코난테크놀로지 — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20250730)
제출인: 코난테크놀로지

증권신고서(지분증권)
6.0
(주)코난테크놀로지

정 정 신 고 (보고)

2025년 07월 30일

1. 정정대상 공시서류 :
증권신고서(지분증권)

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 :
2025년 07월 16일

3. 정정사항

항 목
정정요구ㆍ명령관련 여부
정정사유
정 정 전
정 정 후

※ 단순 오타 및 표현 수정, 항목 위치 변경 등은 별도의 색깔표시 없이 정정하였습니다.※ 요약정보 및 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)은 본문에 정정사항을 반영하였으며, 정오표를 별도로 기재하지 않았습니다.※ 금번 정정사항은 자진 기재정정으로, 정정사항 확인의 편의를 위해 정정사항은
'
굵은 파란색
'를 사용하여 기재하였습니다.

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

[투자위험요소 상 주요 용어 정리]
아니오
자진 기재정정
(주1) 정정 전
(주1) 정정 후

III. 투자위험요소 - 1. 사업위험

나. AI 산업 성장성 둔화 위험
아니오
자진 기재정정
(주2) 정정 전
(주2) 정정 후

다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험
(주3) 정정 전
(주3) 정정 후

바. 매출의 계절성 관련 위험
(주4) 정정 전
(주4) 정정 후

사. 지적재산권 관련 위험
(주5) 정정 전
(주5) 정정 후

자. 신규사업 관련 위험
(주6) 정정 전
(주6) 정정 후

III. 투자위험요소 - 2. 회사위험

가. 기술특례상장 기업의 관리종목 지정 및 상장폐지 관련 위험
아니오
자진 기재정정
(주7) 정정 전
(주7) 정정 후

나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험
(주8) 정정 전
(주8) 정정 후

다. 성장성 및 수익성 관련 위험
(주9) 정정 전
(주9) 정정 후

마. 현금흐름 악화 위험
(주10) 정정 전
(주10) 정정 후

바. 매출채권 및 계약자산 관련 활동성 위험
(주11) 정정 전
(주11) 정정 후

III. 투자위험요소 - 3. 기타위험

나. 중점심사 선정 가능성 및 증권신고서 정정에 따른 일정 지연 관련 위험
아니오
자진 기재정정
(주12) 정정 전
(주12) 정정 후

제2부 발행인에 관한 사항

III. 재무에 관한 사항
아니오
자진 기재정정
(주13) 정정 전
(주13) 정정 후

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항
(주14) 정정 전
(주14) 정정 후

VIII. 계열회사 등에 관한 사항
(주15) 정정 전
(주15) 정정 후

(주1) 정정 전(없음)
(주1) 정정 후(아래 용어추가)

온프레미스(On-Premise)
데이터를 외부 클라우드가 아닌 회사 내부 서버에 직접 설치해 사용하는 방식으로 중요한 정보가 외부로 나가지 않아 보안에 유리합니다.

소버린AI(Sovereign AI)
국가나 조직이 자율적으로 통제 가능한 AI를 말하며, 외국 기술에 의존하지 않고 데이터와 기술을 자국(자체)에서 직접 관리하는 걸 목표로 합니다.

어플라이언스 AI(AI Appliance)
AI 기능이 탑재된 완제품 형태의 장비입니다. 예를 들어, 컴퓨터처럼 생긴 박스 하나에 AI 소프트웨어가 다 들어 있어서, 전원만 켜면 바로 쓸 수 있는 AI 장비를 의미합니다.

(주2) 정정 전
(전략)

인공지능 및 데이터 산업은 전세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전세계적으로 높은 관심과 함께 정책적 지원이 뒷받침되고 있습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다. 글로벌 시장 리서치 기업 Gartner의 자료에 따르면, 특히 기업들의 소프트웨어와 IT 서비스 관련 투자 지출 전망이 2024년 기준 전년 대비 각각 11.5%, 6.5% 성장하여, 해당 분야가 국내 IT 지출의 증가를 견인할 것으로 전망됩니다. Gartner의 2022년~2024년 국내 부문별 IT 지출 전망은 다음과 같습니다.

[국내 IT 지출 전망]

(단위: 백만원)

구분
2022년지출
2022년성장률
2023년지출(E)
2023년성장률(E)
2024년지출(E)
2024년성장률(E)

데이터 센터 시스템
4,902,375
33.07%
4,814,132
-1.80%
5,078,082
5.50%

디바이스
19,314,601
16.40%
17,441,085
-9.70%
18,590,892
6.60%

소프트웨어
10,479,949
18.17%
11,758,503
12.20%
13,113,780
11.50%

IT 서비스
24,133,004
14.09%
25,412,053
5.30%
27,057,248
6.50%

통신 서비스
44,047,216
2.17%
45,236,491
2.70%
45,852,921
1.40%

IT 전반
103,523,505
10.84%
104,662,264
1.10%
109,692,923
4.80%

출처: Gartner (2024.01)

한편, 정부 또한 빅데이터 활용의 중요성과 인공지능 역량 강화가 향후 경제 성장의 핵심 동력임을 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 좁히기 위해 다양한 정책적 지원을 통해 관련 산업을 육성시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 국내 공공부문의 인공지능 도입의 경우, 2016년 알파고가 등장하면서 인공지능에 대한 관심이 촉발되어 국내 공공기관도 2017년부터 인공지능 도입이 크게 늘어나기 시작하였습니다. 공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준까지 증가하였습니다.

(후략)
(주2) 정정 후
(전략)

인공지능 및 데이터 산업은 전세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전세계적으로 높은 관심과 함께 정책적 지원이 뒷받침되고 있습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다.
국내 소재 IT 시장조사기관 KRG(날리지리서치그룹)에 따르면, 2025년 국내 기업용 ICT 시장규모(개인용 IT시장 및 통신장비 시장 제외)는 2024년 39조 8,930억원 대비 3.3% 성장한 41조 2,040억원에 이를 것으로 전망하였습니다. 특히, SW & Solution 부문이 전체 시장 성장을 주도할 것으로 예상되는 가운데, 기업용 SW & Solution 부문은 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 2025년에는 전년 대비 6.6% 성장한 7조 900억원으로 전망됩니다. KRG의 2020년 이후 국내 기업용 ICT 시장규모 추이 및 2024년 대비 2025년의 부문별 ICT 시장 전망을 아래와 같습니다.

[국내 기업용 ICT 시장규모]

(단위: 십억원, %)

구분
2020년
2021년
2022년
2023년
2024년
2025년(E)
2026년(E)

시장규모
32,411
34,050
36,769
38,829
39,893
41,204
42,622

성장률 (YoY)
0.77%
5.06%
7.99%
5.60%
2.74%
3.29%
3.44%

출처: KRG(날리지리서치그룹) (2023.11, 2024.11)

[2024년 대비 2025년 부문별 ICT 시장 전망]

2024년 대비 2025년 부문별 ict 시장 전망.jpg
2024년 대비 2025년 부문별 ICT 시장 전망

출처: KRG(날리지리서치그룹) (2023.11, 2024.11)

또한, 삼성SDS가 2025년 2월 발표한 국내 대기업 및 중소기업에 재직 중인 IT 의사결정 관여자 300여명을 대상으로 2024년말에 진행한 설문조사 자료에 따르면, IT 기술 분야 중 생성형 AI, 데이터, AI 컨택 센터 등에 대해 기업의 투자 규모를 늘릴 것이라는 응답이 상위에 위치하였습니다.

[기술 분야별 투자규모 변화 전망]

기술 분야별 투자규모 변화 전망.jpg
기술 분야별 투자규모 변화 전망

출처: 삼성SDS (2025.02)

한편, 정부 또한 빅데이터 활용의 중요성과 인공지능 역량 강화가 향후 경제 성장의 핵심 동력임을 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 좁히기 위해 다양한 정책적 지원을 통해 관련 산업을 육성시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 국내 공공부문의 인공지능 도입의 경우, 2016년 알파고가 등장하면서 인공지능에 대한 관심이 촉발되어 국내 공공기관도 2017년부터 인공지능 도입이 크게 늘어나기 시작하였습니다. 공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준까지 증가하였습니다.(후략)
(주3) 정정 전
(전략)

(1) Text AI 사업

Text AI 부문에서 당사의 주요 사업영역인 LLM, 검색, 챗봇 사업 영역을 기준으로, 해당 영역의 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 와이즈넛, 솔트룩스가 존재합니다.LLM의 경우, 국내에서 네이버와 카카오 같은 IT 대기업 또한 시장 내 위치하고 있습니다. 다만, 당사는 해당 두 업체가 자사 플랫폼을 통해 사용자 친화적인 서비스를 강조하는 전략을 사용하고 B2C 고객군을 주로 타겟한다는 점에서, 기존 보유하는 메인 플랫폼이 부재하고 B2G 및 B2B 고객군을 타겟하는 당사와는 시장 세그먼트가 구분되어 있다고 판단하고 있습니다.

[IT 대기업 LLM 특징]

기업명
주요서비스
특징 및 강점

네이버
하이퍼클로바X
자연어 처리 기반의 생성AI 모델로, 다양한 산업에 맞춤화된 서비스를 제공하며, 사용자 경험을 개선하기 위해 메신저와 통합되어 사용됨

카카오
KoGPT 2.0 (예정)
대화형 AI 서비스에 중점을 두며, 카카오톡 등 플랫폼에 통합하여 사용자와의 상호작용을 강화할 계획

출처: 각 사 홈페이지

㈜와이즈넛은 2000년 5월에 설립된 인공지능 및 빅데이터 기반의 소프트웨어 전문기업으로, 2025년 1월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 공공, 금융, 교육, 유통 등 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등의 솔루션을 개발 및 제공하는 기업입니다. 특히, 자체 자연어처리 기술을 기반으로 한 통합검색솔루션 '서치포뮬러원(SF-1)', 기업용 챗봇 솔루션 '와이즈아이챗(WISE iChat)' 및 클라우드 기
반 SaaS형 챗봇 서비스 '앤써니(Answerny), 그리고 자체 벡터검색 기반의 생성형 AI 솔루션 'WISE iRAG V2'를 통해 다양한 산업 분야에 AI 자동화 솔루션을 공급하고 있습니다. ㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 '시스메타'와 다국어처리 전문기업 '모비코인터내셔널'이 합병되어 설립되었으며, 2006년 '솔트룩스'로 사명을 변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있으며, 최근 LUXIA, 젠웨이브와 같은 생성형 AI 분야 제품을 출시하고 있습니다.

(중략)

첫째, 자체 개발한 고성능 검색엔진 및 벡터 검색 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 당사의 Konan Search 제품은 구글 검색 알고리즘 방식을 차용한 고도화된 색인 구조를 기반으로, 수십억 건 이상의 비정형 데이터에 대해서도 빠르고 정확한 검색 응답을 제공합니다. 실제로, 행정안전부의 약 20억 건 규모 대용량 데이터 검색 구축 사업에서 속도와 정확도 측면에서의 우위를 인정받아 기존 공급사를 대체(Win-back)한 사례가 있습니다.둘째, 생성형 AI 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 및 검색 응답 정확도와 통합형 어플라이언스 구현 기술에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. Konan Agentic RAG 등 당사의 제품은 단순 텍스트 검색을 넘어, 기업 내 구축형 LLM 시스템에서의 문맥 이해와 빠른 응답속도 측면에서 속도·정확도·보안성을 모두 고려한 최적화 구조를 구현하고 있습니다.셋째, 와이즈넛과 솔트룩스는 모두 전문경영인 체제를 기반으로 영업 및 수주 역량 강화에 집중하며, 외형 확대 전략을 병행하고 있습니다. 와이즈넛의 경우, 자체 LLM이나 검색 엔진 기술을 직접 보유하기보다는 외부 기술 조달과 파트너십을 통해 검색 및 RAG 기반 솔루션 매출 확대 중심 전략을 채택하고 있으며, 민간 영역 중심의 수주 역량에 강점을 보이고 있습니다. 솔트룩스 역시 다수 기업 인수 및 사업 통합을 통해 제품 라인업과 고객 접점을 확장하며, 영업 범위에서 우위를 추구하는 방향을 유지하고 있습니다. 두 기업 모두 기술 고도화보다는 시장 점유 확대와 M&A 중심의 전략을 통해 영업력을 강화하고 있는 것이 특징입니다.

반면, 당사는 전문 기술 기반의 연구개발 중심 체제를 유지하면서, 핵심 기술의 내재화 및 고도화를 일관되게 추진해왔습니다. 특히 국방·공공·금융 등 기술 신뢰도가 중시되는 산업군을 중심으로 실제 구축 실적 및 PoC 성과를 통해 실증 기반의 기술력을 입증하고 있으며, 생성형 언어모델 기반 제품군에 대해서도 다수 기관과의 연동 경험을 보유하고 있습니다.

특히, 다수의 정부 연구과제 수주 및 LLM 기반 AI 프로젝트 수행 이력은 당사가 단순 제품 공급을 넘어 고도화된 기술 설계 및 현장 구현이 가능한 기업임을 보여주고 있습니다. 연구개발 및 기술 고도화 능력이 수주 과정에서 정량화되기 어려운 구조이지만, 실제 시장 내에서는 PoC 성공률 및 복수 기관에서의 후속 제안 요청 등을 통해 기술 중심 기업으로서의 평가가 반영되고 있는 상황입니다.이와 같은 경쟁력은 향후 본격적인 온프레미스 LLM 도입 수요 확산 국면에서, 당사가 기술력과 구축 실적을 겸비한 공급사로서 경쟁우위를 지속 확보하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

(중략)

또한, 씨메스 등과 같이 디지털트윈을 주력으로 하는 기업들과 비교해, 당사는 2022년 한국항공우주산업(KAI)과의 전략적 MOU 체결을 계기로 국방 영역에 특화된 디지털트윈 솔루션을 빠르게 적용하고 있으며, 예지보수 시스템 및 국방 특화 영상 AI 등 고도화된 솔루션으로 복수의 실증 및 레퍼런스를 확보하였습니다. 특히 국방 분야는 폐쇄망·보안 환경에서의 온프레미스 최적화 기술력이 필수이며, 당사는 자체 개발한 어플라이언스 기반 기술을 통해 타사 대비 우위를 보이고 있습니다.

AI 기반 솔루션은 특성상 단일 완성형 제품이 아니라, 데이터 수집 - 정제 - 분석 - 운영까지 전 과정을 아우르는 전 주기 구축 역량이 필수적입니다. 당사는 국방·공공·금융 분야의 연구 과제 및 구축 프로젝트를 다수 수행하며 전 주기 실증 경험과 매출 실적을 모두 보유하고 있으며, 특히 국방용 디지털트윈 시스템은 외부 접근이 불가능한 환경 특성상 신규 공급자가 진입하기 어려운 구조로, 당사가 선점한 기술적·사업적 우위가 지속적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

(주3) 정정 후
(전략)

(1) Text AI 사업

Text AI 부문에서 당사의 주요 사업영역인 LLM, 검색, 챗봇 사업 영역을 기준으로, 해당 영역의 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 와이즈넛, 솔트룩스가 존재합니다. LLM의 경우, 국내에서 네이버와 카카오 같은 IT 대기업
뿐만 아니라 SK텔레콤, KT 등 대형 통신사들도 자본력과 인프라를 바탕으로 시장에 진입하고 있습니다.
네이버와 카카오는 자사의 포털, SNS 등 다양한 플랫폼과의 직접 연계를 통해 사용자 기반의 B2C 서비스를 강화하고 있으며, SK텔레콤은 에이닷을 중심으로 통신 서비스와 연계한 AI 서비스 제공에 주력하고 있습니다. KT는 '믿음' 출시 이후 B2B 영역으로도 적극 진출하고 있어 당사와는 일부 프로젝트에서 경쟁 관계에 놓여 있으나, 다른 한편으로는 컨소시엄 형태로 당사와 협력 또한 이루고 있습니다. 한편, 당사는 외부 서버를 거치지 않고 기관 내부에 직접 설치해 사용하는 온프레미스 방식의 구축형 LLM 수요에 초점을 맞추고 있으며, 공공 및 기업 고객(B2B/B2G)을 주요 타겟으로 특화된 서비스를 제공합니다.

[IT
및 통신사 등 대기업 LLM 특징]

기업명
주요서비스
특징 및 강점

네이버

하이퍼클로바X
,
하이퍼클로바 Think

자연어 처리 기반의 생성AI 모델로, 다양한 산업에 맞춤화된 서비스를 제공하며, 사용자 경험을 개선하기 위해 메신저와 통합되어 사용됨

카카오
카나나
대화형 AI 서비스에 중점을 두며, 카카오톡 등 플랫폼에 통합하여 사용자와의 상호작용을 강화할 계획

SK텔레콤
에이닷 엑스 3.1
에이닷을 통해 AI 비서, 챗봇 등 생활밀착형 서비스에 초점을 두며, 다양한 플랫폼과 연동해 대규모 사용자 기반을 확보하고 있고 궁극적으로 개인 집사를 목표로 개발 중

KT
믿:음 2.0
한국어 기반 대화 모델로, 고객센터 등 음성 기반 서비스에 적용하고 있고, B2B 시장 진출을 꾸준히 추진 중

출처: 각 사 홈페이지

현재 시점에서는 당사와 주요 대기업 간에 시장 세그먼트가 구분되어 있으나, 네이버, 카카오 등 플랫폼 기반 IT 대기업과 KT, SK텔레콤 등 통신사들이 각사가 보유한 자본력과 인프라를 바탕으로 B2B 및 B2G 시장으로 사업을 확장할 가능성을 배제할 수 없습니다.먼저, 네이버는 검색광고, 스마트스토어 등 커머스 중심 생태계에 집중하고 있으며, 자체 플랫폼(검색, 쇼핑 등)과의 통합을 통해 사용자 경험을 강화하는 방향으로 LLM을 발전시키고 있습니다. 또한, 자회사인 네이버클라우드를 통해 API 및 프라이빗 기반의 클라우드형 LLM 서비스를 제공 중이며, 클라우드 사업 구조상 온프레미스 환경 제공에는 한계가 있어 당사가 주력하는 온프레미스 구축형 시장과는 운영방식에서 차이가 존재합니다. 다만, 네이버는 일부 대기업 B2B 시장도 점진적으로 공략 중에 있어, B2B 시장에서의 간접적 경쟁 가능성은 있을 것으로 판단됩니다. 즉, 고객사가 LLM 구축을 결정함에 있어 온프레미스 환경을 구축하고자 하는 경우에는 당사의 제품을 채택할 가능성이 있으나, 클라우드형으로 구축하고자 하는 경우 고객사는 네이버를 채택할 수 있습니다.구체적으로, 온프레미스형의 경우 기업이 자체 인프라를 보유 및 운영하므로 전적으로 통제가 가능하고 내부망 운영으로 데이터 유출의 우려가 상대적으로 적으나, 초기 비용이 다소 높고 스케일업이 어려운 단점이 있습니다. 이로 인해 민감한 내부 정보 처리가 필요하거나, 고정된 사용량으로 장기적인 운용 계획을 보유한 곳에서 주로 도입될 것으로 예상됩니다. 반면, 클라우드형의 경우 네이버클라우드와 같은 클라우드 서비스 제공업체가 서버를 제공하여 도입 기업은 해당 사업자의 보안 정책에 의존됩니다. 또한 외부망 전송으로 정보 유출 리스크가 존재하는 측면도 있습니다. 그러나, 클라우드형은 상대적으로 유연한 확장성과 비용 효율성을 가진 것으로 판단됩니다. 이로 인해 빠른 테스팅 및 프로토타입 구현이 필요하거나, 비정기적이고 탄력적인 운영을 원하는 기업은 클라우드형을 선호할 가능성이 높습니다. LLM은 도입 초창기에 있어 글로벌 및 국내의 클라우드형 LLM과 온프레미스형 LLM 간의 비중을 공신력 있게 나타낸 자료는 아직 부재한 상황입니다.다만, 당사는 다수의 기업들이 초기 비용의 이점으로 초기에 클라우드형 LLM을 선택하는 경향이 높았으나, 최근 클라우드 비용의 지속적인 증가, 데이터 주권 강화, GPU 비용 최적화, 모델 경량화 등의 요인으로 인해 하이브리드 및 온프레미스 LLM에 대한 선호도가 증가하고 있는 것으로 판단하고 있습니다.카카오는 카나나를 중심으로, 카카오톡, 카카오페이 등 자사 플랫폼에 통합되는 대화형 AI 서비스에 초점을 맞추고 있으며, 현재까지는 B2B 또는 B2G로 진출하고자 하는 움직임은 없는 것으로 판단됩니다. 당사는 향후에도 카카오 생태계 내 서비스 중심 전략이 유지될 가능성이 높으며, 당사가 영위하는 공공·산업 특화 시장과는 직접적인 중첩이 제한적일 것으로 판단하고 있습니다.SK텔레콤과은 에이닷을 통해 생활 밀착형 AI 서비스, 고객상담 특화 모델 등의 실증을 지속하고 있으며, 현재는 자사 통신서비스의 고도화에 집중하고 있는 것으로 당사는 판단하고 있습니다.한편, KT는 '경기 생성형 AI 플랫폼', '재판업무 지원을 위한 AI 플랫폼 구축 및 모델 개발 사업' 등 공공 영역의 생성형 AI 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있으며, 당사 역시 해당 사업들에 동일 컨소시엄의 일원으로 함께 수행하고 있습니다. 현재까지는 특정 사업에서 상호 협력적 관계를 유지하고 있으나, KT의 플랫폼 및 AI 인프라 확대 전략에 따라 향후 주요 영역에서의 경쟁 가능성도 존재합니다. 다만, KT는 공공부문에서 대기업 참여 제한 규정에 따라 단독으로 주요 프로젝트에 참여하거나 수행하기 어려운 구조이며 실제로 중소기업과의 컨소시엄 형태로 참여하는 경우가 대부분입니다. 또한, KT가 자체 개발 중인 '믿:음 LLM'이 존재하긴 하나, 이를 단독으로 솔루션 단위에 적용하거나 어플라이언스 형태로 현장에 납품한 실적은 제한적인 것으로 파악됩니다. 반면, 당사는 다수의 공공 및 산업 현장에서 직접 구축 및 납품한 경험을 바탕으로 기술 구현 역량과 실행력을 입증하고 있어, 당사와 타겟 시장에서 실질적인 차별성과 세그먼트 구분이 존재한다고 판단하고 있습니다. 당사는 기술 차별화와 특화 서비스 역량을 지속적으로 강화하여, 협력과 경쟁이 공존하는 시장 환경에 전략적으로 대응해 나갈 계획입니다.이와 같은 대기업의 인프라 및 자본력, 고객 기반을 고려할 때, 향후 공공 및 산업용 LLM 시장으로의 본격적인 확장 가능성은 충분히 존재하며, 이에 따라 당사와의 시장 중첩 가능성 역시 배제할 수 없습니다. 이러한 대기업들의 전략 변화나 확장 움직임은 당사가 집중해온 B2G 및 B2B 시장에서 경쟁 심화를 야기할 수 있으며, 시장 내 입지와 수익성 유지에 불확실성을 증가시킬 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.다만, 당사는 위와 같은 경쟁 심화를 대비하여 온프레미스 기반의 고객 환경에 맞춰 구축을 완료한 다양한 제품과 빠른 대응 체계를 통해 경쟁 우위를 확보하고자 노력하고 있습니다. 일례로, 당사는 단순히 LLM를 제공하는 것을 넘어 벡터검색을 활용하여 검색한 자료를 기반으로 AI가 정리하고 새로운 답을 만들어 주는 RAG, 빅데이터 처리, 데이터 정제부터 학습/평가/튜닝/운영까지 보유 데이터를 기반으로 AI를 활용하는 전 주기에 대해 구축 완료한 경험이 있으며, 실제 사례로는 '한국남부발전 생성형 AI 시스템 구축', '한림대의료원 전주기 진료기록 기반 생성형 AI 플랫폼 구축' 등의 프로젝트가 해당됩니다. 당사는 이러한 전 주기 구축 과정에서 고객에게 AI 도입과 운영 방안 또한 제공하고 있습니다. 이러한 기술적 기반은 공공 및 산업 고객이 요구하는 고속 검색, 대용량 데이터 처리, 프라이빗 환경 내 보안 유지, 그리고 컨소시엄 기반 다기관 협업 구조에 LLM이 통합되는 실제 사업 모델 등에서 특히 경쟁력을 발휘하고 있으며, 시장 구조가 점점 정교해지는 환경 속에서 모델 공급 이상의 통합 역량이 차별화 요소로 작용할 것으로 기대하고 있습니다.한편, 시장 내 유사 사업영역을 영위하는 주요 경쟁사로는 와이즈넛과 솔트룩스 등이 있으며, 이들 기업 역시 생성형 AI 솔루션을 중심으로 사업 확장을 추진 중입니다.

㈜와이즈넛은 2000년 5월에 설립된 인공지능 및 빅데이터 기반의 소프트웨어 전문기업으로, 2025년 1월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 공공, 금융, 교육, 유통 등 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등의 솔루션을 개발 및 제공하는 기업입니다. 특히, 자체 자연어처리 기술을 기반으로 한 통합검색솔루션 '서치포뮬러원(SF-1)', 기업용 챗봇 솔루션 '와이즈아이챗(WISE iChat)' 및 클라우드 기
반 SaaS형 챗봇 서비스 '앤써니(Answerny), 그리고 자체 벡터검색 기반의 생성형 AI 솔루션 'WISE iRAG V2'를 통해 다양한 산업 분야에 AI 자동화 솔루션을 공급하고 있습니다. ㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 '시스메타'와 다국어처리 전문기업 '모비코인터내셔널'이 합병되어 설립되었으며, 2006년 '솔트룩스'로 사명을 변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있으며, 최근 LUXIA, 젠웨이브와 같은 생성형 AI 분야 제품을 출시하고 있습니다.

(중략)첫째, 자체 개발한 고성능 검색엔진 및 벡터 검색 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 당사의 Konan Search 제품은 구글 검색 알고리즘 방식을 차용한 고도화된 색인 구조를 기반으로, 수십억 건 이상의 비정형 데이터에 대해서도 빠르고 정확한 검색 응답을 제공합니다. 실제로, 행정안전부의 약 20억 건 규모의 대용량 데이터 검색 구축 사업에서 속도와 정확도 측면에서의 우위를 인정받아
경쟁사로 언급된

기존 공급사를 대체(Win-back)
하여 선정된 바 있습니다.

둘째, 생성형 AI 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 및 검색 응답 정확도와 통합형 어플라이언스 구현 기술에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. Konan Agentic RAG 등 당사의 제품은 단순 텍스트 검색을 넘어, 기업 내 구축형 LLM 시스템에서의 문맥 이해와 빠른 응답속도 측면에서 속도·정확도·보안성을 모두 고려한 최적화 구조를 구현하고 있습니다.셋째, 와이즈넛과 솔트룩스는 모두 전문경영인 체제를 기반으로 영업 및 수주 역량 강화에 집중하며, 외형 확대 전략을 병행하고 있습니다. 와이즈넛의 경우, 자체 LLM이나 검색 엔진 기술을 직접 보유하기보다는 외부 기술 조달과 파트너십을 통해 검색 및 RAG 기반 솔루션 매출 확대 중심 전략을 채택하고 있으며, 민간 영역 중심의 수주 역량에 강점을 보이고 있습니다. 솔트룩스
는 일정 수준의 H100급 GPU 인프라를 보유하고 있어 자체 LLM 학습에 일부 대응 가능한 구조로 파악되나, 당사가 판단하기에 와이즈넛은 자체 LLM 개발보다는 검색 기반의 RAG 기술에 집중하는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 일례로, 2024년 5월 동사 대표의 인터뷰에서도 LLM은 글로벌 빅테크 기업이 주도하는 시장 구조 속에서 국내 기업이 경쟁우위를 확보하기에는 현실적인 제약이 크다는 의견을 밝히며, 와이즈넛은 자체 보유한 검색 기술을 바탕으로 RAG 솔루션 중심의 고품질 AI 서비스를 제공하는 데 주력하겠다는 입장을 나타낸 바 있습니다. 또한, 최근 와이즈넛이 70B 모델 개발을 언급하며 LLM 관련 기술 역량 확보를 시도하고 있으나, 공개된 자료만을 기준으로 할 경우 고가의 H100급 GPU 인프라를 대량 보유하고 있지 않은 것으로 보여 대규모 모델의 학습·정제·튜닝을 독립적으로 수행하기에는 일정한 물리적 제약이 따를 것으로 예상됩니다. 따라서, 현 단계에서 와이즈넛의 생성형 AI 솔루션은 자체 개발보다는 오픈소스 기반 모델의 커스터마이징 및 외부 협력을 통한 개발 방식를 채택하여, 오픈소스 모델에 도메인 데이터를 학습시켜 파인튜닝한 형태일 가능성이 높다고 판단하고 있습니다. 반면, 당사는 약 140장의 H100 GPU와 약 250억 건 규모의 자체 문서 데이터를 기반으로, 오픈소스 활용 수준을 넘어선 독자적 LLM을 개발하여 실질적인 모델 내재화 역량을 확보하고 있습니다.다만, 당사는 경쟁사인 솔트룩스에 비해 외형 확대 측면에서 상대적으로 열위한 구조입니다. 솔트룩스는 2023년 11월 검색, 챗봇 등 사업을 영위하는 NHN다이퀘스트 인수를 통해 고객 접점과 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있으며, 2025년 6월 출시한 AI 에이전트 플랫폼 구버(Goover) 등 소비자용 서비스 출시 및 솔트룩스벤처스와 같은 투자 부문 보유를 포함한 다각화 전략을 통해 매출 규모 자체를 증가시키는 것에 주력하고 있는 것으로 보입니다. 당사는 솔트룩스와 같이 다각화를 통해 영업 및 사업 확장을 펼치기 보다는, 당사가 자체 개발한 코난 LLM 등 보유 제품에 대한 고도화를 통해 기술 경쟁력을 제고하여 수주 기회를 확보하는 전략을 갖고 있으며, 해당 기술 경쟁력 전략이 B2G 및 B2B를 대상으로 이미 확보한 레퍼런스와 함께 점진적으로 진입장벽을 구축하여 당사의 수주에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다.와이즈넛 역시 검색엔진 및 챗봇 기반 솔루션을 중심으로 민간 부문 수주에 강점을 보이며, 영업 효율 중심의 체계를 통해 당사 대비 안정적으로 영업이익을 창출하고 있는 상황입니다. 특히, 자체 LLM 엔진 보유보다는 외부 기술 협력 및 오픈소스 활용 중심의 전략을 채택함으로써 비용 효율성 측면에서는 일정한 장점을 확보하고 있어 일부 고객군을 대상으로 합리적인 대안으로 인식될 것으로 보입니다.

반면, 당사는 전문 기술 기반의 연구개발 중심 체제를 유지하면서, 핵심 기술의 내재화 및 고도화를 일관되게 추진해왔습니다. 특히 국방·공공·금융 등 기술 신뢰도가 중시되는 산업군을 중심으로 실제 구축 실적 및 PoC 성과를 통해 실증 기반의 기술력을 입증하고 있으며, 생성형 언어모델 기반 제품군에 대해서도 다수 기관과의 연동 경험을 보유하고 있습니다.

특히, 다수의 정부 연구과제 수주 및 LLM 기반 AI 프로젝트 수행 이력은 당사가 단순 제품 공급을 넘어 고도화된 기술 설계 및 현장 구현이 가능한 기업임을 보여주고 있습니다. 연구개발 및 기술 고도화 능력
은 공공 BMT(벤치마크 테스트)를 통해 평가되며
수주 과정에서 정량화되기 어려운 구조이지만, 실제 시장 내에서는 PoC 성공률 및 복수 기관에서의 후속 제안 요청 등을 통해 기술 중심 기업으로서의 평가가 반영되고 있는 상황입니다.
수주 과정에서 정량화가 어려운 이유는 다표준화된 데이터셋이나 환경이 부재하고 테스트 조건에 따라 결과 편차가 커 정량적 비교에는 근본적인 한계가 존재하기 때문입니다. 또한, 사전 학습 조정이나 최적화 과정을 통해 점수를 인위적으로 끌어올릴 수 있어, 제안요청서와 같이 실제 적용을 전제로 한 실무 기반의 평가 기준이 명확히 제시되지 않으면 일반 기업 입장에서는 객관적이고 신뢰성 있는 점수를 확보하는 것이 매우 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 당사는 단순 점수 맞춤형 튜닝이 아닌 실제 서비스 수준과 연계된 실무적 대응을 기반으로, 제안요청서 상 평가 기준에 맞춘 기술 설계와 검증 체계를 제시하여 BMT에서도 실질적으로 높은 점수를 확보하였으며, 대표적으로 이에 해당하는 수주 건으로는 총 10개사가 경쟁하였던 한국남부발전 프로젝트가 있습니다. 이와 관련된 구체적인 내용은 'III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 다. 성장성 및 수익성 관련 위험'을 참고하시기 바랍니다.

이와 같은 경쟁력은 향후 본격적인 온프레미스 LLM 도입 수요 확산 국면에서, 당사가 기술력과 구축 실적을 겸비한 공급사로서 경쟁우위를 지속 확보하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

(중략)

또한, 씨메스 등과 같이 디지털트윈을 주력으로 하는 기업들과 비교해, 당사는 2022년 한국항공우주산업(KAI)과의 전략적 MOU 체결을 계기로 국방 영역에 특화된 디지털트윈 솔루션을 빠르게 적용하고 있으며, 예지보수 시스템 및 국방 특화 영상 AI 등 고도화된 솔루션으로 복수의 실증 및 레퍼런스를 확보하였습니다. 특히 국방 분야는 폐쇄망·보안 환경에서의 온프레미스 최적화 기술력이 필수이며, 당사는 자체 개발한 어플라이언스 기반 기술을 통해 타사 대비 우위를 보이고 있습니다.
그러나, 당사가 상대적으로 두 경쟁사 대비 열위를 보이는 측면도 존재합니다. 먼저, 씨이랩은 실시간 객체 인식 솔루션 시리즈와 합성데이터 생성 기술을 바탕으로 제조·바이오·국방 등 다양한 산업군에 솔루션을 공급하고 있으며, NVIDIA 옴니버스 기반의 디지털트윈 실증 경험을 통해 산업별 확장 가능성을 넓혀가고 있습니다. 반면, 당사의 디지털트윈 기술은 국방 분야의 특화된 요구에 맞춰 고도화되어 왔으며, 현재는 범용 산업으로의 적용 가능성을 검토해 나가고 있는 단계입니다. 또한, 씨메스는 3D 비전 기반 AI 로봇 통합 솔루션을 통해 물류·제조·스포츠 산업군에 자동화 라인을 구축한 경험이 있으며, SAP 기반 ERP/MES 시스템과의 실시간 연동 등 EPC 연계 실행력에서 높은 완성도를 보이고 있습니다. 당사는 이러한 로봇 통합형 자동화보다는 전장 인식 중심의 영상 AI 분야에 집중하고 있어, 현장 기반 통합 솔루션 측면에서는 보완이 필요한 부분이 있습니다. 즉, 당사는 씨이랩이 보유한 범용성이나 씨메스가 보유한 자동화 통합 역량에서는 다소 열위이나, AI 기반 솔루션 전 주기 구축 능력과 국방 AI 실적 측면에서 경쟁사와 차별화된 입지를 보유하고자 노력하고 있습니다.

AI 기반 솔루션은 특성상 단일 완성형 제품이 아니라, 데이터 수집 - 정제 - 분석 - 운영까지 전 과정을 아우르는 전 주기 구축 역량이 필수적입니다. 당사는 국방·공공·금융 분야의 연구 과제 및 구축 프로젝트를 다수 수행하며 전 주기 실증 경험과 매출 실적을 모두 보유하고 있으며, 특히 국방용 디지털트윈 시스템은 외부 접근이 불가능한 환경 특성상 신규 공급자가 진입하기 어려운 구조로, 당사가 선점한 기술적·사업적 우위가 지속적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

(후략)
(주4) 정정 전
(전략)

다만, 당사는 B2G 중심의 매출 구조에서 B2B 및 B2C 시장으로의 확장을 통해 매출 다변화를 추진하고 있습니다. 2022년 상장 당시에는 월 단위 과금 방식의 PulseK를 비롯해, 구독형 음성합성 서비스 출시 등 구독형 비즈니스 모델 확대를 계획하였으나, 분석 수요 기반의 PulseK를 제외하고는 확장성이 제한된 바 있습니다.

[당사 PulseK 제품 매출액 추이]

(단위: 백만원, %)

서비스제품명
2024년 매출액
2023년 매출액
2022년 매출액

금액
비율
금액
비율
금액
비율

PulseK
2,229
8.47%
2,448
10.02%
1,539
10.00%

Konan Listener/Konan Voice
94
0.36%
150
0.61%
364
2.37%

출처: 당사 제공

따라서, 현재는 AICC, 챗봇+ 등 월 과금 체계 기반의 제품과 RAG-X와 같은 신규 서비스를 출시하여, 특정 고객군 및 계절성에 대한 매출 의존도를 점진적으로 완화할 계획입니다. 다만, 신규 사업 부문은 시장 수요, 경쟁 심화, 기술 발전 속도 등 외부 환경 변화에 따라 매출 창출이 예상보다 지연되거나 기대에 미치지 못할 가능성도 존재합니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 매출 구조 다변화 추진이 단기간에 가시적인 성과로 이어지지 않을 수 있다는 점을 고려하시어, 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다.
(주4) 정정 후
(전략)

다만, 당사는
계절성으로 인한 실적 변동성 및 B2G 고객군 의존도를 완화하기 위해 B2G 중심의 매출 구조에서 B2B 및 B2C 시장으로의 확장을 통해 매출 다변화를 추진
해왔습니다. 2022년 상장 당시에는 월 단위 과금 방식의 PulseK를 비롯해, 구독형 음성합성 서비스
인 코난 보이스 출시 등 구독형 비즈니스 모델 확대를
시도하였습니다. 이 중 PulseK는 분석 수요 증가와 함께 실질적인 성과로 이어졌지만, 코난 보이스는 시장 확장 측면에서 확장성이 제한된 바 있습니다.

[당사 PulseK 제품 매출액 추이]

(단위: 백만원, %)

서비스제품명
2024년 매출액
2023년 매출액
2022년 매출액

금액
비율
금액
비율
금액
비율

PulseK
2,229
8.47%
2,448
10.02%
1,539
10.00%

Konan Listener/Konan Voice
94
0.36%
150
0.61%
364
2.37%

출처: 당사 제공

다만, 당사는 상장 당시 계획 수립 이후 실제 사업을 영위하면서, 코난 보이스 시장 확장의 제한의 사유를 단지 당사 내부 역량의 한계보다는 계획 수립 이후 음성 구독형 서비스가 직면한 시장의 발전 형태에 따른 구조적인 제약에 기인한 것으로 분석하였습니다. 당사는 상장 당시 AI 음성 구독 시장에서 교육 콘텐츠, 유튜브 영상 제작 등 다양한 B2C 활용 가능성을 염두에 두고 코난 보이스(구독형 음성합성 서비스)를 통해 수요 창출을 기대하였습니다. 그러나, 시장 형성 초기 단계에서 네이버의 '클로버노트'와 같은 AI 음성 서비스들이 무료로 공급되었고, 이는 단순 음성 기록 기능을 넘어 사용자의 일상 언어 데이터를 확보하려는 플랫폼 기업들의 전략의 일환이었습니다. 이러한 구조 속에서는 음성 부분에 대한 유료 구독 전환 유인이 낮을 수밖에 없었으며, 음성 인식·합성 콘텐츠가 무료로 형성된 시장에서는 기술 품질이 아무리 우수하더라도 품질만으로 실제 사용자 선택에 영향을 미치는 데 한계가 있었습니다. 특히, 당사가 제공한 고품질 음성 합성 기능 역시 콘텐츠 반복 사용, 캐릭터 기반 활용 등과 같이 실사용 목적과 맞물려야 효과가 발휘되는데, 당시 B2C 시장에서는 무료 서비스 중심으로 저변이 확대됨에 따라 당사가 겨냥한 이와 같은 구조적 연결고리가 충분히 형성되지 못하였습니다.한편, 음성 기반 서비스 자체는 다양한 산업군에서 활용 범위를 넓혀가고 있으나, 정밀한 음성합성 또는 인식 기술에 대한 일반 소비자의 지불용의(Willingness to Pay)는 아직 보편화되지 않은 상황이며, 시장 내 무료 사용 흐름이 언제까지 유지될 지도 불확실합니다. 네이버 등 일부 대형 플랫폼 역시 장기적으로 음성 데이터를 통해 서비스를 차별화하거나 수익 모델을 도입할 가능성은 있으나, 당장 유료 전환을 목표로 한다기보다는 데이터 생태계 내 경쟁력 확보 목적을 추구하고 있다고 판단됩니다.따라서, 현재는 AICC, 챗봇+ 등 월 과금 체계 기반의 제품과 RAG-X
, AI 어플라이언스와 같은
상시 운용 가능한 신규 서비스를 출시하여 계절성에 대한 매출 의존도를 점진적으로 완화
하고 안정적인 매출 구조를 일부 확보할 계획입니다. 다만, 신규 사업 부문은 시장 수요, 경쟁 심화, 기술 발전 속도 등 외부 환경 변화에 따라 매출 창출이 예상보다 지연되거나 기대에 미치지 못할 가능성도 존재합니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 매출 구조 다변화 추진이 단기간에 가시적인 성과로 이어지지 않을 수 있다는 점을 고려하시어, 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다.

(주5) 정정 전
(전략)

[지적재산권 유형별 보유 현황]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위: 건수)

등록특허/상표
출원특허/상표
GS인증
SP인증
주요수상

68
27
16
5
25

출처: 당사 제공

[지적재산권 보유 현황]

(기준일: 2025년 03월 31일)

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
관련제품
출원국

1
등록완료
영상객체 모양 정보 추출 방법 및 그를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템 및 그 방법
김회율, 코난, 팬텍
1999.12.01
2002.09.10
KonanWatcher
대한민국

2
등록완료
변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치
김회율, 코난, 팬텍
2000.05.22
2007.04.20
KonanWatcher
대한민국

3
등록완료
컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록
김회율/코난
2000.06.23
2003.11.08
KonanWatcher
대한민국

4
등록완료
HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)
코난
2001.03.20
2003.12.17
KonanWatcher
대한민국

5
등록완료
장면전환 검출방법
코난
2001.03.26
2004.07.16
KonanWatcher
대한민국

6
등록완료
음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2004.08.31
2007.01.25
KonanWatcher
대한민국

7
등록완료
내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템
코난
2004.09.17
2007.01.12
-
대한민국

8
등록완료
클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법
코난
2005.03.17
2007.04.13
KonanWatcher
대한민국

9
등록완료
개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템
코난
2005.10.26
2007.05.21
-
대한민국

10
등록완료
첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법
코난
2005.11.10
2007.05.21
KonanSearch
대한민국

11
등록완료
방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2006.03.14
2007.11.30
KonanWatcher
대한민국

12
등록완료
오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법
코난
2006.03.14
2007.12.06
KonanListener
대한민국

13
등록완료
동영상 광고 관리 방법 및 시스템
코난
2007.01.12
2007.09.19
KonanWatcher
대한민국

14
등록완료
키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템
코난
2007.01.30
2007.09.19
-
대한민국

15
등록완료
오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.05.15
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국

16
등록완료
오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법
코난
2007.05.17
2009.12.2
KonanListener
대한민국

17
등록완료
오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법
코난
2007.06.05
2009.09.01
KonanWatcher
대한민국

18
등록완료
영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.08.07
2010.3.3
KonanWatcher
대한민국

19
등록완료
비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법
코난
2007.08.08
2009.12.1
KonanWatcher
대한민국

20
등록완료
영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법
코난
2007.08.22
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국

21
등록완료
문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)
코난
2007.10.24
2009.02.18
KonanSearch
대한민국

22
등록완료
멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법
코난
2008.06.10
2012.01.16
KonanWatcher
대한민국

23
등록완료
연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법
코난
2008.07.02
2010.08.20
KonanListener
대한민국

24
등록완료
모바일 환경에서 멀티미디어 객체 식별을 이용한 사용자 관심도 측정 시스템 및 사용자 관심도 측정 방법
코난
2010.05.26
2011.03.21
KonanWatcher
대한민국

25
등록완료
통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법
코난
2011.03.21
2013.03.14
KonanWatcher
대한민국

26
등록완료
방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법
코난
2011.12.09
2012.06.05
KonanListener
대한민국

27
등록완료
TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법
코난
2013.05.21
2013.12.10
KonanWatcher
대한민국

28
등록완료
TV 방송 프로그램과 연동되는 TV-커머스 상품 검색 시스템 및 TV 커머스 상품 검색 방법
코난
2013.06.10
2013.12.13
KonanSearch
대한민국

29
등록완료
터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법
코난
2013.08.19
2014.07.16
KonanSearch
대한민국

30
등록완료
인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법
코난
2014.03.28
2014.11.18
KonanSearch
대한민국

31
등록완료
다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법
코난
2014.04.07
2015.08.31
KonanSearch
대한민국

32
등록완료
실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법
코난
2014.12.30
2016.01.27
KonanWatcher
대한민국

33
등록완료
미디어 에셋 관리 프레임워크
코난
2014.12.30
2016.04.11
KonanWatcher
대한민국

34
등록완료
비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법
코난
2015.11.12
2017.06.23
KonanWatcher
대한민국

35
등록완료
파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법
코난
2016.07.25
2018.01.02
KonanSearch
대한민국

36
등록완료
동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법
코난
2016.08.05
2017.08.07
KonanSearch
대한민국

37
등록완료
비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법
코난
2017.07.17
2019.06.19
KonanSearch
대한민국

38
등록완료
타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법
코난
2017.11.02
2019.04.04
KonanWatcher
대한민국

39
등록완료
인공지능 기반 부품 검색 시스템
코난
2018.03.09
2019.10.30
KonanWatcher
대한민국

40
등록완료
동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법
코난
2018.11.12
2020.08.20
KonanWatcher
대한민국

41
등록완료
메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법
코난
2018.11.27
2020.12.01
-
대한민국

42
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법
코난
2018.12.07
2020.05.27
KonanWatcher
대한민국

43
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템
코난
2018.12.07
2020.01.28
KonanWatcher
대한민국

44
등록완료
인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템
코난
2019.08.06
2021.08.04
KonanWatcher
대한민국

45
등록완료
비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법
코난
2019.11.11
2021.01.26
KonanWatcher
대한민국

46
등록완료
자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.11.22
2021.08.02
KonanWatcher
대한민국

47
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.12.17
-
KonanListener
대한민국

48
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2021.06.09
2021.12.21
KonanListener
대한민국

49
등록완료
중국어 형태소 분석 장치 및 방법
코난
2020.04.20
2021.10.20
KonanSearch
대한민국

50
등록완료
이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치
코난
2020.11.09
2023.06.22
KonanWatcher
대한민국

51
등록완료
인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치
코난
2020.11.09
2023.03.03
KonanListener
대한민국

52
등록완료
미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법
코난
2016.12.29
2018.03.30
KonanWatcher
대한민국

53
출원중
인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치
코난
2020.11.26
-
KonanListener
대한민국

54
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국

55
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국

56
출원중
아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
-
대한민국

57
등록완료
이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치
코난
2020.12.29
2022.09.26
-
대한민국

58
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국

59
출원중
비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법
코난
2021.12.06
-
-
대한민국

60
출원중
엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치
코난
2021.12.06
-
-
대한민국

61
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국

62
등록완료
CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치
코난
2021.12.20
2022.06.08
-
대한민국

63
등록완료
객체 검출 방법 및 그 장치
코난
2021.12.21
2022.08.02
-
대한민국

64
출원포기
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
코난
2021.12.23
-
-
대한민국

65
등록완료
인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법
코난
2021.12.24
2022.03.29
-
대한민국

66
출원중
통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

67
출원중
사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

68
출원포기
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

69
출원포기
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
코난
2022.08.05
-
KonanVoice
대한민국

70
출원중
이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능평가 장치 및 그 방법
코난
2022.12.16
-
-
대한민국

71
출원중
객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치
코난
2022.12.16
-
-
대한민국

72
출원중
불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치
코난
2022.12.19
-
-
대한민국

73
출원중
소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법
코난
2022.12.19
-
-
대한민국

74
출원중
딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기
코난
2022.12.27
-
-
대한민국

75
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

76
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

77
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

78
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

79
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

80
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

81
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국

82
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국

83
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국

84
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국

85
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
-
-
대한민국

86
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
2025.04.08
-
대한민국

87
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_D-Cheeps
코난
2023.10.19
2025.03.21
-
대한민국

88
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_TiTiSo
코난
2023.10.19
2025.0321
-
대한민국

89
출원
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.03.08
-
-
대한민국

90
등록완료
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.04.05
2024.07.29
-
대한민국

91
등록완료(상표)
제 35류 전자데이터처리업등 12건
코난
2022.07.26
2024.07.19
-
대한민국

92
출원(해외)
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.04.08
-
-
미국

93
출원(해외)
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.05.09
-
-
미국

94
등록완료(해외)
APPARATUS FOR DATA PROCESSING FOR SIMULTANEOUSLY PERFORMINGARTIFICIAL INTELLIGENCE FUNCTION PROCESSING AND DATA COLLECTION AND METHOD THEREOF
코난
2022.04.07
2024.05.07
-
미국

95
출원
레이블링을 신뢰할 수 없는 시계열 데이터에서의 강건한 이상탐지 방법 및 그 장치
코난
2024.08.09
-
-
대한민국

96
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국

97
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국

출처: 당사 제공

(주5) 정정 후
(전략)

[지적재산권 유형별 보유 현황]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위: 건수)

등록특허/상표
출원특허/상표
GS인증
SP인증
주요수상

67
25
16
5
25

주1) 최초 증권신고서 제출 시 등록특허/상표 68건, 출원특허/상표, 27건이었으나, 출원포기 3건을 반영하여 정정 증권신고서에서 수치를 수정하였습니다.주2) GS인증: 한국정보통신기술협회 산하 소프트웨어시험인증연구소가 주관하는 소프트웨어 품질 인증 제도. 소프트웨어의 품질을 객관적으로 증명하여, 공공기관 및 기업 등에서 소프트웨어 구매 시 신뢰도를 높이는 역할을 합니다.주3) SP인증: 과학기술정보통신부의 주관 하에 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 시행하는 SW프로세스 품질인증 제도. 소프트웨어 기업 및 개발 조직의 소프트웨어 프로세스 품질역량 수준을 심사하여 등급을 판정하는 제도입니다.출처: 당사 제공

[지적재산권 보유 현황]

(기준일: 2025년 03월 31일)

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
관련제품
출원국
만료일

1
등록완료
영상객체 모양 정보 추출 방법 및 그를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템 및 그 방법
김회율, 코난, 팬텍
1999.12.01
2002.09.10
KonanWatcher
대한민국
2019.12.01

2
등록완료
변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치
김회율, 코난, 팬텍
2000.05.22
2007.04.20
KonanWatcher
대한민국
2020.05.22

3
등록완료
컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록
김회율/코난
2000.06.23
2003.11.08
KonanWatcher
대한민국
2020.06.23

4
등록완료
HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)
코난
2001.03.20
2003.12.17
KonanWatcher
대한민국
2021.03.20

5
등록완료
장면전환 검출방법
코난
2001.03.26
2004.07.16
KonanWatcher
대한민국
2021.03.26

6
등록완료
음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2004.08.31
2007.01.25
KonanWatcher
대한민국
2024.08.31

7
등록완료
내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템
코난
2004.09.17
2007.01.12
-
대한민국
2024.09.17

8
등록완료
클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법
코난
2005.03.17
2007.04.13
KonanWatcher
대한민국
2025.03.17

9
등록완료
개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템
코난
2005.10.26
2007.05.21
-
대한민국
2025.10.26

10
등록완료
첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법
코난
2005.11.10
2007.05.21
KonanSearch
대한민국
2025.11.10

11
등록완료
방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2006.03.14
2007.11.30
KonanWatcher
대한민국
2026.03.14

12
등록완료
오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법
코난
2006.03.14
2007.12.06
KonanListener
대한민국
2026.03.14

13
등록완료
동영상 광고 관리 방법 및 시스템
코난
2007.01.12
2007.09.19
KonanWatcher
대한민국
2027.01.12

14
등록완료
키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템
코난
2007.01.30
2007.09.19
-
대한민국
2027.01.30

15
등록완료
오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.05.15
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국
2027.05.15

16
등록완료
오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법
코난
2007.05.17
2009.12.2
KonanListener
대한민국
2027.05.17

17
등록완료
오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법
코난
2007.06.05
2009.09.01
KonanWatcher
대한민국
2027.06.05

18
등록완료
영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.08.07
2010.3.3
KonanWatcher
대한민국
2027.08.22

19
등록완료
비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법
코난
2007.08.08
2009.12.1
KonanWatcher
대한민국
2027.08.08

20
등록완료
영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법
코난
2007.08.22
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국
2027.08.22

21
등록완료
문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)
코난
2007.10.24
2009.02.18
KonanSearch
대한민국
2027.10.24

22
등록완료
멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법
코난
2008.06.10
2012.01.16
KonanWatcher
대한민국
2028.06.10

23
등록완료
연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법
코난
2008.07.02
2010.08.20
KonanListener
대한민국
2028.07.02

24
등록완료
모바일 환경에서 멀티미디어 객체 식별을 이용한 사용자 관심도 측정 시스템 및 사용자 관심도 측정 방법
코난
2010.05.26
2011.03.21
KonanWatcher
대한민국
2030.05.26

25
등록완료
통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법
코난
2011.03.21
2013.03.14
KonanWatcher
대한민국
2031.03.21

26
등록완료
방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법
코난
2011.12.09
2012.06.05
KonanListener
대한민국
2031.12.09

27
등록완료
TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법
코난
2013.05.21
2013.12.10
KonanWatcher
대한민국
2033.05.21

28
등록완료
TV 방송 프로그램과 연동되는 TV-커머스 상품 검색 시스템 및 TV 커머스 상품 검색 방법
코난
2013.06.10
2013.12.13
KonanSearch
대한민국
2033.06.10

29
등록완료
터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법
코난
2013.08.19
2014.07.16
KonanSearch
대한민국
2033.08.19

30
등록완료
인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법
코난
2014.03.28
2014.11.18
KonanSearch
대한민국
2034.03.28

31
등록완료
다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법
코난
2014.04.07
2015.08.31
KonanSearch
대한민국
2034.04.07

32
등록완료
실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법
코난
2014.12.30
2016.01.27
KonanWatcher
대한민국
2034.12.30

33
등록완료
미디어 에셋 관리 프레임워크
코난
2014.12.30
2016.04.11
KonanWatcher
대한민국
2034.12.30

34
등록완료
비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법
코난
2015.11.12
2017.06.23
KonanWatcher
대한민국
2035.11.12

35
등록완료
파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법
코난
2016.07.25
2018.01.02
KonanSearch
대한민국
2036.07.25

36
등록완료
동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법
코난
2016.08.05
2017.08.07
KonanSearch
대한민국
2036.08.05

37
등록완료
비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법
코난
2017.07.17
2019.06.19
KonanSearch
대한민국
2037.07.17

38
등록완료
타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법
코난
2017.11.02
2019.04.04
KonanWatcher
대한민국
2037.11.02

39
등록완료
인공지능 기반 부품 검색 시스템
코난
2018.03.09
2019.10.30
KonanWatcher
대한민국
2038.03.09

40
등록완료
동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법
코난
2018.11.12
2020.08.20
KonanWatcher
대한민국
2038.11.12

41
등록완료
메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법
코난
2018.11.27
2020.12.01
-
대한민국
2038.11.27

42
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법
코난
2018.12.07
2020.05.27
KonanWatcher
대한민국
2038.12.07

43
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템
코난
2018.12.07
2020.01.28
KonanWatcher
대한민국
2038.12.07

44
등록완료
인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템
코난
2019.08.06
2021.08.04
KonanWatcher
대한민국
2039.08.06

45
등록완료
비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법
코난
2019.11.11
2021.01.26
KonanWatcher
대한민국
2039.11.11

46
등록완료
자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.11.22
2021.08.02
KonanWatcher
대한민국
2039.11.22

47
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.12.17
-
KonanListener
대한민국
2039.12.13

48
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2021.06.09
2021.12.21
KonanListener
대한민국
2039.12.13

49
등록완료
중국어 형태소 분석 장치 및 방법
코난
2020.04.20
2021.10.20
KonanSearch
대한민국
2040.04.20

50
등록완료
이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치
코난
2020.11.09
2023.06.22
KonanWatcher
대한민국
2040.11.09

51
등록완료
인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치
코난
2020.11.09
2023.03.03
KonanListener
대한민국
2040.11.09

52
등록완료
미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법
코난
2016.12.29
2018.03.30
KonanWatcher
대한민국
2036.12.29

53
출원중
인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치
코난
2020.11.26
-
KonanListener
대한민국
-

54
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국
-

55
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국
-

56
출원중
아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
-
대한민국
-

57
등록완료
이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치
코난
2020.12.29
2022.09.26
-
대한민국
2040.12.29

58
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국
2041.12.02

59
출원중
비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법
코난
2021.12.06
-
-
대한민국
-

60
출원중
엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치
코난
2021.12.06
-
-
대한민국
-

61
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국
2041.12.27

62
등록완료
CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치
코난
2021.12.20
2022.06.08
-
대한민국
2041.12.20

63
등록완료
객체 검출 방법 및 그 장치
코난
2021.12.21
2022.08.02
-
대한민국
2041.12.21

64
출원포기
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
코난
2021.12.23
-
-
대한민국
-

65
등록완료
인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법
코난
2021.12.24
2022.03.29
-
대한민국
2041.12.24

66
출원중
통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

67
출원중
사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

68
출원포기
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

69
출원포기
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
코난
2022.08.05
-
KonanVoice
대한민국
-

70
출원중
이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능평가 장치 및 그 방법
코난
2022.12.16
-
-
대한민국
-

71
출원중
객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치
코난
2022.12.16
-
-
대한민국
-

72
출원중
불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치
코난
2022.12.19
-
-
대한민국
-

73
출원중
소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법
코난
2022.12.19
-
-
대한민국
-

74
출원중
딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기
코난
2022.12.27
-
-
대한민국
-

75
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

76
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

77
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

78
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

79
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

80
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

81
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

82
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

83
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국
-

84
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국
-

85
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
-
-
대한민국
-

86
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
2025.04.08
-
대한민국
2035.04.08

87
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_D-Cheeps
코난
2023.10.19
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

88
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_TiTiSo
코난
2023.10.19
2025.0321
-
대한민국
2035.03.21

89
출원
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.03.08
-
-
대한민국
-

90
등록완료
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.04.05
2024.07.29
-
대한민국
2044.04.05

91
등록완료(상표)
제 35류 전자데이터처리업등 12건
코난
2022.07.26
2024.07.19
-
대한민국
2034.07.19

92
출원(해외)
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.04.08
-
-
미국
-

93
출원(해외)
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.05.09
-
-
미국
-

94
등록완료(해외)
APPARATUS FOR DATA PROCESSING FOR SIMULTANEOUSLY PERFORMINGARTIFICIAL INTELLIGENCE FUNCTION PROCESSING AND DATA COLLECTION AND METHOD THEREOF
코난
2022.04.07
2024.05.07
-
미국
2042.07.20

95
출원
레이블링을 신뢰할 수 없는 시계열 데이터에서의 강건한 이상탐지 방법 및 그 장치
코난
2024.08.09
-
-
대한민국
-

주1) 본 공시서류 제출일 전일 기준 만료일 경과된 8건과 출원포기 3건에 밝은 회색 음영 표기하였으며, 출원포기 3건에 대한 포기 사유는 각각 아래와 같습니다.

번호
내용
포기사유

64
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이 쉽게 발명할 수 있음을 사유로 한 특허청의 거절결정에 따라 포기

68
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
구성요소 간 결합관계 불분명으로 발명의 기술적 특징이 불명확하다고 특허청의 의견제출통지에 따라 포기

69
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이 쉽게 발명할 수 있는 것의 사유로 특허청의 거절결정에 따라 포기

출처: 당사 제공

(후략)
(주6) 정정 전
당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.
1. 코난 LLM
(후략)
(주6) 정정 후

당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.
특히, 당사가 추진 중인 신사업들은 모두 기존에 정관에 반영된 사업 목적 범위 내에서 이루어지고 있어 별도의 정관 변경 리스크는 발생하지 않을 것으로 사료됩니다. 당사가 현재 추진 중인 주요 AI 신사업 5개 분야에 대한 시장 규모, 경쟁 환경, 인력 및 자원 현황, 매출 실적은 아래와 같습니다.

[주요 AI 신사업 현황 및 추진 전략 요약]

구분
시장 규모 및 전망
주요 국내 경쟁사
현재 투입 인력
추가 필요 자원
매출 발생 여부(과거 발생)

LLM
'24년 64억 → '30년 361억달러(CAGR 33.2%)
- 솔트룩스(AI 고객센터·챗봇·플랫폼 등 인공지능 및 빅데이터 솔루션)- 와이즈넛(검색, 챗봇 등 자연어처리 기반의 AI 사업)
언어음성 연구소 중심(43명)
기존 인원으로 대응 가능
- 발생- 남부발전, 한림대의료원 등 수주- 약 41억원 규모 수주

AI어플라이언스
조달 시장 연 40만대+민간 AI PC 수요 증가(한국 IDC 5년간 CAGR 27.3%)
- 없음 (AI PC 단독 조달 등록된 상태이며, AI PC 조달등록에 최소 6개월 소요)
LLM팀 + 조달 파트너사 협업
- 발생- '25년 7월 TG삼보와 조달 등록 완료- '25년 7월 소규모 발생, 매출 미반영

RAG
온프레미스 LLM시장 성장을 따라 증가(정량 통계 부재)
- 솔트룩스 (상동)- 와이즈넛 (상동)
언어음성 연구소 중심(33명)
- 발생- LLM과 함께 제공되어 매출 규모 별도 집계 어려움

외국어동시대화
코로나 이후 인바운드 관광 및다국어 통역 수요 증가(정량 통계 부재)
- 플리토(AI 기반 실시간 동시 통번역 솔루션 및 언어데이터 구축·공급)- 이스트소프트(AI·클라우드 기반 다국어 실시간 음성 인식 및 동시통역)
언어음성 연구소 중심(43명)
- 발생- 파라다이스, 롯데백화점 등 납품- 약 7억원

국방 AI
국방 예산 61.6조원,10대 국방전략기술에2027년까지 총 3조원 투자 계획
- 씨이랩(AI 기반 비전(영상)분석 솔루션, 디지털트윈 등 AI 소프트웨어)
국방 AI사업부 중심(33명)
- 발생- 해병대, 공군 등 사업 수주- 약 20억원

주1) 주요 경쟁사에 대한 내용은 'III. 투자위험요소 - 1.사업위험 - 다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험'을 참고하시기 바랍니다.

주2) 추가 필요 자원의 경우, 인원 수 측면에서는 기존 인원으로 대응 가능하나, 자금의 측면에서는 조달 필요성이 존재하며 이에 대한 세부 내역은 'V. 자금의사용목적 - (1) 운영자금 - R&D 연구개발' 항목을 참조하여주시기 바랍니다.

주3) 10대 국방전략기술: 인공지능, 유·무인자율, 양자, 우주, 에너지, 첨단소재, 사이버·네트워크, 센서·전자전, 추진, WMD(대량살상무기) 대응

출처: 당사 제시, MarketsandMarkets (2024.05), 언론 기사 종합

1. 코난 LLM

(후략)
(주7) 정정 전

가. 기술특례상장 기업의 관리종목 지정 및 상장폐지 관련 위험
당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다.
당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2024년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다.당사는 공시서류 작성 기준일 현재 「코스닥시장 상장규정」 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다.
당사는 최근 3개년 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다. 추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(후략)

(주7) 정정 후

가. 기술특례상장 기업의 관리종목 지정 및 상장폐지 관련 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다.

당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2024년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 당사는 공시서류 작성 기준일 현재 「코스닥시장 상장규정」 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다.
당사는 최근 3개년 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다.
구체적으로, 당사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 69.3%를 기록하여 50%를 초과하였으나, 2024년의 초과분은 유예 시기에 해당하여 관리종목 지정 판단 대상이 아닙니다. 다만, 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도에 법인세비용차감전순손실이 발생할 경우 관리종목으로 지정되므로, 당사가 2024년말을 기준으로 유예기간이 종료된 상황에서 관리종목 판단의 기준연도가 되는 2025년말, 2026년말, 2027년말 3개의 사업연도 중 2개 사업연도에서 기준 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.
추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(후략)
(주8) 정정 전

나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험
당사는 2022년 7월 7일 코스닥 시장에 상장하였습니다. 당사는 코스닥시장 상장 당시 증권신고서상 아래와 같이 향후 3개년에 대한 영업실적을 추정하였습니다.
그러나, 당사는 3개년 추정 실적과 달리, 2022년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.
2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 파악하고 있습니다. 당사는 고정비 비중을 고려한 수익 구조 다변화 및 운영 효율화 전략을 병행하고 있으며, 고도화 제품의 상용화 및 대형 프로젝트 수주가 본격화될 경우, 현재의 고정비 구조가 수익 확대의 기반으로 전환될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다.

(중략)

[2024년 제품별 매출액 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2024년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
코난 Search
17,464
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
10,437
매출액 추정을 2022년의 시장 상황과 사업 성과를 기준으로 작성하여, 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 발생해 괴리율이 더욱 커졌습니다. AI 기술 기반의 Text AI 부문에서 주요 프로젝트 발주가 지연되거나 축소되는 경우가 있어, 2022년 예측한 수준보다 실적이 하락했습니다. 다만 신규로 LLM 관련 매출이 추가되고 챗봇 관련 적응 분야가 확대되는 등 긍정적인 시장 변화도 있었습니다.

코난 Analytics
8,968
2,384

코난 Chatbot
4,969
5,998

PulseK
3,547
2,229

코난 LLM
-
1,096

AI Text 합계
34,948
22,144

Vision AI사업
코난 Watcher
11,285
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
4,080
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대가 지속되고 있으나, Konan Watcher의 경우 전년도에 있었던 대형 프로젝트(약 51억원 규모)와 유사한 규모의 신규 프로젝트가 2024년에는 진행되지 않아 실적이 감소했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로 특정 산업군으로의 적용을 확대하고 다양한 분야로의 활용처를 넓혀 시장 경쟁력을 높일 계획입니다.

코난 Voice/Listener
3,520
94

Vision AI 합계
14,805
4,174

매출액 총계
49,752
-
26,318
-

매출에 이어서, 영업이익 및 당기순이익에서 괴리가 발생한 사유는 다음과 같습니다. 당사는 증권신고서 상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996백만원으로 당기순이익을 3,547백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -4,041백만원, -3,277백만원으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 또한, 증권신고서 상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575백만원, 당기순이익을 7,427백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -10,995백만원, -9,836백만원으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 한편, 당사는 증권신고서 상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283백만원으로 당기순이익을 11,292백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.(중략)

[2024년 영업이익 및 당기순이익 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
49,751
상장 기준일 수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
26,318
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2024년 참조.

매출원가
23,749
상장 기준일 사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
21,426
영업이익의 괴리 발생 원인은 2022년의 시장 상황과 성과를 기준으로 매출을 추정하여 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 커졌기 때문입니다. 주요 프로젝트들의 발주 지연 및 축소 등으로 인해 예상 매출이 감소한 반면, 신규 제품군 확대를 위한 인력 및 설비 확보 등 지속적인 영업비용이 발생하여 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 더욱 확대되었습니다.

매출총이익
26,002
4,892

판매비와관리비
12,718
18,999

영업이익
13,283
-14,106

영업외수익
264
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
742
당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적 감소로 인한 영업이익 악화가 최종적으로 당기순이익에도 직접적인 영향을 미쳤기 때문입니다. 다만, 영업외수익은 단기 금융자산 투자로 인해 소폭 증가했습니다.

영업외비용
71
240

법인세비용차감전순이익
13,476
-13,603

법인세비용
2,184
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
0

당기순이익
11,292
-13,603

2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 이에 대한 구체적인 원인은 다음과 같습니다.

(중략)
4. 플랫폼 및 온프레미스 전환에 따른 제품 전환기 매출 공백 발생
2022년 상장 당시, 당사는 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 단일 기능 중심의 구축형 제품을 기반으로 한 공공 및 기업 프로젝트 수주 매출을 중심으로 경영 실적을 추정하였습니다. 이는 기존 시장 구조에서는 일정한 수요와 반복적인 구축 수요를 통해 안정적인 수익 흐름을 창출하던 방식으로, 당시 기준으로는 예측 가능한 매출 구조였습니다.그러나, 2023년 이후 생성형 AI 기술의 급속한 부상과 함께, 고객 요구는 단일 기능 제공을 넘어 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 통합형 플랫폼 구조로 이동하였습니다. 특히, 검색, 분석, 음성, 문서 자동화 등 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요가 증가함에 따라, 기존 단품형 제품 전략으로는 시장 요구를 충족하기 어려운 상황이 되었습니다.이에 따라 당사는 온프레미스 기반의 고도화 제품군 개발로 전략 전환을 단행하였고, 이는 결과적으로 기술 대응에는 성공했지만 기존 방식 대비 리드타임이 증가하면서 상장 당시 예측과의 매출 시차가 발생하였습니다. 온프레미스 방식은 고객사의 사전 검토 주기와 보안 인프라 환경 구축, PoC 수행, 장비투자 결정 등 사전 절차가 필수적으로 수반되어, 실제 도입까지 수개월 이상의 시간이 소요되는 특징이 있습니다. 특히 기존처럼 구축 계약 → 단기 납품 구조가 아닌, 고객 내부 시스템과의 통합 설계 및 맞춤형 대응이 요구되면서 실질적인 계약 체결 및 매출 인식 시점이 전년 대비 현저히 지연되었습니다.(중략)상기 기재한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(주8) 정정 후

나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험

당사는 2022년 7월 7일 코스닥 시장에 상장하였습니다. 당사는 코스닥시장 상장 당시 증권신고서상 아래와 같이 향후 3개년에 대한 영업실적을 추정하였습니다.

그러나, 당사는 3개년 추정 실적과 달리, 2022년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.

구체적으로, 예측치 대비 실적치에 매출액, 영업이익, 당기순이익의 순으로 2022년 36.97%, 201.10%, 192.39%, 2023년 31.7%, 228.21%, 232.45%, 2024년 47.1%, 206.20%, 220.47%의 괴리가 발생하였습니다.
2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 파악하고 있습니다.
특히, LLM 중심 산업 재편에 따른 수요 불일치, 대형 프로젝트 수주 후 공백기 발생, 발주 시기 편차로 인한 실적 이연, 제품 전환기 매출 공백 발생, 고정비 증가 등이 주요 원인에 해당합니다.
당사는 고정비 비중을 고려한 수익 구조 다변화 및 운영 효율화 전략을 병행하고 있으며, 고도화 제품의 상용화 및 대형 프로젝트 수주가 본격화될 경우, 현재의 고정비 구조가 수익 확대의 기반으로 전환될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다.
또한, 당사의 소프트웨어 개발 사업의 특성 및 B2G 및 B2B 중심 영업 방식 상 상기 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 수 있으며, 이로 인해 향후 당사의 실적이 예상보다 저조하고, 이익 미실현 장기화 시 자본잠식이 발생할 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(중략)

[2024년 제품별 매출액 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2024년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
코난 Search
17,464
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
10,437
매출액 추정을 2022년의 시장 상황과 사업 성과를 기준으로 작성하여, 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 발생해 괴리율이 더욱 커졌습니다. AI 기술 기반의 Text AI 부문에서 주요 프로젝트 발주가 지연되거나 축소되는 경우가 있어, 2022년 예측한 수준보다 실적이 하락했습니다. 다만 신규로 LLM 관련 매출이 추가되고 챗봇 관련 적응 분야가 확대되는 등 긍정적인 시장 변화도 있었습니다.

코난 Analytics
8,968
2,384

코난 Chatbot
4,969
5,998

PulseK
3,547
2,229

코난 LLM
-
1,096

AI Text 합계
34,948
22,144

Vision AI사업
코난 Watcher
11,285
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
4,080
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대가 지속되고 있으나, Konan Watcher의 경우 전년도에 있었던 대형 프로젝트(약 51억원 규모)와 유사한 규모의 신규 프로젝트가 2024년에는 진행되지 않아 실적이 감소했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로 특정 산업군으로의 적용을 확대하고 다양한 분야로의 활용처를 넓혀 시장 경쟁력을 높일 계획입니다.

코난 Voice/Listener
3,520
94

Vision AI 합계
14,805
4,174

매출액 총계
49,752
-
26,318
-

당사는 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 향후 3개년 매출액을, 각 제품별로 당시 기준 수주 가능성이 높은 프로젝트 및 유지보수 계약에 시장점유율 등을 반영하여 추정하였습니다. 수주 가능성이 높은 프로젝트는 당사 각 사업부에서 수 개월 이상에 걸쳐 집중적으로 제안·추진한 주요 사업에 해당합니다.상기 표와 같이 당사의 매출액과의 괴리가 발생한 주된 사유는 2022년 경제 둔화에 따른 민간 투자 감소와 프로젝트 순연이 이루어진 것과 2022년 11월 ChatGPT 발표 이후 생성형 AI가 대두되는 등 LLM 등 기술 트렌드의 변화로 인해 당시 수주 가능성이 높다고 판단했던 일부 프로젝트가 취소되거나 이연 또는 수주 실패 등이 발생한 것에 기인합니다. 이에 따라 당사는 증권신고서에 기재한 제품별 수주 예상 프로젝트 내역과 수주 결과, 해당 결과에 대한 근거를 아래와 같이 정리하였습니다.수주 결과는 연간 신규 수주 금액과 매출 내역 및 내부 백데이터를 바탕으로 사실에 근거하여 최대한 추적·기재하였습니다. 다만, 과거 사업이 취소되거나 수주에 실패한 프로젝트에 대해서는 별도 관리 자료는 존재하지 않아, '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 간주하였으며, 해당 건은 아래 표들의 수주 결과 부분에 금액 없이 '-' 기호로 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 이 경우에는 최종 납품 사이트 기준의 유지보수 금액 또는 신규 수주 내역을 기준으로 작성하였습니다.먼저, Konan Search의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Search 수주 예상 프로젝트 및 수주 결과]

(단위: 천원)

회사명(구분)
프로젝트명
일정
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

H사(공공)
지능형 재판연구 지원시스템
2022년 6월
600,000
600,000
-
-
-
-
342,000

K사(공공)
업무포털 검색 고도화
2022년 7월
400,000
400,000
-
-
유지보수약 25,000
-
1,280,000

K2사(공공)
포렌식 검색 고도화
2022년 5월
800,000
300,000
-
500,000
500,000
유지보수2,400
-

W사(기업)
업무검색 포털 고도화
2022년 7월
300,000
300,000
-
-
-
124,346
유지보수9,179

K3사(공공)
홈페이지 고도화
2022년 7월
250,000
250,000
-
-
189,000
유지보수10,600
유지보수25,890

H사(공공)
온라인 청원시스템, 행정정보 공동이용
2022년 6월
450,000
250,000
200,000
-
144,000
유지보수38,400
유지보수47,857

N사(공공)
클라우드기반 행정시스템
2022년 6월
150,000
150,000
-
-
유지보수7,309
유지보수7,309
유지보수3,600

K4사(공공)
ECM 검색
2022년 중
200,000
200,000
-
-
유지보수10,231
유지보수10,044
유지보수11,056

K5사(공공)
홈페이지 검색엔진클라우드 이전 업그레이드
2022년 중
145,000
145,000
-
-
유지보수15,387
유지보수10,008
유지보수10,008

K6사(공공)
기계설비산업 정보체계 검색엔진 도입
2022년 중
145,000
145,000
-
-
144,000
유지보수3,000
유지보수6,820

K7사(공공)
성과관리시스템
2022년 중
100,000
100,000
-
-
-
-
-

B사(공공)
국방표준종합정보시스템검색엔진 업그레이드
2022년 중
110,000
110,000

-
-
148,909
303,000

K8사(공공)
범정부 데이터 분석활용
2023년~ 2024년
4,000,000
-
2,000,000
2,000,000
-
-
-

S사(공공)
차세대전자소송
2023년~ 2024년
1,500,000
-
500,000
1,000,000
342,000
72,727
1,350,000

S사(기업)
발전건설 설계 자동화
2023년~ 2024년
500,000
-
500,000
-
-
40,000
유지보수7,800

H사(기업)
DWP 통합검색
2023년~ 2024년
300,000
-
300,000
-
-
-
-

추가 반영 사업 (상기 미반영 발주사업 및 성장률 고려한 매출액)
-
3,315,000
7,180,345
9,706,352
6,418,253
8,263,121
7,101,438

합계
30,151,697
6,265,000
10,680,345
13,206,352
7,795,180주2)
8,730,864주2)
10,498,648주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사는 상장 당시 Konan Search 제품군의 주요 프로젝트들에 대해 수주 가능성이 높다고 판단하였으며, 해당 판단의 근거로는 다수의 공공기관 사업이 수개월 이상에 걸쳐 준비된 프로젝트를 기준으로 제안 또는 추진 중이었고, 기존 유지보수 기반의 업셀링 구조에 더해 일정 규모 이상의 신규 사업이 병행되고 있었기 때문입니다. 특히, 당사는 시장 확대 가능성 산정을 위해 조달청 누적 발주 실적을 근거로 시장규모 및 점유율을 추정하였고, 해당 데이터는 일정 수준의 신뢰도를 갖춘 근거로 평가되었습니다. 당시 당사의 B2B 검색 솔루션 기반 시장점유율은 안정적인 성장세를 보여 추정의 기초로 삼기에 타당하다고 판단하였습니다.다만, 이후 실제 수주 결과는 일부 사업이 보류·무산되거나 제안이 철회되는 등으로 이어졌고, 이는 2022년 5월 새로운 정부가 출범한 이후 부처별 정책 방향 및 예산 집행의 재조정 영향이 주요 원인으로 작용했습니다. 여기에 더해, 러시아-우크라이나 전쟁 등 외부 불확실성 증가로 인해 공공 및 민간 전반에서 IT 투자가 위축되었고, 이로 인해 '추가 반영 사업' 다수의 수주가 이연되거나 확보되지 못하며, 당초 계획 대비 실적 괴리가 발생하였습니다.한편, 증권신고서에 기재된 수주 추정금액은 2022년 62.6억원, 2023년 106.8억원, 2024년 132억 원이었으며, 같은 기간 실제 수주 실적은 각각 77.9억원, 87.3억원, 104.9억원으로 집계되었습니다. 수치상 일정 부분 차이는 존재하나, 전체적으로 수주 실적 자체는 일정 수준 이상 유지된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Search 추가 반영 사업 산정방법]

(단위: 백만원)

연도
시장규모 (주1)
시장점유율(주2)
추정 매출액

2022
44,225
26.1%
10,945

2023
52,621
26.7%
13,023

2024
62,610
27.9%
15,495

주1) 과거 시장규모 추정 시 사용된 성장률은 국내외 검색 솔루션 판매 5개사(당사, W사, N사, V사, S사)의 검색 솔루션 추정 매출액 기반 시장규모, 조달청 나라장터 기준 공공기관 검색엔진 라이센스 매출액 성장률의 조화평균인 19.0%를 사용하여 추정하였습니다.

주2) 과거 시장규모 추정 시 시장점유율은 사업계획 기반으로 추정하였으며, 과점화 추세 및 공공기관 라이센스 매출액 점유율 등을 반영하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

또한, Konan Analytics의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Analytics 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

회사명(구분)
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

N사(공공)
지능형연금복지
2,000,000
500,000
500,000
1,000,000
-
-
-

P사(기업)
AI스펙검토자동견적시스템
750,000
375,000
375,000
-
-
-
-

S사(공공)
서울형 교육 플랫폼
500,000
500,000
-
-
-
-
-

S사(기업)
시험성적서,송장 분석시스템
500,000
500,000
-
-
-
-
-

M사(공공)
스마트인재관리체계
2,500,000
500,000
1,000,000
1,000,000
7,480,909
-
-

C사(기업)
Live 심의 구축사업
500,000
-
500,000
-
-
-
-

상품평 분석시스템
500,000
-
-
500,000
-
-
-

W사(기업)
(가칭)AI기반 상품분석시스템
1,000,000
350,000
350,000
300,000
-
-
-

S사(기업)
T 모바일 매뉴얼 스크린 분석 사업
350,000
350,000
-
-
-
-
-

S사(공공)
차세대 미래등기시스템 구축사업
350,000
100,000
100,000
150,000
158,400
756,000
158,400

L사(공공)
2022년 개발구축사업
300,000
300,000
-
-
-
-
-

B사(공공)
(가칭)상담어플리케이션 구축사업
300,000
300,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
K-에듀
1,300,000
-
500,000
800,000
-
-
-

L사(공공)
지능형 법령정보
2,200,000
-
1,200,000
1,000,000
-
-
-

M사(기업)
개인화 추천 고도화
1,000,000
-
500,000
500,000
-
-
-

K사(공공)
VOC 분석 시스템
500,000
-
500,000

-
40,000
158,400

K사(공공)
성과관리시스템
350,000
-
350,000

-
-
-

Konan BI 신규 매출 (구독형)
-
40,500
243,000
486,000
-
-
-

추가 반영 사업
-
161,256
1,123,440
1,978,000
553,929
2,172,352
2,217,836

합계
18,162,696
3,976,756
7,241,440
7,714,000
8,193,238주2)
2,968,352주2)
2,534,636주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Analytics 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 주요 기업 고객들을 대상으로 한 데이터 기반 의사결정 수요가 점차 증가하고 있었고, 당사의 구축형 솔루션이 보안성과 도입 유연성 측면에서 경쟁 우위를 갖고 있다고 판단했기 때문입니다. 특히, 특정 산업군(제조·통신·공공 등)에서 복수의 제안 또는 사전 협의가 진행 중이었고, 이를 기반으로 실질적인 수주 전환이 가능하다고 보았습니다.

그러나, 생성형 AI의 부상으로 인해 고객사들이 기존 텍스트 분석 기반의 애널리틱스 기술을 구형으로 인식, 새로운 기술 도입을 검토하며 관망하는 분위기가 형성되었습니다. 여기에 더해 일부 기관의 내부 정책 변경, 투자 집행 보류, 사업 범위 축소 등이 맞물리며 프로젝트 추진이 무산되었고, 전반적인 경기 위축으로 인해 민간 영역의 IT 투자도 지연되면서 다수의 기회가 실현되지 못한 채 종료되었습니다. 이에 따라 상기 사업들은 수주로 이어지지 못하고 실패로 정리되었습니다.

또한, Konan BI의 경우 신규 매출이 2024년까지 점진적으로 발생할 것으로 기대하고 연간 고객 확보 목표를 30개로 설정하였으나, 실제로는 초기 사업화 단계에서 목표한 고객사 유치가 이루어지지 않아, 보고 기준 기간 내 실질적인 매출이 발생하지 않았습니다.

한편, 당사는 '추가 반영 사업' 항목에 대해 차세대 AI 기반 e-감사 시스템 구축, 인물 분석 기술 개발, 차세대 ERP 구축, 디지털 경제교육 플랫폼 구축, 외교부·GS홈쇼핑 등 주요 기관 대상 사업, 그리고 중소·중견기업 대상 프로젝트(2023년 5건, 2024년 8건 가정) 등을 기반으로 매출을 추정하였습니다. 그러나, 생성형 AI의 부상에 따른 고객사의 기술 전략 변화, 주요 공공사업의 일정 연기 및 예산 구조 변경, 민간 부문 도입 지연 등의 요인으로 인해, 해당 계획은 실적과 일정 부분 괴리가 발생하였습니다.

다만, 일부 프로젝트는 축소되거나 통합된 형태로 진행되었으며, 국방부의 '스마트 인재관리 시스템'은 당초 약 25억원 규모에서 74억원으로 확대 수주되어 실제로 수행된 바 있습니다. 또한, 2023년 이후에는 정부 예산 구조조정과 민간 기업의 투자 보수화가 맞물리며, 전반적인 수주 규모가 감소하는 추세를 보였습니다. 그러나 축소되거나 연기된 일부 사업은 향후 LLM을 기반으로 재추진 가능성이 존재할 것으로 예상하고 있습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Analytics 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

추가 반영 사업
2022
2023
2024
비고

한전KPS
-
100,000
200,000
차세대 AI 기반 e-감사 시스템 구축

외교부
-
50,000
150,000
인물분석 개발

한국전력
-
100,000
200,000
차세대 ERP 구축사업

기획재정부
-
50,000
200,000
디지털 경제교육 플랫폼 구축

유지보수
41,256
106,900
156,900
외교부, GS홈쇼핑 등

데이터구축
120,000
200,000
320,000
중소중견 대상 '23년 5건, '24년 8건 가정

신규 고객 (*)
-
516,540
751,100
신규 고객 당해연도('21년) 발주 매출액,해당 부문 매출성장률 반영

합계
161,256
1,123,440
1,978,000
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

한편, Konan Chatbot의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Chatbot 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

M사(공공)
병 민원 챗봇 도입 사업
350,000
350,000
-
-
-
-
-

L사(공공)
마이홈포털 챗봇 도입
300,000
300,000
-
-
-
703,091
-

F사(공공)
업무포털 챗봇
300,000
300,000
-
-
-
-
-

S사(기업)
업무포털 챗봇
200,000
200,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
차세대 AI 기반 감사시스템
150,000
150,000
-
-
-
-
-

P사(기업)
G/W 챗봇 구축
135,000
135,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇구축사업
133,250
133,250
-
-
-
-
-

K사(공공)
건축행정 챗봇 구축
500,000
-
500,000
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇 구축 사업
350,000
-
350,000
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇구축사업
300,000
-
300,000
-
-
-
-

I사(공공)
4단계 제2여객터미널 확장
200,000
-
200,000
-
-
-
-

P사(공공)
우체국 차세대 종합금융시스템
200,000
-
200,000
-
-
-
-

P사(공공)
챗봇구축사업
100,000
-
100,000
-
-
-
-

C사(기업)
챗봇 구축
500,000
-
-
500,000
-
-
-

H사(기업)
IT 프로젝트
200,000
-
-
300,000
-
-
-

M사(공공)
안전역이 좁은 격리자의 모니터링을 위한AIOT기반 스마트 비대면 통합관리시스템 고도화 기술 개발
500,000
-
-
500,000
-
-
-

K사(공공)
대직원 민원처리용 챗봇 구축
300,000
-
-
300,000
-
-
-

H사(기업)
고객용 챗봇서비스&개인화추천
200,000
-
-
200,000
-
-
-

추가 반영 사업 (상기 미반영 발주사업 및 성장률 고려한 매출액)
-
-
1,468,425
2,549,701
1,678,446
3,920,286
3,812,254

합계
1,568,250
3,118,425
4,349,701
1,678,446주2)
4,623,377주2)
3,812,254주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Chatbot 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 공공 및 대기업 고객을 중심으로 챗봇 고도화 및 고기능 상담 서비스에 대한 수요가 확산되던 시점이었고, 특히 시나리오 기반의 질의응답 기능 중심 챗봇이 다수 기관에 빠르게 도입되며 기술적 검증이 진행되고 있었기 때문입니다. 실제로 IPO 당시 제시되었던 기관들을 제외하고, 2022년 한 해 동안 KTCS, 국세청, 하이닉스 등 16개 기관에 신규 구축이 이루어졌고, 이를 통해 당사 플랫폼의 기술력과 안정성이 시장 내에서 일정 수준의 신뢰를 확보하고 있는 상황이었습니다.다만, 당시 제안 단계에서 포착되었던 IPO 당시 제시 기관들은 일부 프로젝트가 지연되거나 변경되며, 실질적으로는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등 소수의 기관을 중심으로 신규 프로젝트가 진행되었습니다. 다양한 중앙부처 및 지자체에서 시나리오 기반 상담 시스템에 대한 수요는 존재했으나, 대규모 언어모델(LLM)의 도입 확산이 기존 챗봇 시장에 기술적 전환점을 가져오며 수요 수준이 한 단계 도약하는 변곡점이 되었습니다.

당사는 시나리오 기반 챗봇 외에도, 생성형 언어모델(LLM)을 활용한 응답 기능을 결합한 하이브리드 형태의 챗봇을 도입하는 방식으로 시장 변화에 대응하였습니다. 이로 인해 매출 기준에서는 일부 괴리율이 발생하였으나, 시장 변화에 유연하게 대응한 결과 수주 실적 기준으로는 비교적 양호한 성과를 기록하였습니다. 2023년에는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등과의 사업이 진행되었고, 2024년에는 여가부, 국세청 등 총 21개 기관에서 프로젝트가 집행되었습니다. 특히 일부 사업은 '챗봇+' 등으로 기능이 분리되거나 명칭이 변경되어 추진되었으며, 이러한 대응을 통해 2024년 기준 실질 수주 실적은 계획 대비 대부분 달성된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Chatbot 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분(단위: 천원)
2022년
2023년
2024년
비고

H사
-
-
100,000
H솔루션社 업무시스템 챗봇

기존 서비스 고도화
-
448,136
1,172,310
'21년 5건의 고도화 서비스 발생,'23년 10건, '24년 20건 (단가 15% 상승 가정)

공공 신규고객
-
679,050
916,718
공공 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,시장성장률 반영

기업 신규고객
-
341,239
460,673
기업 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,시장성장률 반영

합계
-
1,468,425
2,649,701
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

추가로, PulseK의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 PulseK는 구독형 서비스 기반 사업으로, 기존 고객사 대상 유지·업셀링 항목을 '계속사업', 신규 도입 제안 중심 프로젝트를 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 PulseK 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
계속/신규
2022년
2023년
2024년

S사 등(기업)
데이터 제공 서비스
804,000
70,000
334,000
400,000
계속사업
298,509
364,509
382,209

K사(공공)
데이터 분석 서비스
600,000
200,000
200,000
200,000
계속사업
-
-
-

K사 등(공공)
데이터 제공 서비스
400,000
-
200,000
200,000
계속사업
27,263
-
38,780

H사 등(기업)
온라인 모니터링 및 위기요소 탐지
300,000
-
150,000
150,000
계속사업
-
-
-

Y사, C사 등 (공공/기업)
펄스케이 서비스 이용
549,589
69,589
130,000
350,000
계속사업
-
-
-

B사(공공)
온라인 시정 모니터링 분석
220,000
-
110,000
110,000
계속사업
129,690
124,465
131,818

S사(공공)
온라인 시정 모니터링 분석, 소통전략수립 컨설팅
280,000
-
140,000
140,000
계속사업
137,059
154,545
150,000

S사(공공)
소셜분석을 통한 시정 모니터링
230,000
-
115,000
115,000
계속사업
-
-
110,909

M사(공공)
문화여가 분석모델 개발사업
350,000
150,000
100,000
100,000
신규사업
19,900
-
-

T사(공공)
통일공감대 확산을 위한 온라인 이슈관리
445,000
145,000
150,000
150,000
신규사업
148,000
-
-

N사(공공)
농업농촌 이슈분석 사업
340,000
-
170,000
170,000
신규사업
-
-
20,000

K사(공공)
글로벌 경제 이슈분석 서비스
220,000
-
110,000
110,000
신규사업
-
-
-

P사(기업)
데이터 제공 서비스
100,000
-
-
100,000
계속사업
-
-
-

L사(기업)
소셜 빅데이터 분석 툴 도입
600,000
-
300,000
300,000
신규사업
-
-
-

L사(기업)
소셜 리스닝 플랫폼 이용
250,000
-
-
250,000
신규사업
-
-
-

L사(기업)
리뷰데이터 분석 서비스
200,000
-
-
200,000
신규사업
-
-
-

N사(기업)
리뷰데이터 분석 서비스
150,000
-
-
150,000
신규사업
-
-

M사(공공)
데이터 분석 서비스
160,000
-
-
160,000
신규사업
-
-
-

추가 반영 사업
326,174
-
134,424
191,750
신규사업
586,768
1,839,729
1,401,355

합계
5,664,763
634,589
2,343,424
3,546,750
-
1,347,189주2)
2,483,248주2)
2,235,071주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 PulseK 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 구독형 고객의 재계약 및 고도화 수요가 지속되고 있었고, 이를 기반으로 주요 공공기관 대상의 확장 제안도 병행되었기 때문입니다. 특히, 사용자 기반을 바탕으로 한 유지보수 및 업셀링 수요가 유효하게 작동하고 있어 일정 수준의 수주 전환 가능성이 높다고 보았습니다.다만, 일부 신규 프로젝트는 예산 지연, 기술 검토 장기화, 타 시스템과의 통합 논의 등으로 실질적 추진이 미뤄졌으며, 이 중 일부는 수주로 이어지지 못한 채 사업 종료 또는 무산으로 정리되었습니다.한편, 당사는 '추가 반영 사업'에 대한 매출을 추정함에 있어, 서울시, 성남시, 부산시 등 주요 지자체를 중심으로 한 공공 모니터링 시장 확대 계획을 기반으로 하였고, 구독형 서비스 특성을 반영해 기존 매출 기반의 유지·확장을 '계속사업', 신규 진입을 '신규사업'으로 구분하여 가정하였습니다. 그러나, 실제로는 계획했던 추가반영 사업 중 Prime, Essential 구독의 신규 고객 확보가 제한되었고, 일부 수주는 예측하지 않았던 분야에서 발생하는 등, 매출 구성과 수주처 측면에서의 괴리가 나타났습니다.그럼에도 불구하고 2024년을 제외한 기간에는 수주 기준으로 고도화된 수요에 안정적으로 대응한 결과, 기존 고객군의 유지·확장 성과가 반영되어 일정 수준 이상의 수주 실적을 확보하였습니다. 이에 따라 전체 추정 대비 수주는 일정 부분 보완된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 PulseK 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분
2022년
2023년
2024년
비고

펄스케이 신규고객
-
43,200
86,400
Prime 신규고객 '23년 1개, '24년 1개 가정

펄스케이 신규고객
-
32,400
32,400
Essential 신규고객 '23년 2개, '24년 2개 가정

중견기업 데이터수집 용역 (*)
-
58,824
72,950
중견기업 데이터수집 용역 매출액('21년도)및 해당 부문 매출성장률 준용

합계
-
134,424
191,750
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

Vision AI 부문 중 Konan Watcher의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시에는 기존 방송국을 중심으로 유지되던 사업을 '계속사업'으로, 신규 산업 영역 진입이나 신규 고객사를 대상으로 한 사업을 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Watcher의 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
계속/신규
2022년
2023년
2024년

S사(미디어/공공)
딥메타데이터 관리 시스템 고도화
1,500,000
500,000
500,000
500,000
계속사업
340,000
318,000
-

K사(미디어/공공)
뉴스룸 재난방송, 네트워크 제작시스템 최적화
270,000
270,000
-
-
계속사업
191,303
295,763
344,319

K사 등(미디어/공공)
콘텐츠 관리 레거시 시스템 고도화)
500,000
100,000
200,000
200,000
계속사업
384,247
120,000
25,000

L사(미디어/공공)
토지박물관 기록물관리 구축
200,000
200,000
-
-
계속사업

4,000
950

L사(미디어/공공)
동영상 디지털 아카이브 구축
100,000
-
100,000
-
신규사업

-
-

K사(미디어/공공)
영상 아카이브시스템, 영화 객체인식 사업
2,000,000
300,000
1,300,000
400,000
신규사업

-
-

K사 등(미디어유지보수)
K사, S사, Y사 등 유상유지보수
1,261,948
221,948
600,000
600,000
계속사업

112,646
251,406

R사(국방/보안)
야간 개체식별AI 학습용 데이터셋 구축,밀리터리넷 고도화
800,000
400,000
-
400,000
계속사업
358,690
20,078
14,181

M사(국방/보안)
데이터센터 내 영상관제 구축
1,900,000
500,000
700,000
700,000
신규사업
-
5,116,363
-

D사(국방/보안)
AI적용/TOD영상 자동분석체계
1,800,000
-
-
1,800,000
신규사업

-
-

M사(국방/보안)
지능형 영상융합 공유체계 구축 및 고도화 사업
2,100,000
400,000
1,200,000
500,000
신규사업
370,490
-
-

K사(국방/보안)
AI기반 드론영상 분석시스템 개발
1,800,000
-
-
1,800,000
신규사업
-
-
-

M사(국방/보안)
딥러닝 기반 함정/선박영상인식 고도화 구축 사업, 해강안 감시
3,200,000
-
1,300,000
1,900,000
신규사업
-
-
-

M사(국방/보안)
불법어획 감지 시스템 구축 사업
1,300,000
-
-
1,300,000
신규사업
-
-
-

추가 반영 사업
2,942,662
616,052
981,680
1,184,930
-
2,715,459
1,463,779
5,340,728

합계
21,674,610
3,508,000
6,881,680
11,284,930
-
4,360,189주2)
7,450,629주2)
5,340,728주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Watcher 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 방송사(SKT, YTN, KBS 등) 대상의 안정적인 구축·운영 경험을 바탕으로, 시각 기반 인공지능 기술 수요가 타 산업으로 확장될 가능성이 있다고 판단했기 때문입니다. 특히 공공 및 산업 분야에서의 제안 요청과 초기 검토가 일부 이루어졌고, 시장 전반의 기술적 관심도 상승 추세에 있었습니다.그러나, 실제 사업화 단계에서는 예산 미편성, 유사 솔루션과의 중복 검토, 정책 우선순위 변화 등으로 인해 사업이 보류되거나 무산되는 사례가 적지 않았고, 제안 대비 실질 수주로 이어진 건수는 제한적이었습니다.한편, 당사는 '추가 반영 사업'의 매출을 추정함에 있어, 방송 산업 기반 위에 국방 및 공공 분야로의 확장이 가능할 것으로 보고, 관련 시장 성장률을 준용하여 예측하였습니다. 그러나 실제로는 공공 분야 진출이 기대에 미치지 못했고, 일부 대형 프로젝트에 편중되는 양상을 보이면서 전반적인 수주는 제한적인 수준에 머물렀습니다.이로 인해 매출 기준으로는 괴리가 발생하였으며, 수주 기준으로도 2022~2023년에는 대형 국방 과제 수주를 통해 일정 수준의 실적이 확보되었지만, 대부분의 항목에서는 성과 도출이 어려웠습니다. 특히 2024년에는 유사 규모 프로젝트 부재로 수주가 더욱 축소되며, 당초 계획 대비 전반적인 실적은 제한적인 수준에 머물렀습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Watcher 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분
2022
2023
2024
비고

기존 고도화/구축 등(미디어)
308,026
385,032
513,376
22년 12건, '23년 15건, '24년 20건 가정('21년 7건, 평균금액 25,668백만원)

신규 방송채널
-
100,000
200,000
채널A, TV조선 등

K사
180,000
180,000
100,000
PHM시스템용 DB 구축

한국도로공사
100,000
50,000
50,000
영상제공 스트리밍 SW

기존 고도화 등(국방)
28,026
31,772
36,018
기존 고도화 부문 매출액('21년) 및해당 부문 매출액 성장률(13%) 반영

신규 국방 고객사 (*)
-
234,876
285,536
국방 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,해당 부문 매출액 성장률 반영

합계
616,052
981,680
1,184,930
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

마지막으로, Konan Voice&Listener의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 사업 구분은 내부 전략에 따라, 기존 매출이 발생 중이거나 유지가 가능하며 확장이 예상되는 영역을 '계속사업', 신규 추진이나 메타버스 등 신시장 진입을 목표로 한 영역을 '신규사업'으로 구분하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Voice&Listener의 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
비고
2022년
2023년
2024년

Konan ListenerK사(교육기관)
청각장애학생을 위한자동자막생성 고도화 및 후보정 사업
700,000
100,000
300,000
300,000
계속사업
-
-
-

Konan ListenerN사(교육기관)
AI기술기반음성인식 자막지원 프로그램 고도화
200,000
-
-
200,000
계속사업
-
유지보수10,000
-

Konan ListenerS사(교육기관)
자막 자동 생성 시스템
600,000
-
200,000
400,000
신규사업
-

-

Konan Voice(메타버스 음성API)
-
-
440,000
1,570,000
신규사업
-
103,000
-

Konan Voice(음성합성 구독)
-
-
400,000
1,050,000
신규사업
8,039
39,926
91,678

합계
100,000
1,340,000
3,520,000
-
8,039주2)
152,926주2)
91,678주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Voice&Listener 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 음성 인식·합성 기술에 대한 공공 및 산업 분야의 수요가 점차 확대되고 있었고, 회의록 자동화, 상담 기록화, 교육자료 제작 등 구체적 활용 사례 중심으로 초기 검토 요청이 이어지고 있었기 때문입니다.

그러나, 제안 이후 네이버 '클로바노트' 등 유사 서비스가 무상으로 확산되면서 시장에서의 상용 솔루션에 대한 도입 유인이 약화되었고, 이에 따라 당사 제안의 실효성이 일부 제한되었습니다. 또한, 일부 기관은 기술 우선순위 변경이나 도입 검토 장기화 등의 사유로 실제 수주로 이어지지 못해, 당초 계획 대비 수주 실적 간 괴리율이 발생하였습니다.또한, IPO 당시 메타버스 산업의 빠른 성장이 기대되면서, 이에 연계된 음성 API 수요 역시 확대될 것으로 보고 매출을 추정하였습니다. 그러나 실제로는 메타버스 산업의 성장 속도가 기대에 미치지 못했고, 관련 사업 추진도 제한되면서 해당 항목은 계획 대비 괴리율이 발생하였습니다.

매출에 이어서, 영업이익 및 당기순이익에서 괴리가 발생한 사유는 다음과 같습니다. 당사는 증권신고서 상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996백만원으로 당기순이익을 3,547백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -4,041백만원, -3,277백만원으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 또한, 증권신고서 상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575백만원, 당기순이익을 7,427백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -10,995백만원, -9,836백만원으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 한편, 당사는 증권신고서 상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283백만원으로 당기순이익을 11,292백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

(중략)

[2024년 영업이익 및 당기순이익 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
49,751
상장 기준일 수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
26,318
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2024년 참조.

매출원가
23,749
상장 기준일 사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
21,426
영업이익의 괴리 발생 원인은 2022년의 시장 상황과 성과를 기준으로 매출을 추정하여 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 커졌기 때문입니다. 주요 프로젝트들의 발주 지연 및 축소 등으로 인해 예상 매출이 감소한 반면, 신규 제품군 확대를 위한 인력 및 설비 확보 등 지속적인 영업비용이 발생하여 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 더욱 확대되었습니다.

매출총이익
26,002
4,892

판매비와관리비
12,718
18,999

영업이익
13,283
-14,106

영업외수익
264
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
742
당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적 감소로 인한 영업이익 악화가 최종적으로 당기순이익에도 직접적인 영향을 미쳤기 때문입니다. 다만, 영업외수익은 단기 금융자산 투자로 인해 소폭 증가했습니다.

