2025년 1분기 44.8%
로 2024년 기중 상환전환우선주의 보통주 전환으로 인하여 업종평균 대비 낮은 부채비율을 보이고 있습니다. 또한, 2022년 이후 차입금을 일부 상환하여 차입금 의존도는 2022년 34.0%, 2023년 18.7%, 2024년 18.4%
, 2025년 1분기 18.4%
로 점진적으로 감소하여 업종평균에 유사한 수준으로 유지하고 있습니다.
당사는 업종과 유사하거나 안정적인 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 최근 분기
유동비율 및 부채비율을 포함한 주요 재무 안정성과 관련된 지표는 다음과 같습니다.

[주요 재무 안정성 지표]

(단위: %, 배)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종 평균

부채비율
44.8%
40.9%
195.7%
114.8%
83.3%

유동비율
232.5%
253.7%
114.5%
179.5%
152.1%

차입금의존도
18.4%
18.4%
18.7%
34.0%
20.6%

이자보상배율(배)
-
1.5
4.8
8.8
4.6

주1)

상기 수치는 감사
및 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

주3)
2025년 1분기는 영업손실을 기록함에 따라 이자보상배율이 산출되지 않습니다.

당사의 부채비율은 2022년 114.8%, 2023년 195.7%, 2024년 40.9%
, 2025년 1분기 44.8%
로 업종 평균
83.3%
대비 변동폭이 컸으나, 2024년
및 2025년 1분기
에는 유사한 수준으로 개선되었습니다. 이는 일부 차입금의 상환 및 상환전환우선주의 보통주 전환에 따른 결과로 보이며 회사의 재무구조가 점진적으로 안정화되고 있음을 보여줍니다. 유동비율은 2022년 179.5%, 2023년 114.5%, 2024년 253.7%
, 2025년 1분기 232.5%
로 업종 평균 152.1%를 상회하며, 단기 채무 상환 능력이 충분함을 나타냅니다.

차입금 의존도는 2022년 34.0%, 2023년 18.7%, 2024년 18.4%
, 2025년 1분기 18.4%
로 감소 추세를 보이고 있으며, 업종 평균 20.6%와 유사한 수준을 유지하고 있습니다. 이자보상배율은 2022년 8.8배, 2023년 4.8배, 2024년 1.5배 수준으로 업종 평균 4.6배보다 낮은 수준이나, 최근 연도 1배 이상 수준으로 취약한 수준은 아닙니다.
2025년 1분기는 영업손실을 기록함에 따라 이자보상배율이 산출되지 않습니다.
당사는 유사업종 대비 대부분 양호한 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.

자. 현금흐름 관련 위험
당사는 2022년~
2025년 1분기
각각 4,439,008 천원, 1,625,576 천원, 55,575 천원
, 384,916천원
의 영업활동 현금흐름이 발생하였습니다. 그러나 당사의 영업활동 현금흐름은 2022년 이후 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있으며, 2024년에는 현저히 축소되었습니다. 이는 연구개발비용의 증가에 따른 당기순손실 확대 및 자산, 부채 변동에 따른 영향으로 분석됩니다.
2025년 1분기 영업활동 현금흐름이 양(+)인 사유는 당사가 1분기 중 연간 계약을 체결하는 과정에서 일부 고객사로부터 현금을 선 수취하였기 때문입니다.
당사는 최근 3사업연도

동안 지속적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였으나, 점차 감소하는 영업현금흐름을 보이고 있습니다.

이를 회복하기 위하여 조직 효율성의 개선 및 신규 서비스 출시 등의 전략을 수립하고 있으나, 향후 당사의 신규제품 등에서 수익성을 확보하지 못한다면 당사의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 2022년~
2025년 1분기
현금흐름 추이는 아래와 같습니다.

[2022년~
2025년 1분기 현금흐름 추이]

(단위: 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

Ⅰ.영업활동으로 인한 현금흐름
384,916
55,575
1,625,576
4,439,008

Ⅱ.투자활동으로 인한 현금흐름
(3,198,000)
(1,155,952)
(6,324,650)
(2,426,488)

Ⅲ.재무활동으로 인한 현금흐름
(75,049)
(279,752)
8,993,705
618,891

Ⅳ.현금의 증가(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)
(2,888,133)
931,775
4,294,631
2,631,412

Ⅴ.외화표시현금및현금성자산의 환율변동효과
(60)
43,919
(3,315)
18,386

Ⅵ.기초의 현금
10,168,679
9,192,985
4,901,669
2,251,871

Ⅶ.기말의 현금
7,280,486
10,168,679
9,192,985
4,901,669

주1)

상기 수치는 감사
및 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

당사는 2022년부터
2025년 1분기
까지 각각 4,439,008천원, 1,625,576 천원, 55,575 천원
, 384,916천원
의 영업활동 현금흐름을 기록하였습니다. 당사의 영업활동 현금흐름은 2022년 이후 지속적으로 감소하는 추세를 보이며, 2024년에는 현저히 축소되었습니다. 이는 연구개발비의 증가에 따른 당기순손실 확대 및 자산, 부채 변동의 영향으로 분석됩니다.
2025년 1분기에는 매출채권 순감소 486,237천원, 계약자산 순감소 76,979천원, 계약부채 순증가 892,075천원 등의 영향으로 일시적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였습니다. 이는 1분기 중 연간 계약을 체결하는 과정에서 일부 고객사로부터 현금을 선 수취함에 따라, 1분기 기준 영업활동현금흐름이 상대적으로 양호한 수준을 기록하게 된 것으로, 추후 매출로 인식될 예정입니다.

당사의 투자활동 현금흐름은 2022년부터
2025년 1분기
까지 각각
(-)
2,426,488 천원,
(-)
6,324,650 천원,
(-)
1,155,952 천원
, (-)3,198,000천원
을 기록하며 지속적인 유출을 보였습니다. 특히 2023년 단기금융상품의 순증가 6,003,600 천원 및 금융자산 취득 300,000 천원으로 인해 감소 폭이 커졌으며, 2024년에도 유형자산 취득 863,971 천원 등의 영향으로 음(-)의 투자현금흐름이 지속적으로 유지되고 있습니다.
2025년 1분기에는 단기금융상품의 순증가 3,000,000천원 및 유형자산 취득 198,000천원으로 인해 음(-)의 투자현금흐름을 기록하였습니다. 단기금융상품의 경우 당사의 제1금융권 주거래은행에 예치한 정기예적금 금액으로 투자활동에 따른 위험은 다소 낮다고 판단됩니다.

당사의 재무활동 현금흐름은 2022년 618,891 천원, 2023년 8,993,705 천원, 2024년 (-)279,752 천원
, 2025년 1분기 (-)75,049천원
을 기록하였습니다. 2023년 전환상환우선주의 증가 10,000,007 천원으로 인해 일시적으로 증가하였으나, 2024년에는 차입금 감소 100,000천원 및 리스료 지급 179,752천원 등으로 인해 감소한 것으로 분석됩니다.
2025년 1분기에는 차입금 감소 25,000천원 및 리스료 지급 50,049천원으로 음(-)의 재무현금흐름을 기록하였습니다.

당사는 최근 3사업연도 동안 영업활동 현금흐름이 지속적으로 감소하고 있으며, 2024년에는 당기순손실 증가로 인해 더욱 축소되었습니다. 신규 서비스의 출시 및 연구개발조직의 안정화로 일부 개선될 가능성이 있으나, 장기적인 감소 추세를 고려할 때 향후 현금흐름 안정성에 대한 면밀한 관리가 필요합니다. 투자자께서는 이 점 유의 하시기 바랍니다.

차. 매출채권 회수 관련 위험

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회 수준이었으나 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로
2023년 이후
업계평균인 7.4회와 유사한 수준입니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 99.7% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권 규모는 존재하지 않습니다.

2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다. 이에 따라 회사 정책에 따른 대손충당금 설정률도 1% 내외로 유지하고 있습니다.
따라서 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보이나, 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다
.

당사의 2024년말
및 2025년 1분기
기준 매출채권 연령분석 현황은 아래와 같습니다. 당사의 매출채권은 대부분 3개월 이내에 발생한 건으로 구성되어 있으며, 1년 이상의 매출채권 잔액은 존재하지 않습니다.

[2024년말 기준 채권연령분석
및 대손충당금 설정 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,874,692
665,506
22,354
7,150
-
2,569,702

대손충당금
-
6,344
9,093
6,190
-
21,627

대손충당금 설정률
-
0.95%
40.68%
86.57%
-
0.84%

주1)
상기 수치는 감사를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

[2025년 1분기 기준 채권연령분석 및
대손충당금 설정 현황]

(단위: 천원)

구 분
만기일 미도래
3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년이상
매출채권 잔액

매출채권
1,526,061
514,448
24,530
18,425
-
2,083,464

대손충당금
-
581
15,174
7,552
-
23,307

대손충당금 설정률
-
0.11%
61.86%
40.99%
-
1.12%

주1)
상기 수치는 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

당사는 매출채권에 대한 대손충당금을 설정함에 있어 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 사용하고 있으며 통상적인 회수기간은 30일에서 90일입니다.
당사의 매출채권 회전율
및 대손충당금 설정금액은
다음과 같습니다.

[최근 3개년 기준 매출채권 회전율]

(단위: 천원, 회)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종평균

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903
-

매출채권 총액
2,083,465
2,569,702
2,470,580
1,772,469
-

대손충당금
(23,307)
(21,627)
(4,030)
(9,274)
-

매출채권 순액
2,060,157
2,548,075
2,466,550
1,763,195
-

대손충당금 설정률
1.1%
0.8%
0.2%
0.5%
-

매출채권 회전율
7.4
7.9
8.5
5.8
7.4

주1)

상기 수치는 감사
및 검토를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

주3)
2025년 1분기 매출채권회전율은 연환산수치를 적용하였습니다.

당사는 매출채권 회전율은 2022년 5.8회, 2023년 8.5회, 2024년 7.9회
, 2025년 1분기 7.4회
수준으로 2023년 이후 업계평균 7.4회와 유사한 수치를 보이고 있습니다.
당사의 주 거래처들은 신용도가 높은 국내 기업들로 구성되어
매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 기준 매출채권 역시
만기일 미도래 채권이 73.0%, 3개월 이내의 채권이 98.9%, 6개월 이내의 채권의 경우 99.7% 수준이며, 1년 이상 경과한 매출채권은 존재하지 않습니다.
2025년 1분기 기준 또한 6개월 이내의 채권이 99.1% 수준이며 1년 이상의 장기 미회수 채권은 존재하지 않습니다.

당사는 매출채권의 신용위험에 대응하기 위해 분기별로 대손충당금을 설정하고 있으며, 이를 위해 매출채권 연령분석 파일을 작성하고 있습니다. 대손충당금은 채권 발생일 기준 1년 초과 채권 및 거래처에 대해서는 개별평가 방식으로 100% 대손을 설정하고, 그 외 채권은 과거 3개년의 채권 연령 분석 자료와 Roll-rate 기반 회수율을 반영하여 집합평가 방식으로 대손율을 추정하여 반영합니다. 이와 관련된 대손충당금 전표는 대손충당금 담당자가 작성한 후 경영지원 팀장의 승인을 받아 처리하고 있습니다. 이러한 방식에 따라 설정된 대손충당금 금액은 2022년 0.5%, 2023년 0.2%, 2024년 0.8%, 2025년 1분기 1.1%로 1%내외의 설정률을 유지하고 있습니다.
따라서 당사는 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.

카. 연구개발 핵심인력의 유출 및 확보와 관련된 위험

소프트웨어 산업에서는 전문성을 갖춘 인력의 확보와 유지가 핵심 경쟁력으로 작용합니다. 이에 따라 당사는 주요 연구인력에게 주식매수선택권을 부여하고, 직무 발명 보상을 실시하며, 업계 평균보다 높은 수준의 급여를 지급하는 등 핵심 인력의 확보와 유지를 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 성공적인 사업 수행과 고객 요구 충족을 위해서는 다양한 전문 역량을 갖춘 인재의 확보가 필수적이며, 이는 업계 전반이 직면한 공통된 과제입니다.
그러나 핵심 인력에 대한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있어, 당사의 보상체계에도 불구하고 인력 유출 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 만약 주요 연구인력이 이탈할 경우, 연구개발 지연 등으로 인해 당사의 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어 산업은 기술 기반의 산업으로서 생산 설비를 구축하기 위한 자본 투자 규모가 크지 않은 대신 전문 기술을 갖춘 인력의 확보와 장기간의 개발이 소요되는 개발 투자가 다소 소요되어야 하는 산업입니다. 따라서 전문성을 보유한 인력의 확보 및 유지는 당사가 영위하는 산업에서 핵심역량으로 작용할 수 있으며, 일반적으로 개발 인력의 인건비 비중이 영업비용 중 가장 많은 비중을 차지하고 있습니다.당사는 2004년 설립 후, 2008년 11월 기업부설연구소를 창설하였으며, 이후 연구개발인력을 지속해서 확충하여 2025년 1분기말 기준 연구개발로 근무하는 임직원이 121명이 되었습니다. 당사는 향후에도 연구개발인력을 지속해서 확충하여 AI산업을 발전시켜 나아갈 예정입니다.

연구개발 조직도_뉴엔.jpg
연구개발 조직도

[연구개발인력 추이표]

(단위: 명)

구 분
직위
기초
증가
감소
기말

2022년도
부장
7
-
1
6

차장
9
5
-
14

과장
5
4
3
6

대리
16
12
3
25

사원
38
18
11
45

계
75
39
18
96

2023년도
부장
6
-
-
6

차장
14
1
1
14

과장
6
6
1
11

대리
25
6
7
24

사원
45
22
10
57

계
96
35
19
112

2024년도
부장
6
1
-
7

차장
14
-
1
13

과장
11
2
-
13

대리
24
10
3
31

사원
57
14
17
54

계
112
27
21
118

2025년 1분기
부장
7
1
-
8

차장
13
1
2
12

과장
13
4
1
16

대리
31
11
4
38

사원
54
2
12
44

계
118
19
19
118

주1)
해당 인원 내 임원은 제외되었습니다.

상기 표와 같이 당사의 성장에 따라 연구개발인력의 숫자는 지속적으로 증가하고 있습니다. 동시에 당사는 연구개발인력들의 장기 근속, 근로의욕 제고를 위하여 주식매수선택부여, 직무발명 보상제도를 통한 특허 등록 보상금 지급, 각종 자체 연구개발 지원제도 등을 운영중에 있습니다.

[뉴엔에이아이 자체 연구개발 지원제도]

연구개발
지원제도

내용

연구개발 관련 도서구매
국내외 전문 서적에 대한 구매비용 전액 지원

연구개발 관련 외부기관 교육 지원
전문 교육을 수강할 수 있도록 외부기관 교육 수강 지원

자격증 취득 지원
각종 AI 자격증을 취득하고자 하는 경우 자격증 취득 비용 지원

유료 Tool 지원
연구결과 공유를 위한 Notion 유료 계정, 생성형 언어모델 사용료 지원(OpenAI), AI학습 Dashboard 플랫폼(Weight&Bias) 지원 등

연구개발 인프라 플랫폼
GPU인프라에 구애받지 않고 AI 연구개발을 할 수 있도록 MLOps GPU 분산처리 노트북을 제공하는 플랫폼 구축

논문등재 비용 지원
학술지 등 논문등재 기관에 논문을 등재하는데 소요되는 일체의 비용 지원

내부 세미나 개최
연구결과 공유를 위한 상시 내부 세미나 개최, 녹화 영상 공유

내부 컴퍼티션 개최
태스크를 컴퍼티션화하여 업무 진행, 선의의 경쟁 및 연구결과 공유 및 토론 문화 형성

이러한 다양한 연구개발인력들에 대한 제도 운영과 노력으로 당사는 다음의 표와 같이 우수한 주요 연구개발 인력을 확보하여 꾸준한 발전을 이루고 있습니다.

[주요 연구개발인력 현황]

성명
/직위

주요약력

박정호

연구소장

학력

2001.02 졸업
경희대학교 원자력공학과

주요경력

2004.05~현재
㈜뉴엔에이아이 연구소장

2000.10~2004.04
㈜썬넷 사원

신청회사 주요연구실적

2023.12~ AI Issue Finding Service / 부정이슈의 확산 및 예측 모델 개발

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 개발

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발

2022.11~2023.05 트렌드 분석 플랫폼 / 약신호 데이터로 부터 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 개발

2022.11~2023.07 신규 트랜드 아이템 예측 데이터 생성 시스템 설계 및 개발

2022.10~2023.01 식품 마켓/VOC Insight 플랫폼 구축 / 식품 소비자 불만에 대한 유형분류 모델 개발

2021.03~2021.07 인테리어 및 시공 트랜드 분석 시스템 구축 / 온라인 데이터 기반 공간(거실, 침실, 욕실 등) 분석 모델 개발(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

류승완

이사

학력

2011.02 졸업
한국열린사이버대학교 정보통신공학과

주요경력

2008.10~현재
㈜뉴엔에이아이 이사

2007.02~2008.05
㈜포씨소프트 과장

2005.12~2007.02
㈜위즈그룹 과장

2001.09~2002.11
㈜대원씨앤에이홀딩스 사원

신청회사 주요연구실적

2023.01~ Quettai 3.0 구축 PM

2019.12~2020.05 입점브랜드 추천 AI 모델 개발

2019.01~2020.12 Lucy_R 2.0 구축 PM

2016.01~2016.12 중국 패션 트렌드 분석시스템 개발

2015.01~2015.10 북미 자동차 VDS 예측 모델 개발

2011.01~2015.12 텍스트 마이닝 엔진, 형태소 분석 엔진 개발 및 고도화

2012.01~2012.12 글로벌 VOC 평가 시스템 구축 PL

그 외 주요연구실적

2007.09~2008.05 교육 플랫폼 (LMS, LCMS) 개발

2006.09~2007.02 해운물류 시스템 개편

2005.06~2025.11 검색서비스 구축

2002.09~2002.11 애니메이션 랜더링 플랫폼 개발

김OO

부장

학력

2008.08 졸업
동의대학교 정보소재공학과

주요경력

2022.08~현재

2020.09~2022.07

㈜뉴엔에이아이 부장

㈜두유비 차장

2019.08~2020.08
㈜아이티엔제이 연구소장

2018.08~2019.07
울산대학교 석사 연구원

2016.01~2018.07
㈜아이티공간 책임연구원

2012.08~2015.12
루카스INT 사장

2011.06~2012.07
㈜씨엠지테크윈 대리

2008.09~2011.05
㈜유니크코리아NI 주임연구원

신청회사 주요연구실적

2022.08~ 생성형 AI 및 Artificial General Intelligence 연구

2022.08~ 자연어처리를 위한 NLP AI 및 대형언어모델 연구

2022.08~ AI 관련 특허 출원

그 외 주요연구실적

2012.08~2022.07 자연어처리 AI 연구 및 상용화

2012.08~2022.07 AI 관련 특허 출원 및 논문 발표

2011.06~2020.08 스마트 팩토리 및 대기업 연계 머신러닝 및 딥러닝 연구 다수

2008.07~2011.05 IoT 기반 스마트 디바이스 연구 개발 및 상용화

김OO

차장

학력

2016.08 졸업
국가평생교육 진흥원 정보통신공학 전공

주요경력

2004.09~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

신청회사 주요연구실적

2023.01~ Quettai 3.0 구축 (UI, 텍스트 마이닝 담당)

2023.05~2024.03 EAM2 신규 TA 분석 엔진 설계 및 개발

2023.02~2023.08 CVA5.0 업그레이드 (PM)

2022.10~2023.05 데이터 트렌드 분석 구축 (텍스트 마이닝 담당)

2021.08 특허 출원- 데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축 방법 특허 출원

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

김OO

과장

학력

2010.02 졸업
부경대학교 패션디자인학과

주요경력

2013.12~현재
㈜뉴엔에이아이 과장

신청회사 주요연구실적

2024.08~ Quettai 소셜 AI 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 환경 구축 및 검색시스템 운영

2024.01~2024.04 VectorSearch 플랫폼 설계 및 구축

2023.11~2024.02 Quettai 시스템 인프라 설계 및 구축

2023.07~2024.08 Quettai 시스템 데이터 아키텍처 설계/구축

2023.05~ 양산형 검색플랫폼 기술교육 및 사내기술지원

2022.11~2023.10 소셜 빅데이터 기반 트렌드 분석(트렌드) 검색환경 구축

2022.03~ Lucy_R 2.0 미디어분석 플랫폼 인프라/아키텍처 설계, 구축 운영

2021.04~ 심화분석 시스템을 이용한 보고서사업 데이터지원 업무 다수

그 외 주요연구실적

-

최OO

이사

학력

2002.02 졸업
한국기술교육대학교 정보통신과

주요경력

2004.05~현재
㈜뉴엔에이아이 이사

2002.02~2004.04
㈜썬넷 사원

신청회사 주요연구실적

2023.10~2024.06 인스타그램 채널 수집 서비스 / 인스타그램 채널 수집 및 데이터 통합 서비스 개발

2023.07~2023.09 이슈 생성 및 확산 데이터 서비스 / 이슈 대상 선정 및 데이터 서비스 개발

2023.04~2023.06 트위터 수집 엔진 업그레이드 / 트위터 수집 기능 고도화 개발

2022.09~2023.01 소셜 미디어 분석시스템 / 해외 미디어 및SNS 인플로언서 데이터 수집 개발

2022.02~2022.05 쇼핑 인사이트 정보 서비스 / 쇼핑인기 키워드 통계 정보 발굴 및 상품 정보 수집 개발

2021.09~2022.03 Youtube 채널 수집 서비스 / Youtube 채널 수집 및 데이터 서비스 개발

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

박OO

부장

학력

2004.02 졸업
단국대학교 전산통계학과

주요경력

2004.10~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

신청회사 주요연구실적

2024.01~ Social VOC 리스닝 서비스 구축

2023.10~2023.12 글로벌 판가관리 서비스 구축

2023.07~2023.10 쇼핑몰 상품 및 리뷰 수집분류 서비스 구축

2023.04~2023.07 데이터 공급 서비스 구축

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

김OO

부장

학력

2011.02 졸업
한국방송통신대학교 컴퓨터과학과

주요경력

2021.08~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2020.08~2021.07
㈜데이터게이트코리아 부장

2010.01~2020.07
㈜제이빅에스앤씨 부장

2007.07~2009.12
㈜에스테스 과장

1999.08~2007.06
㈜스타버스트 실장

1998.08~1999.08
㈜성문컴퓨터 사원

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 AI기반 외신 빅데이터 분석 플랫폼

2023.01~2023.12 E커머스 판매상품 및 리뷰 연계 분석

2022.01~2022.12 AI 기반 실시간 음성인식 번역 서비스

2020.02~2021.10 비정형 텍스트 분석 플랫폼

그 외 주요연구실적

2019.12~2020.02 방송 스트리밍 서비스 및 홈페이지고도화

2019.05~2019.11 데이터 거버넌스 분석 및 검색 포털

2018.10~2019.02 데이터 포털 구축 및 형태소 분석 처리

2015.09~2015.12 이산가족 및 유전정보 관리 시스템 구축

2015.03~2015.08 교육원 JAVA기반 LMS 및 학사관리 구축

2014.06~2014.10 회담정보시스템 구축 사업

2012.01~2012.11 통합장비수리 시스템 구축 사업

배OO

부장

학력

2001.02 졸업
신구대학교 방사선과

주요경력

2012.08~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2011.01~2012.07
㈜투비즈테크놀러지 과장

2008.05~2010.12
㈜창조와응용 대리

2007.07~2008.04
㈜KC VISION 대리

2006.07~2007.06
㈜코토스 대리

2006.05~2006.07
㈜조은시큐리티 대리

2004.10~2006.04
㈜커널아이티웨어 사원

신청회사 주요연구실적

2024.11~ 온라인 이슈 빅데이터 분석

2024.10~ 온라인이슈&댓글 모니터링

2024.07~ 온라인 이슈 모니터링

2024.04~ 소비자 리뷰 분석

2024.03~ 포털뉴스&댓글 모니터링 및 분석

2024.01~ 온라인 데이터 공급

2023.12~ AI Issue Finding Service

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구성

2023.01~2023.12 글로벌 영향력자 분석

2023.01~2024.01 소셜 온라인 모니터링

2022.12~2024.01 반도체 글로벌 모니터링

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축

2022.12~2024.01 홍보실 온라인 모니터링

2022.12~2024.01 소셜 온라인 모니터링

그 외 주요연구실적

- 서비스 시스템 아키텍쳐 설계 및 관리

- 운영중인 서비스 시스템의 프로세스 및 업무 효율화

- 서비스 시스템에 활용되는 Open source software 및 Closed Source software 검토

이OO

부장

학력

2004.02 졸업
신흥대학교 컴퓨터정보과

주요경력

2007.09 ~ 현재
㈜뉴엔에이아이 부장

신청회사 주요연구실적

2010.01~ 뉴미디어 / 글로벌 센싱/9개 언어 통합 모니터링 솔루션/이슈 단계별 알람/AI 이미지 특정인 센싱ㆍ분석

2022.12~2023.06 트렌드 분석 플랫폼/트렌드 선행 캐칭

2022.03~2022.11 빅데이터 분석시스템 / 식품 브랜드 비교

2021.01~2022.02 빅데이터 분석시스템/인테리어 제품ㆍ브랜드 비교 분석

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

양OO

부장

학력

2022.07 수료
중앙대학교 컴퓨터공학과 박사 수료

주요경력

2011.02~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2007.10~2011.02
㈜거룡아이티 대리

신청회사 주요연구실적

2023.12~ AI Issue Finding Service / AI를 이용한 여론동향 예측 모델 개발

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발

2022.05~2022.12 실시간 온라인 모니터링 운영 / 후기에 대한 부정 이슈 분류 모델 개발

2022.02~2022.05 부정이슈 모니터링 서비스 / 부정 이슈 추출모델 개발

2021.08~2022.01 외부 고객의 소리 모니터링 서비스 / SNS 데이터에서 감정추론 모델 개발

2021.05~2021.07 소셜 빅데이터 분석 시스템 고도화 / 소셜 빅데이터 처리 엔진 개발

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

2012.08~2022.07 신조어 및 이모티콘 감성사전 구축에 대한 특허 출언 및 논문 발표

2007.10~2012.07 PDA를 이용한 결제 시스템 개발 및 암호화 모듈 개발

2007.10~2012.07 물류센터 업무 효율화를 위한 PDA 입/출고 시스템 개발

권OO

차장

학력

2003.02 졸업
주엽공업고등학교

주요경력

2021.05 ~ 현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2012.10~2021.05
㈜티시스 차장

2010.10~2012.10
㈜지핀스 대리

2008.07~2010.10
㈜뉴엔에이아이 사원

2007.10~2008.07
㈜애트 사원

신청회사 주요연구실적

2023.10~ MI 구축, 수집 배치 및 GPT통신 개발

2022.06~ 분석 플랫폼 구축 및 운영, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서, 관리자페이지 등 개발

2021.06~ 센싱시스템, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서 ,원문 번역, GPT 요약,기업 자동 분류 등 개발

2021.05~2023.09 데이터 공급, 수집 배치 개발 및 DATA API 개발

그 외 주요연구실적

2010.10~2021.05 기간계 시스템

2008.09~2010.10 VOC 구축, ORM구축

2008.03~2008.07 홈페이지 차세대

2007.10~2008.03 홈페이지 리뉴얼

서OO

차장

학력

2009.02 졸업
협성대학교 컴퓨터공학과

주요경력

2012.07~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2010.03~2012.06
㈜어니컴 주임연구원

2008.07~2009.07
㈜아구스 연구원

신청회사 주요연구실적

2023.06~ Quetta K-Beauty Insight/ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리

2022.06~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리

2021.07~ 외부정보 수집 프로젝트, 정규식을 사용한 개인정보 감지와 마스킹 방안 연구 개발

2019.01~2020.01 Ris-K Lite 설계 및 개발

2017.01~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발

2015.04~2017.04 외부데이터 수집 프로젝트 개발

2013.10~2018.07 사업부 V2V데이터 공급 프로젝트 개발

2013.07~2013.10 데이터 공급 프로젝트 개발

2013.05~2013.07 데이터 공급 프로젝트 개발

그 외 주요연구실적

2010.04~2012.06 Web Test Forte, Smart Phone Network Test Tool 프로젝트 개발, 제 11회 모바일 기술대상 방통위원장상 수상

김OO

부장

학력

2002.02 졸업
청주대학교 컴퓨터정보과

주요경력

2008.10~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2008.04~2008.10
㈜백헤드 과장

2006.05~2008.3
㈜컴에이지 과장

2003.09~2006.05
㈜나린 대리

2003.02~2003.07
㈜컴에이지 사원

2002.08~2002.12
㈜이패스 사원

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 온라인 데이터 공급 서비스 구축 / GPT를 이용한 데이터 분류 시스템 설계

2024.04~2024.07 소비자리뷰 분석 시스템 구축 /

온라인스토어 리뷰 기반 속성(가격/디자인/내구성/화질 등) 분석 모델 설계

2023.11~2024.03 온라인 모델 정보 시스템 구축 / 온라인스토어의 제품의 스펙을 분류 가격, 리뷰평점, 유사 제품탐지 분석 설계

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 설계

2023.06~2023.09 Store crawling 분석서비스 / 온라인 스토어 리뷰 기반 분석 모델 개발

2023.04~2023.09 리콜 데이터 분석 글로벌 리콜데이터 분류 모델 개발

2022.11~2023.07 데이터 수집/분석 및 예측 데이터 생성시스템 개발

2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 분석서비스 구축 / SNS 내용 기사 인용 분석 모델 설계

2022.05~2022.07 소셜리스닝 시스템 구축 / 온라인 기반 데이터 분석 모델 개발, 온라인 리뷰 분석 모델

2021.06~2022.04 센싱시스템 구축(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

박OO

차장

학력

2011.02 졸업
이화여자대학교 경영학과

주요경력

2014.01~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2010.07~2013.12
㈜골드오션커뮤니케이션즈 대리

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 마켓인사이트 모니터링 서비스 구축 / LLM 기반 이벤트 확산 분석 모델 기획

2024.08~2024.10 뉴스 데이터 공급 서비스 구축 / LLM 기반 데이터 분석 자동화 모델 기획, 사전 구축

2023.10~2024.02 매체영향력지수 평가 서비스 구축 / 지수 설계, 머신러닝 기반 기사의 SNS 확산 분석 모델 기획

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / 머신러닝 기반 키워드 발굴 로직 기획, 사전 구축

2022.12~2023.05 건강정보 트렌드 분석 서비스 구축 / 질병 및 치료법 사전 구축, 의료기관 및 비급여 데이터 체계 설계, UI 기획

2022.11~2024.11 식품 트렌드 캐칭 서비스 구축 / 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 기획, 급상승 키워드 추출 모델 기획, UI 기획

2022.09~2022.12 식품 리뷰 데이터 공급 서비스 구축 / 상품 표준화 작업 자동화 기획

2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 인용 보도 분석서비스 구축 / 영향력자 뉴스 인용 분석 기획

2022.05~2024.07 소셜브랜드지수 모니터링 서비스 구축 / 지수 설계, 사전 구축, UI 기획

2021.11~2022.04 식품 브랜드 분석서비스 구축 / 문서 인기도 지수 설계, 사전 구축, UI 기획

2021.08~2021.12 외부 VOC 이슈 탐지 서비스 구축 / VOC 이슈 데이터 군집화, 위험지수 설계

2021.07~2021.11 ESG 평가 서비스 구축 / ESG 항목 분류 학습데이터 구축, UI 기획

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

2010.07~2011.01 글로벌 마케팅 모니터링 / 해외법인 홈페이지 운영 기준 설계 및 평가, 영어권 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획

2011.02~2011.09 Global Call 온라인 마케팅 / 국내 거주 외국인 대상 국제전화 서비스 온라인 마케팅 기획

2011.10~2012.01 온라인 마케팅 / 인도 현지 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획

당사의 성공적인 사업 수행과 고객 요구 충족을 위해서는 다양한 전문 역량을 갖춘 핵심 인력의 확보가 필수적입니다. 이는 당사가 속한 산업 전반에서 공통적으로 직면하는 과제이며, 핵심 인력 확보 경쟁은 점점 더 치열해지고 있습니다. 이러한 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 보상 체계를 강화하거나 채용 관련 지출을 확대하는 등의 전략이 요구됩니다. 그러나 당사의 각종 지원제도를 운영하고 있음에도 불구하고 인력 이탈의 가능성을 완전히 배제할 수 없으며, 핵심 인력의 유출 시 연구개발 지연 등으로 인해 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

타. 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 데이터 분석 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다.
당사는 22개의
기술특허와 우수한 인력을 바탕으로
지속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다.

당사에게 특허권을 포함한 지적재산권은 중요한 자산이며, 현재 보유한 핵심 기술 및 특허권과 관련된 소송이나 분쟁은 발생하지 않았습니다. 향후에도 당사 지적재산권과 관련한 우발적인 분쟁이 발생할 가능성은 낮다고 판단됩니다. 또한, 당사의 특허 등은 경쟁사나 제3자가 모방하기 어려워 기술 침해 위험 역시 제한적일 것으로 예상됩니다.
다만, 당사가 전적으로 예상하기 어려운 요인에 의해 특허와 관련된 소송이나 분쟁이 발생할 가능성을 완전히 배제할 수는 없습니다. 이러한 상황이 발생할 경우, 당사의 지적재산권과 관련된 이슈가 부각되어 영업 및 손익에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 향후 매출 규모의 성장과 사업 영역의 확대로 인해 예기치 않은 특허 분쟁이 발생할 위험이 커질 수 있으며, 이는 결과적으로 당사의 영업 상황과 재무 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다. 당사가 영위하고 있는 빅데이터 분석 AI 관련 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다. 당사는 비정형 텍스트 중에 품질이 낮은 구어체 기반의 온라인(소셜) 텍스트 데이터 분석에 특화된 NLP 기반의 AI분석 엔진을 개발해왔으며, 높은 기술력을 인정받아 기술성평가에서 복수의 전문평가기관으로부터 'A', 'A' 등급을 획득했습니다. 당사의 공정기술 개발 중 반드시 필요한 핵심 기술에 대해서는 특허 및 저작권 등록을 통하여 지적재산권에 대한 보호를 진행하고 있습니다.

당사는
특허권 22개, 저작권 20개, 프로그램등록증 10개 등 지
속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다. 추가적으로 증권신고서 제출일 현재 출원중인 특허는 총 15개로 당사는 핵심 비지니스를 보호하기 위한 방어적 특허 포트폴리오를 통해 경쟁사가 유사 솔루션 도입을 어렵게 하는 전략을 꾸준히 취하고 있습니다.

[당사 지적재산권 현황]

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
출원국

1
특허권
인쇄물 위치정보 제공시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.04.30
대한민국

2
특허권
질의어에 따른 대량문서기반 성향 분석시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.06.15
대한민국

3
특허권
사용자 맞춤 블로거 분석 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2010.03.05
2010.11.22
대한민국

4
특허권
웹 문서의 분류 및 분석 정확도를 향상시키는 문서 전처리 장치
뉴엔에이아이
2009.11.18
2011.12.02
대한민국

5
특허권
노출도 분석을 이용한 유사문서 분류 장치
뉴엔에이아이
2009.11.26
2011.12.02
대한민국

6
특허권
웹 문서를 이용하여 설문조사용 질의문의 결과를 획득하는 시스템
뉴엔에이아이
2009.11.19
2011.12.08
대한민국

7
특허권
문장 네트워크 기반 회의록 요약 방법
뉴엔에이아이
2011.04.15
2013.07.22
대한민국

8
특허권
개인 정보 조회 서비스 제공 밥법, 그 서버 및 이동 단말
뉴엔에이아이
2011.12.27
2013.10.14
대한민국

9
특허권
소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2013.11.25
대한민국

10
특허권
대용량 데이터의 텍스트마이닝을 위한 의미기반 분류 추출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.01.08
대한민국

11
특허권
소셜네트워크 통합 분석을 위한 다중구조 데이터 규격화 처리시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.02.27
대한민국

12
특허권
HTML파일로부터 비정형 메타 데이터를 추출하는 장치
뉴엔에이아이
2013.08.02
2014.10.17
대한민국

13
특허권
단어 패턴을 이용한 카테고리 및 감성 분석시스템
뉴엔에이아이
2013.07.26
2014.12.10
대한민국

14
특허권
온라인 기반의 위기관리 대응 매뉴얼 자동 생성장치
뉴엔에이아이
2013.07.26
2015.01.23
대한민국

15
특허권
이미지 처리 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2014.07.31
2016.11.16
대한민국

16
특허권
공간 및 텍스트 정보를 사용한 사회적 관심 영역 추정 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2016.10.12
2018.08.30
대한민국

17
특허권
소셜 데이터 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
대한민국

18
특허권
단문 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
대한민국

19
특허권
실시간 통합분석검색 시스템
뉴엔에이아이
2019.10.21
2021.09.03
대한민국

20
특허권
데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축방법
뉴엔에이아이
2019.10.07
2021.10.29
대한민국

21
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2020.11.26
2022.11.01
대한민국

22
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2022.09.30
2023.01.25
대한민국

23
저작권
Quetta _K-Beauty Insight(퀘타 케이뷰티 인사이트)
뉴엔에이아이
2023.01.02
2024.03.20
대한민국

24
저작권
Quetta Audience(퀘타 오디언스) 1.0
뉴엔에이아이
2023.04.03
2024.05.16
대한민국

25
저작권
Quetta Global MI (퀘타 글로벌 엠아이)
뉴엔에이아이
2023.07.03
2024.03.20
대한민국

26
저작권
Quetta KeywordExtraction (퀘타 키워드익스트랙션)
뉴엔에이아이
2024.01.16
2024.03.11
대한민국

27
저작권
Quetta K-Market Lens (퀘타 케이마켓 랜즈) 1.0
뉴엔에이아이
2023.06.01
2024.05.16
대한민국

28
저작권
Quetta LLMs (퀘타 엘엘엠즈)
뉴엔에이아이
2024.02.22
2024.03.11
대한민국

29
저작권
Quetta MiningEngine 2.0 (퀘타 마이닝엔진 2.0)
뉴엔에이아이
2022.02.07
2024.03.11
대한민국

30
저작권
Quetta NER (퀘타 엔이알)
뉴엔에이아이
2023.06.22
2024.03.11
대한민국

31
저작권
Quetta NLP (퀘타 엔엘피)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
대한민국

32
저작권
Quetta Search (퀘타 서치)
뉴엔에이아이
2024.02.28
2024.03.11
대한민국

33
저작권
Quetta SentimentAnalysis (퀘타 센티멘트아날리시스)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
대한민국

34
저작권
Quetta SimpleCloud (퀘타 심플클라우드)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
대한민국

35
저작권
Quetta SpamDetection (퀘타 스팸디텍션)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
대한민국

36
저작권
Quetta SubjectClassify (퀘타 서브젝트클레시파이)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
대한민국

37
저작권
Quetta Summary (퀘타 서머리)
뉴엔에이아이
2023.11.22
2024.03.11
대한민국

38
저작권
Quetta Topic (퀘타 토픽)
뉴엔에이아이
2023.01.21
2024.03.11
대한민국

39
저작권
Quetta TrendGPT (퀘타 트랜드지피티)
뉴엔에이아이
2023.11.14
2024.03.11
대한민국

40
저작권
Quetta2.0 (퀘타2.0)
뉴엔에이아이
2020.08.18
2021.09.08
대한민국

41
저작권
RIS-K Crawler v4.0 위기관리 크롤러)
뉴엔에이아이
2018.09.30
2018.11.09
대한민국

42
저작권
소셜데이터 분류엔진 EAM2 (이에이엠2)
뉴엔에이아이
2019.03.21
2019.06.18
대한민국

43
프로그램등록증
웹와치 (Web Watch)
뉴엔에이아이
2003.10.07
2004.09.30
대한민국

44
프로그램등록증
댓글분석시스템(RMS, Relpy Manageman System)
뉴엔에이아이
2004.04.15
2004.09.30
대한민국

45
프로그램등록증
뉴스티커(Ticker-K)
뉴엔에이아이
2004.01.05
2004.09.30
대한민국

46
프로그램등록증
인터넷뉴스클리핑시스템(Web Clip)
뉴엔에이아이
2003.11.13
2004.09.30
대한민국

47
프로그램등록증
기자관리정보시스템(Press Management System)
뉴엔에이아이
2003.11.07
2004.09.30
대한민국

48
프로그램등록증
기사전자스크랩시스템(e-Scrap)
뉴엔에이아이
2003.11.06
2004.09.30
대한민국

49
프로그램등록증
전문전보지식관리시스템(Premium-K)
뉴엔에이아이
2003.10.09
2004.09.30
대한민국

50
프로그램등록증
홈페이지티커(H-Ticker)
뉴엔에이아이
2004.02.18
2004.09.30
대한민국

51
프로그램등록증
위기관리정보시스템
뉴엔에이아이
2003.10.15
2004.09.30
대한민국

52
프로그램등록증
위기관리 전자매뉴얼(e-CMM,Electronic Crisis Management Manual)
뉴엔에이아이
2004.02.03
2004.09.30
대한민국

당사는 증권신고서 제출일 현재 당사가 보유한 핵심기술 및 특허권과 관련한 소송이나 분쟁은 발생하고 있지 않고 있으며, 향후에도 당사가 보유한 특허 및 지적재산권에 대하여 우발요소가 발생할 가능성은 낮다고 판단됩니다. 다만, 당사가 전혀 예상할 수 없는 측면에서 특허에 대한 소송 및 분쟁이 발생할 가능성 또한 배제하기 어려우며, 이로 인해 당사의 지적재산권에 대한 이슈가 발생할 시 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 향후 매출 규모가 증가하고 사업분야의 진출영역이 확대될 경우 예상치 못한 특허 관련 소송에 대한 위험이 발생할 수도 있으며 결과적으로 당사 영업상황 및 재무실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

파
. 해외에서의 사업 영위 관련 위험

당사는 해외 거래처를 대상으로 IT 서비스를 판매하며, 이를 통해 글로벌 고객과의 협력을 지속적으로 확대하고 있다. 최근 몇 년간 해외 매출이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 Quetta_Enterprise 및 Quetta_Service 등의 제품이 주요 수출 품목으로 자리 잡고 있습니다.

다만, 해외 시장을 대상으로 사업을 영위하는 과정에서 환율 변동, 현지 규제 변화, 국가별 거래 관행 차이 등 다양한 외부 요인에 노출될 가능성이 있습니다. 이러한 요소들은 당사의 매출 변동성을 증가시킬 수 있으며, 특히 해외 고객사의 수요 변화나 결제 조건의 변경은 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 해외 매출 비중이 확대될 경우 당사의 재무제표는 해외 시장 성과에 따라 영향을 받을 수 있으며, 대외적인 위험 요인에 따라 향후 실적에 부정적인 영향을 미칠 가능성도 존재하니
투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다
.

당사는 국내 주요 대기업을 포함한 민간기업에 대한 영업수익이 주를 이루나, 일부 해외 거래처에 대한 영업수익 역시 꾸준하게 발생하고 있습니다. 중국, 대만, 일본, 홍콩 등 다양한 국가의 고객사와의 계약을 통해 레퍼런스를 축적해나가고 있습니다.당사의 해외 영업수익 현황은 다음과 같습니다.

[해외 영업수익 현황]

(단위: 천원, USD K)

품 목
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

Quetta_Enterprise
-
91,965
188,023
128,669

-
($66)
($147)
($101)

Quetta_Service
5,745
17,235
27,353
-

($4)
($13)
($21)
-

Insight Report
-
24,322
-
13,000

-
($18)
-
($10)

합계
5,745
133,523
215,376
141,669

당사는 아직 해외 수출을 위한 본격적인 제품화 및 글로벌라이제이션을 진행하지 않은 단계에서 해외 고객 및 잠재 고객으로부터 서비스 제공 문의를 받아왔으며, 2023년에는 대만의 시장분석 대행사와 온라인 비정형 빅데이터 분석 서비스 사용 계약을 체결한 바 있습니다.

뉴엔AI는 국내 시장 및 한국어 컨텐츠의 분석에 강점을 가지고있어, 국내 시장 정보에 대한 분석을 원하는 글로벌 기업들을 위주로 영업할 예정입니다. 2025년 하반기부터 2026년까지 K-Beauty Insight플랫폼을 미국, 일본, 인도, 유럽, 중동, 동남아시아, 중국 등 해외 시장에 수출할 예정이며, 성공 사례가 많은 국가를 중심으로 전략적 판매 파트너(리셀러 및 합작 파트너)를 발굴하여 판매 및 마케팅을 강화할 계획입니다. 이후 2027년부터는 전략적 진출 국가의 시장 수요에 특화된 Quetta_Globalization 온라인 비정형 텍스트 분석 솔루션을 현지화하여 개발 및 공급하고, 2028년부터 2030년까지 단계적으로 글로벌 서비스를 확산해 나갈 계획입니다.

그러나 당사가 해외에서 사업을 영위함에 있어 당사는 다음과 같은 다양한 위험에 노출되어 있습니다.

--------
해외 시장 분석, 현지 지역 및 국가의 경제ㆍ산업 및 소비자 트렌드에 대한 모니터링, 현지 마케팅 등 제반 비용의 증가노동, 환경 및 산업 특화 규제 등 현지 법률 및 기타 규제 준수를 위한 비용지식재산권 보호 관련 위험의사소통 관련 위험환율 변동 및 외환 및 자금 송환 제한에 따른 위험해당 지역 및 국가의 경제 상황 변화해당 지역 및 국가의 정치ㆍ사회적 불안, 문화적 갈등 및 노동쟁의관세, 조세를 비롯한 보호무역주의에 따른 무역장벽

이
처럼 당사의 해외 사업은 대한민국 외의 지정학적 요인으로 인해 예측이 어렵고 환율과 같이 당사가 통제할 수 없는 위험들도 존재하며, 또는 해당 지역에서 당사의 제한된 경험으로 인해 당사의 대처능력이 부족할 수 있습니다. 당사가 이러한 위험을 효과적으로 관리하지 못할 경우 해외 사업 영위에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

하. 소송 및 우발채무 관련 위험
당사는 현재 계류된 소송, 타인에게 지급보증한 내역은 없으나, 당사의 채무를 위해 유형자산을 담보로 제공하고 있습니다. 대외적인 변수로 인하여 담보로 제공된 자산의 가치가 하락할 경우, 추가 담보를 제공해야 할 위험이 존재하고 있으며, 차입부채의 상환 청구가 발생할 수 있습니다. 또한 예기치 못한 사업환경의 변동으로 인한 재무건전성 악화, 대규모 금융기관 차입을 하거나 기존 차입금에 대한 원금 상환이 이루어지지 않을 경우에는 담보로 제공된 자산의 처분도 불가피할 수 있으며, 이 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한,
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 및 최근 사업연도말 기준으로 당사가 계류중인 소송은 존재하지 않습니다. 따라서 현재 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 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.
반면, 당사의 약정사항 및 담보제공내역은 아래와 같습니다.

[2025년 1분기말 차입금과 관련한 금융기관 약정사항]

(단위: 천원)

금융기관
약정사항
약정한도
실행액

국민은행
운영자금대출
1,000,000
833,333

시설자금대출
3,895,000
3,895,000

하나은행
시설자금대출
760,000
760,000

합 계
5,655,000
5,488,333

[
2025년 1분기말 담보제공내역]

(단위: 천원)

담보제공자산
장부금액
담보설정금액
관련 금액
담보권자

토지
2,510,381
5,628,000
4,728,333
국민은행

건물
3,567,142

토지
602,889
912,000
760,000
하나은행

건물
916,020

2025년 1분기말 현재 타인으로부터 지급보증을 제공받은 내역은 다음과 같으며, 이 외에 대표이사로부터 국민은행 차입금에 대한 연대보증을 제공받고 있습니다.

[
2025년 1분기말 타인으로부터 제공받은 담보내역]

(단위: 천원)

금융기관
내 역
당분기말
전기말

서울보증보험
계약이행 및 하자보수
1,198,530
1,754,708

기술보증기금
대출보증
791,667
815,417

상기 약정사항 및 담보제공 내역 등으로 미뤄보아, 우발채무가 현실화될 우려로 재무안정성이 악화된 가능성은 높지 않을 것으로 예상됩니다. 2025년 1분기말 현재 당사가 보유한 파생상품, 발행어음 역시 존재하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 대외적인 변수로 인하여 담보로 제공된 자산의 가치가 하락할 경우, 추가 담보를 제공해야 할 위험이 존재하고 있으며, 차입부채의 상환 청구가 발생할 수 있습니다. 또한 예기치 못한 사업환경의 변동으로 인한 재무건전성 악화, 대규모 금융기관 차입을 하거나 기존 차입금에 대한 원금 상환이 이루어지지 않을 경우에는 담보로 제공된 자산의 처분도 불가피할 수 있으며, 이 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

거. 내부 정보 관리 미흡 위험
코스닥시장 상장법인은 공시 의무사항 및 투자 판단에 영향을 미치는 중요사항 발생 시 이를 종합적으로 관리하고 적시에 공개할 수 있는 관련 규정 및 공시 체계를 정비하여야 하며, 불공정거래를 예방할 수 있는 시스템을 구축하여야 합니다.

이를 위하여 당사는 관련 규정 구비 및 공시 조직을 구축하였으며, 상장 후에는 공시 책임자 및 담당자의 공시전문 교육 이수, 전체 임직원 대상 교육 실시, 공시 의무 준수 확약서 및 불공정거래행위 규제 준수 확약서 등을 징구할 계획입니다. 그럼에도 불구하고,
여러 사유들로 인해 중요한 사항이 적시에 공시되지 못할 위험을 원칙적으로 배제할 수 없습니다.

당사는 상장 이후 공시규정 등 관련 규정에서 정하고 있는 주요한 사항들을 적시에 공시 가능하도록 공시책임자와 공시담당자 3인이 공시업무에 대해 상호 점검 및 보완할 수 있는 업무 프로세스를 갖추었습니다. 당사의 공시 담당 인력 현황은 아래와 같습니다.

[공
시 담당 인력 현황]

직위
성명
담당업무
주요경력
비고

재무이사
박성규
재무총괄

한양대학교 경영학과 졸업(~'08.02)

다우데이타 경영지원팀('08.01~'12.06)

미래테크놀로지 경영지원팀장('12.06~'22.11)

뉴엔에이아이 재무이사('22.12~현재)

공시책임자

차장
김길환
경영지원

경상대학교 경영학과 졸업 (~'13.02)

뉴엔에이아이('13.02~현재)

공시담당자(정)

대리
이제우
경영지원

청주대학교 경제학과 졸업 (~'20.02)

뉴엔에이아이('20.11~현재)

공시담당자(부)

당사는 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」, 「코스닥시장 공시규정」,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」등 제 법률 규정에 따른 공시 의무를 충실히 이행할 계획입니다. 또한 내부정보 이용 방지를 위해서 공시사항 발생 시 즉각 공시하여 내부정보가 유출되거나 악의적으로 이용되지 않도록 할 계획입니다. 아울러 당사는 정기적인 IR을 실시하여 투자자들에게 회사의 정보를 적법하게 제공할 것이며, IR을 통한 투자자의 신뢰를 확보하기 위하여 노력할 계획입니다.

당사의 공시책임자 및 공시담당자는 공시규정에 따라 공시업무에 관한 교육 등을 이수하였으며, 별도로 임원 및 직원 내부정보관리 및 내부정보거래에 대한 교육을 주기적으로 진행할 예정입니다. 또한 당사는 회계결산, 감사보고서, 주요 경영사항의 발생, 주주총회 소집 등 회사 경영과 관련된 주요 자료가 주주에게 적법하게 공시될 수 있도록 금융감독원 전자공시시스템을 통하여 결산자료, 기타 주요 경영사항에 대한 사항 등을 적시성 있게 공시할 계획입니다.그러나, 당사의 상기와 같은 노력에도 불구하고 공시 위반이나 불공정거래 등의 발생, 그리고 예상치 못한 관리인력 이탈에 따른 위험을 원천적으로 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

너. 기간에 걸친 수익인식에 따른 위험
당사는 신뢰성 있게 추정할 수 있는 경우 용역의 진행률을 기준으로 하여 각각 수익과 비용으로 인식하고 있습니다.
한국채택국제회계기준(K-IFRS) 기준서 1115호 '고객과의 계약에서 생기는 수익'에 따르면, 특정 기준을 충족하는 고객과의 계약은 고객에게 약속한 재화나 용역, 즉 자산을 이전하여 수행의무를 이행할 때(또는 기간에 걸쳐 이행하는 대로) 수익을 인식합니다. 또한 기준서는 기간에 걸쳐 이행하는 수행의무에 대해, 그 수행의무 완료까지의 진행률을 측정하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하게끔 하고 있습니다.
당사는 고객에게 컨설팅, 시스템 구축, 운영, 유지, 보수 등 IT서비스 전반에 걸친 토탈 솔루션을 제공하는 사업을 영위하고 있습니다. 고객과의 IT 통합 계약에서 ①
설치용역,
②
소프트웨어 업데이트,
③
유지보수
등과 같이 기술지원으로 구별되는 수행의무를 식별합니다. 당사는 계약기간 동안 고객에게 소프트웨어 업데이트 및 유지보수 용역을 제공할 의무가 있으므로 이러한 수행의무에 배분된 거래가격을 용역을 제공하는 기간에 걸쳐 수익으로 인식합니다.

진행률 기반 매출 인식에는 예상치 못한 회사 외부 변수에 따른 일정 지연, 고객 요구사항 변경 등으로 인해 매출과 이익이 감소하거나 손실로 전환될 가능성이 있으며, 진행률 산정이 실제 완료 수준과 다를 경우 매출이 과대 또는 과소 인식될 위험이 있습니다. 또한, 프로젝트 중도 취소, 원가 상승, 대금 회수 지연 등 다양한 리스크가 존재하며, 이는 당사의 재무성과와 시기별 매출 변동성에 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는 IT서비스업의 특성상 당사는 한시점에 인식하는 매출과 기간에 걸쳐 인식하는 매출을 구분하여 인식하고 있습
니다.
한국채택국제회계기준(K-IFRS) 기준서 1115호 '고객과의 계약에서 생기는 수익'에 따르면, 특정 기준을 충족하는 고객과의 계약은 고객에게 약속한 재화나 용역, 즉 자산을 이전하여 수행의무를 이행할 때(또는 기간에 걸쳐 이행하는 대로) 수익을 인식합니다. 또한 기준서는 기간에 걸쳐 이행하는 수행의무에 대해, 그 수행의무 완료까지의 진행률을 측정하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하게끔 하고 있습니다.
따라서 당사는 소프트웨어 서비스와 유지보수 등의 용역을 제공하고 있으므로, 고객은 당사가 수행하는 대로 당사의 수행에서 제공하는 효익을 동시에 얻고 소비함에 따라 관련된 수행의무에 대하여 기간에 걸쳐 수익을 인식합니다.

[한국채택국제회계기준(K-IFRS) 기준서 1115호 '고객과의 계약에서 생기는 수익']

[문단 9]다음 기준을 모두 충족하는 때에만, 이 기준서의 적용범위에 포함되는 고객과의 계약으로 회계처리한다.

(1) 계약 당사자들이 계약을 (서면으로, 구두로, 그 밖의 사업 관행에 따라) 승인하고 각자의 의무를 수행하기로 확약한다.

(2) 이전할 재화나 용역과 관련된 각 당사자의 권리를 식별할 수 있다.

(3) 이전할 재화나 용역의 지급조건을 식별할 수 있다.

(4) 계약에 상업적 실질이 있다(계약의 결과로 기업의 미래 현금흐름의 위험, 시기, 금액이 변동될 것으로 예상된다).

(5) 고객에게 이전할 재화나 용역에 대하여 받을 권리를 갖게 될 대가의 회수 가능성이 높다. 대가의 회수 가능성이 높은지를 평가할 때에는 지급기일에 고객이 대가(금액)를 지급할 수 있는 능력과 지급할 의도만을 고려한다. 기업이 고객에게 가격할인(price concessions)을 제공할 수 있기 때문에 대가가 변동될 수 있다면, 기업이 받을 권리를 갖게 될 대가는 계약에 표시된 가격보다 적을 수 있다(문단 52 참조).

[문단 31]고객에게 약속한 재화나 용역, 즉 자산을 이전하여 수행의무를 이행할 때(또는 기간에 걸쳐 이행하는 대로) 수익을 인식한다. 자산은 고객이 그 자산을 통제할 때(또는 기간에 걸쳐 통제하게 되는 대로) 이전된다.[문단 35]

다음 기준 중 어느 하나를 충족하면, 기업은 재화나 용역에 대한 통제를 기간에 걸쳐 이전하므로, 기간에 걸쳐 수행의무를 이행하는 것이고 기간에 걸쳐 수익을 인식한다.

(1) 고객은 기업이 수행하는 대로 기업의 수행에서 제공하는 효익을 동시에 얻고 소비한다(문단 B3~B4 참조).

(2) 기업이 수행하여 만들어지거나 가치가 높아지는 대로 고객이 통제하는 자산(예: 재공품)을 기업이 만들거나 그 자산 가치를 높인다(문단 B5 참조).

(3) 기업이 수행하여 만든 자산이 기업 자체에는 대체 용도가 없고(문단 36 참조), 지금까지 수행을 완료한 부분에 대해 집행 가능한 지급청구권이 기업에 있다(문단 37 참조).

[문단 39]문단 35~37에 따라 기간에 걸쳐 이행하는 수행의무 각각에 대해, 그 수행의무 완료까지의 진행률(이하 '수행의무의 진행률'이라 한다)을 측정하여 기간에 걸쳐 수익을 인식한다. 진행률을 측정하는 목적은 고객에게 약속한 재화나 용역에 대한 통제를 이전(기업의 수행의무 이행)하는 과정에서 기업의 수행 정도를 나타내기 위한 것이다.

당사의 최근 3개년 전체 매출 중 기간에 걸쳐 인식하는 금액 및 비율은 다음의 표와 같습니다.

[최근 3개년
및 최근 분기 매출 구성]

(단위: 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

한 시점에 인식
43,138
1,686,295
2,321,183
1,166,846

기간에 걸쳐 인식
4,206,210
18,029,921
15,558,665
14,116,056

합 계
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,902

기간에 걸쳐 수익인식비율
98.98%
91.45%
87.02%
92.37%

주1) 위 재무수치는 K-IFRS 연결재무제표 기준으로 작성되었습니다.

고객과의 IT 통합 계약에서
① 설치용역, ② 소프트웨어 업데이트 ③ 유지보수
등과 같이 기술지원으로 구별되는 수행의무를 식별합니다. 당사는 계약기간 동안 고객에게 소프트웨어 업데이트 및 유지보수 용역을 제공할 의무가 있으므로 이러한 수행의무에 배분된 거래가격을 용역을 제공하는 기간에 걸쳐 수익으로 인식합니다.

진행률 매출 인식 과정에서는 다양한 리스크가 존재하며, 이는 당사의 재무성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예상치 못한 회사 외부 변수에 따른 일정 지연, 고객 요구사항 변경 등으로 매출과 이익이 계획 대비 감소하거나 손실로 전환될 가능성이 있으며, 진행률 산정이 실제 프로젝트 완료 수준과 일치하지 않을 경우 매출이 과대 또는 과소 인식될 위험이 존재합니다.

또한, 고객의 내부 사정이나 예산 삭감 등으로 인해 프로젝트가 중도에 취소되거나 중단될 경우, 이미 발생한 원가 및 예상 매출의 회수 불가능성이 발생할 수 있습니다.

진행률 매출 인식 과정에서 위와 같은 사유로 당사의 재무성과에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 존재합니다. 또한 당사의 프로젝트 계약의 매출인식 시기가 특정 시기에 집중되는 경우 당사의 시기별 매출 변동성이 확대될 수 있음에 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

더. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험
당사는 2024년 11월 신뢰할 수 있는 회계정보 작성 및 공시를 위하여 내부회계 관리제도 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 회계의 부정과 오류를 예방하고 적시에 발견할 수 있도록 회계시스템을 관리ㆍ통제하며, 회사의 재무제표가 한국채택국제회계기준에 따라 작성 및 공시 여부에 대한 합리적 확신을 제공할 수 있습니다.
그러나 내부회계관리제도가 적절히 운영되지 않거나 외부 감사인이 중요한 취약점을 발견할 경우 회사는 법적 제재 또는 상장폐지 심사 대상이 될 수 있습니다. 당사는 이러한 리스크를 최소화하기 위해 외부 전문가와 협력하여 정기적으로 시스템을 점검하고 개선해 나가고 있으나, 모든 리스크를 완전히 제거할 수는 없습니다.
따라서 투자자는 회사의 내부통제와 회계관리 체계를 면밀히 검토하시고 투자 결정을 내리시기 바랍니다.

당사는 신뢰할 수 있는 회계정보 작성 및 공시를 위하여 회계의 부정과 오류를 예방하고 적시에 발견할 수 있도록 회계시스템을 관리/통제하며, 회사의 재무제표가 한국채택국제회계기준에 따라 작성, 공시되었는지의 여부에 대한 합리적 확신을 제공하기 위하여 내부회계관리제도 시스템을 구축하였습니다.당사는 상장 이후 효율적인 내부회계관리제도의 운영을 위하여 2024년 11월 26일 내부회계관리규정을 제정하여 내부회계관리제도를 설계, 운영, 평가, 보고하는데 필요한 정책과 절차를 정하고, 합리적이고 효과적으로 설계, 운영함으로써 재무제표 신뢰성을 제고하는데 필요한 사항을 정하였습니다.

[내부회계관리 담당업무 조직도]

구분
성명
업무내용

내부회계관리 책임자
배성환
내부회계관리제도 운영 책임

내부회계관리자
박성규
내부회계 운영 실태 보고 및 시스템 유지 및 개선 내부회계에 대한 전반적인 관리

내부회계관리 실무자
김길환
전사수준 및 업무수준 통제활동 평가내역 검토

감사
최승규
내부회계관리제도 운영 감사

당사는 증권신고서 제출일 현재 기준으로는 주권상장법인이 아닌, 직전 사업연도 말 자산총액이 1천억원 미만인 회사로서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제8조에 의거 내부회계관리제도 의무적용 대상에 해당사항이 없습니다.
외감법상 상장한 연도부터 내부회계관리제도가 적용됨에 따라 증권신고서 제출일 현재까지 내부회계관리제도의 관리ㆍ운영에 대해 별도의 평가 또는 검토는 수행되지 않았습니다. 당사는 증권신고서 제출일 현재 내부회계관리제도를 운영하고 있으며, 상장 이후 매 사업연도마다 내부회계관리제도 운용실태에 대한 보고 및 검토를 실시할 계획입니다.
향후 합리적이고 신뢰성 있는 내부회계시스템 구축을 통해 회계정보의 부정 및 오류가 발생하지 않도록 관리중에 있으며, 매 사엽연도에 대한 내부회계관리제도의 설계 및 운영에 대한 평가를 실시하고 그 결과를 사업연도마다 감사 및 이사회에 보고할 예정입니다. 그럼에도 불구하고 내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시에는 각종 제재사항에 해당할 수 있습니다. 투자자께서는 이점 유의하시어 투자에 임해주시기 바랍니다.

러. 임직원의 위법행위 발생 위험

당사의 임직원이 법규를 위반할 경우, 당사는 감독기관의 제재 또는 외부기관으로부터의 소송 등을 당할 수 있으며, 당사의 평판에 심각한 훼손을 끼치거나 혹은 재무적 손실을 경험할 수 있습니다. 또한
임직원 등의 위법행위를 사전에 감지하거나 방지하지 못함으로써 향후 당사의 조직 문화에 악영향을 미칠 수 있으며, 매출처와의 거래 관계에도 부정적인 영향을 미쳐 영업상 손해를 입을 가능성이 존재하므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사는 윤리경영 실전지침, 내부회계관리제도 운영 등을 통해 임직원으로 하여금 법규를 위반하는 행위를 하지 않도록 하기 위하여 지속적으로 노력하고 있습니다. 그러나, 어떠한 사유에 의해서든 당사의 임직원이 법규를 위반할 경우, 당사는 감독기관의 제재 또는 외부기관으로부터의 소송 등을 당할 수 있으며, 당사의 평판에 심각한 훼손을 끼치거나 혹은 재무적 손실을 경험할 수 있습니다.

또한 임직원 등의 위법행위를 사전에 감지하거나 방지하지 못함으로써 향후 당사의 조직 문화에 악영향을 미칠 수 있으며, 매출처와의 거래 관계에도 부정적인 영향을 미쳐 영업상손해를 입을 가능성이 존재하므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

머. 차입금 상환불능 위험당사는 2025년 1분기 기준 5,804,780 천원의 장단기차입금과 유동/비유동리스부채가 존재합니다. 이는 당사의 전체 자산의 약 19.5% 수준에 해당하는 금액이며 2025년 1분기 기준 회사의 현금및현금성자산은 7,280,486천원, 장단기예적금은 9,000,000천원을 보유하고 있어 차입금 상환불능 위험이 다소 낮은 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 당사는 현재 재무구조와 유동성을 안정적으로 관리하고 있으나, 향후 경기 침체, 금리 변동, 환율 불안정 등 외부 환경 악화 시 재무 안정성과 현금흐름에 부정적인 영향이 발생할 수 있습니다. 또한 금융기관의 부실화 또는 자금시장 경색 등으로 차입금 상환 여건이 악화될 경우, 당사의 상환 능력에도 부담이 가중될 수 있습니다. 투자자께서는 당사의 유동성, 현금흐름 및 재무상태 등을 종합적으로 검토하시고 신중한 투자 판단을 부탁드립니다.

당사의 전체 차입금은 약 54억원이며 차입처와 금리, 금액 등 상세 차입금 내역은 아래와 같습니다.

[2024년말 및 2025년 1분기 단기차입금 내역]

(단위: 천원)

구분
차입처
연이자율
2025년 1분기말
2024년말

시설자금대출
국민은행
4.15%
3,895,000
3,895,000

유동성장기차입금
860,000
860,000

합계
4,755,000
4,755,000

[2024년말 및 2025년 1분기 장기차입금 내역]

(단위: 천원)

구분
차입처
연이자율
2025년 1분기말
2024년말

시설자금대출
하나은행
4.16%
760,000
760,000

시설자금대출
국민은행
4.91%
708,333
729,583

운영자금대출
국민은행
4.91%
125,000
128,750

소계
1,593,333
1,618,333

차감: 유동성장기차입금
(860,000)
(860,000)

차감 계
733,333
758,333

당사는 단기차입금, 유동성장기차입금 및 장기차입금 이외에 유동리스부채 및 비유동리스부채가 있습니다. 이를 포함한 당사의 자산 총액 대비 차입금 비중은 꾸준히 감소하여 2024년말 기준으로 19.4%, 2025년 1분기 기준 19.5% 수준입니다.

[최근
3사업연도 및 2025년 1분기 차입금 규모 및 자산대비 비중]

(단위 : 천원, %)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

차입금 합계
5,804,780
5,796,749
5,911,947
6,821,715

자산총액
29,802,136
29,916,957
30,096,280
18,993,880

자산대비 차입금 비중
19.5%
19.4%
19.6%
35.9%

현금및현금성자산
7,280,486
10,168,678
9,192,985
4,901,669

유동성상각후원가측정금융자산(장단기예금)
9,000,000
6,000,000
8,000,000
2,000,000

영업이익(손실)
(823,163)
429,017
1,475,679
1,827,518

당기순이익(손실)
(737,219)
(5,619,561)
1,104,820
1,505,849

주1)
차입금은 단기차입금, 유동성장기차입금, 장기차입금, 유동리스부채, 비유동리스부채가 포함된 금액입니다.

당사는 최근 사업연도와 2025년 1분기에 당기순손실을 보였으며, 특히 2025년 1분기에는 매출의 계절성으로 인해 영업손실을 기록하였습니다. 이에 회사의 수익성 악화 위험에 따라 당사가 차입한 2025년 1분기 기준 58억원의 차입금을 상환하지 못할 위험이 발생할 수 있습니다. 하지만
2025년 1분기 기준
회사는현금및현금성자산을 약 73억원, 우량 은행에 예치한 장단기예금을 90억원 보유하고 있어 차입금 상환 불능에 따른 신용 악화 및 파산 위험은 다소 낮은 수준으로 보입니다.

당사는 현재 건전한 재무구조와 유동성을 유지하고 있으나,
그럼에도 불구하고
향후 대내외 경영환경의 급격한 변화 또는 경기 침체, 금리 급등, 환율 변동 등의 요인으로 인해 경영환경이 악화될 경우, 당사의 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 금융시장의 불안정성 또는 금융기관의 경영 악화 및 부도 등의 상황이 발생할 경우, 차입처의 축소 및 조기 상환 요구가 이어질 가능성이 있으며, 이는 당사의 차입금 상환 능력에 부담으로 작용할 수 있습니다.

또한 당사가 보유한 유동성 수준이 단기간에 감소하거나 외부 자금 조달이 원활히 이루어지지 않을 경우, 일부 금융부채의 상환이 지연되거나 불이행 위험이 존재하게 됩니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 재무상태, 현금흐름, 유동성 구조 및 금융기관에 대한 의존도 등 관련 요소를 투자자께서는 유의하시길 바랍니다.

3. 기타위험

가
.
상장
이후 유통물량 출회에 따른 위험당사의 상장예정주식수 8,879,200주 중 약 27.99%에 해당하는 2,485,236주는상장 직후 유통가능물량입니다. 유통가능물량의 경우 상장일부터 매도가 가능하므로 해당물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있습니다. 추가적으로 최대주주 등 계속보유의무자의 의무보유기간이 종료되는 경우 추가적인 물량출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다. 이처럼 상장일부터 유통가능한 물량과 이후 추가적인 물량 출회가 가능하니 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

금번 공모예정주식을 포함한 당사의 상장예정주식수(보통주) 8,879,200주 중 최대주주등(배성환 대표이사 외 4인)이 보유한 4,377,700주(공모 후 49.30%)는「코스닥시장 상장규정」제26조제1항제1호에 의거하여 상장일로부터 12개월 의무보유 설정되며, 제26조제1항의 단서조항에 따라 자발적으로 24개월의 의무보유 기간을 추가하여 총 36개월간 의무보유할 예정입니다. 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제7호에 따라 상장 이후 안정적인 경영 및 투자자보호 조치 차원에서 당사 직원 이재희은 보유한 보통주 655,600주(공모 후 7.38%)는 자발적으로 3개월간 의무보유할 예정이며, 직원 박도형 또한 보유한 보통주 363,600주(공모 후 4.09%) 중 310,656주(공모 후 3.50%)를 자발적으로 3개월간 의무보유할 예정입니다.투자기간 2년 미만의 벤처금융 또는 전문투자자가 보유한 주식 1,101,800주(공모 후 12.41%) 중 889,508주(공모 후 10.02%)는「코스닥시장 상장규정」제26조제1항제4호에 의거하여 상장신청일 현재 자본금의 10% 한도 내 벤처금융 또는 전문투자자가 모집이나 매출이 아닌 방법으로 취득한 투자기간이 2년 미만인 주식등에 해당되어 상장일로부터 1개월간 의무보유 예정입니다. 또한 벤처금융 또는 전문투자자가 보유한 주식 중 93,900주(공모 후 1.06%)는「코스닥시장 상장규정」제26조제1항제2호에 근거하여 상장예비심사 신청일 전 1년 이내에 상장신청인의 최대주주등이 소유하는 주식을 취득한 주식에 해당되어 상장일로부터 12개월 의무보유 예정입니다.한편 상장주선인은「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호 나목에 의거하여 상장을 위해 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 것과 동일한 가격으로 취득하여 상장일로부터 3개월간 의무보유하여야 합니다. 따라서 대표주관회사인 NH투자증권㈜은 66,600주(공모 후 0.75%)를 취득할 예정이며, 해당 주식은 상장일로부터 3개월간 매각이 제한됩니다.

[코스닥시장 상장규정 제26조(신규상장 의무보유)]

① 보통주식 신규상장의 경우 다음 각 호에서 정하는 바에 따라 상장신청인의 주식등을 의무보유하여야 한다. 다만, 의무보유 대상자가 상장주선인과의 협의에 따라 요청하는 경우 또는 경영투명성, 경영안정성 및 투자자 보호 등을 위하여 거래소가 필요하다고 인정하는 경우에는 의무보유 대상자와 협의하여 제1호부터 제6호까지의 규정에서 정하는 기간 외에 2년 이내의 범위에서 의무보유 기간을 연장할 수 있다
1. 상장신청인의 최대주주등(상장신청인의 임원에는 「상법」 제401조의2제1항 각 호의 자를 포함한다. 이하 이 조에서 같다): 상장일부터 6개월(기술성장기업 또는 제31조제1항에 따른 신속이전기업은 1년으로 한다). 다만, 특수관계인의 경우 주식보유의 목적, 최대주주와의 관계 및 경영권 변동 가능성 등을 고려하여 세칙으로 정하는 경우는 제외할 수 있다.
2. 상장예비심사 신청일 전 1년 이내에 상장신청인의 최대주주등이 소유하는 주식등을 취득한 자: 상장일부터 6개월(기술성장기업 또는 제31조제1항에 따른 신속이전기업은 1년으로 한다). 다만, 세칙으로 정하는 경우는 제외한다.
3. 상장예비심사 신청일 전 1년 이내에 상장신청인이 제3자 배정 방식으로 발행한 주식등을 취득한 자: 상장일부터 6개월(기술성장기업 또는 제31조제1항에 따른 신속이전기업은 1년으로 한다). 다만, 세칙으로 정하는 경우는 제외한다.
4. 벤처금융 또는 전문투자자가 모집이나 매출이 아닌 방법으로 취득한 투자기간(상장예비심사 신청일을 기준으로 한다)이 2년 미만인 주식등(벤처금융 또는 전문투자자가 취득한 주식등 중에서 상장신청일 현재 상장신청인의 자본금을 기준으로 각각 100분의 10에 상당하는 한도까지의 주식등으로 한정한다): 상장일부터 1개월. 다만, 세칙으로 정하는 경우는 제외한다.
5. 상장주선인(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제6조에 따른 공동주관회사를 포함한다)이 취득한 투자기간(상장예비심사 신청일을 기준으로 한다)이 6개월 미만인 주식등: 상장일부터 6개월. 다만, 세칙으로 정하는 방법으로 산정한 취득가격과 공모가격의 괴리율이 100분의 50 미만인 경우는 상장일부터 1개월로 한다.
6. 상장신청인의 최대주주등이 상장일 이후 주식매수선택권의 행사로 취득하는 주식: 상장일부터 6개월(기술성장기업 또는 제31조제1항에 따른 신속이전기업은 1년으로 한다)
7. 그 밖에 거래소가 공익 실현과 투자자 보호 등을 위하여 의무보유가 필요하다고 인정하는 주주등(제2조제1항제10호 각 목의 증권을 소유한 자를 말한다. 이하 같다): 상장일부터 거래소와 협의하여 정한 2년 이내의 기간
② 보통주식 신규상장신청인의 최대주주가 세칙으로 정하는 명목회사인 경우 그 명목회사의 최대주주등은 명목회사의 주식등을 상장일부터 6개월(기술성장기업 또는 제31조제1항에 따른 신속이전기업은 1년으로 한다) 동안 의무보유하여야 한다. 다만, 의무보유 대상자가 상장주선인과의 협의에 따라 요청하는 경우 또는 경영투명성, 경영안정성 및 투자자 보호 등을 위하여 거래소가 필요하다고 인정하는 경우에는 의무보유 대상자와 협의하여 본문에서 정하는 기간 외에 2년 이내의 범위에서 의무보유 기간을 연장할 수 있다.
③ 제1항 및 제2항에도 불구하고 신규상장신청인이 유가증권시장 주권상장법인이거나 해외증권시장에 상장한 기업인 경우에는 의무보유 대상에서 제외할 수 있다.

[상장 후 유통제한 및 유통가능주식수 현황]

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 주)

구분
주주명
회사와의관계
주식의종류
공모 전
공모 후
매각제한기간
매각 제한 사유

보유주식
매각제한물량
유통가능물량

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주등
배성환
최대주주
보통주
2,170,200
32.92%
2,170,200
24.44%
2,170,200
24.44%
-
0.00%
36개월
주1)

박정호
임원
991,700
15.04%
991,700
11.17%
991,700
11.17%
-
0.00%
36개월
주1)

최길원
임원
638,100
9.68%
638,100
7.19%
638,100
7.19%
-
0.00%
36개월
주1)

김낙영
임원
307,400
4.66%
307,400
3.46%
307,400
3.46%
-
0.00%
36개월
주1)

이영수
임원
270,300
4.10%
270,300
3.04%
270,300
3.04%
-
0.00%
36개월
주1)

최대주주등 소계
4,377,700
66.40%
4,377,700
49.30%
4,377,700
49.30%
-
0.00%
-
-

기존주주
이재희
직원
보통주
655,600
9.94%
655,600
7.38%
655,600
7.38%
-
0.00%
3개월
주2)

박도형
직원
363,600
5.52%
363,600
4.09%
310,656
3.50%
52,944
0.60%
3개월
주2)

아이비케이스톤브릿지뉴딜이스지유니콘사모투자합자회사
벤처금융
500,600
7.59%
500,600
5.64%
404,146
4.55%
96,454
1.09%
1개월
주3)

케이비 스마트 스케일업 펀드
벤처금융
360,700
5.47%
360,700
4.06%
291,201
3.28%
69,499
0.78%
1개월
주3)

케이비 세컨더리 플러스 펀드
벤처금융
240,500
3.65%
240,500
2.71%
194,161
2.19%
46,339
0.52%
1개월
주3)

아이비케이-코오롱 2023 초격차 투자조합
벤처금융
93,900
1.42%
93,900
1.06%
93,900
1.06%
-
0.00%
12개월
주4)

기타 기존주주 소계
2,214,900
33.60%
2,214,900
24.94%
1,949,664
21.96%
265,236
2.99%
-
-

신규주주
공모주주(기관투자자 및 일반청약자)
공모주주
보통주
-
0.00%
2,220,000
25.00%
-
0.00%
2,220,000
25.00%
-
-

NH투자증권㈜
의무인수
-
0.00%
66,600
0.75%
66,600
0.75%
-
0.00%
3개월
주5)

공모주주 및 주관사 인수분 소계
-
0.00%
2,286,600
25.75%
66,600
0.75%
2,220,000
25.00%
-
-

합계
6,592,600
100.00%
8,879,200
100.00%
6,393,964
72.01%
2,485,236
27.99%
-
-

주1)

코스닥시장 상장규정 제26조제1항제1호 및
제26조제1항 단서조항에 의거 최대주주등의 의무보유 기간은 상장일로부터 12개월이나, 상장 이후 안정적인 경영 및 투자자보호 조치 차원에서 거래소와 추가로 24개월의 의무보유를 확약하여 총 36개월간 의무보유합니다.

주2)
코스닥시장 상장규정 제26조제1항제7호에 의거 상장 이후 안정적인 경영 및 투자자보호 조치 차원에서 상장일로 부터 3개월간 자발적 의무보유를 확약하였습니다.

주3)
코스닥시장 상장규정 제26조1항제4호에 의거 상장신청일 현재 자본금의 10% 한도 내 상장예비심사 신청일 전 2년 이내에 모집이나 매출이 아닌 방법으로 주식등을 취득한 벤처금융 또는 전문투자자의 의무보유 기간은 상장일로 부터 1개월입니다.

주4)
코스닥시장 상장규정 제26조제1항제2호에 의거 상장예비심사 신청일 전 1년 이내에 상장신청인의 최대주주등이 소유하는 주식을 취득한 자의 의무보유 기간은 상장일로부터 12개월입니다.

주5)
코스닥시장 상장규정 제13조제5항제1호 나목에 따라 상장주선인 인수분의 의무보유 기간은 상장일로부터 3개월입니다.

주6)
유통가능물량은 공모주식수 변동 및 수요예측 시 기관투자자의 의무보유확약, 청약 시 배정군별 배정주식수 변경 등이 발생할 경우 변동될 수 있습니다.

[상장 후 유통가능주식수 현황]

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 주, %)

구분
주식수
유통가능 주식수 비율

상장일 유통가능
2,485,236
27.99%

상장 후 1개월 뒤 유통가능
3,374,744
38.01%

상장 후 3개월 뒤 유통가능
4,407,600
49.64%

상장 후 12개월 뒤 유통가능
4,501,500
50.70%

상장 후 36개월 뒤 유통가능
8,879,200
100.00%

「코스닥시장 상장규정」에 의거하여 의무보유 등록 물량은 한국거래소가 법령상 의무의 이행, 코스닥 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업의 인수 또는 합병 등에 대하여 불가피하다고 판단하는 경우를 제외하고는 의무보유의 예외가 인정되지 않습니다.

[한국거래소가 불가피하다고 판단하는 경우]

「코스닥시장 상장규정」제16조(의무보유의 예외 등)

① 거래소는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하여 불가피하다고 인정하는 경우에는 이 규정에 따른 의무보유의 예외를 인정할 수 있다. 이 경우 제1호 또는 제2호에 따라 주식등을 취득하거나 교부받은 자는 잔여 의무보유 기간 동안 해당 주식등을 의무보유하여야 한다.

1. 법령상 의무의 이행 등을 위한 경우

2. 경쟁력 향상 또는 지배구조 개선을 위한 인수ㆍ합병 등으로서 세칙으로 정하는 경우

3. 그 밖에 의무보유의 예외를 인정할 필요가 있다고 세칙으로 정하는 경우

② 이 규정에 따른 의무보유 대상자는 의무보유된 주식등의 권리행사 등을 위하여 불가피한 경우로서 세칙으로 정하는 경우에는 거래소의 승인을 받아 인출, 질권 설정ㆍ말소 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 제16조제1항제2호에서 "세칙으로 정하는 경우"란 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

상기의 의무보유 수량을 제외한 주식수 2,485,236주는 상장 직후 시장에서 유통가능한 물량이며, 상장예정주식수 기준으로 27.99%에 해당합니다. 상장 후 이러한 유통가능물량의 출회로 주식 가격이 하락할 수 있으며, 의무보유가 종료되면 해당 물량의 출회로 추가적으로 주가가 하락할 수 있으니 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

나.
상장
주선인의 의무인수에 관한 사항상장 시 공모 주식 2,220,000주 이외에 「코스닥시장 상장규정」에 의해 상장주선인이 별도로 66,600주를 취득하게 됩니다. 이에 따라 공모 이외의 주식 수 증가로 인해 주식가치가 희석될 수 있습니다. 한편, 금번 공모 시 청약 미달이 발생하여 이를 상장주선인이 인수하게 될 경우 상장주선인이 추가로 취득하는 주식의 수는 감소할 수 있으니, 투자자께서는 이점을 유의해주시기를 바랍니다.

금번 공모시「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 대표주관회사인 NH투자증권㈜은 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 대한 세부내역은 아래와 같습니다.

[상장주선인의 의무인수 내역]

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
취득후 의무보유기간

NH투자증권
㈜

보통주

66,600
주

865,800,000원
상장 후 3개월

주1)

상기 취득금액은
대표주관회사 및 공동주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액인 13,000원~15,000원
중 최저가액인
13,000
원 기준입니다.

주2)

코스닥시장 상장규정상의 상장주선인으로서 위 코스닥시장 상장규정에 따라 위와 같이
발행된 추가 발행된 주식을 취득하여
상장 후 3개월간 보유하여야 합니다.