영업외비용
71
240

법인세비용차감전순이익
13,476
-13,603

법인세비용
2,184
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
0

당기순이익
11,292
-13,603

손익에 영향을 미치는 비용 부분에서, 당사가 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 추정한 2022년 이후 2024년까지의 각 비용 계정의 금액과 실제 발생한 금액 간의 차이 및 차이 발생 사유는 아래와 같습니다.

[2022~2024년 과거 추정 및 실제 비용 내역 비교]

(단위 : 천원, %)

구분
비용의 성격
추정 (P)
실제 (A)
추정 대비 실제 초과분(P/A-1)

2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

임직원급여 및 퇴직급여
인건비
7,729,897
10,003,923
13,402,664
8,412,314
11,327,147
12,996,600
8.8%
13.2%
-3.0%

경상연구개발비
인건비
1,132,847
1,466,115
1,964,214
2,554,855
4,998,570
5,511,377
125.5%
240.9%
180.6%

상각비(유형, 무형, 사용권)
감가상각비
959,517
1,371,099
2,069,012
742,354
2,299,086
4,178,233
-22.6%
67.7%
101.9%

복리후생비
기타 인건비성
1,809,996
2,342,472
3,138,305
1,767,005
2,363,011
2,657,864
-2.4%
0.9%
-15.3%

차량유지비
기타 인건비성
22,757
29,451
39,457
24,329
21,639
17,198
6.9%
-26.5%
-56.4%

교육훈련비
기타 인건비성
20,570
26,622
35,666
20,619
63,497
53,198
0.2%
138.5%
49.2%

소모품비
기타 인건비성
68,426
88,556
118,641
49,492
124,790
132,805
-27.7%
40.9%
11.9%

세금과공과
기타 인건비성
328,123
424,652
568,923
333,824
501,741
565,319
1.7%
18.2%
-0.6%

재료비
변동비 (매출액 연동)
1,007,869
1,476,716
2,054,007
374,301
5,253,726
4,474,960
-62.9%
255.8%
117.9%

외주용역비
변동비 (매출액 연동)
4,543,081
6,656,461
9,258,660
2,704,462
3,833,771
4,294,792
-40.5%
-42.4%
-53.6%

여비교통비
변동비 (매출액 연동)
569,137
833,893
1,159,885
169,878
390,787
457,150
-69.1%
-51.5%
-59.2%

접대비
변동비 (매출액 연동)
90,392
132,441
184,216
79,146
126,232
100,663
-12.4%
-4.7%
-45.4%

지급임차료
변동비 (매출액 연동)
70,957
103,966
144,609
49,825
170,440
269,639
-29.8%
63.9%
86.5%

도서인쇄비
변동비 (매출액 연동)
17,534
25,690
35,733
18,375
63,732
34,785
4.8%
148.1%
-2.7%

광고선전비
변동비 (매출액 연동)
187,469
274,677
382,057
140,187
286,499
239,044
-25.2%
4.3%
-37.4%

대손상각비
변동비 (매출액 연동)
24,412
35,769
49,752
227,438
-80,827
228,502
831.7%
-326.0%
359.3%

지급수수료
개별 분석
1,135,180
1,157,644
1,180,781
1,175,533
1,932,250
1,826,285
3.6%
66.9%
54.7%

주식보상비용
개별 분석
191,002
191,002
75,602
191,002
878,580
1,462,746
0.0%
360.0%
1834.8%

통신비
고정비
15,528
15,994
16,474
38,289
51,543
59,820
146.6%
222.3%
263.1%

수선비
고정비
3,153
3,248
3,345
13,085
73,232
45,845
315.0%
2154.7%
1270.6%

보험료
고정비
72,814
74,998
77,248
103,595
222,002
220,522
42.3%
196.0%
185.5%

운반비
고정비
2,522
2,597
2,675
1,898
2,775
2,980
-24.7%
6.9%
11.4%

건물관리비
고정비
231,527
238,473
245,627
225,217
518,547
594,612
-2.7%
117.4%
142.1%

주1) 분석 대상 3개년 중 2개년 이상에서 추정치 대비 실제치가 증가한 계정에 대해 밝은 회색 음영을 표기하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

(i) 인건비상기 분류한 비용의 성격 중 인건비는 임직원급여, 퇴직급여, 경상연구개발비로 구분됩니다. 이 중 임직원급여와 경상연구개발비는 과거 상장 당시 사업부별 인원 충원 계획과 임금상승률, 국고보조금 수입 효과를 반영하여 추정하였습니다. 또한, 사업 확장 및 연구개발을 위해 음성합성, 디지털 트윈 관련 신규사업 준비 일정 등에 맞춰 필요인력을 고려하였습니다. 한편, 퇴직급여의 경우 인건비의 1/12 수준으로 고려하였습니다.

[추정과의 인원 수 및 인건비 비교]

(단위 : 명, 천원, %)

구분
단위
추정
실제

2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2025년1분기

급여(판매비와관리비)
관리-일반
명
25
26
27
25
30
22
20

급여(매출원가)
사업부-일반
명
117
164
222
112
139
130
128

경상개발비
연구/개발/품질
명
44
48
54
56
79
73
72

합계
명
186
238
303
193
248
225
220

기초 인원
명
162
186
238
162
193
248
225

순증감
명
24
52
65
31
55
-23
-5

기말 인원
명
186
238
303
193
248
225
220

연평균 인원
명
172
212
270.5
177.5
220.5
236.5
222.5

1인당 평균 인건비
천원
47,564
49,942
52,439
56,487
68,296
71,157
66,347

임금상승률(주1, 주2)
%
5.00%
5.00%
5.00%
32.50%
20.91%
4.19%
-6.76%

주1) 2022~2024년 임금상승률 추정치는 상장 당시 추정 시 KOSIS(국가통계포털)이 고시한 협약임금상승률(민간)의 3년 평균 3.20% 대비 높은 수준인 5.0%를 향후 적용 임금상승률의 대용치로 사용하였습니다.주2) 임금상승률 실제치는 직급별 임금수준이 상이한 점 등으로 고려하여 1인당 평균 인건비의 기초 대비 기말 증감율로 기재하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

최근 3개년 간 당사의 임직원급여 및 퇴직급여, 경상연구개발비가 추정치 대비 높은 수준을 보인 것은 연구인력 및 프로젝트 수행인력의 증가에 기인합니다. 2024년 경우 추정치 대비 인원 감소했으나, 2023년 이후 AI 분야 등 고급 직군에서의 채용 증가로 인해 평균 인건비가 증가하였습니다. 다만, 당사는 2025년 1분기 기준 2024년말 대비 줄어든 인원 수를 보유하고 있으며, 이는 손익 개선을 위한 비용절감 목적에 따라 인원을 효율화한 것입니다. 또한 전년 대비 2025년 정부과제 수행 건이 증가하여 인건비 지원액이 증가하였으므로 전체 인건비는 전년 대비 감소할 것으로 예상하고 있습니다.(ii) 감가상각비 (유형, 무형, 사용권)상장 당시 당사는 인원충원계획에 따른 비품 취득 계획, 서버 확충 계획 등을 고려하여 추정하였습니다. 특히, 당사는 공모자금 중 50억원을 투자하여 AI 서버 Farm을 구축하고, 이를 통해 AI 연구개발에 들이는 시간을 대폭 절감하고 시장에서 요구하는 인공지능 기술에 적시 대응함으로써 기술 경쟁에서 우위를 확보하고자 하였으며, 원활한 구독 서비스를 위해서는 자체 클라우드가 필요하고, 영상/이미지/텍스트 등 인공지능 개발에도 대량의 스토리지는 필수적이므로 스토리지 구매에 10억원을 사용을 예정하여, 아래 유형자산 취득 계획을 포함하여 상기 감가상각비 추정에 활용하였습니다.다만, 2023년 LLM의 등장에 따른 신속한 대응을 위해 2023년 6월1일 투자심의위원회를 개최하여 GPU 구매에 대한 최초 의사결정을 하였고, 2023년 6월말부터 구매를 시작하여 2024년 1월까지 추가 구매함에 따라 감가상각비가 추정치 대비 크게 상승하였습니다. 상장 당시에도 GPU farm에 대한 계획이 일부 있었으나, 2023년 LLM 등장이라는 시장의 큰 변화에 맞추어 2022년 상장 시점의 계획 대비 구매 대수를 대폭 늘리는 방향으로 당초 계획을 수정하였습니다.또한, 당사는 계획 변경 이후 GPU 확보에 한정된 자금을 집중하고자 스토리지 확보를 위한 자금을 계획 상의 2,000백만원 대비 적은 218백만원의 금액만을 투입하였으며, Peta scale 대비 작은 scale로 투자하였습니다. 이는 당시 네이버가 2020년 10월 1,120개의 GPU를 탑재해 AI 연구개발용 슈퍼컴퓨터와 스토리지를 확보한 점을 참고하여 향후 투자 계획을 수립하였던 것으로, 당시에는 AI의 학습을 위해 방대한 데이터가 필요하여 Peta scale 스토리지와 같은 대용량 저장소 또한 중요하다고 판단하였습니다. 다만, ChatGPT와 LLM의 대두 이후 AI에 있어서 데이터 학습 대비 실시간 추론의 중요도가 크게 증가하고 이에 필요한 엔비디아 GPU의 수요 또한 급격히 증가하였습니다. 따라서, 당사는 LLM 개발에 가장 직접적인 병목 요소가 된 GPU 자산의 확보가 보다 우선이라고 판단하였습니다. 대용량 저장소가 확보되더라도, GPU를 통해 계산이 안되면 LLM의 훈련과 추론의 성능 향상에 제약이 있고, 특히 엔비디아의 GPU는 수급에 대한 제약이 있는 상황으로 조기에 확보하는 것이 중요하다고 판단하였습니다.

[추정 및 실제 장비 투자 금액]

(단위: 백만원)

구분
내역
2022년
2023년
2024년
합계

추정
AI 연구개발을 위한GPU farm 확충
1,500
1,500
2,000
5,000

Peta scale 스토리지 구매
200
300
500
1,000

자금 사용 합계
1,700
1,800
2,500
6,000

실제
AI 연구개발을 위한GPU 구매
-
6,274
1,787
8,279

스토리지 구매
-
218
-
-

기타
819
890
340
2,049

합계 주1)
819
7,382
2,127
10,328

주1) 유형자산 취득금액 전체를 의미합니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

(iii) 기타 인건비성복리후생비, 차량유지비, 교육훈련비, 소모품비, 세금과공과는 인건비성 경비로 인건비에 따라 비례하여 발생하는 것으로, 상장 당시 추정치는 2019~2021년까지 발생한 인건비 대비 개별 비용의 비율을 평균한 값을 미래 추정 인건비 기준으로 적용하여 반영하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 교육훈련비, 세금과공과이며, 이는 임직원 수 자체의 추정치 상회와 더불어 AI 메가 트렌드 대두 및 당사의 LLM 시장 진출 등에 따라 임직원을 대상으로 관련 교육을 확대한 것에 기인합니다.(iv) 변동비당사는 상장 당시 재료비, 외주용역비, 접대비 등 매출과 관련이 있는 비용의 경우 2019~2021년 3개년 평균 발생 매출액 비중을 적용하여 추정 매출액에 비례하여 발생하는 것으로 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 재료비, 여비교통비, 도서인쇄비, 대손상각비입니다. 당사의 실제 매출액이 추정치를 하회하였음에도 해당 계정들의 실제치가 추정치를 상회한 이유는 변동비적 성격이 강한 계정들이기는 하나, 수주시기와 매출인식 시점의 차이에 따라 일시적 괴리가 발생할 수 있기 때문입니다.(v) 개별 분석당사는 상장 당시 지급수수료는 과거 지급하였던 지급수수료 중 비경상적으로 발생하는 지급수수료는 과거 3년간의 평균금액으로 추정하고, 데이터 구입 등 경상적으로 발생하는 수수료는 최근 3년 평균 소비자물가상승률(1.13%)보다 높은 3%를 반영하여 추정 하였습니다. 또한, 주식보상비용은 부여된 스톡옵션의 보상원가를 바탕으로 연도별로 인식할 주식보상비용을 추정 하였습니다. 다만, 두 계정 모두 실제치가 추정치를 모두 상회하였습니다. 지급 수수료는 상장이후 수주증가 및 인원수 증가에 따라 외주용역비, 채용수수료,월정유지료 등 상당수의 해당 항목이 추정치를 초과하였고, 주식보상비용의 경우, 2023년 6월 2차 스톡옵션 부여가 실시되어 추정치를 상회하였습니다.(vi) 고정비당사는 상장 당시 고정비 성격의 비용은 최근 3년간 연평균 발생금액에 최근 3년 평균 소비자물가상승률 (1.13%) 보다 더 보수적인 3% 수준을 적용하여 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 통신비, 수선비, 보험료, 운반비이며 이는 주로 전사 인원수의 증가에 기인합니다.

2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 이에 대한 구체적인 원인은 다음과 같습니다.

(중략)
4. 플랫폼 및 온프레미스 전환에 따른 제품 전환기 매출 공백 발생
2022년 상장 당시, 당사는 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 단일 기능 중심의 구축형 제품을 기반으로 한 공공 및 기업 프로젝트 수주 매출을 중심으로 경영 실적을 추정하였습니다. 이는 기존 시장 구조에서는 일정한 수요와 반복적인 구축 수요를 통해 안정적인 수익 흐름을 창출하던 방식으로, 당시 기준으로는 예측 가능한 매출 구조였습니다.
과거 제품을 개별 기능 단위로 제공한 시기에도 일부 보안이 요구되는 기관에 한해 온프레미스 방식으로 납품된 사례가 있었습니다.
그러나,
상기와 같은 기존의 제품 공급 방식은 제품 단위 공급에 한정된 것이었으며, 전사적인 플랫폼 단위의 도입은 아니었습니다
. 2023년 이후 생성형 AI 기술의 급속한 부상과 함께, 고객 요구는 단일 기능 제공을 넘어 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 통합형 플랫폼 구조로 이동하였습니다. 특히, 검색, 분석, 음성, 문서 자동화 등 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요가 증가함에 따라, 기존 단품형 제품 전략으로는 시장 요구를 충족하기 어려운 상황이 되었습니다.이에 따라 당사는
단순히 제품을 묶어 제공하는 것을 넘어 복합형 LLM을 포함한 통합 AI 플랫폼 형태로 구조를 전환하였으며, 이는 동시에 온프레미스 방식의 본격적인 확산을 동반하였습니다. 즉, '공급 형태가 본질적으로 변화한 것'이며, 기존 제품 공급과는 명확한 차이가 있습니다. 당사는
온프레미스 기반의 고도화 제품군 개발로 전략 전환을 단행하였고, 이는 결과적으로 기술 대응에는 성공했지만
해당 공급 방식은 기존 방식 대비 서버 수요의 증가가 요구되었고, 고객사의 도입 의사결정 및 설치 준비 등에 시간이 소요되어
리드타임이 증가하면서
, 결과적으로 제품 전환기 동안 일시적인 매출 공백이 발생하였습니다.
온프레미스 방식은 고객사의 사전 검토 주기와 보안 인프라 환경 구축, PoC 수행, 장비투자 결정 등 사전 절차가 필수적으로 수반되어, 실제 도입까지 수개월 이상의 시간이 소요되는 특징이 있습니다. 특히 기존처럼 구축 계약 → 단기 납품 구조가 아닌, 고객 내부 시스템과의 통합 설계 및 맞춤형 대응이 요구되면서 실질적인 계약 체결 및 매출 인식 시점이 전년 대비 현저히 지연되었습니다.(중략)상기 기재한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
구체적으로, 상기 기재한 2022년의 글로벌 경기 둔화 및 민간 투자 감소, 2023년 이후의 AI, LLM 등 신기술 등장 및 산업 재편에 따른 프로젝트 연기/취소/축소, 공공기관 및 지자체의 긴 검토주기, 보수적 도입 결정, 예산 편성에 따른 변동 가능성 등 수요처 특성에 따른 불확실성, 제품 전환에 따른 공백기 발생, 고정비 증가에 따른 실적 압력 등의 과거 3개년 간 괴리 발생의 주요 사유는 당사가 영위하는 소프트웨어 개발 사업 고유의 특성, 당사의 B2G 및 B2B 대상의 프로젝트 수주 방식의 영업 방식 상 향후에도 발생할 가능성이 있습니다. 과거의 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 경우 당사의 실적이 예상보다 저조할 수 있으며, 이로 인해 지속적으로 당사가 이익을 미실현할 경우 자본 잠식이 발생할 위험이 있으니 투자자께서는 본 위험요소에서 기재한 과거의 괴리 발생 사유의 향후 재발생 여부에 대해 지속적으로 모니터링하시기 바랍니다.

(주9) 정정 전
(전략)

당사의 2021년 이후 매출액은 2021년 17,849백만원, 2022년, 15,388백만원, 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2025년 1분기 4,066백만원 수준이며, 매출원가는 동 기간 2021년 9,194백만원, 2022년 10,307백만원, 2023년 19,402백만원, 2024년 21,426백만원, 2025년 1분기 4,152백만원입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 프로젝트를 수행하는 사업부 소속 직원 등으로 구성된 인건비, NVIDIA GPU 등 하드웨어 장비 및 소프트웨어 구매에 따른 원재료이며, 그 외 당사 직원을 대체하는 경우 또는 프로젝트 수행에 더욱 적합하다고 판단 시에 발생하는 외주비를 중심으로 구성되어 있습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 51.5%, 2022년 67.0%에서 2023년 79.4%, 2024년 81.4%, 2025년 1분기 102.1%로 지속적인 증가 양상을 보이고 있으나, 2025년말부터는 하향 추세를 보일 것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 판매비와관리비의 경우, 2021년 6,415백만원, 2022년 9,122백만원, 2023년 16,021백만원, 2024년 18,999백만원, 2025년 1분기 3,903백만원을 기록하였는데, 주로 당사의 인력 채용 및 연구개발비용에 연동되어 변동되었습니다. 당사의 판매비와관리비 세부 내역 및 그 비중을 살펴보면 다음과 같습니다.

(중략)상기와 같은 매출총이익, 판매비와관리비 발생에 따라 당사는 최근 2021년 지속적으로 영업적자를 기록하고 있는데, 당사의 영업손실은 2021년 2,240백만원을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원을 기록하였습니다. 이에 따른 당사의 영업이익률은 2021년 12.6%를 기록한 뒤 2022년 -26.3%, 2023년 -45.0%, 2024년 -53.6%, 2025년 1분기 -98.1% 수준을 기록하였습니다. 당사의 영업이익이 2022년부터 적자로 전환되고 이후 지속적으로 영업이익률이 악화된 원인은 연구인력 채용 및 서버 투자 확대에 따른 비용 증가입니다. 다만, 집중적인 투자는 2024년까지 마무리되어 2025년부터 영업이익률은 개선될것으로 전망하고 있습니다.한편, 당사는 최근 4개년 및 2025년 1분기의 기타손익 및 금융손익 등 영업외손익의 규모가 크지 않습니다. 당사의 영업외손익은 주로 이자와 관련된 것으로 이뤄져 있습니다. 통상적으로 동 기간 금융상품에 따른 이자수익이 차입금 및 리스부채에 따른 이자비용을 상회하고 있으며, 이에 따라 당기순손실은 영업손실을 소폭 상회하고 있습니다. 당사의 당기순이익은 2021년 1,894백만원에서 2022년 -3,277백만원, 2023년 -9,836백만원, 2024년 -13,604백만원, 2025년 1분기 -3,942백만원을 기록하였습니다. 당사의 당기순손실률은 2021년 10.6%, 2022년 -21.3%, 2023년 -40.3%, 2024년 -51.7%, 2025년 1분기 -97.0% 수준을 기록하였습니다.(중략)종합적으로, 당사는 2021년까지 코난 서치 제품 중심의 안정적인 수익구조를 기반으로 흑자를 유지해왔습니다. 그러나 2022년 오픈AI의 ChatGPT 출시를 기점으로 생성형 언어모델(LLM)과 고도화된 AI 활용 기술의 확산이라는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하고자, 기술 중심 사업으로의 전환을 본격화하였습니다.신규 기술 중심 사업의 경쟁력 확보를 위해 각 영역별로 연구개발 인력을 대폭 확충하였으며, 이에 따라 인건비를 비롯해 NVIDIA H100 등 고가 장비 도입에 따른 경상연구개발비, 감가상각비 등의 비용 구조가 확대되었습니다. 이로 인해 2022년부터는 영업이익 및 당기순이익이 적자 전환되었으며, 최근까지 기술 고도화를 위한 선투자가 재무성과에 일정 부분 부담 요인으로 작용하였습니다.전략적 전환과 동시에 기존 주력 매출원이었던 단품 중심의 검색 제품 매출 비중은 점차 축소되었고, 신규 AI 제품군은 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치는 과정에 있었기 때문에 2022~2023년에는 해당 제품군의 매출 기여가 제한적인 수준에 머물렀습니다. 다만, 이 기간 동안 다수의 연구과제를 수주하며 기술 완성도를 확보했고, 주요 고객사로부터의 반복 수주와 높은 기술 평가 점수를 확보하며, 향후 본격적인 제품 확산 기반을 마련하는 데 성공하였습니다. 당사는 이러한 구조적 변화가 단기적인 실적 부담을 수반하였지만, 중장기적으로는 핵심 기술 내재화와 AI 플랫폼 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자로 판단하고 있습니다.한편, 2025년부터는 정부의 AI 내재화 기조 및 국산 기술 확대 방향과 맞물려, 공공 및 국방 시장에서의 독자 제품 도입 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 원가 구조가 비교적 안정적인 어플라이언스 기반 AI Infra 제품의 수주가 본격화되고 있으며, Vision AI 및 Digital Twin 제품군 역시 국방 분야를 중심으로 실질적인 확대가 시작되고 있습니다.아울러, 단순한 솔루션 공급이 아닌 고객 맞춤형 온프레미스형 AI 시스템 구축 역량, 국방 등 폐쇄망 환경에 특화된 독자 기술력, 그리고 AI 전문 상장사로서의 희소성은 당사가 다양한 프로젝트 컨소시엄 내에서 핵심 파트너로 지속 선택받는 주요 배경이 되고 있습니다. 이와 같은 실질 매출원의 구조적 전환과 시장 내 입지 강화를 기반으로, 당사는 2025년부터 점진적인 실적 턴어라운드를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.그러나, 당사가 예측하지 못한 글로벌 경기 변동 등 대내외적 부정적인 요인이 발생할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사는 이러한 경영환경 변화에 적극적으로 대응하고 실적 개선 및 수익성 향상을 위하여 노력할 예정이나 당사의 대응이 적절하지 못할 경우 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(주9) 정정 후
(전략)

당사의 2021년 이후 매출액은 2021년 17,849백만원, 2022년, 15,388백만원, 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2025년 1분기 4,066백만원 수준이며, 매출원가는 동 기간 2021년 9,194백만원, 2022년 10,307백만원, 2023년 19,402백만원, 2024년 21,426백만원, 2025년 1분기 4,152백만원입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 프로젝트를 수행하는 사업부 소속 직원 등으로 구성된 인건비, NVIDIA GPU 등 하드웨어 장비 및 소프트웨어 구매에 따른 원재료이며, 그 외 당사 직원을 대체하는 경우 또는 프로젝트 수행에 더욱 적합하다고 판단 시에 발생하는 외주비를 중심으로 구성되어 있습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 51.5%, 2022년 67.0%에서 2023년 79.4%, 2024년 81.4%, 2025년 1분기 102.1%로 지속적인 증가 양상을 보이고 있으나, 2025년말부터는 하향 추세를 보일 것으로 전망하고 있습니다.
당사가 이와 같이 전망한 이유는 2025년의 경우 대형 프로젝트 용역이 완료된 건에 대한 매출 인식이 2025년 3분기에 이루어지면서 전년 대비 온기 기준 매출이 급증할 것으로 예상되기 때문입니다. 이에 따라 원재료, 외주비 등 변동비적 성격의 원가 항목 금액은 함께 증가하나, 원가의 가장 큰 구성요소인 노무비가 사업부 인원 수의 감소로 인해 하락할 예정이므로 매출원가율 또한 하락할 것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 판매비와관리비의 경우, 2021년 6,415백만원, 2022년 9,122백만원, 2023년 16,021백만원, 2024년 18,999백만원, 2025년 1분기 3,903백만원을 기록하였는데, 주로 당사의 인력 채용 및 연구개발비용에 연동되어 변동되었습니다. 당사의 판매비와관리비 세부 내역 및 그 비중을 살펴보면 다음과 같습니다.(중략)상기와 같은 매출총이익, 판매비와관리비 발생에 따라 당사는 최근 2021년 지속적으로 영업적자를 기록하고 있는데, 당사의 영업손실은 2021년 2,240백만원을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원을 기록하였습니다. 이에 따른 당사의 영업이익률은 2021년 12.6%를 기록한 뒤 2022년 -26.3%, 2023년 -45.0%, 2024년 -53.6%, 2025년 1분기 -98.1% 수준을 기록하였습니다. 당사의 영업이익이 2022년부터 적자로 전환되고 이후 지속적으로 영업이익률이 악화된 원인은 연구인력 채용 및 서버 투자 확대에 따른 비용 증가입니다. 다만, 집중적인 투자는 2024년까지 마무리되어 2025년부터 영업이익률은 개선될 것으로 전망하고 있습니다.
서버 투자에 대한 집중적인 투자가 마무리되어 감가상각비 규모의 증가는 크지 않을 예정이나, 기 실행한 유형자산 취득에 따른 현재 수준의 감가상각비는 내용연수 5년에 걸쳐 지속발생할 예정입니다. 다만, 판매비와관리비와 관련하여 이를 구성하는 비용 중 인건비는 당사 인원 수의 감소, 정부과제 수주 증가에 따른 지원금 규모 확대로 인해 감소할 것으로 예상되고, 주식보상비용 또한 2025년 상반기 중 계상이 종료되어 2025년 이후 영업이익률의 개선을 예상하고 있습니다.한편, 당사는 최근 4개년 및 2025년 1분기의 기타손익 및 금융손익 등 영업외손익의 규모가 크지 않습니다. 당사의 영업외손익은 주로 이자와 관련된 것으로 이뤄져 있습니다. 통상적으로 동 기간 금융상품에 따른 이자수익이 차입금 및 리스부채에 따른 이자비용을 상회하고 있으며, 이에 따라 당기순손실은 영업손실을 소폭 상회하고 있습니다. 당사의 당기순이익은 2021년 1,894백만원에서 2022년 -3,277백만원, 2023년 -9,836백만원, 2024년 -13,604백만원, 2025년 1분기 -3,942백만원을 기록하였습니다. 당사의 당기순손실률은 2021년 10.6%, 2022년 -21.3%, 2023년 -40.3%, 2024년 -51.7%, 2025년 1분기 -97.0% 수준을 기록하였습니다.

(중략)

종합적으로, 당사는 2021년까지 코난 서치 제품 중심의 안정적인 수익구조를 기반으로 흑자를 유지해왔습니다. 그러나 2022년 오픈AI의 ChatGPT 출시를 기점으로 생성형 언어모델(LLM)과 고도화된 AI 활용 기술의 확산이라는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하고자,
생성형 AI 중심 사업으로의 전환을 본격화하였습니다.
생성형 AI 중심 사업의 경쟁력 확보를 위해 각 영역별로 연구개발 인력을 대폭 확충하였으며, 이에 따라 인건비를 비롯해 NVIDIA H100 등 고가 장비 도입에 따른 경상연구개발비, 감가상각비 등의 비용 구조가 확대되었습니다. 이로 인해 2022년부터는 영업이익 및 당기순이익이 적자 전환되었으며, 최근까지 기술 고도화를 위한 선투자가 재무성과에 일정 부분 부담 요인으로 작용하였습니다.전략적 전환과 동시에 기존 주력 매출원이었던 단품 중심의 검색 제품 매출 비중은 점차 축소되었고, 신규 AI 제품군은 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치는 과정에 있었기 때문에 2022~2023년에는 해당 제품군의 매출 기여가 제한적인 수준에 머물렀습니다. 다만, 이 기간 동안
다양한 산업 및 공공기관을 대상으로 한 다수의 프로젝트 수주를 통해 기술 적용 가능성을 검증하였고, 반복 수주처 확보와 더불어 일부 사업에서는 높은 기술 평가 점수를 기록하는 등 기술 완성도와 시장 수요를 입증할 수 있는 성과는 지속적으로 확보해왔습니다. 당사가 이와 같이 판단한 구체적인 사유는 아래와 같습니다.

(i) 주요 수주 실적 개요 (10억원 이상 수주 건 기준)당사는 2022년에 10억원 이상 규모의 수주 건이 1건에 불과했으나, 2023년 2건으로 증가하였고, 2024년 총 6건으로 확대되는 등 고액 수주 실적이 점차 향상되는 추세를 보이고 있습니다. 이는 코난 서치, 코난 와처, 코난 LLM 등 당사의 전략 제품의 시장 반응이 지속적으로 호조를 보이고 있고, 당사의 기술력과 제안 역량을 인정하는 잠재 고객사 Pool이 점진적으로 증가하고 있는 것에 기인한다고 당사는 판단하고 있습니다.

[2022년 이후 10억원 이상 수주 실적]

(단위: 백만원)

연도
제품
거래처명
계약명
수주금액

2024년
Konan LLM
한국남부발전㈜
2024_한국남부발전_생성형 AI 구축 및 학습
3,895

Konan Chatbot
여성가족부
[여성가족부] 2024년 아이돌봄서비스 유지운영 및 안정화
2,626

Konan Search
대법원
2024 대법원 차세대 전자소송DR 응용솔루션 도입사업(검색엔진)관리운영
1,350

Konan Watcher
공군전력체계지원사업단
AI기반 ACMI 수집분석체계 구축사업
1,300

Konan Search
(주)한국거래소
[한국거래소] 공매도 중앙점검시스템 구축을 위한 개발용역
1,280

Konan Watcher
국가기록원
2024년 시청각기록물 재해복구시스템 구축
1,006

2023년
D:Watcher
한국지능정보사회진흥원
국방 지능형 플랫폼 구축
5,116

Konan Bot
여성가족부
[여성가족부] 아이돌봄 통합지원 플랫폼 구축사업 2단계
1,862

2022년
Konan Analytics
국방부
[국방부] 스마트 인재관리시스템 구축용역
7,480

출처: 당사 제시

(ii) 반복 수주처 확보 현황당사는 공공 및 산업 분야에서 다양한 기관을 대상으로 반복적인 수주 실적을 확보하고 있으며, 특히 경찰청 29건, 서울특별시청 24건, 국민은행 23건, 대법원 22건 등 주요 고객과의 거래가 대표적입니다. 이외에도 우리은행 19건, 한국방송통신대학교 및 한국직업능력연구원 각 17건 등과도 안정적인 파트너십을 유지하고 있어, 당사의 지속 가능한 기술 공급력과 고객 신뢰도를 간접적으로 입증하고 있습니다.

[반복 수주처 현황]

(단위: 백만원, 건)

최종계약처
계약건수
2022~2024년총 수주금액

경찰청
29
1,385

서울특별시청
24
960

(주)국민은행
23
221

대법원
22
2,305

출처: 당사 제시

(iii) 기술 평가 기반 수주 사례

일반적인 기업 환경에서는 대형언어모델(LLM) 및 Vision AI와 같은 생성형 인공지능 기술에 대해 정량적 평가가 어려우며, 이는 모델이 학습된 데이터셋 구성에 따라 성능이 달라질 수 있으며 성능을 평가할 수 있는 공인된 표준 지표나 절대적 기준이 부재하기 때문입니다.

그러나, 당사는 이러한 평가의 난이도에도 불구하고 제안요청서 제출 시 LLM 및 Vision AI에 대해 수치 기반의 배점 평가 항목을 명확히 제시하고자 노력하였습니다. 특히 LLM의 경우, 기계번역 품질 평가 지표로 활용되는 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy), 텍스트 요약 품질 평가 지표로 활용되는 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), LLM이 다음 단어를 얼마나 잘 예측하는지 평가하는 PPL(Perplexity) 등의 지표를 활용하여 번역력, 요약력, 언어 유창성 등 생성 텍스트의 품질을 정량화하였고, Vision AI 영역에서는 이미지 및 영상 인식 정확도, 기능 구현의 타당성, 기술 적용의 실현 가능성 등을 기준으로 기능 기반 배점 평가가 이루어졌습니다. 이처럼 단순 기술 소개를 넘어 실제 적용 가능성과 품질 수준을 수치로 검증하는 구조 하에서, 본사는 각 모델의 학습 환경, 사전 학습 데이터의 품질, 파인튜닝 범위, API 기반 성능 검증 결과 등을 기반으로 세부 항목에 대해 구체적이고 실증적인 대응 전략을 제시하였습니다.

그 결과, 총 10개사가 경쟁한 한국남부발전 제안 평가에서 자사는 기술력과 실증 성능에서 확실한 우위를 입증하며 압도적인 점수로 수주에 성공하였습니다. BMT(벤치마크 테스트) 기반 성능평가에서 자사는 83.27점을 기록하여 경쟁사 대비 뚜렷한 격차를 보였으며, A사(79.77점), B사(76.83점), C사(76.51점) 등 주요 경쟁사를 모두 상회하는 성과를 냈습니다. 특히, 기술점수뿐 아니라 입찰 가격 점수까지 포함한 최종 평가 점수에서도 자사는 92.49점을 획득하여, A사(88.33점), B사(86.20점), C사(85.03점)를 큰 폭으로 제치며 종합 1위를 차지하였습니다. 당사는 이를 실질적 적용 가능성과 기술 완성도, 가격 경쟁력까지 모두 인정받았다는 것을 의미한다고 판단하고 있습니다.특히, 기술적으로 수주 가능한 기업이 국내 2곳만 존재했던 국방 지능형 AI 플랫폼 구축 사업에서도, 당사는 D사와의 경쟁 속에서 기술 평가 및 가격 평가 모두에서 종합평점 100점을 기록하며 수주에 성공하였습니다. 이는 조달 시장의 특성상 평가 기준이 까다롭고, 상대평가 방식으로 인해 최고점을 받기 극히 어려운 구조임을 감안할 때, 당사의 기술 완성도와 실현 가능성, 그리고 제안서 정합성까지 모두가 인정받은 고무적인 결과라고 판단하고 있습니다.제안요청서에 기재된 LLM(TextAI) 및 Vision AI 각각에 대한 정량 평가 기준이 명확히 제시되어 있으며, 주요 항목은 다음과 같습니다

가. 한국남부발전 생성형 AI 구축 및 학습 용역

구분
평가부문 (배점)
주요 평가항목
핵심 포인트

비계량부문 (80점)
전략 및 방법론 (13점)
사업이해도, 추진전략, 추진체계,개발방법론, 적용기술
전략 구체성, 일정 타당성,조직 역할, 기술 확장성

기술 및 기능 (17점)
기능요구사항, 국산제품 활용,데이터/보안/시스템/제약 요구사항
요구사항 충족, 국산 도입 기여도,데이터 처리·보안 대응

성능 및 품질 (8점)
성능, 품질, 인터페이스
성능·품질 구현방안,사용자/시스템 인터페이스

프로젝트 관리 (8점)
관리방법론, 일정계획, 환경구성
리스크·산출물·일정 관리, 장비 준비

프로젝트 지원 (16점)
품질관리, 테스트, 교육, 기술이전,하자보수, 보안, 비상대책
품질 인증, 시범운영, 교육 구성,보안·복구 체계

실증 (18점)
PPL, BLEU, ROUGE, 분석/작성/코딩 품질
생성형 AI 품질 지표 + 분석·코딩 응답력

계량부문 (20점)
정량항목 (20점)
하도급 계획, 상생협력, 경영상태, 수행실적, 컨텍스트/모델 크기
SW진흥법 준수, 중소기업 참여율,실적·신용·AI모델 스펙

나. 국방 지능형 플랫폼 구축 용역

구분
평가부문 (배점)
주요 평가항목
핵심 포인트

정성평가 (85점)
전략 및 방법론 (23점)
사업이해도, 추진전략, 추진체계, 적용기술, 개발방법론
국방 환경 적합성, 전략 타당성, 기술표준·확장성

기술 및 기능 (23점)
시스템/기능/데이터/보안/제약 요구사항
요구사항 대응력, 데이터 계획, 보안 실현 가능성

성능 및 품질 (13점)
성능, 인터페이스, 테스트, 품질요구사항
전력화 테스트, 사용성, 연계방안

프로젝트 관리 (11점)
관리방법론, 일정계획, 개발환경
일정·자원배분의 타당성, 조직간 협력

프로젝트 지원 (10점)
품질보증, 교육훈련, 하자관리, 기밀보안, 비상대책
SP인증 등 품질체계, 교육/장애 대응방안

가치·안전관리 등(4점)
ESG, 안전·보건·재난, 사회적가치
ESG 실현, 안전 매뉴얼, 일자리 창출

정량평가 (15점)
정량항목 (15점)
경영상태, 수행실적, 상생협력
실적 제한(연구용역 제외), 신용등급, 중기 참여율 등

(iv) R&D 수주 현황당사는 2021년 이후 당사는 다수의 정부 연구과제를 안정적으로 수주하며 기술 완성도를 확보하였습니다. 상기 기재한 (ii) 반복 수주처 확보 현황과 같이 주요 고객사로부터 반복 수주를 지속적으로 이끌어냈으며, (iii) 기술 평가 기반 수주 사례와 같이 높은 기술 평가 점수를 기록하며 향후 본격적인 제품 확산을 위한 기술적 기반을 성공적으로 구축하였습니다. 당사의 해당 기간의 구체적인 R&D 수주 실적은 'III. 투자위험요소 - 1. 사업위험. - 마. 선진기술을 보유한 해외기업의 국내 진출 위험'의 [2021년 이후 주요 정부 과제 수행 이력] 표에 상세히 기재되어 있으니 참고 바랍니다.

위와 같은 성과를 바탕으로,

당사는
AI 메가 트렌드라는 소프트웨어 기술 산업 내
구조적 변화가
촉발한 기존 주력 매출원인 단품 중심 검색 제품의 매출 비중 축소 속에서
단기적인 실적 부담을 수반하였지만,
신규 AI 제품군의 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치며
핵심 기술 내재화와 AI 플랫폼 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자
의 결과로 중장기 성장 동력을 확보하였다고 판단하고 있습니다.

한편, 2025년부터는 정부의 AI 내재화 기조 및 국산 기술 확대 방향과 맞물려, 공공 및 국방 시장에서의 독자 제품 도입 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 원가 구조가 비교적 안정적인 어플라이언스 기반 AI Infra 제품의 수주가 본격화되고 있으며, Vision AI 및 Digital Twin 제품군 역시 국방 분야를 중심으로 실질적인 확대가 시작되고 있습니다.아울러, 단순한 솔루션 공급이 아닌 고객 맞춤형 온프레미스형 AI 시스템 구축 역량, 국방 등 폐쇄망 환경에 특화된 독자 기술력, 그리고 AI 전문 상장사로서의 희소성은 당사가 다양한 프로젝트 컨소시엄 내에서 핵심 파트너로 지속 선택받는 주요 배경이 되고 있습니다. 이와 같은 실질 매출원의 구조적 전환과 시장 내 입지 강화를 기반으로, 당사는 2025년부터 점진적인 실적 턴어라운드를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.그러나, 당사가 예측하지 못한 글로벌 경기 변동 등 대내외적 부정적인 요인이 발생할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사는 이러한 경영환경 변화에 적극적으로 대응하고 실적 개선 및 수익성 향상을 위하여 노력할 예정이나 당사의 대응이 적절하지 못할 경우 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
특히, 당사는 10억원 이상 수주 건 및 반복 수주처 확보, 높은 기술평가 기반 등 성과를 보이고 있으나, 당사 현재 보유한 기술 우위는 경쟁사의 기술 개발, 소프트웨어 및 AI 기술 관련 시장 트렌드의 재변화 등에 당사가 대응하지 못할 경우 약화될 수 있는 점을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(주10) 정정 전
(전략)

[당사 수주 계획]

(단위 : 백만원)

구분
사업부문
거래상대방
프로젝트명
25년 1분기신규 수주 확보금액(A)
2025년 하반기기대 수주액
예상수익 인식시기주4)

현재 진행 중인 사업
생성형 언어모델및 AI 관련 제품
(주)코스콤
공매도 중앙 점검
1,256
-
2025년 10월

한림대성심병원
생성형 AI 기반 의무기록지
1,000
-
2025년 06월

엘지씨앤에스
정보공유센터 운영 및 유지관리
997
-
-

A사 외 9건
유지보수 및 SW
1,906
-
-

소계 (가)
5,159
-
-

예정 사업
생성형 언어모델및 AI 관련 제품
D사 외 5건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
13,156
-

국방 AI 관련
M사 외 1건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
2,659
-

소계 (나)
-
15,815
통상 1~2년

수주 타진 대상 목록주3)
생성형 언어모델및 AI 관련 제품
N사 외 49건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
20,056
-

국방 AI 관련
A사 외 5건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
3,618
-

소계 (다)
-
23,674
통상 1~2년

주1) 일부 거래상대방은 영업상 기밀로 인하여 임의의 알파벳을 부여하여 기재하였습니다.

주2) 기재된 예정 사업은 당사가 하반기에 추진 중인 과제 가운데 평균적 가능성을 고려하여 산정한 추정 수주 규모입니다. 사업별 예상 계약 금액과 수익 인식 시점은 확정되지 않았으며, 통상적인 계약 기간을 바탕으로 한 당사 내부 추정치임을 알려드립니다.

주3)'수주 타진 대상 목록'은 2025년 하반기에 당사가 검토, 제안 중인 모든 과제 가운데, '예정 사업'으로 분류된 항목을 제외하고 작성되었습니다. 목록에 포함된 각 과제는 약 65% 수준으로 수주가 이루어진다는 내부 가정을 전제로 산출한 금액 건수이며, 실제 수주 여부와 규모는 변동될 수 있습니다.

주4) 예상 수익 인식 시점은 프로젝트별 검수보고서 완료 시점에 따라 상이하여 구체적인 기재는 어렵습니다. 일반적으로는 수주잔고가 약 1~2년 내 매출로 전환되는 구조입니다.

출처: 당사 제시

(중략)

[당사 향후 1년간 자금수지계획]

(단위 : 백만원)

구분
2025년 3분기
2025년 4분기
2026년 1분기
2026년 2분기

영업현금흐름
(a)수입
매출대금
12,500
11,500
14,000
9,000

계
12,500
11,500
14,000
9,000

(b)지출
재료비 및 외주비
3,000
2,000
1,500
1,500

판매관리비
7,500
7,800
8,500
8,500

경상연구비
1,150
1,150
1,200
1,200

계
11,650
10,950
11,200
11,200

영업수지(= (a) - (b))
850
550
2,800
-2,200

투자현금흐름
(c)수입
자산매각
-
-
-
-

계
-
-
-
-

(d)지출
시설투자
200
200
200
200

계
200
200
200
200

투자수지(= (c) - (d))
-200
-200
-200
-200

재무현금흐름
(e)수입
유상증자
29,050
-
-
-

이자수익
80
279
291
292

계
29,130
279
291
292

(f)지출
차입상환
-
-
-
-

이자비용
20
20
20
20

계
20
20
20
20

재무수지(= (e) - (f))
29,110
259
271
272

기초 자금
10,000
39,760
40,369
43,240

기말 자금
39,760
40,369
43,240
41,112

주1) 상기 서술한 자금수지표는 예측을 기반으로 한 수치이며, 당사의 경영 및 재무활동에 따라 실제내역과 차이가 발생할 수 있습니다.

출처: 당사 제시

당사의 본 공시서류 제출일 기준 향후 4개 분기의 자금수지계획을 살펴보면, 영업수지의 경우 당사가 상기 [당사 수주 계획] 표에 기재한 프로젝트가 성공적으로 수주되고, 잠재적인 신규 매출이 발생할 수 있다는 전제 하에 작성되었으며, 이에 따라 향후 4개 분기 동안 매출액이 증가함에 따라 영업수지가 2025년 하반기부터는 흑자로 전환될 것으로 예상됩니다. 구체적으로, 2025년 3분기부터 2026년 2분기까지 총 매출대금 약 470억원의 수입이 발생할 것으로 예상되고, 재료비 및 외주비, 경상연구비, 판관비 등 약 450억원의 지출이 발생하여 영업수지는 약 20억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다.투자수지의 경우 금번 유상증자를 확보한 자금을 기반으로 한 서버 등 자산 구매로인한 시설투자로 인한 지출로 4개 분기 동안 총 8억원의 순유출이 발생할 것으로 예상됩니다. 재무수지의 경우 금번 유상증자 대금의 유입으로 인한 290.5억원, 미사용 유상증자 대금의 운용 등을 통한 이자수익 일부 발생으로 인하여 총 299.2억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 상기와 같은 자금수지 계획은 향후 당사의 사업환경 변화 및 금번 유상증자의 최종 모집 규모의 변동 등에 따라 실제 내역과는 차이가 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.(후략)
(주10) 정정 후
(전략)

[당사 수주 계획]

(단위 : 백만원)

구분
사업부문
거래상대방
프로젝트명
25년 1분기 신규 수주 확보금액(A)
2025년 하반기기대 수주액
예상수익 인식시기주4)

현재 진행 중인 사업
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
(주)코스콤
공매도 중앙 점검
1,256
-
2025년 10월

한림대성심병원
생성형 AI 기반 의무기록지
1,000
-
2025년 06월

엘지씨앤에스
정보공유센터 운영 및 유지관리
997
-
-

A사 외 9건
유지보수 및 SW
1,906
-
-

소계 (가)
5,159
-
-

예정 사업
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
D사 외 5건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
13,156
-

국방 AI 관련
M사 외 1건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
2,659
-

소계 (나)
-
15,815
통상 1~2년

수주 타진 대상 목록주3)
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
N사 외 49건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
20,056
-

국방 AI 관련
A사 외 5건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
3,618
-

소계 (다)
-
23,674
통상 1~2년

주1) 일부 거래상대방은 영업상 기밀로 인하여 임의의 알파벳을 부여하여 기재하였습니다.

주2) 기재된 예정 사업은 당사가

수개월 이상 전략적으로 대응 중인 주요 과제 기준이며, 전체 수주 전제가 아닌 일부 집중 과제에 약 90% 에 해당하는 주요 과제 금액만을 반영하였습니다. 계약기간은 스마트인재관리(32개월), 공매도중앙점검(7개월), 한림대 AI 플랫폼(5개월) 등 최근 주요 과제 이행 기간을 참고해 평균 14개월~15개월 내외로 산정한 내부 추정치입니다.

주3) '수주 타진 대상 목록'은 2025년 하반기에 당사가 검토, 제안 중인 모든 과제 가운데, '예정 사업'으로 분류된 항목을 제외하고 작성되었습니다. 목록에 포함된 각 과제는 약 65% 수준으로 수주가 이루어진다는 내부 가정을 전제로 산출한 금액 건수이며, 실제 수주 여부와 규모는 변동될 수 있습니다.

당사가 65%를 '수주 타진 대상 목록'의 기준으로 설정한 사유는, 2023년 기준 당사가 실질적으로 수주한 '추가반영 사업목록'의 수주잔고가 17,802백만원에 달했던 반면, 당시 IPO 증권신고서에는 11,768백만 원만을 예정 수주금액으로 보수적으로 기재한 전례가 있기 때문입니다. 이번 수주 타진 목록 또한 이와 같은 과거 기준을 참고하여, 전체 추진 과제 중 약 65%만을 반영하는 보수적 접근 방식을 적용하였습니다.

주4) 예상 수익 인식 시점은 프로젝트별 검수보고서 완료 시점에 따라 상이하여 구체적인 기재는 어렵습니다. 일반적으로는 수주잔고가 약 1~2년 내 매출로 전환되는 구조입니다.

출처: 당사 제시

(중략)

[당사 향후 1년간 자금수지계획]

(단위 : 백만원)

구분
2025년 3분기
2025년 4분기
2026년 1분기
2026년 2분기

영업현금흐름
(a)수입
매출대금
12,500
11,500
14,000
9,000

계
12,500
11,500
14,000
9,000

(b)지출
재료비 및 외주비
3,000
2,800
3,400
2,200

판매관리비
7,500
7,000
8,500
6,800

경상연구비
1,150
1,150
1,200
1,200

계
11,650
10,950
13,100
10,200

영업수지(= (a) - (b))
850
550
900
-1,200

투자현금흐름
(c)수입
자산매각
-
-
-
-

계
-
-
-
-

(d)지출
시설투자
200
200
200
200

계
200
200
200
200

투자수지(= (c) - (d))
-200
-200
-200
-200

재무현금흐름
(e)수입
유상증자
29,050
-
-
-

이자수익
80
279
291
286

계
29,130
279
291
286

(f)지출
차입상환
-
-
-
-

이자비용
20
20
20
20

계
20
20
20
20

재무수지(= (e) - (f))
29,110
259
271
266

기초 자금
10,000
39,760
40,369
41,340

기말 자금
39,760
40,369
41,340
40,206

주1) 상기 서술한 자금수지표는 예측을 기반으로 한 수치이며, 당사의 경영 및 재무활동에 따라 실제내역과 차이가 발생할 수 있습니다.
주2) 이자수익의 경우 기초, 기말의 평균 자금에 단기금융상품 수익률 2.8% 운용을 가정하였습니다.

출처: 당사 제시

한편, 당사는 2025년 7월 16일 최초 제출한 증권신고서에서 자금수지계획 상 영업현금흐름의 지출 중 재료비 및 외주비, 판매관리비를 합산한 수치를 2025년 3분기 10,500백만원, 2025년 4분기 10,800백만원, 2026년 1분기 10,000백만원, 2026년 2분기 10,000백만원으로 추정하였으나, 2025년 7월 30일 기준 정정 증권신고서에는 해당 금액을 아래와 같이 조정하였습니다.

[자금수지계획의 영업현금흐름 내 지출 항목 변경 내역]

(단위 : 백만원)

구분
2025년 7월 16일 기준
2025년 7월 30일 기준

2025년3분기
2025년4분기
2026년1분기
2026년2분기
2025년3분기
2025년4분기
2026년1분기
2026년2분기

영업현금흐름
(b)지출
재료비 및 외주비
3,000
2,000
1,500
1,500
3,000
2,800
3,400
2,200

판매관리비
7,500
7,800
8,500
8,500
7,500
7,000
8,500
6,800

최초 증권신고서 제출 시 당사가 영위하는 수주 사업의 특성 상 매출과 직접연관원가 사이에 연동이 되기는 하지만 현금흐름의 관점에서는 건별로 대금 수령 시기의 시차(납품완료 전 선지급, 인보이스 수령 시 대금 지급, 납품 완료 시 지급 등 건별로 상이하며 이에 따라 매출과 비용 인식 방법 상이)가 존재하는 점을 감안하여 작성하였습니다. 그러나, 상기 기재한 것과 같이 재료비 및 외주비, 판매관리비의 경우 기본적으로 매출규모에 연동되는 변동비 성격을 가지고 있으므로 이러한 특성을 자금수지계획 표 상에 반영하는 것이 보다 적절하다고 판단하여 금액을 수정하였습니다. 이는 매출에 대응하는 비용 수준을 직관적으로 나타낸다는 점에서 향후 발생할 해당 지출 수준에 대한 투자자분들의 이해를 제고할 것으로 판단되나, 여전히 당사가 자체적으로 추정한 잠정 수치에 해당하므로 향후 회계처리 결과에 따라 변동되거나 공급망 차질 및 환율 상승에 따른 원재료 매입가격 상승 및 인건비의 상승, 예상치 못한 일시적 비용의 추가 발생 등으로 인해 추정치 대비 비용이 증가할 수 있음에 유의하시기 바랍니다.
당사의 본 공시서류 제출일 기준 향후 4개 분기의 자금수지계획을 살펴보면, 영업수지의 경우
당사가 프로젝트 용역의 제공을 이미 완료하고 2025년 3분기 매출로 인식 예정인 금액과 함께,
당사가 상기 [당사 수주 계획] 표에 기재한 프로젝트가 성공적으로 수주되고, 잠재적인 신규 매출이 발생할 수 있다는 전제 하에 작성되었으며, 이에 따라 향후 4개 분기 동안 매출액이 증가함에 따라 영업수지가 2025년 하반기부터는 흑자로 전환될 것으로 예상됩니다. 구체적으로, 2025년 3분기부터 2026년 2분기까지 총 매출대금 약 470억원의 수입이 발생할 것으로 예상되고, 재료비 및 외주비, 경상연구비, 판관비 등 약
459억원
의 지출이 발생하여 영업수지는 약
11억원
의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다.
다만, 당사는 과거 분기 기준 당기순손실 2024년 3분기 4,675백만원, 2024년 4분기 1,396백만원, 2025년 1분기 3,942백만원을 인식하며 지속적인 적자 상태를 보이고 있고, 영업활동 현금흐름 또한 2024년 3분기 -5,513백만원, 2024년 4분기 7,431백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원으로 주로 음(-)의 현금흐름을 보이고 있습니다. 따라서, 예상치 대비 매출이 감소하거나 비용이 증가할 경우 [당사 향후 1년간 자금수지계획] 표에 기재한 것과 같은 실적 턴어라운드에 실패하고 과거와 유사한 손익 및 현금흐름 추이를 보일 수 있습니다. 예를 들어, 프로젝트의 수주에 차질이 발생하여 수주 건수가 줄어들거나 수주처의 사정으로 수주 건의 수주규모가 줄어들 경우 잠재 신규 매출의 규모가 감소할 수 있습니다. 또한, 비용의 경우 특정 장비/부품 또는 IT 인력의 수급 불균형이 발생하여 재료비 및 외주비의 급격한 증가, 소프트웨어 분야의 인건비 증가 추세 가속화로 인한 상당한 수준의 경상연구비의 상승이 발생할 수 있습니다. 판매관리비 또한 기술 트렌드 대응 목적 교육훈련비 증가, 수주 경쟁 심화 대응 목적의 제안서 작성, PoC, 사전 컨설팅 관련 비용 증가 등 다양한 사유에 의해 상기 기재한 수치보다 증가할 가능성이 있습니다. 열거한 사유 이외의 예상치 못한 이유로 인해서도 당사가 흑자 전환에 실패하고 현금흐름이 부(-)의 흐름을 지속하여 유동성이 악화될 가능성이 있는 점을 투자자께서는 반드시 유의하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.
투자수지의 경우 금번 유상증자를 확보한 자금을 기반으로 한 서버 등 자산 구매로인한 시설투자로 인한 지출로 4개 분기 동안 총 8억원의 순유출이 발생할 것으로 예상됩니다. 재무수지의 경우 금번 유상증자 대금의 유입으로 인한 290.5억원, 미사용 유상증자 대금의 운용 등을 통한 이자수익 일부 발생으로 인하여 총
299.1억원
의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 상기와 같은 자금수지 계획은 향후 당사의 사업환경 변화 및 금번 유상증자의 최종 모집 규모의 변동 등에 따라 실제 내역과는 차이가 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(후략)
(주11) 정정 전
(전략)

[매출채권 및 계약자산 대손충당금 설정내역]

(기준일: 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구분
계정과목
채권금액(A)
대손충당금(B)
장부금액(A-B)
대손충당금 설정률(B/A)

2025년1분기
매출채권
2,604,739
876,894
1,727,845
33.67%

계약자산
10,426,577
2,600
10,423,977
0.02%

합 계
13,031,316
879,494
12,151,822
6.75%

2024년
매출채권
2,440,161
837,500
1,602,661
34.32%

계약자산
10,184,637
3,144
10,181,493
0.03%

합 계
12,624,798
840,644
11,784,154
6.66%

2023년
매출채권
4,854,359
610,397
4,243,962
12.57%

계약자산
4,474,384
1,746
4,472,638
0.04%

합 계
9,328,743
612,143
8,716,600
6.56%

2022년
매출채권
2,889,356
694,118
2,195,238
24.02%

계약자산
1,218,814
2,155
1,216,659
0.18%

합 계
4,108,170
696,273
3,411,897
16.95%

주1) 계약자산은 미청구채권과 계약이행원가로 구성되며, 당사는 미청구채권 잔액에 대해서만 손실충당금을 인식하므로 상기 표의 계약자산과 재무제표의 수치 간 차이가 있습니다.출처: 당사 정기보고서

당사의 장부금액 기준 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 2022년 6.8%, 2023년 18.1%, 2024년 26.5%, 2025년 1분기33.7%로 지속하여 증가하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 기준 매출채권 및 계약자산 합계 장부금액은 2022년 3,412백만원, 2023년 8,717백만원, 2024년 11,784백만원, 2025년 1분기 12,152백만원 수준입니다. 당사는 계약자산에 따른 대손충당금 설정률은 동 기간 평균 0.1% 수준으로 미미하나, 매출채권에서 2022년 694백만원, 2023년 610백만원, 204년 837백만원, 2025년 1분기 877백만원의 대손충당금을 설정하고 있으며, 점차 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 대손충당금은 100% 설정 채권 중 장기 채권에 대한 제각 처리를 연내 실시할 계획이고, 이에 따라 충당금 규모는 대폭 감소할 것으로 예상됩니다.한편, 당사의 2022년 이후 경과기간별 매출채권 잔액은 다음과 같습니다.

(후략)

(주11) 정정 후
(전략)

[매출채권 및 계약자산 대손충당금 설정내역]

(기준일: 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구분
계정과목
채권금액(A)
대손충당금(B)
장부금액(A-B)
대손충당금 설정률(B/A)

2025년1분기
매출채권
2,604,739
876,894
1,727,845
33.67%

계약자산
10,426,577
2,600
10,423,977
0.02%

합 계
13,031,316
879,494
12,151,822
6.75%

2024년
매출채권
2,440,161
837,500
1,602,661
34.32%

계약자산
10,184,637
3,144
10,181,493
0.03%

합 계
12,624,798
840,644
11,784,154
6.66%

2023년
매출채권
4,854,359
610,397
4,243,962
12.57%

계약자산
4,474,384
1,746
4,472,638
0.04%

합 계
9,328,743
612,143
8,716,600
6.56%

2022년
매출채권
2,889,356
694,118
2,195,238
24.02%

계약자산
1,218,814
2,155
1,216,659
0.18%

합 계
4,108,170
696,273
3,411,897
16.95%

업종평균
매출채권
13,716,318
698,850
13,017,468
5.10%

주1) 계약자산은 미청구채권과 계약이행원가로 구성되며, 당사는 미청구채권 잔액에 대해서만 손실충당금을 인식하므로 상기 표의 계약자산과 재무제표의 수치 간 차이가 있습니다.
주2) 업종평균은 'III. 투자위험요소 - 1. 사업위험 - 다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험'에 당사의 주요 경쟁사로 기재한 와이즈넛, 솔트룩스, 씨이랩, 씨메스 4사의 2024년 연결 기준 합계를 이용하여 산출하였습니다.
출처: 당사 정기보고서

당사의 장부금액 기준 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 2022년 6.8%, 2023년 18.1%, 2024년 26.5%, 2025년 1분기33.7%로 지속하여 증가하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 기준 매출채권 및 계약자산 합계 장부금액은 2022년 3,412백만원, 2023년 8,717백만원, 2024년 11,784백만원, 2025년 1분기 12,152백만원 수준입니다.
특히, 계약자산의 경우 장부금액 기준 2022년 1,217백만원 수준에서 2023년 4,473백만원, 2024년 10,181백만원, 2025년 1분기 10,424백만원으로 가파르게 증가하고 있으며, 이는 계약자산 중 계약이행원가금액의 증가에 기인합니다.

다만, 2025년 3분기부터 대규모 매출이 인식되는 과정에서 원재료 및 외주비에서 발생하는 계약이행원가금액도 대폭 감소 할 예정입니다. 당사는 계약자산에 따른 대손충당금 설정률은 동 기간 평균 0.1% 수준으로 미미하나, 매출채권에서 2022년 694백만원, 2023년 610백만원, 2024년 837백만원, 2025년 1분기 877백만원의 대손충당금을 설정하고 있으며, 점차 증가하는 추세를 보이고 있습니다.
당사의 2024년 기준 매출채권의 대손충당금 설정률은 34.32%로, 이는 동 기간 당사의 주요 경쟁사 4사의 매출채권 및 대손충당금을 합산하여 산출한 평균 대손충당금 설정률 5.10%의 약 6-7배에 달하는 수치로 업계 평균 대비 다소 높은 수준에 해당합니다. 다만,
대손충당금은 100% 설정 채권 중 장기 채권에 대한 제각 처리를 연내 실시할 계획이고, 이에 따라 충당금 규모는 대폭 감소할 것으로 예상됩니다.
당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있으며, 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않을 경우에 제각 처리를 하게 되는데, 회수 시도 기간을 늘리면서 충당금이 증가하였고, 2025년말을 기준으로 하여 일부 장기 부실 채권에 대한 제각 처리를 계획하고 있습니다. 당사는 향후 채권 관리를 보다 강화하고, 대손 처리 기간을 단축하여 과거 대비 낮은 수준의 충당금 설정율을 유지하고자 노력할 계획입니다.한편, 당사의 2022년 이후 경과기간별 매출채권 잔액은 다음과 같습니다.

(후략)
(주12) 정정 전

나. 중점심사 선정 가능성 및 증권신고서 정정에 따른 일정 지연 관련 위험
2025년 2월 27일 금융감독원은 기업공개(IPO) 및 유상증자 주관업무와 관련하여 16개 증권사와 간담회를 가진 뒤 새로운 관리감독기준을 공개했습니다. △주식가치 희석화, △일반주주 권익 훼손, △주관사의 의무 소홀 등 3가지 대분류와 7가지 소분류에 따라 중점심사 유상증자 항목을 선정하였습니다. 위 사유 중 하나라도 해당할 경우 '중점심사' 대상으로 선정되며, 감독원은 해당 기업과 관련하여 유상증자의 당위성, 의사결정 과정, 이사회 논의 내용, 주주 소통계획 등 기재 사항을 집중적으로 심사할 것임을 밝혔습니다.
본 공시서류 제출 전일 현재 당사는 유상증자 중점심사 대상 지정 여부를 알 수 없으나,
향후 당사가 중점심사 대상에 지정될 경우, 금융감독기관은 1주일 이내 집중심사를 개시하며, 최소 1회 이상의 대면협의 절차가 진행될 예정입니다. 이 과정에서 당사의 증권신고서 일부 내용이 수정될 수 있으며, 특히 투자판단에 중대한 영향을 미칠 수 있는 핵심 정보가 변경되거나, 심사 대응 과정에서 일정이 지연될 가능성이 존재합니다. 최근 금융감독기관 및 관련 규제기관의 감독 기준이 강화되고 있는 상황으로,
당사가 관련 법령 또는 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목 지정, 투자주의환기종목 지정, 상장폐지실질심사, 나아가 상장폐지 조치가 취해질 수 있습니다. 더불어, 현재 예측하지 못한 사유로 감독기관으로부터 제재가 부과될 경우, 주가 하락 및 유동성 제약으로 인해 투자자에게 막대한 손실이 발생할 수 있습니다.
투자자 여러분께서는 이러한 리스크를 충분히 인지하시어 신중한 투자 결정을 내리시기 바랍니다.

(중략)본 공시서류 제출 전일 현재, 당사는 유상증자 중점심사 대상 지정 여부를 알 수 없으나, 중점심사 대상 선정을 가정한 주요 심사항목에 대한 내용은 다음과 같습니다.(후략)
(주12) 정정 후

나. 중점심사 선정 가능성 및 증권신고서 정정에 따른 일정 지연 관련 위험
2025년 2월 27일 금융감독원은 기업공개(IPO) 및 유상증자 주관업무와 관련하여 16개 증권사와 간담회를 가진 뒤 새로운 관리감독기준을 공개했습니다. △주식가치 희석화, △일반주주 권익 훼손, △주관사의 의무 소홀 등 3가지 대분류와 7가지 소분류에 따라 중점심사 유상증자 항목을 선정하였습니다. 위 사유 중 하나라도 해당할 경우 '중점심사' 대상으로 선정되며, 감독원은 해당 기업과 관련하여 유상증자의 당위성, 의사결정 과정, 이사회 논의 내용, 주주 소통계획 등 기재 사항을 집중적으로 심사할 것임을 밝혔습니다.
본 공시서류 제출 전일 현재 당사는 유상증자 중점심사
대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다.

향후 당사가 중점심사 대상에 지정될 경우, 금융감독기관은 1주일 이내 집중심사를 개시하며, 최소 1회 이상의 대면협의 절차가 진행될 예정입니다. 이 과정에서 당사의 증권신고서 일부 내용이 수정될 수 있으며, 특히 투자판단에 중대한 영향을 미칠 수 있는 핵심 정보가 변경되거나, 심사 대응 과정에서 일정이 지연될 가능성이 존재합니다. 최근 금융감독기관 및 관련 규제기관의 감독 기준이 강화되고 있는 상황으로,
당사가 관련 법령 또는 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목 지정, 투자주의환기종목 지정, 상장폐지실질심사, 나아가 상장폐지 조치가 취해질 수 있습니다. 더불어, 현재 예측하지 못한 사유로 감독기관으로부터 제재가 부과될 경우, 주가 하락 및 유동성 제약으로 인해 투자자에게 막대한 손실이 발생할 수 있습니다.

투자자 여러분께서는 이러한 리스크를 충분히 인지하시어 신중한 투자 결정을 내리시기 바랍니다.

(중략)본 공시서류 제출 전일 현재, 당사는 유상증자 중점심사

대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다.
중점심사 대상 선정
과 관련한
주요 심사항목은 다음과 같습니다.(후략)
(주13) 정정 전
(전략)
7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항
(중략)
7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적
(중략)

나. 사모자금의 사용내역

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 백만원)

구 분
회차
납입일
주요사항보고서의자금사용 계획
실제 자금사용내역
차이발생 사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

보통주유상증자(제3자배정)
-
2021년 11월 26일
운영자금
8,111
운영자금
8,111
주1)

주1) 당사는 2021년 11월 (주)한국항공우주산업에 대해 보통주 444,444주를 발행하여 운영 자금 목적으로 자금을 조달하였습니다. 제 24 기 3분기 기준, 총 7,204백만원이 운영 자금으로 사용되었으며, 2022년 사업보고서 제출일 기준으로 계획에 따른 운영 자금 사용이 완료되었습니다.

(후략)
(주13) 정정 후(전략)
7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항
(중략)
7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적
(중략)

나. 사모자금의 사용내역

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 백만원)

구 분
회차
납입일
주요사항보고서의자금사용 계획
실제 자금사용내역
차이발생 사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

보통주유상증자(제3자배정)
-
2021년 11월 26일
운영자금
8,111
운영자금
8,111
주1)

주1) 당사는 2021년 11월 (주)한국항공우주산업에 대해 보통주 444,444주를 발행하여 운영 자금 목적으로 자금을 조달하였습니다.
해당 자금은 (1) 2022년 상반기의 경상연구개발비, (2) 2022년 임직원급여(매출원가), 직원급여(판매관리비)에 전액 사용 되었으며, 2022년 사업보고서 제출일 기준으로 계획에 따른 운영 자금 사용이 완료되었습니다.

(후략)
(주14) 정정 전
(전략)

다. 직원 등 현황

기업공시서식 작성기준에 의거하여 본 항목을 분기보고서에는 작성하지 아니하며, 관련 내용은 제26기 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

라. 미등기임원 보수 현황

기업공시서식 작성기준에 의거하여 본 항목을 분기보고서에는 작성하지 아니하며, 관련 내용은 제26기 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
(주14) 정정 후(전략)

다. 직원 등 현황

(기준일
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

직원
소속 외근로자
비고

사업부문
성별
직 원 수
평 균근속연수
연간급여총 액
1인평균급여액
남
여
계

기간의 정함이없는 근로자
기간제근로자
합 계

전체
(단시간근로자)
전체
(단시간근로자)

개발직
남
114
-
1
-
115
5.7
4,456,543
37,767
30
6
36
-

개발직
여
40
-
-
-
40
5.7
1,114,603
27,865
-

사무직
남
36
-
-
-
36
5.4
1,551,989
43,111
-

사무직
여
17
-
2
-
19
6.5
446,321
23,491
-

합 계
207
-
3
-
210
5.7
7,569,456
35,537
-

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 2025년 6월 말 기준이며, 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 월 평균 금액이 아닌 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.주2) 상기 직원 현황표는 미등기임원이 포함되어 있으며, 직원 수 및 평균근속연수는 2025년 6월말 재직자 기준입니다.

1. 육아지원제도 사용 현황

(단위: 명, %)

구분
당기(27기 반기)
전기(26기)
전전기(25기)

육아휴직 사용자수(남)
-
-
-

육아휴직 사용자수(여)
2
3
2

육아휴직 사용자수(전체)
2
3
2

육아휴직 사용률(남)
-
-
-

육아휴직 사용률(여)
100%
100%
100%

육아휴직 사용률(전체)
67%
43%
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
1
-

배우자 출산휴가 사용자 수
1
4
2

주1) 육아휴직 사용자 수에는 해당 연도 출산 후 1년이 지나서 육아휴직을 사용한 인원은 포함되지 않습니다.[육아휴직 사용률 계산법 산식(당해 출산 이후 1년 이내에 육아휴직을 사용한 근로자/당해 출생일로부터 1년 이내의 자녀가 있는 근로자)]

2. 유연근무제도 사용 현황

(단위: 명)

구분
당기(27기 반기)
전기(26기)
전전기(25기)

유연근무제 활용 여부
활용
활용
활용

시차출퇴근제 사용자 수
213
225
248

선택근무제 사용자 수
-
-
-

원격근무제(재택근무 포함)사용자 수
-
-
-

주1) 위 유연 근무제 활용 여부는 (시차 출퇴근제, 선택 근무제, 원격 근무(재택근무 포함)) 중 1개 이상의 제도 도입ㆍ활용 여부가 기재되어 있습니다.주2) 선택 근무제는 (1개월(신상품ㆍ신기술의 연구개발 업무는 3개월) 이내의 정산 기간을 평균하여 1주간의 소정 근로시간이 40시간을 초과하지 않는 범위에서 근무의 시작ㆍ종료 시각 및 1일 근무 시간을 조정하는 제도)를 뜻합니다.

라. 미등기임원 보수 현황

(기준일 :
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

구 분
인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
30
1,935,850
64,528
-

주1) 상기 임원 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.

(주15) 정정 전
(전략)

나. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 천원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
-
-
-
-
-
-

일반투자
-
-
-
-
-
-
-

단순투자
-
1
1
51,748
-
-
51,748

계
-
1
1
51,748
-
-
51,748

※상세 현황은 '상세표-3. 타법인출자 현황(상세)' 참조

주)기업공시서식 작성기준에 따라 소규모기업에 해당하여 본 기재를 생략합니다. 기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우에 해당하는 TecAce Software Ltd. 에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.
(주15) 정정 후(전략)

나. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 :
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
-
-
-
-
-
-

일반투자
-
-
-
-
-
-
-

단순투자
-
1
1
51,748
-
-
51,748

계
-
1
1
51,748
-
-
51,748

주)기업공시서식 작성기준에 따라
기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우로 5% 미만 소규모기업에 해당하여 기재를 생략 가능하나, 투자자분들의 이해를 돕기 위하여 기재하였습니다. 상기 1건에 해당하는 TecAce Software Ltd.에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.

【 대표이사 등의 확인 】

코난테크놀로지_대표이사 등의 확인 (25.07.30).jpg
코난테크놀로지_대표이사 등의 확인 (25.07.30)

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2025년 07월 16일
증권신고서(지분증권)
최초 제출

2025년 07월 30일
[기재정정]증권신고서(지분증권)

1차 정정(
굵은 파란색
)

금융위원회 귀중
2025년 07월 16일

회 사 명 :
주식회사 코난테크놀로지

대 표 이 사 :
김 영 섬

본 점 소 재 지 :
서울특별시 서초구 강남대로 327, 6,7,9층

(전 화) 1533-1614

(홈페이지) http://konantech.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 상무 (성 명) 임 완 택

(전 화) 1533-1614

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :
기명식 보통주 1,000,000주

모집 또는 매출총액 :
29,050,000,000
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 : (주)코난테크놀로지 → 서울특별시 서초구 강남대로 327, 6,7,9층 한국투자증권(주) → 서울시 영등포구 의사당대로 88

【 대표이사 등의 확인 】

코난테크놀로지_대표이사 등의 확인 (25.07.16).jpg
코난테크놀로지_대표이사 등의 확인 (25.07.16)

요약정보

1. 핵심투자위험

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

구 분
내 용

사업위험

가. 국내외 거시경기 침체 및 불확실성이 미치는 위험

당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 고금리, 고환율, 저성장 등에 따른 글로벌 경기침체로 인해 인공지능 관련 산업에 대한 투자가 위축되거나 실적이 악화될 수 있습니다.

또한, 현재 금융시장의 불안요인이 완전히 해소되지 않은 상황에서,
신용 스프레드 상승 등이 당사 재무 상황에 추가적인 위험요인으로 작용할 위험
이 있습니다. 이러한
거시경제의 불확실성은 국내외 경기 전반에 영향을 미칠 수 있으며, 당사가 영위하는 사업 및 실적에도 부정적인 요인으로 작용
할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
나. AI 산업 성장성 둔화 위험

당사가 영위하는 사업은 인공지능 산업에 큰 영향을 받으며, 특히 정부기관 및 기업들의 소프트웨어와 IT 서비스 관련 투자 지출 규모에 영향을 받습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다.
당사가 영위하는 인공지능 관련 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2G 및 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반기업의 IT 지출 및 투자 규모에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다.
기술 트렌드의 급격한 변화, 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 전방산업의 시장상황 악화에 따라
공공기관 및 일반기업의 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험

AI 산업은 상업화의 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적 등에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 당사는 Text AI, Vision Ai 사업부문에서 시장에 맞추어 기술 개발을 통해 경쟁력을 갖추고자 노력하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, AI 산업은 기술 진화 속도가 빠르고 경쟁 강도가 심화되고 있는 산업입니다. 향후 외부 환경 변화나 경쟁사의 기술 추격, 그리고 당사의 신규 제품 개발 지연이나 영업력 강화 부족 등의 요인으로 인해 시장 내 차별적 경쟁력을 유지하지 못할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

라. 정부 정책 변화 및 규정 개정 관련 위험
정부의 AI 산업 육성을 위한 정책 개시와 대규모 예산 편성은 당사 사업에 긍정적인 효과로 작용할 수 있으나, 실제 예산의 집행 여부 및 지속 가능성은 정책 방향, 국회 심의 결과, 중앙 및 지방정부의 재정 여건 등에 따라 변동될 수 있습니다.

정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 정부는 AI 활용 확산에 따른 잠재적 문제를 예방하고 관련 산업 육성을 지원하기 위해 제도 개선 로드맵을 수립하고 법 제정 및 개정을 지속하고 있습니다.
다만, 주요 선진국의 AI 산업 정책 기조 변화나 국내외 정부의 AI 관련 제도 정비 지연, 또는 산업 발전을 저해할 수 있는 신규 규제가 도입될 경우,
개인정보 보호, 데이터 수집 및 처리 기준 등에 추가적인 규제가 도입될 경우,
당사의 사업 수행 과정에 있어 비용 부담 증가, 프로젝트 일정 지연, 고객 요구사항 증가 등으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 당사의 수익성 및 성장성에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있으니 투자자께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.
한편, 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향
을 미칠 수 있습니다.
마. 선진기술을 보유한 해외기업의 국내 진출 위험
한국의 AI 역량은 미국, 중국 등 선도 국가 대비 절대적ㆍ상대적으로 열위한 상황이지만, AI 기술은 다양한 전방산업에 적용 가능하고 기술 확장성이 높아, 각 기술이 어떤 형태로 응용되느냐에 따라 세부 시장을 새롭게 형성할 수 있을 것으로 전망됩니다. 이에 따라, 현재 국내 기업들이 글로벌 주요 기업 대비 기술력이나 사업화 단계에서는 다소 열위에 있더라도, 특정 세부 시장에서는 경쟁력을 확보할 가능성이 존재하며, 상품화에 성공할 경우 해당 분야에서 높은 시장 점유율을 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.
그러나, 장기적으로는 글로벌 AI 빅테크 기업이 고도화된 데이터 구축ㆍ가공 기술, LLM 솔루션 역량을 기반으로 국내 시장에 본격 진입할 경우, 당사의 시장 점유율, 수익성, 사업 성장성 등에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 존재합니다. 특히, 글로벌 기업은 자본력, 브랜드 인지도, 기술력 측면에서 우위를 보유하고 있어, 국내 고객사들의 수요를 일부 대체하거나 신규 시장 기회를 잠식할 위험이 있습니다.

바. 매출의 계절성 관련 위험

당사는 매출의 계절성이 존재하며, 이에 따라 분기별 매출은 일정한 변동성을 보일 수 있으며, 특히 상반기 실적이 하반기에 비해 낮게 나타날 가능성이 존재합니다.
상반기에는 대기업 및 공공기관의 예산 집행이 본격화되기 전으로, 신규 프로젝트 발주가 상대적으로 저조할 수 있으며, 이에 따라 당사의 상반기 매출은 하반기에 비해 감소할 수 있습니다. 또한, 주요 고객사인 대기업 및 공공기관의 내부 사정(예산 조정, 프로젝트 승인 지연 등)이나 경기 변동성에 따라, 당사가 기대하는 프로젝트 착수 시점이 변경되거나 지연될 경우, 분기별 실적 편차가 더욱 확대될 수 있습니다.
B2G 사업의 경우, 공공기관의 사업 예산 편성 및 발주 일정이 정책 방향, 예산 심의 결과 등에 따라 영향을 받을 수 있으므로, 예상한 시기에 매출이 인식되지 않을 가능성도 존재합니다. 특히, 연말 예산 집행 마감 기한에 임박하여 사업이 집중될 경우, 프로젝트 수행 기간이 단축되거나, 프로젝트 자체가 축소ㆍ취소될 위험도 존재합니다.
따라서 투자자께서는 당사의 분기별 실적 변동성을 연간 누적 기준으로 종합적으로 고려할 필요가 있으며, 특정 분기의 실적만으로 당사의 성장성이나 수익성을 단정적으로 평가하는 데에는 주의가 필요하니 이 점 유의하여주시기 바랍니다.
사. 지적재산권 관련 위험

당사가 영위하고 있는
인공지능 분야 솔루션 기술은 특화된 기술 및 서비스화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적
입니다. 이에 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 기술을 보호하기 위한 특허를 출원 및 등록하고 있습니다. 현재까지 당사의 특허에 대한 침해 또는 이와 관련된 분쟁은 존재하지 않았으나 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 특허에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생 할 수 있고, 당사가 특허출원 전략을 잘못 수립하여 적절히 특허권을 보호하지 못할 수 있습니다. 이 경우
당사가 특허권을 통한 견고한 기술 진입장벽을 구축하지 못하여 사업경쟁력이 약화될 수 있으며 이는 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향
을 미칠 수 있습니다.

아. 핵심연구인력 유출 위험

당사가 영위하는 AI 사업과 데이터 사업은 꾸준한 연구개발을 필요로 하기 때문에 우수한 연구개발인력이 핵심 자산이자 경쟁력이라 할 수 있습니다. 당사는 연구개발인력이 곧 당사의 핵심경쟁력임을 인지하고, 핵심 연구개발인력의 확보, 기존 인력의 성과 격려 및 장기 근속을 위한 동기부여의 차원에서 주식매수선택권 부여 등 실질적인 보상을 부여하고자 노력하고 있습니다.

다만, AI 및 데이터 시장의 경쟁이 심화됨에 따라 우수인력 확보가 어려울 수 있으며, 업계 내 치열한 인력 유치와 전문인력에 대한 높은 수요로 당사의 연구개발기술 및 노하우를 보유한 핵심인력 유출을 막지 못할 수 있습니다.

이는 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 성장 잠재력 훼손, 수익성 하락으로 이어질 수 있는 위험이 있습니다.

투자자 여러분께서는 이러한 위험을 충분히 인지하시어 투자에 임하시기 바라겠습니다.

자. 신규사업 관련 위험
당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획이며, 코난 LLM, 생성형 AI 어플라이언스, 코난 RAG-X, 코난 챗봇+(외국어 동시대화 솔루션), 국방 AI를 신규 사업으로 추진하고 있습니다. 당사는 우호적인 AI 시장의 성장 추세와 축적된 기술 역량을 바탕으로, 지속적으로 시장의 수요에 맞는 신규 제품을 출시하고자 노력하고 있습니다. 다만, 당사가 추진 중인 신규 사업은 지속적인 연구개발을 전제로 하며, 이에 따른 전문 인력 확보와 안정적인 자금 투입이 필수적입니다.
현재 당사의 자금력은 상대적으로 제한적인 상황으로, 향후 추가적인 연구개발 인력 확보나 기술 투자 여력이 부족할 경우 신규사업의 확장 속도가 지연되거나, 경우에 따라 사업이 중단될 가능성도 존재합니다.
또한,
기술개발에 성공하거나 신규 서비스를 출시하더라도, 시장 수요가 예상에 미치지 못하거나 상용화가 지연될 경우, 사업화가 어려워지며 당사의 사업 지속성과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
투자자 여러분께서는 위와 같은 사업 전개상 불확실성을 충분히 인지하시고 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

차. 소프트웨어 개발업 및 공급업 인력 인건비 상승에 따른 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편이며, 최근 몇 년간 소프트웨어 산업이 빠르게 성장하면서, 전문 인력의 수급 불균형으로 인해 급격한 임금 상승이 발생했습니다.
특히 AI 분야에서는 해외유출 등의 이유로 연구개발 관련 고급인력 부족 현상이 지속되고 있으며, 빅데이터 분야는 분야별 전문지식을 겸비한 고급 데이터 인력의 수급차가 두드러지는 상황입니다.
이처럼 AI 및 빅데이터 분야의 인력 부족 현상이 지속된다면, 임금 상승을 피할 수 없으며 신규 인력의 충원이 어려울 수 있습니다. 또한,
당사가 보유한 핵심개발인력을 유지하고 고급 인력 확보를 하는 과정에서 인건비의 비중이 증가할 수 있습니다. 이에 따라 영업비용이 증가하여 당사의 수익성이 낮아질 수 있으며, 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자 여러분께서는 충분히 인지하시어 투자에 신중을 기하여주시기 바랍니다.

카. 보안 관련 위험

당사는 인공지능 학습 및 맞춤형 AI 솔루션 제공 과정에서 고객사의 민감한 데이터(문서, 상담 내역, 업무 기록 등)를 활용하여 모델을 구축하거나, 결과 데이터를 제공하는 구조로 사업을 운영하고 있습니다.
이와 같은 데이터 처리ㆍ저장 과정에서 정보보안 이슈가 발생할 수 있으며, 특히 고객사의 데이터가 외부 클라우드 환경 등을 기반으로 운영되는 경우, 해킹, 개인정보 유출, 시스템 장애 등의 보안 관련 위험이 존재합니다. AI 서비스의 특성상 외부 시스템과의 연동이나 오픈소스 활용, LLM 모델 연계 등에 따라 제3자의 침해 가능성을 완전히 배제할 수는 없으며, 이로 인한 고객사 신뢰도 저하, 법적 분쟁, 계약 해지 등의 위험이 발생할 수 있습니다.
당사는 보안 수준 향상을 위한 기술적 조치를 지속적으로 강화해 나가고 있으나, 투자자 여러분께서는 당사의 정보보안 관련 리스크에 대해 유의하여 주시기 바랍니다.

타. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다. 당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화 하기 위하여 지속적으로 인공지능을 활용한 기술개발을 통해 당사 경쟁력을 강화하고 있습니다. 또한, 단기 납품형 구축 프로젝트에서 벗어나 고객의 환경에 맞춘 온프레미스형 플랫폼 및 통합형 어플라이언스 제품으로 제품구조를 고도화하고, 기술 신뢰 기반의 장기 레퍼런스 확보를 통해 협상력의 간극을 실질적으로 완화하고 있습니다. 하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고
향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는 판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.
파. 프로젝트 진행 시 고객의 요구에 대응하지 못할 위험
당사는 현재 B2G 및 B2B 분야에 특화된 맞춤형(Vertical) AI 서비스를 제공하며 해당 니치(Niche) 시장을 공략하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히, B2B 및 B2G 중심의 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 데이터 분석 역량과 함께 생성형 AI를 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다. 프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 이를 적용하여 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적인 업무 수행 현황 보고를 통해 문제 발생 시 신속하게 해결합니다. 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고
당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출 등이 발생하는 경우, 당사의 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다
.
이는 당사의 영업경쟁력 및 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

회사위험

가. 기술특례상장 기업의 관리종목 지정 및 상장폐지 관련 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다.

당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2024년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 당사는 공시서류 작성 기준일 현재 「코스닥시장 상장규정」 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다.
당사는 최근 3개년 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다.
구체적으로, 당사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 69.3%를 기록하여 50%를 초과하였으나, 2024년의 초과분은 유예 시기에 해당하여 관리종목 지정 판단 대상이 아닙니다. 다만, 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도에 법인세비용차감전순손실이 발생할 경우 관리종목으로 지정되므로, 당사가 2024년말을 기준으로 유예기간이 종료된 상황에서 관리종목 판단의 기준연도가 되는 2025년말, 2026년말, 2027년말 3개의 사업연도 중 2개 사업연도에서 기준 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.
추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험

당사는 2022년 7월 7일 코스닥 시장에 상장하였습니다. 당사는 코스닥시장 상장 당시 증권신고서상 아래와 같이 향후 3개년에 대한 영업실적을 추정하였습니다.
그러나, 당사는 3개년 추정 실적과 달리, 2022년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.

구체적으로, 예측치 대비 실적치에 매출액, 영업이익, 당기순이익의 순으로 2022년 36.97%, 201.10%, 192.39%, 2023년 31.7%, 228.21%, 232.45%, 2024년 47.1%, 206.20%, 220.47%의 괴리가 발생하였습니다.
2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 파악하고 있습니다.
특히, LLM 중심 산업 재편에 따른 수요 불일치, 대형 프로젝트 수주 후 공백기 발생, 발주 시기 편차로 인한 실적 이연, 제품 전환기 매출 공백 발생, 고정비 증가 등이 주요 원인에 해당합니다.
당사는 고정비 비중을 고려한 수익 구조 다변화 및 운영 효율화 전략을 병행하고 있으며, 고도화 제품의 상용화 및 대형 프로젝트 수주가 본격화될 경우, 현재의 고정비 구조가 수익 확대의 기반으로 전환될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다.
또한, 당사의 소프트웨어 개발 사업의 특성 및 B2G 및 B2B 중심 영업 방식 상 상기 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 수 있으며, 이로 인해 향후 당사의 실적이 예상보다 저조하고, 이익 미실현 장기화 시 자본잠식이 발생할 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

다. 성장성 및 수익성 관련 위험

당사는 2021년 17,849백만원의 매출을 기록했으나, 2022년에는 -13.8% 감소한 15,388백만 원의 매출을 기록하였습니다. 그러나 2023년에는 전년 대비 58.7% 성장한 24,428백만 원의 매출을 달성하였습니다. 이는 당사가 산업 환경 변화에 선제적으로 대응해 생성형 AI 기반 어플라이언스 제품군을 고도화하고, 온프레미스형 수요에 최적화된 구조로 제품을 전환하며 본격적인 수주에 성공한 결과입니다. 다만, 당사의 2022년부터 AI 제품군을 중심으로 전략적 전환함에 따라
인건비, 연구개발비, 감가상각비 등의 비용이 증가하며 지속적인 영업손실 및 당기순손실을 기록하고 있습니다. 당사가 현재 예측하기 어려운 전방산업의 침체, 대체 기술의 출현, 산업 내 경쟁의 심화 등 사업과 관련한 부정적인 대내외 변수들로 인하여 당사의 매출 성장성이 유지되지 못할 위험이 있습니다. 또한, 주된 사업부문의 사업 분야가 침체를 방지하고 현재의 매출 성장세를 유지하기 위해 더 많은 연구개발비용및 영업비용이 투입된다면 당사의 수익성 지표가 현재보다 더욱 악화될 수 있습니다.

라. 재무안정성 악화 위험
당사의 부채비율은 최근 3개년 및 2025년 1분기 2022년 22.8%, 2023년 53.1%, 2024년 126.2%, 2025년 1분기 127.6%, 유동비율은 2022년 660.8%, 2023년 236.4%, 2024년 133.6%, 2025년 1분기 124.5%를 기록 중이며, 이는 당기순손실의 지속으로 인한 결손금 누적과 현금흐름 유출에 기인합니다. 당사는 현재 보유 중인 현금및현금성자산과 금번 유상증자를 통해 조달되는 자금을 향후 R&D연구개발비용과 영업 네트워크 확대를 위한 운영자금으로 사용할 예정입니다.
당사의 재무구조 악화가 장기화될 경우, 당사의 지속가능성에 대한 신뢰도 역시 저하될 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 당사의 부채 및 유동성 지표가 업계 평균 대비 열위한 수준에 있으며, 자본확충 실패 또는 손실 지속 시 재무 건전성이 급격히 저하될 수 있다는 점을 충분히 인지하시고, 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

마. 현금흐름 악화 위험

당사의 영업활동현금흐름을 살펴보면 당사는 최근 3년 간 지속적인 당기순손실이 발생에 따라 2022년 -4,687백만원, 2023년 -6,837백만원, 2024년 -2,252백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원의 부(-)의 영업활동현금흐름이 이어지고 있습니다. 또한 당사는 2021년 코스닥시장 상장 당시 공모자금 약 300억원이 유입되어 최근 3개년 및 2025년 1분기 동안 영업활동에서 발생하는 현금 유출에 충분히 충당할 수 있어, 급격한 자금 수요의 발생에 대비한 2,000백만원의 차입금 확보 이외의 별도의 투자활동이나 재무활동을 통해 충당하지는 않는 구조를 보이고 있습니다.

당사의 현재 기말 현금및현금성자산과 금융상품 보유 규모로 볼 때 단기적인 유동성은 충분하여 유동성 위험에 노출될 위험은 높지 않은 것으로 판단됩니다.
그러나, 당사는 영업활동을 통한 현금흐름창출능력이 부진하여 상장 당시 공모자금에 의존하고 있는 상황이며, 당사가 금번 유상증자를 비롯하여 향후 추가적인 투자활동 및 재무활동을 통해 조달한 자금이 영업활동 현금의 순유입으로 이어지지 않아 당사의 경영 성과가 지속적으로 악화된다면 당사의 유동성은 현재 수준보다 더욱 악화될 위험이 있습니다.

바. 매출채권 및 계약자산 관련 활동성 위험

당사의 매출은 제품 공급(인도) 시점에 인식되며, 용역계약인 경우 용역 기간에 맞추어 진행률로 인식되고 있습니다. 2025년 1분기말 기준 당사의 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 약 33.68% 수준이며, 당사의 2025년 1분기말 매출채권의 회수기간이 6개월 이내인 채권의 비중은 약 62%입니다. 당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있습니다. 또한 대손위험에 대한 노출정도가 중요하지 않은 수준으로 유지될 수 있도록 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권 및 계약지신에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않을 경우, 당사의 손익계산서상 당기순손실이 확대되고 자산구조 또한 부실화될 수 있습니다.

사. 특수관계자 간 거래 관련 위험
본 공시서류 작성 전일 현재 기준 특수관계자는 당사의 5% 이상 주요 주주에 해당하는 SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주) 2개의 회사와 당사의 최대주주입니다. 당사는 SK텔레콤(주)의 AI 플랫폼 '에이닷' 서비스에 당사의 검색엔진 및 음성합성 기술을 적용하고 있으며, 한국항공우주(주)와 AI 기반 고장-수명 예측 시스템(PHM) 공동 개발, AI 파일럿 개발 등 유무인 복합체계 관련 사업들을 함께 진행하고 있습니다.
현재 특수관계자와의 거래에 있어서 금액적 중요도가 작으나 향후 당사와 당사의 종속기업 및 관계기업 간 거래 규모가 증가함에 따라 금액적 중요도가 증가한다면 당사와 당사의 특수관계자 간 거래를 주의할 필요가 있습니다. 당사는 특수관계자 간 거래에 있어서 상법 등 관련 법규를 준수하고자 노력하고 있습니다. 그러나 향후 경영 환경의 변화에 따라 특수관계자와의 거래 규모가 증가할 수 있고 그러한 거래 결과 당사의 손익에 영향을 미치는 사건이 발생할 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 투자주의/경고 종목 지정에 따른 위험

당사는 2022년 7월 코스닥시장에 상장한 이후
한국거래소의 시장감시위원회로부터 투자주의종목에 8회, 투자경고종목 3회에 지정된 사실이 있습니다.
시장감시위원회 투기적이거나 불공정거래의 개연성이 있는 종목을 투자주의종목으로 공표하여 일반 투자자들의 뇌동매매 방지 및 잠재적 불공정거래 행위자에 대한 경각심을 고취시키고 있습니다. 주가가 일정기간 급등하는 등 투자유의가 필요한 종목은 "투자주의종목 -> 투자경고종목 -> 투자위험종목" 단계로 시장경보종목으로 지정되며, 투자경고 및 투자위험 단계에서 매매거래가 정지될 수 있습니다.
투자자들께서는 당사가 코스닥시장 상장 이후 투자주의종목 및 투자경고종목에 지정되었던 사실이 있는 만큼, 당사의 주가 급등락에 따른 뇌동매매에 반드시 유의하여 주시기 바랍니다. 또한, 투자시 잠재적 불공정거래가 있을 가능성을 염두에 두고 임하시기 바랍니다.

자. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험당사는 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 및 '내부관리제도 모범규준'의 규정대로 성실히 운영하기 위하여 현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」에서 규정한 내부회계관리제도를 구축, 운영하고 있으며 우발상황 등이 발생하지 않도록 상시 모니터링을 통해 내부통제 강화를 위하여 상당한 노력을 기울이며 대비하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시 각종 제재사항에 해당할 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 공시된 당사의 내부회계관리 운영실태를 충분히 확인하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

차. 정부보조금 관련 위험

당사의 연구개발비용은 2022년 2,555백만원, 2023년 4,999백만원, 2024년 5,511백만원, 2025년 1분기 1,169백만원을 지출하였으며, 경상연구개발비에 대한 정부보조금은 2022년 875백만원, 2023년 231백만원, 2024년 627백만원, 2025년 1분기 278백만원을 수령하였습니다. 당사는 이처럼 연구개발비용의 일부를 매년 정부로부터 보조금으로 지원받고 있습니다.
당사는 현재 추진 중인 사업 또는 향후 사업계획과 관련된 정부과제에 적극적으로 참여할 계획을 가지고 있습니다. 그러나 향후 정부의 정책변화로 인해 정부과제와 관련된 예산이 축소되거나 현재 수행 중인 연구개발과제의 실패에 따른 과제 참여 제한 등은 지속적으로 자금이 투입되어야 하는 당사의 연구개발활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기타 투자위험

가. 청약 등에 따른 최대주주 지분율 변동 및 경영권 안정성 관련 위험
본 공시서류 제출일 전일 기준 최대주주인 김영섬 대표이사는 발행주식총수의 23.71%인 2,718,560주를 보유하고 있으며, 특수관계인 12인의 지분을 포함한 최대주주 및 특수관계인은 발행주식총수의 37.86%인 4,341,540주를 보유하고 있습니다. 금번 유상증자를 통해 발행 예정인 주식수는 1,000,000주입니다. 김영섬 대표이사는 배정분 중 약 30억원 규모에 대해 청약을 계획하고 있으며, 이는 전체 배정분의 43% 수준입니다. 청약에 필요한 예상 자금은 개인 보유자금 등을 활용하여 마련할 예정입니다.
최대주주 김영섬 대표이사의 30억원 수준의 청약률 외에, 본 유상증자, 주식매수선택권 미행사수량의 행사 가능성, 향후 과도한 시가 하락 발생 시 주식담보대출의 담보권 실행 및 반대매매 등의 이유로 인해 본 공시서류 제출일 전일 현재 최대주주의 지분율 대비 지분율이 하락할 수 있습니다. 최대주주의 지분율 하락으로 향후 당사 경영권 위협이 발생할 수 있으며, 본 신고서에 기재된 최대주주의 예정 청약률 대비 청약 참여율이 예상보다 낮아지게 될 경우 지분율 하락의 수준이 확대될 수 있으니 투자자께서는 투자판단 시 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. 중점심사 선정 가능성 및 증권신고서 정정에 따른 일정 지연 관련 위험

2025년 2월 27일 금융감독원은 기업공개(IPO) 및 유상증자 주관업무와 관련하여 16개 증권사와 간담회를 가진 뒤 새로운 관리감독기준을 공개했습니다. △주식가치 희석화, △일반주주 권익 훼손, △주관사의 의무 소홀 등 3가지 대분류와 7가지 소분류에 따라 중점심사 유상증자 항목을 선정하였습니다. 위 사유 중 하나라도 해당할 경우 '중점심사' 대상으로 선정되며, 감독원은 해당 기업과 관련하여 유상증자의 당위성, 의사결정 과정, 이사회 논의 내용, 주주 소통계획 등 기재 사항을 집중적으로 심사할 것임을 밝혔습니다.
본 공시서류 제출 전일 현재 당사는 유상증자 중점심사
대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다.
향후 당사가 중점심사 대상에 지정될 경우, 금융감독기관은 1주일 이내 집중심사를 개시하며, 최소 1회 이상의 대면협의 절차가 진행될 예정입니다. 이 과정에서 당사의 증권신고서 일부 내용이 수정될 수 있으며, 특히 투자판단에 중대한 영향을 미칠 수 있는 핵심 정보가 변경되거나, 심사 대응 과정에서 일정이 지연될 가능성이 존재합니다. 최근 금융감독기관 및 관련 규제기관의 감독 기준이 강화되고 있는 상황으로,
당사가 관련 법령 또는 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목 지정, 투자주의환기종목 지정, 상장폐지실질심사, 나아가 상장폐지 조치가 취해질 수 있습니다. 더불어, 현재 예측하지 못한 사유로 감독기관으로부터 제재가 부과될 경우, 주가 하락 및 유동성 제약으로 인해 투자자에게 막대한 손실이 발생할 수 있습니다.

투자자 여러분께서는 이러한 리스크를 충분히 인지하시어 신중한 투자 결정을 내리시기 바랍니다.

다. 상장 이후 높은 주가 변동성 관련 위험
당사는 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였으며, 상장 이후부터 공시서류 제출 전일 현재까지 해당기간 동안 2023년 10월 12일 1:1비율 무상증자를 반영한 수정주가 기준 주가가 최저 8,425원에서 최대 78,850원으로 주가 변동성이 매우 큰 상황입니다.

당사는 상장 이후 2022년 12월 ~ 2023년 2월 간 AI 챗봇 테마주의 강세와 함께 주가가 급등하였으며, 이후 주가가 지속적으로 하락하였으나 AI 분야에 대규모 투자를 예고한 이재명 정부의 출범 이전부터 점차 회복하여 공시서류 제출 전일 현재에는 30,000 ~ 40,000원대의 가격을 유지하고 있습니다.
본 공시서류 제출 이후 주가가 큰 폭으로 변동하여 발행가액에 큰 변동이 생길 경우 당사가 계획했던 자금운용 계획에 차질이 생길 수 있습니다. 투자자들께서는 투자 시 당사 주가의 변동성 관련 위험을 충분히 인지하시길 바랍니다.

라. 신주의 환금성 제약 및 주가 변동에 따른 손실 위험당사의 금번 유상증자로 인한 발행신주는 주금 납입일 이후 코스닥시장에 추가 상장일까지 유동성이 제한될 수 있으며,
추가상장 시점에서 신주발행가액보다 주가의 수준이 낮은 경우 환금성 위험 및 원금 손실의 위험
이 있습니다. 본 유상증자 기간동안 주가의 변동이 있을 수 있다는 점, 투자자께서는 유의하여 주시기 바랍니다.

마. 증자방식, 청약절차에 대한 주의 및 주가하락 위험

당사의 금번 유상증자로 인하여 기발행주식총수 11,467,288주의 8.72%에 해당하는 1,000,000주가 추가로 발행될 예정입니다. 본 유상증자는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행됨에 따라 일반공모를 거쳐 배정 후에도 미 청약된 잔여주식에 대해서는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하게 됩니다.
만약 본 유상증자 청약에서 대량 실권이 발생하여 대표주관회사가 실권주를 인수하게 될 경우 주가에 어떠한 영향을 미칠지는 예상하기 어렵습니다.
다만, 대표주관회사가 당사 주식 인수 후 수익을 확정하기 위해 빠른 시일 내에 인수한 주식을 장내에서 매각하게 된다면 단기적으로 당사 주가에 악영향을 미칠 수 있으며,
대표주관회사가 인수한 주식을 일정 기간 보유하더라도 동 인수 물량이 잠재 매각 물량으로 존재하여 주가 상승에 부담으로 작용할 가능성이 있습니다.
대표주관회사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 12.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때, 대표주관회사의 실권주 매입단가는 일반청약자들 보다 12.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성이 있습니다.
실질적으로 유상증자 청약자 및 대표주관회사는 신주상장 2영업일 전부터 입고예정 주식의 매도가 가능합니다. 투자자 여러분께서는 이 점에 유의하시어 투자에 임하시기 바랍니다.

바. 주가하락에 따른 발행금액 감소 위험
주식시장의 급격한 상황 악화 등으로 인하여 금번 유상증자 발행가격이 하락하면서 모집규모가 크게 줄어들 경우,
당사가 계획했던 인수자금 마련 등에 차질이 빚어지면서 회사의 보유 현금을 당초 계획보다 과도하게 지출할 수 있으며, 이에 따라 재무적 안정성에 부정적 영향
을 미칠 수 있습니다. 투자자분들은 투자시 이점에 유의하시기 바랍니다.

사. 공시서류 정정에 따른 일정 변경 위험본 증권신고서는 공시심사과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며,
투자판단과 밀접하게 연관된 주요내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질
을 가져올 수 있습니다.

아. 분석정보의 한계 및 투자판단 관련 위험
금번 유상증자를 통해 취득한 당사의 주식가치가 하락할 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 정부가
증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 기재사항은 청약일 이전에 변경
될 수 있습니다. 또한 금번 공모를 위한 분석 중에는 예측정보가 포함되어 있습니다. 투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 다양한 방면에서 신중한 검토를 병행하여 독자적으로 판단하시기 바랍니다.

자. 집단 소송 제기 위험
당사가 잘못된 정보를 제공하거나 부실감사 등으로 주주들에게 손해를 끼칠 시

일부 주주들로부터 집단 소송이 제기될 위험
이 있습니다.

차. 유상증자 철회에 따른 위험유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생하여 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다. 당사가 진행하는 금번 유상증자가 예기치 못한 사유로 인해 철회될 경우 당사는 자본 확충을 위하여 무상감자 등 주주에게 손실을 끼치는 방안 등을 진행할 수 있습니다.
유상증자 납입 전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락에 따른 주가하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생할 수 있음을 투자자께서는 유의
하시기 바랍니다.