「코스닥시장 상장규정」시행세칙 제15조제4항에 따르면 모집ㆍ매출한 주권의 일부를 취득하는 자가 없어서 그 나머지를 상장주선인이 취득하는 경우에는 의무취득분에 그 취득수량을 포함하도록 되어 있습니다. 따라서, 금번 공모 물량 중 청약 미달이 발생하여 이를 상장주선인이 인수하게 될 경우 상장주선인이 추가로 취득하는 증권의 수량이 66,600주보다 감소할 수 있습니다.

투자자께서는 이와 같이 공모 이외의 주식수 증가로 인해 주식가치가 희석될 수 있는 점 참고하시기 바랍니다.

다. 주식매수선택권 행사에 따른 지분희석 위험
당사는 설립 이후 당사의 설립ㆍ경영과 기술혁신 등에 기여할 수 있는 임직원 등에게 주식매수선택권을 부여하였으며, 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권은 170,000주입니다. 이는 공모 후 발행주식총수 8,879,200주의 1.91% 입니다. 부여된 주식매수선택권 총 170,000주 중 미등기임원 3인에게 부여된 90,000주는 2026년 6월 1일 40%, 2027년 6월 1일 30%, 2028년 6월 1일 30%가 행사가능하며, 행사가능 시점으로부터 1년간 행사 가능합니다. 직원 10명에게 부여된 주식매수선택권 80,000주는 2026년 6월 1일 부터 3년간 행사가 가능합니다.
부여된 주식매수선택권으로 인한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬수 있으며, 향후 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용하여 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 정관에 의거 주주총회의 특별결의로
회사의 설립
ㆍ
경영과 기술혁신 등에 기여하거나 기여할 수 있는 회사의 이사
ㆍ
감사 또는 피용자 등
에게 주식매수선택권을 부여할 수 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 주식매수선택권 부여 내역은 아래와 같으며, 미행사 주식매수선택권은 증권신고서 제출일 현재 170,000주로, 이는 공모 후 발행주식총수의 1.91% 입니다.향후 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용하여 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 상기와 같이 출회 가능한 물량에 대해 반드시 유의하시기 바랍니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 주, 원)

구분
부여 대상
부여 주식종류
부여 주식수
행사 가격
행사기간
부여일

미등기임원
류승완
보통주
12,000
500
2026.06.01~2027.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2027.06.01~2028.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2028.06.01~2029.05.31
2023.05.31

미등기임원
박은정
보통주
12,000
500
2026.06.01~2027.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2027.06.01~2028.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2028.06.01~2029.05.31
2023.05.31

미등기임원
박성규
보통주
12,000
500
2026.06.01~2027.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2027.06.01~2028.05.31
2023.05.31

보통주
9,000
500
2028.06.01~2029.05.31
2023.05.31

직원
OOO외 9명
보통주
80,000
500
2026.06.01~2029.05.31
2023.05.31

합계
170,000
-
-
-

주1)
2024년 9월 16일 1:10 액면분할과 2024년 11월 1일 1:9 무상증자를 반영한 수치입니다.

주2)
코스닥시장 상장규정 제26조제1항제6호에 의거 미등기임원 3인은 주식매수선택권의 행사로 취득하는 주식에 대하여 상장일로 부터 12개월간 의무보유를 확약하였습니다.

주식매수선택권 부여 현황은「제2부 발행인에 관한 사항 - Ⅶ. 임원 및 직원 등에 관한 사항 - 2. 임원의 보수 등 - 라. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황」부분을 참조하시기 바랍니다.

주식매수선택권 부여를 통한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬 수 있으며, 주식매수선택권 행사에 의하여 신주가 발행될 경우 상장주식수가 증가할 수 있습니다. 이와 같이 주식매수선택권의 행사를 통해 발행된 신주가 일시에 유통될 경우 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을 수 있다는 점을 투자자들께서는 유념하시기 바랍니다.

라. 상장 후 경영안정성에 대한 위험
증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주인 배성환 대표이사는 총 발행주식수의 32.92%를 보유하고 있으며, 최대주주등의 지분율은 66.40%로 안정적인 경영권을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다. 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모 주식수 2,220,000주 및 상장주선인 의무인수분 66,600주를 감안할 시 공모 후 최대주주등의 지분율은 49.30%로 감소하게 됩니다.
의무보유 기간 종료 후 최대주주등 및 특수관계인 지분을 대량 매각하거나 경영을주도하고 있는 최대주주 및 경영진과 관련하여 경영권 변동 또는 기업지배구조 및경영권 분쟁, 도덕적 해이 발생 등으로 당사의 경영 환경이 악화될 경우 경영 안정성이 저해 될 수 있습니다. 이를 포함하여 향후 자금확보를 위한 추가 유상증자 등으로 인하여 최대주주 등의 지분율이 감소하거나 예기치 못한 경영권 분쟁, 주요 주주들간에 지분보유 경쟁 등이 발생할 경우 당사의 경영권 안정화에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주인 배성환 대표이사는 총 발행주식수의 32.92%를 보유하고 있으며, 최대주주등의 지분율은 66.40%로 안정적인 경영권을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

금번 코스닥시장 상장을 위한 공모 주식수 2,220,000주 및 상장주선인 의무인수분 66,600주를 감안할 시 공모 후 최대주주등의 지분율은 49.30%로 감소하게 됩니다.

[최대주주등의 공모 전 및 공모 후 지분율 변동]

(단위: 주, %)

구분
성명
관계
주식의
공모전
공모후

종류
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주 등
배성환
최대주주
보통주
2,170,200
32.92%
2,170,200
24.44%

박정호
등기임원
보통주
991,700
15.04%
991,700
11.17%

최길원
미등기임원
보통주
638,100
9.68%
638,100
7.19%

김낙영
미등기임원
보통주
307,400
4.66%
307,400
3.46%

이영수
등기임원
보통주
270,300
4.10%
270,300
3.04%

소계
4,377,700
66.40%
4,377,700
49.30%

의무보유 기간 종료 후 최대주주 및 특수관계인 지분을 대량 매각하거나 경영을 주도하고 있는 최대주주 및 경영진과 관련하여 경영권 변동 또는 기업지배구조 및 경영권 분쟁, 도덕적 해이 발생 등으로 당사의 경영환경이 악화 될 경우 경영 안정성이 저해 될 수 있습니다. 또한 향후 자금확보를 위한 추가 유상증자 등으로 인하여 최대주주 등의 지분율이 감소하거나 예기치 못한 경영권 분쟁, 주요 주주들간에 지분보유 경쟁 등이 발생할 경우 당사의 경영권 안정화에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.당사는 투명한 경영을 하고 있으며 최고경영자나 주요 임원의 변경 가능성은 높지 않다고 판단됩니다. 그러나 최대주주 변경 등으로 인한 최고경영자 및 주요 임원의 교체, 위법행위로 인한 사임, 개인적인 사유에 의한 퇴사 등 현재는 예측할 수 없는 이유로 당사의 핵심인력인 최고 경영자나 주요 임원이 교체될 경우 당사의 경영환경에 변화가 발생할 위험이 있으니, 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

마. 코스닥시장 상장요건 미충족 및 상장예비심사결과 효력 상실 위험
금번 공모는「코스닥시장 상장규정」제28조제1항제1호에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되며 매매를 개시하게 됩니다. 그러나 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.
또한 투자자 보호 등의 사유로 추가적인 효력발생시기가 재기산 되는 정정기재가 발생하여 상장 일정이 조정될 경우 상장예비심사 결과의 효력이 상실될 가능성이 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2024년 12월 5일 상장예비심사신청서를 제출하여 2025년 4월 15일 한국거래소로부터 상장예비심사결과를 통지 받았습니다. 금번 공모는 코스닥시장 신규상장에 필요한 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 모집을 통해 공모하는 것입니다.

「코스닥시장 상장규정」상 분산요건은 다음과 같습니다.

[코스닥시장 분산요건](다음 중 택 1)

가. 신청일 기준 소액주주 지분 25% 이상일 경우 :- 신청 후 5%(최소 10억원) 이상 공모나. 신청일 기준 소액주주 지분 25% 미만일 경우- 신청 후 10% 이상 공모 & 상장신청일 기준 소액주주 지분 25% 이상다. 신청일 기준 자기자본 1,000억원 또는 시가총액 2,000억원 이상- 신청 후 10% 이상 & 기업 규모 따라 200만주 이상 공모라. 신청 후 25% 이상 공모(*) 단, 상장신청일 기준 소액주주 500인 이상 충족 필요

한국거래소의 상장예비심사 결과, 당사는 「코스닥시장 상장규정」 제27조에서 정하는 신규상장신청일(모집완료일)까지 주식의 분산(「코스닥시장 상장규정」 제28조 제1항 제1호)요건을 구비하여야 하며, 당사가 「코스닥시장상장규정」 제8조 제1항에서 정하는 각호의 사유에 해당되어 상장예비심사 결과에 중요한 영향을 미친다고 한국거래소가 인정하는 경우에는 상장예비심사 결과의 효력을 인정하지 아니하며, 이 경우 재심사를 받을 수 있습니다.

코스닥시장 상장예비심사 결과회사명: ㈜뉴엔에이아이

1. 상장예비심사결과

□ ㈜뉴엔에이아이가 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사신청서 및 동 첨부서류를 코스닥시장 상장규정(이하 “상장규정”이라한다) 제6조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('25. 04. 15)한 결과, 사후 이행사항을 제외하고 신규상장 심사요건을 구비하였기에 다음의 조건으로 승인함

- 다 음 -

□ 사후 이행사항

- 신청법인은 상장규정 제27조에서 정하는 신규상장신청일(모집 또는 매출의 주금납입기일)까지 상장규정 제28조제1항제1호(주식의 분산)의 요건을 구비하여야 함

2. 상장예비심사결과의 효력 불인정

□ 신청법인이 코스닥시장상장규정 제8조제1항에서 정하는 다음 각 호의 사유에 해당되어, 상장예비심사결과에 중대한 영향을 미친다고 한국거래소(이하 “거래소”라 한다)가 판단하는 경우, 시장위원회의 심의ㆍ의결을 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 개별ㆍ연결재무제표 및 그에 대한 감사인의 감사보고서 등)에 대한 재무제표 감리 결과 증권선물위원회가 상장신청인에 대하여 임원(상법 제408조의2에 따른 집행임원을 포함)의 해임ㆍ면직 권고, 임원의 직무정지 또는 감사인 지정조치를 의결한 사실이 확인된 경우, 거래소는 상장 심사요건에 따라 심사하여 심사의 효력이 불인정되어야 한다고 판단되는 때에는 시장위원회의 심의ㆍ의결을 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 상장적격정심사 결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생할 경우 이는 당사 주식 상장 일정의 연기 또는 상장의 승인 취소를 유발할 수 있으며, 이에 따라 당사 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.「코스닥시장 상장규정」제27조 및 제28조에 따라 보통주권의 신규상장신청인이 한국거래소의 상장예비심사를 통과 후 해당 보통주권을 신규상장하기 위하여 상장예비심사결과를 통지 받은 날부터 6개월 이내에 세칙으로 정하는 신규상장신청서와 첨부서류를 한국거래소에 제출하여야 합니다.당사는 2024년 12월 5일 상장예비심사신청서를 제출하여 2025년 4월 15일 상장예비심사승인을 통지 받았으며, 코스닥시장에 상장하기 위해서는「코스닥시장 상장규정」에 따라 상장예비심사 결과를 통지받은 날부터 6개월 이내에 신규상장 신청을 해야 합니다. 투자자 보호 또는 건전한 거래질서를 위하여 증권신고서의 효력발생시기를 재기산하는 정정기재가 필요한 경우 청약일정 및 신규상장 일정이 변경될 수 있고, 이 경우 상장예비심사 결과의 효력이 상실되어 상장예비심사를 다시 진행해야 할 가능성이 있습니다.

다만,「코스닥시장 상장규정」제8조제1항제5호에 따라 해당 신규상장신청인이 코스닥시장의 상황 급변 등 불가피한 사유로 제출기한의 연장을 요청하여 한국거래소가 승인하는 경우에는 6개월 이내에서 상장심사승인 효력을 연장할 수 있습니다. 그러나 증권신고서 제출일 현재 한국거래소가 당사의 상장심사승인 효력 연장 신청을 승인할 것으로 확신할 수 없기 때문에 청약 일정 및 신규상장 일정이 지연될 가능성이 존재하므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

바.
공모가 산정 및 결정 방식의 한계에 따른 위험
당사의 희망 공모가액은 비교기업의 PER를 적용하여 산출하였으며 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 최종 선정된 비교기업들은 당사와 사업구조 및 전략, 주요제품 및 판매비중, 영업환경, 성장성 등에서 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 한글과컴퓨터, 엑셈, 모코엠시스, 비아이매트릭스 4개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 비교기업으로 선정된 4개사가 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 그 외에 비교기업 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 매출의 안정성 및 기타거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 비교기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있습니다.
주식의 공모가격 결정은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항에 따라 다양한 방법을 통한 가격결정이 가능합니다. 금번 공모를 위한 가격 결정은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조제1항제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단,
금번 공모 시 동 규정 제5호제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사의 희망공모가액은 유사회사의 PER을 적용하여 산출되었지만, 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. PER 평가방식과 같은 상대가치 평가방법의 적용에 필요한 유사회사의 선정 과정에서 평가자(기관)의 주관적인 판단 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생 가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다.

최종 선정된 유사회사들은 당사와 사업구조 및 전략, 제품(Service), 영업환경, 성장성 등에서 차이가 존재하므로, 투자자께서는 유사회사 현황, 참고 정보 등을 기반으로 투자의사 결정을 하는 경우 상기와 같은 사항 및 PER 평가방식의 한계에 주의하시기 바랍니다. 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 있으므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

[PER 방식의 희망공모가액 선정방법의 한계]

구분
한계

PER가치평가
PER는 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없습니다.

PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향 및 할인율, 성장률 등 다양합니다. 따라서 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러 요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사가 아닌 이상 한계점이 존재합니다.

비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라, 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

당기순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게 영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 디지털 문서 생성과 활용에 필요한 여러 응용 소프트웨어를 개발 및 공급하고 있으며, 한국표준산업분류 상 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)에 속해 있습니다
.

이에 따른 비교기업 선정을 위해 당사의 사업구조, 영업능력, 시장 내 지위, 경영성과 및 재무현황, 회사가 속한 산업의 특성, 시장의 규모, 비교기업의 경영성과 및 주가 수준 등 기타 사용 가능한 다양한 요소를 종합적으로 고려하였습니다. 그 결과 당사는 한글과컴퓨터, 엑셈, 모코엠시스, 비아이매트릭스 4개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

상기 기준에 따라 비교기업으로 선정
된 4개사가 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도
상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수 없으며, 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라 비교기업 선정의 부적합성이 존재하므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

주식의 공모가격 결정은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조제1항에 따라 다양한 방법을 통한 가격결정이 가능하게 되었습니다.

[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 방법2. 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 조합나. 영 제10조제3항제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인다.「사립학교법」제2조제2호에 따른 학교법인라.「중소기업창업 지원법」제2조제4호에 따른 중소기업창업투자회사3. 대표주관회사가 사전에 정한 방법에 따라 기관투자자로부터 경매의 방식으로 입찰가격과 수량을 제출 받은 후 일정가격(이하 '최저공모가격'이라 한다) 이상의 입찰에 대해 해당 입찰자가제출한 가격으로 정하는 방법4. 대표주관회사가 사전에 정한 방법에 따라 기관투자자로부터 경매의 방식으로 입찰가격과 수량을 제출받은 후 산정한 단일가격으로 정하는 방법

금번 공모를 위한 가격 결정은「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단, 금번 공모 시 동 규정 제5조제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

사.
신규상장종목의 신규상장일 가격제한폭 확대에 따른 위험

2023년 06월 26일부터 유가증권 및 코스닥시장 신규상장종목의 신규상장일 기준가격이 기존 '공모가격의 90~200% 내에서 호가를 접수하여 결정된 시가'에서 '공모가격'으로 변경되며, 신규상장일 가격제한폭은 기존 '기준가격 대비 ±30%'에서 '기준가격(공모가격)의 60%~400%'로 변경됩니다.

2021년 10월 18일부터 신규상장종목 상장일에 변동성완화장치(VI)가 적용되지 않으나, 변동성완화장치가 없더라도 가격 변동은 기준가의 가격제한폭(60~400%) 내로 제한되므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

한국거래소는 신규상장종목의 기준가격 결정방법을 개선하고 가격제한폭을 확대함으로써 신규상장일 당일 신속한 균형가격 발견기능을 제고할 목적으로 2023년 4월 13일 보도자료를 통해 '신규상장일 가격 결정방법 개선을 위한 업무규정 시행세칙 개정'을 발표하였습니다.금번 유가증권시장 업무규정 시행세칙의 주요 개정내용은, 1) 신규상장종목의 최초 가격 결정을 시가기준가 방식에 따르지 않고, 발행가액 자체를 기준으로 하는 방법으로 변경하는 것과 2) 신규상장종목의 가격제한폭을 신규상장일 기준가격 대비 60~400%로 상한가 및 하한가를 확대하여 적용하는 것으로서, 이를 요약하면 아래와 같습니다.

구분
한계
변경

기준가격 결정방법
공모가격의 90~200% 내에서호가를 접수하여 결정된 시가
공모가격

가격제한폭
기준가격 대비 ±30%
기준가격(공모가격)의 60~400%

주1)
대상시장: 유가 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

주4)
한국거래소 보도자료(2023.04.13) 참고하여 작성

금번 진행되는 공모의 경우 현재 신주의 상장 예정일이 해당 시행세칙 개정 내용의 시행시기인 2023년 6월 26일 이후이므로 개정된 규정을 적용받는다는 점을 투자자분들께서는 유의하시기 바랍니다. 또한 2021년 10월 18일부터 신규상장종목 상장일에 변동성완화장치(VI)가 적용되지 않으나, 변동성완화장치가 없더라도 가격 변동은 기준가의 가격제한폭(60~400%) 내로 제한되므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

[변동성완화장치(VI, Volatility Interruption)]

■ 개요 : 주가 급변 시 ① 거래를 잠시 중단하여 냉각기간(cooling-off)을 부여하고, ② 2분간 호가를 모아 ③ 일시에 하나의 가격을 체결(단일가매매) 후 ④ 거래 재개■ 목적과 세부 발동방식에 따라 ① 동적VI, ② 정적VI로 구분① 동적VI : 유동성이 적은 상황에서 특정 호가에 의한 수급 불균형, 주문 착오 등으로 야기되는 일시적인 가격의 변동성을 완화하기 위한 장치② 정적VI : 여러 호가로 누적된 보다 장기간의 가격 변동을 완화하기 위한 장치

아. 상장 후 주가의 공모가격 하회에 따른 투자손실 위험
당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 최초 거래되는 것입니다. 또한 수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사의 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 코스닥시장 상장 이후 시장에서 거래된 시장가격을 나타내는 것이 아닙니다. 따라서
금번 공모 이후 당사 주식의 시장가격이 하락함에 따라 상장 이후 투자자께서는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수도 있다는 점을 유의하시어 투자 의사를 결정하시기 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 공모 이후 당사 보통주의 시장가는 시장에 의해 결정될 것이며 다음과 같은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다.

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당사 재무 실적

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당사 및 당사가 속한 산업의 연혁 및 향후 전망

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당사 경영에 대한 평가, 과거 및 현재의 영업상태, 향후 시기별 매출 전망, 그리고 현재 및 향후의 비용 구조 전망

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당사와 유사한 사업활동을 영위하는 상장회사들에 대한 가치평가

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기존 주주 또는 당사에 의한 향후 당사의 보통주 매도

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국내외 증시 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 빈번히 발생합니다. 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.

자. 상장기업의 관리감독기준 강화에 따른 위험최근 상장기업에 대한 관리감독기준이 강화되는 추세이며, 향후 당사가 상장기업 관리감독기준을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 특히 당사의 주권이 「코스닥시장 상장규정」제54조 및 제56조의 상장폐지 요건에 해당하는 경우 상장폐지가 될 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

최근 금융감독기관 등의 관리감독기준이 엄격해지고 있는 상황으로 관련 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다.향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성) 제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자들께서는 관련 규정을 충분히 검토하신 후 투자에 임해주시기 바랍니다.특히 「코스닥시장 상장규정」 제53조(관리종목), 「코스닥시장 상장규정」 제2편 제3장(상장폐지)에 유의하시기 바랍니다.「코스닥시장 상장규정」제54조 및 제56조의 상장폐지 요건에 해당하는 경우 당사 주권은 상장폐지가 될 수 있으니 투자자들께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 자세한 금융관련 법규는 "국가법령정보센터(https://law.go.kr)", "금융감독원 금융법규서비스(https://fss.or.kr)", "KRX법규서비스(https://law.krx.co.kr)" 등을 참고하시기 바랍니다.

차. 집단 소송으로 인한 소송 위험증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다. 또한, 당사의 소수주주는 소수주주권 행사를 통해 당사의 주요 경영 의사결정에 영향을 미칠 수 있으며 이에 따라 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다.

「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/불공정거래, 시세조작 등으로 인해 발생한 피해에 대한 청구, 회계부정으로 유발된 피해에 대해 외부회계법인을 대상으로 제기한 청구 등을 들 수 있습니다. 당사가 미래에 집단소송의 피고가 되지 않는다고 확신할 수 있는 근거는 없으며, 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목되면, 상당한 비용이 발생함은 물론 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

「상법」상 상장회사 특례 규정인 제542조의6(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 6개월 이상 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 열람청구할 수 있습니다. 0.05%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.025%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사가 법령 또는 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 이상 보유한 소수주주는 회사를 대신하여 주주대표소송을 제기할 수 있습니다.

회사의 소액주주들과 이사회 및 주요주주들과의 이해관계는 상이할 수 있으며, 이로 인해 소액주주들이 법적 행동을 통해 그들의 영향력을 행사할 수 있습니다. 향후 당사를 상대로 상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해받을 수 있으며 사업과 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심 사업에 집중되지 못할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

카. 지배주주와 투자자와의 이해상충 위험
금번 공모 후 코스닥시장 상장규정 상 최대주주인 배성환 대표이사는 보통주 2,170,200주(공모 후 기준 24.44%)를 보유하게 됩니다. 최대주주 및 최대주주등에 해당하는 주식을 합산하면 보통주 4,377,700주(공모 후 기준 49.30%)입니다. 이에 따라,
당사의 지배주주로서 최대주주는 이와 같은 지분율을 바탕으로 이사 선임 등당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안에 있어 지배적인 의결권을 행사할 수 있습니다. 또한, 지배주주는 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자의사결정하시기 바랍니다.

금번 공모 후 최대주주인 배성환 대표이사는 보통주 2,170,200주(공모 후 지분율 24.44%)를 보유하게 됩니다. 최대주주 및 최대주주등에 해당하는 주식을 합산하면 보통주 4,377,700주(공모 후 지분율 49.30%)입니다.이에 따라 당사의 지배주주로서 최대주주는 이와 같은 지분율을 바탕으로 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 등
에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 이러한 이해상충은 당사에 대한 투자자나 다른 주주들의 이해관계에부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

타. 일반청약자 배정분 및 배정방식 변경 위험
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제3호 개정에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 추가적으로「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제6호 신설에 따라 우리사주조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우, 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행회사와 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 당사는 금번 공모시 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않으나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다.
이에 일반청약자가 예상한 배정 주식수보다 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」 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 진행하지 않으나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있습니다. 이로 인해 당초 배정된 주식수를 기준으로 산출한 청약 경쟁률 보다 실질 청약 경쟁률이 하락하게 되어 기관투자자 및 일반청약자에 대한 배정물량이 증가할 수 있으니, 투자자께서는 청약시 이 점을 유의해 주시기 바랍니다
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한편, 2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대 방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 또한 금번 공모는 일반청약자에게 주식을 배정함 에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약 방식을 적용합니다.

[금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시]

1. 일괄청약방식(청약) 현황과 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 배정하고B군에 대해서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정*증거금 부담을 감안하여 청약자별 최대 배정가능 수량을 설정 및 안내할 필요

3. 다중청약방식(청약) 분리청약방식의 A군에서 청약자의 수요를 반영하기 위해 A군 청약접수시 사전에 정해진 복수의 수요량을 청약자가 선택B군 청약자는 A군 수요량을 초과하는 첨위에서 원하는 수량을 청약*(예시) A군(10주, 20주, 30주), B군(30주이상(직접입력)) 중 하나를 선택(배정) A군의 각 그룹내에서 추첨, 균등배정(1/n) 등으로 물량배정B군에서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정

이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 청약 배정 방법은 일반청약자 배정물량 중 1/2 이상을 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 청약경쟁률과 상이할 수 있으며, 청약경쟁률을 토대로 예상한 배정주식수보다 많거나 적은 주식이 배정될 수 있습니다. 이에 따라 투자자께서는 주금납입액 또는 환불액이 청약경쟁률에 따라 달라질 수 있는 점에 대해 유의하시기 바
랍니다. 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 인수단간 균등방식 배정의 방법이 동일하도록 하여야 한다.

파. 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 점을 유의하시어 투자의사결정 하시기 바랍니다.

2007년 6월 18일부터 시행된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」에서 제11조 일반투자자의 권리 및 인수회사의 의무(Put-Back Option) 조항이 삭제됨에 따라 이와 관련해서 투자자께서는 해당 권리를 행사할 수 없으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.또한 금번 공모의 경우 2016년 12월 13일 개정되어 2017년 1월 1일부로 시행되는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3 제1항에 해당하지 않기 때문에 환매청구권이 부여되지 않았습니다. 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. 투자자께서는 이 점 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 매도하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이50억원 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」제2조제1항제39호나목에 따른 기술성장기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항41호의 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]

하. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항
당사의
수요예측 예정일은

2025년 6월 12일(목) ~ 2025년 6월 18일(수)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여
청약 예정일인
2025년 6월 23일(월) ~ 2025년 6월 24일(화)
에 일반청약자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다. 따라서
청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

당사의 수요예측 예정일은
2025년 6월 12일(목) ~ 2025년 6월 18일(수)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2025년 6월 23일(월) ~ 2025년 6월 24일(화)에
일반투자자(일반청약자)와 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.

거. 주식의 대규모 발행 또는 매각 위험(Overhang Issue)향후 당사의 보통주가 대규모로 매각되거나 추가로 발행되는 경우, 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

당사는 보통주 매각 또는 매각 가능성이 보통주 시장가격에 미치는 영향을 예측하기 어렵다고 판단하고 있습니다. 당사는 금번 공모를 통해 2,220,000주(공모 후 지분율 25.00%, 상장주선인 의무인수분 제외)를 모집할 예정이며 이를 포함하여 상장예정주식수 8,879,200주 중 2,485,236주(공모 후 지분율 27.99%)는 상장 직후 거래가 가능합니다.

이와 같이 당사의 상장예정주식수 중 6,393,964주(공모 후 지분율 72.01%)는 상장 직후 매각될 수 없으나, 의무보유예탁 및 자발적 보호예수 기간 경과에 따라 당사의 보통주가 대규모로 매각되거나, 혹은 상장 이후 당사가 추가적으로 주식을 발행하는 경우에는 금번 공모를 통해 상장되는 당사 보통주 가격이 하락할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

[상장 후 유통가능주식수 현황]

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 주, %)

구분
주식수
유통가능 주식수 비율

상장일 유통가능
2,485,236
27.99%

상장 후 1개월 뒤 유통가능
3,374,744
38.01%

상장 후 3개월 뒤 유통가능
4,407,600
49.64%

상장 후 12개월 뒤 유통가능
4,501,500
50.70%

상장 후 36개월 뒤 유통가능
8,879,200
100.00%

너.
공모자금의 사용내역 관련 위험당사는 금번 공모를 통해 조달한 신주 모집 금액(의무인수분 포함)에서 발행제비용을 차감한 순수입금의 사용계획을 결정함에 있어 상당한 재량권을 보유하고 있으며, 투자자가 당사의 결정사항에 동의하지 않는 목적으로 사용할 수 있으니 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

금번 공모를 통해 당사가 수령하게 될 공모자금은 인수수수료 및 발행회사의 재량으로 지급하는 추가 성과수수료와 기타 발행비용을 제외하고 사용될 예정이며, 당사의 경영진은 금번 공모를 통해 조달한 공모자금을 투자자가 동의하지 않거나 혹은 당사 주주에게 이익이 발생하지 않는 방식으로 사용할 수 있습니다.당사는 해당 공모자금을 시설자금 및 운영자금의 용도로 사용할 계획이며, 상세 내역은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - V. 자금의 사용목적」을 참조하시기 바랍니다. 당사 경영진은 금번 공모를 통해 수령한 공모자금을 실제로 집행함에 있어서 재량권을 보유하며, 투자자는 이를 특정 용도로 사용하고자 하는 당사 경영진의 판단을 신뢰하고 투자금을 당사 경영진에게 위탁하는 것임을 유념하시어 투자 의사를 결정하시기 바랍니다.또한 금번 공모를 통해 조달한 순수입금의 사용내역은 향후 당사가 제출하는 사업보고서, 분/반기 보고서상의 「III. 재무에 관한 사항 - 7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항 - 7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적」에서 확인하시기 바랍니다.

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

■ 본 장은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제119조제1항 및 동법 시행령 제125조제1항제2호마목에 의거, 금번 공모주식의 인수인이 공모주식에 대한 의견을 기재한 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 NH투자증권 주식회사이므로 문장의 주어를 "당사", "대표주관회사", "NH투자증권", "NH투자증권㈜", "엔에이치투자증권", "엔에이치투자증권㈜"로 기재하였습니다. 발행회사인 주식회사 뉴엔에이아이의 경우에는 "동사", "회사", "발행회사", "상장예정법인", "뉴엔에이아이", "
㈜뉴엔에이아이
", "뉴엔AI", "
㈜
뉴엔AI"으로 기재하였습니다.■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 한국거래소 코스닥시장 상장의 대표주관회사인 NH투자증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인
㈜
뉴엔에이아이에 대한 기업실사 과정을 통하여 발행회사인
㈜뉴엔에이아이
로부터 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
㈜뉴엔에이아이
에 대한 기업실사 과정 중에 있어서 동사의 코스닥시장 상장 및 공모주식의 가치평가를 검토 및 산정하기 위해 제공받은 정보 및 자료에 기초하여 인수인이 합리적 추정 및 판단의 가정 하에 제시하는 주관적인 의견입니다.■ 그러므로, 본 증권신고서의 당해 기재내용이 금번 공모주식의 대표주관회사인 NH투자증권㈜가 투자자에게 투자의사결정 여부, 이와 관련한 동사의 영업, 경영관리, 재무, 기술 등 전반적인 사업 개황을 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 자본시장법 상에서의 모든 책임을 부담하는 것은 아니라는 사실에 유의하시기 바랍니다.■ 본 장에 기재된 인수인의 분석의견 중에는 투자자에게 회사에 대한 이해를 돕기 위하여 기재된 예측정보가 포함되어 있습니다. 예측정보에 대한 실제결과는 여러 가지 내ㆍ외부 요인들의 변화에 의해 기재된 예측정보와는 다르게 나타날 수 있음을 투자자는 유의하셔야 합니다. 예측정보와 관련하여 투자자가 고려해야 할 사항에 대해서는 본 신고서의 서두에 기재된 "예측정보에 관한 유의사항" 부분을 참고하시기 바랍니다.

1. 공모가격에 대한 의견

가. 평가결과

대표주관회사인 NH투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 결정하였습니다.

구분
내용

주당 희망공모가액
13,000원 ~ 15,000원

확정공모가액결정방법
수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

상기 표에서 제시한 희망 공모가액의 범위는 ㈜뉴엔에이아이의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아니며, 향후 국내외 경기 변동, 주식시장 상황, 산업 성장성 및 영업환경의 변화 등 다양한 요인의 영향으로 인하여 예측, 평가 정보는 변동될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

금번 ㈜뉴엔에이아이의 코스닥시장 상장 공모를 위한 확정공모가액은 상기와 같이 제시된 희망 공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사인 NH투자증권㈜와 발행회사인 ㈜뉴엔에이아이가 협의하여 최종 결정할 예정입니다.

[공모가 산정 요약표]

평가방법
상대가치법
'1.공모가격에 대한 의견- 나. 희망공모가액의 산출방법

평가모형
PER

적용 재무수치
추정치

적용산식

추정 당기순이익 현재가치(①)
÷ 주식수(②) × 비교기업 PER (③)× {1-할인율(④)}

적용근거
구분
수치
참고사항

①

2027년 추정 당기

순이익의 현재가치(할인율 20%, 2.75개 기간)

8,517백만원

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 희망공모가액 산출 -
(2) 비교대상회사 PER 산출 -(나) 주당 평가가액 산출

②
주식수
9,049,200주
IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 희망공모가액 산출 - (2) 비교대상회사 PER 산출 -(나) 주당 평가가액 산출

③
비교기업 PER
21.6배

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 희망공모가액 산출 - (2) 비교대상회사 PER 산출 -
(가) 적용 PER 배수 산출

주당 평가가액
20,287원

①
÷ ②
× ③

④
주당 평가가액에대한 할인율*
26.06%~35.92%

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 희망공모가액 산출 -
(2) 비교대상회사 PER 산출
- (다) 희망공모가액 결정

공모가 산정결과
13,000원 ~ 15,000원
-

주) 주당평가가액 및 공모가를 계산함에 있어 발생하는 단수차이는 무시하였습니다.

나. 희망공모가액의 산출방법

(1) 평가모형의 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 자본조달 원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교대상회사와 비교하기 위해서는 비교대상회사의 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 2개년간 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 분석대상 기업과 동일하거나 유사한 제품을 주요 제품으로 하는 비교가능성이 높은 비교대상회사들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교대상회사를 비교, 평가하는 방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다.

그러나, 비교대상회사의 선정 과정에서 평가자(기관)의 주관적인 판단 개입 가능성과시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가) 등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교 대상 회사들이 일정한 재무적 요건 및 비교 유의성을 충족하여야 합니다. 또한 사업, 기술, 관련 시장 성장성, 주요 제품군 등 질적 측면에서 일정 수준 이상 평가대상 회사와 비교 유의성을 갖고 있어야 합니다
.

(2) 평가모형의 선정

대표주관회사인 NH투자증권㈜는 금번 공모를 위한 ㈜뉴엔에이아이의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 유가증권시장, 코스닥시장에 기상장된 비교기업 PER 지표를 적용한 상대가치 평가법을 이용하였습니다.

[
㈜뉴엔에이아이 비교가치 산정시
PER 선정 사유]

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER

PER(Price to Earnings Ratio)은 기업의 시가총액 또는 주가를 주당순이익(EPS)으로 나눈 수치로서, 해당 기업이 창출하는 순이익 대비 시장에서 어떻게 평가되고 있는지를 보여주는 대표적인 상대가치 평가지표입니다. PER은 수익성을 기준으로 기업가치를 비교하기 때문에, 비교대상 기업과 분석대상 기업의 영업성과, 성장전망, 위험 요인 등이 시장가치에 어떻게 반영되고 있는지를 직관적으로 보여주는 지표로 널리 활용되고 있습니다. 또한 개념이 명확하고 산식이 단순하여 분석자와 투자자 간의 이해 일치가 용이하다는 장점이 있습니다.
PER는 순이익을 기준으로 비교가치를 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 ㈜뉴엔에이아이의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

이에 따라 발행회사인 ㈜뉴엔에이아이의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

[
㈜뉴엔에이아이 비교가치 산정시
EV/EBITDA, PBR, PSR 제외 사유]

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

EV/EBITDA
EV/EBITDA는 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 비교기업의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교기업간에 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.

(3) 평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2027년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는 데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기 상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.

또한, 동사의 2027년 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.

따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 엔에이치투자증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.
(4) 비교기업 선정
대표주관회사인 NH투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 업종, 재무, 사업 및 일반 유사성을 고려하여 한글과컴퓨터, 엑셈, 모코엠시스, 비아이매트릭스의 총 4개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 비교회사로 최종 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다.

최종 선정된 4개 비교회사는 동사의 사업 구조와 영업적 특성, 재무적인 측면에서 유사성이 존재하는 것으로 판단되어 선정되었으나, 주요 사업 및 매출 비중의 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

[비교대상회사 선정 기준표]

구 분
선정기준
세부 검토기준
선정회사

1차
업종유사성
국내기업 중 한국표준산업분류상 다음 중 하나에 속하는 유가증권시장 또는 코스닥 상장사- 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)- 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)- 포털 및 기타 인터넷정보매개 서비스업(J63120)
161개

2차
재무유사성
- 2024년 온기 영업이익 및 당기순이익 시현- 12월 말 결산법인일 것 - 최근 사업연도 감사보고서 의견이 적정일 것
72개

3차
사업유사성
- AI를 활용한 데이터 분석 및 정보제공서비스를 영위- 빅데이터 수집, 저장, 분석, 가공 통합 관리/구축ㆍ운영 사업을 영위- 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 특정 산업에 집중적으로 서비스를 제공하는 기업은 제외- B2B 사업 중 고객사의 제조 공정 효율화 등을 위한 서비스 구축 등의 서비스를 제공하는 기업은 제외
7개

4차
일반유사성
- 상장 후 6개월이 경과하였을 것- 최근 6개월 이내 합병, 분할 또는 중요한 영업의 양수도, EB 또는 CB 발행 등 기업가치에 중대한 영향을 미치는 사건이 없었을 것- 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실 없을 것- 비경상적 Multiple(PER 5배 미만 또는 50배 초과) 제외
4개

(나) 비교기업 선정 세부내역

1) 1차 비교기업(모집단) 선정 : 업종유사성
동사는 AI 기반의 빅터이터 수집ㆍ 가공ㆍ분석 기술을 바탕으로 하여, 구독형 SaaS 모델 소프트웨어 제품을 개발 및 공급하는 사업을 영위하고 있으므로, 대표주관회사인 NH투자증권㈜는 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222), 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221) , 포털 및 기타 인터넷정보매개 서비스업(J63120)에 해당하는 유가증권시장 또는 코스닥시장 상장법인을 모집단으로 선정하였습니다.응용 소프트웨어 개발 및 공급업 (J58222)에 속한 기업들은 특정 기능이나 업무 수행을 목적으로 설계된 범용 또는 특화된 소프트웨어 프로그램을 개발하여 공급하는 데 중점을 둡니다. 주요 제품은 ERP(전사적 자원관리), CRM(고객관계관리), SCM(공급망관리), AI 챗봇, 음성인식 시스템, 이미지 분석 툴, 교육용 콘텐츠 소프트웨어, 마케팅 분석 소프트웨어, 온라인 쇼핑몰 솔루션 등입니다. 시스템 소프트웨어는 하드웨어 자원을 제어하거나 다른 소프트웨어가 동작할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어입니다.
시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)
에 속한 기업들은 운영체제(OS), 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 미들웨어, 드라이버, 보안 솔루션, 백업 및 복구 시스템 등을 개발합니다.
포털 및 기타 인터넷정보매개 서비스업(J63120)
에 속한 기업들은 포털사이트 운영, 검색엔진 서비스, 뉴스 및 콘텐츠 큐레이션, 디지털 광고 플랫폼, 위치기반정보 제공, 데이터 중개 플랫폼 등의 서비스를 제공합니다. 구체적으로는 다음, 네이버, 줌과 같은 종합 포털 기업뿐 아니라, 특정 분야에 특화된 정보 플랫폼, 데이터 분석 기반 콘텐츠 큐레이션 서비스, API 기반의 공공ㆍ민간 데이터 중개 플랫폼, 인공지능 기반의 뉴스 추천 시스템, SNS 기반 트렌드 분석 서비스 등도 이 분류에 속합니다.

[1차 비교기업의 선정: 총 161개 기업]

한국표준산업분류
기업수
해당기업

응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)
37

누리플렉스, 한국전자인증, 라온시큐어, SGA, 아이크래프트, 이니텍, 안랩, 한컴위드, SOOP, 인피니트헬스케어, 플랜티넷, 투비소프트, 유라클, 유비벨록스, 네오리진, 와이즈넛, 아톤, SGA솔루션즈, 케이사인, 디지캡, 드림시큐리티, 엑셈, 시큐센, 소프트캠프, 이노시뮬레이션, 에스에스알, 휴네시온, 신시웨이, 아티스트유나이티드, 엑스게이트, 싸이버원, 아이티아이즈, 샌즈랩, 시큐레터, 산돌, 모니터랩, 인스피언

시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)
110

한글과컴퓨터, 유비케어, 비트컴퓨터, 피노, KG이니시스, 세중, 폴라리스오피스, 네오위즈홀딩스, 토탈소프트, 이스트소프트, 수산아이앤티, 지어소프트, 코나아이, 한국정보인증, 웹케시, 오상자이엘, 티사이언티픽, 엠로, 영림원소프트랩, 다날, 브리지텍, 위세아이텍, 이루온, 이씨에스, 엔텔스, 엑스큐어, 한솔인티큐브, 유엔젤, 텔코웨어, 유비온, 팅크웨어, 알티캐스트, MDS테크, 모바일어플라이언스, 현대이지웰, 갤럭시아머니트리, 브레인즈컴퍼니, 이지케어텍, 인지소프트, NHN벅스, 셀바스AI, 시큐브, 알서포트, 키네마스터, 비큐AI, 파수, 네이블, 핑거, 씨이랩, 포시에스, 뱅크웨어글로벌, 지란지교시큐리티, 엔지스테크널러지, FSN, 링크제니시스, 핸디소프트, 신테카바이오, 비유테크놀러지, 나무기술, 아이퀘스트, 지니언스, 미디어젠, 모아데이타, 트윔, 핀텔, 쿠콘, 이노룰스, 슈어소프트테크, 라온피플, 바이브컴퍼니, 이노뎁, 솔트룩스, 비투엔, 현대오토에버, 딥노이드, 티라유텍, 제이엘케이, 루닛, 모코엠시스, 웨이버스, 뷰노, 씨유박스, 라이프시맨틱스, 알체라, 크라우드웍스, SKAI, 플래티어, 엠아이큐브솔루션, 디어유, 원티드랩, 비트맥스, 마음AI, 코어라인소프트, 유디엠텍, 토마토시스템, 오픈엣지테크놀로지, 코난테크놀로지, 비아이매트릭스, 오브젠, 이에이트, 한싹, 케이쓰리아이, 버넥트, 오픈놀, 심플랫폼, 인스웨이브시스템즈, 아이스크림미디어, 클로봇, 사이냅소프트, SBI핀테크솔루션즈

포털 및 기타 인터넷정보매개 서비스업(J63120)
14

키다리스튜디오, 다우기술, 디지틀조선, NAVER, 카카오, YG PLUS, 지니뮤직, 드림어스컴퍼니, 케이아이엔엑스, 아시아경제, 탑코미디어, 사람인, 이스트에이드, 플리토

출처: ValueSearch

2) 2차 비교기업 선정: 재무유사성

상기의 산업 분류 유사성으로 선정된 161개의 기업 중 아래의 재무유사성 기준에 따라 72개의 기업을 2차 비교기업으로 선정하였습니다. 세부 내역은 다음과 같습니다.

구 분
선정기준
세부 검토기준
선정회사

2차
재무유사성
- 2024년 온기 영업이익 및 당기순이익 시현- 12월 말 결산법인일 것 - 최근 사업연도 감사보고서 의견이 적정일 것
72개

[2차 비교기업의 선정: 총 72개 기업]

(단위 : 천원)

종목명
결산월
2024년 감사의견
2024년 영업수익
2024년영업이익
2024년 당기(지배주주)순이익
선정여부

FSN
12
적정
265,643,194
831,521
(8,043,137)
X

KG이니시스
12
적정
1,354,336,925
60,992,821
41,237,740
O

MDS테크
12
적정
165,579,308
5,944,330
6,865,705
O

NAVER
12
적정
10,737,719,265
1,979,263,439
1,923,237,257
O

NHN벅스
12
적정
52,070,939
357,426
(12,674,135)
X

SBI핀테크솔루션즈
03
적정
5,188,612천JPY

(496,628)
천JPY

(305,541)
천JPY

X

SGA
12
적정
36,140,604
250,139
(1,133,046)
X

SGA솔루션즈
12
적정
42,923,547
(4,106,882)
(9,285,798)
X

SKAI
12
적정
19,848,857
(12,065,103)
(23,779,374)
X

SOOP
12
적정
413,178,447
113,506,476
101,212,263
O

YG PLUS
12
적정
184,902,894
(732,390)
1,188,233
X

갤럭시아머니트리
12
적정
128,772,392
13,220,799
811,255
O

나무기술
12
적정
91,419,341
(2,227,398)
(5,311,240)
X

네오리진
12
적정
35,116,033
(5,843,393)
(5,265,815)
X

네오위즈홀딩스
12
적정
368,058,340
20,412,126
(12,019,596)
X

네이블
12
적정
17,200,064
385,147
1,285,340
O

누리플렉스
12
적정
129,314,326
(8,153,266)
(4,150,512)
X

다날
12
적정
260,936,634
1,393,329
7,252,892
O

다우기술
12
적정
11,625,798,456
1,174,681,943
355,835,455
O

드림시큐리티
12
적정
268,839,122
25,645,564
12,977,283
O

드림어스컴퍼니
12
적정
225,062,660
(3,154,089)
(17,773,265)
X

디어유
12
적정
74,863,521
25,413,420
24,388,268
O

디지캡
12
적정
32,013,726
(1,597,169)
1,151,353
X

디지틀조선
12
적정
36,955,034
2,364,890
3,782,771
O

딥노이드
12
적정
10,847,381
(10,095,677)
(9,077,685)
X

라온시큐어
12
적정
62,492,539
1,967,383
4,018,245
O

라온피플
12
적정
220,225,561
(16,249,271)
(12,271,461)
X

라이프시맨틱스
12
적정
2,557,762
(6,372,866)
(17,001,454)
X

루닛
12
적정
54,179,663
(67,672,568)
(82,420,863)
X

링크제니시스
12
적정
13,103,613
(79,623)
(426,483)
X

마음AI
12
적정
7,773,952
(7,118,425)
(8,676,254)
X

모니터랩
12
적정
14,909,186
(643,806)
2,080,063
X

모바일어플라이언스
12
적정
40,480,792
972,395
1,400,703
O

모아데이타
12
적정
34,374,697
(1,329,920)
(3,381,530)
X

모코엠시스
12
적정
27,965,605
2,031,229
2,362,383
O

미디어젠
12
적정
12,016,632
(4,674,361)
(4,177,466)
X

바이브컴퍼니
12
적정
26,341,324
(5,992,180)
(9,322,134)
X

뱅크웨어글로벌
12
적정
50,200,792
(14,933,899)
(14,229,718)
X

버넥트
12
적정
4,599,199
(12,697,077)
(12,641,224)
X

뷰노
12
적정
25,869,420
(12,450,009)
(13,018,447)
X

브레인즈컴퍼니
12
적정
26,585,843
3,600,013
4,804,428
O

브리지텍
12
적정
43,561,219
(3,254,901)
(2,763,378)
X

비아이매트릭스
12
적정
30,866,151
2,026,650
3,683,027
O

비유테크놀러지
12
의견거절
7,245,956
(6,502,081)
(8,301,056)
X

비큐AI
12
적정
17,300,348
(812,381)
(600,675)
X

비투엔
12
적정
25,098,142
(2,645,179)
(6,901,331)
X

비트맥스
12
적정
37,171,526
(18,544,920)
(26,776,362)
X

비트컴퓨터
12
적정
37,074,736
6,669,762
7,760,962
O

사람인
12
적정
128,380,866
21,263,890
12,590,890
O

사이냅소프트
12
적정
13,252,818
5,074,254
5,990,122
O

산돌
12
적정
15,749,077
2,861,974
5,256,069
O

샌즈랩
12
적정
8,296,933
(3,709,115)
(2,300,517)
X

세중
12
적정
37,305,979
418,218
1,813,402
O

셀바스AI
12
적정
112,454,363
799,960
(5,806,588)
X

소프트캠프
12
적정
16,887,234
(1,831,061)
224,637
X

솔트룩스
12
적정
45,944,418
(6,631,928)
(4,762,480)
X

수산아이앤티
12
적정
26,671,469
5,669,736
4,430,991
O

슈어소프트테크
12
적정
88,803,218
7,890,549
10,805,710
O

시큐레터
12
적정
1,411,767
(7,263,580)
(9,435,751)
X

시큐브
12
적정
12,075,656
3,420,836
3,027,423
O

시큐센
12
적정
104,423,115
(1,569,771)
(2,514,771)
X

신시웨이
12
적정
11,825,526
2,381,138
2,510,385
O

신테카바이오
12
적정
120,887
(14,269,530)
(7,213,184)
X

심플랫폼
12
적정
7,227,054
(142,924)
(8,022,173)
X

싸이버원
12
적정
47,855,113
11,331,960
9,836,191
O

씨유박스
12
적정
14,447,002
(10,440,188)
(10,660,375)
X

씨이랩
12
적정
9,093,358
(5,284,959)
(5,186,782)
X

아시아경제
12
적정
77,972,576
(35,165,441)
(76,758,414)
X

아이스크림미디어
12
적정
152,180,302
46,100,544
31,075,879
O

아이퀘스트
12
적정
40,638,998
3,418,781
3,773,977
O

아이크래프트
12
적정
100,488,004
1,598,422
(926,105)
X

아이티아이즈
12
적정
79,578,131
166,552
1,427,279
O

아톤
12
적정
65,423,627
14,436,928
10,545,381
O

아티스트유나이티드
12
적정
21,265,284
(3,148,115)
(7,731,100)
X

안랩
12
적정
260,569,413
27,682,477
33,676,091
O

알서포트
12
적정
47,528,312
3,678,243
3,038,214
O

알체라
12
적정
17,251,118
(10,431,929)
(9,870,969)
X

알티캐스트
12
적정
5,680,698
(4,022,379)
(13,032,394)
X

에스에스알
12
적정
11,608,135
(312,162)
(252,174)
X

엑셈
12
적정
61,237,482
8,833,525
9,062,039
O

엑스게이트
12
적정
43,216,126
3,485,043
3,998,883
O

엑스큐어
12
적정
10,747,200
(2,176,868)
(16,289,593)
X

엔지스테크널러지
12
적정
11,214,636
1,789,120
3,249,177
O

엔텔스
12
적정
47,878,756
(242,847)
1,264,702
X

엠로
12
적정
79,455,970
8,606,498
6,625,215
O

엠아이큐브솔루션
12
적정
29,636,481
(1,069,721)
(142,686)
X

영림원소프트랩
12
적정
62,553,420
2,221,478
3,293,043
O

오브젠
12
적정
15,201,656
(4,149,694)
(3,283,327)
X

오상자이엘
12
적정
116,919,395
7,970,360
6,356,781
O

오픈놀
12
적정
50,773,006
101,353
1,345,118
O

오픈엣지테크놀로지
12
적정
15,328,473
(24,612,258)
(27,287,196)
X

와이즈넛
12
적정
34,920,657
1,702,833
3,050,746
O

원티드랩
12
적정
36,742,962
(817,999)
(1,233,997)
X

웨이버스
12
적정
56,364,921
1,677,640
3,260,197
O

웹케시
12
적정
74,176,188
13,887,609
7,157,460
O

위세아이텍
12
적정
35,028,457
927,730
(409,037)
X

유디엠텍
12
적정
6,072,035
(2,009,725)
(5,201,751)
X

유라클
12
적정
47,577,266
1,966,275
2,197,652
O

유비벨록스
12
적정
607,104,913
34,097,053
14,245,066
O

유비온
09
적정
36,212,254
(315,160)
(1,188,289)
X

유비케어
12
적정
190,597,484
5,162,631
(1,586,167)
X

유엔젤
12
적정
53,045,914
788,654
3,655,097
O

이노뎁
12
적정
86,775,972
(1,933,925)
(1,543,173)
X

이노룰스
12
적정
23,706,726
2,396,375
3,071,755
O

이노시뮬레이션
12
적정
9,336,213
(4,813,303)
(6,580,892)
X

이니텍
12
적정
38,881,694
230,826
2,339,842
O

이루온
12
적정
68,518,750
3,096,648
5,622,380
O

이스트소프트
12
적정
102,456,508
(13,456,407)
(11,651,254)
X

이스트에이드
12
적정
16,398,805
(4,805,446)
(5,032,546)
X

이씨에스
03
적정
78,964,824
(1,553,821)
(146,168)
X

이에이트
12
적정
2,285,498
(10,599,051)
(10,773,220)
X

이지케어텍
03
적정
74,231,020
3,691,227
2,477,175
X

인스웨이브시스템즈
12
적정
30,412,971
(3,593,363)
(1,960,250)
X

인스피언
12
적정
19,035,193
3,784,286
4,209,747
O

인지소프트
12
적정
18,889,773
1,061,876
2,621,874
O

인피니트헬스케어
12
적정
101,570,187
13,890,616
43,923,372
O

제이엘케이
12
적정
1,427,510
(12,731,678)
(13,453,718)
X

지니뮤직
12
적정
301,615,219
12,193,401
(20,095,492)
X

지니언스
12
적정
49,605,421
9,839,924
10,908,598
O

지란지교시큐리티
12
적정
34,122,988
1,377,556
(1,333,108)
X

지어소프트
12
적정
547,175,186
29,092,526
17,851,694
O

카카오
12
적정
7,871,692,200
460,212,162
55,277,417
O

케이사인
12
적정
51,866,277
1,305,702
1,667,913
O

케이쓰리아이
12
적정
13,901,787
(3,724,292)
(2,963,905)
X

케이아이엔엑스
12
적정
138,902,594
23,732,261
18,070,626
O

코나아이
12
적정
236,308,177
33,414,414
30,254,332
O

코난테크놀로지
12
적정
26,318,507
(14,106,433)
(13,603,883)
X

코어라인소프트
12
적정
3,929,183
(13,779,082)
(14,137,902)
X

쿠콘
12
적정
73,038,223
16,588,584
15,776,286
O

크라우드웍스
12
적정
12,013,503
(11,726,095)
(8,822,124)
X

클로봇
12
적정
33,395,079
(7,490,869)
(6,729,152)
X

키네마스터
12
적정
13,333,949
449,337
4,361,842
O

키다리스튜디오
12
적정
205,213,284
2,189,001
(7,602,944)
X

탑코미디어
12
적정
23,340,260
(3,726,431)
(4,723,549)
X

텔코웨어
12
적정
44,852,925
3,375,022
4,975,514
O

토마토시스템
12
적정
21,621,874
(3,405,523)
(1,594,496)
X

토탈소프트
12
적정
20,710,125
5,168,963
6,102,855
O

투비소프트
12
의견거절
28,125,457
(1,978,720)
(22,937,103)
X

트윔
12
적정
28,852,581
630,760
1,646,735
O

티라유텍
12
적정
57,466,909
(7,912,345)
(2,169,236)
X

티사이언티픽
12
적정
43,016,852
(9,845,173)
2,223,445
X

팅크웨어
12
적정
489,135,005
26,035,361
10,927,099
O

파수
12
적정
46,103,328
3,900,271
4,488,338
O

포시에스
06
적정
33,079,741
3,582,840
5,044,297
X

폴라리스오피스
12
적정
276,274,127
4,802,388
7,065,812
O

플래티어
12
적정
29,798,215
(6,974,515)
(5,640,421)
X

플랜티넷
12
적정
36,676,622
2,139,965
1,532,487
O

플리토
12
적정
20,300,590
(396,345)
809,331
X

피노
12
적정
30,676,302
7,608
(2,466,287)
X

핀텔
12
적정
10,643,070
(1,528,382)
66,655
X

핑거
12
적정
71,606,480
(470,406)
803,312
X

한국전자인증
12
적정
37,086,529
4,724,845
3,963,449
O

한국정보인증
12
적정
121,892,963
18,858,752
11,167,074
O

한글과컴퓨터
12
적정
304,773,304
40,422,695
13,879,081
O

한솔인티큐브
12
적정
48,785,674
(2,984,443)
(3,027,375)
X

한싹
12
적정
20,518,417
(2,712,875)
124,903
X

한컴위드
12
적정
448,181,150
1,278,568
(3,820,279)
X

핸디소프트
12
적정
28,374,934
(1,990,002)
849,695
X

현대오토에버
12
적정
3,713,617,277
224,434,118
170,788,484
O

현대이지웰
12
적정
131,056,281
20,243,596
11,922,840
O

휴네시온
12
적정
36,892,799
3,153,710
3,982,390
O

주) 연결재무제표가 존재하는 경우 연결재무제표 기준이며 연결재무제표가 존재하지 않는 경우 개별재무제표 기준입니다.
(출처: ValueSearch)

당사는 비교기업을 선정함에 있어 절대적인 재무 규모보다, 주요 사업 내용, 기술 구성, 수익구조, 성장 동력 등 질적 측면에서의 사업유사성을 보다 중시하여 선정하였으며 사업유사성에 따른 비교기업 선정 논리는 다음 목차인 「
3) 3차 비교기업 선정: 사업유사성」에 후술되어 있습니다.
특히, AI 빅데이터 분석과 같이 고정비 중심의 기술 기반 SaaS 모델은 기업마다 매출 규모가 상이하더라도 영업레버리지 구조가 유사하다면 비교기업으로 선정할 수 있다고 판단하였습니다. 또한, 동사와 같은 기술성장기업의 특성상, 현재의 매출, 영업이익, 자산총액 등의 규모보다는 미래 성장성을 반영하는 것이 적절함에 따라
재무유사성
에 따른 비교기업 선정 시 매출액, 영업이익, 당기(지배주주)순이익, 자산총액 등의 규모에 대한 구체적인 기준값을 설정하지는 않았습니다. 더욱이, 최종적으로 선정되는 비교기업 들 중 개별 기업 간 재무규모상의 편차가 일부 존재하더라도 PER를 산정시 산술 평균으로 처리하게 되므로 특정 기업만의 PER만으로 공모가가 좌우되지 않으며, 전체 평균 PER의 수렴값이 적정성과 객관성을 보완할 수 있다고 판단하였습니다.

3) 3차 비교기업 선정: 사업유사성
상기 2차 비교기업으로 선정된 72개사 중 아래의 기준에 따라 7개 기업을 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

구 분
선정기준
세부 검토기준
선정회사

3차
사업유사성
- AI를 활용한 데이터 분석 및 정보제공서비스를 영위 - 빅데이터 수집, 저장, 분석, 가공 통합 관리/구축ㆍ운영 사업을 영위 - 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 특정 산업에 집중적으로 서비스를 제공하는 기업은 제외 - B2B 사업 중 고객사의 제조 공정 효율화 등을 위한 서비스 구축 등의 서비스를 제공하는 기업은 제외
7개

[3차 비교기업의 선정: 총 7개 기업]

종목명
주요 상품
선정여부

KG이니시스
전자상거래관련소프트웨어 개발,정보보안시스템(인터넷금융보안),인터넷 지불서비스
X

MDS테크
소프트웨어 개발/무선통신장비(임베디드시스템) 도매,무역,제조,유지보수
O

NAVER
인터넷검색사이트 운영,인터넷방송,컨텐츠검색,고도정보통신서비스,게임컨텐츠제공,광고대행
X

SOOP
1인미디어플랫폼
X

갤럭시아머니트리
전자결제/컴퓨터주변기기,DVD PLAYER,MP3 PLAYER 제조,도매
X

네이블
소프트웨어,모바일(유무선융합)통신솔루션,멀티미디어 개발,컴퓨터시스템 설계,자문
X

다날
소프트웨어 개발,공급(모바일콘텐츠,유무선전화결제)
X

다우기술
인터넷솔루션 개발,도매,IT컨설팅,시스템 설계,자문,인터넷관련서비스/부동산분양,개발,임대
X

드림시큐리티
유무선인터넷보안솔루션 개발,연구,공급/전산장비 제조,도매
X

디어유
모바일 어플리케이션(DearU bubble, Lysn) 개발,공급
X

디지틀조선
영상사업(옥외전광판,디지틀조선TV),인터넷사업(디조닷컴),전산사업(CTS/SI),교육사업(온,오프라인교육),홍보마케팅
X

라온시큐어
정보보안솔루션(모바일,유비쿼터스,기기인증 관련) 개발
X

모바일어플라이언스
차량용 커넥티드 통신모듈,레이더이벤트기록장치,운전자보조시스템(ADAS),졸음운전감지장치,헤드업디스플레이(HUD) 개발,공급
X

모코엠시스
컴퓨터소프트웨어 개발,공급/정보통신공사/전자상거래
O

브레인즈컴퍼니
IT 인프라 통합관리 솔루션 개발,공급/컴퓨터,정밀주변기기 제조,도소매,전자상거래
X

비아이매트릭스
AI기반데이터 분석,로우코드솔루션 개발,공급
O

비트컴퓨터
의료용소프트웨어(의료처방전달시스템,병원의료보험청구시스템,성형외가 가상기술 시뮬레이터) 개발,공급,도매,온라인교육
X

사람인
온라인 채용광고(취업포털),인재파견,취업지원 정보제공/소프트웨어 개발,공급
X

사이냅소프트
소프트웨어 개발,공급,인터넷회원제,데이터베이스,온라인정보 제공/상품중개,통신판매/부동산 임대
X

산돌
리테일 폰트 등 개발,공급/시각디자인/전자상거래
X

세중
소프트웨어 개발,공급/여행알선(국내외)/정보처리,컴퓨터운용관련,정보통신사업,ASP사업,전자상거래관련사업,서비스컨설팅
X

수산아이앤티
공유단말접속관리서비스,보안솔루션 개발,판매,용역
X

슈어소프트테크
소프트웨어 자동화 검증 플랫폼 개발
X

시큐브
소프트웨어(시스템보안관리솔루션,정보유출방지솔루션),정보보호기술제품 개발,판매/컴퓨터,주변기기 도소매,유지보수
X

신시웨이
DB보안솔루션 등 개발,공급/정보시스템 구축컨설팅
X

싸이버원
소프트웨어(보안관제,컨설팅) 개발,공급
X

아이스크림미디어
교육출판,커머스,연수
X

아이퀘스트
소프트웨어(패키지,구축형 ERP) 개발,공급/출판/무역/직원훈련기관/부동산 임대
X

아이티아이즈
디지털금융솔루션 제공 및 AI, Big Data 서비스,클라우드 통합 플랫폼 (GURMWI)
X

아톤
모바일금융솔루션, mOTP 개발/다기능멀티콘덴서,IC카드,스마트칩 제조/전자제품 도소매
X

안랩
컴퓨터바이러스 연구,백신프로그램,통합보안패키지 S/W,보안솔루션,리눅스,보안호스팅 개발
X

알서포트
소프트웨어(원격지원,제어 솔루션) 개발,공급
X

엑셈
소프트웨어(DB,E2E 성능관리) 개발,공급
O

엑스게이트
소프트웨어(통합보안시스템,방화벽,가상사설망,보안솔루션,보안관제) 개발/네트워크통합보안솔루션 제조
X

엔지스테크널러지
Nav-Link 솔루션, BringGo 어플리케이션 등 소프트웨어 개발
X

엠로
기업용공급망관리소프트웨어,AI소프트웨어 개발.공급망관리 클라우드
O

영림원소프트랩
ERP Package 유지 관리 등
X

오상자이엘
소프트웨어(통합정보시스템) 개발/컴퓨터,주변기기 도매,제조/서적출판,교육서비스/부동산 임대/정보통신공사
X

오픈놀
미니인턴플랫폼(커리어,채용 플랫폼)
X

와이즈넛
검색엔진,챗봇,클라우드서비스
O

웨이버스
소프트웨어 개발,공급
X

웹케시
소프트웨어(에스이알피,브랜치,인하우스) 개발,시스템공급,운용,데이터베이스,온라인정보제공
X

유라클
모바일 앱 개발 플랫폼 개발,제작,공급
X

유비벨록스
소프트웨어(자바,jit,컴파일러) 개발,시스템설계,자문/온라인 정보제공
X

유엔젤
소프트웨어(무선인터넷솔루션,ASP통신사업자용지능망솔루션,단문메세지센터) 개발,공급
X

이노룰스
소프트웨어 개발(InnoRules, InnoProduct)
X

이니텍
정보보안솔루션 연구개발,공급,보안컨설팅,통합보안시스템 구축
X

이루온
이동통신 핵심망,서비스망 솔루션 개발,공급
X

인스피언
SAP 보안 솔루션,SAP PO/CPI 컨설팅,EDI SaaS 플랫폼
X

인지소프트
소프트웨어(Sync솔루션,멀티미디어솔루션) 개발,온라인정보제공
X

인피니트헬스케어
의료영상전송저장시스템 소프트웨어 개발/컴퓨터설비 설치,도소매
X

지니언스
네트워크 접근 제어 솔루션(NAC),소프트웨어,하드웨어 개발,공급,유지보수
X

지어소프트
소프트웨어(지리정보시스템),단말기위치추적,무선통신품질감시시스템솔루션,게임 개발,부가통신
X

카카오
인터넷 서비스(인터넷 광고)/데이타베이스,인터넷관련소프트웨어,시스템통합,인터넷광고사업,무료이메일서비스,전자상거래,인터넷접속서비스(PPP서비스),호스팅
X

케이사인
소프트웨어 개발,공급
X

케이아이엔엑스
인터넷 연동회선 접속서비스,데이타베이스 제공
X

코나아이
전자금융,교통카드시스템,스마트카드,단말기,수집,정산시스템 개발,도매
X

쿠콘
페이먼트서비스,데이터서비스
X

키네마스터
소프트웨어(모바일 동영상 편집앱 KineMaster) 개발,공급
X

텔코웨어
소프트웨어(핵심망솔루션,무선데이터솔루션,요소기술) 개발,유지보수,무역
X

토탈소프트
소프트웨어(해양물류 어플리케이션) 개발,도매
X

트윔
AI 기반 스마트팩토리 검사 소프트웨어,설비 개발,공급
X

팅크웨어
소프트웨어 개발(무선인터넷 위치기반,텔레매틱스,CNS,PNS,GIS검색엔진),공급/컴퓨터주변기기 도소매/부가통신,전자지도 제작
X

파수
정보보안통합솔루션 (E-DRM, C-DRM),소프트웨어 보안(시큐어코딩)
X

폴라리스오피스
소프트웨어(오피스) 자문,개발,공급
X

플랜티넷
소프트웨어(인터넷 유해정보 차단시스템) 개발/네트워크장비 도소매,무역
X

한국전자인증
개인용이메일 보안,인증업무,전자상거래관련 인증서비스/기업용 인증솔루션 제공
X

한국정보인증
소프트웨어(공인인증서,PKI솔루션 등) 개발,제공
X

한글과컴퓨터
소프트웨어 개발,자문,공급,정보시스템 컨설팅,응용패기지개발,컴퓨터시스템 판매
O

현대오토에버
전산실운영,시스템구축,전산장비 납품,SOC/건축 사업
X

현대이지웰
소프트웨어(선택적복지후생컨텐츠) 개발,공급,온라인정보제공/전자상거래
X

휴네시온
망간자료전송(i-oneNet) 개발,공급,자료처리,근로자파견,자료처리
X

출처:
ValueSearch, 전자공시시스템 DART

MDS테크는 임베디드 및 시스템 소프트웨어 솔루션 중심이지만, 최근 AI 기반의 산업 데이터 분석 플랫폼 및 디지털 트윈 관련 기술 개발을 강화하고 있어 AI 데이터 분석 분야와의 연계성이 존재합니다.
MDS테크는 전통적으로 임베디드 소프트웨어 중심의 기업이지만, 최근에는 AI 기술을 접목한 산업 데이터 분석과 디지털 트윈 솔루션을 확장하며 뉴엔AI처럼 AI 기반 데이터 처리 기술을 활용하고 있다는 점에서 유사성이 있습니다.
모코엠시스는 공공 및 민간 분야를 대상으로 빅데이터 분석 및 정보 시스템 구축 사업을 수행하며, 다양한 산업 데이터를 수집ㆍ분석하여 인사이트를 제공하는 서비스를 영위하고 있습니다.
모코엠시스는 다양한 데이터를 수집ㆍ분석해 정보 시스템을 구축하는 점에서, 뉴엔AI의 빅데이터 분석 제품과 유사한 구조를 갖추고 있습니다.
비아이매트릭스는 자체 개발한 BI 솔루션을 기반으로 기업 고객에게 데이터 분석 및 시각화 서비스를 제공하며, AI와 연계한 빅데이터 분석 기능을 강화하고 있는 점에서 유사성이 있습니다.
비아이매트릭스는 자체 BI 솔루션을 통해 기업 고객에게 시각화된 분석 정보를 제공하며, 이는 뉴엔AI의 Quetta 시리즈처럼 사용자가 쉽게 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 서비스 모델과 유사합니다.
엑셈은 데이터베이스 성능 관리 솔루션뿐 아니라 AI 기반의 빅데이터 분석 및 관제 솔루션을 제공하며, 클라우드 환경에서 수집ㆍ저장ㆍ분석ㆍ예측이 통합된 데이터 서비스를 제공하고 있습니다.
엑셈은 클라우드 기반의 통합 분석 플랫폼을 운영하며, AI 기반 이상 탐지 및 예측 분석 기능까지 제공하고 있어 데이터 중심 플랫폼을 지향하는 뉴엔AI의 방향성과 닮아 있습니다.
엠로는 SCM 기반의 데이터 분석을 넘어 AI 기반 데이터 분석 및 시각화 기능을 포함한 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 있으며, 제조업 중심이나 B2B 기반의 데이터 분석 서비스 제공이라는 점에서 유사합니다.
엠로는 비즈니스 데이터를 중심으로 다양한 분석 서비스를 제공하며, 비록 공급망 관리 중심이긴 하나 데이터 가공 및 분석 기능이 강조되고 여러 산업에 걸쳐서 고객을 보유하고 있다는 점에서 유사성이 있다고 판단하였습니다.
와이즈넛은 AI 기술 기반의 검색 및 챗봇 솔루션에서 출발하여, 최근에는 빅데이터 수집ㆍ분석ㆍ시각화를 통합한 AI 기반 정보제공 서비스를 공공 및 기업 고객 대상으로 제공하고 있습니다.
와이즈넛은 AI 기반 검색 기술을 넘어 빅데이터 분석과 정보 제공 플랫폼으로 사업 영역을 확장해왔으며, 뉴엔AI처럼 고객 맞춤형 데이터 분석 서비스를 제공하는 구조를 갖추고 있습니다.

마지막으로
한글과컴퓨터는 오피스 소프트웨어를 중심으로 출발하였으나, 최근에는 "국회 빅데이터 플랫폼 사업"을 수주하는 등 공공 및 기업 고객을 위한 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼과 정보 제공 서비스로 사업을 확대하고 있습니다. 한글과컴퓨터는 오피스 소프트웨어 외에도 AI와 연계한 빅데이터 기반 서비스로 공공 및 민간 시장에서 확장 중이며, 이는 뉴엔AI의 기술과 시장 포지셔닝 측면에서 유사합니다.

4) 4차 비교기업 선정: 일반 요건

상기의 사업유사성을 기준으로 선정된 7개의 3차 비교기업 중 아래의 일반 요건 기준에 따라 4개 기업을 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

구 분
선정기준
세부 검토기준
선정회사

4차
일반유사성

① 상장 후 6개월이 경과하였을 것
② 최근 6개월 이내 합병, 분할 또는 중요한 영업의 양수도, EB 또는 CB 발행 등 기업가치에 중대한 영향을 미치는 사건이 없었을 것
③ 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실 없을 것
④ 비경상적 Multiple(PER 5배 미만 또는 50배 초과) 제외

4개

[4단계 유사기업 선정 기준 검토표 : 총 4개 기업]

회사명

①
기준일 현재 상장 후 6개월이 경과하였을 것

②
최근 6개월 이내 합병, 분할 또는 중요한 영업의 양수도, EB 또는 CB 발행 등 기업가치에 중대한 영향을 미치는 사건이 없었을 것

③ 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실 없을 것
④ 비경상적 Multiple(PER 5배 미만 또는 50배 초과) 제외
선정여부

MDS테크
O

X (CB발행)
(주1)

-
15.1x
X

모코엠시스
O
_
-
14.3x
O

비아이매트릭스
O
-
-
22.5x
O

엑셈
O
-
-
15.6x
O

엠로
O
-
-

X (93.1x)
(주
2
)

X

와이즈넛
X (2025-01-24 상장)
-
-
15.6x
X

한글과컴퓨터
O
-
-
33.9x
O

주1) MDS테크는 2024년 11월 18일 주요사항보고서를 통해 전환사채권 발행을 공시하였습니다. 해당 전환사채는 권면총액 19,000백만원으
로 이는 2024년 3분기말 MDS테크 자산총액의 11.46%에 해당하여 상당한 비중을 차지합니다. 또한, 동 전환사채가 보통주로 전환되는 경우 발행주식총수의 17.37%에 해당합니다. 전환사채 권면총액의 자산총액 대비 규모와, 전환 후 희석효과에 따라 기존 주주의 지분율
, 의결권 등에 유의한 영향이 있을 수 있다고 보아 기업가치에 중대한 영향을 미치는 사건으로 판단하였습니다.
주
2
) 엠로는 2024년에 일시적인 비경상적 비용인 파생상품평가이익(CB발행)이 약
11,983
백만원 인식되어, 해당 금액 효과를 제거한 적용순이익을 통해 PER를 산출하였습니다. 산출 결과 비경상적 PER을 보이는 바 최종비교기업 선정에서 제외되었습니다.

(단위: 백만원)

구분
2024년 온기

지배기업의 소유주지분 귀속 당기순이익(A)
18,609

파생상품평가이익(B)
11,984

적용당기순이익(A-B)
6,625

주
3
)
비교기업의 PER은 2024년 온기 기준 실적에 분석일(2025.04.16)의 Min(1개월 평균종가, 5영업일 평균종가, 기준일 종가) 기준으로 산출하여 작성되었습니다.

(다) 비교기업 선정 결과

[최종 비교기업 선정 결과]

최종 비교기업 - 총 4개사

모코엠시스, 비아이매트릭스, 엑셈, 한글과컴퓨터

대표주관회사인 NH투자증권㈜는 상기 선정기준을 충족하는 모코엠시스, 비아이매트릭스, 엑셈, 한글과컴퓨터의 총 4개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

그러나, 동사와 선정된 비교기업간 재무 및 사업적 연관성이 존재하고 비교 가능성이 일정 수준 존재한다 하더라도 상대가치 평가방법의 특성상 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반요건 등 측면에서 완전히 동일한 비교기업은 존재하지 않습니다. 따라서 현재 가용한 정보를 바탕으로 일정한 범위 내에서 유사성을 갖춘 비교회사를 선정하는 합리적인 비교회사 선정 및 과정인 경우에도, 그 완전성을 보장할 수는 없습니다.

또한, 뉴엔에이아이는 AI 기술 기반 데이터 수집ㆍ가공ㆍ분석 플랫폼을 중심으로 산업 맞춤형 분석엔진과 구독형 데이터 서비스를 동시에 제공하는 복합 구조의 비즈니스 모델을 가지고 있으며, 국내 상장사 중 이와 완전히 동일한 구조와 수익모델을 보유한 기업은 존재하지 않습니다. 이에 따라 선정된 비교기업들은 일부 기술영역 또는 산업영역의 유사성을 기반으로 선정되었으나, 사업구조, 고객군, 매출구성, 기술개발 단계, 시장점유율, 개발인력 수준, 재무안정성, 경영진 등 여러 요인에서 차이가 존재할 수 있습니다. 또한 비교기업의 주가에는 경영진의 전략, 시장 기대치, 단기 이벤트 등에 따른 왜곡이 반영되어 있을 수 있습니다.
또한 동사의 희망공모가액은 선정 비교기업의 기준 주가를 특정 시점에서 적용하였기에 향후 발생할 수 있는 비교기업의 주가 변동에 따라서 동사의 주당 평가가액도 변동될 수 있습니다. 비교기업의 기준 주가가 향후 예상 경영성과에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성 등을 고려하면, 동사의 주당 평가가액은 동사와 유사회사의 과거 경영실적을 활용하고 있다는 측면에서 평가방법으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다.

(라) 비교기업 기준 주가

기준주가는 시장상황의 일시적인 변동요인을 배제하고, 일정 기간 이상의 추세를 반영하기 위하여 증권신고서 제출 4영업일 전인 2025년 4월 16일을 분석기준일로 하여 1개월 간(2025.03.17~2025.04.16) 종가의 산술평균, 5영업일 간(2025.04.10~2025.04.16) 종가의 산술평균, 분석기준일인 2025년 04월 16일의 종가 중 최소값으로 산출하였습니다.

[최종 비교기업 기준 주가 산정 내역]

(단위: 원)

구분
한글과컴퓨터
엑셈
모코엠시스
비아이매트릭스

2025-03-17
20,250
2,010
1,290
11,000

2025-03-18
20,050
1,985
1,285
11,470

2025-03-19
20,300
1,999
1,258
12,100

2025-03-20
19,930
1,939
1,259
12,300

2025-03-21
19,940
1,915
1,277
11,920

2025-03-24
20,100
1,945
1,280
12,070

2025-03-25
19,300
1,909
1,268
11,210

2025-03-26
19,560
1,945
1,265
11,420

2025-03-27
19,140
1,911
1,279
11,110

2025-03-28
18,690
1,848
1,278
10,990

2025-03-31
18,130
1,805
1,238
10,920

2025-04-01
18,480
1,847
1,263
10,710

2025-04-02
18,640
1,900
1,253
10,350

2025-04-03
18,290
1,902
1,236
10,400

2025-04-04
18,610
2,025
1,257
9,990

2025-04-07
17,690
1,946
1,267
10,090

2025-04-08
18,240
1,941
1,265
11,210

2025-04-09
18,040
1,917
1,499
11,280

2025-04-10
19,520
2,010
1,600
11,140

2025-04-11
19,620
2,015
1,453
11,200

2025-04-14
22,050
2,130
1,887
13,150

2025-04-15
22,150
2,150
1,830
13,920

2025-04-16
21,150
2,125
1,672
14,310

분석기준일 종가 (A)
21,150
2,125
1,672
14,310

5영업일 산술평균 종가 (B)
20,898
2,086
1,688
12,744

1개월 산술평균 종가 (C)
19,473
1,962
1,368
11,490

기준주가 (Min([(A),(B),(C)])
19,473
1,962
1,368
11,490

(마) 상장예비심사 시 경쟁기업 제외 사유

기업명
제외단계
기준
제외 사유

솔트룩스
2차-재무 유사성
- 2024년 온기 영업이익 및 당기순이익 시현- 최근 사업연도 감사보고서 의견이 적정일 것- 12월말 결산 법인일 것
2024년 온기 영업적자

바이브컴퍼니
2차-재무 유사성

- 2024년 온기 영업이익 및 당기순이익 시현- 최근 사업연도 감사보고서 의견이 적정일 것
- 12월말 결산 법인일 것

2024년 온기 영업적자

코난테크놀로지
2차-재무 유사성

- 2024년 온기 영업이익 및 당기순이익 시현- 최근 사업연도 감사보고서 의견이 적정일 것
- 12월말 결산 법인일 것

2024년 온기 영업적자

다. 희망공모가액 산출

(1)
PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

[PER 적용 비교가치 산출의 의의, 방법 및 한계점]

(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, 성장률을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2024년 온기 기준 당기순이익(지배지분) 실적을 기준으로 산출한 비교기업들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2024년 온기 기준 당기순이익(지배지분)에 적용하여 산출하였습니다.※ PER를 이용한 비교가치 = 비교기업 PER 배수 X 순이익- 대표주관회사인 엔에이치투자증권㈜는 비교가치 산정시 비교기업의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 주관사 의무인수 주식수 및 희석가능 주식수를 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:비교기업: 분석기준일 현재 상장주식수발행회사: 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 + 상장주선인의 의무인수 주식수 + 희석가능 주식수※ 비교기업의 재무자료는 금융감독원 전자공시시스템에 공시된 각사의 2024년 감사보고서를 참조하였습니다.③ 한계점- PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향 및 할인율, 성장률 등 다양합니다. 따라서 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러 요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사가 아닌 이상 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라, 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.- 일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 당기순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게 영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.)

(2) 비교대상회사 PER 산출

(가) 적용 PER 배수 산출

상기에서 산출한 기준주가 및 비교기업의 2024년 온기 기준의 (지배주주)순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다.

[2024년 기준 비교기업 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
산식
한글과컴퓨터
엑셈
모코엠시스
비아이매트릭스

적용 당기순이익
A
13,879 백만원

9,062
백만원

2,362
백만원

3,683
백만원

적용 주식수
B
24,179,744 주

71,963,431
주

24,613,326 주
7,206,940 주

기준주가
C
19,473원
1,962 원
1,368 원
11,490 원

적용시가총액

D= B
×C

470,843 백만원
141,170 백만원
33,666 백만원
82,805 백만원

PER
E = D÷A
33.92 배

15.58
배

14.25
배

22.48
배

평균
21.56배

주1)
적용 주식수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주2)
연결재무제표 작성법인의 경우 적용 당기순이익은 지배주주순이익을 기재하였습니다.

(나) 주당 평가가액 산출

동사의 주당 평가가액을 산출함에 있어, 2027년 추정 당기순이익 14,062백만원에 연 할인율 20%를 적용하여 산출한 2025년 1분기말 현재가치 8,517백만원에 비교회사의 평균 PER 21.6배, 적용 주식수 9,049,200주를 적용하여 주당 평가가액을 22,287원으로 산정하였습니다. 세부 사항은 다음과 같습니다.

[PER에 의한 ㈜뉴엔에이아이 평가가치]

(단위: 백만원, 원, 주, 배)

구분
산식
산출내역
비고

2027년 추정 순이익
A
14,062백만원
(주1), (주2)

연 할인율
B
20%

(주2),
(주3)

2027년 추정 순이익의 현재가치
C = A/[(1+B)^2.75]
8,517백만원
-

적용주식수
D
9,049,200주
-

적용 주당순이익

E = C
÷D

941원
－

적용 PER 배수
F
21.6배
-

주당 평가가액

G = E
×F

20,287원
-

주1)
2027년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『(라). 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출을 위하여 2027년 추정 당기순이익을 적용한 이유는
고객 맞춤형 AI 솔루션에 대한 수요 증대와 함께 동사의 수익성이 본격적으로 개선되는 시점
이 2027년 이후라
고 판단하였기 때문입니다. 동사는 SaaS 기반의 수익 구조를 보유하고 있어, 매출이 증가할수록 영업이익률이 빠르게 개선되는 구조적 강점을 지니고 있습니다.
사업 초기에는 영업레버리지 효과가 제한적이며, 반복매출 기반의 수익모델이 본격화되기까지 일정 기간이 소요되는 구조를 가지고 있습니다. 실제로 2025~2026년은 기존 고객 기반의 확대 및 AI기술개발에 따른 제품의 고도화 과정에 있는 투자 회수기로 판단하고 있으며, 2027년에 이르러서야 제품의 구독형 전환 및 고정비 효율화 효과가 수익성에 반영되는 정상 구조가 실현될 것으로 전망됩니다.

따라서 2027년에는 뉴엔AI의 영업 레버리지 구조가 본격적으로 극대화될 것으로 예상됩니다. 특히 2025~2026년을 기점으로 출시된 신제품들이 2027년에는 시장에서 안정적으로 안착하면서 반복적 수요를 창출하고, 고객 맞춤형 AI 솔루션에 대한 수요가 확대될 전망이라고 판단하였기 때문입니다.