카. 금융감독기관의 규제 강화에 따른 위험최근 금융감독기관 등의 상장기업에 대한 관리감독기준은 투자자보호 차원에서 엄격해지고 있는 상황이며,
회사가 관련 규정을 위반할 경우 회사 및 회사가 발행한 주식에 대해 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치
가 취해질 수 있습니다.

타. 차입공매도 유상증자 참여 제한 관련 위험금융위원회의 공매도 제도개선 관련 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」일부개정에 따라, 주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날(발행가격 산정 기산일)까지,
해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우에만 증자참여가 허용됩니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4).

투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

파. 재무제표 작성 기준일 이후 재무상황 변동에 따른 위험
본 공시서류 상 재무제표에 관한 사항은 2025년

1분기

재무제표 (K-IFRS 기준) 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았습니다. 당사는 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 투자 의사결정에 중대한 영향을 미칠 것으로 판단되는 변동사항을 향후에도 상세하게 반영하여 공시할 예정입니다.
그럼에도 불구하고, 당사가 중요하지 않다고 판단하여 기재 및 서술을 생략한 사항 중 당사의 기업가치에 영향을 미칠 만한 사건이 없다고 단정할 수는 없어 주기적이고 면밀한 검토가 필요합니다.

하. 개인종합자산관리계좌(ISA) 납입한도에 따른 청약제한 위험

개인종합자산관리계좌(이하 ISA 계좌)는 연간 납입가능한도 제한(연간납입한도 2,000만원, 5년간 최대 1억원까지 납입가능하며 납입한도 이월가능)이 있는 계좌입니다. ISA계좌를 통한 신주인수권증서 보유자 청약시,
투자자별 유상증자 배정주수에 해당하는 청약증거금 납입금액이 ISA계좌 잔여납입한도를 초과할 경우 유상청약이 제한될 수 있으니,

투자자께서는 이 점 유의하시기바랍니다.

거. 기타 투자자 유의사항

당사의 대내외적 경영환경 변화에 따라 당사 실적의 급변동이 있을 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생할 수 있으므로, 상기 투자위험요소 및 본 공시서류에 기재된 정보에만 의존하여 투자 판단을 해서는 안되며,
투자자 여러분의 독자적인 판단에 의해야 함을 유의하시어 투자에 임하시기 바랍니다.

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

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

보통주
1,000,000
500
29,050
29,050,000,000
주주배정후 실권주 일반공모

인수(주선) 여부
지분증권 등 상장을 위한 공모여부

인수
아니오
해당없음
해당없음

인수(주선)인
증권의종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
한국투자증권
보통주
1,000,000
29,050,000,000
인수수수료: 모집총액의 1.4%실권수수료: 잔액인수금액의 12.0%
잔액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2025년 10월 16일 ~ 2025년 10월 17일
2025년 10월 24일
2025년 10월 20일
2025년 10월 24일
2025년 09월 02일

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

2025년 07월 17일
2025년 10월 13일

자금의 사용목적

구 분
금 액

운영자금
29,050,000,000

발행제비용
480,000,000

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

-
-
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의관계
매출전보유증권수
매출증권수
매출후보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】

주요사항보고서(유상증자결정)-2025.07.16

【기 타】
1) (주)코난테크놀로지 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자의 대표주관회사는 한국투자증권(주)입니다.2) 금번 유상증자는 잔액인수방식에 의한 것으로 대표주관회사는 주주배정후 실권주 일반공모 후 최종 실권주를 잔액인수하게 되며, 인수방법 및 인수대가에 대한 자세한 내용은 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 5. 인수 등에 관한 사항'을 참고하여 주시기 바랍니다. 대표주관회사인 한국투자증권(주)은 투자중개업자로서 타인의 계산으로 증권의 발행ㆍ인수에 대한 청약의 권유, 청약, 청약의 승낙 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」상의 증권의 인수업무를 수행합니다.3) 상기 모집가액, 모집총액 및 발행제비용은 예정 발행가액 기준으로 산정된 것으로 향후 변경될 수 있습니다. 확정 발행가액은 구주주 청약 초일 전 제3거래일에 결정될 예정입니다.4) 상기 청약기일은 구주주의 청약기일이며, 일반공모의 청약기일은 2025년 10월 21일 ~ 2025년 10월 22일(2영업일간)입니다.5) 금융감독원에서 본 증권신고서를 심사하는 과정에서 정정요구 조치를 취할 수 있으며, 정정요구 등에 따라 본 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다.6) 증권신고서의 효력의 발생은 본 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.7) 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4 및 동법 시행령 제208조의4에 의거, 2025년 07월 17일부터 2025년 10월 13일까지 당사의 주식을 공매도 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 동법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만, 모집가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 동법 시행령 제208조의4 제2항 및 「금융투자업규정」 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.8) 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항에 의해 고위험고수익투자신탁등 및 일반청약자에 대하여 배정하여야 할 주식이 50,000주(액면가 500원 기준) 이하 이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 청약자에게 배정하지 아니하고 대표주관회사가 자기의 계산으로 인수할 수 있습니다.

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

당사는 이사회 결의를 통하여 「자본장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의6 제2항 제1호에 의거 당사와 대표주관회사인 한국투자증권(주) 간에 주주배정후 실권주를 인수하는 계약을 체결하고 사전에 그 실권주를 일반에 공모하기로 하여 기명식 보통주 1,000,000주를 주주배정후 실권주 일반공모 방식으로 발행하기로 결정하였으며, 동 증권의 개요는 다음과 같습니다.

(단위 : 원, 주)

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

보통주
1,000,000
500
29,050
29,050,000,000
주주배정후 실권주 일반공모

주1)
이사회 결의일: 2025년 07월 16일

주2)
1주의 모집가액 및 모집총액은 예정 발행가액을 기준으로 한 예정금액으로, 확정되지 않은 금액입니다.

「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-18조 (유상증자의 발행가액 결정)에 의거, 주주배정 증자시 가격산정 절차폐지 및 가격산정의 자율화에 따라 발행가액을 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (구)「유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제57조를 일부 준용하여 아래와 같이 산정할 예정입니다.

■ 예정 발행가액의 산출 근거

본 공시서류의 예정 발행가액은 2025년 07월 16일 성립된 이사회의 직전 거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가와 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 종가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 종가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여, 아래의 산식에 따라 결정하며 할인율은 25%를 적용합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하기로하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.)

기준주가 ×【 1 - 할인율(25%)】

▶ 예정 발행가액
=
-------------------------------------

1 + 【증자비율 × 할인율(25%)】

상기 방법에 따라 산정된 예정 발행가액은 참고용이며, 구주주 청약일전 3거래일에 확정 발행가액이 결정될 예정입니다.

[예정 발행가액 산정표]

(기산일 : 2025년 07월 15일)
(단위 : 원, 주)

일자
가중평균주가
거래량
거래대금

2025-07-15
38,791
64,307
2,494,536,275

2025-07-14
38,543
56,799
2,189,175,900

2025-07-11
39,206
49,222
1,929,810,600

2025-07-10
39,313
130,447
5,128,308,400

2025-07-09
39,911
58,595
2,338,613,650

2025-07-08
39,900
141,761
5,656,202,675

2025-07-07
38,531
67,817
2,613,026,325

2025-07-04
38,588
94,031
3,628,446,075

2025-07-03
39,804
140,559
5,594,872,350

2025-07-02
41,054
94,329
3,872,622,075

2025-07-01
41,946
174,839
7,333,861,350

2025-06-30
39,663
110,907
4,398,859,100

2025-06-27
40,276
249,253
10,038,943,725

2025-06-26
42,406
407,865
17,295,776,525

2025-06-25
45,884
390,902
17,936,075,450

2025-06-24
44,474
463,377
20,608,290,100

2025-06-23
42,540
674,686
28,701,475,300

2025-06-20
40,503
359,208
14,548,902,225

2025-06-19
39,793
419,133
16,678,376,350

2025-06-18
39,587
1,102,199
43,633,101,150

2025-06-17
36,647
250,496
9,179,851,925

2025-06-16
36,764
332,723
12,232,322,775

1개월 가중산술평균주가 (A)
40,805
-

1주일 가중산술평균주가 (B)
39,181
-

기산일 종가 (C)
39,550
-

A,B,C의 산술평균 (D)
39,845
(A+B+C)/3

기준주가
39,550
(C와 D중 낮은가액)

할인율 (F)
25%
-

증자비율 (G)
8.72%
-

예정 발행가액(호가단위 절상)
29,050
기준주가 × (1-할인율)/ 1 + (유상증자비율 × 할인율 )

■ 공모일정 등에 관한 사항

[주요일정]

날 짜
내 용
비 고

2025년 07월 16일
이사회결의
주요사항보고서 제출

2025년 07월 16일
최초 증권신고서(예비투자설명서) 제출
-

2025년 07월 17일
신주발행공고 및 신주배정기준일 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)

2025년 08월 28일
1차 발행가액 확정
신주배정기준일 전 제3거래일

2025년 09월 01일
권리락
신주배정기준일 전 제1거래일

2025년 09월 02일
신주배정기준일(주주확정)
-

2025년 09월 16일
신주배정 통지
-

2025년 09월 23일~ 2025년 09월 29일
신주인수권증서 상장 및 거래기간
5거래일 이상 동안 거래

2025년 09월 30일
신주인수권증서 상장폐지
신주인수권증서 상장폐지일과구주주청약 초일 사이 5거래일 확보

2025년 10월 13일
확정 발행가액 산정
구주주 청약 초일 3거래일 전

2025년 10월 14일
확정 발행가액 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)

2025년 10월 16일~ 2025년 10월 17일
구주주 청약 및 초과청약
-

2025년 10월 20일
일반공모 청약 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)한국투자증권 홈페이지(http://www.truefriend.com)

2025년 10월 21일~ 2025년 10월 22일
일반공모 청약
-

2025년 10월 24일
주금납입/환불/배정공고
-

2025년 11월 07일
유상증자 신주상장 예정일
-

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

주2)
2019년 9월 16일부터 전자증권제도가 시행됨에 따라 금번 유상증자 시 발행되는 신주인수권증서 및 신주가 전자증권으로 발행될 예정이며, 신주상장과 동시에 신주가 유통될 예정입니다.

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

2. 공모방법

[공모방법 : 주주배정후 실권주 일반공모]

모 집 대 상
주 수(%)
비 고

구주주 청약(신주인수권증서 보유자 청약)
1,000,000주(100%)
▶ 구주 1주당 신주 배정비율 : 1주당 0.0872045770주▶ 신주배정기준일 : 2025년 09월 02일▶ 구주주 청약일 : 2025년 10월 16일 ~ 2025년 10월 17일 (2거래일간)▶ 보유한 신주인수권증서의 수량 한도로 청약가능 (구주주에게는 신주배정기준일 현재주주명부에 기재된 소유주식 1주당 신주배정비율을 곱한 수량만큼의 신주인수권 증서가 배정됨)

초과청약
-
▶ 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의6 제2조 제2항에 의거 초과청약▶ 초과청약비율 : 배정신주(신주인수권증서) 1주당 0.2주▶ 신주인수권증서 거래를 통해서 신주인수권증서를 매매시 보유자 기준으로 초과청약 가능

일반공모 청약(고위험고수익투자신탁등,벤처기업투자신탁 청약 포함)
-
▶ 구주주 및 초과청약 후 발생하는 단수주 및 실권주에 대해 배정됨▶ 일반공모 청약일 : 2025년 10월 21일 ~ 2025년 10월 22일 (2거래일간)

합 계
1,000,000주(100%)
-

주1)
본 건 유상증자는 주주배정후 실권주 일반공모 방식으로 진행되며, 구주주 청약 결과 발생하는 실권주 및 단수주는 우선적으로 초과청약자에게 배정되며, 이후 실권이 발생할 경우에 대해서는 이를 일반에게 공모합니다.

주2)
구주주의 개인별 청약한도는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식 1주당 신주배정비율인 0.0872045770 비율로 배정하되, 1주 미만의 단수주는 절사합니다. 단, 신주배정기준일 전 주식매수선택권의 권리 행사로 인하여 1주당 신주배정주식수 비율 및 증자비율이 변동될 수 있습니다.

주3)
신주인수권증서 보유자는 보유한 신주인수권증서 수량의 한도로 증서청약을 할 수 있고, 동 주식수에 초과청약비율(20.0%)를 곱한 수량을 한도로 초과청약 할 수 있습니다. 단, 1주 미만은 절사합니다.① 청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약 한도주식수 + 초과청약 한도주식수② 신주인수권증서 청약 한도주식수 = 보유한 신주인수권증서의 수량③ 초과청약 한도주식수 = 신주인수권증서 청약 한도주식수 X 초과청약 비율(20.0%)

주4)

"고위험고수익투자신탁등"이란 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 투자신탁 등을 말합니다.

① 「조세특례제한법」 제91조의15 제1항에 따른 고위험고수익채권투자신탁(이하 '고위험고수익채권투자신탁'이라 한다). 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일이 속하는 분기 또는 그 다음 분기 말일 전 영업일까지 수요예측에 참여하는 경우에는 같은 법 시행령 제93조 제1항 제1호 및 같은 조 제5항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 고위험고수익채권의 보유비율이 같은 법 시행령 제93조 제1항 제1호 각 목의 비율 이상이어야 한다.

② 법률 제19328호 조세특례제한법의 시행일 이전의 제91조의15 제1항에 따른 고위험고수익투자신탁(이하 '고위험고수익투자신탁'이라 한다)으로서 최초 설정일·설립일이 2023년 12월 31일 이전인 것. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일로부터 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 한다.

주5)
"벤처기업투자신탁"이란 「조세특례제한법」 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 「조세특례제한법 시행령 일부개정령」 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조 제1항 제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35이상이어야 합니다.

주6)
구주주 청약(초과청약 포함) 결과 발생한 미청약주식 및 단수주는 대표주관회사가 일반에게 공모하되, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제2항 제6호 가목에 따라 "고위험고수익투자신탁등"에 일반공모 배정분의 10%를 배정하고, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제2항 제6호 나목에 따라 "벤처기업투자신탁"에 일반공모 배정분의 25%를 배정합니다. 나머지 주식은 개인청약자 및 기관투자자에 구분없이 배정합니다. "고위험고수익투자신탁등"에 대한 일반공모 배정분 10%, "벤처기업투자신탁"에 대한 일반공모 배정분 25% 및 개인투자자 및 기관투자자에 대한 일반공모 배정분 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 한 그룹만 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.① 1단계: 총 청약물량이 일반공모 배정분 주식수를 초과하는 경우, 각 청약자에 5사6입을 원칙으로 안분 배정하여 잔여주식이 최소화되도록 합니다. 다만, 고위험고수익투자신탁등에 대한 공모주식 10%와 벤처기업투자신탁에 대한 공모주식 25%, 개인투자자 및 기관투자자(집합투자업자포함)에 대한 공모주식 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 어느 한 그룹에서 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.② 2단계: 1단계 배정 후 최종 잔여주식은 최대청약자부터 순차적으로 1주씩 우선 배정하되, 동순위 최대청약자가 최종 잔여 주식보다 많은 경우에는 대표주관회사가 합리적으로 판단하여 배정합니다.

주7)
일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 공모주식수에 미달하는 경우에는 청약주식수대로 배정하되 잔여주식은 대표주관회사가 자기의 계산으로 인수합니다.

주8)
단, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항에 의거 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자에 대하여 배정하여야 할 주식이 50,000주 이하(액면가 500원 기준)이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 청약자에게 배정하지 아니하고 대표주관회사가 자기계산으로 인수할 수 있습니다.

주9)

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2025년 07월 17일부터 2025년 10월 13일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.※ 예외적으로 모집(매출)에 따른 주식 취득이 허용되는 경우

① 모집(매출)에 따른 주식 취득이 금지되는 공매도 거래 기간 중에 전체 공매도 주문수량보다 많은 수량의 주식을 가격경쟁에 의한 거래 방식으로 매수한 경우 (매매계약 체결일 기준으로 정규시장의 매매거래시간에 매수한 경우로 한정)

② 한국거래소의 증권시장업무규정 또는 파생상품시장업무규정에서 정한 유동성 공급 및 시장조성 목적을 위해 해당 주식을 공매도하거나 공매도 주문을 위탁한 경우

③ 동일한 법인 내에서 모집(매출)에 따른 주식 취득 참여가 금지되는 공매도 거래 기간 중 공매도를 하지 않거나 공매도 주문을 위탁하지 않은 독립거래단위가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

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

■ 구주주 1주당 배정비율 산출근거

구분
상세내역

A. 보통주식
11,467,288주

B. 우선주식
-

C. 발행주식총수 (A + B)
11,467,288주

D. 자기주식 + 자기주식신탁
-

E. 자기주식을 제외한 발행주식총수 (C - D)
11,467,288주

F. 유상증자 주식수
1,000,000주

G. 증자비율 (F / C)
8.72%

H. 우리사주조합 배정
-

I. 구주주 배정 (F - H)
1,000,000주

J. 구주주 1주당 배정비율 (I / E)
0.0872045770

주1)
단, 신주배정기준일 이전에 신주의 배정비율은 주식매수선택권의 권리 행사로 인하여 변동될 수 있습니다.

3. 공모가격 결정방법

「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-18조(유상증자의 발행가액 결정)에 의거, 주주배정 증자시 할인율 등이 자율화되어 발행가액은 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (舊)「유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제 57조의 방식을 일부 준용하여 아래와 같이 발행가액을 산정합니다.① 1차 발행가액: 신주배정기준일전 제 3거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가와 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 종가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 종가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여 할인율 25%를 적용,다음의 산식에 의하여 산정된 발행가액을 1차 발행가액으로 합니다. (단, 호가단위 미만은 절상하며, 1주당 발행가액이 액면가 미만일 경우에는 액면가로 합니다.)

기준주가 ×【 1 - 할인율(25%)】

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

1 + 【증자비율 × 할인율(25%)】

② 2차 발행가액: 2차 발행가액은 구주주 청약일전 제 3거래일을 기산일로 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 종가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 종가 중 낮은 금액에 동일한 할인율(25%)을 적용하여 다음의 산식에 의하여 산정한 발행가액으로 합니다.(단, 호가단위 미만은 절상하며, 1주당 발행가액이 액면가 미만일 경우에는 액면가로 합니다.)▶ 2차 발행가액 = 기준주가 ×【1 - 할인율(25%)】③ 확정 발행가액: 확정 발행가액은 ①의 1차 발행가액과 ②의 2차 발행가액 중 낮은 가액으로 합니다. 단, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6 및 「증권의 발행 및 공시에 관한 규정」제5-15조의2의 산출근거에 의거, 청약일 전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가를 기준주가로 할인율 40% 적용하여 산정한 가액이 ①의 1차 발행가액과 ②의 2차 발행가액 중 낮은 가액을 초과하는 경우 동 금액을 확정 발행가액으로 합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.)▶ 확정 발행가액 = Max{Min[1차 발행가액, 2차 발행가액], 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가의 60%}④ 모집가액 확정 공시에 관한 사항: 1차 발행가액은 신주배정기준일 전 제3거래일(2025년 08월 28일)에 결정되어 2025년 08월 29일에 금융감독원 전자공시시스템에 공시될 예정이며, 확정 발행가액은 구주주청약일 전 제3거래일(2025년 10월 13일)에 결정되어 2025년 10월 14일에 금융감독원 전자공시시스템에 공시될 예정이며, 정관에서 정한 당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)에 공고하여 개별통지에 갈음할 예정입니다. 확정 발행가액 결정에 따라 정정 신고서(증권발행조건확정)가 금융감독원 전자공시시스템에 공시됩니다.

※ 일반공모의 발행가액은 구주주 청약시에 적용된 확정 발행가액을 동일하게 적용합니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출조건

(단위 : 주, 원)

항 목
내 용

모집 또는 매출주식의 수
1,000,000

주당 모집가액 또는 매출가액
예정가액
29,050

확정가액
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
29,050,000,000

확정가액
-

청 약 단 위

1) 구주주구주주의 청약단위는 1주로 하며, 개인별 청약한도는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식수에 신주배정비율("주주 배정분"에 해당하는 주식수를 자기주식을 제외한 발행주식 총수로 나눈 비율을 말하며, 자기주식과 발행주식총수는 신주배정기준일 현재의 주식수를 말합니다)을 곱하여 산정된 배정주식수(1주 미만은 절사)와 초과청약가능 주식수(보유하고 있는 신주인수권증서 1주당 0.2주를 곱하여 산정된 수, 단 1주 미만은 절사)로 합니다. 다만, 신주배정기준일 전 현재의 신주배정비율은 주식매수선택권의 권리 행사로 인하여 변경될 수 있습니다.
2) 일반공모일반청약자의 최소 청약단위는 10주이며, 100주까지는 10주 단위로 청약이 가능합니다. 청약주식수가 100주를 초과할 경우 아래 표에 따르며 일반청약자의 청약한도는 "일반공모 배정분"의 100% 범위 내로 합니다. 청약한도를 초과하는 부분에 대해서는 청약이 없는 것으로 봅니다.

구분
청약단위

10주 이상

100주 이하

10주 단위

100주 초과

500주 이하

50주 단위

500주 초과

1,000주 이하

100주 단위

1,000주 초과

5,000주 이하

500주 단위

5,000주 초과

10,000주 이하

1,000주 단위

10,000주 초과

50,000주 이하

5,000주 단위

50,000주 초과

100,000주 이하

10,000주 단위

100,000주 초과

500,000주 이하

50,000주 단위

500,000주 초과

100,000주 단위

청약기일
구주주(신주인수권증서 보유자)
개시일
2025년 10월 16일

종료일
2025년 10월 17일

일반모집 또는 매출
개시일
2025년 10월 21일

종료일
2025년 10월 22일

청약증거금
구주주(신주인수권증서 보유자)
청약금액의 100%

초 과 청 약
청약금액의 100%

일반모집 또는 매출
청약금액의 100%

납입기일
2025년 10월 24일

배당기산일(결산일)
2025년 01월 01일

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

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

나. 모집 또는 매출의 절차
(1) 공고의 일자 및 방법

구 분
일 자
공고방법

신주발행(신주배정기준일)의 공고
2025년 07월 17일
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)

모집 또는 매출가액 확정의 공고
2025년 10월 14일
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)

실권주 일반공모 청약공고
2025년 10월 20일
당사 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)한국투자증권(주) 홈페이지(www.truefriend.com)

실권주 일반공모 배정 및 환불 공고
2025년 10월 24일
한국투자증권(주) 홈페이지(www.truefriend.com)

주1)
청약결과 초과청약금 환불에 대한 통지는 대표주관회사의 홈페이지에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)
전산장애 또는 그 밖의 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지(http://konantech.com)에 공고를 할 수 없는 때에는 서울특별시에서 발행되는 일간 한국경제신문에 공고합니다.

(2) 청약방법

1) 구주주 청약(신주인수권증서 보유자 청약)구주주 중 주권을 증권회사에 예탁한 주주(기존 "실질주주", 이하 "일반주주"라 합니다.)는 주권을 예탁한 증권회사의 본·지점 및 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 청약할 수 있습니다. 다만, 구주주 중 명의개서대행기관 특별계좌에 주식을 가지고 있는 주주(기존 "명부주주". 이하 "특별계좌 보유자"라 합니다.)는 신주배정통지서를 첨부하여 실명확인증표를 제시한 후 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 청약할 수 있습니다. 청약 시에는 소정의 청약서 2통에 필요한 사항을 기입하여 청약증거금과 함께 제출하여야 합니다.

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

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

2) 초과청약신주인수권증서 청약을 한 자에 한하여 신주인수권증서 청약 한도 주식수의 20%를 추가로 청약할 수 있습니다. 이때, 신주인수권증서 청약 한도주식수의 20%에 해당하는 주식 중 소수점 이하인 주식은 청약할 수 없습니다.

(i) 청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 + 초과청약한도 주식수

(ii) 신주인수권증서 청약한도 주식수 = 보유한 신주인수권 증서의 수량

(iii) 초과청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 × 초과청약 비율(20%)

3) 일반공모 청약고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자는「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」의 규정에 의한 실명자이어야 하며, 청약사무 취급처에 실명확인증표를 제시하고 청약합니다. 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자의 청약 시, 각 청약처별로 다중청약은 가능하나, 한 개의 청약처에서 이중청약은 불가능하며, 집합투자기구 중 운용주체가 다른 집합투자기구를 제외한 청약자의 한 개 청약처에 대한 복수청약은 불가능합니다. 또한 고위험고수익투자신탁등은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 따른 요건을 충족하고, 제9조 제4항에 해당하지 않음을 확약하는 서류 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다. 벤처기업투자신탁은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 따른 요건을 충족하고, 제9조 제10항에 따른 확약서 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다.4) 일반청약자의 청약은 청약주식의 단위에 따라 할 수 있으며 1인당 청약한도를 초과하는 청약부분에 대하여는 청약이 없는 것으로 하고, 청약사무취급처는 그 차액을 납입일에 당해 청약자에게 반환하며, 이때 받은 날부터의 이자는 지급하지 않습니다.5) 본 유상증자에 청약하고자 하는 투자자(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조 제5항에 규정된 전문투자자 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는자 제외)는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부 받아야 하고, 이를 확인하는 서류에 서명 또는 기명날인하여야 합니다.6) 청약한도a. 구주주의 개인별 청약한도는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식 1주당 신주배정비율인 0.0872045770주를 곱하여 산정된 신주인수권증서(단, 1주 미만은 절사)와 초과청약가능 주식수(보유하고 있는 신주인수권증서 1주당 0.2주를 곱하여 산정된 수, 단 1주 미만은 절사)를 합한 주식수로 합니다. 단, 신주배정기준일 전 주식매수선택권의 권리 행사로 인하여 구주주의 1주당 배정비율은 변동될 수 있습니다.
b. 일반공모 청약자의 청약한도는 일반공모 총 공모주식 100% 범위 내로 하며, 청약한도를 초과하는 부분에 대해서는 청약이 없는 것으로 간주합니다.7) 기타a. 일반공모 배정을 함에 있어 이중청약이 있는 경우에는 그 청약자의 청약 전부를 청약하지 아니한 것으로 봅니다. 단, 구주주가 신주배정비율에 따라 배정받은 주식을 청약한 후 일반공모에 참여하는 경우에는 금지되는 이중청약이 있는 경우로 보지 않습니다. 단, 동일한 집합투자기구라도 운용주체(집합투자업자)가 다른 경우는 예외로 합니다.b. 1인당 청약한도를 초과하는 청약부분에 대하여는 청약이 없는 것으로 합니다.c. 청약자는 '금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률'에 의거 실지 명의에 의해 청약해야 합니다.d. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2025년 07월 17일부터 2025년 10월 13일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 「금융투자업규정」 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

※ 예외적으로 모집(매출)에 따른 주식 취득이 허용되는 경우

① 모집(매출)에 따른 주식 취득이 금지되는 공매도 거래 기간 중에 전체 공매도 주문수량보다 많은 수량의 주식을 가격경쟁에 의한 거래 방식으로 매수한 경우 (매매계약 체결일 기준으로 정규시장의 매매거래시간에 매수한 경우로 한정)

② 한국거래소의 증권시장업무규정 또는 파생상품시장업무규정에서 정한 유동성 공급 및 시장조성 목적을 위해 해당 주식을 공매도하거나 공매도 주문을 위탁한 경우

③ 동일한 법인 내에서 모집(매출)에 따른 주식 취득 참여가 금지되는 공매도 거래 기간 중 공매도를 하지 않거나 공매도 주문을 위탁하지 않은 독립거래단위(*)가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

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

(3) 청약취급처

청약대상자
청약취급처
청약일

구주주(신주인수권증서 보유자)
특별계좌 보유자(기존 '명부주주')
한국투자증권(주) 본ㆍ지점
2025년 10월 16일 ~2025년 10월 17일

일반주주(기존 '실질주주')
1) 주주확정일 현재 (주)코난테크놀로지의 주식을 예탁하고 있는 해당 증권회사 본ㆍ지점2) 한국투자증권(주) 본ㆍ지점

일반공모청약(고위험고수익투자신탁등,벤처기업투자신탁 청약 포함)
한국투자증권(주) 본ㆍ지점
2025년 10월 21일 ~2025년 10월 22일

(4) 청약결과 배정방법1) 구주주 청약(신주인수권증서 청약)보유하고 있는 신주인수권증서 수량 범위 내에서 청약한 주식수에 따라 배정합니다.단, 신주배정기준일 현재 신주의 배정비율은 신주배정기준일 전 주식매수선택권의 권리 행사로 인하여 변동될 수 있습니다.2) 초과청약구주주(신주인수권증서 보유자) 청약 이후 발생한 실권주 및 단수주가 있는 경우, 실권주 및 단수주를 구주주(신주인수권증서 보유자)가 초과청약(초과청약비율: 배정 신주 1주당 0.2주)한 주식수에 비례하여 배정하며, 1주 미만의 주식은 절사하여 배정하지 않습니다.(단, 초과청약 주식수가 실권주 및 단수주에 미달한 경우 100% 배정)

(i) 청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 + 초과청약한도 주식수

(ii) 신주인수권증서 청약한도 주식수 = 보유한 신주인수권 증서의 수량

(iii) 초과청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 × 초과청약 비율(20%)

3) 일반공모 청약상기 구주주 청약 및 초과청약 결과 발생한 미청약주식 및 단수주(이하 "일반공모 배정분"이라 합니다)는 "대표주관회사"가 다음 각 호와 같이 일반에게 공모하되, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항 제6호 가목에 따라 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10%를 배정하고, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항 제6호 나목에 따라 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25%를 배정합니다. 나머지 65%에 해당하는 주식은 개인청약자 및 기관투자자(집합투자업자 포함)에게 구분 없이 배정합니다. 고위험고수익투자신탁등에 대한 공모주식 10%와 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25%와 개인투자자 및 기관투자자에 대한 공모주식 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 어떤 그룹에 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.(i) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 일반공모 배정분을 초과하는 경우에는 청약경쟁률에 따라 5사6입을 원칙으로 안분 배정하여 잔여주식이 최소화되도록 합니다. 이후 최종 잔여주식은 최대청약자부터 순차적으로 우선 배정하되, 동 순위 최고청약자가 최종 잔여 주식보다 많은 경우에는 대표주관회사가 합리적으로 판단하여 배정합니다.(ii) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 일반공모 배정분에 미달하는 경우에는 청약주식수대로 배정합니다. 배정결과 발생하는 잔여주식은 대표주관회사가 자기 계산으로 인수합니다.

(iii) 단, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제2항 제7호에 따라 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁, 일반청약자에 배정하여야 할 주식이 50,000주 이하(액면가 500원 기준)이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 이를 청약자에게 배정하지 아니하고 자기 계산으로 인수할 수 있습니다.

(5) 투자설명서 교부에 관한 사항- 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조에 의거, 본 주식의 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 당사 및 대표주관회사가 부담하며, 금번 유상증자의 청약에 참여하시는 투자자께서는 투자설명서를 의무적으로 교부받으셔야 합니다.- 금번 유상증자에 청약하고자 하는 투자자께서는 (「자본시장과 금융투자업에 관한법률」제9조 제5항에 규정된 전문투자자 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는 자 제외) 청약하시기 전 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.- 투자설명서 수령거부 의사표시는 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 가능합니다.- 전자문서의 방법으로 투자설명서를 교부받고자 하는 투자자는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조 제1항 각 호의 요건을 모두 충족하여야 합니다.

1) 투자설명서 교부 방법 및 일시

구분
교부방법
교부일시

구주주

청약자

1),2),3)을 병행
1) 우편송부시: 구주주청약 초일인 2025년 10월 16일 전 수취가능2) 한국투자증권(주)의 본ㆍ지점에서 교부: 구주주청약 종료일(2025년 10월 17일)까지3) 한국투자증권(주)의 홈페이지나 HTS, MTS에서 교부: 구주주청약 종료일(2025년 10월 17일)까지

1) 우편 송부

2) 한국투자증권㈜의 본,지점에서 교부

3) 한국투자증권㈜의 홈페이지나 HTS, MTS에서 교부

일반

청약자

1),2)를 병행
1) 한국투자증권(주)의 본ㆍ지점에서 교부: 일반청약 종료일(2025년 10월 22일)까지2) 한국투자증권(주)의 홈페이지나 HTS, MTS에서 교부: 일반청약 종료일(2025년 10월 22일)까지

1) 한국투자증권(주)의 본, 지점에서 교부

2) 한국투자증권(주)의 홈페이지나 HTS, MTS에서 교부

※ 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.

2) 확인절차① 우편을 통한 투자설명서 수령시- 청약하시기 위해 지점을 방문하셨을 경우, 직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.- HTS 또는 MTS를 통한 청약을 원하시는 경우, 청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.- 주주배정 유상증자의 경우 유선청약이 가능합니다. 유선상으로 신분확인을 하신 후, 투자설명서 교부 확인을 해주시고 청약을 진행하여 주시기 바랍니다.② 지점 방문을 통한 투자설명서 수령시- 직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.③ 홈페이지 또는 HTS, MTS를 통한 교부- 청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.3) 기타① 금번 유상증자의 경우, 본 증권신고서의 효력발생 이후 주주명부상 주주에게 투자설명서를 우편으로 발송할 예정입니다. 우편의 반송 등에 의한 사유로 교부를 받지 못하신 투자자께서는, 한국투자증권(주)의 본ㆍ지점 방문을 통해 인쇄물을 받으실 수 있으며, 또한 동일한 내용의 투자설명서를 전자문서의 형태로 한국투자증권(주)의 홈페이지에서 다운로드 받으실 수 있습니다. 한편, 일반공모 청약시 투자자께서는 대표주관회사에 방문하여 투자설명서 인쇄물을 수령하시거나 대표주관회사의 홈페이지에서 동일한 내용의 투자설명서를 전자문서의 형태로 다운로드 받으시는 2가지 방법으로 투자설명서를 교부받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서의 형태로 교부 받으실 경우, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조 제1항 각 호의 요건을 모두 충족해야만 청약이 가능합니다.② 구주주 청약시 한국투자증권㈜ 이외의 증권회사를 이용한 청약 방법해당 증권회사의 청약방법 및 규정에 의해 청약을 진행하시기 바랍니다. 이 경우에도, 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.※ 투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령거부의사를 서면 등의 방법으로 표시하지 않을 경우, 본 유상증자의 청약에 참여할 수 없습니다.

※ 관련법규
「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제9조 (그 밖의 용어의 정의)⑤ 이 법에서 "전문투자자"란 금융투자상품에 관한 전문성 구비 여부, 소유자산규모 등에 비추어 투자에 따른 위험감수능력이 있는 투자자로서 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다. 다만, 전문투자자 중 대통령령으로 정하는 자가 일반투자자와 같은 대우를 받겠다는 의사를 금융투자업자에게 서면으로 통지하는 경우 금융투자업자는 정당한 사유가 있는 경우를 제외하고는 이에 동의하여야 하며, 금융투자업자가 동의한 경우에는 해당 투자자는 일반투자자로 본다. 1. 국가2. 한국은행3. 대통령령으로 정하는 금융기관4. 주권상장법인. 다만, 금융투자업자와 장외파생상품 거래를 하는 경우에는 전문투자자와 같은 대우를 받겠다는 의사를 금융투자업자에게 서면으로 통지하는 경우에 한한다.5. 그 밖에 대통령령으로 정하는 자제124조 (정당한 투자설명서의 사용)① 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외한다)에게 제123조에 적합한 투자설명서(집합투자증권의 경우 투자자가 제123조에 따른 투자설명서의 교부를 별도로 요청하지 아니하는 경우에는 제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 말한다. 이하 이 항 및 제132조에서 같다)를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 아니 된다. 이 경우 투자설명서가 제436조에 따른 전자문서의 방법에 따르는 때에는 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 때에 이를 교부한 것으로 본다.1. 전자문서에 의하여 투자설명서를 받는 것을 전자문서를 받을 자(이하 "전자문서수신자"라 한다)가 동의할 것2. 전자문서수신자가 전자문서를 받을 전자전달매체의 종류와 장소를 지정할 것3. 전자문서수신자가 그 전자문서를 받은 사실이 확인될 것4. 전자문서의 내용이 서면에 의한 투자설명서의 내용과 동일할 것「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제11조 (증권의 모집·매출)① 법 제9조제7항 및 제9항에 따라 50인을 산출하는 경우에는 청약의 권유를 하는 날 이전 6개월 이내에 해당 증권과 같은 종류의 증권에 대하여 모집이나 매출에 의하지 아니하고 청약의 권유를 받은 자를 합산한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자는 합산 대상자에서 제외한다. 1. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 전문가가. 제10조제1항제1호부터 제4호까지의 자나. 제10조제3항제12호·제13호에 해당하는 자 중 금융위원회가 정하여 고시하는 자다. 「공인회계사법」에 따른 회계법인라. 신용평가회사(법 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자를 말한다. 이하 같다)마. 발행인에게 회계, 자문 등의 용역을 제공하고 있는 공인회계사·감정인·변호사·변리사·세무사 등 공인된 자격증을 가지고 있는 자바. 그 밖에 발행인의 재무상황이나 사업내용 등을 잘 알 수 있는 전문가로서 금융위원회가 정하여 고시하는 자2. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 연고자가. 발행인의 최대주주(법 제9조제1항제1호에 따른 최대주주를 말한다. 이하 같다)와 발행주식총수의 100분의 5 이상을 소유한 주주나. 발행인의 임원(「상법」 제401조의2제1항 각 호의 자를 포함한다. 이하 이 호에서 같다) 및 「근로복지기본법」에 따른 우리사주조합원다. 발행인의 계열회사와 그 임원라. 발행인이 주권비상장법인(주권을 모집하거나 매출한 실적이 있는 법인은 제외한다)인 경우에는 그 주주마. 외국 법령에 따라 설립된 외국 기업인 발행인이 종업원의 복지증진을 위한 주식매수제도 등에 따라 국내 계열회사의 임직원에게 해당 외국 기업의 주식을 매각하는 경우에는 그 국내 계열회사의 임직원바. 발행인이 설립 중인 회사인 경우에는 그 발기인사. 그 밖에 발행인의 재무상황이나 사업내용 등을 잘 알 수 있는 연고자로서 금융위원회가 정하여 고시하는 자제132조 (투자설명서의 교부가 면제되는 자) 법 제124조제1항 각 호 외의 부분 전단에서 "대통령령으로 정하는 자"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다. 1. 제11조 제1항 제1호 다목부터 바목까지 및 같은 항 제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 자1의2. 제11조제2항제2호 및 제3호에 해당하는 자2. 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화·전신·모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자3. 이미 취득한 것과 같은 집합투자증권을 계속하여 추가로 취득하려는 자. 다만, 해당 집합투자증권의 투자설명서의 내용이 직전에 교부한 투자설명서의 내용과 같은 경우만 해당한다.

(6) 주권 유통에 관한 사항
주권유통개시일: 2025년 11월 07일(유상증자 신주) (2019년 9월 16일 전자증권제도가 시행됨에 따라 실물 주권의 교부 없이 각 주주의 보유 증권계좌로 상장일에 주식이 등록발행되어 입고되며, 상장일부터 유통이 가능합니다. 단, 유관기관과의 업무 협의 과정에서 상기 일정은 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.)

(7) 청약증거금의 대체 및 반환 등에 관한 사항
청약증거금은 청약금액의 100%로 하고, 주금납입기일에 주금납입금으로 대체하며, 청약증거금에 대해서는 무이자로 합니다. 일반공모 총 청약주식수(기관투자자 포함)가 일반공모주식수를 초과하여 청약증거금이 발생한 경우, 그 초과 청약증거금은 2025년 10월 24일부터 해당 청약사무 취급처에서 환불합니다.

(8) 주금납입장소:
신한은행 역삼동금융센터

다. 신주인수권증서에 관한 사항

신주배정기준일
신주인수권증서의 매매 금융투자업자

회사명
회사고유번호

2025년 09월 02일
한국투자증권(주)
00160144

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

(3) 신주인수권증서 매매의 중개를 할 증권회사는 대표주관회사인 한국투자증권(주)으로 합니다.(4) 신주인수권증서 매매 등- 금번 유상증자시 신주인수권증서는 전자증권제도 시행 이후에 발행되고 상장될 예정으로 실물은 발행 되지 않고 전자증권으로 등록발행됩니다. 주주가 증권사 계좌에 보유하고 있는 주식(기존 '실질주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 해당 증권사 계좌에 발행되어 입고되며, 명의개서대행기관 특별계좌에 관리되는 주식(기존 '명부주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 명의개서대행기관 내 특별계좌에 소유자별로 발행 처리됩니다.- 신주인수권증서를 매매하고자 하는 주주는 신주인수권증서를 예탁하고 있는 증권회사에 신주인수권증서의 매매를 증명할 수 있는 서류를 첨부하여 거래상대방 명의의 위탁자 계좌로 신주인수권증서의 계좌대체를 청구합니다. 위탁자계좌를 통하여 신주인수권증서를 매수한 자는 그 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.(5) 신주인수권증서를 양수한 투자자의 청약방법신주인수권증서를 증권회사에 예탁하고 있는 양수인은 당해 증권회사 점포 및 한국투자증권(주)의 본ㆍ지점을 통해 해당 신주인수권증서에 기재되어 있는 수량만큼 청약할 수 있으며 청약 기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.(6) 신주인수권증서의 상장당사는 금번 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자 관련 신주인수권증서의 상장을 한국거래소에 신청할 예정입니다. 동 신주인수권증서가 상장될 경우 상장기간은 2025년 09월 23일부터 2025년 09월 29일까지 5거래일간으로 예정하고 있으며, 동 기간 중 상장된 신주인수권증서를 한국거래소에서 매매할 수 있습니다. 동 신주인수권증서는 2025년 09월 30일에 상장폐지될 예정입니다. 「코스닥시장 상장규정」 제83조(신주인수권증권 및 신주인수권증서의 신규상장)에 따라 5거래일 이상 상장되어야 하며, 동 규정 제85조(신주인수권증권 및 신주인수권증서의 상장폐지)에 따라 신주청약 개시일 5거래일전에 상장폐지되어야 합니다.

※ 관련법령「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」

제165조의6(주식의 발행 및 배정 등에 관한 특례)

③ 주권상장법인은 제1항제1호의 방식으로 신주를 배정하는 경우 「상법」 제416조제5호 및 제6호에도 불구하고 주주에게 신주인수권증서를 발행하여야 한다. 이 경우 주주 등의 이익 보호, 공정한 시장질서 유지의 필요성 등을 고려하여 대통령령으로 정하는 방법에 따라 신주인수권증서가 유통될 수 있도록 하여야 한다.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」

제176조의8(주식의 발행 및 배정에 관한 방법 등)

④ 법 제165조의6제3항 후단에서 "대통령령으로 정하는 방법"이란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법을 말한다.

1. 증권시장에 상장하는 방법

2. 둘 이상의 금융투자업자(주권상장법인과 계열회사의 관계에 있지 아니한 투자매매업자 또는 투자중개업자를 말한다)를 통하여 신주인수권증서의 매매 또는 그 중개ㆍ주선이나 대리업무가 이루어지도록 하는 방법. 이 경우 매매 또는 그 중개ㆍ주선이나 대리업무에 관하여 필요한 세부사항은 금융위원회가 정하여 고시한다.

「코스닥시장 상장규정」

제83조(신주인수권증권 및 신주인수권증서의 신규상장)① 신주인수권증권 또는 신주인수권증서의 신규상장신청인은 세칙으로 정하는 신규상장신청서와 첨부서류를 거래소에 제출하여야 한다.

② 신주인수권증권을 신규상장하려면 다음 각 호의 심사요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 신주인수권증권의 발행회사의 주식(외국주식예탁증권을 포함한다. 이하 이 장에서 같다)이 코스닥시장에 상장되어 있을 것

2. 신주인수권증권의 발행회사의 상장 주식이 상장신청일 현재 이 규정에 따른 관리종목으로 지정되지 않고, 형식적 상장폐지 사유 또는 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유에 해당되지 않을 것

3. 신주인수권증권의 발행총수가 1만 증권 이상일 것. 이 경우 해당 증권의 목적인 신주가 액면주식인 경우에는 액면가액 5,000원을 기준으로 한다.

4. 신주인수권증권의 잔존 권리행사기간이 상장신청일 현재 1년 이상일 것

5. 신주인수권부사채권이 모집 또는 매출로 발행되었을 것. 다만, 주주에게 해당 사채권의 인수권이 주어진 경우에는 그러하지 아니하다.

③ 신주인수권증서를 신규상장하려면 다음 각 호의 심사요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 신주인수권증서의 발행회사의 주식이 코스닥시장에 상장되어 있을 것

2. 신주인수권증서의 발행회사의 상장 주식이 상장신청일 현재 이 규정에 따른 관리종목으로 지정되지 않고, 형식적 상장폐지 사유 또는 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유에 해당되지 않을 것

3. 신주인수권의 양도를 허용하고, 신주인수권을 갖는 모든 주주에게 신주인수권증서를 발행하였을 것

4. 신주인수권증서의 발행총수가 1만 증서 이상일 것. 이 경우 해당 증서의 목적인 신주가 액면주식인 경우에는 액면가액 5,000원을 기준으로 한다.

5. 신주인수권증서의 거래 가능 기간이 5일(매매거래일을 기준으로 한다) 이상일 것

제85조(신주인수권증권 및 신주인수권증서의 상장폐지)① 거래소는 신주인수권증권이 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 해당 신주인수권증권의 상장을 폐지한다.

1. 신주인수권증권의 목적인 주식이 관리종목으로 지정되거나, 형식적 상장폐지 사유 또는 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유가 발생한 경우

2. 신주인수권증권의 목적인 주식에 대한 상장폐지 신청으로 해당 주식이 상장폐지되는 경우

3. 신주인수권 행사기간이 만료되거나 행사가 완료된 경우

4. 그 밖에 공익 실현과 투자자 보호를 위하여 거래소가 신주인수권증권의 상장폐지가 필요하다고 인정하는 경우

② 거래소는 신주인수권증서가 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 해당 신주인수권증서의 상장을 폐지한다.

1. 신주인수권증서의 목적인 주식이 관리종목으로 지정되거나, 형식적 상장폐지 사유 또는 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유가 발생한 경우

2. 신주인수권증서의 목적인 주식에 대한 상장폐지 신청으로 해당 주식이 상장폐지되는 경우

3. 신주 청약 개시일의 5일(매매거래일을 기준으로 한다) 전이 된 경우. 다만, 신주인수권증서의 유통상황을 고려하여 세칙으로 정하는 경우에는 그 기간 전으로 한다.

4. 그 밖에 공익 실현과 투자자 보호를 위하여 거래소가 신주인수권증서의 상장폐지가 필요하다고 인정하는 경우

(7) 신주인수권증서의 거래 관련 추가사항당사는 금번 유상증자의 신주인수권증서를 상장신청할 예정인 바, 현재까지 관계기관과의 협의를 통해 확인된 신주인수권증서 상장시의 제반 거래관련 사항은 다음과 같습니다.

1) 상장방식: 전자등록발행된 신주인수권증서 전부를 상장합니다.2) 주주의 신주인수권증서 거래

구분
상장거래방식
계좌대체 거래방식

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

기간
2025년 09월 23일부터 2025년 09월 29일까지(5거래일간) 거래
2025년 09월 16일(예정)부터 2025년 10월 01일까지 거래

① 상장거래: 2025년 09월 23일부터 2025년 09월 29일까지(5영업일간) 거래 가능합니다.② 계좌대체거래: 2025년 09월 16일(예정)부터 2025년 10월 01일까지 거래 가능 합니다.* 신주인수권증서 상장거래의 결제일인 2025년 10월 01일까지 계좌대체(장외거래) 가능하며, 해당일 이후부터는 신주인수권증서의 청약권리 명세를 확정하므로 신주인수권증서의 계좌대체(장외거래)가 제한됩니다.* 신주인수권증서는 전자등록발행되므로 실물은 발행되지 않습니다.3) 특별계좌 소유주(기존 '명부주주')의 신주인수권증서 거래① '특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후 금번 유상증자 청약 참여 또는 신주인수권증서의 매매가 가능합니다.② '특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 신주인수권증서의 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 이전 없이 대표주관회사인 한국투자증권(주)의 본ㆍ지점에서 직접 청약하는 방법으로도 금번 유상증자에 청약이 가능합니다. 다만 신주인수권증서의 매매는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후에만 가능하므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

라. 기타 모집 또는 매출에 관한 사항(1) 본 증권신고서는 공시심사 과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용의 변경시에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수도 있으므로 투자자 여러분께서는 투자시 이러한 점을 감안하시기 바랍니다.(2)「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제120조 제3항에 의거 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.(3) 본 증권신고서에 기재된 내용은 본 공시서류 제출일 전일 현재까지 발생된 것으로 본 신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름 또는 손익상황에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다. 따라서, 주주 및 투자자가 투자의사를 결정함에 있어 유의하여야 할 사항이 본 증권신고서상에 누락되어 있지 않습니다.(4) 금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서, 반기보고서, 분기보고서 및 감사보고서 등 기타 정기공시사항과 수시공시사항 등이 전자공시되어 있사오니 투자의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.(5) 본 증권신고서의 예정 발행가액은 확정되어 있는 것은 아니며, 청약일 3거래일 전에 확정 발행가액을 산정함으로써 확정될 예정입니다. 또한, 본 증권신고서의 발행예정금액은 추후 주당 발행가액이 확정되는 내용에 따라 변경될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

5. 인수 등에 관한 사항

[인수방법 : 잔액인수]

인수인
인수주식 종류 및 수
인수대가

대표주관
한국투자증권(주)
인수주식의 종류: 기명식 보통주식인수주식의 수: 최종 실권주 X 인수비율(100%)
인수수수료: 모집총액의 1.4%실권수수료 : 실권인수금액의 12.0%

주1)
최종 실권주: 구주주 청약 및 일반공모 후 발생한 배정잔여주 또는 청약미달주식

주2)
모집총액: 총발행주식수 X 확정 발행가액

II. 증권의 주요 권리내용

금번 당사가 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자를 통하여 발행할 증권은 상법에서 정하는 액면가액 500원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 정관상 명시된 증권의 주요 권리 내용은 다음과 같습니다.

1. 액면금액

제6조(일주의 금액)
당 회사가 발행하는 주식 일주의 금액은 금500(오백)원으로 한다.

2. 주식의 발행 및 배정에 관한 사항

제5조(회사가 발행하는 주식의 총수)
당 회사가 발행할 주식의 총수는 80,000,000(팔천만)주로 한다.
제8조(주식 및 주권의 종류)
① 당 회사가 발행할 주식은 보통주식과 종류주식으로 한다.② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 또는 잔여재산분배에 관한 우선주식, 의결권 배제 또는 제한에 관한 주식, 상환주식, 전환주식 및 이들의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다.
제8조의2(주식 등의 전자등록)
회사는 「주식·사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제2조 제1호에 따른 주식 등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하여야 한다. 다만, 회사가 법령에 따른 등록의무를 부담하지 않는 주식 등의 경우에는 그러하지 아니할 수 있다.

제9조(이익배당, 의결권 부여 또는 배제 및 주식의 상환전환에 관한 종류주식)

① 회사는 이익배당, 의결권 부여 또는 배제 및 주식의 상환전환에 관한 종류주식(이하 이 조에서 "종류주식"이라 한다)을 발행할 수 있다.

② 제5조의 발행예정주식총수 중 종류주식의 발행한도는 100분의25 이내로 한다.

③ 종류주식에 대하여는 우선 배당한다. 종류주식에 대한 우선배당은 1주의 금액을 기준으로 연 1% 이상으로 하되, 이사회가 그 최저배당률을 달리 정할 수 있다.

④ 종류주식에 대하여 제3항에 따른 배당을 하고 보통주식에 대하여 종류주식의 배당률과 동률의 배당을 한 후, 잔여배당가능이익이 있으면 보통주식과 종류주식에 대하여 동등한 비율로 배당한다.

⑤ 종류주식에 대하여 제3항에 따른 배당을 하지 못한 사업연도가 있는 경우에는 미배당 분을 누적하여 다음 사업연도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑥ 종류주식의 주주에게는 종류주식에 대하여 제3항에 따른 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료 시까지는 의결권이 있다.

⑦ 회사는 이사회 결의로 종류주식을 상환할 수 있다.

⑧ 주주는 회사에 대하여 종류주식의 상환을 청구할 수 있다.

⑨ 상환가액은 발행가액에 가산금액을 합산한 금액으로 하며, 가산금액은 배당률, 시장상황 및 기타 종류 주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정한다. 다만, 상환가액을 조정하려는 경우 이사회에서 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정방법 등을 정하여야 한다.

⑩ 상환기간(또는 상환청구 기간)은 종류주식의 발행 후 2년이 경과한 날로부터 10년이 되는 날의 범위 내에서 발행 시 이사회 결의로 정한다.

⑪ 상환방법은 상환일로부터 1개월전에 피투자기업 및 이해관계인에게 서면으로 통지하고 피투자기업 및 이해관계인은 청구를 받은 날로부터 1개월 이내 또는 투자자가 달리 지정하는 기일 내에 상환을 완료하여야 하며 투자자의 사전 서면 동의가 있는 경우 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 이외의 유가증권이나(다른 종류의 주식은 제외한다)그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

⑫ 종류주식의 주주는 발행일로부터 종류주식을 전환할 것을 청구할 수 있다.

⑬ 회사는 발행일로부터 종류주식을 전환할 수 있다.

⑭ 제11항 또는 제12항의 전환으로 인하여 발행할 주식은 보통주식으로 하고, 그 전환비율은 종류주식 1주당 전환으로 인하여 발행하는 주식 1주로 한다. 다만, 전환비율을 조정하려는 경우 이사회에서 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정방법 등을 정하여야 한다.

⑮ 제11항 또는 제12항에 따라 발행되는 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 제12조를 준용한다.

3. 의결권에 관한 사항

제27조(주주의 의결권)
주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제28조(상호주에 대한 의결권 제한)
당회사, 모회사 및 자회사 또는 자회사가 다른 회사의 발행주식총수의 10분의 1을 초과하는 주식을 가지고 있는 경우 그 다른 회사가 가지고 있는 당 회사의 주식은 의결권이 없다.

제29조(의결권의 불통일행사)
① 2이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전에 회사에 대하여 서면으로 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 개시 전에 그 대리권을 증명하는 위임장을 서면으로 제출하여야 한다.

4. 신주인수권에 관한 사항

제10조(신주인수권)① 당 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다. 그러나 주주가 신주인수권을 포기 또는 상실하거나 신주배정에서 단주가 발생하는 경우에 그 처리방안은 이사회의 결의로 정한다.

② 당 회사는 제1항의 규정에 불구하고 다음 각호의 경우에는 이사회 결의로 주주외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.

1. 발행주식 총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6에 따라 일반 공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주 조합원에게 신주를 우선 배정하는 경우

3. 「상법」 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

4. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의16 의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우

5. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 회사가 경영상 필요로 외국인투자촉진법에 의한 외국인투자를 위하여 신주를 발행하는 경우

6. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금의 조달을 위하여 국내외 금융기관에게 신주를 발행하는 경우

7. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 신기술 도입, 재무구조개선, 생산, 판매, 자본 제휴 등을 통해 그 제휴 회사에게 신주를 발행하거나 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우

8.「근로자복지기본법」 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

9. 회사가 발행한 주권을 한국거래소 유가증권시장 또는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

10. 증권시장 상장을 위한 기업공개업무를 주관한 대표주관회사에게 기업공개 당시 공모주식총수의 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.

5. 주식매수선택권에 관한 사항

제10조의2(주식매수선택권)① 회사는 주주총회의 특별결의로 발행주식총수의 100분의 10 범위 내에서 주식매수선택권을 부여할 수 있다. 다만, 「상법」 제 542 조의3 제3항의 규정에 따라 발행주식총수의 100 분의 3 범위(단, 「상법 시행령」 제30조 제3항에 따라 최근 사업연도말 자본금이 3천억원 이상인 경우 발행주식총수의 100분의 1 범위) 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 또는 경영과 기술혁신 등에 기여하거나 기여할 수 있는 회사의 이사 및 감사 또는 피용자 및 「상법 시행령」 제30조 제1항이 정하는 관계회사의 이사 및 감사 또는 피용자로 한다. 다만, 회사의 이사에 대하여는 이사회의 결의로 주식매수선택권을 부여할 수 없다.

④ 제3항의 규정에 불구하고 「상법」 제542조의8 제2항의 최대주주와 그 특수관계인 및 주요주주와 그 특수관계인에게는 주식매수선택권을 부여할 수 없다. 다만, 회사 또는 제3항의 관계회사의 임원이 됨으로써 특수관계인에 해당하게 된 자(그 임원이 계열회사의 상무에 종사하지 아니하는 이사 및 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 부여받은 자가 본인의 의사에 따라 사임 또는 사직한 경우

2. 주식매수선택권을 부여받은 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 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 재임 또는 재직한 날부터 5년 내에 권리를 행사할 수 있다. 다만, 제1항의 결의일로부터 2년 내에 사망하거나 그 밖에 본인의 책임이 아닌 사유로 퇴임 또는 퇴직한 자는 그 행사기간 동안 주식매수선택권을 행사할 수 있다.

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

6. 배당에 관한 사항

제12조(신주의 동등배당)

회사가 정한 배당기준일 전에 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 발행한 주식에 대하여는 동등배당한다.

제54조(이익배당)

① 이익의 배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다.

③ 제1항의 배당은 이사회 결의로 정하는 배당기준일 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.

④ 이익배당은 주주총회 결의로 정한다.

제55조(배당금지급청구권의 소멸시효)

① 배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성된다.

② 제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 이 회사에 귀속한다.

III. 투자위험요소

【투자자 유의사항】

■ 금번 유상증자를 청약하고자 하는 투자자들은 투자결정을 하기전에 증권신고서의 다른 기재 부분 뿐만 아니라 특히 아래 기재된 투자위험요소를 주의깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 하시기 바랍니다.■ 당사는 본 증권신고서를 통하여 청약 전에 투자자께서 숙지하셔야 하는 부분에 대하여 성실히 기재하고자 노력하고 있습니다. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 아래 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없으므로, 투자자는 아래 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 투자자 자신의 독자적이고도 세밀한 판단에 의해야 합니다. 따라서 증권신고서에 기재된 사항은 투자 판단 시 참고 자료로 활용하실 것을 권고드리며, 투자자의 투자 판단에 대한 결과는 투자자 본인에게 귀속됨을 다시 한번 알려드립니다.■ 만일, 아래 기재한 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우, 당사의 사업, 재무상태, 기타 영업활동에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액의 일부 또는 전부를 잃게 될 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.■ 2009년 2월 4일 부로 시행된 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조에 의거하여 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함)에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제132조에 의거하여 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면으로 표시한 자는 투자설명서의 교부없이 청약이 가능합니다.■ 본 공시서류의 기재사항은 투자 결정을 위한 참고사항일 뿐이며, 투자에 대한 모든 손익 및 투자책임은 투자자 본인에게 귀속됨을 다시 한 번 말씀드립니다.

당사는 주된 사업부문을 영위하는 데 있어 중대한 영향을 미친다고 판단되는 사항들을 위주로 투자위험요소를 작성하였습니다. 그럼에도 불구하고 당사와 관련성이 적다고 판단하거나 미처 파악하지 못한 원인으로 인해 경영환경이 악화될 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 아래 기재한 투자위험요소 뿐만 아니라 다양한 정보를 면밀히 검토하시어 금번 유상증자에 대한 의사결정을 내리시기 바랍니다.아울러, 본 공시서류에 사용된 당사의 사업 관련 주요 용어에 대한 설명은 다음과 같습니다.

[투자위험요소 상 주요 용어 정리]

용어
내용(기술정의)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)
검색 증강 생성은 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아내어 그 정보를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 질문에 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하기 위해 설계되었습니다.

Deep Learning
딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부릅니다. 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 어떤 특징을 추출할지를 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했지만, 딥러닝에서는 기계가 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습합니다.

Deep Learning Framework
딥러닝 프레임워크는 인공 신경망을 구축하고 훈련시키는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리 및 도구 모음입니다. 이 프레임워크는 데이터 과학자와 개발자들이 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 구축, 훈련, 평가 및 배포할 수 있도록 지원합니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 의료 이미징 분석 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 이러한 프레임워크를 통해 개발자와 연구자들은 이미지와 언어를 인식하고 이해하는 인공지능 시스템을 구축하여 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.

Digital Twin
디지털 트윈은 실제 물리적 시스템이나 객체의 가상 모델을 의미합니다. 이 모델은 실제 시스템의 동작과 상호작용을 정확하게 반영하도록 설계되어 있으며, 센서 데이터를 통해 실시간으로 업데이트됩니다. 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 모니터링, 최적화 및 유지보수를 위해 사용되며, 제조, 에너지, 교통, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

Large Language Model
인공지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 대규모 언어 모델을 나타냅니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3와 같은 모델이 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델은 큰 데이터셋을 통해 학습되어 다양한 언어적 문제를 처리하고 이해할 수 있게 되며, 이를 활용하여 챗봇, 기계 번역, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

Generative AI
데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 말합니다. 생성 AI는 다양한 형태의 데이터를 처리하며, 이미지, 텍스트, 음성, 음악 등과 같은 다양한 도메인에서 사용됩니다. 생성 AI는 대표적으로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)과 변이형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs) 등의 기술을 활용합니다. 이러한 모델은 입력 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성 AI의 주요 활용 사례로는 이미지 생성, 텍스트 생성, 음악 생성, 음성 합성 등이 있으며, 이를 통해 예술, 게임, 광고, 연구 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과물을 도출할 수 있습니다

Deep Metadata
딥러닝을 통해 자동으로 생성되는, 영상 콘텐츠의 메타데이터를 말합니다.

Deep NLP
딥러닝을 활용한 자연어처리기술을 가리킵니다. 미리 확인된 컨텍스트를 입력하거나 사람이 개입하여 의미를 밝히고 관계를 정의하는 대신 딥러닝을 통해 단어나 구문이 문단 내에서 어떻게 사용되고 있는지 직접 관찰하는 방식으로 그 의미를 학습할 수 있습니다. 구글의 BERT, OpenAI의 GPT-2, GPT-3 등이 대표적입니다.

Document AI
다큐먼트 AI 기술은 문서를 자동으로 읽고, 이해하고, 분석하는 기술로서 이를 챗봇에 적용하면 문서에서 대화 데이터 후보들을 자동으로 추출할 수 있어서 수작업으로 하는 대화 데이터 작업에 비해 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

Elasticsearch
루씬 기반의 검색 엔진으로 자바로 개발되어 있으며 오픈 소스로 출시되어 있습니다.

End-to-end Deep Learning
end-to-end deep learning은 입력에서 출력까지 부분적인 네트워크 없이 신경망으로 한 번에 처리한다는 의미입니다. 기존의 음성인식은 MFCC로 음성 파일의 특징 추출 → ML 알고리즘으로 음소를 알아냄 → 음소들로 텍스트를 만듦 → 텍스트 출력 같은 일련의 과정을 거쳐야 하지만 end-to-end 음성인식에서는 음성 파일에서 바로 텍스트를 출력할 수 있습니다.

GS 인증
소비자와 기업이 우수한 SW제품을 보다 잘 믿고 쓸 수 있도록, 일련의 엄격한 시험 테스트 과정을 거쳐서 일정한 수준의 품질을 갖춘 SW 제품에게 국가가 부여하는 인증제도입니다.

HMD(Head mounted display)
HMD(Head Mounted Display0는 머리 부분에 장착해, 이용자의 눈 앞에 직접 영상을 제시할 수 있는 디스플레이 장치를 말합니다.

IITP
정보통신기획평가원(IITP)은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷과 같은 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 개발 과 우수 인재의 양성을 지원하고 있는 과학기술정보통신부의 정보통신 분야 연구개발 사업을 기획, 평가, 관리하는 기관입니다.

K 언어
AI 및 빅데이터 제품 개발자들의 생산성을 높이기 위해 코난테크놀로지에서 자체적으로 만든 프로그래밍 언어입니다. 현재 K 언어로 기계학습, 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석, 자연어처리, 초대용량 검색 등 AI 및 빅데이터 처리 관련 제품들의 소스코드를 쓰고 있으며 그 외에도 서비스 개발, 프로젝트 코드, 회귀 테스트 등에도 K 언어를 활용하고 있습니다.

KAI-Platform
코난테크놀로지 인공지능 플랫폼입니다. 여기에는 딥러닝 기반 심층 자연어 처리 기술, 기계학습 기반 데이터 처리 기술, 딥러닝 기반 대화 이해/생성 기술, 사전 훈련 딥러닝 모델 서비스 기술 등의 Human Language Understanding 관련 AI 기술과 E2E 음성인식, E2E 음성합성, 딥러닝 기반 얼굴/객체 인식, 딥러닝 기반 이상상황 감지, Deep Metadata Platform 등의 Video Understanding 관련 AI 기술이 있습니다.

K-Platform
코난테크놀로지의 자연어처리와 동영상처리 기술 플랫폼입니다. 여기에는 대용량 동영상 처리를 위한 각종 기술들과 자연어 처리를 위한 비정형 데이터 분석, 빅데이터 검색, Advanced Analytics 기술 등이 있습니다.

Metadata
메타데이터는 데이터에 대한 데이터로, 효율적인 데이터 이용과 관리를 위해 중요합니다.

Natural Language Generating
인간의 언어를 이해하여 기계가 이해할 수 있는 표현으로 바꾸는 기술이 자연어 이해(NLU)라면 자연어 생성(NLG)은 반대로 기계의 계산 결과를 인간의 언어로 표현하는 기술입니다. 최근 GPT-2, 3가 각광을 받고 있습니다.

PHM(Prognostics andHealth Management)
PHM(건전성 예측 및 관리) 기술은 기계, 설비, 항공, 발전소 등의 상태 정보를 수집하여 시스템의 이상상황을 감지하고 분석 및 예지 진단을 통해 고장 시점을 사전에 예측함으로써 설비 관리를 최적화하는 기술입니다.

SOTA
SOTA는 State-of-the-art의 약자로, 인공지능에서는 특정 분야에 대해 가장 높은 성능을 달성한 모델을 SOTA 알고리즘이라고 부릅니다.

SP 인증
SW개발/관리하는 기업 및 조직의 SW품질프로세스 품질 향상과 신뢰성 확보를 위해 SW기업 및 개발조직의 SW프로세스 품질역량 수준을 심사하여 등급을 부여하는 제도입니다.

SR(Super Resolution)
SR은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환해주는 것을 의미합니다.

VOICE SKIN
보이스 스킨은 아바타의 캐릭터와 같은 음성 캐릭터로, 일종의 디지털 자산입니다. 인공지능 기술을 이용하여 유명인, 특정 개인의 목소리의 억양, 운율, 감정 등을 똑같이 재현해줄 수 있으며, VOICE SKIN은 음성 비서, 비디오 게임 캐릭터, 기업 홍보 자료 등에 사용될 수 있습니다.

VTT
VTT(Video Turing Test)는 영화나 드라마를 보고 내용을 이해하고 사람과 대화할 수 있는 인공지능을 개발하는, 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트사업의 일환으로 2017년부터 5년간 수행된 국책과제입니다.

감정표현 다화자 음성합성
개별 화자의 음색과 발음 스타일 등의 개성뿐만 아니라 감정까지 표현된 음성을 자유롭게 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개인화 음성합성
사용자로부터 직접 수집한 개성 있는 음성데이터를 학습데이터로 사용하여 그 사용자의 음색과 음성 스타일 등이 복제된 음성을 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개체명 인식

(Named Entity Recognition, NER)

인명, 지명, 기관 등과 같은 고유명사나 명사구 등 텍스트 내에 출현하는 모든 개체명을 탐지하고 개체명의 유형을 분류하는 기술로 기존 룰 기반 모델과 딥러닝 기반 모델이 있습니다.

객체 인식
객체 인식은 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 인식은 딥러닝과 머신 러닝 알고리즘을 통해 수행되며, CNN, RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO 등 다양한 알고리즘이 있습니다.

기계 독해(MRC,Machine Reading Comprehension)
자연어로 표현된 사용자의 질문에 대하여 주어진 문서 또는 단락에서 정답을 추론하는 딥러닝 기술입니다.

기계학습 (Machine Learning)
인공지능의 하위 개념인 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측을 할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다. 인간이 연습을 통해 개선하는 방식과 매우 흡사하게, 기계 학습 역시 데이터와 환경이 향상되면 결과도 더욱 정확해집니다.

다층 의도 추론
챗봇에서 딥러닝으로는 잘 처리가 안 되는 질문이 있을 경우, 개체명 인식, 화행 분석 등 룰 기반 분석을 적용해 의도 추론 재현율을 높이는 방법입니다.

데이터 레이블링
데이터 레이블링은 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 분류하고 가공하는 작업을 의미합니다. 예를 들어 사람이 도로 사진에서 자동차가 있는 부분에 라벨을 달아 “이게 자동차야”라고 컴퓨터에 알려주는 작업을 뜻합니다.

데이터 증강(Data Augmentation)
기계학습 및 딥 러닝 기법을 사용하는데 데이터 셋이 부족한 경우, 데이터의 부족을 해소하기 위해 특정 알고리즘에 따라 데이터의 특징을 반영하거나 원본 데이터의 확률을 반영한 데이터를 생성하여, 데이터의 양을 늘리는 기술을 데이터 증강이라고 합니다.

디스크 기반 벡터검색
In-memory에서 동작하는 벡터검색 알고리즘이 아닌 디스크에서 동작할 수 있는 벡터검색을 가리킵니다. 디스크 기반 벡터 검색 기술을 사용하면 Billion 단위의 빅데이터에 대한 색인과 벡터 검색이 가능합니다.

딥러닝 기반 의미 매칭
챗봇에서 등록된 질문과 다르게 사용자가 질문할 경우에도 문장 간의 딥러닝 임베딩 유사도를 비교하여 유사 의미의 질문을 매칭하여 답변을 제공할 수 있는 기술입니다.

룰 기반 NLP(Natural Language Processing)
딥러닝 이전에 인간 언어를 컴퓨터로 분석하기 위해 주로 활용하던 NLP 방법론의 하나로, 전문가가 정교하게 작성한 알고리즘과 사전에 의존해 처리하는 방법론을 총칭합니다.

벡터검색
텍스트, 이미지 데이터를 임베딩 모델을 이용해 벡터로 변환한 후 벡터 공간상 인접 데이터 포인트를 탐색해서 가장 유사한 데이터를 찾아주는 검색 기법입니다.

사전 학습 딥러닝 모델
사전 학습(Pre-trained) 모델은 대규모의 데이터와 자원으로 미리 훈련을 시킨 모델입니다. 기존 기계 학습 접근법과는 달리 특정 도메인에서 매번 처음부터 새롭게 학습하여 모델을 만들 필요가 없어 소량의 도메인 데이터 만으로 Fine-tuning이 가능합니다.

얼굴 비식별화
딥러닝 기술을 바탕으로 영상 내 존재하는 얼굴 영역을 검출하고 개인정보보호를 위해 Blurring, Mosaic 등의 방법으로 해당 얼굴 영역을 인식할 수 없게 처리하는 것을 지칭합니다.

이상 감지
발생한 현상이 이상 상태임을 인지하는 것을 말합니다.

증강 분석(augmented analytics)
기계학습과 자연어처리 기술을 적용해 사람에 의해 행해지던 데이터 이해 및 분석 프로세스의 일부를 자동화함으로써 전체 분석 프로세스를 단순하게 하고 인사이트 생성을 도와주는 고급 분석 기술입니다. 인사이트 설명, 인사이트 발견, 쿼리 생성 등 프로세스의 자동화가 가능합니다.

코난 빅데이터 저장 시스템(TS)
코난테크놀로지에서 자체 개발한 초대용량 데이터 저장·관리 시스템입니다. 정형·비정형 데이터, 실시간·배치 인덱싱을 모두 지원하고 높은 처리 성능을 제공해줍니다.

코난 빅데이터 쿼리(KQL)
코난테크놀로지에서 자체 개발한 쿼리 언어입니다. 표준 SQL과 유사한 데이터 처리문을 지원하고 다중 분산 데이터 볼륨에 대한 빅데이터 쿼리도 지원합니다.

형태소 분석
형태소 분석은 문장이나 어절을 최소 의미 단위인 형태소 단위로 분해해 형태소 원형과 품사를 복원해 주는 과정입니다. 자연어처리(NLP)에서 기본적이고도 중요한 처리 과정입니다.

화자적응 음성인식
화자적응 음성인식 기술은 개별 사용자가 음성인식을 위해 발성한 음성데이터를 활용하여 향상된 화자별 음성인식 성능을 제공하는 음성인식 기술입니다.

온프레미스(On-Premise)
데이터를 외부 클라우드가 아닌 회사 내부 서버에 직접 설치해 사용하는 방식으로 중요한 정보가 외부로 나가지 않아 보안에 유리합니다.

소버린AI(Sovereign AI)
국가나 조직이 자율적으로 통제 가능한 AI를 말하며, 외국 기술에 의존하지 않고 데이터와 기술을 자국(자체)에서 직접 관리하는 걸 목표로 합니다.

어플라이언스 AI(AI Appliance)
AI 기능이 탑재된 완제품 형태의 장비입니다. 예를 들어, 컴퓨터처럼 생긴 박스 하나에 AI 소프트웨어가 다 들어 있어서, 전원만 켜면 바로 쓸 수 있는 AI 장비를 의미합니다.

1. 사업위험

가. 국내외 거시경기 침체 및 불확실성이 미치는 위험

당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 고금리, 고환율, 저성장 등에 따른 글로벌 경기침체로 인해 인공지능 관련 산업에 대한 투자가 위축되거나 실적이 악화될 수 있습니다.
또한, 현재 금융시장의 불안요인이 완전히 해소되지 않은 상황에서,
신용 스프레드 상승 등이 당사 재무 상황에 추가적인 위험요인으로 작용할 위험
이 있습니다. 이러한
거시경제의 불확실성은 국내외 경기 전반에 영향을 미칠 수 있으며, 당사가 영위하는 사업 및 실적에도 부정적인 요인으로 작용
할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(1) 글로벌 경기 동향

국제통화기금(IMF)이 2025년 4월 발표한 World Economic Outlook(세계경제전망보고서)에 따르면, 2025년 세계경제성장률 전망치는 2.8%로 발표되었습니다. 이는 지난 2025년 1월의 전망치인 2025년 3.3%와 비교 시 0.5%p 하향한 수치입니다. IMF는 올해 세계 성장률에 대해 지난 1월 전망 대비 세계 경제의 하방조정 위험요인이 보다 확대된 것으로 평가하였는데, 미국의 연쇄적인 관세 부과로 발생한 혼란과 정책 불확실성이 지속된다면 세계 경제성장률은 크게 둔화될 것으로 판단하였습니다. 또한, 무역갈등으로 인한 소비 및 투자의 위축과 더불어 고금리 등으로 인한 재정 및 통화정책 여력 부족, 금융 및 외환시장의 높은 변동성 등을 세계 경제의 위험요인으로 제시하였습니다. 한편, 국제통화기금은 2025년 4월 발표한 자료에서 우리나라의 2025년 성장률을 1.0%로 전망하여 지난 1월 전망 대비 1.0%p 하향 조정하였습니다.

[국제통화기금(IMF)의 주요 국가별 경제성장률 전망]

(단위: %, %p)

구분
2026년
2025년
2024년

'25년 1월
'25년 4월
조정폭
'25년 1월
'25년 4월
조정폭

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

세계
3.3
3.0
-0.3
3.3
2.8
-0.5
3.2

선진국
1.8
1.5
-0.3
1.9
1.4
-0.5
1.8

미국
2.1
1.7
-0.4
2.7
1.8
-0.9
2.8

유로존
1.4
1.2
-0.2
1.0
0.8
-0.2
0.9

일본
0.8
0.6
-0.2
1.1
0.6
-0.5
0.1

영국
1.5
1.4
-0.1
1.6
1.1
-0.5
1.1

신흥개도국
4.3
3.9
-0.4
4.2
3.7
-0.5
4.3

중국
4.5
4.0
-0.5
4.6
4.0
-0.6
5.0

인도
6.5
6.3
-0.2
6.5
6.2
-0.3
6.5

한국
2.1
1.4
-0.7
2.0
1.0
-1.0
2.0

주1)
2025년, 2026년의 경제성장률은 전망치

출처:
IMF World Economic Outlook (2025.04)

한편, 2025년 3월 발표된 경제협력기구(OECD) 경제전망 자료에 따르면 OECD는 2025년 세계 경제성장률 전망치를 2024년 12월 전망치에 0.2%p 감소한 3.1%로 전망하였습니다. OECD는 2024년 미국, 중국, 신흥국 경제에서 강력한 확장이 이루어졌으나, 2025년의 경제 활동 지표는 일부 국가에서 기업과 소비자 심리가 약화됨에 따라 불확실성이 증가하였다고 평가하였습니다. 또한, 노동시장의 수요가 여전히 공급 대비 높은 수준으로 서비스 분야 인플레이션도 높은 수준이며, 상품 인플레이션율도 증가하면서 다수의 국가에서 인플레이션 압력이 지속되고 있다고 분석하였습니다.이러한 상황에서 주요 20개국 경제의 무역 장벽이 증가하고 지정학적 및 정책적 불확실성이 증가할 경우, 성장을 저해하고 인플레이션을 심화할 수 있는 요인으로 작용하게 되며, 금리 인하 등의 완화된 통화정책이 시행되기까지 시간이 더 소요될 수 있다고 전망하였습니다. 또한, 미국과 유럽 간 대서양 동맹의 균열로 유럽 국가들에서 국방비 지출 증대를 꾀하면서, 국방비 지출의 증가가 단기적으로는 성장을 지원할 수 있지만, 장기적으로는 재정 압박 또한 가중할 수 있는 점을 지적하였습니다. 한국의 경우, 경제 성장률이 기존 전망치 2.1%(2024년 12월에 발표된 수치) 대비 2025년 03월 전망치가 0.6%p 하락하여, 2025년에 1.5%를 기록할 것으로 전망하였습니다. OECD는 한국 경제성장률 전망의 근거로 타 주요국에 비해 미국 관세전쟁 등 대외 불확실성에 노출된 위험이 크며, 탄핵 정국 등 불확실한 국내 정치 상황이 한국 경제 전망에 악재가 될 수 있다는 점을 언급하였습니다.

[경제협력기구(OECD) 주요 국가별 경제성장률 전망]

(단위: %, %p)

구 분
2026년
2025년
2024년

'24년 12월
'25년 03월
조정폭
'24년 12월
'25년 03월
조정폭

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

세계
3.3
3.0
-0.3
3.3
3.1
-0.2
3.2

G20
3.2
2.9
-0.3
3.3
3.1
-0.2
3.3

미국
2.1
1.6
-0.5
2.4
2.2
-0.2
2.8

유로존
1.5
1.2
-0.3
1.3
1.0
-0.3
0.7

일본
0.6
0.2
-0.4
1.5
1.1
-0.4
0.1

한국
2.1
2.2
0.1
2.1
1.5
-0.6
2.1

중국
4.4
4.4
0.0
4.7
4.8
0.1
5.0

인도
6.8
6.6
-0.2
6.9
6.4
-0.5
6.3

주1)
2025년, 2026년의 경제성장률은 전망치

출처:
OECD Economic Outlook, Report (2025.03)

한편, 2025년에는 러시아-우크라이나 전쟁, 이스라엘-하마스 분쟁과 더불어 이스라엘-이란 간 충돌 등 지정학적 리스크가 복합적으로 상존하면서 글로벌 금융시장은 불안정한 양상을 보이고 있습니다. 이러한 리스크는 에너지 수급 불안, 원자재 가격 변동성을 확대시킬 수 있고, 안전자산 선호 심리를 강화시켜 달러화 강세 및 금값 상승을 유도할 수 있습니다. 또한, 글로벌 공급망 불확실성이 강화될 경우 기업 실적 및 투자심리에 부담을 주어 금융시장 내 불안정성이 확대될 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(2) 국내 경기 동향
한국은행이 2025년 05월 발표한 경제전망보고서에 따르면 국내 경제성장률은 2024년 연간 2.0%를 기록하였고, 2025년 0.8% 및 2026년 1.6%로 전망하였습니다. 국내 경제는 2025년 상반기 대내외 불확실성으로 경제심리가 위축된 가운데 건설현장 사고, 기상악화, 대형산불 등 일시적 요인까지 발생하였으며, 정치적 불확실성 완화 등으로 반등하겠으나 건설경기 부진과 더딘 소비회복으로 성장세가 당초 예상을 밑돌 전망입니다. 하반기 이후에는 현재까지 진행한 금리인하와 추경의 효과와 더불어 경제심리도 회복되면서 내수가 개선될 것으로 예상하고 있습니다. 수출의 경우, 상호관세 유예, 미·중 관세협상 등으로 최근 무역긴장이 다소 완화되었으나 여전히 높은 관세율과 협상 과정의 불확실성 등으로 둔화 흐름을 나타낼 것으로 전망하였습니다. 2026년의 경우 무역전쟁의 여파로 통상환경 악화의 영향이 이어지겠으나 국내 내수를 중심으로 1.6% 성장할 것으로 전망하였습니다.

[국내 주요 거시경제지표 전망]

(단위: %)

구분
2024년
2025년(E)
2026년(E)

상반기
하반기
연간
상반기
하반기
연간

GDP
2.0
0.1
1.4
0.8
2.0
1.3
1.6

민간소비
1.1
0.8
1.4
1.1
1.8
1.3
1.6

건설투자
-3.0
-11.3
-1.1
-6.1
4.9
0.9
2.8

설비투자
1.6
4.9
-1.0
1.8
1.0
0.9
1.0

지식재산생산물 투자
0.7
1.4
4.8
3.2
3.7
1.4
2.5

재화수출
6.3
-0.1
0.0
-0.1
0.6
0.8
0.7

재화수입
1.2
0.8
-0.3
0.2
1.8
1.3
1.5

출처: 한국은행 경제전망보고서(2025.05)

민간소비의 경우 심리위축 등으로 부진한 흐름을 보이고 있으나, 2025년 2분기 이후에는 정치 불확실성이 줄어들고 금융요건 완화 영향이 나타나면서 회복될 것으로 예상하였습니다. 가계소득 개선에도 국내외 불확실성 등으로 심리가 위축됨에 따라 부진한 흐름을 보였으나 2025년 5월 이후 외식, 여가 등을 중심으로 개선 조짐을 나타내고 있어 향후 민간소비는 심리가 회복되고 가계소득 개선 및 금리인하 효과가 나타나면서 점차 나아질 것으로 예상하였습니다.건설투자는 그간 누적된 착공 위축의 여파가 지속되고 대내 불확실성 확대로 인한 분양실적 급감, 작업일수 축소안전관리 강화 등의 영향도 가세함에 따라 예상보다 크게 위축되었습니다. 2025년 하반기로 갈수록 금융여건 완화, 심리개선 및 추경으로 부진이 점차 완화되겠으나, 누적된 지방 주택미분양, 상업용 부동산의 만성적 공실 등의 하방요인으로 개선세는 더딜 것으로 전망하였습니다.설비투자는 높은 불확실성에 따른 기업의 투자 지연 등으로 하방압력이 증대되면서 기계류를 중심으로 감소하였습니다. 2025년 중 설비투자 흐름을 살펴보면, 기계류는 반도체 기업의 첨단공정 투자가 지속되겠으나 비IT 부문의 부진이 심화되며 증가세가 당초 예상을 하회할 것으로 전망하였습니다. 운송장비의 경우, 상반기중 개소세 인하 효과 등으로 법인차 중심의 성장세를 보이다가 2025년 하반기부터는 점차 둔화될 것으로 전망하였습니다.지식재산생산물 투자의 경우 2025년 상반기 주요 기업의 R&D 투자가 양호한 흐름을 지속하였으나, 소프트웨어 등에 대한 투자가 둔화됨에 따라 완만한 성장을 보였습니다. 향후 기업들의 기술경쟁력 강화 노력, 정부의 첨단 산업 AI 등 투자 촉진 및 연구개발 예산 본격 집행에 힘입어 성장세가 다시 확대될 것으로 예상하였습니다. 그러나 높아진 대외 불확실성을 향후 기업의 투자에 하방리스크 요인으로 작용할 것으로 전망하였습니다.당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 고금리, 고환율, 저성장 등에 따른 글로벌 경기침체로 인해 인공지능 관련 산업에 대한 투자가 위축되거나 실적이 악화될 수 있습니다. 또한, 현재 금융시장의 불안요인이 완전히 해소되지 않은 상황에서, 신용 스프레드 상승 등이 당사 재무 상황에 추가적인 위험요인으로 작용할 위험이 있습니다. 이러한 거시경제의 불확실성은 국내외 경기 전반에 영향을 미칠 수 있으며, 당사가 영위하는 사업 및 실적에도 부정적인 요인으로 작용할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. AI 산업 성장성 둔화 위험

당사가 영위하는 사업은 인공지능 산업에 큰 영향을 받으며, 특히 정부기관 및 기업들의 소프트웨어와 IT 서비스 관련 투자 지출 규모에 영향을 받습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다.
당사가 영위하는 인공지능 관련 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2G 및 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반기업의 IT 지출 및 투자 규모에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다.
기술 트렌드의 급격한 변화, 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 전방산업의 시장상황 악화에 따라
공공기관 및 일반기업의 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

인공지능은 미래를 바꿀 핵심기술로 산업 전반에서 각광을 받고 있습니다. 기업들은 AI의 적용을 통해 고부가가치 업무에 집중함으로써 생산성의 혁신을 경험하고 있습니다. 뿐만 아니라 복잡한 현상의 데이터 속에서 인사이트를 발굴하고 신속한 의사결정과 미래예측 등에 AI가 활용되어 막대한 부가가치를 창출하고 있어 기업 및 공공기관에서의 수요가 지속 증가하고 있습니다.당사는 웹페이지, 보고서와 같은 텍스트 데이터를 대규모로 보유하고 있는 온라인 서비스, 대기업, 공공기관 등 엔터프라이즈급 시장에 인공지능 기반의 심층 텍스트 검색 및 분석을 통해 비정형 텍스트로부터 가장 가치있는 정보를 발견하고 비즈니스 인사이트를 제공하는 Text AI 제품을 제공하고 있습니다. 또한, 많은 영상 및 음성 정보가 생산 및 활용되고 있는 방송사, CCTV 관제 시장, 국방, 안전 분야에는 딥러닝 및 인공지능 기반의 다양한 멀티모달을 식별하는 영상기술부터 고품질의 음성인식 및 합성 등 음성기술을 제공하는 Vision AI 제품을 제공하고 있습니다. 따라서, 당사는 특히 정부기관 및 기업들의 소프트웨어와 IT 서비스 관련 투자 지출 규모에 영향을 받고 있습니다.글로벌 ICT 컨설팅 기관인 Precedence Research에 따르면, 전세계 인공지능 시장 규모는 2023년 5,381억 달러에서 연평균 19.1% 성장하여 2034년 3.68조 달러에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. 디지털 기술과 인터넷의 급속한 보급이 최근의 글로벌 인공지능 시장의 성장에 크게 기여하고 있으며, 기술 혁신에 대한 대규모 연구 및 개발에 대한 투자는 기술적 발전을 지속적으로 촉진하고 있어 전세계적으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 도입 속도는 가속화 될 것으로 예상됩니다.

[글로벌 인공지능 시장 규모]

(단위 : 십억 달러)

글로벌 인공지능 기술 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 기술 시장 규모

출처: Precedence Research, Artificial Intelligence Market Size and Growth 2024 to 2034 (2024.08)

한편, 하이테크 산업 전문 글로벌시장 분석 및 컨설팅 서비스 기관인 IMARC Group에 따르면, 국내 인공지능 시장 또한 글로벌 인공지능 시장의 흐름에 맞추어 지속 성장할 것으로 예상되며, 국내 인공지능 시장규모는 2024년 약 31.2억 달러 수준에서 2033년까지 약 300억 달러 수준으로 성장하며 연평균 28.6%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 국내 소재 기업과 정부기관의 효율성 제고를 위한 인공지능 기술 수요 및 솔루션 도입이 가파르게 증가하는 양상과 더불어 국내의 높은 ICT 인프라 및 교육 수준, 신기술에 대한 빠른 수용성 등을 고려해 보았을 때, 공공 및 기업의 IT 투자 확대를 기반으로 국내 시장의 성장 속도는 지속하여 증가할 것으로 판단됩니다.

[국내 인공지능 시장 규모]

(단위: 십억 달러, %)

구분
2024년(A)
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)
2028년(E)
2029년(E)
2030년(E)
2031년(E)
2032년(E)
2033년(E)
CAGR('24A~'33E)

시장규모
3.12
4.01
5.16
6.63
8.53
10.97
14.11
18.14
23.33
30.00
28.59%

출처: IMARC Group (2025.05)

인공지능 및 데이터 산업은 전세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전세계적으로 높은 관심과 함께 정책적 지원이 뒷받침되고 있습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다.
국내 소재 IT 시장조사기관 KRG(날리지리서치그룹)에 따르면, 2025년 국내 기업용 ICT 시장규모(개인용 IT시장 및 통신장비 시장 제외)는 2024년 39조 8,930억원 대비 3.3% 성장한 41조 2,040억원에 이를 것으로 전망하였습니다. 특히, SW & Solution 부문이 전체 시장 성장을 주도할 것으로 예상되는 가운데, 기업용 SW & Solution 부문은 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 2025년에는 전년 대비 6.6% 성장한 7조 900억원으로 전망됩니다. KRG의 2020년 이후 국내 기업용 ICT 시장규모 추이 및 2024년 대비 2025년의 부문별 ICT 시장 전망을 아래와 같습니다.

[국내 기업용 ICT 시장규모]

(단위: 십억원, %)

구분
2020년
2021년
2022년
2023년
2024년
2025년(E)
2026년(E)

시장규모
32,411
34,050
36,769
38,829
39,893
41,204
42,622

성장률 (YoY)
0.77%
5.06%
7.99%
5.60%
2.74%
3.29%
3.44%

출처: KRG(날리지리서치그룹) (2023.11, 2024.11)

[2024년 대비 2025년 부문별 ICT 시장 전망]

2024년 대비 2025년 부문별 ict 시장 전망.jpg
2024년 대비 2025년 부문별 ICT 시장 전망

출처: KRG(날리지리서치그룹) (2023.11, 2024.11)

또한, 삼성SDS가 2025년 2월 발표한 국내 대기업 및 중소기업에 재직 중인 IT 의사결정 관여자 300여명을 대상으로 2024년말에 진행한 설문조사 자료에 따르면, IT 기술 분야 중 생성형 AI, 데이터, AI 컨택 센터 등에 대해 기업의 투자 규모를 늘릴 것이라는 응답이 상위에 위치하였습니다.

[기술 분야별 투자규모 변화 전망]

기술 분야별 투자규모 변화 전망.jpg
기술 분야별 투자규모 변화 전망

출처: 삼성SDS (2025.02)

한편, 정부 또한 빅데이터 활용의 중요성과 인공지능 역량 강화가 향후 경제 성장의 핵심 동력임을 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 좁히기 위해 다양한 정책적 지원을 통해 관련 산업을 육성시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 국내 공공부문의 인공지능 도입의 경우, 2016년 알파고가 등장하면서 인공지능에 대한 관심이 촉발되어 국내 공공기관도 2017년부터 인공지능 도입이 크게 늘어나기 시작하였습니다. 공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준까지 증가하였습니다.

[공공부문 인공지능 도입 계약 건수 및 금액]

(단위: 건, 억원)

연도
용역 건수 (건)
용역 금액 (억원)

인공지능
ICT 전체
비중
인공지능
ICT 전체
비중

2014
134
16,929
0.7%
2,823
31,916
8.84%

2015
221
24,419
0.9%
2,443
47,423
5.15%

2016
251
27,503
0.9%
1,938
58,151
3.33%

2017
325
29,722
1.1%
2,968
59,299
5.00%

2018
464
33,893
1.4%
4,693
69,586
6.74%

2019
630
39,002
1.6%
8,450
87,846
9.61%

2020
832
44,948
1.9%
11,443
108,284
10.56%

2021
972
48,223
2.0%
13,224
120,979
10.93%

2022
1,029
49,852
2.1%
17,455
141,702
12.31%

2023
1,033
50,368
2.1%
13,279
140,902
9.42%

출처: 소프트웨어정책연구소 AI정책연구실, '2024년 공공부문 AI 도입현황 연구' (2025.04)

당사는 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 등 B2G 및 B2B 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 특히 당사가 보유한 생성형 AI와 데이터 분석 역량을 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다. 이에 따라, 당사의 매출은 주로 국내 시장에 기반을 두고 있으며 공공기관 향 매출이 당사 매출에서 큰 비중을 차지하고 있습니다. 2022년에는 공공기관 매출이 전체 매출의 58.2%를 차지했으며, 2023년에는 민간 부분의 증대에 힘입어 공공기관 매출 비중이 55.0%로 소폭 하락하였으나, 2024년에는 매출 비중이 73.6%로 대폭 상승 하였고, 2025년 1분기에도 74.8%로 여전히 높은 비중을 유지하고 있습니다. 이와 같이 공공기관 향 매출은 당사 실적에 큰 영향을 미치고 있습니다.

[당사 매출액 및 공공기관 비중 추이]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

매출액
4,066
100.0%
2,573
100.0%
26,319
100.0%
24,428
100.0%
15,388
100.0%

공공기관
3,042
74.8%
1,497
58.2%
19,376
73.6%
13,430
55.0%
8,956
58.2%

그 외
1,024
25.2%
1,076
41.8%
6,943
26.4%
10,998
45.0%
6,432
41.8%

출처: 당사 제공

당사가 영위하는 인공지능 관련 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2G 및 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반기업의 IT 지출 및 투자 규모, 공공부문의 인공지능 도입 규모에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다.

기술 트렌드의 급격한 변화, 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 공공기관 및 일반기업의 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.추가로, AI 시장에 대한 투자 수요 확대와 긍정적인 전망에도 불구하고, AI 시장의 환경 변화와 관련된 위험은 여전히 존재합니다. 1차적으로는 LLM의 할루시네이션(Hallucination) 현상이, 2차적으로는 초기 사업 선정의 어려움과 도입처 직원 AI 역량 부족에 의한 운영의 차질로 도입 후에도 AI 서비스 및 솔루션으로부터 정보를 습득하는데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 할루시네이션 현상은 RAG 기술의 도입으로 어느정도 해결이 가능하지만, GPU 등 AI 프로세서의 가격 급등으로 인한 막대한 AI 인프라 구축 비용과 같은 사유로 타사의 도입 사례 및 데이터가 충분히 축적될 때까지 AI 도입을 유보하는 기관 및 기업이 여전히 많은 것으로 파악됩니다. 이외에도 지정학적 리스크 부각, 정부 지원 및 규제 정책의 변화, 개인정보보호 강화 및 윤리 보안 이슈, 급격한 시장 진입자의 증가, 디커플링 심화 등 시장에 부정적으로 작용할 수 있는 여러 위험이 존재합니다. 투자자 여러분께서는 이와 같은 AI 산업 성장성 둔화 위험에 유의하시기 바랍니다.특히, 상기 기재한 성장 둔화요인 중 가장 큰 영향을 미치는 것은 GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승입니다. AI 프로세서의 가격 상승은 복합적인 요인들에 의해 발생하며, 초기에는 암호화폐 채굴 붐으로 인한 GPU 가격의 급등이 주요 원인이었습니다. 이후 가격이 안정화되는 듯했으나, 챗GPT 출시 이후 AI 학습을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 GPU에 대한 수요가 급증하면서 다시금 수급 문제가 발생하였습니다. 이러한 상황은 AI 연구개발에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원의 확보를 어렵게 만들어, 자본력이 부족한 AI 기업의 성장 장애 요소로 작용하고 있습니다.하지만, 새로운 GPU의 출시일별 FP32(단정밀도)의 성능이 빠르게 증가함에 따라, 미화 달러당 FLOP/S 측면에서 GPU 성능의 추세를 고려하였을때, 2022년은 2021년 대비 1.4배, 2003년 대비 5600배로 1.5년 마다 2배의 실적을 보이고 있으며 이는, 점점 더 큰 학습 실행을 촉진하고 대규모 AI 모델의 확장을 장려하고 있으며 촉진요인으로서 작용 중입니다.

미화 달러당 fp32 성능.jpg
미화 달러당 FP32 성능

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

대규모 언어 모델(LLM)은 점점 더 크고 많은 데이터와 파라미터로 인해 학습과 추론에 드는 비용이 상승하고 있습니다. 이에 대한 대응의 일환으로 상대적으로 가격이 낮고 빠르게 구축할 수 있는 라마와 같은 소형언어모델(sLLM) 또한 발표되고 있습니다. 라마는 매개변수가 70억~650억개로, 슈퍼컴퓨터를 사용하지 않아도 언어모델 학습이 가능해서 비용과 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 특정 분야에서는 미세조정과 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM에 준하는 성능을 보여주는 것도 장점으로, B2B와 같은 특정 도메인에 적합한 것으로 알려져 있습니다.2023년 2월 24일 메타의 LLM '라마'의 출시로 인해 sLLM의 관심이 증가하였으며, 이러한 소형 언어 모델은 기업 맞춤형으로 적합할 것으로 예상됩니다. 이는 고성능 서버의 높은 가격에도 불구하고, 대규모 언어 모델 학습에 영향력을 발휘할 수 있음을 시사합니다. 이러한 발전은 기존의 대규모 언어 모델에 대한 접근 방식과 학습 방법에 변화를 가져오고 있으며, 다양한 방법론들이 출시되고 있습니다. 최근 딥시크(DeepSeek)와 같은 새로운 LLM 접근법이 등장하면서 AI 비용 절감에 대한 논의가 더욱 활발해지고 있습니다. 하지만 이러한 접근법들이 반드시 최적의 해결책이 되는 것은 아니며, 기술적 성숙도와 보안, 활용 가능성에 대한 신중한 검토가 필요합니다.GPU 및 AI 반도체의 가격이 여전히 높은 수준을 유지하고 있지만, 소형 언어 모델(sLLM)과 최적화된 연산 방식이 등장하면서 기업들은 보다 유연한 AI 도입 전략을 모색하고 있습니다. 또한, 비용 효율적인 모델 개발과 연산 자원의 최적 활용을 위한 기술적 혁신이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이러한 변화는 AI 서비스 확산을 더욱 가속화하는 촉진제가 될 것으로 기대됩니다. 다만, 위와 같은 GPU 가격 부담을 완화할 수 있는 기술적 노력은 기술 개발의 진척도 및 외부 공급망 상황에 따라 그 성과의 도출이 지연될 가능성이 있으며, 이 경우 높은 프로세서 가격 부담이 유지되어 AI 산업의 가파른 성장세가 둔화되거나, 당사의 고객사들이 AI 기술의 도입이 지연되거나, 당사와 같은 성장기에 있는 AI 기업의 비용 부담이 지속적으로 가중되어 당사의 재무적 상황에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험

AI 산업은 상업화의 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적 등에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 당사는 Text AI, Vision Ai 사업부문에서 시장에 맞추어 기술 개발을 통해 경쟁력을 갖추고자 노력하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, AI 산업은 기술 진화 속도가 빠르고 경쟁 강도가 심화되고 있는 산업입니다. 향후 외부 환경 변화나 경쟁사의 기술 추격, 그리고 당사의 신규 제품 개발 지연이나 영업력 강화 부족 등의 요인으로 인해 시장 내 차별적 경쟁력을 유지하지 못할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 솔루션은 데이터와 AI 기술을 접목해 다양한 산업 분야에서 제품과 서비스로 상용화되고 있습니다. 글로벌 AI 시장에서는 구글, 페이스북, 마이크로소프트, OpenAI와 같은 빅테크 기업들이 경쟁하고 있고, 국내에서는 네이버, 카카오, SKT, KT 등 통신/포털 대기업을 한축으로 하며, 또한 각각 특화 분야에 참여하고 있는 중소 규모의 AI 솔루션 전문업체들이 시장에 참여하여 경쟁하고 있습니다. 특히, OpenAI의 챗GPT 3.5 발표를 계기로 AI 분야의 경쟁은 가열되고 있는 상황입니다. 대형 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하거나 개선할 수 있는 능력을 가지고 있어, 기존의 인공지능 기술을 보완하고 확장할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 급속한 발전에 따라, 기존 시장 참여자뿐만 아니라 중소 규모의 스타트업과 연구기관들도 이 시장에 적극적으로 진출하고 있으며 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.글로벌 AI 기업들이 기술력과 데이터를 기반으로 시장을 선점해 나가고 있는 가운데, 당사를 포함한 상대적으로 중소 규모를 갖는 업체들은 기업규모 상 기술수준, 인력규모, 투자금액 등 다방면의 제약으로 인해 모든 산업군 및 고객군을 대상으로 복잡한 요구사항을 완벽히 충족시키기에는 한계를 갖고 있습니다. 다만, 정부 주도의 AI 도입 확대, 보안 중심의 AI 솔루션, B2G 및 B2B 맞춤형 서비스 등 특화된 맞춤형(Vertical) AI 서비스 통해 특정 니치(Niche) 시장에서 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 따라서, AI 시장은 일부 대형 기업들이 독점적으로 장악하기보다는, 다양한 산업과 시장 참여자들이 차별화된 기술과 전략을 통해 경쟁하는 구조로 발전할 가능성이 클 것으로 당사는 판단하고 있습니다. AI 업계 내 기업들은 이러한 경쟁 속에서 특정 산업과 고객 요구에 맞춘 최적화된 AI 솔루션을 제공하며 시장 내 입지를 강화할 것으로 예상됩니다.

[AI 산업 내 마켓 포지셔닝 구분]

분류
주요 기업
주요 특성

글로벌 빅테크
OpenAI, Google, Meta, Amazon, MS
범용 LLM 기반의 대규모 모델, 플랫폼 서비스

국내 대기업
네이버, 카카오, SKT, KT
포털/통신 등 자사 핵심 서비스의 고도화에 AI 접목- 네이버 : 초거대 AI (HyperCLOVA) 개발 주도- 카카오 : 메신저 기반 대화형 AI, 콘텐츠 추천 기술- SKT : 자체 LLM 추진 + 에이닷 등 플랫폼화 시도 - KT : B2G·공공영역 중심의 AI 솔루션 확장- LGU+ : 고객상담·스마트홈 특화 중심의 AI 활용

중소 AI 전문기업
당사, 씨이랩, 씨메스, 뷰노 등 국내 중소 AI 솔루션 기업
특정 산업군 또는 고객군에 특화된 Vertical AI 전략, 맞춤형 솔루션- 당사 : B2G 및 B2B 고객군 집중- 씨이랩 : 제조 및 물류 산업군 (영상 분석 특화)- 씨메스 : 스마트팩토리 산업군- 뷰노 : 헬스케어 산업군

당사는 주요 기반기술군을 Text AI 및 Vision AI로 분류하여 현재 8개의 제품을 보유하고 있습니다. 또한, 당사는 주요 기술을 기반으로 Text AI 기술을 연구하는 기업부설연구소와 Vision AI 기술을 연구하는 '비전AI연구소'를 각각 설립하여 핵심기술 연구에 집중하고 있습니다. Text AI는 코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇/코난챗봇+, 코난 LLM으로 구성되어 있으며, Vision AI는 코난와처, 코난보이스, 코난리스너로 구성되어 있습니다. 각 부문별 주요 제품과 각 제품의 특징 및 용도는 아래와 같습니다.

[당사 주요 제품군 개요]

구분
제품명
제품 설명
특징 및 용도

Text AI
코난서치
- AI기반 멀티모달 검색엔진- 비정형 및 정형 데이터 검색뿐만 아니라 벡터타입 AI 데이터 검색 등 대용량의 고도화된 검색 기술 내포- 멀티모달 서치의 뉴럴 검색 엔진을 통해 이미지와 동영상 검색 지원- 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 이커머스 매출 증대 및 업무 향상을 위한 이미지 검색 등 다양한 분야 활용 중
뉴럴서치엔진 - 벡터 검색 - 멀티모달 검색 - 디스크기반 빅데이터 검색 - 다국어(영어, 중국어, 일어) 검색 - 하이브리드 시스템 구조 - 웹 기반 통합운영 툴 - 클라우드 지원, RAG 연동 지원

코난애널리틱스
- 텍스트 마이닝과, 기계학습, AI 기반 지능형 빅데이터 분석 솔루션- 정형/비정형의 기업 내부 데이터 분석- 고객이 실행 가능한 인사이트를 발견 지원
심층 데이터 분석 솔루션 - 자연어처리 기반 분석 - 비정형 빅데이터 분석 - 내용기반 자동분류 - 분석결과 시각화 - 비즈니스 인사이트 도출

펄스케이
- 인공지능과 비정형 데이터 분석기술 기반 실시간 온라인 미디어를 심화 분석 서비스- 실시간 이슈분석과 비즈니스 인사이트 제공, 캠페인의 성과측정 제공- 디지털 마케팅 활동과 미래예측 등 전문분석 영역까지 사용범위 확장 중
온라인 미디어 심화분석 서비스 - 실시간 비즈니스 시그널 분석 - 마켓 리스크 센싱 - 비즈니스 인사이트 도출 - 정책 현안 반응 분석

코난챗봇 & 코난챗봇+
- 고품질의 대화 서비스를 제공하여 비즈니스를 업그레이드하는 AI 기반 대화 에이전트- 고객 지원 부서, 대화형 이커머스 서비스, 일정 관리 및 뉴스 제공을 위한 개인 비서 서비스로 활용 가능- 기업 통합 검색에 필요한 중앙화된 대규모 데이터에 대한 즉각적인 답변 제공 활용- 챗봇과 코난의 음성 인식 및 합성 기술을 결합한 'AICC(인공지능 컨택센터)' 통해 24시간 콜센터 업무에 적용
챗봇: AI 기반 대화 에이전트 - 고객상담, 대화형 검색 AI 챗봇 - 사내업무 자동응대 AI 챗봇 - 세무상담, 학사 행정상담 AI 챗봇 - 리거시 시스템 연계 지원챗봇+ : AI 기반 음성 지원 챗봇 - 음성 인식 및 음성 합성, TA 등을 지원하는 AI 챗봇 - 13개 국어 외국어 동시 통역 솔루션

코난 LLM
- 국내 최대 규모의 한국어 데이터 학습 LLM으로 뛰어난 답변 품질 보유- 고객의 다양한 수요에 맞춰 온디바이스용 코난 LLM OND(On-Device), 기업 업무용 코난 LLM PRO(Professional), 전사 지원용 코난 LLM ENT(Enterprise) 세 가지 버전으로 제공- 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 학습되지 않은 정보도 처리 가능- LLM 기반 통역 시스템 챗봇+를 비롯해 AI PC, 생성형 AI 키오스크, 스마트 컨시어지, 대화형 검색, 맞춤형 고객 응대 등 다양한 AI 서비스 고도화 가능
온-프레미스, B2B향 LLM - B2B/B2G 향 자체 개발 LLM - RAG 기술을 활용한 명확한 데이터 기반 응답 구성

Vision AI
코난 와처
- 영상 속 얼굴, 객체, 상황, 장면 등 다양한 멀티모달을 식별하는 분석기술 사용- 동영상의 내용을 이해하여 딥 메타 데이터를 DB화- 데이터 및 워크플로우를 쉽게 관리해주는 영상분석 및 미디어 자산 관리 시스템
비디오의 이해 - 얼굴인식 - 동영상 장면 인식 - 객체 검출 및 인식, 이상상황감지 - 딥 메타 기반 등장인물, 상황, 장소검색

코난 보이스& 코난 리스너
- End-to-End 음성인식기술과 End-to-End 음성합성 기술 사용- 영상 및 오디오 파일 내 음성을 텍스트로 자동 생성- 텍스트를 Voice skin을 입힌 음성 파일로 자동 생성
음성 합성 클라우드 서비스 - 대본을 선택한 성우 목소리로 더빙음성 인식 엔진 - 동영상 자막 자동생성

출처: 당사 정기보고서

당사는 현재 B2G 및 B2B 분야에 특화된 맞춤형(Vertical) AI 서비스를 제공하며 해당 니치(Niche) 시장을 공략하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히, B2B 및 B2G 중심의 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 데이터 분석 역량과 함께 2023년 개발을 완료한 생성형 AI를 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다.

먼저, 공공 부문에서는 생성형 AI를 활용한 대국민 서비스, Q&A, 내부 자료 기반 생산성 향상, 문서 작성 자동화 등이 적용되며, 단순 자동화를 넘어 정책 분석과 의사결정 지원까지 확장되고 있습니다. 구체적으로, 대규모 행정 데이터와 정책 자료를 학습해 주요 사안을 요약·비교 분석하고, 연관 데이터를 활용해 최적의 대응 방안을 도출하는 방식으로 발전하고 있습니다. 또한, AI 기반 행정 보고서 및 문서 자동 생성 기술이 고도화되면서 공공 정책의 핵심 논점을 분석하는 AI 도구의 필요성이 커지고 있으며, 이에 대한 적용이 지속적으로 확대되고 있습니다. 생성형 AI 도입이 본격화됨에 따라 공공 데이터 연계를 통한 정교한 행정 지원이 강화되고 있습니다. 일례로, 2024년 6월 한국남부발전(주)는 사내 생성형 AI 구축 사업인 온프레미스형 LLM 도입 프로젝트를 시작하였으며, 이는 국내 최초로 대형언어모델(LLM)을 공공 현장에서 도입한 사례였습니다. 해당 건은 당사가 수주를 받은 프로젝트로, 당사는 한국남부발전(주) 건에서 우수한 평가를 받아 연이어 한국중부발전(주) 구축 사업의 수주에 성공하였으며, 이후 또 다른 공공 부문에서 논의 중인 생성형 AI 모델 활용 관련 신규 사업과 입찰에도 적극적으로 대응하고 있습니다.

또한, 국방 분야에서는 글로벌 안보 환경 변화와 자국 우선주의 강화에 따라 AI 기술 도입이 핵심 과제로 부상하고 있으며, 국방 자원 감소와 인력 부족 문제 해결을 위한 기술 혁신이 더욱 요구되고 있습니다. 미국을 비롯한 주요 국가들은 무인·AI 기술을 활용한 국방 역량 강화를 적극 추진하고 있으며, 우리나라 역시 국방기술백서에서 무인·AI를 최우선 과제로 선정하며, 첨단 국방 혁신을 가속화하고 있습니다. 이에 따라 당사는 시장 변화를 반영하여 2025년 1월 국방 AI사업부를 신설하고, 국방 AI 플랫폼, 지능형 감시·정찰, 디지털트윈 기반 AI 파일럿 등의 연구 및 확보한 과제·프로젝트를 바탕으로 실질적인 적용을 확대하고 있습니다.

한편, 당사의 두 가지 사업부문별 주요 경쟁 상황을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(1) Text AI 사업

당사는 Text AI 사업에서 통상의 키워드 기반 검색이 아닌 단어, 문장, 또는 이미지와 같은 데이터를 벡터(수학적인 숫자 배열)로 변환해 데이터의 의미적 유사성을 파악하여 더 정확하고 풍부한 검색 결과를 제공하는 벡터검색 서비스 '코난서치6'를 기반으로, 기관 및 기업의 LLM 활용에서 핵심 기술인 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 지원하며, 초대용량 벡터 검색과 텍스트, 이미지, 동영상을 아우르는 멀티모달 서치 기술을 제공합니다. 이 RAG 기술을 활용하면 최신 정보와 명확한 데이터에 기반한 LLM의 응답을 생성할 수 있어 최신성 문제를 보완하고, 정확한 답변 작성에 기여합니다. 또한, 타사 LLM에도 적용이 가능하여 확장성을 높이고 정보 왜곡(할루시네이션) 현상을 방지할 수 있습니다. 이와 더불어, 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 유사 이미지 검색을 통한 이커머스 매출 증대, 그리고 공공 서비스 및 기업 업무의 효율화에 기여하는 등, 활용도가 높은 국내 유일의 디스크 기반 벡터 검색엔진으로 10억 건 이상의 검색 결과를 처리할 수 있습니다. 대규모 벡터 데이터를 메모리(RAM)에 모두 올리지 않고 디스크에 저장할 경우 검색 시 필요한 일부만 메모리에 로딩하여 효율적으로 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.검색 패러다임도 생성형 언어모델과 RAG 기술이 결합된 형태로 변화할 것으로 전망되고 있습니다. 이에 따라 당사는 검색을 넘어 정보의 선별, 요약, 즉시성 및 정확성이 더욱 중요해지는 흐름 속에서, 내부 데이터뿐만 아니라 외부 사이트의 정보까지 효과적으로 활용할 수 있도록 '코난 RAG-X'를 출시 하였습니다. 이를 통해 사내 자료부터 특화된 외부 데이터까지 통합해 신뢰도 높은 정보를 선별하고, 즉각적인 요약과 최적의 답변을 제공하는 환경을 구축하고 있습니다. 이러한 AI 기반 정보 활용이 고도화되면서, 생성형 AI는 대화형 인터페이스를 넘어 영상 분석 및 물리적 시스템과의 결합으로 더욱 정교해지고 있습니다. 산업자원부에서 진행 중인 온디바이스 AI 키오스크 프로젝트를 비롯해, 영상 분석 장비 및 LLM이 탑재된 고도화된 응대 시스템으로 발전할 가능성이 커지고 있습니다.

'코난 애널리틱스'는 비정형 텍스트 데이터 분석을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하는 비즈니스 솔루션으로, 다양한 정부 및 민간 분야에서 AI 기반 분석 수요의 증가에 따라 광범위하게 활용되고 있습니다. '펄스케이'는 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 모니터링하며, 강신호는 물론 약신호까지 지원하여 모니터링, 위기 관리, 트렌드 분석 등 다양한 용도로 사용됩니다. 예를 들어, 한국거래소의 사이버 감시 시스템이나 공매도 중앙점검 시스템은 대량의 데이터를 분석하여 이상 징후, 시계열, 감성 등을 파악함으로써 기업의 핵심 의사결정을 지원하고, 이를 통해 포착된 인사이트를 제공하여 정부와 기관은 물론 민간 기업들까지도 데이터 주도적인 접근 방식을 채택하도록 돕고 있습니다.

한편, 24시간 고객 응대가 가능하며 고객 데이터 분석에도 유용한 '코난 챗봇'은 기업의 커뮤니케이션 효율성을 대폭 향상시킵니다. 최저임금의 상승, 수익성 저하, 컨택센터 인력 확보의 어려움, 감정 노동 및 전문성 결여 등의 다양한 운영상의 고민을 해결하고자 하는 추세에 발맞춰, 당사는 고객 빅데이터 축적 및 비즈니스 인사이트 분석이 가능한 코난 음성 인식/합성 기술을 기반으로 한 'AICC(인공지능 컨택센터)' 또한 제공하고 있습니다. 2023년 8월부터는 이 서비스를 컨택 센터 사업을 영위하는 KT CS에 SaaS(Software as a Service, 서비스형 소프트웨어) 모델로 제공하며, 좌석당 이익 분배 방식 및 매출처 확보를 통해 매출 증대에 주력하고 있으며, 기존 시나리오 기반 답변 제공 외에도 생성형 AI인 코난 LLM을 결합하여 제품의 고도화를 진행중입니다.또한, 기존 코난 챗봇을 AI와 결합하여 고도화한 '챗봇+'는 13개국 언어를 실시간으로 인식·처리할 수 있는 인공지능 동시통역 솔루션이 탑재된 외국어 동시 대화 시스템으로, 통역을 넘어 LLM 기반 애널리틱스, 와처를 활용한 영상 인식 등 다양한 생성형 AI 기능을 포함하고 있습니다. '챗봇+'는 SK텔레콤과의 공동 판매 파트너십을 통해 지하철 역사, 파라다이스 카지노, 롯데백화점, 영남대학교, 용산구청 등 다양한 기관 및 기업에 '트랜스 토커'라는 명칭으로도 납품되고 있으며, 외국인과의 원활한 소통이 필요한 여러 분야에서 높은 관심을 받고 있습니다. 이에 따라 활용 범위 또한 빠르게 확대되고 있으며, 일회성 판매를 넘어 구독형 서비스로 전환되어 안정적인 매출 성장이 기대됩니다. 더 나아가, '챗봇+'는 온디바이스 AI 기술을 활용한 산업별 맞춤형 AI 솔루션과도 접점을 확대해 나가고 있습니다. 예를 들어, 산업통상자원부의 핵심 과제인 국산 시스템온칩(SOC) 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 시스템 개발 및 실증 프로젝트와 같은 다양한 산업군의 AI 적용 사례와 연계해 활용 가능성을 넓혀가고 있습니다.

한편, 2023년 8월 당사는 자체 개발한 한국형 대형 언어 모델 '코난 LLM'을 출시했으며, 고객의 다양한 수요에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 첫 번째로, 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 두 번째로, 기업의 단위 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 마지막으로 기업의 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'가 있습니다. 당사는 이렇게 다양한 크기의 LLM 모델을 가지고 있기 때문에, 고객의 업무 환경과 예산에 최적화된 다양한 라인업을 제안하고 제공합니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 사전에 학습되지 않은 정보에 대해서도 정확한 답변을 제공할 수 있으며, 할루시네이션 현상을 최소화하는 고유의 언어 모델로 차별화를 이루고 있습니다. 이를 통해, 당사는 기존 사업에서 발굴한 다양한 고객사 및 당사의 5% 이상 주주인 SK텔레콤과의 협력을 바탕으로 생성형 AI인 코난 LLM 제품의 영업 활동을 함께 전개하고 있습니다. 또한, 2024년 6월 국내 최초로 대형 언어 모델(LLM)을 공공 현장에 도입한 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업을 우수한 평가로 성공적으로 수주하였으며, 2025년 1월 국내 최초로 의료 분야에서 한림대 의료원의 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 계약을 체결하는 성과를 거두었습니다. 이처럼 생성형 AI의 다양한 분야 적용이 가속화되고 있으며, 코난 LLM은 공공 및 민간 영역에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있도록 지속적으로 확장해 나가고 있습니다.또한, 당사는 AI 어플라이언스 기반의 매출 창출을 위해 PC 전문업체 TG삼보와 협력하여 당사의 생성형 언어모델인 코난 LLM이 탑재된 온디바이스 AI PC인 'AIStation'을 출시하였습니다. AI가 디바이스 내에서 더욱 빠르고 효율적으로 작동할 수 있도록 연구를 진행하고 있습니다. 2025년이 생성형 언어모델이 일상과 산업 전반으로 더욱 확장되는 한 해가 될 것으로 예상되는 가운데, AI 기술이 기존의 단순 자동화를 넘어 AI 연산 처리, 실시간 문서 분석, 보고서 자동 작성 등 실질적인 업무 지원과 정보 검색 방식의 변화를 이끌기 위해서는 LLM 자체가 탑재된 PC 하드웨어가 요구되고 있습니다. 특히, 데스크탑 공공 조달 시장은 연 40만대 규모의 시장규모를 갖고 있으며, 당사는 이를 공략하여 공공기관을 대상으로 AIStation을 판매하기 위해 2025년 7월 8일 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 공식 등록을 완료하였습니다. 당사의 AIStation은 디바이스 형식으로 인터넷 연결 없이도 PC 윈도우 환경에서 생성형 AI 서비스를 사용할 수 있고 모든 기능이 로컬 환경에서 실행돼 개인정보 및 문서의 외부 유출 우려를 차단할 수 있어, 주로 인트라넷을 통해 업무를 진행하고 보안이 중요한 공공 분야에서 특히 더욱 활용도가 높을 것으로 판단하고 있습니다.

이에 따라, 당사는 2025년 1분기 Text AI 사업의 매출은 36.4억원을 기록했습니다. 2024년 1분기 22.5억원 대비 큰 성장세를 보였습니다. 코난 챗봇의 매출은 2024년 1분기 7.7억원에서 2025년 1분기 5.5억원으로 감소하였으나, 코난 서치는 2025년 1분기 기준 13.2억원, 코난 애널리틱스는 13.4억원으로 각각 2024년 1분기의 10.5억원, 0.9억원 대비 상승하며 전체 매출 확대를 견인했습니다. 코난 LLM은 2025년 1 분기에 반영된 매출은 없으나, 올해 마무리되는 한국남부발전, 한림대의료원 등 생성형 언어모델 관련 프로젝트 매출이 이후 반영될 예정으로, 온기 기준으로는 생성형 AI 기반 실적 확대가 기대됩니다. 이처럼 공공 및 민간 주요 기관을 중심으로 LLM 기반 프로젝트가 활발히 진행되고 있으며, 2025년에는 공공기관을 중심으로 새로운 프로젝트 수주가 본격화되고 있습니다. 특히, 보안이 핵심인 국방 분야에서도 Vision AI 뿐만 아니라 LLM을 이용한 생성형 언어모델이나 분석 수요 등 Text AI 기술에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 국방기술백서 등에서 제시된 바와 같이, 전장 정보, 지휘체계, 훈련 및 작전 관련 문서 등 다양한 데이터의 고도화된 처리를 위한 적용 가능성이 제시되며, 이에 따라 텍스트 기반 AI 기술을 활용한 프로젝트 참여도 지속적으로 확대되고 있습니다. 또한, AI 플랫폼 구축 및 업무 자동화 도입에 대한 논의도 이어지고 있으며, LLM 공급을 넘어 상담 시스템, 기록 관리, 플랫폼 구축 등으로 적용 범위가 확장되는 흐름 속에서 산업 전반에서 LLM 활용도는 지속적으로 확대될 것으로 전망됩니다. 당사는 올해 출시 예정인 Agentic RAG에 발맞춰, AIStation, AIStation Server, On-premise형 코난 RAG-X 등 다양한 어플라이언스 및 고객 맞춤형 비즈니스 모델을 순차적으로 출시하며 Text AI 기술 기반의 제품군 확장 및 수익모델 다변화를 적극 추진하고 있습니다. 이를 통해 솔루션 제공을 넘어, AI 인프라를 제공하는 기업형 구조로의 전환이 가속화되고 있으며, 2025년 이후에는 어플라이언스 기반의 신규 매출 확대도 본격화될 것으로 기대합니다.

(2) Vision AI 사업
Vision AI 사업은 대용량 영상 처리 기술과 인공지능을 결합한 비디오 이해 AI 플랫폼 '코난와처'를 중심으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 등장인물, 상황, 장소 등을 자동 분석하고, 얼굴 인식, 객체 탐지, 이상 상황 감지 등의 영상 분석 솔루션을 제공합니다. 최근 AI 기반 영상 분석 기술의 활용이 확대되는 추세로, 당사는 2023년 12월 드론과 결합된 AI 기반 식별 시스템으로 약 200미터 상공에서 실종자를 탐지하는 기술이 KISA CCTV 성능 시험인증(이동형) - 실종자 인증을 획득했습니다. 이를 기반으로 실종자 수색, 특정 지역 감시, 경계뿐만 아니라 전장 인식 및 정보 관리와 같은 국방 플랫폼에도 적용되며, 신규 매출 창출을 위한 노력을 이어가고 있습니다.

국방 분야에서는 AI 영상 분석 실증 사업을 본격적으로 추진하고 있으며, AI 기반 공중무인체계 영상 통합 분석 기술(해병대사령부 납품) 등 다양한 연구 과제를 통해 매출 확대와 기술 고도화를 이루어가고 있습니다. 당사는 우선 국방 분야에 AI 기술을 적용하여 실증 사례와 레퍼런스를 구축한 후, 이를 바탕으로 공공 안전, 스마트시티, 산업 보안 등 다양한 분야로 확장해 나갈 예정입니다. 특히, CCTV 기반 관제 시스템, 드론 영상 분석, 재난 대응 솔루션 등으로 활용 범위를 넓히며 AI 영상 분석 기술의 적용 가능성을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 특히, 상기 언급한 2024년 해병대사령부의 'AI 기반 공중무인체계 영상 통합분석 실증' 사업을 통해, 코난와처가 드론 UAV 기반 영상 분석에 직접 활용되었고, 공군의 'ACMI 수집분석체계 구축' 사업에도 도입되어 AI 기반 전투훈련 체계 전환에 기여하고 있습니다. 여기에 더해, '디지털트윈 기반 인공지능 파일럿 개발' 과제 역시 자율비행 알고리즘, 전장 시뮬레이터, 무인기 탑재 기술까지 아우르는 통합 프로젝트로, 국방 현장 내 AI 도입 가능성과 실전 활용성을 크게 끌어올린 사례로 평가됩니다. 국방기술백서에서도 인공지능과 유무인복합 기술이 국방 전략 핵심 R&D 최우선 과제로 지정된 만큼, 향후 국방 분야에서의 Vision AI 기술 수요는 더욱 확대될 것으로 기대되며, 공공 부문에서도 키오스크 등 현장 기반 영상 인식 수요와 맞물려 지속적인 매출 성장 기반으로 이어질 것으로 전망됩니다.

한편, '코난리스너'는 정밀한 음성 인식 기능을 제공하며, '코난보이스'는 자연스러운 고품질 음성 합성 기술을 기반으로 구독 서비스 형태로 운영됩니다. 두 솔루션은 클라우드뿐만 아니라 'On-Device' 방식으로도 제공되며, 로봇이나 다양한 장치에 탑재하여 활용할 수 있도록 적용 방안을 모색하고 있습니다.

이에 따라, 2025년 1분기 Vision AI 사업 매출은 4.2억원을 기록했습니다 .이는 2024년 1분기 3.1억원 대비 증가한 수치로, 병력 자원 감소에 따른 감시,정찰 수요 확대와 함께 코난와처의 영상 분석 기술은 국방과 공공 분야에서 적용 영역을 점차 넓혀감에 따라 지속적으로 증가할 것으로 기대하고 있습니다. 상기와 같은 기술 전환의 흐름 속에서 당사는 AI 기술의 실용화를 지속적으로 추진하며, 기업·공공·국방 등 다양한 분야에서 정보 접근성과 생산성을 극대화하는 핵심 기술로 자리 잡을 수 있도록 연구 개발을 이어가고 있습니다. 그럼에도 불구하고, AI 산업은 기술 진화 속도가 빠르고 경쟁 강도가 심화되고 있는 산업이므로, 향후 외부 환경 변화나 경쟁사의 기술 추격, 그리고 당사의 신규 제품 개발 지연이나 영업력 강화 부족 등의 요인으로 인해 시장 내 차별적 경쟁력을 유지하지 못할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 시장 내 기술 수렴 및 경쟁사의 전략 변화가 발생할 경우에도 그 영향으로 당사가 영위 중인 분야에서의 경쟁 강도를 더욱 높이는 요인이 될 수 있으며, 당사가 기술 우위를 유지하고 산업 특화 영역에서의 선도적 위치를 잃지 않기 위해서는 지속적인 R&D 투자와 차별화된 전략이 필요합니다. 만약 당사가 기술 개발 속도에서 뒤처지거나 시장 대응 전략이 미흡할 경우 장기적으로 재무실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점을 유의하여 주시기 바랍니다.한편, 상기와 같은 경쟁 상황 하에서 당사와 유사한 사업을 영위하는 주요 상장 경쟁회사는 다음과 같습니다.
(1) Text AI 사업

Text AI 부문에서 당사의 주요 사업영역인 LLM, 검색, 챗봇 사업 영역을 기준으로, 해당 영역의 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 와이즈넛, 솔트룩스가 존재합니다. LLM의 경우, 국내에서 네이버와 카카오 같은 IT 대기업
뿐만 아니라 SK텔레콤, KT 등 대형 통신사들도 자본력과 인프라를 바탕으로 시장에 진입하고 있습니다.
네이버와 카카오는 자사의 포털, SNS 등 다양한 플랫폼과의 직접 연계를 통해 사용자 기반의 B2C 서비스를 강화하고 있으며, SK텔레콤은 에이닷을 중심으로 통신 서비스와 연계한 AI 서비스 제공에 주력하고 있습니다. KT는 '믿음' 출시 이후 B2B 영역으로도 적극 진출하고 있어 당사와는 일부 프로젝트에서 경쟁 관계에 놓여 있으나, 다른 한편으로는 컨소시엄 형태로 당사와 협력 또한 이루고 있습니다. 한편, 당사는 외부 서버를 거치지 않고 기관 내부에 직접 설치해 사용하는 온프레미스 방식의 구축형 LLM 수요에 초점을 맞추고 있으며, 공공 및 기업 고객(B2B/B2G)을 주요 타겟으로 특화된 서비스를 제공합니다.

[IT
및 통신사 등 대기업 LLM 특징]

기업명
주요서비스
특징 및 강점

네이버

하이퍼클로바X
,
하이퍼클로바 Think

자연어 처리 기반의 생성AI 모델로, 다양한 산업에 맞춤화된 서비스를 제공하며, 사용자 경험을 개선하기 위해 메신저와 통합되어 사용됨

카카오
카나나
대화형 AI 서비스에 중점을 두며, 카카오톡 등 플랫폼에 통합하여 사용자와의 상호작용을 강화할 계획

SK텔레콤
에이닷 엑스 3.1
에이닷을 통해 AI 비서, 챗봇 등 생활밀착형 서비스에 초점을 두며, 다양한 플랫폼과 연동해 대규모 사용자 기반을 확보하고 있고 궁극적으로 개인 집사를 목표로 개발 중

KT
믿:음 2.0
한국어 기반 대화 모델로, 고객센터 등 음성 기반 서비스에 적용하고 있고, B2B 시장 진출을 꾸준히 추진 중

출처: 각 사 홈페이지

현재 시점에서는 당사와 주요 대기업 간에 시장 세그먼트가 구분되어 있으나, 네이버, 카카오 등 플랫폼 기반 IT 대기업과 KT, SK텔레콤 등 통신사들이 각사가 보유한 자본력과 인프라를 바탕으로 B2B 및 B2G 시장으로 사업을 확장할 가능성을 배제할 수 없습니다.먼저, 네이버는 검색광고, 스마트스토어 등 커머스 중심 생태계에 집중하고 있으며, 자체 플랫폼(검색, 쇼핑 등)과의 통합을 통해 사용자 경험을 강화하는 방향으로 LLM을 발전시키고 있습니다. 또한, 자회사인 네이버클라우드를 통해 API 및 프라이빗 기반의 클라우드형 LLM 서비스를 제공 중이며, 클라우드 사업 구조상 온프레미스 환경 제공에는 한계가 있어 당사가 주력하는 온프레미스 구축형 시장과는 운영방식에서 차이가 존재합니다. 다만, 네이버는 일부 대기업 B2B 시장도 점진적으로 공략 중에 있어, B2B 시장에서의 간접적 경쟁 가능성은 있을 것으로 판단됩니다. 즉, 고객사가 LLM 구축을 결정함에 있어 온프레미스 환경을 구축하고자 하는 경우에는 당사의 제품을 채택할 가능성이 있으나, 클라우드형으로 구축하고자 하는 경우 고객사는 네이버를 채택할 수 있습니다. 구체적으로, 온프레미스형의 경우 기업이 자체 인프라를 보유 및 운영하므로 전적으로 통제가 가능하고 내부망 운영으로 데이터 유출의 우려가 상대적으로 적으나, 초기 비용이 다소 높고 스케일업이 어려운 단점이 있습니다. 이로 인해 민감한 내부 정보 처리가 필요하거나, 고정된 사용량으로 장기적인 운용 계획을 보유한 곳에서 주로 도입될 것으로 예상됩니다. 반면, 클라우드형의 경우 네이버클라우드와 같은 클라우드 서비스 제공업체가 서버를 제공하여 도입 기업은 해당 사업자의 보안 정책에 의존됩니다. 또한 외부망 전송으로 정보 유출 리스크가 존재하는 측면도 있습니다. 그러나, 클라우드형은 상대적으로 유연한 확장성과 비용 효율성을 가진 것으로 판단됩니다. 이로 인해 빠른 테스팅 및 프로토타입 구현이 필요하거나, 비정기적이고 탄력적인 운영을 원하는 기업은 클라우드형을 선호할 가능성이 높습니다. LLM은 도입 초창기에 있어 글로벌 및 국내의 클라우드형 LLM과 온프레미스형 LLM 간의 비중을 공신력 있게 나타낸 자료는 아직 부재한 상황입니다. 다만, 당사는 다수의 기업들이 초기 비용의 이점으로 초기에 클라우드형 LLM을 선택하는 경향이 높았으나, 최근 클라우드 비용의 지속적인 증가, 데이터 주권 강화, GPU 비용 최적화, 모델 경량화 등의 요인으로 인해 하이브리드 및 온프레미스 LLM에 대한 선호도가 증가하고 있는 것으로 판단하고 있습니다.카카오는 카나나를 중심으로, 카카오톡, 카카오페이 등 자사 플랫폼에 통합되는 대화형 AI 서비스에 초점을 맞추고 있으며, 현재까지는 B2B 또는 B2G로 진출하고자 하는 움직임은 없는 것으로 판단됩니다. 당사는 향후에도 카카오 생태계 내 서비스 중심 전략이 유지될 가능성이 높으며, 당사가 영위하는 공공·산업 특화 시장과는 직접적인 중첩이 제한적일 것으로 판단하고 있습니다.SK텔레콤과은 에이닷을 통해 생활 밀착형 AI 서비스, 고객상담 특화 모델 등의 실증을 지속하고 있으며, 현재는 자사 통신서비스의 고도화에 집중하고 있는 것으로 당사는 판단하고 있습니다. 한편, KT는 '경기 생성형 AI 플랫폼', '재판업무 지원을 위한 AI 플랫폼 구축 및 모델 개발 사업' 등 공공 영역의 생성형 AI 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있으며, 당사 역시 해당 사업들에 동일 컨소시엄의 일원으로 함께 수행하고 있습니다. 현재까지는 특정 사업에서 상호 협력적 관계를 유지하고 있으나, KT의 플랫폼 및 AI 인프라 확대 전략에 따라 향후 주요 영역에서의 경쟁 가능성도 존재합니다. 다만, KT는 공공부문에서 대기업 참여 제한 규정에 따라 단독으로 주요 프로젝트에 참여하거나 수행하기 어려운 구조이며 실제로 중소기업과의 컨소시엄 형태로 참여하는 경우가 대부분입니다. 또한, KT가 자체 개발 중인 '믿:음 LLM'이 존재하긴 하나, 이를 단독으로 솔루션 단위에 적용하거나 어플라이언스 형태로 현장에 납품한 실적은 제한적인 것으로 파악됩니다. 반면, 당사는 다수의 공공 및 산업 현장에서 직접 구축 및 납품한 경험을 바탕으로 기술 구현 역량과 실행력을 입증하고 있어, 당사와 타겟 시장에서 실질적인 차별성과 세그먼트 구분이 존재한다고 판단하고 있습니다. 당사는 기술 차별화와 특화 서비스 역량을 지속적으로 강화하여, 협력과 경쟁이 공존하는 시장 환경에 전략적으로 대응해 나갈 계획입니다.이와 같은 대기업의 인프라 및 자본력, 고객 기반을 고려할 때, 향후 공공 및 산업용 LLM 시장으로의 본격적인 확장 가능성은 충분히 존재하며, 이에 따라 당사와의 시장 중첩 가능성 역시 배제할 수 없습니다. 이러한 대기업들의 전략 변화나 확장 움직임은 당사가 집중해온 B2G 및 B2B 시장에서 경쟁 심화를 야기할 수 있으며, 시장 내 입지와 수익성 유지에 불확실성을 증가시킬 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.다만, 당사는 위와 같은 경쟁 심화를 대비하여 온프레미스 기반의 고객 환경에 맞춰 구축을 완료한 다양한 제품과 빠른 대응 체계를 통해 경쟁 우위를 확보하고자 노력하고 있습니다. 일례로, 당사는 단순히 LLM를 제공하는 것을 넘어 벡터검색을 활용하여 검색한 자료를 기반으로 AI가 정리하고 새로운 답을 만들어 주는 RAG, 빅데이터 처리, 데이터 정제부터 학습/평가/튜닝/운영까지 보유 데이터를 기반으로 AI를 활용하는 전 주기에 대해 구축 완료한 경험이 있으며, 실제 사례로는 '한국남부발전 생성형 AI 시스템 구축', '한림대의료원 전주기 진료기록 기반 생성형 AI 플랫폼 구축' 등의 프로젝트가 해당됩니다. 당사는 이러한 전 주기 구축 과정에서 고객에게 AI 도입과 운영 방안 또한 제공하고 있습니다. 이러한 기술적 기반은 공공 및 산업 고객이 요구하는 고속 검색, 대용량 데이터 처리, 프라이빗 환경 내 보안 유지, 그리고 컨소시엄 기반 다기관 협업 구조에 LLM이 통합되는 실제 사업 모델 등에서 특히 경쟁력을 발휘하고 있으며, 시장 구조가 점점 정교해지는 환경 속에서 모델 공급 이상의 통합 역량이 차별화 요소로 작용할 것으로 기대하고 있습니다.한편, 시장 내 유사 사업영역을 영위하는 주요 경쟁사로는 와이즈넛과 솔트룩스 등이 있으며, 이들 기업 역시 생성형 AI 솔루션을 중심으로 사업 확장을 추진 중입니다.

㈜와이즈넛은 2000년 5월에 설립된 인공지능 및 빅데이터 기반의 소프트웨어 전문기업으로, 2025년 1월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 공공, 금융, 교육, 유통 등 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등의 솔루션을 개발 및 제공하는 기업입니다. 특히, 자체 자연어처리 기술을 기반으로 한 통합검색솔루션 '서치포뮬러원(SF-1)', 기업용 챗봇 솔루션 '와이즈아이챗(WISE iChat)' 및 클라우드 기
반 SaaS형 챗봇 서비스 '앤써니(Answerny), 그리고 자체 벡터검색 기반의 생성형 AI 솔루션 'WISE iRAG V2'를 통해 다양한 산업 분야에 AI 자동화 솔루션을 공급하고 있습니다. ㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 '시스메타'와 다국어처리 전문기업 '모비코인터내셔널'이 합병되어 설립되었으며, 2006년 '솔트룩스'로 사명을 변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있으며, 최근 LUXIA, 젠웨이브와 같은 생성형 AI 분야 제품을 출시하고 있습니다.

[Text AI 부문 주요 상장 경쟁회사 현황]

(단위: 백만원)

구분
당사 (코난테크놀로지)
와이즈넛
솔트룩스

2025년1분기
2024년
2023년
2022년
2025년1분기
2024년
2023년
2022년
2025년1분기
2024년
2023년
2022년

설립일
1999-04-17
2000-05-16
1981-08-17

매출액
4,066
26,319
24,428
15,388
5,395
34,921
35,172
34,466
5,765
45,944
30,829
30,314

매출원가율
102.12%
81.41%
79.42%
66.98%
67.66%
54.13%
50.59%
61.83%
202.78%
114.43%
130.14%
106.46%

영업이익
-3,989
-14,106
-10,995
-4,041
-4,075
1,703
3,457
3,047
-5,925
-6,632
-9,292
-1,959

영업이익률
-98.11%
-53.60%
-45.01%
-26.26%
-75.54%
4.88%
9.83%
8.84%
-102.78%
-14.43%
-30.14%
-6.46%

당기순이익
-3,942
-13,604
-9,836
-3,277
-3,580
3,051
4,267
-5,902
-6,053
-5,858
-10,727
-9,364

당기순이익률
-96.96%
-51.69%
-40.27%
-21.29%
-66.36%
8.74%
12.13%
-17.13%
-104.99%
-12.75%
-34.80%
-30.89%

자산총계
36,083
44,386
48,094
49,868
67,948
57,964
55,409
50,475
86,901
93,236
98,832
78,705

부채총계
20,229
24,762
16,671
9,262
5,842
6,610
6,668
6,667
20,175
20,565
25,290
33,776

자본총계
15,854
19,624
31,423
40,606
62,106
51,354
48,740
43,808
66,726
72,671
73,542
44,928

상장여부
코스닥시장 상장
코스닥시장 상장
부
코스닥시장 상장

상장일
2022-07-07
2025-01-24
2020-07-23

주요 경쟁 제품명
코난 서치, 코난 애널리틱스, 펄스케이,코난 챗봇, 코난 LLM
WISE iRAG, WISE LLM, Search Formula-1(검색),WISE Answerny(챗봇) 등
LUXIA(LLM), 젠웨이브(생성형 AI), AI Suite, Bigdata Suite 등

주요 제품의 매출비중
89.73%
84.14%
63.22%
84.78%
76.98%
82.70%
84.15%
99.65%
92.40%
84.00%
78.40%
79.33%

출처: 전자공시시스템(DART)

AI 소프트웨어 산업은 최근 다수의 전문기업 및 대기업이 진입하면서 경쟁이 심화되고 있으며, 특히 검색엔진 기반 솔루션과 생성형 AI 관련 기술을 중심으로 경쟁이 집중되고 있습니다. 그러나 당사는 다음과 같은 기술적·제품적 경쟁우위를 바탕으로 차별화된 입지를 구축하고 있습니다.첫째, 자체 개발한 고성능 검색엔진 및 벡터 검색 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 당사의 Konan Search 제품은 구글 검색 알고리즘 방식을 차용한 고도화된 색인 구조를 기반으로, 수십억 건 이상의 비정형 데이터에 대해서도 빠르고 정확한 검색 응답을 제공합니다. 실제로, 행정안전부의 약 20억 건 규모의 대용량 데이터 검색 구축 사업에서 속도와 정확도 측면에서의 우위를 인정받아
경쟁사로 언급된
기존 공급사를 대체(Win-back)
하여 선정된 바 있습니다.둘째, 생성형 AI 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 및 검색 응답 정확도와 통합형 어플라이언스 구현 기술에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. Konan Agentic RAG 등 당사의 제품은 단순 텍스트 검색을 넘어, 기업 내 구축형 LLM 시스템에서의 문맥 이해와 빠른 응답속도 측면에서 속도·정확도·보안성을 모두 고려한 최적화 구조를 구현하고 있습니다.셋째, 와이즈넛과 솔트룩스는 모두 전문경영인 체제를 기반으로 영업 및 수주 역량 강화에 집중하며, 외형 확대 전략을 병행하고 있습니다. 와이즈넛의 경우, 자체 LLM이나 검색 엔진 기술을 직접 보유하기보다는 외부 기술 조달과 파트너십을 통해 검색 및 RAG 기반 솔루션 매출 확대 중심 전략을 채택하고 있으며, 민간 영역 중심의 수주 역량에 강점을 보이고 있습니다. 솔트룩스
는 일정 수준의 H100급 GPU 인프라를 보유하고 있어 자체 LLM 학습에 일부 대응 가능한 구조로 파악되나, 당사가 판단하기에 와이즈넛은 자체 LLM 개발보다는 검색 기반의 RAG 기술에 집중하는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 일례로, 2024년 5월 동사 대표의 인터뷰에서도 LLM은 글로벌 빅테크 기업이 주도하는 시장 구조 속에서 국내 기업이 경쟁우위를 확보하기에는 현실적인 제약이 크다는 의견을 밝히며, 와이즈넛은 자체 보유한 검색 기술을 바탕으로 RAG 솔루션 중심의 고품질 AI 서비스를 제공하는 데 주력하겠다는 입장을 나타낸 바 있습니다. 또한, 최근 와이즈넛이 70B 모델 개발을 언급하며 LLM 관련 기술 역량 확보를 시도하고 있으나, 공개된 자료만을 기준으로 할 경우 고가의 H100급 GPU 인프라를 대량 보유하고 있지 않은 것으로 보여 대규모 모델의 학습·정제·튜닝을 독립적으로 수행하기에는 일정한 물리적 제약이 따를 것으로 예상됩니다. 따라서, 현 단계에서 와이즈넛의 생성형 AI 솔루션은 자체 개발보다는 오픈소스 기반 모델의 커스터마이징 및 외부 협력을 통한 개발 방식를 채택하여, 오픈소스 모델에 도메인 데이터를 학습시켜 파인튜닝한 형태일 가능성이 높다고 판단하고 있습니다. 반면, 당사는 약 140장의 H100 GPU와 약 250억 건 규모의 자체 문서 데이터를 기반으로, 오픈소스 활용 수준을 넘어선 독자적 LLM을 개발하여 실질적인 모델 내재화 역량을 확보하고 있습니다. 다만, 당사는 경쟁사인 솔트룩스에 비해 외형 확대 측면에서 상대적으로 열위한 구조입니다. 솔트룩스는 2023년 11월 검색, 챗봇 등 사업을 영위하는 NHN다이퀘스트 인수를 통해 고객 접점과 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있으며, 2025년 6월 출시한 AI 에이전트 플랫폼 구버(Goover) 등 소비자용 서비스 출시 및 솔트룩스벤처스와 같은 투자 부문 보유를 포함한 다각화 전략을 통해 매출 규모 자체를 증가시키는 것에 주력하고 있는 것으로 보입니다. 당사는 솔트룩스와 같이 다각화를 통해 영업 및 사업 확장을 펼치기 보다는, 당사가 자체 개발한 코난 LLM 등 보유 제품에 대한 고도화를 통해 기술 경쟁력을 제고하여 수주 기회를 확보하는 전략을 갖고 있으며, 해당 기술 경쟁력 전략이 B2G 및 B2B를 대상으로 이미 확보한 레퍼런스와 함께 점진적으로 진입장벽을 구축하여 당사의 수주에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다.와이즈넛 역시 검색엔진 및 챗봇 기반 솔루션을 중심으로 민간 부문 수주에 강점을 보이며, 영업 효율 중심의 체계를 통해 당사 대비 안정적으로 영업이익을 창출하고 있는 상황입니다. 특히, 자체 LLM 엔진 보유보다는 외부 기술 협력 및 오픈소스 활용 중심의 전략을 채택함으로써 비용 효율성 측면에서는 일정한 장점을 확보하고 있어 일부 고객군을 대상으로 합리적인 대안으로 인식될 것으로 보입니다.

반면, 당사는 전문 기술 기반의 연구개발 중심 체제를 유지하면서, 핵심 기술의 내재화 및 고도화를 일관되게 추진해왔습니다. 특히 국방·공공·금융 등 기술 신뢰도가 중시되는 산업군을 중심으로 실제 구축 실적 및 PoC 성과를 통해 실증 기반의 기술력을 입증하고 있으며, 생성형 언어모델 기반 제품군에 대해서도 다수 기관과의 연동 경험을 보유하고 있습니다.

특히, 다수의 정부 연구과제 수주 및 LLM 기반 AI 프로젝트 수행 이력은 당사가 단순 제품 공급을 넘어 고도화된 기술 설계 및 현장 구현이 가능한 기업임을 보여주고 있습니다. 연구개발 및 기술 고도화 능력
은 공공 BMT(벤치마크 테스트)를 통해 평가되며
수주 과정에서 정량화되기 어려운 구조이지만, 실제 시장 내에서는 PoC 성공률 및 복수 기관에서의 후속 제안 요청 등을 통해 기술 중심 기업으로서의 평가가 반영되고 있는 상황입니다.
수주 과정에서 정량화가 어려운 이유는 다표준화된 데이터셋이나 환경이 부재하고 테스트 조건에 따라 결과 편차가 커 정량적 비교에는 근본적인 한계가 존재하기 때문입니다. 또한, 사전 학습 조정이나 최적화 과정을 통해 점수를 인위적으로 끌어올릴 수 있어, 제안요청서와 같이 실제 적용을 전제로 한 실무 기반의 평가 기준이 명확히 제시되지 않으면 일반 기업 입장에서는 객관적이고 신뢰성 있는 점수를 확보하는 것이 매우 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 당사는 단순 점수 맞춤형 튜닝이 아닌 실제 서비스 수준과 연계된 실무적 대응을 기반으로, 제안요청서 상 평가 기준에 맞춘 기술 설계와 검증 체계를 제시하여 BMT에서도 실질적으로 높은 점수를 확보하였으며, 대표적으로 이에 해당하는 수주 건으로는 총 10개사가 경쟁하였던 한국남부발전 프로젝트가 있습니다. 이와 관련된 구체적인 내용은 'III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 다. 성장성 및 수익성 관련 위험'을 참고하시기 바랍니다.

이와 같은 경쟁력은 향후 본격적인 온프레미스 LLM 도입 수요 확산 국면에서, 당사가 기술력과 구축 실적을 겸비한 공급사로서 경쟁우위를 지속 확보하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.다만, Text AI 분야 경쟁 상장회사로 기재한 두 회사는 당사가 영위하는 Text AI 사업 분야 외에도 와이즈넛은 Adplus와 같은 광고 분야 , 솔트룩스는 메타휴먼 등을 일부 영위하고 있기에 엄밀히 말하면 당사와 완전히 동일한 사업 구조나 동일한 제품 포트폴리오를 가진 직접적인 경쟁회사로 단정하기 어렵습니다.와이즈넛은 크게 자연어처리 기반 AI, 검색, 빅데이터 분석 등의 사업을 영위하며 2024년말 연결 기준 매출액은 약 349억원 수준이며, 이 중 자연어처리 기반 AI의 매출 비중이 31.0%, 검색 매출 비중이 약 36.3%를 구성하고 있습니다. 솔트룩스는 당사와 유사하게 공공향 AI 및 빅데이터 분야 프로젝트 수주를 통해 매출을 창출하고 있으며, 2024년말 연결 기준 매출액을 용역매출, 상품매출, 투자매출 3가지로 구분하여 자세한 제품별 매출액을 판단할 수는 없으나, 프로젝트 수주와 관련된 용역 매출은 386억원 수준입니다.
(2) Vision AI 사업

한편, Vision AI 부문에서 당사의 주요 경쟁사로는 씨이랩과 씨메스가 존재합니다.

㈜씨이랩은 2010년 7월 설립되었으며, 2021년 2월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 AI 기반 영상분석 플랫폼 '비디고(VidiGo)', GPU 클러스터 운영관리 솔루션 '아스트라고(AstraGo)', 합성데이터 생성기 '엑스젠(X-GEN)' 등을 자체 기술로 개발하여 영상 객체 탐지, 디지털 트윈 구축, 데이터 전처리 자동화 등 다양한 영상 기반 AI 솔루션을 제공해왔습니다. 상장 이후에는 영상분석 외에도 디지털 트윈, 합성데이터, 생성형 AI 플러그인 연동 등으로 사업을 확장하고 있으며, 특히 엔비디아 Omniverse 기반의 산업용 시뮬레이션 사업에 주력하고 있습니다. 이 과정에서 GPU 장비 판매 및 프로젝트성 매출이 확대되었으나, 고정 고객 대상 플랫폼 수요는 상대적으로 정체되면서, 기존 영상분석 플랫폼 기반의 반복 매출은 감소 추세를 보이고 있습니다.

씨메스㈜는 2014년 8월 설립되었으며, 2024년 2월 기술성장기업 특례 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 3D 센서, 영상처리 알고리즘, 로봇 가이던스 기술을 융합하여, 물류 및 제조 현장에서 피스피킹, 팔레타이징 등 자동화가 필요한 공정에 적용되는 AI 비전 기반 로봇 솔루션을 개발·공급하고 있습니다. 상장 전에는 3D 비전 소프트웨어와 로봇 제어 기술 중심의 제품 매출 비중이 높았으나, 상장 이후 프로젝트 구축형 용역 매출이 빠르게 증가하고 있으며, 이로 인해 일회성 구축·설치 사업이 전체 매출에서 차지하는 비중이 확대되고 있습니다. 반면, 기술 라이선스 및 반복적 로열티 매출은 감소세를 보이고 있으며, 수익구조 측면에서는 고정비 증가와 프로젝트 납기 집중 등의 영향으로 수익성이 다소 악화되고 있습니다.

[Vision AI 부문 주요 상장 경쟁회사 현황]

(단위: 백만원)

구분
당사(코난테크놀로지)
씨이랩
씨메스

2025년1분기
2024년
2023년
2022년
2025년1분기
2024년
2023년
2022년
2025년1분기
2024년
2023년
2022년

설립일
1999-04-17
2010-07-27
2014-08-28

매출액
4,066
26,319
24,428
15,388
784
9,093
3,663
9,897
872
6,888
7,639
4,680

매출원가율
102.12%
81.41%
79.42%
66.98%
64.38%
85.59%
94.86%
95.22%
92.24%
92.76%
85.94%
65.53%

영업이익
-3,989
-14,106
-10,995
-4,041
-1,070
-5,285
-6,911
-4,926
-5,311
-14,288
-9,988
-6,747

영업이익률
-98.11%
-53.60%
-45.01%
-26.26%
-136.40%
-58.12%
-188.64%
-49.78%
-609.22%
-207.42%
-130.75%
-144.17%

당기순이익
-3,942
-13,604
-9,836
-3,277
-841
-5,187
-6,459
-4,545
-5,224
-13,463
-15,686
-9,056

당기순이익률
-96.96%
-51.69%
-40.27%
-21.29%
-107.24%
-57.04%
-176.31%
-45.92%
-599.21%
-195.44%
-205.33%
-193.51%

자산총계
36,083
44,386
48,094
49,868
11,126
13,396
18,017
28,800
75,287
80,988
23,854
30,893

부채총계
20,229
24,762
16,671
9,262
2,370
3,796
3,202
8,071
5,923
6,739
4,594
35,867

자본총계
15,854
19,624
31,423
40,606
8,756
9,600
14,814
20,729
69,364
74,249
19,260
-4,974

상장여부
코스닥시장 상장
코스닥시장 상장
코스닥시장 상장
부

상장일
2022-07-07
2021-02-24
2024-10-24
-

주요 경쟁 제품명
코난 와처
XAIVA, VidiGo
이차전지3D 검사기
물류 솔루션
이차전지3D 검사기
제조 솔루션

주요 제품의 매출비중
10.03%
15.50%
36.16%
12.85%
10.56%
11.72%
18.49%
15.37%
51.12%
45.14%
27.40%
51.60%

출처: 전자공시시스템(DART)

당사는 씨이랩, 씨메스 등 영상 기반 AI 솔루션 기업 대비 다음과 같은 경쟁우위를 보유하고 있습니다. 씨이랩, 알체라, 시선AI 등은 주로 CCTV 기반의 객체 인식, 얼굴 인식, 교통 관제 등 Vision AI 기술을 중심으로 사업을 전개하고 있으며, 초기에는 인천공항 등 일부 공공기관의 출입 보안 시스템을 중심으로 한 구축형 사업을 통해 시장을 형성해왔습니다. 그러나 해당 시장은 활용 범위가 제한적이고, 수요처도 한정적이어서 시장 확장에 구조적인 제약이 있었습니다.

반면, 당사는 방송사·언론기관 등 내부 영상 아카이빙 환경에서 축적된 펩타바이트(PB)급 이상 대용량 영상 데이터를 빠르게 분석·검색할 수 있는 고속 영상 검색 시스템을 개발하였고, 단순 객체 인식을 넘어 텍스트 기반의 메타데이터 검색과 정밀한 라벨링이 가능한 구조적 우위를 확보해왔습니다. 이는 검색엔진 기반의 영상 분석 기술력에 특화된 당사만의 차별점으로, 다수의 방송국 및 미디어 기관에 실질적 납품 실적을 확보하고 있습니다.

또한, 씨메스 등과 같이 디지털트윈을 주력으로 하는 기업들과 비교해, 당사는 2022년 한국항공우주산업(KAI)과의 전략적 MOU 체결을 계기로 국방 영역에 특화된 디지털트윈 솔루션을 빠르게 적용하고 있으며, 예지보수 시스템 및 국방 특화 영상 AI 등 고도화된 솔루션으로 복수의 실증 및 레퍼런스를 확보하였습니다. 특히 국방 분야는 폐쇄망·보안 환경에서의 온프레미스 최적화 기술력이 필수이며, 당사는 자체 개발한 어플라이언스 기반 기술을 통해 타사 대비 우위를 보이고 있습니다.
그러나, 당사가 상대적으로 두 경쟁사 대비 열위를 보이는 측면도 존재합니다. 먼저, 씨이랩은 실시간 객체 인식 솔루션 시리즈와 합성데이터 생성 기술을 바탕으로 제조·바이오·국방 등 다양한 산업군에 솔루션을 공급하고 있으며, NVIDIA 옴니버스 기반의 디지털트윈 실증 경험을 통해 산업별 확장 가능성을 넓혀가고 있습니다. 반면, 당사의 디지털트윈 기술은 국방 분야의 특화된 요구에 맞춰 고도화되어 왔으며, 현재는 범용 산업으로의 적용 가능성을 검토해 나가고 있는 단계입니다. 또한, 씨메스는 3D 비전 기반 AI 로봇 통합 솔루션을 통해 물류·제조·스포츠 산업군에 자동화 라인을 구축한 경험이 있으며, SAP 기반 ERP/MES 시스템과의 실시간 연동 등 EPC 연계 실행력에서 높은 완성도를 보이고 있습니다. 당사는 이러한 로봇 통합형 자동화보다는 전장 인식 중심의 영상 AI 분야에 집중하고 있어, 현장 기반 통합 솔루션 측면에서는 보완이 필요한 부분이 있습니다. 즉, 당사는 씨이랩이 보유한 범용성이나 씨메스가 보유한 자동화 통합 역량에서는 다소 열위이나, AI 기반 솔루션 전 주기 구축 능력과 국방 AI 실적 측면에서 경쟁사와 차별화된 입지를 보유하고자 노력하고 있습니다.

AI 기반 솔루션은 특성상 단일 완성형 제품이 아니라, 데이터 수집 - 정제 - 분석 - 운영까지 전 과정을 아우르는 전 주기 구축 역량이 필수적입니다. 당사는 국방·공공·금융 분야의 연구 과제 및 구축 프로젝트를 다수 수행하며 전 주기 실증 경험과 매출 실적을 모두 보유하고 있으며, 특히 국방용 디지털트윈 시스템은 외부 접근이 불가능한 환경 특성상 신규 공급자가 진입하기 어려운 구조로, 당사가 선점한 기술적·사업적 우위가 지속적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

다만, Vision AI 분야 경쟁 상장회사로 기재한 두 회사는 당사가 영위하는 Vision AI 사업분야 외에도 씨이랩은 AI인프라와 디지털트윈 분야, 씨메스는 로봇 및 물류, 제조 자동화 등의 다양한 사업 분야를 영위하고 있기에 엄밀히 말하면 당사와 완전히 동일한 사업 구조나 동일한 제품 포트폴리오를 가진 직접적인 경쟁회사로 단정하기 어렵습니다.

씨이랩은 크게 AI 인프라 사업, Vision AI 사업, 디지털트윈의 세 가지 사업부문을 영위하며 2024년말 연결 기준 매출액은 약 91억원 수준이며, 이 중 GPU 관리 솔루션 AstraGo의 매출 비중이 45.9%, AI 영상분석 솔루션 XAIVA를 보유한 Vision AI 매출 비중이 약 11.7%를 구성하고 있습니다. 씨메스는 지능형 로봇 솔루션과 3D 검사 솔루션 두 가지 사업부문을 영위하고 있으며, 다양한 사업 영역에서 물류 및 제조 자동화 솔루션을 제공하고 있고, 3차원 스캐너를 통한 이차전지, 자동차 부품 3D 검사 솔루션 및 검사기 등을 제조, 판매하고 있습니다. 씨메스의 2024년말 연결 기준 매출액은 약 68억원 수준이며, 이 중 지능형 로봇 솔루션의 매출 비중이 약 75%, 3D 검사 솔루션의 매출 비중이 약 16%를 차지하고 있습니다.이처럼 당사가 제시한 당사의 경쟁회사는 당사와 일정 부분 사업적 공통분모는 있지만 각 사의 주력 시장과 기술적 특장점, 사업 확장 방향에는 다소 차이가 있습니다. 따라서 상기 경쟁회사는 당사의 사업분야와 관련한 경쟁 현황을 참고할 만한 경쟁사로 볼 수 있으나, 이들 역시 여러 사업을 병행하고 있으므로 당사와 완전히 동일한 시장에서 경쟁한다고 보기는 어려울 수 있습니다. 즉, 투자자께서는 상기 경쟁회사를 시장 내 당사와 유사한 경쟁회사로 참고하되, 직접적인 비교나 객관적인 시장점유율 및 순위 산출에는 한계가 있음을 양지하시기 바랍니다. 또한, AI 인프라 시장의 경우 시장이 매우 빠르게 성장하고 있고 주요 경쟁회사들이 제품별 매출액 등 핵심 데이터를 공개하지 않는 경우가 많은 점 또한 시장 내 당사의 점유율 및 순위를 객관적으로 산출하는 데에 제약으로 작용하고, 각 기업이 자체적으로 정의하는 사업의 범위 또한 달라 직접적인 비교가 어려운 상황입니다. 상기에는 객관적인 데이터의 확인이 용이한 상장사만을 당사의 주요 경쟁사로 기재하였으며, 상기 기재한 업체들 외에도 AI 솔루션 사업을 영위하는 기업들이 존재할 수 있습니다.

현재 AI 산업은 상업화의 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 전후방 산업과 연계하여 기술 개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적 등에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점을 유의하여 주시기 바랍니다.

라. 정부 정책 변화 및 규정 개정 관련 위험
정부의 AI 산업 육성을 위한 정책 개시와 대규모 예산 편성은 당사 사업에 긍정적인 효과로 작용할 수 있으나, 실제 예산의 집행 여부 및 지속 가능성은 정책 방향, 국회 심의 결과, 중앙 및 지방정부의 재정 여건 등에 따라 변동될 수 있습니다.

정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
또한, 정부는 AI 활용 확산에 따른 잠재적 문제를 예방하고 관련 산업 육성을 지원하기 위해 제도 개선 로드맵을 수립하고 법 제정 및 개정을 지속하고 있습니다.
다만, 주요 선진국의 AI 산업 정책 기조 변화나 국내외 정부의 AI 관련 제도 정비 지연, 또는 산업 발전을 저해할 수 있는 신규 규제가 도입될 경우
,
개인정보 보호, 데이터 수집 및 처리 기준 등에 추가적인 규제가 도입될 경우,
당사의 사업 수행 과정에 있어 비용 부담 증가, 프로젝트 일정 지연, 고객 요구사항 증가 등으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 당사의 수익성 및 성장성에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있으니 투자자께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.
한편, 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향
을 미칠 수 있습니다.

1. AI 산업 관련 정부 정책

당사가 영위하는 사업의 근간이 되는 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 산업 내 다양한 사업에 활용되고 있으며, 이에 정부의 각종 정책들이 산업의 발전 방향 혹은 규제 등에 영향을 크게 미치고 있습니다. 정책에 더불어 관계 법령들을 제정함으로써 산업의 기본 발전 및 방향성이 민간 뿐만 아닌 정부 차원의 주도로 이루어지고 있습니다. 국내 정부 또한 그 중요성을 인식하여 데이터·AI 경제 활성화 계획(2019.01)을 시작으로, 혁신성장 확산·가속화 전략(2019.08), 한국판 뉴딜 2.0(2021.07), 제1차 데이터 산업 진흥 기본계획(2023.01) 및 초거대AI 경쟁력 강화 방안(2023.04), 비정형 데이터 익명화 가이드라인(2024.02) 등의 정책을 연달아 시행하며 인공지능 국가 경쟁력 강화를 위해 적극적인 투자를 진행하고 있습니다.

(1) 데이터·AI 경제 활성화 계획 (2019.01)과학기술정보통신부는 2019년 01월 16일 4차 산업혁명의 성공이 고도의 인공지능 기술 확보 등에 의존한다는 인식 아래 데이터 및 인공지능의 육성전략 및 융합을 촉진하는 5개년 실행계획을 수립 및 발표하였습니다. 향후 5년간 데이터의 수집에서 유통, 활용에 이르는 가치사슬의 전 주기를 활성화하고 인공지능 생태계의 조성 등을 촉진하는 9개의 정책과제를 제시하였습니다. 이러한 과제를 통해 정부는 2023년까지 국내 데이터 시장을 30조원 규모로 성장시키고 인공지능 분야의 유니콘 기업 10개 육성, 관련분야 전문 인력 1만 명 양성 등의 목표를 수립하였습니다.

[데이터·AI 경제 활성화 세부 계획]

목적
세부 추진 내용

데이터 가치사슬 전 주기 활성화

1) 공공· 민간 분야 별 빅데이터 센터 100개 구축 및 빅데이터 플랫폼 10개 구축

2) 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우처 사업 추진 (연간 1,640개)

3) 개인데이터를 활용하는 사업 확대 및 실시(연간 8개)

세계적 수준의 인공지능 혁신 생태계 조성

1) 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워 등 인공지능 개발 핵심 인프라의 원스톱 제공

2) 인공지능 관련 기초연구와 HW,SW 기술개발 및 챌린지 방식의 R&D 추진

3) 인공지능 전문기업의 기술개발 집중지원 및 해외와 국내 기업간의 협력 프로젝트 지원

데이터와 인공지능의 융합촉진

1) 인공지능 융합 클러스터 조성 구축(20-29년, 총 1조원 규모 예타추진)

2) 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능의 적극적 활용 지원 (22년 35%) 및 다양한 산업분야 확산을 위한 시범서비스 추진

3) 데이터와 인공지능 활용 촉진제도 확보(국가정보화기본법 개정) 및 안전한 활용을 보장하는 제도 강화 (개인정보 관련 법령 개정)

4) 데이터와 인공지능 관련 전문, 실무, 산업 맞춤형 교육 및 분야별 현장인력 기술교육 실시와 이노베이션 아카데미 신설 (연간 2,000명)

출처: 과학기술정보통신부, 데이터·AI 경제 활성화 계획 (2019.01)

(2) 혁신성장 확산·가속화 전략 (2019.08)상기 기술한 데이터·AI 경제 활성화 계획(2019.01)을 데이터·AI 분야에서의 단기 및 중장기 정책과제를 담은 로드맵으로 삼아 추진하는 과정에서 정부는 그간의 성과를 바탕으로 혁신성장을 한 단계 업그레이드 하기 위한 방안으로서 2019년 08월 혁신성장 확산·가속화 전략을 마련하였습니다. 산업생태계 혁신 가속화를 위한 전략으로 '플랫폼 경제 가속화', '선도사업 성과 고도화', '산업간 연결·융합 촉진'의 3가지 정책 과제 및 80개의 세부 과제를 발표하였으며, 주요 세부 과제는 아래와 같습니다.

[혁신성장 확산·가속화 전략(2019.08) 세부 계획]

목적
세부 추진 내용

데이터·AI 융합 신산업 클러스터 조성

1) 데이터·AI를 활용하여 지역 주력산업 혁신과 신산업 창출을 촉진할 수 있는 거점 마련

2) 자동차, 헬스케어, 에너지 산업 분야와 AI를 융합하는 R&D 추진

3) 24년까지 광주(전남)에 데이터센터, 장비 등 인프라를 포함한 집적단지 조성

AI 기반 제조혁신 로드맵 수립

1) 스마트산단 실행계획, 스마트제조 공급기업 육성방안, AI 기반 제조혁신 로드맵 수립 등 제조혁신 지원

2) 제조데이터의 생성-수집-분석-활용 등 단계별 지원전략 마련

3) 중소기업의 제조데이터 수집·AI 기반 분석·제조현장 진단 등을 지원하는 데이터 센터 구축

데이터 3법 개정

1) 데이터의 본격적인 산업적 활용을 뒷받침할 ‘데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)’ 개정 추진

2) 가명정보 개념 도입 및 활용범위 확대, 법 위반에 대한 제재 강화 등

빅데이터 얼라이언스 구성·운영

1) 데이터의 안전하고 체계적인 구축·활용방안 등을 논의하는 민·관 협의체인 '빅데이터 얼라이언스' 구성·운영

2) 빅데이터 플랫폼별 대표, 관계부처 등이 참여하는 전략위원회 및 4개 분과 등으로 구성

데이터 거래지원

거버넌스 구축

1) 플랫폼간 데이터 연계, 표준화 및 품질확보, 안전한 데이터 활용을 위한 개선방안 마련 등 데이터 거래 촉진 기반 조성

2) 분야별 빅데이터 플랫폼 연결, 거래 가이드라인, 표준계약서 마련 등 지원

출처: 과학기술정보통신부, 혁신성장 확산·가속화 전략 (2019.08)

(3) 한국판 뉴딜 2.0 (2021.07)한국판 뉴딜 2.0은 코로나19 사태로 인한 경제 위기를 극복하고 글로벌 경제를 선도하기 위한 한국의 국가발전전략으로, 디지털뉴딜 정책의 일환으로 D.N.A(Data, Network, AI) 생태계 강화와 메타버스, 지능형로봇, IOT 등 AI 기반의 초연결 신산업 육성을 표방하며 정부는 국내 AI 산업 발전을 위해 투자하고 있습니다. 특히, 2020년 07월 한국판 뉴딜 1.0을 통해 추진하였던 D.N.A 생태계 육성 성과의 확산을 한국판 뉴딜 2.0을 통해 유도하고자 하였으며, 구체적으로 개인전보보호법 개정을 통한 마이데이터 전분야 확산, 가명정보 결합 및 활용 지원을 통한 민간 데이터 활용 촉진 등을추진전략으로 삼았습니다. 또한, 한국판 뉴딜 1.0 당시 D.N.A 생태계 강화에 편성되었던 31.9조원의 사업비를 33.5조원으로 추가편성 하는 등 데이터 및 인공지능 분야에 대한 적극적인 정책적 투자 의지를 나타냈습니다.

[혁신성장 확산·가속화 전략(2019.08) 세부 계획]

목적
세부 추진 내용

D.N.A 생태계 강화
1) 국민생활과 밀접한 분야 데이터 구축·개방·활용2) 개인정보보호법 개정으로 마이데이터 전산업 확산 기반 마련 및 공공·의료 등 분야별 마이데이터 활성화3) '가명정보활용지원센터' 구축, 가명정보 처리컨설팅 등을 통해 기업·기관들이 개인정보를 안전하제 가명처리·활용할 수 있도록 지원4) 디지털 신기술 보호, 데이터 활용 촉진 등을 위한 지식재산제도 혁신 및 '디지털경제전환 3법' 제정 추진

출처: 기획재정부, 한국판 뉴딜 2.0 추진계획 (2021.07)

(4) 제1차 데이터 산업 진흥 기본계획 (2023.01), 초거대 AI 경쟁력 강화 방안 (2023.04)

2023년 01월 '제2차 국가데이터정책위원회'를 통해 정부는 향후 3년간 국가 데이터 정책 방향을 결정할 '제1차 데이터 산업 진흥 기본계획' 및 '인공지능 일상화 및 산업고도화 계획'을 안건으로 논의하며 약 7,100억원을 투입하는 데이터 시장의 성장 전략 및 AI의 일상화 전략을 위한 청사진을 제시하였습니다. 정부는 그간의 데이터 시장의 한계를 극복하고 민관 협력을 통한 전량적 데이터 개방과 선제적 투자를 추진할계획이며, 이를 위하여 모든 데이터의 혁신적 생산·개방·공유 추진, 민간 중심 데이터 유통·거래 생태계 마련, 안전하고 혁신을 촉진하는 데이터 활용기반 조성, 국가 디지털 전환 전면화 등을 세부 전략으로 확립하였습니다.

[제1차 데이터산업 진흥 기본계획 세부 계획]

목적
세부 추진 내용

모든 데이터의 혁신적 생산·개방·공유
1) 산업수요·인공지능 기술경쟁력 등을 고려한 인공지능학습용 데이터의 전략적 구축2) 연구데이터 공유기반 마련3) 국제 데이터 수집·공유4) 공공데이터 개방을 입법분야까지 확대5) 수요자 참여 강화로 개방의 편의성 제고6) 민관협력을 기반으로 고령화 등 미래현안 데이터 수집

민간 중심·민간 주도의 데이터 유통·거래 생태계 마련

1) 누구나 민간·공공의 데이터를 쉽게 검색하고 가치평가·품질인증 정보도 함께 접근할 수 있는 '원(ONE) 윈도우' 구축

2) 데이터 거래·분석기업을 3.5천개까지 확대(~'25)

3) 데이터 거래사 1천명을 육성(~'25)

데이터 활용기반 조성

1) 민관 합동 법제정비단 운영으로 데이터 활용을 저해하는 규제 정비

2) 맞춤형데이터 전송방식 표준화 확대(~'23, 10개 분야)3) 선도서비스 확산

국가 디지털 전환 전면화
1) 초중고 인공지능·데이터 교육 선도학교 증설('22, 1,095교 → '26, 1,820교)2) 데이터 과학 대학원 확대(현재 5개 → '25, 10개)3) 산업 융합형 데이터 인재양성 엠비에이(MBA) 신설(~'25, 5개)4) 데이터 패브릭 등 핵심·응용기술('23, 200억원) 확보

출처: 과학기술정보통신부, 국가데이터정책위원회 제2차 회의 개최 보도자료(2023.01)

나아가, 2023년 04월 정부는 전세계적인 챗GPT 돌풍을 계기로 국내 역시 독자적인 초거대 AI 플랫폼을 기반으로 글로벌 선두권 경쟁에 참여햐여야 하는 필요성을 인식하고 초거대 AI 경쟁력을 확보하기 위한 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 제시하였습니다. 이를 위하여 초거대 AI 개발·고도화를 지원하는 기술·산업 인프라 확충, 민간·공공 초거대 AI 융합 등 초거대 AI 혁신 생태계 조성, 범국가 AI 혁신 제도·문화 정착 등을 추진 전략으로 확립하였으며 세부 내용은 아래와 같습니다.

[초거대AI 경쟁력 강화 방안 세부 내용]

목적
세부 추진 내용

초거대 AI 개발·고도화를 지원하는 기술·산업 인프라 확충
1) 초거대AI 개발에 필요한 양질의 텍스트 데이터 보강2) 분야별 특화 텍스트 데이터 200종(도서 15만권 분량) 구축3) 기 추진 중인 딥러닝 개선 기술개발 및 초거대AI의 한계 돌파를 위한 R&D 신규 추진4) 국산 AI 반도체 기반의 고성능·저전력 K-클라우드를 초거대 AI가 활용할 수 있도록 핵심 HW·SW 개발5) 중소기업·대학 등에 초거대 AI용 컴퓨팅 자원 확대 지원

민간·공공 초거대 AI 융합 등 초거대 AI 혁신 생태계 조성

1) 민간 5대 전문영역에 초거대AI를 접목하여 전문가 보조·지원 등 생산성을 혁신하는 응용서비스 개발

2) 민간 차원의 투자, 신규 서비스 창출 등 디지털 기업의 협력 강화를 위한 "초거대AI 협의회" 운영

3) 기존의 AI·SW 인력 양성과 함께, 초거대 AI 개발·활용에 전문화된 글로벌 수준의 인재를 추가 양성

범국가 AI 혁신 제도·문화 정착

1) 초거대AI 관련 규제 개선방향 도출, 초거대 AI 확산에 따라 야기되는 교육·보안 등 사회적 이슈 논의·대응방안 모색

2) 기업이 개발한 초거대 AI 서비스에 대해 위험요인·성능을 공신력 있는 제3의 기관을 통해 평가 추진

출처: 과학기술정보통신부, 초거대AI 경쟁력 강화 방안 보도자료 (2023.04)

(5) 비정형 데이터 익명화 가이드라인(2024.02)2024년 02월 개인정보보호위원회는 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 인공지능 시대 기술개발의 핵심 재료인 비정형 데이터에 대한 가명처리 기준을 새롭게 마련했습니다. 기존의 '가명정보 처리 가이드라인'은 정형 데이터에 대한 처리기준만 제시하고 있어 기업, 연구기관 등은 적합한 가명처리 방법이나 수준을 알지 못하는 등 현장의 불확실성이 컸습니다. 개정된 가이드라인에는 비정형 데이터를 가명처리하고 활용하는 과정에서 특수하게 나타날 수 있는 개인정보 위험을 사전에 확인하고 통제하기 위한 원칙과 함께, 의료/교통/챗봇 등 각 분야 사례 및 시나리오를 제공함으로써 현장에서 손쉽게 활용할 수 있도록 개선하였습니다.

[주요 분야별 비정형데이터 가명처리 시나리오 예시]

분야
예시 시나리오

의료(이미지, 영상, 텍스트)
유방암/골밀도 감소 여부 진단 AI 개발

의료(이미지)
구강질환 진단 AI 개발

의료(이미지, 영상)
안면골 골절 진단 AI 개발

교통(이미지, 영상)
자율주행차 주행 시 비정상 상황인지 AI 개발

교통(이미지)
고속도로 다인승전용차 단속 AI 개발

대화/검색(텍스트)
한국어 대화가 가능한 AI 챗봇 제작

대화/교육(음성, 텍스트)
콜센터 직원 교육용 가상상담 시나리오 생성 AI 개발

출처: 개인정보보호위원회, 가명정보 처리 가이드라인 보도자료 (2024.04)

비정형 데이터는 개인식별 가능 정보에 대한 판단이 상황에 따라 달라질 수 있는 만큼, 데이터 처리목적 및 환경, 민감도 등을 종합적으로 고려하여 개인식별 위험을 판단하고 합리적인 처리방법과 수준을 정했으며, 개인정보위는 가이드라인에서 제시한 개인식별 위험성 검토 체크리스트를 통해 식별위험을 사전에 진단하고, 위험을 낮추기 위한 관리적 및 환경적 통제방안을 마련하였습니다. 특히, 연구목적 달성에 필수적인 정보항목을 남기는 경우에는 그 외 정보에 대한 가명처리 수준을 높이거나 접근권한 통제, 식별에 악용될 수 있는 소프트웨어(SW) 반입제한, 보안서약서 징구 등 조치를 추가하였습니다.

[정형 데이터와 비정형 데이터의 차이점]

정형 데이터
비정형 데이터

(정의) 정해진 규칙에 맞게 구조화된 형식으로 존재하는 데이터* 예) DB에 열과 행으로 저장된 테이블형식의 자료 등
(정의) 일정한 규격이나 정해진 형태가 없이 구조화되지 않은 데이터* 예) 사진/이미지, 비디오, 통화음성, 대화기록, 논문/보고서, 블로그 등

(특징) 데이터 연산, 분석 등 데이터 처리 방식, 가명처리 기술/방법이 비교적 단순
(특징) 연구목적/환경에 따라 데이터 처리방식 및 가명처리 기술/방법이 복잡 및 다양

출처: 개인정보보호위원회, 가명정보 처리 가이드라인 보도자료 (2024.04)

(6) 국가 AI 전략 정책 방향 (2024.09)
2024년 09월 정부는 AI기술의 글로벌 패권 경쟁 심화에 대응하고 대한민국을 글로벌 AI 중추국가(AI G3)로 도약시키기 위한 청사진으로 「국가 AI전략 정책방향」을 발표했습니다. 국가인공지능위원회에서 공개된 이 정책은 AI가 국가 경제·안보를 좌우하는 시대적 전환기임을 반영하여 AI 인프라·기술·인재·안전체계 등을 총망라한 범국가적 전략을 담았고, 구체적으로 핵심 4대 AI 플래그십 프로젝트를 지원하는 내용을 담았습니다. 주된 내용은 ▲2027년까지 최신 GPU 2EF 규모 확보 및 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, ▲4년간 민간 AI 투자 65조 원 유치, ▲산업·공공·국방 등 국가 전반에 AI 도입('30년 산업 70%, 공공 95% 도입률 목표), ▲AI 안전·신뢰·국제규범 주도입니다. 이와 함께 기술·인프라 혁신, 글로벌 리더십 확보, 스타트업·인재 양성, 공정 기반 조성을 4대 정책 분야로 설정하고 실행할 계획을 발표하였습니다. 특히, AI 컴퓨팅 인프라 부족 문제 해결을 위해 민·관이 공동으로 대규모 GPU 인프라를 구축하고, 국산 AI 반도체(NPU, PIM) 상용화를 추진함으로써 글로벌 AI 기술 경쟁에서 자립적 생태계를 육성할 계획임을 발표하였습니다. 정부는 국가AI위원회를 중심으로 정책 실행을 총괄하며 민간 전문가와 긴밀히 협력해 세부 과제들을 단계별로 추진할 예정입니다.

[국가 AI 전략 정책 방향 주요 내용]

구분
주요 내용

① 국가 AI컴퓨팅 인프라 대폭 확충
- 2030년까지 최신 GPU 보유 규모를 15배 이상 확충하고, 최대 2조 원 규모의 국가AI컴퓨팅 센터를 구축하여 민간 인프라 확충 지원 예정- 저리대출 프로그램을 통해 민간 투자 확대를 유도하고, 국산 AI반도체 조기 상용화 및 글로벌 협력을 통한 AI컴퓨팅 생태계 강화 추진

② 민간부문 AI 투자 확대
- 2024년부터 2027년까지 민간 주도로 총 65조 원 규모의 AI 분야 투자 예정이며, 정부는 투자 활성화를 위한 세제 지원 및 정책금융 확대 병행 예정

③ 국가 AX(AI+X) 전면화
- 제조, 금융, 의료바이오 등 8대 주요 산업과 공공 부문을 중심으로 AI 도입을 전면화하여 2030년까지 산업 70%, 공공부문 95%까지 AI 도입률 달성을 목표- 국가 전반의 AI 적용 확대를 통해 약 310조 원 규모의 경제 효과 창출 기대

④ AI 안전ㆍ안보 ㆍ글로벌 리더십 확보
- 고도화된 AI 위험에 체계적으로 대응하는 국가 전담기관으로 AI안전연구소를 설립하고 AI기본법을 제정

출처: 과학기술정보통신부, 국가 AI 전략 정책방향 보도자료 (2024.09)

(7) AI 데이터 확충 및 개방 확대방안 (2025.02)국가인공지능위원회는 2025년 2월, AI 기반 디지털 전환 가속화에 대응하고 AI 경쟁력 확보를 위해 양질의 데이터 확충 및 활용 촉진을 목적으로 「AI 데이터 확충 및 개방 확대방안」을 의결하였습니다. 그간 AI 기술 발전 및 경쟁력 강화를 위해 데이터의 중요성이 지속적으로 강조되어 왔으나, 여전히 AI 데이터 활용에 대한 장벽이 존재하고 있으며, AI 시대에 부합하는 데이터 이용 관행 및 제도의 전면적 개선이 필요한 상황입니다. 본 방안은 ① AI 개발 촉진을 위한 고품질 데이터 제공 확대, ② 공공부문 데이터 활용 여건의 획기적 개선, ③ 데이터 활용에 대한 법적 불확실성 해소를 주요 추진전략으로 설정하고 있으며, 세부 내용은 다음과 같습니다.

[AI 데이터 활용 촉진전략]

ai 데이터 활용 촉진 추진전략 및 7대 핵심과제.jpg
AI 데이터 활용 촉진 추진전략 및 7대 핵심과제

출처: AI 데이터 확충 및 개방 확대방안, 국가인공지능위원회 (2025.02)

[AI 데이터 활용 촉진을 위한 3대 추진전략]

구분
기존 정책
개선안

① AI 개발 촉진을 위한고품질 데이터 제공 확대
- 자율주행 분야 한시적 원본 활용 허용- 합성데이터 안전성에 대한 민간 부담- 분야별 특화 데이터 확보 어려움
- 사회ㆍ산업적 필요 분야 원본활용 제도화- 합성데이터 안전성 확인 및 공개 지원- 핵심 분야 특화 데이터 구축ㆍ개방

② 공공부문 데이터활용 여건 획기적 개선
- 기관 내부 가명정보 제공 거버넌스 및 유인 부재- 가명정보 처리 역량 부족(제공에 많은 시일 소요)
- 가명정보 제공 내부운영체계 구축, 평가 반영 및 인센티브 제공- 가명정보 제공 업무 위탁 지원체계 구축 → 제공기간 대폭 단축

③ 데이터 활용법적 불확실성 해소
- 동의 중심의 개인정보 처리, 개인정보 국외이전 수단 제한- 개인정보 해당 여부, 이용자 정보 활용 불확실성
- 공익 등을 고려한 적법처리 근거 확대, 표준계약조항, 기업규칙 등 탄력적 운용- 합리적 개인정보 보호법 해석을 통해 양질의 데이터 활용 확대

출처: AI 데이터 확충 및 개방 확대방안, 국가인공지능위원회 (2025.02)

AI 안전성과 윤리성 확보를 위한 규제 체계 강화, 데이터 활용 기준 정비 등이 병행됨에 따라, 당사는 데이터 구축 및 가공 과정뿐만 아니라 AI 솔루션 개발 과정에서도 보다 강화된 법적ㆍ윤리적 요구사항을 충족할 필요성이 높아질 것으로 예상됩니다. 또한, 국내외 정책 기조의 변화나 주요국의 규제 강화 움직임에 따라 당사의 사업 전략에 대한 수정 또는 추가 대응이 요구될 수 있으며, 이로 인해 예측이 어려운 사업 리스크가 발생할 가능성도 존재합니다. 투자자께서는 이와 같은 정책 및 규제 환경 변화에 따른 불확실성에 유의하여 주시기 바랍니다.
(8) AI 추경 예산 편성 (2025.05, 2025.07)정부는 2025년 4월 총 1.8조원 규모의 AI 분야 추경 예산을 편성하고, 국가 AI 역량 강화를 위한 후속조치에 본격 착수하였으며, 해당 추경안은 2025년 5월 1일 국회 본회의에서 정부안 대비 증액되어 총 1조 9,067억원 규모로 의결되었습니다. 주요 내용으로는 첨단 GPU 1만 장 확보(1.46조원), 글로벌 수준의 LLM 개발 프로젝트 추진(2,136억원), 국산 AI 반도체 상용화 지원(494억원), 핵심 인공지능 인재 유치 및 양성 사업 확대(100억원) 등이 포함되어 있으며, 이는 AI 인프라 확충 및 민간 AI 산업 성장에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 한편, 2025년 7월 4일에는 AI 분야 제2회 추경이 국회 본회의에서 의결되었습니다. 제2회 추경은 공공·의료·제조 분야에 AI를 접목하는 'AI 대전환' (656억원), 1차 추경을 통해 확보한 AI혁신펀드(1,000억원) 외에 500억원 규모의 AI혁신펀드 추가 조성, 국내 AI반도체(NPU) 팹리스 육성을 위한 제품 고도화 지원(300억원), 국가정보보호 역량 강화 및 청년 대상 맞춤형 AI.SW 교육 확대 등이 포함되었습니다.

[2025년 AI 추경예산 국회 심의 결과]

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2025년 1차 AI 추경예산 국회 심의 결과

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2025년 2차 AI 추경예산 국회 심의 결과

출처: 과학기술정보통신부 보도자료 (2025.05, 2025.07)

정부기관의 이러한 정책 추진은 초거대 AI 모델 학습을 위한 대규모 데이터 수요를 촉진하고, 다양한 산업군 및 공공 부문에서 AI 전면화가 가속화됨에 따라 당사의 공공 및 국방 부문 대상 AI 솔루션 제공 사업의 수요 확대에 긍정적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

다만, 정부의 중장기 AI 산업 육성 의지와 별개로, 단기적으로는 예산 축소에 따른 불확실성도 존재합니다. 실제로 2023년 9월 발표된 과학기술정보통신부의 2024년도 예산안에서는 AI 및 데이터 관련 317개 사업이 삭감되었으며, 총 삭감 규모는 약 2조원 수준에 달하는 것으로 나타났습니다. 특히, 인공지능 핵심 기술 개발, 산업 융합, 반도체, 한국어 대형언어모델 등 주요 R&D 사업 예산이 대폭 축소되었고, 다수의 AI 스타트업이 참여해 온 '인공지능 학습용 데이터 구축 사업'의 경우 2023년 대비 100% 삭감되었습니다.

[2024년 과학기술정보통신부 AI 예산 삭감]

2024년 과학기술정보통신부 ai 예산 삭감.jpg
2024년 과학기술정보통신부 AI 예산 삭감

출처: 한국인공지능협회 (2023.09)

또한, 서울시에서도 2025년의 AI 행정 사업 예산을 40% 이상 감축한 사례가 확인된 바 있습니다. 이와 같이 정부 정책의 실행 과정에서 예산 축소가 병행될 경우, AI 산업 전반의 성장이 제한되거나 기업의 사업 확장 전략에 영향을 미칠 수 있어 당사 역시 관련 정책 변화에 유의하고 있습니다.

이와 같이 정부가 인공지능 산업 분야를 국가 전략산업으로 인식하고 다양한 지원 정책을 펼치는 것과 AI 산업 육성을 위해 대규모 예산을 편성하는 것은 당사 사업에 긍정적인 효과로 작용할 수 있으나, 실제 예산의 집행 여부 및 지속 가능성은 정책 방향, 국회 심의 결과, 중앙 및 지방정부의 재정 여건 등에 따라 변동될 수 있습니다. 특히, 과거 사례에서 확인된 바와 같이 예산 삭감이 병행될 경우, 당사를 포함한 관련 산업 전반의 사업 추진 속도와 수익성에 영향을 미칠 수 있습니다. 정부의 지원 정책 또한 정권과 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2. AI 산업 관련 법령 및 규정생성형 인공지능의 등장에 따라 인공지능이 가져올 잠재적 혜택과 함께 위험성에 대한 우려가 전 세계적으로 주목받으면서, 인공지능 산업을 진흥하면서 동시에 인공지능 기술에 대한 기준을 마련하여야 할 필요성이 대두되었고, 국회는 2024년 11월까지 총 19건의 인공지능(AI) 관련 기본법 제정안을 발의하였습니다. 2024년 11월 21일 국회 정보통신방송법안심사소위원회는 앞선 19건의 법률안을 병합하여 심사한 결과 이를 통합·조정하여 위원회의 대안을 제안하기로 하였고, 이는 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안(이하 'AI 기본법')」으로 명명되어 2024년 12월 26일 국회 본회의를 통과하였습니다. 해당 법은 2026년 1월 22일부터 전면 시행될 예정이며, 이를 통해 국내 인공지능 혁신 생태계가 활성화되고, 인공지능 기술 주도권 확보를 위한 제도적 기반이 마련될 것으로 기대됩니다. 해당 법안의 구체적인 내용은 다음과 같습니다.

[AI 기본법 주요 내용]

법안명
주요 내용

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안(AI 기본법)

- 인공지능 건전한 발전 및 신뢰 기반 조성 목적 규정

- 인공지능, 고영향 인공지능, 생성형 인공지능 등 정의

- 3년마다 인공지능 기본계획 수립 및 시행

- 국가인공지능위원회 설치 및 주요 정책 심의

- 인공지능정책센터 지정 및 인공지능안전연구소 운영

- 인공지능기술 개발 지원 및 표준화 추진

- 인공지능 전문인력 양성 및 해외 인재 확보 추진

- 인공지능산업 집적화 및 지역 거점 조성 추진

- 인공지능 윤리원칙 제정 및 실천방안 수립

- 인공지능 안전성ㆍ신뢰성 검증ㆍ인증 활동 지원

- 고영향ㆍ생성형 인공지능 이용 시 고지ㆍ표시 의무 부과

- 대규모 인공지능시스템 위험 식별ㆍ평가ㆍ완화 의무 부과

- 고영향 인공지능 안전성ㆍ신뢰성 확보 조치 이행 의무 부과

- 인공지능사업자 대상 자료 제출 요구 및 조사 권한 부여

출처: 의안정보시스템

해당 법안은 인공지능 산업 지원과 관련하여 정부 또는 정부기관이 추진하여야 할 정책 등을 규정하고 있으며, 법안 시행에 따라 사업자는 인공지능 사업과 관련된 별도의 고시 준수, 모니터링 및 위험관리 체계 구축, 인공지능 사업 수행에 따른 영향 평가 등 내부통제 절차의 추가로 사업주체로서 부담이 가중될 가능성이 있습니다. 다만, 구체적인 사항은 향후 마련될 고시 및 가이드라인을 통해 확정될 예정으로, 본 공시서류 제출 전일 현재 AI 기본법 시행이 당사의 사업 및 영업환경에 미칠 영향을 명확히 특정하는 데에는 한계가 있습니다.

빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발을 주된 사업으로 영위하고 있는 당사는 AI 정책 및 규제 등으로부터 직접적인 영향을 받으며, 정부는 AI 활용 확산에 따른 잠재적 문제를 예방하고 관련 산업 육성을 지원하기 위해 제도 개선 로드맵을 수립하고 법 제정 및 개정을 지속하고 있습니다. 다만, 주요 선진국의 AI 산업 정책 기조 변화나 국내외 정부의 AI 관련 제도 정비 지연, 또는 산업 발전을 저해할 수 있는 신규 규제가 도입될 경우, 당사가 영위하는 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 현재 당사가 인공지능 데이터를 구축 및 가공하는 과정, AI 기술 제품을 통한 추천서비스 제공 시 기준과 절차를 정보주체가 인식할 수 있는 과정과 관련하여 현재 개인정보 보호, 데이터 수집 및 처리 기준 등 규제가 적용되고 있습니다. 정부는 AI의 개인정보 오남용을 막고 개인정보 보호를 강화하기 위해 2023년 3월「개인정보 보호법」을 개정하며 일부 조항을 신설하였으며, 인공지능과 관련된 개인정보보호법의 주요 신설 조항은 다음과 같습니다.

[「개인정보 보호법」신설 조항 및 적용사항]

규정
규정내용
적용사항

「개인정보 보호법」

제25조의2(신설)

제25조의2(이동형 영상정보처리기기의 운영 제한)
① 업무를 목적으로 이동형 영상정보처리기기를 운영하려는 자는 다음 각 호의 경우를 제외하고는 공개된 장소에서 이동형 영상정보처리기기로 사람 또는 그 사람과 관련된 사물의 영상(개인정보에 해당하는 경우로 한정한다. 이하 같다)을 촬영하여서는 아니 된다.

1. 제15조제1항 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우

2. 촬영 사실을 명확히 표시하여 정보주체가 촬영 사실을 알 수 있도록 하였음에도 불구하고 촬영 거부 의사를 밝히지 아니한 경우. 이 경우 정보주체의 권리를 부당하게 침해할 우려가 없고 합리적인 범위를 초과하지 아니하는 경우로 한정한다.

3. 그 밖에 제1호 및 제2호에 준하는 경우로서 대통령령으로 정하는 경우

② 누구든지 불특정 다수가 이용하는 목욕실, 화장실, 발한실, 탈의실 등 개인의 사생활을 현저히 침해할 우려가 있는 장소의 내부를 볼 수 있는 곳에서 이동형 영상정보처리기기로 사람 또는 그 사람과 관련된 사물의 영상을 촬영하여서는 아니 된다. 다만, 인명의 구조ㆍ구급 등을 위하여 필요한 경우로서 대통령령으로 정하는 경우에는 그러하지 아니하다.

③ 제1항 각 호에 해당하여 이동형 영상정보처리기기로 사람 또는 그 사람과 관련된 사물의 영상을 촬영하는 경우에는 불빛, 소리, 안내판 등 대통령령으로 정하는 바에 따라 촬영 사실을 표시하고 알려야 한다.

④ 제1항부터 제3항까지에서 규정한 사항 외에 이동형 영상정보처리기기의 운영에 관하여는 제25조제6항부터 제8항까지의 규정을 준용한다.

- 드론, 자율주행차 등 '이동형 영상정보처리기기'를 통한 개인영상정보 촬영을 원칙적으로 제한하되, 촬영사실을 표시했음에도 거부의사를 밝히지 않은 경우 예외적으로 허용

「개인정보 보호법」

제37조의2(신설)

제37조의2(자동화된 결정에 대한 정보주체의 권리 등)
① 정보주체는 완전히 자동화된 시스템(인공지능 기술을 적용한 시스템을 포함한다)으로 개인정보를 처리하여 이루어지는 결정(「행정기본법」 제20조에 따른 행정청의 자동적 처분은 제외하며, 이하 이 조에서 “자동화된 결정”이라 한다)이 자신의 권리 또는 의무에 중대한 영향을 미치는 경우에는 해당 개인정보처리자에 대하여 해당 결정을 거부할 수 있는 권리를 가진다. 다만, 자동화된 결정이 제15조제1항제1호ㆍ제2호 및 제4호에 따라 이루어지는 경우에는 그러하지 아니하다.

② 정보주체는 개인정보처리자가 자동화된 결정을 한 경우에는 그 결정에 대하여 설명 등을 요구할 수 있다.

③ 개인정보처리자는 제1항 또는 제2항에 따라 정보주체가 자동화된 결정을 거부하거나 이에 대한 설명 등을 요구한 경우에는 정당한 사유가 없는 한 자동화된 결정을 적용하지 아니하거나 인적 개입에 의한 재처리ㆍ설명 등 필요한 조치를 하여야 한다.

④ 개인정보처리자는 자동화된 결정의 기준과 절차, 개인정보가 처리되는 방식 등을 정보주체가 쉽게 확인할 수 있도록 공개하여야 한다.

⑤ 제1항부터 제4항까지에서 규정한 사항 외에 자동화된 결정의 거부ㆍ설명 등을 요구하는 절차 및 방법, 거부ㆍ설명 등의 요구에 따른 필요한 조치, 자동화된 결정의 기준ㆍ절차 및 개인정보가 처리되는 방식의 공개 등에 필요한 사항은 대통령령으로 정한다.

- 인공지능을 통한 맞춤형 서비스의 부작용을 줄이기 위해 '콘텐츠 추천 등 맞춤형 서비스' 가 정보주체에게 법적인 영향을 주는 경우 이의제기 및 설명을 요구할 수 있는 권한을 신설- 인공지능을 통한 맞춤형 서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 쉽게 인식할 수 있도록 알릴 의무 신설

출처: 국가법령정보센터, 당사 제공

당사는 「개인정보 보호법」을 준수하여 AI 기술 제품을 통한 추천서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 인식할 수 있도록 알리는 장치를 마련하고 '표준 제품 품질인증 프로세스'에 반영하여 점검하고 제품을 출시하는 과정을 거쳐 개인정보 보호활동을 이행해 나가고 있습니다. 다만, 당사의 이러한 노력에도 불구하고, 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한, 향후 개인정보 보호와 관련하여 추가적인 규제가 도입될 경우, 당사의 사업 수행 과정에 있어 비용 부담 증가, 프로젝트 일정 지연, 고객 요구사항 증가 등으로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 당사의 수익성 및 성장성에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있으니 투자자께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.
3. 당사 사업 관련 법령 및 규정

당사의 매출은 주로 국내 시장에 기반을 두고 있으며 공공기관 향 매출이 당사 매출에서 큰 비중을 차지하고 있습니다. 2022년에는 공공기관 매출이 전체 매출의 58.2%를 차지했으며, 2023년에는 민간 부분의 증대에 힘입어 공공기관 매출 비중이 55.0%로 소폭 하락하였으나, 2024년에는 매출 비중이 73.6%로 대폭 상승 하였고, 2025년 1분기에도 74.8%로 여전히 높은 비중을 유지하고 있습니다. 이와 같이 공공기관 향 매출은 당사 실적에 큰 영향을 미치고 있습니다.

[당사 매출액 및 공공기관 비중 추이]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

매출액
4,066
100.0%
2,573
100.0%
26,319
100.0%
24,428
100.0%
15,388
100.0%

공공기관
3,042
74.8
1,497
58.2
19,376
73.6
13,430
55.0
8,956
58.2

그 외
1,024
25.2
1,076
41.8
6,943
26.4
10,998
45.0
6,432
41.8

출처: 당사 제공

「소프트웨어 진흥법」 및 「중소기업기본법」 등 관계 법령 및 규정에 의하여 공공기관 발주 프로젝트에 입찰의 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다.현재는 과학기술정보통신부의 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」제2조에 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 설정되어 있습니다. 관련 규정은 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 명시하고 있습니다. 또한,「중소기업기본법」제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

규정
규정내용

「소프트웨어 진흥법」

제48조

제48조(중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원)
① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 대통령령으로 정하는 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.

② 국가기관등의 장은 소프트웨어사업 발주 시 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업금액 미만의 사업에 대해서는 대통령령으로 정하는 대기업(이하 이 조에서 “대기업”이라 한다)인 소프트웨어사업자의 참여(대기업인 소프트웨어사업자가 하수급인 및 재하수급인으로 참여하는 경우를 포함한다. 이하 이 조에서 같다)를 제한하여야 한다. 이 경우 사업금액은 둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄 발주하는 경우에는 각 사업금액 중 낮은 금액을, 소프트웨어 유지 및 관리 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 평균 연차별 금액을 말한다.

③ 국가기관등의 장은 제2항 전단에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 대기업(제5호의 경우에는 해당 공공기관인 대기업만 해당한다)인 소프트웨어사업자를 참여시킬 수 있다.

1. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 경우. 이 경우 국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 경우로 한정한다.

2. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우

3. 「사회기반시설에 대한 민간투자법」 제8조의2에 따라 민간투자대상사업으로 지정되어 관보에 고시된 사업에 포함된 소프트웨어사업인 경우

4. 제40조에 따른 민간투자형 소프트웨어사업으로 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우

5. 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 공공기관(「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조에 따른 공공기관을 말한다)인 대기업이 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업범위에 해당하는 사업을 하는 경우

④ 국가기관등의 장은 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사에 대해서는 제2항에도 불구하고 사업금액에 관계없이 입찰참여를 제한하여야 한다. 다만, 제3항 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참여시킬 수 있다.

⑤ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 불가피한 사유로 제2항 또는 제4항 본문을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 사전에 통지하여야 한다. 이 경우 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 적절한지 평가하고 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 시정을 요청하여야 한다.

「중소기업기본법」제2조

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

1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖추고 영리를 목적으로 사업을 하는 기업

가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것

나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것

2. 「사회적기업 육성법」 제2조제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업

3. 「협동조합 기본법」 제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회, 이종(異種)협동조합연합회(이 법 제2조제1항 각 호에 따른 중소기업을 회원으로 하는 경우로 한정한다) 중 대통령령으로 정하는 자

4. 「소비자생활협동조합법」 제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자

5. 「중소기업협동조합법」 제3조에 따른 협동조합, 사업협동조합, 협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자

②중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.

③제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 5년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다.

④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면 해당 법률에서 정하는 바에 따라 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」제2조, 제3조

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

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

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

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

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

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

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

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

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

대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한(「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」제2조, 제3조 관련)

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

「중소기업기본법」제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 "중견기업"에 해당되는 대기업이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않은 대기업
20억원 이상

출처: 국가법령정보센터

당사는 2024년 매출액 263억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 향후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업졸업 유예기간인 3년이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없으며, 중견기업으로 지정된 날로부터 5년 이후부터는 40억원 미만의 사업에 참여할 수 없습니다.이와 같이 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마. 선진기술을 보유한 해외기업의 국내 진출 위험
한국의 AI 역량은 미국, 중국 등 선도 국가 대비 절대적ㆍ상대적으로 열위한 상황이지만, AI 기술은 다양한 전방산업에 적용 가능하고 기술 확장성이 높아, 각 기술이 어떤 형태로 응용되느냐에 따라 세부 시장을 새롭게 형성할 수 있을 것으로 전망됩니다. 이에 따라, 현재 국내 기업들이 글로벌 주요 기업 대비 기술력이나 사업화 단계에서는 다소 열위에 있더라도, 특정 세부 시장에서는 경쟁력을 확보할 가능성이 존재하며, 상품화에 성공할 경우 해당 분야에서 높은 시장 점유율을 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.
그러나, 장기적으로는 글로벌 AI 빅테크 기업이 고도화된 데이터 구축ㆍ가공 기술, LLM 솔루션 역량을 기반으로 국내 시장에 본격 진입할 경우, 당사의 시장 점유율, 수익성, 사업 성장성 등에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 존재합니다. 특히, 글로벌 기업은 자본력, 브랜드 인지도, 기술력 측면에서 우위를 보유하고 있어, 국내 고객사들의 수요를 일부 대체하거나 신규 시장 기회를 잠식할 위험이 있습니다.

국내 시장은 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야에 대한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 지원의 혜택을 받고 있습니다. 인공지능의 영향력이 급속도로 확대됨에 따라 선진국을 중심으로 인공지능 기술 패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있으며, 우리나라도 경쟁에 대응하기 위해 다양한 정책적 노력을 기울이고 있습니다.영국의 'Tortoise Media'는 2019년부터 매년 국가별 인공지능 역량을 평가한 'The Global Artificial Intelligence Index'를 발표하고 있으며, 총 122개 지표를 통해 국가별 점수 및 순위를 산정합니다. AI 역량과 관련, 3가지 부문에서 i) 공개적 이용 가능성, ii) 최신 데이터, iii) 관련성을 기준으로 지수를 구성하며 세부 항목별로 절대 지표와 인구나 경제규모(GDP 등)를 고려한 상대지표를 함께 고려해 반영합니다. 'The Global AI Index' 구조의 세부 내용은 다음과 같습니다.

[2024년 The Global AI Index 구조]

부문
항목 및 가중치
세부항목
내용

구현(30%)
인재(Talent)
15%
과학자(6%), 개발자(5%), 전문가(4%)
공공/민간에서 AI 활용에 필요한 시스템을 운영,관리 및 구현하는 인적자본 현황

인프라(Infrastructure)
11%
GPU 접금성(1%), 컴퓨팅(5%),반도체(3%), 연결성(2%)
AI 적용에 필요한 디지털 인프라,컴퓨팅 능력 및 반도체 생산 능력 등

운영 환경(Operating Environment)
4%
노동(0.5%), 다양성(1%),제도(2%), AI 신뢰도(0.5%)
AI 기술 구현에 영향을 미치는 제도적,경제적, 문화적 환경 요인

혁신(40%)
연구(Research)
22%
기초연구(6%), 응용연구(5%), AI모델(8%),STEM 연구(1%), 교육기관(2%)
산학 연구 커뮤니티의 성과 및 영향력, 아이디어 공유/전파 정도(논문성과, 학회참석, 교육 수준 및 AI 모델 생성 기여 등)

개발(Development)
18%
오픈소스 모델(9%), 특허(9%)
AI 적용 성과 및 기술 발전 수준(오픈 소스 AI 모델 등)

투자(30%)
정부 전략(Government Strategy)
8%
AI 정책(4%), 정부 지출(4%)
디지털 전환, 혁신, AI 등에 대한 정부 전략(R&D, 인재, 인프라 등 투자)

상업 생태계(Commercial Ecosystem)
22%
기업(8%), 자금(10%), 스타트업 인수(4%)
상업적 벤처 기업의 수,규모 및 민간 자금 투자 등 산업 환경

출처: 2024년 The Global AI Index 결과 분석, KISTEP 한국과학기술기획평가원

2024년에는 총 83개국을 대상으로 지수를 발표하였으며 1위는 미국(100점), 이어 중국(53.88점), 싱가포르(32.33점), 영국(29.85점), 프랑스(28.09점), 한국(27.26점), 독일(26.65점), 캐나다(26.39점), 이스라엘(25.52점), 인도(23.82점) 순으로 집계되었습니다.