또한, 본 공모에 사용된 비교기업들의 PER은 모두 안정적인 수익성을 확보한 연도의 실적을 기준으로 도출된 지표입니다. 이를 적용하기 위해서는 당사 또한 이와 비교 가능한 정상 수익구조가 반영된 시점을 기준 실적으로 삼아야 하며, 2027년은 당사와 비교기업 간 PER 적용 기준을 일관되게 맞출 수 있는 시점입니다.마지막으로, 동사는 2024년 하반기 한국거래소에 기술성장기업 특례상장을 위한 기술평가를 진행함에 있어 1. AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술, 2. 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술, 3. 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술에 대해 평가를 받았습니다. 이러한 기술평가 대상기술을 구성하고 있는 기술제품들의 경우 동사가 당해년도부터 순차적으로 출시 예정인 Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance, Quetta_ESG, Quetta_Globalization 등의 제품에 도입됩니다. 따라서 평가대상 기술의 상용화와 이에 기반한 매출 실현이 본격화되는 시점은 2027년으로 예상되며, 이 시점에 이르는 경우 수익구조가 안정화될 전망입니다.

[뉴엔AI 기술평가 대상 기술 및 기술제품, 신제품 도입 현황]

기술분류
적용 기술(기술제품)
적용 신제품

1. AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_Search
Quetta_Global MI, Quetta_Globalization

AI 기반 인사이트 도출
Quetta_Topic
Quetta_Audience, Quetta_ESG

AI 기반 키워드 도출
Quetta_NLP, Quetta_Keyword Extraction
Quetta_health&Insurance, Quetta_K-MarketLens

2. 인간과 기계가 상호작용하기 위한

생성형 언어모델 기술

생성형 언어모델 개발 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_LLMs
Quetta_Global MI, Quetta_ESG

3. 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술
머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
Quetta_NLP, Quetta_Sentiment Analysis, Quetta_Subject Classify, Quetta_NER, Quetta_Summary, Quetta_SpamDetection
모든 제품에 적용됨

빅데이터 엔지니어링
데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술
모든 제품에 적용됨

[뉴엔AI 신규 제품 라인업]

구분
대상서비스
출시(예정)연도
서비스개요

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
2025년 중 출시 예정
글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스

Quetta_Audience
2025년 중 출시 예정
Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스

Quetta_health&Insurance
2025년 중 출시 예정
보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스

Quetta_ESG
2027년 출시 예정
기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
출시 완료(2024년)
업종별 목표 시장의 트렌드 및 e커머스 분석

Quetta_Globalization
2027년 출시 예정
다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스

기타매출
전문용어 통역 플랫폼
2028년 출시 예정
분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원

한편, 이번 기업가치 산정에서는 회계기준일 및 공모시점 등을 고려하여 2027년 추정당기순이익에 20.0%의 현가할인율을 적용하였습니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 대표주관회사인 NH투자증권의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로 이에 유의하시기 바라며, 2022년 이후 코스닥 기술평가기업들의 상장시 적용실적, 연할인율 및 할인기간 및 유사기업의 최근 가중평균 자본비용(WACC)은 아래와 같습니다.

[2022년 이후 코스닥 기술특례상장기업 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

스코넥엔터테인먼트
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

에이프릴바이오
2022-07-28
2024
30
2.5

아이씨에이치
2022-07-29
2022
20
0.5

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

티이엠씨
2023-01-19
2022
-
-

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

씨유박스
2023-05-19
2025
20
3

모니터랩
2023-05-19
2024~2025
25
1.75~2.75

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
2023-08-07
2025
20
2.75

스마트레이더시스템
2023-08-10
2025
25
2.5

시큐레터
2023-08-22
2025
20
2.5

아이엠티
2023-08-24
2025
25
2.5

퀄리타스반도체
2023-10-10
2025
20
2.5

쏘닉스
2023-10-27
2024~2025
20
1.5~2.5

큐로셀
2023-11-07
2026
20
3.5

그린리소스
2023-11-09
2024
20
1.5

에이텀
2023-11-09
2025~2026
20
3

와이바이오로직스
2023-11-24
2024~2025
25
1.5~2.5

코셈
2023-12-01
2025
20
2.25

이에이트
2023-12-05
2025
20
2

케이웨더
2024-02-23
2025
20
2

케이엔알시스템
2024-02-23
2025
20
2

삼현
2024-02-22
2025
15
2

엔젤로보틱스
2024-03-07
2026
15
3

아이엠비디엑스
2024-03-21
2027
25
4

디앤디파마텍
2024-03-26
2026
25
3

민테크
2024-04-03
2025
35
2

아이씨티케이
2024-05-02
2026
19
2.75

라메디텍
2024-05-03
2026
18
2.5

씨어스테크놀로지
2024-05-17
2026
20
2.75

한중엔시에스
2024-06-17
2024~2025
20
1.25

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

넥스트바이오메디컬
2024-08-20
2026
20
2.75

케이쓰리아이
2024-08-20
2025
20
1.5

이엔셀
2024-08-23
2027
20
3.5

아이언디바이스
2024-09-23
2026
35
2.5

셀비온
2024-10-16
2026~2027
25
3

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

에어레인
2024-11-08
2027
20
3.5

에이치이엠파마
2024-11-05
2027
20
3.5

토모규브
2024-11-07
2027
15
3

쓰리빌리언
2024-11-14
2028
20
4.5

온코크로스
2024-12-18
2027~2028
15
3~4

온코닉테라퓨틱스
2024-12-18
2027
20
3

쓰리에이로직스
2024-12-24
2025~2027
20
1.25~3.25

파인메딕스
2024-12-26
2027
20
3.25

와이즈넛
2025-01-24
2026
15
2.25

아이지넷
2025-02-04
2026
20
2.25

아이에스티이
2025-02-12
2025, 2026
25
1.25, ～2.25

오름테라퓨틱
2025-02-14
2024 3분기LTM
-
-

심플랫폼
2025-03-21
2026
15
2

평균
-
-
22
2.7

주3)

2027년 추정 당기순이익을 증권신고서 시점 기준으로 환산하기 위한 연 할인율 20.00%는 유사회사들의의 가중평균자본비용(WACC), 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성, 시장의 불확실성 등을 종합적으로 감안하여 보수적으로 산정하였습니다.

[비교대상회사의 가중평균자본비용(WACC)]

(단위: %)

기업명
가중평균자본비용

한글과컴퓨터
5.50

엑셈
8.52

모코엠시스
9.43

비아이매트릭스
13.85

평균
9.33

출처: Bloomberg (
2025.04.16)

주4)

적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다.

구분
주식수(주)
비고

기발행보통주식수
6,592,600 주
보통주식수

공모 신주발행주식수
2,220,000 주
신주모집 주식수

상장주선인 의무인수분
66,600 주
MIN (공모물량의 3%, 10억원)

주식매수선택권
170,000 주
행사 가능 주식 수

합계
9,049,200 주
-

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.

(다) 희망공모가액 결정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜뉴엔에이아이의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

[
㈜뉴엔에이아이의 희망공모가액 산출내역]

구분
내용
비고

주당 평가가액
22,287원
-

평가액 대비 할인율

26.06% ~
35.92%

주1)

희망공모가액 밴드
13,000원 ~ 15,000원
-

확정 주당 공모가액
-
주2)

주1)

주당 희망 공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2023년 이후 코스닥시장에 신규상장한 기업의 주당 희망 공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다

[2023년~2025년 코스닥 신규상장법인의 평가액 대비 할인율]

상장일자
회사명
하단
상단

2025-04-04
한국피아이엠
43.43%
31.87%

2025-04-03
에이유브랜즈
20.19%
8.79%

2025-03-24
더즌
36.51%
24.41%

2025-03-21
심플랫폼
32.26%
21.84%

2025-03-20
티엑스알로보틱스
36.53%
25.49%

2025-03-20
한텍
51.84%
43.46%

2025-03-07
엠디바이스
48.36%
40.11%

2025-03-06
대진첨단소재
41.40%
30.11%

2025-02-25
엘케이켐
39.77%
29.73%

2025-02-24
위너스
26.93%
17.19%

2025-02-20
모티브링크
29.43%
16.98%

2025-02-17
동국생명과학
21.75%
11.20%

2025-02-14
오름테라퓨틱
72.22%
65.27%

2025-02-13
동방메디컬
47.53%
38.78%

2025-02-12
아이에스티이
47.67%
38.49%

2025-02-04
피아이이
39.17%
23.97%

2025-02-04
아이지넷
37.40%
26.96%

2025-02-03
삼양엔씨켐
26.89%
17.75%

2025-01-24
와이즈넛
34.53%
29.08%

2025-01-24
데이원컴퍼니
29.25%
14.14%

2025-01-24
아스테라시스
24.95%
13.70%

2025-01-23
미트박스글로벌
41.50%
29.18%

2024-12-26
파인메딕스
39.53%
32.81%

2024-12-24
쓰리에이로직스
52.92%
45.43%

2024-12-20
듀켐바이오
39.80%
30.99%

2024-12-19
온코닉테라퓨틱스
32.83%
24.44%

2024-12-18
온코크로스
30.35%
15.18%

2024-12-16
벡트
31.53%
23.71%

2024-11-19
사이냅소프트
38.26%
27.98%

2024-11-20
위츠
29.42%
14.77%

2024-11-18
엠오티
19.84%
6.48%

2024-11-18
에스켐
30.39%
21.82%

2024-11-14
쓰리빌리언
38.48%
11.14%

2024-11-13
닷밀
33.08%
20.91%

2024-11-12
노머스
32.37%
24.91%

2024-11-07
토모큐브
30.46%
14.51%

2024-11-05
에이치이엠파마
35.04%
24.74%

2024-11-08
에어레인
40.15%
30.80%

2024-11-01
탑런토탈솔루션
46.73%
37.85%

2024-11-01
에이럭스
26.24%
13.41%

2024-10-31
성우
25.89%
14.03%

2024-10-28
클로봇
35.51%
25.22%

2024-10-25
웨이비스
27.81%
17.97%

2024-10-24
씨메스
29.76%
15.71%

2024-10-25
에이치엔에스하이텍
31.78%
19.37%

2024-10-18
와이제이링크
32.47%
23.05%

2024-10-21
루미르
36.70%
21.36%

2024-10-18
인스피언
33.10%
16.37%

2024-10-22
한켐
30.08%
18.89%

2024-10-16
셀비온
51.10%
40.34%

2024-09-30
제닉스
36.95%
23.44%

2024-09-23
아이언디바이스
35.91%
25.45%

2024-08-30
아이스크림미디어
27.89%
9.41%

2024-08-23
이엔셀
31.96%
23.45%

2024-08-22
엠83
43.84%
33.63%

2024-08-21
티디에스팜
21.75%
11.86%

2024-08-20
넥스트바이오메디컬
42.56%
30.60%

2024-08-20
케이쓰리아이
37.78%
22.85%

2024-08-16
유라클
33.78%
22.74%

2024-08-12
뱅크웨어글로벌
39.30%
27.92%

2024-08-06
아이빔테크놀로지
34.65%
23.90%

2024-07-31
피앤에스미캐닉스
37.75%
24.41%

2024-07-15
엑셀세라퓨틱스
39.13%
24.41%

2024-07-03
하스
33.79%
11.73%

2024-07-02
이노스페이스
36.97%
25.03%

2024-06-28
에이치브이엠
35.82%
17.15%

2024-06-27
하이젠알앤엠
33.83%
19.13%

2024-06-25
에스오에스랩
45.44%
34.53%

2024-06-24
한중엔시에스
42.64%
32.60%

2024-06-19
씨어스테크놀로지
30.70%
7.60%

2024-06-17
라메디텍
26.75%
10.54%

2024-06-14
그리드위즈
51.65%
43.11%

2024-05-23
노브랜드
32.34%
14.45%

2024-05-17
아이씨티케이
30.95%
15.02%

2024-05-07
코칩
28.57%
9.09%

2024-05-03
민테크
33.95%
13.63%

2024-05-02
디앤디파마텍
49.49%
40.31%

2024-04-30
제일엠앤에스
39.46%
27.35%

2024-04-03
아이엠비디엑스
41.49%
24.77%

2024-03-26
엔젤로보틱스
38.99%
16.81%

2024-03-21
삼현
30.28%
12.85%

2024-03-13
오상헬스케어
47.90%
39.89%

2024-03-07
케이엔알시스템
43.85%
31.37%

2024-02-23
코셈
28.55%
16.65%

2024-02-22
케이웨더
28.89%
14.07%

2024-02-23
이에이트
40.65%
24.28%

2024-02-06
스튜디오삼익
29.36%
19.61%

2024-02-01
이닉스
34.71%
21.93%

2024-01-29
포스뱅크
28.26%
17.23%

2024-01-26
현대힘스
39.84%
24.20%

2024-01-24
우진엔텍
25.30%
14.87%

2024-01-25
에이치비인베스트먼트
37.11%
26.62%

2023-12-13
블루엠텍
36.81%
19.96%

2023-12-12
LS머트리얼즈
31.50%
14.37%

2023-12-06
케이엔에스
32.93%
22.34%

2023-12-05
와이바이오로직스
47.48%
35.81%

2023-12-01
에이텀
42.56%
25.08%

2023-11-28
에이에스텍
34.44%
21.96%

2023-11-24
한선엔지니어링
32.99%
22.68%

2023-11-24
그린리소스
37.30%
20.21%

2023-11-21
에코아이
30.63%
15.54%

2023-11-20
스톰테크
38.15%
26.55%

2023-11-15
캡스톤파트너스
24.33%
14.87%

2023-11-13
에이직랜드
38.38%
30.96%

2023-11-13
에스와이스틸텍
35.97%
19.96%

2023-11-09
큐로셀
29.88%
21.18%

2023-11-09
컨텍
31.58%
24.16%

2023-11-09
메가터치
29.85%
19.82%

2023-11-09
비아이매트릭스
29.54%
14.83%

2023-11-07
쏘닉스
46.10%
24.54%

2023-11-02
유투바이오
26.50%
13.14%

2023-11-02
유진테크놀로지
38.69%
30.55%

2023-10-27
퀄리타스반도체
34.25%
24.13%

2023-10-26
워트
21.81%
12.43%

2023-10-20
에스엘에스바이오
19.35%
7.54%

2023-10-19
신성에스티
37.78%
29.30%

2023-10-18
퓨릿
40.64%
27.82%

2023-10-04
한싹
35.28%
20.01%

2023-10-06
레뷰코퍼레이션
32.42%
22.43%

2023-10-10
아이엠티
47.53%
40.04%

2023-09-27
밀리의서재
46.23%
38.16%

2023-09-25
인스웨이브시스템즈
49.14%
38.96%

2023-08-24
시큐레터
35.72%
25.94%

2023-08-22
스마트레이더시스템
50.73%
42.24%

2023-08-17
빅텐츠
28.38%
21.56%

2023-08-10
큐리옥스바이오시스템즈
44.77%
32.02%

2023-08-10
코츠테크놀로지
33.65%
23.69%

2023-08-07
파두
36.44%
24.21%

2023-08-04
엠아이큐브솔루션
35.81%
24.48%

2023-08-03
시지트로닉스
46.51%
40.57%

2023-07-27
파로스아이바이오
56.73%
44.37%

2023-07-26
버넥트
33.94%
21.88%

2023-07-27
에이엘티
38.48%
24.48%

2023-07-24
뷰티스킨
18.36%
6.69%

2023-07-19
센서뷰
48.99%
36.68%

2023-07-20
와이랩
33.14%
23.59%

2023-07-14
필에너지
30.50%
20.73%

2023-07-06
이노시뮬레이션
39.22%
29.87%

2023-06-30
오픈놀
29.41%
13.37%

2023-06-29
시큐센
28.29%
13.95%

2023-06-30
알멕
26.91%
17.78%

2023-06-16
프로테옴텍
30.74%
15.35%

2023-06-15
큐라티스
53.13%
42.32%

2023-06-08
마녀공장
46.28%
37.32%

2023-06-02
나라셀라
34.60%
21.52%

2023-06-01
진영
41.21%
31.41%

2023-05-24
기가비스
47.14%
39.00%

2023-05-19
씨유박스
50.94%
33.82%

2023-05-19
모니터랩
46.86%
30.57%

2023-05-17
트루엔
36.22%
23.47%

2023-04-27
토마토시스템
35.52%
21.35%

2023-04-26
마이크로투나노
31.37%
21.20%

2023-03-30
지아이이노베이션
55.19%
41.18%

2023-03-29
엘비인베스트먼트
30.78%
19.77%

2023-03-13
금양그린파워
44.23%
33.41%

2023-03-07
자람테크놀로지
40.94%
26.17%

2023-03-03
나노팀
31.19%
22.21%

2023-03-02
바이오인프라
36.26%
25.64%

2023-02-20
이노진
22.17%
6.60%

2023-02-16
제이오
52.75%
38.57%

2023-02-15
샌즈랩
30.49%
14.14%

2023-02-09
꿈비
22.82%
13.18%

2023-02-07
스튜디오미르
37.88%
20.83%

2023-02-03
삼기이브이
25.55%
10.98%

2023-01-30
오브젠
41.64%
22.19%

2023-01-27
미래반도체
21.14%
10.73%

2023-01-19
티이엠씨
32.38%
19.70%

2023-01-19
한주라이트메탈
40.94%
32.20%

평균
36.18%
23.96%

최소
18.36%
6.48%

최대
72.22%
65.27%

중간값
35.51%
23.45%

주) SPAC 상장, SPAC합병 및 유가증권시장 상장은 제외하였습니다.

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

대표주관회사인 NH투자증권
㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어 주당 평가가액을 기초로 하여 26.06% ~ 35.92%의 할인율을
적용하여 희망공모가액을 13,000원 ~ 15,000원으로 제시하였습니다.

금번 공모시 제시된 할인율은
2023년 이후 코스닥시장 신규상장법인의 제시 할인율 제시 할인율을 참고하
였으나, 다양한 대내외적인 변수에 따라 기업간 할인율이 상이하게 책정되므로 금번 공모시 제시된 할인율은 동 기업들의 평균 할인율과는 차이가 있으니 투자자께서는 이점에 유의하시기 바랍니다.

또한, 해당 가격이 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니다. 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 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.대표주관회사인 NH투자증권㈜는 상기 제시한 공모희망가액을 근거로 수요예측을 실시하고 수요예측 참여현황 및 시장상황 등을 감안하여 발행회사와 협의한 후 공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

(라)
추정 당기순이익 산정 내역

대표주관회사인 엔에이치투자증권㈜는
㈜뉴엔에이아이의 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) - 3. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 연구개발인력의 수준, 기술의 상용화 경쟁력), 시장성(시장의 규모 및 성장잠재력), 성장성(기업 성장전략, 사업의 확장가능성) 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거는 합리적이라고 판단됩니다.그러나 동사의 추정 매출 및 손익은 기존 고객사의 계약 연장, 신규 산업군으로의 확장, 구독형 SaaS 매출의 지속적인 증가, 인공지능 분석 알고리즘의 고도화 및 신규 서비스 출시 등의 가정 하에 산출된 것으로, 이에 따른 시장 환경 변화, 고객 도입 지연, 기술 대체 가능성 등의 불확실성이 여전히 존재합니다. 또한, 매출 추정에 활용된 단가, 계약 연장 확률, 영업활동의 매출 전환률 등의 수치는 객관적 자료와 동사의 사업 전략을 바탕으로 산출되었으나, 내부 사업계획에 기반한 주관적 판단이 일부 반영되어 있을 수 있습니다. 따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다.※
동사의 추정 당기순이익을 산정하는 과정에서의 '매출' 또는 '매출액'은 동사의 감사보고서상 영업수익을 의미하며, 매출원가 계정과목은 사용하지 않습니다.

1) 추정 손익계산서

[뉴엔에이아이 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2024년
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)

(제21기)
(제22기)
(제23기)
(제24기)

영업수익
19,716
25,094
32,819
44,540

영업비용
19,287
21,090
23,472
26,711

영업이익
429
4,005
9,347
17,829

영업외수익
2,862
-
-
-

영업외비용
8,780
285
285
251

법인세차감전손익
(5,488)
3,720
9,062
17,578

법인세비용
131
744
1,812
3,516

당기순이익
(5,620)
2,976
7,249
14,062

주1)
중립적 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

2) 항목별 추정 근거 가) 매출액
뉴엔AI는 생성형 AI 및 빅데이터 기술을 기반으로 데이터 분석 솔루션 구독 서비스 사업을 영위하고 있습니다. 동사의 매출액은 국내 주요 대기업 고객들을 대상으로 자연어 처리 기반의 질의응답, 키워드 추출, 트렌드 분석, 토픽 분류 등의 기능을 고객 맞춤형으로 제공하는 "Quetta_Enterprise", 비교적 중소 규모의 고객사들을 대상으로 각 산업군별 범용 데이터 분석 기능을 제품화한 "Quetta_Service", 대규모 비정형 데이터를 수집ㆍ정제ㆍ구조화하여 직접 고객사에 제공하는 "Quetta_Data" 에서 주로 발생하고 있습니다. 이 외에도
소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서 정기 또는 비정기적인 고객의 요청에 따라 제공하는 서비스
인 Insight Report와 기타(AI기반 빅데이터 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등) 매출이 존재합니다. 동사는 매출 추정을 진행함에 있어 기존제품과 신규제품을 구분하였습니다.

[매출액 구분별 세부추정 금액]

(단위:백만원)

구분
2024년
2025년
2026년
2027년

실적
추정실적
추정실적
추정실적

기존제품
Quetta_Enterprise
7,981
9,668
10,606
11,635

Quetta_Data
6,484
8,584
11,252
14,246

Quetta_Service
Quettai
2,049
2,715
3,378
4,027

Quetta_K-Beauty Insight
126
296
890
1,389

기타매출
Insight Report
1,432
1,813
2,193
2,577

기타매출
1,620
928
1,179
1,433

소 계
19,692
24,004
29,498
35,306

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
371
900
2,160

Quetta_Globalization
-
-
216
648

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
280
1,080
3,240

Quetta_Audience
-
200
900
2,610

Quetta_health&Insurance
-
240
225
450

Quetta_ESG
-
-
-
126

소 계
24
1,091
3,321
9,234

총 계
19,716
25,094
32,819
44,540

Quetta_Enterprise는 뉴엔AI의 대표적인 구독형 SaaS 제품으로, 대규모 기업 고객을 대상으로 실시간 온라인 비정형 데이터 분석 및 이슈 모니터링 기능을 제공하는 고기능 통합 분석 플랫폼입니다. 해당 제품은 SNS, 블로그, 커뮤니티, 뉴스 등 다양한 채널에서 발생하는 여론, 이슈, 트렌드 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기업의 전략 수립 및 리스크 관리에 활용할 수 있는 인사이트로 전환하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히 국내 언어 특화 분석 기술이 접목된 LLM 기반 분석엔진, 주제 클러스터링 기술, 요약 자동화 기술 등이 내재화되어 있어, 복잡한 데이터 속에서 핵심 이슈를 빠르고 정확하게 파악하고, 이를 시각화하여 의사결정에 바로 활용할 수 있도록 합니다. 따라서 주요 고객사는 삼성전자, LG전자, KT, CJ제일제당, 금융감독원 등 국내 유수의 대기업 및 공공기관으로 구성되어 있습니다.

① 기존제품 매출 추정
뉴엔AI의 매출은 다수의 고객사로부터 분산되어 발생하는 구조로 되어 있습니다. 2024년 온기를 기준으로, 동사 제품 구분별 고객처를 모두 합하면 199곳이었습니다. 다만,
한 곳의 고객사에서 여러 제품(Quetta_Enterprise와 Quetta_Data를 둘 다 이용)을 사용함에 따라 고객사는 중복 계상된 수치로, 고객사별 매출 규모 및 기여도가 상이하며 고객사들별로 향후 매출 발생 예정 사항에 대해 추정하는 것은 어렵습니다. 따라서 매출추정은 고객사별로 추정하지 않고 제품별로 추정하였습니다.

[동사 제품 구분별 고객사 수]

구분
2024년
2023년
2022년

Quetta_Enterprise
53
59
61

Quetta_Service
77
72
61

Quetta_Data
27
21
14

Insight Report
29
28
20

기타
13
5
7

합계
199
185
163

주) 한 곳의 고객사에서 여러 제품(Quetta_Enterprise와 Quetta_Data를 둘 다 이용)을 사용함에 따라 고객사는 중복 계상될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

(출처: 회사 제공)

따라서 고객사별 연간 매출 규모 및 기여도가 상이하며 고객사들별로 향후 매출 발생 예정 사항에 대해 추정하는 것은 어렵습니다. 또한, 뉴엔AI의 고객사들은 국내외 대기업부터 공공기관, 중견 및 중소기업에 이르기까지 다양합니다. 특히, 2024년 온기 기준 동사는 전체 매출 중 약 88%가 민간 기업으로부터 나오고 있으며, 약 12%가 공공기관으로부터 나오고 있습니다. 또한 동사의 매출처들은 다양한 산업 분야에 골고루 존재하는 상황으로 동사 매출을 매출처들이 속한 업종별로 분류하면 다음과 같습니다.

[고객 업종별 동사 매출 분포도]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년

제조
7,966
6,912
6,271

공공
2,354
2,377
1,742

식품
2,098
2,100
2,014

통신
1,473
1,380
1,359

유통
744
1,163
648

화장품
889
856
837

광고
539
536
392

금융
981
468
309

IT
568
460
137

은행
367
396
431

미디어
290
292
275

패션
175
277
289

보험
348
218
106

건설
132
156
186

교육
84
113
63

기타
708
175
224

합계
19,716
17,879
15,283

(출처: 회사 제공)

다양한 산업군에 걸쳐 서비스를 제공함에 따라, 산업별 마케팅 및 영업 전략을 하기 표와 같이 달리 하고 있습니다.

[
산업별 특징, 주요 고객사 및 동사의 영업 전략 ]

구분
특징
주요 고객사
영업 전략

식품
초기 진입장벽 높음 (Big Data에서 이슈 실시간 탐지 실패 시 브랜드 평판에 타격)
식음료/주류/프랜차이즈 글로벌/대기업/중견기업
온라인/SNS채널의 실제 환경에서 90% 이상 정확도 높은 POC 를 1주일이내 고객이 검증할 수 있도록 제안(SI 구축 및 유지보수 사업 방식은 식품 트렌드파악에 한계 존재)

화장품
초기 진입장벽 높음 (다양한 브랜드 및 세부 속성을 디테일하게 분석)

국내 뷰티 대기업/중견기업/글로벌 뷰티 기업/ ODM 업체

온라인 내 뷰티 관련 데이터는 오염이 심하기 때문에, 동사 분석 기술을 활용하여 실제 소비자 의견과 왜곡된 데이터를 구분하고 세부 속성을 파악하는 POC 제안

제조

(자동차/가전)

초기 진입장벽 높음 (온라인 후기 및 제품 스펙, 글로벌 소비자 데이터를 분석)
자동차/가전/모바일 관련된 글로벌/국내 생활가전기업

자동차 및 가전 온톨로지 기반의 내국어/외국어 POC 제안. 2~3배 더 깊은 마이크로 분석 제공으로 경쟁 우위 확보

또한, 동사는 주요 제품들을 SaaS형태의 구독 형식으로 판매하고 있습니다. 이는 동사의 입장에서는 기반 기술을 내재화 할 수 있으며, 고객들에 대한 지속적인 업데이트를 진행할 수 있으므로 고객 만족도를 제고할 수 있습니다. 또한 이는 AI를 이용한 빅데이터 분석 도구를 초기 도입하는 고객의 입장에서 초기 투입 비용과 총 소유 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 이에 따라 고객의 도입 의사가 있는 경우 동사 내부에 구비된 단계별 제안과정을 통해 통상 3개월 이내의 단시간에 신규 계약을 진행할 수 있습니다. 이는 SI성, 구축성 사업을 진행하는 IT 기업의 경우 사업 기회에 따른 발굴 과정에서 실제 계약까지의 과정이 장기화되는 경우가 다수인 점과 차별성이 있습니다. 동사는 당기 사업연도인 2025년의 경우 기계약금액과 계약 예정금액, 영업의 진행 상황에 따라 매출을 추정하였으며, 2026년 및 2027년에 대한 매출 추정치는 동사의 과거 매출액 성장률과 시장 분석기관에서 발표한 해당 시장의 성장률을 통해 매출액을 추정하였습니다. 세부적인 사항은 다음과 같습니다.
㉮ 2025년 매출 추정
동사는 2025년도 매출 추정을 위해 기존 고객과 신규 고객을 각각 별도의 카테고리로 구분하고, 각 구분 내에서 제품별로 다시 사업 진행 단계에 따라 세부적으로 분류하여 매출 발생 확률을 기재하였습니다. 기존 고객과 관련해서는 이미 계약이 완료되어 매출이 확정된 경우와, 전년도(2024년) 계약이 만료되었으나 갱신될 가능성이 높은 경우로 나뉘며, 각각 다음과 같은 기준에 따라 매출을 추정합니다. 매출확정 단계는 계약이 이미 체결되어 있는 건으로, 2025년 온기 매출로 인식될 것이 확실시되는 금액입니다. 이 경우 매출 발생 확률은 100%로 추정 매출에 반영하였습니다. 연장예정 단계는 2024년 체결된 기존 계약이 2025년 중 만료되지만, 과거의 거래 이력, 현재의 고객 니즈, 계약 특성 등을 바탕으로 재계약이 유력시되는 경우에 대한 2025년 온기 매출 예상 금액을 기재하였습니다. 이 경우 매출 발생 확률은 73%로 평가되어 해당 비율만큼을 매출 추정에 반영하였습니다.

동사는 마케팅(PPL 기사, 산업 박람회(EXPO), 컨퍼런스 등)을 활용한 인바운드 기반의 수요 유입과 함께, 사전 미팅 및 제품 소개서 전달을 통한 직접 영업활동을 병행하여 신규 고객사를 확보하고 있습니다. 영업활동은 전사적 고객관리 시스템(SFA)을 통해 기회 발굴부터 계약까지 전 과정을 체계적으로 관리하고 있습니다.

신규 고객 확보는 크게 △영업 미팅 △기회 발굴 △POC(Proof of Concept) △계약 협의의 4단계로 구성되어 있으며, 초기 미팅에서는 IT 부서가 아닌 마케팅, 상품개발, 고객지원, 영업, 품질관리, 기획 등 실제 서비스 활용 부서의 담당자에게 동사의 AI 구독형 분석 서비스를 제안하고, 데모 시연 및 유사 고객 성공사례를 공유합니다. 이후 고객사 내부에서 서비스 필요성이 인정될 경우, 실무 리더(팀장 또는 임원급)와의 2차 미팅을 통해 구체적인 개선 요구사항(Pain Point)을 도출하고, POC 단계 진입 여부를 결정하게 됩니다.
계약협의 단계는 고객과의 기술검증(POC)이 성공적으로 완료된 이후, 계약 체결을 위한 세부 조건을 조율하고 있는 단계입니다. 일반적으로 가격이나 서비스 기간 등 세부사항 조정이 남아 있으나, 실질적인 계약 체결 가능성이 매우 높다고 판단되는 경우입니다. 동사의 과거 사례를 보았을 때, 이 단계에서 계약이 성사되지 않는 경우는 존재하지 않았습니다. 2025년 온기 매출 발생 확률은 95%를 적용하였습니다.

POC 단계에서는 서비스의 실제 효과성과 운영 가능성을 검증하게 되며, 도출된 성과가 만족스러울 경우 사업 적용 범위 및 예산이 확정됩니다. 동사는 클라우드 기반 구독형 SaaS 모델을 통해 IT 인프라 구축이 필요 없는 점, 내부 시스템 보안ㆍ컴플라이언스 기준이 글로벌 수준으로 충족된 점, 고성능 텍스트 분석력과 데이터 커버리지 측면에서의 우위를 기반으로 경쟁사 대비 높은 사업 전환율을 기록하고 있습니다. 또한, 기존 시스템 통합(SI) 방식과 달리 고객사의 현업 부서 및 계약 부서와의 협의만으로 계약 체결이 가능하다는 점도 동사의 영업 효율성을 높이는 요인입니다. 동사는 POC 진행 건에 대해 2024년 6월부터 별도로 관리하기 시작하였습니다. 이전에 대한 POC 진행 및 계약 성사율에 대한 데이터는 존재하지 않아 부득이하게 2024년 이후 증권신고서 제출일 현재까지의 POC 도입 시의 계약 성사 확률 실증 데이터인 91.5%를 고려하여 80% 확률로 매출이 발생한다고 보았습니다. 기회발굴 단계는 동사의 영업팀이 고객의 요구사항을 파악하고, 동사의 제품 및 기술이 이를 해결할 수 있는 방안을 제안하는 초기 단계입니다. 실질적인 협의나 POC로 연결될 가능성은 있으나 아직 구체적 진척이 없는 단계로, 이 경우 60%의 매출 발생 확률을 적용했습니다. 영업단계는 고객의 요구사항을 파악하고 동사의 서비스를 소개하는 가장 초기 단계로, 아직 구체적인 제안이나 논의가 본격화되지 않은 상태입니다. 이 단계는 잠재기회의 발굴 성격이 강하며, 매출 발생 확률은 40%로 설정되어 있습니다. 기회발굴과 영업단계의 경우 동사의 고객 관계 관리 솔루션의 전체 영업 시도 횟수 대비 계약 성사 확률에 대한 3년 평균치가 80.5%임을 고려하여 각각 60%와 40%의 확률로 매출이 발생한다고 추정하였습니다.

이외에도 동사는 기존 고객을 대상으로 분기 단위 만족도 조사 및 정기 미팅, 사용자 교육 등을 제공하고 있으며, 계약 종료 이전에는 서비스 개선 제안 및 연장 구독 유도를 통해 고객 유지율을 제고하고 있습니다. 이러한 전후 관리 체계를 바탕으로 고객과의 장기적인 파트너십을 지속적으로 확대해 나가고 있습니다.

[동사 사업 진행 단계별 매출추정 방식 요약]

진행 단계
진행 단계 설명
매출발생확률

기존 고객
매출확정
이미 계약 체결이 완료되어 연간 매출액이 2025년 내에 기간으로 인식될 금액
100%

연장예정
2024년에서 넘어온 계약 중 2025년 기간중에 종료되나 종료이후 계약이 연장되어 2025년도에 인식이 예상되는 금액 (주2)
73%

신규 고객
계약협의
POC를 성공적으로 종료하고 계약을 협의하고 있는 단계로서 금액의 변경이나 기간의 변경이 있을 수 있으나 높은 확률로 계약이 진행될 단계(주3)
95%

POC진행

매출처와 협의를 마치고 POC를 진행하고 있는 단계로서 동사의 서비스와 매출처의 요구사항의 해결책을 확인하는 단계(주4)
예) 본사업 진행을 위해 성능 확인 및 적용범위, 실질적인 최종 예산을 확인하기 위한 검증 단계

80%

기회발굴

고객의 요구사항을 동사의 서비스가 어떻게 해결할지 설명하고 해결방법을 제시하는 단계(주5)
예) 고객의 Pain Point 및 Needs 구체화 및 POC 진행 의사 확인

60%

영업단계

고객의 요구사항을 확인하고 동사의 서비스를 설명하는 단계(주5)
예) 고객과 2회 이상 미팅 진행하고 동사 서비스 및 데모 소개, 가용예산 확인 견적 제공

40%

주1) 고객사와의 사업 진척도에 따라 구분은 달라질 수 있습니다.주2) '연장예정' 단계의 매출 발생 확률을 산정함에 있어 다음과 같이 동사의 과거 3개년간 계약 연장 업체 수를 평균한 73.19%를 소숫점 이하 절사하여 적용하였습니다.

[뉴엔AI 최근 3개년 매출 연장 확률]

(단위: 개)

구분
2022
2023
2024

전년도 업체수
121
134
153

당해년도 연장업체수
86
100
113

연장율
71.07%
74.63%
73.86%

3년 평균 연장 확률
73.19%

(출처: 회사 제공)주3) '계약협의'의 경우 POC 종료 이후 계약 체결을 전제하고, 계약 조건 등을 조율하고 있는 단계입니다. 현재까지 계약협의에 돌입한 경우 전부 매출로 연결되었음에 따라 매출발생확률을 95%로 추정했습니다. 주4) 'POC진행' 단계가 매출로 연결될 확률에 대한 실증 데이터상 과거 뉴엔AI의 POC 견적 건수 대비 계약 완료 건수의 확률이 91.5%임을 고려하여 보수적으로 추정하여 80%로 정하였습니다. 하단 데이터는 동사가 POC건별 관리 시스템을 도입한 2024년 6월부터 2025년 3월 말까지로 산정하였습니다.

[동사 POC진행 건이 매출로 이어지는 경우 과거 통계]

(단위: 개)

구분
계약완료
POC 견적
계약완료

POC견적건수
65
71
91.5%

(출처: 회사 제공)

주5) POC진행 이전의 "기회발굴" 및 "영업단계" 건은 상기와 같은 동사 고객 관계 관리 솔루션의 전체 영업시도 횟수 대비 계약 성사 확률이 3년 평균 80.5%임을 고려하여 보수적으로 추정하였습니다.

[동사 POC진행 이전 영업시도(영업단계~기회발굴)시 계약성사 확률]

(단위: 개)

구분
전체영업시도횟수
계약성사
계약실패
성공확률

2024
279
216
63
77.4%

2023
258
207
51
80.2%

2022
242
203
39
83.9%

(출처: 회사 제공)

뉴엔AI는 인바운드(추천 및 유입)와 아웃바운드(직접 발굴) 방식의 병행 영업 전략을 운영하고 있으며, 이를 SFA(Sales Force Automation) 시스템을 통해 체계적으로 관리하고 있습니다. SFA 시스템 내에서는 영업 기회의 발굴부터 계약 체결까지의 전 과정을 공유하고, BANT(예산(Budget), 의사결정권자(Authority), 니즈(Needs), 시기(Timeframe)프레임워크를 활용해 사업 적합성을 검토합니다. 동사 사업 진행 단계별 매출추정 방식 요약
에 기재된 영업단계별
매출발생확률
은 동사의 실제 영업 데이터를 기초로 과거의 성공확률 대비 보수적인 수준으로 기재하였습니다. 상기 로직에 따라 작성한 동사 제품별, 사업 진행 단계별 뉴엔AI의 2025년 추정 매출액은 다음과 같습니다.

[사업 진행 단계별 2025년 추정 매출]

(단위:백만원)

구분
매출확정
연장예정
계약협의
POC진행
기회발굴
영업단계
2025년 추정매출

100%
73%
95%
80%
60%
40%

기존제품
Quetta_Enterprise
5,217
774
1,096
840
1,092
648
9,668

Quetta_Data
5,515
886
1,314
293
408
168
8,584

Quetta_Service
Quettai
1,555
333
129
213
228
257
2,715

Quetta_K-Beauty Insight
78
20
-
-
102
96
296

기타매출
Insight Report
1,525
25
95
-
156
12
1,813

기타매출
389
475
-
-
-
64
928

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
18
95
-
54
180
371

Quetta_Globalization
2026년부터 매출 발생할 것으로 추정
-

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
-
-
-
-
280
280

Quetta_Audience
-
-
-
200
-
-
200

Quetta_health&Insurance
-
-
-
240
-
-
240

Quetta_ESG
2027년부터 매출 발생할 것으로 추정
-

합 계
14,303
2,531
2,729
1,786
2,040
1,705
25,094

[2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액 ]

(단위 : 천원)

구분
제품명
매출처
사업명
예상 규모
영업단계
매출발생 확률
2025년 온기 적용 매출액

기존제품
Quetta_Enterprise
AA사
온라인 빅데이터 분석 서비스 이용
547,814
매출확정
100%
547,814

기존제품
Quetta_Enterprise
AA사
온라인센싱 시스템 운영 계약
465,063
매출확정
100%
465,063

기존제품
Quetta_Enterprise
BB사
Social VOC 리스닝 서비스 계약
412,757
매출확정
100%
412,757

기존제품
Quetta_Enterprise
CC사
Social Insights 분석운영서비스
268,021
매출확정
100%
268,021

기존제품
Quetta_Enterprise
DD사
온라인 빅데이터 분석 서비스 이용
225,500
매출확정
100%
225,500

기존제품
Quetta_Enterprise
EE사
트렌드 분석 플랫폼 운영계약
225,000
매출확정
100%
225,000

기존제품
Quetta_Enterprise
FF사
온라인 빅데이터 분석 서비스 이용
199,248
매출확정
100%
199,248

기존제품
Quetta_Enterprise
GG사
온라인 빅데이터 분석 서비스 이용
175,455
매출확정
100%
175,455

기존제품
Quetta_Enterprise
AA사
온라인센싱 시스템 운영 등 업무 위탁
155,260
매출확정
100%
155,260

기존제품
Quetta_Enterprise
HH사
맞춤형 소프트웨어 플랫폼 서비스
154,796
매출확정
100%
154,796

기존제품
Quetta_Enterprise
II사
소비자의견분석시스템 서비스
150,000
매출확정
100%
150,000

기존제품
Quetta_Enterprise
JJ사
온라인센싱 시스템 운영 등 업무 위탁
122,200
매출확정
100%
122,200

기존제품
Quetta_Enterprise
KK사
소셜빅데이터 식품트랜드플랫폼 서비스 이용 계약서
120,000
매출확정
100%
120,000

기존제품
Quetta_Enterprise
LL사
소셜 리스닝 분석 서비스 이용
120,000
매출확정
100%
120,000

기존제품
Quetta_Enterprise
MM사
온라인 시스템 운영 계약
106,278
매출확정
100%
106,278

기존제품
Quetta_Enterprise
Quetta_Enterprise 영업건수 90건
-
8,474,755
-
-
6,220,662

Quetta_Enterprise 소계
-
11,922,146
-
-
9,668,053

기존제품
Quetta_Data
BB사
고객분석 시스템 데이터 운영계약
1,524,000
매출확정
100%
1,524,000

기존제품
Quetta_Data
AA사
데이터 운영관리
994,000
매출확정
100%
994,000

기존제품
Quetta_Data
AA사
글로벌 소비자 가격 조사
780,000
매출확정
100%
780,000

기존제품
Quetta_Data
AA사
트렌드 서치 서비스 체계 운영 서비스 용역
305,000
매출확정
100%
305,000

기존제품
Quetta_Data
AA사
온라인 가격 데이터 운영관리
245,558
매출확정
100%
245,558

기존제품
Quetta_Data
AA사
Web 데이터 공급 서비스
179,784
매출확정
100%
179,784

기존제품
Quetta_Data
OO사
데이터 공급 서비스 이용
162,000
매출확정
100%
162,000

기존제품
Quetta_Data
PP사
디자인 비즈니스 혁신 플랫폼 구축 용역
139,252
매출확정
100%
139,252

기존제품
Quetta_Data
QQ사
실시간 소셜 빅데이터 수집 서비스 이용
126,445
매출확정
100%
126,445

기존제품
Quetta_Data
RR사
온라인 데이터 공급 서비스 개발
119,167
매출확정
100%
119,167

기존제품
Quetta_Data
SS사
실시간 데이터 공급 서비스 계약
100,944
매출확정
100%
100,944

기존제품
Quetta_Data
TT사
CDI 프로젝트 데이터 공급 계약
82,930
매출확정
100%
82,930

기존제품
Quetta_Data
UU사
분석 플랫폼 서비스 구매 계약
72,278
매출확정
100%
72,278

기존제품
Quetta_Data
AA사
트렌드 서치 서비스 체계 운영 서비스 용역
68,030
매출확정
100%
68,030

기존제품
Quetta_Data
VV사
데이터공급 통합유지보수
64,629
매출확정
100%
64,629

기존제품
Quetta_Data
Quetta_Data 영업건수 57건
-
4,613,446
-
-
3,619,486

Quetta_Data 소계
-
9,577,462
-
-
8,583,502

기존제품
Quettai
WW사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
136,800
매출확정
100%
136,800

기존제품
Quettai
XX사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
77,400
매출확정
100%
77,400

기존제품
Quettai
YY사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
60,000
매출확정
100%
60,000

기존제품
Quettai
ZZ사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
55,000
매출확정
100%
55,000

기존제품
Quettai
사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
48,000
매출확정
100%
48,000

기존제품
Quettai
BBB사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
48,000
매출확정
100%
48,000

기존제품
Quettai
CCC사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
44,000
매출확정
100%
44,000

기존제품
Quettai
DDD사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
43,200
매출확정
100%
43,200

기존제품
Quettai
OO사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
43,200
매출확정
100%
43,200

기존제품
Quettai
EEE사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
42,000
매출확정
100%
42,000

기존제품
Quettai
FFF사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
GGG사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
HHH사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
III사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
JJJ사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 2.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
KKK사
AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼 Quettai 3.0 서비스 이용 계약
36,000
매출확정
100%
36,000

기존제품
Quettai
Quettai 영업건수 107건
-
2,621,903
-
-
1,901,461

Quettai 소계
-
3,435,503
-
-
2,715,061

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
LLL사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
57,600
매출확정
100%
57,600

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
MMM사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
20,000
매출확정
100%
20,000

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
MMM사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
28,000
연장예정
73%
20,440

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
NNN사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
90,000
기회발굴
60%
54,000

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
OOO사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
80,000
기회발굴
60%
48,000

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
PPP사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
80,000
영업단계
40%
32,000

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
QQQ사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
80,000
영업단계
40%
32,000

기존제품
Quetta_K-Beauty Insight
RRR사
뷰티 AI 인사이트 분석 플랫폼서비스
80,000
영업단계
40%
32,000

Quetta_K-Beauty Insight 소계
-
515,600
-
-
927,950

기존제품
Insight Report
AA사
디지털 미디어 뉴스 분석 통한 글로벌/지역별 Top 미디어 활용 성과 분석
609,000
매출확정
100%
609,000

기존제품
Insight Report
AA사
소셜 빅데이터 분석보고서 계약의 건
229,020
매출확정
100%
229,020

기존제품
Insight Report
SSS사
소셜 빅데이터 분석보고서 계약의 건
212,727
매출확정
100%
212,727

기존제품
Insight Report
JJ사
소셜 빅데이터 분석보고서 계약의 건
119,467
매출확정
100%
119,467

기존제품
Insight Report
LLL사
K-Beauty Insight분석보고서 서비스
96,264
매출확정
100%
96,264

기존제품
Insight Report
TTT사
외부 VOC 빅데이터 조사분석
80,848
매출확정
100%
80,848

기존제품
Insight Report
MMM사
글로벌 3개국 스킨케어 시장비교를 위한 소셜데이터 분석 서비스
38,000
매출확정
100%
38,000

기존제품
Insight Report
UUU사
트레킹 레포트 구독 서비스 계약
35,500
매출확정
100%
35,500

기존제품
Insight Report
JJ사
소셜 빅데이터 분석 서비스
24,833
매출확정
100%
24,833

기존제품
Insight Report
NN사
소셜 이미지분석 서비스
19,000
매출확정
100%
19,000

기존제품
Insight Report
VVV사
관광 트렌드 AI 분석 서비스
18,000
매출확정
100%
18,000

기존제품
Insight Report
E사
SNS 채널 분석 게약
15,600
매출확정
100%
15,600

기존제품
Insight Report
MM사
매체 영향력 평가 컨설팅
9,000
매출확정
100%
9,000

기존제품
Insight Report
WWW사
스킨 마켓 인사이트 분석
7,500
매출확정
100%
7,500

기존제품
Insight Report
YY사
글로벌 온라인 이슈 분석서비스 계약
7,400
매출확정
100%
7,400

기존제품
Insight Report
Insight Report 영업건수 9건
-
427,149
-
-
290,956

Insight Report 소계
-
1,949,307
-
-
1,813,114

기존제품
기타매출
XXX사
온라인 판로개척 지원사업 바이럴마케팅 운영
109,691
매출확정
100%
109,691

기존제품
기타매출
YYY사
블로그 및 SNS 운영 용역
98,182
매출확정
100%
98,182

기존제품
기타매출
E사
SNS 채널 운영 대행
92,000
매출확정
100%
92,000

기존제품
기타매출
ZZZ사
바이럴마케팅 운영 관리서비스
32,000
매출확정
100%
32,000

기존제품
기타매출
E사
SNS 채널 운영 대행
31,850
매출확정
100%
31,850

기존제품
기타매출
AAAA사
SNS채널 콘텐츠 기획, 제작 및 운영
22,818
매출확정
100%
22,818

기존제품
기타매출
AAAA사
SNS채널 콘텐츠 기획, 제작 및 운영
1,455
매출확정
100%
1,455

기존제품
기타매출
BBBB사
SNS채널 콘텐츠 기획, 제작 및 운영
1,000
매출확정
100%
1,000

기존제품
기타매출
E사
SNS 채널 운영 대행
350,350
연장예정
73%
255,756

기존제품
기타매출
E사
SNS 채널 운영 대행
276,000
연장예정
73%
201,480

기존제품
기타매출
AAAA사
SNS채널 콘텐츠 기획, 제작 및 운영
24,273
연장예정
73%
17,719

기존제품
기타매출
CCCC사
SNS채널 기획, 제작 및 운영
100,000
영업단계
40%
40,000

기존제품
기타매출
DDDD사
SNS채널 기획, 제작 및 운영
60,000
영업단계
40%
24,000

기타매출 소계
-
1,199,618,
-
-
927,950

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
매출확정
100%
24,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
연장예정
73%
17,520

신규제품
Quetta_K-Market Lens
B사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
100,000
계약협의
95%
95,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
C사
가정용의료기기 e커머스AI분석
90,000
기회발굴
60%
54,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
D사
유통 트렌드 제품 AI 발굴 서비스
250,000
영업단계
40%
100,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
E사
단말/통신 e커머스 AI분석 서비스
200,000
영업단계
40%
80,000

Quetta_K-Market Lens 소계
-
688,000
-
-
370,520

신규제품
Quetta_Global MI
F사
글로벌 시장 이슈 분석 서비스
400,000
영업단계
40%
160,000

신규제품
Quetta_Global MI
G사
에너지 글로벌 마켓 분석 서비스
300,000
영업단계
40%
120,000

Quetta_Global MI 소계
-
700,000
-
-
280,000

신규제품
Quetta_Audience
H사
글로벌 뷰티 인플루언서 분석
250,000
POC진행
80%
200,000

Quetta_Audience소계
-
250,000
-
-
200,000

신규제품
Quetta_health&Insurance
I사
장기 실손보험 이슈 분석 서비스
300,000
POC진행
80%
240,000

Quetta_health&Insurance 소계
-
300,000
-
-
240,000

총 계
30,537,637
-
-
25,094,240

주) 동사 제품별로 매출확정 또는 영업중인 건수 금액 상위 15건씩만 기재하였으며, 그 외의 경우 금액을 합산하여 한 건으로 기재하였습니다.

계약별 매출 추정은 동사의 글로벌 영업관리 시스템(Sales Automation System)에 등록된 로그(Log)를 근거로 산정되었으며, 금액산정의 근거는 다음과 같습니다.

[동사 사업 진행 단계별 추정 금액 산정 방식]

진행 단계
금액 산정 근거

기존 고객
매출확정
실제 계약서상의 금액 중 2025년 중 매출로 인식할 수 있는 금액

연장예정
검토 중인 계약서 초안상 금액 중 2025년 중 매출로 인식할 수 있는 금액

신규 고객
계약협의
POC 이후 확정된 서비스 범위에 대한 가격에서, 계약협상 단계에 있는 금액

POC진행
기회 발굴단계에서 관심을 보인 특정 서비스에 대한 POC 진행 이후, 고객이 도입하기로 결정한 구체적 서비스 범위(라이선스)에 대한 회사 정책상 가격

기회발굴
영업단계에서 제공된 회사 전체 서비스에서, 고객이 관심을 보인 특정 서비스에 대한 회사 정책상 가격

영업단계
1~2차 미팅 단계에서 고객에게 제공된 기존 또는 신규제품의 회사 전체 서비스에 대한 정책상 가격

Quetta_Enterprise의 온라인 빅데이터 분석 서비스는 고객 맞춤형 AI 구독 서비스로, 고객사의 요구사항이 복잡하고 사업 규모가 큰 경우에 적용되는 형태의 사업입니다. 해당 사업의 라이선스는 적용 데이터의 규모, 활용되는 AI 모델의 수, 분석 시각화 화면의 개수, 사용자 수 등의 요소에 따라 연간 구독 비용이 산정됩니다. Quetta_Enterprise는 계약 후 1년이 경과한 시점부터 교차 판매(Cross Sales) 및 업셀링(Up Sales)을 통한 연장 계약으로 이어지는 경우가 많아 반복 매출 구조의 특징을 지닙니다. 2024년에는 생성형AI 기술이 화두 되면서, 해당 기술과 동사 AI서비스 간에 어떤 차이와 유용성이 있는지 검증하는 시간이 소요되면서, 신규 매출 크게 증가하지 않았습니다. 그러나 테스트 이후 동사 서비스의 차별점을 인지한 기업들이 2025년 신규 사업 준비를 하고 있어, 2024년 신규매출 감소가 2025년에 증가로 반영될 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 사유로 현재 고객과 미팅하고 있는 영업단계인 고객과 동사의 서비스에 관심을 보여 서비스를 고민하고 있는 회사가 증가하고 있는 바, 신규매출을 기대하고 있습니다. 동사는 이러한 수요를 매출 증대로 연결시키기 위하여 영업조직 운영방식 개편 및 강화를 할 예정입니다. 기존 업종 구분 / 인바운드/아웃바운드 구분 없이 운영하던 방식에서, 2025년부터 업종별 전담 조직을 구분하고, 아웃바운드 신규 고객 확보 부분에 대한 평가보상 체계를 강화하여, 신규 고객 확보를 강화해 나아갈 예정입니다.

Quetta_Data의 데이터 공급 서비스는 데이터 규모, 전처리 난이도, 분석 후 라벨링 여부 등에 따라 연간 구독 비용이 산정됩니다. 해당 사업은 전 세계적으로 AI 활용이 증가함에 따라 수요가 확대되는 추세이며, 글로벌 시장에서도 동일한 흐름이 나타나고 있습니다.
이에 따라 기업시장에서 높은 수요에 따라 동사도 높은 성장률을 보일 전망입니다. Quetta_Data 서비스의 경우 대기업에서 사용하는 빈도수가 높으며 이에 따라 해당 고객사의 전담 담당자를 두고 있고, 중요도에 따라 주기적(격월, 분기)으로 서비스 만족도 점검 미팅을 진행하면서 차년도 갱신을 점검하거나 추가 매출을 위한 미팅을 진행하고 있습니다.

Quetta_Service 제품군 중 Quettai는 중견기업, 중소기업, 대기업의 소규모 조직 단위에 적합한 표준형 AI 구독 서비스입니다. 라이선스는 사용 기능과 사용자 수를 기준으로 연간 구독 비용이 산정되며, 서비스 소개 이후 계약 여부가 비교적 단기간 내에 결정되고, 계약 체결 즉시 서비스 제공이 가능합니다. 본 서비스는 마케팅 및 전시회(컨벤션) 등의 홍보 활동에서 효과가 높게 나타나고 있어, 향후 고객사의 업무 생산성 향상을 위한 지속적 노출 전략이 계획되어 있습니다. 또한, Quettai는 글로벌 SaaS 서비스로의 고도화를 통해 해외 시장 진출도 추진하고 있습니다. Quetta_Service 제품군은 서비스 만족도가 차년도 계약갱신 및 추가적인 매출을 발생시키기 때문에 이를 위하여 다른 기업의 서비스 활용 성공 사례를 공유하고 및 교육을 제공합니다. 또한 온라인을 통해서도 쉽게 사용법을 익힐 수 있도록 동영상 및 활용성공 사례집을 제작하여 제공하고 있습니다.

신규 제품은 기존 고객사들의 반복적인 요구사항과 시장의 성장성(K-뷰티 및 이커머스 시장의 확장 등)을 종합적으로 고려하여, 기존 Quetta_Enterprise를 기반으로 기능을 업그레이드하고 특화하여 개발한 서비스입니다. 해당 서비스는 제품 개발 초기 단계부터 고객사에 예산 산출을 위한 견적 및 시제품(Mock-up) 서비스를 제공하며, 영업단계에서부터 기회 발굴 및 POC(개념 검증)까지 동시에 진행해온 것이 특징입니다. 이와 같은 시장 친화적 R&D 및 상용화 방식은 동사가 축적해온 다수의 고객 프로젝트 경험을 기반으로 가능했던 전략입니다.
이러한 신규서비스를 시장에 소개하기 위하여 동사에서는 Expo, 컨퍼런스, PR기사 등을 통한 인아웃바운드 영업을 진행하고 있으며 2025년 2월 매일경제와 ‘K-뷰티 아이콘 어워즈’행사를 주관하여 Quetta_K-Beauty Insight 서비스를 간접적으로 홍보하였고 2025 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA) 에도 참여하여 동사의 제품을 홍보할 계획을 가지고 있으며, 다양한 컨퍼런스 및 행사에 참여할 계획입니다.

㉯ 2026년 이후 매출 추정

동사는 다양한 산업 분야에 속한 다수의 기업을 고객사로 확보하고 있으며, Quetta_Enterprise, Quetta_Service, Quetta_Data를 비롯한 여러 제품군을 통해 SaaS 기반의 빅데이터 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 사업 구조의 특성상 전체 매출은 소수의 대형 고객으로부터 집중적으로 발생하기보다는 다수 기업으로부터 상대적으로 적은 규모의 단위로 매출이 창출되는 경향이 있습니다. 특히, 단일 고객처 고객처 내 복수의 부서 등 복수 제품 계약체결, 계약의 수시 갱신, 일부 기능의 선택적 추가 등 거래처별로 다양한 형태의 계약에 존재할 수 있는 특징이 있습니다. 위와 같은 사유로 동사는 개별 거래처 단위로 세부 매출을 산정하거나 정량적 매출 예측을 시도할 경우 오히려 예측의 신뢰도가 저하될 우려가 있으며, 시장 변화나 고객 수요 변화를 적절히 반영하기도 어렵다고 판단하였습니다. 이에 따라 동사는 과거 수년간의 제품별 연평균 성장률 및 고객사 확장 추이, 서비스 단가 변동 등을 종합적으로 고려한 평균성장률 기반의 매출 추정 방식을 채택하였습니다.

[과거 및 2026년~2029년 기존 제품 예상 매출액 ]

(단위 : 백만원)

구분
2020년
2021년
2022년
2023년
2024년
과거5년CAGR(주1)
2025년(E)(주2)

2026
년(E)

2027
년(E)

2028
년(E)(주3)

2029
년(E)(주3)

Quetta_Enterprise (주4)
매출액
5,511
6,474
7,873
8,521
7,981
9.70%
9,668
10,606
11,635
12,764
14,002

증감율
-1.1%
17.5%
21.6%
8.2%
-6.3%
21.1%
9.7%
9.7%
9.7%
9.7%

Quetta_Data (주5)
매출액
1,920
3,670
4,157
5,095
6,484
35.57%
8,584
11,252
14,246
17,398
20,469

증감율
37.2%
91.2%
13.3%
22.6%
27.3%
32.4%
31.1%
26.6%
22.1%
17.7%

Quetta_Service
Quettai (주6)
매출액
796
1,242
1,596
2,118
2,049
26.65%
2,715
3,378
4,027
4,770
5,612

증감율
200.7%
56.0%
28.5%
32.7%
-3.2%
32.5%
24.4%
19.2%
18.4%
17.7%

Quetta_K-Beauty Insight(주7)
매출액
-
-
-
-
126
-
296
890
1,389
1,784
2,367

증감율
n.a.
n.a.
n.a.
n.a.
n.a.
135.9%
200.7%
56.0%
28.5%
32.7%

기타매출
Insight Report(주8)
매출액
597
894
1,185
1,341
1,432
24.42%
1,813
2,193
2,577
2,939
3,251

증감율
-16.5%
49.6%
32.5%
13.2%
6.7%
26.6%
21.0%
17.5%
14.1%
10.6%

기타매출(주9)
매출액
526
238
473
804
1,620
32.50%
928
1,179
1,433
1,663
1,839

증감율
14.1%
-54.7%
98.5%
70.1%
101.4%
-42.7%
27.0%
21.6%
16.1%
10.6%

소계
9,350
12,519
15,283
17,880
19,692
-
24,004
29,498
35,306
41,318
47,540

주1) 2020년부터 2024년까지의 연평균 성장률에 해당합니다.주2) 2025년의 경우 평균성장률 기반의 매출 추정 방식이 아닌, 신고서 제출일 현재의 실제 영업현황을 바탕으로 매출을 추정하였음에 유의하시기 바랍니다. 2025년 추정 매출에 대한 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정」을 참고하시기 바랍니다. 주3) 2028년 추정 매출과 2029년 추정 매출은 공시 대상은 아니나, 2026년과 2027년 기존 제품의 매출 추정 방식에 대한 이해를 돕기 위하여 기재하였습니다. 주4) Quetta_Enterprise 제품은 2026년부터 과거 5개년(2020년 ~ 2024년)의 평균성장률인 연 9.7% 만큼 성장한다고 가정하였습니다.

주5)
Quetta_Data 제품의 성장률은 과거 5개년(2020년 ~ 2024년)의 평균성장률인 연 35.57%에서 2029년까지 텍스트 분석 시장(AI for Text)의 평균 성장률인 17.65%까지 점차 수렴하며 성장한다고 가정하였습니다. 텍스트 분석 시장의 평균 성장률 전망치는 다음과 같은 시장조사업체들의 전망에서 가장 보수적인 수치를 사용하였습니다.

[조사기관별 Text Analytics Market에 대한 성장 전망]

구분
예상성장률

Global Marekt Insights - Text Analytics Market APAC market (2021년 ~2027년)
25.00%

Modor Intelligence -
Text Analytics Market (2025년 ~ 2030년)

22.16%

S&S Insiders - Text Analytics Market (2024년 ~ 2032년)
17.65%

(출처:
Global Marekt Insights(*), Modor Intelligence(**), S&S Insiders(***))(*)
Global Market Insights Inc.는 2015년에 설립된 미국 델라웨어주 셀비빌에 본사를 둔 글로벌 시장 조사 및 컨설팅 회사로, 기술, 에너지, 화학, 바이오 등 다양한 산업 분야에 대한 심층 보고서를 제공합니다.2023년에는 Mordor Intelligence에 인수되었습니다
. (**)Mordor Intelligence는 2014년에 설립된 인도 하이데라바드에 본사를 둔 시장 조사 및 컨설팅 기업으로, 전 세계 100개국 이상에서 6,000개 이상의 기업과 협력하며 다양한 산업 분야의 시장 정보를 제공합니다. (***)S&S Insider는 2022년에 설립된 미국에 본사를 둔 시장 조사 및 컨설팅 기관으로, 기술, 헬스케어, 에너지 등 다양한 산업 분야에 대한 맞춤형 데이터 분석과 전략적 인사이트를 제공합니다.

주6) Quettai 제품의
성장률은 과거 5개년(2020년 ~ 2024년)의 평균성장률인 연 26.65%에서 2029년까지 텍스트 분석 시장(AI for Text)의 평균 성장률인 17.65%까지 점차 수렴하며 성장한다고 가정하였습니다. 텍스트 분석 시장의 평균 성장률 전망치의 출처는 주5)과 같습니다.

주7)
Quetta_K-Beauty Insight제품의 성장률은 과거 'Quettai'제품의 최초 출시 이후의 실제 매출액 증가 추세(성장률)를 차용하여 추정하였습니다. 과거 'Quettai'제품의 신규 출시 이후 매출액 발생 추이는 다음과 같습니다.

[Quettai 신규 출시 이후 매출액 추이]

(단위: 백만원)

구분
2019년
2020년
2021년
2022년
2023년

매출액
265
796
1,242
1,596
2,118

성장률
-
200.7%
56.0%
28.5%
32.7%

주8)
Insight Report 제품의 성장률은 과거 5개년(2020년 ~ 2024년)의 평균성장률인 연 24.42%에서 2029년까지 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장의 평균 성장률인 10.60%까지 점차 수렴하며 성장한다고 가정하였습니다. 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장 성장률 전망치는 국내 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)가 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서'를 통해 전망한 2027년까지의 연평균 성장률 10.6%를 차용하였습니다.

[국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망]

(단위: 십억원)

국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망

구분
2022년
2023년
2024년
2025년
2026년
2027년

시장규모
2,404.8
2,705.4
2,963.8
3,269.3
3,627.7
3,977.1

성장률
-
12.5%
9.6%
10.3%
11.0%
9.6%

연평균성장률
10.6%

(출처: 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 한국IDC) (*))

(*) 인터내셔널데이터코퍼레이션코리아(한국IDC)는 미국의 글로벌 시장조사기관 IDC의 한국 지사로, 1997년 설립되어 IT, 통신, 소비자 기술 분야의 시장 분석, 컨설팅, 이벤트 서비스를 제공합니다.

주9) 기타매출의 성장률은 과거 5개년(2020년 ~ 2024년)의 평균성장률인 연 32.50%에서 2029년까지 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장의 평균 성장률인 10.60%까지 점차 수렴하며 성장한다고 가정하였습니다. 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장 성장률 전망치는 한국IDC가 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서'를 통해 전망한 2027년까지의 연평균 성장률 10.6%를 차용하였습니다.

Quetta_Enterprise의 경우 중견기업 이상의 규모를 가진 고객사를 대상으로 하는 비정형 빅데이터 분석 플랫폼입니다. Quetta_Enterprise 제품을 사용하는 고객들의 경우 Quetta_Service를 사용하는 고객 대비 객단가가 높으며, AI와 빅데이터 분석 등에 투자하는 금액이 높을 것으로 추정됩니다. 따라서 AI 및 빅데이터 분석의 중요성이 대두된 2010년대 중반부터 해당 분야에 대한 투자 및 도입 시도를 진행하여 성숙기에 들어섰을 것으로 보이므로 과거 5개년 성장률의 평균인 연 평균 성장률 9.7%를 차용하였습니다.Quetta_Service의 경우 중견ㆍ중소기업을 포함한 광범위한 기업 고객층을 대상으로 실시간 이슈 분석 및 트렌드 탐지를 지원하는 범용 제품입니다. 본 제품은 기존 Quetta_Enterprise가 대기업 및 복잡한 분석 수요를 대상으로 한 고기능 분석 플랫폼인 반면, Quetta_Service는 사용성과 접근성을 강화하여 보다 넓은 기업 사용자층이 실시간 소비자 반응, 여론 흐름, 트렌드 변화 등을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계되었습니다. Quetta_Data는 대규모 온라인 비정형 데이터를 실시간으로 수집ㆍ가공ㆍ정제한 후, 고객의 목적에 맞게 데이터를 제공하는 SaaS형 데이터 서비스로서 본 제품은 기업 고객이 자체적으로 수집하기 어려운 SNS, 커뮤니티, 블로그, 뉴스 등 다양한 출처의 웹 데이터를 자동으로 수집하고, 분석 목적에 적합한 형태로 전처리하여 공급함으로써 AI 학습, 트렌드 분석, 정책 설계, 리스크 대응 등 고도화된 활용을 가능하게 합니다. 따라서 해당 제품은 최근 들어 ChatGPT, Perplexity, Deepseek등 각종 초거대 언어모델(LLM)에 대한 인식이 대중들에게 폭발적으로 확산되는 추세와 맞물려 중견ㆍ중소기업을 포함한 광범위한 기업 고객층에서 실무에 AI를 도입하는 것의 수혜를 받을 것으로 전망하였습니다. 따라서 최근의 높은 성장 추세를 반영하여, 과거 5개년 성장률과 같은 높은 성장률을 보이되 장기적으로는 동사 제품이 속한 Text Analytics Market 시장 평균 성장률로 수렴할 것으로 추정하였습니다. Quetta_Service에 속한 제품 중 Quetta_K-Beauty Insight제품의 경우 최근 글로벌 시장에서의 한국 화장품의 높은 성장률을 반영하였습니다. 2024년 한국 화장품 수출액은 102억달러를 기록하였으며, 전년 대비 20.6%로 증가하며 역대 최고치를 기록하였습니다. 더 나아가 대한무역투자진흥공사(KOTRA)는 2025년 한국 화장품 수출액이 114억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 이러한 전방 시장의 높은 성장률과 관심도 증가를 반영하여 추정시 지난 2018년 동사의 Quettai 제품이 실제로 시장에 출시된 직후의 연도별 매출 성장률을 차용하였습니다. 기타 매출로 분류되는 Insight Reort와 기타매출(홍보 대행 컨설팅, 교육 등)의 경우 정형화된 SaaS 기반 서비스와는 달리, 고객의 개별적인 니즈나 특정 이슈 대응을 위한 분석 수요에 따라 유연하게 발생하며, 보통 단기 계약이나 일정 기간에 한정된 과업 형태로 진행됩니다. 이러한 다양한 형태의 수요 기반 맞춤형 서비스로부터 발생하는 전략적 비반복형 수익 항목은 장기적으로 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장의 성장률에 따라 수요가 증가할 수 있다고 판단하였습니다. 따라서 현재 빅데이터 및 AI에 관한 높은 관심을 과거 5개년 평균 성장률로 반영하되, 장기적으로는 해당 시장의 예상 성장률인 연 10.60%에 수렴할 것으로 예상하였습니다. 상기과 같이 매출의 증가 추정과 관련하여 동사 영업 조직 또한 매출 증가를 위하여 조직개편, 전략 다변화 등을 준비 중에 있습니다. 현재 동사 인바운드와 아웃바운드 비중은 유사한 수준이나, 상장 이후에는 아웃바운드 비중을 보다 확대하여 신규 고객의 유치에 박차를 가할 계획입니다. 또한, 단계별 제안 과정을 모듈화하여 영업 확대를 위한 준비를 마쳤습니다. 이를 기반으로 사업 발굴로부터 평균 3개월 이내의 빠른 기간에 계약 완료가 가능하도록 하여 시장에서 영업 경쟁력을 확보하고 있습니다.동사는 상장 이후 영업 조직을 강화하기 위하여 현재의 2팀 체제에서 하단 그림의 우측과 같이 조직을 더 세분화하여 대기업, 공공, 중견그룹 이하, 신상품 및 해외 조직으로 재편함으로써 세일즈 전문성을 강화할 예정입니다.

[뉴엔AI 영업 조직도]

[뉴엔ai 영업 조직도].jpg
[뉴엔AI 영업 조직도]

② 신규제품 매출 추정

㉮ 신규 제품별 개요
동사는 2028년까지 순차적으로 다음과 같은 신규 제품을 출시하였거나, 출시할 예정입니다.

[뉴엔AI 신규 제품 라인업]

구분
대상서비스
출시(예정)연도
서비스개요

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
2025년 중 출시 예정
글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스

Quetta_Audience
2025년 중 출시 예정
Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스

Quetta_health&Insurance
2025년 중 출시 예정
보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스

Quetta_ESG
2027년 출시 예정
기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
출시 완료(2024년)
업종별 목표 시장의 트렌드 및 e커머스 분석

Quetta_Globalization
2027년 출시 예정
다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스

기타매출
전문용어 통역 플랫폼
2028년 출시 예정
분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원

각 제품별 주요 특징과 출시 배경, Target 고객 층은 다음과 같습니다.
i) Quetta_Global MI

구분
내용

제품의 주요 특징

- 수출기업이 글로벌 시장 및 정책 동향을 실시간으로 파악할 수 있도록 설계된 AI 분석 솔루션.

- 약 5,000개 글로벌 기업의 이슈, 투자 전략, 리스크 요인 모니터링, 30개국의 정책 및 규제 변화에 대한 분석

- KSIC 기반 산업 분류 + 도메인 특화 AI 분석모델 적용으로 불용정보 제거 및 고정밀 분석 구현.

- 경영진 대상 이슈 알림 서비스 포함, 중요 이슈를 선별하여 신속 전달

- 정량지표(주가, 유가, 환율 등)와 이슈 간 상관관계 분석, 자연재해 및 정책 리스크 조기 경보

제품 출시 배경

- 국내 21만여 개 수출기업이 연간 약
6,838
억 달러의 수출을 기록하고 있으며, 이들은 해외의 정치ㆍ경제ㆍ사회 이슈와 정책 변화에 민감하게 반응.

- 특히 해외 시장 정보 및 각국 정책 변화에 대한 분석 수요가 높음에도, 이를 해결할 수 있는 시스템 및 전문 인력의 부족 문제가 존재.

- 데이터 산업 전문인력 부족과 실무역량 확보의 어려움으로 인해, 자동화된 데이터 수집 및 분석 시스템에 대한 수요 급증.

- AI 기반 예측과 이슈 탐지를 통해 의사결정을 지원하는 솔루션에 대한 니즈 확대

주요 영업대상 고객
- 수출 대상국의 정책, 규제, 경제지표, 이슈 등을 실시간으로 파악할 필요가 있는 중견 및 대기업

ii) Quetta_Audience

구분
내용

제품의 주요 특징

- 글로벌 오피니언 리더 분석: 트위터, 페이스북 등 SNS와 언론매체를 대상으로 오피니언 리더의 영향력을 정량적으로 분석

- 영향력 랭킹 산출: 발언 기반으로 오피니언 리더의 영향력 순위를 매기고 정기적으로 업데이트

- 발언 반응 분석: 리더의 발언에 대해 언론 및 SNS에서의 반응(재확산 수치, 기사화 빈도 등)을 다층적으로 분석

- 주제별 중요 이슈 탐지: 언급된 이슈들을 그룹핑하고 확산추이를 분석하여 기업이 주목할 트렌드 제공

- 통합 정보 시각화: 언론과 SNS 데이터를 통합하여 발언의 사회적 파급력을 시각화해 제

제품 출시 배경

- 브랜드 이미지 및 소비자 구매결정에 오피니언 리더가 미치는 영향력 증가

- 기존 수작업 한계 극복: 현재 기업 내 담당자가 수기 또는 단편적인 방식으로 관리하고 있는 인플루언서 모니터링의 자동화 및 정량화를 위해 기획

- 사회적 이슈에 민감한 기업 대상 수요 반영: 기업들이 오피니언 리더의 발언과 사회적 반응을 경영 전략에 적극 반영하려는 흐름 대응

주요 영업대상 고객
- 국내 대기업 및 중견기업 - 사회 이슈 및 여론 동향에 민감한 정부 주무부처 및 공공기관

iii) Quetta_health&Insurance

구분
내용

제품의 주요 특징

- 보험사기 사전 탐지 AI 분석 시스템 : 질병ㆍ치료법ㆍ의료기관 관련 온라인 빅데이터(블로그, 카페, 지식인 등)를 기반으로 보험금 과다청구 징후를 사전 분석

- 모럴해저드 병의원 탐지 : 병의원의 홍보ㆍ마케팅 활동을 분석하여 과잉진료 가능성이 높은 질병ㆍ시술ㆍ기관을 예측하였으며, 예측 병의원에서의 보험금 청구가 85% 이상 증가함(자체 PoC 테스트)

- 사고알선 및 보험사기 모집행위 실시간 탐지

제품 출시 배경

- 보험사기 규모 증가 : 2024년 보험사기 적발금액 1조 1,502억원(전년 대비 338억원, +3.0%)

- 보험사 재정건전성 악화 및 보험료 상승 유발

- 의료진의 판단을 반박하기 어려운 구조로 인해 보험사기 대응이 사후 중심에 머무르는 현행 시스템 한계- 정책환경 변화에 따라 교통사고 알선행위만으로도 처벌 가능한 법 개정실시간 사기행위 탐지 시스템 수요 증대

주요 영업대상 고객
- 손해보험사, 생명보험사 등 국내 주요 금융회사

iv) Quetta_ESG

구분
내용

제품의 주요 특징

- ESG 관련 온라인 빅데이터 약 500억 건을 기반으로 기업의 ESG 활동 및 시장 반응 분석

- ESG 성과의 정량화 및 경쟁사 비교, 사업성과와의 연계 분석

- AI 기반 자동화 프로세스 : 뉴스, SNS, 공시, 보고서 등 다채널 소스를 활용해 ESG 관련 핵심 키워드, 문맥, 트렌드를 자동 추출 및 집계

- ESG보고서/평가 준비 지원 : 자사 ESG 대응 수준에 대한 정량적 성적표 제시 및 향후 보고서 작성 방향성 제공

제품 출시 배경

- ESG 공시 의무화 확대: 2025년부터 자산 2조 이상 코스피 상장사 ESG 의무공시, 2030년부터 전면 확대 예정

- 국내 기업들의 보고 기준에 대한 이해 및 대응 역량 부족

- 해외 투자자들이 ESG를 핵심 투자지표로 삼는 흐름이 확대되며, 신뢰성 있는 ESG 정보 제공 필요성 증가

주요 영업대상 고객
- 국내 ESG 공시 의무가 있는 기업

v) Quetta_K-Market Lens

구분
내용

제품의 주요 특징

- 업종별 트렌드 및 인기 상품 실시간 분석 플랫폼: 주요 소비재 업종의 실시간 트렌드, 키워드, 브랜드를 TPOP(시간, 장소, 상황, 사람) 관점에서 분석

- 통합 대시보드 기반 데이터 시각화 제공: 다양한 메타데이터를 직관적으로 확인 가능

- 신제품/경쟁제품 비교 및 가격전략 수립 기능 : 인기 키워드ㆍ제품ㆍ브랜드 간 비교, 적정가 추천 기능 지원

- 메가히트 아이템 예측모델 적용 : 초기 확산 패턴 기반으로 히트상품 가능성이 높은 상품을 선제적으로 탐지

제품 출시 배경

- 중국발 저가 e커머스 확산: 가격경쟁력 상실로 인한 폐업 증가와 시장 신규 진입 장벽 상승

- 도소매업 창업 증가(2023년 도소매업 창업기업 약124만개)에 따른 차별화 전략의 필요성- 유튜브, 인플루언서 등을 통한 '따라하기 소비' 확산 → 짧은 유행 주기에 대응 가능한 트렌드 분석 도구 필요

- 전통적 마케팅 기획 방식의 한계 등

주요 영업대상 고객
- 중대형 제조사 및 소비재 브랜드사, 온라인 유통 및 커머스 기업

vi) Quetta_Globalization

구분
내용

제품의 주요 특징

- 다국어 기반 한국시장 분석 콘텐츠 제공 플랫폼: 한국 시장의 소비 트렌드, 이슈, 인기 상품 및 브랜드를 영어, 중국어, 일본어로 번역ㆍ제공

- 한국 시장 내 '뜨는 제품'과 그 인기 요인을 다국어로 즉시 파악 가능

- 전문용어 자동번역 기능 내장, Quettai 3.0과 연동되어 다국적 사용자 친화형 콘텐츠 제공

- 해외 유입 수요에 특화된 글로벌 뷰 제공

제품 출시 배경

- 한국 시장의 글로벌 테스트베드화 : 소비자 기준이 까다롭고 트렌드 반응이 빠른 한국 시장이 글로벌 제품 검증의 지표로 주목

- 한국 영화, 음악, 패션, 식품 등 글로벌 진출 확대에 따라 한국 내 반응을 사전 모니터링하려는 수요 증가

- 현장 전문가나 제한된 정성조사 외에 정량적ㆍ실시간 한국시장 데이터 접근이 어려운 해외기업의 상황

- Quettai 기존 한국어 사용자 중 다수 해외 고객 보유 → 다국어 지원의 필요성 증대

주요 영업대상 고객
- 해외 주요 대기업

㉯ 연도별 신규 제품 매출 추정
신규제품 매출 추정은 각 제품의 연도별 예상 고객 수에 따라, 제품별로 책정된 예상 판매가격 단가를 곱하여 산정하였습니다. 이를 통해 각 제품의 시장 안착 시기에 따라 점진적인 매출 성장이 발생할 것으로 추정하였습니다. 연도별 영업예상치는 유관 산업 시장 자료를 통해 추정한 예상 고객 계약의 수에서 내부 영업 전략을 종합적으로 고려하여 도출되었습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가]

(단위: 원)

구분
대상서비스
서비스 단가 (연간)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
80,000,000

Quetta_Globalization
48,000,000

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
180,000,000

Quetta_Audience
120,000,000

Quetta_health&Insurance
150,000,000

Quetta_ESG
84,000,000

주) 매출 추정시 보수적으로 예상 서비스 단가의 75%만을 반영하였습니다.

[뉴엔AI 신제품 제품별 타깃 시장 및 동사 예상 고객 수]

구분
대상서비스
추정 잠재고객 수
추정 잠재고객 수 설명

2025년 예상고객(주1)
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2026년 예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

2027년
예상고객
(추정 잠재고객 대비 점유율)

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
171
도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업

3
(1.8%)

5
(8.8%)

36
(21.1%)

Quetta_Globalization
1,939
포브스 선정 세계 2,000대기업에서 국내기업 제외
-

6
(0.3%)

18
(0.9%)

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
365
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단에 속하는 상장회사

1
(0.3%)

8
(2.2%)

24
(6.6%)

Quetta_Audience
415
상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단의 수(88) + 국내 공공기관 수(327)

1
(0.2%)

10
(2.4%)

29
(7.0%)

Quetta_health&Insurance
142
국내 은행(26)+저축은행(79)+보험회사(33)+공제조합(4)의 수

1
(0.7%)

2
(1.4%)

4
(2.8%)

Quetta_ESG
1,066
한국 ESG기준원 평가 기업 수
-
-

2
(0.2%)

주1) 2025년 예상고객의 경우 동사 매출추정에는 직접 차용되지 않았으나, 참고의 목적으로 기재하였습니다. 신규 제품들의 2025년 추정 매출의 경우 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 반영하여 매출을 추정하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정
」
에 기재한 바와 같이 진행되었습니다. 주2) 2025년의 신규 제품 매출 추정은 동사의 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 고려하여 다음과 같이 산출하였습니다.

[2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액]

(단위 : 천원)

구분
제품명
매출처
사업명
예상 규모
영업단계
매출발생 확률
2025년 온기 적용 매출액

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
매출확정
100%
24,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
A사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
24,000
연장예정
73%
17,520

신규제품
Quetta_K-Market Lens
B사
외부 e커머스 데이터 분석 서비스
100,000
계약협의
95%
95,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
C사
가정용의료기기 e커머스AI분석
90,000
기회발굴
60%
54,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
D사
유통 트렌드 제품 AI 발굴 서비스
250,000
영업단계
40%
100,000

신규제품
Quetta_K-Market Lens
E사
단말/통신 e커머스 AI분석 서비스
200,000
영업단계
40%
80,000

신규제품
Quetta_Global MI
F사
글로벌 시장 이슈 분석 서비스
400,000
영업단계
40%
160,000

신규제품
Quetta_Global MI
G사
에너지 글로벌 마켓 분석 서비스
300,000
영업단계
40%
120,000

신규제품
Quetta_Audience
H사
글로벌 뷰티 인플루언서 분석
250,000
POC진행
80%
200,000

신규제품
Quetta_health&Insurance
I사
장기 실손보험 이슈 분석 서비스
300,000
POC진행
80%
240,000

주3)
2025년, 2026년, 2027년의 예상고객 수는 동사 내부적인 영업 계획에 근거하여 산정하였습니다. 구체적으로 동사
가 지난 2018년에 최초 출시한 Quettai 서비스의 고객수 증가 추이를 고려하여 동사 영업부서에서 관리하는 영업 리스트 기반 타깃 고객을 대상으로 매출이 발생할 것으로 추정하였습니다. Quettai는 2018년 최초 출시된 이후, 고객 수의 측면에서 특히 제품 출시 1~3년차에 500%와 317%라는 높은 성장률을 시현하였으며, 그 구체적인 수치는 다음과 같습니다.