[2024년 The Global AI Index 상위 10개 국가]

국가
종합 순위(전년 대비)
구현
혁신
투자

인재
인프라
운영환경
연구
개발
정부전략
상업생태계

미국
1위(-)
100
1위
1위
2위
1위
1위
2위
1위

중국
2위(-)
53.88
9위
2위
21위
2위
2위
5위
2위

싱가포르
3위(-)
32.33
6위
3위
48위
3위
5위
9위
4위

영국
4위(-)
29.85
4위
17위
4위
4위
16위
6위
5위

프랑스
5위(▲8)
28.09
10위
14위
19위
6위
4위
8위
8위

한국
6위(-)
27.26
13위
6위
35위
13위
3위
4위
12위

독일
7위(▲1)
26.65
3위
13위
8위
8위
11위
7위
9위

캐나다
8위(▽3)
26.39
8위
18위
16위
9위
10위
3위
6위

이스라엘
9위(▽2)
25.52
7위
26위
65위
7위
6위
31위
3위

인도
10위(▲4)
23.82
2위
68위
3위
14위
13위
10위
13위

출처: 2024년 The Global AI Index 결과 분석, KISTEP 한국과학기술기획평가원

미국과 중국은 2021년 이후 지속적으로 1위와 2위를 유지하고 있으며, 한국은 2024년 27.26점을 기록하며 2년 연속 6위를 유지하고 있습니다. 특히 미국은 2023년에 이어 구현, 혁신, 투자 부문 모두에서 1위를 기록하며 다른 국가들과 상당한 격차를 보였습니다. 특히, 미국은 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 중국과의 기술패권 경쟁의 핵심요소로 인식하여 미국 중심의 글로벌 인공지능 생태계 구축을 위한 정책을 추진하고 있습니다. 현재 다른 국가와 약 1년 가량의 기술격차를 보유하고 있으며, 빅테크 기술력을 바탕으로 후발 국가들과의 기술격차를 벌리고 있는 추세입니다.

[인공지능 기술 최고국 대비 기술수준 및 기술격차(%)]

국가
한국
미국
일본
중국
유럽

상대수준
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화

88.0
90.1
88.6
100
100
100
85.7
86.5
86.6
92.0
92.7
92.9
95.7
92.6
88.8

88.9
100
86.2
92.5
92.4

기술격차
1.3년
0.0년
1.5년
0.8년
1.0년

출처: 2022년 ICT 기술수준조사보고서, 정보통신기획평가원(2024.03)

중국 또한 상기 The Global AI Index의 전 부문에서 2위를 차지하여 3위권 국가와 비교해 유의미한 점수 차이를 유지하고 있습니다. 한국은 개발, 정부 전략, 인프라 부문에서는 경쟁력 있는 성과를 보였으나, 운영환경 및 연구 부문에서는 여전히 글로벌 선도국 대비 일정 수준의 격차가 존재하는 것으로 평가되고 있습니다.

우리나라의 AI 역량은 선도 국가 대비 절대적ㆍ상대적으로 열위한 상황이지만, AI 기술은 다양한 전방산업에 적용 가능하고 기술 확장성이 높아, 각 기술이 어떤 형태로 응용되느냐에 따라 세부 시장을 새롭게 형성할 수 있을 것으로 전망됩니다. 이에 따라, 현재 국내 기업들이 글로벌 주요 기업 대비 기술력이나 사업화 단계에서는 다소 열위에 있더라도, 특정 세부 시장에서는 경쟁력을 확보할 가능성이 존재하며, 상품화에 성공할 경우 해당 분야에서 높은 시장 점유율을 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.

예를 들어, 국내 기업은 한국어 기반 업무 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 비정형 문서 처리(HWP, 표 형식 문서 등), 공공기관 및 대기업의 복잡한 레거시 시스템 연동, 보안 요건 대응 등 국내 고객이 실제로 필요로 하는 기능을 충실히 구현할 수 있습니다. 또한, 한국어 특화 LLM의 개발 및 튜닝, 국내 기업 특유의 커스터마이징 요구에 대한 높은 민감도, 고객사 전담 인력을 활용한 기술 지원 및 유지보수, 한국 사용자 환경에 최적화된 UI/UX 제공, 한국어 고객지원 운영 등 전반적인 현지화 역량 측면에서도 상대적인 강점을 보유하고 있습니다.

무엇보다 국내 시장에서 큰 비중을 차지하는 공공 AI 사업의 경우, 사업 참여 자격과 인력 구성에 있어 국내 기업 또는 대한민국 국적자 요건이 명시되는 경우가 많아, 해외 기업은 실제 입찰 및 참여가 제한적인 구조입니다. 반면, 국내 기업은 이러한 제도적 요건을 충족할 뿐 아니라, 다수의 정부 과제를 성공적으로 수행한 경험을 통해 공공 프로젝트에 대한 이해도와 신뢰도를 확보하고 있어 향후 추가 수주 가능성도 존재합니다.

[2025년 주요 AI 관련 정부 사업 현황]

순번
사업명
지원 규모
비고(참여조건)

1
2025년도 초거대AI 확산 생태계 조성사업
21,520백만원

- 기업, 대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회, 개인사업자 등

- 참여인력(크라우드 소싱 포함)은 원칙상 국내거주 대한민국 국적자로 제한

2
2025년도 부처협업 기반 AI확산 사업
9,000백만원
- AI 기반 사업수행 역량을 보유한 국내 AIㆍICT 중소중견기업 컨소시엄

3
2025년도 과학기술정보통신부「AI바우처 지원사업」
과제당 최대 200백만원 한도
- AI 솔루션을 구매하여 자사 제품·서비스 등에 활용하고자 하는 국내 중소ㆍ벤처/중견기업, 의료법상 의료기관, 소상공인 등

4
2025년도 초거대 인공지능 서비스 개발지원 사업
5개 과제 내외, 총 5,640백만원 이내
- 중앙행정기관, 지자체, 공공기관(중앙부처 소관) 대상

5
2025년 과학기술정보통신부 「고성능컴퓨팅 지원 사업」

1) 고성능컴퓨팅 지원 자원(GPU) 지원

2) 국내 AI 반도체 활용 (NPU) 자원 지원

- AI 제품ㆍ서비스를 연구·개발하고자 하는 국내 중소·벤처기업, 창업기업, 대학교(대학병원 포함)

6
「AI반도체 조기 상용화 및 AX 실증지원」
32,198백만원
- 주관기관은 비영리기관 및 협ㆍ단체이어야 하며, 기업 등과 컨소시엄을 구성 가능

출처: 당사 제공

[2021년 이후 당사의 주요 정부 과제 수행 이력]

(단위: 백만원)

순번
연구과제명
주관기관
사업연도
계약금액

1
플러그앤플레이 방식으로 설명가능성을 제공하는 인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증
정보통신기획평가원
2022~2026
365

2
점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는 인공지능 기술 개발 연구
정보통신기획평가원
2022~2026
412

3
AI기반 화력운용시스템 개발,실증
정보통신산업진흥원
2023~2025
1,985

4
초거대 AI 모델을 활용한 공공 업무 효율성 검증 PoC
한국지능정보사회진흥원
2024
45

5
국산 SoC 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 시스템 개발 및 실증
한국산업기술기획평가원
2024~2025
1,740

6
디지털트윈을 활용한 인공지능 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증
국방기술진흥연구소
2024~2025
4,100

7
스마트팩토리 장비 건전성 관리를 위한 NPU 기반 AI 예지분석 SaaS 개발 및 사업화
정보통신산업진흥원
2024
458

8
（딥뷰-1세부） 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
정보통신기획평가원
2014~2024
2,804

9
인공지능 모델과 학습데이터의 편향성 분석-탐지-완화·제거 지원 프레임워크 개발
정보통신기획평가원
2019~2022
140

10
차세대 AI 연구개발에 활용 가능한 유연한 딥러닝 프레임웍 기술 개발
정보통신기획평가원
2021~2022
1,000

11
인공지능 학습용 데이터 구축 사업 #17번
한국지능정보사회진흥원
2022
347

12
인공지능 학습용 데이터 구축 사업 #13번
한국지능정보사회진흥원
2021
493

13
인공지능 학습용 데이터 구축 사업 #34번
한국지능정보사회진흥원
2021
396

출처: 당사 제공

한편, 국내 기업의 국내 시장에서의 강점이 해외 시장에서는 일부 한계로 작용할 가능성도 존재합니다. 예를 들어, 글로벌 고객은 빠른 PoC(기술 검증) 및 모듈형 솔루션 조합을 선호하는 경향이 있어, 맞춤형 컨설팅 중심의 end-to-end 방식은 리드타임이 상대적으로 길게 인식되거나, 단계별 전문성 측면에서 제한적으로 평가될 수 있습니다. 또한, 국내 기업은 국내 개인정보보호법 등 국내 규제에 기반한 보안 체계를 갖추고 있으나, GDPR, OWASP, NIST, EU AI ACT 등 글로벌 수준의 보안 인증에 대해서는 현재 준비 단계에 있어 일부 글로벌 고객사와의 거래에서는 제약 요인이 발생할 수 있습니다. 언어 및 지역별 대응 측면에서도, 국내 기업은 한국어 기반 환경에 최적화된 역량을 보유하고 있으나, 다국어 지원(예: 아랍어, 러시아어 등)에 대한 경험과 리소스는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 또한, 한국은 AI 아바타, 건축 리테일 등 타 산업에 생성형 인공지능을 접목하는 응용연구가 활발히 일어남에 따라 복합지능 기술 수준이 상승하였으나, 머신러닝 등의 학습지능은 실질적 기술 진보나 응용사업화에서 구체적인 성과를 보이지 못해 기술수준이 정체되었고, 언어/청각지능 등의 단일지능은 선도국에 비해 뚜럿한 성과 사례가 두드러지지 않고 있는 상황입니다. 다만, 정부의 인공지능 산업 육성 의지 등에 따라 기술수준이 더욱 향상될 수 있을 것으로 전망됩니다.

인공지능 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장이 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내 기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다. 당사는 이러한 리스크에 대응하기 위해 차별화된 자연어처리, 영상처리 기술을 통한 빅데이터 확보, 맞춤형 솔루션 강화, 고객 맞춤형 서비스 확대 전략을 추진하고 있으며, 국내 시장에 대한 이해도 및 신속한 대응력을 강점으로 삼아 경쟁우위를 유지하고자 합니다. 또한, 당사는 상기 기재한 국내 시장에서 큰 비중을 차지하는 공공 AI 사업 기회를 당사의 원천기술을 바탕으로 최대한 활용하고자 노력 중에 있으며, 공공기관 및 다양한 산업 분야의 기업과 함께 당사의 원천기술을 바탕으로 Text AI 사업 및 Vision AI 사업을 협의 및 진행 중에 있습니다. 당사는 이미 기존에 다수의 정부 과제를 성공적으로 수행한 경험이 있으며, 당사가 보유한 레퍼런스는 실제로 보안과 신뢰성을 중요시 하는 공공 분야의 AI 도입에 있어 진입장벽으로 작용하여 매년 공공 분야 수주 건은 증가 중에 있습니다. 다만, 이러한 국가적 지원 및 원천기술의 지속적인 연구개발과 공공기관의 국내 업체 육성을 위한 국내 기업 또는 대한민국 국적자 요건이 명시 등 구조적 진입장벽에도 불구하고, 장기적으로는 글로벌 AI 빅테크 기업이 고도화된 데이터 구축ㆍ가공 기술, LLM 솔루션 역량을 기반으로 국내 시장에 본격 진입할 경우, 당사의 시장 점유율, 수익성, 사업 성장성 등에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 존재합니다. 특히, 글로벌 기업은 자본력, 브랜드 인지도, 기술력 측면에서 우위를 보유하고 있어, 국내 고객사들의 수요를 일부 대체하거나 신규 시장 기회를 잠식할 위험이 있습니다. 이처럼 국내 시장에서 글로벌 기업과의 경쟁이 가속화될 경우, 당사의 향후 실적 성장세가 둔화될 수 있으며, 이는 당사의 수익성 증대에도 부정적인 영향을 미칠 위험이 존재하오니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

바. 매출의 계절성 관련 위험

당사는 매출의 계절성이 존재하며, 이에 따라 분기별 매출은 일정한 변동성을 보일 수 있으며, 특히 상반기 실적이 하반기에 비해 낮게 나타날 가능성이 존재합니다.
상반기에는 대기업 및 공공기관의 예산 집행이 본격화되기 전으로, 신규 프로젝트 발주가 상대적으로 저조할 수 있으며, 이에 따라 당사의 상반기 매출은 하반기에 비해 감소할 수 있습니다. 또한, 주요 고객사인 대기업 및 공공기관의 내부 사정(예산 조정, 프로젝트 승인 지연 등)이나 경기 변동성에 따라, 당사가 기대하는 프로젝트 착수 시점이 변경되거나 지연될 경우, 분기별 실적 편차가 더욱 확대될 수 있습니다.
B2G 사업의 경우, 공공기관의 사업 예산 편성 및 발주 일정이 정책 방향, 예산 심의 결과 등에 따라 영향을 받을 수 있으므로, 예상한 시기에 매출이 인식되지 않을 가능성도 존재합니다. 특히, 연말 예산 집행 마감 기한에 임박하여 사업이 집중될 경우, 프로젝트 수행 기간이 단축되거나, 프로젝트 자체가 축소ㆍ취소될 위험도 존재합니다.

따라서 투자자께서는 당사의 분기별 실적 변동성을 연간 누적 기준으로 종합적으로 고려할 필요가 있으며, 특정 분기의 실적만으로 당사의 성장성이나 수익성을 단정적으로 평가하는 데에는 주의가 필요하니 이 점 유의하여주시기 바랍니다.

당사의 주요 고객은 기업 및 공공기관 위주로 구성되어 있으며, 공공기관은 대부분 1분기에 사업을 기획하고 2분기 이후 발주를 시작하기 때문에 매출이 상대적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 당사의 주요 제품은 공공사업을 포함한 프로젝트성 사업 수주의 비중이 높기 때문에 해당 사업이 종료되는 시점인 4분기에 매출이 집중적으로 인식되고 있습니다. 또한, 일반적으로 기업의 IT 투자는 1분기 투자계획 수립 이후 4분기까지 프로젝트성으로 발주하는 경향이 있으며, 따라서 4분기에 자금의 집행이 집중되는 경향이 있습니다. 당사의 매출이 4분기에 집중되는 계절성은 아래의 2019년 이후 당사의 분기별 매출액 및 비중을 통해 확인할 수 있습니다.

[당사 2019년 ~ 2024년 분기별 매출액]

(단위: 백만원, %)

제품명
사업연도
1분기
2분기
3분기
4분기
합계
4분기 비중

제 품
2019년
2,981
2,540
2,752
3,133
11,407
27.5%

2020년
2,664
1,815
1,900
6,436
12,815
50.2%

2021년
1,969
2,425
2,336
9,971
16,701
59.7%

2022년
2,348
2,378
2,149
6,975
13,850
50.4%

2023년
1,789
1,193
2,669
16,329
21,980
74.3%

2024년
2,219
5,896
3,265
12,709
24,089
52.8%

2025년
3,630
-
-
-
3,630
-

서비스

(펄스케이)

2019년
191
87
290
396
964
41.1%

2020년
204
233
347
402
1,186
33.9%

2021년
168
309
221
451
1,148
39.3%

2022년
269
283
478
509
1,539
33.1%

2023년
353
1,229
441
425
2,448
17.4%

2024년
354
369
365
1,120
2,229
50.2%

2025년
435
-
-
-
435
-

계
2019년
3,172
2,627
3,042
3,529
12,371
28.5%

2020년
2,868
2,048
2,247
6,838
14,001
48.8%

2021년
2,136
2,734
2,557
10,423
17,849
58.4%

2022년
2,617
2,661
2,627
7,484
15,388
48.6%

2023년
2,142
2,422
3,110
16,754
24,428
68.6%

2024년
2,573
6,266
3,651
13,829
26,318
52.5%

2025년
4,066
-
-
-
4,066
-

출처: 당사 제공

이와 같이 당사의 매출액은 4분기에 집중되는 계절성을 띄고 있으나, 연간 매출액을 기준으로 볼 경우 2019년 기준 12,371백만원에서 2024년 기준 26,318백만원으로 지속적인 성장세를 보이고 있으며, 이는 매출처 다변화, 신규 솔루션 출시 등에 기인합니다. 당사의 매출처는 2019년 기준 452개에서 2024년 기준 518개로 증가하였으며, 2019년 이후 AICC, 챗봇+, RAG-X, AI 어플라이언스 등 신규 서비스를 지속적으로 출시하며, 매출의 계절성을 완화하고 안정적인 수익 구조를 구축하고자 노력하고 있습니다.

다만, 당사의 매출은 지속적인 성장세를 보이고 있으나, B2G 및 B2B 분야게 집중하는 당사의 현재 사업전략 상 4분기에 매출이 집중되는 계절성은 뚜렷하게 개선되지 않고 있습니다. 이러한 계절성으로 인해, 당사의 분기별 매출은 일정한 변동성을 보일 수 있으며, 특히 상반기 실적이 하반기에 비해 낮게 나타날 가능성이 존재합니다. 상반기에는 대기업 및 공공기관의 예산 집행이 본격화되기 전으로, 신규 프로젝트 발주가 상대적으로 저조할 수 있으며, 이에 따라 당사의 상반기 매출은 하반기에 비해 감소할 수 있습니다.또한, 주요 고객사인 기업 및 공공기관의 내부 사정(예산 조정, 프로젝트 승인 지연 등)이나 경기 변동성에 따라, 당사가 기대하는 프로젝트 착수 시점이 변경되거나 지연될 경우, 분기별 실적 편차가 더욱 확대될 수 있습니다. 특히, 정부 정책 변화, 대기업 IT 투자 기조 변화, 인공지능 산업 내 수요 위축 등 외부 요인에 의해 프로젝트 집행 일정이 지연될 경우, 당사의 하반기 실적에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.더불어, 프로젝트성 사업은 시장이 초기 성장 단계에 있어 PoC 이후 본 프로젝트로의 전환이 예상보다 지연되거나, 고객사의 내부 검토 기간이 장기화될 수 있으며, 경우에 따라 PoC 이후 본 프로젝트가 취소될 가능성도 존재합니다. 이에 따라 예상 매출 인식 시점이 불확실해질 수 있으며, 연간 매출 계획 대비 실적이 지연되는 리스크가 발생할 수 있습니다. B2G 사업의 경우, 공공기관의 사업 예산 편성 및 발주 일정이 정책 방향, 예산 심의 결과 등에 따라 영향을 받을 수 있으므로, 예상한 시기에 매출이 인식되지 않을 가능성도 존재합니다. 특히, 연말 예산 집행 마감 기한에 임박하여 사업이 집중될 경우, 프로젝트 수행 기간이 단축되거나, 프로젝트 자체가 축소ㆍ취소될 위험도 존재합니다. 따라서 투자자께서는 당사의 분기별 실적 변동성을 연간 누적 기준으로 종합적으로 고려할 필요가 있으며, 특정 분기의 실적만으로 당사의 성장성이나 수익성을 단정적으로 평가하는 것에는 주의가 필요하니 이 점 유의하여주시기 바랍니다.

다만, 당사는
계절성으로 인한 실적 변동성 및 B2G 고객군 의존도를 완화하기 위해 B2G 중심의 매출 구조에서 B2B 및 B2C 시장으로의 확장을 통해 매출 다변화를 추진
해왔습니다. 2022년 상장 당시에는 월 단위 과금 방식의 PulseK를 비롯해, 구독형 음성합성 서비스
인 코난 보이스 출시 등 구독형 비즈니스 모델 확대를
시도하였습니다. 이 중 PulseK는 분석 수요 증가와 함께 실질적인 성과로 이어졌지만, 코난 보이스는 시장 확장 측면에서 확장성이 제한된 바 있습니다.

[당사 PulseK 제품 매출액 추이]

(단위: 백만원, %)

서비스제품명
2024년 매출액
2023년 매출액
2022년 매출액

금액

비율

금액

비율

금액

비율

PulseK

2,229
8.47%

2,448

10.02%

1,539

10.00%

Konan Listener/Konan Voice

94
0.36%

150

0.61%

364

2.37%

출처: 당사 제공

다만, 당사는 상장 당시 계획 수립 이후 실제 사업을 영위하면서, 코난 보이스 시장 확장의 제한의 사유를 단지 당사 내부 역량의 한계보다는 계획 수립 이후 음성 구독형 서비스가 직면한 시장의 발전 형태에 따른 구조적인 제약에 기인한 것으로 분석하였습니다. 당사는 상장 당시 AI 음성 구독 시장에서 교육 콘텐츠, 유튜브 영상 제작 등 다양한 B2C 활용 가능성을 염두에 두고 코난 보이스(구독형 음성합성 서비스)를 통해 수요 창출을 기대하였습니다. 그러나, 시장 형성 초기 단계에서 네이버의 '클로버노트'와 같은 AI 음성 서비스들이 무료로 공급되었고, 이는 단순 음성 기록 기능을 넘어 사용자의 일상 언어 데이터를 확보하려는 플랫폼 기업들의 전략의 일환이었습니다. 이러한 구조 속에서는 음성 부분에 대한 유료 구독 전환 유인이 낮을 수밖에 없었으며, 음성 인식·합성 콘텐츠가 무료로 형성된 시장에서는 기술 품질이 아무리 우수하더라도 품질만으로 실제 사용자 선택에 영향을 미치는 데 한계가 있었습니다. 특히, 당사가 제공한 고품질 음성 합성 기능 역시 콘텐츠 반복 사용, 캐릭터 기반 활용 등과 같이 실사용 목적과 맞물려야 효과가 발휘되는데, 당시 B2C 시장에서는 무료 서비스 중심으로 저변이 확대됨에 따라 당사가 겨냥한 이와 같은 구조적 연결고리가 충분히 형성되지 못하였습니다.한편, 음성 기반 서비스 자체는 다양한 산업군에서 활용 범위를 넓혀가고 있으나, 정밀한 음성합성 또는 인식 기술에 대한 일반 소비자의 지불용의(Willingness to Pay)는 아직 보편화되지 않은 상황이며, 시장 내 무료 사용 흐름이 언제까지 유지될 지도 불확실합니다. 네이버 등 일부 대형 플랫폼 역시 장기적으로 음성 데이터를 통해 서비스를 차별화하거나 수익 모델을 도입할 가능성은 있으나, 당장 유료 전환을 목표로 한다기보다는 데이터 생태계 내 경쟁력 확보 목적을 추구하고 있다고 판단됩니다. 따라서, 현재는 AICC, 챗봇+ 등 월 과금 체계 기반의 제품과 RAG-X
, AI 어플라이언스와 같은
상시 운용 가능한 신규 서비스를 출시하여 계절성에 대한 매출 의존도를 점진적으로 완화
하고 안정적인 매출 구조를 일부 확보할 계획입니다. 다만, 신규 사업 부문은 시장 수요, 경쟁 심화, 기술 발전 속도 등 외부 환경 변화에 따라 매출 창출이 예상보다 지연되거나 기대에 미치지 못할 가능성도 존재합니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 매출 구조 다변화 추진이 단기간에 가시적인 성과로 이어지지 않을 수 있다는 점을 고려하시어, 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다.

사. 지적재산권 관련 위험

당사가 영위하고 있는
인공지능 분야 솔루션 기술은 특화된 기술 및 서비스화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 기술을 보호하기 위한 특허를 출원 및 등록하고 있습니다. 현재까지 당사의 특허에 대한 침해 또는 이와 관련된 분쟁은 존재하지 않았으나 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 특허에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생 할 수 있고, 당사가 특허출원 전략을 잘못 수립하여 적절히 특허권을 보호하지 못할 수 있습니다. 이 경우

당사가 특허권을 통한 견고한 기술 진입장벽을 구축하지 못하여 사업경쟁력이 약화될 수 있으며 이는 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사와 같은 벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능 분야 솔루션 기술은 특화된 기술 및 서비스화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 기술을 보호하기 위한 특허를 출원 및 등록하고 있습니다. 현재 당사의 특허에 대한 침해 또는 이와 관련된 분쟁은 존재하지 않으나, 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 특허에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생 할 경우 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 당사의 지적재산권 보유 현황 및 주요 특허 현황은 다음과 같습니다.

[지적재산권 유형별 보유 현황]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위: 건수)

등록특허/상표
출원특허/상표
GS인증
SP인증
주요수상

67
25
16
5
25

주1) 최초 증권신고서 제출 시 등록특허/상표 68건, 출원특허/상표, 27건이었으나, 출원포기 3건을 반영하여 정정 증권신고서에서 수치를 수정하였습니다.주2) GS인증: 한국정보통신기술협회 산하 소프트웨어시험인증연구소가 주관하는 소프트웨어 품질 인증 제도. 소프트웨어의 품질을 객관적으로 증명하여, 공공기관 및 기업 등에서 소프트웨어 구매 시 신뢰도를 높이는 역할을 합니다.주3) SP인증: 과학기술정보통신부의 주관 하에 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 시행하는 SW프로세스 품질인증 제도. 소프트웨어 기업 및 개발 조직의 소프트웨어 프로세스 품질역량 수준을 심사하여 등급을 판정하는 제도입니다.출처: 당사 제공

[지적재산권 보유 현황]

(기준일: 2025년 03월 31일)

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
관련제품
출원국
만료일

1
등록완료
영상객체 모양 정보 추출 방법 및 그를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템 및 그 방법
김회율, 코난, 팬텍
1999.12.01
2002.09.10
KonanWatcher
대한민국
2019.12.01

2
등록완료
변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치
김회율, 코난, 팬텍
2000.05.22
2007.04.20
KonanWatcher
대한민국
2020.05.22

3
등록완료
컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록
김회율/코난
2000.06.23
2003.11.08
KonanWatcher
대한민국
2020.06.23

4
등록완료
HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)
코난
2001.03.20
2003.12.17
KonanWatcher
대한민국
2021.03.20

5
등록완료
장면전환 검출방법
코난
2001.03.26
2004.07.16
KonanWatcher
대한민국
2021.03.26

6
등록완료
음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2004.08.31
2007.01.25
KonanWatcher
대한민국
2024.08.31

7
등록완료
내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템
코난
2004.09.17
2007.01.12
-
대한민국
2024.09.17

8
등록완료
클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법
코난
2005.03.17
2007.04.13
KonanWatcher
대한민국
2025.03.17

9
등록완료
개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템
코난
2005.10.26
2007.05.21
-
대한민국
2025.10.26

10
등록완료
첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법
코난
2005.11.10
2007.05.21
KonanSearch
대한민국
2025.11.10

11
등록완료
방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2006.03.14
2007.11.30
KonanWatcher
대한민국
2026.03.14

12
등록완료
오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법
코난
2006.03.14
2007.12.06
KonanListener
대한민국
2026.03.14

13
등록완료
동영상 광고 관리 방법 및 시스템
코난
2007.01.12
2007.09.19
KonanWatcher
대한민국
2027.01.12

14
등록완료
키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템
코난
2007.01.30
2007.09.19
-
대한민국
2027.01.30

15
등록완료
오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.05.15
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국
2027.05.15

16
등록완료
오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법
코난
2007.05.17
2009.12.2
KonanListener
대한민국
2027.05.17

17
등록완료
오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법
코난
2007.06.05
2009.09.01
KonanWatcher
대한민국
2027.06.05

18
등록완료
영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.08.07
2010.3.3
KonanWatcher
대한민국
2027.08.22

19
등록완료
비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법
코난
2007.08.08
2009.12.1
KonanWatcher
대한민국
2027.08.08

20
등록완료
영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법
코난
2007.08.22
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국
2027.08.22

21
등록완료
문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)
코난
2007.10.24
2009.02.18
KonanSearch
대한민국
2027.10.24

22
등록완료
멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법
코난
2008.06.10
2012.01.16
KonanWatcher
대한민국
2028.06.10

23
등록완료
연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법
코난
2008.07.02
2010.08.20
KonanListener
대한민국
2028.07.02

24
등록완료
모바일 환경에서 멀티미디어 객체 식별을 이용한 사용자 관심도 측정 시스템 및 사용자 관심도 측정 방법
코난
2010.05.26
2011.03.21
KonanWatcher
대한민국
2030.05.26

25
등록완료
통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법
코난
2011.03.21
2013.03.14
KonanWatcher
대한민국
2031.03.21

26
등록완료
방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법
코난
2011.12.09
2012.06.05
KonanListener
대한민국
2031.12.09

27
등록완료
TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법
코난
2013.05.21
2013.12.10
KonanWatcher
대한민국
2033.05.21

28
등록완료
TV 방송 프로그램과 연동되는 TV-커머스 상품 검색 시스템 및 TV 커머스 상품 검색 방법
코난
2013.06.10
2013.12.13
KonanSearch
대한민국
2033.06.10

29
등록완료
터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법
코난
2013.08.19
2014.07.16
KonanSearch
대한민국
2033.08.19

30
등록완료
인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법
코난
2014.03.28
2014.11.18
KonanSearch
대한민국
2034.03.28

31
등록완료
다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법
코난
2014.04.07
2015.08.31
KonanSearch
대한민국
2034.04.07

32
등록완료
실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법
코난
2014.12.30
2016.01.27
KonanWatcher
대한민국
2034.12.30

33
등록완료
미디어 에셋 관리 프레임워크
코난
2014.12.30
2016.04.11
KonanWatcher
대한민국
2034.12.30

34
등록완료
비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법
코난
2015.11.12
2017.06.23
KonanWatcher
대한민국
2035.11.12

35
등록완료
파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법
코난
2016.07.25
2018.01.02
KonanSearch
대한민국
2036.07.25

36
등록완료
동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법
코난
2016.08.05
2017.08.07
KonanSearch
대한민국
2036.08.05

37
등록완료
비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법
코난
2017.07.17
2019.06.19
KonanSearch
대한민국
2037.07.17

38
등록완료
타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법
코난
2017.11.02
2019.04.04
KonanWatcher
대한민국
2037.11.02

39
등록완료
인공지능 기반 부품 검색 시스템
코난
2018.03.09
2019.10.30
KonanWatcher
대한민국
2038.03.09

40
등록완료
동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법
코난
2018.11.12
2020.08.20
KonanWatcher
대한민국
2038.11.12

41
등록완료
메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법
코난
2018.11.27
2020.12.01
-
대한민국
2038.11.27

42
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법
코난
2018.12.07
2020.05.27
KonanWatcher
대한민국
2038.12.07

43
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템
코난
2018.12.07
2020.01.28
KonanWatcher
대한민국
2038.12.07

44
등록완료
인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템
코난
2019.08.06
2021.08.04
KonanWatcher
대한민국
2039.08.06

45
등록완료
비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법
코난
2019.11.11
2021.01.26
KonanWatcher
대한민국
2039.11.11

46
등록완료
자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.11.22
2021.08.02
KonanWatcher
대한민국
2039.11.22

47
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.12.17
-
KonanListener
대한민국
2039.12.13

48
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2021.06.09
2021.12.21
KonanListener
대한민국
2039.12.13

49
등록완료
중국어 형태소 분석 장치 및 방법
코난
2020.04.20
2021.10.20
KonanSearch
대한민국
2040.04.20

50
등록완료
이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치
코난
2020.11.09
2023.06.22
KonanWatcher
대한민국
2040.11.09

51
등록완료
인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치
코난
2020.11.09
2023.03.03
KonanListener
대한민국
2040.11.09

52
등록완료
미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법
코난
2016.12.29
2018.03.30
KonanWatcher
대한민국
2036.12.29

53
출원중
인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치
코난
2020.11.26
-
KonanListener
대한민국
-

54
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국
-

55
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국
-

56
출원중
아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
-
대한민국
-

57
등록완료
이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치
코난
2020.12.29
2022.09.26
-
대한민국
2040.12.29

58
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국
2041.12.02

59
출원중
비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법
코난
2021.12.06
-
-
대한민국
-

60
출원중
엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치
코난
2021.12.06
-
-
대한민국
-

61
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국
2041.12.27

62
등록완료
CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치
코난
2021.12.20
2022.06.08
-
대한민국
2041.12.20

63
등록완료
객체 검출 방법 및 그 장치
코난
2021.12.21
2022.08.02
-
대한민국
2041.12.21

64
출원포기
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
코난
2021.12.23
-
-
대한민국
-

65
등록완료
인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법
코난
2021.12.24
2022.03.29
-
대한민국
2041.12.24

66
출원중
통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

67
출원중
사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

68
출원포기
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
코난
2022.04.25
-
-
대한민국
-

69
출원포기
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
코난
2022.08.05
-
KonanVoice
대한민국
-

70
출원중
이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능평가 장치 및 그 방법
코난
2022.12.16
-
-
대한민국
-

71
출원중
객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치
코난
2022.12.16
-
-
대한민국
-

72
출원중
불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한 하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치
코난
2022.12.19
-
-
대한민국
-

73
출원중
소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법
코난
2022.12.19
-
-
대한민국
-

74
출원중
딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기
코난
2022.12.27
-
-
대한민국
-

75
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

76
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

77
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

78
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

79
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

80
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국
-

81
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

82
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

83
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국
-

84
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국
-

85
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
-
-
대한민국
-

86
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
2025.04.08
-
대한민국
2035.04.08

87
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_D-Cheeps
코난
2023.10.19
2025.03.21
-
대한민국
2035.03.21

88
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_TiTiSo
코난
2023.10.19
2025.0321
-
대한민국
2035.03.21

89
출원
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.03.08
-
-
대한민국
-

90
등록완료
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.04.05
2024.07.29
-
대한민국
2044.04.05

91
등록완료(상표)
제 35류 전자데이터처리업등 12건
코난
2022.07.26
2024.07.19
-
대한민국
2034.07.19

92
출원(해외)
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.04.08
-
-
미국
-

93
출원(해외)
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.05.09
-
-
미국
-

94
등록완료(해외)
APPARATUS FOR DATA PROCESSING FOR SIMULTANEOUSLY PERFORMING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FUNCTION PROCESSING AND DATA COLLECTION AND METHOD THEREOF
코난
2022.04.07
2024.05.07
-
미국
2042.07.20

95
출원
레이블링을 신뢰할 수 없는 시계열 데이터에서의 강건한 이상탐지 방법 및 그 장치
코난
2024.08.09
-
-
대한민국
-

주1) 본 공시서류 제출일 전일 기준 만료일 경과된 8건과 출원포기 3건에 밝은 회색 음영 표기하였으며, 출원포기 3건에 대한 포기 사유는 각각 아래와 같습니다.

번호
내용
포기사유

64
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이 쉽게 발명할 수 있음을 사유로 한 특허청의 거절결정에 따라 포기

68
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
구성요소 간 결합관계 불분명으로 발명의 기술적 특징이 불명확하다고 특허청의 의견제출통지에 따라 포기

69
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람이 쉽게 발명할 수 있는 것의 사유로 특허청의 거절결정에 따라 포기

출처: 당사 제공

[기술 인증 현황]

(기준일: 2025년 03월 31일)

인증 유형
연도
제품명
등록번호
등록일
등급

GS 인증

(TTA)

2023년
코난 와처 4
23-0302
2023.07.24
1등급

2022년
코난 서치 6
22-0415
2022.09.05
1등급

2022년
코난 챗봇 3
22-0091
2022.02.24
1등급

2021년
코난 BI 6
21-0604
2021.12.06
1등급

2019년
코난 애널리틱스5
19-0448
2019.10.24
1등급

2018년
코난 서치5
18-0568
2018.11.22
1등급

2018년
코난봇 v2
18-0063
2018.01.25
1등급

2017년
ezFinder v1
17-0047
2017.01.31
1등급

2017년
코난 애널리틱스4 Spark
17-0262
2017.07.10
1등급

2016년
코난 애널리틱스4
16-0219
2016.07.06
1등급

2016년
코난 링크 v2
16-0256
2016.08.01
1등급

2015년
코난 미디어아크 v1.5
15-0032
2015.02.09
1등급

2013년
코난 서치4
13-0169
2013.08.05
1등급

2009년
코난 웹크롤러
09-0211
2009.11.25
1등급

2006년
코난 독크루저
06-0189
2006.11.13
1등급

2006년
코난 데스크톱 검색 v.2.0
06-0008
2006.01.04
1등급

인증 유형
연도
인증기업
인증조직
인증기간
등급

SP 인증

(NIPA)

2023년
㈜코난테크놀로지
전사
2023.11~2026.11
2등급

2020년
㈜코난테크놀로지
전사
2020.11~2023.11
2등급

2018년
㈜코난테크놀로지
전사
2018.9~2020.9
2등급

2016년
㈜코난테크놀로지
전사
2016.9~2018.9
2등급

2013년
㈜코난테크놀로지
연구소
2013.9~2016.9
2등급

인증 유형
연도
인증분야(인증항목)
인증번호
인증기간
제품명

지능형 CCTV 성능 인증

(KISA)

2021년

방위사업분야배회(100%)침투(100%)

유기(100%)방화/폭발(93.9%)

ICSC M 2021-08
2021.12.9~ 2024.12.9
KonanWatcher

지능형 CCTV 성능 인증

(KISA)

2023년
이동형(실종자)
KISA-IC-2023-025
2023.12.15~ 2026.12.14
KonanWatcher

인증 유형
연도
인증번호
인증기간
제품명

SaaS 간편등급(Konan Chatbot Cloud보안인증)/11개분야 30개항목
2023년도
CSAP-2023-022호
2023.08.31~2026.08.30
Konan Chatbot Cloud

출처: 당사 제공

당사는 현재 상기와 같이 총 68건의 등록 특허 및 상표, 27건의 출원 특허 및 상표를 보유하고 있습니다. 또한 16회의 GS인증, 5회의 SP인증을 받았으며, 대부분의 인증 및 특허는 당사가 현재 생산하고 있는 제품에 적용되고 있습니다. 다만, 인공지능 솔루션과 같은 기술집약적 산업에서는 전세계적으로 특허 등록을 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있습니다. 따라서, 예상치 못한 제3자로부터 당사가 소유하고 있는 기술 제품 특허에 대한 소송 및 분쟁 등이 발생할 수도 있으며 일부 출원 중인 특허권의 경우 당사가 특허 출원 전략을 잘못 수립하여 적절히 특허권을 보호하지 못할 수 있습니다. 이러한 분쟁은 당사의 지적재산권 확보에 영향을 미칠 수 있으며, 소송 또는 합의 등 분쟁 대응 과정에서 비경상적 비용 발생, 사업 역량 분산, 거래처와의 신뢰 저하 등이 수반될 수 있습니다. 특히, 유사 기술을 보유한 경쟁사로부터 특허 무효 소송이나 권리 침해 주장이 제기될 경우, 그 대응에 상당한 시간이 소요될 수 있으며, 분쟁이 장기화될 경우 기술개발 일정 지연, 서비스 출시 차질, 신규 고객사 확보 지연 등의 문제가 발생하여 당사가 특허권을 통해 구축하고자 노력하는 견고한 기술 진입장벽이 낮아져 사업경쟁력의 약화로 이어질 수 있으며, 이로 인해 당사의 사업 운영 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자 여러분께서는 유의하시기 바랍니다.

아. 핵심연구인력 유출 위험

당사가 영위하는 AI 사업과 데이터 사업은 꾸준한 연구개발을 필요로 하기 때문에 우수한 연구개발인력이 핵심 자산이자 경쟁력이라 할 수 있습니다. 당사는 연구개발인력이 곧 당사의 핵심경쟁력임을 인지하고, 핵심 연구개발인력의 확보, 기존 인력의 성과 격려 및 장기 근속을 위한 동기부여의 차원에서 주식매수선택권 부여 등 실질적인 보상을 부여하고자 노력하고 있습니다.
다만, AI 및 데이터 시장의 경쟁이 심화됨에 따라 우수인력 확보가 어려울 수 있으며, 업계 내 치열한 인력 유치와 전문인력에 대한 높은 수요로 당사의 연구개발기술 및 노하우를 보유한 핵심인력 유출을 막지 못할 수 있습니다.

이는 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 성장 잠재력 훼손, 수익성 하락으로 이어질 수 있는 위험이 있습니다.
투자자 여러분께서는 이러한 위험을 충분히 인지하시어 투자에 임하시기 바라겠습니다.

소프트웨어 산업은 기술 기반의 산업으로 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.당사의 'Text AI 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Vision AI 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'로 두 개의 연구소를 편성하여 당사의 주요기술 연구에 집중하고 있으며, 구체적인 연구개발조직 관련 조직도는 아래와 같습니다.

[연구개발조직 조직도]

연구개발조직 조직도_1.jpg
연구개발조직 조직도

출처: 당사 제공

당사는 대부분의 원천기술을 자체 연구개발을 통해서 확보하고 있고, 아웃소싱이나 오픈소스에는 거의 의지하지 않고 있습니다. 당사 연구소에는 1999년 연구소가 설립된 이후 오늘까지 작성된 수천만 라인에 달하는 소스코드가 코드 베이스에 축적되어 있습니다. 기반기술을 밑바닥에서부터 꾸준하게 다져온 이 코드 베이스가 회사의 기술조직역량의 산물이자 경쟁력의 근간으로 작용하고 있습니다. 자체 개발 비중이 높은 만큼 고급 개발 역량을 확보하는 것이 당사 연구개발조직 운영의 필수과제 중 하나입니다. 당사는 고급 개발 역량을 확보하기 위해서 인재확보, 기술교육, 개발도구 3요소를 중점관리하고 있습니다. 특히 생산성 높은 개발도구를 제공해서 연구원 개개인이 가진 역량을 극대화하는 방법에 중점을 두고 살피고 있습니다. 개발도구의 대표 사례로 AI 및 빅데이터 응용 개발에 최적화된 자체 프로그래밍 언어인 K언어를 개발자들에게 보급해서 개발자들의 개발역량과 생산성을 크게 끌어올리고 있습니다. 인력운영 측면에서는 주요기술별로 전문 연구조직을 만들어서 전문역량을 강화할 수 있는 환경을 마련하고 있고, 기술제품별로 담당 Product Owner를 배정하여 제품개발전략을 주도하도록 하고 있습니다.2019년 기준 기존 27명이었던 연구인력은 2022년 7월 코스닥시장 상장 이후 2022년말 54명, 2023년말 75명으로 크게 증가하였으며, 2024년말 73명, 2025년 2분기말 기준 69명 수준을 유지하고 있습니다. 2023년 대비 2024년 연구개발인력 감소폭은 낮은 편이나, 2024년말 대비 2025년 2분기말 기준 연구개발인력 4인이 감소한 이유는 일시적인 타업종 전직 등 사유에 기인하며, 핵심 연구개발 인력의 유의미한 이탈은 없었습니다. 다만, 연구개발 인력의 퇴직이 발생할 경우, 당사가 보유한 기술 및 노하우가 외부로 유출될 수 있는 위험이 존재합니다. 당사는 이에 대비하여 퇴직자에 대한 비밀유지의무 및 경업금지 조항을 계약서에 명시하고 있으며, 주요 기술자료 및 데이터 접근 권한을 분리하고, 내부 정보보안 관리체계를 운영하는 등 사전적 예방 조치를 취하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 유사 산업 내 전직 또는 외부 유출 가능성을 완전히 배제할 수는 없으므로, 해당 리스크에 대해 투자자 여러분께서는 유의하여 주시기 바랍니다.한편, 2025년 2분기말 당사 직원 213명 중 69명, 약 32.4%가 연구개발인력임에 따라 각 연구개발 조직의 핵심 인력들이 대거 이탈하거나, 연구인력의 회전율이 더 빨라져 관련 업무의 인계가 잘 이루어지지 않는 경우 당사가 진행하고 있는 기술개발에 차질이 생길 가능성이 있습니다. 다만, 2025년 2분기말 기준 당사 임직원의 평균 근속년수는 약 5년 9개월로, 핵심연구인력 이탈로 인해 기술개발이 중단될 위험은 상대적으로 낮다고 판단됩니다.

[2019년 이후 연구개발인력 증감표]

(단위: 명)

구분
직위
기초
증가
감소
기말

2019년
연구소장
1
-
-
1

연구원
25
2
1
26

합계
26
2
1
27

2020년
연구소장
1
-
-
1

연구전담요원
26
2
-
28

합계
27
2
-
29

2021년
연구소장
1
1
-
2

연구전담요원
28
8
2
34

합계
29
9
2
36

2022년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
34
23
5
52

합계
36
23
5
54

2023년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
52
25
4
73

합계
54
25
4
75

2024년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
73
-
2
71

합계
75
-
2
73

2025년2분기
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
71
1
5
67

합계
73
1
5
69

주1)
당사는 기업부설연구소 외 자체 연구소를 운영하고 있어서 자체연구인력도 포함하여 기재하였습니다.

출처:
당사 제공

한편, 당사의 핵심 연구개발 인력 현황은 다음과 같습니다.

[핵심 연구개발인력 현황]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)

직위
성명
담당업무
주요경력 및 주요연구실적

부사장
양승현
CTO

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI연구소 CTO (99.04월 ~ 현재)

- 한국전자통신연구원(ETRI) (97.10월 ~ 99.04월)

- 서울대IBM 자연어처리연구실 (90.03월 ~ 92.02월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (97.08월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (92.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (90.02월)

- 자연어처리 관련 18 건의 특허 출원/등록

- Konan Search, Konan Analytics 외 다수 제품 개발/상용화

- K언어 외 다수 개발툴 개발/보급

- 검색포털 엠파스XP 검색엔진, 네이트 시맨틱검색 개발 총괄

부사장
윤덕호

비전AI

연구소장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 연구소장 (00.09월 ~ 현재)

- 한남대학교 정보통신학과 부교수 (89.08월 ~ 00.08월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (93.02월)

- 서울대학교 대학원 계산학 석사 (87.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (85.02월)

- 컴퓨터비전 관련 4 건의 특허 출원/등록

- Konan Watcher 외 다수 제품 개발/상용화

- [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 저서 발간

- 차세대 AI연구개발에 활용 가능한 유연한 딥러닝 프러엠워크 개발 책임자

- SBS 디지털뉴스룸 시스템 개발 총괄

전무
최정주

비전AI연구소

담당임원

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 전무이사 (22.04월 ~ 현재)- ㈜코난테크놀로지 사외이사 (21.08월 ~ 22.03월)

- 아주대학교 미디어학과 교수 (02년 ~ 22.03월)

- ㈜디지털아리아 연구소장 (00년 ~ 02년)

- 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원 (97년 ~ 00년)

- 포항공과대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (97.02월)

- 포항공과대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (92.02월)

- 한국과학기술원 전산학 학사 (90.02월)

- 3차원 디지털 휴먼 모델링 표준화, 국가기술표준원 (20.05월)- 3차원 인체모션 시뮬레이션 모델 및 인터페이스 표준개발,국가기술표준원 (15.04월)- 의미기반 동작 데이터 압축기법, 연구재단 (15.04월)- 몰입감 증강을 위한 햅틱 렌터링 기술, 국방과학연구소 (14.12월)- 스마트폰 상에서 다양한 입력에 실시간 반응하는 3D 메쉬 생성엔진 개발, 중소기업청 (14.06월)- 온라인 실시간 모션 복원 시스템을 위한 실시간 모션 해법 및 리타겟팅 기술 개발,한국전자통신연구원 (12.01월)- 멀티터치 기반 이러닝 시스템, 중소기업청 (12.05월)

상무이사
도원철

스마트

에이전트

그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어·음성 AI연구소 스마트에이전트그룹 그룹장 (11.05월 ~ 현재)- ㈜핸디소프트 기술부문 이사 (94.02월 ~ 11.03월)

- 홍익대학교 대학원 전자계산학 석사 (94.02월)

- 홍익대학교 전자계산학 학사 (92.02월)

- (제품) Konan Bot Product Owner

- (제품) Konan MediaArc 개발PM, Konan MemeChecker 개발PM

- (과제) 연구자를 위한 매칭 및 분석서비스 과제책임자 (한국데이터산업진흥원)

- (수상) 2010공개SW 개발자 대회 일반부분 기업상

- (논문) 결함이 있는 RRAM의 복구를 위한 알고리즘의 설계 및 구현 (1993)

상무이사
오창민

인텔리전트

엔진그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어·음성 AI연구소 인텔리전트엔진그룹 그룹장 (06.11월 ~ 현재)

- ㈜엠파스 선임연구원 (02.01월 ~ 06.11월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (02.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (00.02월)

- (제품) Konan Analytics Product Owner

- (사업) 네이트 이미지/동영상 검색 백엔드 설계/구현(2009)

- (사업) 엠파스 웹검색 백엔드 구현(2005)

- (특허)10-2007-0107155 문맥기반 색인 데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법

상무이사
서영주
음성그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어·음성 AI연구소 음성그룹 그룹장 (21.06월 ~ 현재)

- 한국과학기술원 (02.09월 ~ 21.03월)

- ㈜코아보이스 (00.03월 ~ 02.05월)

- 영지전문대학교 (99.03월 ~ 00.02월)

- 한국전자통신연구원(ETRI) (93.02월 ~ 98.12월)

- 한국과학기술원(KAIST) 공학박사 (06.08월)

- 경북대학교 대학원 전자공학 석사 (93.02월)

- 경북대학교 전자공학 학사 (91.02월)

- (과제)로봇용 Free-running 임베디드 자연어 대화음성인식을 위한 원천 기술 개발 (KEIT, 2017~2018)

- (수상) 2007년 한국음향학회 추계학술대회 우수발표상

- (특허) 10-1665-8820000 음색변환과

- 음성DNA를 이용한 음성합성 기술 및 장치

상무이사
김만수
디지털트윈그룹장
- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 디지털트윈그룹장 (22.01월 ~ 현재)- ㈜PISOFT (20.09월 ~ 21.12월)- ㈜MTC (15.11월 ~ 20.08월)- ㈜Tricubics, Inc. (13.10월 ~ 15.10월)- ㈜Digital Aria (00.06월 ~ 13.04월)- 한국전자통신연구원(ETRI) (94.01월 ~ 00.05월)- 경북대학교 대학원 컴퓨터과학과 박사수료 (01.08월)- 경북대학교 대학원 전자계산학과 석사 (94.02월)- 경북대학교 전자계산학과 학사 (92.02월)

- 상황인지기반 스마트 3D입체 GUI 기술개발,한국콘텐츠진흥원(13.02월)- 시-촉각 융합디스플레인 기술 및 렌터딩 엔진개발,한국산업기술평가관리원 (12.02월)- 차량용 차세대 맞춤형 유아이 프레임웍,정보통신진흥원 (11.01월)- (특허)크라우드 전사장치 및 그 동작방법 (18.05월)- (특허)음성인식 처리장치 및 그 동작방법 (17.09월)

이사
강현수

융합AI

그룹장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 융합AI그룹 그룹장 (16.09월 ~ 현재)

- ㈜시스트란 그룹장 (13.10월 ~ 16.08월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 석사 (99.02월)

- 전북대학교 컴퓨터과학 학사 (96.08월)

- (제품) Konan Listener 개발

- (프로젝트) 대통령기록관 얼굴인식 기술 개발(2020)

- (특허)10-2018-138114 동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법

- (특허)10-2018-148540 메타데이터 클라우드 소싱 시스템 및 그 방법

이사
조한상
플랫폼AI그룹장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 플랫폼AI그룹 그룹장 (21.07월 ~ 현재)

- ㈜코그넷나인 연구소장 (15.11월 ~ 21.06월)

- 네무스텍㈜ 수석연구원 (12.09월 ~ 15.02월)

- 제니텀 연구소장 (06.09월 ~ 12.06월)

- 포항공과대학교 대학원 수학 석사 (99.02월)

- 포항공과대학교 수학 학사 (97.02월)

- (과제) 딥러닝 프레임워크 개발

- (특허)10-2013-0082623 지능형 동영상 메타 정보 생성 시스템

- (수상)2020 인공지능 그랜드 챌린지 트랙 3위

- (과제)복합 재난 상황 적용을 위한 다중 객체 인식 기반의 시각 지능 기술 개발

이사
안민호
자율에이전트그룹장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 자율에이전트그룹 그룹장 (22.09월 ~ 현재)

- ㈜크레버스 (21.08월 ~ 22.08월)

- 지뉴소프트 (20.04월 ~ 21.08월)

- 트라이큐빅스 코리아 (18.02월 ~ 20.04월)

- 유니티코리아 (16.02월 ~ 17.12월)

- MTCOM (15.08월 ~ 16.02월)

- ㈜Tricubics, Inc. (13.08월 ~ 15.07월)

- ㈜큐램 (13.01월 ~ 13.07월)

- ㈜Digital Aria (01.01월 ~ 12.08월)

- 포항공과대학교 대학원 응용수학과 박사 (01.02월)

- 포항공과대학교 대학원 수학과 석사 (96.02월)

- 서울대학교 수학과 학사 (94.02월)

- 해당사항 없음

이사
이현민
분석서비스팀장

- ㈜코난테크놀로지 언어·음성 AI연구소 인텔리전트엔진그룹 분석서비스팀 팀장 (02.05월 ~ 현재)

- ㈜에이랩 과장 (01.02월 ~ 02.04월)

- 전남대학교 대학원 전산학과 석사 (01.02월)

- 전남대학교 자연과학대학 전산학과 학사 (94.02월)

- (특허) 인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템- (특허) 중국어 형태소 분석 장치 및 방법

이사
박정선

비전AI연구소

연구개발

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 이사 (03.03월 ~ 현재)

- ㈜엔비즈테크놀로지 (02.04월 ~ 03.02월)

- 정보통신부 전주분원 (99.12월 ~ 01.02월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 박사 (18.02월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 석사 (00.02월)

- 전북대학교 전산통계학 학사 (98.02월)

- (특허) 다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법- (특허) 실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법- (특허) 미디어 에셋 관리 프레임워크- (특허) 비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법- (특허) 미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법- (특허) 파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법- (특허) 타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법

출처:
당사 제시

최근 전세계적으로 인공지능 전문 인력이 부족하며, 국내에서는 특히 채용 가능한 시니어 연구원이 부족한 상황입니다. 중소벤처기업부와 한국소프트웨어정책연구소(SPRi)는 2021년부터 2025년까지 5년간 소프트웨어 분야 신규 인력 수요는 35만 3,000명으로 추산했으며, 공급은 32만 4,000명으로 예상했고, 이에 따라 2025년까지 연평균 소프트웨어 분야 신규 인력 수요는 6,000명 가량 부족할 것이라고 전망하였습니다. 특히 인공지능 산업군은 신 학문으로 다수의 인력풀을 가지고 있지 않아 인재를 영입하기 위해서는 대기업들과의 경쟁이 필요합니다.이와 같은 상황 속에서, 급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서는 연구개발인력의 확보 및 관리가 중요하며, 기존 핵심인력의 고용안정성을 보장할 뿐만 아니라 신규 인력의 전문성 및 숙련도를 향상시켜야 하는 과제를 안고 있습니다. 핵심 연구인력의 이탈은 당사의 경쟁력을 약화시킬수 있는 매우 중요한 요소로, 당사는 이들의 장기적인 근속과 성과 창출을 독려하기 위해 우리사주조합 참여 기회 제공, 주식매수선택권 부여, 직무발명보상, 확대된 복리후생제도 시행 등을 통하여 핵심연구 인력을 확보 및 유지하기 위한 노력을 하고 있습니다. 그러나, 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 인력의 이탈 위험을 배제할 수 없으며, 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술 유출 등 당사 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.한편, 본 공시서류 제출일 전일 기준 상대적으로 실질적인 보상체계에 해당하는 주식매수선택권의 부여 수량 중 2021년에 교부된 물량은 이미 시가가 행사가격을 상회하고 있어, 해당 권리를 보유한 임직원 입장에서는 실질적인 보상으로 인식될 수 있는 구간에 진입해 있는 상태입니다. 이에 따라 해당 주식매수선택권을 보유한 연구인력의 급격한 이탈 가능성은 높지 않은 것으로 판단됩니다. 다만, 주식매수선택권 부여에 따라 회계상 주식보상비용이 인식되어 당사의 비용 부담 요인으로 작용할 수 있으며, 향후 해당 주식매수선택권이 실제로 행사될 경우, 시장 내 유통물량 증가로 인한 오버행 이슈가 발생할 수 있어 투자자 입장에서는 주가 변동성 확대 요인으로 작용할 수 있다는 점은 유의가 필요합니다. 반대로, 본 공시서류 제출일 전일 기준 2023년 교부된 물량은 주식매수선택권의 행사가격이 시가보다 높은 OTM(Out-of-the-money)인 상태입니다. 만약 장기간 당사의 주가가 회복하지 못하고 해당 물량에 대한 OTM 상태가 지속될 경우 당사의 전략과는 달리 주식매수선택권이 연구개발인력이 당사에 근속할 유인으로 작용하지 않을 수 있으므로, 투자자께서는 이 점 유의하시길 바랍니다. 또한, 임직원에게 부여된 주식매수선택권은 유상증자에 따른 행사가격 조정이 이루어질 예정이며, 본 공시서류 제출일 전일 기준 행사가격은 하기와 같이 변경될 예정입니다. 유상증자에 따른 행사가격 조정은 미행사 주식매수선택권의 행사 가능성을 높일 수 있으며, 이에 따라 향후 주식매수선택권 행사에 따른 희석효과로 최대주주의 지분율이 하락할 수 있으니 투자자께서는 투자 판단시 이 점 유의하시기 바랍니다.본 공시서류 제출 전일 현재 당사의 주식매수선택권 부여 현황은 다음과 같으며, 당사 정관 및 개별 주식매수선택권 부여 계약사항에 따라 금번 유상증자의 발행가격이 행사가격보다 낮게 결정될 경우 이사회의 결의로 부여된 주식매수선택권 행사가격의 조정이 발생할 수 있습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 원, 주)

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

조정 전
조정 후

송영창
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
80,000
24,000
2023년 08월 31일~2026년 08월 30일
7,500
7,500
X
-
주4)

홍순철 외2인
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
72,000
21,600
2023년 08월 31일~2026년 08월 30일
7,500
7,500
X
-
주4)

송영창
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
16,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

최정주
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
16,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

OOO외 17명
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
132,000
132,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

OOO 외 4명
직원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
20,000
20,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

합계
336,000
229,600
-
-
-
-
-
-

주1)
본 공시서류 제출일 전일 기준 당사 주식의 종가는 39,550원 입니다.

주2)
당사는 2023년 10월 12일 무상증자(1:1 비율 신주배정)를 통해 보통주 5,708,444주를 발행하였으며, 최초 부여 수량 및 조정 전 미행사수량, 조정 전 행사가격 등은 무상증자로 인한 변동 내역이 반영되어 있습니다.

주3)
행사가격 보다 낮은 발행가격으로 유상증자 시 조정산식: 조정 후 행사가격 = (유상증자 직전 발행주식총수 × 조정 전 행사가격 + 유상증자 발행 주식수 × 유상증자 주당 발행가액) ÷ (유상증자 직전 발행주식수 + 유상증자 발행주식수)

주4)
행사가격이 금번 유상증자의 발행가격을 하회하므로 금번 유상증자에 따라 행사가격이 조정되지 않습니다.

결론적으로, AI 및 데이터 시장의 경쟁이 심화됨에 따라 우수인력 확보가 어려울 수 있으며, 업계 내 치열한 인력 유치와 전문인력에 대한 높은 수요로 당사의 연구개발기술 및 노하우를 보유한 핵심인력 유출을 막지 못할 수 있습니다. 당사의 기술을 이해하고 기여할 만한 대체 인력을 찾고, 교육 및 훈련 과정에서 추가적인 비용이 소요될 수 있으며, 당사의 노력에도 불구하고 핵심 인력이 유출된다면 당사가 계획하고 있는 데이터 및 AI 관련 서비스 개발 일정에 차질이 발생할 위험을 내포하고 있습니다. 이는 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 성장 잠재력 훼손, 수익성 하락으로 이어질 수 있는 위험이 있습니다. 투자자 여러분께서는 이러한 위험을 충분히 인지하시어 투자에 임하시기 바라겠습니다.

자. 신규사업 관련 위험
당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획이며, 코난 LLM, 생성형 AI 어플라이언스, 코난 RAG-X, 코난 챗봇+(외국어 동시대화 솔루션), 국방 AI를 신규 사업으로 추진하고 있습니다. 당사는 우호적인 AI 시장의 성장 추세와 축적된 기술 역량을 바탕으로, 지속적으로 시장의 수요에 맞는 신규 제품을 출시하고자 노력하고 있습니다. 다만, 당사가 추진 중인 신규 사업은 지속적인 연구개발을 전제로 하며, 이에 따른 전문 인력 확보와 안정적인 자금 투입이 필수적입니다.
현재 당사의 자금력은 상대적으로 제한적인 상황으로, 향후 추가적인 연구개발 인력 확보나 기술 투자 여력이 부족할 경우 신규사업의 확장 속도가 지연되거나, 경우에 따라 사업이 중단될 가능성도 존재합니다.
또한,
기술개발에 성공하거나 신규 서비스를 출시하더라도, 시장 수요가 예상에 미치지 못하거나 상용화가 지연될 경우, 사업화가 어려워지며 당사의 사업 지속성과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
투자자 여러분께서는 위와 같은 사업 전개상 불확실성을 충분히 인지하시고 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.
특히, 당사가 추진 중인 신사업들은 모두 기존에 정관에 반영된 사업 목적 범위 내에서 이루어지고 있어 별도의 정관 변경 리스크는 발생하지 않을 것으로 사료됩니다. 당사가 현재 추진 중인 주요 AI 신사업 5개 분야에 대한 시장 규모, 경쟁 환경, 인력 및 자원 현황, 매출 실적은 아래와 같습니다.

[주요 AI 신사업 현황 및 추진 전략 요약]

구분
시장 규모 및 전망
주요 국내 경쟁사
현재 투입 인력
추가 필요 자원
매출 발생 여부(과거 발생)

LLM
'24년 64억 → '30년 361억달러(CAGR 33.2%)
- 솔트룩스(AI 고객센터·챗봇·플랫폼 등 인공지능 및 빅데이터 솔루션)- 와이즈넛(검색, 챗봇 등 자연어처리 기반의 AI 사업)
언어음성 연구소 중심 (43명)
기존 인원으로 대응 가능
- 발생- 남부발전, 한림대의료원 등 수주- 약 41억원 규모 수주

AI 어플라이언스
조달 시장 연 40만대+ 민간 AI PC 수요 증가(한국 IDC 5년간 CAGR 27.3%)
- 없음 (AI PC 단독 조달 등록된 상태이며, AI PC 조달등록에 최소 6개월 소요)
LLM팀 + 조달 파트너사 협업
- 발생- '25년 7월 TG삼보와 조달 등록 완료- '25년 7월 소규모 발생, 매출 미반영

RAG
온프레미스 LLM 시장 성장을 따라 증가(정량 통계 부재)
- 솔트룩스 (상동)- 와이즈넛 (상동)
언어음성 연구소 중심(33명)
- 발생- LLM과 함께 제공되어 매출 규모 별도 집계 어려움

외국어 동시대화
코로나 이후 인바운드 관광 및다국어 통역 수요 증가(정량 통계 부재)
- 플리토(AI 기반 실시간 동시 통번역 솔루션 및 언어데이터 구축·공급)- 이스트소프트(AI·클라우드 기반 다국어 실시간 음성 인식 및 동시통역)
언어음성 연구소 중심(43명)
- 발생 - 파라다이스, 롯데백화점 등 납품- 약 7억원

국방 AI
국방 예산 61.6조원,10대 국방전략기술에2027년까지 총 3조원 투자 계획
- 씨이랩(AI 기반 비전(영상)분석 솔루션, 디지털트윈 등 AI 소프트웨어)
국방 AI사업부 중심(33명)
- 발생 - 해병대, 공군 등 사업 수주- 약 20억원

주1) 주요 경쟁사에 대한 내용은 'III. 투자위험요소 - 1.사업위험 - 다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험'을 참고하시기 바랍니다.

주2) 추가 필요 자원의 경우, 인원 수 측면에서는 기존 인원으로 대응 가능하나, 자금의 측면에서는 조달 필요성이 존재하며 이에 대한 세부 내역은 'V. 자금의사용목적 - (1) 운영자금 - R&D 연구개발' 항목을 참조하여주시기 바랍니다.

주3) 10대 국방전략기술: 인공지능, 유·무인자율, 양자, 우주, 에너지, 첨단소재, 사이버·네트워크, 센서·전자전, 추진, WMD(대량살상무기) 대응

출처: 당사 제시, MarketsandMarkets (2024.05), 언론 기사 종합

1. 코난 LLM

당사의 신규 사업 중 가장 크게 성장이 기대되는 신규 사업은 당사의 생성형 AI인 코난 LLM 입니다. 코난 LLM은 단일 모델에 비해 활용도가 높아 고객의 다양한 수요와 예산에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 기업의 개별 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 그리고 기업 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'로 나뉘며, 다양한 고객의 업무나 예산에 맞추어 선택할 수 있는 라인업을 갖추고 있습니다. 당사는 2024년 6월 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업인 온프레미스형 대형 언어 모델(LLM) 도입 프로젝트를 우수한 평가를 받아 수주함으로써, 국내 최초로 대형 언어 모델을 공공 현장에 도입하는 사례를 만들었습니다. 또한, 2025년 1월 한림대학교 성심병원의 10억원 규모 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 사업을 추가로 수주하며, 의료 분야에서도 LLM의 활용이 확대되고 있습니다. 해당 사업은 입원 기록 자동화뿐만 아니라 진료 지원, 의무기록 관리, 병원 행정 효율화 등으로 확장될 수 있어 의료 산업 전반에서 AI 도입의 가능성을 높이는 사례가 될 것입니다. 특히, 2025년에는 유사한 규모의 공공기관을 중심으로 프로젝트 수주가 본격화되고 있으며, 디지털 플랫폼 구축과 AI 기반 업무 자동화 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 이에 따라, 단순한 LLM 공급을 넘어 상담 시스템, 기록 관리, AI 플랫폼 구축 등으로 적용 범위를 넓히며, 공공 및 민간 분야 전반으로 확장해 나갈 계획입니다.

코난 LLM이 속한 Large Language Model (LLM) 시장은 앞으로 더욱 큰 성장이 예상됩니다. 미국 및 인도에 기반을 둔 글로벌 B2B 시장조사 및 전략 컨설팅 기관 MarketsandMarkets에 따르면, 대규모 언어 모델(LLM) 시장 규모는 2024년 64억 달러에서 2030년 361억 달러로 급증하며 연평균 성장률 33.2% 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

[글로벌 LLM 시장 규모]

(단위: 십억 달러, %)

구분
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)
2027년(E)
2028년(E)
2029년(E)
2030년(E)
CAGR('24E~'30E)

시장규모
6.4
8.5
11.4
15.2
20.3
27.1
36.1
33.2%

출처: MarketsandMarkets (2024.05)

LLM은 인간과 비슷한 수준의 답을 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용 가능합니다. LLM의 폭발적인 관심과 수요는 주로 사무 업무와 분석적 능력을 필요로 하는 작업을 지원함으로써 생산성을 크게 향상시키고, 빠른 의사 결정을 가능하게 하여 업무 프로세스의 전반적인 효율성을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적인 업무에서의 효율성을 높이고 각종 업무 지원 도구로서 자리잡아가고 있으며, LLM을 활용하지 않는 경우에 비해 상대적인 업무 격차 또한 발생 시킴에 따라 LLM에 대한 관심과 수요는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 및 컴퓨팅 리소스의 증가도 LLM 시장 성장을 촉진하는 요인 중 하나입니다. 더 많은 데이터가 생성되면서 LLM은 더 크고 다양한 데이터셋에서 학습할 수 있어 정확도와 성능이 개선됩니다. 또한, 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU) 등 컴퓨팅 기술의 발전으로 LLM 학습이 이전보다 더 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있게 되고 있는 점 또한 LLM 시장의 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
2. 생성형 AI 어플라이언스

당사는 2025년 4월 TG삼보와 협력하여 온디바이스 AI PC의 출시하며 생성형 AI 어플라이언스 시장으로 진출하였습니다. 이번에 출시되는 AI PC는 당사의 '코난 LLM OND(On-Device)' 모델을 탑재하여, 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 이번 AI PC의 가장 큰 특징은 보안성과 신뢰성입니다. '코난 LLM OND'는 사용자의 PC 문서를 실시간으로 벡터 색인하고 이를 기반으로 질의응답을 수행하며, 외부 서버를 거치지 않기 때문에 문서 유출 위험이 없으며, 최신 정보를 반영한 답변이 가능합니다. 또한, 문서 요약, 표 요약, 다국어 번역, 질의응답 등의 기능을 제공하여 업무 생산성을 높이는 데 기여합니다. AI PC, AI 서버, NPU(신경망 처리 장치)를 활용한 국산 반도체 기반 온디바이스 AI 환경 최적화를 비롯해 다양한 방향으로 사업을 확장하며, 이를 통해 국산 LLM과 결합한 AI 어플라이언스 확장 가능성을 모색하고 있습니다. 나아가, 이러한 기술이 국방 및 공공 부문에서도 효과적으로 활용될 수 있도록 개발 방향을 다각도로 검토하고 있습니다.

당사가 해당 시장에 진출한 이유는 온디바이스 AI 기술이 적용된 AI PC 시장은 앞으로 지속적인 성장이 기대되기 때문입니다. 코난 LLM OND를 탑재한 AI PC는 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있어, 보안이 중요한 공공기관 및 기업 환경에서 높은 수요가 예상됩니다. 데스크톱 공공 조달 시장의 규모는 연 40만대 수준으로, 당사는 해당 시장을 공략하기 위해 2025년 7월 8일 조달청의 나라장터 종합쇼핑몰에 등록을 완료하였습니다. 특히, 당사의 파트너사인 TG삼보는 정부 조달 시장에서 10년 연속 1위를 기록한 기업으로, 공공기관 맞춤형 AI PC 모델을 최적화하여 조달 등록을 진행할 계획입니다. 이를 통해 기관별 보안 및 환경 요구에 맞춘 AI PC를 공급하면서 시장을 선점할 것으로 기대됩니다. 또한, 일반 기업 및 개인 소비자 시장에서도 AI PC의 수요가 증가할 전망입니다. AI PC는 문서 요약, 데이터 분석, 실시간 질의응답, 다국어 번역 등 다양한 AI 기능을 즉시 활용할 수 있어 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이에 따라 기업에서는 업무 자동화와 생산성 향상을 위해 AI PC 도입을 고려할 가능성이 높아지고 있으며, 개인 소비자 역시 AI 활용에 대한 관심이 증가하고 있어 점진적인 확산이 기대됩니다.
3. 코난 RAG-X

코난 RAG-X는 기업 맞춤형 검색증강생성(RAG) 기술을 활용한 AI 솔루션으로, 현재 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행 중입니다. 이 솔루션은 단순한 웹 검색을 넘어 기업 내부 데이터, 실시간 웹사이트 정보, 고객 맞춤형 자료 등을 통합하여 심층적인 인사이트를 제공하는 것이 특징입니다. 특히, 검색된 정보를 기반으로 대형언어모델(LLM)이 분석을 수행하고, 기업 업무에 맞는 최적의 답변을 생성하는 역할을 합니다. 구체적으로, 코난 RAG-X는 기업의 내부 문서, 데이터베이스(DB), 실시간 시장 데이터 및 업계 보고서 등을 종합적으로 분석하여 보고서 작성, 시장 조사, 트렌드 분석, 경쟁사 동향 파악, 고객 응대 자동화 등 다양한 업무 프로세스를 지원할 수 있습니다.당사가 출시할 예정인 코난 RAG-X는 기업의 지능형 정보 검색 및 분석 기능을 지원하는 AI 솔루션으로, 당사 해당 제품을 신규 제품으로 추진하는 이유는 AI 도입이 확산됨에 따라 활용 범위가 점차 넓어질 것으로 기대되며, 최근 기업 내 데이터의 폭발적인 증가와 AI 기반 업무 자동화 수요가 맞물리면서 기업 맞춤형 AI 검색 및 생성형 언어모델(LLM) 도입도 한층 활발해질 것이라고 예상하기 때문입니다. 특히, 기존의 웹 검색이나 사내 문서 검색 시스템은 단편적인 정보 제공에 그치는 한계가 있었습니다. 그러나, 코난 RAG-X는 검색증강생성(RAG) 기술을 활용하여 내부 문서, 실시간 시장 데이터, 업계 보고서 등 다양한 정보를 통합하여 AI가 최적의 답변을 생성하기 때문에 기업의 생산성을 극대화하는 차세대 AI 검색 엔진으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 또한, 기업의 AI 도입이 보안성과 맞춤형 데이터 활용을 중요하게 여기는 방향으로 발전하고 있어, 단순한 클라우드 기반 AI 서비스보다 기업 내부 환경에 최적화된 AI 검색 및 생성 솔루션이 더욱 각광받을 것으로 예상됩니다.
4. 코난 챗봇+ (외국어 동시대화 솔루션)

당사는 기존의 자연어 처리 기술을 기반으로 '코난 챗봇' 서비스를 고도화하여, AI 및 음성인식 기술을 접목한 '코난 외국어 동시대화 솔루션(챗봇+)'을 출시하였습니다. 이 솔루션은 외국어를 모국어로, 모국어를 외국어로 실시간 변환하는 동시통역 기능을 제공하며, 사용자는 디스플레이와 마이크 등 대화 환경을 통해 IDC(데이터 센터) 서버에서 번역된 내용을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 현재 영어, 중국어, 일본어, 베트남어, 태국어, 인도네시아어, 말레이시아어, 아랍어, 프랑스어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 한국어 등 총 13개 언어를 지원하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 글로벌 커뮤니케이션을 지원하고 있습니다. 현재는 서울교통공사 역사, 파라다이스카지노, 롯데백화점 등에서 외국인을 위한 동시통역 서비스로 활용 중입니다.

코로나19 종식 이후 여행·관광 산업의 재활성화, 외국인 관광객 및 이주민 증가 등 사회 변화에 따라, 공공 및 민간 부문에서 다양한 언어 서비스에 대한 생활 밀착형 수요가 급증하는 추세를 주목하고 있습니다. 특히 영어, 중국어, 일본어 등 주요 언어뿐만 아니라, 상대적으로 사용 빈도가 낮은 다국어 소통의 중요성도 커지고 있으며, 이에 따라 통역 및 번역 서비스에 대한 지속적인 수요 확대가 예상됩니다. 이러한 흐름 속에서 AI 기반 통번역 시스템은 서비스를 보다 효율적이고 자연스럽게 제공하는 새로운 방식으로 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI 기술의 발전과 결합된 대화형 시스템은 사용자에게 직관적이고 몰입도 높은 언어 경험을 제공하며, 공공 서비스 품질 향상에도 기여할 것으로 기대됩니다.

이러한 기술적 기반과 수요 증가에 대응하여, 당사는 산업통상자원부의 '국산 시스템온칩(SOC) 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 개발 및 실증 과제'를 수행 중입니다. 본 과제를 통해, 단순 통역 기능을 넘어 장애 유형에 따른 UI 제공, 비전 AI 기반 영상 인식, 생성형 언어모델을 활용한 맞춤형 응대 등 고도화된 AI 서비스를 통합한 다기능 키오스크로의 확장을 추진하고 있습니다. 이 기술은 공공장소 및 상업시설 전반에 적용 가능하며, 대중교통, 쇼핑, 숙박, 관광, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야로의 확대 적용이 기대됩니다.

5. 국방 AI

당사는 2025년에 들어 국방 분야에서 AI 기반 지능형 감시·정찰 및 전투 지원 시스템 개발을 본격적으로 추진하고 있습니다. 특히, AI 영상 분석 및 공중무인체계 영상 통합 분석 기술(해병대사령부 납품) 등 다수의 연구 과제를 수행하며, 국방 AI 플랫폼의 확장을 모색하고 있습니다. 당사의 국방 AI 사업의 핵심은 AI 기반 감시·정찰 자동화 및 실시간 전장 데이터 분석입니다. 코난와처를 활용하여 드론·UAV 영상 실시간 분석, AI 기반 전술 운용 지원, 자동화된 지휘통제 시스템 연계 등을 구현하며, 국방 전력 강화를 목표로 하고 있습니다. 또한, 디지털트윈 기술을 활용한 AI 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증 사업을 추진하며, 자율 비행 및 전장 최적화 기술을 검증하고 있습니다. 당사는 AI 기반 ACMI 수집·분석체계 구축(공군 전력지원체계사업단 수주) 프로젝트도 진행 중이며, 공중 전투 훈련 데이터를 AI 기반으로 구조화하고, 음성 인식 기술을 적용해 교신 내용을 자동 기록하는 등 훈련 효율성을 극대화할 계획입니다.

당사는 AI 기술들이 국방 분야에서 감시·정찰, 지휘통제, 훈련 시뮬레이션, 전투 지원 등 다양한 영역에 적용될 수 있다는 판단 하에 2025년 1월 국방AI사업부를 신설하였습니다. 당사는 AI 기반 데이터 분석 및 자동화 기술을 통해 국방 내 의사결정 체계를 고도화하고, 실시간 정보 수집·분석 역량을 강화하는 방향으로 발전할 것으로 예상하고 있습니다. 나아가, 국방 AI 어플라이언스를 통해 방산 기술의 디지털 전환을 가속화하고, 공공 및 민간 시장에서도 활용될 수 있도록 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 2025년 대한민국 국방예산은 전년 대비 3.6% 증가한 약 61조 5,878억 원으로 확정되었으며, 첨단 무기체계 개발과 AI 기반 전력 강화를 위한 투자가 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히, 국방기술기획서에 따르면 AI 및 유무인 복합체계가 10대 전략기술 분야로 선정되었으며, 향후 국방 기술 개발의 최우선 과제로 추진될 예정입니다. 저출생으로 인한 병력 감소가 현실화됨에 따라 전력 보완을 위한 AI 및 자동화 기술 도입이 필수적인 상황이며, 감시·정찰, 지휘통제, 전투 지원 등 다양한 군사 작전에서 AI 기반 자동화 및 의사결정 지원 시스템의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이에 따라 국방 AI 기술의 실용화가 빠르게 진행되고 있으며, AI 기반 영상 분석, 자율 무인기, 디지털트윈 시뮬레이션, 전투 훈련 데이터 분석 등 다양한 국방 AI 프로젝트가 추진되고 있습니다. 이러한 기술들은 국방뿐만 아니라 공공 안전, 스마트시티, 산업 보안 등으로 확장될 가능성이 크며, AI 도입을 통한 군사 작전 효율성 증대 및 자동화 기술의 발전이 지속될 것으로 예상됩니다. 국방 AI 어플라이언스의 적용 범위가 점차 넓어지는 가운데, AI 기반 전력 강화가 미래 전장 환경의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 전망됩니다.이처럼 당사는 우호적인 AI 시장의 성장 추세와 축적된 기술 역량을 바탕으로, 지속적으로 시장의 수요에 맞는 신규 제품을 출시하고 있습니다. 다만, 당사가 추진 중인 신규 사업은 지속적인 연구개발을 전제로 하며, 이에 따른 전문 인력 확보와 안정적인 자금 투입이 필수적입니다. 현재 당사의 자금력은 상대적으로 제한적인 상황으로, 향후 추가적인 연구개발 인력 확보나 기술 투자 여력이 부족할 경우 신규사업의 확장 속도가 지연되거나, 경우에 따라 사업이 중단될 가능성도 존재합니다. 또한, 기술개발에 성공하거나 신규 서비스를 출시하더라도, 시장 수요가 예상에 미치지 못하거나 상용화가 지연될 경우, 사업화가 어려워지며 당사의 사업 지속성과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 위와 같은 사업 전개상 불확실성을 충분히 인지하시고 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

차. 소프트웨어 개발업 및 공급업 인력 인건비 상승에 따른 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편이며, 최근 몇 년간 소프트웨어 산업이 빠르게 성장하면서, 전문 인력의 수급 불균형으로 인해 급격한 임금 상승이 발생했습니다.
특히 AI 분야에서는 해외유출 등의 이유로 연구개발 관련 고급인력 부족 현상이 지속되고 있으며, 빅데이터 분야는 분야별 전문지식을 겸비한 고급 데이터 인력의 수급차가 두드러지는 상황입니다.
이처럼 AI 및 빅데이터 분야의 인력 부족 현상이 지속된다면, 임금 상승을 피할 수 없으며 신규 인력의 충원이 어려울 수 있습니다. 또한,

당사가 보유한 핵심개발인력을 유지하고 고급 인력 확보를 하는 과정에서 인건비의 비중이 증가할 수 있습니다. 이에 따라 영업비용이 증가하여 당사의 수익성이 낮아질 수 있으며, 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자 여러분께서는 충분히 인지하시어 투자에 신중을 기하여주시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 당사의 인건비는 2022년 12,925백만원에서 2023년 19,567백만원, 2024년 22,629백만원으로 연평균 증가율 32.3%로 증가하였으나, 2025년 1분기 기준으로는 4,961백만원으로 전년 동기의 6,229백만원 대비 -20.4% 하락하였습니다. 전체 영업비용 중 인건비의 비중 역시 2022년 66.5%에서 2023년 55.2%, 2024년 56.0%로 비교적 높은 수준으로 유지하고 있으며, 2025년 1분기 기준으로는 61.6%로 전년 동기의 70.8% 대비해서 소폭 하락하였습니다. 이는 2025년 1분기 임직원 수가 전년 동기 대비 32명 감소한 것이 원인으로, 감소 사유는 일시적인 타업종 전직 등에 기인합니다. 한편, 당사의 인건비 추이는 다음과 같습니다.

[당사 인건비 추이]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업비용
8,054
8,793
40,425
35,423
19,429

인건비
4,961
6,229
22,629
19,567
12,925

영업비용 중 인건비 비중
61.6%
70.8%
56.0%
55.2%
66.5%

주1)
인건비 = 임직원급여 + 퇴직급여 + 복리후생비 + 주식보상비용

출처:
당사 제공

최근 몇 년간 소프트웨어 산업이 빠르게 성장하면서, 전문 인력의 수급 불균형으로 인해 급격한 임금 상승이 발생했습니다. 한국소프트웨어산업협회의 통계에 따르면, 소프트웨어 기술자의 평균 임금은 매년 높은 상승률을 기록하고 있으며, 2019년 7.7%, 2020년 5.0%, 2021년 2.6%, 2022년 6.9%, 2023년 8.3%, 2024년 4.2%로 꾸준히 증가하고 있습니다. 이러한 임금 상승은 소프트웨어 산업의 구조적 성장과 전문 인력의 공급 부족에서 비롯된 결과로, 인재 확보 경쟁이 심화되고 있는 현실을 반영합니다. 당사는 핵심 인력의 유출을 방지하고 우수 인재를 확보하기 위해 경쟁력 있는 보상 체계를 유지하고 있으며, 이를 통해 안정적인 인력 운용과 핵심 기술력 확보에 심혈을 기울이고 있습니다..

[SW기술자 일평균 임금 추이]

(단위: 원)

직무별
2024년
2023년
2022년
2021년
2020년
2019년

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
-
-
-

IT지원기술자
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
-
-
-

평균 임금상승률 (YoY)
4.2%
8.3%
6.9%
2.6%
5.0%
7.7%

주1)
2022년 통계부터 직무 구분 개편이 진행되어 가장 최근일 통계 발표의 직무 구분을 기준으로 기재하였으며 이전 자료가 존재하지 않는 경우 "-" 표기하였습니다.

주2)
일평균임금은 (월평균임금/각 연도 평균근무일수)로 산정하였습니다.

주3)
통계청 요구에 따라 2021년 이후로는 임금산정방식을 단순평균 방식에서 가중평균 방식으로 변경되었습니다.

출처:
한국소프트웨어산업협회

당사는 Text 및 Vision 분야 AI 솔루션 개발에 특화된 기업으로 자체적인 생성형 AI 인 코난 LLM을 개발하며 지속적으로 기술 경쟁력을 확보하고자 노력하고 있습니다. 이러한 경쟁력을 유지하기 위해서는 지속적인 연구개발 투자와 혁신 기술 확보가 필수적이며, 이를 뒷받침할 핵심인력의 유출 방지와 우수 인재의 적극적인 확보가 수반되어야 합니다. 당사는 기존에 영위하던 코난 서치로 대변되는 검색엔진, 코난 애널리틱스로 대변되는 텍스트 데이터 분석 사업을 넘어 코난 LLM 중심의 생성형 AI사업과 코난 와처 중심의 영상 이해 AI 플랫폼 사업으로 AI 생태계 확장에 나서고 있으며, 당사의 지속적인 연구개발과 신규 사업의 확장이 원활하게 진행되기 위해서는 AI 및 빅데이터 분야에서 우수한 연구개발 능력을 갖춘 인력이 추가적으로 필요합니다.2023년 8월 31일 발표한 고용노동부의 보도자료에 따르면, 2027년까지 인공지능(AI) 분야와 클라우드 분야, 빅데이터 분야, 나노 분야에서 각각 12,800명, 18,800명, 19,600명, 8,400명의 신규 인력 부족이 전망됩니다. 특히 AI 분야에서는 해외 유출 등의 이유로 연구개발 관련 고급인력 부족 현상이 지속되고 있으며, 빅데이터 분야는 분야별 전문지식을 겸비한 고급 데이터 인력의 수급차가 두드러지는 상황입니다.

[4개 신기술분야 인력수급 전망결과('23~'27년)]

(단위: 명)

구분
수요
공급
수급차

정부, 민간
대학

초중급
고급
계
초중급
고급
계
초중급
고급
계
초중급
고급
계

인공지능(AI)
44,600
21,500
66,100
46,200
4,000
50,200
2,200
900
3,100
3,800
(16,600)
(12,800)

클라우드
51,400
11,200
62,600
40,300
100
40,400
2,800
600
3,400
(8,300)
(10,500)
(18,800)

빅데이터
69,000
30,000
99,000
53,000
1,800
54,800
20,300
4,300
24,600
4,300
(23,900)
(19,600)

나노
10,600
3,400
14,000
3600
-
3,600
1,200
800
2,000
(5,800)
(2,600)
(8,400)

출처:
고용노동부, '27년까지 인공지능(AI) 12,800명, 클라우드 18,800명 신규인력 부족 전망(2023.08)

이처럼 AI 및 빅데이터 분야의 인력 부족 현상이 지속된다면, 임금 상승을 피할 수 없으며 당사의 신규 인력의 충원 계획에 차질이 발생할 수 있습니다. 또한, 당사가 보유한 핵심 개발인력을 유지하고 고급 인력 확보를 하는 과정에서 인건비의 비중이 증가할 수 있습니다. 이에 따라 영업비용이 증가하여 당사의 수익성이 낮아질 수 있으며, 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자 여러분께서는 충분히 인지하시어 투자에 신중을 기하여주시기 바랍니다.

카. 보안 관련 위험

당사는 인공지능 학습 및 맞춤형 AI 솔루션 제공 과정에서 고객사의 민감한 데이터(문서, 상담 내역, 업무 기록 등)를 활용하여 모델을 구축하거나, 결과 데이터를 제공하는 구조로 사업을 운영하고 있습니다.
이와 같은 데이터 처리ㆍ저장 과정에서 정보보안 이슈가 발생할 수 있으며, 특히 고객사의 데이터가 외부 클라우드 환경 등을 기반으로 운영되는 경우, 해킹, 개인정보 유출, 시스템 장애 등의 보안 관련 위험이 존재합니다. AI 서비스의 특성상 외부 시스템과의 연동이나 오픈소스 활용, LLM 모델 연계 등에 따라 제3자의 침해 가능성을 완전히 배제할 수는 없으며, 이로 인한 고객사 신뢰도 저하, 법적 분쟁, 계약 해지 등의 위험이 발생할 수 있습니다. 당사는 보안 수준 향상을 위한 기술적 조치를 지속적으로 강화해 나가고 있으나, 투자자 여러분께서는 당사의 정보보안 관련 리스크에 대해 유의하여 주시기 바랍니다.

당사는 인공지능 학습 및 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 과정에서, 고객사의 민감한 데이터(문서, 상담 내역, 업무 기록 등)를 활용해 모델을 구축하거나 결과 데이터를 제공하고 있습니다. 이 과정에서 정보보안 이슈가 발생할 수 있으며, 특히 외부 클라우드 환경을 사용할 경우 해킹, 개인정보 유출, 시스템 장애 등의 보안 위험이 존재합니다.

이러한 보안 리스크에 대응하기 위해, 당사는 API 기반의 외부 연동 방식이 아닌, 고객사의 내부망에서 직접 운영되는 온프레미스(온사이트 구축) 형태로 솔루션을 제공합니다. 이는 외부 연결을 최소화하여 데이터 유출 가능성을 원천 차단할 수 있는 방식으로, 보안 수준이 중요한 산업 및 기관에서 특히 선호됩니다. 현재 당사는 고객사의 요청에 따라 기업 내부망에 AI 시스템을 직접 구축하고 있으며, 이를 통해 정보보호 요건을 충족하면서도 고성능의 맞춤형 AI 서비스를 안정적으로 제공하고 있습니다. 클라우드 기반 제공 시에도 데이터 분리, 망 분리, 결과물 보안 저장 등 다양한 방식으로 보안성을 확보하고 있습니다. 또한, 금융기관 등 민감 산업을 대상으로 서비스 제공 시에는 고객사별 보안요건을 반영한 별도 아키텍처를 설계하고 있으며, 사내에서도 내부자료 암호화, 접근통제, 보안교육 등을 시행하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, AI 서비스의 특성상 외부 시스템과의 연동이나 오픈소스 활용, LLM 모델 연계 등에 따라 제3자의 침해 가능성을 완전히 배제할 수는 없으며, 이로 인한 고객사 신뢰도 저하, 법적 분쟁, 계약 해지 등의 위험이 발생할 수 있습니다. 당사는 보안 수준 향상을 위한 기술적 조치를 지속적으로 강화해 나가고 있으나, 투자자 여러분께서는 당사의 정보보안 관련 리스크에 대해 유의하여 주시기 바랍니다.

타. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험

당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다. 당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화 하기 위하여 지속적으로 인공지능을 활용한 기술개발을 통해 당사 경쟁력을 강화하고 있습니다. 또한, 단기 납품형 구축 프로젝트에서 벗어나 고객의 환경에 맞춘 온프레미스형 플랫폼 및 통합형 어플라이언스 제품으로 제품구조를 고도화하고, 기술 신뢰 기반의 장기 레퍼런스 확보를 통해 협상력의 간극을 실질적으로 완화하고 있습니다. 하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고
향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는 판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다. 이러한 산업 구조 내에서 솔루션을 제공하는 당사의 경우, 단가 인하, 결제 조건 등 여러가지 요구사항을 충족시켜야 하는 입장으로 단가 인하 압력의 강도, 지연 결제 등에 따라 당사의 영업실적은 영향을 받을 수 있으며, 단가 인하에 따른 수익성 저하의 위험이 존재합니다. 또한 결제 조건 등 계약 조건 협의 과정에 있어 열위한 입장에 위치하고 있습니다.

다만, 당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화하기 위해 다음과 같은 전략을 바탕으로 경쟁력을 확보하고 있습니다.

첫째, 당사는 단기 납품형 구축 프로젝트에서 벗어나 고객의 환경에 맞춘 온프레미스형 플랫폼 및 통합형 어플라이언스 제품으로 제품구조를 고도화하고 있으며, 이 과정에서 단순 공급자가 아닌 기술 동반자로서의 입지를 강화해 나가고 있습니다. 특히, 당사의 Text AI 및 Vision AI 제품은 고객별 업무 프로세스에 맞춰 커스터마이징되는 구조로 설계되어, 경쟁사 대비 기술 대체 가능성이 낮고, 주요 거래처와의 반복 수주로 이어지고 있는 것이 특징입니다.

둘째, 기술 신뢰 기반의 장기 레퍼런스 확보를 통해 협상력의 간극을 실질적으로 완화하고 있습니다. 당사는 AI 도입 초기부터 다양한 공공기관, 금융기관, 국방 및 산업별 민간 기업을 대상으로 솔루션을 공급해왔으며, 일부 고객과는 10년 이상 거래를 이어오고 있습니다. 특히, 국방 및 폐쇄망 환경에서의 구축 실적은 진입장벽이 높은 특수 환경에서의 레퍼런스로, 계약 재연장 및 후속 과업 확보 시 협상 우위를 뒷받침하는 중요한 자산으로 작용하고 있습니다.

셋째, 기술과 제품 구조의 진입장벽을 확보하고 있습니다. 예를 들어, 당사의 코난서치는 벡터 검색 및 대용량 문서처리에 최적화된 구조로 설계되어 있으며, 생성형 AI와의 결합(RAG 등) 시에도 우수한 속도 및 정확도를 기반으로 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이는 단순 가격경쟁이 아닌 기술력 중심의 수주 결정으로 이어지고 있으며, 고객의 의사결정 구조 내에서 당사의 포지션을 견고히 하고 있습니다.

아울러, 당사는 AI 원천기술을 독자적으로 보유한 국내에서도 드문 AI 전문 상장사로서, 대규모 SI 프로젝트에서 단독 또는 핵심 기술 파트너로서의 입지를 지속 확보해 나가고 있습니다. 예를 들어, 경기도 등 주요 공공 프로젝트에서는 대기업이 SI를 주도하더라도, 생성형 언어모델 및 영상 AI 등 핵심 소프트웨어는 당사 제품이 도입되는 구조로, 컨소시엄 구성 내에서도 기술적 차별성과 실질 기여도를 바탕으로 협상력을 보완하고 있습니다. 이처럼 당사는 다양한 시장 구조에 유연하게 대응하며, 기술 기반의 경쟁우위를 바탕으로 협상 구조의 불리함을 극복해 나가고 있습니다.

하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고 향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는 판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

파. 프로젝트 진행 시 고객의 요구에 대응하지 못할 위험당사는 현재 B2G 및 B2B 분야에 특화된 맞춤형(Vertical) AI 서비스를 제공하며 해당 니치(Niche) 시장을 공략하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히, B2B 및 B2G 중심의 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 데이터 분석 역량과 함께 생성형 AI를 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다. 프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 이를 적용하여 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적인 업무 수행 현황 보고를 통해 문제 발생 시 신속하게 해결합니다. 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고
당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출 등이 발생하는 경우, 당사의 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다
.
이는 당사의 영업경쟁력 및 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사는 현재 B2G 및 B2B 분야에 특화된 맞춤형(Vertical) AI 서비스를 제공하며 해당 니치(Niche) 시장을 공략하는 데 초점을 두고 있습니다. 특히, B2B 및 B2G 중심의 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 데이터 분석 역량과 함께 2023년 개발을 완료한 생성형 AI를 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다. 당사의 고객사는 도입 단계에 앞서, 당사의 솔루션 도입의 필요성을 이해하고 타당성을 검토하며, 도입 단계에서는 고객의 요구에 맞추어 솔루션을 제공합니다. 이후 고객의 문제 해결 및 안정적인 사용을 지원하는 본 사업 단계가 진행되며, 구축 후 단계에서는 고객 관계 형성을 통해 버전, 기능 업데이트, 추가 도입 등 다양한 고객의 요구에 대응하고 지속적으로 유지보수하는 방식으로 사업 확장을 도모하게 됩니다.

[당사 주요 제품군 개요]

구분
제품명
제품 설명

Text AI
코난서치
- AI기반 멀티모달 검색엔진- 비정형 및 정형 데이터 검색뿐만 아니라 벡터타입 AI 데이터 검색 등 대용량의 고도화된 검색 기술 내포- 멀티모달 서치의 뉴럴 검색 엔진을 통해 이미지와 동영상 검색 지원- 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 이커머스 매출 증대 및 업무 향상을 위한 이미지 검색 등 다양한 분야 활용 중

코난애널리틱스
- 텍스트 마이닝과, 기계학습, AI 기반 지능형 빅데이터 분석 솔루션- 정형/비정형의 기업 내부 데이터 분석- 고객이 실행 가능한 인사이트를 발견 지원

펄스케이
- 인공지능과 비정형 데이터 분석기술 기반 실시간 온라인 미디어를 심화 분석 서비스- 실시간 이슈분석과 비즈니스 인사이트 제공, 캠페인의 성과측정 제공- 디지털 마케팅 활동과 미래예측 등 전문분석 영역까지 사용범위 확장 중

코난챗봇& 코난챗봇+
- 고품질의 대화 서비스를 제공하여 비즈니스를 업그레이드하는 AI 기반 대화 에이전트- 고객 지원 부서, 대화형 이커머스 서비스, 일정 관리 및 뉴스 제공을 위한 개인 비서 서비스로 활용 가능- 기업 통합 검색에 필요한 중앙화된 대규모 데이터에 대한 즉각적인 답변 제공 활용- 챗봇과 코난의 음성 인식 및 합성 기술을 결합한 'AICC(인공지능 컨택센터)' 통해 24시간 콜센터 업무에 적용

코난 LLM
- 국내 최대 규모의 한국어 데이터 학습 LLM으로 뛰어난 답변 품질 보유- 고객의 다양한 수요에 맞춰 온디바이스용 코난 LLM OND(On-Device), 기업 업무용 코난 LLM PRO(Professional), 전사 지원용 코난 LLM ENT(Enterprise) 세 가지 버전으로 제공- 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 학습되지 않은 정보도 처리 가능- LLM 기반 통역 시스템 챗봇+를 비롯해 AI PC, 생성형 AI 키오스크, 스마트 컨시어지, 대화형 검색, 맞춤형 고객 응대 등 다양한 AI 서비스 고도화 가능

Vision AI
코난 와처
- 영상 속 얼굴, 객체, 상황, 장면 등 다양한 멀티모달을 식별하는 분석기술 사용- 동영상의 내용을 이해하여 딥 메타 데이터를 DB화- 데이터 및 워크플로우를 쉽게 관리해주는 영상분석 및 미디어 자산 관리 시스템

코난 보이스& 코난 리스너
- End-to-End 음성인식기술과 End-to-End 음성합성 기술 사용- 영상 및 오디오 파일 내 음성을 텍스트로 자동 생성- 텍스트를 Voice skin을 입힌 음성 파일로 자동 생성

출처: 당사 정기보고서

당사는 프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 지식화된 노하우를 적용하여 차기 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적으로 업무 수행 현황 보고를 통해 문제를 점검하고, 고객사와의 논의 및 피드백을 통해 구축방향을 지속적으로 업데이트 하여 고객의 요구에 최대한 부합하도록 수정합니다. 이러한 수정 과정 중 문제가 발생할 경우 신속하게 해결하기 위해 노력하며, 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다.다만, 이러한 노력에도 불구하고 당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출, 고객 요구사항과 당사 기술력과의 마찰 등으로 고객이 요구하는 수준의 검색엔진 또는 챗봇 구축이 이뤄지지 않을 수 있습니다. 또한 고객의 요구에 부합하기 위해 최초 예상했던 비용과 일정 대비 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다. 이는 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

[요약 재무 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기(제27기 1분기)
2024년 1분기(제26기 1분기)
2024년(제26기)
2023년(제25기)
2022년(제24기)
비고

외부감사인
대주회계법인
대주회계법인
대주회계법인
대주회계법인
삼덕회계법인
-

감사의견
-
-
적정
적정
적정
-

재무상태표

자산총계
36,083
42,874
44,386
48,094
49,868
-

유동자산
23,779
27,266
31,091
33,017
45,459
-

비유동자산
12,304
15,607
13,296
15,077
4,410
-

부채총계
20,229
17,103
24,762
16,671
9,262
-

유동부채
19,102
14,530
23,274
13,966
6,879
-

비유동부채
1,128
2,573
1,488
2,705
2,383
-

자본총계
15,854
25,770
19,624
31,423
40,606
-

자본금
5,734
5,711
5,734
5,711
2,840
-

손익계산서

매출액
4,066
2,573
26,319
24,428
15,388
-

매출원가
4,152
3,787
21,426
19,402
10,307
-

매출총이익
-86
-1,214
4,892
5,026
5,081
-

판매비와관리비
3,903
5,007
18,999
16,021
9,122
-

영업이익
-3,989
-6,221
-14,106
-10,995
-4,041
-

당기순이익
-3,942
-6,023
-13,604
-9,836
-3,277
-

현금흐름표

영업현금흐름
-7,540
-1,640
-2,252
-6,837
-4,687
-

투자현금흐름
56
8,677
10,367
-4,121
-17,126
-

재무현금흐름
-486
-446
427
-3,606
28,397
-

기초현금
14,894
6,352
6,352
20,916
14,332
-

기말현금
6,923
12,943
14,894
6,352
20,916
-

재무비율

영업이익율
-98.11%
-241.80%
-53.60%
-45.01%
-26.26%
영업이익 ÷ 매출액

당기순이익율
-96.96%
-234.10%
-51.69%
-40.27%
-21.29%
당기순이익 ÷ 매출액

ROA
-10.92%
-14.05%
-30.65%
-20.45%
-6.57%
당기순이익 ÷ 자산총계

ROE
-24.86%
-23.37%
-69.32%
-31.30%
-8.07%
당기순이익 ÷ 자본총계

매출액 성장률
58.03%
20.09%
7.74%
58.75%
-13.79%
-

영업이익 성장률
35.88%
-95.42%
-28.30%
-172.08%
-280.39%
-

당기순이익 성장률
34.55%
-109.91%
-38.30%
-200.18%
-273.01%
-

자산총계 성장률
-15.84%
-5.20%
-7.71%
-3.56%
99.46%
-

부채비율
127.60%
66.37%
126.18%
53.05%
22.81%
부채총계 ÷ 자본총계

유동비율
124.49%
187.66%
133.59%
236.42%
660.83%
유동자산 ÷ 유동부채

가. 기술특례상장 기업의 관리종목 지정 및 상장폐지 관련 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다.

당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2024년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 당사는 공시서류 작성 기준일 현재 「코스닥시장 상장규정」 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다.
당사는 최근 3개년 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다.
구체적으로, 당사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 69.3%를 기록하여 50%를 초과하였으나, 2024년의 초과분은 유예 시기에 해당하여 관리종목 지정 판단 대상이 아닙니다. 다만, 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도에 법인세비용차감전순손실이 발생할 경우 관리종목으로 지정되므로, 당사가 2024년말을 기준으로 유예기간이 종료된 상황에서 관리종목 판단의 기준연도가 되는 2025년말, 2026년말, 2027년말 3개의 사업연도 중 2개 사업연도에서 기준 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.
추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 2021년 11월 한국기업데이터, 나이스디앤비로부터 각각 AA, A 등급을 취득하여 기술력과 성장성을 인정받은 기술성장기업(기술특례상장)으로서, 2022년 05월 12일 상장예비심사 승인을 득하고, 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다. 다만, 해당 평가는 2022년 당시의 사업계획, 시장환경 및 재무자료에 근거하여 작성된 것으로, 이후 경영성과 및 사업환경 변화에 따라 현재와 일부 차이가 있을 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 이 점을 감안하여 평가내용을 참고하시기 바랍니다.