[Quettai 신규 출시 이후 매출액 추이]

(단위: 백만원)

구분
2018년
2019년
2020년
2021년
2022년

매출액
196
265
796
1,242
1,596

고객 수
1
6
25
35
61

[뉴엔AI 신제품 제품별 영업 타깃 고객]

구분
대상서비스
2025년 영업 타깃 고객
2026년 영업 타깃 고객
2027년 영업 타깃 고객

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
A사, B사, C사 등
C*사, K*사, E*사, C**사, D*사
유통 플랫폼 및 리테일사(국내 온라인 커머스 기업, 전문 가전유통사, 편의점 운영사, 신선식품 중심 E커머스사, 생활용품 전문 유통사 등), B2C 제조 및 생활가전 기업(전자제품 제조사, 종합가전 제조사, 헬스케어기기 제조사, 생활가전 전문기업, 식음료 기반 생활건강기업, 홈 헬스케어 전문기업 등), 기타 채널/플랫폼사 (홈쇼핑 기업, 오픈마켓 기업, 전문 몰 기업, 소비자 채널 운영 기업 등)

Quetta_Globalization
미출시
일본 J사, 일본 M사, 일본 N사, 중국 C단체(해외진출 지원조직), 베트남 V단체(베트남기업 해외진출 지원조직, 호주 A사

동남아시아 및 동북아 주요국의 정부계 무역진흥 및 해외진출 지원기관,일본, 홍콩, 중국 등지의 민간 컨설팅 및 마케팅 리서치 기업,북미·대만·인도네시아 등에서 활동 중인 소비재 시장 조사 및 수출 전략 전문 컨설팅사, 한국 진출에 관심을 보이는 현지 제조·유통기업을 대리하는 에이전시 및 전문 리셀러 조직 등

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
F사, G사 등
S*사, P*사, H*사, L*사, K**사, H**사, H***사

조선 및 해양플랜트 분야 주요 제조기업, 방위산업 및 정밀기기 분야의 시스템 기업, 전력·에너지 및 중공업 분야의 핵심 인프라 기업, 석유화학·소재산업군의 선도 기업, 자동차 및 운송장비 제조사, 건설 및 플랜트 엔지니어링 기업, 글로벌 물류 및 종합상사 기업, 국내 주요 복합기업 그룹 계열사, 정부 부처 및 무역지원 공공기관 등

Quetta_Audience
H사 등
H진흥원, H정부기관, M정부기관, H****사, S**사, H*****사, S정부기관, L**사, L***사

언론·방송 정책 및 미디어 산업 지원기관

산업·에너지·정보통신 관련 정부 부처 및 유관 기관, 경제·금융정책 및 국책사업을 총괄하는 중앙정부 부처, 입법·행정 최고기구 및 산하 집행조직, 국내 주요 도시 단위 지방자치단체, 국가기간산업(금융·통신·에너지·철강 등) 관련 대기업 및 지주회사, 정보통신·디지털 플랫폼 기반의 민간 대형사업자, 공항, 물류, 인프라 등 교통 관련 공기업 및 공공기관, 사회복지, 고용, 농림, 환경 등 주요 정책 집행기관 및 독립규제기구, 국가 안보·정보 관리 기능을 수행하는 주요 기관 등

Quetta_health&Insurance
I사 등
H******사, S**사
금융감독 및 리스크 관리 기능을 수행하는 정책기관, 보험 관련 제도 및 통계 기반 인프라를 제공하는 유관 기관, 국내 주요 손해보험사 등

Quetta_ESG
미출시
미출시
-

주) 구체적인 영업 타깃 고객명을 기재하기 어려워 초성 또는 해당 기업의 사업내용, 기관의 성격으로 기재하였습니다. Quetta_K-Market Lens의 경우 2024년 하반기에 특정 고객사에 고객사의 선 제안에 따라 정식 출시 이전임에도 불구하고 매출처를 확보하였습니다. 이후 상기 [2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액] 표에 따르면, 매출확정 및 계약협의중인 매출처가 두 곳 존재하고 추가적인 영업을 진행하고 있음에 따라 2025년 3곳 이상의 고객사를 확보할 수 있다고 추정하였습니다. 출시 2년차에는 5곳의 고객을 확보할 것으로 추정하였으며, 해당 고객들의 경우 당사가 영업 추진중인 고객들 중 업종별 시장 트렌드 및 E커머스 분석 도입 니즈가 높은 B2C제조기업 및 다품종 유통 기업으로 구성되어있습니다. 2027년차에는 36곳의 고객을 확보하는 것으로 추정하였습니다. 이는 당사가 과거 Quettai를 최초 출시한 이후 2년차에 6곳, 3년차에 25곳을 확보하여 1년간 고객이 4배 이상으로 증가한 추이를 반영하여 전년도 대비 높은 성장률을 시현할 수 있을 것으로 판단했습니다. 당사는 내부적으로 영업 타깃 고객 목록을 관리하고, 영업활동을 진행하고 있으나, 해당 목록은 외부 공시에 적절하지 않다고 판단하여, 상기 표에는 각 기업의 사업영역 기준으로 기재하였음을 양해하여 주시기 바랍니다. 한편,
Quetta_K-Market Lens의 경우, 2024년 1개 고객사를 기반으로 2025년 3곳, 2026년 5곳, 2027년 36곳을 목표로 하였습니다. 이는 도소매업 상장기업 대비 점유율 기준으로 각각 1.8%, 8.8%, 21.1%에 해당하여 공격적인 점유율 추정으로 보일 수있습니다. 그러나, 유통업은 전통적으로 시장 진입장벽이 낮고 수익구조가 단순한 산업군으로, 고정비 구조에 따른 수익성 불안정, 관계형 거래 중심의 폐쇄적 운영, 지배구조의 사적 집중 등이 복합적으로 작용하여 상장하기 어려운 산업으로 평가됩니다. DART 전자공시시스템을 통해 확인되는 '도매 및 소매업' 외감이상 법인의 경우 약 11,000여개를 초과하나, 이 중 171개만이 상장되어 있어 그 비중이 매우 작습니다.
그리고 소비자 구매패턴이 전통적 유통업에서 E커머스로 전환되었고, E커머스에선 제품 사양과 경쟁사 대비 가격 및 제품 및 판매자 평판이 구매결정의 중요 요소가 되면서, 제조기업들이 E커머스에서 직접 상품을 판매하는 경우가 증가하였습니다. 따라서, 유통업종이 아닌 제조기업들도 당사의 Quetta_K-Market Lens 서비스에 관심을 보이고 있습니다. 이처럼 동사가 Quetta_K-Market Lens 제품의 추정 잠재고객으로 기재한 '도매 및 상품 중개업 및 소매업(자동차 제외)에 속하는 상장기업' 외에 상장되지 않은 도소매업 기업들이 다수 존재하고, 자사 상품을 직접 판매하는 제조업 기업 등의 추가 잠재 고객이 존재합니다. 따라서 동사는 유통업계의 E커머스 전환 추세와 잠재 고객군 확대를 반영하여 2027년까지 36개 고객사 확보를 추정하였습니다.
Quetta_Globalization 서비스는
2026년에 최초 출시 예정인 제품으로, 한국 내에서 제품을 판매 중이거나 향후 판매를 계획하고 있는 외국계 기업, 또는 한국의 소비 트렌드를 벤치마킹하여 신제품 개발을 추진하는 기업을 주요 잠재 고객으로 합니다.
증권신고서 제출일 현재 서비스 런칭 이전이나, 현재 일부 고객사에서 한국어로 공급중인 제품을 자체 번역하여 사용하고 있고
다양한 국가의 제조사, 유통사, 마케팅 및 컨설팅 에이전시들로부터 서비스 도입 및 협업 관련 문의를 지속적으로 받는 등 실질적인 시장
수요가 존재하는 상황이
며, 해외 지역별 현지 파트너 선정 절차를 진행할 예정입니다. 출시 첫년도인 2026년에는 6곳의 매출처를 추정하였습니다. 해당 예상 매출처들은 해외 현지 기업의 한국 소비시장 진입을 지원하는 기능을 보유하고 있어(무역진흥기관, 시장조사기관, 산업컨설팅 기관 등) 당사 제품의 최초 출시 이후 도입이 완료되는 경우 타 회사에 대한 연쇄 마케팅 효과가 있을 것으로 전망하고 있습니다. 따라서 2027년에는 2026년 고객들을 통한 마케팅 및 추가 도입 효과와, 당사 영업조직에서 아시아 전역(태국, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 대만 등) 및 해외 타 권역(북미 등) 고객들로 마케팅을 실시함에 따른 추가 고객 유치를 고려하여 18곳을 추정하였습니다. 이는
세계 2,000대 기업을 기준으로 2년 내 1% 수준의 시장점유율을 목표로 설정
한 것입니다.
이는 대한민국의 경제 규모(2025년 기준 국제통화기금(IMF)에 따르면 한국의 GDP는 전 세계의 약 1.5%를 차지하고, 주식시장 시가총액은 산정 시기 및 환율에 따라 상이하나 전 세계 주식시장 시가총액 대비 약 1.5% ~ 1.7% 가량을 차지)를 고려하였습니다.

Quetta_Global MI
는 출시 첫 년도인 2025년에 1곳의 고객을 확보하는 것으로 추정하였으며, [2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액]에 따르면 2곳의 회사에 영업을 진행중입니다. 2년차 및 3년차 예상 고객의 경우 대기업 및 중견기업, 상호출자제한기업집단 및 공시대상기업집단 등에 속하는 회사들의 경우 당사 제품을 도입한 이후 타 계열사 등으로 확산하는 효과가 크다고 판단하여 8곳과 24곳의 고객을 확보할 것으로 추정하였습니다. Quetta_Audience는
사회/경제/정치 전반에 걸쳐 영향력을 미치는 오피니언 리더들의 Voice를 분석하는 서비스이며 기존에 출시한 일반 대중에게 인기가 있는 인플루언서 등의 활동분석, 트렌드 분석과 차별화되는 신규 제품으로 연간 구독료가 1억 원 이상으로 초기 수요 확보가 제한적
입니다. 해당 서비스는 기존 비즈니스 인텔리전스 서비스 도구로 분석이 어려운 정책, 여론, 리더 담론 등을 분석하여 기업 대내외 커뮤니케이션 전략, 사회적 평판관리 등 기업의 고관여 업무에 직접 연동되는 특성이 있어 서비스 도입 후 유지율이 높고 유사기업으로 확산될 가능성이 크다고 판단하여 출시 첫 해 1% 미만
(고객 1곳), 다음 해 2%대
(고객 10곳)의 시장 점유율, 3년차에 약 6~7% 가량
(고객 29곳)의 점유율을 확보할 수 있을 것으로 추정하였습니다.
Quetta_health&Insurance는 보험업 및 금융업 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 유사 사기 행위 등을 사전에 탐지하기 위한 AI 기반의 이상거래 분석 서비스입니다. 본 서비스는 이미 국내 금융기관과의 시범사업을 통해 실제 활용 가능성과 분석 성능을 입증하였습니다. 다만, 보수적인 금융산업의 특성을 고려하여, 2025년에 현재 POC 진행중인 1곳의 고객사를 확보한다고 추정하였습니다. 2026년에는 2곳, 2027년에는 4곳의 고객을 확보한다고 추정하였는데, 이는 시범 사업 성과 기반의 실증 사례 축적과, 업계의 수요 증가를 고려하여 해당 제품이 확산될 것으로 보았기 때문입니다.

2027년에 최초 출시 예정인 Quetta_ESG의 경우 ESG관련 의무공시 제도가 점진적으로 강화되는 상황을 고려하여 출시 첫 해에 2곳의 고객을 유치하는 것으로 추정하였습니다. 2025년부터 자산총액 2조원 이상 기업의 지속가능경영보고서 공시가 의무화되며 이후 2030년까지 유가증권시장 모든 상장사로 점진적으로 확대되는 중에 있어 고객을 확보할 수 있을 것으로 생각됩니다.

뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가와 연도별 예상 고객 수에 보수적인 추정을 위해 75%를 곱해 산정한 2026년 및 2027년의 매출 추정 금액은 다음과 같습니다.

[신규제품 제품별 세부추정 금액]

(단위:백만원)

구분
2024년
2025년
2026년
2027년

실적
추정실적
추정실적
추정실적

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
24
371
900
2,160

Quetta_Globalization
-
-
216
648

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
-
280
1,080
3,240

Quetta_Audience
-
200
900
2,610

Quetta_health&Insurance
-
240
225
450

Quetta_ESG
-
-
-
126

소 계
24
1,091
3,321
9,234

주1) 신규제품으로 분류된 '
Quetta_K-Market Lens'는 2024년 말 처음 출시되었습니다. 다만, 제품 POC 단계에서 기존 고객사 중 한 곳이 미출시 상태로 준비중인 제품에 대해 사용할 의사를 표현해 온 바, 2024년 하반기부터 실제 매출이 발생하여 2024년 실적이 존재합니다.주2) 기재한 2025년의 추정실적은 증권신고서 제출일 현재 회사에서 진행중인 영업상황과 영업단계를 고려하여 산출하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주3) 2026년 및 2027년의 추정실적은 (제품별 동사 예상 고객 수) * (제품별 연간 서비스 단가) *75% 를 통해 산출했습니다. 제품별 연간 서비스 단가의 보수적인 추정을 위하여 단가의 75%를 추정실적으로 계상했음에 유의하시기 바랍니다.

③ 보수적 및 낙관적 가정에 따른 매출액
동사의 2025년 추정 매출액을 산정함에 있어 다음과 같이 사업 진행 단계별 매출발생확률을 다르게 적용하였습니다. 낙관적 가정에 따른 매출액을 산정함에 있어, 동사의 실증 데이터를 차용한 사업 진행단계별 매출발생확률을 적용하였습니다. 보수적 가정에 따른 매출액을 산정함에 있어, 중립적 매출액 가정 시의 기존계약에 대한 가정은 변동사항이 없으나, 동사가 새롭게 영업을 진행하고 있는 '기회발굴' 및 '영업단계'의 고객들은 매출로 전환되지 않는다고 가정하였습니다.

[동사 사업 진행 단계별 매출추정 방식 요약]

진행 단계
진행 단계 설명
매출발생확률(중립)
매출발생확률(낙관적)
매출발생확률(보수적)

기존 계약
매출확정
이미 계약 체결이 완료되어 연간 매출액이 2025년 내에 기간으로 인식될 금액
100%
100%
100%

연장예정
2024년에서 넘어온 계약 중 2025년 기간중에 종료되나 종료 이후 계약이 연장되어 2025년도에 인식이 예상되는 금액
73%
73.2%
73%

신규 계약
계약협의
POC를 성공적으로 종료하고 계약을 협의하고 있는 단계로서 금액의 변경이나 기간의 변경이 있을 수 있으나 높은 확률로 계약이 진행될 단계
95%
95%
95%

POC진행
매출처와 협의를 마치고 POC를 진행하고 있는 단계로서 동사의 서비스와 매출처의 요구사항의 해결책을 확인하는 단계
80%
91.5%
80%

기회발굴
고객의 요구사항을 동사의 서비스가 어떻게 해결할지 설명하고 해결방법을 제시하는 단계
60%
80.5%
0.0%

영업단계
고객의 요구사항을 확인하고 동사의 서비스를 설명하는 단계
40%
80.5%
0.0%

낙관적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 기존제품의 매출액을 산정함에 있어 동사는 각 제품별 예상 성장률을 적용했으며, 구체적인 제품별 연도별 성장률은 중립적 가정에 따른 매출 추정과 동일합니다. 중립적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 매출액의 추정에 사용된 성장률에 관해서는 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉯ 2026년 이후 매출 추정」을 참고하시기 바랍니다. 낙관적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 신제품 매출액의 경우 중립적 매출 추정에 기재된 것과 동일한 P(제품단가) * Q(연도별 예상 매출처 개수) 방식으로 산정하였습니다. 다만, 중립적 매출 추정시 보수적으로 예상 제품 단가의 75%만 적용한 것과 비교하여, 낙관적 가정에 따른 매출에는 예상 제품 단가의 100%를 반영하였습니다.

[낙관적 가정에 따른 추정 매출액]

(단위: 백만원)

구분
2024
2025
2026
2027

실적
추정치
추정치
추정치

기존제품
Quetta_Enterprise
매출액
7,981
10,821
11,870
13,022

전년대비 증감율
-6.3%
35.6%
9.7%
9.7%

Quetta_Data
매출액
6,484
8,938
11,716
14,833

전년대비 증감율
27.3%
37.8%
31.1%
26.6%

Quetta_Service
Quettai
매출액
2,049
3,085
3,837
4,575

전년대비 증감율
-3.2%
50.5%
24.4%
19.2%

Quetta_K-Beauty Insight
매출액
126
428
1,287
2,008

전년대비 증감율
n.a.
241.1%
200.7%
56.0%

기타매출
Insight Report
매출액
1,432
1,879
2,272
2,670

전년대비 증감율
6.7%
31.2%
21.0%
17.5%

기타매출
매출액
1,620
994
1,263
1,535

전년대비 증감율
101.4%
-38.6%
27.0%
21.6%

소 계
19,692
26,143
32,246
38,644

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
매출액
24
571
1,200
2,880

Quetta_Globalization
매출액
n.a.
-
288
864

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
매출액
n.a.
564
1,440
4,320

Quetta_Audience
매출액
n.a.
229
1,200
3,480

Quetta_health&Insurance
매출액
n.a.
275
300
600

Quetta_ESG
매출액
n.a.
-
-
168

소 계
24
1,638
4,428
12,312

총 계
19,716
27,782
36,674
50,956

보수적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 기존제품의 매출액을 산정함에 있어, 동사는 각 제품별 예상 성장률에 일괄 3%의 성장률을 적용하여 동사의 매출액이 물가상승률 외에 유의미한 신규 고객의 확장이나 동사 기존 고객들의 제품 추가 사용이 존재하지 않는다고 가정하였습니다. 또한, 동사가 '신제품'으로 분류한 신규 제품들에 대해서는 2026년부터는 매출이 발생하지 않는 것으로 가정하였습니다.

[보수적 가정에 따른 추정 매출액]

(단위: 백만원)

구분
2024
2025
2026
2027

실적
추정치
추정치
추정치

기존제품
Quetta_Enterprise
매출액
7,981
7,928
8,166
8,411

전년대비 증감율
-6.3%
-0.7%
3.0%
3.0%

Quetta_Data
매출액
6,484
8,008
8,248
8,495

전년대비 증감율
27.3%
23.5%
3.0%
3.0%

Quetta_Service
Quettai
매출액
2,049
2,230
2,297
2,366

전년대비 증감율
-3.2%
8.8%
3.0%
3.0%

Quetta_K-Beauty Insight
매출액
126
98
101
104

전년대비 증감율
n.a.
-21.9%
3.0%
3.0%

기타매출
Insight Report
매출액
1,432
1,645
1,694
1,745

전년대비 증감율
6.7%
14.9%
3.0%
3.0%

기타매출
매출액
1,620
864
890
917

전년대비 증감율
101.4%
-46.7%
3.0%
3.0%

소 계
19,692
20,773
21,396
22,038

신규제품
Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
매출액
24
137
-
-

Quetta_Globalization
매출액
-
-
-
-

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
매출액
-
-
-
-

Quetta_Audience
매출액
-
200
-
-

Quetta_health&Insurance
매출액
-
240
-
-

Quetta_ESG
매출액
-
-
-
-

소 계
24
577
-
-

총 계
19,716
21,349
21,396
22,038

나) 영업비용

뉴엔AI는 전통적인 제조업체와 달리, 제품 생산이나 재고와 관련된 매출원가가 발생하지 않는 구조를 가진 소프트웨어 기반 기업입니다. 동사는 Quetta_Enterprise, Quetta_Service 등 자체 개발한 플랫폼을 기반으로 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 운영하고 있으며, 고객에게 소프트웨어를 일정 기간 동안 사용하는 권리를 제공하는 방식인 구독형으로 매출을 창출하고 있습니다. 이와 같은 비즈니스 모델에서는 제품을 제조하거나 원자재를 매입하여 판매하는 구조가 아니므로, 재고자산이나 생산원가가 발생하지 않습니다.

회계상으로도 동사는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 매출원가 항목 없이 영업비용 중심의 손익구조를 채택하고 있습니다. 실제 손익계산서에서도 매출원가 항목은 존재하지 않으며, 플랫폼 운영과 기술 고도화를 위해 투입되는 인건비, 외주용역비, 감가상각비, 클라우드 서버비용, 마케팅비용 등은 모두 영업비용으로 계상하고 있습니다.
이러한 구조는 고객 수 증가나 서비스 확산에 따른 원가 증가가 제한적이므로, 일정 수준 이상의 매출이 확보될 경우 고정비 대비 이익이 빠르게 증가하는 이른바 '영업레버리지 효과'가 크게 나타날 수 있는 기반이 됩니다.동사의 영업비용 추정내역은 다음과 같습니다.

[연도별 추정 영업비용]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

인건비
급여
4,529
4,877
5,240
5,680

퇴직급여
337
405
435
471

복리후생비
4대보험
948
1,040
1,122
1,217

기타
601
619
637
656

연구개발비
경상연구개발비
급여
6,444
6,987
7,554
8,201

퇴직급여
525
579
626
680

기타
222
229
236
243

일반영업비용
여비교통비
47
49
50
52

접대비
189
195
201
207

통신비
125
129
132
136

수도광열비
8
8
8
8

세금과공과금
325
334
345
355

감가상각비
670
1,041
1,539
2,230

지급임차료
25
25
26
27

보험료
20
21
22
22

차량유지비
135
139
143
147

운반비
3
3
3
3

교육훈련비
4
4
4
4

도서인쇄비
12
13
13
13

사무용품비
10
10
11
11

소모품비
61
63
65
67

지급수수료
일반수수료
1,155
827
851
877

매출연동
685
872
1,140
1,547

광고선전비
70
72
74
76

건물관리비
174
179
184
190

외주용역비
1,560
1,986
2,597
3,524

기타
주식보상비용
383
382
211
62

대손상각비
18
-
-
-

무형자산상각비
3
4
4
4

합계
19,287
21,090
23,472
26,711

(1) 인건비

동사는 미래 인력 운용계획에 기반하여 인건비를 추정하였습니다. 동사는 주요 서비스 및 기술제품의 개발이 이미 상당 부분 완료된 상태로, 기 출시된 제품들의 경우 안정적인 운영 단계에 진입해 있습니다. 이에 따라 향후 인력 운용에 있어 대규모의 추가 채용은 필요하지 않으며, 제한적인 범위 내에서의 핵심 인력 보강만을 계획하고 있습니다. 동사는 다음과 같이 미래 인력 운용계획을 가정하였으며, 이는 최근 정보통신기획평가원에서 공시한 2023 ICT인력동향실태조사에 따르면 ICT산업 소프트웨어 개발 및 제작업 최근 5년간 인력증가율인 6%와 유사한 수준입니다.

[뉴엔AI 인력 운용계획]

(단위: 명)

구분
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

개발인력
128
135
143

기타인력
83
87
92

합계
211
222
235

인력 증가율
5.5%
5.2%
5.9%

상기 인력 운용계획 중 개발인력의 인건비는 경상연구개발비에 계상됩니다. 동사는 상기와 같은 인력 운용계획 중 인건비로 분류되는 '기타인력'의 운용계획에 인별 인건비의 연 2.5% 상승을 가정하여 다음과 같이 총 급여를 추정하였습니다.

[뉴엔AI 비연구개발인력 인당 인건비 추정내역]

(단위: 백만원)

구분
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

기타인력
59
60
62

주) 향후 인건비 상승률은 다음과 같은 소비자물가 상승률 전망을 고려하여 2.5%를 가정하였습니다.

[한국은행 경제 전망치]

구분
2025년
2026년
2027년

소비자 물가 상승률
1.9%
1.9%
없음

경제성장률(GDP)
1.5%
1.8%
없음

(출처 : 한국은행)

인건비로 분류(경상연구개발비 제외)되는 항목의 상세 금액은 다음과 같습니다.

[뉴엔AI 향후 인건비 추정]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

인건비
급여
4,529
4,877
5,240
5,680

퇴직급여
337
405
435
471

복리후생비
4대보험
948
1,040
1,122
1,217

기타
601
619
637
656

주1) 퇴직급여는 과거의 경험에 근거하여 급여 대비 8.30%를 산정하였습니다.

[과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 퇴직금 비율]

(단위: 백만원, %)

구분
2022년
2023년
2024년
3년 평균

기타인력 급여
3,986
4,244
4,529
-

기타인력 퇴직금
334
385
337
-

기타인력 급여대비 퇴직금 비율
8.38%
9.07%
7.44%
8.30%

주2)
복리후생비중 4대보험료는 과거의 경험에 근거하여 총급여 대비 8.77%를 산정하였습니다.

[과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 4대보험 비율]

(단위: 백만원, %)

구분
2022년
2023년
2024년
3년 평균

총급여
8,136
10,072
10,973
-

4대보험
696
918
948
-

급여 대비 4대보험 비율
8.55%
9.12%
8.64%
8.77%

주) 상기 표의 총급여에는 인건비 중 급여 항목과 경상연구개발비 중 급여가 모두 포함되어있습니다.

(2) 연구개발비

(1) 인건비에 기재한 동사 예상 인력 운용계획 중 개발인력의 인건비는 경상연구개발비에 계상됩니다. '개발인력'의 운용계획에 인별 인건비의 연 2.5% 상승을 가정하여 다음과 같이 경상연구개발비 중 급여항목을 추정하였습니다.

[뉴엔AI 연구개발인력 인당 인건비 추정내역]

(단위: 백만원)

구분
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

연구개발인력
55
56
57

주) 향후 인건비 상승률은 다음과 같은 소비자물가 상승률 전망을 고려하여 보수적으로 2.5%를 가정하였습니다.

[향후 소비자물가 상승률 전망]

구분
2025년
2026년

소비자 물가 상승률
1.9%
1.9%

(출처 : 한국은행)

경상연구개발비의 항목별 상세 금액은 다음과 같습니다.

[뉴엔AI향후 연구개발비 추정]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

연구개발비
경상연구개발비
급여
6,444
6,987
7,554
8,201

퇴직급여
525
579
626
680

기타
222
229
236
243

주) 퇴직급여는 과거의 경험에 근거하여 급여 대비 8.29%를 산정하였습니다.

[과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 퇴직금 비율]

(단위: 백만원, %)

구분
2022년
2023년
2024년
3년 평균

개발인력 급여
4,150
5,828
6,444
-

개발인력 퇴직금
364
462
525
-

개발인력 급여대비 퇴직금 비율
8.78%
7.93%
8.15%
8.29%

주2) 기타의 경우 세금과 공과금, 보험료 등이 포함되어있으며, 연평균 증가율 3%를 가정하였습니다.

[한국은행 경제 전망치]

구분
2025년
2026년
2027년

소비자 물가 상승률
1.9%
1.9%
없음

경제성장률(GDP)
1.5%
1.8%
없음

(출처 : 한국은행)

(3) 일반영업비용
다음과 같은 동사 일반 판매 및 관리비의 경우 지급수수료 항목 중 매출연동으로 구분되는 항목과 비품 구매계획에 따른 감가상각비를 제외하고는 연평균 3.0%의 증가를 가정하였습니다. 지급수수료 중 매출에 연동되는 항목의 경우 중립적 가정에 따른 해당연도 매출 성장률만큼 증가한다고 가정하였습니다.

[연도별 추정 영업비용]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

일반영업비용
여비교통비
47
49
50
52

접대비
189
195
201
207

통신비
125
129
132
136

수도광열비
8
8
8
8

세금과공과금
325
334
345
355

감가상각비(주2)
670
1,041
1,539
2,230

지급임차료
25
25
26
27

보험료
20
21
22
22

차량유지비
135
139
143
147

운반비
3
3
3
3

교육훈련비
4
4
4
4

도서인쇄비
12
13
13
13

사무용품비
10
10
11
11

소모품비
61
63
65
67

지급수수료
일반수수료(주3)
1,155
827
851
877

매출연동
685
872
1,140
1,547

광고선전비
70
72
74
76

건물관리비
174
179
184
190

외주용역비
1,560
1,986
2,597
3,524

주1) 매출에 연동되는 지급수수료 일부를 제외한 모든 판매및관리비는 한국은행에서 전망한 소비자 물가 상승률을 고려하여 보수적으로 연평균 증가율 3%를 가정하였습니다.

[한국은행 경제 전망치]

구분
2025년
2026년
2027년

소비자 물가 상승률
1.9%
1.9%
없음

경제성장률(GDP)
1.5%
1.8%
없음

(출처 : 한국은행) 주2) 동사는 다음과 같은 비품 구매계획이 존재합니다. 동 구매에 따른 감가상각은 5년 정액법으로 이루어지는 것으로 가정하였습니다. 감가상각비는 전년도 대비 3% 상승 및 신규 비품 구매에 따른 증분을 합하여 해당 연도의 비용을 추정하였습니다.

[뉴엔AI 비품 구매 계획]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

HPE 500W FS Plat Ht Plg LH Pwr Sply Kit
2
-
-
-

데이터 분석 및 ML CPU 서버 공급
196
-
-
-

AI 연구 및 추론 GPU Worker Node 공급 - 1차분
236
-
-
-

AI 연구 및 추론 GPU Worker Node 공급 - 2차분
421
-
-
-

뉴엔에이아이 HDD 공급

1
-
-
-

언어 모델 테스트 및 서비스용
4
-
-
-

GPU구매
-
893
-
893

CPU구매
-
-
280
-

PC구매
-
-
300
-

합계
860
893
580
893

주3) 동사는 2024년 온기 내에 다음과 같은 상장 준비를 위한 일회성 비용이 존재하는 바, 2025년 일반수수료를 추정함에 있어 2024년 온기 일반수수료에서 다음의 항목을 제하고 3.0%의 상승률을 가정하였습니다.

[2024년 집행한 상장관련 일회성 비용]

(단위 : 백만원)

구분
금액
내용

회계법인수수료
127
내부회계관리제도 구축 등

법무사비용
20
무상증자 등

기술평가
109
기술평가 수수료 등

사명변경
96
명칭 및 브랜드명 변경수수료 등

합계
353
-

(4) 기타
영업비용 중 주식보상비용, 대손상각비, 무형자산상각비의 경우 다음과 같이 추정하였습니다.

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

기타
주식보상비용
383
382
211
62

대손상각비
18
-
-
-

무형자산상각비
3
4
4
4

주) 동사는 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

구 분
부여된 선택권의 공정가치
부여일의 주식가격
주가변동성
무위험할인율

부여된 선택권의 공정가치
7,519
7,559
53.52%
3.47%

다) 영업외손익
동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만 보수적인 추정을 위하여 2025년~2027년 영업외수익은 존재하지 않는다고 가정하였습니다.

[연도별 추정 영업외손익]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

이자수익
333
-
-
-

외환차익
0
-
-
-

외환환산이익
56
-
-
-

당기손익평가이익
2,472
-
-
-

잡이익
1
-
-
-

합계
2,862
-
-
-

영업외비용에 관한 추정은 다음과 같습니다.

[연도별 추정 영업외손익]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

이자비용(주1)
294
266
261
218

외환차손
1
2
2
3

외화환산손실
12
15
20
27

당기손익평가손실
8,471
-
-
-

잡손실
1
1
2
2

합계
8,780
284
284
250

주1) 동사는 기존의 차입에 대해 5.6%의 이자가 발생한다고 가정하고 이자비용을 추정하였습니다. 주2) 외환차손, 외화환산손실 및 잡손실은 중립적 가정에 따른 매출액 증가율에 연동하여 증가한다고 추정하였습니다. 주3)
2024년에 발생한 당기손익평가손실은 전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 것입니다. 동사가 보유한 전환상환우선주가 전량 보통주 전환 완료되었음에 따라, 2025년부터는 당기손익평가손실이 발생하지 않는다고 가정하였습니다.

라) 법인세
동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였고, 이연법인세자산이 존재하나 그 효과는 고려하지 않았습니다. 동사는 다음과 같은 실효세율 통계를 고려하여 20%의 법인세비용을 가정하였습니다.

[연도별 기업 법인세 실효세율]

(단위: %)

구분
2021년 신고
2022 신고
2023 신고

상위5대기업
19.3%
16.7%
13.9%

상호출자제한기업
18.0%
20.0%
19.2%

중견기업
18.3%
18.5%
19.6%

중소기업
13.1%
13.4%
14.0%

(출처: 국세청, 천하람 의원실 분석)

[추정 법인세비용]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2025년 (E)
2026년 (E)
2027년 (E)

법인세비용
131
746
1,815
3,518

(라) 기상장기업과의 비교 참고정보

1) 비교기업의 사업현황

가) 한글과컴퓨터

㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년 설립된 소프트웨어 전문 기업으로, 문서 작성용 오피스 소프트웨어 '한컴오피스'를 주력 제품으로 하여 국내 시장에서 높은 브랜드 인지도를 유지하고 있습니다. 대표 제품인 '한글'은 한국어 사용에 최적화된 워드프로세서로, 공공기관 및 민간시장에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 이후 '한컴오피스 네오', '한컴오피스 2018', '한컴오피스 2020', '한컴오피스 2024' 등 다양한 버전의 패키지 및 클라우드형 서비스를 출시하며 제품 포트폴리오를 확대하였습니다. 최근에는 생성형 AI를 접목한 문서 작성 도우미 기능, 다국어 번역, 실시간 협업 기능이 탑재된 SaaS형 서비스 '한컴독스'를 통해 클라우드 기반 오피스 서비스로 전환을 본격화하고 있습니다.

[한글과컴퓨터 최근 3개년 매출액 구성]

(단위 : 백만원)

사업부문
매출유형
주요 제품
2024년
2023년
2022년

SW
제품/상품/기타

문서기반 서비스 및 SW

(설치형, 클라우드 SaaS,SDK, 서비스),

171,209
126,508
127,907

제조
제품/상품
소방용호흡기, 보호의방산관련 제품
103,702
112,780
98,916

기타
유통/서비스
마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스
26,428
31,812
15,185

금융
이자수익/투자수익
자금대출,신기술사업자에 대한 투자 등
3,434
-
-

합 계
304,773
271,100
242,009

주) 한글과컴퓨터는 2022년 7월 MDS테크(구. 한컴MDS) 매각을 종료하여 전전기(2023년) 사업부문별 매출은 (주)한컴MDS 및 그 종속사의 중단사업을 분리하여 작성하였습니다.(출처: DART 전자공시)

한글과컴퓨터는 본래 설치형 소프트웨어 판매에 기반한 B2B 및 B2G 위주의 수익구조를 유지하고 있으나, 최근 SaaS 기반 구독형 비즈니스 모델을 병행하고 있으며, 생성형 AI 기술을 접목한 문서 작성 기능 등 인공지능 기술의 응용 확대를 추진하고 있습니다. 이는 동사가 영위하고 있는 AI 기반 데이터 수집ㆍ가공ㆍ분석 및 SaaS 기반 Quetta_Enterprise, Quetta_Service등의 구독형 서비스와 사업적 방향성에서 유사성이 존재합니다. 특히 동사의 'Quetta_Enterprise'는 비정형 데이터 분석을 인사이트를 제공하는 등 고도화된 기능을 통해 기업의 의사결정을 지원하는 구조입니다. 생성형 AI가 문서 작성 단계에 적용되는 한글과컴퓨터의 '한컴독스 AI'와는 활용 영역 및 기술 응용 방식에서 차이가 있으나, LLM 기술 등에 기반한 AI 기능의 실용화 측면에서 상호 유사성을 띈다고 판단하였습니다.

다만, 한글과컴퓨터는 문서 소프트웨어 외에도 자회사(한컴라이프케어, 유디엠 등)를 통해 제조 및 기타 사업을 병행하고 있으며, 이에 따라 연결기준 재무성과의 구성 항목 및 주요 수익원이 동사와는 상이합니다. 예컨대 2024년 기준 한글과컴퓨터의 연결 매출 구성은 문서 기반 서비스 및 소프트웨어, 보호복ㆍ호흡기 등 제조사업, 마케팅 및 브랜드 관리 등 기타 부문으로 이루어져 있습니다. 이에 비해 동사는 단일 사업부문으로서 대부분의 매출이 AI를 활용한 빅데이터 수집 및 분석 서비스에서 발생하고 있으며, 구독형 수익모델의 비중이 높다는 사업구조상의 차이가 존재합니다.

또한 한글과컴퓨터는 비교적 안정적인 패키지형 소프트웨어 사업 기반 위에 SaaS 모델을 확장 중인 반면, 동사는 초기부터 클라우드 기반의 SaaS 구조를 중심으로 기술을 설계하고 서비스를 제공하고 있다는 점에서 기술 구조 및 수익모델 설계 방식의 차이도 존재합니다. 따라서 기술적 응용 분야의 유사성을 근거로 비교기업으로 설정하였으나, 동사의 주식 가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들이 모든 측면에서 일치하지 않을 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

나) 엑셈

㈜엑셈(EXEM)은 2001년에 설립된 IT 성능관리 솔루션 전문기업으로, 주력 제품은 DB 및 애플리케이션 성능관리 솔루션인 'MaxGauge'와 IT 인프라 통합관제 솔루션 'InterMax'입니다. 동사는 다수의 금융기관, 통신사, 공공기관 등을 주요 고객으로 확보하고 있으며, 실시간 모니터링 및 성능 분석 기술을 기반으로 IT 운영의 안정성과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

엑셈은 국내 DB 성능관리 시장에서 독보적인 점유율을 보유하고 있으며, 최근에는 빅데이터 및 인공지능 기반의 분석 플랫폼 '플랫폼EXEM'을 출시하는 등 사업 영역을 데이터 기반 IT 운영 자동화 및 지능화 분야로 확장하고 있습니다. 특히, 데이터 흐름 시각화, 이상 탐지 및 AI 기반 자동 분석 기능을 고도화하며, 공공 및 민간 영역의 대규모 프로젝트를 다수 수주한 바 있습니다.

엑셈은 AI 및 빅데이터 기술을 활용한 IT 성능관제, 데이터 통합분석, 자동화 기술 고도화를 통해 데이터 중심의 디지털 전환을 선도하고자 합니다. 이러한 점은 뉴엔AI와 유사성을 띄고 있다고 판단하였습니다. 엑셈 또한 AI 모델링, 이상 탐지, 실시간 분석을 강화하고 있으며, 특히 'InterMax AI Edition'은 뉴엔AI의 Quetta_Enterprise가 제공하는 실시간 데이터 기반 인사이트 제공 서비스와 유사성이 존재한다고 볼 수 있습니다.

다만, 엑셈은 주로 IT 인프라 내부 데이터 및 로그 분석 중심의 '운영 최적화' 솔루션을 제공하는 반면, 뉴엔AI는 비정형 외부 데이터를 분석하는 '시장 인텔리전스' 중심의 플랫폼을 제공한다는 점에서 적용 분야 및 고객 니즈 측면에서의 차별점이 존재합니다. 엑셈은 기술적 깊이와 레거시 시스템 대응력에서, 뉴엔AI는 유연한 클라우드 기반 SaaS 구조와 생성형 AI 결합 역량에서 각각 강점을 보이고 있습니다.

[
엑셈 최근 3개년 매출액 구성]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년

매출액
매출비중
매출액
매출비중
매출액
매출비중

DB성능관리
29,383
48.0%
28,343
46.3%
27,834
45.5%

DB보안관리
11,662
19.0%
10,416
17.0%
9,680
15.8%

빅데이터
5,529
9.0%
5,680
9.3%
7,763
12.7%

APM
10,087
16.5%
6,899
11.3%
9,155
15.0%

클라우드 통합모니터링
425
0.7%
88
0.1%
198
0.3%

지능형IT성능모니터링
1121
1.8%
1601
2.6%
431
0.7%

통합IT성능모니터링
1,822
3.0%
0
0.0%
0
0.0%

기타
1,208
2.0%
862
1.4%
73
0.1%

합계
61,237
100.0%
53,889
88.0%
55,134
90.0%

주) 상기 수치는 한국채택국제회계기준 연결재무제표 상 수치를 기재하였습니다.(출처: DART 전자공시)

다) 모코엠시스

㈜모코엠시스는 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터 및 Open API 연계 솔루션을 중심으로 하는 융복합 IT솔루션 전문기업으로, 연계솔루션, 보안솔루션, 클라우드솔루션의 3대 사업 부문을 기반으로 다양한 B2B 시스템 통합 구축 및 솔루션 제공을 수행하고 있습니다.

[모코엠시스 최근 3개년 매출액 구성]

(단위 : 백만원)

구분
품목
2024년
2023년
2022년

매출액
매출비중
매출액
매출비중
매출액
매출비중

솔루션사업
연계솔루션
21,024
75.2%
19,022
77.4%
17,649
76.1%

보안솔루션
2,884
10.3%
2,949
12.0%
3,395
14.6%

클라우드솔루션
4,058
14.5%
2,618
10.6%
2,162
9.3%

합계
27,966
100.0%
24,589
100.0%
23,207
100.0%

(출처: DART 전자공시)

연계솔루션 부문은 온프레미스와 클라우드 간의 다양한 환경에서 AI, 빅데이터, 업무 시스템 등을 연계하는 플랫폼 기술을 제공하고 있으며, 특히 동사 개발 제품인 'MI Advanced EAI/ESB'는 기업 내부 시스템 간 데이터 흐름의 실시간 연계 및 통합처리를 지원합니다. 보안솔루션 부문은 클라우드 기반 문서중앙화 솔루션 및 보안 인프라 구축을 중심으로 하며, 클라우드솔루션 부문은 클라우드 인프라의 성능ㆍ가용성 모니터링 중심의 APM(Application Performance Management) 솔루션을 통해, DB, Web, WAS 등 다양한 시스템 간 연계 성능을 실시간 관리하는 서비스를 제공합니다.

모코엠시스는 이외에도 자사 AI 플랫폼인 '모아이(MOAI, MOcomsys AI)'를 중심으로 빅데이터 및 인공지능 기반 솔루션을 연구ㆍ개발하고 있으며, 연계 시스템에 적용하여 업무 자동화 및 고도화된 통찰력을 제공하고 있습니다. 이러한 사업 포트폴리오는 클라우드 기반의 B2B 데이터 연계, 실시간 분석 및 시각화, 시스템 통합 기능 등을 지향하고 있다는 점에서 뉴엔AI의 AI 기반 실시간 분석 솔루션(Quetta_Enterprise, Quetta_Service 등)의 기능과 유사한 점이 존재합니다. 특히 뉴엔AI가 제공하는 다도메인 기반의 분석모델 적용과 비정형 데이터 수집ㆍ분석 역량은 모코엠시스의 연계ㆍ모니터링 중심 사업군과 교차되는 부분이 있으나, 정형데이터 중심의 내부 시스템 연계에 특화된 모코엠시스와는 기술 적용 방식에서 차별점이 존재합니다.뉴엔AI는 비정형 데이터 수집 및 분석 기술을 기반으로 SaaS 방식의 데이터 분석 플랫폼을 운영하고 있으며, 다중 도메인에 적용 가능한 분석모델과 사용자 맞춤형 리포팅 기능을 보유하고 있습니다. 반면 모코엠시스는 내부 시스템 간 연계 및 모니터링 중심의 통합 솔루션 제공 기업으로, 사업의 주요 타깃 고객이 공공ㆍ기관 시스템 및 전통 기업에 집중되어 있다는 차이가 있습니다. 또한 뉴엔AI는 클라우드 기반의 API 연동 및 자동화된 데이터 파이프라인을 기반으로 분석 결과의 정량적 시각화 기능을 강조하고 있는 바, 비교 기업 간 유사점이 존재하기는 하나 완전한 비교가능성이 있다고 간주하기는 어려움을 유의하시기 바랍니다.

라) 비아이매트릭스

비아이매트릭스㈜는 2000년에 설립되어 기업용 소프트웨어 개발 및 공급업을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 주요 제품은 BI(Business Intelligence) 솔루션 및 SCM(Supply Chain Management) 솔루션입니다. 동사는 기업의 데이터 분석을 위한 시각화 도구 및 의사결정 지원 시스템을 공급하고 있으며, 고객의 데이터 기반 의사결정 환경을 고도화하는 것을 주요 가치로 삼고 있습니다.

[비아이매트릭스 최근 3개년 매출액 구성]

(단위 : 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

제품
AI 솔루션
3,261
11%
-
-
-
-

BI 솔루션
9,016
29%
6,144
24%
8,033
29.04%

SCM 솔루션
1,693
5%
1,293
5%
1,111
4.02%

소계
13,971
45%
7,437
29%
9,144
33.06%

서비스매출
AI 솔루션
764
2%
-
-
-
-

BI 솔루션
5,787
19%
9,442
36%
9,505
34.37%

SCM 솔루션
6,431
21%
5,662
22%
6,129
22.15%

소계
12,982
42%
15,104
58%
15,634
56.52%

유지보수
AI 솔루션
-
-
-
-
-
-

BI 솔루션
3,403
11%
2,987
12%
2,730
9.87%

SCM 솔루션
506
2%
325
1%
151
0.55%

소계
3,908
13%
3,312
13%
2,881
10.42%

기타매출
1
0%
3
0%
-
0.00%

매출총계
30,862
100%
25,856
100%
27,659
100%

(출처: DART 전자공시)

비아이매트릭스는 BI 솔루션 분야에서 국내 주요 기업 및 공공기관을 고객으로 확보하고 있으며, 대시보드, 리포팅, 분석 모델링 등 다양한 기능을 제공하는 통합 플랫폼을 운영하고 있습니다. 또한, SCM 솔루션을 통해 생산계획, 수요예측, 자재소요계획 등 공급망 전반을 관리할 수 있는 기능을 제공하고 있으며, 클라우드 기반 공급 또한 확대하고 있습니다.

비아이매트릭스는 BI와 SCM 솔루션 외에도 AI 및 빅데이터 기술을 접목한 신제품 개발에 박차를 가하고 있으며, 최근에는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술을 제품에 접목하는 연구도 병행하고 있습니다. 특히, 고객 맞춤형 데이터 분석 기능과 시각화 엔진의 고도화를 통해 사용자 경험을 개선하는 방향으로 제품을 발전시키고 있으며, 클라우드 기반 구독형 비즈니스 모델로의 전환도 점진적으로 진행되고 있습니다.

비아이매트릭스와 뉴엔AI는 모두 기업용 B2B 분석 소프트웨어를 주력으로 하며, 시각화 기반 분석 솔루션, 클라우드 기반 소프트웨어 공급, AI 기술 도입을 통한 제품 고도화라는 측면에서 일정 수준의 사업 유사성을 보유하고 있습니다. 또한, 두 기업 모두 수익 모델의 다변화와 함께 정기구독형 비즈니스 모델 전환을 진행하고 있다는 점에서 구조적 유사점이 존재합니다.

다만, 비아이매트릭스는 BI 및 SCM 중심의 정형 데이터 분석 플랫폼에 초점을 둔 반면, 뉴엔AI는 비정형 텍스트 기반 빅데이터 분석, 특히 NLP(Naturl Language Processing) 기반 분석 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 이로 인해 사업 영역의 직접적인 중첩보다는 기술적 응용 방식의 차이가 존재합니다. 또한, 양사의 매출 구성, 수익률, 시장 포지셔닝 등에서도 차이가 존재하므로 이 점에 유의하시기 바랍니다.

2) 비교기업의 재무현황

[비교기업의 2024년 온기 주요 재무현황]

(단위: 백만원)

구분
뉴엔AI
한글과컴퓨터
엑셈
모코엠시스
비아이매트릭스

회계기준
K-IFRS 개별
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결

유동자산
19,545
301,473
73,161
28,673
39,755

비유동자산
10,372
380,467
74,223
1,685
8,921

자산총계
29,917
681,939
147,384
30,358
48,676

유동부채
7,705
130,176
13,873
8,999
7,560

비유동부채
986,
66,097
1,683
148
10,458

부채총계
8,691
196,273
15,556
9,146
18,017

자본금
3,304
13,466
7,196
2,446
3,603

자본총계
21,226
485,666
131,828
21,212
30,658

매출액
19,716
304,773
61,237
27,966
30,866

영업이익
429
40,423
8,834
2,031
2,027

당기(지배주주)순이익
(5,620)
13,879
9,062
2,362
3,683

주1)
연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다.

(출처:
DART 전자공시)

3) 비교기업의 주요 재무비율

[비교기업의 2024년 온기 주요 재무비율]

구 분
비 율
뉴엔AI
한글과컴퓨터
엑셈
모코엠시스
비아이매트릭스

성장성(%)
매출액 증가율
10.3
12.42
- 0.72
13.64
13.73

영업이익 증가율
-70.9
18.37
- 50.74
79.82
187.67

당기순이익 증가율
-608.6
흑전
- 28.51
3.31
118.24

총자산 증가율
-0.6
7.94
4.61
11.02
2.39

활동성(회)
총자산 회전율
0.66
0.46
0.62
0.44
0.93

재고자산 회전율
-
610.32
-
63,901.28
748.74

매출채권 회전율
7.86
958.15
1,320.22
678.17
883.65

수익성(%)
매출액 영업이익율
2.2
13.26
4.88
14.43
7.26

매출액 순이익율
-28.5
4.59
8.74
17.58
8.45

총자산 순이익율
-18.7
2.05
5.26
7.31
7.78

자기자본 순이익율
-26.5
2.88
5.94
8.17
11.14

안정성(%)
유동비율
253.7
231.59
825.30
527.37
318.63

부채비율
40.9
40.41
12.87
11.80
43.12

차입금의존도
18.4
7.13
0.19
0.42
0.06

라. 회사의 최근 3개년간 신규 주식 발행 내역

동사는 증권신고서 제출일로부터 최근 3개
년간의 신규 주식 발행 내역은 다음과 같습니다.

[㈜뉴엔에이아이의 최근 3개년 신규 발행 주식 내역]

주식발행일자
발행형태 및 방식
주식종류
총 발행수량
주당 발행(전환)가액
발행후 총 유통주식수
발행관련 주요계약조건
주요 투자자 및 행사자
비고

보통주
우선주
합계

2023.07.27
제3자배정유상증자
상환전환우선주
751,400주
13,309원
5,841,200주
751,400주
6,592,600주
회사가 기업공개를 고의적으로 미시행시 주식매수청구권
아이비케이스톤브릿지 뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사, 케이비 스마트 스케일업 펀드, 케이비 세컨더리 플러스 펀드
주1)

2024.09.26
전환권 행사
보통주
751,400주
우선주 1주당보통주 1주
6,592,600주
-
6,592,600주
-
아이비케이스톤브릿지 뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사, 케이비 스마트 스케일업 펀드, 케이비 세컨더리 플러스 펀드
주2)

2024.11.01
무상증자
보통주
5,933,340주
-
6,592,600 주
-
6,592,600주
-
-
-

주1) 주당 취득가액은 투자 당시 동사의 실적 및 영업 현황, 상장 가능성 등 정성적인 요소를 종합적으로 고려하여 투자자와의 협의를 통해 결정하였습니다.

주2) 2023년
7월 27일 신규 발행된 상환전환우선주는 2024년 09월 26일에 전량 보통주로 전환되었습니다.

주3) 상기 발행수량 및 주당발행가액은 2024년 9월 16일 실시한 액면분할과 2024년 11월 1일 실시한 무상증자 후인 증권신고서 제출일 현재를 기준으로 기재하였습니다.

[재무비율 산정방법]

구 분
산 식
설 명

[안정성 비율]

유동비율
당기말 유동자산 ──────── ×100당기말 유동부채
유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인 지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다.

부채비율
당기말 총부채 ──────── ×100당기말 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 받지않는 한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다.

차입금의존도
당기말 차입금 등 ──────── ×100당기말 총자본
총자본 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가높은 기업일수록 금융비용부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다.

[수익성 비율]

매출액 영업이익률
당기 영업이익 ─────── ×100당기 매출액
기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할 때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다.

당기 순이익률
당기 당기순이익 ──────── ×100당기 매출액
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 기업의성과를 가늠할 수 있는 지표입니다.

총자산 순이익률
당기 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.

자기자본 순이익률
당기 당기순이익──────── ×100(기초자기자본+기말자기자본)/2
자기자본에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 자본 조달 특성에 따라 동일한 자산구성하에서도 서로 상이한 결과를 나타내므로 자본구성과의 관계도 동시에 고려해야 하는 지표입니다.

[성장성 비율]

매출액 증가율
당기매출액 ────── ×100 - 100전기매출액
전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액 증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다.

영업이익 증가율
당기영업이익 ─────── ×100 - 100전기영업이익
전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다.

당기순이익 증가율
당기순이익 ────── ×100 - 100전기순이익
전년도 당기순이익에 대한 당해연도 당기순이익의 증가율을 나타내는 지표입니다.

총자산 증가율
당기말총자산 ─────── ×100 - 100전기말총자산
기업에 투하 운용된 총자산이 당해연도에 얼마나 증가하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 전체적인 성장척도를 측정하는 지표입니다.

[활동성 비율]

총자산 회전율
당기 매출액─────────────(기초총자산+기말총자산)/2
총자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업에 투하한 총자산의 운용효율을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

재고자산회전율
당기 매출액──────────────(기초재고자산+기말재고자산)/2
재고자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 재고자산의 소진현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

매출채권회전율
당기 매출액──────────────(기초매출채권+기말매출채권)/2
매출채권이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 매출채권의 회수현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

마. 인수인 실적

증권신고서 제출일로부터 최근 3년간 엔에이치투자증권이 대표주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다.

(단위 : 원, %)

순번
상장회사명
소속시장
상장일
공모 희망가
공모가
수익률

하단
상단
구분
상장일
1개월
3개월
6개월
9개월
12개월

1
범한퓨얼셀
코스닥
2022-06-17
32,200
40,000
40,000
공모주식(A)
19.88
(27.88)
(8.75)
(33.63)
(30.38)
(29.25)

시장지수(B)
(0.43)
(4.96)
(4.00)
(10.56)
(0.59)
10.70

시장지수 초과(A - B)
20.31
(22.92)
(4.75)
(23.06)
(29.78)
(39.95)

2
HPSP
코스닥
2022-07-15
23,000
25,000
25,000
공모주식(A)
(56.75)
(41.80)
(47.10)
(42.10)
(12.40)
41.20

시장지수(B)
(0.48)
8.56
(11.47)
(7.08)
17.98
17.00

시장지수 초과(A - B)
(56.27)
(50.36)
(35.63)
(35.02)
(30.38)
24.20

3
루닛
코스닥
2022-07-21
44,000
49,000
30,000
공모주식(A)
(35.63)
(34.34)
(67.81)
(40.45)
(14.06)
173.59

시장지수(B)
0.56
2.97
(14.70)
(9.20)
9.88
18.19

시장지수 초과(A - B)
(36.19)
(37.31)
(53.11)
(31.25)
(23.94)
155.39

4
에이프릴바이오
코스닥
2022-07-28
20,000
23,000
16,000
공모주식(A)
(31.69)
(38.09)
(57.95)
(48.44)
(30.59)
(34.03)

시장지수(B)
0.33
0.85
(13.58)
(6.84)
5.92
14.83

시장지수 초과(A - B)
(32.02)
(38.94)
(44.37)
(41.60)
(36.52)
(48.87)

5
이노룰스
코스닥
2022-10-07
11,000
12,500
12,500
공모주식(A)
26.80
(0.40)
(25.52)
(11.36)
(29.84)
(40.80)

시장지수(B)
(1.07)
(0.78)
(2.42)
24.65
22.84
15.63

시장지수 초과(A - B)
27.87
0.38
(23.10)
(36.01)
(52.68)
(56.43)

6
샤페론
코스닥
2022-10-19
8,200
10,200
5,000
공모주식(A)
72.60
67.60
28.20
21.60
(18.80)
(27.20)

시장지수(B)
(0.94)
5.00
2.27
30.43
32.51
12.47

시장지수 초과(A - B)
73.54
62.60
25.93
(8.83)
(51.31)
(39.67)

7
SAMG엔터
코스닥
2022-12-06
21,600
26,700
17,000
공모주식(A)
37.94
120.29
125.00
70.88
43.53
29.12

시장지수(B)
(1.89)
(6.05)
11.34
18.68
25.18
11.76

시장지수 초과(A - B)
39.83
126.35
113.66
52.21
18.35
17.36

8
바이오노트
유가증권
2022-12-22
18,000
22,000
9,000
공모주식(A)
18.33
-
(25.78)
(49.22)
(46.89)
(51.39)

시장지수(B)
1.19
2.85
3.78
11.37
7.69
11.62

시장지수 초과(A - B)
17.14
(2.85)
(29.56)
(60.59)
(54.58)
(63.01)

9
지아이이노베이션
코스닥
2023-03-30
16,000
21,000
13,000
공모주식(A)
(28.64)
(26.35)
(32.69)
(6.62)
(15.07)
(6.94)

시장지수(B)
0.77
(0.13)
2.88
(0.35)
2.68
7.29

시장지수 초과(A - B)
(29.41)
(26.21)
(35.57)
(6.27)
(17.75)
(14.23)

10
알멕
코스닥
2023-06-30
40,000
45,000
50,000
공모주식(A)
99.00
79.40
44.80
(7.40)
(16.50)
(26.60)

시장지수(B)
0.75
6.03
(2.41)
0.55
5.07
(2.48)

시장지수 초과(A - B)
98.25
73.37
47.21
(7.95)
(21.57)
(24.12)

11
파두
코스닥
2023-08-07
26,000
31,000
31,000
공모주식(A)
(10.97)
34.84
4.52
(37.58)
(41.87)
(54.52)

시장지수(B)
(2.20)
(1.31)
(10.24)
(11.60)
(5.14)
(18.50)

시장지수 초과(A - B)
(8.77)
36.15
14.76
(25.98)
(36.74)
(36.02)

12
유진테크놀로지
코스닥
2023-11-02
12,800
14,500
17,000
공모주식(A)
24.71
(18.06)
(38.94)
(36.29)
(49.12)
(63.47)

시장지수(B)
4.55
11.91
10.22
17.35
5.42
(1.38)

시장지수 초과(A - B)
20.16
(29.96)
(49.16)
(53.64)
(54.54)
(62.09)

13
메가터치
코스닥
2023-11-09
3,500
4,000
4,800
공모주식(A)
16.46
20.21
(7.08)
14.58
(15.83)
(16.15)

시장지수(B)
(1.00)
2.39
1.92
7.29
(5.74)
(8.34)

시장지수 초과(A - B)
17.46
17.82
(9.00)
7.29
(10.09)
(7.81)

14
캡스톤파트너스
코스닥
2023-11-15
3,200
3,600
4,000
공모주식(A)
129.50
3.75
13.13
5.50
(4.63)
(39.38)

시장지수(B)
1.91
5.56
8.19
8.56
(2.19)
(13.70)

시장지수 초과(A - B)
127.59
(1.81)
4.94
(3.06)
(2.44)
(25.68)

15
동인기연
유가증권
2023-11-21
33,000
37,000
30,000
공모주식(A)
(2.83)
(30.17)
(13.00)
(18.33)
(39.07)
(48.70)

시장지수(B)
0.77
4.37
6.51
9.35
8.43
(0.42)

시장지수 초과(A - B)
(3.60)
(34.53)
(19.51)
(27.69)
(47.49)
(48.28)

16
그린리소스
코스닥
2023-11-24
11,000
14,000
17,000
공모주식(A)
207.65
101.47
73.82
58.82
25.29
(23.29)

시장지수(B)
(0.12)
4.74
6.45
2.87
(5.24)
(17.03)

시장지수 초과(A - B)
207.77
96.74
67.38
55.95
30.53
(6.26)

17
DS단석
유가증권
2023-12-22
79,000
89,000
100,000
공모주식(A)
300.16
110.58
50.56
4.54
(24.57)
8.30

시장지수(B)
(0.02)
(5.22)
5.71
7.09
(0.26)
(7.53)

시장지수 초과(A - B)
300.17
115.80
44.84
(2.55)
(24.32)
15.83

18
HB인베스트먼트
코스닥
2024-01-25
2,400
2,800
3,400
공모주식(A)
97.06
(2.21)
(20.00)
(35.44)
(45.74)
(53.91)

시장지수(B)
(1.49)
3.87
2.04
(4.65)
(13.01)
(12.85)

시장지수 초과(A - B)
98.55
(6.08)
(22.04)
(30.79)
(32.72)
(41.06)

19
케이웨더
코스닥
2024-02-22
4,800
5,800
7,000
공모주식(A)
137.14
19.57
(25.29)
(37.86)
(57.14)
(54.14)

시장지수(B)
0.70
4.62
(2.12)
(10.49)
(21.65)
(10.35)

시장지수 초과(A - B)
136.44
14.95
(23.16)
(27.37)
(35.49)
(43.79)

20
케이엔알시스템
코스닥
2024-03-07
9,000
11,000
13,500
공모주식(A)
100.37
59.63
0.67
(41.11)
(55.19)
(38.07)

시장지수(B)
(0.84)
0.19
(0.52)
(18.85)
(24.04)
(16.42)

시장지수 초과(A - B)
101.21
59.44
1.18
(22.27)
(31.14)
(21.65)

21
오상헬스케어
코스닥
2024-03-13
13,000
15,000
20,000
공모주식(A)
46.75
(15.30)
(32.85)
(33.20)
(40.75)
(29.50)

시장지수(B)
0.02
(3.29)
(2.07)
(17.59)
(22.03)
(18.76)

시장지수 초과(A - B)
46.73
(12.01)
(30.78)
(15.61)
(18.72)
(10.74)

22
엔젤로보틱스
코스닥
2024-03-26
11,000
15,000
20,000
공모주식(A)
225.00
96.50
69.50
43.50
11.50
29.25

시장지수(B)
0.26
(6.22)
(7.83)
(14.72)
(26.05)
(21.79)

시장지수 초과(A - B)
224.74
102.72
77.33
58.22
37.55
51.04

23
아이씨티케이
코스닥
2024-05-17
13,000
16,000
20,000
공모주식(A)
43.50
(41.90)
(65.65)
(70.50)
(54.35)
-

시장지수(B)
(1.76)
(1.31)
(9.66)
(21.25)
(11.71)
-

시장지수 초과(A - B)
45.26
(40.59)
(55.99)
(49.25)
(42.64)
-

24
에이치브이엠
코스닥
2024-06-28
11,000
14,200
18,000
공모주식(A)
12.22
(35.72)
(11.00)
31.94
10.50
-

시장지수(B)
0.21
(4.90)
(7.65)
(20.59)
(17.45)
-

시장지수 초과(A - B)
12.01
(30.82)
(3.35)
52.53
27.95
-

25
시프트업
유가증권
2024-07-11
47,000
60,000
60,000
공모주식(A)
18.33
19.33
(2.17)
5.67
(23.00)
-

시장지수(B)
0.81
(9.75)
(9.45)
(12.28)
(15.86)
-

시장지수 초과(A - B)
17.52
29.08
7.29
17.95
(7.14)
-

26
이엔셀
코스닥
2024-08-23
13,600
15,300
15,300
공모주식(A)
12.42
50.65
(10.46)
35.29
-
-

시장지수(B)
(0.03)
(2.37)
(12.47)
0.15
-
-

시장지수 초과(A - B)
12.45
53.03
2.01
35.14
-
-

27
루미르
코스닥
2024-10-21
16,500
20,500
12,000
공모주식(A)
24.25
(20.17)
(17.92)
(25.08)
-
-

시장지수(B)
0.89
(9.63)
(3.60)
(5.86)
-
-

시장지수 초과(A - B)
23.36
(10.53)
(14.31)
(19.23)
-
-

28
더본코리아
유가증권
2024-11-06
23,000
28,000
34,000
공모주식(A)
51.18
(0.44)
(11.76)
(20.74)
-
-

시장지수(B)
(0.52)
(5.77)
(1.56)
(0.15)
-
-

시장지수 초과(A - B)
51.70
5.33
(10.21)
(20.59)
-
-

29
에스켐
코스닥
2024-11-18
13,000
14,600
10,000
공모주식(A)
(29.10)
(30.40)
(43.40)
-
-
-

시장지수(B)
0.60
1.77
12.87
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
(29.70)
(32.17)
(56.27)
-
-
-

30
사이냅소프트
코스닥
2024-11-19
21,000
24,500
24,500
공모주식(A)
(24.53)
(24.78)
(30.00)
-
-
-

시장지수(B)
(0.50)
(0.75)
12.87
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
(24.03)
(24.02)
(42.87)
-
-
-

31
온코닉테라퓨틱스
코스닥
2024-12-19
16,000
18,000
13,000
공모주식(A)
33.08
16.54
32.00
-
-
-

시장지수(B)
(1.89)
3.89
7.89
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
34.97
12.65
24.11
-
-
-

32
동방메디컬
코스닥
2025-02-13
9,000
10,600
10,500
공모주식(A)
(7.81)
1.71
6.67
-
-
-

시장지수(B)
0.55
(3.00)
(2.32)
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
(8.36)
4.72
8.99
-
-
-

33
동국생명과학
코스닥
2025-02-17
12,600
14,300
9,000
공모주식(A)
39.22
10.22
-
-
-
-

시장지수(B)
1.61
(3.25)
-
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
37.61
13.47
-
-
-
-

34
씨케이솔루션
유가증권
2025-03-17
13,500
15,000
15,000
공모주식(A)
25.07
(14.40)
-
-
-
-

시장지수(B)
1.73
(5.37)
-
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
23.34
(9.03)
-
-
-
-

35
티엑스알로보틱스
코스닥
2025-03-20
11,500
13,500
13,500
공모주식(A)
53.33
-
-
-
-
-

시장지수(B)
(1.79)
-
-
-
-
-

시장지수 초과(A - B)
55.12
-
-
-
-
-

36
원일티엔아이
코스닥
2025-05-09
11,500
13,500
13,500
공모주식(A)
165.93

시장지수(B)
(0.97)

시장지수 초과(A - B)
166.90

구분
상장회사의 수
평균 수익률

유가증권시장
6
시장지수 초과
50.28
13.91
(4.57)
(10.82)
(23.00)
(16.18)

코스닥시장
30
0.01
(0.16)
(0.72)
(1.20)
(1.09)
(1.37)

합계
36
50.27
13.67
(3.85)
(9.62)
(21.90)
(14.81)

주1)
주관회사로서 기업공개에 참여한 기업 중 공모가 포함되지 않은 스팩합병 형태의 상장 건, SPAC, REITs, 이전상장은 제외하였습니다.

주2)
공모주식 수익률 계산은 수정주가 (권리락, 액면분할 등 기준가격 조정으로 주가(기준가)가 조정될 경우, 현재 주가와 공모가 등의 비교를 위하여 동일 조정 비율을 공모가에 적용하여 소급 계산한 가격) 기준으로 계산했습니다.

2. 평가기관

구 분
증권회사(분석기관)

회사명
고유번호

대표주관회사
NH투자증권㈜
00120182

3. 평가의 개요

가. 개요

기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 엔에이치투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 기명식 보통주 2,220,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 최근 3개년 및 당해사업연도 결산서, 감사/검토보고서, 사업계획서 등을 바탕으로 사업의 수익성과 성장성, 회사의 경쟁력, 재무상태, 경영능력 및 투명성, 계열회사 등에 대하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 기업실사 결과를 기초로 파악한 위험요인들을 주식가치 산정에 반영하여 평가를 수행하였습니다.

나. 평가 일정

구 분
일 시

대표주관회사 계약 체결
2021년 10월 29일

기업실사
2021년 10월 29일 ~ 2025년 04월 22일

상장예비심사 신청
2024년 12월 05일

상장예비심사 승인
2025년 04월 15일

증권신고서 제출
2025년 04월 22일

정정증권신고서 제출
2025년 5월 16일

다. 기업실사 이행상황

대표주관회사인 NH투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다.

(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
성명
부서
직책
실사업무 분장
참여기간
IB 및 기업금융 경력

엔에이치투자증권㈜
최강원
ECM본부
대표
IPO 진행 총괄 책임

2024.12.04 ~ 2025.
05.16

26년

윤종윤
ECM3부
이사
IPO 실무 총괄

2021.10.29 ~
2025.
05.16

17년

김현준
ECM3부
부장
기업실사 실무 총괄

2024.07.26 ~
2025.
05.16

11년

백운지
ECM3부
대리
기업실사 실무 담당

2024.03.04 ~
2025.
05.16

5년

강형록
ECM3부
대리
기업실사 실무 담당

2024.08.26 ~ 2025.
05.16

4년

이수민
ECM3부
대리
기업실사 실무 담당

2024.09.30 ~ 2025.
05.16

4년

(2) 발행회사 기업실사 참여자

성명
부서
직책
담당업무

배성환
-
대표이사
경영총괄

이영수
-
부사장
CSO, 국내외영업

박정호
연구개발그룹
전무이사
CTO, 연구소장

김낙영
데이터인텔리전스그룹
상무
데이터분석 총괄

류승완
연구개발그룹 AI플랫폼사업부
이사
AI플랫폼사업부 총괄

박성규
-
이사
CFO, 경영지원 총괄

김길환
경영지원팀
차장
재무회계

이제우
경영지원팀
대리
재무회계

(3) 기업실사 항목

항 목
세부 확인사항

모집 또는 매출에관한 일반사항

가. 당 증권 관련 정관상 근거, 청약방식, 발행가액, 발행절차 등 관련 법규를 준수여부 확인

나. 당 증권에 대한 이사회 결의 내용 확인

다. 당 증권 발행가액의 적정성 검토

라. 일반공모의 경우 공모기간과 청약방식, 최저청약금액 등이 일반투자자에게 충분한 청약기회를 제공하는지 여부

마. 주주배정의 경우 신주인수권증서 상장 등 주주 보호방안이 있는지 여부

바. 우리사주조합 배정 비율 및 절차의 관련 법규 준수 여부

사. 발행회사 주식의 최근 시세가 액면가 이하이고 발행가액이 액면가 이상인 때에 발행회사 또는 발행회사의 대주주 등과 청약예정자 사이에 손실보전 등의 약정이 있는지 여부

증권의 주요권리내용
가. 당 증권의 발행과 관련하여 신주인수권, 의결권, 배당 등의 사항이 정관에 명시되어 있는지 확인나. 정관이나 관계법령에 회사의 지배권 변동을 실질적으로 제한하는 금지조항 등 특별한 조항의 존재 여부

투자위험요소
가. 발행회사의 사업위험, 회사위험, 기타 투자위험이 증권신고서에 적정하게 반영되어 있는지 여부 검토

자금의 사용목적

가. 투자대상의 실재성이 있고 자금사용 예정시기, 소요자금 산출근거, 청약미달 시 자금집행 우선순위, 미달자금 충원계획 등이 구체적인지 여부

나. 기존에 공모를 통해 조달한 자금이 공시서류에 기재된 대로 사용되었는지 여부

다. 발행회사가 과거에 횡령 등이 발생했거나, 조달자금 사용계획을 변경한 사실이 있는지 여부

라. 자금사용처가 신규사업 진출이나 타법인주식 취득인지 여부

경영능력 및투명성

가. 최대주주의 지분율 및 주식보유 형태(담보 제공여부 포함), 잦은 경영진 변경, 경영권 분쟁, 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권 행사 등으로 인하여 경영권 불안정성이 대두될 가능성이 있는지 여부

나. 경영진의 불법행위가 있고 이에 대한 형집행이 종료되지 않은 경우 불법행위의 중요성과 업무 관련성에 비추어 회사경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부

다. 최대주주등이 법인인 경우 직접 방문하거나 국세청 시스템(조회시점의 과세유형 및 휴면여부, 폐업일자 등) 등을 통해 실재성을 확인할 것

라. 최근 최대주주가 변경된 경우(경영권 양수도계약이 체결된 경우 포함) 지분 인수조건 및 인수자금 조달방법 등이 타당한지 여부

마. 사외이사 선임, 경영지배인 선임, 이사진의 계열회사 이사 겸직 등과 관련하여 상법상 절차를 준수하였는지 여부

바. 최근 경영진이 변경된 경우 선임배경과 과거 근무경력(근무한 회사의 상장폐지 등 특기사항 포함), 형사처벌 내역 등에 비추어 회사 경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부

사. 정관상 이사회 의결정족수 강화, 이사 해임요건 강화 등 경영권 보호장치가 도입된 경우 효율적인 경영이 제한받을 가능성이 있는지 여부

아. 공시된 임원 외 고문, 회장, 부회장, 부사장 등 사실상 회사의 임직원으로 근무하는 사람이 있는지 여부

자. 발행회사가 최근 3년 중 최대주주등과의 거래가 있는 경우 내부통제절차 등에 명시된 관련근거가 있고 거래사유가 타당하며 거래조건이 제3자와의 거래와 비교하여 합리적인지 여부

차. 발행회사와 겸직회사간 거래내역이 있는 경우 관련 이사회 의결 절차를 준수하는 등 거래의 적절성이 확보되었는지 여부

카. 사내규정을 구비하고 있으며 내부통제절차가 관행적으로 이뤄지지 않고 문서화되어 있는지 여부

타. 사내 자금관리에 대한 내부통제제도 마련 및 운영이 타 기업사례에 비추어 적정한 수준인지 여부

파. 법인인감, 통장, 어음용지, 수표 등의 관리책임이 특정인에게 집중되지 않고 업무분장 원칙에 따라 관리되는지 여부

하. 과거에 횡령 및 배임이 발생한 경우 유출 자금의 회수방안, 재발 방지를 위해 내부통제시스템이 개선되어 운영되는지 여부

거. 이사회 운영실태 관련하여 이사회의사록 원본 관리자와 관리대장 관리자가 분장되어 적절히 작성 및 관리되고 있는지 여부

너. 회사의 재무상태, 경영실적 등을 적시에 공시할 수 있는 관리조직이 구비되었는지 여부

회사의 개요

가. 직전 정기보고서 제출 이후 현재까지 발생한 회사의 주된 변동내용 확인

나. 최근 3년간 자본금의 변동내용 확인

사업의 내용

가. 발행회사가 속한 산업의 경쟁상황, 시장규모, 성장주기(Life Cycle), 정부규제 등 검토

나. 발행회사가 속한 산업에 대한 기재내용과 경쟁업계가 제출한 정기보고서 등의 기재내용의 부합 여부에 대한 검토

다. 신성장산업, 바이오산업, 녹색기술산업 등 기술평가가 기업의 가치에 중요한 영향을 미치는 경우 외부전문기관에 기술평가를 위탁할 필요성이 있는지 여부

라. 평판 리스크 존재 여부와 존재하는 경우 리스크 관리방안 검토

마. 사업의 수주현황, 수주조건 변경 추이에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부

바. 사업과 관련된 매출채권과 재고자산의 증가 추이, 주요 거래처의 신용등급 변동내역, 채권회수 추이 등에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부

사. 주된 사업의 전부 또는 상당부분을 특정 거래처에 의존하는 경우 거래기간, 조건, 마진율 및 거래의 불가피성 등을 고려할 때 거래의 지속 가능성 여부

아. 발행회사가 유전사업, 바이오사업, 대체에너지사업 등 투자기간이 길고 수익성이 불확실한 사업을 영위하는 경우 동 사업의 경제성을 입증할 수 있는 증빙자료 존재 여부

자. 발행회사가 기존에 제출한 정기보고서나 주요사항보고서에 기재된 사업추진계획이 현재 진행 중인지 여부

차. 발행회사의 주된 사업이 해외시장에 진출되어 있는 경우인지 여부

카. 발행회사의 주된 사업이 수출입 거래 규모가 크거나 파생상품계약이 체결되어 있는지 여부

재무에 관한 사항

가. 주요 재무지표(안정성지표, 수익성지표, 성장성지표, 활동성지표 등)의 연간추이를 동일, 유사업종의 타 기업들과 비교하여 발행회사의 재무 위험요인을 검토

나. 발행회사의 규모에 비추어 중요성이 있는 투자가 있었거나 있을 예정인 경우 투자의 진정성과 투자자금 사용내역이 구체적인지 여부

다. 차입금(회사채포함) 규모가 클 경우 차입금 만기구조(조기상환 포함),유동성, 차입금 상환일정 등을 고려하여 채무상환 불이행위험 가능성(가장 비관적인 시나리오도 가정)을 검토

라. 발행회사가 지급보증, 담보제공, 파생상품, 어음 등으로 인해 우발채무가 현실화될 우려가 있는 경우 재무안정성의 악화 가능성 검토

마. 자본잠식이 진행되고 있거나 진행될 우려가 있는 경우 자본구조의 개선을 위한 구체적인 대응방안 존재 여부

바. 자본잠식 해소 등을 위해 출자전환을 하거나 채무면제, 채무재조정 등이 발생한 경우 별도의 이면약정이 있는지 여부

사. 현금흐름 구조에 비추어 유동성이 급격히 악화될 가능성이 있는 경우 대응방안 존재 여부

아. 신용등급이 최근 3년 내 1단계 이상 하락한 경우 이로 인해 향후 자금조달계획 및 손익에 미치는 영향 검토

자. 재무정보에 활용된 재무제표의 기준일 및 단위, 기준통화가 통일되었는지 여부

차. 출자회사 등 관계회사와 발행회사의 특수관계인 등에게 대여금, 선급금을 지급한 경우 지급사유와 충당금 설정 추이에 비추어 회수 가능성이 있는지 여부

카. 자금 대여처가 원리금을 미상환하고 있음에도 불구하고, 추가로 자금대여를 하는 경우 발행회사와 대여처 간 관계 파악 및 채권회수 방안이 적절히 수립되었는지 여부

타. 차, 카의 내용을 확인하기 위해 발행회사의 경영자 및 내부통제관리자, 감사와의 면담을 하였는지 여부

파. 타법인 주식 취득가액 산정근거가 합리적인지 여부

하. 타법인이 비상장회사이거나 해외소재 회사인 경우 기존 회사운영 자금의 사용내역과 재무정보에 대해 신뢰할 만한 자료가 존재하는지 여부

거. K-IFRS 적용으로 인해 기존의 재무구조와 상당한 차이가 발생하거나 발생될 것으로 예상되는지 여부

너. 발행회사가 최근 3년간 회계변경 및 오류수정을 통해 매출, 이익 등이 변경된 사실이 있는지 여부

감사인의감사의견 등
가. 최근 3개년간 회계감사인으로부터 적정의견 이외의 감사의견 받은 사실 여부 검토 및 발생 시 이에 대한 재무위험성 검토

회사의 기관 및계열회사에관한 사항
가. 발행회사가 계열회사 주식을 보유하고 있는지 여부

주주에 관한 사항

가. 직전 정기보고서 제출 이후부터 현재까지 최대주주의 지분율 변동 또는 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권의 행사 유무 검토

나. 최대주주 지분율 변동 또는 전환권 행사가 있을 경우 이로 인한 경영권 안정화 방안 마련 여부 검토

다. 최근 1년간 최대주주 변동내역 확인

임원 및 직원 등에관한 사항
'경영능력 및 투명성' 항목 검토로 갈음

이해관계자와의거래내용 등

가. 감사보고서상 관련 거래 내역의 기재 내용 검토

나. 거래조건이 다른 거래와 비교할 때 비정상적이라고 보여지는지 여부

다. 금전거래의 경우 자금 회수가 지연되거나, 적정한 충당금이 설정되었는지 여부

라. 비상장 당시 지급한 대여금이 상장 후 만기 연장되었는지 여부

기타 투자자보호를위해 필요한 사항

가. 유통주식수 증가(전환 및 행사가능 주식 포함) 및 자기주식 처분 등에 따른 주식가치 하락 가능성 검토

나. 최근 특수관계자 등에 대해 발행한 주식, 주식관련증권, 주식매수선택권 등과 관련하여 별도 약정이나 옵션부여 여부

다. 최근 제3자 배정자가 시가보다 높은 가격으로 유상증자에 참여하는 등의 경우, 제3자 배정자의 실재성 및 증자 참여의 진정성 등 검토

라. 발행회사의 관리종목 및 상장폐지 요건 해당 가능성

마. 발행회사가 금융당국 등으로부터 관련법령에 따른 제재조치를 받은 적이 있는지 여부

바. 발행회사의 임금체불 등 근로기준법 위반행위 여부

사. 발행회사의 정기보고서가 연결기준으로 작성된 경우 주요 종속회사와 관련된 위험요인 등이 충실하게 기재되었는지 확인

아. 발행회사의 소송 및 분쟁 내역 등이 있는지 여부

자. 발행회사의 횡령, 배임 등 회사의 재무에 직접적 영향을 끼치는 소송이 있는지 여부

차. 발행회사 및 임직원의 제재현황이 존재하는지 여부

카. 투자자의 합리적인 투자판단이나 의사결정에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기존 정보(과거 공시나 언론보도 등)가 검증시점에 잘못 알려져 있거나 그 내용이 변동된 경우가 있는지 여부

(4) 기업실사 주요 일정 및 내용
기업실사 주요 일정 및 내용에 대한 자세한 사항은 본 증권신고서의 첨부서류인 「기업실사」의 내용을 참고하시기 바랍니다.

(5) 기업공개(IPO) 관련 평가 의견

(가) 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항

동사는 증권신고서 제출일 현재 한국거래소 상장예비심사 시 주요 확약사항이 존재하지 않습니다.

(나) 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용

내부위원회 명칭
위원회 주요 구성원
일시
논의내용
비고

신청서 제출전인수위원회

IB1사업부 ECM본부 김중곤 대표IB1사업부 ECM1부 김기환 이사IB1사업부 ECM2부 곽형서 이사IB1사업부 ECM3부 윤종윤 이사IB1사업부 IB Credit지원부
김기태 이사IB1사업부 IB기획부 이호승 이사IB1사업부 ECM1부 김성수 차장 IB1사업부 ECM2부 김용민 부장IB1사업부 ECM3부 이성룡 부장

2024.12.14
1. 주력사업 및 기술 경쟁우위2. 산업분석 및 시장 경쟁현황3. 재무안정성4. Valuation 적정성5. 한국거래소 심사시 예상 이슈
- 동사의 사업의 내용과 매출액 내 제품 구성, 성장성에 대하여 종합적으로 설명하였음. 특히, 동사 고객들의 이탈률이 낮다는 점, 기존 고객의 연간 매출 금액에 증가세를 보이고 있는 점 등의 경쟁력을 설명함.- 전년도 대비 2024년 예상 실적이 크게 하란한 사유는 IFRS 도입에 따른 파생상품평가손실에 기인함을 설명하였으며 향후 사업계획과 관련하여 현재 시기에 상장예비심사신청을 진행하게 된 사유에 대해 설명, 회사제시 사업계획의 실현가능성에 대해 논의함.- 사업계획에 따른 향후 추정실적과 PER Multiple을 통한 Valuation 논리에 대해 설명하였으며, 가치평가 방법의 적정성에 관해 논의함.

신고서 제출전인수위원회

IB1사업부 ECM본부 최강원 대표IB1사업부 ECM1부 김기환 이사IB1사업부 ECM2부 곽형서 이사IB1사업부 ECM3부 윤종윤 이사IB1사업부 IB Credit지원부
김
기태 이사IB1사업부 IB기획부 이호승 이사IB1사업부 ECM1부 최홍욱 부장B1사업부 ECM2부 이상호 부장IB1사업부 ECM3부 김현준 부장

2025.04.14
1. 주력사업 및 기술 경쟁우위2. 산업분석 및 시장 경쟁현황3. 재무안정성4. Valuation5. 인수리스크6. IPO에 따른 재무건정성 영향 검토
- 과거 3개년 손익계산서 중 영업이익이 감소한 사유에 대해 연구개발인력 확대에 설명함. 2027년 추정 매출 추정의 타당성, 달성 가능성에 대해 질의하였으며 1분기 실적 현황에 대해 공유하였음.- 신제품 출시 계획 및 연구개발 상황에 대해 질의하였으며, 동사 출시 예정인 신제품들의 경우 POC 단계까지 완료되어 추가적인 연구개발비 소요가 없으며, 이에 따라 영업레버리지를 일으킬 수 있음을 설명함. - 매출에 계절성이 존재하는 사유에 대해 설명함- 회사의 제품의 특장점 및 동사의 기술적 비교우위에 관해 설명함.

(다) 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례

동사의 경우 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례에 해당하지 않습니다.

4. 기업실사결과 및 평가내용

뉴엔AI는 2004년 5월 설립되어 22개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 동사는 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, AI를 활용하여 빅데이터를 분석할 수 있는 많은 노하우를 보유하고 있습니다. 동사는 AI기반 데이터 분석 산업에 있어 데이터 수집→가공→분석 전 과정을 단일 기업이 수직 계열화 형태로 수행하고 있으며, 특히 비정형 데이터 처리 기술과 클라우드와 SaaS 기반의 서비스 형식의 데이터 분석 플랫폼 기술을 보유하였다는 점에서 강점을 가지고 있습니다.

[동사 주요 제품구분별 설명]

동사 주요 제품
설명

Quetta_Enterprise

공공기관 및 대기업, 중견기업 고객을 위해 사용자 맞춤형 커스터마이징 및 기능 확장이 용이하도록 설계된
AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스

Quetta_Service
산업과 비즈니스에 표준화된 AI기반 소셜 빅데이터 분석 서비스로 중소규모 기업 및 유연한 구독 기반 서비스를 선호하는 민간 기업 고객 대상.

Quetta_Data
고객이 자체적으로 분석을 수행하거나, AI 학습용 데이터를 구축하고자 할 경우 필요한 대용량의 정제된 텍스트 데이터를 API 또는 DB 형태로 제공하는 서비스

Insight Report
소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공

기타
AI기반 빅데이타 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등

가. 사업의 수익성

(1) 매출의 우량도
동사 매출은 대부분 AI기반 빅데이터 분석 서비스(Quetta_Enterprise, Quetta_Service)와 데이터 공급(Quetta_Data)에서 발생하고 있습니다.
2024년 온기를 기준으로
공공기관 및 대기업, 중견기업을 대상으로 하는 Quetta_Enterpise 매출이 매출액의 40.48%, 중소기업 위주의 Quetta_Service가 11.15%, 데이터 공급 서비스인 Quetta_Data가 32.89%를 차지하고 있습니다. 동사는
과거 4개년간 이상 꾸준한 매출 성장세를 시현해왔습니다. 동
사의 매출액 성장률 및 거래 업체 수 추이는 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구 분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

매출액
4,249
19,716
17,880
15,283
12,518

매출액 성장률
18.31%
10.27%
16.99%
22.08%
-

수출금액(비중)
6(0.1%)
134(0.7%)
215(1.2%)
142(0.9%)
86(0.7%)

거래업체 수
122
163
155
139
123

기말 매출채권

(6월이상 채권)

18
7
-
13
52

부도금액

(업체 수)

n.a. (-)

n.a.

(-)

n.a.

(-)

n.a.

(-)

n.a.

(-)

매출총이익률
n.a.
n.a.
n.a.
n.a.
n.a.

주1)

동사는 영업비용만 존재함에 따라, 매출총이익률을 산정하지 않았습니다.
주2) 2025년 1분기 매출성장률은 전년 동기 대비 매출액 성장률을 기재하였습니다.

동사는 다수의 고객사를 통해 계약건당 비교적 작은 규모의 매출이 다수 발생하는 구조입니다. 동사의 매출 성장 동인은 신규 고객의 유입과 기존 고객들의 동사 제품 사용량 및 사용범위 증가가 매출액 성장의 가장 큰 요인입니다.
동사는 AI기반 빅데이터 분석 서비스를 제공함에 있어, 국내 유수의 대기업들을 고객사로 두고 있으며, 해당 고객들이 비교적 장기간 동사 제품을 사용하고 있다는 점과 동사가 향후 지속적인 신제품을 출시하며 영업 및 마케팅을 지속할 계획임에 따라 매출의 성장성을 지속할 수 있을 것으로 전망됩니다.

(2) 수익성

동사는 과거 2010년도부터 연도별 변동성은 존재하였으나, 꾸준한 영업이익을 시현해왔습니다. 동사의 과거 4개년간 수익성 관련 재무 수치는 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구 분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

매출액
4,249
19,716
17,880
15,283
12,519

매출원가(매출원가율)
-
-
-
-
-

판관비
5,073
19,287
16,404
13,455
9,387

영업이익
(손실)

(823)
429
1,476
1,828
3,132

영업이익
(손실)률

률19.4%)
2.2%
8.3%
12.0%
25.0%

당기순이익(손실)
(737)
(5,620)
1,105
1,506
2,271

주) 동사는 영업비용만 존재함에 따라, 매출원가를 산정하지 않습니다.

동사의
최근 사업연도의 영업이익률은 2.2%로 전년도의 8.3%이나, 2022년의 12.0%대비 다소 하락하였습니다. 이는 2020년대 이후 AI 관련 기술개발에 대한 과감한 투자를 진행하였기 때문입니다.
2021년부터 AI기술을 위한 AI플랫폼사업부를 창설하여 AI관련 인원을 매년 충원하여 2024년말 기준 29명의 AI관련 연구인력을 보유하고 있습니다. 또한, 관련연구를 위한 사무실 증설, 관련 서버구매 등을 진행하면서 연구개발비용이 매년 증가하였습니다.

당사는 2025년 1분기 영업수익 4,249백만원, 영업손실 832백만원으로 집계되었으며, 2024년 1분기 영업수익 3,591백만원, 영업손실 1,173백만원보다 매출과 수익성이 개선되었습니다. 전년 동기 대비 영업수익은 18.3% 증가하고 영업비용은 6.5% 증가하여 손실률은 일부 개선되었습니다. 다만, 당사는 매출이 연중 4분기에 집중되는 계절적 특성이 있어 1분기에는 영업손실이 발생하는 경향이 있습니다.

뉴엔AI는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하는 기업으로, 전통 제조업과 달리 원재료 및 제조공정에 따른 매출원가가 발생하지 않으며, 주요 비용은 경상연구개발비, 인건비, 연구개발 인력 확충에 따른 인건비, 그리고 외부용역비 등으로 구성됩니다. 이러한 비용 구조는 일정 수준의 고정비 지출 하에 추가 매출이 발생할 경우, 그에 상응하는 변동비가 제한적으로 증가하는 구조이므로, 매출이 증가할수록 영업이익이 보다 큰 폭으로 개선되는 영업 레버리지 효과가 뚜렷하게 나타나는 구조입니다.

동사의 SaaS 기반의 사업모델을 가지고 있으며, 현재까지 신사업을 위해 기술제품의 개발을 완료하였음에 따라 신규 고객이 유입되거나, 신제품이 출시되는 경우 별도의 개발 리소스 투입 없이 매출이 단기적으로 증가할 수 있는 구조를 확보하고 있습니다. 이러한 상황은 향후 매출 증대가 비용 증가를 수반하지 않고 수익성 개선으로 직결될 가능성을 높이고 있으며, 이에 따라 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 달성할 수 있는 기반이 마련되어 있다고 평가됩니다.

여기에 더해, 최근 전 산업에 걸쳐 AI에 대한 활용 가능성이 확대됨에 따라, 기업 및 기관의 AI 분석 도입 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 특히 생성형 AI 및 텍스트 분석 기반 기술이 실무 활용 수준으로 진화함에 따라, AI 기반 SaaS 플랫폼에 대한 시장 수요가 구조적으로 성장하고 있는 상황입니다. 동사는 이러한 변화에 맞춰 연구개발을 지속하고 있으며, 실시간 감성 분석, 자동 요약, 보고서 생성 등 고도화된 분석 기능을 보유한 상태입니다. 따라서 AI 시장의 본격적인 개화 흐름 속에서, 동사가 보유한 기술력과 사업구조는 추가적인 영업 수익 개선 여지를 충분히 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

나. 사업의 성장성

(1) 시장의 규모 및 산업의 성장잠재력

1) AI 시장

가)시장의 특성

국내 인공지능 시장은 최근 몇 년간 비약적인 성장세를 보이고 있으며, 정부 주도의 디지털 전략과 산업 전반의 디지털 전환 흐름에 따라 빠르게 확장되고 있는 전략 산업 중 하나입니다. 인공지능 시장은 크게 ① 인식형 AI(음성ㆍ영상 인식 등), ② 분석형 AI(데이터 패턴 예측 및 분류), ③ 생성형 AI(텍스트 및 이미지 생성 등), ④ 서비스형 AI(AIaaS) 등으로 구분되며, 이 중 최근 생성형 AI의 실무 적용 가능성이 확대되면서 관련 기술과 인프라 수요가 급증하고 있습니다.한국정보통신기술협회(TTA) 및 과학기술정보통신부 등 정부기관은 인공지능 기술을 국가전략기술로 지정하고 있으며, 관련 법ㆍ제도 정비, 인프라 구축, R&D 지원, 인재 양성 등 다방면의 정책을 추진하고 있습니다. 민간 영역에서는 자연어 처리, 고객응대 자동화, 업무 자동화(RPA), 이상탐지, 이미지 분석 등 다양한 산업 분야에서 AI의 수요가 확산되고 있습니다. 국내 인공지능 시장 내 인공지능 도입 IT소프트웨어와 서비스의 경우 기술적 완성도와 실제 현업 적용 가능성, 산업별 도메인지식 반영 여부, 사용자 편의성 등을 두루 겸비해야만 사업성과 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 이는 텍스트 기반의 정성적 데이터 분석 기술, 생성형 요약, 대화형 인터페이스 등 실사용 중심의 AI 기술에 대한 시장 수요가 계속해서 확대되며 산업 전반에 폭넓게 도입되고 있기 때문입니다.

나) 시장 규모
과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 매 1년마다 고시하는 '인공지능산업 실태조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다. 해당 조사에 따르면 2023년 인공지능 기업들의 매출액은 총 5.2조원이었으며, 사업 분야별로는 인공지능 응용소프트웨어의 매출이 약 1.9조원을 차지하며 전체 인공지능 기업 매출액의 43.3%를 차지하였습니다.

[국내 인공지능 기업 매출액 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2022 금액
2022 비율
2023(E) 금액
2023(E) 비율
'22-'23 CAGR

① 인공지능 시스템 소프트웨어
629,303.0
14.7
778,144.8
15.0
23.7

② 인공지능 응용 소프트웨어
1,853,323.2
43.3
2,305,714.3
44.3
24.4

③ 인공지능 구축ㆍ관리 및 관련 정보 서비스
1,599,567.3
37.4
1,862,009.5
35.8
16.4

④ 인공지능 연산 및 처리 부품/장치
200,262.3
4.7
255,051.7
4.9
27.4

인공지능 매출 합계
4,282,455.8
100.0
5,200,920.4
100.0
21.4

(출처: 과학기술정보통신부, 소프트웨어정책연구소)

다) 성장 전망

IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC에서 추정한 국내 인공지능 시장의 규모와 시장 전망은 다음과 같습니다.

[r국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국나 ai 시장 전망.jpg
국내 AI 시장 전망

구분
2023년
2024년
2025년
2026년
2027년

국내 인공지능 시장전망
2,612.30
3,066.20
3,438.50
3,945.60
4,463.60

(출처:
한국IDC)

해당 자료에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장규모는 2022년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성하였으며, 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하여 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.이러한 고성장의 주요 배경은, 디지털 전환 가속화와 AI도입 수요의 확산, 정부의 전략적 투자 및 인프라 확충, 업무 특화형 AI의 부상 등이 있습니다. 제조, 금융, 유통, 의료, 교육 등 전 산업 분야에서 업무 자동화, 고객 응대, 예측 분석 등을 목적으로 AI 기술 도입이 급격히 확산되고 있으며, 이에 기업들도 AI를 단순 실험 단계를 넘어 실무에 통합하고 있습니다.

정부는 AI를 12대 국가전략기술 중 하나로 지정하고, 「초거대 AI 개발 프로젝트」, 「AI 바우처 사업」, 「K-클라우드 프로젝트」 등을 통해 기술개발 및 산업생태계 조성을 적극 추진하고 있습니다.
최근 미국, 유럽연합(EU), 프랑스 등 주요 선진국은 수백조원 규모의 AI 분야 대규모 민간투자 유치를 발표했고, 중국 스타트업 딥시크가 SWㆍ알고리즘 혁신을 통해 미국 빅테크 수준의 AI 모델을 개발해 시장에 충격을 주고 있는 상황으
로 이러한 글로벌 변화에 대응하여 중소벤처기업부 또한
AIㆍ반도체 등 혁신성장 분야에 5조7000억원을 지원
하겠다는 방안을 담은 'AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용확산 방안'을 2025년 2월 발표하였습니다. 특히, 최근 국내외를 막론하고 중소 규모의 AI 서비스 및 소프트웨어 기업들이 빠르게 증가하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 공개를 기점으로 소규모ㆍ도메인 특화형 AI 비즈니스의 기회를 확대시켰습니다. 대기업 및 중견기업은 전사적 AI 시스템보다는 현업 과제 해결형, 경량화된 AI 서비스를 도입하려는 경향이 존재하며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 제공하는 AI 서비스형 인프라(AI as a Service, AIaaS)가 중소기업 및 스타트업이 초기 투자 없이도 AI 서비스를 배포하고 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다. 따라서 국내 인공지능 시장은 정부 주도의 디지털 전환 정책과 민간의 기술 수요 확대에 따라 빠른 속도로 성장하고 있으며, 향후 고성장 기조를 유지할 것으로 전망됩니다.

2) 빅데이터 분석 시장

가) 시장의 특성

빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며, 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈로 머신러닝, AI, 데이터 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 머신러닝 및 데이터 분석을 결합하면 기업들은 정보를 분석하고 경품, 매출, 물량에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.

데이터 분석 시장은 공공 및 민간 부문 모두에서 디지털 전환의 핵심 수단으로 자리잡고 있으며, 전통적인 통계 분석을 넘어 인공지능 기반의 고차원 예측ㆍ분류ㆍ해석이 가능한 기술로 고도화되고 있습니다. 특히 최근에는 기업 내부의 정형 데이터뿐만 아니라 뉴스, 블로그, SNS, 리뷰 등 외부에서 발생하는 대규모의 비정형 데이터를 수집ㆍ가공하여 실질적인 의사결정에 활용하려는 수요가 증가하고 있습니다.

빅데이터의 중요성에 인식이 제고되면서 기존의 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 투자로 변화하고 있습니다. 정부 또한 AI의 중요성을 인식하여 AI 산업육성 정책을 수립하고, 주도적으로 프로젝트를 추진 중입니다. 다만, 투자 규모 측면에서 주요국 대비 미흡하며 공공데이터 개방, 데이터 거래 시장 등 데이터의 유통이 해결 과제로 남아 있습니다.

나) 시장 규모

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 매 1년마다 고시하는 '데이터산업 현황조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다.

[데이터산업 시장규모]

(단위: 억원, %)

구분
2020년 직판매출
2021년 직판매출
2022년 직판매출
2023년(E) 직판매출
증감률 ('21-'22)

데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업
2,122
2,499
3,789
5,464
51.60%

데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발ㆍ공급업
8,979
11,021
15,735
16,268
42.80%

데이터 분석 솔루션 개발ㆍ공급업
2,586
2,932
4,162
4,419
42.00%

데이터 관리 솔루션 개발ㆍ공급업
6,022
7,137
8,954
9,407
25.50%

데이터 보안 솔루션 개발ㆍ공급업
2,558
2,894
4,315
4,582
49.10%

빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발ㆍ공급업
2,866
3,359
4,364
4,755
29.90%

소계 (데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업)
25,133
29,843
41,318
44,894
38.50%

데이터 구축ㆍ가공 서비스업
41,622
45,550
47,483
48,876
4.20%

데이터 관련 컨설팅 서비스업
4,194
4,871
5,925
6,338
21.60%

소계 (데이터 구축 및 컨설팅 서비스업)
45,816
50,421
53,408
55,214
5.90%

데이터 판매ㆍ중개 서비스업
13,206
16,678
19,801
19,990
13.30%

정보제공 서비스업
38,039
49,400
60,039
52,036
1.30%

소계 (데이터 판매 및 제공 서비스업)
51,246
66,078
68,840
72,026
4.30%

데이터산업 시장규모 총합
122,195
146,341
163,665
172,133
11.80%

주1)광고 및 시스템 운영 관리 등 데이터 관련 간접매출을 제외하고 데이터와 직접 관련이 있는 매출만을 기재함주2) 상기 표에 기재된 구분 중 뉴엔AI가 직접 속한 업종으로 간주되는 분류를 합친 시장 규모는 2023년 약 8.5조원으로 추정됨.

(출처: 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원(2023))

다) 성장 전망

[국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망]

(단위: 십억원)

국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망

국내 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)는 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서에서 2023년 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장은 전년 대비 11.1% 성장하여 2조 7,054억 원의 매출 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 해당 시장은 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억 원 규모에 이를 전망입니다. 국내에서는 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해 데이터를 비즈니스 이니셔티브에 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되는 추세로 특히, 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다.
(2) 시장 경쟁 상황

1) 경쟁 상황

국내 AI기반 빅데이터 시장은 민간기업을 통한 사업기회보다 정부주도의 데이터 사업의 영향으로 1,000여개가 넘는 데이터 가공 기업이 상호 경쟁중입니다. 하지만 실제 민간기업을 대상으로 AI기반 빅데이터 사업을 전개하는 기업은 10여개 수준입니다.동사는 (실시간)온라인비정형 빅데이터를 수집/가공/분석하는 서비스를 제공하고 있으며, 국내 업체 중 동사와 사업의 내용이 유사한 회사는 코난테크놀로지(PulseK), 솔트룩스(Insight Studio), 바이브컴퍼니(썸트렌드) 등이 존재합니다. 다만, 대부분의 사업영역이 (실시간)데이터 수집 가공 및 분석인 동사와 비교하여, 경쟁회사들의 경우 유사한 서비스를 제공하긴 하나, 동 서비스의 해당 회사 내 비중, 사업 방향(민간/공공위주, 외부/내부 데이터의 분석에 집중)이 상이합니다. 해외 기업으로는 Social Listening Service를 제공하는 기업 중 Brandwatch와 Sprinklr가 글로벌 시장 내 선두를 유지하고 있으며, 유사한 업체로 (Ipsos) Synthesio, Talkwalker가 있습니다. 글로벌 시장의 경우 소셜 빅데이터 기업들의 인수합병 등에 따라 선도 기업 간 순위 변동이 존재하며, 소셜 빅데이터 플랫폼 분야의 경우 지속적인 기술 발전을 거듭하며 기업 간의 격차가 좁혀지고 있습니다.

가) 경쟁 형태

국내의 경우, 현재 AI를 활용한 빅데이터 전체 시장에 대한 개략적인 시장 규모만이 추산되고 있을 뿐, 서비스별 또는 업체별 매출이 공식적으로 공유되고 있지 않아 실제 시장점유율을 정량적으로 산정하는 데에는 한계가 존재합니다.

또한, 동사는 현재 AI 및 빅데이터 기반의 사업을 영위하고 있으나, 정부과제를 주력사업으로 하고 있지 않은 반면, 주요 경쟁회사들은 정부사업 수주 비중이 높아 정부 발주 여건에 따라 연간 매출의 변동성이 상대적으로 큰 구조를 나타내고 있습니다.

아울러, 시장 내 경쟁구도를 파악함에 있어 Brandwatch, Sprinklr, Synthesio, Talkwalker 등 해외 경쟁사의 제품별 매출액이나 점유율 정보를 확인하기 어려운 상황입니다. 또한, 국내 업체들 중 용처나 기능상 동사의 제품과 일치하는 제품이나 서비스에 대한 구체적인 매출 정보를 공시하고 있지 않습니다. 이와 같은 사유로 구체적인 시장 점유율 산정은 어렵습니다.
나) 진입장벽

뉴엔ai 진입장벽.jpg
[뉴엔AI 진입장벽]

동사는 1,500억 건 이상의 비정형 데이터와 1,000억 건 이상의 정형데이터를 보유하고 있으며, 450개 이상의 프로젝트 수행 노하우를 통해 축적해온 각 산업별 고객 맞춤형 AI분석 모델을 900여개 보유하고 있습니다. 또한 비정형 구어체를 위한 160만 전처리 규칙 누적으로 NLP노하우를 축적하고 있으며 이를 통해 비정형 구어체 분석에 특화된 AI 모델을 보유하고 있습니다. 150국가, 30개 언어권 데이터 수집 및 10개 언어분석 기술 등 이러한 기술력과 업력은 후발주자들에게 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 동사는 산업별ㆍ업무별로 900여 종 이상의 AI 분석 모델을 보유하고 있어, 고객의 목적에 맞는 커스텀 모델을 유연하게 적용할 수 있으며, 감성 분석, 브랜드 평판 분석, 이슈 탐지, 속성 및 주제 분석 등 다양한 목적에 최적화된 검증된 모델을 제공합니다. 또한, 도메인별로 축적된 사전(Lexicon)과 학습 데이터를 활용함으로써 분석 정확도를 높이고 있습니다. 실제로 동사는 다양한 산업군에 속한 다수의 기업들과 빅데이터 및 AI 기반 프로젝트를 수행해온 경험을 보유하고 있으며, 이와 같은 프로젝트 수행 이력을 기반으로 기업이 당면한 문제를 신속히 진단하고 데이터 기반의 해결책을 제시할 수 있는 실질적 역량을 확보하고 있습니다. 특히, 기업들이 초기 단계에서 겪는 분석 방향성 설정, 적절한 데이터 및 툴 선택의 어려움 등을 해소할 수 있도록 컨설팅부터 분석까지 통합적 접근이 가능하다는 점에서 경쟁우위를 지니고 있습니다. 또한, 현재 동사의 고객사 구성은 공공 대비 민간부문이 약 88%가량을 차지하며 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있습니다. 민간기업에서는 입찰이 아닌 벤치마크 테스트(BMT), POC(Proof of Concept)를 통해 업체를 선정하는 경우가 대다수입니다. 따라서 기술력과 사용성이 입증되지 않으면 시장에서 살아남기 어렵습니다. 또한, 민간기업들의 경우 한번 서비스를 도입하하여 사용하는 경우 변경하지 않습니다. 따라서 사용한 서비스에 만족할 경우 계속해서 확장하여 사용한다는 특성을 가지고 있으므로 2년이상 서비스가 유지될 경우 변경하기 힘든 특성을 가지고 있습니다. 이러한 민간 고객의 유지율은 후발 주다들에게 진입장벽으로 작용합니다.

2) 경쟁업체 현황

상기 '
1) 경쟁 상황
'에서동사와 유사한 사업을 영위하는 경쟁사들의 재무 상황은 다음과 같습니다.

[주요 경쟁업체 비교 현황(국내)]

(단위: 백만원)

구분
뉴엔에이아이
솔트룩스
바이브컴퍼니
코난테크놀로지

2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

설립일
2004.05.31
1981.08.17
2000.07.08
1999.04.17

매출액

(매출원가율)

15,283
17,880
19,716
30,314
30,829
45,944
34,448
29,977
26,341
8,244
10,224
26,319

영업이익

(이익률)

1,828

(11.96%)

1,476

(8.25%)

429

(2.2%)

-1,959

(-6.46%)

-9,292

(-30.14%)

-6,632

(-14.4%)

-13,863

(-40.2%)

-9,226

(-30.8%)

-5,992

(-22.7%)

-5,471

(-66.36%)

-3,857

(-37.72%)

-14,106

(-53.6%)

당기순이익

(이익률)

1,506

(9.85%)

1,105

(6.18%)

-5,620

(-28.5%)

-9,364

(-30.89%)

-10,727

(-34.80%)

-5,858

(-12.8%)

-22,902

(-66.5%)

32,030

106.8%

-9,330

(-35.4%)

-4,764

(-57.79%)

-5,556

(-54.34%)

-13,604

(-51.7%)

총자산
18,994
30,096
29,917
78,705
98,832
93,236
94,700
120,252
88,681
37,789
55,625
44,386

총부채
10,151
19,920
8,691
33,776
25,290
20,565
81,900
52,097
28,709
12,212
35,569
24,762

자기자본
8,843
10,177
21,226
44,928
73,542
72,671
12,800
68,155
59,973
25,576
20,056
19,624

상장여부

(상장일)

비상장

코스닥

(2020.07.23)

코스닥

(2020.10.28)

코스닥

(2022.07.07)

주요제품

(매출비중)

Quetta_Enterprise 40.5%Quetta_Data 32.9%Quetta_Service 11.2%

용역매출

84.0%

AI Solver 63.58%썸트렌드 31.79%

Konan Search 39.7%Konan Chatbot 22.8%

주) 주요제품 매출비중은 2024년 온기 기준입니다.

[주요 경쟁업체 비교 현황(해외)]

(단위: 백만달러, 백만유로)

구분
Sprinklr (백만 달러)
Synthesio (백만 유로)

2023-01-31
2024-01-31
2025-01-31
2022-12-31
2023-12-31
2024-12-31

설립일
2009.09
2006.06

매출액 (매출원가율)
618 (26.48%)
732 (24.50%)
796 (27.89%)
2405 (33.73%)
2390 (32.51%)
2441 (31.26%)

영업이익 (이익률)
-51 (-8.29%)
34 (4.64%)
24 (3.01%)
307 (12.77%)
278 (11.65%)
308 (12.62%)

당기순이익 (이익률)
56 (9.02%)
51 (7.02%)
122 (15.27%)
221 (9.17%)
166 (6.93%)
210 (8.59%)

총자산
1,025
1,223
1,184
2,851
2,752.76
2,914

총부채
476
543
572
1,351
1,320
1,336

자기자본
549
680
612
1,500
1,433
1,578

상장여부 (상장일)
2021.06.23
비상장

주) Brandwatch, Talkwalker은 비상장기업으로, Bloomberg상 재무정보가 조회되지 않음에 따라 기재하지 아니함

(출처: Bloomberg)

3) 비교우위 사항

시장에 출시된 타 AI 기반 분석 데이터 분석 서비스 대비 뉴엔AI의 경쟁력은 다음과 같습니다.

가) 실시간 소비자 경험 데이터 접근성
동사의 빅데이터 분석 Quetta 솔루션은 소비자 경험의 축적인 비정형 구어체 빅데이터를 실시간 전처리 및 정제하여 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 반면,
소비자들의 실시간 경험 콘텐츠를 제외한 뉴스/논문/리포트 등등의 사전 학습된 데이터에 의존
하는 범용 AI 모델의 경우 실시간 소비자 경험 데이터 접근성이 매우 취약 합니다. 최근 일부 범용 AI 모델의 경우 최신 데이터를 기반으로 결과를 제공하고 있지만, 그 과정에서 타 검색엔진에 의존한 결과를 제공하기 때문에 자사와 같이 실시간 전처리 및 정재된 데이터를 기반으로 결과를 제공하는 서비스와 비교하면 실시간 소비자 경험 데이터의 접근성이 낮다고 할 수 있습니다.

나) 고도화된 감성 분석 및 위기 감지 기술
단순한 긍정/부정 분석을 넘어 중립, 감정 강도, 아이러니(반어법) 감지 등의
정밀한 감성 분석과 100 여종의 도메인별 평가 모델을 적용하여 감성분석 정확도를 높일 수 있습니다.
축적된 위기상황에 대한 데이터 확산모델을 통해
키워드가 급증 또는 동시언급 단어의 변화 및 정보의 확산 패턴 등 기존의 위기상황과 유사한 데이터 패턴이 감지
되면 자동으로 경보(Alert)하는 기능을 제공합니다. 따라서 특정 브랜드 또는 인물에 대한 위기(리스크) 조기 경보 시스템을 구축할 수 있습니다.
다) 산업 특화 및 도메인 지식 적용

산업별/업무별 900 여종 이상의 AI분석 모델을 보유하여 맞춘 커스텀 모델을 적용 가능합니다.
산업별/업무별 감성 분석(Sentiment Analysis), 브랜드 평판 분석, 이슈 탐지, 속성 및 주제분석 등 목적에 따라 최적화 및 검증된 분석 모델을 제공합니다. 기존에 축적된 도메인별 사전(Lexicon) 및 학습 데이터 활용하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

라) 다양한 산업 분야에서의 프로젝트 수행 이력
기업들은 속해있는 산업분야의 변화를 빠르게 탐지하고 당면한 문제들을 해결하기 위해서 빅데이터를 활용하고자 하는 니즈가 많습니다. 하지만, 넘처나는 데이터에서
원하는 정보를 취득하고 데이터를 해석하기 위해서 어떤 툴과 어떤 데이터를 활용해야 하는지에 대한 이해도가 높지 않습니다.
따라서 빅데이터 관련 프로젝트를 시작하는 단계에서 기업의 리소스가 매우 많이 투입되어야 합니다. 동사는
수많은 산업군에서 다양한 기업들과 프로젝트를 진행한 경험을 기반으로 빅데이터와 AI를 통해서 기업의 문제를 해결하는 방법론을 빠르게 제시할 수 있다는 점에서 비교우위
를 점하고 있습니다. 동사가 개별 고객들을 대상으로 산업군에 대한 분석 방법론을 구축하여 문제를 해결한 사례 중 대표적인 것은 다음과 같습니다.

[뉴엔AI의 고객사 문제 해결 예시]

산업 구분
내용

제조업 A사를 위한 '타깃 시장 분석'
- 타깃 시장에 대응하기 위해서 경영진의 빠른 의사결정이 필요함에 따라 관련 정보를 수시로 보고함으로 빠른 대응을 목적으로 최신동향 정보를 실시간으로 분석할 수 있는 시스템 구축- 실시간 데이터를 AI 기반으로 요약 및 압축하여 제공하므로 타깃 시장의 현황 분석결과를 빠르게 취득할 수 있는 환경을 구축- 해당 회사 실무진들의 시장 조사업무, 보고서 작성 업무의 효율성이 대폭 개선

화장품 업종 B사를 위한 '뷰티산업 분석'
- 뷰티 산업군의 브랜드 평판 분석을 통해서 마케팅 전략 수립 및 신상품 개발에 반영하는 것을 목적으로 국내 5천여 뷰티 브랜드의 평판 분석 시스템 구축- 대상브랜드의 신규 제품 및 제품의 특성을 탐지하고 뷰티 속성과 성분 분석등의 뷰티 산업 특화 분석 방법론을 적용한 시스템 구축- 마케팅 효과 트레킹, 이슈 대응 체계를 구축하였으며, 고객사 브랜드의 경쟁력 향상, 실구매 고객의 니즈 분석을 통한 제품 경쟁력 향상

보험업종 C사를 위한 '보험 산업 분석'
- 실손보험 관련 병원들의 비급여 시술 및 과잉보험금 청구 리스크를 사전 탐지하기 위한 보험금 청구 이상감지 시스템 구축 진행- 온라인 상에서 질병관련 새로운 시술법과 실손보험 청구 관련 병원 홍보 콘텐츠 데이터를 자동으로 감지- 홍보 컨텐츠에서 병의원명, 질병명, 치료법(행위, 기구, 약물등)을 언급하는 내용을 자동으로 인식하는 AI 모델 개발- 비급여 진료비 증감추이 및 이상치 분석 모델 개발- 보험금 청구 이전에 발생가능한 리스크 대응력이 향상 및 보험표 상승 원인을 제거함

마) 커스터마이징 및 최적화
AI 모델 개발, 파이프라인 설계, 크롤러 최적화, MLOps, 리소스 관리 플랫폼을 통해, 데이터 수집정제/전처리학습분석 및 시각화 시스템을 구현합니다. 이를 통해
상용 서비스의 의존도를 최소화하고, 고객사 보안 요구사항에 따라 필요한 부분만 폐쇄망/온프레미스 등으로 구축 가능
하며 커스터마이징에 대한 자유도도 높습니다. 또한, 분석 결과를 즉시 차트, 그래프, 워드 클라우드, 다차원 분석 등으로 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 맞춤형 시각화를 제공합니다.

바) 비용 효율성(경제성)
동사의 솔루션은 대규모 소셜 데이터를 효율적으로 실시간 처리하고 분석할 수 있도록 최적화 설계되어 있습니다. 반면, 대규모 실시간 분석 작업에 필요한 컴퓨팅 리소스가 상당히 많이 필요합니다. 또한 대규모 소셜 데이터의 지속적인 분석에 있어나를 사용한 지속적인 분석은 비용이 상당히 높아질 수 있어, 동사의
Quetta AI분석 솔루션이 범용인공지능(Artificial General Intelligence: 사전적으로는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 태스크를 이해하거나 학습할 수 있는 능력을 소유한 인공지능을 의미하나, 현재 맥락상 어떠한 분야에서도 활용하도록 폭넓게 학습시킨 AI의 의미로 사용하였습니다.)를 활용한 AI 솔루션 대비 ROI (Return On Investment) 가 높아서 B2B 기업용 AI 시장에서 경쟁력이 뛰어납니다.
범용 인공지능의 경우 사용자인 기업 입장에서 전 사업 분야를 위한 데이터까지 학습하였으므로 리소스를 많이 쓰고, 기업이 속한 산업군에 대한 정확도는 낮아지게 됩니다.

다. 회사의 경쟁력(1) 기술의 완성도

동사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 다수의 기술 제품 중 중에 고객의 필요에 맞는 요소를 제품에 도입하여 제공하게 됩니다. 동사가 보유한 'AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술','인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술', '빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술', 'AI & 빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술' 등은 기술의 목적에 따라 임의 구분한 것이며 해당 기술들은 모두 여러 개의 '기술제품'으로 구성되어 있습니다.

[뉴엔AI 보유 기술 분류 및 기술제품]

기술분류
적용 기술(기술제품)

AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_Search

AI 기반 인사이트 도출
Quetta_Topic

AI 기반 키워드 도출

Quetta_NLP, Quetta_Keyword Extraction

인간과 기계가 상호작용하기 위한

생성형 언어모델 기술

생성형 언어모델 개발 기술
Quetta_TrendGPT, Quetta_LLMs

빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술
머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
Quetta_NLP, Quetta_Sentiment Analysis, Quetta_Subject Classify, Quetta_NER, Quetta_Summary, Quetta_SpamDetection

빅데이터 엔지니어링
데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술

AI & 빅데이터

기술개발을 위한 플랫폼 기술

- AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)- 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술

AI & 빅데이터

기술제품을 구성하는

그 외 기술

-
빅데이터 수집 기술- 형태소 분석 MorphemeAnalyzer 기술- 텍스트 마이닝 기술- 빅데이터 검색 기술

(가) AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술

뉴엔AI의 "AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술"은 대규모 비정형 텍스트 데이터를 인공지능 기술을 활용해 분석하고, 소비자 언어 속에 내포된 의미나 사회적 관심사, 감정적 반응 등을 실시간으로 파악하여 구조화된 정보로 전환하는 기술입니다. 이 기술은 자연어 처리, 정보 검색, 키워드 추출, 주제 분석 등의 최신 기법을 종합적으로 활용하고 있습니다.

첫째, 지식정보 질의응답 기술은 사용자가 자유롭게 입력한 질문을 이해하고, 사전 구축된 정보나 실시간 문서에서 적절한 답을 생성하는 기술입니다. 뉴엔AI는 사전 학습된 언어 모델과 프롬프트 최적화 기법을 결합하여 질문의 맥락과 의도를 정밀하게 파악하고, 답변을 생성하는 체계를 운영하고 있습니다. 대표적인 기술 제품인 Quetta_TrendGPT는 다종의 빅데이터를 임베딩하기 위한 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스, 의미 기반의 문서 추천 엔진, AI 추론 엔진이 일체화된 아키텍처로 구성되어 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공합니다.

둘째, 문서 검색 및 유사 문서 추천 기술은 문장을 수치화된 벡터 형태로 변환하고, 이들 간의 유사도를 계산하여 관련성이 높은 문서를 추천하는 기술입니다. 뉴엔AI는 다양한 방식의 인코더를 활용해 쿼리와 문서를 분석하며, 대규모 데이터에서도 빠르게 유사 문서를 찾아낼 수 있도록 알고리즘을 적용하고 있습니다. 또한, 문서들을 주제별로 사전에 분류하여 검색 속도와 정확도를 동시에 높이고 있습니다.

셋째, 의도 파악 검색기술은 사용자의 질문에 담긴 숨은 목적을 이해하고, 이에 가장 적합한 정보를 제공하는 기술로, 자연어 처리와 생성형 인공지능 등을 활용해 문서와 질문을 벡터 형태로 분석하고 유사도를 계산한 뒤, 관련 문서를 선별해 답변을 생성합니다. 이 과정은 질문의 정확한 의미를 파악함은 물론, 잘못된 정보 생성 가능성을 줄이기 위해 사전에 학습된 데이터와 문서를 기반으로 진행되며, 음성인식이나 개인비서 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

넷째, 인사이트 도출 기술은 대량의 문서 데이터를 바탕으로 주제를 추출하고, 이를 시각화하여 사용자가 이해할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 뉴엔AI는 데이터를 그룹으로 나누고, 시간에 따른 변화나 주제 간 관계를 분석할 수 있도록 다양한 형태의 시각화 도구를 제공합니다. 이 기술은 소비자 인식 변화, 정책 기획, 사회 현상 분석 등에서 활용도가 높습니다.

뉴엔AI의 키워드 추출 기술은 생성형 AI를 활용하여 문서 내 핵심 키워드를 자동으로 생성하는 고도화된 텍스트 분석 기술로, 기존의 통계 기반 접근 방식이 갖는 한계(후보 단어 의존성, 신조어 미포함 등)를 극복합니다. 특히, 비지도 학습 기반 초고속 추출 기술과 생성형 언어모델 기반 추출 기술을 병행 적용하여 속도와 정확도 모두를 강화하였으며, 대규모 텍스트 데이터에 대해서도 별도의 후보 선별 없이 적절한 키워드를 직접 생성할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 또한, GPU 자원 최적화와 프롬프트 튜닝을 통해 추론 효율성을 높이고, LoRA 기반 미세조정 기술을 적용한 생성형 언어모델을 통해 동급 성능 대비 최대 수십배 이상 빠른 추론 속도를 구현하였습니다. 이러한 기술은 뉴스 분석, 사회 트렌드 탐지, 마케팅 전략 수립 등 다양한 영역에서 활용 가능하며, 정형화되지 않은 텍스트에서도 유의미한 인사이트 도출을 가능하게 합니다.

(나) 인간과 기계가 상호작용 하기 위한 생성형 언어 모델 기술
뉴엔AI는 특정 도메인이나 사용 목적에 최적화된 생성형 언어모델을 직접 개발ㆍ튜닝ㆍ서빙하는 역량을 보유하고 있으며, 이를 통해 한국어 기반의 고성능 LLM 모델인 Quetta_LLMs를 성공적으로 출시하여 동사의 제품에 도입하였습니다. 본 기술은 단순한 자연어 생성 기능을 넘어서, 도메인 특화 응용, 모델 경량화 및 병렬 추론 처리, 학습 데이터 전처리 자동화, 강화학습 기반 품질 향상 등 다양한 핵심 기술 요소로 구성됩니다.생성형 언어모델은 주어진 문장의 흐름을 학습해 자연스러운 문장을 생성하는 기술로, Quetta_LLMs는 한국어 문맥 이해와 다중 과제 수행 및 자체 POC등에서 좋은 성능을 기록하여, Quetta_Enterprise 제품을 사용하는 국내 유수 대기업에 동사의 Quetta_LLMs을 도입하여 사용하고 있습니다. 특히, 특정 산업 도메인에 특화된 응답 생성이 가능하도록 미세조정(SFT)과 강화학습(RLHF, DPO)을 적용하였습니다. 학습 효과 극대화를 위해 전처리 단계에서는 텍스트의 품질을 확보하기 위한 다양한 필터링 기술이 적용됩니다. 불완전한 문장, 과도한 기호나 반복 표현, 의미 없는 문단 등을 자동으로 제거하거나 수정하는 프로세스를 구축하였으며, 대용량 데이터의 병렬 처리를 위해 Spark 기반의 분산 처리 구조를 활용하였습니다. 개인정보 및 민감 표현은 토큰화 마스킹 방식으로 처리되어 보안과 데이터 품질을 동시에 확보합니다.동사의 LLM은 문장의 흐름을 이해하는 능력을 높이기 위해(Token Embedding) Rotary Positional Embedding라는 방식을 사용하여 문장 내에서 단어들이 어떤 순서로 나오는지를 더 잘 파악하게 해 줍니다. 모델 학습 과정에서는 Microsoft의 DeepSpeed 및 ZeRO 최적화 프레임워크를 도입, Mixed Precision방식을 도입하여 학습 효율과 정밀도를 모두 확보하였습니다. Quetta_LLMs는 강화학습 기반 학습 전략(RLHF)을 적용하여 사람의 선호도를 반영한 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. Supervised Fine-Tuning (SFT),

Reward Modeling, RL Fine-Tuning의 3단계 프로세스를 기반으로 학습되며, 최근에는 이를 대체할 수 있는 DPO(Direct Preference Optimization) 방식도 도입하여 보상 모델 없이도 효율적인 성능 개선이 이루어질 수 있도록 하였습니다. 특히 동사의 Quetta_LLMs는 글로벌 대규모 생성형 언어모델(OpenAI사의 LLM 등)과 비교하여 GPU리소스를 효율적으로 활용하고, 다중 모델의 동시 실행과 동적 요청 처리(batch) 기능을 제공하여 응답 지연을 최소화합니다.
(다) 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술

뉴엔AI의 머신러닝 기반 응용 분석기술은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 정량적 분석과 구조화 작업을 수행하여 기업과 기관이 신속하고 정확한 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하는 핵심 기술입니다.

첫째, 감성 분석기술은 사전 훈련된 대규모 언어모델(BERT, GPT 등)을 바탕으로 고객 리뷰, 댓글 등에서 긍정ㆍ부정 감성을 자동으로 분류합니다. 동사는 크라우드 소싱 기반 데이터 수집 및 정제 과정을 거쳐 정밀한 감성 분석 모델을 구축하였고, 공개된 데이터셋(NSMC)을 기준으로 자체 성능평가를 진행한 결과 91.59%의 정확도를 보였습니다.

둘째, 주제 분류기술(
Quetta_SubjectClassify
)은 하나의 문서가 여러 주제에 걸쳐 있을 수 있는 특성을 고려한 다중 레이블 분류(Multi-label classification) 기술입니다. 이를 통해 뉴스, 소셜 콘텐츠 등의 텍스트 데이터를 다양한 관점에서 분류할 수 있습니다.

셋째, 개체명 인식(NER) 기술은 문서 내에서 인물, 조직, 장소 등 주요 정보를 자동으로 추출하는 기술입니다. 해당 기술은 텍스트 내 의미 있는 정보를 체계적으로 구조화할 수 있는 기반을 제공합니다.

넷째, 문서 요약기술은 축약형과 생성형 요약 알고리즘을 동시에 활용하여 문서의 핵심 내용을 간결하게 전달합니다. 기술은 정보 과부하 상황에서 의사결정자의 시간 절약과 효율적인 정보 획득에 크게 기여합니다.

다섯째, 광고 탐지기술은 텍스트와 이미지 속에서 상업적 목적의 문장을 식별합니다. 자체 OCR 기술을 통해 이미지 내 문구를 인식하고, 이를 광고 여부로 분류하는 이진 분류기를 활용한 자체 테스트를 진행한 결과 80.41%의 정확도를 기록하였습니다.

이와 같은 기술력은 뉴엔AI가 보유한 자연어처리 역량, 데이터 파이프라인 자동화, 대규모 모델 최적화 능력의 결과로, 고객사의 입장에서는 동사의 제품을 사용함으로서 경쟁사 대비 정확하고 빠른 정보 분석 도구를 제공하며, AI 기반의 고도화된 의사결정을 가능케 하는 기반이 됩니다.

(라) AI & 빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 및 그 외

동사는 AI기반 데이터 분석 산업에 있어 데이터 수집→가공→분석 전 과정을 단일 기업이 수직 계열화 형태로 수행하고 있으며, 이러한 전 과정에서 필요한 빅데이터 수집, 저장, 전처리, 변환, 적재 등에 필요한 기술, 텍스트마이닝과 빅데이터 검색을 위한 기술 등을 보유하고 있습니다. 또한, 동사에서는 기계학습 및 AI 솔루션의 개발과 품질을 개선하는 데 목적을 둔 MLOps 플랫폼과 데이터를 신속하고 유용하게 활용할 수 있도록 지원하는 DataOps 플랫폼을 운영하고 있습니다.

동사는 데이터 전 파이프라인을 운용하기 위한 ETL(Extract, Transform, Load)기술을 보유하였고, 대규모 로그 데이터를 효과적으로 수집하고 시각화하는 통합 로깅 시스템을 갖추고 있습니다. 또한, 빅데이터를 수집함에 있어 "Quetta_Crawler'라는 기술제품을 통하여 정형ㆍ비정형 데이터를 안정적으로 확보하고 있습니다. 동사는 장기간 데이터 사업을 진행하면서 한국어 형태소 분석 기술을 축적해 왔으며 대규모의 언어 사전 보유를 통해 한국어 처리 정밀도를 높여왔습니다. 더불어 데이터 운영 자동화 체계(DataOps)와 머신러닝 모델의 개발부터 운영까지를 자동화하는 MLOps를 통해 실시간 처리 자동화, 자원 통합 관리, 배치 스케줄링, 모니터링 등 운영 체계의 고도화를 진행해오고 있습니다.
(2) 기술의 경쟁우위도
상기 '(1) 기술의 완성도'에서 언급한 바와 같이 동사는 AI기술 및 데이터의 수집~가공~분석 전 과정 에 대한 다양한 연구개발을 지속하여 차별화 기술을 다수 보유하고 있습니다. 이러한 차별화 기술들을 통하여 1) 저비용(적은 리소스를 사용)으로 2) 높은 품질의 서비스를 제공하고 있으며, 3) 고객 맞춤형 프로젝트를 수행하는 기간도 획기적으로 단축하여 경쟁력을 갖추고 있습니다.

(가) 리소스 사용의 효율성
뉴엔AI는 LLM 학습에 필수적인 연산 자원(GPU 등) 사용량을 획기적으로 절감할 수 있는 자체 학습 최적화 기술을 다수 보유하고 있습니다. 예를 들어, Multi-token Prediction 기법과 Gradient Accumulation 전략을 결합하여 동일한 추론 성능을 유지하면서도 학습 속도를 최대 5배까지 향상시켰고, 강화학습(human feedback)에 소요되는 리소스를 절감하기 위해 한국어 특화 보상함수 및 Group Relative Advantage Estimation 기반 정책 최적화 기법을 개발하였습니다. 이러한 동사 모델 특징은 사용자 시스템의 성능향상 및 필요한 자원(리소스: CPU, GPU, Memory 등)을 절약할 수 있도록 함에 따라, 고성능 서비스를 저비용 구조로 제공할 수 있는 기반을 마련하였습니다.또한, 동사의 언어모델은 자체 구축된 학습데이터 및 축적된 기술을 바탕으로 모든 기술을 내재화 하여 서비스 구성시 별도의 API를 거치지 않고 서비스에 직접연결되는 형태로 구성되어 빠른 처리속도를 특징으로 하고 있습니다. 가령 널리 알려진 OpenAI사의 GPT의 경우 학습한 데이터, 파라미터 수, 전체 구조 등을 모두 비공개로 하는 클로즈드 모델에 해당하므로 다운로드하거나 직접 배포를 하는 것은 불가능하며 반드시 API를 호출하는 형태로만 사용 가능합니다. 이러한 동사 모델 특징에 따라 사용자 시스템의 성능향상 및 필요한 자원(리소스: CPU, GPU, Memory 등)을 절약할 수 있도록 합니다.

(나) 높은 서비스 품질
동사는 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있으며 이는 입찰가격에 따라 수주가 결정되는 공공과 달리 치열한 벤치마크테스트(BMT), POC(Proof of Concept)를 통해 경쟁해야 하는 민간사업에서 기술력과 높은 서비스 품질 경쟁력을 입증해왔습니다. 누적 500개 이상의 고객이 동사의 제품을 선택하였음에 따라 높은 신뢰도를 가지고 있습니다. 2024년 동사 매출액 197억원 중 86.8%에 해당하는 171억원이 기존 고객의 연장 및 동사 제품의 추가 사용에 따라 발생하였습니다. 과거 3년간 동사의 기존 고객을 통한 매출액이 꾸준히 증가해 왔으며, 그 세부 사항은 다음과 같습니다.

[연도별 동사 신규고객 및 기존 고객 매출액]

(단위: 백만원)

구분
기존 고객

신규고객

매출액

합계

연장 매출액
추가 매출액
소계

2022년
11,377
1,934
13,311
1,972
15,283

2023년
14,005
1,233
15,238
2,642
17,880

2024년
16,496
613
17,109
2,607
19,716

2025년 1분기
4,031
135
4,166
83
4,249

(출처: 회사 제공)

(다) 고객 맞춤형 프로젝트 수행 기간 단축
동사는 기술연구소의 분석모델 파트를 통해 동사에서 수집 및 관리되는 다양한 종류의 빅데이터를 결합하여 AI 분석 모델을 연구하고, 이를 통해 고객사의 요구사항을 해결하기 위한 분석 모델을 연구/개발하는 업무를 수행합니다. 또한, 동사는 민간기업용 분석솔루션 시장의 독보적인 선두 업체로서 AI-Hub 등의 공개 데이터 제외하고 식품ㆍ뷰티ㆍ금융ㆍ전자ㆍ자동차 등 다양한 산업군의 1.2억 건의 학습데이터와 산업ㆍ업무별 900여 개의 분석 모델을 보유하고 있습니다. 또한, LLMs 학습을 위해 가공된 문장(말뭉치) 120억 건을 보유하여 활용하고 있습니다.

동사는 고객 맞춤형 분석 모델링을 위한 활동으로 컨설팅을 통해 고객 니즈를 도출하여 50여명의 인력이 10년 이상 데이터를 레이블링하였고, 개별 도메인별 분석 모델을 구축해 분석 정확도를 향상하고 있습니다. 또한, 한번 구축된 분석 모델은 동일 업종 또는 유사 산업군에서 재활용할 수 있어 솔루션 구축 기간을 단축할 수 있으며, 축적된 프로젝트 경험을 통해 최적의 분석 모델을 제안할 수 있습니다.

[뉴엔ai 고객 레퍼런스].jpg
[뉴엔AI 고객 레퍼런스]

(3) 지식재산권 소유 내역

동사는 증권신고서 제출일 현재 기준 22건의 등록 특허를 보유하고 있으며, 특허 기술들은 동사의 여러 제품들에 사용되었습니다. 동사가 보유한 지식재산권에 대한 세부사항은 다음과 같습니다.

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
인쇄물 위치정보 제공시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.04.30
-
대한민국

2
특허권
질의어에 따른 대량문서기반 성향 분석시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.06.15
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

3
특허권
사용자 맞춤 블로거 분석 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2010.03.05
2010.11.22
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

4
특허권
웹 문서의 분류 및 분석 정확도를 향상시키는 문서 전처리 장치
뉴엔에이아이
2009.11.18
2011.12.02
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

5
특허권
노출도 분석을 이용한 유사문서 분류 장치
뉴엔에이아이
2009.11.26
2011.12.02
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

6
특허권
웹 문서를 이용하여 설문조사용 질의문의 결과를 획득하는 시스템
뉴엔에이아이
2009.11.19
2011.12.08
-
대한민국

7
특허권
문장 네트워크 기반 회의록 요약 방법
뉴엔에이아이
2011.04.15
2013.07.22
Quetta_Summary
대한민국

8
특허권
개인 정보 조회 서비스 제공 밥법, 그 서버 및 이동 단말
뉴엔에이아이
2011.12.27
2013.10.14
-
대한민국

9
특허권
소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2013.11.25
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

10
특허권
대용량 데이터의 텍스트마이닝을 위한 의미기반 분류 추출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.01.08
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

11
특허권
소셜네트워크 통합 분석을 위한 다중구조 데이터 규격화 처리시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.02.27
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

12
특허권
HTML파일로부터 비정형 메타 데이터를 추출하는 장치
뉴엔에이아이
2013.08.02
2014.10.17
Quetta_Crawler
대한민국

13
특허권
단어 패턴을 이용한 카테고리 및 감성 분석시스템
뉴엔에이아이
2013.07.26
2014.12.10
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

14
특허권
온라인 기반의 위기관리 대응 매뉴얼 자동 생성장치
뉴엔에이아이
2013.07.26
2015.01.23
-
대한민국

15
특허권
이미지 처리 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2014.07.31
2016.11.16
-
대한민국

16
특허권
공간 및 텍스트 정보를 사용한 사회적 관심 영역 추정 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2016.10.12
2018.08.30
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

17
특허권
소셜 데이터 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

18
특허권
단문 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

19
특허권
실시간 통합분석검색 시스템
뉴엔에이아이
2019.10.21
2021.09.03
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

20
특허권
데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축방법
뉴엔에이아이
2019.10.07
2021.10.29
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

21
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2020.11.26
2022.11.01
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

22
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2022.09.30
2023.01.25
Quetta_Enterprise, Quettai외 다수
대한민국

23
저작권
Quetta_K-Beauty Insight(퀘타 케이뷰티 인사이트)
뉴엔에이아이
2023.01.02
2024.03.20
Quetta_K-Beauty Insight
대한민국

24
저작권
Quetta Audience(퀘타 오디언스) 1.0
뉴엔에이아이
2023.04.03
2024.05.16
Quetta_Audience
대한민국

25
저작권
Quetta Global MI (퀘타 글로벌 엠아이)
뉴엔에이아이
2023.07.03
2024.03.20
Quetta_Global MI
대한민국

26
저작권
Quetta KeywordExtraction (퀘타 키워드익스트랙션)
뉴엔에이아이
2024.01.16
2024.03.11
Quetta KeywordExtraction
대한민국

27
저작권
Quetta K-Market Lens (퀘타 케이마켓 랜즈) 1.0
뉴엔에이아이
2023.06.01
2024.05.16
Quetta_K-Market Lens
대한민국

28
저작권
Quetta LLMs (퀘타 엘엘엠즈)
뉴엔에이아이
2024.02.22
2024.03.11
Quetta LLMs
대한민국

29
저작권
Quetta MiningEngine 2.0 (퀘타 마이닝엔진 2.0)
뉴엔에이아이
2022.02.07
2024.03.11
Quetta MiningEngine 2.0
대한민국

30
저작권
Quetta NER (퀘타 엔이알)
뉴엔에이아이
2023.06.22
2024.03.11
Quetta NER
대한민국

31
저작권
Quetta NLP (퀘타 엔엘피)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta NLP
대한민국

32
저작권
Quetta Search (퀘타 서치)
뉴엔에이아이
2024.02.28
2024.03.11
Quetta Search
대한민국

33
저작권
Quetta SentimentAnalysis (퀘타 센티멘트아날리시스)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta SentimentAnalysis
대한민국

34
저작권
Quetta SimpleCloud (퀘타 심플클라우드)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
Quetta SimpleCloud
대한민국

35
저작권
Quetta SpamDetection (퀘타 스팸디텍션)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta SpamDetection
대한민국

36
저작권
Quetta SubjectClassify (퀘타 서브젝트클레시파이)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
Quetta SubjectClassify
대한민국

37
저작권
Quetta Summary (퀘타 서머리)
뉴엔에이아이
2023.11.22
2024.03.11
Quetta Summary
대한민국

38
저작권
Quetta Topic (퀘타 토픽)
뉴엔에이아이
2023.01.21
2024.03.11
Quetta Topic
대한민국

39
저작권
Quetta TrendGPT (퀘타 트랜드지피티)
뉴엔에이아이
2023.11.14
2024.03.11
Quetta TrendGPT
대한민국

40
저작권
Quettai 2.0 (퀘타이2.0)
뉴엔에이아이
2020.08.18
2021.09.08
Quettai 2.0
대한민국

41
저작권
RIS-K Crawler v4.0 위기관리 크롤러)
뉴엔에이아이
2018.09.30
2018.11.09
Quetta_Crawler
대한민국

42
저작권
소셜데이터 분류엔진 EAM2 (이에이엠2)
뉴엔에이아이
2019.03.21
2019.06.18
Quetta_Enterprise
대한민국

43
프로그램등록증
웹와치 (Web Watch)
뉴엔에이아이
2003.10.07
2004.09.30
-
대한민국

44
프로그램등록증
댓글분석시스템(RMS, Relpy Manageman System)
뉴엔에이아이
2004.04.15
2004.09.30
-
대한민국

45
프로그램등록증
뉴스티커(Ticker-K)
뉴엔에이아이
2004.01.05
2004.09.30
-
대한민국

46
프로그램등록증
인터넷뉴스클리핑시스템(Web Clip)
뉴엔에이아이
2003.11.13
2004.09.30
-
대한민국

47
프로그램등록증
기자관리정보시스템(Press Management System)
뉴엔에이아이
2003.11.07
2004.09.30
-
대한민국

48
프로그램등록증
기사전자스크랩시스템(e-Scrap)
뉴엔에이아이
2003.11.06
2004.09.30
-
대한민국

49
프로그램등록증
전문전보지식관리시스템(Premium-K)
뉴엔에이아이
2003.10.09
2004.09.30
-
대한민국

50
프로그램등록증
홈페이지티커(H-Ticker)
뉴엔에이아이
2004.02.18
2004.09.30
-
대한민국

51
프로그램등록증
위기관리정보시스템
뉴엔에이아이
2003.10.15
2004.09.30
-
대한민국

52
프로그램등록증
위기관리 전자매뉴얼(e-CMM,Electronic Crisis Management Manual)
뉴엔에이아이
2004.02.03
2004.09.30
-
대한민국

(4) 외부기관의 기술평가 내역

동사는 2024년 07월 05일 한국거래소에 기술성장기업 특례상장을 위한 기술평가를 신청하였으며, 2024년 08월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 나이스평가정보와 기술보증기금의 기술평가, 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2024년 09월 11일에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 각각 'A', 'A' 입니다.

평가기관
평가대상기술명
평가결과
평가기간

나이스평가정보

1. AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술

2. 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술

3. 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술

A
2024.07.30~2024.09.11

기술보증기금
A
2024.07.30~2024.09.11

(5) 연구인력의 수준

(가) 연구개발 조직

동사는 2004년 5월 설립 후, 2008년 11월에 기업부설연구소를 창설하였습니다. 이후 연구개발인력을 지속해서 확충하여 2025년 1분기말 연구개발로 근무하는 임직원이 121명으로 증가하였습니다. 앞으로도 연구개발인력을 지속해서 확충하여 AI산업을 발전시켜 나아갈 예정입니다.

연구개발 조직도_뉴엔.jpg
연구개발 조직도

(나) 연구개발인력 증감표

[연구개발인력 증감표]

(단위: 명)

구
분

직위
기초
증가
감소
기말

2022년도

부장
7
0
1
6

차장
9
5
0
14

과장
5
4
3
6

대리
16
12
3
25

사원
38
18
11
45

계
75
39
18
96

2023년도

부장
6
0
0
6

차장
14
1
1
14

과장
6
6
1
11

대리
25
6
7
24

사원
45
22
10
57

계
96
35
19
112

2024년도
부장
6
1
0
7

차장
14
0
1
13

과장
11
2
0
13

대리
24
10
3
31

사원
57
14
17
54

계
112
27
21
118

2025년 1분기
부장
7
1
-
8

차장
13
1
2
12

과장
13
4
1
16

대리
31
11
4
38

사원
54
2
12
44

계
118
19
19
118

주1)
해당 표에 임원은 제외되었습니다.

(다) 연구개발인력 구성

[2025년 1분기 기준 연구개발인력 구성]

(단위: 명)

학력
박사
석사
학사
기타

인원수
-
7
76
38

(라) 주요 연구개발인력 현황

[주요 연구개발인력 현황]

성명
/직위

주요약력

박정호

연구소장

학력

2001.02 졸업
경희대학교 원자력공학과

주요경력

2004.05~현재
㈜뉴엔에이아이 연구소장

2000.10~2004.04
㈜썬넷 사원

신청회사 주요연구실적

2023.12~ AI Issue Finding Service / 부정이슈의 확산 및 예측 모델 개발

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 개발

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발

2022.11~2023.05 트렌드 분석 플랫폼 / 약신호 데이터로 부터 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 개발

2022.11~2023.07 신규 트랜드 아이템 예측 데이터 생성 시스템 설계 및 개발

2022.10~2023.01 식품 마켓/VOC Insight 플랫폼 구축 / 식품 소비자 불만에 대한 유형분류 모델 개발

2021.03~2021.07 인테리어 및 시공 트랜드 분석 시스템 구축 / 온라인 데이터 기반 공간(거실, 침실, 욕실 등) 분석 모델 개발(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

류승완

이사

학력

2011.02 졸업
한국열린사이버대학교 정보통신공학과

주요경력

2008.10~현재
㈜뉴엔에이아이 이사

2007.02~2008.05
㈜포씨소프트 과장

2005.12~2007.02
㈜위즈그룹 과장

2001.09~2002.11
㈜대원씨앤에이홀딩스 사원

신청회사 주요연구실적

2023.01~ Quettai 3.0 구축 PM

2019.12~2020.05 입점브랜드 추천 AI 모델 개발

2019.01~2020.12 Lucy_R 2.0 구축 PM

2016.01~2016.12 중국 패션 트렌드 분석시스템 개발

2015.01~2015.10 북미 자동차 VDS 예측 모델 개발

2011.01~2015.12 텍스트 마이닝 엔진, 형태소 분석 엔진 개발 및 고도화

2012.01~2012.12 글로벌 VOC 평가 시스템 구축 PL

그 외 주요연구실적

2007.09~2008.05 교육 플랫폼 (LMS, LCMS) 개발

2006.09~2007.02 해운물류 시스템 개편

2005.06~2025.11 검색서비스 구축

2002.09~2002.11 애니메이션 랜더링 플랫폼 개발

김OO

부장

학력

2008.08 졸업
동의대학교 정보소재공학과

주요경력

2022.08~현재

2020.09~2022.07

㈜뉴엔에이아이 부장

㈜두유비 차장

2019.08~2020.08
㈜아이티엔제이 연구소장

2018.08~2019.07
울산대학교 석사 연구원

2016.01~2018.07
㈜아이티공간 책임연구원

2012.08~2015.12
루카스INT 사장

2011.06~2012.07
㈜씨엠지테크윈 대리

2008.09~2011.05
㈜유니크코리아NI 주임연구원

신청회사 주요연구실적

2022.08~ 생성형 AI 및 Artificial General Intelligence 연구

2022.08~ 자연어처리를 위한 NLP AI 및 대형언어모델 연구

2022.08~ AI 관련 특허 출원

그 외 주요연구실적

2012.08~2022.07 자연어처리 AI 연구 및 상용화

2012.08~2022.07 AI 관련 특허 출원 및 논문 발표

2011.06~2020.08 스마트 팩토리 및 대기업 연계 머신러닝 및 딥러닝 연구 다수

2008.07~2011.05 IoT 기반 스마트 디바이스 연구 개발 및 상용화

김OO

차장

학력

2016.08 졸업
국가평생교육 진흥원 정보통신공학 전공

주요경력

2004.09~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

신청회사 주요연구실적

2023.01~ Quettai 3.0 구축 (UI, 텍스트 마이닝 담당)

2023.05~2024.03 EAM2 신규 TA 분석 엔진 설계 및 개발

2023.02~2023.08 CVA5.0 업그레이드 (PM)

2022.10~2023.05 데이터 트렌드 분석 구축 (텍스트 마이닝 담당)

2021.08 특허 출원- 데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축 방법 특허 출원

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

김OO

과장

학력

2010.02 졸업
부경대학교 패션디자인학과

주요경력

2013.12~현재
㈜뉴엔에이아이 과장

신청회사 주요연구실적

2024.08~ Quettai 소셜 AI 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 환경 구축 및 검색시스템 운영

2024.01~2024.04 VectorSearch 플랫폼 설계 및 구축

2023.11~2024.02 Quettai 시스템 인프라 설계 및 구축

2023.07~2024.08 Quettai 시스템 데이터 아키텍처 설계/구축

2023.05~ 양산형 검색플랫폼 기술교육 및 사내기술지원

2022.11~2023.10 소셜 빅데이터 기반 트렌드 분석(트렌드) 검색환경 구축

2022.03~ Lucy_R 2.0 미디어분석 플랫폼 인프라/아키텍처 설계, 구축 운영

2021.04~ 심화분석 시스템을 이용한 보고서사업 데이터지원 업무 다수

그 외 주요연구실적

-

최OO

이사

학력

2002.02 졸업
한국기술교육대학교 정보통신과

주요경력

2004.05~현재
㈜뉴엔에이아이 이사

2002.02~2004.04
㈜썬넷 사원

신청회사 주요연구실적

2023.10~2024.06 인스타그램 채널 수집 서비스 / 인스타그램 채널 수집 및 데이터 통합 서비스 개발

2023.07~2023.09 이슈 생성 및 확산 데이터 서비스 / 이슈 대상 선정 및 데이터 서비스 개발

2023.04~2023.06 트위터 수집 엔진 업그레이드 / 트위터 수집 기능 고도화 개발

2022.09~2023.01 소셜 미디어 분석시스템 / 해외 미디어 및SNS 인플로언서 데이터 수집 개발

2022.02~2022.05 쇼핑 인사이트 정보 서비스 / 쇼핑인기 키워드 통계 정보 발굴 및 상품 정보 수집 개발

2021.09~2022.03 Youtube 채널 수집 서비스 / Youtube 채널 수집 및 데이터 서비스 개발

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

박OO

부장

학력

2004.02 졸업
단국대학교 전산통계학과

주요경력

2004.10~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

신청회사 주요연구실적

2024.01~ Social VOC 리스닝 서비스 구축

2023.10~2023.12 글로벌 판가관리 서비스 구축

2023.07~2023.10 쇼핑몰 상품 및 리뷰 수집분류 서비스 구축

2023.04~2023.07 데이터 공급 서비스 구축

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

김OO

부장

학력

2011.02 졸업
한국방송통신대학교 컴퓨터과학과

주요경력

2021.08~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2020.08~2021.07
㈜데이터게이트코리아 부장

2010.01~2020.07
㈜제이빅에스앤씨 부장

2007.07~2009.12
㈜에스테스 과장

1999.08~2007.06
㈜스타버스트 실장

1998.08~1999.08
㈜성문컴퓨터 사원

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 AI기반 외신 빅데이터 분석 플랫폼

2023.01~2023.12 E커머스 판매상품 및 리뷰 연계 분석

2022.01~2022.12 AI 기반 실시간 음성인식 번역 서비스

2020.02~2021.10 비정형 텍스트 분석 플랫폼

그 외 주요연구실적

2019.12~2020.02 방송 스트리밍 서비스 및 홈페이지고도화

2019.05~2019.11 데이터 거버넌스 분석 및 검색 포털

2018.10~2019.02 데이터 포털 구축 및 형태소 분석 처리

2015.09~2015.12 이산가족 및 유전정보 관리 시스템 구축

2015.03~2015.08 교육원 JAVA기반 LMS 및 학사관리 구축

2014.06~2014.10 회담정보시스템 구축 사업

2012.01~2012.11 통합장비수리 시스템 구축 사업

배OO

부장

학력

2001.02 졸업
신구대학교 방사선과

주요경력

2012.08~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2011.01~2012.07
㈜투비즈테크놀러지 과장

2008.05~2010.12
㈜창조와응용 대리

2007.07~2008.04
㈜KC VISION 대리

2006.07~2007.06
㈜코토스 대리

2006.05~2006.07
㈜조은시큐리티 대리

2004.10~2006.04
㈜커널아이티웨어 사원

신청회사 주요연구실적

2024.11~ 온라인 이슈 빅데이터 분석

2024.10~ 온라인이슈&댓글 모니터링

2024.07~ 온라인 이슈 모니터링

2024.04~ 소비자 리뷰 분석

2024.03~ 포털뉴스&댓글 모니터링 및 분석

2024.01~ 온라인 데이터 공급

2023.12~ AI Issue Finding Service

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구성

2023.01~2023.12 글로벌 영향력자 분석

2023.01~2024.01 소셜 온라인 모니터링

2022.12~2024.01 반도체 글로벌 모니터링

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축

2022.12~2024.01 홍보실 온라인 모니터링

2022.12~2024.01 소셜 온라인 모니터링

그 외 주요연구실적

- 서비스 시스템 아키텍쳐 설계 및 관리

- 운영중인 서비스 시스템의 프로세스 및 업무 효율화

- 서비스 시스템에 활용되는 Open source software 및 Closed Source software 검토

이OO

부장

학력

2004.02 졸업
신흥대학교 컴퓨터정보과

주요경력

2007.09 ~ 현재
㈜뉴엔에이아이 부장

신청회사 주요연구실적

2010.01~ 뉴미디어 / 글로벌 센싱/9개 언어 통합 모니터링 솔루션/이슈 단계별 알람/AI 이미지 특정인 센싱ㆍ분석

2022.12~2023.06 트렌드 분석 플랫폼/트렌드 선행 캐칭

2022.03~2022.11 빅데이터 분석시스템 / 식품 브랜드 비교

2021.01~2022.02 빅데이터 분석시스템/인테리어 제품ㆍ브랜드 비교 분석

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

양OO

부장

학력

2022.07 수료
중앙대학교 컴퓨터공학과 박사 수료

주요경력

2011.02~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2007.10~2011.02
㈜거룡아이티 대리

신청회사 주요연구실적

2023.12~ AI Issue Finding Service / AI를 이용한 여론동향 예측 모델 개발

2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발

2022.05~2022.12 실시간 온라인 모니터링 운영 / 후기에 대한 부정 이슈 분류 모델 개발

2022.02~2022.05 부정이슈 모니터링 서비스 / 부정 이슈 추출모델 개발

2021.08~2022.01 외부 고객의 소리 모니터링 서비스 / SNS 데이터에서 감정추론 모델 개발

2021.05~2021.07 소셜 빅데이터 분석 시스템 고도화 / 소셜 빅데이터 처리 엔진 개발

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

2012.08~2022.07 신조어 및 이모티콘 감성사전 구축에 대한 특허 출언 및 논문 발표

2007.10~2012.07 PDA를 이용한 결제 시스템 개발 및 암호화 모듈 개발

2007.10~2012.07 물류센터 업무 효율화를 위한 PDA 입/출고 시스템 개발

권OO

차장

학력

2003.02 졸업
주엽공업고등학교

주요경력

2021.05 ~ 현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2012.10~2021.05
㈜티시스 차장

2010.10~2012.10
㈜지핀스 대리

2008.07~2010.10
㈜뉴엔에이아이 사원

2007.10~2008.07
㈜애트 사원

신청회사 주요연구실적

2023.10~ MI 구축, 수집 배치 및 GPT통신 개발

2022.06~ 분석 플랫폼 구축 및 운영, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서, 관리자페이지 등 개발

2021.06~ 센싱시스템, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서 ,원문 번역, GPT 요약,기업 자동 분류 등 개발

2021.05~2023.09 데이터 공급, 수집 배치 개발 및 DATA API 개발

그 외 주요연구실적

2010.10~2021.05 기간계 시스템

2008.09~2010.10 VOC 구축, ORM구축

2008.03~2008.07 홈페이지 차세대

2007.10~2008.03 홈페이지 리뉴얼

서OO

차장

학력

2009.02 졸업
협성대학교 컴퓨터공학과

주요경력

2012.07~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2010.03~2012.06
㈜어니컴 주임연구원

2008.07~2009.07
㈜아구스 연구원

신청회사 주요연구실적

2023.06~ Quetta K-Beauty Insight/ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리

2022.06~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리

2021.07~ 외부정보 수집 프로젝트, 정규식을 사용한 개인정보 감지와 마스킹 방안 연구 개발

2019.01~2020.01 Ris-K Lite 설계 및 개발

2017.01~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발

2015.04~2017.04 외부데이터 수집 프로젝트 개발

2013.10~2018.07 사업부 V2V데이터 공급 프로젝트 개발

2013.07~2013.10 데이터 공급 프로젝트 개발

2013.05~2013.07 데이터 공급 프로젝트 개발

그 외 주요연구실적

2010.04~2012.06 Web Test Forte, Smart Phone Network Test Tool 프로젝트 개발, 제 11회 모바일 기술대상 방통위원장상 수상

김OO

부장

학력

2002.02 졸업
청주대학교 컴퓨터정보과

주요경력

2008.10~현재
㈜뉴엔에이아이 부장

2008.04~2008.10
㈜백헤드 과장

2006.05~2008.3
㈜컴에이지 과장

2003.09~2006.05
㈜나린 대리

2003.02~2003.07
㈜컴에이지 사원

2002.08~2002.12
㈜이패스 사원

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 온라인 데이터 공급 서비스 구축 / GPT를 이용한 데이터 분류 시스템 설계

2024.04~2024.07 소비자리뷰 분석 시스템 구축 /

온라인스토어 리뷰 기반 속성(가격/디자인/내구성/화질 등) 분석 모델 설계

2023.11~2024.03 온라인 모델 정보 시스템 구축 / 온라인스토어의 제품의 스펙을 분류 가격, 리뷰평점, 유사 제품탐지 분석 설계

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 설계

2023.06~2023.09 Store crawling 분석서비스 / 온라인 스토어 리뷰 기반 분석 모델 개발

2023.04~2023.09 리콜 데이터 분석 글로벌 리콜데이터 분류 모델 개발

2022.11~2023.07 데이터 수집/분석 및 예측 데이터 생성시스템 개발

2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 분석서비스 구축 / SNS 내용 기사 인용 분석 모델 설계

2022.05~2022.07 소셜리스닝 시스템 구축 / 온라인 기반 데이터 분석 모델 개발, 온라인 리뷰 분석 모델

2021.06~2022.04 센싱시스템 구축(이하 중략)

그 외 주요연구실적

-

박OO

차장

학력

2011.02 졸업
이화여자대학교 경영학과

주요경력

2014.01~현재
㈜뉴엔에이아이 차장

2010.07~2013.12
㈜골드오션커뮤니케이션즈 대리

신청회사 주요연구실적

2024.08~2024.11 마켓인사이트 모니터링 서비스 구축 / LLM 기반 이벤트 확산 분석 모델 기획

2024.08~2024.10 뉴스 데이터 공급 서비스 구축 / LLM 기반 데이터 분석 자동화 모델 기획, 사전 구축

2023.10~2024.02 매체영향력지수 평가 서비스 구축 / 지수 설계, 머신러닝 기반 기사의 SNS 확산 분석 모델 기획

2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / 머신러닝 기반 키워드 발굴 로직 기획, 사전 구축

2022.12~2023.05 건강정보 트렌드 분석 서비스 구축 / 질병 및 치료법 사전 구축, 의료기관 및 비급여 데이터 체계 설계, UI 기획

2022.11~2024.11 식품 트렌드 캐칭 서비스 구축 / 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 기획, 급상승 키워드 추출 모델 기획, UI 기획

2022.09~2022.12 식품 리뷰 데이터 공급 서비스 구축 / 상품 표준화 작업 자동화 기획

2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 인용 보도 분석서비스 구축 / 영향력자 뉴스 인용 분석 기획

2022.05~2024.07 소셜브랜드지수 모니터링 서비스 구축 / 지수 설계, 사전 구축, UI 기획

2021.11~2022.04 식품 브랜드 분석서비스 구축 / 문서 인기도 지수 설계, 사전 구축, UI 기획

2021.08~2021.12 외부 VOC 이슈 탐지 서비스 구축 / VOC 이슈 데이터 군집화, 위험지수 설계

2021.07~2021.11 ESG 평가 서비스 구축 / ESG 항목 분류 학습데이터 구축, UI 기획

(이하 중략)

그 외 주요연구실적

2010.07~2011.01 글로벌 마케팅 모니터링 / 해외법인 홈페이지 운영 기준 설계 및 평가, 영어권 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획

2011.02~2011.09 Global Call 온라인 마케팅 / 국내 거주 외국인 대상 국제전화 서비스 온라인 마케팅 기획

2011.10~2012.01 온라인 마케팅 / 인도 현지 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획

(6) 기술의 상용화 경쟁력

동사는 오랜 업력과 연구개발을 통해 기술제품이 동사의 Quetta_Enterprise, Quetta_Service 제품 등에 적용되어 이미 상용화를 거쳐 보급되어 매출과 영업이익을 달성하고 있을 만큼 시장에서 제품의 경쟁력을 인정받고 있습니다.

[동사 제품구분별 고객사 수]

(단위: 개)

구분
2024년
2023년
2022년

Quetta_Enterprise
53
59
61

Quetta_Service
77
72
61

Quetta_Data
27
21
14

Insight Report
29
28
20

기타
13
5
7

합계
199
185
163

주) 한 곳의 고객사에서 여러 제품(Quetta_Enterprise와 Quetta_Data를 둘 다 이용)을 사용함에 따라 고객사는 중복 계상될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

(출처: 회사 자료)

동사는 데이터 분석을 통하여 경영상의 의사결정에 도움을 받고자 하는 다양한 산업군의 고객들을 확보하고 있으며 그 내역은 다음과 같습니다.

[고객 업종별 동사 매출 분포도]

(단위: 백만원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

제조
1,824
7,966
6,912
6,271

공공
386
2,354
2,377
1,742

식품
503
2,098
2,100
2,014

통신
254
1,473
1,380
1,359

유통
178
744
1,163
648

화장품
213
889
856
837

광고
162
539
536
392

금융
162
981
468
309

IT
65
568
460
137

은행
102
367
396
431

미디어
69
290
292
275

패션
52
175
277
289

보험
89
348
218
106

건설
28
132
156
186

교육
22
84
113
63

기타
140
708
175
224

합계
4,249
19,716
17,879
15,283

(출처: 회사 제공)

(7) 판매 전략(가) 영업 조직

[뉴엔AI 영업 조직도]

[뉴엔ai 영업 조직도].jpg
[뉴엔ai 영업 조직도]

부서명
업무내용

엔터프라이즈 그룹
사업기획팀
뷰티/식음료/유통/서비스 업종에 특화된 맞춤 서비스 ( Quetta_Enterprise) 와 중견 /중소기업 타깃의 표준서비스 ( Quetta_Service ) 판매를 전담

사업개발팀
금융 / B2B / 제조(뷰티,식음료 이외) / 공공 분야에 맞춤 서비스 ( Quetta_Enterprise ) 와 데이터 공급서비스 ( Quetta_Data ) 판매를 전담

동사의 영업 조직은 크게 사업개발팀과 사업기획팀으로 구성되어 있습니다. 각 팀의 업종별 전담 영업담당자들은 동사의 AI 서비스에 대한 기술 이해도와 업종별 전문 지식을 겸비하고 있으며, 고객사에서 동사 AI 서비스의 활용도를 높일 수 있도록 컨설팅을 병행해 제안하고 있습니다. 해당 조직은 증권신고서 제출일 현제 각 팀별 4인 및 총괄임원을 포함한 9명으로 구성되어있습니다. 영업조직 구성원들은 데이터 관련 업종의 유경험자들로서, 석사 이상의 학위를 취득한 전문 인력으로 구성되었습니다. 동사는 상장 이후 영업 조직을 강화하기 위하여 현재의 2팀 체제에서 상기 그림의 우측과 같이 조직을 더 세분화하여 대기업, 공공, 중견그룹 이하, 신상품 및 해외 조직으로 재편함으로써 세일즈 전문성을 강화할 예정입니다.
(나) 영업 전략
뉴엔AI는 인바운드(추천 및 유입)와 아웃바운드(직접 발굴) 방식의 병행 영업 전략을 운영하고 있으며, 이를 SFA(Sales Force Automation) 시스템을 통해 체계적으로 관리하고 있습니다. SFA 시스템 내에서는 영업 기회의 발굴부터 계약 체결까지의 전 과정을 공유하고, BANT(예산(Budget), 의사결정권자(Authority), 니즈(Needs), 시기(Timeframe))프레임워크를 활용해 사업 적합성을 검토합니다.
현재 동사 인바운드와 아웃바운드 비중은 유사한 수준이나, 상장 이후에는 아웃바운드 비중을 보다 확대하여 신규 고객의 유치에 박차를 가할 계획입니다.
또한, 사전 정의된 제안 모듈을 기반으로 평균 3개월 이내의 빠른 계약 완료가 가능하여, 시장에서 영업 경쟁력을 확보하고 있습니다.

(다) 고객 유지 전략

뉴엔AI는 연 단위 구독형 AI 분석 서비스를 기반으로 하는 SaaS 사업모델을 운영하고 있으며, 이는 초기 구축형 사업 대비 인프라 투자 부담이 적고 유연한 해지가 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 이러한 구조는 고객 만족도가 계약 지속 여부에 직접적으로 영향을 미치기 때문에, 경쟁사의 구축형 AI 사업모델 대비 고객 유지 및 이탈 방지 전략이 사업의 핵심 성공 요소로 작용합니다.

첫 번째 고객 유지 전략은 고객 맞춤형 서비스 고도화입니다. 업종별(예: 뷰티, 식품, 가전, 자동차 등) 또는 부서별(예: 마케팅, 품질, 영업, 고객지원 등)로 특화된 기능을 지속적으로 개발하고 반영하여, 고객이 자신의 업무 환경에 맞춘 서비스를 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한 사용자 행동 로그를 분석해 고객이 인지하지 못한 불편사항(Unmet Needs)을 사전에 파악하고 기능을 개선함으로써, 고객 만족도를 선제적으로 높이는 체계를 갖추고 있습니다.

두 번째와 세 번째 고객 유지 전략은 전략은 CRM 기반의 체계적인 커뮤니케이션 관리와 정량적 ROI 리포트를 통한 서비스 가치 증명입니다. 계약 이후 고객과의 소통 내용은 세일즈포스 기반 CRM 시스템에 기록되며, 주요 요구사항은 반영 시점과 함께 관리되어 피드백 및 개선 공유가 정기적으로 이뤄집니다. 아울러 AI 서비스의 성과를 수치로 환산해, 경쟁 서비스와의 품질ㆍ비용 대비 효율성을 비교ㆍ설명하는 ROI 리포트를 제공함으로써, 고객에게 동사 서비스의 지속적 가치를 명확하게 인식시키고 있습니다. 이러한 일련의 전략은 고객의 재계약을 유도하고 장기적 파트너십을 강화하는 데 핵심 역할을 하고 있습니다.

(8) 사업의 확장 가능성

[뉴엔ai 중장기 성장 전략].jpg
[뉴엔AI 중장기 성장 전략]

(가) 신규 제품 출시
동사는 신규 사업으로 대기업 고객 대상 제품인 Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance, Quetta_ESG 서비스와 비교적 중소기업 고객을 대상으로 하는 Quetta_K-Market Lens, Quetta_Globalization 서비스, 전문용어 통역 플랫폼을 2028년까지 출시하기 위해 준비중입니다. 각 제품별 자세한 설명은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ② 신규제품 매출 추정 -㉮ 신규 제품별 개요」을 참조하시기 바랍니다.