[전문평가기관의 종합의견]

구분
평가등급
종합의견

한국기업데이터
AA
(주)코난테크놀로지(이하 '동사')는 1999년 4월 소프트웨어 제조 및 판매업 등을 목적으로 대표이사 김영섬에 의해 설립되어 운영 중, 2001년 5월 상호를 (주)코난테크놀로지로 변경하고, 2018년 11월 본점을 서울특별시 서초구 강남대로 327, 6층, 7층(서초동, 대륭서초타워)으로 변경하여 사업영위 중인 2020년 12월말 현재 총자산 14,179백만원, 자기자본 4,399백만원(납입자본금 2,000백만원), 평가기준일 현재 상시종업원 157명(연구원 28명 제외) 규모의 중소기업임.동사는 텍스트 등의 데이터를 대규모로 보유하고 있는 온라인서비스, 대기업, 공공기관 등의 엔터프라이즈급 시장에 검색 솔루션과 텍스트 분석 솔루션을 공급하고 있는 전문업체로, 콘택트 센터에 챗봇 솔루션을 공급하고 있으며, 많은 동영상이 생산. 및 활용되고 있는 방송사, CCTV 관제시장, 국방, 안전 분야에 영상인식 솔루션을 공급하고 있음.이에 동사가 보유하고 있는 핵심기술은 ① AI for Video Understanding과 ② AI for Human Language Understanding로, 기술 제품에는 동영상 속 객체를 자동으로 추출, 학습, 인식하여 Deep Vision과 인간의 음성을 텍스트로 변환 또는 텍스트를 인간의 음성으로 합성해주는 Deep Speech가 있음. 또한, 인간 언어 기술 제품에는 심층 텍스트 검색·분석을 통해 문서에서 가치 있는 정보를 발견해 Deep Text Analytics와 인간과의 커뮤니케이션에 최적화된 지능적 대화 서비스를 제공하는 Deep Conversational Agent가 있음.K-Platform은 디지털 동영상 처리를 위한 동영상 변환, 분석 등의 핵심기술로 이루어진 Digital Video Management Platform과 언어·데이터 처리 핵심 기술군인 빅데이터 검색, 비정형 데이터 분석, 고도화 분석이 체계적으로 쌓아 올려진 빅데이터 애널리틱스 플랫폼을 요소로 하는 정보 처리 기술 플랫폼으로써, 동사 제품의 근간을 이루는 원천기술의 집약체임.KAI-Platform은 K-Platform 기반 위에 딥러닝 기반 얼굴·객체·음성 인식을 통해 동영상을 더욱 심도 깊게 이해하고 활용하게 된 지능적 동영상·음성 처리 기술과 딥러닝 기반 심층 자연어처리, 기계학습 기반 데이터 분석 등이 쌓아 올려져 더욱 심화된 분석 능력을 갖추게 된 지능적 언어·데이터 처리 기술로 구성된 지능·정보 기술 플랫폼으로써, 인공지능 기술의 상용화를 위한 핵심기술을 다수 확보하고 있음.동 기술은 기술 트렌드에 부합하는 확장성이 높은 기술로써, 동사를 매우 높은 기술력을 가진 기업으로 평가함.

나이스디앤비
A
(주)코난테크놀로지(이하 동사)는 1999년 설립된 외감, 중소기업임. 동사는 '사람처럼 보고, 듣고, 이해하고, 말하는 AI'를 실현하기 위해, 인간의 언어(텍스트)와 동영상을 사람수준으로 보고 듣고, 이해하고, 대화할 수 있는 능력을 갖는 기술(자연어 처리 기술 및 인공지능 영상 분석 기술)을 상용화하고, 그에 기반한 여러가지 제품과 서비스를 개발, 제공함.동사의 핵심기술은 자연어 처리 기술 및 인공지능 영상 분석 기술로, 동사는 핵심기술을 보호하기 위해 43건의 특허권 및 18건의 출원특허를 보유하고 있으며, 1건의 상표권과 20건의 저작권을 보유하고 있음.동사는 연구개발을 위해 기업부설연구소를 1999년부터 운영 중에 있으며, 총 24명의 전문 기술인력을 보유하고 있음. 또한 제품 및 서비스 개발을 위한 서버, 개인 PC 등 다수의 개발 장비를 보유하고 있으며, KT의 강남 IDC 내에도 다수의 고성능 서버를 운영중인 것으로 확인됨. 동사는 다수의 정부지원 기술개발사업을 수행한 실적을 보유한 것으로 확인되며, 최근 3개년(2018년~2020년) 재무제표 상 연구개발투자비율은 5.86%로 동종업계 평균 4.00%를 상회하고 있는 것으로 확인됨.동사의 주력 기술인 자연어 처리 기술과 인공지능 영상 분석 기술은 상용화 단계로 해당 기술에 기초하여 Konan Search, Konan Bot, Konan Analytics, pulseK, D:Watcher, D:Listener 등의 제품과 서비스가 개발되었음 동사는 자연어 처리 기술 개발 초기의 룰(rule) 기반 기술과 최근의 딥러닝 기반 기술을 적절히 조화시켜 적용하고 있으며 인공지능 영상 분석 기술의 경우 공인된 인식 알고리즘을 이용하되 적용 도메인별 최적화된 학습 자료의 적용 사용자 친화적인 UI/UX 적용 등을 통해 경쟁력을 확보하고 있음동사의 목표 시장인 자연어 처리 시장은 특성상 외국 기업의 국내 시장 침투가 쉽지 않으며 동사를 포함한 다수의 경쟁자가 적절하게 시장을 분할하고 있는 것으로 조사됨. 국내 자연어 처리 시장은 적용 분야가 확대되고 있어 그 규모가 빠르게 성장하고 있으며, 동사는 해당 분야의 원천 기술을 보유하고 있지는 않으나 오픈 소스에 의존하지 않고 요소기술들을 내재화하고 있으며 성능 및 기능 최적화를 통해 고객사의 신뢰를 받고 있음.동사의 기술성은 기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 기술인력의 수준, 기술제품의 상용화 경쟁력을 고려할 때 상당히 양호한 수준으로 판단되며 , 기술제품의 시장규모 및 성장잠재력과 기술제품의 경쟁력 을 감안 시 전반적인 시장성은 보통 이상 수준인 것으로 평가됨. 이에 따라 동사의 최종 기술평가등급은 장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준의 높은 기술력을 가진 A 수준으로 의견 제시함

출처:
당사 투자설명서 (2022.06.24)

[전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의]

평가등급
등급별 정의

AAA

최고의 기술력을 가진 기업

(성공 가능성이 매우 높음)

AA

매우 높은 기술력을 가진 기업

(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

A

높은 수준의 기술력을 가진 기업

(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

BBB

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

BB

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

B

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 많음)

CCC

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

CC

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

C

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 많음)

D
보통 수준 이하의 기술력

출처: 한국거래소 전문평가제도 운영지침

기술성장기업으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사 역시 기술성장기업으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 2022년 상장 당시 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이는 상황이었습니다.「코스닥시장 상장규정」 제53조(관리종목)에 따라 기술특례상장 기업인 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함하여(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월미만인 경우에는 그 다음 사업연도)연속하는 5개 사업연도에 대해서는 매출액 미달 요건을 적용받지 않으며, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도 동안 해당 요건을 적용 받지 않게 됩니다.당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2024년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다.당사의 2024년말 기준 「코스닥시장 상장규정」 제53조(관리종목), 제54조(형식적 상장폐지), 제56조(상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지)에 따른 각 요건을 검토한 결과는 다음과 같습니다.

[코스닥시장 관리종목 지정 사유 및 퇴출 요건 검토 결과]

구분
관리종목
상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지
형식적 상장폐지

매출액 미달
요 건
최근 사업연도 30억원 미만(지주회사는 )
관리종목으로 지정된 다음 해에도매출액 30억원 미달 사유 발생
-

검토결과
2024년 개별 기준 매출액: 26,319백만원

해당여부
해당사항 없음당사는 기술성장기업으로 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)을 포함한 연속 5개 사업연도(2026년)까지 매출액 미달에 대한 관리종목 지정이 유예됨
해당사항 없음

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

검토결과
[법인세비용차감전계속사업손실률]2022년: 8.1%2023년: 30.7%2024년: 69.3%
-

해당여부
해당 (2024년말 기준)다만, 당사는 기술성장기업으로 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)을 포함한 연속 3개 사업연도(2024년)까지 계속사업손실에 대한 관리종목 지정이 유예되어 2024년에는 요건이 적용되지 않음
해당사항 없음

자본잠식
요 건
최근 사업연도 말 자본잠식률 50% 이상
관리종목으로 지정된 다음 해에도자본잠식률 50% 이상 발생
최근 사업연도말 현재 자본전액잠식 상태

검토결과
2024년: -242.3% (자본금 5,734백만원, 자본총계 19,624백만원)
-
-

해당여부
해당사항 없음
해당사항 없음
해당사항 없음

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

검토결과
2024년: 자기자본 19,624백만원
-
-

해당여부
해당사항 없음
해당사항 없음
-

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

검토결과
-
-
2024년: 감사의견 적정

해당여부
-
-
해당사항 없음

시가총액 미달
요 건
시가총액이 40억원 미만인 상태가연속하여 30일 지속
-
관리종목 지정 후 90일 간 "연속 10일 & 누적 30일 이상 시가총액 40억원 이상"의 조건을 미충족

정기보고서미제출
요 건
분기, 반기, 사업보고서를법정제출기한 내 미제출
-
분기, 반기, 사업보고서 미제출로 관리종목 지정된 상태에서 분기, 반기, 사업보고서를 미제출2년간 3회 이상 분기, 반기, 사업보고서를 법정제출기한 내 미제출사업보고서 법정제출기한 후 10일 내 미제출

지배구조 미달
요 건
사외이사/감사위원회 요건 미충족
-
2년 연속 미달

거래량 미달
요 건
분기 월평균 거래량이 유동주식 수의 1%에 미달 (월간 거래량 1만주, 소액주주 300인 이상이 20% 이상 지분 보유 등은 적용 배제)
-
2분기 연속 미달

주식분산 미달
요 건
최근 사업연도 말 기준 소액주주 200인 미만 또는 소액주주의 지분이 20% 미만300인 이상의 소액주주가 유동주식수의 10%이상으로서 100만주 이상 소유하는 경우 제외
-
2년 연속 미달

불성실공시
요 건
-
1년 간 불성실공시 벌점 15점 이상
-

회생절차 개시신청, 파산신청
요 건
회생절차 개시 신청 또는 파산신청
개시신청 기각, 결정 취소, 회생계획불인가 등
-

상장폐지 사유 발생
요 건
모든 상장폐지 사유(형식 상장폐지 및 상장적격성 실질심사 대상 결정)가 발생한 경우 관리종목 지정
-
최종 부도 또는 은행거래정지해산사유(피흡수합병, 파산선고)정관 등에 주식양도 제한을 두는 경우

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

출처: KRX 법무포털(https://rule.krx.co.kr), 당사 제시

상기 검토 결과 중 관리종목 지정과 관련한 주요 요건을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(1) 매출액 미달 요건 검토

[매출액 미달 요건 검토]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년

매출액 (개별 기준)
26,319
24,428
15,388

출처: 당사 제시

「코스닥시장 상장규정」 제53조 제1항 제1호에 따라 최근 사업연도의 매출액이 30억 미만일 경우 관리종목으로 지정되게 됩니다. 당사는 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였으며, 「코스닥시장 상장규정」제53조 제1항 제1호 가목에 따라 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2022년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2026년까지 지정 유예를 적용받습니다. 당사의 2024년말 기준 매출액은 26,319백만원으로 관리종목 지정 요건에 해당하지 않습니다. 다만, 당사가 현재 예측할 수 없는 대내외적 변수로 매출액이 감소하여 2027년말 기준 당사의 개별 기준 매출액이 30억원 미만일 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 또한, 최근 금융당국의 상장폐지 요건 강화에 따라 2027년 이후부터는 시가총액 600억원 미만이면서 매출액(별도 기준) 50억원을 유지하지 못할 경우 관리종목으로 지정될 뿐 아니라 상장폐지 요건에 해당되어 상장폐지 될 수 있습니다. 당사의 시가총액은 최고 약 8,390억원에서 최저 약 983억원까지 기록한 바 있으며, 2025년 7월 1일 이후 본 공시서류 최초 제출일 전일 기준 당사의 시가총액은 약 4,000억원 ~ 5,000억원 수준입니다. 당사의 시가총액은 상장 이후 2022년 12월 ~ 2023년 2월 간 AI 챗봇 테마주의 강세와 함께 급등하였으며, 이후 주가가 지속적으로 하락하였으나 AI 분야에 대규모 투자를 예고한 이재명 정부의 출범 이전부터 점차 회복하여 현재 수준을 보이고 있습니다.상장폐지 요건이 강화되는 2027년 이후 당사의 별도 기준 매출액이 50억원을 초과하지 못하고, 당사의 시가총액이 600억원 미만 수준을 유지할 경우 상장폐지 요건에 해당될 위험이 있습니다. 향후 당사의 매출액 성장이 정체되거나 감소되고, 금융당국의 제도 변화 등에 따라 요건이 강화되는 등 당사의 관리종목 지정 및 상장폐지 요건과 관련하여 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(2) 법인세비용차감전계속사업손실 발생 요건 검토

[법인세비용차감전계속사업손실 발생 요건 검토]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년

법인세비용차감전순손익 (A)
-13,604
-9,663
-3,285

자본총계 (B)
19,624
31,423
40,606

법인세비용차감전손실률 (A/B)
69.3%
30.8%
8.1%

출처: 당사 제시

「코스닥시장 상장규정」 제53조 제1항 제2호에 따라 최근 3사업연도 중 2사업연도에 각각 당해 사업연도말 자기자본의 50%를 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실이 있고 최근 사업연도에 법인세비용차감전계속사업손실이 있는 경우 관리종목으로 지정되게 됩니다. 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조 제1항 제2호 나목에 따라 신규 상장일이 속한 사업연도를 포함하여 연속하는 3개 사업연도(2024년 12월 31일)까지 관리종목지정 유예를 적용받습니다. 따라서 당사가 최초로 관리종목 지정요건의 판단 대상이 되는 3개 사업연도는 관리종목 지정유예 종료 시점인 2024년 12월 31일 이후인 2025년부터 2027년까지입니다. 다만, 유예기간이 종료되고 2026년말을 기준으로 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도의 법인세차감전계속사업손실액이 10억원 이상이고, 자기자본의 50%를 초과하는 경우 관리 종목 지정 사유에 해당됩니다.

당사의 2024년말 개별 기준 법인세비용차감전순손실이 13,604백만원 발생함에 따라 개별 기준 자본총계 19,624백만원 대비 약 69.3%를 차지하여 당사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 50%를 초과하였습니다. 다만, 신규 상장일이 속한 사업연도를 포함하여 연속하는 3개 사업연도(2024년 12월 31일)까지 관리종목지정 유예를 적용하므로 2024년의 초과분은 판단 대상이 되지 않습니다. 다만, 동 규정상 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도에 법인세비용차감전순손실이 발생할 경우 관리종목으로 지정되므로, 당사가 2024년말을 기준으로 유예기간이 종료된 상황에서 관리종목 판단의 기준연도가 되는 2025년말, 2026년말, 2027년말 3개의 사업연도 중 2개 사업연도에서 기준 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.당사는 금번 유상증자를 통해 자본을 확충할 계획임에 따라 2025년말 기준으로는 관리종목 지정 요건에 해당하지 않을 것으로 판단하고 있으나, 당사가 기대하는 수준의 자본이 확충되지 않거나, 더욱 큰 규모의 법인세차감전순손실이 발생할 경우 법인세차감전순손실률이 50%를 초과할 가능성을 배제할 수 없으며, 이에 따라 관리종목에 지정될 우려가 있습니다. 또한, 2025년말 기준으로는 법인세차감전순손실률이 50%를 초과하지 않더라도, 2026년말과 2027년말 기준으로 법인세차감전순손실이 10억원 이상 발생하고, 자기자본 대비 50%를 초과할 경우 관리종목에 지정될 위험이 있습니다. 관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 50%를 초과하는 10억원 이상의 법인세비용차감전계속사업손실이 발생할 경우 상장적격성실질심사에 따른 상장폐지 요건에 해당하며, 이에 따른 거래정지 및 심사 이후 상장폐지 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(3) 자본잠식 및 자기자본 미달 요건 검토

[자본잠식 및 자기자본 미달요건 검토]

(단위: 백만원, %)

구분
2024년
2023년
2022년

자본금
5,734
5,711
2,840

자기자본
19,624
31,423
40,606

자본잠식률
-242.3%
-450.2%
-1,329.7%

출처: 당사 제시

「코스닥시장 상장규정」제53조 제1항 제3호와 제4호에 따라 매 사업연도 말을 기준으로 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 A) 최근 사업연도말을 기준으로 자본잠식률 50%이상 / B) 최근 사업연도말을 기준으로 자기자본 10억원 미만인 경우 관리종목으로 지정됩니다.당사는 A) 최근 사업연도말(2024년) 기준 자본잠식에 있지 않아 50% 미만이며, B) 최근 사업연도말(2024년) 기준 자기자본이 196억원으로 10억원 이상입니다. 이에 따라 당사는 자본잠식 요건에 의한 관리종목 지정요건에 해당하지 않습니다. 다만, 지속적인 영업손실 발생 등에 따라 최근과 유사한 결손금 누적 추세가 지속되고, 금번 유상증자 등을 통한 자본 확충이 충실히 이루어지지 않을 경우 자본이 잠식될 가능성이 있으며, 자본잠식에 따라 관리종목 지정 등 요건에 해당할 수 있습니다. 투자자 께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

한편, 「코스닥시장 상장규정」 제52조에 의거하여 최근 반기말을 기준으로 자본잠식률이 50% 이상인 경우 투자주의 환기종목에 지정될 수 있습니다. 이와 관련한 「코스닥시장 상장규정」은 다음과 같습니다. 당사는 상장 이후 「코스닥시장 상장규정」에 따른 투자주의 환기종목에 지정된 이력이 없으며, 공시서류 제출 전일 현재 투자주의 환기종목에 해당하지 않습니다.

[코스닥시장 상장규정]

제52조(투자주의 환기종목)① 거래소는 보통주식 상장법인이 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 투자주의 환기종목으로 지정한다.<개정 2022. 12. 7.>

1. 정기지정: 보통주식 상장법인의 영업·재무·경영 등에 관한 계량적·비계량적 변수 등을 고려하여 세칙으로 정하는 기업부실위험 선정기준에 해당하는 경우

2. 수시지정: 보통주식 상장법인이 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 경우

가. 외부감사법 제8조에 따른 내부회계관리제도의 운영실태에 대한 감사인의 검토·감사 결과 중요한 취약점이 발견되거나 중요한 범위제한이 있는 경우 또는 검토·감사의견이 표명되지 않은 경우

나. 제17조제1항을 위반하여 이 규정에 따른 의무보유 대상 주식등을 사실상 매각한 경우. 다만, 최대주주 변경을 수반하는 경우로 한정한다.

다. 제3자 배정 방식의 유상증자로 해당 보통주식 상장법인의 신주를 취득한 자에게 해당 취득일부터 6개월 이내에 선급금 지급, 금전의 가지급, 금전 대여, 증권(법 제4조제2항 각 호의 증권, 어음, 양도성 예금증서를 말한다)의 대여, 출자(타법인이 발행한 주식등 또는 출자증권의 취득을 말한다) 등을 한 사실이 공시 등을 통해 확인된 경우

라. 최근 사업연도의 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 감사의견이 계속기업으로서의 존속능력에 대한 불확실성에 의한 한정인 경우

마. 최대주주 변경으로 제51조제1항에 따른 의무보유가 적용되는지 여부가 확인되지 않은 경우

바. 제51조제1항에 따른 의무보유 대상자가 해당 의무보유를 이행하지 않은 경우

사. 최근 5개 사업연도에 각각 영업손실이 발생한 경우. 다만, 세칙으로 정하는 기술성장기업에는 이 목을 적용하지 않는다.

아. 최근 반기 말 현재 자본잠식률이 100분의 50 이상인 경우

자. 최근 반기 말 현재 자기자본이 10억원 미만인 경우

차. 최근 반기의 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 검토의견 또는 감사의견이 부적정, 의견거절이거나 감사범위 제한에 따른 한정인 경우

② 거래소는 보통주식 상장법인을 투자주의 환기종목으로 지정하거나 해제하는 경우 지체 없이 공시매체에 공표하여야 한다.

③ 투자주의 환기종목 지정 사유의 적용방법과 지정 및 해제 시기, 그 밖에 필요한 사항은 세칙으로 정한다.

출처:
KRX 법무포털(https://rule.krx.co.kr)

[코스닥시장 상장규정 시행세칙 [별표 9] 투자주의 환기종목 지정ㆍ해제 시기 발췌]

지정 사유
지정 시기
해제 시기

2.수시지정

9) 자본잠식

(규정 제52조제1항제2호아목)

반기 검토보고서(감사보고서를 포함한다)로 확인된 날의 다음 날
지정일 이후 도래하는 반기 말 검토보고서(감사보고서를 포함한다) 또는 사업연도 말 감사보고서로 자본잠식률이 100분의 50 미만인 것이 확인된 날의 다음 날

출처:
한국거래소 법규서비스(law.krx.co.kr)

[투자주의 환기종목 지정요건 및 해당사항 점검]

구분
지정요건
해당사항 점검

정기지정
보통주식 상장법인의 영업·재무·경영 등에 관한 계량적ㆍ비계량적 변수 등을 고려하여 세칙으로 정하는 기업부실위험 선정기준에 해당하는 경우
미해당

수시지정
내부회계관리제도의 운영실태에 대한 감사인의 검토·감사 결과 중요한 취약점이 발견되거나 중요한 범위제한이 있는 경우 또는 검토ㆍ감사의견이 표명되지 않은 경우
2024년 감사의견 적정

제17조제1항을 위반하여 이 규정에 따른 의무보유 대상 주식등을 사실상 매각한 경우. 다만, 최대주주 변경을 수반하는 경우로 한정한다.
미해당

제3자 배정 방식의 유상증자로 해당 보통주식 상장법인의 신주를 취득한 자에게 해당 취득일부터 6개월 이내에 선급금 지급, 금전의 가지급, 금전 대여, 증권(법 제4조제2항 각 호의 증권, 어음, 양도성 예금증서를 말한다)의 대여, 출자(타법인이 발행한 주식등 또는 출자증권의 취득을 말한다) 등을 한 사실이 공시 등을 통해 확인된 경우
미해당

최근 사업연도의 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 감사의견이 계속기업으로서의 존속능력에 대한 불확실성에 의한 한정인 경우
2024년 감사의견 적정

최대주주 변경으로 제51조제1항에 따른 의무보유가 적용되는지 여부가 확인되지 않은 경우
미해당

제51조제1항에 따른 의무보유 대상자가 해당 의무보유를 이행하지 않은 경우
미해당

최근 5개 사업연도에 각각 영업손실이 발생한 경우. 다만, 세칙으로 정하는 기술성장기업에는 이 목을 적용하지 않는다.
미해당

최근 반기 말 현재 자본잠식률이 100분의 50 이상인 경우
미해당

최근 반기 말 현재 자기자본이 10억원 미만인 경우
미해당

최근 반기의 개별재무제표 또는 연결재무제표에 대한 감사인의 검토의견 또는 감사의견이 부적정, 의견거절이거나 감사범위 제한에 따른 한정인 경우
2024년 감사의견 적정

출처: 한국거래소

당사의 경우 2022년 이후 누적된 손실로 인해 결손금이 확대되며 자본총계가 지속적으로 감소하고 있어, 이와 같은 상황이 중장기적 지속될 경우 자본잠식이 발생할 가능성이 있습니다. 이는 「코스닥시장 상장규정」 시행세칙 중 투자주의 환기종목 지정 사유에 해당하며, 향후 일정 기간동안 장내에서 거래가 이루어지지 못할 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 당사의 열위한 재무상태와 이에 따른 투자주의 환기종목 지정 위험에 유의하시기 바랍니다.
(4) 상장폐지 요건 강화 관련
한편, 2025년 01월 21일 금융위원회와 금융감독원, 한국거래소, 금융투자협회, 자본시장연구원은 'IPO 및 상장폐지 제도 개선 방안'을 발표하면서 시가총액 및 매출 관련 상장폐지 요건을 강화하였으며, 상장폐지 절차 또한 효율적으로 개정하였습니다. 기업가치 기반 투자를 활성화하고 부실 기업 퇴출을 유도해 국내 주식 시장의 질적 성장을 도모하겠다는게 제도 개선안의 목표입니다.현행 제도의 문제점으로는 기업 회생기회 부여, 투자자 보호에 초점을 둔 제도운영으로 저성과 기업의 적절한 퇴출이 지연되고 있다는 평가 등이 거론되고 있으며, 상장회사의 수 증가율은 높지만, 이에 비해 주가의 상승률은 높지 않아 주요국 대비 '상장기업수 대비 시가총액' 수치 또한 저조한 수준을 보이고 있다고 지적하였습니다.이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 저성과기업의 적시 적절한 퇴출을 통한 증시 전반의 밸류업에 기여하기 위해, 상장폐지 요건은 강화하고 그 절차는 효율화 할 수 있는 세부적인 개선안이 논의되었습니다. 금융당국은 상장폐지 정량적 요건인 시가총액과 매출 기준을 실효성 있는 수준으로 강화하기로 했습니다. 연착륙을 위해 최종 목표치까지 3단계, 3년에 걸쳐 상장 유지 기준을 단계적으로 상향하기로 했습니다.시가총액 요건은 2026년 150억원, 2027년 200억원, 2028년 300억원으로 높아집니다. 매출 요건의 경우 시가총액 대비 적응 기간이 더 필요하다는 점에서 시행일을 1년씩 늦췄습니다. 상장 유지를 위한 매출 요건은 2027년 50억원, 2028년 75억원, 2029년 100억원으로 강화되었습니다. 대신 성장 잠재력은 높지만 매출이 낮은 기업을 고려, 코스닥 상장기업 기준 최소 시가총액 600억원을 충족하면 매출 요건을 면제하는 완충 장치도 도입됩니다.

[상장폐지 제도 개선 방안: 시총/매출 요건 강화]

상장폐지 제도 개선 방안.jpg
상장폐지 제도 개선 방안

출처: 금융위원회, 데일리팜

당사의 본 공시서류 작성 기준일 현재 최근 사업연도 매출액은 약 263억원으로, 현재 수준과 동일한 매출액이 발생함을 가정한다면 당사는 상장 유지 관련 매출액 기준을 충족합니다. 또한, 당사의 최근 시가총액은 약 4,000억원 ~ 5,000억원 수준을 유지하고 있어 시가총액이 향후 과도하게 하락하지 않는 이상 시가총액 요건에 해당될 가능성은 낮은 상황입니다. 다만, 향후 당사의 매출이 감소하고 시가총액이 지속적으로 하락하여 상장폐지 요건에 해당될 경우 즉시 상장폐지 될 수 있습니다. 투자자들께서는 투자 판단 시 최근 상장폐지 요건 강화에 따른 상장폐지 위험에 대해서 충분히 인지하시길 바랍니다.이 외에도 상장폐지의 비재무적 요건 강화 방안으로는 '감사의견 미달요건' 기준의 강화를 발표했습니다. 현행 '감사의견 미달요건'의 경우 이의신청이 허용되는 형식적 상장폐지 사유로서, 이의신청시 개선기간을 부여하였습니다. 따라서 다음 혹은 다다음 사업연도 감사의견이 나올 때 까지 개선기간을 부여하는 등 다소 완화적으로 요건을 적용하였습니다. 이러한 '감사의견 미달요건'의 개선사항으로, 감사의견 미달사유 발생 이후 다음 사업연도 감사의견 미달시 즉시 상장폐지 절차를 진행하게 되었습니다. 즉, 감사의견 2회 연속 미달을 '이의신청 불가 형식적 사유'로 규정하게 되었습니다. 상기 개선사항은 2025년 07월 01일부터 시행되었습니다. 이렇듯 금융 관계기관의 국내증시 상장폐지 제도에 대한 개선방안 논의가 진행되었고, 현행 제도에서 단계적으로 유가증권시장 및 코스닥 시장의 상장폐지 요건이 엄격하게 작용될 전망입니다. 이에 따라 현행 기준으로 당사는 재무적, 비재무적 상장폐지 요건에 해당되는 바 없지만, 당사가 이후 영업실적의 악화나 재무구조의 급격한 변화 등에 의해 강화된 상장폐지 요건에 해당되게 된다면 상장폐지 사유에 해당될 위험이 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.당사는 본 공시서류 작성 기준일 현재 「코스닥시장 상장규정」 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다. 하지만 당사는 최근 3개년 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다. 추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험

당사는 2022년 7월 7일 코스닥 시장에 상장하였습니다. 당사는 코스닥시장 상장 당시 증권신고서상 아래와 같이 향후 3개년에 대한 영업실적을 추정하였습니다.

그러나, 당사는 3개년 추정 실적과 달리, 2022년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.

구체적으로, 예측치 대비 실적치에 매출액, 영업이익, 당기순이익의 순으로 2022년 36.97%, 201.10%, 192.39%, 2023년 31.7%, 228.21%, 232.45%, 2024년 47.1%, 206.20%, 220.47%의 괴리가 발생하였습니다.
2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 파악하고 있습니다.
특히, LLM 중심 산업 재편에 따른 수요 불일치, 대형 프로젝트 수주 후 공백기 발생, 발주 시기 편차로 인한 실적 이연, 제품 전환기 매출 공백 발생, 고정비 증가 등이 주요 원인에 해당합니다.
당사는 고정비 비중을 고려한 수익 구조 다변화 및 운영 효율화 전략을 병행하고 있으며, 고도화 제품의 상용화 및 대형 프로젝트 수주가 본격화될 경우, 현재의 고정비 구조가 수익 확대의 기반으로 전환될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다.
또한, 당사의 소프트웨어 개발 사업의 특성 및 B2G 및 B2B 중심 영업 방식 상 상기 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 수 있으며, 이로 인해 향후 당사의 실적이 예상보다 저조하고, 이익 미실현 장기화 시 자본잠식이 발생할 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사는 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였으며, 당사는 상장 당시 증권신고서 상 아래와 같이 향후 3개년에 대한 영업실적을 추정한 바 있으며, 추정 실적은 다음과 같습니다.

[상장 당시 당사 3개년 추정 실적]

(단위: 천원)

구분
2021년
2022년(E)
2023년(E)
2024년(E)

매출액
17,849,096
24,412,353
35,768,651
49,751,630

매출원가
9,194,343
12,678,774
17,420,792
23,749,423

매출총이익
8,654,753
11,733,579
18,347,859
26,002,207

판매비와관리비
6,414,654
7,737,388
9,772,687
12,718,757

영업이익
2,240,099
3,996,191
8,575,172
13,283,450

영업외수익
128,293
162,006
308,728
264,890

영업외비용
430,353
103,681
83,498
71,419

법인세비용차감전순이익
1,938,039
4,054,516
8,800,402
13,476,921

법인세비용
44,066
507,691
1,373,552
2,184,331

당기순이익
1,893,973
3,546,825
7,426,851
11,292,590

출처: 당사 투자설명서(2022.06.24)

그러나, 당사는 상기와 같은 3개년 추정 실적과 달리, 2022년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.

[상장 당시 추정 실적 대비 실제 실적의 괴리율]

(단위: 백만원, %)

추정대상
계정과목
예측치
실적치
예측치 달성여부
괴리율

2022년
매출액
24,412
15,388
미달성
36.97

영업이익
3,996
-4,040
미달성
201.10

당기순이익
3,546
-3,276
미달성
192.39

2023년
매출액
35,768
24,428
미달성
31.70

영업이익
8,575
-10,994
미달성
228.21

당기순이익
7,426
-9,836
미달성
232.45

2024년
매출액
49,751
26,318
미달성
47.10

영업이익
13,283
-14,106
미달성
206.20

당기순이익
11,292
-13,603
미달성
220.47

주1) 괴리율은 '(예측치-실적치)/예측치'로 산정된 비율입니다.

출처: 당사 제공

매출액의 괴리율부터 구체적으로 살펴보면, 당사는 증권신고서상 2022년도(1차연도) 매출액을 24,412백만원으로 추정 기재 하였으나, 실적은 15,388백만원으로 괴리율은 36% 입니다. 또한, 당사는 증권신고서상 2023년도(2차연도) 매출액을 35,768백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 24,428백만원으로 괴리율은 31% 입니다. 당사는 증권신고서상 2024년도(3차연도) 매출액을 49,752백만원으로 추정 기재 하였으나, 실적은 26,316백만원으로 괴리율은 47% 입니다. 당사는 매출을 사업 부문이 아닌 주요 기반기술을 기준으로 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 각 사업부문별 예측치와 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

[2022년 제품별 매출액 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2022년(E)
실적2022년

금액
추정 근거
금액
괴리발생원인

AI Text사업
코난 Search
11,040
매출액은 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율, 시장 수요 및 확장성 등을을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
8,532
당사의 매출에서 중요한 비중을 차지하는 공공 분야 발주가 순연되고, 전 세계적인 경제 둔화로 민간 투자가 줄어들면서, 당사의 매출 추정치와 실제 수치 사이에 차이가 발생했습니다.

코난 Analytics
5,562
2,210

코난 Chatbot
2,289
766

PulseK
1,573
1,539

AI Text 합계
20,464
13,047

Vision AI사업
코난 Watcher
3,508
매출액 추정은 수주 프로젝트, 미디어 공공 국방 보안 분야에서의 유지보수 계약, 신규 프로젝트의 예상 발주 금액, 그리고 시장 확장성 및 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
1,978
K-IFRS 기준에 따라 고객의 검수보고서 완료 시점을 매출 인식의 기준으로 삼고 있는 상황에서, 공공 분야 발주의 순연과 전세계적 경기 둔화에 따른 민간 투자 감소가 당사의 매출 추정에 영향을 끼쳐, 실제 매출과 예상치 사이에 괴리가 발생하였습니다.

코난 Voice/Listener
440
364

AI Video 합계
3,948
2,342

매출액 총계
24,412
-
15,388
-

[2023년 제품별 매출액 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2023년(E)
실적2023년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
코난 Search
14,028
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
7,882
2022년 예상 매출을 바탕으로 시장 성장세를 반영한 결과 예측과의 차이가 발생 됐으나, Large Language Models (LLM)의 출시 등 Text AI 분야에서 챗봇과 기술 분석(TA) 등에 적용하려는 다양한 시도가 본격적으로 전개되었습니다. 그 과정에서 일부 프로젝트의 연기도 있었으나, LLM의 부상으로 인한 빅데이터에 대한 수요 증가는 해당 기반 기술이 적용된 펄스케이(PulseKey)의 매출 확대로 이어지는 등 부대효과도 거두었습니다

코난 Analytics
7,258
2,036

코난 Chatbot
3,865
2,448

PulseK
2,396
3,079

AI Text 합계
27,547
15,445

Vision AI사업
코난 Watcher
6,882
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
8,833
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대에 힘입어 Konan Watcher 를 대표적으로 대형 신규 프로젝트들이 성공적으로 완료되며 성과를 달성했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로, 특정 산업 분야에 맞춤화된 제품을 개발하여 어려움을 극복할 계획입니다.

코난 Voice/Listener
1,340
150

Vision AI 합계
8,222
8,983

매출액 총계
35,769
-
24,428
-

[2024년 제품별 매출액 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2024년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
코난 Search
17,464
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
10,437
매출액 추정을 2022년의 시장 상황과 사업 성과를 기준으로 작성하여, 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 발생해 괴리율이 더욱 커졌습니다. AI 기술 기반의 Text AI 부문에서 주요 프로젝트 발주가 지연되거나 축소되는 경우가 있어, 2022년 예측한 수준보다 실적이 하락했습니다. 다만 신규로 LLM 관련 매출이 추가되고 챗봇 관련 적응 분야가 확대되는 등 긍정적인 시장 변화도 있었습니다.

코난 Analytics
8,968
2,384

코난 Chatbot
4,969
5,998

PulseK
3,547
2,229

코난 LLM
-
1,096

AI Text 합계
34,948
22,144

Vision AI사업
코난 Watcher
11,285
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
4,080
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대가 지속되고 있으나, Konan Watcher의 경우 전년도에 있었던 대형 프로젝트(약 51억원 규모)와 유사한 규모의 신규 프로젝트가 2024년에는 진행되지 않아 실적이 감소했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로 특정 산업군으로의 적용을 확대하고 다양한 분야로의 활용처를 넓혀 시장 경쟁력을 높일 계획입니다.

코난 Voice/Listener
3,520
94

Vision AI 합계
14,805
4,174

매출액 총계
49,752
-
26,318
-

당사는 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 향후 3개년 매출액을, 각 제품별로 당시 기준 수주 가능성이 높은 프로젝트 및 유지보수 계약에 시장점유율 등을 반영하여 추정하였습니다. 수주 가능성이 높은 프로젝트는 당사 각 사업부에서 수 개월 이상에 걸쳐 집중적으로 제안·추진한 주요 사업에 해당합니다.상기 표와 같이 당사의 매출액과의 괴리가 발생한 주된 사유는 2022년 경제 둔화에 따른 민간 투자 감소와 프로젝트 순연이 이루어진 것과 2022년 11월 ChatGPT 발표 이후 생성형 AI가 대두되는 등 LLM 등 기술 트렌드의 변화로 인해 당시 수주 가능성이 높다고 판단했던 일부 프로젝트가 취소되거나 이연 또는 수주 실패 등이 발생한 것에 기인합니다. 이에 따라 당사는 증권신고서에 기재한 제품별 수주 예상 프로젝트 내역과 수주 결과, 해당 결과에 대한 근거를 아래와 같이 정리하였습니다.수주 결과는 연간 신규 수주 금액과 매출 내역 및 내부 백데이터를 바탕으로 사실에 근거하여 최대한 추적·기재하였습니다. 다만, 과거 사업이 취소되거나 수주에 실패한 프로젝트에 대해서는 별도 관리 자료는 존재하지 않아, '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 간주하였으며, 해당 건은 아래 표들의 수주 결과 부분에 금액 없이 '-' 기호로 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 이 경우에는 최종 납품 사이트 기준의 유지보수 금액 또는 신규 수주 내역을 기준으로 작성하였습니다.먼저, Konan Search의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Search 수주 예상 프로젝트 및 수주 결과]

(단위: 천원)

회사명(구분)
프로젝트명
일정
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

H사(공공)
지능형 재판연구 지원시스템
2022년 6월
600,000
600,000
-
-
-
-
342,000

K사(공공)
업무포털 검색 고도화
2022년 7월
400,000
400,000
-
-
유지보수약 25,000
-
1,280,000

K2사(공공)
포렌식 검색 고도화
2022년 5월
800,000
300,000
-
500,000
500,000
유지보수2,400
-

W사(기업)
업무검색 포털 고도화
2022년 7월
300,000
300,000
-
-
-
124,346
유지보수9,179

K3사(공공)
홈페이지 고도화
2022년 7월
250,000
250,000
-
-
189,000
유지보수10,600
유지보수25,890

H사(공공)
온라인 청원시스템, 행정정보 공동이용
2022년 6월
450,000
250,000
200,000
-
144,000
유지보수38,400
유지보수47,857

N사(공공)
클라우드기반 행정시스템
2022년 6월
150,000
150,000
-
-
유지보수7,309
유지보수7,309
유지보수3,600

K4사(공공)
ECM 검색
2022년 중
200,000
200,000
-
-
유지보수10,231
유지보수10,044
유지보수11,056

K5사(공공)
홈페이지 검색엔진 클라우드 이전 업그레이드
2022년 중
145,000
145,000
-
-
유지보수15,387
유지보수10,008
유지보수10,008

K6사(공공)
기계설비산업 정보체계 검색엔진 도입
2022년 중
145,000
145,000
-
-
144,000
유지보수3,000
유지보수6,820

K7사(공공)
성과관리시스템
2022년 중
100,000
100,000
-
-
-
-
-

B사(공공)
국방표준종합정보시스템검색엔진 업그레이드
2022년 중
110,000
110,000

-
-
148,909
303,000

K8사(공공)
범정부 데이터 분석활용
2023년~ 2024년
4,000,000
-
2,000,000
2,000,000
-
-
-

S사(공공)
차세대전자소송
2023년~ 2024년
1,500,000
-
500,000
1,000,000
342,000
72,727
1,350,000

S사(기업)
발전건설 설계 자동화
2023년~ 2024년
500,000
-
500,000
-
-
40,000
유지보수7,800

H사(기업)
DWP 통합검색
2023년~ 2024년
300,000
-
300,000
-
-
-
-

추가 반영 사업 (상기 미반영 발주사업 및 성장률 고려한 매출액)
-
3,315,000
7,180,345
9,706,352
6,418,253
8,263,121
7,101,438

합계
30,151,697
6,265,000
10,680,345
13,206,352
7,795,180주2)
8,730,864주2)
10,498,648주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사는 상장 당시 Konan Search 제품군의 주요 프로젝트들에 대해 수주 가능성이 높다고 판단하였으며, 해당 판단의 근거로는 다수의 공공기관 사업이 수개월 이상에 걸쳐 준비된 프로젝트를 기준으로 제안 또는 추진 중이었고, 기존 유지보수 기반의 업셀링 구조에 더해 일정 규모 이상의 신규 사업이 병행되고 있었기 때문입니다. 특히, 당사는 시장 확대 가능성 산정을 위해 조달청 누적 발주 실적을 근거로 시장규모 및 점유율을 추정하였고, 해당 데이터는 일정 수준의 신뢰도를 갖춘 근거로 평가되었습니다. 당시 당사의 B2B 검색 솔루션 기반 시장점유율은 안정적인 성장세를 보여 추정의 기초로 삼기에 타당하다고 판단하였습니다.다만, 이후 실제 수주 결과는 일부 사업이 보류·무산되거나 제안이 철회되는 등으로 이어졌고, 이는 2022년 5월 새로운 정부가 출범한 이후 부처별 정책 방향 및 예산 집행의 재조정 영향이 주요 원인으로 작용했습니다. 여기에 더해, 러시아-우크라이나 전쟁 등 외부 불확실성 증가로 인해 공공 및 민간 전반에서 IT 투자가 위축되었고, 이로 인해 '추가 반영 사업' 다수의 수주가 이연되거나 확보되지 못하며, 당초 계획 대비 실적 괴리가 발생하였습니다.한편, 증권신고서에 기재된 수주 추정금액은 2022년 62.6억원, 2023년 106.8억원, 2024년 132억 원이었으며, 같은 기간 실제 수주 실적은 각각 77.9억원, 87.3억원, 104.9억원으로 집계되었습니다. 수치상 일정 부분 차이는 존재하나, 전체적으로 수주 실적 자체는 일정 수준 이상 유지된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Search 추가 반영 사업 산정방법]

(단위: 백만원)

연도
시장규모 (주1)
시장점유율(주2)
추정 매출액

2022
44,225
26.1%
10,945

2023
52,621
26.7%
13,023

2024
62,610
27.9%
15,495

주1) 과거 시장규모 추정 시 사용된 성장률은 국내외 검색 솔루션 판매 5개사(당사, W사, N사, V사, S사)의 검색 솔루션 추정 매출액 기반 시장규모, 조달청 나라장터 기준 공공기관 검색엔진 라이센스 매출액 성장률의 조화평균인 19.0%를 사용하여 추정하였습니다.

주2) 과거 시장규모 추정 시 시장점유율은 사업계획 기반으로 추정하였으며, 과점화 추세 및 공공기관 라이센스 매출액 점유율 등을 반영하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

또한, Konan Analytics의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Analytics 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

회사명(구분)
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

N사(공공)
지능형연금복지
2,000,000
500,000
500,000
1,000,000
-
-
-

P사(기업)
AI스펙검토자동견적시스템
750,000
375,000
375,000
-
-
-
-

S사(공공)
서울형 교육 플랫폼
500,000
500,000
-
-
-
-
-

S사(기업)
시험성적서,송장 분석시스템
500,000
500,000
-
-
-
-
-

M사(공공)
스마트인재관리체계
2,500,000
500,000
1,000,000
1,000,000
7,480,909
-
-

C사(기업)
Live 심의 구축사업
500,000
-
500,000
-
-
-
-

상품평 분석시스템
500,000
-
-
500,000
-
-
-

W사(기업)
(가칭)AI기반 상품분석시스템
1,000,000
350,000
350,000
300,000
-
-
-

S사(기업)
T 모바일 매뉴얼 스크린 분석 사업
350,000
350,000
-
-
-
-
-

S사(공공)
차세대 미래등기시스템 구축사업
350,000
100,000
100,000
150,000
158,400
756,000
158,400

L사(공공)
2022년 개발구축사업
300,000
300,000
-
-
-
-
-

B사(공공)
(가칭)상담어플리케이션 구축사업
300,000
300,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
K-에듀
1,300,000
-
500,000
800,000
-
-
-

L사(공공)
지능형 법령정보
2,200,000
-
1,200,000
1,000,000
-
-
-

M사(기업)
개인화 추천 고도화
1,000,000
-
500,000
500,000
-
-
-

K사(공공)
VOC 분석 시스템
500,000
-
500,000

-
40,000
158,400

K사(공공)
성과관리시스템
350,000
-
350,000

-
-
-

Konan BI 신규 매출 (구독형)
-
40,500
243,000
486,000
-
-
-

추가 반영 사업
-
161,256
1,123,440
1,978,000
553,929
2,172,352
2,217,836

합계
18,162,696
3,976,756
7,241,440
7,714,000
8,193,238주2)
2,968,352주2)
2,534,636주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Analytics 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 주요 기업 고객들을 대상으로 한 데이터 기반 의사결정 수요가 점차 증가하고 있었고, 당사의 구축형 솔루션이 보안성과 도입 유연성 측면에서 경쟁 우위를 갖고 있다고 판단했기 때문입니다. 특히, 특정 산업군(제조·통신·공공 등)에서 복수의 제안 또는 사전 협의가 진행 중이었고, 이를 기반으로 실질적인 수주 전환이 가능하다고 보았습니다.

그러나, 생성형 AI의 부상으로 인해 고객사들이 기존 텍스트 분석 기반의 애널리틱스 기술을 구형으로 인식, 새로운 기술 도입을 검토하며 관망하는 분위기가 형성되었습니다. 여기에 더해 일부 기관의 내부 정책 변경, 투자 집행 보류, 사업 범위 축소 등이 맞물리며 프로젝트 추진이 무산되었고, 전반적인 경기 위축으로 인해 민간 영역의 IT 투자도 지연되면서 다수의 기회가 실현되지 못한 채 종료되었습니다. 이에 따라 상기 사업들은 수주로 이어지지 못하고 실패로 정리되었습니다.

또한, Konan BI의 경우 신규 매출이 2024년까지 점진적으로 발생할 것으로 기대하고 연간 고객 확보 목표를 30개로 설정하였으나, 실제로는 초기 사업화 단계에서 목표한 고객사 유치가 이루어지지 않아, 보고 기준 기간 내 실질적인 매출이 발생하지 않았습니다.

한편, 당사는 '추가 반영 사업' 항목에 대해 차세대 AI 기반 e-감사 시스템 구축, 인물 분석 기술 개발, 차세대 ERP 구축, 디지털 경제교육 플랫폼 구축, 외교부·GS홈쇼핑 등 주요 기관 대상 사업, 그리고 중소·중견기업 대상 프로젝트(2023년 5건, 2024년 8건 가정) 등을 기반으로 매출을 추정하였습니다. 그러나, 생성형 AI의 부상에 따른 고객사의 기술 전략 변화, 주요 공공사업의 일정 연기 및 예산 구조 변경, 민간 부문 도입 지연 등의 요인으로 인해, 해당 계획은 실적과 일정 부분 괴리가 발생하였습니다.

다만, 일부 프로젝트는 축소되거나 통합된 형태로 진행되었으며, 국방부의 '스마트 인재관리 시스템'은 당초 약 25억원 규모에서 74억원으로 확대 수주되어 실제로 수행된 바 있습니다. 또한, 2023년 이후에는 정부 예산 구조조정과 민간 기업의 투자 보수화가 맞물리며, 전반적인 수주 규모가 감소하는 추세를 보였습니다. 그러나 축소되거나 연기된 일부 사업은 향후 LLM을 기반으로 재추진 가능성이 존재할 것으로 예상하고 있습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Analytics 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

추가 반영 사업
2022
2023
2024
비고

한전KPS
-
100,000
200,000
차세대 AI 기반 e-감사 시스템 구축

외교부
-
50,000
150,000
인물분석 개발

한국전력
-
100,000
200,000
차세대 ERP 구축사업

기획재정부
-
50,000
200,000
디지털 경제교육 플랫폼 구축

유지보수
41,256
106,900
156,900
외교부, GS홈쇼핑 등

데이터구축
120,000
200,000
320,000
중소중견 대상 '23년 5건, '24년 8건 가정

신규 고객 (*)
-
516,540
751,100
신규 고객 당해연도('21년) 발주 매출액,해당 부문 매출성장률 반영

합계
161,256
1,123,440
1,978,000
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

한편, Konan Chatbot의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Chatbot 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

M사(공공)
병 민원 챗봇 도입 사업
350,000
350,000
-
-
-
-
-

L사(공공)
마이홈포털 챗봇 도입
300,000
300,000
-
-
-
703,091
-

F사(공공)
업무포털 챗봇
300,000
300,000
-
-
-
-
-

S사(기업)
업무포털 챗봇
200,000
200,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
차세대 AI 기반 감사시스템
150,000
150,000
-
-
-
-
-

P사(기업)
G/W 챗봇 구축
135,000
135,000
-
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇구축사업
133,250
133,250
-
-
-
-
-

K사(공공)
건축행정 챗봇 구축
500,000
-
500,000
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇 구축 사업
350,000
-
350,000
-
-
-
-

K사(공공)
챗봇구축사업
300,000
-
300,000
-
-
-
-

I사(공공)
4단계 제2여객터미널 확장
200,000
-
200,000
-
-
-
-

P사(공공)
우체국 차세대 종합금융시스템
200,000
-
200,000
-
-
-
-

P사(공공)
챗봇구축사업
100,000
-
100,000
-
-
-
-

C사(기업)
챗봇 구축
500,000
-
-
500,000
-
-
-

H사(기업)
IT 프로젝트
200,000
-
-
300,000
-
-
-

M사(공공)
안전역이 좁은 격리자의 모니터링을 위한AIOT기반 스마트 비대면 통합관리시스템 고도화 기술 개발
500,000
-
-
500,000
-
-
-

K사(공공)
대직원 민원처리용 챗봇 구축
300,000
-
-
300,000
-
-
-

H사(기업)
고객용 챗봇서비스&개인화추천
200,000
-
-
200,000
-
-
-

추가 반영 사업 (상기 미반영 발주사업 및 성장률 고려한 매출액)
-
-
1,468,425
2,549,701
1,678,446
3,920,286
3,812,254

합계
1,568,250
3,118,425
4,349,701
1,678,446주2)
4,623,377주2)
3,812,254주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Chatbot 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 공공 및 대기업 고객을 중심으로 챗봇 고도화 및 고기능 상담 서비스에 대한 수요가 확산되던 시점이었고, 특히 시나리오 기반의 질의응답 기능 중심 챗봇이 다수 기관에 빠르게 도입되며 기술적 검증이 진행되고 있었기 때문입니다. 실제로 IPO 당시 제시되었던 기관들을 제외하고, 2022년 한 해 동안 KTCS, 국세청, 하이닉스 등 16개 기관에 신규 구축이 이루어졌고, 이를 통해 당사 플랫폼의 기술력과 안정성이 시장 내에서 일정 수준의 신뢰를 확보하고 있는 상황이었습니다.다만, 당시 제안 단계에서 포착되었던 IPO 당시 제시 기관들은 일부 프로젝트가 지연되거나 변경되며, 실질적으로는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등 소수의 기관을 중심으로 신규 프로젝트가 진행되었습니다. 다양한 중앙부처 및 지자체에서 시나리오 기반 상담 시스템에 대한 수요는 존재했으나, 대규모 언어모델(LLM)의 도입 확산이 기존 챗봇 시장에 기술적 전환점을 가져오며 수요 수준이 한 단계 도약하는 변곡점이 되었습니다.

당사는 시나리오 기반 챗봇 외에도, 생성형 언어모델(LLM)을 활용한 응답 기능을 결합한 하이브리드 형태의 챗봇을 도입하는 방식으로 시장 변화에 대응하였습니다. 이로 인해 매출 기준에서는 일부 괴리율이 발생하였으나, 시장 변화에 유연하게 대응한 결과 수주 실적 기준으로는 비교적 양호한 성과를 기록하였습니다. 2023년에는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등과의 사업이 진행되었고, 2024년에는 여가부, 국세청 등 총 21개 기관에서 프로젝트가 집행되었습니다. 특히 일부 사업은 '챗봇+' 등으로 기능이 분리되거나 명칭이 변경되어 추진되었으며, 이러한 대응을 통해 2024년 기준 실질 수주 실적은 계획 대비 대부분 달성된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Chatbot 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분(단위: 천원)
2022년
2023년
2024년
비고

H사
-
-
100,000
H솔루션社 업무시스템 챗봇

기존 서비스 고도화
-
448,136
1,172,310
'21년 5건의 고도화 서비스 발생,'23년 10건, '24년 20건 (단가 15% 상승 가정)

공공 신규고객
-
679,050
916,718
공공 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,시장성장률 반영

기업 신규고객
-
341,239
460,673
기업 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,시장성장률 반영

합계
-
1,468,425
2,649,701
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

추가로, PulseK의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 PulseK는 구독형 서비스 기반 사업으로, 기존 고객사 대상 유지·업셀링 항목을 '계속사업', 신규 도입 제안 중심 프로젝트를 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 PulseK 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
계속/신규
2022년
2023년
2024년

S사 등(기업)
데이터 제공 서비스
804,000
70,000
334,000
400,000
계속사업
298,509
364,509
382,209

K사(공공)
데이터 분석 서비스
600,000
200,000
200,000
200,000
계속사업
-
-
-

K사 등(공공)
데이터 제공 서비스
400,000
-
200,000
200,000
계속사업
27,263
-
38,780

H사 등(기업)
온라인 모니터링 및 위기요소 탐지
300,000
-
150,000
150,000
계속사업
-
-
-

Y사, C사 등 (공공/기업)
펄스케이 서비스 이용
549,589
69,589
130,000
350,000
계속사업
-
-
-

B사(공공)
온라인 시정 모니터링 분석
220,000
-
110,000
110,000
계속사업
129,690
124,465
131,818

S사(공공)
온라인 시정 모니터링 분석, 소통전략수립 컨설팅
280,000
-
140,000
140,000
계속사업
137,059
154,545
150,000

S사(공공)
소셜분석을 통한 시정 모니터링
230,000
-
115,000
115,000
계속사업
-
-
110,909

M사(공공)
문화여가 분석모델 개발사업
350,000
150,000
100,000
100,000
신규사업
19,900
-
-

T사(공공)
통일공감대 확산을 위한 온라인 이슈관리
445,000
145,000
150,000
150,000
신규사업
148,000
-
-

N사(공공)
농업농촌 이슈분석 사업
340,000
-
170,000
170,000
신규사업
-
-
20,000

K사(공공)
글로벌 경제 이슈분석 서비스
220,000
-
110,000
110,000
신규사업
-
-
-

P사(기업)
데이터 제공 서비스
100,000
-
-
100,000
계속사업
-
-
-

L사(기업)
소셜 빅데이터 분석 툴 도입
600,000
-
300,000
300,000
신규사업
-
-
-

L사(기업)
소셜 리스닝 플랫폼 이용
250,000
-
-
250,000
신규사업
-
-
-

L사(기업)
리뷰데이터 분석 서비스
200,000
-
-
200,000
신규사업
-
-
-

N사(기업)
리뷰데이터 분석 서비스
150,000
-
-
150,000
신규사업
-
-

M사(공공)
데이터 분석 서비스
160,000
-
-
160,000
신규사업
-
-
-

추가 반영 사업
326,174
-
134,424
191,750
신규사업
586,768
1,839,729
1,401,355

합계
5,664,763
634,589
2,343,424
3,546,750
-
1,347,189 주2)
2,483,248주2)
2,235,071주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 PulseK 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 구독형 고객의 재계약 및 고도화 수요가 지속되고 있었고, 이를 기반으로 주요 공공기관 대상의 확장 제안도 병행되었기 때문입니다. 특히, 사용자 기반을 바탕으로 한 유지보수 및 업셀링 수요가 유효하게 작동하고 있어 일정 수준의 수주 전환 가능성이 높다고 보았습니다.다만, 일부 신규 프로젝트는 예산 지연, 기술 검토 장기화, 타 시스템과의 통합 논의 등으로 실질적 추진이 미뤄졌으며, 이 중 일부는 수주로 이어지지 못한 채 사업 종료 또는 무산으로 정리되었습니다. 한편, 당사는 '추가 반영 사업'에 대한 매출을 추정함에 있어, 서울시, 성남시, 부산시 등 주요 지자체를 중심으로 한 공공 모니터링 시장 확대 계획을 기반으로 하였고, 구독형 서비스 특성을 반영해 기존 매출 기반의 유지·확장을 '계속사업', 신규 진입을 '신규사업'으로 구분하여 가정하였습니다. 그러나, 실제로는 계획했던 추가반영 사업 중 Prime, Essential 구독의 신규 고객 확보가 제한되었고, 일부 수주는 예측하지 않았던 분야에서 발생하는 등, 매출 구성과 수주처 측면에서의 괴리가 나타났습니다.그럼에도 불구하고 2024년을 제외한 기간에는 수주 기준으로 고도화된 수요에 안정적으로 대응한 결과, 기존 고객군의 유지·확장 성과가 반영되어 일정 수준 이상의 수주 실적을 확보하였습니다. 이에 따라 전체 추정 대비 수주는 일정 부분 보완된 것으로 판단됩니다.

[2022년 매출 추정 시의 PulseK 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분
2022년
2023년
2024년
비고

펄스케이 신규고객
-
43,200
86,400
Prime 신규고객 '23년 1개, '24년 1개 가정

펄스케이 신규고객
-
32,400
32,400
Essential 신규고객 '23년 2개, '24년 2개 가정

중견기업 데이터수집 용역 (*)
-
58,824
72,950
중견기업 데이터수집 용역 매출액('21년도)및 해당 부문 매출성장률 준용

합계
-
134,424
191,750
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

Vision AI 부문 중 Konan Watcher의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시에는 기존 방송국을 중심으로 유지되던 사업을 '계속사업'으로, 신규 산업 영역 진입이나 신규 고객사를 대상으로 한 사업을 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Watcher의 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
계속/신규
2022년
2023년
2024년

S사(미디어/공공)
딥메타데이터 관리 시스템 고도화
1,500,000
500,000
500,000
500,000
계속사업
340,000
318,000
-

K사(미디어/공공)
뉴스룸 재난방송, 네트워크 제작시스템 최적화
270,000
270,000
-
-
계속사업
191,303
295,763
344,319

K사 등(미디어/공공)
콘텐츠 관리 레거시 시스템 고도화)
500,000
100,000
200,000
200,000
계속사업
384,247
120,000
25,000

L사(미디어/공공)
토지박물관 기록물관리 구축
200,000
200,000
-
-
계속사업

4,000
950

L사(미디어/공공)
동영상 디지털 아카이브 구축
100,000
-
100,000
-
신규사업

-
-

K사(미디어/공공)
영상 아카이브시스템, 영화 객체인식 사업
2,000,000
300,000
1,300,000
400,000
신규사업

-
-

K사 등(미디어유지보수)
K사, S사, Y사 등 유상유지보수
1,261,948
221,948
600,000
600,000
계속사업

112,646
251,406

R사(국방/보안)
야간 개체식별AI 학습용 데이터셋 구축,밀리터리넷 고도화
800,000
400,000
-
400,000
계속사업
358,690
20,078
14,181

M사(국방/보안)
데이터센터 내 영상관제 구축
1,900,000
500,000
700,000
700,000
신규사업
-
5,116,363
-

D사(국방/보안)
AI적용/TOD영상 자동분석체계
1,800,000
-
-
1,800,000
신규사업

-
-

M사(국방/보안)
지능형 영상융합 공유체계 구축 및 고도화 사업
2,100,000
400,000
1,200,000
500,000
신규사업
370,490
-
-

K사(국방/보안)
AI기반 드론영상 분석시스템 개발
1,800,000
-
-
1,800,000
신규사업
-
-
-

M사(국방/보안)
딥러닝 기반 함정/선박영상인식 고도화 구축 사업, 해강안 감시
3,200,000
-
1,300,000
1,900,000
신규사업
-
-
-

M사(국방/보안)
불법어획 감지 시스템 구축 사업
1,300,000
-
-
1,300,000
신규사업
-
-
-

추가 반영 사업
2,942,662
616,052
981,680
1,184,930
-
2,715,459
1,463,779
5,340,728

합계
21,674,610
3,508,000
6,881,680
11,284,930
-
4,360,189 주2)
7,450,629주2)
5,340,728주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Watcher 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 방송사(SKT, YTN, KBS 등) 대상의 안정적인 구축·운영 경험을 바탕으로, 시각 기반 인공지능 기술 수요가 타 산업으로 확장될 가능성이 있다고 판단했기 때문입니다. 특히 공공 및 산업 분야에서의 제안 요청과 초기 검토가 일부 이루어졌고, 시장 전반의 기술적 관심도 상승 추세에 있었습니다.그러나, 실제 사업화 단계에서는 예산 미편성, 유사 솔루션과의 중복 검토, 정책 우선순위 변화 등으로 인해 사업이 보류되거나 무산되는 사례가 적지 않았고, 제안 대비 실질 수주로 이어진 건수는 제한적이었습니다.한편, 당사는 '추가 반영 사업'의 매출을 추정함에 있어, 방송 산업 기반 위에 국방 및 공공 분야로의 확장이 가능할 것으로 보고, 관련 시장 성장률을 준용하여 예측하였습니다. 그러나 실제로는 공공 분야 진출이 기대에 미치지 못했고, 일부 대형 프로젝트에 편중되는 양상을 보이면서 전반적인 수주는 제한적인 수준에 머물렀습니다.이로 인해 매출 기준으로는 괴리가 발생하였으며, 수주 기준으로도 2022~2023년에는 대형 국방 과제 수주를 통해 일정 수준의 실적이 확보되었지만, 대부분의 항목에서는 성과 도출이 어려웠습니다. 특히 2024년에는 유사 규모 프로젝트 부재로 수주가 더욱 축소되며, 당초 계획 대비 전반적인 실적은 제한적인 수준에 머물렀습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Watcher 추가 반영 사업 목록]

(단위: 천원)

구분
2022
2023
2024
비고

기존 고도화/구축 등(미디어)
308,026
385,032
513,376
22년 12건, '23년 15건, '24년 20건 가정('21년 7건, 평균금액 25,668백만원)

신규 방송채널
-
100,000
200,000
채널A, TV조선 등

K사
180,000
180,000
100,000
PHM시스템용 DB 구축

한국도로공사
100,000
50,000
50,000
영상제공 스트리밍 SW

기존 고도화 등(국방)
28,026
31,772
36,018
기존 고도화 부문 매출액('21년) 및해당 부문 매출액 성장률(13%) 반영

신규 국방 고객사 (*)
-
234,876
285,536
국방 신규고객 당해연도('21년) 발주 매출액,해당 부문 매출액 성장률 반영

합계
616,052
981,680
1,184,930
-

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24)

마지막으로, Konan Voice&Listener의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 사업 구분은 내부 전략에 따라, 기존 매출이 발생 중이거나 유지가 가능하며 확장이 예상되는 영역을 '계속사업', 신규 추진이나 메타버스 등 신시장 진입을 목표로 한 영역을 '신규사업'으로 구분하였습니다.

[2022년 매출 추정 시의 Konan Voice&Listener의 수주 예상 프로젝트 및 수주결과]

(단위: 천원)

구분
프로젝트명
수주 예상
수주 결과 주1)

발주예상금액
2022년
2023년
2024년
비고
2022년
2023년
2024년

Konan ListenerK사(교육기관)
청각장애학생을 위한자동자막생성 고도화 및 후보정 사업
700,000
100,000
300,000
300,000
계속사업
-
-
-

Konan ListenerN사(교육기관)
AI기술기반음성인식 자막지원 프로그램 고도화
200,000
-
-
200,000
계속사업
-
유지보수10,000
-

Konan ListenerS사(교육기관)
자막 자동 생성 시스템
600,000
-
200,000
400,000
신규사업
-

-

Konan Voice(메타버스 음성API)
-
-
440,000
1,570,000
신규사업
-
103,000
-

Konan Voice(음성합성 구독)
-
-
400,000
1,050,000
신규사업
8,039
39,926
91,678

합계
100,000
1,340,000
3,520,000
-
8,039 주2)
152,926주2)
91,678주2)

주1) 수주 결과는 수주, 매출 인식 및 내부 백데이터 활용하여 추적 기재하였습니다. 다만, 과거 수주 실패에 대한 별도 관리 자료는 존재하지 않아 '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 기재하였으며 해당 건은 '-' 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 해당 경우에는 최종 납품 사이트 기준 유지보수 금액을 기준으로 기재하였습니다. 지연된 프로젝트의 경우, 2022~2024년 수주 데이터를 기반으로 가능한 범위 내에서 매칭하여 작성하였습니다.

주2) 당사는 수주 이후, 프로젝트 종료 시점(통상 1~4년)에 매출이 인식되므로, 상기 합계는 각 년도 제품 기준 총 신규 수주 금액으로 기재하였습니다.

출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

당사가 당시 Konan Voice&Listener 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 음성 인식·합성 기술에 대한 공공 및 산업 분야의 수요가 점차 확대되고 있었고, 회의록 자동화, 상담 기록화, 교육자료 제작 등 구체적 활용 사례 중심으로 초기 검토 요청이 이어지고 있었기 때문입니다.

그러나, 제안 이후 네이버 '클로바노트' 등 유사 서비스가 무상으로 확산되면서 시장에서의 상용 솔루션에 대한 도입 유인이 약화되었고, 이에 따라 당사 제안의 실효성이 일부 제한되었습니다. 또한, 일부 기관은 기술 우선순위 변경이나 도입 검토 장기화 등의 사유로 실제 수주로 이어지지 못해, 당초 계획 대비 수주 실적 간 괴리율이 발생하였습니다.또한, IPO 당시 메타버스 산업의 빠른 성장이 기대되면서, 이에 연계된 음성 API 수요 역시 확대될 것으로 보고 매출을 추정하였습니다. 그러나 실제로는 메타버스 산업의 성장 속도가 기대에 미치지 못했고, 관련 사업 추진도 제한되면서 해당 항목은 계획 대비 괴리율이 발생하였습니다.

매출에 이어서, 영업이익 및 당기순이익에서 괴리가 발생한 사유는 다음과 같습니다. 당사는 증권신고서 상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996백만원으로 당기순이익을 3,547백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -4,041백만원, -3,277백만원으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 또한, 증권신고서 상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575백만원, 당기순이익을 7,427백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -10,995백만원, -9,836백만원으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 한편, 당사는 증권신고서 상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283백만원으로 당기순이익을 11,292백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

[2022년 영업이익 및 당기순이익 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2022년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
24,412
수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
15,388
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2022년 참조.

매출원가
12,679
사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
10,307
영업이익의 괴리 발생 원인은 매출액의 실제 실적이 추정치에 비해 부족했던 점입니다. 이로인해 영업이익의 괴리가 확대되었으며, 수주 잔고액의 증가에 따른 개발 인력등의 인력을 선제적으로 추가 확보한 것이 비용 증가로 이어져 예상치와의 차이를 더욱 확대시켰습니다.

매출총이익
11,734
5,081

판매비와관리비
7,737
9,122

영업이익
3,996
(4,041)

영업외수익
162
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
944
당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적이 추정치에 비해 부족했던 영향이 최종적으로 당기순이익에도 영향을 미쳤습니다. 또한, 영업외수익이 예상보다 증가한 이유는 여유 자금을 안전성이 높은 단기 금융자산등에 투자한 결과 입니다.

영업외비용
104
188

법인세비용차감전순이익
4,055
(3,285)

법인세비용
508
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
(8)

당기순이익
3,547
(3,277)

[2023년 영업이익 및 당기순이익 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2023년(E)
실적2023년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
35,769
수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
24,428
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2023년 참조.

매출원가
17,421
사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
19,402
영업이익의 괴리 발생 원인은 22년 매출이 순연되며, 매출액 실적이 추정치에 비해 부족한 영향이 23년까지 영향을 미쳤습니다. 이로인해 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 확대되었으며, 대형 프로젝트의 진행과 LLM을 비롯한 AI 기술 개발 및 AI 기반 제품화를 위한 개발 인력과 장비의 선제적인 확보에 따른 영업비용이 증가하였습니다.

매출총이익
18,348
5,026

판매비와관리비
9,773
16,021

영업이익
8,575
(10,995)

영업외수익
309
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
1,623
당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적이 추정치에 비해 부족했던 영향이 최종적으로 당기순이익에도 영향을 미쳤습니다. 또한, 영업외수익이 예상보다 증가한 이유는 여유 자금을 안전성이 높은 단기 금융자산등에 투자한 결과 입니다.

영업외비용
83
291

법인세비용차감전순이익
8,800
(9,663)

법인세비용
1,374
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
174

당기순이익
7,427
(9,836)

[2024년 영업이익 및 당기순이익 괴리 발생 사유]

(단위 : 백만원)

구분
예측2024년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
49,751
상장 기준일 수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
26,318
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2024년 참조.

매출원가
23,749
상장 기준일 사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
21,426
영업이익의 괴리 발생 원인은 2022년의 시장 상황과 성과를 기준으로 매출을 추정하여 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 커졌기 때문입니다. 주요 프로젝트들의 발주 지연 및 축소 등으로 인해 예상 매출이 감소한 반면, 신규 제품군 확대를 위한 인력 및 설비 확보 등 지속적인 영업비용이 발생하여 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 더욱 확대되었습니다.

매출총이익
26,002
4,892

판매비와관리비
12,718
18,999

영업이익
13,283
-14,106

영업외수익
264
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
742
당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적 감소로 인한 영업이익 악화가 최종적으로 당기순이익에도 직접적인 영향을 미쳤기 때문입니다. 다만, 영업외수익은 단기 금융자산 투자로 인해 소폭 증가했습니다.

영업외비용
71
240

법인세비용차감전순이익
13,476
-13,603

법인세비용
2,184
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
0

당기순이익
11,292
-13,603

손익에 영향을 미치는 비용 부분에서, 당사가 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 추정한 2022년 이후 2024년까지의 각 비용 계정의 금액과 실제 발생한 금액 간의 차이 및 차이 발생 사유는 아래와 같습니다.

[2022~2024년 과거 추정 및 실제 비용 내역 비교]

(단위 : 천원, %)

구분
비용의 성격
추정 (P)
실제 (A)
추정 대비 실제 초과분(P/A-1)

2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년

임직원급여 및 퇴직급여
인건비
7,729,897
10,003,923
13,402,664
8,412,314
11,327,147
12,996,600
8.8%
13.2%
-3.0%

경상연구개발비
인건비
1,132,847
1,466,115
1,964,214
2,554,855
4,998,570
5,511,377
125.5%
240.9%
180.6%

상각비 (유형, 무형, 사용권)
감가상각비
959,517
1,371,099
2,069,012
742,354
2,299,086
4,178,233
-22.6%
67.7%
101.9%

복리후생비
기타 인건비성
1,809,996
2,342,472
3,138,305
1,767,005
2,363,011
2,657,864
-2.4%
0.9%
-15.3%

차량유지비
기타 인건비성
22,757
29,451
39,457
24,329
21,639
17,198
6.9%
-26.5%
-56.4%

교육훈련비
기타 인건비성
20,570
26,622
35,666
20,619
63,497
53,198
0.2%
138.5%
49.2%

소모품비
기타 인건비성
68,426
88,556
118,641
49,492
124,790
132,805
-27.7%
40.9%
11.9%

세금과공과
기타 인건비성
328,123
424,652
568,923
333,824
501,741
565,319
1.7%
18.2%
-0.6%

재료비
변동비 (매출액 연동)
1,007,869
1,476,716
2,054,007
374,301
5,253,726
4,474,960
-62.9%
255.8%
117.9%

외주용역비
변동비 (매출액 연동)
4,543,081
6,656,461
9,258,660
2,704,462
3,833,771
4,294,792
-40.5%
-42.4%
-53.6%

여비교통비
변동비 (매출액 연동)
569,137
833,893
1,159,885
169,878
390,787
457,150
-69.1%
-51.5%
-59.2%

접대비
변동비 (매출액 연동)
90,392
132,441
184,216
79,146
126,232
100,663
-12.4%
-4.7%
-45.4%

지급임차료
변동비 (매출액 연동)
70,957
103,966
144,609
49,825
170,440
269,639
-29.8%
63.9%
86.5%

도서인쇄비
변동비 (매출액 연동)
17,534
25,690
35,733
18,375
63,732
34,785
4.8%
148.1%
-2.7%

광고선전비
변동비 (매출액 연동)
187,469
274,677
382,057
140,187
286,499
239,044
-25.2%
4.3%
-37.4%

대손상각비
변동비 (매출액 연동)
24,412
35,769
49,752
227,438
-80,827
228,502
831.7%
-326.0%
359.3%

지급수수료
개별 분석
1,135,180
1,157,644
1,180,781
1,175,533
1,932,250
1,826,285
3.6%
66.9%
54.7%

주식보상비용
개별 분석
191,002
191,002
75,602
191,002
878,580
1,462,746
0.0%
360.0%
1834.8%

통신비
고정비
15,528
15,994
16,474
38,289
51,543
59,820
146.6%
222.3%
263.1%

수선비
고정비
3,153
3,248
3,345
13,085
73,232
45,845
315.0%
2154.7%
1270.6%

보험료
고정비
72,814
74,998
77,248
103,595
222,002
220,522
42.3%
196.0%
185.5%

운반비
고정비
2,522
2,597
2,675
1,898
2,775
2,980
-24.7%
6.9%
11.4%

건물관리비
고정비
231,527
238,473
245,627
225,217
518,547
594,612
-2.7%
117.4%
142.1%

주1) 분석 대상 3개년 중 2개년 이상에서 추정치 대비 실제치가 증가한 계정에 대해 밝은 회색 음영을 표기하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

(i) 인건비상기 분류한 비용의 성격 중 인건비는 임직원급여, 퇴직급여, 경상연구개발비로 구분됩니다. 이 중 임직원급여와 경상연구개발비는 과거 상장 당시 사업부별 인원 충원 계획과 임금상승률, 국고보조금 수입 효과를 반영하여 추정하였습니다. 또한, 사업 확장 및 연구개발을 위해 음성합성, 디지털 트윈 관련 신규사업 준비 일정 등에 맞춰 필요인력을 고려하였습니다. 한편, 퇴직급여의 경우 인건비의 1/12 수준으로 고려하였습니다.

[추정과의 인원 수 및 인건비 비교]

(단위 : 명, 천원, %)

구분
단위
추정
실제

2022년
2023년
2024년
2022년
2023년
2024년
2025년1분기

급여(판매비와관리비)
관리-일반
명
25
26
27
25
30
22
20

급여(매출원가)
사업부-일반
명
117
164
222
112
139
130
128

경상개발비
연구/개발/품질
명
44
48
54
56
79
73
72

합계
명
186
238
303
193
248
225
220

기초 인원
명
162
186
238
162
193
248
225

순증감
명
24
52
65
31
55
-23
-5

기말 인원
명
186
238
303
193
248
225
220

연평균 인원
명
172
212
270.5
177.5
220.5
236.5
222.5

1인당 평균 인건비
천원
47,564
49,942
52,439
56,487
68,296
71,157
66,347

임금상승률(주1, 주2)
%
5.00%
5.00%
5.00%
32.50%
20.91%
4.19%
-6.76%

주1) 2022~2024년 임금상승률 추정치는 상장 당시 추정 시 KOSIS(국가통계포털)이 고시한 협약임금상승률(민간)의 3년 평균 3.20% 대비 높은 수준인 5.0%를 향후 적용 임금상승률의 대용치로 사용하였습니다.주2) 임금상승률 실제치는 직급별 임금수준이 상이한 점 등으로 고려하여 1인당 평균 인건비의 기초 대비 기말 증감율로 기재하였습니다.출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

최근 3개년 간 당사의 임직원급여 및 퇴직급여, 경상연구개발비가 추정치 대비 높은 수준을 보인 것은 연구인력 및 프로젝트 수행인력의 증가에 기인합니다. 2024년 경우 추정치 대비 인원 감소했으나, 2023년 이후 AI 분야 등 고급 직군에서의 채용 증가로 인해 평균 인건비가 증가하였습니다. 다만, 당사는 2025년 1분기 기준 2024년말 대비 줄어든 인원 수를 보유하고 있으며, 이는 손익 개선을 위한 비용절감 목적에 따라 인원을 효율화한 것입니다. 또한 전년 대비 2025년 정부과제 수행 건이 증가하여 인건비 지원액이 증가하였으므로 전체 인건비는 전년 대비 감소할 것으로 예상하고 있습니다.(ii) 감가상각비 (유형, 무형, 사용권)상장 당시 당사는 인원충원계획에 따른 비품 취득 계획, 서버 확충 계획 등을 고려하여 추정하였습니다. 특히, 당사는 공모자금 중 50억원을 투자하여 AI 서버 Farm을 구축하고, 이를 통해 AI 연구개발에 들이는 시간을 대폭 절감하고 시장에서 요구하는 인공지능 기술에 적시 대응함으로써 기술 경쟁에서 우위를 확보하고자 하였으며, 원활한 구독 서비스를 위해서는 자체 클라우드가 필요하고, 영상/이미지/텍스트 등 인공지능 개발에도 대량의 스토리지는 필수적이므로 스토리지 구매에 10억원을 사용을 예정하여, 아래 유형자산 취득 계획을 포함하여 상기 감가상각비 추정에 활용하였습니다.다만, 2023년 LLM의 등장에 따른 신속한 대응을 위해 2023년 6월1일 투자심의위원회를 개최하여 GPU 구매에 대한 최초 의사결정을 하였고, 2023년 6월말부터 구매를 시작하여 2024년 1월까지 추가 구매함에 따라 감가상각비가 추정치 대비 크게 상승하였습니다. 상장 당시에도 GPU farm에 대한 계획이 일부 있었으나, 2023년 LLM 등장이라는 시장의 큰 변화에 맞추어 2022년 상장 시점의 계획 대비 구매 대수를 대폭 늘리는 방향으로 당초 계획을 수정하였습니다. 또한, 당사는 계획 변경 이후 GPU 확보에 한정된 자금을 집중하고자 스토리지 확보를 위한 자금을 계획 상의 2,000백만원 대비 적은 218백만원의 금액만을 투입하였으며, Peta scale 대비 작은 scale로 투자하였습니다. 이는 당시 네이버가 2020년 10월 1,120개의 GPU를 탑재해 AI 연구개발용 슈퍼컴퓨터와 스토리지를 확보한 점을 참고하여 향후 투자 계획을 수립하였던 것으로, 당시에는 AI의 학습을 위해 방대한 데이터가 필요하여 Peta scale 스토리지와 같은 대용량 저장소 또한 중요하다고 판단하였습니다. 다만, ChatGPT와 LLM의 대두 이후 AI에 있어서 데이터 학습 대비 실시간 추론의 중요도가 크게 증가하고 이에 필요한 엔비디아 GPU의 수요 또한 급격히 증가하였습니다. 따라서, 당사는 LLM 개발에 가장 직접적인 병목 요소가 된 GPU 자산의 확보가 보다 우선이라고 판단하였습니다. 대용량 저장소가 확보되더라도, GPU를 통해 계산이 안되면 LLM의 훈련과 추론의 성능 향상에 제약이 있고, 특히 엔비디아의 GPU는 수급에 대한 제약이 있는 상황으로 조기에 확보하는 것이 중요하다고 판단하였습니다.

[추정 및 실제 장비 투자 금액]

(단위: 백만원)

구분
내역
2022년
2023년
2024년
합계

추정
AI 연구개발을 위한GPU farm 확충
1,500
1,500
2,000
5,000

Peta scale 스토리지 구매
200
300
500
1,000

자금 사용 합계
1,700
1,800
2,500
6,000

실제
AI 연구개발을 위한GPU 구매
-
6,274
1,787
8,279

스토리지 구매
-
218
-
-

기타
819
890
340
2,049

합계 주1)
819
7,382
2,127
10,328

주1) 유형자산 취득금액 전체를 의미합니다. 출처: 당사 증권신고서(지분증권)(2022.06.24), 당사 제시

(iii) 기타 인건비성복리후생비, 차량유지비, 교육훈련비, 소모품비, 세금과공과는 인건비성 경비로 인건비에 따라 비례하여 발생하는 것으로, 상장 당시 추정치는 2019~2021년까지 발생한 인건비 대비 개별 비용의 비율을 평균한 값을 미래 추정 인건비 기준으로 적용하여 반영하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 교육훈련비, 세금과공과이며, 이는 임직원 수 자체의 추정치 상회와 더불어 AI 메가 트렌드 대두 및 당사의 LLM 시장 진출 등에 따라 임직원을 대상으로 관련 교육을 확대한 것에 기인합니다.(iv) 변동비당사는 상장 당시 재료비, 외주용역비, 접대비 등 매출과 관련이 있는 비용의 경우 2019~2021년 3개년 평균 발생 매출액 비중을 적용하여 추정 매출액에 비례하여 발생하는 것으로 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 재료비, 여비교통비, 도서인쇄비, 대손상각비입니다. 당사의 실제 매출액이 추정치를 하회하였음에도 해당 계정들의 실제치가 추정치를 상회한 이유는 변동비적 성격이 강한 계정들이기는 하나, 수주시기와 매출인식 시점의 차이에 따라 일시적 괴리가 발생할 수 있기 때문입니다.(v) 개별 분석당사는 상장 당시 지급수수료는 과거 지급하였던 지급수수료 중 비경상적으로 발생하는 지급수수료는 과거 3년간의 평균금액으로 추정하고, 데이터 구입 등 경상적으로 발생하는 수수료는 최근 3년 평균 소비자물가상승률(1.13%)보다 높은 3%를 반영하여 추정 하였습니다. 또한, 주식보상비용은 부여된 스톡옵션의 보상원가를 바탕으로 연도별로 인식할 주식보상비용을 추정 하였습니다. 다만, 두 계정 모두 실제치가 추정치를 모두 상회하였습니다. 지급 수수료는 상장이후 수주증가 및 인원수 증가에 따라 외주용역비, 채용수수료,월정유지료 등 상당수의 해당 항목이 추정치를 초과하였고, 주식보상비용의 경우, 2023년 6월 2차 스톡옵션 부여가 실시되어 추정치를 상회하였습니다.(vi) 고정비당사는 상장 당시 고정비 성격의 비용은 최근 3년간 연평균 발생금액에 최근 3년 평균 소비자물가상승률 (1.13%) 보다 더 보수적인 3% 수준을 적용하여 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 통신비, 수선비, 보험료, 운반비이며 이는 주로 전사 인원수의 증가에 기인합니다.

2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 이에 대한 구체적인 원인은 다음과 같습니다.

1. 초기 고성장 기대와 LLM 중심 산업 재편에 따른 수요 불일치

2022년 7월 상장 당시 당사는 AI 산업의 높은 성장 잠재력과 기술 발전 속도를 고려하여 주요 제품군의 연평균 성장률을 가정하였습니다. 그러나 같은 해 12월 OpenAI의 ChatGPT 출시를 기점으로 글로벌 생성형 AI 시장은 단기간에 급격한 변화를 겪었고, 시장 패러다임은 기존 AI 솔루션에서 초거대 언어모델(LLM) 중심으로 재편되었습니다. 이에 따라 기업들의 관심은 빠르게 LLM 기반 기술로 이동하였으며, 기존의 Text AI 기반 제품군(Konan Search, PulseK, Konan Analytics 등)은 상대적으로 관심도와 수요가 분산되며 매출 기여도가 점진적으로 약화되었습니다. 그러나, LLM 기반 신제품군(코난 Agentic RAG, 코난 LLM 등)은 아직 도입 초기단계에 머물러 있었고, 본계약보다는 PoC 중심의 시장이 형성되며 실매출로 연결되기까지 일정한 시차가 발생하였습니다. 또한, 많은 기업들이 초기에는 API 형태의 외부 서비스를 통해 LLM을 테스트했지만, 점차 보안성과 통제 가능성 등을 이유로 자체 인프라 구축(온프레미스 방식)으로 전환하며, GPU 서버 및 고성능 장비에 대한 선행 투자에 집중하게 되었고, 이로 인해 본격적인 수요 창출까지는 시간이 소요되었습니다.

당사는 이러한 산업 전환 흐름에 대응하기 위해, 코난 AIStation 및 코난 Agentic RAG, 코난 LLM 등 어플라이언스 기반 생성형 AI 제품군의 고도화 및 온프레미스 최적화 구조 개발에 집중하였으며, 그 결과 2024년부터는 생성형 언어모델 기반 서비스에 대한 실제 수요가 본격화되고 있습니다. 국방·공공 분야를 중심으로 LLM, Vision AI 등 주요 제품군에 대한 수주가 이루어지고 있으며, 특히 LLM 관련 PoC가 본계약으로 전환되는 사례가 늘고 있는 등 실질 수요 확산의 초기 국면에 진입한 것으로 판단됩니다. 이에 따라 당사는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하며, 향후 본격적인 매출 실현에 유리한 사업 포지션을 확보한 것으로 기대하고 있습니다.

2. Vision AI 대형 프로젝트 종료 후 수주 공백 발생
2023년 당사는 약 51억 원 규모의 국방 Vision AI 프로젝트(Konan WATCHER)를 성공적으로 수행하며 해당 분야의 기술력을 입증하고 관련 매출을 실현하였습니다. 이는 실시간 다채널 영상 분석, 객체 인식 및 행동 탐지 등 고도화된 영상처리 기술이 국방 작전 환경에 적용된 대표 사례로, AI 기반 감시 시스템의 실효성을 시장에 선보인 계기가 되었습니다.그러나, 이후 유사 규모의 후속 프로젝트는 당초 기대와 달리 발주되지 않았으며, 특히 공공기관 및 지자체 등 민간 외 수요처에서는 해당 분야의 도입 결정이 보수적이고 검토 주기가 긴 편이어서 단기 내 수주로 이어지지 못했습니다. 영상 AI 솔루션은 잠재적으로 도시 안전관리, 대중교통 모니터링, 재난 대응 등 다양한 분야로 확장이 가능한 기술임에도 불구하고, 실제 도입까지는 예산 확보·운영 인프라 문제·시스템 통합 난이도 등 여러 요인이 복합적으로 작용하며 매출로 연결되는 데 일정한 시차가 존재했습니다. 특히, 국방 분야의 경우도 기술 검증 이후 본사업으로의 연계까지는 평균 1~2년의 간격이 발생하는 특성이 있으며, 이는 장기적인 관점에서 안정적인 수익원이 될 수 있으나 단기 실적 변동성에는 영향을 주는 구조입니다. 한편, Voice AI 등 기타 요소 기술은 시장 내 진입 장벽이 상대적으로 낮아 경쟁 강도가 높고, B2C 확장이 어려운 특성으로 인해 기술 차별화만으로 수익성을 확보하는 데 한계가 있었습니다.이러한 상황을 고려하여 당사는 Vision AI를 포함한 각 제품군의 시장 타겟을 산업군별로 재조정하고 있으며, 국방·보안 등 안정적 수요처를 중심으로 중장기적 대응 전략을 강화하고 있습니다. 특히, 현재 후속 Vision AI 프로젝트에 대한 복수의 기관과의 기술 협의가 진행 중이며, 향후 수요 확대 국면에 진입할 가능성이 높다고 판단하고 있습니다.
3. 공공 중심 대형 프로젝트의 발주 시기 편차에 따른 실적 이연
당사의 사업 구조는 공공기관 및 대형 민간 프로젝트 중심으로 구성되어 있어, 고객사의 발주 일정과 예산 편성 흐름에 실적이 크게 영향을 받는 구조적 특성을 지니고 있습니다. 특히 한 건의 수주 단위가 비교적 크기 때문에, 특정 프로젝트의 성사 여부에 따라 분기별 실적 변동폭이 크게 나타나는 경향이 있습니다. AI 산업의 특성상 당사가 제공하는 고부가가치형 솔루션은 고객사의 기술검토, PoC(개념검증), 외부 시스템 연계 등 복잡한 사전 절차를 요구하며, 이 과정에서 수주 일정이 수차례 조정되거나 발주 자체가 연기되는 경우가 빈번하게 발생합니다.실제로 2023년~2024년 상반기에는 다수의 Text AI 및 Vision AI 프로젝트가 고객사의 내부 사정 또는 정책 변화에 따라 하반기로 이월되었으며, 일부는 발주 계획이 취소되기도 했습니다. 당사는 제품 납품과 동시에 매출을 인식하는 회계 구조를 적용하고 있기 때문에, 수주 일정의 변화는 곧바로 실적 인식 지연으로 연결되는 한계가 존재합니다. 또한, 공공기관 사업의 경우 연 단위 예산 배정 및 입찰 프로세스의 복잡성, 정책 기조 변화 등의 외부 요인에 따라 발주 일정이 예측과 달리 전개될 수 있습니다. 특히 AI 관련 신규 수요는 정책 방향과 밀접하게 연결되어 있어, 제도 변화에 따른 대응 유연성이 요구되는 상황입니다.이에 따라 당초 분기 및 연간 매출 추정과 실제 실적 간의 괴리가 발생하였으며, 이는 상장 당시 경영 실적 예측의 불확실성을 높이는 요인으로 작용하였습니다. 당사는 이러한 수주 편차 리스크를 완화하기 위해, 고객사와의 조기 기술 검토 체계 강화, 연단위 프레임 계약 확대, 공공 예산 일정의 사전 파악 등으로 수주 안정성을 제고하고 있으며, 하반기에는 다수의 대형 프로젝트를 집중적으로 대응하여 연간 실적 회복을 추진하고 있습니다.

4. 플랫폼 및 온프레미스 전환에 따른 제품 전환기 매출 공백 발생
2022년 상장 당시, 당사는 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 단일 기능 중심의 구축형 제품을 기반으로 한 공공 및 기업 프로젝트 수주 매출을 중심으로 경영 실적을 추정하였습니다. 이는 기존 시장 구조에서는 일정한 수요와 반복적인 구축 수요를 통해 안정적인 수익 흐름을 창출하던 방식으로, 당시 기준으로는 예측 가능한 매출 구조였습니다.
과거 제품을 개별 기능 단위로 제공한 시기에도 일부 보안이 요구되는 기관에 한해 온프레미스 방식으로 납품된 사례가 있었습니다.
그러나,
상기와 같은 기존의 제품 공급 방식은 제품 단위 공급에 한정된 것이었으며, 전사적인 플랫폼 단위의 도입은 아니었습니다
. 2023년 이후 생성형 AI 기술의 급속한 부상과 함께, 고객 요구는 단일 기능 제공을 넘어 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 통합형 플랫폼 구조로 이동하였습니다. 특히, 검색, 분석, 음성, 문서 자동화 등 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요가 증가함에 따라, 기존 단품형 제품 전략으로는 시장 요구를 충족하기 어려운 상황이 되었습니다.이에 따라 당사는
단순히 제품을 묶어 제공하는 것을 넘어 복합형 LLM을 포함한 통합 AI 플랫폼 형태로 구조를 전환하였으며, 이는 동시에 온프레미스 방식의 본격적인 확산을 동반하였습니다. 즉, '공급 형태가 본질적으로 변화한 것'이며, 기존 제품 공급과는 명확한 차이가 있습니다. 당사는
온프레미스 기반의 고도화 제품군 개발로 전략 전환을 단행하였고, 이는 결과적으로 기술 대응에는 성공했지만
해당 공급 방식은 기존 방식 대비 서버 수요의 증가가 요구되었고, 고객사의 도입 의사결정 및 설치 준비 등에 시간이 소요되어
리드타임이 증가하면서
, 결과적으로 제품 전환기 동안 일시적인 매출 공백이 발생하였습니다.
온프레미스 방식은 고객사의 사전 검토 주기와 보안 인프라 환경 구축, PoC 수행, 장비투자 결정 등 사전 절차가 필수적으로 수반되어, 실제 도입까지 수개월 이상의 시간이 소요되는 특징이 있습니다. 특히 기존처럼 구축 계약 → 단기 납품 구조가 아닌, 고객 내부 시스템과의 통합 설계 및 맞춤형 대응이 요구되면서 실질적인 계약 체결 및 매출 인식 시점이 전년 대비 현저히 지연되었습니다.이로 인해 2023년~2024년 상반기까지는 기존 매출 추정 대비 실적 반영 속도가 둔화되었으며, 이는 상장 당시 예측과의 괴리율 확대 요인 중 하나로 작용했습니다. 또한, 기존 제품 기반의 고객과 신규 플랫폼 기반의 고객군이 일시적으로 교차되면서, 한동안 기존 수요는 둔화되고 신규 수요는 아직 매출로 전환되지 못하는 공백 구간이 형성되었습니다.현재 당사는 다수의 고객사와 복수의 PoC를 진행 중이며, 특히 국방, 공공기관 등에서 온프레미스 기반 생성형 AI 제품군의 초기 도입이 확산되는 추세입니다. 이러한 변화는 단기적으로는 공백을 야기하였으나, 중장기적으로는 구독형 및 플랫폼형 AI 사업 구조 정착에 기반한 지속 수익화 전환을 의미하며, 향후 상장 당시 추정치를 초과할 수 있는 성장 동력으로 작용할 것으로 기대하고 있습니다.
5. 고정비(인건비 등) 증가로 인한 실적 하방 압력
상장 당시인 2022년, 당사는 예상 매출 성장률을 바탕으로 영업이익률 및 당기순이익 등을 추정하였습니다. 그러나 이후 실적 실현이 예정보다 지연되거나 일부 수주 일정이 순연되면서, 매출 성장이 정체된 반면 고정비 부담은 구조적으로 증가하여 수익성 측면에서 괴리율이 확대되는 결과로 이어졌습니다.특히, AI 산업 특성상 우수한 인재 확보 및 유지가 중요하므로, 2023년부터 우수 인력 유입을 위한 인건비 인상이 지속되었으며, 연구개발 중심의 사업 구조에서 고정적으로 발생하는 개발 인력 중심의 고정비 비중은 상대적으로 높게 유지되었습니다. 이는 매출 성장 정체와 맞물리며 영업레버리지(고정비 분산 효과)가 약화되어, 영업이익률은 상장 당시 예측 대비 큰 폭으로 하락했습니다.또한, 장기 수주를 대비한 선제적 인력 채용 및 유지비용, 그리고 구독형 제품군 출시를 위한 신규 플랫폼 운영비, GPU 장비 리스료 등 고정성 비용이 누적되며, 수익구조가 일정 수준의 매출 도달 전까지는 부정적인 압력으로 작용하였습니다. 이러한 고정비 구조는 일정 이상 매출이 발생되면 빠르게 수익성이 회복되는 구조적 장점도 있지만, 매출 이연이 발생한 시기에는 비용이 실적을 하방 압박하는 구조적 리스크로 나타났습니다. 결과적으로, 실적 추정 대비 낮은 이익률은 수익성 중심의 추정치와의 괴리를 심화시키는 요인으로 작용하였습니다.당사는 고정비 비중을 고려한 수익 구조 다변화 및 운영 효율화 전략을 병행하고 있으며, 고도화 제품의 상용화 및 대형 프로젝트 수주가 본격화될 경우, 현재의 고정비 구조가 수익 확대의 기반으로 전환될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 당사는 당사가 파악하고 있는 괴리율에 대한 구체적 원인인 상기 1.~5.의 내용을 당사가 코스닥시장에의 상장을 추진하던 2021년~2022년 당시에는 예측할 수 없었습니다. LLM의 상용화 및 기업 내 활용은 상장 추진 당시 실제 운영 사례가 전무하였으며, Vision AI에서 언어모델 중심의 급격한 시장 수요 전환도 시장 보고서나 산업 전망에서 충분히 포착되지 않았습니다. 또한, 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요의 증가도 예상하기 어려웠으며, 상장 추진 당시의 정부의 AI 확산 정책 및 중소기업 대상 GPU 인프라 확대 기조와는 상반되게 공공기관 및 지자체 등 민간 외 수요처에서는 해당 분야의 도입 결정이 보수적이고 검토 주기가 긴 추세가 장기간 이어질 것이라는 점을 사전에 구체적으로 예측하기 어려웠습니다.상기 기재한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
구체적으로, 상기 기재한 2022년의 글로벌 경기 둔화 및 민간 투자 감소, 2023년 이후의 AI, LLM 등 신기술 등장 및 산업 재편에 따른 프로젝트 연기/취소/축소, 공공기관 및 지자체의 긴 검토주기, 보수적 도입 결정, 예산 편성에 따른 변동 가능성 등 수요처 특성에 따른 불확실성, 제품 전환에 따른 공백기 발생, 고정비 증가에 따른 실적 압력 등의 과거 3개년 간 괴리 발생의 주요 사유는 당사가 영위하는 소프트웨어 개발 사업 고유의 특성, 당사의 B2G 및 B2B 대상의 프로젝트 수주 방식의 영업 방식 상 향후에도 발생할 가능성이 있습니다. 과거의 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 경우 당사의 실적이 예상보다 저조할 수 있으며, 이로 인해 지속적으로 당사가 이익을 미실현할 경우 자본 잠식이 발생할 위험이 있으니 투자자께서는 본 위험요소에서 기재한 과거의 괴리 발생 사유의 향후 재발생 여부에 대해 지속적으로 모니터링하시기 바랍니다.

다. 성장성 및 수익성 관련 위험

당사는 2021년 17,849백만원의 매출을 기록했으나, 2022년에는 -13.8% 감소한 15,388백만 원의 매출을 기록하였습니다. 그러나 2023년에는 전년 대비 58.7% 성장한 24,428백만 원의 매출을 달성하였습니다. 이는 당사가 산업 환경 변화에 선제적으로 대응해 생성형 AI 기반 어플라이언스 제품군을 고도화하고, 온프레미스형 수요에 최적화된 구조로 제품을 전환하며 본격적인 수주에 성공한 결과입니다. 다만, 당사의 2022년부터 AI 제품군을 중심으로 전략적 전환함에 따라
인건비, 연구개발비, 감가상각비 등의 비용이 증가하며 지속적인 영업손실 및 당기순손실을 기록하고 있습니다. 당사가 현재 예측하기 어려운 전방산업의 침체, 대체 기술의 출현, 산업 내 경쟁의 심화 등 사업과 관련한 부정적인 대내외 변수들로 인하여 당사의 매출 성장성이 유지되지 못할 위험이 있습니다. 또한, 주된 사업부문의 사업 분야가 침체를 방지하고 현재의 매출 성장세를 유지하기 위해 더 많은 연구개발비용및 영업비용이 투입된다면 당사의 수익성 지표가 현재보다 더욱 악화될 수 있습니다.

1. 성장성당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기 기준 성장성 지표는 아래와 같습니다.

[최근 4개년 및 2025년 1분기 기준 성장성 지표]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

회계기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

자산총계
36,083
42,874
44,386
48,094
49,868
25,002

매출액
4,066
2,573
26,319
24,428
15,388
17,849

매출액성장률
58.0%
20.1%
7.7%
58.7%
-13.8%
27.5%

주1)
성장률은 산출 시 2025년 1분기의 경우 전년 동기 대비 수치입니다.

당사의 자산총계는 2021년 25,002백만원에서 2022년 49,868백만원으로 급증하였으며, 이는 2022년 코스닥 상장에 따른 공모대금 납입에 기인합니다. 이후 2023년 당사의 자산총계는 인력 채용 등 투자 증가에 따라 48,094백만원으로 소폭 감소하였으며, 이러한 추세는 지속되어 2024년 기준 44,386백만원의 자산총계를 기록하였습니다. 이후 2025년 1분기 36,083백만원으로 비용 증가에 따른 당기순손실의 발생으로 추가적인 자산총계의 감소가 있었습니다. 자산총계가 2022년 이후 지속적으로 감소한 주된 사유는 2022년 코스닥시장 상장 당시 유입된 현금자산을 연구개발비용 등으로 사용하였기 때문입니다. 당사의 자산총계 중 가장 높은 비중을 차지하는 항목은 현금및현금성자산과 단기금융상품이며, 2022년 공모 당시 유입된 자금을 이후 당기순손실의 지속으로 부(-)의 영업활동현금흐름이 지속되는 상황에서 연구개발비용 등으로 사용함에 따라 자산총계가 감소하여 왔습니다.한편, 당사는 설립 초기부터 검색엔진 기술을 중심으로 사업을 전개해왔으며, 2012년에는 기존 상용화되어 있던 텍스트 분석 제품 '펄스케이(PulseK)'를 통해 본격적인 Text AI 분야의 기반을 구축하였습니다. 2017년에는 고객 맞춤형 텍스트 플랫폼인 '코난 애널리틱스(Konan Analytics)' 제품군에 전문 AI 요소를 접목하면서 텍스트 분석 솔루션 사업으로의 전환을 본격화하였습니다. 특히, '애널리틱스4'는 기존 구독형 분석 툴인 펄스케이를 고객 요구에 따라 튜닝하여 납품하는 형태로 발전하였으며, 이를 통해 고객 맞춤형 분석 수요를 효과적으로 대응해왔습니다. 또한, 2018년에는 검색엔진 제품군인 '코난 서치'에 고도화된 벡터 검색 기술을 강화한 '코난 서치5'를 출시하여, 기존 키워드 기반 검색에서 AI 기반 유사도 탐색 기술을 결합한 차세대 검색 솔루션으로 진화하였습니다. 이를 통해 검색 정확도와 속도 모두에서 개선을 이뤄냈으며, 멀티모달 연계 등 미래 기술을 위한 기반도 함께 마련하였습니다.Vision AI 분야에서도, 과거에는 방송국 등 공공기관을 중심으로 한 대용량 영상 분석의 안면 인식 및 객체 탐지 기술에 집중했으나, 한국항공우주산업(KAI)과의 협업 이후에는 국방 분야로의 확장이 본격화되었으며, 이를 통해 시장 범위를 다각화하고 있습니다. 이처럼 당사는 기술 발전의 흐름에 맞추어 지속적으로 보유 제품을 고도화하고, AI 기능을 융합하는 방향으로 전략을 전환해왔으며, 이는 이후 매출 확대와 사업 안정성 제고에 기여한 핵심 요인으로 판단하고 있습니다.당사는 2021년 17,849백만원의 매출을 기록했으나, 2022년에는 -13.8% 감소한 15,388백만 원의 매출을 기록하였습니다. 이는 생성형 AI 산업이 급격히 부상하는 초기 국면에서, 기업 고객들의 도입이 검토 단계에 머물렀고 주요 프로젝트 발주 지연 및 예산 순연 등의 복합적 요인이 반영된 결과입니다. 특히 Vision AI 분야의 대형 프로젝트 종료 이후 유사 규모 수주가 공백기를 가지면서, 일부 공공기관 대상 Text AI 제품 수요의 둔화와 함께 매출 하락 요인으로 작용했습니다. 그러나 2023년에는 전년 대비 58.7% 성장한 24,428백만 원의 매출을 달성하였습니다. 이는 당사가 산업 환경 변화에 선제적으로 대응해 생성형 AI 기반 어플라이언스 제품군을 고도화하고, 온프레미스형 수요에 최적화된 구조로 제품을 전환하며 본격적인 수주에 성공한 결과입니다. 특히 2022년말 ChatGPT 출시 이후, 기업의 데이터 분석 수요가 증가하였고, 생성형 언어모델의 할루시네이션 문제를 완화하기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 주목받으면서, 당사의 검색엔진 기술인 코난 서치가 생성형 AI의 핵심 요소로 다시 부각되었습니다. 이와 함께 생성형 언어모델 기반 수주가 본격화되며, 기존 제품군의 기능이 새로운 수요 구조와 맞물려 매출 전환에 기여하였습니다. 당사가 1년 만에 매출 하락 국면에서 반등할 수 있었던 배경에는, 산업 패러다임 변화에 대한 빠른 인식과 함께 기술 로드맵의 유연한 재정립, 그리고 고객 요구에 맞춘 플랫폼형·통합형 제품군으로의 전환 전략이 있습니다. 복수의 PoC를 성공적으로 수행하며 실수요 검증을 완료한 당사는, 이후 주요 기관과의 본계약 전환을 통해 시장 내 경쟁력을 확보하였고, 그 결과가 2023년 매출 턴어라운드로 이어졌습니다. 한편, 2025년 1분기 당사 매출은 4,066백만 원으로, 전년 동기(2,573백만 원) 대비 58.0% 증가하였습니다. 이는 AI 사업의 특성상 상반기에는 고객사의 사업계획 수립 및 예산 편성 단계에 머무르고, 본격적인 집행이 하반기에 집중되는 구조적 계절성을 고려할 때, 이례적인 고른 매출 실현으로 평가됩니다. 특히, 거래소 프로젝트나 챗봇+ 등 계절성에 덜 민감한 매출처를 다각적으로 확보해온 전략과 연중 안정적인 수익 구조를 구축하고자 한 노력의 일환입니다. 또한, 당사는 계절성 완화와 매출 구조 안정화를 위해 어플라이언스 기반의 생성형 AI 제품을 강화하고 있으며, LLM 연계형 분석 제품 등 다양한 수요 대응형 솔루션을 개발하여 제품 포트폴리오의 계절성을 낮추는 방향으로 전환 중입니다.당사의 사업부문은 크게 Text AI와 Vision AI 두 부문으로 구분할 수 있으며, 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기의 총 8개 제품별 매출액과 비중은 다음과 같습니다.