[뉴엔AI 출시 예정 신규 서비스 현황]

구분
대상서비스
서비스개요

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스

Quetta_Audience
Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스

Quetta_health&Insurance
보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스

Quetta_ESG
기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
업종별 타겟 시장의 트렌드 및 e커머스 분석

Quetta_Globalization
다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스

기타매출
전문용어 통역 플랫폼
분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원

(나) 해외 진출 계획

동사는 2006년부터 국내 글로벌 기업의 20개국 이상의 해외법인 온라인 비정형 텍스트 데이터 수집정제 및 AI분석 사업을 진행하면서, 글로벌 온라인 비정형 텍스트 빅데이터 AI 시장에 대한 기업들의 잠재 수요를 발견하였습니다. 따라서 해외에 진출한 국내 대기업들과 프로젝트를 진행하면서 글로벌 비정형 텍스트 분석 기술을 고도화해왔습니다. 동사는 해외 수출을 위한 제품화나 해외 진출을 위한 영업활동이 부재한 단계에서도, 해외 고객(잠재)고객의 서비스 제공 문의를 받아왔고, 2023년엔 대만의 시장분석 대행사와 온라인 비정형 빅데이터 분석 서비스 사용 계약체결을 하기도 하였습니다.

뉴엔AI는 국내 시장 및 한국어 컨텐츠의 분석에 강점을 가지고 있습니다. 따라서, 국내 시장 정보에 대한 분석을 원하는 글로벌 기업들을 위주로 영업할 예정입니다.최근 'K-Beauty(케이뷰티)는 단순한 유행을 넘어, 전 세계 뷰티 산업에서 확고한 카테고리로 자리 잡은 대표적 한류 산업으로 평가받고 있습니다. 한국 화장품의 위상은 제품의 기술력, 트렌드 주도력, 그리고 글로벌 시장 내 브랜드 파워 측면에서 꾸준히 강화되는 추세입니다. 2025년 하반기부터 2026년까지 K-Beauty Insight플랫폼을 해외 국가(미국, 일본, 인도, 유럽, 중동, 동남아시아, 중국 등)에 수출하면서 본격적인 해외 진출을 진행하고자 합니다. 성공 사례가 많이 나온 해외 국가에 전략적 판매 파트너(리셀러 및 합작 파트너)를 발굴하여 판매마케팅을 강화할 계획입니다. 2027년부터 전략적 진출 국가 대상의 Needs에 특화된 Quetta_Globalization 온라인 비정형 텍스트 분석으로 현지화 개발 공급하면서 2028년부터 2030년까지 단계별 글로벌 서비스를 확산해 나갈 계획입니다. Quetta_Globalization 서비스는 Quettai 3.0 제품을 다국어로 번역 후 다국적 고객사에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 별도의 시스템 구축 없이 각국 현지에 일본어, 중국어, 영어 및 다국어로 한국시장 데이터를 제공하는 것을 목표로 함에 따라, 한국 시장의 위상 제고에 따라, 다국적 기업들의 한국시장 데이터 수요가 증가하는 경우 동사의 Quetta Globalizaion에 대한 관심 또한 높아질 것으로 생각됩니다.

라. 재무상황

(1) 재무적 성장성

동사의 최근 3개년 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다.

[최근 3개년 성장성 및 수익성 지표 현황]

(단위: 천원, %)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

회계기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

영업수익
4,249,348
19,716,215
17,879,848
15,282,903

영업수익 성장률
18.3%
10.3%
17.0%
22.1%

매출원가
5,072,511
19,287,198
16,404,169
13,455,385

매출원가율
119.4%
97.8%
91.7%
88.0%

영업이익
(손실)

(823,163)
429,017
1,475,679
1,827,518

영업이익
(손실)률

(19.4%)
2.2%
8.3%
12.0%

당기순이익(손실)
(737,219)
(5,619,561)
1,104,820
1,505,849

당기순이익
(손실)률

(17.3%)
(28.5%)
6.2%
9.9%

주2) 2025년 1분기 영업수익 성장률은 전년 동기 대비 매출액 성장률을 기재하였습니다.

동사의 영업수익은 2022년 15,282,903 천원, 2023년 17,879,848 천원, 2024년 19,716,215 천원,
2025년 1분기 4,249,348천원
을

기록하였습니다. 영업이익은 2022년 1,827,518 천원, 2023년 1,475,679 천원, 2024년 429,017 천원을 기록하였
으며 2025년 1분기에는 823,163천원의 영업손실을 기록하였습니다.

최근 3개년 동
사의 영업수익은 매년 10% 넘게 성장하였습니다. 이는 2018년 이후 출시한 Quetta_Service, Quetta_Data 서비스의 확장에 기인합니다. 하지만 가장 매출비중이 큰 Quetta_Enterprise 서비스의 신규 고객처 수가 감소하여 2022년 이후 2024년까지 성장률이 감소하였습니다. 하지만 2025년부터 출시하는
Quetta_K-Market Lens, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance와 같은

신규 Quetta_Enterprise 서비스 확장의 영향으로 2025년부터는 매출성장률이 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

영업이익률은 2022년 12.0%, 2023년 8.3%, 2024년 2.2%로 지속적으로 하락하였습니다. 이러한 영업이익률의 하락은 2022년부터 본격화된 AI 관련 투자 확대에 따른 비용 증가에 기인합니다. 동사는 2022년 AI 연구 전담 부서를 신설하고, 해당 부서 인력을 2022년 28명, 2023년 23명, 2024년 6명 순으로 단계적으로 확충하였습니다. 이에 따라 연구개발비용이 급증하였으며, 그 추이는 아래 표와 같습니다.

[최근 3개년 경상연구개발비 추이]

(단위: 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

인건비
1,896,668
6,969,128
6,290,814
4,682,744

인건비 외
53,029
222,487
99,295
103,630

합계
1,949,697
7,191,615
6,390,109
4,786,373

주1)
인건비 외 항목에는 성능시험료, 임대료, 정부보조금 등이 포함되었습니다.

2024년 온기의 경우 약 6억원의 상장준비 및 리브랜딩과 관련된 일반지급수수료, 1.6억원의 주식보상비용, 복리후생비 및 세금과 공과 2.7억원, 신규 서버 감가상각비 1.6억원 등의 영업비용 증가가 발생하여 수익 악화가 이루어졌습니다. 동사는 이러한 일시적 혹은 비경상적인 비용 및 조직에 대한 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다.동사는 2024년 상반기에는 Quetta_Service 라인의 Quetta_K-Beauty 서비스를 신규 런칭하였고, 하반기에는 Quettai_3.0 및 K-Market Lens 서비스를 추가로 출시하였습니다. 2025년에는 Global MI, Audience서비스를 성공적으로 출시하였으며, health&Insurance 서비스도 출시를 앞두고 있습니다. 해당 신규 서비스들은 이미 고객사와의 POC를 통해 시장성과 실효성을 입증받았으며, 이에 따라 향후 매출 성장률 회복 및 영업이익 개선이 기대됩니다.
2025년 1분기 영업손실은 (-)823,163천원으로 영업손실률은 19.4%이며, 전년 동기 대비 영업수익은 18.3% 증가하고 영업비용은 6.5% 증가하여 손실률은 일부 개선되었습니다. 다만, 당사는 매출이 연중 4분기에 집중되는 계절적 특성이 있어 1분기에는 영업손실이 발생하는 경향이 있으며, 이에 대한 자세한 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - III. 투자위험요소 - 바. 매출의 계절성 위험」을 참고하시기 바랍니다.

(2) 재무적 안정성

동사의 최근 3개년 유동비율 및 부채비율을 포함한 주요 재무 안정성과 관련된 지표는 다음과 같습니다.

[주요 재무 안정성 지표]

(단위: %, 천원)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종 평균

부채비율
44.8%
40.9%
195.7%
114.8%
83.3%

유동비율
232.5%
253.7%
114.5%
179.5%
152.1%

차입금의존도
18.42%
18.4%
18.7%
34.0%
20.6%

이자보상배율(배)
-
1.5
4.8
8.8
4.6

영업활동으로 인한 현금흐름
384,916
55,575
1,625,576
4,439,008
-

주1)
상기 수치는 감사를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다.

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

주3)
2025년 1분기에는 영업손실을 기록함에 따라 이자보상비율은 산출되지 않았습니다.

동사의 부채비율은 2022년 114.8%, 2023년 195.7%, 2024년 40.9%로 업종 평균
83.3%
대비 변동폭이 컸으나, 2024년에는 안정적인 수준으로 개선되었습니다. 이는 일부 차입금의 상환 및 상환전환우선주의 보통주 전환에 따른 결과로 보이며 회사의 재무구조가 점진적으로 안정화되고 있음을 보여줍니다. 유동비율은 2022년 179.5%, 2023년 114.5%, 2024년 253.7%로 업종 평균 152.1%을 상회하며, 단기 채무 상환 능력이 충분함을 나타냅니다.

차입금 의존도는 2022년 34.0%, 2023년 18.7%, 2024년 18.4%로 감소 추세를 보이고 있으며, 업종 평균 20.6%와 유사한 수준을 유지하고 있습니다. 이자보상배율은 2022년 8.8배, 2023년 4.8배, 2024년 1.5배 수준으로 업종 평균 4.6배보다 낮은 수준이지만, 최근 연도 1배 이상 수준으로 취약한 수준은 아닙니다. 영업활동으로 인한 현금흐름은 2022년 약 44 억원, 2023년 약 16 억원으로 높은 수준을 기록했으나, 2024년에는 약 0.6 억원으로 감소하였습니다. 2024년 영업활동 현금흐름 감소는 연구개발비용 지출로 인한 영업 수익성 하락 및 계약자산 및 부채의 증감 영향을 받은 것으로 판단되며, 동사는 이를 개선하기 위한 지속적인 노력을 기울이고 있습니다.
(3) 재무자료의 신뢰성

사업연도
구분
감사인
감사의견
의견변형사유
계속기업 관련중요한 불확실성
강조사항
핵심감사사항

2025년 1분기

(제22기 1분기)

검토보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

2024년

(제21기)

감사보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

3분기검토보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

반기감사보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

2023년(제20기)
감사보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
주1)
해당사항없음

2022년(제19기)
감사보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
주2)
해당사항없음

주1) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항

감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 33에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.

재무제표에 대한 주석 33에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제 1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채 인식에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2022년 12월 31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 665백만원 및 367백만원 증가하였으며, 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 1백만원 증가 및 41백만원 감소하였습니다.

주2) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항

감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 34에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.

재무제표에 대한 주석 34에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2023년 12월31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 653백만원 및 665백만원 증가하였으며, 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 15백만원 감소 및 1백만원 증가하였습니다.

(나) 감사인의 독립성

외부감사인 및 그 임직원과 동사 간에는 감사인의 독립성 훼손을 의심할 만한 이해관계가 존재하지 않습니다.

(다) K-IFRS 도입에 대한 적정성

동사는 2020년 1월 1일부터 한국기업회계기준에서 한국채택국제회계기준으로 전환하였으며 IFRS 도입 이후 3사업연도 이상 경과하였습니다. 동 회계기간 동안 재무제표에 대한 감사의견 또한 적정의견을 수령한 바, K-IFRS 도입의 적정성과 관련하여 결격이 될만한 요소는 발견하지 못하였습니다.

[뉴엔AI 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 도입 현황]

구분
내용

K-IFRS 도입 준비기간
2021.12.14 ～2022.03.31

K-IFRS 담당 인력
직위
성명
담당업무
주요경력

CFO
박성규
경영지원총괄

한양대학교 경영학과 졸업(~'08.02)

다우데이타 경영지원팀('08.01~'12.06, 4년)

미래테크놀로지 경영지원팀장('12.06~'22.11, 10년)

뉴엔에이아이 재무이사('22.12~현재)

차장
김길환
경영지원팀장

경상대학교 경영학과 졸업 (~'13.02)

뉴엔에이아이('13.02~현재)

회계시스템 구축
구축기간
2021.12.14~2022.03.31
구축비용
17,100,000원

공급자
더존 i-Cube

컨설팅/자문
계약기간
-
자문료
-

공급자
-

임직원 교육내용
임직원을 대상으로 회계처리 방법에 대한 교육을 실시하여 재무 관리를 체계적으로 개선하고, 회계 지식과 실무 능력을 강화

연결재무제표 작성대상 종속회사
해당없음

주) 동사는 K-IFRS로의 전환을 자체적으로 진행하였음에 따라 구축비용이 적고, 별도의 컨설팅 또는 자문 비용이 존재하지 않습니다.
(4) 적정 공시 능력

동사는 상장 이후 관련 법규에서 정하는 제반 공시의무를 적절하게 수행할 수 있는 인력 및 조직을 아래와 같이 정비하였습니다.

[뉴엔AI 공시담당 조직]

직위
성명
담당업무
주요경력
비고

재무이사
박성규
재무총괄

한양대학교 경영학과 졸업(~'08.02)

다우데이타 경영지원팀('08.01~'12.06, 4년)

미래테크놀로지 경영지원팀장('12.06~'22.11, 10년)

뉴엔에이아이 재무이사('22.12~현재, 2년)

공시책임자

차장
김길환
경영지원

경상대학교 경영학과 졸업 (~'13.02)

뉴엔에이아이('13.02~현재, 11년)

공시담당자(정)

대리
이제우
경영지원

청주대학교 경제학과 졸업 (~'20.02)

뉴엔에이아이('20.11~현재, 4년)

공시담당자(부)

동사는 공시책임자 및 전담 담당자를 지정하고, 관련 규정에 근거하여 공시정보관리체계를 정비하고 있는 등 상장법인으로서 요구되는 공시 능력을 충족할 수 있는 조직적ㆍ제도적 기반을 충분히 확보하고 있습니다. 2022년 11월에는 「공시정보관리규정」을 제정하고, 내부정보 유출 방지와 미공개 중요정보 관리 체계를 명문화하여 공시정보의 정확성과 신뢰성을 제고하고자 하는 체계를 구축하였습니다.
공시책임자와 공시담당자는 상장 이후에도 공시업무에 관한 교육을 이수할 예정
입니다.

이와 같이 동사는 상장 후 발생할 공시의무를 충실히 이행하기 위한 공시능력을 제고해온 바, 상장사로서 적절한 공시 의무를 수행이 가능하다고 판단됩니다.

마. 경영능력 및 투명성

(1) 대표이사의 자질
뉴엔AI의 배성환 대표이사는 경희대학교 전자계산공학 학사 졸업 이후 숭실대학교에서 공학 석사 및 박사 학위를 받았습니다. 이후 1990년도 삼보컴퓨터에서 DOS용 워드프로세스인 보석글V 개발팀에서 시스템 S/W 개발 업무를 시작으로 사회생활을 시작했습니다. 이후 한메소프트에서 Window3.1용 워드프로세스인 파피루스를 개발하면서 비정형 텍스트의 처리방식과 형태소분석기, 맞춤법교정사전 등 비정형데이터 처리에 관심을 가지던 중 인터넷이 대중화되면서 향후 온라인 여론의 영향력이 사회의 전분야에 갈수록 커져갈 것이라는 예상을 하고 온라인상에 산재한 많은 데이터를 분석하고 요약 리포팅하는 솔루션을 제공하는 회사를 2004년 설립하였습니다. 이후 2009년부터 대표이사에 취임하여 뉴엔AI를 명실상부 AI를 활용한 데이터 분석 분야의 리더로 성장시켰습니다. 배성환 대표이사의 전공이나 경력은 동사 기술 및 연구 개발과 시작부터 현재까지 밀접하게 관련되어 있으므로 핵심 인원으로 판단됩니다.

뉴엔AI 배성환 대표이사 약력

성명
배성환(Bae Sung Hwan, 裵晟煥)

생년월일
1964년 08월 22일

학력
기간
학교명
전공학과 및 학위

'17.03 ~ '19.08
숭실대학교 일반대학원
공학박사

'13.03 ~ '15.08
숭실대학교 정보과학대학원
공학석사

'85.03 ~ '90.02
경희대학교
전자계산공학 학사

주요 경력
기간
회사명
주요 업무

'04.05 ~ 현재
㈜뉴엔에이아이
경영총괄

'02.10 ~ '04.05
㈜썬넷
개발실장

'98.05 ~ '02.10
㈜텔레게이트
부장 / 보안모듈 개발

'96.02 ~ '98.04
㈜삼보컴퓨터
과장 / 시스템 SW개발

'94.09 ~ '96.02
효성데이타시스템
대리 / 히다치 오피스 개발

'93.07 ~ '94.09
한메소프트
연구원 / Win Word 파피루스 개발

'90.01 ~ '93.07
삼보컴퓨터
연구원 / DOS word보석글 개발

가입단체

'24.01 ~ 현재 : IT전문가협회 회장

'22.01 ~ '23.12 : IT 전문가협회 21대 수석부회장

수상내역

2019.12.05 : 지식서비스산업융합발전유공자 표창 (산업통상자원부장관)

2022.12.05 : 소프트웨어산업발전 국무총리 표창 (행정안전부)

2024.11.19 : 2024 대한민국 인공지능대상 표창 (중소벤처기업부장관)

2024.12.11 : 2024 대한민국 ICT 대상 표창 (과학기술정보통신부장관)

법률위반사항
해당사항 없음

관련소송
해당사항 없음

상기 경력 및 역량, 그리고 설립일부터 본 증권신고서 제출일 현재까지의 사업 운영 현황 등을 고려할 때, 코스닥시장 상장기업 대표로서의 충분한 자질을 가지고 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 배성환 대표이이사는 동사의
사내이사
및
대표이사로서 이사회에 참석하여 경영활동과 관련된 주요 의사결정 과정에 참여하고 있습니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사는 증권신고서 제출일 현재 205명(감사, 사외이사 포함)의 임직원이 근무하고 있습니다. 동사의 임직원들은 연구개발, 영업, 경영관리 등 각 부문에 있어 풍부한 근무경험을 갖춘 인력을 보유한 전문가들로 구성되어 있습니다. 이들은 다년간의 업계 경험을 통해 상당한 전문성을 갖춘 핵심인력으로 자리잡고 있으며, 동사는 해당 인력들을 적극 활용하여 각종 신사업 등 사업확장 및 기존 사업의 안정화를 위한 노력을 지속하고 있습니다.

동사의 조직도 및 세부 부서별 담당 업무는 다음과 같습니다.

뉴엔ai 조직도.jpg
[뉴엔AI 조직도]

[뉴엔AI 부서별 업무 내용]

부서명
업무내용

경영지원
재무/회계
회계 및 자금 업무 총괄

인사/총무
인사 및 총무 업무 총괄

IR
IR 업무 총괄

연구&개발
기술연구소
언어모델 및 학습기반 AI 연구

AI플랫폼사업부
데이터 수집 엔진 개발 및 데이터 분석 플랫폼 개발

서비스개발
데이터 분석기반 서비스 개발 및 구축된 서비스 운영 및 보완

빅데이터기획
데이터 분석 방법론 및 분석 모델 설계

UX Lab
시각화 화면 디자인 및 개발

데이터

인텔리전스

트렌드분석
소비자 인식, 행태, 제품 및 서비스 평가 분석

소비자분석
사회, 트렌드, 정책이슈 분석

마켓인사이트
홍보마케팅 및 미디어 영향력 분석

미디어인사이트
국내외 시장 동향분석

엔터

프라이즈

사업개발
국내외 AI 엔터프라이즈 플랫폼 사업 영업

사업기획
국내외 AI 플랫폼 사업 영업

루시PLUS
AI 플랫폼 사용자 활용 교육, AI 플랫폼 지원

디지털마케팅
디지털마케팅 전략 수립 및 운영

마케팅
회사 전체 홍보 및 판촉 등

(3) 경영의 투명성

동사의 이사회는 사내이사 3인, 사외이사 2인으로 구성되어 있으며, 비상근 감사 1인을 두어 감시와 견제 장치를 마련해 두었음에 따라 경영의 투명성을 확보하고 있다고 판단됩니다. 경영 상 중요한 의사결정에 대하여 이사회 운영 규정에 의거, 공정하고 투명한 절차에 따라 의사결정을 하고 있습니다. 동사의 배성환 대표이사와 이영수 사내이사, 박정호 사내이사는 각각 상근하여 경영, 영업, 연구개발을 총괄하고 있으며, 15년에서 최장 설립 이후로부터 동사에 재직하며 사업 영위에 필요한 충분한 역량 및 전문성을 확보하고 있습니다. 동사의 이사 및 감사들은 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 경영 투명성 및 내부통제 강화를 위하여 상법상 결격요건이 존재하지 않는 사외이사 2인 및 감사 1인을 두고 있습니다.
뉴엔AI의 이사회 구성원에 대한 세부 정보는 다음과 같습니다.

[뉴엔AI 이사회 구성 현황]

직책명
성명(출생년)
담당업무
약력
비고

대표이사

(상근/등기)

배성환 (1964년)
경영총괄

숭실대학교 대학원 공학박사(~'19.02)

삼보컴퓨터 연구원('90.01 ~ '93.07)

한메소프트 연구원('93.07 ~ '94.09)

효성데이타시스템('94.09 ~ '96.02)

삼보컴퓨터 과장 ('96.02~'98.04)

텔레게이트 부장('98.05 ~ '02.10)

썬넷 개발실장('02.10~'04.05)

뉴엔에이아이 대표이사('04.05~현재)

-

사내이사

(상근/등기)

이영수 (1969년)
영업총괄
고려대학교 통계학과 졸업(~'95.02)서울보증보험 기획실 ('95.01~'99.07)스펙트라 이사('98.08~'10.11)뉴엔에이아이 부사장('10.12~현재)

-

사내이사

(상근/등기)

박정호 (1975년)
개발총괄
경희대학교 원자력공학과 졸업(~'01.02)썬넷 개발팀('00.10~'04.04)뉴엔에이아이 전무이사('04.05~현재)

-

사외이사

(비상근/등기)

임재준 (1963년)
사외이사

충남대 경영학과 졸업(~'86.02)충남대학교 대학원 경영학 석사(~'88.02)미주리 주립대 MBA(~'05.05)한국거래소 부이사장('88.10~'23.02)한국거래소 경영고문('23.03~'24.02)
뉴엔에이아이 사외이사 ('24.03~현재)

-

사외이사

(비상근/등기)

김용대 (1968년)
사외이사

오하이오주립대학교 통계학과 졸업(~97.03)서울대학교 통계학과 교수('11.02~현재)

NHN 사외이사('24.03~현재)
뉴엔에이아이 사외이사 ('24.08~현재)

-

감사

(비상근/등기)

최승규 (1967년)
감사

경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재)

에임브로드 감사('18.02~현재)뉴엔에이아이 감사
('24.03~현재)

-

또한 동사는 상장을 준비하는 과정에서 상장사 표준에 준하도록 정관을 개정하였으며, 주요 사규 또한 제개정하여 충실히 운영하고 있습니다. 특히, 경영상의 주요 의사결정을 진행함에 있어 2022년 11월 8일 이사회 운영규정을 최초로 제정하였으며, 동 규정을 준수하여 이사회를 운영해왔습니다. 상기 내용을 종합적으로 판단하였을 때, 동사는 충분한 경영 투명성을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.
(4) 경영의 안정성
동사는 증권신고서 제출일 현재 최대주주인 배성환 대표이사가 2,170,200주(32.92%)를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함한 최대주주등은 총 4,377,700주(66.40%)를 보유하고 있습니다. 또한, 최대주주등에는 해당하지 않지만, 재직중인 직원 2인의 지분율을 포함하면 총
5,396,900
주(
81.86%
)에 해당합니다. 공모 후에도 최대주주등 지분과 직원 지분이 5,396,900주(60.78%)에 해당하게 되어 상장 후에도 안정적인 경영권을 유지할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[뉴엔AI 공모전후 최대주주등 및 재직 직원 지분변동 현황]

주주명
주주명
구분
비고
소유주식수
공모 전지분율
공모 후 지분율

최대주주등
배성환
보통주
최대주주
2,170,200
32.92%
24.44%

박정호
보통주
등기임원
991,700
15.04%
11.17%

최길원
보통주
미등기임원
638,100
9.68%
7.19%

김낙영
보통주
미등기임원
307,400
4.66%
3.46%

이영수
보통주
등기임원
270,300
4.10%
3.04%

직원
이OO
보통주
직원
655,600
9.94%
7.38%

박OO
보통주
직원
363,600
5.52%
4.09%

소계
5,396,900
81.86%
60.78%

(5) 경영의 독립성

증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회는 배성환 대표이사 외 사내이사 2인(이영수, 박정호), 사외이사 2인(임재준, 김용대), 감사 1인(최승규)으로 구성되어 있습니다. 동사는 이사 총수의 4분의 1 이상을 사외이사로 선임하고 있습니다. 동사의 사외이사들은 최대주주 및 그의 특수관계자에 해당하지 않으며, 거래 관계가 존재하지 않습니다. 또한 각 분야 전문가인 바, 상법상 사외이사 결격요건에 해당 사항이 없습니다. 동사는 경영 및 자본시장 전문가인 임재준 사외이사외 동사 사업 관련 분야의 전문가 김용대 사외이사, 회계 재무 전문가인 최승규 감사를 선임하여 회사의 중요한 사안 결의시 전문적이고 독립적인 의사결정이 이뤄질 수 있도록 하였습니다.

직책명
성명(출생년)
담당업무
약력
비고

사외이사

(비상근/등기)

임재준 (1963년)
사외이사

충남대 경영학과 졸업(~'86.02)충남대학교 대학원 경영학 석사(~'88.02)미주리 주립대 MBA(~'05.05)한국거래소 부이사장('88.10~'23.02)한국거래소 경영고문('23.03~'24.02)
뉴엔에이아이 사외이사 ('24.03~현재)

-

사외이사

(비상근/등기)

김용대 (1968년)
사외이사

오하이오주립대학교 통계학과 졸업(~97.03)서울대학교 통계학과 교수('11.02~현재)

NHN 사외이사('24.03~현재)
뉴엔에이아이 사외이사 ('24.08~현재)

-

감사

(비상근/등기)

최승규 (1967년)
감사

경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재)

에임브로드 감사('18.02~현재)뉴엔에이아이 감사
('24.03~현재)

-

바. 계열회사 현황

동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 인수인 또는 인수인의 이해관계인 투자내역

동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 기타 투자자 보호

동사는 최대주주의 독단 및 기타 외부조직으로부터의 영향을 받지 않고 이사회를 통한 독립적인 의사결정을 수행할 수 있는 체계를 갖추고 있어 경영 독립성 측면에서 문제가 없을 것으로 판단됩니다.

과거 동사는 상법 제393조(이사회의 권한) 및 정관을 근거로 2012년 1월 3일 이사회 규정을 제정 및 운영하고 있으며, 진행되는 이사회는 동 규정에 근거하여 적절하게 수행되고 있습니다.

바. 계열회사 현황

동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 인수인 또는 인수인의 이해관계인 투자내역

동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 기타 투자자 보호

증권신고서 제출일 현재 대표주관회사인 NH투자증권 주식회사는 주식회사 뉴엔에이아이의 주권을 상장하는 것이 투자자보호 및 코스닥시장의 건전한 발전을 저해하지 않는다고 판단하고 있습니다. 동사는 기업의 계속성이나 안정성, 기업지배구조 및내부통제제도 등의 측면에서 특별한 문제점을 보이지 않고 있습니다. 또한, 건전한 경영 철학과 비전을 바탕으로 상장 후 투자자보호 및 코스닥시장의 건전한 발전을 저해하지 않을 것으로 판단됩니다.

추가적으로 NH투자증권 주식회사의 경우 금번 공모와 관련하여 "법무법인 대륙아주"에게 법률실사를 요청하였으며, "법무법인 대륙아주"에서 회사에 대한 전반적인 법률실사를 진행한 결과 금번 공모와 관련하여 중요한 이슈사항이 발견되지 않았습니다.

V. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금 조달 금액

(단위 : 천원)

구분
금액

모집 및 매출 총액 (1)
28,860,000

상장주선인 의무인수 금액 (2)
865,800

구주매출금액 (3)
-

발행제비용 (4)
1,145,891

순수입금 [(1) + (2) - (3) - (4)]
28,579,909

주1)
상기 금액은 제시 희망공모가액인 13,000원~15,000원 중 하단인 13,000원 기준이며, 추후 확정 공모가액 및 실제 비용 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)
코스닥시장 상장규정에 따른 상장주선인의 의무인수 총액은 코스닥시장 상장규정 제13조 제5항에 근거하여 공모희망가액 13,000원~15,000원 중 13,000원을 기준으로 모집 총액의 3%와 10억원 중 낮은 금액으로 산정하였습니다.

주3)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위 : 천원)

구 분
금 액
계산근거

인수수수료
1,040,403
주1)

등록세
4,573
증자자본금(신주모집+의무인수주식)의 0.40%

교육세
915
등록세의 20%

상장심사수수료
-
면제(기술성장기업)

상장수수료
-
면제(기술성장기업)

예상기타비용
100,000
IR 비용, 공고비, 인쇄비 등 기타비용

합계
1,145,891
-

주1)

인수수수료는 총 공모금액 및 상장주선인의 의무인수분을 포함한 금액의 3.5%에 해당하는 금액이며, 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 범위인
13,000원~15,000원 중 최저가액인 13,000원 기준입니다. 이와는 별도로 발행회사는 총 공모금액의
0.5%의 범위 내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주2)
등록세 및 교육세의 경우, 모집 주식수와 상장주선인 의무인수분에 증가한 주식수를 기준으로 산정하였습니다.

주3)
당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조제1항제39호 가목에 해당하는 기술성장기업으로서 상장심사수수료 및 상장수수료 면제 대상에 해당합니다.

주4)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

2. 자금의 사용 목적

가. 자금의 사용 계획

(기준일 :
2025년 04월 22일
)
(단위 : 천원)

시설자금
영업양수자금
운영자금
채무상환자금
타법인증권취득자금
기타
계

2,065,700
-
26,514,209
-
-
-
28,579,909

주1)
상기금액은 공모가 하단금액(예정)인 13,000원 기준으로 산정하였습니다.

주2)
상기 금액은 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

당사는 금번 공모를 통한 유입자금을 납입 이후 자금사용계획에 따라 순차적으로 사용할 예정이며, 자금의 실제 사용 시까지 공모자금은 보수적으로 운용할 계획입니다. 자금사용시기가 도래하지 않는 금액에 대해서는 국내 제1금융권 및 증권사의 안정성이 높은 상품에 예치할 계획이며, 자금의 사용시기가 도래하여 단기간 내에 자금의 사용이 예상되는 경우에는 제1금융권의 단기금융상품으로 운용할 계획입니다.

나. 자금의 세부 사용 계획
당사의 희망공모가액인 13,000원 ~ 15,000원 중 공모가액 하단 13,000원으로 계산한 공모자금은 약 29,725,800천원(상장주선인의 의무인수금액 포함)입니다. 당사는 공모자금 중 발행제비용을 제외한 28,579,909천원을 향후 3년간 시설자금 및 운영자금에 사용할 예정입니다. 당사의 연도별 자금 세부 사용계획은 다음과 같습니다.

[공모 유입자금 사용계획]

(단위 : 천원)

구분
2025년
2026년
2027년
총계

시설자금
GPU 구매
893,000
-
893,000
1,786,000

CPU 구매
-
279,700
-
279,700

소계 (A)
893,000
279,700
893,000
2,065,700

운영자금 (연구개발 관련)
Quetta_Globalization
1,910,611
2,126,237
2,408,803
6,445,651

Quetta ESG
709,656
839,304
860,287
2,409,246

Quetta_AI (적응형 AI)
1,801,434
1,958,376
893,848
4,653,658

기타개발인건비
2,565,677
2,629,819
-
5,195,497

소계
(B)

6,987,378
7,553,736
4,162,938
18,704,052

운영자금(외주용역비 관련) (C)
1,922,173
2,493,789
3,394,196
7,810,157

합계
(A+B+C)

9,802,550
10,327,225
8,450,133
28,579,909

주) 상기 사용계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

(1) 시설자금
(가) GPU 구매자금
당사는 생성형 AI 기술의 고도화 및 신규 서비스 개발을 본격화함에 따라, 고성능 연산 처리를 위한 GPU 인프라의 추가 확보가 필요한 상황입니다. 특히 당사가 개발 중인 Quetta_Human, Quetta_MultimediaAnalysis, Quetta_Predict 등의 차세대 AI 기술 제품은 대규모 연산을 요구하는 적응형 AI 기술이 적용될 예정으로, 이를 뒷받침할 수 있는 고성능 GPU의 활용이 필수적입니다.이 중 특히 Quetta_Human은 생성형 언어모델 기술을 기반으로 사용자의 질의에 대해 부족한 정보를 스스로 판단하고, 필요한 내용을 대화 형식으로 유도하며 추론하는 기능을 수행하는 인공지능 기반의 개인비서형 기술 제품입니다. 단순한 정보 제공을 넘어, 분석 문맥을 이해하고 반복적인 질의응답 과정을 통해 통찰을 도출하는 고도화된 언어 AI 기능이 핵심이기 때문에, 자연어 추론과 대규모 텍스트 데이터 처리를 위한 고성능 GPU 자원의 지속적인 확보가 요구됩니다.

이에 당사는 약 18억 원의 자금을 투입하여 2025년과 2027년에 NVIDIA사의 H100과 A100 GPU를 구매할 계획이며, 이를 통해 GPU 인프라를 구축하고, AI 기술 경쟁력 강화 및 제품 상용화를 위한 기반을 마련할 계획입니다.

[시설자금 중 GPU구매 관련 세부 사용내역]

(단위 : 천원)

구분
2025년
2026년
2027년
합계

시설자금
GPU 구매
AI 연구 GPU Worker Node (NVIDIA H100)
421,000
-
421,000
842,000

AI 추론 GPU Worker Node (NVIDIA A100)
472,000
-
472,000
944,000

합계
893,000
-
893,000
1,786,000

주1) 상기 구매 계획은 향후 실제 구매 시점의 제품 수급 상황 및 환율 변동 등에 따라 구매 가능 여부와 구매 가격이 달라질 수 있습니다.

주2) 상기 사용계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

(나) CPU 구매자금
당사는 기존의 AI 기반 데이터 분석 및 검색 솔루션의 안정적인 운영과 향후 신규 서비스의 본격적인 확대를 대비하여, 고성능 CPU 인프라의 확충이 필요한 상황입니다.특히 Quetta_Enterprise, Quetta_Service 등 이미 상용화된 제품들의 지속적인 트래픽 증가와 고도화된 분석 기능 탑재에 따라, 보다 정교한 검색 처리, 빠른 API 응답, 대용량 사용자 요청에 대한 병렬 처리 성능이 요구되고 있습니다.더불어, 당사가 개발 중인 차세대 기술 제품인 Quetta_Human, Quetta_Predict, Quetta_MultimediaAnalysis 등은 검색 기반의 구조 위에 생성형 AI를 결합한 형태로, 실시간 데이터 추론과 사용자 인터페이스 연동이 긴밀하게 작동해야 하며, 이를 위한 백엔드 연산, 데이터베이스 운영, 서비스 통합 관리 등 다양한 작업에 고성능 CPU가 필수적입니다. 특히 검색 클러스터 구성 및 머신러닝 추론 과정에서는 GPU와는 별도로 CPU 자원의 안정성과 확장성이 주요 요건으로 작용합니다.이에 따라 당사는 검색 클러스터, 기계학습 기반 추론, 데이터베이스 및 앱/API/웹 운영을 위한 컴퓨팅 자원을 확보하기 위해, 2026년 약 3억 원의 자금을 투입하여 고성능 CPU를 구매할 계획이며, 이를 통해 향후 기술 제품의 상용화 기반을 마련하고, 서비스 품질의 안정적 유지 및 성능 고도화를 달성하고자 합니다.

[시설자금 중 CPU 구매 관련 세부 사용내역]

(단위 : 천원)

구분
2025년
2026년
2027년
합계

시설자금
CPU 구매
검색클러스터 용도
-
192,000
-
192,000

기계학습(Machine learning) 추론 용도
-
21,700
-
21,700

기타 용도 (데이터베이스, 앱, API, 웹)
-
66,000
-
66,000

합계
-
279,700
-
279,700

주) 상기 사용계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

(2) 운영자금(가) 연구개발
당사는 금번 공모로 유입되는 자금 중 가장 큰 비중인 약 187억 원을 연구개발 인건비로 사용할 계획입니다. 이는 상장 이후 본격적인 기술 고도화와 AI 기반 신규 서비스 개발을 통해 당사의 시장 경쟁력을 한층 강화하기 위한 전략적 조치입니다. 특히, 국내외 고객사 수요가 다변화되고 AI 기술이 고도화됨에 따라, 이에 대응할 수 있도록 기존 서비스 고도화 및 신규 기술 개발이 중요한 상황입니다. 당사는 이러한 시장 환경을 반영하여 Quetta_Globalization, Quetta ESG, Quetta AI 등 차세대 인공지능 기반 신규 서비스를 중심으로 연구개발을 본격적으로 추진하고 있으며, 이에 따라 2025년 7명, 2026년 7명, 2027년 8명 등 총 22명의 연구개발 인력을 순차적으로 채용할 계획입니다. 이를 통해 당사는 기술 역량을 안정적으로 확대하고, 기존 서비스의 고도화는 물론 신규 서비스의 경쟁력 또한 강화해 나갈 예정입니다.

[연구개발 인력 채용 계획]

(단위 : 명)

구분
2024년말
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)

연구개발 인력 인원수
121
128
135
143

신규 채용 인원
-
7
7
8

주) 상기 채용 계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

신규 서비스 중 Quetta_Globalization 서비스는 자사 빅데이터 분석 플랫폼 Quetta 3.0을 다국어로 번역하고, 이를 글로벌 고객사에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 일본어, 중국어, 영어 등 다양한 언어로 번역된 한국 시장 분석 데이터를 별도 시스템 구축 없이 현지에 맞춰 제공함F으로써, 한국 시장 데이터에 대한 글로벌 수요 증가에 대응하고자 합니다. 해당 서비스는 2025년부터 2026년까지 집중 개발 및 론칭되며, 이후 품질 개선을 포함해 총 64억 원의 자금을 투입할 계획입니다.또한, Quetta ESG 서비스는 자사가 보유한 일 평균 약 2,200만 건, 총 500억 건 이상의 온라인 빅데이터를 기반으로 국내 상장 및 글로벌 기업들의 ESG 활동, 경쟁사 정보, 주식 및 거시경제 관련 분석을 제공합니다. 본 서비스는 AI를 활용한 ESG 데이터분석의 정확도를 목표로 하며, 이에 따라 약 24억 원의 연구개발 자금을 투입할 계획입니다.Quetta AI는 적응형 AI 기술을 기반으로 하는 핵심 제품군(Quetta_Human, Quetta_MultimediaAnalysis, Quetta_Predict)을 포함하는 제품들로, 대화 기반으로 정보를 분석ㆍ추론하는 기술, 멀티미디어 정형화 기술, 정량ㆍ정성 데이터를 AI로 분석해 인과관계를 도출하는 기술 등을 포함하고 있습니다. 당사는 이러한 고도화된 AI 서비스를 통해 다양한 비즈니스 환경에서 실질적인 인사이트를 제공하는 것을 목표로 연구개발을 진행하고 있으며, 이를 위해 향후 약 47억 원의 자금을 투입할 계획입니다.이외에도, 당사는 금번 공모자금 중 일부를 기타 개발 인건비로 배정하여, 신규 서비스인 Quetta_Market Lens의 고도화, 기존 서비스의 UX/UI 개선 및 기술적 고도화에 따른 기존 서비스 업그레이드 등에 활용할 계획입니다. 특히 Quetta_Market Lens는 업종별 타겟 시장의 트렌드를 분석하고, 이를 바탕으로 온라인 유통 시장에서 경쟁력 있는 제품 전략 수립을 지원하는 솔루션으로, 2024년 하반기 정식 출시되었으며 현재 생활소비재를 e커머스 플랫폼(예: 쿠팡, 아마존 등)을 통해 판매하는 대기업 및 중견기업을 대상으로 서비스를 제공하고 있습니다. 본 서비스는 온라인 쇼핑몰의 수많은 판매 딜러가 적용하는 변칙적인 가격 전략을 실시간으로 모니터링하고, 경쟁 제품 대비 가격 경쟁력을 분석하여 실시간 프로모션 및 가격 전략 수립을 가능하게 합니다. 또한 이를 통해 히트 상품 발굴, 수요 예측 분석 등 다양한 전략적 의사결정에 기여하고 있으며, 고객사 매출 증대 및 마켓 대응력 제고에 효과적으로 활용되고 있습니다. 향후 당사는 업종별 트렌드 분석 모델을 보다 정밀하게 고도화함으로써 Quetta_Market Lens의 분석 정확도 및 실용성을 한층 높일 계획이며, 동시에 전체 서비스 품질 제고를 위해 UX/UI 개편 및 기존 서비스 기능 강화를 위해 약 52억원의 자금을 투입할 계획입니다.

[운영자금(연구개발) 관련 세부 사용내역]

(단위 : 천원)

구분
세부내용
2025년
2026년
2027년
합계

운영자금 (연구개발 관련)
Quetta_Globalization
서비스 플랫폼 개발
1,910,611
2,126,237
2,408,803
6,445,651

Quetta ESG
분석 모델 개발
709,656
839,304
860,287
2,409,246

Quetta_AI (적응형 AI)
토픽별 트렌드 시각화 기술, AI 기반 이미지 분석기술, AI 기반 인사이트 도출 기술 등 개발
1,801,433
1,958,376
893,848
4,653,658

기타 개발인건비
Quetta_Market Lens 서비스 고도화, UX / UI 업그레이드 및 변경, 기존서비스 업그레이드 등
2,565,678
2,629,820
-
5,195,497

합계
6,987,377
7,553,737
4,162,938
18,704,052

주) 상기 사용계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

(나) 외주용역
AI 기술 개발 과정에서는 데이터 정제 및 학습 품질 향상을 위한 라벨링 작업이 필수적으로 수반됩니다. 당사는 정교한 학습 데이터 구축을 위해 외부 업체를 활용하여 라벨링 작업을 기술 개발과 병행하여 지속적으로 추진할 계획이며, 이를 위해 향후 약 78억 원의 자금을 투입할 예정입니다.

[운영자금(외주용역) 세부 사용내역]

(단위 :
천원)

구분
2025년
2026년
2027년
합계

운영자금(외주용역비 관련)
1,922,173
2,493,789
3,394,196
7,810,157

주) 상기 사용계획은 시장환경 및 당사의 전략 변화에 따라 변동될 수 있습니다.

VI. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장 조성에 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

(1) 연결대상 종속회사 현황(요약)

(단위 : 사)

구분
연결대상회사수
주요종속회사수

기초
증가
감소
기말

상장
-
-
-
-
-

비상장
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-

(2) 연결대상회사의 변동내용

구 분
자회사
사 유

신규연결
-
-

-
-

연결제외
-
-

-
-

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 주식회사 뉴엔에이아이이며, 영문명은 NEWEN AI입니다.
다. 설립일자
당사는 2004년 5월 31일 '주식회사 알에스엔'으로 설립되었으며, 2024년 8월 14일 '주식회사 뉴엔에이아이'(영문 NEWEN AI)로로 상호를 변경하였습니다.
라. 본사의 주소, 전화번호 홈페이지 주소

구분
내용

주소
경기도 고양시 일산서구 킨텍스로 240, 오피스동 24층

전화번호
031-924-2025

홈페이지
https://www.newen.ai/

마. 중소기업 등 해당 여부

중소기업 해당 여부
해당

벤처기업 해당 여부
해당

중견기업 해당 여부
미해당

뉴엔에이아이 중소기업인증서.jpg
뉴엔에이아이 중소기업인증서

뉴엔에이아이 벤처기업인증서.jpg
뉴엔에이아이 벤처기업인증서

바. 주요 사업의 내용
(주)뉴엔에이아이는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술을 활용하여 다양한 산업 현장에서 다양한 형식의 정보를 (주)뉴엔에이아이의 기술력과 노하우로 정제하고 분석하여 실무에 사용 가능한 유의미한 정보를 제공합니다. 고객은 당사가 제공한 정보를 가지고 고객관리, 품질관리, 브랜드분석, 위기관리, 등 다양한 형태로 당사의 서비스를 활용하고 있습니다. 당사는 인공지능(AI)기술을 활용하여 고객 맞춤형 데이터 분석 플랫폼을 제공하는 Quetta_Enterprise서비스가
2024년 기준 전
체 매출의 40%를 차지하고 있으며, 시스템 구축없이 바로 사용할 수 있는 데이터 분석 플랫품인 Quetta_Service가 11%, 고객의 요구에 따라 데이터를 정제 및 가공하여 제공하는 Quetta_Data 서비스가 전체매출의 33%를 차지하고 있습니다.

기타 자세한 사항은 동 증권신고서의 'II. 사업의 내용'을 참고하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항(1) 연도별 신용평가내역

평가일
재무기준일
평가기관
신용평가등급
유효기간

2025.03.31
2024.12.31
이크레더블
BBB
2026.03.19

2025.03.20
2024.12.31
한국평가데이터
BBB-
2026.03.20

2024.03.20
2023.12.31
이크레더블
BBB+
2025.03.19

2024.03.28
2023.12.31
한국평가데이터
BBB-
2025.03.18

2024.04.02
2023.12.31
나이스평가정보
BB+
2025.04.01

2023.04.05
2022.12.31
이크레더블
BBB-
2024.04.04

2023.03.20
2022.12.31
한국평가데이터
BBB-
2024.03.19

2023.04.03
2022.12.31
나이스평가정보
BB+
2024.04.02

2022.04.18
2021.12.31
이크레더블
BB+
2022.04.17

2022.03.23
2021.12.31
한국평가데이터
BBB-
2023.03.22

2022.04.08
2021.12.31
나이스평가정보
BB+
2023.04.07

(2) (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 취소ㆍ정지ㆍ변경

(3) 한국평가데이터 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

(4)
(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
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

일자
주소
비고

2004.05.31
경기도 고양시 덕양구 성사동 704-10, 고양지식정보산업진흥원 403호
설립

2006.08.01
경기도 고양시 일산동구 장항동 731-2 남정씨티프라자 7차 601호
이전

2012.07.24
경기도 고양시 일산동구 장항동 731-2 남정씨티프라자 7차 703호
이전

2020.09.11
경기도 고양시 일산서구 킨텍스로 240, 오피스동 24층
이전

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

변동일자
주총종류
선임
임기만료또는 해임

신규
재선임

2023.12.07
임시주총
기타비상무이사 김병진
-
-

2024.03.27
정기주총
감사 최승규사외이사 임재준
-
-

2024.08.14
임시주총
사외이사 김용대
-
-

2025.03.21
정기주총
-
-
기타비상무이사김병진

다. 최대주주의 변동
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
라. 상호의 변경

변경일자
한글명
영문명
비고

2004.05.31
주식회사 알에스엔
RSN Co.,Ltd
설립

2024.08.14
주식회사 뉴엔에이아이
NEWEN AI
변경

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
2024년(제21기)

2023년
(제20기)

2022년(제19기)

보통주
발행주식총수
6,592,600
6,592,600
58,412
58,412

액면금액
500
500
5,000
5,000

자본금
3,304,240,000
3,304,240,000
300,000,000
300,000,000

우선주
발행주식총수
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-

기타
발행주식총수
-
-
7,514
-

액면금액
-
-
5,000
-

자본금
-
-
37,570,000
-

합계
자본금
3,304,240,000
3,304,240,000
337,570,000
300,000,000

주1) 당사의 자본금은 2020년도 액면금액 5,000원 기준 1,588주를 이익소각하여 액면총액과 일치하지 않음
주2) 2023년 기타의 경우 상환전환우선주에 해당하며, 2024년 기중에 전량 보통주로 전환완료함

나. 전환사채 등 발행현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
다. 신주인수권부사채 등 발행현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
라. 미상환 전환형 조건부자본증권 등 발행현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

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
100,000,000
-
100,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
6,594,188
-
6,594,188
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
1,588
-
1,588
-

1. 감자
-
-
-
-

2. 이익소각
1,588
-
1,588
주1)

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
-
-
-

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
6,592,600
-
6,592,600
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
6,592,600
-
6,592,600
-

Ⅶ. 자기주식 보유비율

0%
0%
0%
-

주) 2020년도 액면금액 5,000원 기준 1,588주를 이익소각하여 액면총액과 일치하지 않음

나. 자기주식 취득 및 처분 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 다양한 종류의 주식 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력
당사 정관의 최근 개정일은 2025년 03월 21일이며, 정기주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

정관변경일
해당주총명
주요변경사항
변경이유

2022.03.31
제18기 정기주주총회
영문명추가목적사항 번호수정 및 중복항목 제거본점소재지의 결정 내용 수정공고방법 회사 인터넷 홈페이지 로 변경회사가 발행할 주식의 총수 8만주에서 1억주로변경주식 및 주권의 종류 내용수정신주주신수권 내용 수정자기주식관련 내용 삭제준비금의 자본전입 내용 삭제주식매수선택권 내용 신설신주의 배당기산일을 신주의 동등배당으로 변경주식의 소각규정 수정주식의 양도규정 삭제주권의 명의개서 내용 수정주주 등의 주소 등의 신고 규정 주주명부 작성비치규정으로 변경질권의 등록 및 신탁재산의표시규정 삭제주주명부의 폐쇄 및 기준일 내용 수정전환사채의 발행규정 수정신주인수권부사채의발행 규정 수정사채발행의 위임규정 신설사채발행에 관한 준용규정 시설주주총회 관련 규정 수정이사관련 규정 수정이사회 관련 규정 수정감사 관련 규정 수정회계관련 규정 번호 수정배당 관련 내용 수정
상호영문영추가목적사항 정리표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영표준정관 반영정관내용 정리표준정관 반영

2022.09.22
제19기 임시주주총회
출판업 및 영상, 사진촬영업 목적사업 추가
사업목적 추가

2023.03.30
제19기 정기주주총회
주식매수선택권 내용 추가이익배당 기준일 추가
벤처기업특별법 내용 추가표준정관 반영

2023.07.18
제20기 임시주주총회
종류주식 내용 변경 및 신설
외부투자유치목적으로 변경

2024.08.14
제21기 임시주주총회
상호 변경 1주당 금액 5,000원에서 500원으로 변경주식의 종류를 기명식으로 명시신주인수권 발행한도 100분의 50에서 100분의 20으로 변경주식매수선택권 내용 변경주주명부의 폐쇄 및기준일 조문명 기준일로 수정.소집통지관련 내용 수정이사관련 규정 수정감사관련 규정 수정이익배당 관련 규정 수정
회사명변경액면분할기명식주식명시주주의 신주인수권보고상장법인 표준정관 준용상장법인 표준정관 준용상장법인 표준정관 준용상장법인 표준정관 준용상장법인 표준정관 준용상장법인 표준정관 준용

2025.03.21
제21기 정기주주총회
AI개발 관련 목적사항 추가공고방법 변경
사업목적 추가회사명변경으로 인한 홈페이지 주소변경

나. 사업목적(1) 사업목적현황

구 분
사업목적
사업영위 여부

1
전산업무소프트웨어개발(소프트및하드웨어공학용역)
영위

2
경영컨설팅업
미영위

3
컴퓨터프로그램 개발업
영위

4
인터넷 쇼핑몰 개발 및 운영업
미영위

5
웹컨텐츠 개발업
미영위

6
서버개발 및 도소매업
영위

7
네트워크 공사업
미영위

8
컴퓨터 도소매업
미영위

9
컴퓨터 관련 소모품 도소매업
미영위

10
웹호스팅업
미영위

11
학술연구용역업
영위

12
교육사업
미영위

13
광고대행업
영위

14
출판업
영위

15
인물사진 및 행사용 영상촬영업
영위

16
상업용 사진 촬영업
영위

17
인공지능, 가상현실, 증강현실 관련제품 서비스 개발 및 공급
영위

18
인공지능 솔루션 연구 및 개발업
영위

19
인공지능 소프트웨어 개발, 판매 및 공급업
영위

20
인공지능 연구 및 기술개발과 기술 정보의 제공업
영위

21
인공지능 팻봇 솔루션 연구 개발 및 공급업
영위

22
클라우드 솔루션 개발 및 서비스업
영위

23
뉴스제공업
영위

24
서비스-빅데이터 관련 연구개발업
영위

25
위 각호에 관련된 부대사업 일체
영위

(2) 사업목적 변경 내용

구분
변경일
사업목적

변경 전
변경 후

수정
2022.03.31
1. 경영컨설팅업
2. 경영컨설팅업

수정
2022.03.31
2. 교육사업
12. 교육사업

수정
2022.03.31
1. 광고대행업
13. 광고대행업

수정
2022.03.31
12. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
14. 위 각호에 관련된 부대사업 일체

삭제
2022.03.31
1. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
-

추가
2022.09.22
-
14.출판업

추가
2022.09.22
-
15. 인물사진 및 행사용 영상촬영업

추가
2022.09.22
-
16. 상업용 사진 촬영업

수정
2025.03.21
14. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
17. 위 각호에 관련된 부대사업 일체

추가
2025.03.21
-
17. 인공지능, 가상현실, 증강현실 관련제품 서비스 개발 및 공급

추가
2025.03.21
-
18. 인공지능 솔루션 연구 및 개발업

추가
2025.03.21
-
19. 인공지능 소프트웨어 개발, 판매 및 공급업

추가
2025.03.21
-
20. 인공지능 연구 및 기술개발과 기술 정보의 제공업

추가
2025.03.21
-
21. 인공지능 팻봇 솔루션 연구 개발 및 공급업

추가
2025.03.21
-
22. 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

추가
2025.03.21
-
23. 뉴스제공업

추가
2025.03.21
-
24. 서비스-빅데이터 관련 연구개발업

수정
2025.03.21
17. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
25. 위 각호에 관련된 부대사업 일체

(3) 사업목적 변경 사유

구분
사업목적
변경일
변경목적 및 필요성
제안주체
회사에 미치는 영향

수정
2. 경영컨설팅업
2022.03.31
목적사항 정리
이사회
없음

수정
12. 교육사업
2022.03.31
목적사항 정리
이사회
없음

수정
13. 광고대행업
2022.03.31
목적사항 정리
이사회
없음

수정
14. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
2022.03.31
목적사항 정리
이사회
없음

추가
14.출판업
2022.09.22
기존 기타사업으로 영위하던 사업의 목적을 분명히 하기위해 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
15. 인물사진 및 행사용 영상촬영업
2022.09.22
기존 기타사업으로 영위하던 사업의 목적을 분명히 하기위해 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
16. 상업용 사진 촬영업
2022.09.22
기존 기타사업으로 영위하던 사업의 목적을 분명히 하기위해 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

수정
17. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
2025.03.21
목적사항 정리
이사회
없음

추가
17. 인공지능, 가상현실, 증강현실 관련제품 서비스 개발 및 공급
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
18. 인공지능 솔루션 연구 및 개발업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
19. 인공지능 소프트웨어 개발, 판매 및 공급업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
20. 인공지능 연구 및 기술개발과 기술 정보의 제공업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
21. 인공지능 팻봇 솔루션 연구 개발 및 공급업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
22. 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
23. 뉴스제공업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

추가
24. 서비스-빅데이터 관련 연구개발업
2025.03.21
기존 주요사업 진행하는 목적을 명확히 하기 위해서 추가
이사회
기존 진행사업으로 회사에 미치는 영향없음

수정
25. 위 각호에 관련된 부대사업 일체
2025.03.21
목적사항 정리
이사회
없음

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

(주)뉴엔에이아이는 22개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, 빅데이터 분석에 대한 노하우(Know-how)를 바탕으로 AI 기술개발을 발전해 나아가고 있습니다. 당사는 2004년 5월 설립된 외감법인으로 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(주력제품(사업) : 빅데이터 솔루션 및 AI 플랫폼 개발) 등을 영위 중이며, 2024년 12월 말기준 총자산 29,917백만 원, 자기자본 21,226백만 원 (납입자본금 3,304백만 원), 종업원 197명(연구개발인력 120명) 규모의 중소기업입니다.빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있어 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈입니다. 머신러닝, AI 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 AI기술을 결합하면서 기업들은 정보를 분석하여 제품, 매출, 물량 등에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스 제공하는 Quetta_Enterprise, 산업비즈니스에 표준화된 AI분석 서비스 제공하는 Quetta_Service, AI 학습 및 빅데이터 분석을 위해 다양한 유형의 데이터를 전처리 하고 분석한 가공 데이터를 공급하는 Quetta_Data 서비스로 구성되어 있으며 각각이 서비스들은 고객들의 의사결정, 신규제품개발, 수요예측을 통한 물류관리 등 다양한 산업 및 현장에서 사용되어 있습니다. 당사는 AI분석을 통하여 복잡한 업무에서 정확한 예측 분석을 하려는 전방위적 산업을 목표시장으로 하고 있으며 장기적으로 이미지, 음성, 영상 등 다양한 비정형 빅데이터 AI 분석 시장을 개척해 나아갈 예정입니다.

※ 용어의 정리

용어 (약어)
용어 설명

머신러닝
인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있는 구조의 소프트웨어

라벨링
텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨(테그)을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정

생성형 언어모델
다량의 문장을 학습하여 통계학적으로 가장 적절한 문장을 생성할 수 있도록 학습된 인공지능 모델

Hallucination(환각)
AI 모델이 생성하는 잘못되거나 오해의 소지가 있는 결과를 의미, 이러한 오류는 불충분한 학습 데이터, 모델의 잘못된 가정, 모델 학습에 사용된 데이터의 편향 등 다양한 요인으로 인해 발생함

RAG 기술
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)는 대규모 언어 모델의 스스로 학습한 데이터 외에 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참고하여 출력물을 생성하는 기술

자연어
Natural Language로 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념

딥러닝
인간의 두뇌와 비슷한 방법으로 데이터를 처리하도록 학습하는 인공 지능 개발방법, 딥 러닝 모델은 복잡한 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성함

텍스트 마이닝
비정형 데이터를 자연어 처리방식(Natural Language Processing)과 문서처리 방법을 적용하여 유용한 정보를 추출하여 가공하는 기술

대규모언어모델(LLM)
트랜스포머 모델이라고 하는 일종의 신경망을 기반으로 방대한 데이터 세트를 학습하여 텍스트를 인식하고 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 일종의 인공 지능(AI) 프로그램

API
Application Programming Interface의 약어로, 컴퓨터나 컴퓨터 프로그램 사이의 연결방법, 일종의 소프트웨어 인터페이스이며 다른 종류의 소프트웨어에 서비스를 제공함

클러스터링 엔진
서로 유사한 속성을 갖는 데이터를 같은 군집으로 묶어주는 장치 또는 프로그램

NLP
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 해석, 조작 및 이해하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기계 학습 기술

MLOps
기계 학습(ML)의 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 방법으로 ML 모델의 개발, 테스트, 배포를 일관적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 수행할 수 있도록 구현된 시스템

데이터 전처리
데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴

컴퓨팅 파워
계산을 수행하고 정보를 처리하는 시스템 능력을 의미함, 일반적으로 컴퓨터가 초당 수행 가능한 계산 수를 기준으로 측정되며, 보통 FLOPS (Floating Point Operation Per Second)로 표시

전처리
일반적으로 데이터 전처리를 의미하며, 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴

IDC
인터넷 데이터 센터(Internet data center)로, 서버 컴퓨터와 네트워크 회선 등을 제공하는 건물이나 시설

NER
개체명 인식(Named Entity Recognition)으로, 텍스트문장에서 개체를 찾아서 미리 정의된 범주(사람 이름, 조직, 위치, 시간, 날짜 등)으로 분류하는 자연어 처리(NLP) 방법

POC
개념 증명(Proof of Concept)으로, 고객사에서 신기술을 도입하기 전에 요구사항을 보내면, 이에 대한 기술 타당성을 증명해주는 업무 절차

메타데이터
많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있도록 일관된 방식으로 구조화된 정보 집합, 일반적으로 다른 데이터를 설명하는 데이터 및 문서의 특성을 테그로 달아놓는 따위의 데이터를 의미

뉴럴넷
인공신경망(artificial neural network, ANN)을 의미하며, 인간의 두뇌활동을 모방한 알고리즘으로 인공뉴런에 보유한 활성함수를 통해 입력받은 값을 연산하고, 다음 뉴런으로 넘겨주는 방식으로 작동함

LM(Language Model)
언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델로 인공신경망 알고리즘을 사용함

BMT
Bench Marking Test의 약어로, 일반적인 테스트와 달리 실제와 동일한 시험환경에서 여러 개의 제품에 대한 성능을 비교하여 성능을 객관적으로 평가하는 방법

임베딩
단어나 문장을 수학적 방법을 통해 고정된 크기의 숫자로 표현하는 방법, 임베팅 백터의 거리가 가까울 수록 단어나 문장은 관련성이 높음을 의미

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 서비스 매출 현황

(단위: 천원, %)

품 목

생산(판매)

개시일

주요상표

2025년 1분기 매출액

(비율)

2024년 매출액

(비율)

제 품 설 명

Quetta_Enterprise
2004년
-
1,505,938(35.44%)

7,981,314

(40.48%)

고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스

Quetta_Data
2015년
-
1,684,227(39.63%)

6,484,415

(32.89%)

분석된 데이터를 자체 시스템에 연동하여 시각화하고자 하는 고객사를 대상으로 가공된 데이터를 공급하는 서비스

Quetta_Service
2014년
Quettai
522,937(12.31%)

2,198,902

(11.15%)

산업ㆍ비즈니스에 표준화된 AI기반 빅데이터 분석 서비스

Insight Report
2008년
-
370,427(8.72%)

1,431,761

(7.26%)

소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하는 서비스

기타서비스
-
-
165,819(3.90%)

1,619,823

(8.22%)

AI기반 빅데이타 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등

합계
-
-
4,249,348
19,716,215
-

나. 주요 서비스 현황
당사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 서비스 중에 고객이 선택하여 제공하게 됩니다. 또한 각각의 서비스는 고객에게 구독형태로 제공하여 안정적인 매출을 확보하고 있습니다.
(1) Quetta_Enterprise

Quetta_Enterprise 서비스는 고객의 산업ㆍ업종 및 직무의 특성과 업무 환경을 반영한 AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스입니다. 제조, 패션, 식품, 금융 등 다양한 산업군에서 평판, 마케팅, 홍보, 제품개발 등 모든 업무 요구사항을 반영하여 맞춤형 데이터 및 분석 결과를 제공합니다

뉴엔ai 비즈니스모델.gif
뉴엔AI 비즈니스모델

당사는 인터넷 상에 있는 다양한 비정형 소셜/웹 빅데이터를 AI를 통하여 수집/정제/가공하여 고객이 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제공하는 것을 모델로 삼고 있습니다.

고객사 맞춤형 AI분석 서비스로 생성형 언어모델을 활용한 분석결과를 제공하며, 고객사별 전용 사전을 통한 감성분석 연관어 및 상품 용어 분석을 제공합니다. 또한, 개체명 인식 기술을 활용한 주제어 추출 및 다차원 주제 카테고리를 자동으로 분류하고 Hallucination(환각)을 없애는 RAG 기술 등이 적용되어 있는 서비스입니다. 이러한 다양한 기술들이 적용되기 위해서 아래와 같은 주요 기술제품들이 적용되어 Quetta_Enterprise 서비스를 구성합니다.

[Quetta_Enterprise 서비스에 적용된 주요 기술제품]

적용기술제품
기술제품기능

Quetta_TrendGPT
사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공

Quetta_SentimentAnalysis
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품

Quetta_SpamDetection
자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품

Quetta_Search
자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품

Quetta_Topic
빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품

Quetta_SubjectClassify
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품

Quetta_Summary
자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품

Quetta_NLP
딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품

Quetta_LLMs
비정형 온라인 빅데이터에서 추출한 말뭉치를 가지고 학습시킨 대규모 언어모델들로 구성된 생성형 AI제품

Quetta_NER
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서에서 개체를 탐지하고 개체의 범주를 분류하는 제품

Quetta_Crawler
온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품

Quetta_MiningEngine
형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품

Quetta_Enterprise 서비스는 생성형 AI 기반 타깃 시장에서는 경영진의 관심 정보에 대해서 수시보고 요청을 빠르게 대응하고 업무 효율성 개선 목적으로 도입되어 사용되거나, 미용 목적 및 고가의 불필요한 수술 진행 후 보험금을 청구하는 사례를 사전 탐지하기 위해 소셜 빅데이터를 활용하기도 합니다. 또한, 텍스트 수집/분석시스템을 통하여 상품성 관련 정보와 지역별 분석 결과 등을 시각화하여 신제품 개발 및 상품성 개선 등에 활용합니다.
당사의 Quetta_Enterprise를 관심 정보 수시 보고 요청에 따른 빠른 응대 및 업무 효율성 개선을 목적으로 도입한 A사는 최신동향 정보를 분석할 수 있도록 실시간 데이터를 수집요약하여 제공하고 Hallucination(환각) 제거를 위해 RAG 기술을 적용하였으며, AI가 제공하는 정보의 신뢰성을 높이기 위하여 데이터 출처를 제공하였습니다. 또한 경제, 정책, 기술, 기업 관련 정보를 자동 범주화하여 현황 분석 결과를 제공하고 벡터 데이터베이스를 기반으로 하는 데이터 모델링을 통한 연관 예상 질의 응답 서비스를 제공하였습니다. 이로인하여 임원에 의한 시장 조사 분석 업무지시가 감소하고 시장 조사 보고서 작성에 소요되는 시간이 감소하였습니다.

[Quetta_Enterprise 예시(A사)]

quetta_enterprise 예시 1.jpg
Quetta_Enterprise 예시1

고객사 광고 마케팅 제안 준비에 필요한 아이디어 발굴에 사용하고자 도입한

B사는
브랜드, 제품, 카테고리 별 긍정/부정 호감도를 분석 후 제공하여 산업/분야별 트렌드를 조기 캐치하여 시장을 리딩할 수 있게 하고 과거 및 현재 데이터 비교 분석을 통한 Rising 키워드를 발굴하여 산업/분야별 트렌드 분석 리포트를 통해 신규 제품 기획 및 마케팅 전략에 활용할 수 있게 하였습니다.

[Quetta_Enterprise 예시(B사)]

quetta_enterprise 예시 2.jpg
quetta_enterprise 예시 2

(2) Quetta_DataQuetta_Data 서비스는 고객사가 분석에 즉시 사용할 수 있도록 원하는 데이터를 수집하고, 데이터를 정제, 라벨링, 가공하여 제공하는 서비스입니다. 단순 데이터만 제공하는 것이 아니라 공급량에 따른 통계자료 및 관리모듈을 제공함으로써 고객이 편하게 데이터를 분석할 수 있도록 도움을 주는 서비스입니다.

[Quetta_Data 서비스 예시]

quetta_data 예시.jpg
Quetta_Data 서비스 예시

AI/빅데이터 전담 부서가 있는 기업들이 늘어나면서 보안을 이슈로 AI를 활용한 빅데이터 분석플랫폼을 직접 만들려는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이러한 기업들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 유형의 데이터를 정제 가공하여 API를 통해 분석된 데이터와 요약된 데이터를 공급하는 서비스입니다. 이러한 Quetta_Data 서비스를 구성하는 기술제품은 아래와 같습니다.

[Quetta_Data 서비스에 적용된 주요 기술제품]

적용기술제품
기술제품기능

Quetta_SentimentAnalysis
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품

Quetta_Summary
자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품

Quetta_NLP
딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품

Quetta_SubjectClassify
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품

Quetta_Crawler
온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품

Quetta_MiningEngine
형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품

Quetta_SpamDetection
자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품

Quetta_Search
자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품

(3) Quetta_Service
Quetta_Service는 산업과 비즈니스에 표준화된 AI기반 소셜 빅데이터 분석 서비스입니다. Quetta_Enterprise 서비스를 통해서 나온 결과물 중 전문적인 산업 도메인에 공통으로 사용 가능한 표준화된 서비스를 구독형으로 저렴하고 빠르게 고객에게 제공합니다.
(가) Quettai 서비스
고객의 의사결정에 필요한 분석 결과 데이터를 표준화된 툴을 제공하여 고객은 ID와 PW만 발급받으면 고객이 편하게 사용할 수 있는 AI 기반의 빅데이터 분석서비스입니다. AI 기반의 빅데이터 분석서비스를 쉽고 빠르게 사용할 수 있으며, 고객이 필요로 하는 다양한 분석 결과를 제공하므로 업무에 빠르게 적용이 가능합니다.

quettai 서비스.jpg
Quettai 서비스

검색어/문장 기반 소셜 데이터 분석 기능을 제공하며, 분석이 필요한 대상(브랜드, 제품, 캠페인 등)을 사용자가 직접 수집키워드로 등록하면 12개 채널에서 지속적으로 모니터링 기능을 제공합니다. 특정 키워드에 대한 게시글을 올리고 있는 사람들의 TPOP(시간, 장소, 상황, 사람) 분석 결과를 제공(작성자의 공개된 텍스트를 바탕으로 추론)하여 성별, 연령대, 직업, 지역, 관심사 등 인구통계 분석을 손쉽게 가능하게 합니다.

[Quettai 서비스에 적용된 주요 기술제품]

적용기술제품
기술제품기능

Quetta_TrendGPT
사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공

Quetta_KeywordExtraction
비정형 텍스트 문서의 작성 의도를 분석한 이후에 작성 의도에 부합되는 키워드를 추출하고 작성 의도와 가장 관련도 높은 순으로 각 키워드의 랭킹 정보를 제공

Quetta_SpamDetection
자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품

Quetta_Search
자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품

Quetta_Topic
빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품

Quetta_SentimentAnalysis
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품

Quetta_Summary
자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품

Quetta_NLP
딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품

Quetta_LLMs
비정형 온라인 빅데이터에서 추출한 말뭉치를 가지고 학습시킨 대규모 언어모델들로 구성된 생성형 AI제품

Quetta_SubjectClassify
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품

Quetta_Crawler
온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품

Quetta_MiningEngine
형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품

(나) Quetta_K-Beauty Insight서비스
온라인 빅데이터를 기반으로 뷰티 관련 산업 동향, 소비자 트렌드 분석, 브랜드 평판, 소비자 리뷰 분석을 제공하는 서비스입니다.

quetta_k-beauty insight 서비스.jpg
Quetta_k-beauty insight 서비스

뷰티/코스메틱 제품&브랜드 분석을 기본적으로 제공하며, 뷰티/코스메틱 관련 급상승 키워드 및 인기 검색어, 상품 소구점(고객에게 구매욕구를 불러일으키는 포인트), 구매 트렌드를 제공합니다. 코스메틱 소비자 라이프사이클과 인구통계정보를 제공하며, 뷰티/코스메틱 e커머스 리뷰 분석 및 점포 유형 분석을 제공합니다.

[Quetta_K-Beauty Insight서비스에 적용된 주요 기술제품]

적용기술제품
기술제품기능

Quetta_TrendGPT
사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공

Quetta_SubjectClassify
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품

Quetta_Crawler
온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품

Quetta_MiningEngine
형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품

Quetta_Topic
빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품

Quetta_SpamDetection
자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품

Quetta_Search
자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품

Quetta_SentimentAnalysis
자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품

Quetta_Summary
자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품

Quetta_NLP
딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품

(4) Insight Report 서비스
기업에서는 당사의 AI 분석 플랫폼을 활용하여 다양한 관점의 데이터 분석을 하여 업무에 활용하고 있습니다. 그러나 데이터 분석 관점에서 한발 더 들어가 분석된 결과를 재해석하거나 데이터를 재배치, 재분석 하는 등 여러 방법을 통하여 미래를 예측하고 인사이트를 얻기위해 데이터를 해석하여 보고서 작성을 진행합니다. 이러한 영역의 서비스를 제공하기 위하여 당사에서 AI분석 플랫폼 이외에 추가로 컨설팅 조직에서 인사이트 분석 보고서를 제공하고 있습니다.당사는 20여 년간 데이터 분석 업무를 해온 경험을 토대로, 다양한 분석 방법론과 이에 대한 데이터 및 900여 가지 분석 모델을 확보하고 있으며, 10년 이상 경력의 산업군별 및 업종별 데이터 사이언티스트와 컨설팅 전문가를 보유하고 있어서, 고객 눈높이에 맞는 수준 높은 분석 서비스를 제공할 수 있는 인적 물적 차원을 충분히 확보하고 있고, 이에 대한 가치를 시장에서도 인정받고 있습니다.

당사의 보고서는 고객사의 요청에 따라, 소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하고 있습니다.

[Insight Report 서비스 예시]

insight report 서비스 예시.jpg
Insight Report 서비스 예시

(5) 기타매출
당사의 주요 서비스인 Quetta_Enterprise, Quetta_Service에서는 기업의 사업/브랜드/제품/시장과 관련하여 온라인비정형 빅데이터 텍스트 AI 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 서비스를 사용하는 기업에서는 사업 전반에 관련하여 분석된 서비스를 바탕으로 기업에서 운영하는 SNS계정(기업은 홈페이지처럼 회사, 브랜드, 제품과 관련된 유투브, 메타, 인스타그램, X 등의 SNS 독립된 계정을 갖고 있음)의 운영 전략 및 콘텐츠 제작방향 및 제작 아이디어 등에 대한 다양한 컨설팅 수요가 있습니다. 당사에서는 이와 관련된 서비스를 제공하고 있으며 이로 인하여 기타매출이 발생하고 있습니다.

다. 주요 서비스 가격변동추이

(단위: 천원, USD)

품 목

2025년 1분기(제22기)

2024년

(제21기)

2023년

(제20기)

2022년

(제19기)

Quetta_Enterprise
내 수
34,226
151,718
146,197
131,260

수 출
-

91,965

($66,400.56)

94,011

($73,476.14)

64,334

($50,696.73)

Quetta_Data
내 수
62,379
240,164
242,640
296,915

수 출
-
-
-
-

Quetta_Service
내 수
8,766
28,706
29,860
26,159

수 출
5,745($4,000.00)

17,235

($12,750.00)

13,677

($10,510.23)

-

Insight Report
내 수
41,158
50,266
47,906
61,660

수 출
-

24,322

($17,507.00)

-

13,000

($10,427.11)

기타서비스
내 수
27,637
124,602
160,857
67,546

수 출
-
-
-
-

주)
상기 가격은 당사의 제품구분별 매출액 총계를 업체수로 나누어 단가를 산정하였습니다. 당사의 제품은 규격화되어있지 않으며 각 고객의 요청에 따라 제공 서비스, 사양(이용인원, 분석대상데이터 범위 등)이 천차만별인 바 유의미한 가격변동 정보를 명시하기에 어려움이 있음을 유의하시기 바랍니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황
당사는 서비스매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다.
나. 생산설비에 관한 사항
당사는 서비스매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출현황

(단위: 천원, USD K)

매출

유형

품 목

2025년 1분기

(제22기)

2024년

(제21기)

2023년

(제20기)

2022년

(제19기)

수량
금액
수량
금액
수량
금액
수량
금액

서비스

매출

Quetta_Enterprise
수 출
-
-
1

91,965

($66)

2

188,023

($147)

2

128,669

($101)

내 수
44
1,505,938
52
7,889,349
57
8,333,220
59
7,744,344

소 계
44
1,505,938
53
7,981,314
59
8,521,243
61
7,873,013

Quetta_Data
수 출
-
-
-
-
-
-
-
-

내 수
27
1,684,227
27
6,484,415
21
5,095,434
14
4,156,810

소 계
27
1,684,227
27
6,484,415
21
5,095,434
14
4,156,810

Quetta_Service
수 출
1
5,745($4)
1

17,235

($13)

2

27,353

($21)

-
-

내 수
59
517,193
76
2,181,667
70
2,090,167
61
1,595,719

소 계
60
522,938
77
2,198,902
72
2,117,520
61
1,595,719

Insight Report
수 출
-
-
1

24,322

($18)

-
-
1

13,000

($10)

내 수
9
370,426
28
1,407,439
28
1,341,366
19
1,171,539

소 계
9
370,426
29
1,431,761
28
1,341,366
20
1,184,539

기타서비스
수 출
-
-
-
-
-
-
-
-

내 수
6
165,819
13
1,619,823
5
804,286
7
472,822

소 계
6
165,819
13
1,619,823
5
804,286
7
472,822

합 계
수 출
1
5,745
3
133,522
4
215,376
3
141,669

내 수
145
4,243,603
196
19,582,693
149
17,664,473
131
15,141,234

합 계
146
4,249,348
199
19,716,215
153
17,879,849
134
15,282,903

주1) 상기 서비스내역은 수량기재가 불가능하여 거래처수로 기재하였습니다.

주2) 제품구분별 중복 고객이 포함되어 제품별 고객수의 소계는 전체 고객수 총계와 상이할 수 있습니다.

나. 판매조직

뉴엔에이아이 판매조직도.jpg
뉴엔에이아이 판매조직도

팀 명
담당 업무

사업개발팀
국내외 AI 엔터프라이즈 플랫폼사업 영업

사업기획팀
국내외 AI 플랫폼사업 영업

루시 PLUS팀
AI 플랫폼 사용자&활용 교육, AI 플랫폼 지원

디지털마케팅팀
디지털마케팅 전략 수립 및 운영

마케팅팀
회사 전체 홍보 및 판촉 등

다. 판매경로
당사는 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다.
라. 판매전략
당사는 신규고객사에 대해서는 국내외 AI분석 컨설팅 회사, 대기업 IT채널, 광고마케팅, 데이터 및 클라우드 파트너를 통한 소개 및 협업을 통한 간접 판매와 기존고객사 Cross&Up Sales의 직접판매를 진행합니다. 또한, Expo, 컨퍼런스, PR기사 등을 통한 인아웃바운드 영업을 진행하고 있습니다.

기존고객사에 대해서는 기업규모 (대기업, 중견/중소기업)에 따라 AI 분석 서비스 상품을 차별화하여 판매하고 있습니다.

(1) 기존 고객사 대상

(가) 대기업

Quetta Enterprise 서비스 판매가 주력이 되는 대상으로 주무부서 소개로 기업 내 타부서의 인바운드 문의빈도가 높고, 기술영업 인력이 대응하여 직접 제안하고 있으며, 난이도가 높을 경우, R&D와 협업하여 영업을 진행합니다. 고객사 전담자를 두고 있으며, 중요도에 따라 주기적(격월, 분기)으로 서비스 만족도 점검미팅을 진행하면서 차년도 갱신(예산)을 점검합니다.

Cross&Up Sales을 통해서 계약금액이 늘어난 사례는 다음과 같습니다. 대표적인 국내 주요 대기업의 사례를 기재하였으며, 공통적으로 특정 부서에서 사용되던 당사의 솔루션이 내부적인 정보공유와 긍정적인 입소문 광고에 따라 타 부서들의 다양한 사용목적으로 확대되는 양상을 보입니다.

(나) 중견/중소기업

중견기업 역시 전담자를 두고, 반기에 최소 1~2번 이상 미팅을 통하여 사용 만족도 점검을 하면서, 다른 기업의 서비스 활용 성공 사례를 공유 및 교육을 제공하여, 차년도 갱신 가능성을 높이도록 유도하고 있습니다. 또한 또한 Quettai 서비스의 경우 서비스 활용도를 높이기 위하여 온라인 동영상 및 활용 성공 사례집을 제작하여 제공하고 있습니다.

(2) 신규 고객사 대상

(가) 대기업

기존 고객사의 소개 또는 20년 이상의 업력으로 시장의 평판에 의한 채널들의 추천에 의한 인바운드 기회를 통한 영업을 진행하고 있습니다. 또한, PR기사, Expo, 컨퍼런스, 세미나, 검색광고 노출을 통한 인아웃바운드 영업을 병행하고 있습니다.

(나) 중견/중소기업

검색광고, 세미나 진행, 기존 고객사 담당자 타기업 이직 후, 문의 등을 통한 인바운드 니즈를 통하여 영업을 진행합니다. 공공기관 홈페이지, 중견 기업 마케팅 부서, 중소기업 CEO 등 에게 아웃바운드 영업으로 진행하고 있습니다.

마. 주요매출처
2024년 온기 기준 당사의 주요 매출처는 엘지전자(주), 삼성전자(주), (주)케이티 등입니다. 당사의 주요 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 38.03% 수준입니다.

사. 수주현황
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(1) 시장위험
당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 위험관리는 이사회에서 승인한 내부회계관리제도 규정에 따라 경영본부 주관으로 이루어지고 있습니다. 경영본부는 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.

(2) 시장위험 관리(가) 외환위험
당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(나) 가격위험

당사는

중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다.
(다) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 당사는 이자율위험에 노출된 차입금 등의 금융부채를 보유하고 있지 않습니다. 다른 모든 변수가 일정하다고 가정할 때 당사의 세전순이익에 대한 변동이자부 금융자산으로 인한 영향은 미미할 것으로 예상됩니다.

(3) 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.

(4) 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.

(5) 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 및 풋백옵션 등 거래 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직
당사는 2004년 5월 설립 후, 2008년 11월 기업부설연구소를 창설하였으며, 이후 연구개발인력을 지속해서 확충하여 현재 연구개발로 근무하는 임직원이 121명으로 증가하였습니다. 앞으로도 연구개발인력을 지속해서 확충하여 AI산업을 발전시켜 나아갈 예정입니다.

뉴엔에아이이 연구개발 조직도.jpg
뉴엔에아이이 연구개발 조직도

부서/팀명
주요업무

기술연구소

텍스트 마이닝 파트
NLP 기술을 이용한 Text 처리 기법 연구

LLM / ML 파트
언어모델 및 학습기반 AI 연구

분석 모델 파트
이종의 데이터 간 AI 분석 모델 연구

신기술 파트
데이터 처리 기법에 대한 AI 신기술 연구

AI플랫폼사업부

Crawling 파트
외부데이터 수집 엔진 개발 및 운영

Quettai 파트
데이터 분석 플랫폼 개발 및 운영

신사업 파트
산업군별 특화 플랫폼 개발

서비스개발팀

데이터 파트
데이터 가공, 분류, 저장 업무 수행

개발 파트
데이터 분석기반 서비스 개발

운영 파트
구축된 서비스 운영 및 보완

빅데이터기획팀

분석 기획 파트
데이터 수집, 분석, 시각화 기획

모델링 파트
분석 방법론 및 분석 모델 설계

UX Lab

디자인 파트
시각화 화면 디자인 / UX 개발

프론트엔드 파트
시각화 화면 개발

(2) 연구개발비용

(단위: 천원)

과 목

2025년1분기

(제22기)

2024년

(제21기)

2023년

(제20기)

2022년

(제19기)

비 고

연구개발비용 계
1,971,297
7,245,222
6,446,509
5,242,910
-

(정부보조금)
21,600
53,608
56,400
456,537
-

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100]
45.9%
36.5%
36.1%
34.3%
-

(3) 연구개발실적

연구과제명
주요연구내용
기간

Quetta_Human 기술개발
기존의 데이터 분석의 방식은 검색 키워드, 기간, 채널, 수집원 등 수많은 요소를 수작업으로 변경해가며 더 나은 결과를 재귀적으로 도출해가며 최적화하였습니다. 이 같은 근본적인 데이터 분석의 불편함을 개선하기 위해 생성형 언어모델 기술을 응용, 사용자에게 추가로 필요한 정보를 대화의 형식으로 얻어내고 추론해가며 부족한 부분만을 사용자에게 요청하는 마치 개인비서와 같은 형태의 멀티턴 대화 기반 데이터 분석 AI 제품을 개발
~개발중(~2025.09)

Quetta_MultimediaAnalysis 기술개발
시대 흐름에 따른 고객의 니즈를 선제적으로 대응하고 분석의 품질을 향상하기 위해 멀티미디어 분석기를 개발하여 AI 기술을 활용, 영상의 이미지와 음성을 분석하여 빅데이터 분석에 활용이 가능한 형태로 정형화하는 기술개발
~개발중(~2025.12)

Quetta_Predict 기술개발
AI 기술을 이용하여 매출, 사용량, 가격 등의 정량지표와 리뷰, 언론기사, 인터뷰 등의 정성 지표를 매칭 및 분석하여 인과관계를 해석하는 기술개발
~개발중(~2026.06)

빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술)
데이터 기반 조직에서 데이터의 수집, 전처리, 저장, 분석, 배포 등의 과정을 효율적으로 관리하고 데이터 파이프라인을 자동화하여 신속하게 데이터를 활용할 수 있도록 기술개발
~지속연구

형태소 분석(Morpheme Analyzer) 기술개발
비정형 텍스트 데이터를 형태소 분석하여 단어의 원형으로 복원하는 기술개발 및 상시 발생되는 신조어를 발굴하여 형태소 사전에 추가함으로써 분석의 정확도를 향상시키는 기술개발
~지속연구

텍스트 마이닝 기술
대량의 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하는 기술개발
~지속연구

빅데이터 검색기술
AI와 데이터 분석의 핵심 솔루션과 연동 가능한 검색 엔진에 집중하기 위해 표준 데이터 포맷과 데이터 통합기술이 적용된 독자적인 시스템을 구축
~지속연구

빅데이터 엔지니어링 기술개발
수집한 원천 데이터는 특수문자, 자음, 모음, 비속어 등 불필요한 단어를 제거하는 데이터 전처리 과정을 거치고 메타데이터를 태깅, 데이터별 분류 과정을 거쳐 고품질의 데이터를 확보할 수 있는 기술개발
~지속연구

빅데이터 수집기술개발
온라인에 존재하는 뉴스와 각종 커뮤니티 그리고 다양한 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터를 수집하기 위한 기술을 개발
~지속연구

AI 기반 키워드 추출 기술
기존 방식은 형태소 분석기 성능에 의존하여 키워드를 추출하여 문서 내 존재하는 단어에만 국한되고 신조어나 노이즈에 취약하다는 한계가 있어 이를 개선하기 위해 생성형 AI 기술을 도입하여 신조어나 노이즈에도 강하며, 빠른 추론 속도를 보장하는 키워드 추출 기술을 개발
~24.09.30

생성형 언어모델 개발 기술
소셜 빅데이터 분석 성능을 높이기 위해 다양한 태스크를 수행할 수 있고 여러 도메인에서 활용 가능한 생성형 언어 모델을 개발
~24.09.30

AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)
기계학습 모델을 생산에 투입하고 유지 및 모니터링하는 과정을 최적화하는 기술개발
~24.03.31

AI 기반 인사이트 도출 기술
임베딩, 차원축소, 클러스터링 등 AI 기술을 이용하여 사용자가 의사결정을 할 수 있는 다양한 형태의 인사이트 도출 결과를 자동으로 도출하여 End To End 방식으로 사용자가 빅데이터의 인사이트를 한눈에 알아볼 수 있도록 기술개발
~23.12.31

AI 기반 지식정보 질의응답 기술
AI 기반 지식정보 질의응답 기술은 사용자가 정량화된 입력값이 아닌 자유로운 생각과 질문을 자연어의 형태로 작성하면 이를 AI 모델이 이해하여 정보를 검색하고 Hallucination(환각)이 없도록 적절한 답변을 생성하는 기술개발
~23.07.31

머신러닝 기반 Feature Extraction 기술
텍스트 데이터에서 중요한 정보를 수치화하여 사전 훈련된 트랜스포머 언어모델을 사용해 더 정교하고 복잡한 언어 패턴을 포착할 수 있는 기술개발
~23.08.31

어린이 음성/맥락 인식률 향상을 위한 방송 음성 및 자연어처리 학습용 데이터 셋 구축
어린이 음성의 부족한 부분을 보완하며, 동시에 최신 SOTA 모델에도 적용 가능하도록 음성, 언어 모델을 함께 지원할 수 있는 데이터 셋 구축
~22.12.31

빅데이터 기반 소셜 영상 미디어 분석 플랫폼 구축
소셜 영상 미디어 빅데이터를 수집ㆍ분석할 수 있는 “빅데이터 기반 소셜 영상 미디어 분석 플랫폼”(이하 BD-VMP)을 구축하여, 기업의 홍보ㆍ마케팅 실시에 활용할 수 있는 기초 데이터를 서비스하고, 인플루언서를 확보ㆍ관리하는 서비스를 개발
~22.11.30

중소기업 제품혁신 및 마케팅 성과창출을 위한 AI 기반 스마트컨설팅 서비스 플랫폼 개발
다양한 정보원으로부터 방대한 데이터를 수집한 후, Big Data, NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리), AI 기술을 활용한 서비스(소설 트렌드 분석, TPO 분석 등)와 데이터 기반 스마트 컨설팅 방법론/Tool을 결합하여 컨설팅업체, 마케팅/디자인 에이전시, 중소/중견 기업 대상으로 제공함으로써, 경영전략, 마케팅, 신상품 개발 등에서 구체적인 성과 창출을 지원하는 서비스 플랫폼을 개발, 보급
~21.11.30

AI 솔루션을 활용한 Perceived ESG 분석 플랫폼 구축
기업 ESG에 대한 미디어ㆍ소셜미디어 반응을 보다 정교하고 빠르게 진단하도록 하여 기업의 지속가능경영활동을 촉진하는 AI 분석기반 컨설팅 서비스 기회를 창출하는 서비스를 개발
~21.10.31

7. 기타 참고사항

가. 시장 규모 및 전망

(1) AI 시장

(가) 시장의 특성

국내 인공지능 시장은 최근 몇 년간 비약적인 성장세를 보이고 있으며, 정부 주도의 디지털 전략과 산업 전반의 디지털 전환 흐름에 따라 빠르게 확장되고 있는 전략 산업 중 하나입니다. 인공지능 시장은 크게 ① 인식형 AI(음성ㆍ영상 인식 등), ② 분석형 AI(데이터 패턴 예측 및 분류), ③ 생성형 AI(텍스트 및 이미지 생성 등), ④ 서비스형 AI(AIaaS) 등으로 구분되며, 이 중 최근 생성형 AI의 실무 적용 가능성이 확대되면서 관련 기술과 인프라 수요가 급증하고 있습니다.한국정보통신기술협회(TTA) 및 과학기술정보통신부 등 정부기관은 인공지능 기술을 국가전략기술로 지정하고 있으며, 관련 법ㆍ제도 정비, 인프라 구축, R&D 지원, 인재 양성 등 다방면의 정책을 추진하고 있습니다. 민간 영역에서는 자연어 처리, 고객응대 자동화, 업무 자동화(RPA), 이상탐지, 이미지 분석 등 다양한 산업 분야에서 AI의 수요가 확산되고 있습니다. 국내 인공지능 시장 내 인공지능 도입 IT소프트웨어와 서비스의 경우 기술적 완성도와 실제 현업 적용 가능성, 산업별 도메인지식 반영 여부, 사용자 편의성 등을 두루 겸비해야만 사업성과 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 이는 텍스트 기반의 정성적 데이터 분석 기술, 생성형 요약, 대화형 인터페이스 등 실사용 중심의 AI 기술에 대한 시장 수요가 계속해서 확대되며 산업 전반에 폭넓게 도입되고 있기 때문입니다.

(나) 시장 규모
과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 매 1년마다 고시하는 '인공지능산업 실태조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다. 해당 조사에 따르면 2023년 인공지능 기업들의 매출액은 총 5.2조원이었으며, 사업 분야별로는 인공지능 응용소프트웨어의 매출이 약 1.9조원을 차지하며 전체 인공지능 기업 매출액의 43.3%를 차지하였습니다.

[국내 인공지능 기업 매출액 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2022 금액
2022 비율
2023(E) 금액
2023(E) 비율
'22-'23 CAGR

① 인공지능 시스템 소프트웨어
629,303.0
14.7
778,144.8
15.0
23.7

② 인공지능 응용 소프트웨어
1,853,323.2
43.3
2,305,714.3
44.3
24.4

③ 인공지능 구축ㆍ관리 및 관련 정보 서비스
1,599,567.3
37.4
1,862,009.5
35.8
16.4

④ 인공지능 연산 및 처리 부품/장치
200,262.3
4.7
255,051.7
4.9
27.4

인공지능 매출 합계
4,282,455.8
100.0
5,200,920.4
100.0
21.4

(다) 성장 전망

IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC에서 추정한 국내 인공지능 시장의 규모와 시장 전망은 다음과 같습니다.

[r국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국나 ai 시장 전망.jpg
국내 AI 시장 전망

구분
2023년
2024년
2025년
2026년
2027년

국내 인공지능 시장전망
2,612.30
3,066.20
3,438.50
3,945.60
4,463.60

해당 자료에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장규모는 2022년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성하였으며, 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하여 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.이러한 고성장의 주요 배경은, 디지털 전환 가속화와 AI도입 수요의 확산, 정부의 전략적 투자 및 인프라 확충, 업무 특화형 AI의 부상 등이 있습니다. 제조, 금융, 유통, 의료, 교육 등 전 산업 분야에서 업무 자동화, 고객 응대, 예측 분석 등을 목적으로 AI 기술 도입이 급격히 확산되고 있으며, 이에 기업들도 AI를 단순 실험 단계를 넘어 실무에 통합하고 있습니다.

정부는 AI를 12대 국가전략기술 중 하나로 지정하고, 「초거대 AI 개발 프로젝트」, 「AI 바우처 사업」, 「K-클라우드 프로젝트」 등을 통해 기술개발 및 산업생태계 조성을 적극 추진하고 있습니다.
최근 미국, 유럽연합(EU), 프랑스 등 주요 선진국은 수백조원 규모의 AI 분야 대규모 민간투자 유치를 발표했고, 중국 스타트업 딥시크가 SWㆍ알고리즘 혁신을 통해 미국 빅테크 수준의 AI 모델을 개발해 시장에 충격을 주고 있는 상황으
로 이러한 글로벌 변화에 대응하여 중소벤처기업부 또한
AIㆍ반도체 등 혁신성장 분야에 5조7000억원을 지원
하겠다는 방안을 담은 'AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용확산 방안'을 2025년 2월 발표하였습니다. 특히, 최근 국내외를 막론하고 중소 규모의 AI 서비스 및 소프트웨어 기업들이 빠르게 증가하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 공개를 기점으로 소규모ㆍ도메인 특화형 AI 비즈니스의 기회를 확대시켰습니다. 대기업 및 중견기업은 전사적 AI 시스템보다는 현업 과제 해결형, 경량화된 AI 서비스를 도입하려는 경향이 존재하며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 제공하는 AI 서비스형 인프라(AI as a Service, AIaaS)가 중소기업 및 스타트업이 초기 투자 없이도 AI 서비스를 배포하고 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다. 따라서 국내 인공지능 시장은 정부 주도의 디지털 전환 정책과 민간의 기술 수요 확대에 따라 빠른 속도로 성장하고 있으며, 향후 고성장 기조를 유지할 것으로 전망됩니다.

(2) 빅데이터 분석 시장

(가) 시장의 특성

빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며, 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈로 머신러닝, AI, 데이터 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 머신러닝 및 데이터 분석을 결합하면 기업들은 정보를 분석하고 경품, 매출, 물량에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.

데이터 분석 시장은 공공 및 민간 부문 모두에서 디지털 전환의 핵심 수단으로 자리잡고 있으며, 전통적인 통계 분석을 넘어 인공지능 기반의 고차원 예측ㆍ분류ㆍ해석이 가능한 기술로 고도화되고 있습니다. 특히 최근에는 기업 내부의 정형 데이터뿐만 아니라 뉴스, 블로그, SNS, 리뷰 등 외부에서 발생하는 대규모의 비정형 데이터를 수집ㆍ가공하여 실질적인 의사결정에 활용하려는 수요가 증가하고 있습니다.

빅데이터의 중요성에 인식이 제고되면서 기존의 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 투자로 변화하고 있습니다. 정부 또한 AI의 중요성을 인식하여 AI 산업육성 정책을 수립하고, 주도적으로 프로젝트를 추진 중입니다. 다만, 투자 규모 측면에서 주요국 대비 미흡하며 공공데이터 개방, 데이터 거래 시장 등 데이터의 유통이 해결 과제로 남아 있습니다.

(나) 시장 규모

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 매 1년마다 고시하는 '데이터산업 현황조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다.

[데이터산업 시장규모]

(단위: 억원, %)

구분
2020년 직판매출
2021년 직판매출
2022년 직판매출
2023년(E) 직판매출
증감률 ('21-'22)

데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업
2,122
2,499
3,789
5,464
51.60%

데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발ㆍ공급업
8,979
11,021
15,735
16,268
42.80%

데이터 분석 솔루션 개발ㆍ공급업
2,586
2,932
4,162
4,419
42.00%

데이터 관리 솔루션 개발ㆍ공급업
6,022
7,137
8,954
9,407
25.50%

데이터 보안 솔루션 개발ㆍ공급업
2,558
2,894
4,315
4,582
49.10%

빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발ㆍ공급업
2,866
3,359
4,364
4,755
29.90%

소계 (데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업)
25,133
29,843
41,318
44,894
38.50%

데이터 구축ㆍ가공 서비스업
41,622
45,550
47,483
48,876
4.20%

데이터 관련 컨설팅 서비스업
4,194
4,871
5,925
6,338
21.60%

소계 (데이터 구축 및 컨설팅 서비스업)
45,816
50,421
53,408
55,214
5.90%

데이터 판매ㆍ중개 서비스업
13,206
16,678
19,801
19,990
13.30%

정보제공 서비스업
38,039
49,400
60,039
52,036
1.30%

소계 (데이터 판매 및 제공 서비스업)
51,246
66,078
68,840
72,026
4.30%

데이터산업 시장규모 총합
122,195
146,341
163,665
172,133
11.80%

주1)광고 및 시스템 운영 관리 등 데이터 관련 간접매출을 제외하고 데이터와 직접 관련이 있는 매출만을 기재함주2) 상기 표에 기재된 구분 중 뉴엔AI가 직접 속한 업종으로 간주되는 분류를 합친 시장 규모는 2023년 약 8.5조원으로 추정됨.

(출처: 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원(2023))

(다) 성장 전망

[국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망]

(단위: 십억원)

국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망

국내 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)는 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서에서 2023년 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장은 전년 대비 11.1% 성장하여 2조 7,054억 원의 매출 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 해당 시장은 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억 원 규모에 이를 전망입니다. 국내에서는 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해 데이터를 비즈니스 이니셔티브에 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되는 추세로 특히, 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

나. 계절적 요인
당사의 분기별 매출액을 살펴보면 일반적인 IT회사들과 마찬가지로 4분기에 매출액이 증가하는 것을 확인할 수 있는데 이는 Quetta_Enterprise 신규매출이 일반적으로 4분기에 많이 발생하기 때문입니다. Quetta_Enterprise 매출이 4분기에 큰 이유는 해당회사에 맞추어서 들어가기 때문에 매출규모가 크고 4분기에 도입하여 테스트 후 1월부터 정식오픈하는 케이스가 많기 때문입니다.

(주)뉴엔에이아이 분기별매출액

다. 대체 시장의 존재 여부 및 향후 전망

AI를 활용한 빅데이터 사업은 AI에 특화된 사업구조로 별도의 대체 시장이 존재하지 않습니다. 당사가 경쟁력을 가지고 사업에 적용하고 있는, AI 기반의 빅데이터툴 없이 일반적인 오피스 도구나 이미지 편집 툴 등을 활용한 사업자는 존재할 수 있으나, AI를 활용한 빅데이터 분석사업을 대체할 수 있는 시장은 없습니다. AI 성장이 가속화될수록 AI를 활용한 빅데이터 사업은 더욱 규모와 중요성 측면에서 지속적으로 성장할 것이라고 판단하고 있습니다.

라. 경쟁현황(1)국내 경쟁현황
당사는 당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스를구독형 방식으로 고객에게 제공함으로써 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2011년 부터 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 당사와 유사한 AI기반 빅데이터 사업을 진행하고 있는 유사업체들은 당사와 매출인식방식, 영업방식, 서비스제공방식의 차이로 인하여 직접적인 매출의 비교가 어려운 한계점이 있습니다. 주요 경쟁사의 경우 SI 방식 위주의 수익 구조와 고객층이 정부과제 비중이 높은 경우에 당사처럼 민간 매출 비중이 높고 서비스방식의 사업을 하는 회사와는 수익구조가 다르게 됩니다. 또한 당사의 경우 이러한 사업구조로 인하여 특정회사를 대상으로 하는 특정원가가 발생하지 않기 때문에 영업수익으로 매출을 측정하지만 일부 경쟁사의 경우 때문에 매출액, 매출원가 구조로 이루어져 매출의 직접적인 비교가 어렵습니다. AI시장의 성장성으로 인하여 매년 높은 전망치를 기록하고 있지만, 지난해 세계적 경기침체에 따라 신업 전반의 실적이 악화되었으며, 경쟁사 대부분이 영업손실을 통해 적자를 기록하였습니다.

국내 유사업체 3개년 영업이익.png.jpg
국내 유사업체 3개년 영업이익

(출처 : 전자공시시스템 자료 재편집)
(2) 해외 경쟁현황
해외기업으로는
Brandwatch
,
Sprinklr
,
(Ipsos) Synthesio
,
Talkwalker
와 같은 글로벌 소셜 빅데이터 기업들이 지속적인 발전을 거듭하고 있습니다.

글로벌 기업은 국내 한글과 관련한 비정형 데이터분석 서비스를 제공하기는 하나 대부분 해외 글로벌을 대상으로 하기 때문에 국내시장을 분석하는데 한계가 있습니다. 또한, 글로벌 기업들은 SNS 마케팅에 특화된 분석 서비스 제공하는데 반하여 당사에서는 다양한 커스터마이징 분석을 지원하여 차별성을 가지고 있으며, 글로벌기업이 마케팅 활동의 기획 및 실행, 피드백 분석 등 원스톱 서비스, 전세계 모든 언어에 대한 분석 및 다양한 AI 솔루션 지원하는데 강점을 가지고 있는 반면, 당사는 외부 데이터와 함께 매출, 판매량 등 내부 데이터까지 연계하여 분석을 제공하는 차이점이 있습니다.
(3) 경쟁구도 변경 가능성
당사의 고객사 구성은 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있습니다. 민간기업에서는 입찰이 아닌 BMT(벤치마크테스트), POC(Proof of Concept)를 통해 업체를 선정하게 되어 기술력을 시장에서 입증받아 왔습니다. 향후 경쟁구도 변경된다고 하더라도 AI기반의 빅데이터 분석서비스를 제공하는 전문기업으로서의 위상을 지켜나아갈 것 입니다.

마. 신규사업
당사의 신규사업은 현재 대기업을 대상으로 하는 Quetta_Enterprise영역의 Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health&Insurance, Quetta_ESG 서비스와 Quetta_Service영역의 Quetta_K-Market Lens, Quetta_Globalization 2가지 서비스를 출시하기 위해 준비중입니다. 또한 기타매출영역에 전문용어 통역 플랫폼을 준비하고 있습니다.

[㈜뉴엔에이아이 신규서비스]

구분
대상서비스
서비스개요

Quetta_Enterprise
Quetta_Global MI
글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스

Quetta_Audience
Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스

Quetta_health&Insurance
보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스

Quetta_ESG
기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스

Quetta_Service
Quetta_K-Market Lens
업종별 타겟 시장의 트렌드 및 e커머스 분석

Quetta_Globalization
다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스

기타매출
전문용어 통역 플랫폼
분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원

(1) Quetta_Global MI(가) 시장 현황 및 전망
국내에는 21만여개의 수출기업이 있으며 2023년 기준 연간 6,538억불의 수출액을 달성하였습니다. 이러한 수출기업들은 해외 동향에 대해서 민감한 반응을 보이며 특히 글로벌기업 및 수출국가의 정치, 경제, 사회적 이슈 및 규제, 정책등의 동향에 항상 관심을 가지고 있습니다.

기존에 외부 정보, 여론 및 트랜드에 민감한 기업은 대부분 B2C산업을 주력으로 하는 기업이었지만, 최근 B2B, B2G(Business to Government)기업들도 시장에 변화에 빠르게 대응하지 못하면 도퇴될 수밖에 없음을 실감하고, 이에 대한 조직 및 대응 시스템을 고민하고 있습니다.

원자재나 중간단계 제품을 생산하는 B2B기업들은 전방산업 및 고객사에 대한 시장변화 및 경쟁기업의 실적 및 투자, 리스크, 신기술 등에 큰 관심을 가지고 있으며, B2G기업의 경우 각국의 정책 및 규제, 인허가 정보를 분석하고자 합니다.

이러한 시장의 현황과 미래 방향성을 제대로 파악하지 못하는 기업은 시장에서 살아남기 힘들다는 위기의식을 느끼고 있습니다.

특히 정보의 획득이 쉬운 국내보다는 해외 시장 및 각 국가별 정책 동향 등을 분석하는 것에 큰 관심을 가지고 있으나, 이에 대한 방법 및 솔루션을 찾기 힘든 것이 현실입니다.

수출입 기업 수 및 무역액.jpg
수출입 기업 수 및 무역액

(출처 : 2023년 기업특성별 무역통계(잠정) 결과, 통계청)

이렇게 국내외 시장 및 정책관련 정보 분석을 위해서는 다양한 웹사이트에서 정보를 수집해야 하는데 단순히 뉴스 등의 텍스트 데이터뿐 아니라, 주가, 유가, 환율, 인허가 정보 등 다양한 정형/비정형 정보를 모두 포함해야 합니다.

데이터 직무인력 부족률.jpg
데이터 직무인력 부족률

(출처 : 2023년 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원)

또한, 이렇게 취합한 정보를 분석하기 위한 전문가가 필요하게 됩니다. 한국데이터산업진흥원에서 발간한 2023년 데이터산업 현황조사에 따르면 데이터 직무별 인력은 향후 5년 내 필요 인력은 29,967명으로 12.6%가 부족할 것으로 예상하고 있으며, 데이터 개발자가 15.2%, 데이터 분석가가 13.8%로 부족할 것으로 예상하고 있습니다. 또한, 일반산업에서 데이터 관련 인력을 채용 시 애로사항으로 실무역량을 갖춘 인력이 부족하다는 의견이 73.0% 비중을 차지하였습니다.

데이터 산업의 인력 채용 시 애로사항.jpg
데이터 산업의 인력 채용 시 애로사항

(출처 : 2023년 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원)

수출관련 기업에서는 빅데이터에 기반하여 해외 시장 및 정책 등에 대한 동향을 분석해줄 수 있는 인력에 대한 수요가 있으나 1. 관련 시스템의 부재 및 인력채용의 어려움으로 인하여 필요한 정보를 자동으로 수집하고, 2. 다양한 분석 모델을 통해서 시장의 이슈를 파악하고, 3. 예측모델을 활용하여 리스크를 사전에 예방하고, 4. 최적화된 의사결정을 제언 도구를 통해 비지니스 리스크를 줄이고, 성공확률을 높일 수 있는 AI솔루션에 대한 니즈가 증가하고 있습니다. 이러한 시스템의 도입은 적은 분석인력으로 최고의 효과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징
Quetta_Global MI 서비스는 수출 기업이 글로벌 기업들의 이슈현황과 신기술을 모니터링할 수 있도록 글로벌 5,000개 기업의 시장 동향 및 이슈와 30개 국가의 정책변화 등을 분석합니다. 데이터 분석 방법으로는 한국표준산업분류(KSIC)를 기반으로 각 산업군별로 데이터를 분류하고, 각 산업 도메인에 맞는 분석모델을 적용하여, 불용정보가 배제된 정제된 데이터를 기반으로 AI 분석 경량화 엔진을 커스텀하여, 모든 기업에서 사용할 수 있는 데이터 분석 솔루션을 제공합니다.

도메인별 분석 모델은 당사에서 그동안 수행했던 900여개 과제에서 개발된 모델들로 각 도메인의 대표기업에서 이미 검증이 완료된 모델로 초급 데이터 분석가도 쉽게 사용할 수 있도록, 지능형 분석데이터 생성 및 추출 기능과 AI생성 보고서를 제공합니다.

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Quetta_global mi 서비스 화면 예시

Quetta_Global MI 제품은 정보분석을 위한 데이터 분석가뿐만 아니라 주요경영진 및 임원들에게 AI추천 이슈를 제공하여 업계의 수많은 이슈중 중요 이슈를 빠르게 전달하는 역할을 수행할 수 있으며, 생성형AI를 기반으로 이슈와 관련 정보를 질의응답 형태로 답변할 수 있는 RAG기술을 포함하고 있어 기업에 데이터 기반 의사 결정(data driven decision making)체계를 손쉽게 구성할 수 있는 솔루션입니다.

(2) Quetta_Audience(가) 시장 현황 및 전망
현대 사회에서 오피니언 리더들은 기업 활동에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있습니다. 첫째, 브랜드 이미지 형성에 중요한 역할을 합니다. 이로 인해 인플루언서 마케팅이 기업의 주요 전략으로 자리 잡게 되었으며, 기업은 이러한 리더들을 활용해 브랜드 가치를 높이고자 합니다. 둘째, 소비자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. 전자제품, 자동차, 패션 등 다양한 제품에 대한 이들의 의견은 소비자들이 제품을 평가하고 선택하는 데 큰 영향을 줍니다. 또한, 기업의 평판에 대해 의견을 제시함으로써 기업 이미지에도 영향을 미칩니다. 이러한 이유로 기업들은 오피니언 리더들의 목소리에 주목하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 특히, 이들의 SNS 타임라인은 뉴스보다 빠르게 정보를 제공하는 채널로 인식되며, 최근에는 데이터 분석에 필수적인 정보로 활용되고 있습니다.

오피니언리더들의 영향력이 과거보다 크게 증가한 이유는 일반인들의 SNS사용량이 증가했기 때문입니다. 2024년 정보통신정책원구원에서 발간한 세대별 SNS이용현황에 의하면 Z세대는 21년 31.7%에서 23년 57.6%로, Z세대는 21년 31.7%에서 23년 57.6%로, 밀레니얼세대는 21년 20.1%에서 41.0%로 X세대는 21년 14.1%에서 31.2% 베이비붐세대는 21년 9.5%에서 23년 27.1%로 크게 증가하였습니다.

세대별 sns활동 빈도.jpg
세대별 sns활동 빈도

(출처 : 세대별 SNS이용현황, 정보통신정책원구원)

오피니언리더들의 영향력에 대해서 사회이슈 변화에 민감한 기업들은 관심을 기울이고 분석해 보기를 원하고 있으나, 실제 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 분석모델이 적용된 제품이 없어 몇몇 담당자에 의해 수기로 관리되고 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징
Quetta_Audience서비스는 오피니언 리더(Influencer)의 발언을 기반으로 기사화 및 확산된 언론 매체, 확산량 분석 등 '사회적 영향력'을 분석 및 제공합니다.

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Quetta_audience 서비스 화면 예시

글로벌 오피니언 리더(Influencer)의 영향력을 분석하여 트위터, 페이스북, 언론사 등 글로벌 영향력 높은 SNS 플랫폼 및 언론 매체를 통해 글로벌 중요이슈 및 정보의 추이를 제공합니다.

이러한 이슈는 주제별로 그룹핑이 되며, 뉴스 및 SNS플랫폼으로의 재확산 수치를 취합하여 중요이슈를 선정합니다. 또한 오피니언리더의 언급을 언론 및 개인미디어가 어떻게 반응하고 있는지를 분석하여 해당 발언을 조금 더 입체적으로 분석할 수 있는 정보를 제공합니다.

(3) Quetta_Health&Insurance(가) 시장 현황 및 전망
보험업계에서는 2023년 보험사기에 대한 적발금액이 1조원 이상 발생하고 있으며 이는 전년보다 346억원 3.2%가 증가한 금액입니다. 이러한 보험사기는 생명보험과 손해보험을 가리지 않고 매년 증가하고 있습니다.

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보험사기 적발추이

(출처 : 금융감독원 홈페이지 참조)

보험사기의 유형별 적발금액을 살펴보면 크게 사고내역조작, 고의사고, 허위사고, 기타로 나누어 볼 수 있는데 각각 사고내역조작이 59.3%, 고의사고가 14.3%, 허위사고가 19.0%, 기타가 7.4&가 됩니다. 이중 사고내역조작에서 진단서 위변조 및 입원수술비 과다청구가 2,031억원으로 사고내역조작에서도 가장 큰 비중을 차지하고 있으며 전년대비 437억원 증가하여 가장 큰 증감금액을 보이고 있습니다.

이렇게 보험사기가 증가하는 현상은 보험사의 재정적 리스크를 가져오며, 이는 결과적으로 전체 보험가입자의 서비스 품질 하락과 보험료 상승이라는 국가적인 손실을 가져오고 있어 보험업계에서는 사기 예방을 위해 다양한 방법으로 적발시스템을 구축하고, 운영하고 있지만 보험사와 계약자의 관계상 교통사고나 의료시술후 보험금을 지급하지 않는 것은 보험사의 입장에서 큰 리스크를 발생하게 됩니다. 이와 같은 보험사기는 사건이 발생하기 전에 적발하는 것이 가장 좋은 해결책이지만, 아직까지 뚜렷한 대안은 없는 상황입니다.

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보험사기 유형별 적발금액

(출처 : 금융감독원 홈페이지 참조)

(나) 제품의 개요 및 특징
Quetta_Health&Insurance 서비스는 보험사기 의심징후를 온라인을 통해서 분석하는 제품으로 질병, 치료법, 의료기관의 빅데이터를 AI 분석기술을 활용하여 보험금 과잉 청구를 사전 감지하여, 보험사의 손실을 줄이고 보험료가 부당하게 상승하는 요인을 사전에 제거하는 제품입니다.

크게 두가지 모델이 적용되어 있으며, 첫째로는 병의원의 모럴성 리스크를 탐지하는 방식입니다. 현재 병의원의 의사가 진단한 경우 이를 반박할수 있는 기능이 없어 비급여 진료(시력교정, 미용목적 등)를 급여진료(백내장, 비중격만곡증 등)항목으로 진단할 경우 보험사는 해당 보험금의 지급을 거부할 수 없습니다. (시력교정하러 온 환자에게 백내장으로 진단하여 보험금을 수령하는 등의 행위) 이를 시술하기 전 시점에서 파악하기 위해서 병의원의 홍보, 광고 컨텐츠를 활용할 수 있습니다.

블로그 및 카페, 지식인의 답변 등을 통해서 마케팅 활동을 활발하게 하고 있는 병의원을 파악하고, 어떤 진료과목, 질병, 치료법에 대하여 홍보하는지를 분석해본 결과 85%의 확률로 해당 병의원에서 청구되는 보험금이 증가하는 것으로 확인되었습니다. (2022년 삼성화재와 당사의 POC결과) 이러한 분석모델을 표준화하여 향후 보험금 청구의 증가가 의심되는 병의원 또는 질병, 치료법을 미리 예상하여 사전에 대응할 수 있도록 합니다.

두번째는 최근 법이 개정되어 교통사고 사기를 위한 알선만으로 처벌할 수 있는 규정이 추가됨에 따라 온라인을 통해서 교통사고 사기의 공범을 모집하는 행위를 찾아 해당인원을 수사할 수 있는 근거가 마련되었습니다. 실시간 데이터 수집을 기반으로 카페, 및 구직사이트 등을 통해 공범모집 정보를 수집하고, 일반인이 파악하기 힘든 용어(ㄱㄱㅅ, 공격수, 사고 가해차량 운전 및 탑승자)를 학습하여 정확하게 보험사기 알선 활동을 적발할 수 있습니다.

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Quetta_health&insurance 서비스 구성도

(4) Quetta_ESG

(가) 시장 현황 및 전망
ESG는 Environmental(환경), Social(사회), Governance(지배구조)를 의미합니다. ESG는 기업이 지속적인 성장 및 생존에 직결되는 핵심가치로, 기업의 지속가능성, 기업가치, 그리고 비재무적 성과지표를 의미합니다. 글로벌 선도기업들은 이미 96%에 육박하는 기업들이 ESG보고서를 작성하고 있으나 현재 우리나라의 경우 전체 상장사 수와 비교하여 ESG보고 수준이 미비한 실정입니다.

글로벌 기업의 지속가능경영 보고율 추이.jpg
글로벌 기업의 지속가능경영 보고율 추이

(출처 : KPMG Survey of Sustainability 2020, KRX ESG포털 , ESG 정보공개)

한국거래소는 지난 2021년 1월 복잡한 글로벌 이니셔티브와 ESG정보공개에 낯선 기업들을 위해 ESG정보공개 가이던스를 발표하였으며, ESG보고 의무화에 앞서 지속가능보고서 발간 경혐이 없는 기업들에 ESG보고서 작성에 필요한 절차와 권고 공개 지표, 우수사례 등을 제시하였습니다.

이처럼, 기업의 비재무적 경영평가에 대한 체계적 평가를 위한 ESG가 국내외 주요 아젠다로 인식되어 있으며, 2025년부터 2조 원 이상 코스피 상장사의 ESG 정보공개가 2030년부터는 전체 코스피 상장사의 ESG 공시 의무화가 예정되어 있어서 2025년 이후, 대기업 위주의 ESG 자체 평가로 데이터의 수요가 급증할 것으로 예상합니다.

(2) 제품의 개요 및 특징
ESG 공시 의무화가 진행될 경우 내용을 검증할 수 있는 프로세스의 필요가 증가하게 됩니다. 이러한 기업의 ESG활동에 대해서 당사의 Quetta_ESG 서비스는 온라인 빅데이터 500억 개(하루평균 2200만 건) 이상의 소스를 AI로 학습하고 분석하여, 국내 상장기업 및 글로벌 기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제에 대한 분석을 제공합니다.

단순히 각 기업의 ESG활동만 분석하는 것에서 나아가 해당 활동의 사업적 성과와 어떻게 연결되는지도 함께 분석하고, 유사 산업군의 기업내에서 어떤 위치에 있는지 타 기업과의 비교 평가를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 당사의 ESG활동에 대한 성적표를 확인하고, 경쟁그룹내 상위권 기업과 비교하여 강점 및 약점을 파악하고 향후 발전 방향을 제안합니다. 또한 ESG활동으로 인한 기업의 이미지 변화 및 인지도 상승을 직접적인 수치로 확인할 수 있어 ESG활동에 대한 투자를 보다 적극적으로 할 수 있도록 지원합니다.

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㈜뉴엔에이아이 ESG분석 플랫폼 구성도

(5) Quetta_K-Market Lens

(가) 시장 현황 및 전망
온라인상에서 기업들은 해당업종의 트렌드를 분석하고 업종별 급상승 키워드 및 브랜드를 TPOP(Time, Place, Occasion, Person)에 따라 카테고리 또는 신제품끼리 비교 분석하여 실시간 프로모션 및 가격 전략을 수립하기를 원합니다. 하지만 개별 쇼핑몰들이 이러한 전략을 세우고 운영하기에는 시간과 비용이 많이 들어가게 됩니다.

특히, '23년부터 중국 e-커머스가 거대 자본을 이용한 저가 마케팅으로 국내시장에 진출함에 따라 국내 전자상거래 기업이 가격경쟁력과 차별성을 상실하면서 구매대행 및 일부 영세 소매업을 영위하던 소기업의 폐업 증가와 함께 시장 신규 진입이 어려운 상황입니다.

이러한 상황에서도 2024년 상반기에만 225,896개의 도소매업이 창업하였고 이러한 업체들이 경쟁력을 가지기 위해서는 다양한 메타데이터를 통하여 경쟁력을 확보해야 할 것입니다.

최근 가치소비를 넘어서 디토소비(나도 따라 소비한다는 소비개념)가 유행하여 영상컨텐츠 또는 인플루언서의 소비를 따라하는 현상이 극적으로 증가하고 있습니다. “두바이초콜렛”과 스텐리의 “퀜처 텀블러”는 이러한 소비심리의 대표적이 예시입니다. 이러한 디토소비는 굉장히 짧은시간동안 유행했다 사라지는 특성이 있어 빠른 분석과 대응력이 필요합니다. 쇼핑 및 유통 분야의 기업들은 이렇게 만들어 지는 트랜드를 빠르게 활용할 수 있는 수단을 찾고 있으며, 본 제품이 이에 대한 좋은 해법이 될 수 있습니다.

2024년 상반기 도매상품중개업 창업증감률.jpg
2024년 상반기 도매상품중개업 창업증감률

(출처 : 중소벤처기업부, 2024년 상반기 창업기업동향발표)

(나) 제품의 개요 및 특징
Quetta_K-Market Lens 서비스는 업종별 타겟 시장의 트렌드를 깊이 있게 분석 가능한 서비스로 식품을 시작으로 가전제품, 모바일, 자동차까지 주요 생활 소비재에 대한 분석 서비스를 제공할 계획입니다. 온라인 빅데이터와 포털의 검색 데이터를 결합하여 Demographic 정보와 트렌드 추이 분석을 제공하며 다양한 메타데이터(인기 조회 수, 많이 찾는 상품 등)를 대시보드 기반으로 쉽게 분석 가능합니다.

quetta_k-market lens 서비스 화면 예시.jpg
quetta_k-market lens 서비스 화면 예시

업종별 급상승 아이템 및 브렌드를 TPOP(시간, 장소, 상황, 사람)에 따라 구분하여 제품 속성에 따라 분석하고 분류합니다. 카테고리 또는 신제품끼리 비교 분석이 가능하며, 인기검색어와 쇼핑 트렌드를 확인할 수 있습니다. 업종별 라이프사이클, 인구통계정보, 점포 유형 분석까지 제공하고 있습니다. 또한, Quetta_Market Lens 서비스는 다양한 온라인 쇼핑몰의 수많은 판매딜러의 변칙적 가격 판매를 실시간으로 모니터링함으로써 경쟁 제품 대비 가격 경쟁력을 분석합니다. 이들 통해 실시간 프로모션 및 가격 전략 수립이 가능하며, 온라인 쇼핑몰 가격 분석을 통하여 실시간 재고 관리와 히트 상품 발굴이 가능합니다.

또한 메가히트 아이템을 조기에 발굴할 수 있는 약신호 기반 예측모델이 적용되어 기존의 메가히트 상품의 초기 반응, 확산도가 유사한 아이템을 찾아주어 극심한 경쟁속에서 타사보다 빠르게 트렌디한 제품을 소싱할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

(6) Quetta_Globalization

(가) 시장 현황 및 전망
한국이 글로벌 시장을 겨냥한 제품의 '테스트 베드'로 떠오르고 있습니다. 글로벌 기업들이 '한국 시장에서 성공하면 어떠한 시장에서도 무난히 성공할 것'이란 인식을 갖게 된 것은 다른 나라에 비해 국내 소비자들이 품질과 서비스에 대한 기준이 까다롭고, 트렌드에 민감하기 때문입니다.

또한, 국내 문화, 컨텐츠, 영화, 음악, 제품 등 다양한 국내 상품들 또한 세계시장에서 인정받고 발전해 나가며 그 어느때보다 한국시장에 대한 관심도가 높아진 상황입니다. 하지만 해외업체들은 현재 국내 시장을 분석하고 활용하는데 단순히 전문가 집단이나 현장상황의 파악만으로 가져가는 한계가 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징
다양한 한국의 컨텐츠를 모델링하여 다국어로번역 후 글로벌 고객사들에게 제공하는 서비스로 별도의 시스템 구축없이 각국 현지에서 영어, 일본어, 중국어로 한국시장 분석데이터를 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 해외에서 한국의 이슈 및 트랜드를 빠르게 파악할 수 있으며, 라이징 아이템(제품 및 브랜드)을 확인하고, 이러한 제품의 인기요인에 대한 분석을 빠르게 수행할 수 있습니다.

현재도 일부 해외 고객사들이 Quettai 서비스를 한국어로 보고 있는 것에 착안하여 Quettai 3.0 서비스 런칭 직후 Quettai 3.0 제품을 다국어 전문용어 번역기능을 추가하여 한국시장에 관심있는 해외 고객사에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

quetta_globalization 비즈니스모델.jpg
quetta_globalization 비즈니스모델

바. 지식재산권

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
인쇄물 위치정보 제공시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.04.30
-
대한민국

2
특허권
질의어에 따른 대량문서기반 성향 분석시스템
뉴엔에이아이
2006.06.04
2007.06.15
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

3
특허권
사용자 맞춤 블로거 분석 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2010.03.05
2010.11.22
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

4
특허권
웹 문서의 분류 및 분석 정확도를 향상시키는 문서 전처리 장치
뉴엔에이아이
2009.11.18
2011.12.02
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

5
특허권
노출도 분석을 이용한 유사문서 분류 장치
뉴엔에이아이
2009.11.26
2011.12.02
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

6
특허권
웹 문서를 이용하여 설문조사용 질의문의 결과를 획득하는 시스템
뉴엔에이아이
2009.11.19
2011.12.08
-
대한민국

7
특허권
문장 네트워크 기반 회의록 요약 방법
뉴엔에이아이
2011.04.15
2013.07.22
Quetta_Summary
대한민국

8
특허권
개인 정보 조회 서비스 제공 밥법, 그 서버 및 이동 단말
뉴엔에이아이
2011.12.27
2013.10.14
-
대한민국

9
특허권
소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2013.11.25
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data
대한민국

10
특허권
대용량 데이터의 텍스트마이닝을 위한 의미기반 분류 추출시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.01.08
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

11
특허권
소셜네트워크 통합 분석을 위한 다중구조 데이터 규격화 처리시스템
뉴엔에이아이
2012.04.05
2014.02.27
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

12
특허권
HTML파일로부터 비정형 메타 데이터를 추출하는 장치
뉴엔에이아이
2013.08.02
2014.10.17
Quetta_Crawler
대한민국

13
특허권
단어 패턴을 이용한 카테고리 및 감성 분석시스템
뉴엔에이아이
2013.07.26
2014.12.10
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

14
특허권
온라인 기반의 위기관리 대응 매뉴얼 자동 생성장치
뉴엔에이아이
2013.07.26
2015.01.23
-
대한민국

15
특허권
이미지 처리 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2014.07.31
2016.11.16
-
대한민국

16
특허권
공간 및 텍스트 정보를 사용한 사회적 관심 영역 추정 장치 및 방법
뉴엔에이아이
2016.10.12
2018.08.30
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data,
대한민국

17
특허권
소셜 데이터 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

18
특허권
단문 분류 시스템 및 방법
뉴엔에이아이
2016.11.25
2018.10.12
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

19
특허권
실시간 통합분석검색 시스템
뉴엔에이아이
2019.10.21
2021.09.03
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

20
특허권
데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축방법
뉴엔에이아이
2019.10.07
2021.10.29
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

21
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2020.11.26
2022.11.01
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine
대한민국

22
특허권
텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체
뉴엔에이아이
2022.09.30
2023.01.25
Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data
대한민국

23
저작권
Quetta _K-Beauty Insight(퀘타 케이뷰티 인사이트)
뉴엔에이아이
2023.01.02
2024.03.20
Quetta_K-Beauty Insight
대한민국

24
저작권
Quetta Audience(퀘타 오디언스) 1.0
뉴엔에이아이
2023.04.03
2024.05.16
Quetta_Audience
대한민국

25
저작권
Quetta Global MI (퀘타 글로벌 엠아이)
뉴엔에이아이
2023.07.03
2024.03.20
Quetta_Global MI
대한민국

26
저작권
Quetta KeywordExtraction (퀘타 키워드익스트랙션)
뉴엔에이아이
2024.01.16
2024.03.11
Quetta KeywordExtraction
대한민국

27
저작권
Quetta K-Market Lens (퀘타 케이마켓 랜즈) 1.0
뉴엔에이아이
2023.06.01
2024.05.16
Quetta_K-Market Lens
대한민국

28
저작권
Quetta LLMs (퀘타 엘엘엠즈)
뉴엔에이아이
2024.02.22
2024.03.11
Quetta LLMs
대한민국

29
저작권
Quetta MiningEngine 2.0 (퀘타 마이닝엔진 2.0)
뉴엔에이아이
2022.02.07
2024.03.11
Quetta MiningEngine 2.0
대한민국

30
저작권
Quetta NER (퀘타 엔이알)
뉴엔에이아이
2023.06.22
2024.03.11
Quetta NER
대한민국

31
저작권
Quetta NLP (퀘타 엔엘피)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta NLP
대한민국

32
저작권
Quetta Search (퀘타 서치)
뉴엔에이아이
2024.02.28
2024.03.11
Quetta Search
대한민국

33
저작권
Quetta SentimentAnalysis (퀘타 센티멘트아날리시스)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta SentimentAnalysis
대한민국

34
저작권
Quetta SimpleCloud (퀘타 심플클라우드)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
Quetta SimpleCloud
대한민국

35
저작권
Quetta SpamDetection (퀘타 스팸디텍션)
뉴엔에이아이
2024.02.27
2024.03.11
Quetta SpamDetection
대한민국

36
저작권
Quetta SubjectClassify (퀘타 서브젝트클레시파이)
뉴엔에이아이
2024.01.19
2024.03.11
Quetta SubjectClassify
대한민국

37
저작권
Quetta Summary (퀘타 서머리)
뉴엔에이아이
2023.11.22
2024.03.11
Quetta Summary
대한민국

38
저작권
Quetta Topic (퀘타 토픽)
뉴엔에이아이
2023.01.21
2024.03.11
Quetta Topic
대한민국

39
저작권
Quetta TrendGPT (퀘타 트랜드지피티)
뉴엔에이아이
2023.11.14
2024.03.11
Quetta TrendGPT
대한민국

40
저작권
Quettai 2.0 (퀘타이2.0)
뉴엔에이아이
2020.08.18
2021.09.08

Quettai 2.0

대한민국

41
저작권
RIS-K Crawler v4.0 위기관리 크롤러)
뉴엔에이아이
2018.09.30
2018.11.09
Quetta_Crawler
대한민국

42
저작권
소셜데이터 분류엔진 EAM2 (이에이엠2)
뉴엔에이아이
2019.03.21
2019.06.18
Quetta_Enterprise
대한민국

43
프로그램등록증
웹와치 (Web Watch)
뉴엔에이아이
2003.10.07
2004.09.30
-
대한민국

44
프로그램등록증
댓글분석시스템(RMS, Relpy Manageman System)
뉴엔에이아이
2004.04.15
2004.09.30
-
대한민국

45
프로그램등록증
뉴스티커(Ticker-K)
뉴엔에이아이
2004.01.05
2004.09.30
-
대한민국

46
프로그램등록증
인터넷뉴스클리핑시스템(Web Clip)
뉴엔에이아이
2003.11.13
2004.09.30
-
대한민국

47
프로그램등록증
기자관리정보시스템(Press Management System)
뉴엔에이아이
2003.11.07
2004.09.30
-
대한민국

48
프로그램등록증
기사전자스크랩시스템(e-Scrap)
뉴엔에이아이
2003.11.06
2004.09.30
-
대한민국

49
프로그램등록증
전문전보지식관리시스템(Premium-K)
뉴엔에이아이
2003.10.09
2004.09.30
-
대한민국

50
프로그램등록증
홈페이지티커(H-Ticker)
뉴엔에이아이
2004.02.18
2004.09.30
-
대한민국

51
프로그램등록증
위기관리정보시스템
뉴엔에이아이
2003.10.15
2004.09.30
-
대한민국

52
프로그램등록증
위기관리 전자매뉴얼(e-CMM,Electronic Crisis Management Manual)
뉴엔에이아이
2004.02.03
2004.09.30
-
대한민국

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 연결요약재무정보
증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 개별요약재무정보

(단위 : 원)

구분
2025년(제22기)
2024년(제21기)
2023년(제20기)
2022년(제19기)

2025.03.31 현재
2024.12.31 현재
2023.12.31 현재
2022.12.31 현재

회계처리 기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

외부감사(감사의견)
이촌회계법인(검토)
삼일회계법인(적정)
이촌회계법인(적정)
이촌회계법인(적정)

Ⅰ. 유동자산
19,115,474,294
19,544,707,211
19,935,738,891
8,856,368,560

현금및현금성자산
7,280,486,179
10,168,678,694
9,192,984,978
4,901,669,074

매출채권
2,060,157,272
2,548,075,057
2,466,550,204
1,763,195,160

계약자산
602,185,384
679,164,300
138,235,018
141,859,200

유동성상각후원가측정금융자산
9,100,086,299
6,085,277,257
8,128,805,066
2,013,635,616

기타유동자산
72,559,160
63,511,903
9,163,625
36,009,510

Ⅱ. 비유동자산
10,686,661,362
10,372,250,025
10,160,540,947
10,137,511,632

비유동성상각후원가측정금융자산
290,979,505
287,797,677
293,760,495
289,796,946

비유동성당기손익-공정가치측정금융자산
375,000,000
375,000,000
387,300,000
83,700,000

유형자산
8,707,841,655
8,640,408,453
8,266,974,541
8,572,903,414

무형자산
383,567,000
384,422,000
387,842,000
391,262,000

사용권자산
320,788,827
293,588,877
315,224,334
409,236,397

이연법인세자산
608,484,375
391,033,018
509,439,577
390,612,875

자 산 총 계
29,802,135,656
29,916,957,236
30,096,279,838
18,993,880,192

Ⅰ. 유동부채
8,220,719,971
7,705,116,227
17,408,010,072
4,932,837,445

계약부채
1,589,966,269
697,891,355
1,241,620,247
1,176,288,633

예수부채
495,574,916
705,821,225
770,749,122
741,422,452

단기차입금
4,754,999,996
4,754,999,996
3,994,999,996
2,000,000,000

기타유동금융부채
1,078,304,919
1,320,330,133
912,423,029
819,952,853

리스부채
143,119,215
147,766,596
138,091,969
132,624,815

유동성당기손익-공정가치측정금융부채
-
-
10,286,308,268
-

기타유동부채
-
38,379,375
-
-

충당부채
40,211,916
39,927,547
39,924,399
39,311,682

당기법인세부채
118,542,740
-
23,893,042
23,237,010

Ⅱ. 비유동부채
998,967,823
986,288,585
2,511,658,543
5,218,374,207

계약부채
92,306,654
92,306,654
139,378,262
-

장기차입금
733,333,344
758,333,343
1,618,333,339
4,450,000,000

리스부채
173,327,825
135,648,588
160,521,652
239,089,916

순확정급여부채
-
-
593,425,290
529,284,291

부 채 총 계
9,219,687,794
8,691,404,812
19,919,668,615
10,151,211,652

Ⅰ. 자본금
3,304,240,000
3,304,240,000
300,000,000
300,000,000

Ⅱ. 자본잉여금
13,281,528,460
13,281,528,460
-
-

Ⅲ. 기타자본
700,632,809
606,517,954
223,784,211
-

Ⅳ. 이익잉여금
3,296,046,593
4,033,266,009
9,652,827,012
8,542,668,540

자 본 총 계
20,582,447,862
21,225,552,423
10,176,611,223
8,842,668,540

구분
(2025.01.01~2025.03.31)

(2024.01.01~
2024.12.31)

(2023.01.01~
2023.12.31)

(2022.01.01~
2022.12.31)

Ⅰ. 영업수익
4,249,348,330
19,716,215,284
17,879,847,786
15,282,902,475

Ⅱ. 영업이익
(손실)

-823,162,949
429,017,304
1,475,678,866
1,827,517,610

Ⅲ. 당기순이익(순실)
-737,219,416
-5,619,561,003
1,104,820,417
1,505,849,076

Ⅳ. 기본주당이익(손실)
-112
-930
189
258

Ⅴ. 희석주당이익(손실)
-112
-930
179
258

주1) 상기 요약 개별 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2) 2023년 2022년 주당순이익자료는 손익계산서상의 당기순이익을 1:10 액면분할을 반영한 액면가 500원 기준으로 산정한 각 회계기간의 가중평균유통보통주식수로 나누어 산출하였습니다.

2. 연결재무제표

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

가. 재무상태표

재 무 상 태 표

제12기 1분기말 2024년 03월 31일 현재

제 21 (당) 기말 2024년 12월 31일 현재

제 20 (전) 기말 2023년 12월 31일 현재

주식회사 뉴엔에이아이
(단위 : 원)

과 목
주 석
제 22기 1분기말
제 21 기말
제 20 기말

자 산

Ⅰ. 유동자산

19,115,474,294
19,544,707,211
19,935,738,891

현금및현금성자산

4,6,
32,33

7,280,486,179
10,168,678,694
9,192,984,978

매출채권

6,7,
33

2,060,157,272
2,548,075,057
2,466,550,204

계약자산
5
602,185,384
679,164,300
138,235,018

유동성상각후원가측정금융자산

6,8,
33

9,100,086,299
6,085,277,257
8,128,805,066

기타유동자산
9
72,559,160
63,511,903
9,163,625

Ⅱ. 비유동자산

10,686,661,362
10,372,250,025
10,160,540,947

비유동성상각후원가측정금융자산

6,10,
33

290.979.505
287,797,677
293,760,495

비유동성당기손익-공정가치측정금융자산

6,11,
33

375.000.000
375,000,000
387,300,000

유형자산
12
8.707.841.655
8,640,408,453
8,266,974,541

무형자산
14
383.567.000
384,422,000
387,842,000

사용권자산
13
320,788,827
293,588,877
315,224,334

이연법인세자산
28
608,484,375
391,033,018
509,439,577

자 산 총 계

29,802,135,656
29,916,957,236
30,096,279,838

부 채

Ⅰ. 유동부채

8,220,719,971
7,705,116,227
17,408,010,072

계약부채
5
1,589,966,269
697,891,355
1,241,620,247

예수부채
16
495,574,916
705,821,225
770,749,122

단기차입금
6,17,32,33
4,754,999,996
4,754,999,996
3,994,999,996

기타유동금융부채
6,15,32,33
1,078,304,919
1,320,330,133
912,423,029

리스부채
13,32
143,119,215
147,766,596
138,091,969

유동성당기손익-공정가치측정금융부채

-
-
10,286,308,268

기타유동부채
19
-
38,379,375
-

충당부채
20
40,211,916
39,927,547
39,924,399

당기법인세부채
28
118,542,740
-
23,893,042

Ⅱ. 비유동부채

998,967,823
986,288,585
2,511,658,543

계약부채
5
92,306,654
92,306,654
139,378,262

장기차입금

6,
17,32,33

733,333,344
758,333,343
1,618,333,339

리스부채
13
173,327,825
135,648,588
160,521,652

순확정급여부채

-
-
593,425,290

부 채 총 계

9,219,687,794
8,691,404,812
19,919,668,615

자 본

Ⅰ. 자본금
21
3,304,240,000
3,304,240,000
300,000,000

Ⅱ. 자본잉여금
21
13,281,528,460
13,281,528,460
-

Ⅲ. 기타자본
22
700,632,809
606,517,954
223,784,211

Ⅳ. 이익잉여금
23
3,296,046,593
4,033,266,009
9,652,827,012

자 본 총 계

20,582,447,862
21,225,552,423
10,176,611,223

부채와 자본총계

29,802,135,656
29,916,957,236
30,096,279,838

나. 포괄손익계산서

포 괄 손 익 계 산 서

제 22 (당) 기 2025년 1월 1일부터 2025년 03월 31일까지

제 21 (전) 기 2024년 1월 1일부터 2024년 03월 31일까지

제 21 기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제 20 기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 뉴엔에이아이
(단위 : 원)

과 목
주 석
제 22기 1분기
제 21기 1분기(검토받지 않은 재무재표)
제 21 기
제 20 기

Ⅰ. 영업수익
5
4,249,348,330
3,591,582,737
19,716,215,284
17,879,847,786

Ⅱ. 영업비용
24
5,072,511,279
4,764,740,369
19,287,197,980
16,404,168,920

Ⅲ. 영업이익

(823,162,949)
(1,173,157,632)
429,017,304
1,475,678,866

기타수익
26
125,012
500,070
612,324
50,298

기타비용
26
(120,782)
(378,599)
(1,124,999)
(2,164,641)

금융수익
6,27
56,548,839
88,374,150
2,849,227,248
229,062,341

금융비용
6,27
(63,813,563)
(76,091,952)
(8,766,229,962)
(610,174,182)

Ⅳ. 법인세비용차감전순이익(손실)

(830,423,443)
(1,160,753,963)
(5,488,498,085)
1,092,452,682

법인세비용(수익)
28
(93,204,027)
(200,621,893)
131,062,918
(12,367,735)

Ⅴ. 당기순이익(손실)

(737,219,416)
(960,132,070)
(5,619,561,003)
1,104,820,417

Ⅵ. 기타포괄손익

-
-
-
5,338,055

순확정급여부채의 재측정요소

-
-
-
5,338,055

Ⅶ. 총포괄손익

(737,219,416)
(960,132,070)
(5,619,561,003)
1,110,158,472

Ⅷ. 주당이익

-
-
-
-

기본주당이익
29
(112)
(164)
(930)
189

희석주당이익
29
(112)
(164)
(930)
179

다. 자본변동표

자 본 변 동 표

제 22 (당) 기 2025년 1월 1일부터 2025년 03월 31일까지

제 21 (전) 기 2024년 1월 1일부터 2024년 03월 31일까지

제 21 기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제 20 기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 뉴엔에이아이
(단위 : 원)

구 분
주석
자본금
자본잉여금
기타자본
이익잉여금
합 계

2023.01.01

300,000,000
-
-
8,542,668,540
8,842,668,540

당기순이익

-
-
-
1,104,820,417
1,104,820,417

확정급여제도의 재측정요소

-
-
-
5,338,055
5,338,055

주식보상비용

-
-
223,784,211
-
223,784,211

2023.12.31

300,000,000
-
223,784,211
9,652,827,012
10,176,611,223

2024.01.01

300,000,000
-
223,784,211
9,652,827,012
10,176,611,223

당기순손실

-
-
-
(5,619,561,003)
(5,619,561,003)

전환상환우선주의 보통주전환

37,570,000
16,248,198,460
-
-
16,285,768,460

무상증자

2,966,670,000
(2,966,670,000)
-
-
-

주식보상비용

-
-
382,733,743
-
382,733,743

2024.12.31

3,304,240,000
13,281,528,460
606,517,954
4,033,266,009
21,225,552,423

2024.01.01(전분기초)

300,000,000
-
-
8,542,668,540
8,842,668,540

당기순이익
24
-
-
-
(960,132,070)
(960,132,070)

주식보상비용
23
-
-
95,160,575

223,784,211

2024.12.31(전분기말)-검토받지 않은 재무제표

300,000,000
-
318,944,786
8,692,694,942
9,311,639,728

2025.01.01(당분기초)

3,304,240,000
13,281,528,460
606,517,954
4,033,266,009
21,225,552,423

당기순손실
23
-
-
-
(737,219,417)
(737,219,417)

주식보상비용
22
-
-
94,114,855
-
94,114,855

2025.03.31(당분기말)

3,304,240,000
13,281,528,460
700,632,809
3,296,046,593
20,582,447,862

라. 현금흐름표

현 금 흐 름 표

제 22 (당) 기 2025년 1월 1일부터 2025년 03월 31일까지

제 21 (전) 기 2024년 1월 1일부터 2024년 03월 31일까지

제 21 기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제 20 기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 뉴엔에이아이
(단위 : 원)

과 목
주 석
제 22기 1분기
제 21기 1분기(검토받지 않은 재무재표)
제 21 기
제 20 기

Ⅰ.영업활동으로 인한 현금흐름

384,916,414
247,652,811
55,574,680
1,625,575,647

영업으로부터 창출된 현금흐름
34
412,060,364
358,768,911
60,378,054
1,935,424,624

이자의 수취

37,053,449
(18,046,199)
366,521,030
90,398,135

이자의 지급

(58,492,809)
(72,172,511)
(278,358,753)
(292,938,419)

법인세의 납부

(5,704,590)
(20,897,390)
(92,965,651)
(107,308,693)

Ⅱ.투자활동현금흐름

(3,198,000,000)
143,170,000
1,155,952,227
(6,324,650,000)

금융상품의 증가

(3,000,000,000)
-
(13,000,000,000)
(6,003,600,000)

금융상품의 감소

-
999,100,000
15,000,000,000
-

당기손익-공정가치측정 금융자산 취득

-
-
(2,700,000)
(300,000,000)

당기손익-공정가치측정 금융자산 처분

-
-
15,000,000
-

보증금의 감소

-
-
7,623,000
-

유형자산의 취득
12
(198,000,000)
(855,930,000)
(863,970,773)
(21,050,000)

Ⅲ.재무활동현금흐름

(75,048,996)
(67,136,406)
(279,752,063)
8,993,705,157

전환상환우선주의 발행

-
-
-
10,000,006,900

차입금의 감소

(24,999,999)
(24,999,999)
(99,999,996)
(836,666,665)

리스료의 지급
13
(50,048,997)
(42,136,407)
(179,752,067)
(169,635,078)

Ⅳ.현금및현금성자산의 증가

(2,888,132,582)
323,686,405
931,774,844
4,294,630,804

Ⅴ.외화표시 현금및현금성자산의 환율변동효과

(59,933)
11,381,077
43,918,872
(3,314,900)

Ⅵ.기초 현금및현금성자산

10,168,678,694
9,192,984,978
9,192,984,978
4,901,669,074

Ⅶ.기말 현금및현금성자산

7,280,486,179
9,528,052,460
10,168,678,694
9,192,984,978

5. 재무제표 주석

제 22 (당) 분기 2025년 1월 1일부터 2025년 3월 31일까지

제 21 (전) 분기 2024년 1월 1일부터 2024년 3월 31일까지(검토받지 않은 재무제표)

회사명 : 주식회사 뉴엔에이아이

1. 일반사항

주식회사 뉴엔에이아이는 2004년 5월에 설립되었으며, 당사는 AI 빅데이터 분석 플랫폼 사업을 영위하고 있습니다. 당기말 현재 당사는 경기도 고양시에 위치하고 있습니다. 당사는 당기말 현재 자본금은 3,304백만원이고, 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

구분
주주명
당분기말
전기말

소유주식수(주)
지분율(%)
소유주식수(주)
지분율(%)

보통주
배성환
2,170,200
32.92%
2,170,200
32.92%

박정호
991,700
15.04%
991,700
15.04%

이재희
655,600
9.94%
655,600
9.94%

최길원
638,100
9.68%
638,100
9.68%

박도형
363,600
5.52%
363,600
5.52%

김낙영
307,400
4.66%
307,400
4.66%

이영수
270,300
4.10%
270,300
4.10%

아이비케이스톤브릿지 뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사
500,600
7.59%
500,600
7.59%

케이비 스마트 스케일업 펀드
360,700
5.47%
360,700
5.47%

케이비 세컨더리 플러스 펀드
240,500
3.65%
240,500
3.65%

아이비케이-코오롱 2023 초격차 투자조합
93,900
1.42%
93,900
1.42%

합 계
6,592,600
100.00%
6,592,600
100.00%

2. 중요한 회계정책

2.1 재무제표 작성 기준

당사의 2025년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한 요약분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 중간재무제표는 연차재무제표에 기재되는 사항이 모두 포함되지 않았으므로 전기말 연차재무제표와 함께 이해해야 합니다.2.2 회계정책과 공시의 변경2.2.1 당사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서당사는 2025년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.(1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과'와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.2.2.2 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(2) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다.- 특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용- 금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함.- 계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시- FVOCI 지정 지분상품에 대한 추가 공시당사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.(3) 한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 당사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.- 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' : K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용- 기업회계기준서 제1107호 '금융상품:공시' : 제거 손익, 실무적용지침- 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' : 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의- 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' : 사실상의 대리인 결정- 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' : 원가법

2.3 영업부문

영업부문은 하나의 보고부문을 가지고 있으므로, 별도의 사업부문별 정보를 공시하지 않았습니다.2.4 법인세비용중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

재무제표 작성에는 미래에 대한 가정 및 추정이 요구되며 경영진은 당사의 회계정책을 적용하기 위해 판단이 요구됩니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에 비추어 합리적으로 예측가능한 미래의 사건을 고려하여 이루어집니다. 회계추정의 결과가 실제 결과와 동일한 경우는 드물 것이므로 중요한 조정을유발할 수 있는 유의적인 위험을 내포하고 있습니다.

요약분기재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 현금및현금성자산 당분기말과 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

은행예금 및 보유현금

7,280,486
10,168,679

5. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채5-1. 고객과의 계약에서 생기는 수익(1) 당사의 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

지리적 시장

국내
4,243,603
3,591,583

해외
5,745
-

합 계
4,249,348
3,591,583

재화와 용역의 이전시기

한 시점에 인식
43,138
181,037

기간에 걸쳐 인식
4,206,210
3,410,546

합 계
4,249,348
3,591,583

(2) 매출의 10% 이상을 차지하는 외부고객으로부터 발생한 매출액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

A사
1,188,372
572,638

B사
496,000
615,000

5-2 고객과의 계약과 관련된 자산과 부채(1) 회사가 고객과의 계약과 관련하여 인식한 자산과 부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

계약자산
602,185
679,164

계약부채(*1)
1,682,273
790,198

(*1) 당분기말 현재 유동계약부채는 1,589,966천원(전기말: 697,891천원)입니다.(2) 계약자산과 계약부채의 유의적인 변동가격이 확정된 계약으로서 대가를 받기 이전에 용역을 제공하는 계약이 감소함에 따라 계약자산이 감소하였습니다. 또한 용역계약의 전반적인 증가 및 서비스를 제공하기 전에 대가를 미리 받기로 한 계약의 증가로 인해 계약부채가 증가하였습니다.(3) 계약부채와 관련하여 인식한 수익당분기 및 전분기 중 인식한 수익 중 전기에서 이월된 계약부채와 관련된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초의 계약부채 잔액 중 당기에 인식한 수익
282,643
515,027

6. 금융상품(1) 금융상품의 범주별 분류 내역1) 금융자산

<당분기말>
(단위: 천원)

과 목
상각후원가측정금융자산
당기손익-공정가치측정 금융자산
합 계

현금및현금성자산
7,280,486
-
7,280,486

매출채권
2,060,157
-
2,060,157

유동성상각후원가측정금융자산
9,100,086
-
9,100,086

비유동성상각후원가측정금융자산
290,980
-
290,980

비유동성당기손익-공정가치측정 금융자산
-
375,000
375,000

합 계
18,731,709
375,000
19,106,709

<전기말>
(단위: 천원)

과 목
상각후원가측정금융자산
당기손익-공정가치측정 금융자산
합 계

현금및현금성자산
10,168,679
-
10,168,679

매출채권
2,548,075
-
2,548,075

유동성상각후원가측정금융자산
6,085,277
-
6,085,277

비유동성상각후원가측정금융자산
287,798
-
287,798

비유동성당기손익-공정가치측정 금융자산
-
375,000
375,000

합 계
19,089,829
375,000
19,464,829

2) 금융부채

(단위: 천원)

과 목
당분기말
전기말

상각후원가측정 금융부채
상각후원가측정 금융부채

단기차입금
4,755,000
4,755,000

기타유동금융부채(*1)
815,658
606,509

장기차입금
733,333
758,333

합 계
6,303,991
6,119,843

(*1) 기타유동금융부채에는 종업원 관련 부채가 제외되어 있습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 금융상품 범주별 순손익 내역은 다음과 같습니다.

<당분기>
(단위: 천원)

구 분
상각후원가측정금융자산
상각후원가측정금융부채
합 계

이자수익
55,044
-
55,044

외환차익
1,092
-
1,092

외화환산이익
412
-
412

이자비용 / 금융비용
-
(63,288)
(63,288)

외환차손
(54)
-
(54)

외화환산손실
(472)
-
(472)

합 계
56,022
(63,288)
(7,266)

<전분기>
(단위: 천원)

구 분
상각후원가측정금융자산
상각후원가측정금융부채
합 계

이자수익
76,932
-
76,932

외환차익
61
-
61

외화환산이익
11,381
-
11,381

이자비용 / 금융비용
-
(75,707)
(75,707)

외환차손
(385)
-
(385)

외화환산손실
-
-
-

합 계
87,989
(75,707)
12,282

7. 매출채권

(1) 당분기말과 전기말 현재 매출채권의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

매출채권 총장부금액
2,083,464
2,569,702

기대신용손실충당금
(23,307)
(21,627)

매출채권 순장부금액
2,060,157
2,548,075

매출채권은 이자요소를 포함하고 있지 아니하며 통상적인 회수기간은 30일에서 90일입니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 기대손실충당금의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초금액
21,627
4,030

대손상각비
1,680
(400)

분기말금액
23,307
3,630

(3) 당분기말과 전기말 현재 연령별 매출채권 및 기대손실충당금 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

채권잔액
기대손실충당금
채권잔액
기대손실충당금

만기일 미도래
1,526,061
-
1,874,692
-

3개월 이하
514,448
581
665,506
6,344

3개월 초과 ~ 6개월 이하
24,530
15,174
22,354
9,093

6개월 초과 ~ 1년 이하
18,425
7,552
7,150
6,190

1년 초과 채권
-
-
-
-

합계
2,083,464
23,307
2,569,702
21,627

8. 유동성상각후원가측정금융자산

당분기말과 전기말 현재 유동성상각후원가측정금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

단기금융상품
9,000,000
6,000,000

미수수익
100,086
85,277

합 계
9,100,086
6,085,277

9. 기타유동자산

당분기말과 전기말 현재 기타유동자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

선급금
9,145
1,145

선급비용
6,998
5,950

당기법인세자산
56,416
56,416

합 계
72,559
63,511

10. 비유동성상각후원가측정금융자산 당분기말과 전기말 현재 비유동성상각후원가측정금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

보증금
300,691
300,690

현재가치할인차금
(9,711)
(12,893)

합 계
290,980
287,797

11. 당기손익-공정가치측정 금융자산

(1) 당분기 및 전분기 중 당기손익-공정가치측정 금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초금액
375,000
387,300

매입
-
900

분기말금액
375,000
388,200

(2) 당분기말과 전기말 현재 당기손익-공정가치측정 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

출자금
375,000
375,000

12. 유형자산(1) 당분기말과 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

<당분기말>
(단위: 천원)

구 분
토지
건물
시설물
집기비품
합 계

취득원가
3,113,270
5,013,904
416,594
1,856,394
10,400,162

감가상각누계액
-
(530,742)
(335,832)
(825,746)
(1,692,320)

장부금액
3,113,270
4,483,162
80,762
1,030,648
8,707,842

<전기말>
(단위: 천원)

구 분
토지
건물
시설물
집기비품
합 계

취득원가
3,113,270
5,013,904
416,594
1,658,394
10,202,162

감가상각누계액
-
(499,405)
(315,003)
(747,345)
(1,561,753)

장부금액
3,113,270
4,514,499
101,591
911,049
8,640,409

(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 장부금액 변동내역은 다음과 같습니다.

<당분기>
(단위: 천원)

구 분
토지
건물
시설물
집기비품
합 계

기초
3,113,270
4,514,499
101,591
911,048
8,640,408

취득
-
-
-
198,000
198,000

감가상각비
-
(31,337)
(20,829)
(78,400)
(130,566)

분기말
3,113,270
4,483,162
80,762
1,030,648
8,707,842

<전분기>
(단위: 천원)

구 분
토지
건물
시설물
집기비품
합 계

기초
3,113,270
4,639,847
184,910
328,948
8,266,975

취득
-
-
-
855,930
855,930

감가상각비
-
(31,337)
(20,830)
(65,730)
(117,897)

분기말
3,113,270
4,608,510
164,080
1,119,148
9,005,008

(3) 유형자산 담보제공 내역

<당분기말>
(단위: 천원)

담보제공자산

장부금액

담보설정금액

관련 계정과목

관련 금액

담보권자

토지
2,510,381
5,628,000
차입금(주석 17)
4,728,333
국민은행

건물
3,567,142

토지
602,889
912,000
차입금(주석 17)
760,000
하나은행

건물
916,020

<전기말>
(단위: 천원)

담보제공자산

장부금액

담보설정금액

관련 계정과목

관련 금액

담보권자

토지
2,510,381
5,628,000
차입금(주석 17)
4,753,333
국민은행

건물
3,592,345

토지
602,889
912,000
차입금(주석 17)
760,000
하나은행

건물
922,154

13. 사용권자산 및 리스부채

당사는 영업에 사용되는 차량운반구, 건물 항목의 리스 계약을 체결하고 있습니다. 차량운반구 및 건물 등의 리스기간은 일반적으로 2년에서 5년입니다. 리스계약에 따른 당사의 의무는 리스자산에 대한 리스제공자의 권리에 의해 보장됩니다.

당사는 또한 리스기간이 12개월 이하인 특정 창고의 리스와 소액의 사무용품 리스를가지고 있습니다. 당사는 이 리스에 '단기리스' 및 '소액 기초자산 리스'의 인식 면제 규정을 적용합니다.(1) 사용권자산당분기말 및 전기말 현재 사용권자산의 장부금액과 변동내역은 다음과 같습니다.

<당분기말>
(단위: 천원)

구분
건물
차량운반구
합계

취득원가

기초잔액
93,648
547,488
641,136

취득
-
80,892
80,892

처분 및 종료
-
(52,713)
(52,713)

기말잔액
93,648
575,667
669,315

상각누계액

기초잔액
(49,353)
(298,194)
(347,547)

상각비
(16,611)
(34,885)
(51,496)

처분 및 종료
-
50,516
50,516

분기말잔액
(65,964)
(282,563)
(348,527)

장부금액
27,684
293,104
320,788

<전기말>
(단위: 천원)

구분
건물
차량운반구
합계

취득원가

기초잔액
89,440
445,993
535,434

취득
57,374
101,494
158,868

대체/기타
(1,059)
-
(1,059)

처분 및 종료
(52,107)
-
(52,107)

당기말잔액
93,648
547,488
641,136

상각누계액

기초잔액
(46,406)
(173,803)
(220,209)

상각비
(55,054)
(124,390)
(179,445)

처분 및 종료
52,107
-
52,107

당기말잔액
(49,353)
(298,194)
(347,547)

장부금액
44,295
249,294
293,589

(2) 리스부채당분기 및 전분기 중 리스부채의 장부금액 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
283,415
298,614

취득
80,892
36,360

처분 및 종료
(2,321)
-

이자비용
4,509
3,535

상환
(50,049)
(42,136)

분기말
316,446
296,373

(3) 당분기 및 전분기 중 리스계약에서 인식한 비용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

소모품비 등 기타영업비용

단기리스

267
4,471

소액리스

2,824
3,038

감가상각비 및 손상차손

사용권자산의 상각

51,496
41,659

순금융원가

리스부채 및 복구충당부채 이자비용

4,510
3,535

당분기 및 전분기 중 리스부채의 상환금액 및 단기리스와 소액자산 리스료로 지출된 현금유출액은 53,140천원, 49,645천원입니다.

14. 무형자산

(1) 당분기말과 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

소프트웨어
6,567
7,422

회원권
377,000
377,000

합 계
383,567
384,422

(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 장부금액 변동내역은 다음과 같습니다.

<당분기>
(단위: 천원)

구 분
소프트웨어
회원권
합 계

기초
7,422
377,000
384,422

무형자산상각비
(855)
-
(855)

분기말
6,567
377,000
383,567

<전분기>
(단위: 천원)

구 분
소프트웨어
회원권
합 계

기초
10,842
377,000
387,842

무형자산상각비
(855)
-
(855)

분기말
9,987
377,000
386,987

(3) 경상연구개발비당분기 및 전분기 중 비용으로 인식한 경상연구개발비는 각각 1,949,697천원 및 1,830,187천원입니다.

15. 기타유동금융부채

당분기말과 전기말 현재 기타유동금융부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

미지급금
361,188
429,998

미지급비용
717,117
890,332

합 계
1,078,305
1,320,330

16. 예수부채

당분기말 및 전기말 현재 예수부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

부가세예수금
413,346
554,646

예수금
82,229
151,175

합 계
495,575
705,821

17. 차입금(1) 당분기말과 전기말 현재 단기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
차입처
연이자율
당분기말
전기말

시설자금대출
국민은행
4.15%
3,895,000
3,895,000

유동성장기차입금
860,000
860,000

합계
4,755,000
4,755,000

(2) 당분기말과 전기말 현재 장기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
차입처
연이자율
당분기말
전기말

시설자금대출
하나은행
4.16%
760,000
760,000

시설자금대출
국민은행
4.91%
708,333
729,583

운영자금대출
국민은행
4.91%
125,000
128,750

소계
1,593,333
1,618,333

차감: 유동성장기차입금
(860,000)
(860,000)

차감 계
733,333
758,333

상기 차입금과 관련하여 당사의 토지 및 건물이 담보로 제공되어 있으며(주석 12 참조), 기술보증기금으로부터 지급보증 및 대표이사로부터 연대보증을 제공받고 있습니다.

18. 순확정급여부채(1) 당분기말 및 전기말 현재 순확정급여부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

확정급여채무
-
-

(2) 당분기와 전분기 중 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기초
-
593,425

당기근무원가
-
11,752

분기말(*1)
-
605,177

(*1) 당사는 전기 중 확정급여제도를 정산하고 확정기여제도로 전환하였습니다.

(3) 당분기와 전분기 중 확정급여채무와 관련하여 당기손익으로 인식한 비용의 세부내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기근무원가
-
11,752

(4) 당분기 및 전분기 중 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 각각234,228천원 및 214,549천원입니다.

19. 기타유동부채(1) 당분기말 및 전기말 현재 기타유동부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

선수금
-
38,379

20. 복구충당부채(1) 당분기말과 전기말 현재 복구충당부채의 내역은 다음과 같습니다. .

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기초
39,928
39,924

이자비용
284
-

분기말
40,212
39,924

21. 자본금 및 자본잉여금

(1) 당분기말과 전기말 현재 자본금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주, 원)

구 분
당분기말
전기말

수권주식수
100,000,000
100,000,000

주당액면가액
500
500

발행주식수
6,592,600
6,592,600

보통주자본금(*1)
3,304,240,000
3,304,240,000

(*1) 당사는 17기 중 이사회 결의에 따라 보통주식 1,588주를 이익 소각하였습니다. 이로 인하여 당분기말과 전기말 현재 당사의 자본금은 발행주식의 액면총액과 일치하지 않습니다.

(2) 당분기말과 전기말 현재 자본잉여금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식발행초과금
13,281,528
13,281,528

22. 기타자본(1) 당분기말과 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식매수선택권
700,633
606,518

(2) 당사는 주주총회 결의에 의거해서 당사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 그 주요 내용은 다음과 같습니다.

구 분
1-1회차
1-2회차
1-3회차
1-4회차

부여일
2023년 05월 31일
2023년 05월 31일
2023년 05월 31일
2023년 05월 31일

발행할 주식의 종류
기명식 보통주식
기명식 보통주식
기명식 보통주식
기명식 보통주식

부여방법
신주발행 교부 또는 이사회에서 정하는 방법
신주발행 교부 또는 이사회에서 정하는 방법
신주발행 교부 또는 이사회에서 정하는 방법
신주발행 교부 또는 이사회에서 정하는 방법

부여수량
80,000
36,000
27,000
27,000

행사가격
500
500
500
500

행사시작일
2026년 05월 31일
2026년 05월 31일
2027년 05월 31일
2028년 05월 31일

만기
2029년 05월 31일
2027년 05월 31일
2028년 05월 31일
2029년 05월 31일

잔여수량
80,000
36,000
27,000
27,000

행사가격의 조정
합병, 분할 또는 분할합병, 주식의 분할 및 병합, 자본의 감소, 영업의 전부 양도, 유ㆍ무상증자,주식교환 등이 이루어지면 필요시 행사가격 조정함.

행사조건
선택권을 행사하기 위해서는 행사일 현재 재직 중이어야 하며 주식이 유가증권시장 또는 코스닥시장 등에 상장되지 않을 경우 선택권을 행사할 수 없음.

(3) 당분기 중 주식선택권의 수량의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

차수
부여일
기초미행사수량
부여수량
취소수량
행사수량
분기말미행사수량
분기말행사가능수량

1-1회차
2023년 5월 31일
80,000
-
-
-
80,000
-

1-2회차
2023년 5월 31일
36,000
-
-
-
36,000
-

1-3회차
2023년 5월 31일
27,000
-
-
-
27,000
-

1-4회차
2023년 5월 31일
27,000
-
-
-
27,000
-

(4) 당사는 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

구 분
1-1회차
1-2회차
1-3회차
1-4회차

부여된 선택권의 공정가치
7,519
7,516
7,517
7,519

부여일의 주식가격
7,559
7,559
7,559
7,559

주가변동성
53.52%
53.52%
53.52%
53.52%

무위험할인률
3.47%
3.43%
3.42%
3.47%

(5) 당분기 및 전분기 중 비용으로 인식한 주식기준보상은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

주식보상비용
94,115
95,161

23. 이익잉여금(1) 당분기말과 전기말 현재 이익잉여금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

미처분이익잉여금
3,296,047
4,033,266

(2) 당분기 및 전분기 중 당사의 이익잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
4,033,266
9,652,827

분기순손실
(737,219)
(960,132)

분기말
3,296,047
8,692,695

24. 영업비용

당분기 및 전분기 중 영업비용의 상세내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

급여
1,248,741
1,142,559

퇴직급여
94,256
95,560

복리후생비
420,719
387,211

여비교통비
7,191
16,796

통신비
28,839
24,268

사무용품비
1,793
2,210

수도광열비
3,281
2,933

세금과공과
14,569
131,863

임차료
1,550
7,509

관리비
34,266
41,567

대손상각비
1,680
(400)

감가상각비(유형자산)
130,566
117,897

무형자산상각비
855
855

감가상각비(사용권자산)
51,496
41,659

보험료
2,757
2,384

접대비
33,840
41,729

광고선전비
10,950
28,564

운반비
510
902

도서인쇄비
7,127
4,257

소모품비
17,704
29,503

교육훈련비
664
340

차량유지비
35,774
30,745

지급수수료
475,192
314,134

외주용역료
404,379
374,348

주식보상비용
94,115
95,161

경상연구개발비
1,949,697
1,830,187

합 계
5,072,511
4,764,741

25. 종업원급여

당분기 및 전분기 중 비용으로 인식된 종업원급여의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

급여
1,248,741
1,142,559

퇴직급여
94,256
95,560

복리후생비
420,719
387,211

주식보상비용
94,115
95,161

경상연구개발비
1,896,668
1,795,328

합 계
3,754,498
3,515,818

26. 기타수익과 기타비용당분기 및 전분기 중 당기손익으로 인식된 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기타수익:

잡이익
125
500

합 계
125
500

기타비용:

잡손실
(121)
(379)

합 계
(121)
(379)

27. 금융수익과 금융원가당분기 및 전분기 중 당기손익으로 인식된 금융수익과 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

금융수익:

이자수익
55,044
76,932

외환차익
1,092
61

외화환산이익
412
11,381

합 계
56,549
88,374

금융원가:

이자비용
(63,288)
(75,707)

외환차손
(54)
(385)

외화환산손실
(472)
-

합 계
(63,814)
(76,092)

28. 법인세

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 당분기의 평균유효세율은 부의 비율임에 따라 비율을 표시하지 아니하였습니다.