[제품별 매출액 및 매출 비중]

(단위: 백만원, %)

부문

생산

(판매)

개시일

제품명
2025년 1분기매출액
2024년 1분기매출액
2024년 매출액
2023년 매출액
2022년 매출액
2021년 매출액

금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율

Text AI
2000년
코난 서치
1,323
32.54%
1,047
40.71%
10,437
39.66%
7,882
32.27%
8,532
55.44%
9,199
51.50%

2013년
코난애널리틱스
1,345
33.08%
86
3.33%
2,384
9.06%
2,036
8.33%
2,210
14.36%
2,757
15.40%

2012년
펄스케이
435
10.70%
354
13.74%
2,229
8.47%
2,448
10.02%
1,539
10.00%
1,148
6.40%

2018년
코난 챗봇
546
13.43%
768
29.85%
5,998
22.79%
3,079
12.60%
766
4.98%
1,873
10.50%

2023년
코난 LLM
-
-
-
-
1,096
4.16%
-
-
-
-
-
-

소계
3,649
89.74%
2,255
87.63%
22,144
84.14%
15,445
63.23%
13,047
84.78%
14,977
83.80%

Vision AI
2004년
코난 와쳐
408
10.03%
298
11.58%
4,080
15.50%
8,833
36.16%
1,978
12.85%
2,669
15.00%

2017년
코난 리스너,코난 보이스
10
0.25%
20
0.79%
94
0.36%
150
0.61%
364
2.37%
203
1.10%

소계
418
10.28%
318
12.37%
4,174
15.86%
8,983
36.77%
2,342
15.22%
2,872
16.10%

합계
4,066
100.00%
2,573
100.00%
26,318
100.00%
24,428
100.00%
15,388
100.00%
17,849
100.00%

연간 기준으로 제품별 매출액과 그 비중을 살펴보면, 2024년말 기준 코난 서치 39.66%, 코난 챗봇 22.79%, 코난 애널리틱스 9.06%, 펄스케이 8.47%, 코난 LLM 4.2% 등 Text AI 부문이 당사 매출의 84.14%를 차지하였으며, Vision AI 부문에서는 코난 와쳐가 15.5%가 기록하였습니다. 부문별 매출 추이를 보면, Vision AI 부문은 2021년 매출 비중 16.10%를 기록한 이후 2023년 36.77%까지 증가한 뒤 지속적으로 비중이 축소되고 있으며, Text AI 분야는 반대로 2023년을 기점으로 비중이 지속 확대되고 있습니다. 현재 당사의 실질 매출은 코난 서치 기반의 검색엔진, 펄스케이, 코난 애널리틱스 등 텍스트 분석 솔루션, '코난챗봇+' 등 대화형 AI 제품 중심으로 형성되어 있습니다. 특히, 챗봇 제품군은 STT/TTS, 다국어 번역, 맥락 이해 등의 기능 고도화와 함께 공공사업에 안정적으로 도입되고 있으며, 아이돌봄 통합지원 플랫폼 등 대형 프로젝트 수주도 이루어졌습니다. 국방 Vision AI 분야 역시 기존 영상 인식 기술에 정밀 타겟 추적 및 고난도 객체 인식 등 고도화된 기술이 결합되며, 다양한 프로젝트 성공 사례를 통해 후속 수요로의 확장 가능성을 확인하고 있습니다. 다만, 발주 시점 및 산업 특성상 단기 연속 수주는 제한적이지만, 중장기적으로는 확장 기반이 마련된 상태입니다. 반면, 생성형 AI 기반의 어플라이언스 제품군은 아직은 도입 초입 단계로 PoC(개념검증) 및 파일럿 중심의 매출 비중을 형성하고 있으며, 2024년부터 점진적인 수주 전환이 진행 중입니다. 코난 LLM, Agentic RAG 등 온프레미스 환경에 적합한 제품군의 초기 반응이 긍정적이며, 향후 본격적인 매출 전환이 일어날 것으로 기대하고 있습니다. 결과적으로, 당사는 기존 검색·분석·챗봇 중심의 안정적 매출원을 바탕으로, 국방 Vision AI의 확장 흐름과 생성형 AI 기반 제품군의 수요 전환을 통해 매출 구조 다변화와 중장기 성장 기반을 함께 구축 중입니다.상기와 같은 당사의 예상과 대응에도 불구하고, 당사가 현재 예측하기 어려운 전방산업의 침체, 대체 기술의 출현, 산업 내 경쟁의 심화 등 사업과 관련한 부정적인 대내외 변수들로 인하여 당사의 매출 성장성이 유지되지 못할 위험이 있습니다. 또한, 주된 사업부문의 사업 분야가 침체를 방지하고 현재의 매출 성장세를 유지하기 위해 더 많은 연구개발비용및 영업비용이 투입된다면 당사의 수익성 지표가 현재보다 더욱 악화될 수 있습니다. 또한, 당사의 예측과는 다르게 경기침체 등 대내외적 변수에 따라 시장이 축소되어 당사의 매출액으로 대변되는 기업의 외형 또한 축소될 위험이 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
2. 수익성
한편, 수익성 측면에서 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 손익계산서 상 주요 항목의 추이는 다음과 같습니다.

[최근 4개년 및 2025년 1분기 기준 수익성 지표]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

매출액
4,066
2,573
26,319
24,428
15,388
17,849

매출원가
4,152
3,787
21,426
19,402
10,307
9,194

매출원가율
102.12%
147.19%
81.41%
79.42%
66.98%
51.51%

매출총이익
-86
-1,214
4,892
5,026
5,081
8,655

매출총이익률
-2.12%
-47.19%
18.59%
20.58%
33.02%
48.49%

판매비와관리비
3,903
5,007
18,999
16,021
9,122
6,415

판관비율
95.99%
194.61%
72.19%
65.58%
59.28%
35.94%

영업손익
-3,989
-6,221
-14,106
-10,995
-4,041
2,240

영업이익률
-98.11%
-241.78%
-53.60%
-45.01%
-26.26%
12.60%

당기순손익
-3,942
-6,023
-13,604
-9,836
-3,277
1,894

당기순이익률
-96.95%
-234.08%
-51.69%
-40.27%
-21.30%
10.6%

출처: 당사 정기보고서

당사의 2021년 이후 매출액은 2021년 17,849백만원, 2022년, 15,388백만원, 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2025년 1분기 4,066백만원 수준이며, 매출원가는 동 기간 2021년 9,194백만원, 2022년 10,307백만원, 2023년 19,402백만원, 2024년 21,426백만원, 2025년 1분기 4,152백만원입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 프로젝트를 수행하는 사업부 소속 직원 등으로 구성된 인건비, NVIDIA GPU 등 하드웨어 장비 및 소프트웨어 구매에 따른 원재료이며, 그 외 당사 직원을 대체하는 경우 또는 프로젝트 수행에 더욱 적합하다고 판단 시에 발생하는 외주비를 중심으로 구성되어 있습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 51.5%, 2022년 67.0%에서 2023년 79.4%, 2024년 81.4%, 2025년 1분기 102.1%로 지속적인 증가 양상을 보이고 있으나, 2025년말부터는 하향 추세를 보일 것으로 전망하고 있습니다.
당사가 이와 같이 전망한 이유는 2025년의 경우 대형 프로젝트 용역이 완료된 건에 대한 매출 인식이 2025년 3분기에 이루어지면서 전년 대비 온기 기준 매출이 급증할 것으로 예상되기 때문입니다. 이에 따라 원재료, 외주비 등 변동비적 성격의 원가 항목 금액은 함께 증가하나, 원가의 가장 큰 구성요소인 노무비가 사업부 인원 수의 감소로 인해 하락할 예정이므로 매출원가율 또한 하락할 것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 판매비와관리비의 경우, 2021년 6,415백만원, 2022년 9,122백만원, 2023년 16,021백만원, 2024년 18,999백만원, 2025년 1분기 3,903백만원을 기록하였는데, 주로 당사의 인력 채용 및 연구개발비용에 연동되어 변동되었습니다. 당사의 판매비와관리비 세부 내역 및 그 비중을 살펴보면 다음과 같습니다.

[판매비와관리비 주요 세부 내역]

(단위: 백만원, %)

구 분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

직원급여
387
9.91%
553
11.05%
1,955
10.29%
2,245
14.01%
1,991
21.83%
1,729
26.95%

퇴직급여
191
4.89%
209
4.18%
921
4.85%
740
4.62%
479
5.25%
342
5.34%

복리후생비
314
8.03%
337
6.73%
1,122
5.90%
1,085
6.77%
830
9.09%
595
9.27%

경상연구개발비
1,169
29.96%
1,639
32.74%
5,511
29.01%
4,999
31.20%
2,555
28.01%
1,261
19.66%

감가상각비
1,022
26.18%
995
19.87%
4,085
21.50%
2,220
13.86%
689
7.55%
578
9.01%

무형자산상각비
17
0.44%
18
0.36%
71
0.37%
56
0.35%
33
0.36%
29
0.44%

지급수수료
274
7.03%
434
8.67%
1,822
9.59%
1,930
12.04%
1,175
12.88%
1,212
18.89%

광고선전비
45
1.14%
83
1.65%
239
1.26%
286
1.79%
140
1.54%
67
1.04%

주식보상비용
172
4.41%
370
7.38%
1,463
7.70%
879
5.48%
191
2.09%
64
0.99%

기타
312
8.00%
369
7.36%
1,809
9.52%
1,582
9.87%
1,040
11.40%
539
8.40%

합계
3,903
100.00%
5,007
100.00%
18,999
100.00%
16,021
100.00%
9,122
100.00%
6,415
100.00%

출처: 당사 정기보고서

직원급여 및 복리후생비, 퇴직급여 등 인건비 관련 비용은 총 판매비와관리비 중 비중은 2021년 41.6%에서 2022년 36.2%, 2023년 이후에는 21~25% 수준의 20%대 비중을 보이고 있습니다. 당사의 인건비는 2021년 2,666백만원, 2022년 3,300백만원, 2023년 이후 약 4,000백만원 수준으로 지속 상승하고 있음에도 해당 비용의 비중이 지속적으로 하락하고 있는 것은 경상연구개발비, 감가상각비등 타 비용항목의 상승세가 더욱 가파르기 때문입니다. 경상연구개발비는 2021년을 제외하고 전 기간에서 약 30% 수준으로 가장 높은 비중을 차지하고 있습니다. 이어서 감가상각비가 위치하고 있으며, 2021년 9.0%, 2022년 7.5% 등 한 자리수에 머물던 비중이 H100 서버 등에 대한 대규모 투자로 인해 2023년부터 지속 상승하여 2025년 1분기 기준 약 26.2%의 비중을 차지하고 있습니다.상기와 같은 매출총이익, 판매비와관리비 발생에 따라 당사는 최근 2021년 지속적으로 영업적자를 기록하고 있는데, 당사의 영업손실은 2021년 2,240백만원을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원을 기록하였습니다. 이에 따른 당사의 영업이익률은 2021년 12.6%를 기록한 뒤 2022년 -26.3%, 2023년 -45.0%, 2024년 -53.6%, 2025년 1분기 -98.1% 수준을 기록하였습니다. 당사의 영업이익이 2022년부터 적자로 전환되고 이후 지속적으로 영업이익률이 악화된 원인은 연구인력 채용 및 서버 투자 확대에 따른 비용 증가입니다. 다만, 집중적인 투자는 2024년까지 마무리되어 2025년부터 영업이익률은 개선될 것으로 전망하고 있습니다.
서버 투자에 대한 집중적인 투자가 마무리되어 감가상각비 규모의 증가는 크지 않을 예정이나, 기 실행한 유형자산 취득에 따른 현재 수준의 감가상각비는 내용연수 5년에 걸쳐 지속발생할 예정입니다. 다만, 판매비와관리비와 관련하여 이를 구성하는 비용 중 인건비는 당사 인원 수의 감소, 정부과제 수주 증가에 따른 지원금 규모 확대로 인해 감소할 것으로 예상되고, 주식보상비용 또한 2025년 상반기 중 계상이 종료되어 2025년 이후 영업이익률의 개선을 예상하고 있습니다.한편, 당사는 최근 4개년 및 2025년 1분기의 기타손익 및 금융손익 등 영업외손익의 규모가 크지 않습니다. 당사의 영업외손익은 주로 이자와 관련된 것으로 이뤄져 있습니다. 통상적으로 동 기간 금융상품에 따른 이자수익이 차입금 및 리스부채에 따른 이자비용을 상회하고 있으며, 이에 따라 당기순손실은 영업손실을 소폭 상회하고 있습니다. 당사의 당기순이익은 2021년 1,894백만원에서 2022년 -3,277백만원, 2023년 -9,836백만원, 2024년 -13,604백만원, 2025년 1분기 -3,942백만원을 기록하였습니다. 당사의 당기순손실률은 2021년 10.6%, 2022년 -21.3%, 2023년 -40.3%, 2024년 -51.7%, 2025년 1분기 -97.0% 수준을 기록하였습니다.

[영업외손익 주요 내역]

(단위: 백만원, %)

구 분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

영업외수익
116
266
742
1,623
944
128

이자수익
115
248
673
1,618
925
124

영업외비용
69
68
240
291
188
430

이자비용
54
48
204
223
126
113

출처: 당사 정기보고서

종합적으로, 당사는 2021년까지 코난 서치 제품 중심의 안정적인 수익구조를 기반으로 흑자를 유지해왔습니다. 그러나 2022년 오픈AI의 ChatGPT 출시를 기점으로 생성형 언어모델(LLM)과 고도화된 AI 활용 기술의 확산이라는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하고자,
생성형 AI
중심 사업으로의 전환을 본격화하였습니다.
생성형 AI 중심 사업의 경쟁력 확보를 위해 각 영역별로 연구개발 인력을 대폭 확충하였으며, 이에 따라 인건비를 비롯해 NVIDIA H100 등 고가 장비 도입에 따른 경상연구개발비, 감가상각비 등의 비용 구조가 확대되었습니다. 이로 인해 2022년부터는 영업이익 및 당기순이익이 적자 전환되었으며, 최근까지 기술 고도화를 위한 선투자가 재무성과에 일정 부분 부담 요인으로 작용하였습니다.전략적 전환과 동시에 기존 주력 매출원이었던 단품 중심의 검색 제품 매출 비중은 점차 축소되었고, 신규 AI 제품군은 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치는 과정에 있었기 때문에 2022~2023년에는 해당 제품군의 매출 기여가 제한적인 수준에 머물렀습니다. 다만, 이 기간 동안
다양한 산업 및 공공기관을 대상으로 한 다수의 프로젝트 수주를 통해 기술 적용 가능성을 검증하였고, 반복 수주처 확보와 더불어 일부 사업에서는 높은 기술 평가 점수를 기록하는 등 기술 완성도와 시장 수요를 입증할 수 있는 성과는 지속적으로 확보해왔습니다. 당사가 이와 같이 판단한 구체적인 사유는 아래와 같습니다.

(i) 주요 수주 실적 개요 (10억원 이상 수주 건 기준)당사는 2022년에 10억원 이상 규모의 수주 건이 1건에 불과했으나, 2023년 2건으로 증가하였고, 2024년 총 6건으로 확대되는 등 고액 수주 실적이 점차 향상되는 추세를 보이고 있습니다. 이는 코난 서치, 코난 와처, 코난 LLM 등 당사의 전략 제품의 시장 반응이 지속적으로 호조를 보이고 있고, 당사의 기술력과 제안 역량을 인정하는 잠재 고객사 Pool이 점진적으로 증가하고 있는 것에 기인한다고 당사는 판단하고 있습니다.

[2022년 이후 10억원 이상 수주 실적]

(단위: 백만원)

연도
제품
거래처명
계약명
수주금액

2024년
Konan LLM
한국남부발전㈜
2024_한국남부발전_생성형 AI 구축 및 학습
3,895

Konan Chatbot
여성가족부
[여성가족부] 2024년 아이돌봄서비스 유지운영 및 안정화
2,626

Konan Search
대법원
2024 대법원 차세대 전자소송DR 응용솔루션 도입사업(검색엔진)관리운영
1,350

Konan Watcher
공군전력체계지원사업단
AI기반 ACMI 수집분석체계 구축사업
1,300

Konan Search
(주)한국거래소
[한국거래소] 공매도 중앙점검시스템 구축을 위한 개발용역
1,280

Konan Watcher
국가기록원
2024년 시청각기록물 재해복구시스템 구축
1,006

2023년
D:Watcher
한국지능정보사회진흥원
국방 지능형 플랫폼 구축
5,116

Konan Bot
여성가족부
[여성가족부] 아이돌봄 통합지원 플랫폼 구축사업 2단계
1,862

2022년
Konan Analytics
국방부
[국방부] 스마트 인재관리시스템 구축용역
7,480

출처: 당사 제시

(ii) 반복 수주처 확보 현황 당사는 공공 및 산업 분야에서 다양한 기관을 대상으로 반복적인 수주 실적을 확보하고 있으며, 특히 경찰청 29건, 서울특별시청 24건, 국민은행 23건, 대법원 22건 등 주요 고객과의 거래가 대표적입니다. 이외에도 우리은행 19건, 한국방송통신대학교 및 한국직업능력연구원 각 17건 등과도 안정적인 파트너십을 유지하고 있어, 당사의 지속 가능한 기술 공급력과 고객 신뢰도를 간접적으로 입증하고 있습니다.

[반복 수주처 현황]

(단위: 백만원, 건)

최종계약처
계약건수
2022~2024년총 수주금액

경찰청
29
1,385

서울특별시청
24
960

(주)국민은행
23
221

대법원
22
2,305

출처: 당사 제시

(iii) 기술 평가 기반 수주 사례

일반적인 기업 환경에서는 대형언어모델(LLM) 및 Vision AI와 같은 생성형 인공지능 기술에 대해 정량적 평가가 어려우며, 이는 모델이 학습된 데이터셋 구성에 따라 성능이 달라질 수 있으며 성능을 평가할 수 있는 공인된 표준 지표나 절대적 기준이 부재하기 때문입니다.

그러나, 당사는 이러한 평가의 난이도에도 불구하고 제안요청서 제출 시 LLM 및 Vision AI에 대해 수치 기반의 배점 평가 항목을 명확히 제시하고자 노력하였습니다. 특히 LLM의 경우, 기계번역 품질 평가 지표로 활용되는 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy), 텍스트 요약 품질 평가 지표로 활용되는 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), LLM이 다음 단어를 얼마나 잘 예측하는지 평가하는 PPL(Perplexity) 등의 지표를 활용하여 번역력, 요약력, 언어 유창성 등 생성 텍스트의 품질을 정량화하였고, Vision AI 영역에서는 이미지 및 영상 인식 정확도, 기능 구현의 타당성, 기술 적용의 실현 가능성 등을 기준으로 기능 기반 배점 평가가 이루어졌습니다. 이처럼 단순 기술 소개를 넘어 실제 적용 가능성과 품질 수준을 수치로 검증하는 구조 하에서, 본사는 각 모델의 학습 환경, 사전 학습 데이터의 품질, 파인튜닝 범위, API 기반 성능 검증 결과 등을 기반으로 세부 항목에 대해 구체적이고 실증적인 대응 전략을 제시하였습니다.

그 결과, 총 10개사가 경쟁한 한국남부발전 제안 평가에서 자사는 기술력과 실증 성능에서 확실한 우위를 입증하며 압도적인 점수로 수주에 성공하였습니다. BMT(벤치마크 테스트) 기반 성능평가에서 자사는 83.27점을 기록하여 경쟁사 대비 뚜렷한 격차를 보였으며, A사(79.77점), B사(76.83점), C사(76.51점) 등 주요 경쟁사를 모두 상회하는 성과를 냈습니다. 특히, 기술점수뿐 아니라 입찰 가격 점수까지 포함한 최종 평가 점수에서도 자사는 92.49점을 획득하여, A사(88.33점), B사(86.20점), C사(85.03점)를 큰 폭으로 제치며 종합 1위를 차지하였습니다. 당사는 이를 실질적 적용 가능성과 기술 완성도, 가격 경쟁력까지 모두 인정받았다는 것을 의미한다고 판단하고 있습니다.특히, 기술적으로 수주 가능한 기업이 국내 2곳만 존재했던 국방 지능형 AI 플랫폼 구축 사업에서도, 당사는 D사와의 경쟁 속에서 기술 평가 및 가격 평가 모두에서 종합평점 100점을 기록하며 수주에 성공하였습니다. 이는 조달 시장의 특성상 평가 기준이 까다롭고, 상대평가 방식으로 인해 최고점을 받기 극히 어려운 구조임을 감안할 때, 당사의 기술 완성도와 실현 가능성, 그리고 제안서 정합성까지 모두가 인정받은 고무적인 결과라고 판단하고 있습니다. 제안요청서에 기재된 LLM(TextAI) 및 Vision AI 각각에 대한 정량 평가 기준이 명확히 제시되어 있으며, 주요 항목은 다음과 같습니다

가. 한국남부발전 생성형 AI 구축 및 학습 용역

구분
평가부문 (배점)
주요 평가항목
핵심 포인트

비계량부문 (80점)
전략 및 방법론 (13점)
사업이해도, 추진전략, 추진체계, 개발방법론, 적용기술
전략 구체성, 일정 타당성, 조직 역할, 기술 확장성

기술 및 기능 (17점)
기능요구사항, 국산제품 활용, 데이터/보안/시스템/제약 요구사항
요구사항 충족, 국산 도입 기여도, 데이터 처리·보안 대응

성능 및 품질 (8점)
성능, 품질, 인터페이스
성능·품질 구현방안, 사용자/시스템 인터페이스

프로젝트 관리 (8점)
관리방법론, 일정계획, 환경구성
리스크·산출물·일정 관리, 장비 준비

프로젝트 지원 (16점)
품질관리, 테스트, 교육, 기술이전, 하자보수, 보안, 비상대책
품질 인증, 시범운영, 교육 구성, 보안·복구 체계

실증 (18점)
PPL, BLEU, ROUGE, 분석/작성/코딩 품질
생성형 AI 품질 지표 + 분석·코딩 응답력

계량부문 (20점)
정량항목 (20점)
하도급 계획, 상생협력, 경영상태, 수행실적, 컨텍스트/모델 크기
SW진흥법 준수, 중소기업 참여율, 실적·신용·AI모델 스펙

나. 국방 지능형 플랫폼 구축 용역

구분
평가부문 (배점)
주요 평가항목
핵심 포인트

정성평가 (85점)
전략 및 방법론 (23점)
사업이해도, 추진전략, 추진체계, 적용기술, 개발방법론
국방 환경 적합성, 전략 타당성, 기술표준·확장성

기술 및 기능 (23점)
시스템/기능/데이터/보안/제약 요구사항
요구사항 대응력, 데이터 계획, 보안 실현 가능성

성능 및 품질 (13점)
성능, 인터페이스, 테스트, 품질요구사항
전력화 테스트, 사용성, 연계방안

프로젝트 관리 (11점)
관리방법론, 일정계획, 개발환경
일정·자원배분의 타당성, 조직간 협력

프로젝트 지원 (10점)
품질보증, 교육훈련, 하자관리, 기밀보안, 비상대책
SP인증 등 품질체계, 교육/장애 대응방안

가치·안전관리 등 (4점)
ESG, 안전·보건·재난, 사회적가치
ESG 실현, 안전 매뉴얼, 일자리 창출

정량평가 (15점)
정량항목 (15점)
경영상태, 수행실적, 상생협력
실적 제한(연구용역 제외), 신용등급, 중기 참여율 등

(iv) R&D 수주 현황당사는 2021년 이후 당사는 다수의 정부 연구과제를 안정적으로 수주하며 기술 완성도를 확보하였습니다. 상기 기재한 (ii) 반복 수주처 확보 현황과 같이 주요 고객사로부터 반복 수주를 지속적으로 이끌어냈으며, (iii) 기술 평가 기반 수주 사례와 같이 높은 기술 평가 점수를 기록하며 향후 본격적인 제품 확산을 위한 기술적 기반을 성공적으로 구축하였습니다. 당사의 해당 기간의 구체적인 R&D 수주 실적은 'III. 투자위험요소 - 1. 사업위험. - 마. 선진기술을 보유한 해외기업의 국내 진출 위험'의 [2021년 이후 주요 정부 과제 수행 이력] 표에 상세히 기재되어 있으니 참고 바랍니다.

위와 같은 성과를 바탕으로,

당사는
AI 메가 트렌드라는 소프트웨어 기술 산업 내
구조적 변화가
촉발한 기존 주력 매출원인 단품 중심 검색 제품의 매출 비중 축소 속에서
단기적인 실적 부담을 수반하였지만,
신규 AI 제품군의 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치며
핵심 기술 내재화와 AI 플랫폼 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자
의 결과로 중장기 성장 동력을 확보하였다고 판단하고 있습니다.

한편, 2025년부터는 정부의 AI 내재화 기조 및 국산 기술 확대 방향과 맞물려, 공공 및 국방 시장에서의 독자 제품 도입 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 원가 구조가 비교적 안정적인 어플라이언스 기반 AI Infra 제품의 수주가 본격화되고 있으며, Vision AI 및 Digital Twin 제품군 역시 국방 분야를 중심으로 실질적인 확대가 시작되고 있습니다.아울러, 단순한 솔루션 공급이 아닌 고객 맞춤형 온프레미스형 AI 시스템 구축 역량, 국방 등 폐쇄망 환경에 특화된 독자 기술력, 그리고 AI 전문 상장사로서의 희소성은 당사가 다양한 프로젝트 컨소시엄 내에서 핵심 파트너로 지속 선택받는 주요 배경이 되고 있습니다. 이와 같은 실질 매출원의 구조적 전환과 시장 내 입지 강화를 기반으로, 당사는 2025년부터 점진적인 실적 턴어라운드를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.그러나, 당사가 예측하지 못한 글로벌 경기 변동 등 대내외적 부정적인 요인이 발생할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사는 이러한 경영환경 변화에 적극적으로 대응하고 실적 개선 및 수익성 향상을 위하여 노력할 예정이나 당사의 대응이 적절하지 못할 경우 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
특히, 당사는 10억원 이상 수주 건 및 반복 수주처 확보, 높은 기술평가 기반 등 성과를 보이고 있으나, 당사 현재 보유한 기술 우위는 경쟁사의 기술 개발, 소프트웨어 및 AI 기술 관련 시장 트렌드의 재변화 등에 당사가 대응하지 못할 경우 약화될 수 있는 점을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

라. 재무안정성 악화 위험
당사의 부채비율은 최근 3개년 및 2025년 1분기 2022년 22.8%, 2023년 53.1%, 2024년 126.2%, 2025년 1분기 127.6%, 유동비율은 2022년 660.8%, 2023년 236.4%, 2024년 133.6%, 2025년 1분기 124.5%를 기록 중이며, 이는 당기순손실의 지속으로 인한 결손금 누적과 현금흐름 유출에 기인합니다. 당사는 현재 보유 중인 현금및현금성자산과 금번 유상증자를 통해 조달되는 자금을 향후 R&D연구개발비용과 영업 네트워크 확대를 위한 운영자금으로 사용할 예정입니다.
당사의 재무구조 악화가 장기화될 경우, 당사의 지속가능성에 대한 신뢰도 역시 저하될 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 당사의 부채 및 유동성 지표가 업계 평균 대비 열위한 수준에 있으며, 자본확충 실패 또는 손실 지속 시 재무 건전성이 급격히 저하될 수 있다는 점을 충분히 인지하시고, 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

당사의 부채비율은 2022년말 22.8%를 기록한 이후, 2023년 말 53.1%, 2024년말 126.2%, 2025년 1분기말 127.6% 지속적으로 상승하고 있습니다. 이는 지속적인 순손실 누적으로 결손금이 확대되어 자본총계가 감소하는 영향도 있으며, 부채총계의 증가가 큰 영향을 미쳤습니다. 부채총계의 증가는 계약부채가 2022년말 1,683백만원, 2023년말 6,552백만원, 2024년말 12,518백만원, 2025년 1분기말 12,453으로 급격히 증가한 것에 기인합니다. 다만, 당사의 계약부채가 2022년 이후 급격히 증가한 사유는 차입금이 증가하는 등의 원인이 아닌 장기 대형 프로젝트의 증가로 인한 것이며, 프로젝트 수행중에 계약금, 중도금 등의 청구에 의해 종료 시점 이전까지 인식되는 계약부채 금액이 증가하여 발생하였습니다. 부채비율의 증가는 자본 대비 부채의 비중이 지속적으로 높아짐을 의미하며, 이는 외부 자금조달 여력 감소 및 장기적으로는 자본잠식 또는 관리종목 지정, 상장폐지 사유 발생 등으로 이어질 수 있는 재무구조입니다. 향후 계약부채의 회수 및 영업실적 개선이 지연되거나 계획된 자본 확충이 원활히 이루어지지 않을 경우, 상장 요건 유지에 있어 위험이 발생할 수 있으므로 투자자 여러분께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다. 한편, 유동비율은 2022년 660.8%, 2023년 236.4%, 2024년 133.6%, 2025년 1분기에는 124.5%까지 하락하였습니다. 유동비율은 유동자산을 유동부채로 나눈 비율로, 단기 채무에 대한 상환 능력을 나타내는 대표 지표입니다. 당사의 유동비율이 지속적으로 하락한 이유는, 우선 유동자산의 측면에서는 2022년 7월 상장을 통해 확보한 현금및현금성자산이 당기순손실의 지속 및 그에 따른 현금흐름 유출로 인해 지속적으로 감소하였기 때문입니다. 유동자산 중 계약자산이 2022년 1,127백만원 수준에서 2025년 1분기 10,424백만원 수준으로 증가하였으나, 현금및현금성자산이 2022년 45,459백만원에서 2025년 1분기 6,923백만원으로 줄어든 것이 유동자산의 지속적인 감소에 큰 영향을 주었습니다. 유동부채의 측면에서는, 상기 부채비율 분석과 마찬가지로 계약부채 규모의 지속적인 증가가 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 일반적으로 유동비율이 100% 미만일 경우 단기 유동성 부족 상태로 해석되며, 특히 50% 이하로 하락할 경우에는 단기간 내 외부 차입 또는 자산 매각이 불가피해져 경영 안정성에 중대한 리스크가 발생할 수 있습니다. 당사는 현재 100%를 상회하는 유동비율을 보이고 있으나, 현재와 같이 유동비율이 하락하는 추세가 지속될 경우 유동성 리스크가 발생할 우려가 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다. 유동자산과 관련하여, 당사는 사업 특성상 각 결산 기말에 재고자산 계정이 발생하지 않습니다. 당사는 고객사로부터 수주 계약이 확정된 이후, 고객사의 주문에 따라 GPU 등 하드웨어를 원재료 성격으로 매입하여 동시에 제공합니다. 따라서 재고자산을 보유하지 않으며 이러한 재고자산 관리 구조에 따라 당사는 재고자산 진부화 또는 감모손실 등과 같은 위험에 노출이 없습니다.당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 재무상태표 주요 계정 및 안정성 지표는 다음과 같습니다.

[재무상태표 주요 계정 및 안정성 지표]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년
업종 평균

자산총계
36,083
42,873
44,386
48,094
49,868
-

유동자산
23,779
27,266
31,091
33,017
45,459
-

현금및현금성자산
6,923
12,943
14,894
6,352
20,916
-

단기금융상품
4,000
6,000
4,000
17,031
20,740
-

비유동자산
12,304
15,607
13,296
15,077
4,410
-

유형자산
9,395
12,726
10,330
12,234
2,037
-

부채총계
20,229
17,103
24,762
16,671
9,262
-

유동부채
19,102
14,530
23,274
13,966
6,879
-

계약부채
12,453
9,764
12,518
6,552
1,682
-

단기차입금
2,000
-
2,000
-
500
-

유동성장기차입금
-
-
-
-
2,110
-

비유동부채
1,128
2,573
1,488
2,705
2,383
-

자본총계
15,854
25,770
19,624
31,423
40,606
-

부채비율
127.60%
66.37%
126.18%
53.05%
22.81%
83.25%

유동비율
124.49%
187.65%
133.59%
236.42%
660.83%
153.13%

차입금의존도
5.54%
0.00%
4.51%
0.00%
5.23%
20.60%

주1) 차입금총계 = 단기차입금 + 유동성장기차입금주2) 부채비율 = 부채총계 / 자본총계주3) 유동비율 = 유동자산 / 유동부채주4) 차입금의존도 = 차입금총계 / 자산총계주5) 업종평균비율은 한국은행 발간, '2023년 기업경영분석' 기준(J582 소프트웨어 개발 및 공급업). 2024년 기준 자료는 부재하여 2023년 자료를 사용하였습니다.출처: 당사 정기보고서

2025년 1분기 기준 당사의 차입금 의존도는 5.5%이며, 이는 한국은행의 '2023년 기업경영분석'에 기재된 소프트웨어 개발 및 공급업(J582) 평균치인 20.60%의 약 1/4에 불과한 수준입니다. 다만, 부채비율은 업종 평균 83.25% 대비 약 1.5배 높은 127.60%이며, 유동비율 또한 업종 평균 153.13% 대비 약 0.8배 수준인 124.49%로, 전반적인 재무건전성은 동종 업계 대비 낮은 수준입니다. 이는 외부 충격에 대한 재무적 대응 여력이 부족함을 의미하며, 향후 금리 변동이나 매출 부진 등이 발생할 경우, 자금조달 비용 증가 및 기업 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다.

당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 차입금 관련 현황은 다음과 같습니다.

[차입금 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

총차입금
2,000
-
2,000
-
500

단기차입금
2,000

2,000
-
500

현금및현금성자산
6,923
12,943
14,894
6,352
20,916

단기금융상품
4,000
6,000
4,000
17,031
20,740

장기금융상품
1,200
1,200
1,200
1,200
1,200

순차입금
-10,123
-20,143
-18,094
-24,583
-42,356

이자비용
54
48
204
223
126

주) 순차입금 = 총차입금 - (현금및현금성자산 + 단기금융상품 + 장기금융상품)

출처: 당사 정기보고서

이자보상배율은 영업이익을 이자비용으로 나눈 값으로, 당해 기업이 영업활동을 통해 벌어들인 이익만으로 이자비용을 감당할 수 있는지를 판단하는 핵심 지표입니다. 이 지표가 1배를 초과할 경우 영업이익으로 이자비용을 충분히 감당할 수 있음을 의미하며, 반대로 1배 미만일 경우 영업활동만으로 이자상환이 어려운 재무구조임을 나타냅니다. 당사의 이자보상배율은 2022년 -32.1배, 2023년 -49.3배, 2024년 -69.3배, 2025년 1분기 -73.3배로, 최근 3개년 및 2025년 1분기까지 모두 음(-)의 배율을 기록하고 있습니다. 이는 당사가 창출한 영업이익이 오히려 손실인 상태로, 이자비용조차 감당하지 못하고 있는 구조임을 의미하며, 금융비용 부담 누적 시 지급불능 위험으로도 이어질 수 있습니다.

[당사 이자보상배율]

(단위: 백만원, 배)

구 분
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업이익(A)
-3,989
-6,221
-14,106
-10,995
-4,041

이자비용(B)
54
48
204
223
126

이자보상배율(A/B)
-73.3
-130.3
-69.3
-49.3
-32.1

출처: 당사 제시

한편, 당사의 비유동자산은 최근 3년 간 2022년 4,410백만원, 2023년 15,077백만원, 2024년 13,296백만원, 2025년 1분기 12,304백만원 수준이며, 비유동자산 중 가장 큰 비중을 차지하는 항목은 유형자산입니다. 2025년 1분기말 유형자산의 세부 내역은 다음과 같습니다.

[유형자산 내역]

(단위: 백만원)

구분
취득원가
정부보조금
감가상각누계액
장부금액

연구용자산
859
-205
-597
57

비품
10,862
-12
-3,794
7,057

기타의유형자산
308
-
-219
88

사용권자산
7,347
-
-5,153
2,193

합계
19,376
-217
-9,764
9,395

출처: 당사 정기보고서

2025년말 1분기말 당사의 유형자산 장부금액은 총 9,395백만원 수준이며, 높은 비중을 차지하는 항목은 비품과 사용권자산으로, 이들은 각각 GPU와 같은 AI 프로세서와 연구용 서버 및 임차건물 등으로 구성되어 있습니다.당사는 영업활동으로 창출되는 현금흐름이 미비한 상황이 지속될 경우 외부 자금조달 및 차입금에 의존해 자금운용을 지속할 우려가 있습니다. 특히, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모 방식의 유상증자가 계획대로 완료되지 않을 경우, 예정된 자금 유입이 이뤄지지 않아 추가 자금조달이 불가피할 수 있으며, 이로 인해 부채비율 및 이자부담이 추가로 증가할 가능성이 존재합니다. 또한, 향후 사업이 흑자전환에 실패하여 손실이 지속될 경우, 결손금이 누적되어 자본총계가 점차 줄어들 가능성이 있으며, 자본잠식에 근접하거나 이에 도달할 경우 외부 감사인의 계속기업 판단, 금융기관 신용도 평가, 주요 거래처와의 계약 유지 등 다양한 경영활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 재무구조 악화가 장기화될 경우, 당사의 지속가능성에 대한 신뢰도 역시 저하될 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 당사의 부채 및 유동성 지표가 업계 평균 대비 열위한 수준에 있으며, 자본확충 실패 또는 손실 지속 시 재무 건전성이 급격히 저하될 수 있다는 점을 충분히 인지하시고, 신중히 투자 판단하시기 바랍니다.

당사의 주요 재무위험을 종합적으로 요약하자면 다음과 같습니다.

첫째, 부채비율 및 자본잠식 위험입니다. 당사의 부채비율은 업종 평균인 83.25%를 상회하고 있으며, 이로 인해 향후 지속적인 손실 발생 시 자본총계가 감소하여 자본잠식 또는 관리종목 지정, 나아가 상장폐지 요건에 해당할 가능성이 존재합니다.

둘째, 유동성 부족 및 단기 자금 위기입니다. 유동비율은 2022년 말 660.83%에서 2025년 1분기 기준 124.49%로 하락하였으며, 이는 단기 채무 상환 능력 저하를 의미합니다. 일반적으로 유동비율이 100% 미만인 경우 유동성 위험이 존재하는 것으로 간주되며, 50% 이하로 하락할 경우에는 자산 매각, 고금리 차입 등의 조치가 불가피할 수 있습니다. 당사는 2025년 1분기 기준 100%를 상회 중이나, 하락 추세가 지속될 경우 100%를 하회할 가능성이 있습니다.

셋째, 영업현금흐름 악화 및 외부 자금 의존도 심화입니다. 당사는 현재 영업활동으로 창출되는 현금흐름이 미비한 상황이며, 상장 당시 공모를 통해 조달한 자금으로 이를 충당하고 있습니다. 만약 금번 유상증자가 계획대로 진행되지 않을 경우, 추가 자금조달이 불가피할 수 있으며, 이 경우 차입금 증가 및 이자부담 확대 등으로 당사의 재무 안정성, 기업가치, 지속가능성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

상기와 같은 재무 건전성 저하 요인을 종합적으로 고려할 때, 당사는 다음과 같은 대응방안을 마련하고자 합니다.

첫째, 계약부채를 적정수준으로 유지하도록 관리를 강화할 예정입니다. 매출의 특성 상 계약부채는 장기/대형 프로젝트의 경우 불가피하게 발생하는 측면이있기는 하나, 철저한 프로젝트 관리를 통해 일정 내로 수행하여 계약부채가 지속적으로 누적되지 않도록 할 예정입니다.

둘째, 비용구조 개선을 통한 재무안정성 확보를 위해 고정비성 지출의 축소를 추진하고 있습니다. 해당 노력의 결과로 당사는 올해 1분기 전년 동기 대비 고정비를 감소 시켰으며, 향후에도 운영인력의 구조 슬림화, 외주비용의 재조정 등 경상비 구조의 최적화를 통해 비용 효율성을 강화하고자 합니다. 마케팅 비용 또한 ROAS(Return on Ad Spend, 광고 지출 대비 수익률) 기반의 성과형 광고로 중심축을 전환하여 효율성을 높일 예정입니다.

셋째, 수익성 개선 노력도 병행 중입니다. 당사는 Konan AIStation, AIStation Server, RAG-X 등 영업 리소스 투입이 적은 어플라이언스형 제품군을 중심으로 제품화 범위를 확대하고 있으며, 이를 통해 반복 적용이 가능한 고정 수익 구조를 구축하고자 합니다. 이러한 제품은 커스터마이징 부담이 적고 적용 범위가 넓어, 수익성 개선과 영업 효율성 제고에 기여할 수 있습니다.

이러한 당사의 개선 노력에도 불구하고, 향후 자본 확충이 지연되거나 수익/비용 구조가 개선되지 않을 경우 단기 유동성 부족 및 중장기적인 재무 건전성 저하 가능성이 존재하므로, 투자자 여러분께서는 당사의 재무 구조 및 그에 따른 리스크를 충분히 고려하시어 신중히 투자 판단해 주시기 바랍니다.

마. 현금흐름 악화 위험

당사의 영업활동현금흐름을 살펴보면 당사는 최근 3년 간 지속적인 당기순손실이 발생에 따라 2022년 -4,687백만원, 2023년 -6,837백만원, 2024년 -2,252백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원의 부(-)의 영업활동현금흐름이 이어지고 있습니다. 또한 당사는 2021년 코스닥시장 상장 당시 공모자금 약 300억원이 유입되어 최근 3개년 및 2025년 1분기 동안 영업활동에서 발생하는 현금 유출에 충분히 충당할 수 있어, 급격한 자금 수요의 발생에 대비한 2,000백만원의 차입금 확보 이외의 별도의 투자활동이나 재무활동을 통해 충당하지는 않는 구조를 보이고 있습니다.

당사의 현재 기말 현금및현금성자산과 금융상품 보유 규모로 볼 때 단기적인 유동성은 충분하여 유동성 위험에 노출될 위험은 높지 않은 것으로 판단됩니다.
그러나, 당사는 영업활동을 통한 현금흐름창출능력이 부진하여 상장 당시 공모자금에 의존하고 있는 상황이며, 당사가 금번 유상증자를 비롯하여 향후 추가적인 투자활동 및 재무활동을 통해 조달한 자금이 영업활동 현금의 순유입으로 이어지지 않아 당사의 경영 성과가 지속적으로 악화된다면 당사의 유동성은 현재 수준보다 더욱 악화될 위험이 있습니다.

당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 현금흐름표 상 주요 항목의 변동 추이는 다음과 같습니다.

[현금흐름표 주요 항목 변동 추이]

(단위: 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

영업활동으로 인한 현금흐름
-7,540
-2,252
-6,837
-4,687

당기순이익
-3,942
-13,604
-9,836
-3,277

당기순이익 조정
1,571
7,080
3,142
452

감가상각비
1,045
4,178
2,299
742

퇴직급여
377
1,679
1,266
100

이자비용
54
204
223
126

이자수익
-115
-673
-1,618
-925

운전자본의 변동
-5,255
3,204
-1,319
-2,315

매출채권의 변동
-165
2,414
-1,968
-525

계약자산의 변동
-242
-5,710
-3,256
-338

매입채무의 변동
-3,691
1,565
2,220
-3

계약부채의 변동
340
5,744
4,694
-744

투자활동으로 인한 현금흐름
56
10,367
-4,121
-17,126

단기금융상품의 변동
0
13,031
3,708
-14,803

유형자산의 취득
-6
-2,608
-7,412
-972

재무활동으로 인한 현금흐름
-486
427
-3,606
28,397

단기차입금의 변동
0
2,000
-2,610
-460

유상증자
0
342
428
29,293

리스부채의 상환
-486
-1,915
-1,424
-436

기초현금및현금성자산
14,894
6,352
20,916
14,332

현금및현금성자산의순증가(감소)
-7,970
8,542
-14,564
6,584

기말현금및현금성자산
6,923
14,894
6,352
20,916

출처: 당사 정기보고서, 당사 제시

2022년 당사는 3,277백만원의 당기순손실이 발생하였으며, 영업활동현금흐름의 수익 및 비용의 조정 부분에서 감가상각비 742백만원, 대손충당금 감소에 따른 대손상각비 환입금액 -227백만원, 주식보상비용 -191백만원 등이 발생하며 수익 및 비용 조정에서 -452백만원이 감소하였습니다. 또한, 운전자본의 변동에서 계약부채의 변동 -744백만원, 미지급비용의 변동 -680백만원 등 총 2,315백만원이 감소하여, 총 -4,687백만원의 음(-)의 영업활동현금흐름을 기록하였습니다. 투자활동현금흐름은 단기금융상품의 변동 -14,803백만원 등의 발생으로 인해 음(-)의 투자활동현금흐름을 기록하였으며, 재무활동현금흐름의 경우 IPO(유상증자) 29,293백만원의 유입에 따라 양(+)의 재무활동현금흐름을 기록하였습니다. 이에 2022년말 현금및현금성자산은 기초 14,332백만원 대비 6,584백만원 증가한 20,916백만원을 기록하였습니다.2023년 당사는 9,836백만원의 당기순손실이 발생하였으며, 영업활동현금흐름의 수익 및 비용의 조정 부분에서 감가상각비 -2,243백만원 등으로 -3,142백만원을 기록하고, 운전자본의 변동에서 계약부채의 변동 4,694백만원이 발생하였음에도 계약자산 -3,256백만원, 매출채권 -1,968백만원 등이 발생한 결과 -1,319백만원을 기록하여, 총 -6,837백만원의 음(-)의 영업활동현금흐름을 기록하였습니다. 투자활동현금흐름은 단기금융상품의 변동에서 3,708백만원이 발생하였으나 연구용 서버 등과 관련된 유형자산의 취득 -7,412백만원이 발생하며 -4,121백만원의 음(-)의 투자활동현금흐름을 기록하였으며, 재무활동현금흐름의 경우 단기차입금의 변동 -2,610백만원과 리스부채 -1,424백만원 등의 현금유출이 발생하여 -3,606백만원의 음(-)의 재무활동현금흐름을 기록하였습니다. 이에 2023년말 현금및현금성자산은 기초 20,916백만원 대비 14,564백만원 감소한 6,352백만원을 기록하였습니다.2024년 당사는 13,604백만원의 당기순손실이 발생하였으며, 영업활동현금흐름의 수익 및 비용의 조정 부분에서 유형자산 취득 증가에 따른 감가상각비 4,108백만원, 퇴직급여 1,679백만원, 주식보상비용 1,463백만원 등 7,080백만원을 기록하였으며, 운전자본의 변동에서 계약자산의 변동 -5,710백만원이 발생하였음에도 계약부채의 변동 5,744백만원, 매입채무의 변동 1,565백만원 등이 발생한 결과 3,204백만원을 기록하였습니다. 그러나, 당기순손실의 금액이 상대적으로 더 큼에 따라 총 -2,252백만원의 음(-)의 영업활동현금흐름을 기록하였습니다. 투자활동현금흐름은 단기금융상품의 변동에서 13,031백만원이 발생하며 유형자산의 취득 -2,608백만원이 발생하였음에도 10,367백만원의 양(+)의 투자활동현금흐름을 기록하였으며, 재무활동현금흐름의 경우 리스부채의 상환 1,915백만원을 단기차입금의 증감 2,000백만원이 상회하며 총 427백만원의 양(+)의 재무활동현금흐름을 기록하였습니다. 이에 2024년말 현금및현금성자산은 기초 6,352백만원 대비 8,542백만원 증가한 14,894백만원을 기록하였습니다.2025년 1분기 당사는 -3,942백만원의 당기순손실이 발생하였으며, 영업활동현금흠름의 수익 및 비용의 조정 부분에서 감가상각비 1,027백만원 등이 발생하여 1,571백만원을 기록하였으나, 운전자본의 변동에서 매입채무의 변동 -3,691백만원 등으로 -5,255백만원을 기록한 결과 총 -7,540백만원의 음(-)의 영업활동현금흐름을 기록하였습니다. 투자활동현금흐름은 56백만원의 미미한 양(+)의 투자활동현금흐름을 기록하였습니다. 재무활동현금흐름은 리스부채의 상환 -486백만원만을 기록하며 음(-)의 재무활동현금흐름을 기록하였습니다. 이에 따라 2025년 1분기말 현금및현금성자산은 기초 14,894백만원 대비 7,970백만원 감소한 6,923백만원을 기록하였습니다.당사는 2022년 코스닥시장 상장 당시 공모자금 약 300억원이 유입된 이후 특기할만한 투자활동이나 재무활동은 존재하지 않습니다. 유입된 공모자금은 은행 예금 등 금융상품으로 보유하고 있음에 따라 투자활동현금흐름 중 단기금융상품 취득 및 처분과 관련한 현금흐름이 발생하고 있습니다. 또한, 2024년 예상할 수 없는 급격한 자금 지출의 필요성에 대비하여 확보한 차입금 2,000백만원을 제외하면 재무활동현금흐름 중 사채의 발행 등 특이사항은 없으며, 현재 임차하고 있는 사무실 및 서버 보관을 위한 IDC 관련 리스부채의 변동이 주된 재무활동현금흐름을 구성하고 있습니다.당사는 기술 및 제품 기반의 기업 간 거래(B2B) 매출 확대를 기대하고 있으나, 현재 수주형 프로젝트와 솔루션 초기 도입 위주의 매출 구조를 일부 가지고 있어 실적 변동성이 커질 가능성도 배제할 수 없습니다. 당사와 같은 B2B 솔루션 기업은 일반적으로 고객사와의 거래에서 한 번에 대규모 본 계약을 체결하기 보다는 초기의 소규모 수주(파일럿, PoC)로부터 시작하고, 초기의 소규모 수주가 성공적으로 마무리되면, 고객사의 본격적 도입을 위한 본계약으로 전환되는 경우가 많습니다. 이 과정에서 건당 수주 규모가 점진적으로 증가하고 이에 따라 매출 규모 또한 증가하는 구조입니다. 또한, 이러한 성공적인 프로젝트 수행 경험이 쌓이고 업계 내 신뢰도가 높아질 경우 유사 산업군 내 신규 고객사를 확보하는 등 추가 수주 기회가 늘어나며 매출이 더욱 빠르게 성장하는 선순환 구조가 만들어질 수 있습니다.

당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기의 수주 잔고 현황은 다음과 같습니다.

[수주 잔고 추이]

(단위 : 백만원)

2022년
2023년
2024년
2025년 1분기

13,037
15,003
18,330
22,642

주1) 수주잔고는 매출액으로 인식되지 않은 금액을 기입하였습니다.

2022년말 수주잔고는 약 130억원, 2023년말 수주잔고는 약 150억원, 2024년말 수주잔고는 184억원 수준을 기록하였습니다. 또한, 2025년 1분기말 현재 수주 잔고는 약 226억원으로 지속적으로 증가하고 있습니다. 당사의 사업구조상 수주 계약 건별마다 상황이 다르고 개별적인 특성이 강하기 때문에 전체적으로 하나의 결론이 되는 수주 잔고의 증감 원인을 명확하게 분석하기 어렵습니다. 또한, 당사의 각 계약 건의 특수성과 변동 요인이 복합적으로 작용하여 전체적인 수주 잔고의 적정성을 평가하는데 한계가 존재합니다. 다만, 당사의 수주 현황은 지속적으로 증가하는 추세이며, 상기 설명한 바와 같이 향후 본계약 전환 및 신규 고객사 확보를 통해 매출이 증가할 수 있는 구조입니다. 그러나, 당사의 이러한 사업구조 특성 상 당사의 기대와는 다르게 프로젝트가 실패하거나 성과가 미흡할 경우 매출이 오히려 감소할 수 있습니다. 반복적인 프로젝트 실패와 신규 수주 실패, 수주 감소가 누적될 경우 당사가 장기적으로 사업을 영위하는 데 있어 심각한 어려움이 발생할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

또한, 본 공시서류 제출일 전일 기준으로 (1) 당사가 수주 후 진행 중이나 수익을 아직 인식하지 않은 건, (2) 당사의 프로젝트 수주가 확정되었으나 아직 시작하지 않은 건, (3) 수주 미확보 건 중 수주를 목표로 하고 있는 건은 아래와 같습니다.

[당사 수주 계획]

(단위 : 백만원)

구분
사업부문
거래상대방
프로젝트명
25년 1분기 신규 수주 확보금액(A)
2025년 하반기기대 수주액
예상 수익 인식시기주4)

현재 진행 중인 사업
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
(주)코스콤
공매도 중앙 점검
1,256
-
2025년 10월

한림대성심병원
생성형 AI 기반 의무기록지
1,000
-
2025년 06월

엘지씨앤에스
정보공유센터 운영 및 유지관리
997
-
-

A사 외 9건
유지보수 및 SW
1,906
-
-

소계 (가)
5,159
-
-

예정 사업
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
D사 외 5건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
13,156
-

국방 AI 관련
M사 외 1건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
2,659
-

소계 (나)
-
15,815
통상 1~2년

수주 타진 대상 목록주3)
생성형 언어모델 및 AI 관련 제품
N사 외 49건
AI 플랫폼, LLM 구축
-
20,056
-

국방 AI 관련
A사 외 5건
국방 LLM 구축, VISION 등
-
3,618
-

소계 (다)
-
23,674
통상 1~2년

주1) 일부 거래상대방은 영업상 기밀로 인하여 임의의 알파벳을 부여하여 기재하였습니다.

주2) 기재된 예정 사업은 당사가

수개월 이상 전략적으로 대응 중인 주요 과제 기준이며, 전체 수주 전제가 아닌 일부 집중 과제에 약 90% 에 해당하는 주요 과제 금액만을 반영하였습니다. 계약기간은 스마트인재관리(32개월), 공매도중앙점검(7개월), 한림대 AI 플랫폼(5개월) 등 최근 주요 과제 이행 기간을 참고해 평균 14개월~15개월 내외로 산정한 내부 추정치입니다.

주3) '수주 타진 대상 목록'은 2025년 하반기에 당사가 검토, 제안 중인 모든 과제 가운데, '예정 사업'으로 분류된 항목을 제외하고 작성되었습니다. 목록에 포함된 각 과제는 약 65% 수준으로 수주가 이루어진다는 내부 가정을 전제로 산출한 금액 건수이며, 실제 수주 여부와 규모는 변동될 수 있습니다.

당사가 65%를 '수주 타진 대상 목록'의 기준으로 설정한 사유는, 2023년 기준 당사가 실질적으로 수주한 '추가반영 사업목록'의 수주잔고가 17,802백만원에 달했던 반면, 당시 IPO 증권신고서에는 11,768백만 원만을 예정 수주금액으로 보수적으로 기재한 전례가 있기 때문입니다. 이번 수주 타진 목록 또한 이와 같은 과거 기준을 참고하여, 전체 추진 과제 중 약 65%만을 반영하는 보수적 접근 방식을 적용하였습니다.

주4) 예상 수익 인식 시점은 프로젝트별 검수보고서 완료 시점에 따라 상이하여 구체적인 기재는 어렵습니다. 일반적으로는 수주잔고가 약 1~2년 내 매출로 전환되는 구조입니다.

출처: 당사 제시

먼저, 상기 기재한 2025년 1분기 기준으로 보유한 수주잔고와 2025년말까지의 수주 계획을 기반으로 한 자금수지계획을 살펴보면 다음과 같습니다. 자금수지계획 상 2025년 3분기와 4분기 매출대금의 경우, 수주잔고에 근거한 실현 예정 매출 내역을 기반으로 가정하였으며, 2026년 1분기와 2분기의 매출대금은 2025년 예정 수주를 기반으로 추정하였습니다. 다만, 매출 실현을 위한 수주 계약이 아직 확정되지 않은 건이 일부 포함되어 있고, 매출 인식 시점 또한 가시화되지 않은 건이 있으므로 예측의 불확실이 크다는 점을 고려하시기 바랍니다. 또한, 기술 상용화 속도, 산업별 수요 확산, 고객사의 수용성 등 외부 환경에 따라 매출 실현 시기 및 규모가 변동될 수 있으며, 이로 인해 예상 매출과 실제 실적 간 괴리가 발생할 가능성도 존재하므로, 투자자 여러분께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다. 아울러 기재된 연도별 매출 수치는 당사 내부 가정에 기반한 추정치로, 시장 상황, 수주 성과 및 고객사 확대 여부에 따라 변동의 여지가 크며, 실현 여부에 대한 불확실성이 존재합니다.자금수지계획 상 재료비 및 외주비의 경우 매출 규모에 따라 지출이 결정되는 변동비적 성격을 지니고 있으며, 판매관리비 또한 매출 발생 수준에 따라 지출 수준 결정하는 건들이 대부분으로, 상기 항목들은 매출대금에 대한 비중을 기반으로 추정하였습니다. 반면, 고정비 성격의 인건비의 경우, 2025년 하반기 대비 2026년에 임직원 수의 증감 및 인건비 상승률 약 10%를 가정하여 추정하였습니다. 당사의 사업은 원가 중 하드웨어 등 재료비와 외주비 비중이 높아 매출액 증가에 따라 원재료 비용도 비례하여 증가하는 특징을 보입니다.

[당사 향후 1년간 자금수지계획]

(단위 : 백만원)

구분
2025년 3분기
2025년 4분기
2026년 1분기
2026년 2분기

영업현금흐름
(a)수입
매출대금
12,500
11,500
14,000
9,000

계
12,500
11,500
14,000
9,000

(b)지출
재료비 및 외주비
3,000
2,800
3,400
2,200

판매관리비
7,500
7,000
8,500
6,800

경상연구비
1,150
1,150
1,200
1,200

계
11,650
10,950
13,100
10,200

영업수지(= (a) - (b))
850
550
900
-1,200

투자현금흐름
(c)수입
자산매각
-
-
-
-

계
-
-
-
-

(d)지출
시설투자
200
200
200
200

계
200
200
200
200

투자수지(= (c) - (d))
-200
-200
-200
-200

재무현금흐름
(e)수입
유상증자
29,050
-
-
-

이자수익
80
279
291
286

계
29,130
279
291
286

(f)지출
차입상환
-
-
-
-

이자비용
20
20
20
20

계
20
20
20
20

재무수지(= (e) - (f))
29,110
259
271
266

기초 자금
10,000
39,760
40,369
41,340

기말 자금
39,760
40,369
41,340
40,206

주1) 상기 서술한 자금수지표는 예측을 기반으로 한 수치이며, 당사의 경영 및 재무활동에 따라 실제내역과 차이가 발생할 수 있습니다.
주2) 이자수익의 경우 기초, 기말의 평균 자금에 단기금융상품 수익률 2.8% 운용을 가정하였습니다.

출처: 당사 제시

한편, 당사는 2025년 7월 16일 최초 제출한 증권신고서에서 자금수지계획 상 영업현금흐름의 지출 중 재료비 및 외주비, 판매관리비를 합산한 수치를 2025년 3분기 10,500백만원, 2025년 4분기 10,800백만원, 2026년 1분기 10,000백만원, 2026년 2분기 10,000백만원으로 추정하였으나, 2025년 7월 30일 기준 정정 증권신고서에는 해당 금액을 아래와 같이 조정하였습니다.

[자금수지계획의 영업현금흐름 내 지출 항목 변경 내역]

(단위 : 백만원)

구분
2025년 7월 16일 기준
2025년 7월 30일 기준

2025년3분기
2025년4분기
2026년1분기
2026년2분기
2025년3분기
2025년4분기
2026년1분기
2026년2분기

영업현금흐름
(b)지출
재료비 및 외주비
3,000
2,000
1,500
1,500
3,000
2,800
3,400
2,200

판매관리비
7,500
7,800
8,500
8,500
7,500
7,000
8,500
6,800

최초 증권신고서 제출 시 당사가 영위하는 수주 사업의 특성 상 매출과 직접연관원가 사이에 연동이 되기는 하지만 현금흐름의 관점에서는 건별로 대금 수령 시기의 시차(납품완료 전 선지급, 인보이스 수령 시 대금 지급, 납품 완료 시 지급 등 건별로 상이하며 이에 따라 매출과 비용 인식 방법 상이)가 존재하는 점을 감안하여 작성하였습니다. 그러나, 상기 기재한 것과 같이 재료비 및 외주비, 판매관리비의 경우 기본적으로 매출규모에 연동되는 변동비 성격을 가지고 있으므로 이러한 특성을 자금수지계획 표 상에 반영하는 것이 보다 적절하다고 판단하여 금액을 수정하였습니다. 이는 매출에 대응하는 비용 수준을 직관적으로 나타낸다는 점에서 향후 발생할 해당 지출 수준에 대한 투자자분들의 이해를 제고할 것으로 판단되나, 여전히 당사가 자체적으로 추정한 잠정 수치에 해당하므로 향후 회계처리 결과에 따라 변동되거나 공급망 차질 및 환율 상승에 따른 원재료 매입가격 상승 및 인건비의 상승, 예상치 못한 일시적 비용의 추가 발생 등으로 인해 추정치 대비 비용이 증가할 수 있음에 유의하시기 바랍니다.
당사의 본 공시서류 제출일 기준 향후 4개 분기의 자금수지계획을 살펴보면, 영업수지의 경우
당사가 프로젝트 용역의 제공을 이미 완료하고 2025년 3분기 매출로 인식 예정인 금액과 함께,
당사가 상기 [당사 수주 계획] 표에 기재한 프로젝트가 성공적으로 수주되고, 잠재적인 신규 매출이 발생할 수 있다는 전제 하에 작성되었으며, 이에 따라 향후 4개 분기 동안 매출액이 증가함에 따라 영업수지가 2025년 하반기부터는 흑자로 전환될 것으로 예상됩니다. 구체적으로, 2025년 3분기부터 2026년 2분기까지 총 매출대금 약 470억원의 수입이 발생할 것으로 예상되고, 재료비 및 외주비, 경상연구비, 판관비 등 약
459억원
의 지출이 발생하여 영업수지는 약
11억원
의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다.
다만, 당사는 과거 분기 기준 당기순손실 2024년 3분기 4,675백만원, 2024년 4분기 1,396백만원, 2025년 1분기 3,942백만원을 인식하며 지속적인 적자 상태를 보이고 있고, 영업활동 현금흐름 또한 2024년 3분기 -5,513백만원, 2024년 4분기 7,431백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원으로 주로 음(-)의 현금흐름을 보이고 있습니다. 따라서, 예상치 대비 매출이 감소하거나 비용이 증가할 경우 [당사 향후 1년간 자금수지계획] 표에 기재한 것과 같은 실적 턴어라운드에 실패하고 과거와 유사한 손익 및 현금흐름 추이를 보일 수 있습니다. 예를 들어, 프로젝트의 수주에 차질이 발생하여 수주 건수가 줄어들거나 수주처의 사정으로 수주 건의 수주규모가 줄어들 경우 잠재 신규 매출의 규모가 감소할 수 있습니다. 또한, 비용의 경우 특정 장비/부품 또는 IT 인력의 수급 불균형이 발생하여 재료비 및 외주비의 급격한 증가, 소프트웨어 분야의 인건비 증가 추세 가속화로 인한 상당한 수준의 경상연구비의 상승이 발생할 수 있습니다. 판매관리비 또한 기술 트렌드 대응 목적 교육훈련비 증가, 수주 경쟁 심화 대응 목적의 제안서 작성, PoC, 사전 컨설팅 관련 비용 증가 등 다양한 사유에 의해 상기 기재한 수치보다 증가할 가능성이 있습니다. 열거한 사유 이외의 예상치 못한 이유로 인해서도 당사가 흑자 전환에 실패하고 현금흐름이 부(-)의 흐름을 지속하여 유동성이 악화될 가능성이 있는 점을 투자자께서는 반드시 유의하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.
투자수지의 경우 금번 유상증자를 확보한 자금을 기반으로 한 서버 등 자산 구매로인한 시설투자로 인한 지출로 4개 분기 동안 총 8억원의 순유출이 발생할 것으로 예상됩니다. 재무수지의 경우 금번 유상증자 대금의 유입으로 인한 290.5억원, 미사용 유상증자 대금의 운용 등을 통한 이자수익 일부 발생으로 인하여 총
299.1억원
의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 상기와 같은 자금수지 계획은 향후 당사의 사업환경 변화 및 금번 유상증자의 최종 모집 규모의 변동 등에 따라 실제 내역과는 차이가 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.당사는 위와 같이 현재 계약 및 논의되고 있는 프로젝트를 그 추정의 근거로 하여 향후 1년 간의 매출액과 자금수지를 추정하였음에도 불구하고, 예상치 못한 사업적 위험으로 인하여 향후 4개 분기의 실제 매출액과 자금수지는 상기 추정치를 크게 하회할 가능성이 있습니다. 당사의 과거 사례를 살펴보면, 당사는 2022년 상장 당시 당사와 계약을 협의 중에 있거나 실증 단계의 사업을 진행 중에 있는 프로젝트들을 그 근거로 하여 향후 3개년의 매출액과 영업이익, 당기순이익을 추정한 바 있습니다. 그러나 당사의 예상과는 다르게 해당 프로젝트의 상당수는 계약 체결에 실패하거나 본 사업으로 전환되지 않아 상장 당시의 추정치와 실제 실적치 간 큰 괴리율이 발생하였습니다. 코스닥시장 신규 상장 당시의 추정실적과 이후 실제 실적의 높은 괴리율과 관련한 위험은 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 중 III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 나. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적의 높은 괴리율 위험'을 참고하여 주시기 바랍니다. 또한, 공시서류 제출 전일 현재 당사는 20억원 규모의 차입금를 보유하고 있으나 이를 당사의 현재 기말 현금및현금성자산과 금융상품 보유 규모와 비교할 때 단기적인 유동성은 충분한 것으로 판단되며, 유동성 위험에 노출될 위험은 높지 않은 것으로 판단됩니다. 그러나, 당사가 금번 유상증자를 비롯하여 향후 추가적인 투자활동 및 재무활동을 통해 조달한 자금이 영업활동 현금의 순유입(+)으로 이어지지 않아 당사의 경영 성과가 지속적으로 악화된다면 당사의 유동성은 현재 수준보다 더욱 악화될 위험이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 매출채권 및 계약자산 관련 활동성 위험

당사의 매출은 제품 공급(인도) 시점에 인식되며, 용역계약인 경우 용역 기간에 맞추어 진행률로 인식되고 있습니다. 2025년 1분기말 기준 당사의 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 약 33.68% 수준이며, 당사의 2025년 1분기말 매출채권의 회수기간이 6개월 이내인 채권의 비중은 약 62%입니다. 당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있습니다. 또한 대손위험에 대한 노출정도가 중요하지 않은 수준으로 유지될 수 있도록 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권 및 계약지신에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않을 경우, 당사의 손익계산서상 당기순손실이 확대되고 자산구조 또한 부실화될 수 있습니다.

당사의 매출은 제품 공급(인도) 시점에 인식되며, 용역계약인 경우 용역 기간에 맞추어 진행률로 인식되고 있습니다. 당사는 매출채권과 계약자산을 나누어 인식하고 있습니다. 매출채권은 청구채권으로서 세금계산서가 발행된 경우에 인식하며, 계약자산은 미청구채권으로서 세금계산서는 미발행 되었으나, 회계상 매출이 인식된 경우에 인식하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 간 매출채권 및 계약자산 계정과목별 대손충당금 설정 내역은 다음과 같습니다.

[매출채권 및 계약자산 대손충당금 설정내역]

(기준일: 2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구분
계정과목
채권금액(A)
대손충당금(B)
장부금액(A-B)
대손충당금 설정률(B/A)

2025년1분기
매출채권
2,604,739
876,894
1,727,845
33.67%

계약자산
10,426,577
2,600
10,423,977
0.02%

합 계
13,031,316
879,494
12,151,822
6.75%

2024년
매출채권
2,440,161
837,500
1,602,661
34.32%

계약자산
10,184,637
3,144
10,181,493
0.03%

합 계
12,624,798
840,644
11,784,154
6.66%

2023년
매출채권
4,854,359
610,397
4,243,962
12.57%

계약자산
4,474,384
1,746
4,472,638
0.04%

합 계
9,328,743
612,143
8,716,600
6.56%

2022년
매출채권
2,889,356
694,118
2,195,238
24.02%

계약자산
1,218,814
2,155
1,216,659
0.18%

합 계
4,108,170
696,273
3,411,897
16.95%

업종평균
매출채권
13,716,318
698,850
13,017,468
5.10%

주1) 계약자산은 미청구채권과 계약이행원가로 구성되며, 당사는 미청구채권 잔액에 대해서만 손실충당금을 인식하므로 상기 표의 계약자산과 재무제표의 수치 간 차이가 있습니다.
주2) 업종평균은 'III. 투자위험요소 - 1. 사업위험 - 다. 시장 경쟁 심화에 따른 위험'에 당사의 주요 경쟁사로 기재한 와이즈넛, 솔트룩스, 씨이랩, 씨메스 4사의 2024년 연결 기준 합계를 이용하여 산출하였습니다.
출처: 당사 정기보고서

당사의 장부금액 기준 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 2022년 6.8%, 2023년 18.1%, 2024년 26.5%, 2025년 1분기33.7%로 지속하여 증가하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 기준 매출채권 및 계약자산 합계 장부금액은 2022년 3,412백만원, 2023년 8,717백만원, 2024년 11,784백만원, 2025년 1분기 12,152백만원 수준입니다.
특히, 계약자산의 경우 장부금액 기준 2022년 1,217백만원 수준에서 2023년 4,473백만원, 2024년 10,181백만원, 2025년 1분기 10,424백만원으로 가파르게 증가하고 있으며, 이는 계약자산 중 계약이행원가금액의 증가에 기인합니다.

다만, 2025년 3분기부터 대규모 매출이 인식되는 과정에서 원재료 및 외주비에서 발생하는 계약이행원가금액도 대폭 감소 할 예정입니다. 당사는 계약자산에 따른 대손충당금 설정률은 동 기간 평균 0.1% 수준으로 미미하나, 매출채권에서 2022년 694백만원, 2023년 610백만원, 2024년 837백만원, 2025년 1분기 877백만원의 대손충당금을 설정하고 있으며, 점차 증가하는 추세를 보이고 있습니다.
당사의 2024년 기준 매출채권의 대손충당금 설정률은 34.32%로, 이는 동 기간 당사의 주요 경쟁사 4사의 매출채권 및 대손충당금을 합산하여 산출한 평균 대손충당금 설정률 5.10%의 약 6-7배에 달하는 수치로 업계 평균 대비 다소 높은 수준에 해당합니다. 다만,
대손충당금은 100% 설정 채권 중 장기 채권에 대한 제각 처리를 연내 실시할 계획이고, 이에 따라 충당금 규모는 대폭 감소할 것으로 예상됩니다.
당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있으며, 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않을 경우에 제각 처리를 하게 되는데, 회수 시도 기간을 늘리면서 충당금이 증가하였고, 2025년말을 기준으로 하여 일부 장기 부실 채권에 대한 제각 처리를 계획하고 있습니다. 당사는 향후 채권 관리를 보다 강화하고, 대손 처리 기간을 단축하여 과거 대비 낮은 수준의 충당금 설정율을 유지하고자 노력할 계획입니다.한편, 당사의 2022년 이후 경과기간별 매출채권 잔액은 다음과 같습니다.

[매출채권 및 계약자산 연령분석]

(단위: 천원)

사업연도
구분
정상채권
연체채권
대손채권
합계

3개월이하
3개월초과6개월이하
6개월초과9개월이하
9개월초과12개월이하

2025년 1분기
매출채권

총장부금액
1,492,968
117,853
1,226
224,731
2,660
765,302
2,604,739

손실충당금
-7,212
-7,534
-194
-93,991
-2,660
-765,302
-876,894

평균기대손실율(%)
0.48%
6.39%
15.87%
41.82%
100.00%
100.00%
33.67%

연령별 비중
57.32%
4.52%
0.05%
8.63%
0.10%
29.38%
100.00%

계약자산

총장부금액
1,486,781
-
-
-
-
-
1,486,781

손실충당금
-2,600
-
-
-
-
-
-2,600

평균기대손실율(%)
0.17%
-
-
-
-
-
0.17%

2024년
매출채권

총장부금액
1,397,232
28,680
225,325
8,639
161,037
619,248
2,440,161

손실충당금
(8,631)
(1,529)
(44,316)
(2,739)
(161,037)
(619,248)
(837,500)

평균기대손실율(%)
0.62%
5.33%
19.67%
31.71%
100.00%
100.00%
34.32%

연령별 비중
57.26%
1.18%
9.23%
0.35%
6.60%
25.38%
100.00%

계약자산

총장부금액
1,554,198
-
-
-
-
-
1,554,198

손실충당금
(3,144)
-
-
-
-
-
(3,144)

평균기대손실율(%)
0.20%
-
-
-
-
-
0.20%

2023년
매출채권

총장부금액
3,705,697
536,688
26,319
19,829
66,394
499,431
4,854,359

손실충당금
(16,346)
(19,753)
(3,824)
(6,127)
(64,916)
(499,431)
(610,397)

평균기대손실율(%)
0.44%
3.68%
14.53%
30.90%
97.77%
100.00%
12.57%

연령별 비중
76.34%
11.06%
0.54%
0.41%
1.37%
10.29%
100.00%

계약자산

총장부금액
852,061
-
-
-
-
-
852,061

손실충당금
(1,746)
-
-
-
-
-
(1,746)

평균기대손실율(%)
0.20%
-
-
-
-
-
0.20%

2022년
매출채권

총장부금액
2,111,864
50,570
33,722
722
403,069
289,408
2,889,356

손실충당금
(12,225)
(3,841)
(4,264)
(201)
(384,177)
(289,408)
(694,118)

평균기대손실율(%)
0.58%
7.60%
12.65%
27.91%
95.31%
100.00%
24.02%

연령별 비중
73.09%
1.75%
1.17%
0.02%
13.95%
10.02%
100.00%

계약자산

총장부금액
780,984
-
-
-
-
-
780,984

손실충당금
(2,155)
-
-
-
-
-
(2,155)

평균기대손실율(%)
0.28%
-
-
-
-
-
0.28%

주1) 계약자산은 미청구채권과 계약이행원가로 구성되며, 당사는 미청구채권 잔액에 대해서만 손실충당금을 인식하므로 상기 표의 계약자산과 재무제표의 수치 간 차이가 있습니다.출처: 당사 제공

먼저, 당사의 계약자산은 미청구채권이므로 낮은 기대손실율을 적용하여 충당금을 인식하므로 손실충당금이 미미한 수준으로 유지되고 있습니다. 반면, 당사의 매출채권은 통상 6개월 이내 약 70%의 매출채권을 회수하고 있습니다. 2022년의 경우, 6개월 이내 채권의 비중은 76.0%이었으며, 2023년는 87.9%를 기록하며 6개월 이내 회수되는 매출채권의 비중이 개선되었으나, 이후 2024년의 6개월 이내 매출채권의 비중은 67.7%이며, 2025년 1분기의 6개월 이내 매출채권의 비중은 61.9%로 감소하였습니다. 최근 매출채권의 비중이 낮아진 이유는 제각 처리 대상 장기 채권 때문입니다. 다만, 2025년말에 일부 장기 채권에 대한 제각 처리가 예정되어 있으므로 6개월 이내 매출채권의 비중이 크게 올라갈 것으로 예상하고 있으며, 해당 채권들은 이미 충당금이 100% 설정된 채권이므로 제각 처리 시 비용에 영향은 없습니다.당사가 보유 중인 매출채권 및 기타채권 중 연체된 채권의 회수에 향후에도 실패하거나 추가적인 연체 및 손상 채권이 발생할 경우 당사의 유동성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 따라서, 당사는 회수기간을 단축하고 회수율을 높이기 위해서 계약 진행 전 거래처의 신용도를 고려하여 계약 여부를 결정하며, 신규 거래처에 대해서는 대금 지급 조건을 계약금, 중도금, 잔금으로 구분하여 회수하여 신용위험을 사전에 관리하고 있습니다. 당사는 지속적인 모니터링과 체계적인 신용위험 관리와, 필요한 경우에는 계좌 가압류 신청, 대금 회수 소송 및 담보권 설정을 통해 연체 채권을 최소화하고 안정적인 채권 회수를 추진해 나갈 계획입니다.한편, 당사의 매출채권 및 계약자산 관련 대손충당금 설정 방침은 다음과 같습니다.

[매출채권 및 계약자산 관련 대손충당금 설정방침]

회사는 매출채권과 계약자산에 대해 전체기간 기대신용손실금액을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다.

기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권과 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 미청구용역에 따른 계약자산은 동일 유형의 계약에서 발생한 매출채권과 유사한 위험속성을 가지므로 회사는 매출채권의 손실율이 계약자산의손실율에 대한 합리적인 추정치로 판단하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간 말 기준으로부터 각 36개월 동안의 매출과 관련된 지불 정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다.

출처: 당사 제공

당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있습니다. 또한 대손위험에 대한 노출정도가 중요하지 않은 수준으로 유지될 수 있도록 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않으면, 당사의 손익계산서상 당기순손실이 확대되고 자산구조 또한 부실화될 수 있습니다. 또한, 당사가 영위하는 사업환경이 침체되거나 거래상대방이 지급능력을 상실하게 되면 경영에 중대한 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 매출채권 회수가 지연되어 고령화된 매출채권이 발생할 경우 자금흐름이 악화될 수 있으며, 이는 당사의 수익성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

사. 특수관계자 간 거래 관련 위험
본 공시서류 작성 전일 현재 기준 특수관계자는 당사의 5% 이상 주요 주주에 해당하는 SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주) 2개의 회사와 당사의 최대주주입니다. 당사는 SK텔레콤(주)의 AI 플랫폼 '에이닷' 서비스에 당사의 검색엔진 및 음성합성 기술을 적용하고 있으며, 한국항공우주(주)와 AI 기반 고장-수명 예측 시스템(PHM) 공동 개발, AI 파일럿 개발 등 유무인 복합체계 관련 사업들을 함께 진행하고 있습니다.

현재 특수관계자와의 거래에 있어서 금액적 중요도가 작으나 향후 당사와 당사의 종속기업 및 관계기업 간 거래 규모가 증가함에 따라 금액적 중요도가 증가한다면 당사와 당사의 특수관계자 간 거래를 주의할 필요가 있습니다. 당사는 특수관계자 간 거래에 있어서 상법 등 관련 법규를 준수하고자 노력하고 있습니다. 그러나 향후 경영 환경의 변화에 따라 특수관계자와의 거래 규모가 증가할 수 있고 그러한 거래 결과 당사의 손익에 영향을 미치는 사건이 발생할 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

본 공시서류 작성 전일 현재 당사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

[특수관계자 현황

구분
당분기말
지분율

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
20.57%

한국항공우주(주)
7.75%

유의적인 영향력을 행사하는 개인
김영섬
23.71%

주1) 김영섬은 당사의 1대주주이자 대표이사입니다.출처: 당사 정기보고서

SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주)를 5% 이상 주주로 보유하고 있으며, 양사는 전략적 투자자로서 당사의 지분을 보유하고 있습니다. 본 공시서류 제출일 전일 기준 SK텔레콤(주)는 발행주식총수의 20.57%인 2,359,160주를 보유한 지분율 기준 2대주주이며, 한국항공우주(주)는 발행주식총수의 7.75%인 888,888주를 보유한 3대 주주입니다. 양사는 당사가 2022년 7월 상장하기 이전부터 당사의 지분을 보유하며 오랜기간 당사와 파트너십을 유지한 회사입니다. 구체적으로, 2006년 11월 SK텔레콤(주)의 자회사 (주)SK커뮤니케이션즈가 2006년 검색사업을 영위하기 위해 검색포털 엠파스를 인수하고 당사의 지분 또한 매입하였으며, 이는 당사가 보유한 검색엔진 제품 코난 서치를 통해 당사와 검색사업 분야에서 협력하기 위함이었습니다. 이후 (주)SK커뮤니케이션즈는 2022년 10월 SK텔레콤(주)에게 당사의 지분 20.77%를 224억원에 매각하여, 현재 SK텔레콤(주)이 당사의 2대주주로 위치하고 있으며, SK텔레콤(주)은 당사가 축적한 데이터 분석 역량과 AI 기술 등과의 시너지를 기대하고 있습니다. 현재 당사는 SK텔레콤의 AI 플랫폼 '에이닷' 서비스에 당사의 검색엔진 및 음성합성 기술이 적용되고 있습니다. 한국항공우주(주)는 2021년 11월 당사와 전략적 제휴 협정을 맺으며 당사 지분 10%를 81억원에 인수하며 지분투자를 하였습니다. 당시 한국항공우주(주)는 AI·빅데이터·딥러닝 등 4차 산업혁명 기술 등 항공·방산 분야에 접목되는 미래 사업 분야 기술 확보를 위해 당사에 투자하였으며, 현재 당사와 한국항공우주(주)는 도심항공모빌리티(UAM, Urban Air Moblility)에 적용 가능한 AI 기반 고장-수명 예측 시스템(PHM) 공동 개발, AI 파일럿 개발 등 유무인 복합체계 관련 사업들을 함께 진행하고 있습니다.

「상법」 제542조의9(주요주주 등 이해관계자와의 거래) 제3항에 의하면 최근 사업연도 말 현재의 자산총액이 2조원 이상인 상장회사는 특수관계인과의 거래에 있어 이사회 승인을 받아야 하는 규정이 있습니다. 당사의 경우 최근 결산일인 2025년 1분기말 기준 자산총액이 약 361억원으로 동 조항에 해당되지 않아 특수관계인과의 거래에 있어 제한적인 규제를 적용받고 있습니다.

「상법」제542조의9(주요주주 등 이해관계자와의 거래)에 따르면 상장회사는 주요주주 및 그의 특수관계인, 이사 및 집행임원, 감사에 대해서는 신용공여를 하여서는 안된다고 규정하고 있습니다. 다만, 동법 제2항에 따라 복리후생을 위한 이사 및 집행 임원 또는 감사에 대한 금전대여 등으로서 대통령령으로 정하는 신용공여나 그 밖에 상장회사의 경영건전성을 해칠 우려가 없는 금전대여 등으로서 대통령령으로 정하는 신용공여는 가능합니다. 「상법시행령」제35조 제3항에 따르면 '대통령령으로 정하는 신용공여'란 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우라고 규정하고 있고 그 대상을 회사의 지분율에 따라 제한하고 있습니다.당사의 경우 최근 3개년 및 2025년 1분기 동안 종속회사를 대상으로한 출자 및 대여등의 자금거래를 제외한 신용공여 거래는 없습니다.

「상법」 제542조의9(주요주주 등 이해관계자와의 거래)

① 상장회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 상대방으로 하거나 그를 위하여 신용공여(금전 등 경제적 가치가 있는 재산의 대여, 채무이행의 보증, 자금 지원적 성격의 증권 매입, 그 밖에 거래상의 신용위험이 따르는 직접적ㆍ간접적 거래로서 대통령령으로 정하는 거래를 말한다. 이하 이 조에서 같다)를 하여서는 아니 된다.

1. 주요주주 및 그의 특수관계인

2. 이사(제401조의2제1항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 포함한다. 이하 이 조에서 같다) 및 집행임원

3. 감사

② 제1항에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 신용공여를 할 수 있다.

1. 복리후생을 위한 이사ㆍ집행임원 또는 감사에 대한 금전대여 등으로서 대통령령으로 정하는 신용공여

2. 다른 법령에서 허용하는 신용공여

3. 그 밖에 상장회사의 경영건전성을 해칠 우려가 없는 금전대여 등으로서 대통령령으로 정하는 신용공여

③ 자산 규모 등을 고려하여 대통령령으로 정하는 상장회사는 최대주주, 그의 특수관계인 및 그 상장회사의 특수관계인으로서 대통령령으로 정하는 자를 상대방으로 하거나 그를 위하여 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 거래(제1항에 따라 금지되는 거래는 제외한다)를 하려는 경우에는 이사회의 승인을 받아야 한다.

1. 단일 거래규모가 대통령령으로 정하는 규모 이상인 거래

2. 해당 사업연도 중에 특정인과의 해당 거래를 포함한 거래총액이 대통령령으로 정하는 규모 이상이 되는 경우의 해당 거래

④ 제3항의 경우 상장회사는 이사회의 승인 결의 후 처음으로 소집되는 정기주주총회에 해당 거래의 목적, 상대방, 그 밖에 대통령령으로 정하는 사항을 보고하여야 한다.

⑤ 제3항에도 불구하고 상장회사가 경영하는 업종에 따른 일상적인 거래로서 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 거래는 이사회의 승인을 받지 아니하고 할 수 있으며, 제2호에 해당하는 거래에 대하여는 그 거래내 용을 주주총회에 보고하지 아니할 수 있다.

1. 약관에 따라 정형화된 거래로서 대통령령으로 정하는 거래

2. 이사회에서 승인한 거래총액의 범위 안에서 이행하는 거래

출처: 국가법령정보센터

「상법시행령」 제35조(주요주주 등 이해관계자와의 거래)

② 법 제542조의9제2항제1호에서 "대통령령으로 정하는 신용공여"란 학자금, 주택자금 또는 의료비 등 복리후생을 위하여 회사가 정하는 바에 따라 3억원의 범위에서 금전을 대여하는 행위를 말한다.

③ 법 제542조의9제2항제3호에서 "대통령령으로 정하는 신용공여"란 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우로서 다음 각 호의 자를 상대로 하거나 그를 위하여 적법한 절차에 따라 이행하는 신용공여를 말한다.

1. 법인인 주요주주

2. 법인인 주요주주의 특수관계인 중 회사(자회사를 포함한다)의 출자지분과 해당 법인인 주요주주의 출자지분을 합한 것이 개인인 주요주주의 출자지분과 그의 특수관계인(해당 회사 및 자회사는 제외한다)의 출자지분을 합한 것보다 큰 법인

3. 개인인 주요주주의 특수관계인 중 회사(자회사를 포함한다)의 출자지분과 제1호 및 제2호에 따른 법인의 출자지분을 합한 것이 개인인 주요주주의 출자지분과 그의 특수관계인(해당 회사 및 자회사는 제외한다)의 출자지분을 합한 것보다 큰 법인

(후략)

출처: 국가법령정보센터

「상법」 제624조의2(주요주주 등 이해관계자와의 거래 위반의 죄)

제624조의2(주요주주 등 이해관계자와의 거래 위반의 죄)제542조의9제1항을 위반하여 신용공여를 한 자는 5년 이하의 징역 또는 2억원 이하의 벌금에 처한다.

출처: 국가법령정보센터

최근 3년 간 당사와 특수관계자 간 발생한 거래내역과 2025년 1분기말 현재 당사와 특수관계자 간 채권/채무 내역은 다음과 같으며, 특수관계인 중 당사의 최대주주 김영섬 대표이사와의 거래내역 및 채권/채무내역은 없습니다.

[특수관계자 거래내역]

(기준일: 2025년 3월 31일)
(단위: 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출 거래

2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
10,424
279,602
1,308,500
500,000

한국항공우주(주)
59,508
272,000
906,784
136,000

[특수관계자 채권/채무 내역]

(기준일: 2025년 3월 31일)
(단위: 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출채권

2025년 1분기
2024년
2023년
2022년

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
158,400
-
84,150
-

한국항공우주(주)
-
33,000
323,180
-

당사는 당사의 5% 이상 주주인 SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주)를 향해 매출거래가 발생하고 있습니다. 구체적인 당사의 양사와의 매출거래 내역은 아래와 같습니다.

[SK텔레콤과의 매출거래 내역]

(단위: 원)

연도
SKT
당기 매출액

2022
22년 Content Discovery팀_Apollo MyTV 하이라이트 생성 기술 및 시스템 개발
80,000,000

2022
22년_A.미디어기술_B2B_Vod 서비스 홈 개인화 추천 개발(AI포스터)
80,000,000

2022
22년_A.미디어기술_B2B_Vod서비스 Context 분석 기술 개발_코난테크놀로지
340,000,000

2023
[SKT] 블로그 데이터 구매 건
750,000,000

2023
23년_수주_SKB_생성형 AI 기반 딥메타 기술 개발_코난테크놀로지
318,000,000

2023
2023년 SKT MKIS시스템 검색 고도화(제품) 계약
76,500,000

2023
23년_SKB_한국어 자막 FA 개선 및 검수 기능 개발_코난테크놀로지
100,000,000

2023
23년_수주_B 티비 Target Costing 추천 기술 개발_코난테크놀로지
64,000,000

2024
2024 SKT AI 동시통역솔루션(AITT) 전용실시권
31,852,410

2024
2024 SKT AI 동시통역기 납품 1차
33,750,000

2024
2024 롯데백화점 KB+ 설치
11,000,000

2024
2024 롯데물산 KB+ 설치
11,000,000

2024
2024_SKT_AI 동시통역기_납품 3차
54,100,000

2024
2024 SKT AI 동시통역기 납품 4차
60,400,000

2024
2024 영남대학교 AI 동시통역 설치비
22,000,000

2024
2024 부산교통공사 LTE-R 사업 트랜스토커
30,500,000

2024
2024 신한은행 AI동시통역 PoC
24,000,000

2024
24년 군 AI 데이터센터 구축 BTL사업 제안용역
1,000,000

2025
2024 SKT AI 동시통역솔루션(AITT) 전용실시권
10,424,425

[한국항공우주와의 매출거래 내역]

(단위: 원)

연도
한국항공우주
당기 매출액

2022
PHM 시스템용 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발(2022년)
136,000,000

2023
고정익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
114,262,295

2023
회전익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
129,721,311

2023
주파수 응답 자동 분류 및 고차원적 예측 생성
323,800,000

2023
2023 한국항공우주산 항공기 설계업무 개선을 위한 인공지능 비서 개발
182,000,000

2023
PHM 시스템용 DB구축 및 데이터 처리 기술개발
157,000,000

2024
고정익 항공기용 PHM 시스템 DB 구축 및 데이터처리 기술 개발 (1차년도)
30,000,000

2024
고정익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
113,333,333

2024
회전익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
128,666,667

2025
고정익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
27,868,853

2025
회전익 DB 구축 및 데이터 처리 기술개발
31,639,344

또한, 당사는 상기와 같은 거래 중 대부분은 즉시 매출로 인식하고 있으나, 제품 및 서비스 제공 시점과 대금 수령 시점 단 차이로 인해 일부 매출채권을 인식하고 있습니다. 당사의 특수관계자인 양사로부터 발생한 채권내역은 대손충당금 설정 등의 특이사항 없이 회수되고 있으며, 2025년 1분기 기준 보유한 채권 약 1.58억원 또한 2025년 4월 2일부로 회수되었습니다.상기 기재된 바와 같이 당사와 특수관계자 간 거래내용 중 거래조건이 비정상적이라고 보여지는 부분은 없는 것으로 판단됩니다. 또한, 최근 3개년 및 2025년 1분기의 당사와 특수관계자 간 거래내역 및 채권채무 내역의 규모가 당사 매출액 및 자산(부채) 총계 대비 작아 상기 기재한 사항 외에 특기할 만한 사항은 없는 것으로 판단됩니다.금액적 중요도가 작으나 향후 당사와 당사의 종속기업 및 관계기업 간 거래 규모가 증가함에 따라 금액적 중요도가 증가한다면 당사와 당사의 특수관계자 간 거래를 주의할 필요가 있습니다. 당사는 특수관계자 간 거래에 있어서 상법 등 관련 법규를 준수하고자 노력하고 있습니다. 그러나 향후 경영 환경의 변화에 따라 특수관계자와의 거래 규모가 증가할 수 있고 그러한 거래 결과 당사의 손익에 영향을 미치는 사건이 발생할 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 투자주의/경고 종목 지정에 따른 위험

당사는 2022년 7월 코스닥시장에 상장한 이후
한국거래소의 시장감시위원회로부터 투자주의종목에 8회, 투자경고종목 3회에 지정된 사실이 있습니다. 시장감시위원회 투기적이거나 불공정거래의 개연성이 있는 종목을 투자주의종목으로 공표하여 일반 투자자들의 뇌동매매 방지 및 잠재적 불공정거래 행위자에 대한 경각심을 고취시키고 있습니다. 주가가 일정기간 급등하는 등 투자유의가 필요한 종목은 "투자주의종목 -> 투자경고종목 -> 투자위험종목" 단계로 시장경보종목으로 지정되며, 투자경고 및 투자위험 단계에서 매매거래가 정지될 수 있습니다.
투자자들께서는 당사가 코스닥시장 상장 이후 투자주의종목 및 투자경고종목에 지정되었던 사실이 있는 만큼, 당사의 주가 급등락에 따른 뇌동매매에 반드시 유의하여 주시기 바랍니다. 또한, 투자시 잠재적 불공정거래가 있을 가능성을 염두에 두고 임하시기 바랍니다.

당사는 2022년 7월 코스닥시장에 상장한 이후 한국거래소의 시장감시위원회로부터 투자주의종목에 8회, 투자경고종목 3회에 지정된 사실이 있습니다. 시장감시위원회 투기적이거나 불공정거래의 개연성이 있는 종목을 투자주의종목으로 공표하여 일반 투자자들의 뇌동매매 방지 및 잠재적 불공정거래 행위자에 대한 경각심을 고취시키고 있습니다.주가가 일정기간 급등하는 등 투자유의가 필요한 종목은 "투자주의종목 -> 투자경고종목 -> 투자위험종목" 단계로 시장경보종목으로 지정되며, 투자경고종목 및 투자위험종목 단계에서 매매거래가 정지될 수 있습니다.

[한국거래소 시장감시규정 제5조]

제5조(위원회의 예방활동)① 시장감시위원회(이하 "위원회"라 한다)는 공정거래질서의 유지 및 투자자 보호를 위하여 회원, 주권상장법인 또는 전문투자자 등에게 불공정거래의 예방활동을 할 수 있다.

② 위원회는 불공정거래의 예방을 위하여 필요하다고 인정하는 경우에는 관련 회원에게 서면(「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」에 따른 정보통신망을 이용한 전자문서를 포함한다. 이하 같다) 또는 전화 등에 의하여 예방조치를 요구(이하 "예방조치요구"라 한다)할 수 있다.

③ 삭제<2012.3.7>

④ 위원회는 제1항 및 제2항에 따른 예방조치요구 등 불공정거래의 예방활동에 관하여 필요한 사항을 이 규정 시행세칙(이하 "세칙"이라 한다)으로 정한다.

출처:
한국거래소

[시장조치 용어 설명]

구분
설명

투자주의종목
시장감시위원회 투기적이거나 불공정거래의 개연성이 있는 종목을 투자주의종목으로 공표하여 1일간 지정합니다. 이러한 조치를 통해 일반 투자자들의 뇌동매매 방지 및 잠재적 불공정거래 행위자에 대한 경각심을 고취시키고 있습니다.(관련근거 : 「시장감시규정」 제5조, 제5조의2 및 동법 시행세칙 제3조)

투자경고종목
투자경고종목이란 특정종목의 주가가 비정상적으로 급등한 경우 투자자에게 주의를 환기시키고 불공정거래를 사전에 방지하기 위하여 투자경고종목(과거 감리종목 또는 이상급등종목)으로 지정합니다. 이는 가수요를 억제하고 주가급등을 진정시키는 등 시정안장화를 위한 조치입니다.(관련근거 : 「시장감시규정」 제5조, 제5조의3 및 동법 시행세칙 제3조의3)

투자위험종목
투자위험종목이란 투자경고종목 지정에도 불구하고 투기적인 가수요 및 뇌동매매가 진정되지 않고 주가가 지속적으로 상승할 경우 투자위험종목으로 지정합니다. 이는 한차원 높은 시장경보로서 투자자들은 해당종목 투자시 보다 깊은 주의가 필요합니다. (관련근거 : 「시장감시규정」 제5조의 3 및 동법시행세칙 제3조의 4)

출처:
한국거래소

1. 투자주의종목

시장감시위원회의 투자주의종목 지정 요건 내역은 다음과 같습니다.

[투자주의종목 지정 요건]

요건
내용

소수계좌 거래집중 종목

- 당일 종가가 3일 전날의 종가보다 15% 이상 상승(하락)- 당일을 포함한 최근 3일간 상위 10개 계좌의 매수(매도) 관여율이 40% 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 매수(매도) 상위 10개 계좌 중 5개 이상의 계좌의 매수(매도) 관여일수가 2일 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 일평균거래량(정규시장 기준)이 3만주 이상

- 주의) 위의 요건을 모두 충족하는 경우로서 소수계좌의 매수 관여율이 높고 주가가 상승한 경우 또는 매도 관여율이 높고 주가가 하락한 경우 지정

종가급변종목

- 종가가 직전가격 대비 5% 이상 상승(하락)- 종가 거래량이 당일 전체 거래량(정규시장 기준)의 5% 이상- 당일 전체 거래량이 3만주 이상

- 주의) 위의 요건을 모두 충족하는 경우에 지정됨. 단, 종가와 직전가격과의 차이가 1원인 경우에는 지정되지 않음

상한가잔량 상위종목
- 당일 장종료시 상한가 매수잔량이 10만주 이상이면서 상한가 매수잔량 상위 10개 계좌의 상한가 매수잔량 합이 전체 상한가 매수잔량의 90% 이상

단일계좌 거래량 상위종목
- 당일 정규시장중 특정계좌에서 순매수(순매도)한 수량이 상장주식수 대비 2% 이상이고, 당일의 종가가 전날 종가보다 5% 이상 상승(하락) 주의- 매수수량이 매도수량보다 많은 계좌가 있고 주가가 상승한 경우 또는 매도수량이 매수수량보다 많은 계좌가 있고 주가가 하락한 경우에만 지정되며, 상장지수펀드(ETF)는 지정되지 않음

15일간 상승종목의 당일 소수계좌 매수관여과다종목
당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승하고, 당일의 상위 20개 계좌의 매수관여율이 30% 이상

특정계좌(군) 매매관여 과다 종목

- 당일 종가가 3일 전날의 종가보다 15% 이상 상승(다만, 코스피지수 또는 코스닥지수의 상승률이 3일간 8% 이상인 경우에는 주가 상승률 25% 이상으로 한다.)- 당일을 포함한 최근 3일간 특정계좌(군)의 시세영향력을 고려한 매수관여율이 5% 이상인 일수가 2일 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 일평균거래량(정규시장 기준)이 3만주 이상

- 주의) 위의 요건을 모두 충족하는 경우에 지정됨.

풍문관여 과다종목
아래 두가지 요건이 모두 만족되는 경우 풍문관여종목으로 지정되며, 최근 5일중 동일한 내용의 풍문등을 이유로 3회이상 풍문관여종목으로 지정되는 경우 시황, 공시내용 등을 고려하여 풍문관여과다 투자주의 종목으로 지정- 당일의 인터넷포털의 증권 관련 게시판에 게시된 공정거래질서를 저해할 우려가 있는 풍문등이 최근 5일 평균 대비 3배 이상 증가한 경우이거나 당일의 인터넷 풍문등의 조회수가 최근 1개월 평균 대비 3배이상 증가한 경우- 아래 01~05 중 어느 하나에 해당하는 경우01. 당일의 주가가 상한가02. 당일의 주가가 최근 20일 중 최고가03. 당일의 장중 주가가 일중 최저가 대비 30% 이상 변동하고 전일 대비 주가가 상승04. 당일의 거래량이 최근 5일 평균 거래량 대비 3배 이상 증가05. 주가상승이 유가증권시장 공시규정 제12조제2항 본문에 따른 조회공시 요구 기준 또는 코스닥시장 공시규정 제10조제2항 본문에 따른 조회공시 요구기준에 해당

스팸관여 과다종목
아래 두가지 요건이 모두 만족되는 경우 스팸관여종목으로 지정되며, 최근 5일중 당일을 포함하여 2회 이상 스팸관여종목으로 지정되는 경우 스팸관여과다 투자주의 종목으로 지정- 최근 3일간 한국인터넷진흥원에 주식매매관련 영리 목적 광고성 정보로 신고된 건수가 직전 5일 또는 20일 평균 신고건수 대비 3배이상 증가한 경우- 아래 01~05 중 어느 하나에 해당하는 경우01. 당일의 주가가 상한가02. 당일의 주가가 최근 20일 중 최고가03. 당일의 장중 주가가 일중 최저가 대비 30% 이상 변동하고 전일 대비 주가가 상승04. 당일의 거래량이 최근 5일 평균 거래량 대비 3배 이상 증가05. 주가상승이 유가증권시장 공시규정 제12조제2항 본문에 따른 조회공시 요구 기준 또는 코스닥시장 공시규정 제10조제2항 본문에 따른 조회공시 요구기준에 해당

ELW 소수지점 거래집중 종목
- 당일 ELW 종가가 3일 전날의 종가보다 상승(하락)- 당일을 포함한 최근 3일간 특정지점의 매수(매도) 관여율이 70% 이상 또는 상위 5개 지점의 매수(매도) 관여율이 90% 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 최대관여지점의 매수(매도) 관여일수가 2일 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 유동성공급호가가 제외된 일평균거래량(정규시장 기준)이 100,000증권 이상- 위의 요건을 모두 충족하는 경우로서 소수지점의 매수 관여율이 높고 가격이 상승한 경우 또는 매도 관여율이 높고 가격이 하락한 경우 지정

ELW 소수계좌 거래집중 종목
- 당일 ELW 종가가 3일 전날의 종가보다 상승(하락)- 당일을 포함한 최근 3일간 상위 10개 계좌의 매수(매도) 관여율이 90% 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 매수(매도) 상위 10개 계좌 중 5개 이상의 계좌의 매수(매도) 관여일수가 2일 이상- 당일을 포함한 최근 3일간 유동성공급호가가 제외된 일평균거래량(정규시장 기준)이 100,000증권 이상- 위의 요건을 모두 충족하는 경우로서 소수계좌의 매수 관여율이 높고 가격이 상승한 경우 또는 매도 관여율이 높고 가격이 하락한 경우 지정

투자경고종목 지정예고 종목
투자경고종목의 지정예고 요건에 해당하는 종목

투자경고종목 지정해제 종목
투자경고종목의 지정해제 요건에 해당하는 종목

출처:
한국거래소

2022년 7월 코스닥시장 상장 이후 당사가 투자주의종목에 지정된 이력은 다음과 같습니다.