29. 주당손익(1) 당분기 및 전분기 중 기본주당손익의 계산내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주, 원)

구 분
당분기
전분기

분기순손실
(737,219,416)
(960,132,070)

가중평균유통보통주식수(*1)
6,592,600
5,841,200

기본주당손실
(112)
(164)

(*1) 가중평균유통보통주식수

(단위: 주)

구 분
당분기
전분기

기초발행보통주식수(*1)
6,592,600
5,841,200

가중평균자기주식수
-
-

가중평균유통보통주식수
6,592,600
5,841,200

(*1) 전기 중 이루어진 액면분할 및 무상증자를 반영하였습니다.(2) 당분기 및 전분기 중 희석주당손익의 계산내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주, 원)

구 분
당분기
전분기

조정 전 분기순손실
(737,219,416)
(960,132,070)

조정(*1)
-
-

조정 후 분기순손실
(737,219,416)
(1,006,621,821)

희석주당손익 계산을 위한 가중평균유통보통주식수(*1)
6,592,600
5,841,200

희석주당손실
(112)
(164)

(*1) 희석주당순손익은 모든 희석성 잠재적 보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기 및 전분기 중 회사의 잠재적보통주는 기본주당순손익에 대한 희석화 효과가 없으므로 희석주당순손익은 기본주당순손익과 동일합니다.

30. 특수관계자(1) 지배ㆍ종속기업 등 현황당분기말 및 전기말 현재 당사의 지배기업 및 종속기업은 없습니다.(2) 당분기 및 전분기 중 당사의 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

단기급여
476,781
394,933

퇴직급여
33,673
37,229

주식기준보상
44,722
45,219

합 계
555,176
477,381

(3) 당분기말 현재 당사는 대표이사로부터 차입금 및 차량 리스에 대한 연대보증을 제공받고 있습니다(주석 17 참조).

31. 약정사항 및 우발상황(1) 당분기말 현재 당사가 금융기관과 체결한 차입약정의 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

금융기관
약정사항
약정한도
실행액

국민은행
운영자금대출
1,000,000
833,333

시설자금대출
3,895,000
3,895,000

하나은행
시설자금대출
760,000
760,000

합 계
5,655,000
5,488,333

(2) 당분기말 현재 당사가 제공받고 있는 지급보증 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

금융기관
내 역
당분기말
전기말

서울보증보험
계약이행 및 하자보수
1,198,530
1,754,708

기술보증기금
대출보증
791,667
815,417

또한, 당분기말 현재 당사는 대표이사로부터 국민은행 차입금에 대한 연대보증을 제공받고 있습니다(주석 17 참조).

32. 재무위험관리의 목적 및 정책

당사의 주요 금융부채는 차입금, 기타유동금융부채로 구성되어 있으며, 이러한 금융부채는 영업활동을 위한 자금을 조달하기 위하여 발생하였습니다. 또한, 당사는 영업활동에서 발생하는 매출채권, 현금 및 단기예금과 같은 다양한 금융자산도 보유하고 있습니다. 당사의 금융자산 및 금융부채에서 발생할 수 있는 주요 위험은 시장위험, 신용위험 및 유동성위험입니다. 당사의 주요 경영진은 아래에서설명하는 바와 같이 각 위험별 관리절차를 검토하고 정책에 부합하는지 검토하고 있습니다. 또한, 당사는 투기 목적의 파생상품거래를 실행하지 않는 것이 기본적인 정책입니다.

(1) 시장위험시장위험은 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 시장위험은 이자율위험, 환위험 및 기타 가격위험의 세가지 유형으로 구성됩니다.

① 이자율위험 이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 당분기말 현재 당사는 이자율위험에 노출된 차입금 등의 금융부채를 보유하고 있지 않습니다. 다른 모든 변수가 일정하다고 가정할 때 당사의 세전순이익에 대한 변동이자부 금융자산으로 인한 영향은 미미할 것으로 예상됩니다.② 환위험환위험은 환율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당분기말 및 전기말 현재 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성자산 및 부채의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

외 화 금 액
원화환산액
외 화 금 액
원화환산액

현금및현금성자산
USD
147,417
216,187
USD
145,644
214,096

CNY
1,005,621
202,814
CNY
1,005,597
202,397

당사는 내부적으로 원화 환율 변동에 대한 환위험을 정기적으로 측정하고 있습니다. 당분기말 및 전기말 현재 각 외화에 대한 기능통화의 환율 10% 변동시 환율변동이 법인세차감전손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

10% 상승시
10% 하락시
10% 상승시
10% 하락시

USD
21,619
(21,619)
21,410
(21,410)

CNY
20,281
(20,281)
20,240
(20,240)

③ 기타 가격위험기타 가격위험은 이자율위험이나 환위험 이외의 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 당사는 당분기말 현재 중요한 가격위험에 노출되어 있지 않습니다.

(2) 신용위험신용위험은 거래상대방이 의무를 이행하지 않아 재무손실이 발생할 위험입니다. 당사는 영업활동(주로 매출채권)과 은행 및 금융기관 예금, 외환 거래 및 기타 금융 상품을 포함한 금융활동으로부터 신용 위험에 노출되어 있습니다.① 매출채권당사는 신용거래를 희망하는 모든 거래상대방에 대하여 신용검증절차의 수행을 원칙으로 하여 신용상태가 건전한 거래상대방과의 거래만을 수행하고 있습니다. 또한, 대손위험에 대한 당사의 노출정도가 중요하지 않은 수준으로 유지될 수 있도록 지속적으로 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다. 당사의 대손위험에 대한 최대 노출정도는 매출채권의 당분기말 잔액입니다. 당사는 상기 채권에 대해 매 보고기간말에 개별적 또는 집합적으로 손상여부를 검토하고 있습니다.

② 기타의 자산현금 및 단기예금 및 대여금 등으로 구성되는 당사의 기타의 자산으로부터 발생하는 신용위험은 거래상대방의 부도 등으로 발생합니다. 이러한 경우 당사의 신용위험 노출정도는 최대 해당 금융상품 장부금액과 동일한 금액이 될 것입니다. 한편, 당사는 금융기관에 현금및현금성자산 및 단기금융상품 등을 예치하고 있으며, 신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다.당분기말 현재 신용위험에 대한 최대노출금액은 금융상품 장부금액(현금 및 지분증권 제외) 및 보증금액과 같습니다.(3) 유동성위험유동성위험은 만기까지 모든 금융계약 상의 약정사항들을 이행할 수 있도록 자금을 조달하지 못할 위험입니다.당사는 지속적인 전략 및 계획을 통하여 자금부족에 따른 위험을 관리하고 있습니다.당사는 금융상품 및 금융자산의 만기와 영업현금흐름의 추정치를 고려하여 금융자산과 금융부채의 만기를 대응시키고 있습니다.

당분기말 및 전기말 현재 금융부채의 잔존계약만기에 따른 만기분석은 다음과 같습니다.

<당분기말>
(단위: 천원)

구 분
3개월 이내
3개월~1년
1년 이상
합 계

기타유동금융부채
815,658
-
-
815,658

리스부채
44,596
107,262
184,902
336,760

차입금
84,432
4,807,435
738,026
5,629,893

합 계
944,686
4,914,697
922,928
6,782,311

<전기말>
(단위: 천원)

구 분
3개월 이내
3개월~1년
1년 이상
합 계

기타유동금융부채
606,509
-
-
606,509

리스부채
47,753
111,520
145,004
304,278

차입금
83,790
4,894,053
779,248
5,757,091

합 계
738,052
5,005,573
924,252
6,667,878

상기 금융부채의 잔존만기별 현금흐름은 할인되지 아니한 명목금액으로서 지급을 요구 받을 수 있는 기간 중 가장 이른 일자를 기준으로 작성되었습니다.

(4) 자본관리자본관리의 주 목적은 당사의 영업활동을 유지하고 주주가치를 극대화하기 위하여 높은 신용등급과 건전한 자본비율을 유지하기 위한 것입니다.당사는 자본구조를 경제환경의 변화에 따라 수정하고 있으며, 이를 위하여 배당정책을 수정하거나 자본감소 혹은 신주발행을 검토하도록 하고 있습니다. 한편, 기중자본관리의 목적, 정책 및 절차에 대한 어떠한 사항도 변경되지 않았습니다.

당사의 부채비율은 총부채에서 총자본을 나눈 금액으로 산출하고 있으며, 순차입금은 차입금에서 현금및현금성자산을 차감하여 산정하고 있습니 다. 당분기말 및 전기말 현재 당사의 부채비율 등 산정내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

부채총계 (A)
9,219,688
8,691,405

자본총계 (B)
20,582,448
21,225,552

현금및현금성자산 (C)
7,280,486
10,168,679

차입금총계 (D)
5,488,333
5,513,333

부채비율 (A / B)
44.79%
40.95%

순차입금비율 ((D-C) / B) (*1)
-
-

(*1) 당분기말 및 전기말 현재 순차입금금액이 부의 금액임에 따라 비율을 표시하지 아니하였습니다.

33. 공정가치(1) 당분기말 및 전기말 현재 당사가 보유하고 있는 금융상품의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산:

상각후원가로 인식된 금융자산

현금및현금성자산
7,280,486
7,280,486
10,168,679
10,168,679

매출채권
2,060,157
2,060,157
2,548,075
2,548,075

상각후원가측정금융자산
9,391,066
9,391,066
6,373,074
6,373,074

공정가치로 측정된 금융자산

당기손익-공정가치측정 금융자산
375,000
375,000
375,000
375,000

금융부채:

상각후원가로 인식된 금융부채

기타금융부채(*1)
815,658
815,658
606,509
606,509

차입금
5,488,333
5,488,333
5,513,333
5,513,333

공정가치로 측정된 금융부채

당기손익-공정가치측정금융부채
-
-
-
-

(*1) 기타금융부채에는 종업원 관련 부채가 제외되어 있습니다.

(2) 공정가치 서열체계당사는 공정가치측정에 사용된 투입변수의 유의성을 반영하는 공정가치 서열체계에 따라 공정가치측정치를 분류하고 있으며, 공정가치 서열체계의 수준은 다음과 같습니다.

구 분
투입변수의 유의성

수준 1
동일한 자산이나 부채에 대한 활성시장의 공시가격

수준 2
직접적으로 또는 간접적으로 관측가능한, 자산이나 부채에 대한 투입변수

수준 3
관측가능한 시장자료에 기초하지 않은, 자산이나 부채에 대한 투입변수

당사는 공정가치측정에 사용된 투입변수의 유의성을 반영하는 공정가치 서열체계에 따라 공정가치측정치를 분류하고 있으며, 공정가치가 공시되는 자산, 부채를 제외한 당분기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정된 자산 및 부채는 다음과 같습니다.

<당분기말>
(단위: 천원)

구 분
수준1
수준2
수준3
합 계

금융자산:

당기손익-공정가치측정 금융자산
-
-
375,000
375,000

<전기말>
(단위: 천원)

구 분
수준1
수준2
수준3
합 계

금융자산:

당기손익-공정가치측정 금융자산
-
-
375,000
375,000

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동당사는 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 보고기간 말에 인식합니다. 당분기와 전분기 중 공정가치 서열체계의 수준 간 이동은 발생하지 아니하였습니다.(4) 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역

<당분기>
(단위: 천원)

구 분
기 초
취득
처분
평가
분기말

출자금
375,000
-
-
-
375,000

<전분기>
(단위: 천원)

구 분
기 초
취득
처분
평가
분기말

출자금
375,000
-
-
-
375,000

저축성보험
12,300
900
-
-
13,200

(5) 가치평가기법 및 투입변수공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치측정치, 비반복적인 공정가치측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

<당분기말>
(단위: 천원)

당분기말

공정가치

수준

가치평가기법

수준3 투입변수 범위

출자금
375,000
3
원가법(*)
-

(*) 취득원가가 공정가치의 적정한 추정치에 해당되므로 해당 금융자산을 취득원가로 측정하였습니다.

<전기말>
(단위: 천원)

전기말

공정가치

수준

가치평가기법

수준3 투입변수 범위

출자금
375,000
3
원가법(*)
-

(*) 취득원가가 공정가치의 적정한 추정치에 해당되므로 해당 금융자산을 취득원가로 측정하였습니다.(6) 수준 3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가 과정

회사는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 경영지원팀에서 담당하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준 3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 공정가치 측정을 담당하는 팀은 매 결산기에 맞추어 공정가치 평가과정 및 그 결과에 대해 회사의 대표이사에게 보고합니다.

34. 현금흐름표 (1) 당분기 및 전분기 중 영업에서 창출된 현금흐름의 세부내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

분기순손실
(737,219)
(960,132)

비현금항목의 조정

퇴직급여
-
11,752

감가상각비
130,567
117,896

무형자산상각비
855
855

사용권자산감가상각비
51,496
41,659

대손상각비환입
-
(400)

대손상각비
1,680
-

외화환산손익
60
(11,381)

이자수익
(55,044)
(76,932)

이자비용
63,288
75,707

주식보상비용
94,115
95,161

기타수익
(128)
-

법인세비용
(93,204)
(200,622)

운전자본의 변동:

매출채권
486,237
656,735

계약자산
76,979
84,996

기타자산
(9,047)
499

계약부채
892,075
462,267

예수부채
(210,246)
(404,711)

기타금융부채
(242,025)
289,956

기타부채
(38,379)
21,600

영업에서 창출된 현금흐름
412,060
204,905

(2) 현금의 유입과 유출이 없는 중요한 거래내역

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

장기차입금의 유동성 대체
(25,000)
(25,000)

신규 리스의 사용권자산 인식
80,892
36,360

리스계약의 해지
(52,713)
-

(3) 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용

<당분기>
(단위: 천원)

구 분
기초
신규리스
재무활동
리스계약해지
대체 등
분기말

리스부채
283,415
80,892
(50,049)
(2,321)
4,510
316,447

차입금
5,513,333
-
(25,000)
-
-
5,488,333

합계
5,796,748
80,892
(75,049)
(2,321)
4,510
5,804,780

<전분기>
(단위: 천원)

구 분
기초
신규리스
재무활동
대체 등
분기말

리스부채
298,614
36,360
(42,136)
3,535
296,373

차입금
5,613,333
-
(25,000)
-
5,588,333

전환상환우선주
10,286,308
-
-
-
10,286,308

합계
16,198,255
36,360
(67,136)
3,535
16,171,014

6. 배당에 관한 사항

가. 배당에 관한 사항
당사의 정관상 배당에 관한 사항은 다음과 같습니다.

제12조 (신주의 동등배당)

회사가 정한 배당기준일 전에 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 발행한 주식에 대하여는 동등배당한다.

제56조 (이익금의 처분)

회사는 매사업연도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

① 이익준비금

② 기타의 법정준비금

③ 배당금

④ 임의적립금

⑤ 기타의 이익잉여금처분액제57조 (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 회사는 제1항의 배당을 위하여 이사회결의로 배당을 받을 주주를 확정하기 위한 기준일을 정하여야 하며, 그 경우 기준일의 2주전에 이를 공고하여야 한다.

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

제58조 (배당금지급청구권 소멸시효)

배당금지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성한다. 소멸시효 완성으로 인한 배당금은 본 회사에 귀속한다.

나. 배당관련 예측가능성 제공에 관한 사항

(1) 정관상 배당절차 개선방안 이행 가부

구분
현황 및 계획

정관상 배당액 결정 기관
이사회

정관상 배당기준일을 배당액 결정 이후로 정할 수 있는지 여부
부

당절차 개선방안 이행 관련 향후 계획
-

(2) 배당액 확정일 및 배당기준일 지정 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 주요배당지표

구 분

2024년

(제21기)

2023년

(제20기)

2022년

(제19기)

주당액면가액(원)
500
5,000
5,000

(연결)당기순이익(백만원)
-
-
-

(별도)당기순이익(백만원)
(5,619,561,003)
1,104,820,417
1,505,849,076

(별도)주당순이익(원)
(930)
18,914
25,780

현금배당금총액(백만원)
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-

현금배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주식배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
-
-
-
-

-
-
-
-

주당 주식배당(주)
-
-
-
-

-
-
-
-

주) 2023년, 2022년 손익계산서상의 당기순이익을 1:10 액면분할을 반영한 액면가 500원 기준으로 산정한 각 회계기간의 가중평균유통보통주식수로 나누어 산출한 주당순이익은 각각 189원, 258원입니다.

다. 과거 배당 이력

(단위: 회, %)

연속 배당횟수
평균 배당수익률

분기(중간)배당
결산배당
최근 3년간
최근 5년간

-
-
-
-

주) 최근 5년간 배당을 지급하지 않았습니다.

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

가. 지분증권의 발행 등과 관련된 사항

(1) 자본금 변동 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 주, 원, %)

주식발행(감소)

일자

발행(감소)형태
발행(감소)한 주식의 내용

종류
수량

주 당

액면가액

주 당

발행(감소)가액

비고

2023.07.27
유상증자
우선주
7,514
5,000
1,330,850

상환전환우선주발행

2024.09.26

상환전환우선주 전환

우선주
-7,514
500
-
보통주로의 전환

2024.09.26

상환전환우선주 전환

보통주
7,514
500
-
보통주로의 전환

2024.11.01
무상증자
보통주
5,933,340
500
500
재원 : 주식발행초과금

(2) 미상환 전환사채 발행 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

(3) 미상환 신주인수권부사채 발행 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

(4) 미상환 전환형 조건부 자본증권
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
나. 채무증권의 발행 등과 관련된 사항(1) 채무증권 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

(2) 사채관리계약 주요내용 및 충족여부 등
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
(3) 기업어음증권 미상환 잔액
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
(4) 단기사채 미상환 잔액
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
(5) 회사채 미상환 잔액
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

(6)신종자본증권 미상환 잔액
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
(7)조건부자본증권 미상환 잔액
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

가. 공모자금의 사용 내역
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

나. 사모자금의 사용 내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 천원)

구분
회차
납입일
주요사항보고서의 자금사용 계획
실제 자금사용 내역

차이발생

사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

유상증자
1
2020.06.03
시설투자및 운영자금
200,000
시설투자및 운영자금
200,000
-

RCPS 발행
2
2023.07.26
시설투자, 운영자금 및 연구개발비용
10,000,000
시설투자, 운영자금 및 연구개발비용
10,000,000
-

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항

(1) 재무제표를 재작성한 경우 재작성사유, 내용 및 재무제표에 미치는 영향
당사의 2022년, 2023년 사업연도에 대한 감사보고서는 2023년 3월 31일, 2024년 3월 2일 최초 제출 및 공시되었으며, 2024년 9월 12일 정정공시되었습니다.그 정정신고의 상세 내용은 아래와 같습니다.
(가) 정정대상서류 및 정정사유 등

정정대상 공시서류
2022년 재무제표에 대한 감사보고서

정정대상 공시서류의 최초제출일
2023년 3월 31일

정정공시일
2024년 9월 12일

정정사유
재무제표 수정에 따른 감사보고서 재발행

정정대상 공시서류
2023년 재무제표에 대한 감사보고서

정정대상 공시서류의 최초제출일
2024년 4월 2일

정정공시일
2024년 9월 12일

정정사유
재무제표 수정에 따른 감사보고서 재발행

(나) 정정사항

항 목
정정전
정정후

주석
주1)
주1)

주석
주2)
주2)

주1) 2024년 9월 12일 정정사항 상세(2022년 감사보고서 재발행)
(주1) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 33에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.재무제표에 대한 주석 33에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제 1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채 인식에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2022년 12월 31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 665백만원 및 367백만원 증가하였으며, 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 1백만원 증가 및 41백만원 감소하였습니다.(주2) 독립된 감사인의 감사보고서 기타사항별첨된 재무제표는 주석 33의 수정사항 및 회계처리 변경을 반영하여 수정된 2022년12월 31일로 종료되는 회계연도의 재무제표이며, 이는 2023년 3월 30일자 정기주주총회에서 승인된 재무제표와 상이합니다. 우리는 재작성된 2022년 재무제표에 대한 감사의견을 표명하기 위하여 필요한 추가적인 감사절차를 수행하였습니다.우리는 동 재작성 재무제표에 대하여 본 감사보고서를 재발행하게 되었으므로 우리가 2023년 3월 10일자로 발행한 감사보고서는 더이상 유효하지 않으며 회사의 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 재무제표와 관련하여 사용될 수 없습니다.(주3) 재무상태표

항 목 (단위: 원)
2022년 12월 31일
2021년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

비유동자산
10,293,436,265
10,137,511,632
(155,924,633)
7,971,089,494
7,900,640,044
(70,449,450)

비유동성상각후원가측정금융자산
507,796,946
289,796,946
(218,000,000)
269,958,115
269,958,115
-

무형자산
173,262,000
391,262,000
218,000,000
159,054,100
159,054,100
-

사용권자산
388,495,738
409,236,397
20,740,659
252,903,282
286,088,337
33,185,055

이연법인세자산
567,278,167
390,612,875
(176,665,292)
396,228,791
292,594,286
(103,634,505)

자산총계
19,149,804,825
18,993,880,192
(155,924,633)
15,759,169,765
15,688,720,315
(70,449,450)

유동부채
4,835,572,005
4,932,837,445
97,265,440
1,988,301,305
2,036,076,825
47,775,520

기타유동금융부채
761,479,095
819,952,853
58,473,758
562,990,219
610,765,739
47,775,520

기타유동부채
520,000
39,311,682
38,791,682
-
-
-

비유동부채
6,136,162,288
5,218,374,207
(917,788,081)
6,847,505,783
6,361,849,387
(485,656,396)

기타비유동부채
-
-
-
-
37,691,102
37,691,102

순확정급여부채
1,447,072,372
529,284,291
(917,788,081)
1,019,664,221
496,316,723
(523,347,498)

부채총계
10,971,734,293
10,151,211,652
(820,522,641)
8,835,807,088
8,397,926,212
(437,880,876)

이익잉여금
7,878,070,532
8,542,668,540
664,598,008
6,623,362,677
6,990,794,103
367,431,426

자본총계
8,178,070,532
8,842,668,540
664,598,008
6,923,362,677
7,290,794,103
367,431,426

부채와 자본총계
19,149,804,825
18,993,880,192
(155,924,633)
15,759,169,765
15,688,720,315
(70,449,450)

(주4) 포괄손익계산서

항 목 (단위: 원)
2022년 12월 31일
2021년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

영업비용
13,452,386,426
13,455,384,865
2,998,439
9,335,015,354
9,386,939,006
51,923,652

영업이익
1,830,516,049
1,827,517,610
(2,998,439)
3,183,538,756
3,131,615,104
(51,923,652)

금융비용
(291,753,945)
(292,854,525)
(1,100,580)
(233,448,556)
(233,806,471)
(357,915)

법인세비용차감전순이익
1,614,320,912
1,610,221,893
(4,099,019)
2,549,852,156
2,497,570,589
(52,281,567)

법인세비용(수익)
109,944,271
104,372,817
(5,571,454)
238,186,887
226,684,942
(11,501,945)

당기순이익
1,504,376,641
1,505,849,076
1,472,435
2,311,665,269
2,270,885,647
(40,779,622)

기타포괄손익
(249,668,786)
46,025,361
295,694,147
(75,525,690)
332,685,358
408,211,048

순확정급여부채의 재측정요소
(249,668,786)
46,025,361
295,694,147
(75,525,690)
332,685,358
408,211,048

총포괄손익
1,254,707,855
1,551,874,437
297,166,582
2,236,139,579
2,603,571,005
367,431,426

기본주당이익
25,755
25,780
25
39,575
38,877
(698)

희석주당이익
25,755
25,780
25
39,575
38,877
(698)

(주5) 자본변동표

항 목 (단위: 원)
수정 전
수정 후
차이

이익잉여금
자본 합계
이익잉여금
자본 합계
이익잉여금
자본 합계

당기순이익
2,311,665,269
2,311,665,269
2,270,885,647
2,270,885,647
40,779,622
40,779,622

확정급여제도의 재측정요소
(75,525,690)
(75,525,690)
332,685,358
332,685,358
(408,211,048)
(408,211,048)

2021.12.31 (전기말)
6,623,362,677
6,923,362,677
6,990,794,103
7,290,794,103
(367,431,426)
(367,431,426)

2022.01.01 (당기초)
6,623,362,677
6,923,362,677
6,990,794,103
7,290,794,103
(367,431,426)
(367,431,426)

당기순이익
1,504,376,641
1,504,376,641
1,505,849,076
1,505,849,076
(1,472,435)
(1,472,435)

확정급여제도의 재측정요소
(249,668,786)
(249,668,786)
46,025,361
46,025,361
(295,694,147)
(295,694,147)

2022.12.31 (당기말)
7,878,070,532
8,178,070,532
8,542,668,540
8,842,668,540
(664,598,008)
(664,598,008)

(주6) 현금흐름표

항 목 (단위: 원)
2022년 12월 31일
2021년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

1. 당기순이익
1,504,376,641
1,505,849,076
(1,472,435)
2,311,665,269
2,270,885,647
40,779,622

2. 당기순이익조정을 위한 가감
3,601,451,091
3,599,978,656
1,472,435
(1,238,490,139)
(1,197,710,517)
(40,779,622)

(주7) 주석상기와 같은 수정사항으로 인하여 변동된 재무제표상 계정과목과 관련된 금액 및 주석사항들도 정정하였습니다.

주석 19. 자본금

항 목 (단위: 주)
수정 전
수정 후
차이

수권주식수(당기말)
80,000
100,000,000
99,920,000

주2) 2024년 9월 12일 정정사항 상세(2023년 감사보고서 재발행)(주1) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 34에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.재무제표에 대한 주석 34에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2023년 12월31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 653백만원 및 665백만원 증가하였으며, 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 15백만원 감소 및 1백만원 증가하였습니다.(주2) 독립된 감사인의 감사보고서 기타사항별첨된 재무제표는 주석 34의 수정사항 및 회계처리 변경을 반영하여 수정된 2023년12월 31일로 종료되는 회계연도의 재무제표이며, 이는 2024년 3월 27일자 정기주주총회에서 승인된 재무제표와 상이합니다. 우리는 재작성된 2023년 재무제표에 대한 감사의견을 표명하기 위하여 필요한 추가적인 감사절차를 수행하였습니다.우리는 동 재작성 재무제표에 대하여 본 감사보고서를 재발행하게 되었으므로 우리가 2024년 2월 23일자로 발행한 감사보고서는 더이상 유효하지 않으며 회사의 2023년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 재무제표와 관련하여 사용될 수 없습니다.(주3) 재무상태표

항 목 (단위: 원)
2023년 12월 31일
2022년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

비유동자산
10,309,508,579
10,160,540,947
(148,967,632)
10,293,436,265
10,137,511,632
(155,924,633)

비유동성상각후원가측정금융자산
511,760,495
293,760,495
(218,000,000)
507,796,946
289,796,946
(218,000,000)

무형자산
169,842,000
387,842,000
218,000,000
173,262,000
391,262,000
218,000,000

사용권자산
306,928,071
315,224,334
8,296,263
388,495,738
409,236,397
20,740,659

이연법인세자산
666,703,472
509,439,577
(157,263,895)
567,278,167
390,612,875
(176,665,292)

자산총계
30,245,247,470
30,096,279,838
(148,967,632)
19,149,804,825
18,993,880,192
(155,924,633)

유동부채
17,289,978,015
17,408,010,072
118,032,057
4,835,572,005
4,932,837,445
97,265,440

기타유동금융부채
834,315,371
912,423,029
78,107,658
761,479,095
819,952,853
58,473,758

기타유동부채
-
39,924,399
39,924,399
520,000
39,311,682
38,791,682

비유동부채
3,431,901,024
2,511,658,543
(920,242,481)
6,136,162,288
5,218,374,207
(917,788,081)

순확정급여부채
1,513,667,771
593,425,290
(920,242,481)
1,447,072,372
529,284,291
(917,788,081)

부채총계
20,721,879,039
19,919,668,615
(802,210,424)
10,971,734,293
10,151,211,652
(820,522,641)

기타자본
165,672,022
223,784,211
58,112,189
-
-
-

이익잉여금
9,057,696,409
9,652,827,012
595,130,603
7,878,070,532
8,542,668,540
664,598,008

자본총계
9,523,368,431
10,176,611,223
653,242,792
8,178,070,532
8,842,668,540
664,598,008

부채와 자본총계
30,245,247,470
30,096,279,838
(148,967,632)
19,149,804,825
18,993,880,192
(155,924,633)

(주4) 포괄손익계산서

항 목 (단위: 원)
2023년 12월 31일
2022년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

영업비용
16,384,989,629
16,404,168,920
19,179,291
13,452,386,426
13,455,384,865
2,998,439

영업이익
1,494,858,157
1,475,678,866
(19,179,291)
1,830,516,049
1,827,517,610
(2,998,439)

금융비용
(609,041,465)
(610,174,182)
(1,132,717)
(291,753,945)
(292,854,525)
(1,100,580)

법인세비용차감전순이익
1,112,764,690
1,092,452,682
(20,312,008)
1,614,320,912
1,610,221,893
(4,099,019)

법인세비용(수익)
(7,294,708)
(12,367,735)
(5,073,027)
109,944,271
104,372,817
(5,571,454)

당기순이익
1,120,059,398
1,104,820,417
(15,238,981)
1,504,376,641
1,505,849,076
1,472,435

기타포괄손익
59,566,479
5,338,055
(54,228,424)
(249,668,786)
46,025,361
295,694,147

순확정급여부채의 재측정요소
59,566,479
5,338,055
(54,228,424)
(249,668,786)
46,025,361
295,694,147

총포괄손익
1,179,625,877
1,110,158,472
(69,467,405)
1,254,707,855
1,551,874,437
297,166,582

기본주당이익
19,175
18,914
(261)
25,755
25,780
25

희석주당이익
18,126
17,866
(260)
25,755
25,780
25

(주5) 자본변동표

항 목 (단위: 원)
수정 전
수정 후
차이

기타자본
이익잉여금
자본 합계
기타자본
이익잉여금
자본 합계
기타자본
이익잉여금
자본 합계

2022.01.01 (전기초)
-
6,623,362,677
6,923,362,677
-
6,990,794,103
6,990,794,103
-
(367,431,426)
(67,431,426)

당기순이익
-
1,504,376,641
1,504,376,641
-
1,505,849,076
1,505,849,076
-
(1,472,435)
(1,472,435)

확정급여제도의 재측정요소
-
(249,668,786)
(249,668,786)
-
46,025,361
46,025,361
-
(295,694,147)
(295,694,147)

2022.12.31 (전기말)
-
7,878,070,532
8,178,070,532
-
8,542,668,540
8,542,668,540
-
(664,598,008)
(364,598,008)

2023.01.01 (당기초)
-
7,878,070,532
8,178,070,532
-
8,542,668,540
8,542,668,540
-
(664,598,008)
(364,598,008)

당기순이익
-
1,120,059,398
1,120,059,398
-
1,104,820,417
1,104,820,417
-
15,238,981
15,238,981

확정급여제도의 재측정요소
-
59,566,479
59,566,479
-
5,338,055
5,338,055
-
54,228,424
54,228,424

주식선택권의 부여
165,672,022
-
165,672,022
223,784,211
-
223,784,211
(58,112,189)
-
(58,112,189)

2023.12.31 (당기말)
165,672,022
9,057,696,409
9,523,368,431
223,784,211
9,652,827,012
10,176,611,223
(58,112,189)
(595,130,603)
(653,242,792)

(주6) 현금흐름표

항 목 (단위: 원)
2023년 12월 31일
2022년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

1. 당기순이익
1,120,059,398
1,104,820,417
15,238,981
1,504,376,641
1,505,849,076
(1,472,435)

2. 당기순이익조정을 위한 가감
815,365,226
830,604,207
(15,238,981)
3,601,451,091
3,599,978,656
1,472,435

(주7) 주석

주석 20. 자본금

구 분 (단위: 주)
2023년 12월 31일
2022년 12월 31일

수정 전
수정 후
차이
수정 전
수정 후
차이

수권주식수
80,000
100,000,000
99,920,000
80,000
100,000,000
99,920,000

나. 대손충당금 설정현황

(1) 대손충당금 설정내용

(단위 : 원, %)

구 분
계정과목
채권금액
대손충당금

대손충당금

설정률

2025년1분기

(제22기)

매출채권
2,083,464,512
23,307,240
1.1%

합계
2,083,464,512
23,307,240
1.1%

2024년

(제21기)

매출채권
2,569,701,931
21,626,874
0.8%

합 계
2,569,701,931
21,626,874
0.8%

2023년

(제20기)

매출채권
2,470,580,191
4,029,987
0.2%

합 계
2,470,580,191
4,029,987
0.2%

2022년

(제19기)

매출채권
1,772,469,474
9,274,314
0.5%

합 계
1,772,469,474
9,274,314
0.5%

(2) 대손충당금 변동내역

(단위 : 원)

구 분

2025년도1분기(제22기)

2024년도(제21기)

2024년도(제21기)

2023년도(제20기)

2022년도(제19기)

1. 기초 대손충당금 잔액합계
21,626,874
4,029,987
4,029,987
9,274,314
76,478,454

2. 순대손처리액(①-②±③)
-
-
-
-
(36,021,543)

① 대손처리액(상각채권액)
-
-
-
-
(36,021,543)

② 상각채권회수액
-
-
-
-
-

③ 기타증감액
-
-
-
-
-

3. 대손상각비 계상(환입)액
1,680,366
17,596,887
17,596,887
(5,244,327)
(31,182,597)

4. 기말 대손충당금 잔액합계
23,307,240
21,626,874
21,626,874
4,029,987
9,274,314

(3) 매출채권의 연령분석

(기준일 : 2025년 3월 31일)
(단위 : 원, %)

경과기간

구분

6월 이하

6월 초과

1년 이하

1년 초과

3년 이하

3년 초과
계

금액
일반
2,065,039,512
18,425,000
-
-
2,083,464,512

특수관계자
-
-
-
-
-

계
2,065,039,512
18,425,000
-
-
2,083,464,512

구성비율
99.12%
0.88%
-
-
100%

(4) 매출채권관련 대손충당금 설정방침
당사는 회수 약정 기일이 도래한 미회수채권 중 기말까지 회수되지 않은 모든 채권에 대해서 연체기간에 따른 개별 대손율을 적용하여 대손충당금을 설정합니다.

다. 재고자산 현황 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

라. 수주계약 현황

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.

마. 공정가치평가 방법 및 내역

(1) 금융상품의 장부금액과 공정가치

(단위: 천원)

구 분

2025년 1분기

(제22기)

2024년

(제21기)

2023년

(제20기)

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산:

상각후원가로 인식된 금융자산

현금및현금성자산
7,280,486
7,280,486
10,168,679
10,168,679
9,192,985
9,192,985

매출채권
2,060,157
2,060,157
2,548,075
2,548,075
2,466,550
2,466,550

상각후원가측정금융자산
9,391,065
9,391,065
6,373,074
6,373,074
8,422,566
8,422,566

공정가치로 측정된 금융자산

당기손익-공정가치측정 금융자산
375,000
375,000
375,000
375,000
387,300
387,300

금융부채:

상각후원가로 인식된 금융부채

기타금융부채
815,658
815,658
606,509
606,509
649,776
649,776

차입금
5,488,333
5,488,333
5,513,333
5,513,333
5,613,333
5,613,333

공정가치로 측정된 금융부채

당기손익-공정가치측정금융부채
-
-
-
-
10,286,308
10,286,308

주1)
기타금융부채에는 종업원 관련 부채가 제외되어 있습니다.

(2) 공정가치 서열체계
당사는 공정가치측정에 사용된 투입변수의 유의성을 반영하는 공정가치 서열체계에 따라 공정가치측정치를 분류하고 있으며, 공정가치 서열체계의 수준은 다음과 같습니다.

구 분
투입변수의 유의성

수준 1
동일한 자산이나 부채에 대한 활성시장의 공시가격

수준 2
직접적으로 또는 간접적으로 관측가능한, 자산이나 부채에 대한 투입변수

수준 3
관측가능한 시장자료에 기초하지 않은, 자산이나 부채에 대한 투입변수

당사는 공정가치측정에 사용된 투입변수의 유의성을 반영하는 공정가치 서열체계에 따라 공정가치측정치를 분류하고 있으며, 공정가치가 공시되는 자산, 부채를 제외한 당기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정된 자산 및 부채는 다음과 같습니다.

(기준일 : 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구 분
수준1
수준2
수준3
합 계

금융자산:

당기손익-공정가치측정 금융자산
-
-
375,000
375,000

(기준일 : 2024년 12월 31일)
(단위: 천원)

구 분
수준1
수준2
수준3
합 계

금융자산:

당기손익-공정가치측정 금융자산
-
-
375,000
375,000

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동
당사는 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 보고기간 말에 인식합니다. 당기와 전기중 공정가치 서열체계의 수준 간 이동 및 변동 내역은 다음과 같습니다.
(4) 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역

(기준일 : 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구 분
기 초
취득
처분/대체 등
평가
기말

출자금
375,000
-
-
-
375,000

(기준일 : 2024년 12월 31일)
(단위: 천원)

구 분
기 초
취득
처분/대체
평가
기말

출자금
-
-
375,000
-
375,000

저축성보험
12,300
2,700
(15,000)
-
-

전환우선주
10,286,308
-
(18,757,412)
8,471,104
-

(5) 가치평가기법 및 투입변수
공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치측정치, 비반복적인 공정가치측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

(기준일 : 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

2025년1분기(제22기)

공정가치

수준

가치평가기법

수준3 투입변수 범위

출자금
375,000
3
원가법
-

주1) 취득원가가 공정가치의 적정한 추정치에 해당되므로 해당 금융자산을 취득원가로 측정하였습니다.

(기준일 : 2024년 12월 31일)
(단위: 천원)

2024년(제21기)

공정가치

수준

가치평가기법

수준3 투입변수 범위

출자금
375,000
3
원가법
-

(6) 수준 3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가 과정
회사는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 경영지원팀에서 담당하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준 3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 공정가치 측정을 담당하는 팀은 매 결산기에 맞추어 공정가치 평가과정 및 그 결과에 대해 회사의 대표이사에게 보고합니다.

IV. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

사업연도
구분
감사인
감사의견
의견변형사유
계속기업 관련중요한 불확실성
강조사항
핵심감사사항

2025년1분기

(제22기)

검토보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

2024년

(제21기)

감사보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

3분기검토보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

반기감사보고서
삼일회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음
해당사항없음

2023년(제20기)
감사보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
주1)
해당사항없음

2022년(제19기)
감사보고서
이촌회계법인
적정
해당사항없음
해당사항없음
주2)
해당사항없음

주1) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항

감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 33에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.

재무제표에 대한 주석 33에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제 1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채 인식에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2022년 12월 31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 665백만원 및 367백만원 증가하였으며, 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 1백만원 증가 및 41백만원 감소하였습니다.

주2) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항

감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 34에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다.

재무제표에 대한 주석 34에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2023년 12월31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 653백만원 및 665백만원 증가하였으며, 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 15백만원 감소 및 1백만원 증가하였습니다.

나. 감사용역 체결현황

(단위 : 천원, 시간)

연도
감사인
내 용
감사계약내역
실제수행내역

보수
시간
보수
시간

2025년1분기

(제22기)

이촌회계법인
개별재무제표에 대한검토(K-IFRS)
10,000
105
10,000
105

2024년(제21기)
삼일회계법인
개별재무제표에 대한감사(K-IFRS)
65,000
545
65,000
590

2024년 3분기(제21기 3분기)
삼일회계법인
개별재무제표에 대한검토(K-IFRS)
20,000
165
20,000
148

2024년 반기(제21기 반기)
삼일회계법인
개별재무제표에 대한감사(K-IFRS)
60,000
500
60,000
545

2023년(제20기)
이촌회계법인
개별재무제표에 대한감사(K-IFRS)
20,000
153
20,000
183

2022년(제19기)
이촌회계법인
개별재무제표에 대한감사(K-IFRS)
20,000
153
20,000
183

다. 회계법인과의 비감사용역 체결현황

(단위 : 천원

사업연도
감사인
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

2025년(제22기)
이촌회계법인
2025.05
재무확인서 발급
2025.05~2025.05
2,000
-

2024년(제21기)
삼일회계법인
2025.04
재무확인서 발급
2025.04 ~ 2025.04.
15,000
-

주1) 당기 회계감사인인 삼일회계법인과의 비감사용역 계약은 재무확인서 발급을 위한 계약만이 존재하며, 제20기(전기) 및 제19기(전전기) 감사인인 이촌회계법인과는 재무제표에 대한 감사(중간감사 포함) 및 검토용역을 제외한 용역계약체결내역은 존재하지 않습니다.

라. 내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과

구분
일자
참석자
방식
주요 논의 내용

1
2025년 02월 14일
업무수행이사 외 2인, 감사 1인
서면회의
기말재무제표에 대한감사업무 결과

2
2024년 10월 31일
업무수행이사 외 2인, 감사 1인
서면회의
감사계약 체결관련 독립성 및 적격성 확인, 감사절차 계획

마. 조정협의회내용 및 재무제표 불일치 정보
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
바. 회계감사인의 변경
당사는 코스닥시장 상장을 추진 중인 회사로서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제 11조제1항에 의거하여
당사의 제21기(2024.01.01~2024.12.31) 사업연도에 대한 외부감사인 지정을 신청하여 금융감독원으로 부터 삼일회계법인을 감사인으로 지정받아 제21기 사업연도에 대한 외부감사를 진행하였습니다. 제22기(2025.01.01~2025.12.31)에는 지정감사가 종료되어 이촌회계법인을 외부감사인으로 선임하였습니다.

2. 내부통제에 관한 사항

가. 내부통제

당사는 2024년말 기준 자산총액 1천억원 미만 비상장법인으로 「주식회사의 외부감사에 관한 법률」제8조의 1항에 의거 2024년에는 내부회계관리제도 도입 의무가 없으므로 내부회계관리제도의 관리 및 운영에 대해 별도의 평가 또는 검토는 수행하지 않았습니다. 하지만 당사는 내부회계관리제도를 "주식회사의 외부감사에 관한 법률" 및 "내부관리제도 모범규준"의 규정대로 성실히 운영하기 위하여 2024년 중 내부회계관리제도 컨설팅 용역을 현대회계법인에 의뢰하여 구축작업을 완료하였으며, 2025년 회계연도부터는 내부회계관리제도에 따라 내부회계관리자가 성실히 업무를 수행하고 있습니다.
나. 내부회계관리제도

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 내부통제구조의 평가

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

V. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성에 관한 사항(1) 이사의 수 및 이사회의 구성현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 이사회는 사내이사 3인, 사외이사 2인, 총 5인의 이사로 구성하고 상법 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임 받은 사항, 회사 경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 중요사항을 의결하며 이사의 직무집행을 감독하고 있습니다. 대표이사는 회사를 대표하고 업무를 총괄하고 있으며, 이사는 대표이사를 보좌하고 이사회에서 정하는 바에 따라 회사의 업무를 분장 집행하며, 대표이사의 유고시에는 정관에 정하여진 순서에 따라 그 직무를 대행합니다.

이사의 수
사외이사 수
사외이사 변동현황

선임
해임
중도퇴임

5
2
2
-
-

주
1) 2024년도 정기주주총회 결과
임재준 사외이사 2024년 03월 27일 취임 주2)
2024년도 임시주주총회 결과 김용대 사외이사 2024년 08월 14일 취임

(2) 이사회의 권한 내용
당사 이사회 운영규정(제정: 2022.08.31)에 의하면 당사의 이사회는 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임받은 사항, 회사경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 중요사항을 의결하고 있습니다. 또한 이사회는 이사의 직무 집행을 감독하고있습니다.

구분
내용

이사회의 권한

제3조 (권한)

1. 이사회는 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임 받은 사항, 회사경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 중요사항을 의결한다.

2. 이사회는 이사의 직무의 집행을 감독한다.

관계인의 출석

제12조의2 (관계인의 출석)

의장이 필요하다고 인정할 경우에는 이사가 아닌 관계임직원 또는 외부인사도 이사회에 출석하여 의견을 진술하게 할 수 있다.

부의사항

제10조 (부의사항)

1. 이사회에 부의할 사항은 다음과 같다

① 주주총회에 관한 사항

② 경영에 관한 사항

③ 재무에 관한 사항

④ 이사에 관한 사항

⑤ 기 타

2. 이사회에 보고할 사항은 다음과 같다

① 이사회 내 위원회에 위임한 사항의 처리결과

② 이사가 법령 또는 정관에 위반한 행위를 하거나 그 행위를 할 염려가 있다고 감사가 인정한 사항

③ 기타 경영상 중요한 업무집행에 관한 사항

이사에 대한직무집행감독권

제13조 (이사에 대한 직무집행감독권)

1. 이사회는 각 이사가 담당업무를 집행함에 있어 법령 또는 정관에 위반 하거나 현저히 부당한 방법으로 처리하거나, 처리할 염려가 있다고 인정한 때에는 그 이사에 대하여 관련자료의 제출, 조사 및 설명을 요구할 수 있다

2. 제1항의 경우 이사회는 해당업무에 대하여 그 집행을 중지 또는 변경하도록 요구할 수 있다.

(3) 이사회 운영규정의 주요내용

구분
주요내용

목적

제1조 (목적)

이 규정은 이사회의 효율적인 운영을 위하여 필요한 사항을 규정함을 목적으로 한다.

적용범위

제2조 (적용범위)

이사회에 관한 사항은 법령 또는 정관에 정하여진 것 이외에는 이 규정이 정하는 바에 의한다.

권한

제3조 (권한)

1. 이사회는 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임 받은 사항, 회사경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 중요사항을 의결한다.

2. 이사회는 이사의 직무의 집행을 감독한다.

이사회의 구성과 소집

제4조 (구성)

이사회는 이사 전원(사외이사, 기타 비상무이사 포함)으로 구성한다.

제5조 (의장)

1. 이사회의 의장은 대표이사(사장)로 한다.

2. 이사회 의장은 이사회의 제 회의를 관장한다. 이사회 의장 유고 시 또는 기타 사정으로 직무를 수행할 수 없는 경우에는 이사회의장이 미리 지명한 이사가 이사회의장의 직무를 수행하고, 지명한 이사가 없는 경우에는 부사장, 전무이사, 상무이사, 이사의 순으로 그 직무를 대행한다.

제7조 (소집권자)

1. 이사회는 대표이사(사장)가 소집한다. 그러나 대표이사(사장)가 사고로 인하여 직무를 행할 수 없을 때에는 제5조 제2항에 정한 순으로 그 직무를 대행한다.

2. 각 이사는 대표이사(사장)에게 의안과 그 사유를 밝히어 이사회 소집을 청구할 수 있다. 대표이사(사장)이 정당한 사유 없이 이사회 소집을 하지 아니하는 경우에는 이사회 소집을 청구한 이사가 이사회를 소집할 수 있다.

제8조 (소집 절차)

1. 이사회를 소집함에는 회일을 정하고 그7일전에 각 이사 및 감사에 대하여 통지를 발송하여야 한다.

2. 이사회는 이사 및 감사 전원의 동의가 있는 때에는 제1항의 절차 없이 언제든지 회의를 열수 있다.

3. 회사의 긴급사항 시 이사회의장이 실행한 후 즉시 이사회에서 보고 하여야 한다.

결의방법

제9조 (결의방법)

1. 이사회의 결의는 이사 전원의 과반수의 출석과 출석이사 과반수로 한다.

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

3. 이사회의 결의에 관하여 특별한 이해관계가 있는 이사는 의결권을 행사하지 못한다.

4. 제3항의 규정에 의하여 의결권을 행사할 수 없는 이사의 수는 출석한 이사의 수에 산입하지 아니한다.

5. 이사회 결의에 있어서 가부동수인 경우에는 이사회의장이 이를 결정한다.

최대주주등과의 거래

제10조 (부의사항)

1. 이사회에 부의할 사항은 다음과 같다

① 주주총회에 관한 사항

17) 회사의 최대주주및 특수관계인과의 거래의 승인 및 주주총회에의 보고

이사회 내 위원회

제11조 (이사회 내 위원회)

1. 이사회는 신속하고 효율적인 의사결정을 위하여 정관이 정한 바에 따라 이사회 내에 각종의 위원회를 설치할 수 있다

2. 이사회는 다음 각호의 사항을 제외하고는 그 권한을 위원회에 위임할 수 있다

① 주주총회의 승인을 요하는 사항의 제안

② 대표이사의 선임 및 해임

③ 위원회의 설치와 그 위원의 선임 및 해임

④ 정관에서 정하는 사항

3. 위원회는 2인 이상의 이사로 구성한다

4. 위원회는 그 결의로 위원회를 대표할 자를 선정하여야 한다.

5. 위원회의 세부운영에 관한 사항은 이사회에서 따로 정한다

감사의 출석

제12조 (감사의 출석)

감사는 이사회에 출석하여 의견을 진술할 수 있다

관계인의 출석

제12조의2 (관계인의 출석)

의장이 필요하다고 인정할 경우에는 이사가 아닌 관계임직원 또는 외부인사도 이사회에 출석하여 의견을 진술하게 할 수 있다.

이사에 대한 직무집행감독권

제13조 (이사에 대한 직무집행감독권)

1. 이사회는 각 이사가 담당업무를 집행함에 있어 법령 또는 정관에 위반 하거나 현저히 부당한 방법으로 처리하거나, 처리할 염려가 있다고 인정한 때에는 그 이사에 대하여 관련자료의 제출, 조사 및 설명을 요구할 수 있다

2. 제1항의 경우 이사회는 해당업무에 대하여 그 집행을 중지 또는 변경하도록 요구할 수 있다.

의사록

제14조 (의사록)

1. 이사회의 의사에 관하여는 의사록을 작성한다.

2. 의사록에는 의사의 안건, 경과요령, 그 결과, 반대하는 자와 그 반대이유를 기재하고 출석한 이사 및 감사가 기명날인 또는 서명한다

나.
중요의결사항 등

개최일자
의안내용
가결여부
비고
대표이사
사내이사
사내이사
기타비상무이사
사외이사
사외이사

배성환
박정호
이영수
김병진
임재준
김용대

출석률
출석률
출석률
출석률
출석률
출석률

100%
100%
97%
93%
100%
100%

2022-01-14
2021년 성과급 및 2022년 보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2022-02-24
정기주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2022-06-07
유형자산 매매계약의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2022-06-07
하나은행 신규 차입의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2022-09-22
임시주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2022-11-18
회사규정 변경/재정의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-01-13
2022년 성과급 및 2023년 보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-03-16
정기주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-03-31
회사규정 변경/재정의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-05-08
임시주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-07-18
신주발행의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-09-14
KB국민은행 차입금 대환의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-10-24
회사규정 변경의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
-
-

2023-11-23
임시주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
불참
-
-
-

2024-01-12
2023년 성과급 및 2024년 보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
-
-

2024-02-28
2023년 재무제표 승인의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
-
-

2024-03-13
정기주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
-
-

2024-03-27
대표이사 선임의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
불참
-
-

2024-04-08
2024년 사외이사 및 감사 정기보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
미행사
-

2024-07-31
임시주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
-

2024-08-16
2024년 사외이사 정기보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
미행사
미행사

2024-10-17
무상증자의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2024-10-29
증권 명의개서대리인 선임의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2024-11-29
기업공개 계획에 따른 상장 추진의 건내부회계관리제도 규정의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2025-01-13
2024년 성과급 및 2025년 보수 지급의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2025-02-07
2024년 재무제표 승인의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2025-03-07
정기주주총회 소집의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2025-03-21
임원 변경의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

2025-04-17
코스닥 시장 상장을 위한 신주발행 승인의 건
가결
-
찬성
찬성
찬성
-
찬성
찬성

주1) 임재준 사외이사와 최승규 감사는 2024년 3월 27일 정기주주총회에서 선임되었습니다.

주2) 보수관련 의안내용에는 관련 임원은 참석은 하였으나 의안에 대한 표결에는 미행사 하였습니다.

주3) 김병진 기타비상무이사는 2025년 3월 21일 이후 사임하였습니다.

다. 이사회내 위원회
당사는 증권신고서 제출일 현재 이사회내에 위원회가 구성되어 있지 않습니다.

라. 이사의 독립성(1) 이사회 구성원의 독립성
당사의 이사 선임은 상법 등 관련 법령상의 절차를 준수하여 선출되고 있습니다. 이사는 주주총회에서 선임하며, 대표이사는 이사회의 결의로 선임합니다. 선임된 대표이사는 회사를 대표하고 회사의 모든 업무를 총괄합니다. 이사회는 이사로 구성하며,본 회사 업무의 중요사항을 결의합니다. 이사회의 결의는 이사 과반수의 출석과 출석이사의 과반수로 합니다. 이사회의 결의에 관하여 특별한 이해관계가 있는 자는 의결권을 행사하지 못합니다.

이와 같은 법령, 정관상 요건 준수 외에 이사선출에 대한 독립성 기준을 별도로 운영하고 있지 않습니다.이사회에서는 연구개발, 제품개발, 영업 및 경영전반에 관한 토의가 이루어지며 중요한 경영상의 의사결정의 경우 이사회의 의견을 기반으로 결정하고 있습니다. 이사회 구성원 중 사외이사는 2명이며 이사회의 독립성은 유지되고 있다고 판단됩니다.

구분
성명
임기
활동분야(담당업무)
선임배경
회사와의 거래
최대주주 또는 주요주주와의 관계
추천인
연임여부(연임횟수)

사내이사(대표이사)
배성환
2024.03~2027.03
경영총괄(CEO)
당사의 대표이사로서 당사의 기업 지속 성장에 주도적인 역할을 하였으며, 급변하는 시장에서 탁월한 경영역량을 발휘하여 리더십을 더욱 공고하 하는데 기여할 것으로 판단
해당없음
본인
이사회
연임(7회)

사내이사
박정호
2024.03~2027.03
연구소장(CTO)
연구개발 임원으로서 다양한 프로젝트와 급변하는 IT시장에 유연하게 대처하며, 20여년의 풍부한 경험과 식견/전문지식을 바탕으로 당사의 발전에 적극적으로 기여할 수 있을 것으로 판단
등기임원
이사회
연임(5회)

사내이사
이영수
2024.03~2027.03
영업총괄
영업담당 임원으로서 풍부한 경험과 식견/전문지식을 바탕으로 회사의 적법한 의사결정을 할 것으로 판단
등기임원
이사회
연임(2회)

사외이사
임재준
2024.03~2027.03
사외이사
다년 간의 공직 경험을 바탕으로 회사 경영에 대하여 적절한 조언과 경영에 대한 견제 및 감독기능을 충실히 수행할 것으로 판단
등기임원
이사회
신규선임

사외이사
김용대
2024.08~2027.08
사외이사
서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수이자이화여대 통계학 전공 조교수, 한국외국어대정보통계학과 조교수 등을 역임한 통계 분야의 전문가로서 회사의 주요 사업과 관련된 의사결정 과정에서 분석적인 통찰력을 바탕으로 회사의발전에 적극적으로 기여할 수 있을 것으로 판단
등기임원
이사회
신규선임

각 이사의 주요경력은 'VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항'을 참고하시기 바랍니다.

(2) 사외이사 후보추천위원회
당사는 증권신고서 작성일 현재 사외이사 후보추천위원회를 구성하고 있지 않습니다.

마. 사외이사의 전문성(1) 사외이사 지원 조직 현황
당사는 증권신고서 작성일 현재 사외이사 지원 조직을 구성하고 있지 않습니다.
(2) 사외이사 교육실시 현황

사외이사 교육 실시여부
사유

미실시
업무를 위한 전문성과 지식을 충분히 갖추고 있다고 판단하여 교육을 실시하지 않고 있으나, 향후 업무 수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사위원회(감사) 설치 여부 및 구성방법
당사는 정관 제46조(감사의 수)에서 1인 이상의 감사를 둘 수 있다고 규정하고 있습니다. 당사는 증권신고서제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사 1인이 감사 업무를 수행하고 있습니다.
나. 감사의 인적 사항

성명
주요 경력
결격요건여부
회계, 재무전문가여부
비고

최승규

경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인 상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재)

에임브로드 감사('18.02~현재)

뉴엔에이아이 감사('24.03~현재)

없음
공인회계사
비상근(2024.03~현재)

다. 감사의 독립성
당사는 정관 제49조(감사의 직무 등)에서 감사업무에 필요한 경영정보접근을 규정하고 있으며, 감사직무규정을 도입하여 감사가 감사업무를 적정하고 효과적으로 수행할 수 있도록 했습니다.

구분
권한

정관 제49조(감사의 직무 등)

① 감사는 회사의 회계와 업무를 감사한다.

② 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시주주총회의 소집을 청구할 수 있다.

③ 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여 영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체 없이 보고를 하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는 자회사의 업무와 재산상황을 조사할 수 있다

④ 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

⑤ 감사는 필요하면 회의의 목적사항과 소집이유를 적은 서면을 이사(소집권자가 있는 경우에는 소집권자)에게 제출하여 이사회 소집을 청구할 수 있다.

⑥ 제5항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

라. 감사 직무규정의 주요내용

구 분
주요내용

감사의원칙

제5조 (감사원칙)

1. 감사는 공정하고 적시에 이루어져야 한다.

2. 감사는 예방활동을 위주로 이루어져야 한다.

3. 감사는 제도개선과 경제적 효율성의 제고에 중점을 두어야 한다.

감사의

의무

제13조 (감사인의 의무)

감사인은 감사 업무를 수행함에 있어 다음의 사항을 준수하여야 한다.

① 독립적이고 객관적인 자세로 감사를 하여야 한다.

② 객관적인 감사기준과 사실 및 증거에 의하여 감사를 하여야 한다.

③ 피 감사부서의 과실, 오류 및 부정을 묵과 또는 은폐하여서는 아니 된다.

④ 감사에 관한 기밀을 일체 누설하여서는 아니 된다.

⑤ 피 감사부서의 업무활동이 위축 또는 침체되지 않도록 하여야 한다.

감사의

권한

제14조 (감사인의 권한)

감사인은 감사 업무를 수행함에 있어서 다음의 권한을 갖는다.

① 감사에 필요한 장부 및 관계서류의 제출요구

② 관계자의 출석, 답변 및 확인서 작성 요구

③ 필요시 거래처에 대한 확인 및 조사자료의 제출 요구

④ 업무개선을 위한 제안, 건의 및 보고

⑤ 기타 직무수행에 필요한 권한

마. 감사의 주요 활동내용

구분
개최일자
의안내용
가결여부
참석여부

1
2024-01-12
2023년 성과급 및 2024년 보수 지급의 건
가결
-

2
2024-02-28
2023년 재무제표 승인의 건
가결
-

3
2024-03-13
정기주주총회 소집의 건
가결
-

4
2024-03-27

제1호 의안 : 결산보고서 승인의 건
제2호 의안 : 임원 변경의 건
제3호 의안 : 임원 보수 한도 승인의 건

가결가결가결
-

5
2024-03-27
대표이사 선임의 건
가결
-

6
2024-04-08
2024년 사외이사 및 감사 정기보수 지급의 건
가결
O

7
2024-07-31
임시주주총회 소집의 건
가결
O

8
2024-08-14

제1호 의안 : 사외이사 선임의 건
제2호 의안 : 정관일부 변경의 건
제3호 의안 : 상호 변경의 건
제4호 의안 : 액면 분할의 건
제5호 의안 : 임원퇴직금 규정 개정의 건
지6호 의안 : 임원보수지급규정 개정의 건
제7호 의안 : 임원상여금지급규정 폐지의 건
제8호 의안 : 임원유족보상금지급규정 폐지의 건

가결가결가결가결가결가결가결가결
O

9
2024-08-16
2024년 사외이사 정기보수 지급의 건
가결
O

10
2024-10-17
무상증자의 건
가결
O

11
2024-10-29
증권 명의개서대리인 선임의 건
가결
O

12
2024-11-29
기업공개 계획에 따른 상장 추진의 건내부회계관리제도 규정의 건
가결
O

13
2025-02-07
2024년 재무제표 승인의 건
가결
O

14
2025-03-07
정기주주총회 소집의 건
가결
O

15
2025-03-21

제1호 의안 : 결산보고서 승인의 건
제2호 의안 : 이사 보수 한도 승인의 건
제3호 의안 : 감사 보수 한도 승인의 건
제4호 의안 : 정관 변경의 건
제5호 의안 : 임원 변경의 건

가결가결가결가결가결
O

16
2025-03-21
임원 변경의 건
가결
O

17
2025-04-17
코스닥 시장 상장을 위한 신주발행 승인의 건
가결
O

주1) 최승규 감사는 2024년 3월 27일 정기주주총회에서 선임되었습니다.

바. 교육 실시 현황 및 계획

감사에 대한 별도의 교육을 실시하고 있지 않으나, 해당 전문적 지식 등을 통해 당사의 의사결정에 참여하고 있습니다. 향후 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」개정에 따른 감사의 역할과 책임을 숙지하고, 내부회계관리제도 및 관련 법령에 대한 이해도를 높이며, 회사의 산업 현황 등에 실효성 있는 교육을 실시할 계획입니다.

감사 교육 실시여부
감사 교육 미실시 사유

미실시
당사는 이사회 개최전, 해당 안건 및 주요현안에 대한 내용을 충분히 검토할 수 있도록 자료 및 질의응답 등을 제공하고 있는 바, 당기 중 별도의 교육을 실시하지 않았습니다

사. 감사 지원조직 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 감사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 구성되어 있지않습니다만, 감사 활동을 수행하는데 필요할 경우 당사의 경영관리부문에서 지원하고 있습니다. 또한 이사회 개최 전에 해당 안건의 내용을 충분히 검토할 수 있도록 사전에 자료를 제공하고 있으며 기타 사내 주요 현안에 대해서도 수시로 정보를제공하고 있습니다.

아. 준법지원인 등 지원조직 현황
당사는 상법 제542조의 13에 따라 자산총액 5천억원 미만이며 비상장 회사로 별도의 준법지원인을 선임하고 있지 않습니다.

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)

투표제도 종류
집중투표제
서면투표제
전자투표제

도입여부
배제
미도입
미도입

실시여부
미실시
미실시
미실시

나. 경영권 경쟁

당사는 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 경영권과 관련하여 경쟁이 발생한 사실이 없습니다.
다. 소수주주권의 행사여부

당사는 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 소수주주권의 행사 사실이 존재하지 않습니다.

라. 의결권 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
6,592,600
-

우선주
-
-

의결권없는 주식수(B)
보통주
-
-

우선주
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가

배제된 주식수(C)

보통주
-
-

우선주
-
-

기타 법률에 의하여 의결권 행사가제한된 주식수(D)
보통주
-
-

우선주
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
보통주
-
-

우선주
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수

(F = A - B - C - D + E)

보통주
6,592,600
-

우선주
-
-

마. 주식사무

정관상신주인수권의 내용

제10조 (신주인수권)

① 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.

② 위 제1항의 규정에 불구하고, 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.

1) 자본시장과 금융투자업에 관한 법률에 따라 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 이사회의 결의로 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2) 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선 배정하는 경우

3) 상법에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 배정하는 경우

4) 근로자복지기본법에 따라 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

5) 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 또는 재무구조 개선을 위하여 관계회사, 국내외 개인 또는 법인, 금융기관, 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우

6) 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산ㆍ판매ㆍ자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

7) 주권을 유가증권시장, 코스닥시장 또는 해외 주식시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

8) 증권시장 상장을 위한 기업공개업무를 주관한 대표주관회사에게 금융투자협회의 "증권인수업무 등에 관한 규정"에 따라 기업공개 당시 공모주식 총수의 100분의 10을 초과하지 않는 범위 내에서 신주를 발행하는 경우

③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 한다.

결산일
12월 31일
정기주주총회
매 사업년도 종료 후 3월이내

기준일

제16조 (주주명부의 폐쇄 및 기준일)

① 회사는 매년 12월 31일 현재 주주명부에 기재되어 있는 주주를 정기주주총회에서 권리를 행사할 주주로 한다.

② 회사는 임시주주총회의 소집 기타 필요한 경우 이사회의 결의로 정한 날에 주주명부에 기재되어 있는 주주를 그 권리를 행사할 주주로 할 수 있으며, 회사는 이사회의 결의로 정한 날의 2주 전에 이를 공고하여야 한다.

주식의 종류

제9조 (주식의 종류)

① 회사가 발행할 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다.

② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 또는 잔여재산분배에 관한 우선주식, 의결권 배제 또는 제한에 관한 주식, 상환주식, 전환주식 및 이들 의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다.

명의개서대리인
한국예탁결제원( 02-3774-3000 )

주주에 대한 특전
없음

공고게재

제4조 (공고방법)

회사의 공고는 회사의 인터넷 홈페이지(https://www.newen.ai)에 한다. 다만, 전산장애 또는 그 밖의 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지에 공고를 할 수 없는 때에는 서울특별시에서 발행되는 일간 한국경제신문에 한다.

바. 주주총회 의사록 요약

주총정보
안건
결의내용
주요내용

제18기정기주주총회(2022-03-31)
제1호 의안 : 결산보고 승인의 건제2호 의안 : 상호 변경의 건제3호 의안 : 목적 변경의 건제4호 의안 : 공고 방법 변경의 건제5호 의안 : 주식매수선택권 신설의 건제6호 의안 : 회사가 발행할 주식의 총수 변경의 건제7호 의안 : 기타정관 변경의 건제8호 의안 : 이사 보수 한도 승인의 건
가결
제 18기 영업성과 관련 설명상호에 영문명 표기정관상 목적사항 정리인터넷 홈페이지 공고방법 추가정관상 주식매수선택권 규정 신설발행할 주식의 총수를 100,000,000주로 변경표준정관 반영하여 기존 정관 내용 변경보수한도액 10억원 승인

제19기임시주주총회(2022-09-22)

제1호 의안 : 정
관 일부 변경의 건

가결
출판업, 영상촬영업, 사진촬영업 목적사업 추가

제19기정기주주총회(2023-03-30)

제1호 의안 : 결
산보고 승인의 건제2호 의안 : 정관 변경의 건제3호 의안 : 이사 보수 한도 승인의 건제4호 의안 : 감사 보수 한도 승인의 건

가결
제 19기 영업성과 관련 설명이익배당 기준이 설정 및 주식매수선택권 벤처기업관련 규정 추가보수한도액 20억원 승인보수한도액 1억원 승인

제20기임시주주총회(2023-05-30)
제1호 의안 : 주식매수선택권 부여 승인의 건
가결
임직원 주식매수선택권 부여

제20기임시주주총회(2023-07-18)
제1호 의안 : 정관 변경의 건
가결
전환상황우선주 관련 내용 추가

제20기임시주주총회(2023-12-07)
제1호 의안 : 임원 변경의 건
가결

김병진 기타비상무이사 선임

제20기정기주주총회(2024-03-27)

제1호 의안 : 결산보고서 승인의 건제2호 의안 : 임원 변경의 건
제3호 의안 : 임원 보수 한도 승인의 건

가결
제 20기 영업성과 관련 설명배성환, 박정호, 이영수 사내이사 재선임임재준 사외이사, 최승규 감사 신규선임이사 보수한도액 20억원 승인감사 보수한도액 1억원 승인

제21기임시주주총회(2024-08-14)
제1호 의안 : 사외이사 선임의 건제2호 의안 : 정관일부 변경의 건제3호 의안 : 상호 변경의 건제4호 의안 : 액면 분할의 건제5호 의안 : 임원퇴직금 규정 개정의 건지6호 의안 : 임원보수지급규정 개정의 건제7호 의안 : 임원상여금지급규정 폐지의 건제8호 의안 : 임원유족보상금지급규정 폐지의 건
가결
김용대 사외이사 신규 선임정관일부규정 표준정관반영알에스엔에서 뉴엔에이아이로 사명변경5,000원에서 500원으로 액면분할임원퇴직금 규정 개정임원보수지급규정 개정임원상여금지급규정 폐지임원유족보상금지급규정 폐지

제21기정기주주총회(2025-03-21)
제1호 의안 : 결산보고서 승인의 건제2호 의안 : 이사 보수 한도 승인의 건제3호 의안 : 감사 보수 한도 승인의 건제4호 의안 : 정관 변경의 건제5호 의안 : 임원 변경의 건
가결
제 21기 영업성과 관련 설명이사 보수한도액 20억원 승인감사 보수한도액 1억원 승인목적사항 추가 및 공고방법 인터넷 주소변경김병진 기타비상무이사 사임

VI. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

가. 최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주, %)

성명
관계

주식의

종류

소유주식수 및 지분율
비고

기초 (2024.01.01)
기말 (제출일 현재)

주식수
지분율
주식수
지분율

배성환
최대주주(본인)
보통주
21,702
32.92%
2,170,200
32.92%
-

박정호
임원
보통주
9,917
15.04%
991,700
15.04%
-

이재희
직원
보통주
6,556
9.94%
655,600
9.94%
-

최길원
임원
보통주
6,381
9.68%
638,100
9.68%
-

박도형
직원
보통주
3,636
5.52%
363,600
5.52%
-

김낙영
임원
보통주
3,074
4.67%
307,400
4.67%
-

이영수
임원
보통주
3,642
5.52%
270,300
4.10%
-

아이비케이스톤브릿지뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사
벤처금융
보통주
1,249
1.89%
500,600
7.58%
-

케이비 스마트 스케일업 펀드
벤처금융
보통주
1,353
2.05%
360,700
5.46%
-

케이비 세컨더리 플러스 펀드
벤처금융
보통주
902
1.37%
240,500
3.64%
-

아이비케이-코오롱 2023 초격차 투자조합
벤처금융
보통주
0
0%
93,900
1.42%
-

아이비케이스톤브릿지뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사
벤처금융
우선주
3,757
5.70%
0
0%
-

케이비 스마트 스케일업 펀드
벤처금융
우선주
2,254
3.42%
0
0%
-

케이비 세컨더리 플러스 펀드
벤처금융
우선주
1,503
2.28%
0
0%
-

계
65,926
100.0%
6,592,600
100.0%
-

나. 최대주주에 관한 사항(1) 최대주주의 기본 정보

성명(생년월)
주요 경력
담당 업무

배성환 (1964.08)

1990.01~1993.07 삼보컴퓨터 연구원

1993.07~1994.09 한메소프트 연구원

1994.09~1996.02 효성데이타시스템 대리

1996.02~1998.04 삼보컴퓨터 과장

1998.05~2002.10 텔레게이트 부장

2002.10~2004.05 썬넷 개발실장

2004.05 ~ 현재 ㈜뉴엔에이아이 대표이사

경영총괄 (CEO)

(2) 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(3) 최대주주의 최대주주(법인 또는 단체)의 개요

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정거래
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 최대주주 변동현황
설립자인 하정필에서 2005년 12월 31일 배성환 대표이사로 변동되었으며, 증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주는 배성환 대표이사입니다.

3. 주식의 분포
가. 5% 이상 주주 및 우리사주조합 등의 주식소유현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재) (단위 : 주, %)

구분
주주명
소유주식수
지분율
비고

5% 이상 주주
배성환
2,170,200
32.92%
대표이사

박정호
991,700
15.04%
임원

이재희
655,600
9.94%
직원

최길원
638,100
9.68%
임원

아이비케이스톤브릿지뉴딜이에스지유니콘사모투자합자회사
500,600
7.58%
벤처금융

박도형
363,600
5.52%
직원

케이비스마트스케일업펀드
360,700
5.46%
벤처금융

우리사주조합
-
-
-

나. 소액주주현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재)

(단위 : 명, 주)

구 분
주주
소유주식
비 고

소액주주수
전체주주수
비율(%)
소액주식수
총발행주식수
비율(%)

소액주주
-
-
-
-
-
-
-

주1)
소액주주는 발행주식총수의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주입니다.

주2)
기준일 현재 의결권있는 발행주식 총수 기준으로 작성되었습니다.

4. 주가 및 주식거래 실적

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황(1) 등기 임원 현황 표

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의 관계
재직기간
임기만료일

의결권 있는 주식
의결권 없는 주식

배성환
남
1964.08
대표이사
사내이사
상근

대표이사

이사회의장

내부회계관리제도운영책임

숭실대학교 대학원 공학박사(~'19.02)

삼보컴퓨터 연구원('90.01 ~ '93.07)

한메소프트 연구원('93.07 ~ '94.09)

효성데이타시스템('94.09 ~ '96.02)

삼보컴퓨터 과장 ('96.02~'98.04)

텔레게이트 부장('98.05 ~ '02.10)

썬넷 개발실장('02.10~'04.05)

뉴엔에이아이 대표이사('04.05~현재)

2,170,200
-
본인

대표이사

239개월

사내이사 3개월

2027.03.27

박정호
남
1975.09
전무
사내이사
상근

CTO

전사 경영전반에대한 업무

연구소장

경희대학교 원자력공학과 졸업(~'01.02)썬넷 개발팀('00.10~'04.04)뉴엔에이아이 전무이사('04.05~현재)
991,700
-
-
195개월
2027.03.27

이영수
남
1969.06
부사장
사내이사
상근

CSO

전사 경영전반에대한 업무

영업총괄

고려대학교 통계학과 졸업(~'95.02)서울보증보험 기획실 ('95.01~'99.07)스펙트라 이사('98.08~'10.11)뉴엔에이아이 부사장('10.12~현재)
270,300
-
-
70개월
2027.03.27

임재준
남
1963.09
사외이사
사외이사
비상근
전사 경영전반에대한 업무

충남대 경영학과 졸업(~'86.02)충남대학교 대학원 경영학 석사(~'88.02)미주리 주립대 MBA(~'05.05)한국거래소 부이사장('88.10~'23.02)한국거래소 경영고문('23.03~'24.02)

뉴엔에이아이 사외이사('24.03~현재)

-
-
-
13개월
2027.03.27

김용대
남
1968.09
사외이사
사외이사
비상근
전사 경영전반에대한 업무

오하이오주립대학교 통계학과 졸업(~97.03)서울대학교 통계학과 교수('11.02~현재)

NHN 사외이사('24.03~현재)

뉴엔에이아이 사외이사('24.08~현재)

-
-
-
8개월
2027.08.14

최승규
남
1967.03
감사
감사
비상근

감사

내부회계관리제도운영감사

경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인 상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재)

에임브로드 감사('18.02~현재)

뉴엔에이아이 감사('24.03~현재)

-
-
-
13개월
2027.03.27

(2) 미등기 임원 현황표

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의 관계
재직기간

의결권 있는 주식
의결권 없는 주식

김낙영
남
1969.05
상무
미등기
상근
데이터인텔리전스 그룹장

데이터인텔리전스 그룹장

대림대학교

307,400
-
-
207개월

최길원
남
1976.03
이사
미등기
상근
기업부설연구소

기업부설연구소

한국기술교육대학교

638,100
-
-
254개월

류승완
남
1977.07
이사
미등기
상근
AI플랫폼사업부장

AI플랫폼사업부장

열린사이버대학교

-
-
-
201개월

박은정
여
1975.08
이사
미등기
상근
사업기획부장

사업기획부장

한국외국어대학교(박)

-
-
-
135개월

박성규
남
1981.08
이사
미등기
상근
경영본부장

경영본부장

한양대학교

-
-
-
40개월

김경수
남
1980.01
이사
미등기
상근
마케팅부장

마케팅부장

계명대학교(석)

-
-
-
23개월

전춘익
남
1975.09
이사
미등기
상근
사업개발부장

사업개발부장

한남대학교

-
-
-
52개월

나. 직원 등 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 명, 년, 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)

연구개발
남
64
-
-
-
64
5.9
3,679,252
57,488
-
-
-
-

연구개발
여
55
-
-
-
55
3.8
2,432,136
44,221

영업
남
7
-
-
-
7
5.0
386,506
55,215
-

사무
남
13
-
-
-
14
4.8
784,942
56,067
-

사무
여
51
-
-
-
52
5.0
2,101,141
40,407
-

합 계
190
-
-
-
190
4.9
9,383,977
49,389
-

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 증권신고서 제출일 전일 기준이며, 연간 급여 총액은 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 지급액의 합계입니다.

주2) 상기 직원 현황표는 미등기임원이 포함되어 있지 않으며, 1인당 평균보수액은 직원의 급여총액을 인원수로 나눈 금액입니다.

다. 육아지원제도 사용현황

(단위 : 명,%)

구분

2024년
(제21기)

2023년(
제20기)

2022년(제19기)

육아휴직 사용자수(남)
-
-
-

육아휴직 사용자수(여)
-
2
1

육아휴직 사용자수(전체)
-
2
1

육아휴직 사용률(남)
-
-
-

육아휴직 사용률(여)
-
100%
100%

육아휴직 사용률(전체)
-
67%
50%

육아휴직 복귀 후12개월 이상 근속자(남)
-
-
-

육아휴직 복귀 후12개월 이상 근속자(여)
-
2
2

육아휴직 복귀 후12개월 이상 근속자(전체)
-
2
2

육아기 단축근무제 사용자 수
2
-
-

배우자 출산휴가 사용자 수
4
1
1

라. 유연근무제도 사용현황

(단위 : 명)

구분

2024년
(제21기)

2023년(
제20기)

2022년(제19기)

유연근무제 활용 여부
197
187
162

시차출퇴근제 사용자 수
194
184
159

선택근무제 사용자 수
-
-
-

원격근무제(재택근무 포함)사용자 수
3
3
3

마. 미등기임원 보수 현황

(기준일 : 2024년 12월 31일)
(단위 : 명, 천원)

구
분

인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
7
911,318
130,188
-

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 증권신고서 제출일 전일 기준이며, 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 지급액의 합계이며, 소득세법 제20조에 따라 관할 세무서에 제출하는 근로소득지급명세서의 근로소득을 기준으로 하였습니다.

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황(1)
주주총회 승인금액

(단위 : 명, 천원)

구 분
인원수
주주총회 승인금액
비고

이사
5
2,000,000
-

감사
1
100,000
-

(2) 보수지급금액(가)
이사ㆍ감사 전체

(단위 : 명, 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

6
830,055
138,423
-

(나) 유형별 지급금액

(단위 : 천원)

구
분

인원수
보수총액
1인당평균보수액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
3
784,248
261,416
-

사외이사 (감사위원회 위원 제외)
2
27,483
13,741
-

감사위원회 위원
-
-
-
-

감사
1
18,323
18,323
-

주1) 이사 및 감사 1인 평균급여액은 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지의 월별 평균 급여액의 합이며, 월별 평균 급여액은 해당 월의 급여 총액을 해당 월의 평균 근무인원 수로 나눈값입니다.

(다) 이사ㆍ감사의 보수지급기준
당사는 주주총회의 승인을 받은 이사보수 한도 내에서 이사회의 결의에 따라 이사의 보수를 지급하고 있습니다.

나.
보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황(1) 개인별 보수지급금액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

(2)
산정기준 및 방법

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

다. 보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수현황

(1) 개인별 보수지급금액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

(2) 산정기준 및 방법

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

라. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황(1) 주식매수선택권 부여현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)

(단위 :
주, 명)

구
분

부여받은인원수
주식매수선택권의 공정가치 총액
비고

등기이사 (사외이사, 감사위원회 위원 제외)
-
-
-

사외이사 (감사위원회 위원 제외)
-
-
-

감사위원회 위원 또는 감사
-
-
-

업무집행지시자 등
3
700,632,809
-

계
3
700,632,809
-

(2)
주식매수선택권 부여현황 세
부내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 원, 주)

부여
받은자

관 계
부여일
부여방법
주식의종류
최초부여수량
당기변동수량
총변동수량
기말미행사수량
행사기간
행사가격
의무보유여부
의무보유기간

행사
취소
행사
취소

류승완
미등기임원
2023.05.31
신주교부
보통주
30,000
-
-
-
-
30,000
2026.06.01~2029.05.31
500
여
1년

박은정
미등기임원
2023.05.31
신주교부
보통주
30,000
-
-
-
-
30,000
2026.06.01~2029.05.31
500
여
1년

박성규
미등기임원
2023.05.31
신주교부
보통주
30,000
-
-
-
-
30,000
2026.06.01~2029.05.31
500
여
1년

OOO외 9인
직원
2023.05.31
신주교부
보통주
80,000
-
-
-
-
80,000
2026.06.01~2029.05.31
500
여
-

주1) 의무보유기간인 상장일로부터 1년이 지난 날과 주식매수선택권 행사가능시작일 중 늦은 날이 실질 행사가능시작일입니다.

VIII. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 천원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
-
-
-
-
-
-

일반투자
-
-
-
-
-
-
-

단순투자
-
1
1
375,000
-
-
375,000

계
-
1
1
375,000
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375,000

주) 상세 현황은 '상세표-3. 타법인출자 현황(상세)' 참조

IX. 대주주 등과의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
2. 대주주와의 자산양수도 등
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 대주주와의 영업거래
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
4. 대주주에 대한 주식기준보상 거래
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
5. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

대주주 이외의 이해관계자와의 거래에 관한 사항은 'III. 재무에 관한 사항'의 '5.재무제표 주석' 내 '31. 특수관계자 거래'를 참고하시기 바랍니다.

X. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 주요한 소송사건 등
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표현황
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 채무인수약정 및 채무보증 현황(1) 차입인수약정

당사가 금융기관과 체결한 차입약정의 내용은 다음과 같습니다.

(기준일 : 증권신고서 제ㅊ)
(단위 : 천원)

금융기관
약정사항
약정한도
실행액

국민은행
운영자금대출
1,000,000
833,333

시설자금대출
3,895,000
3,895,000

하나은행
시설자금대출
760,000
760,000

합계
5,655,000
5,488,333

(2) 채무보증 내역
당사가 제공받고 있는 지급보증 내역은 다음과 같습니다.

(기준일 : 2025년 03월 31일)
(단위 : 천원)

금융기관
내역

2025년 1분기(제22기)

2024년
(제21기)

2023년(
제20기)

서울보증보험
계약이행 및 하자보수
1,198,530
1,754,708
1,674,221

기술보증기금
대출보증
791,667
815,417
910,417

라. 그 밖의 우발채무 등

그 밖의 우발채무 등은 Ⅲ.재무에 관한 사항 - 5.재무제표 주석 32.약정사항 및 우발사항을 참조하시기 바랍니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 중소기업기준 검토표

중소기업기준검토표1

중소기업기준검토표2

다. 외국지주회사의 자회사 현황
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
라. 법적위험 변동사항
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
바. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
사. 기업인수목적회사의 금융투자업자의 역할, 의무 및 과거 합병에 관한 사항
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
아. 합병등의 사후정보
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
자. 녹색경영
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
차. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
카. 조건부자본증권의 전환ㆍ채무재조정 사유등의 변동현황
당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
타. 보호예수 현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 한국거래소 코스닥시장 상장규정에 근거하여 금번 공모에따라 예정된 보호예수 사항 이외에, 당사가 발행한 주식에 대하여 증권신고서 면제 등의 사유로 예탁결제원, 한국증권금융 등에 보호예수 중인 주식이 없습니다.

XI. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 계열회사 현황(상세)

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 타법인출자 현황(상세)

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 백만원)

법인명

상장여부

최초취득일자
출자목적
최초취득금액
기초잔액

증가

(감소)

기말잔액

최근사업연도

재무현황

수량
지분율
장부가액

취득(처분)

평가

손익

수량
지분율
장부가액

총

자산

당기

순손익

수량
금액

임팩트-이크럭스 농식품벤처 투자조합
비상장
2022-09-28
단순투자
75
375
3.1%
375
-
-
-
375
3.1%
375
11,435
(295)

합 계
375
3.1%
375
-
-
-
375
3.1%
375
11,435
(295)

주) 출자금 변동내역은 아래 표와 같습니다.

구분
납입금
납입일자

설립출자금
75,000,000 원
2022년 9월 28일

1차 출자금
150,000,000 원
2023년 3월 9일

2차 출자금
150,000,000 원
2023년 12월 29일

합계
375,000,000 원

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.