[당사 투자주의종목 지정 이력]

구분
지정일자
유형

1
2023-01-13
스팸관여과다종목

2
2023-01-25
투자경고종목 지정예고

3
2023-01-25
15일간 상승종목의 당일 소수계좌 매수관여 과다종목

4
2023-02-16
투자경고종목 지정해제 및 재지정 예고

5
2023-03-13
투자경고종목 지정해제 및 재지정 예고

6
2023-08-02
투자경고종목 지정예고

7
2025-06-09
투자경고종목 지정예고

8
2025-06-26
투자경고종목 지정해제 및 재지정 예고

출처:
KIND 상장공시시스템

당사가 지정된 스팸관여과다종목, 15일간 상승종목의 당일 소수계좌 매수관여 과다종목, 투자경고 지정예고, 투자경고 지정해제 요건은 아래와 같습니다.

[투자주의종목 지정 요건]

유형
내용

스팸관여과다종목

- 최근 5일 중 마지막 날을 포함하여 ①과 ②를 충족하는 경우가 2일 이상 발생하는 경우① 한국인터넷진흥원에 신고된 영리 목적 광고성 정보의 최근 3일 평균신고건수가최근 5일 또는 20일 평균신고건수 대비 3배 이상 증가② 다음의 어느 하나에 해당하는 경우

- 당일의 주가가 상한가
- 당일의 주가가 최근 20일 중 최고가 (당사 해당사유)
- 당일의 장중 주가가 일중 최저가 대비 30% 이상 변동하고 전일 대비 주가가 상승
- 당일의 거래량이 최근 5일 평균 거래량 대비 3배 이상 증가 (당사 해당사유) - 주가상승이 유가증권시장 및 코스닥시장 공시규정 상 조회공시 요구기준에 해당

15일간 상승종목의 당일 소수계좌 매수관여 과다종목
다음의 조건을 모두 충족- 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승- (당일의) 상위 20개 계좌의 매수관여율이 30% 이상* 상위 20개(3개) 계좌 매수관여율: 당일의 전체 거래량(정규시장 기준)대비 상위 20개 계좌 전체(상위 3개 계좌 각각)의 매수수량 비중* 5일간(15일간) 지정횟수(당일제외): 당일을 제외한 최근 5매매일간(15매매일간) 같은 사유의 투자주의종목으로 지정된 횟수

투자경고 지정예고
투자경고종목의 지정예고 요건에 해당하는 종목

투자경고 지정해제
투자경고종목의 지정해제 요건에 해당하는 종목

투자경고 지정해제 및 재지정 예고
투자경고종목에서 해제되어 투자주의종목으로 지정된 이후, 투자주의경고종목에서 지정해제 된 일자부터 기산하여 10일째 되는 날 이내의 날로서 어느 특정일(판단일, T)에 아래 ①, ②, ③ 모두 해당하는 경우 그 다음 날에 투자경고종목으로 재지정① 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 지정 전일 종가보다 높은 경우② 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 해제 전일 종가보다 높은 경우③ 판단일(T)의 종가가 2일 전일(T-2) 종가보다 40% 이상 상승하는 경우

출처:
KIND 상장공시시스템

2. 투자경고종목

시장감시위원회의 투자경고종목의 지정예고 요건 및 투자경고종목 지정해제 요건 내역은 다음과 같습니다.

[투자경고종목 지정예고 요건]

구분
요건

초단기 급등
- 당일의 종가가 3일 전날의 종가보다 100% 이상 상승한 경우(코넥스시장 적용 제외)

단기 급등
- 당일의 종가가 5일 전날의 종가보다 60% 이상 상승한 경우

중장기 급등
- 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 100% 이상 상승한 경우

투자주의종목반복지정
- 최근 15일중 5일 이상 투자주의종목으로 지정되고,당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승한 경우

단기상승& 불건전요건
- 당일의 종가가 5일 전날의 종가보다 45% 이상 상승하고 다음의 불건전요건 중 하나에 해당하는 경우- 최근 5일 중 전일대비 주가가 상승하고 특정계좌(군)이 일중 전체 최고가 매수 거래량의 10% 이상을 매수한 일수가 2일 이상- 최근 5일 중 특정계좌(군)의 시세영향력을 고려한 매수관여율이 위원장이 정하는 기준에 해당하는 일수가 2일 이상- 최근 5일 중 특정계좌(군)의 시가 또는 종가의 매수관여율이 20% 이상 일수가 2일 이상

중장기상승& 불건전요건

- 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승하고 다음의 불건전요건 중 하나에 해당하는 경우

- 최근 15일 중 전일대비 주가가 상승하고 특정계좌(군)이 일중 전체 최고가 매수 거래량의 10% 이상을 매수한 일수가 4일 이상- 최근 15일 중 특정계좌(군)의 시세영향력을 고려한 매수관여율이 위원장이 정하는 기준에 해당하는 일수가 4일 이상- 최근 15일간 특정계좌(군)의 시가 또는 종가의 매수관여율이 20% 이상 일수가 4일 이상

초장기상승& 불건전요건

- 당일의 종가가 1년 전날의 종가보다 200%이상 상승하고, 최근 15일 중 시세 영향력을 고려한 매수 관여율 상위 10개 계좌의 관여율이 일정수준 이상인 경우에 해당하는 일수가 4일 이상다만, 다음 ①~③어느하나에 해당하는 경우에는 제외

- 코넥스시장 상장종목- 신규상장 또는 시가기준가 종목으로 적용된 날을 포함하여 1년이 경과하지 않은 종목- 최근 30영업일 이내에 초장기상승&불건전요건으로 투자경고종목으로 지정된 종목

투자경고종목 지정해제에 따른재지정 예고
- 투자경고종목에서 지정해제된 모든 종목

출처:
한국거래소

[투자경고종목 지정 요건]

구분
요건

초단기급등(예고)+초단기급등
초단기 급등으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 3일 전날의 종가보다 100% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일(신규상장일 또는 감자후 재상장일부터 15일 미경과종목은 해당기간까지) 종가중 가장 높은 가격③ 3일 전날을 기준으로 한 해당종목의 주가상승률이 같은 기간 종합주가지수 상승률의 5배 이상

단기급등(예고)또는 중장기 급등(예고)+단기급등
단기 급등 또는 중장기 급등으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 5일 전날의 종가보다 60% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가중 가장 높은 가격③ 5일 전날을 기준으로 한 해당종목의 주가상승률이 같은 기간 종합주가지수 상승률의 5배 이상

중장기 급등(예고)+중장기 급등
중장기 급등으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 100% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가중 가장 높은 가격③ 15일 전날을 기준으로 한 해당종목의 주가상승률이 같은 기간 종합주가지수 상승률의 3배 이상

투자주의종목반복지정(예고)+투자주의종목반복지정
투자주의종목 반복지정으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 최근 15일중 5일 이상 투자주의종목으로 지정되고, 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가중 가장 높은 가격③ 15일 전날을 기준으로 한 해당종목의 주가상승률이 같은 기간 종합주가지수 상승률의 3배 이상

단기상승&불건전요건(예고)+단기상승&불건전요건
단기상승&불건전요건으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 5일 전날의 종가보다 45% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가 중 가장 높은 가격③ 다음의 불건전요건 중 하나에 해당하는 경우ㆍ최근 5일 중 전일대비 주가가 상승하고 동일계좌가 일중 전체 최고가 매수 거래량의 10% 이상을 매수한 일수가 2일 이상ㆍ최근 5일 중 특정계좌(군)의 시세영향력을 고려한 매수관여율이 5% 이상인 일수가 2일 이상ㆍ최근 5일간 일중 특정계좌의 매수 거래량과 매도 거래량이 98% 이상 일치하는 계좌수(거래량 5천주 이상) 비중이 전체 거래 계좌수의 5% 이상

중장기상승&불건전요건(예고)+중장기상승&불건전요건
중장기상승&불건전요건으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 15일 전날의 종가보다 75% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가 중 가장 높은 가격③ 다음의 불건전요건 중 하나에 해당하는 경우ㆍ최근 15일 중 전일대비 주가가 상승하고 동일계좌가 일중 전체 최고가 매수 거래량의 10% 이상을 매수한 일수가 4일 이상ㆍ최근 15일 중 특정계좌(군)의 시세영향력을 고려한 매수관여율이 5% 이상인 일 수가 4일 이상ㆍ최근 15일간 일중 특정계좌의 매수 거래량과 매도 거래량이 98% 이상 일치하는 계좌수(거래량 5천주 이상) 비중이 전체 거래 계좌수의 5% 이상

초장기상승&불건전요건(예고)+초장기상승&불건전요건
초장기상승&불건전요건으로 지정예고된 종목 중 지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에 다음 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 1년 전날의 종가보다 200% 이상 상승② 해당일의 종가가 최근 15일 종가 중 가장 높은 가격③ 최근 15일 중 시세 영향력을 고려한 매수관여율 상위 10개 계좌의 관여율이 일정수준 이상인 경우에 해당하는 일수가 4일 이상

투자위험종목지정해제
투자위험종목에서 지정해제된 종목

투자경고종목재지정
투자경고종목 지정해제로 재지정예고된 종목 중 재지정예고일부터 계산하여 10일째 되는 날 이내에다음의 ①~③ 요건에 모두 해당하는 종목① 당일의 종가가 직전 투자경고종목 지정 전일 종가보다 높은 경우② 당일의 종가가 직전 투자경고종목 지정해제 전일 종가보다 높은 경우③ 당일의 종가가 2일 전날(해제일 이후)의 종가보다 40% 이상(코넥스시장 20% 이상) 상승한 경우

출처:
한국거래소

당사가 투자경고종목에 지정 및 해제된 이력은 다음과 같습니다.

[당사 투자경고종목 지정 이력]

구분
지정일자 및 사유

1
지정일자
2023년 01월 27일

사유
투자경고종목 지정예고 후① 2023년 01월 26일의 종가가 15일전의 종가보다 100% 이상 상승하고② 2023년 01월 26일의 종가가 최근 15일 종가중 최고가이며③ 15일간의 주가상승률이 같은기간 종합주가지수 상승률의 3배 이상

2
지정일자
2023년 02월 27일

사유
투자경고종목 지정해제 및 재지정 예고 후① 2023년 02월 24일 종가가 투자경고종목 지정 전일(01월 26일) 종가보다 높고② 2023년 02월 24일 종가가 투자경고종목 해제 전일(02월 16일) 종가보다 높고 ③ 2023년 02월 24일(T) 종가가 02월 22일(T-2) 종가 대비 40%이상 상승

3
지정일자
2025년 06월 12일

사유
투자경고종목 지정예고 후① 2025년 06월 11일의 종가가 5일전의 종가보다 60% 이상 상승하고② 2025년 06월 11일의 종가가 최근 15일 종가중 최고가이며③ 5일간의 주가상승률이 같은기간 종합주가지수 상승률의 5배 이상

출처:
KIND 상장공시시스템

[투자경고종목 해제 이력 및 재지정 예고]

구분
해제일자 및 사유

1
해제일자
2023년 02월 17일

해제사유
투자경고종목 지정일(2023년 01월 27일)부터 계산하여10일째(해제요건 미 충족시 연장됨)이후 날인 2023년 02월 16일(T)의 종가가 5일 전날(T-5)의 종가보다 60% 이상 상승하지 않고 5일 전날(T-15)의 종가보다 100%이상 상승하지 않고 판단일(T)의 종가가 최근 15일 종가중 최고가가 아님

재지정여부
위 종목은 02월 17일부터 기산하여 10일째 되는 날 이내의 날로서 어느 특정일(판단일, T)에 다음 사항에 모두 해당하는 경우 그 다음 날에 투자경고종목으로 재지정됨① 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 지정 전일(01월 26일) 종가보다 높은 경우② 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 해제 전일(02월 16일) 종가보다 높은 경우③ 판단일(T)의 종가가 2일 전일(T-2) 종가보다 40% 이상 상승하는 경우* 투자경고종목 재지정여부의 최초 판단일은 02월 20일(해제일 익일)이며, 그날 지정요건에 해당되지 않을 경우 하루씩 순연 (2023년 03월 03일까지)하여 판단함* 날짜 계산시 해당종목의 매매거래일을 기준으로 하므로, 해당종목의 매매거래정지시 위에서 언급한 날짜는 변경될 수 있음

2
해제일자
2025년 03월 14일

해제사유
투자경고종목 지정일(2023년 02월 27일)부터 계산하여 10일째이후 날인 2023년 03월 13일(T)의 종가가 5일 전날(T-5)의 종가보다 60% 이상 상승하지 않고 15일 전날(T-15)의 종가보다 100%이상 상승하지 않고 판단일(T)의 종가가 최근 15일 종가중 최고가가 아님

재지정여부

위 종목은 03월 14일부터 기산하여 10일째 되는 날 이내의 날로서 어느 특정일(판단일, T)에 다음 사항에 모두 해당하는 경우 그 다음 날에 투자경고종목으로 재지정됨① 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 지정 전일(02월 24일) 종가보다 높은 경우② 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 해제 전일(03월 13일) 종가보다 높은 경우③ 판단일(T)의 종가가 2일 전일(T-2) 종가보다 40% 이상 상승하는 경우* 투자경고종목 재지정여부의 최초 판단일은 03월 15일(해제일 익일)이며, 그날 지정요건에 해당되지 않을 경우 하루씩 순연 (2023년 03월 27일까지) 하여 판단함* 날짜 계산시 해당종목의 매매거래일을 기준으로 하므로,

해당종목의 매매거래정지시 위에서 언급한 날짜는 변경될 수 있음

3
해제일자
2025년 06월 27일

해제사유
투자경고종목 지정일(2025년 06월 12일)부터 계산하여 10일째(해제요건 미 충족시 연장됨)이후 날인 2025년 06월 26일(T)의 종가가 5일 전날(T-5)의 종가보다 60% 이상 상승하지 않고 15일 전날(T-15)의 종가보다 100%이상 상승하지 않고 판단일(T)의 종가가 최근 15일 종가중 최고가가 아님

재지정여부
위 종목은 06월 27일부터 기산하여 10일째 되는 날 이내의 날로서 어느 특정일(판단일, T)에 다음 사항에 모두 해당하는 경우 그 다음 날에 투자경고종목으로 재지정됨① 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 지정 전일(06월 11일) 종가보다 높은 경우② 판단일(T)의 종가가 투자경고종목 해제 전일(06월 26일) 종가보다 높은 경우③ 판단일(T)의 종가가 2일 전일(T-2) 종가보다 40% 이상 상승하는 경우* 투자경고종목 재지정여부의 최초 판단일은 06월 30일(해제일 익일)이며, 그날 지정요건에 해당되지 않을 경우 하루씩 순연 (2025년 07월 10일까지)하여 판단함* 날짜 계산시 해당종목의 매매거래일을 기준으로 하므로, 해당종목의 매매거래정지시 위에서 언급한 날짜는 변경될 수 있음

출처:
KIND 상장공시시스템

이와 같이 향후 시장 상황에 따라 합리적인 사유 없이 당사의 주가가 단기간에 큰 변동폭으로 급등락 할 수 있으며 이에 따라 투자주의종목 및 투자경고종목으로 다시 지정될 가능성이 있습니다. 투자주의종목 및 투자경고종목 지정 후 실제 매매거래정지 조치가 취해져 해당 종목의 환금성을 제한할 가능성도 상존하며, 합리적인 사유 없이 주가의 급변동으로 투자자의 손실이 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점에 유의하여 투자에 임하시기 바랍니다.투자주의종목 및 투자경고종목에 지정된다는 것은 투기적이거나 불공정거래의 개연성이 있는 종목이 있을 수 있고 주가 급등락에 따라 투자자의 손실에 영향을 줄 수 있다는 의미가 있습니다. 투자자들께서는 당사가 코스닥시장 상장 이후 투자주의종목에 8회 및 투자경고종목 3회에 지정된 만큼, 당사의 주가 급등락에 따른 뇌동매매에 반드시 유의하여 주시기 바랍니다. 또한, 투자시 잠재적 불공정거래가 있을 가능성을 염두에 두고 임하시기 바랍니다.

자. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험당사는 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 및 '내부관리제도 모범규준'의 규정대로 성실히 운영하기 위하여 현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」에서 규정한 내부회계관리제도를 구축, 운영하고 있으며 우발상황 등이 발생하지 않도록 상시 모니터링을 통해 내부통제 강화를 위하여 상당한 노력을 기울이며 대비하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시 각종 제재사항에 해당할 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 공시된 당사의 내부회계관리 운영실태를 충분히 확인하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

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

[내부회계관리제도 감사인의 검토의견]

(감사인명: 대주회계법인)

구 분
의견내용
회사의개선여부
개선계획
비 고

「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제8조 제6항의 종합의견

우리는 첨부된 주식회사 코난테크놀로지(이하 "회사")의 2024년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 검토를 실시하였습니다. 내부회계관리제도를 설계, 운영하고 그에 대한 운영실태보고서를 작성할 책임은 주식회사 코난테크놀로지의 경영진에게 있으며, 우리의 책임은 동 보고내용에 대하여 검토를 실시하고 검토결론을 표명하는 데 있습니다. 회사의 경영진은 첨부된 내부회계관리제도 운영실태보고서에서 "대표이사 및 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 평가결과, 2024년 12월 31일 현재 당사의 내부회계관리제도는 '내부회계관리제도 설계 및 운영 개념체계'에 근거하여 볼 때, 중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단된다"고 기술하고 있습니다.

경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 '내부회계관리제도 평가 및 보고 모범규준' 제4장 '중소기업에 대한 적용'에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다.

우리의 검토는 2024년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도를 대상으로 하였으며 2024년 12월 31일 이후의 내부회계관리제도는 검토하지 않았습니다. 본 검토보고서는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 근거하여 작성된 것으로서 기타 다른 목적이나 다른 이용자를 위하여는 적절하지 않을 수 있습니다.

-
-
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출처: 당사 사업보고서 첨부서류 중 내부회계관리제도 운영보고서

당사는「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 및 '내부관리제도 모범규준'의 규정대로 성실히 운영하기 위하여 현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」에서 규정한 내부회계관리제도를 구축, 운영하고 있습니다. 또한, 외부감사인은 당사의 내부회계관리제도는 2024년 12월 31일 기준 '내부회계관리제도 설계 및 운영 개념체계'에 따라 중요성의 관점에서 효과적으로 설계 및 운영되고 있다는 의견을 표명하였습니다. 당사의 내부회계관리제도 관련 관리ㆍ운영 조직의 책임자 현황은 다음과 같습니다.

[당사의 내부회계관리제도 책임자 현황]

(기준일: 2024년 12월 31일)

소속기관또는 부서
책임자성명
직 책
내부회계관리제도관련 담당업무

감사(위원회)
서석진
감사
- 내부회계관리제도 운영 실태 평가 후 이사회 보고- 내부회계제도 통제 감독

이사회
김영섬
대표이사
- 내부회계관리제도 운영 관리- 회계관리제도 운영실태 보고(이사회 및 감사)

내부회계관리
송영창
CFO /내부회계관리자
- 대표이사에 위임받아 내부회계관리제도의 관리 및 운영을 실행- 이사회 및 감사에게 내부회계관리제도의 운영실태를 보고

경영지원본부
홍순철
경영지원본부장
- 회계, 자금, 인사관련 조직 운영 관리- 회계처리내역 정기점검,통제,회계 정보 적정성 검증- 자금의 조달, 지출, 운영 등 자금관리 적정섬 검토- 전산관련업무 관리운영 검토

회계처리부서
이민우
재무팀장
- 거래내용 회계처리 및 장부기록- 재무제표 및 부속명세서 작성과보고- 회계전표 및 장부 관리와 보고

자금운영부서
이민우
재무팀장
- 자금의 조달, 지출, 운영 등 자금관리 업무

전산운영부서
박상현
-
- 전산관련업무 총괄(전산시스템 관리운영)

기타관련부서
임완택
전략기획본부장
- 주요 경영사항 및 회계정보의 공시

출처: 당사 사업보고서 첨부서류 중 내부회계관리제도 운영보고서

다만, 내부회계관리를 철저히 운영함에도 불구하고 회계처리 위반, 혹은 관련 임직원의 배임 및 횡령 등 발생으로 내부회계관리가 적절하게 운영되지 않을 경우 과태료 등의 법적 제재가 부과될 수 있습니다. 과태료 부과 시 법정최고금액에 과태료 예정금액 산정표에 따른 비율을 적용하여 예정금액을 산정하고, 가증, 감경하여 최종 과태료부과금액을 결정하고 있습니다.

[과태료 부과기준(외감규정 별표9 참조)]

내부회계관리제도 과태료 부과산식.jpg
과태료 부과기준

출처: 금융감독원 보도자료

특히, 이사 등 내부회계관리제도 운영 관련자가 회계정보를 내부회계관리제도에 의하지 아니하고 위조, 변조, 훼손 또는 파기한 사실이 확인되는 경우, 5년 이하의 징역 또는 5천만원 이하의 벌금이 부과될 수 있습니다. 또한, 「코스닥시장 상장규정」에 따라 내부회계관리제도 비적정 시 투자주의환기종목에 지정될 수 있으며(「코스닥시장 상장규정」제52조), 2년 연속 내부회계관리제도 비적정 의견을 받는 경우 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다(「코스닥시장 상장규정」제56조).

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

차. 정부보조금 관련 위험

당사의 연구개발비용은 2022년 2,555백만원, 2023년 4,999백만원, 2024년 5,511백만원, 2025년 1분기 1,169백만원을 지출하였으며, 경상연구개발비에 대한 정부보조금은 2022년 875백만원, 2023년 231백만원, 2024년 627백만원, 2025년 1분기 278백만원을 수령하였습니다. 당사는 이처럼 연구개발비용의 일부를 매년 정부로부터 보조금으로 지원받고 있습니다.
당사는 현재 추진 중인 사업 또는 향후 사업계획과 관련된 정부과제에 적극적으로 참여할 계획을 가지고 있습니다. 그러나 향후 정부의 정책변화로 인해 정부과제와 관련된 예산이 축소되거나 현재 수행 중인 연구개발과제의 실패에 따른 과제 참여 제한 등은 지속적으로 자금이 투입되어야 하는 당사의 연구개발활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 최근 3개년 기간동안 12개의 기관과 18건의 정부과제를 성공적으로 수행한 바 있으며, 현재 진행 중인 9건의 과제에 대해서도 연구 목적 및 내용 달성을 위해 성실히 수행 중에 있습니다. 당사는 이와 같은 정부과제의 성공적인 수행 및 진행을 통해 당사 연구개발에 필요한 자금 중 일정 부분을 충당하여 왔습니다. 당사의 연구개발비용은 2022년 2,555백만원, 2023년 4,999백만원, 2024년 5,511백만원, 2025년 1분기1,169백만원을 지출하였으며, 이 중 정부보조금은 2022년 875백만원, 2023년 231백만원, 2024년 627만원, 2025년 1분기 278백만원을 수령하였습니다. 당사는 이처럼 연구개발비용의 일부를 매년 정부로부터 보조금으로 지원받고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 연구개발비용 및 정부보조금 내용은 아래와 같습니다.

[연구개발비용 추이]

(단위: 천원, %)

과목
2025년 1분기
2024년 1분기
2024년
2023년
2022년

연구개발비용 계
1,447,113
1,675,003
6,138,537
5,229,730
3,429,650

(정부보조금)
-277,978
-35,654
-627,160
-231,160
-874,795

연구개발비용(정부보조금 차감)
1,169,135
1,639,349
5,511,377
4,998,570
2,554,855

회계처리
판매비와 관리비
1,169,135
1,639,349
5,511,377
4,998,570
2,554,855

개발비(무형자산)
-
-
-
-
-

기타
-
-
-
-
-

연구개발비용 계/매출액 비율[연구개발비용÷당기매출액x100]
28.76%
63.72%
20.94%
20.46%
16,60%

한편, 당사가 정부보조금을 수령하여 진행하였던 연구과제 상세 내역은 아래와 같습니다.

[정부보조금 수령 연구과제 내역]

(단위:백만원)

연구과제명
주관부서
연구기간

정부출연금

관련 제품
비고

플러그앤플레이 방식으로 설명가능성을 제공하는인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증
정보통신기획평가원
2022 ~ 2026
365
Konan WatcherKonan Listener
수행중

점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는인공지능 기술 개발 연구
정보통신기획평가원
2022 ~ 2026
412
-
수행중

(2세부) 알려지지 않은 신종 보이스피싱 탐지·예측 기술 개발
정보통신기획평가원
2026
100
-
수행중

유·무인 복합체계 대상 신속한 상황인지 및 맞춤형 대응을 위한 복합지능이 가능한 AI 분석 모델 자동 협업 기술 개발
정보통신기획평가원
2026
262
-
수행중

이종 AI반도체용 분산 추론 및 모델 최적화 기술 개발
정보통신기획평가원
2026
70
-
수행중

AI기반 화력운용시스템 개발,실증
정보통신산업진흥원
2023~2025
1,325
Konan Watcher
수행중

태스크에 무관한 자가 인지 및 학습 기반 범용 인공지능 핵심 기술 개발
과학기술정보통신부
2024-2031
8
-
수행중

초거대 AI 모델을 활용한 공공 업무 효율성 검증 PoC
한국지능정보사회진흥원
2024
45
-
종료

산 SoC 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재키오스크 시스템 개발 및 실증
한국산업기술기획평가원
2024 ~2025
1,740
-
수행중

디지털트윈을 활용한 인공지능 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증
국방기술진흥연구소
2024 ~2025
4,100
-
수행중

스마트팩토리 장비 건전성 관리를 위한 NPU 기반 AI 예지분석SaaS 개발 및 사업화
정보통신산업진흥원
2024
458
-
완료

（딥뷰-1세부） 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
정보통신기획평가원
2014 ~ 2024
2,804
Konan Watcher
완료

인공지능 모델과 학습데이터의 편향성 분석-탐지-완화·제거 지원 프레임워크 개발
정보통신기획평가원
2019 ~ 2022
140
Konan AnalyticsKonan BIpulseK
완료

차세대 AI 연구개발에 활용 가능한 유연한 딥러닝 프레임웍 기술 개발
정보통신기획평가원
2021 ~ 2022
1,000
-
완료

#17번 뉴스 대본 및 앵커 음성 데이터(인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2022
347
-
완료

#34번 (전북) 복지분야 콜센터 상담데이터(인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2021
396
-
완료

#13번 대화 텍스트 데이터 (인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2021
493
-
완료

소비재 제품 고객평가 데이터AI 분석 및 제조 활용 서비스 개발
한국산업기술평가관리원
2020 ~ 2022
818

Konan Analytics

Konan BI

pulseK

완료

（VTT-2세부） 비디오 이해를 위한 이벤트-상황지식체계 학습 및 이벤트인식/관계추론 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2021
280
Konan Analytics
완료

（VTT-3세부） 비디오 이해를 위한 데이터수집 및 보정 자동화 시스템 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2021
3,415
Konan Watcher
완료

(4D실감-총괄/1세부) 4D 복원 및 동적 변형 거동모델 기반의 초실감 서비스 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2020
720
-
완료

(4D실감-2세부) 초실감 서비스를 위한 동적객체의 실시간 4D 복원 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2020
620
-
완료

5G 기반 인터랙티브 실감미디어기술 개발 및 실증

정보통신

기획평가원

2018 ~ 2020
300
Konan Watcher
완료

자연어 처리를 통한 메시지 의도분석기반의 지능형 협업 플랫폼 개발

정보통신

기획평가원

2018 ~ 2020
659
Konan BI
완료

ISO 경영시스템 표준을 지원하는 위험 관리기반의 지능형 클라우드 서비스 개발
한국산업기술평가관리원
2018 ~ 2019
170
Konan Analytics
완료

빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업
한국지능정보사회진흥원
2019 ~ 2021
910
pulseK
완료

시각 데이터에 대한 한국어 설명 문장 생성 기반지능형 시각 데이터 검색 기술 개발
중소기업정보기술진흥원
2019 ~ 2021
180
Konan Watcher
완료

음성인식 및 인공지능을 활용한 고객 추천및 Sales Call 성과 향상 플랫폼 개발
중소기업정보기술진흥원
2019 ~ 2020
464
Konan Listener
완료

연구자를 위한 매칭 및 분석서비스

한국데이터

산업진흥원

2019
960
Konan Analytics
완료

인공지능 학습용 데이터 구축
한국지능정보사회진흥원
2020 ~ 2021
570
Konan Listener
완료

출처: 당사 제시

당사는 국책과제를 수행하며 정부로부터 보조금을 지원받아 연구개발을 진행하고 있습니다. 연구개발비 지출은 장기적으로 당사의 경쟁력을 강화하고 성장성을 확보하는 핵심 요소이며, 이를 지원하는 정부보조금의 수령 방식 및 환입 요건은 다음과 같습니다.

① 사업비 수령방식당사가 정부과제를 진행하게 될 경우, 해당 과제에 사용 될 사업비인 민간부담분(회사 출연금)과 정부출연금을 연구비계좌 또는 당사 당좌계좌를 통해 과제연차 또는 선금, 잔금 비율에 따라 분할하여 수령합니다. 또한 타회사와 컨소시엄을 구성하여 협약하는 경우에는 전체 사업비 중 협약서에 명시되어있는 당사에게 할당 된 사업비만을 수령합니다.② 사업비 지급방식 및 회계처리해당 사업비는 적격증빙을 통해 지급이 타당하다고 인정되는 경우 사업비를 집행하고 있으며, 연구비계좌 또는 당사 당좌계좌에서 거래처에 직접 지급되거나, 추후 정산을 통해 회사의 계좌로 입금됩니다. 자산관련보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시되며, 수익관련보조금은 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시됩니다.③ 사업비 환입 요건1) 사업비 불인정 : 각 사업별 적용 규정이 있으며, 규정에 적합하지 않게 사업비가 지급된 경우 회계법인의 상시점검 또는 최종 정산을 통해 환입하게 됩니다.2) 사업비 잔액 반납 : 사업기간이 종료된 후 미집행금액은 정부출연금과 민간부담분(회사출연금)의 비율에 따라 정산이 진행됩니다. 따라서 사업별로 출연한 금액 비율에 맞춰 미집행금액을 정산하게 되며, 이 경우 회사가 기수령한 보조금을 환입하는 것이 아닌 미집행(미사용)금액에 대하여 회사 출연비율만큼 반납하는 것입니다.④ 사업비 축소 및 폐지시 당사에 미치는 영향정부보조금은 각 연구 프로젝트의 목적에 맞게 사용되어야 하며, 이를 준수하지 않을 경우 회사 부담으로 환입해야하는 리스크가 존재합니다. 따라서 정부보조금의 사용과 관리에 신중을 기하고 있으며, 관련 규정을 철저히 준수하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 예상치 못한 사유로 보조금 환입이 발생할 경우 당사에 재무적 부담으로 작용할 가능성이 있습니다. 또한, 국책과제 추가 선정의 불확실성, 현재 진행중인 과제의 실패에 따른 과제 참여의 제한, 정부의 정책 변화에 따른 국고보조금의 감소 등은 당사의 연구개발비용의 증가로 인한 수익성 악화로 나타날 수 있습니다.당사는 현재 추진 중인 사업 또는 향후 사업계획과 관련된 정부과제에 적극적으로 참여할 계획을 가지고 있습니다. 그러나 향후 정부의 정책변화로 인해 정부과제와 관련된 예산이 축소되거나 현재 수행 중인 연구개발과제의 실패에 따른 과제 참여 제한 등은 지속적으로 연구개발 자금이 투입되어야 하는 당사의 연구개발활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 현행 제도상 정부 출연 연구개발 과제는 최종 목표 달성에 실패하더라도 성실 수행을 입증할 수 있는 경우에는 제재 조치를 면제 받을 수 있으나, 최종 평가 결과 불성실 수행 및 실패 과제로 결정된 경우에는 정부로부터 받은 지원금의 전부 혹은 일부의 환수 또는 향후 정부 출연 과제 참여제한의 제재조치가 가해질 수 있습니다. 또한 당사가 예상하지 못한 사유로 보조금 환입이 발생할 경우, 이는 회사의 재무적 부담으로 작용할 가능성이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

3. 기타위험

가. 청약 등에 따른 최대주주 지분율 변동 및 경영권 안정성 관련 위험
본 공시서류 제출일 전일 기준 최대주주인 김영섬 대표이사는 발행주식총수의 23.71%인 2,718,560주를 보유하고 있으며, 특수관계인 12인의 지분을 포함한 최대주주 및 특수관계인은 발행주식총수의 37.86%인 4,341,540주를 보유하고 있습니다. 금번 유상증자를 통해 발행 예정인 주식수는 1,000,000주입니다. 김영섬 대표이사는 배정분 중 약 30억원 규모에 대해 청약을 계획하고 있으며, 이는 전체 배정분의 43% 수준입니다. 청약에 필요한 예상 자금은 개인 보유자금 등을 활용하여 마련할 예정입니다.

최대주주 김영섬 대표이사의 30억원 수준의 청약률 외에, 본 유상증자, 주식매수선택권 미행사수량의 행사 가능성, 향후 과도한 시가 하락 발생 시 주식담보대출의 담보권 실행 및 반대매매 등의 이유로 인해 본 공시서류 제출일 전일 현재 최대주주의 지분율 대비 지분율이 하락할 수 있습니다. 최대주주의 지분율 하락으로 향후 당사 경영권 위협이 발생할 수 있으며, 본 신고서에 기재된 최대주주의 예정 청약률 대비 청약 참여율이 예상보다 낮아지게 될 경우 지분율 하락의 수준이 확대될 수 있으니 투자자께서는 투자판단 시 이 점 유의하시기 바랍니다.

본 공시서류 제출일 전일 기준 최대주주인 김영섬 대표이사는 발행주식총수의 23.71%인 2,718,560주를 보유하고 있으며, 특수관계인 12인의 지분을 포함한 최대주주 및 특수관계인은 발행주식총수의 37.86%인 4,341,540주를 보유하고 있습니다. 금번 유상증자를 통해 발행 예정인 주식수는 1,000,000주이며, 당사 최대주주인 김영섬 대표이사는 237,070주를 배정 받을 예정입니다. 김영섬 대표이사는 배정분 중 약 30억원 규모에 대해 청약을 계획하고 있으며, 이는 전체 배정분의 43% 수준입니다. 최대주주는 회사와 주주 부담을 함께 나누기 위하여 가용한 개인 보유 자금 등을 기반으로 실질적으로 참여 가능한 수준 내에서 청약 참여 수준을 결정하였습니다. 신주인수권증서가 원활히 매각될 경우, 해당 대금을 활용하여 청약 규모를 확대하는 방안도 고려하고 있으나 매각 성사 여부 및 매각 규모가 불확실한 만큼, 현재로서는 약 30억원 수준의 청약 참여를 우선 계획하고 있습니다. 이에 따라 금번 유상증자 이후 당사 최대주주의 지분율은 22.62%로 본 공시서류 제출일 전일 지분율 대비 1.08%p 하락할 것으로 예상됩니다.김영섬 대표이사의 청약분 외 나머지 57%의 신주인수권증서 미청약분에 대해서는 현 시점에서 구체적인 매각 계획이나 거래 상대방이 정해진 바는 없으며, 시장 상황을 감안하여 기관투자자 등을 대상으로 장외에서 매각하는 방안을 검토 중입니다. 김영섬 대표이사의 신주인수권증서 일부 매각 계획은 2025년 8월 22일(예정)에 「임원ㆍ주요주주 특정증권등 거래계획보고서」 공시를 통해 매각 수량 및 취득ㆍ처분 단가 등이 공시될 예정입니다. 단, 해당 공시에서 기재되는 취득ㆍ처분 단가는 공시서식상 주주배정 유상증자의 예정 발행가액 기준으로 산출된 금액이며, 실제 확정 발행가액은 구주주 청약일 직전 3거래일 종가의 산술평균으로 확정됩니다. 또한, 실제 신주인수권증서 매각 단가는 신주인수권증서 장외 매도 시점의 신주인수권증서 이론가에 일정 할인율을 반영한 가격으로 결정되어, 공시된 단가와는 차이가 발생할 수 있으니 투자자 여러분의 유의가 필요합니다.한편, 최대주주를 제외한 당사 특수관계인 12인은 신주배정기준일에 발행주식총수의 14.15%인 1,662,980주를 보유하였으며, 금번 유상증자를 통해 12인 합계 141,531주를 배정 받았습니다. 특수관계인 12인은 개인 보유자금의 변동 및 최종 발행가액 확정에 따라 청약률이 변동될 수 있기 때문에 확정 발행가액 산정 후 특수관계인 12인의 예상 청약률을 본 공시서류 및 투자설명서를 통해 공시할 예정입니다. 그럼에도 불구하고 특수관계인 12인의 실제 청약률이 본 공시서류 및 투자설명서에 기재된 예상 청약률 보다 낮을 수 있으니 투자자분들께서는 투자판단에 참고하시기 바랍니다.또한, 최대주주와 특수관계인 12인 외에 당사는 본 공시서류 제출일 전일 기준 SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주)를 5% 이상 주주로 보유하고 있으며, 양사는 전략적 투자자로서 당사의 지분을 보유하고 있습니다. 본 공시서류 제출일 전일 기준 SK텔레콤(주)는 발행주식총수의 20.57%인 2,359,160주를 보유한 지분율 기준 2대주주이며, 한국항공우주(주)는 발행주식총수의 7.75%인 888,888주를 보유한 3대 주주입니다. 양사는 당사가 2022년 7월 상장하기 이전부터 당사의 지분을 보유하며 오랜기간 당사와 파트너십을 유지한 회사입니다. 구체적으로, 2006년 11월 SK텔레콤(주)의 자회사 (주)SK커뮤니케이션즈가 2006년 검색사업을 영위하기 위해 검색포털 엠파스를 인수하고 당사의 지분 또한 매입하였으며, 이는 당사가 보유한 검색엔진 제품 코난 서치를 통해 당사와 검색사업 분야에서 협력하기 위함이었습니다. 이후 (주)SK커뮤니케이션즈는 2022년 10월 SK텔레콤(주)에게 당사의 지분 20.77%를 224억원에 매각하여, 현재 SK텔레콤(주)이 당사의 2대주주로 위치하고 있으며, SK텔레콤(주)은 당사가 축적한 데이터 분석 역량과 AI 기술 등과의 시너지를 기대하고 있습니다. 현재 당사는 SK텔레콤의 AI 플랫폼 '에이닷' 서비스에 당사의 검색엔진 및 음성합성 기술이 적용되고 있습니다. 한국항공우주(주)는 2021년 11월 당사와 전략적 제휴 협정을 맺으며 당사 지분 10%를 81억원에 인수하며 지분투자를 하였습니다. 당시 한국항공우주(주)는 AI·빅데이터·딥러닝 등 4차 산업혁명 기술 등 항공·방산 분야에 접목되는 미래 사업 분야 기술 확보를 위해 당사에 투자하였으며, 현재 당사와 한국항공우주(주)는 도심항공모빌리티(UAM, Urban Air Moblility)에 적용 가능한 AI 기반 고장-수명 예측 시스템(PHM) 공동 개발, AI 파일럿 개발 등 유무인 복합체계 관련 사업들을 함께 진행하고 있습니다.SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주)는 각 회사의 내부 검토 및 의사결정 과정과 최종 발행가액 확정에 따라 청약률이 변동될 수 있기 때문에, 당사는 확정 발행가액 산정 후 양사의 예상 청약률을 본 공시서류 및 투자설명서를 통해 공시할 예정입니다. 그럼에도 불구하고 양사의 실제 청약률이 본 공시서류 및 투자설명서에 기재된 예상 청약률 보다 낮을 수 있으니 투자자분들께서는 투자판단에 참고하시기 바랍니다.

[최대주주 및 주요 주주 주식소유 현황]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의 종류
소유주식수 및 지분율

주식수
지분율

김영섬
본인
보통주
2,718,560
23.71%

양승현
등기임원
보통주
831,020
7.25%

윤덕호
등기임원
보통주
612,340
5.34%

이지선
배우자
보통주
83,880
0.73%

김경미
형제자매
보통주
55,680
0.49%

임완택
미등기임원
보통주
0
0.00%

황지은
친인척
보통주
9,280
0.08%

HWANGJEEIN
친인척
보통주
9,280
0.08%

황성택
친인척
보통주
9,280
0.08%

박정선
미등기임원
보통주
2,600
0.02%

이문기
미등기임원
보통주
560
0.00%

강현수
미등기임원
보통주
2,360
0.02%

김태형
미등기임원
보통주
6,700
0.06%

최대주주 및 특수관계인 합계
보통주
4,341,540
37.86%

SK텔레콤
5% 이상 주주(전략적 투자자)
보통주
2,359,160
20.57%

한국항공우주(주)
보통주
888,888
7.75%

발행주식총수
보통주
11,467,288
100.00%

출처:
당사 제공

당사 최대주주인 김영섬 대표이사는 상기 기술한 바와 같이 배정분 중 약 30억원 규모에 대해 청약에 참여할 예정이며, 최대주주는 개인 보유자금 등을 활용해 청약에 참여할 예정입니다. 향후 유상증자 진행 과정에서 당사의 주가가 상승하더라도「(舊) 유가증권 발행 및 공시 등에 관한 규정」에 따라 1차 발행가액 대비 확정 발행가액이 상승할 가능성이 제한적으로 발행가격 상승에 따른 최대주주의 청약자금 부담 증가 가능성은 제한적입니다. 다만, 예기치 못한 상황으로 인해 최대주주의 청약자금 부담 증가로 인하여 청약주식수와 금액에 일부 변동이 발생할 수 있으며, 예상치 못한 상황으로 인한 청약 실패 가능성도 배제할 수 없으니 투자자께서는 투자 판단시 이 점 유의하시기 바랍니다. 전술한 바와 같이 금번 유상증자 이후 당사 최대주주의 지분율은 22.62%로 본 공시서류 제출일 전일 지분율 대비 1.08%p 하락할 것으로 예상되며, 이는 당사 최대주주의 경영권 등에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

[최대주주 지분율 변동 시뮬레이션 : 유상증자]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위 : 주, %, %p)

성 명
주식의 종류
유상증자 전
배정 주식수(예정)
청약 참여주식수(예정)
유상증자 후(예정)

주식수
지분율
주식수
지분율
지분율 변동

김영섬
의결권 있는 주식
2,718,560
23.71%
237,070
101,940
2,820,500
22.62%
-1.08%p

주1)
최대주주의 청약 참여 주식수는 배정분 중 약 30억원 규모에 해당하는 주식수이며, 1주 미만의 단수주는 절사하였습니다.

출처:
당사 제공

한편, 본 공시서류 제출일 전일 현재 기준 당사가 임직원에게 부여한 주식매수선택권 중 미행사수량은 229,600주로, 해당 미행사 주식매수선택권은 본 공시서류 제출일 전일 현재 발행주식총수의 2.00%, 금번 유상증자 이후의 발행주식총수(기발행주식수+ 유상증자 신주)의 1.84%에 해당하는 수준입니다. 다만, 당사가 부여한 주식매수선택권 중 일부의 행사가격은 유상증자에 따라 조정될 예정이며, 조정 대상분의 행사가격은 하기와 같이 변경될 예정입니다. 유상증자에 따른 행사가격의 조정은 미행사 주식매수선택권의 행사 가능성을 높일 수 있으며, 이에 따라 향후 주식매수선택권 행사에 따른 희석효과로 최대주주의 지분율이 소폭 하락할 수 있으니 투자자께서는 투자 판단시 이 점 유의하시기 바랍니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 원, 주)

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

조정 전
조정 후

송영창
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
80,000
24,000
2023년 08월 31일~2026년 08월 30일
7,500
7,500
X
-
주4)

홍순철 외2인
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
72,000
21,600
2023년 08월 31일~2026년 08월 30일
7,500
7,500
X
-
주4)

송영창
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
16,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

최정주
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
16,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

OOO외 17명
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
132,000
132,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

OOO 외 4명
직원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
20,000
20,000
2025년 06월 23일~2030년 06월 22일
39,785
38,923
X
-
-

합계
336,000
229,600
-
-
-
-
-
-

주1)
본 공시서류 제출일 전일 기준 당사 주식의 종가는 39,550원 입니다.

주2)
당사는 2023년 10월 12일 무상증자(1:1 비율 신주배정)를 통해 보통주 5,708,444주를 발행하였으며, 최초 부여 수량 및 조정 전 미행사수량, 조정 전 행사가격 등은 무상증자로 인한 변동 내역이 반영되어 있습니다.

주3)
행사가격 보다 낮은 발행가격으로 유상증자 시 조정산식: 조정 후 행사가격 = (유상증자 직전 발행주식총수 × 조정 전 행사가격 + 유상증자 발행 주식수 × 유상증자 주당 발행 가액) ÷ (유상증자 직전 발행주식수 + 유상증자 발행주식수)

주4)
행사가격이 금번 유상증자의 발행가격을 하회하므로 금번 유상증자에 따라 행사가격이 조정되지 않습니다.

한편, 당사의 최대주주 김영섬 대표이사는 본 공시서류 제출일 전일 현재 보유 중인 당사 주식 중 345,686주(지분율 3.01%)를 담보로 하여 대출금액 35억원에 대한 주식담보대출 계약을 한국투자증권과 체결한 상태입니다. 해당 대출 건에 대한 이자율은 연 6.00% 수준이며, 담보유지비율은 300%로 설정되어 있습니다. 해당 주식담보대출은 2025년 2월 13일 체결되어 2025년 8월 31일 계약 만기될 예정이며, 최대주주 김영섬 대표이사는 만기일 도래 이전에 해당 계약을 연장할 계획입니다. 추후 당사의 주가가 과도하게 하락해 담보 주식의 가치가 일정 수준 이하로 줄어들고 담보유지비율을 하회할 경우, 금융기관에서 추가 담보 제공을 요구하거나 이를 충족하지 못할 시 담보권 실행으로 반대매매가 발생할 수 있습니다. 이 경우 최대주주의 지분율이 하락하여 경영권의 약화되거나 최대주주의 지위 변경될 위험 또한 존재하오니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 당사는 위와 같은 상황으로 최대주주의 지분율이 1% 이상 감소한 경우「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제173조에 의거하여 지체 없이 "임원 등의 특정증권등 소유상황 보고" 공시를 통해 투자자들이 인지할 수 있도록 할 예정입니다.

요약하자면, 당사는 최대주주 김영섬 대표이사의 1) 30억원 수준의 청약률, 2) 유상증자, 3) 주식매수선택권 미행사수량의 추후 행사 가능성 4) 향후 과도한 시가 하락 발생 시 주식담보대출의 담보권 실행 및 반대매매 등의 이유로 인해 본 공시서류 제출일 전일 현재 최대주주의 지분율 대비 지분율이 하락할 수 있습니다. 최대주주의 지분율 하락으로 향후 당사 경영권 위협이 발생할 수 있으며, 본 신고서에 기재된 최대주주의 예정 청약률 대비 청약 참여율이 예상보다 낮아지게 될 경우 지분율 하락의 수준이 확대될 수 있으니 투자자께서는 투자 판단 시 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. 중점심사 선정 가능성 및 증권신고서 정정에 따른 일정 지연 관련 위험

2025년 2월 27일 금융감독원은 기업공개(IPO) 및 유상증자 주관업무와 관련하여 16개 증권사와 간담회를 가진 뒤 새로운 관리감독기준을 공개했습니다. △주식가치 희석화, △일반주주 권익 훼손, △주관사의 의무 소홀 등 3가지 대분류와 7가지 소분류에 따라 중점심사 유상증자 항목을 선정하였습니다. 위 사유 중 하나라도 해당할 경우 '중점심사' 대상으로 선정되며, 감독원은 해당 기업과 관련하여 유상증자의 당위성, 의사결정 과정, 이사회 논의 내용, 주주 소통계획 등 기재 사항을 집중적으로 심사할 것임을 밝혔습니다.
본 공시서류 제출 전일 현재 당사는 유상증자 중점심사
대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다.

향후 당사가 중점심사 대상에 지정될 경우, 금융감독기관은 1주일 이내 집중심사를 개시하며, 최소 1회 이상의 대면협의 절차가 진행될 예정입니다. 이 과정에서 당사의 증권신고서 일부 내용이 수정될 수 있으며, 특히 투자판단에 중대한 영향을 미칠 수 있는 핵심 정보가 변경되거나, 심사 대응 과정에서 일정이 지연될 가능성이 존재합니다. 최근 금융감독기관 및 관련 규제기관의 감독 기준이 강화되고 있는 상황으로,
당사가 관련 법령 또는 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목 지정, 투자주의환기종목 지정, 상장폐지실질심사, 나아가 상장폐지 조치가 취해질 수 있습니다. 더불어, 현재 예측하지 못한 사유로 감독기관으로부터 제재가 부과될 경우, 주가 하락 및 유동성 제약으로 인해 투자자에게 막대한 손실이 발생할 수 있습니다.

투자자 여러분께서는 이러한 리스크를 충분히 인지하시어 신중한 투자 결정을 내리시기 바랍니다.

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제120조 제3항에 의거하여 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 투자자에게 귀속됩니다.금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서(분기 및 반기보고서 포함) 및 감사보고서 등 기타 정기 공시사항과 수시 공시사항 등이 전자공시되어 있사오니 투자 의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.2025년 2월 27일 금융감독원은 기업공개(IPO) 및 유상증자 주관업무와 관련하여 16개 증권사와 간담회를 가진 뒤 새로운 관리감독기준을 공개했습니다. △주식가치 희석화, △일반주주 권익 훼손, △주관사의 의무 소홀 등 4가지의 대분류와 7가지 소분류에 따라 중점심사 유상증자 항목을 선정하였습니다. 위 사유 중 하나라도 해당할 경우 '중점심사' 대상으로 선정되며, 감독원은 해당 기업과 관련하여 유상증자의 당위성, 의사결정 과정, 이사회 논의 내용, 주주 소통계획 등 기재 사항을 집중적으로 심사할 것임을 밝혔습니다.

[중점심사 유상증자 심사절차]

중점심사 유상증자 심사절차.jpg
중점심사 유상증자 심사절차

출처: 금융감독원

[중점심사 유상증자 선정기준]

대분류
소분류
선정기준

주식가치 희석화 우려
① 증자비율
증자규모 및 증자비율 등 고려

② 할인율
증자규모 및 할인율 등 고려

일반주주 권익훼손 우려
③ 신사업투자 등
자금사용목적의 타법인출자 또는 신규사업 연관성 고려

④ 경영권 분쟁발생
경영권 분쟁 소송이 진행되었거나 진행중

재무위험 과다
⑤ 한계기업 등
최근 3년 연속 재무실적 부실 또는 재무구조 악화 등

주관사의 주의의무 소흘
⑥ IPO 실적 과다 추정
IPO 후 실적 괴리율 등 고려

⑦ Due Diligence 소흘
다수의 정정요구를 받은 주관사의 인수·주선 참여

주1) 주식 관련 사채(CB, BW 등) 발행 포함주2) ③, ④ 외 정성적 중점심사 유상증자 기준을 탄력적으로 운용 예정주3) 규모, 비율 등 계량기준은 비공개 운영

출처: 금융감독원

중점심사 유상증자 지정 사유로는 크게 6가지가 있으며, 공통 심사항목 1가지와 개별 심사항목 5가지가 존재합니다. 공통 심사항목으로는 1) 유상증자의 당위성 및 의사결정과정, 2) 이사회 논의 여부와 그 논의 내용, 3) 소액주주의 이해 고려여부, 4) 주주 보호 방안 관련 개선계획, 5) 기업실사 수행의 합리성 등이며 제출 후 일주일 내에 중점 심사항목 위주 집중심사를 진행하고, 최소 1회 이상 대면협의를 할 예정입니다.

[중점심사 지정사유별 심사항목]

중점심사 지정사유
심사항목

① 공통 심사항목

유상증자 당위성 및

의사결정과정, 동 사항들의 이사회 논의 여부 및 그 논의내용, 소액주주 등의 이해 고려여부 및 주주 보호 방안 관련 개선계획, 기업실사 합리적 수행여부 등

② 증자비율, 할인율
증자비율, 할인율 적정성에 대한 검토여부 및 검토내용, 이에 대한 이사회 논의여부 및 그 내용 등

③ 신사업투자 등
신규사업 진출위험, 기존 사업에 미치는 영향, 타법인 인수시 가격 적정성 검토여부 및 주요 검토내용 등

④ 경영권 분쟁발생
경영권 분쟁 상황에서 유상증자 추진 배경 및 목적, 관련 법률적 위험 등

⑤ 한계기업 등
재무지표 악화 경위, 이로 인해 발생할 수 있는 위험 및 이를 극복하기 위한 회사의 대응방안 등

⑥ IPO실적 과다 추정
상장시 자금사용 계획과 달리 자금이 추가로 필요하게 된 경위, 괴리율 발생원인 및 회사의 대응방안 등

출처: 금융감독원

본 공시서류 제출 전일 현재, 당사는 유상증자 중점심사

대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다. 중점심사 대상 선정
과 관련한 주요 심사항목은 다음과 같습니다.

1. 공통 심사항목
가. 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자 당위성

① 경영환경 및 재무적 필요성

당사는 2022년 7월 상장 이후 2022년 온기부터 영업이익 및 당기순이익이 적자전환한 뒤 2025년 1분기말 현재까지 지속적으로 영업손실 및 당기순손실을 기록하고 있으며, 이에 따라 자본총계 역시 지속적으로 감소하고 있습니다. 당사는 금번 유상증자를 통한 자본 확충을 통해서 건전한 재무구조를 확립하고 기업의 지속가능한 성장을 도모하고자 하며, 향후 사업 확장 및 영업활동에 보다 적극적으로 나설 수 있는 기반을 마련하고자 합니다. 이번 유상증자는 생성형 AI 고도화, 국방 AI 제품 개발, AI 어플라이언스 제품 고도화 등 당사 중장기 전략의 핵심 제품들의 경쟁력을 제고하고 영업 네트워크를 확대하기 위한 재원 마련을 목적으로 추진되었습니다.당사의 최근 5년 간 손익변동 및 자본변동 추이, 유상증자 전후 법인세차감전순손실률 비교표는 다음과 같습니다.

[최근 5년 간 손익변동 및 자본변동 추이]

(단위 : 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2023년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년
2020년

매출액
4,066
2,573
2,142
26,319
24,428
15,388
17,849
14,001

영업이익(손실)
-3,989
-6,221
-3,183
-14,106
-10,995
-4,041
2,240
956

법인세비용차감전순이익(손실)
-3,942
-6,023
-2,869
-13,604
-9,663
-3,285
1,938
1,495

당기순이익(손실)
-3,942
-6,023
-2,869
-13,604
-9,836
-3,277
1,894
1,488

자본총계
15,854
25,770
37,785
19,624
31,423
40,606
14,311
4,399

자본금
5,734
5,711
2,840
5,734
5,711
2,840
2,222
2,000

이익잉여금(결손금)
-34,365
-22,841
-9,198
-30,422
-16,819
-6,329
-3,140
-4,889

자본잠식률
-176.51%
-351.23%
-1,230.46%
-242.26%
-450.24%
-1,329.68%
-544.01%
-119.94%

법인세비용차감전순손실률
99.46%
23.37%
7.59%
69.32%
30.75%
8.09%
-13.54%
-34.00%

주1)
자본잠식률 = 1 - (비지배지분 제외 자본총계 / 자본금)법인세비용차감전순손실률 = 법인세비용자감전순손실 / 자본총계

주2)
당사는 연결대상법인 미보유 중으로 개별재무제표 기준으로 작성하였습니다.

주3)
2025년 1분기의 법인세비용차감전순손실률은 법인세비용차감전순손실을 연환산하여 산정하였습니다.

출처:
당사 정기보고서, 당사 제공

[유상증자 전후 법인세차감전순손실률 비교]

(단위 : 백만원, %)

구분
2024년말
유상증자 납입금
2025년이익잉여금 증감
2025년말 (예상)

법인세비용차감전순이익(손실)
-13,604
-
-
-8,851

자본총계
19,624
29,050
-8,851
39,823

법인세비용차감전순손실률
69.32%
-
-
22.23%

주1)
법인세비용차감전순손실률 = 법인세비용자감전순손실 / 자본총계

주2)
유상증자 납입 후 자본총계는 2024년말 자본총계에서 금번 유상증자 납입금액을 단순 합산한 수치입니다.

주3)
2025년 예상 법인세비용차감전순이익(손실)은 최근 3개년(2022년~2024년) 평균 법인세비용차감전순이익(손실) -8,851백만원으로 가정하였으며, 동일한 규모의 결손금이 발생하는 것을 가정하였습니다.

출처:
당사 정기보고서, 당사 제공

② AI 핵심기술 고도화를 위한 연구개발 투자 확대당사는 자체 개발한 LLM을 기반으로 생성형 AI 기술을 고도화하고 있으며, LLM의 고도화는 언어·음성연구소의 전문 인력을 중심으로 고도화된 모델의 설계, 개선, 설명 가능성 확보까지 아우르는 고차원 기술 개발이 필요합니다. 현재 당사가 개발 중인 Konan LLM ENT-21과 PRO-21은 향후 제조와 국방 등 특수 도메인에 특화된 모델로 확장될 예정이며, Konan AGENT, Konan MCP와 같은 연계 기술 개발도 함께 추진 중에 있습니다. 이러한 기술 개발에는 이미 자산화된 내부 데이터와 함께 추가적인 데이터의 수급이 요구되고 있습니다. 국방 분야에서는 디지털 트윈과 LLM 기반의 시스템을 통해 단순 수주형 사업을 넘어 독자 기술 기반의 장기 파트너십 확보를 전략으로 수립하였습니다. 국방 분야에서도 핵심 AI 기술의 자체 내재화는 단순한 기술 독립을 넘어 외부 리스크 대응력 확보와 전술적 민첩성 유지를 위한 국가적 과제로 부상하고 있으며, 당사는 이를 겨냥하여 지휘통제, 시뮬레이션, 전장 인식 등 세 분야에서 국방 AI 제품을 개발 중입니다. 또한, 당사는 폐쇄망 및 온프레미스 환경에서도 고성능 추론이 가능한 독립형 AI 장비 Konan AIStation 및 Konan AIStation Server를 개발하였습니다. 당사는 해당 어플라이언스 제품의 지능화,소형화, 현장 최적화를 통해, 다양한 고객군에 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있는 하드웨어-소프트웨어 통합 역량을 더욱 강화해나갈 것입니다. 마지막으로, 당사는 현재 약 140장 규모의 H100 GPU 장비를 자체적으로 운영하며 독자 LLM의 학습 및 튜닝을 위한 연산 인프라를 확보하고 있으나, 모델 고도화 이후 실제 서비스 적용과 추론 성능 검증을 위한 인프라는 학습 환경과는 별도로 구성되어야 하며 이를 위한 유연하고 탄력적인 인프라 운영이 필수적입니다. 이에 따라 당사는 생성형 AI의 실시간 추론 및 프론트엔드 테스트를 위한 목적의 클라우드 기반의 GPU 서버 임차를 병행하고자 하며, 이를 통해 고성능 GPU 자원을 탄력적으로 활용할 수 있는 구조를 구축하고자 합니다.

③ 영업 네트워크 확대먼저, 당사는 동남아시아를 전략적 해외 진출 거점으로 설정하고, 자사의 독자 LLM 기술을 바탕으로 현지화된 소버린 AI 모델 개발을 추진하고 있습니다. 동남아는 다언어·다문화 환경과 높은 AI 수요 잠재력을 지닌 지역이지만, 자체 파운데이션 모델을 보유한 국가는 없어 초기 진입자 우위를 확보할 기회가 크다고 판단하고 있습니다. 이를 위해 당사는 추론 인프라 구축, 글로벌 전시회 참가, 현지 기관과의 파트너십, 학습 데이터 확보의 네 가지 축을 중심으로 실행 전략을 수립하였으며, 구체적으로 베트남 등지에서 PoC 테스트를 위한 클라우드 GPU 인프라 확보와 함께, CES와 World AI Show 참여를 통해 브랜드 인지도 제고와 현지 네트워크 구축을 병행할 계획입니다. 또한, 동남아 언어 기반 학습 데이터를 수집하여 2026년 이후 특화 모델로 발전시키고, 현지 기관과의 공동 연구 및 기술 교류를 통한 지속가능한 생태계를 조성할 계획입니다. 한편, 국내외 AI 시장에서의 브랜드 인지도 확대와 고객 접점 강화를 위해 다각도의 홍보 및 영업 활동도 전개할 계획입니다. 당사는 생성형 AI 제품의 상용화에 발맞춰 기술 신뢰성을 강조하는 솔루션 중심의 마케팅 전략을 추진하며, 국내 전시회 참여와 디지털 광고 예산 확대를 통해 접점을 넓히고자 합니다. 또한, 기자간담회 및 언론 PR을 통해 당사가 보유한 기술 리더십을 홍보하고 제안서, 콘텐츠, 홍보물 제작 등을 위한 실무 지원 체계도 함께 마련할 계획입니다. 상기 기재한 ② AI 핵심기술 고도화를 위한 연구개발 투자 확대, ③ 영업 네트워크 확대에 대한 구체적인 내용은 본 공시서류의 'V. 자금의 사용목적 - 나. 자금의 세부 사용 내역'을 참고하시기 바랍니다.
④ 실권주 일반공모를 통한 투자자 참여 기회 확대당사는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식을 채택함으로써 기존 주주의 권리를 보호하는 동시에 신규 투자자들에게도 투자 기회를 제공하고자 합니다. 이를 통해 기존 주주들의 지분 희석화를 최소화함과 동시에 실권주 일반공모를 통해 다양한 투자자층을 확보하고 기업의 지속 가능한 성장을 위한 기반을 마련할 것입니다. 특히, 당사의 경우, 최대주주 및 특수관계인과 5% 이상 주주인 SK텔레콤(주), 한국항공우주(주)의 지분율을 합산할 경우 66.18%에 달하여 증권시장을 통해 실질적으로 소액주주 및 일반투자자분들이 거래 가능한 유통주식수가 33.82%로 상대적으로 적은 상황입니다. 유통주식수가 적을 경우, 소수 투자자의 대량 매수/매도만으로도 주가가 급등락하는 등 일시적인 수급의 변화에도 주가가 크게 움직일 수 있으며, 거래량이 적고 매수/매도 호가 차이가 벌어져 투자자분들이 원하는 가격에 거래가 어려울 수 있습니다. 따라서, 당사는 신주가 발행되는 유상증자 과정에서 일반투자자분들의 투자 기회 제공을 통해 유통주식수를 일부 증가시키고자 합니다.

당사의 이사회는 상기와 같은 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 통한 자금조달의 당위성 및 필요성, 향후 당사의 계획을 이사회에서 충분히 논의한 바 있습니다. 당사는 아래와 같은 배경으로 자금 조달을 추진하게 되었습니다.

[자금조달 추진 배경]

- 당사는 상장 이후 지속적으로 기술고도화에 집중하였으며, 기존 검색엔진 제품 및 텍스트 분석 제품에 AI 요소를 접목하면서 고객 맞춤형 분석 수요를 공략하여 지속적인 매출 증대라는 유의미한 성과가 나타나고 있음. 또한, 최근 생성형 AI인 코난 LLM 및 AI 어플라이언스 등 신규 제품 출시와 국방 AI 분야 시장 지배력 확대를 통해 사업을 확장하고자 함.- 이에 따라 핵심 경쟁력 확보를 위해 연구개발(R&D) 투자를 확대하고, 핵심 사업을 기반으로 시장을 확대하여 중장기적인 매출 안정성을 확보하고자 함. 더불어 영업 네트워크를 확대하여 국내 신규 투자자를 확보하고 장기적으로 글로벌 시장 진출 가능성을 모색하여 기업가치를 제고하고자 함.

출처: 당사 이사회 회의자료, 당사 제공

이와 같은 자금조달 필요성에 의해 다양한 자금조달 방안을 검토하였고, 주주가치 관점에서 모든 주주에게 적용되는 공정성과 자금 조달규모, 자본 조달 소요기간, 재무적 영향을 고려하여 주주배정 후 실권주 일반공모 방식의 유상증자를 최적의 방안으로 결정하였습니다.

[주주배정후 실권주 일반공모 유상증자 관련 이사회 결의 내용]

개최일자
의 안 내 용
가결여부
사내이사
사외이사
감사

김영섬
양승현
윤덕호
이종민
신철진
장홍성

2025-07-16
1. 유상증자 신주 발행의 건
가결
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성
찬성

출처: 당사 제공

당사는 본 유상증자로 인해 주주들의 지분이 희석될 수 있음을 충분히 인지하고 있으며, 의사회결의 시 상기와 같이 조달규모 등 정량적인 조건뿐만 아니라, 유상증자의 당위성과 소액주주 등의 유상증자 이해 고려, 주주보호(소통) 방안 등 정성적인 기준도 종합적으로 감안하여 본 유상증자의 목적과 필요성을 논의하였습니다.
나. 자금조달 방안 선정 배경

당사는 금번 연구개발 및 영업 네트워크 확대를 위한 자금의 조달 방안으로 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 선정하기에 앞서 다양한 자금조달의 방안들에 대한 전략적인 검토를 진행하였습니다.
①

채권 발행 및 금융권 차입을 통한 자금 조달
당사는 2025년 1분기말 기준 2,000백만원 규모의 차입금을 보유하고 있습니다. 해당 차입금은 사업 영위 중 발생가능한 일시적인 급격한 자금 수요 발생 상황을 대비하기 위하여, 차입에 따른 이자비용이 비교적 낮았던 2024년에 4.74% 금리(변동금리)로 차입한 금액으로 당사가 보유한 금융상품으로 취득하는 이자수익과 큰 차이가 나지 않는 수준입니다. 당사는 금번 자금조달을 검토하는 과정에서 사채의 발행과 금융권 차입을 검토하였으나 과거 대비 높은 금리, 짧은 만기, 담보 및 지급보증 요구 등으로 인한 이자비용 및 원리금 상환 등 금융비용으로 인한 재무적 부담이 과도할 수 있다는 판단하에 실제 발행으로 이어지지 못하였습니다. 또한, 복수의 금융기관과의 협의를 통해 추가 차입을 검토하였으나, 대규모 자금 조달에 있어서는 재무 구조상 부담이 있었고, 장기적인 운영자금 확보 방안으로는 적합하지 않다고 판단하였습니다. 실제로 당사는본 공시서류 제출일 전일 기준, 총 3,000백만원의 금융기관 차입약정한도를 확보하고 있으나, 실제 실행금액은 2,000백만원으로 1,000백만원의 차입여력이 있습니다. 하지만, 잔여 한도 내 차입이 추가로 가능하였음에도 불구하고, 단기 차입 확대보다는 자본성 자금 확보를 통한 재무구조 안정화 및 중장기 성장 기반 마련이 필요하다고 판단하였습니다.

[금융기관과의 약정내역]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위 : 백만원)

금융기관
약정내용
약정사항
한도액
실행액

신한은행
대출약정한도
기업일반운전자금대출
2,000
2,000

하나은행
대출약정한도
외상매출채권담보대출
1,000
-

합계
3,000
2,000

출처: 당사 제공

② 사모 주식연계채권을 통한 자금조달
자금의 수요자인 당사의 입장에서 사모 주식연계채권를 통한 자금조달의 경우, 공모를 통한 자금조달 대비 소수의 투자자 및 기관을 대상으로 빠르게 자금조달이 가능한 장점이 있습니다. 그러나, 반면에 이는 기존 당사 주주의 입장에서는 동등한 투자의 기회를 제공받지 못하는 측면이 있다는 점에 초점을 두었습니다. 또한, 금융시장에서 사모 주식연계채권 발행을 위한 적절한 인수자를 물색할 수 없었습니다. 이는 투자자가 승낙될 수 있는 조건들의 경우, 당사의 금융비용 부담 또는 기존 주주들의 지분율 희석 등 측면을 고려할 때 합의가 되지 않아 발행이 제한되었습니다.
③ 자산유동화를 통한 자금조달
당사는 2025년 1분기말 기준 매출채권 순액 1,728백만원, 계약자산 순액 10,424백만원을 보유하고 있습니다. 이를 활용한 자산유동화 방식의 자금조달을 검토하였으나, 추후 매출채권 및 계약자산의 회수 지연 또는 가치의 하락 등으로 인해 현금흐름의 미스매치가 발생할 경우 당사의 사업 운영에 악영향을 미칠 수 있는 점, 현재의 자금을 위한 미래 수익을 자산을 통해 선취하는 구조로 중장기 재무 건전성에 부담을 야기할 가능성이 있는 점, 담보 관리와 평가 과정에서 서비스 개발 및 납품 계획 지연이 발생될 수 있는 점을 고려하였을 때 당사의 자산건전성 리스크로 이어질 수 있다는 판단 하에 발행이 제한되었습니다. 상기 금융기관과의 약정내역의 하나은행에 보유한 외상매출채권담보대출 한도 1,000백만원을 보유 중임에도 실행하지 않는 이유이기도 합니다.

④ 담보 제공을 통한 자금조달

당사가 보유한 유형자산을 보면, 2025년 1분기말 기준 유형자산 장부금액 9,395백만원 중 비품 7,057백만원, 사용권자산 2,193백만원이 대부분을 이루고 있습니다. 비품은 주로 GPU 등 AI 프로세스, 사용권자산은 서버 구축 시설로 구성되며, 이는 당사의 안정적인 사업 영위에 있는 필수적인 유형자산 입니다. 따라서, 해당 유형자산의 담보 제공을 통한 차입금을 발생시킬 경우 자산 건전성 또는 재무 안정성이 악영향을 미칠 우려가 있어 발행에서 제외되었습니다.
⑤

제3자배정 유상증자를 통한 자금조달
유상증자 방식은 주주배정, 일반공모, 제3자배정, 주주우선공모 유상증자 등 여러 대안이 존재하나, 각 방식마다 자금조달의 안정성과 주주권익 보호 측면에서 일정한 한계가 있습니다. 주주배정 방식의 유상증자는 구주주 청약 미달 시 실권주 규모에 따라 실제 조달 금액이 감소할 수 있는 위험이 있으며, 반대로 일반공모 방식이나 제3자배정 방식의 유상증자는 기존 주주에게 신주 취득 기회를 제공하지 않아 주주권익 보호 측면에서 한계가 있습니다. 한편, 주주우선공모 방식의 유상증자는 신주인수권증서가 발행되지 않아 시장에서 권리를 처분할 수 없다는 점에서, 청약에 참여하지 않는 주주들에게 인센티브를 제공하기 어렵다고 판단하였습니다. 또

한, 제3자배정 유상증자의 경우, 당사는 이미 SK텔레콤과 한국항공우주를 2,3대 주주로 보유하고 최대주주의 지분율이 상대적으로 낮은 현재 상황에서, 해당 방법은 경영권의 불안정을 야기할 가능성이 있고 앞서 ②에서 언급한 바와 같이 기존 주주에 동등한 투자 기회 제공 및 상대적으로 적은 유통주식수에 따른 일반투자자 추가 확보의 기준에 위배되어 제외하였습니다. 이에 따라 당사는 주주권익 보호와 자금조달의 안정성을 모두 고려한 방식으로 주주배정 후 실권주 일반공모 방식의 유상증자를 선택하였습니다.

상기와 일련의 자금조달 방안 검토 과정을 거쳐, 당사는 기존 주주에게 신주인수권을 우선적으로 부여하고, 실권주 발생 시 일반 투자자에게도 참여 기회를 제공할 수 있는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식의 유상증자를 추진하는 것이 주주 권익 보호와 자금조달 안정성 확보 측면에서 가장 적절하다는 판단에 이르게 되었습니다.

다. 소액주주 등의 이해 고려여부 및 기존 주주 보호 방안
당사는 유상증자를 포함한 주요 경영 의사결정에 있어 주주 권익 보호와 시장의 신뢰 확보를 최우선 가치로 삼고 있습니다. 주주의 알 권리를 보장하고 소통을 강화하기 위해 다양한 정책을 마련하고 있으며, 유상증자 이후에도 지속적인 소통 채널의 다각화를 통해 기업가치 제고와 주주가치 극대화를 위해 지속적으로 노력할 예정입니다.

당사는 금번 유상증자로 인해 주주들의 지분이 희석될 수 있음을 충분히 인지하고 있으며, 이에 따라 주주를 보호하기 위한 조치로 유상증자 이후 회사의 발전 방향 및 사업의 비전 제시 등을 통해 지속적으로 주주 소통을 강화할 예정입니다. 금번 유상증자 납입대금을 전략적으로 투자하여 회사의 경쟁력을 강화할 예정이며 이를 통해 기업 가치 상승을 유도하여 중장기적으로 주주 가치를 극대화하도록 노력할 예정입니다.

① 주주 소통 채널 다각화
당사는 주주와의 원활한 소통과 정보 제공을 위해 IR, PR, 회사 홈페이지 등을 활용하여 주요 경영정보 및 공시사항을 신속하고 투명하게 제공하고 있습니다. 특히, 금번 유상증자처럼 주주의 권익에 중대한 영향을 미치는 사안에 대해서는 주주서한 발송, 보도자료 배포, IR 자료 게재 등을 통해 구체적이고 명확한 정보를 적시에 제공할 계획입니다. 또한, 향후에도 정기적인 투자설명회 개최, 온라인 문의 응대 시스템 구축, FAQ 제공 등 다양한 소통 수단을 확대하여 소액주주를 포함한 모든 주주의 정보 접근성과 이해도를 높일 예정입니다. 당사는 유상증자 결정 공시 이후, 소액주주의 권익 보호와 투명한 정보 공유를 위해 당사의 IR 담당자와 유선 핫라인을 구축하여 개인 주주의 유선 의견을 청취하고, 이를 통해 접수된 유상증자 관련 질의사항에 성실하게 답변할 예정이며, 유상증자 관련 주요 FAQ 사항을 취합하여 추후 본 공시서류에 반영할 예정입니다.
② 주주서한 발송
당사는 2025년 7월 16일 본 공시서류의 공시 직후, 유상증자의 목적 및 자금조달의 필요성 등을 담은 주주서한을 당사 홈페이지(http://konantech.com)에 게시할 예정입니다. 또한, 당사는 주주분들의 청약 참여 의사결정에 앞서 실물 투자설명서 발송 시에 금번 유상증자에 대한 주요 일정, 세부 사항, 목적 및 필요성을 투명하게 기재한 주주 서한을 개별적으로 고지할 예정입니다.

③ IR팀을 통한 주주소통 강화

당사는 중대한 경영 사항에 대해 시장과의 신속하고 명확한 정보 공유를 원칙으로 삼고 있으며, 주요 결정 시점마다 공식 보도자료를 배포해 외부 이해관계자와의 신뢰 형성을 지속해왔습니다. 이번 주주배정 후 실권주 일반공모와 관련해서도 자금조달 배경과 기대효과 등이 포함된 보도자료를 준비하여 시장에 전달할 예정입니다. 이를 통해 외부 투자자와 언론, 애널리스트 등 다양한 이해관계자들이 당사의 의사결정을 정확히 이해하고, 불필요한 추측이나 오해를 방지할 수 있도록 하고자 합니다. 아울러 향후 본 건과 관련해 시장의 반응이나 추가적인 설명이 필요한 사안이 발생할 경우, 후속 보도자료나 공식 입장문을 통해 지속적으로 소통하며, 투명한 정보 전달 체계를 유지해 나가겠습니다.

④ 기관투자자 대상 전략적 IR 활동 확대

당사는 금번 유상증자 뿐만 아니라, 지속적인 기관투자자 대상 IR을 전개하는 것이 당사의 기업가치 증진을 위해 필요함을 인지하고 있습니다. 따라서, 추후 관투자자와의 신뢰 형성을 위해 정기적이고 체계적인 IR 활동을 적극적으로 전개할 예정입니다. 기관투자자를 대상으로 별도 설명회, 애널리스트 브리핑, 질의응답 세션 등을 통해 회사의 경영전략, 유상증자의 배경 및 기대 효과를 상세히 공유할 예정입니다. 앞으로도 기관투자자 대상 기업탐방 프로그램 운영을 확대하여 투자자와의 장기적인 파트너십을 구축해 나갈 계획입니다.

당사는 2023년부터 기관투자자 대상 IR 활동을 강화하고 있으며, 정기적인 기업설명회 및 개별 미팅을 통해 대외 소통을 확대하고 있습니다. 2022년 상장 후 7회 수준이었던 IR 활동은, 2023년 42회로 증가하였으며, 2024년에도 총 38회의 기업 탐방 활동을 진행하며 활발한 소통을 이어왔습니다. 특히, 2025년에는 6월말 기준 이미 29회의 IR 활동을 수행하였으며, 지속적인 소통을 통해 당사의 사업 전략, 신제품 로드맵, 수익화 모델 전환 등을 투자자와 보다 심도 있게 공유할 예정입니다.

당사는 이와 같은 일관된 IR 활동을 통해 기관투자자와의 신뢰를 강화하고, 향후 유상증자 등 주요 재무 이슈에 대한 시장의 이해도와 수용성을 높이기 위한 노력을 지속할 계획입니다.

2. 증자비율, 할인율 등 검토사항
또한, 금번 주주배정 유상증자의 발행 개요, 자금의 사용목적, 증자비율 및 할인율의 적정성 등에 대하여도 검토하였습니다. 특히 증자비율 및 할인율의 적정성과 관련하여서는 당사의 필요 자금 규모와 주주가치 보호의 균형을 고려하여 적정한 비율로 결정하고자 하였습니다. 공모자금의 사용목적은 AI 인프라 투자 확대 등 연구개발(R&D) 투자를 위해 약 26,725백만원, 글로벌 영업 네트워크 확장을 위해 약 2,325백만원을 사용하기로 결정하였습니다.

증자비율은 기업의 필요 자금 규모와 주주가치 보호의 균형을 고려하여 다양한 비율로 결정되어야 하며, 증자비율이 과도하게 높을 경우 시장에서 재무 상태에 대한 부정적인 신호로 해석될 가능성이 있고 기존 주주들의 주주가치가 훼손될수 있어 적정한 수준에서 결정하는 것이 중요합니다. 따라서 기업은 필요한 자금 규모를 확보하는 동시에, 기존 주주들의 이해관계를 보호할 수 있는 합리적인 증자비율을 설정하는 것이 필수적입니다.

할인율의 경우 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」에 의거하여 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자의 경우 40% 이내에서 결정할 수 있습니다. 이때 할인율은 기존 주주의 지분 희석 효과, 시장 수요, 발행 증권의 투자 매력도 등 다양한 요인을 종합적으로 고려하여 결정되어야 하며, 무리한 할인율 적용은 주가 안정성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 당사의 이사회는 대표주관회사인 한국투자증권(주)과 2023년 이후 당사와 유사하게 최초 유상증자 결정 시 공모금액이 200~400억원 범위에 있는 32개의 사례를 참고하여 적정 수준의 증자비율과 할인율에 대해 검토 및 논의를 진행하였습니다.

[2023년 이후 공모금액 200억~400억원 실권주 일반공모 유상증자 사례]

(단위 : 억원, %)

기업명
상장일

예정발행금액

할인율

증자비율

KC코트렐
2023-01-06
328.1
20.0%
96.6%

젠큐릭스
2023-05-08
280.0
25.0%
92.6%

대성창투
2023-07-07
249.6
20.0%
35.0%

셀바스헬스케어
2023-07-11
341.2
25.0%
18.4%

옴니시스템
2023-08-02
230.4
20.0%
32.3%

엘앤케이바이오
2023-08-11
366.0
25.0%
48.7%

엔브이에이치코리아
2023-08-14
300.0
25.0%
28.5%

KC코트렐
2023-08-30
350.4
20.0%
40.2%

뉴인텍
2023-09-01
351.1
25.0%
69.1%

에스씨엠생명과학
2023-09-27
315.8
25.0%
39.2%

피씨엘
2023-10-04
360.4
25.0%
43.4%

노을
2023-10-12
300.1
25.0%
61.3%

피플바이오
2023-11-02
399.8
25.0%
38.8%

강스템바이오텍
2023-11-20
357.3
25.0%
47.4%

원익피앤이
2023-11-21
343.0
20.0%
11.8%

에코플라스틱
2023-11-28
272.3
20.0%
20.5%

라이프시맨틱스
2024-01-02
200.1
25.0%
53.2%

유니슨
2024-05-21
381.4
25.0%
33.2%

KR모터스
2024-05-24
272.5
30.0%
106.4%

한주라이트메탈
2024-07-12
228.8
25.0%
63.6%

인성정보
2024-07-12
300.6
25.0%
28.8%

브릿지바이오테라퓨틱스
2024-08-08
262.6
25.0%
49.9%

자연과환경
2024-08-09
238.7
25.0%
39.3%

이렘
2024-08-29
247.7
25.0%
49.4%

경남제약
2024-11-01
221.2
25.0%
98.3%

비트나인
2024-11-15
228.8
25.0%
105.3%

맥스트
2024-11-26
250.4
25.0%
54.7%

압타머사이언스
2024-12-24
240.2
25.0%
68.7%

하이소닉
2024-12-26
229.4
25.0%
59.7%

센서뷰
2025-01-09
300.0
25.0%
56.5%

대한광통신
2025-03-05
229.6
25.0%
47.0%

DH오토웨어
2025-03-10
207.4
25.0%
58.5%

평균
-
-
24.2%
53.0%

상기 32건의 사례를 보면, 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자의 평균 증자비율은 53.0%, 평균 할인율은 24.2% 수준으로 파악됩니다. 금번 공모 건의 할인율 25%는 해당 평균 수치와 유사한 수치이며, 금번 공모 건의 증자비율은 8.72%로 해당 평균 수치 대비 현저히 적은 수준입니다. 당사는 만약 필요 이상으로 공모금액을 확대한다면 증자비율이 과도하게 상승하여 주주가치가 희석 수준이 높아지는 점을 고려하였으며, 따라서 당사의 자금사용목적을 달성하기 위해 필요한 적정 수준만을 공모하고자 하였습니다. 할인율의 경우, 할인율을 높게 설정할 경우에도 동일한 증자규모를 조달하기 위해 더 많은 주식을 발행해야 하므로 주주가치 희석이 발생할 수 있으나, 동시에 할인율이 클수록 구주주 및 신주인수권증서를 보유하는 자, 향후 일반공모 청약자에게 당사의 주식을 비교적 저가에 매입할 수 있는 기회가 될 수 있는 점을 고려하였습니다. 또한, 상기 32건의 사례 중 25건에 25% 가 적용된 시장 관행과 비교하여 적정한 수준이라고 판단하였습니다. 당사와 대표주관회사인 한국투자증권(주)가 논의한 끝에 금번 유상증자의 할인율 25%, 증자비율 8.72%의 발행 조건이 기존 주주의 권익을 보호하고, 적절한 자금 조달을 통한 장기적인 기업가치를 제고할 수 있는 조건이라 판단하여 결정하였습니다.
3. 신사업투자 등
당사의 금번 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자의 자금의 사용목적은 연구개발비, 영업 및 홍보 활동 강화를 위한 운영자금임에 따라 신사업투자 등은 해당사항 없습니다. 세부적인 당사의 자금사용 계획에 대해서는 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅴ. 자금의 사용목적'을 참고하여 주시기 바랍니다.
4. 경영권 분쟁발생공시서류 제출 전일 기준 당사의 최대주주는 김영섬 대표이사로, 설립 당시부터 기준일 현재까지 당사의 최대주주 변동은 없었습니다. 당사의 최대주주는 금번 유상증자에 본인 배정분의 43% 수준으로 청약에 참여할 계획입니다. 본 공시서류 제출 전일 기준 당사 발행주식총수의 5% 이상 지분율을 보유한 주주는 최대주주와 특수관계인을 제외하고 SK텔레콤(주)와 한국항공우주(주)가 있으며, 각각 지분율 20.57%, 7.75%를 보유하고 있으며, 그 외에는 소액주주들에게 지분율이 분산되어 있습니다. 전술한 5% 이상 주주인 양사는 모두 당사와 연계 사업을 추진 중인 전략적 투자자들로 최대주주의 변경 및 경영권 분쟁발생 가능성은 제한적일 것으로 판단하고 있습니다. 세부적인 5% 이상 주주들의 당사 지분 보유 배경 및 연계 사업 내용에 대해서는 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - III. 투자위험요소 - 3. 기타위험 가.'을 참고하여 주시기 바랍니다.
5. 한계기업 등당사는 최근 3년 간 지속적인 영업적자 및 당기순손실을 기록하고 있으며, 부(-)의 영업활동현금흐름을 기록하고 있습니다. 이에 따라 당사는 영업활동으로 창출되는 이익으로 이자비용을 감당하지 못하는 한계기업에 해당합니다. 다만, 당사가 보유한 차입금 2,000백만원으로 발생하는 영업외비용의 연 이자 비용 약 84백만원(현재 이율 4.18%)은, 당사가 보유한 금융상품의 수익률 약 3%를 기반으로 발생하는 영업외수익의 이자수익 400백만원 대비 낮은 수준입니다. 당사의 이자비용은 은행권 차입금과 관련한 이자비용 외 리스부채 등과 관련하여 발행하고 있고 그 규모는 연간 약 120백만원 내외의 금액입니다.2024년말을 포함한 최근 3개년의 감사보고서 상 외부감사인의 감사 결과 계속기업 관련 중요한 불확실성은 없는 상황입니다. 다만, 당사는 결손금 누적으로 인하여 자본총계가 지속적으로 감소하고 있으며, 이에 따라 법인세비용차감전계속사업손실 대비 자본총계의 비중(법인세비용차감전순손실률)이 상승하고 있습니다. 2022년 코스닥시장 상장 이후 당사는 지속적으로 영업손실을 기록하고 있으며, 자본총계가 감소하고 있어 중점심사 유상증자에 해당될 가능성이 있습니다. 당사의 재무 관련 위험은 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - III. 투자위험요소 - 2. 회사위험'을 전반적으로 참고하여 주시기 바랍니다.

6. IPO실적 과다 추정

당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 상장 당시 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리율은 아래와 같습니다.

[상장 당시 추정 실적 대비 실제 실적의 괴리율]

(단위: 백만원, %)

추정대상
계정과목
예측치
실적치
예측치 달성여부
괴리율

2022년
매출액
24,412
15,388
미달성
36.97

영업이익
3,996
-4,040
미달성
201.10

당기순이익
3,546
-3,276
미달성
192.39

2023년
매출액
35,768
24,428
미달성
31.70

영업이익
8,575
-10,994
미달성
228.21

당기순이익
7,426
-9,836
미달성
232.45

2024년
매출액
49,751
26,318
미달성
47.10

영업이익
13,283
-14,106
미달성
206.20

당기순이익
11,292
-13,603
미달성
220.47

주1) 괴리율은 '(예측치-실적치)/예측치'로 산정된 비율입니다.

주2) 개별 재무제표 기준으로 작성하였습니다.

출처: 당사 정기보고서

당사는 상장 당시 예측하였던 2022년~2024년 추정 실적 중 3개년 모두 예측치와 실적치 간 괴리가 발생하였습니다. 당사는 이러한 괴리가 1) 공공 분야 발주 순연, 2) 대형 프로젝트의 부재, 3) 음성 관련 요소 기술의 시장에서의 가격 형성 어려움 등의 요인에 의한 것으로 파악하고 있습니다. 당사는 IPO 후 실적 괴리율이 커 중점심사 유상증자에 해당될 가능성이 있습니다. 당사의 IPO 당시 추정 실적과 실제 실적 간의 괴리와 관련한 위험은 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 나.'을 참고하여 주시기 바랍니다.상기 기재한 바와 같이 당사는 유상증자 중점심사대상 선정 항목에 일부 해당되는 사항들이 있습니다. 당사가 유상증자 중점심사대상에 선정될 경우 본 증권신고서는 공시 심사과정에서 일부 내용이 정정될 수 있으며, 투자 판단과 밀접하게 연관된 주요내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 유관기관과의 업무 진행 과정에서 일정이 변경될 수도 있으므로 투자자들께서는 투자시 이러한 점을 감안하시기 바랍니다.

다. 상장 이후 높은 주가 변동성 관련 위험

당사는 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였으며, 상장 이후부터 공시서류 제출 전일 현재까지 해당기간 동안 2023년 10월 12일 1:1비율 무상증자를 반영한 수정주가 기준 주가가 최저 8,425원에서 최대 78,850원으로 주가 변동성이 매우 큰 상황입니다.
당사는 상장 이후 2022년 12월 ~ 2023년 2월 간 AI 챗봇 테마주의 강세와 함께 주가가 급등하였으며, 이후 주가가 지속적으로 하락하였으나 AI 분야에 대규모 투자를 예고한 이재명 정부의 출범 이전부터 점차 회복하여 공시서류 제출 전일 현재에는 30,000 ~ 40,000원대의 가격을 유지하고 있습니다.
본 공시서류 제출 이후 주가가 큰 폭으로 변동하여 발행가액에 큰 변동이 생길 경우 당사가 계획했던 자금운용 계획에 차질이 생길 수 있습니다. 투자자들께서는 투자 시 당사 주가의 변동성 관련 위험을 충분히 인지하시길 바랍니다.

당사는 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였으며, 상장 이후부터 공시서류 제출 전일 현재까지 해당기간 동안 2023년 10월 12일 1:1비율 무상증자를 반영한 수정주가 기준 주가가 최저 8,425원에서 최대 78,850원으로 주가 변동성이 매우 큰 상황입니다. 당사는 상장 이후 2022년 12월 ~ 2023년 2월 간 AI 챗봇 테마주의 강세와 함께 주가가 급등하였으며, 이후 주가가 지속적으로 하락하였으나 AI 분야에 대규모 투자를 예고한 이재명 정부의 출범 이전부터 점차 회복하여 본 공시서류 제출 전일 현재에는 30,000 ~ 40,000원대의 가격을 유지하고 있습니다.

[상장 이후 당사 주가 변동 추이]

(단위: 원)

상장 이후 주가 추이.jpg
상장 이후 주가 추이

출처: KRX 정보데이터시스템

이처럼, 당사의 최근 주가는 변동성이 매우 큰 상황입니다. 공시서류 제출 이후 주가가 큰 폭으로 변동하여 발행가액에 큰 변동이 생길 경우 당사가 계획했던 자금운용계획에 차질이 생길 수 있습니다. 투자자들께서는 투자 시 당사 주가의 변동성 관련 위험을 충분히 인지하시길 바랍니다. 또한, 본 공시서류 제출 이후 주가가 큰폭으로 변동하여 발행가액에 변동이 생길 경우, 확정 발행가액 산정 후 구주주 및 일반공모 청약, 납입 및 상장일까지 일정시간이 소요됨에 따라 해당 기간 급격한 주가 하락이 발생할 경우 상장 당시의 주가가 신주의 발행가액 수준에 미치지 못할 수 있습니다. 이는 투자원금에 대한 손실로 이어질 수 있으므로, 투자자들께서는 투자 시 당사 주가의 변동성 관련 위험을 충분히 인지하시길 바랍니다.

라. 신주의 환금성 제약 및 주가 변동에 따른 손실 위험당사의 금번 유상증자로 인한 발행신주는 주금 납입일 이후 코스닥시장에 추가 상장일까지 유동성이 제한될 수 있으며,
추가상장 시점에서 신주발행가액보다 주가의 수준이 낮은 경우 환금성 위험 및 원금 손실의 위험
이 있습니다. 본 유상증자 기간동안 주가의 변동이 있을 수 있다는 점, 투자자께서는 유의하여 주시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장법인으로서 이번 유상증자로 발행되는 신주는 코스닥시장에 상장되어 거래될 예정이므로 유동성과 관계된 심각한 환금성 위험은 존재하지 않습니다. 그러나 유상증자 청약에 참여하여 신주를 배정받을 경우, 신주의 추가상장일까지 환금성에 제약이 있으며, 청약 후 추가상장일 사이에 주가가 하락할 경우 원금에 대한 손해가 발생할 가능성이 존재하오니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 본 유상증자의 자세한 일정은 본 신고서의 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - '1. 공모개요'를 참고하시기 바랍니다.한편, 당사는 본 유상증자의 원활한 신주인수권증서매매를 위하여 5 거래일간 신주인수권증서를 상장하여 신주인수권증서를 통한 구주주 청약률을 제고할 계획입니다. 또한 신주인수권증서 매매를 희망하는 주주 및 투자자의 경우 대표주관회사인 한국투자증권(주)를 통해 신주인수권증서 매매가 가능합니다.하지만 신주인수권증서의 원활한 매매 및 청약참여를 위한 노력에도 불구하고 신주인수권증서를 통한 청약이 부진하여 대규모 실권이 발생할 경우, 투자심리에 악영향을 끼쳐 일반공모청약에 부정적 영향을 끼칠 수도 있으며 향후 주가하락 가능성도 배제할 수 없습니다. 또한 코스닥시장에 추가 상장될 때까지 유상증자로 발행되는 신주의 발행가액 수준의 주가가 유지되지 않을 수 있으며, 당사의 내적인 환경변화 또는 시장 전체의 환경 변화 등에 의한 급격한 주가하락이 발생할 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생할 수 있습니다.

마. 증자방식, 청약절차에 대한 주의 및 주가하락 위험
당사의 금번 유상증자로 인하여 기발행주식총수 11,467,288주의 8.72%에 해당하는 1,000,000주가 추가로 발행될 예정입니다. 본 유상증자는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행됨에 따라 일반공모를 거쳐 배정 후에도 미 청약된 잔여주식에 대해서는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하게 됩니다.
만약 본 유상증자 청약에서 대량 실권이 발생하여 대표주관회사가 실권주를 인수하게 될 경우 주가에 어떠한 영향을 미칠지는 예상하기 어렵습니다.
다만, 대표주관회사가 당사 주식 인수 후 수익을 확정하기 위해 빠른 시일 내에 인수한 주식을 장내에서 매각하게 된다면 단기적으로 당사 주가에 악영향을 미칠 수 있으며,
대표주관회사가 인수한 주식을 일정 기간 보유하더라도 동 인수 물량이 잠재 매각 물량으로 존재하여 주가 상승에 부담으로 작용할 가능성이 있습니다.

대표주관회사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 12.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때, 대표주관회사의 실권주 매입단가는 일반청약자들 보다 12.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성이 있습니다.
실질적으로 유상증자 청약자 및 대표주관회사는 신주상장 2영업일 전부터 입고예정 주식의 매도가 가능합니다. 투자자 여러분께서는 이 점에 유의하시어 투자에 임하시기 바랍니다.

당사의 금번 유상증자로 인하여 기발행주식총수 11,467,288주의 8.72%에 해당하는 1,000,000주가 추가로 발행될 예정입니다.

[당사 주가 및 유상증자에 따른 발행주식수 및 가격]

모집예정 주식 종류
주식수 및 금액
비 고

모집예정주식수
1,000,000주
-

현재 발행주식총수
11,467,288주
보통주

예정 발행가액
29,050원
증자비율 및 할인율 고려

기산일 종가
39,550원
2025.07.15 종가

금번 유상증자에 따른 모집가액은 (舊)「유가증권의 발행 및 공시등에 대한 규정」 제57조를 일부 준용하여 산출됩니다. 그러나 주식시장의 특성상 향후 주가에 대한 변동성이 있는 관계로 증자에 따른 모집가격 산정시 결정된 1주당 모집가액보다 향후 추가 상장 후 거래 시점의 주가가 낮아져 투자자에게 금전적 손실이 발생할 가능성이 있습니다.당사는 본 유상증자의 원활한 신주인수권증서 매매를 위하여 5거래일간 신주인수권증서를 상장하여 신주인수권증서를 통한 구주주 청약률을 제고할 계획입니다. 하지만 신주인수권증서의 원활한 매매 및 청약참여를 위한 노력에도 불구하고 신주인수권증서를 통한 청약이 부진하여 대규모 실권이 발생할 경우, 투자심리에 악영향을 끼쳐 일반공모청약에 부정적 영향을 끼칠 수 있으며 향후 주가하락 가능성도 배제할 수 없습니다.또한 금번 유상증자로 인해 추가 발행되는 주식은 보호예수되지 않는 관계로, 일시적인 물량 출회에 따른 주가하락의 가능성이 있습니다. 금번 유상증자에 따른 주권의 상장일은 2025년 11월 07일로 예정되어 있습니다. 금번 유상증자에 따른 모집예정주식 1,000,000주가 향후 코스닥시장에 추가 상장될 경우 유통주식수의 증가로 인하여 주가희석화 위험이 발생할 수 있습니다.

한편, 본 유상증자는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행됨에 따라 일반공모를 거쳐 배정 후에도 미청약된 잔여주식에 대하여는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하게 됩니다. 만약 본 유상증자 청약에서 대량 실권이 발생하여 대표주관회사가 실권주를 인수하게 될 경우 주가에 어떠한 영향을 미칠지는 예상하기 어렵습니다. 다만, 대표주관회사가 당사 주식 인수 후 수익을 확정하기 위해 빠른 시일 내에 인수한 주식을 장내에서 매각하게 된다면 단기적으로 당사 주가에 악영향을 미칠 수 있으며, 대표주관회사가 인수한 주식을 일정 기간 보유하더라도 동 인수 물량이 잠재 매각 물량으로 존재하여 주가 상승에 부담으로 작용할 가능성이 있습니다.대표주관회사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 12.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때, 대표주관회사의 실권주 매입단가는 일반청약자들 보다 12.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성이 있습니다.

[인수 등에 관한 사항]

인수인
인수주식 종류 및 수
인수대가

대표주관회사
한국투자증권(주)
인수주식의 종류: 기명식 보통주식인수주식의 수: 최종 실권주 X 인수비율(100%)
인수수수료 : 모집총액의 1.4%실권수수료 : 잔여인수금액의 12.0%

주1) 최종 실권주: 구주주청약 및 일반공모 후 발생한 배정잔여주 또는 청약미달주식주2) 모집총액: 최종 발행가액 X 총 발행주식수주3) 잔여인수금액: 일반공모를 거쳐 배정 후에도 미 청약된 잔여주식 또는 청약 미달주식이 존재할 경우에는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하기로 합니다.출처: 당사 제공

실질적으로 유상증자 청약자 및 대표주관회사는 신주상장 2영업일 전부터 입고예정 주식의 매도가 가능합니다. 투자자 여러분께서는 이 점에 유의하시어 투자에 임하시기 바랍니다.

바. 주가하락에 따른 발행금액 감소 위험주식시장의 급격한 상황 악화 등으로 인하여 금번 유상증자 발행가격이 하락하면서 모집규모가 크게 줄어들 경우,
당사가 계획했던 인수자금 마련 등에 차질이 빚어지면서 회사의 보유 현금을 당초 계획보다 과도하게 지출할 수 있으며, 이에 따라 재무적 안정성에 부정적 영향
을 미칠 수 있습니다. 투자자분들은 투자시 이점에 유의하시기 바랍니다.

금번 유상증자의 확정 발행가액은 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액으로 합니다. 다만 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6 및 「증권의 발행 및 공시등에 관한 규정」 제5-15조의2에 의거하여 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액이 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서

25% 할인율을 적용하여 산정한 가격보다 낮은 경우 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 25% 할인율을 적용하여 산정한 가격을 확정발행가액으로 합니다.(단, 발행가액이 액면가보다 낮을 경우 액면가를 발행가액으로 합니다.)증자 기간 중 주가가 급락하는 경우에도 일반공모 후 최종실권주에 대해서는 그 전부를 대표주관회사가 인수하므로 청약 미달에 따른 위험은 없습니다. 다만, 주가 하락으로 인하여 유상증자 발행총액이 줄어들 가능성이 있으며, 증권신고서 제출일 전일 현재 본 유상증자 이외에 당사가 계획하고 있는 자금조달 일정은 없습니다.

주식시장의 급격한 상황 악화 등으로 인해 금번 유상증자 발행가격이 하락할 경우, 최종 모집금액이 당초 계획 대비 감소할 수 있으며, 이에 따라 계획했던 운영자금 확보 등에 일부 차질이 발생할 수 있습니다. 특히 금번 조달자금은 기술개발 관련 비용 및 네크워크 확대 비용으로 사용될 예정으로, 실제 모집금액이 감소할 경우 자금 집행 우선순위에 따라 기술개발 관련 비용을 우선 집행하고, 영업마케팅 비용은 축소 또는 효율화 등을 통해 관리할 계획입니다. 이에 따라 성장 모멘텀 확보를 위한 마케팅 전략 일부가 조정될 수 있으며, 자금 상황에 따라 단기 차입 등 외부자금 조달을 병행할 가능성도 있습니다. 이 경우 부채비율 상승 및 이자비용 증가 등 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자 여러분께서는 이러한 점을 감안하여 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다. 금번 유상증자를 통한 자금사용목적은 '제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - V. 자금의 사용목적' 을 참고하여 주시기 바랍니다.

사. 공시서류 정정에 따른 일정 변경 위험본 증권신고서는 공시심사과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며,
투자판단과 밀접하게 연관된 주요내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질
을 가져올 수 있습니다.

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

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제120조(신고의 효력발생시기 등)

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

금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서(분기 및 반기보고서 포함) 및 감사보고서 등 기타 정기공시사항과 수시공시사항 등이 전자공시되어 있사오니 투자의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.본 증권신고서는 공시심사과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행과정에서 일정이 변경될 수도 있으므로 투자자들께서는 투자시 이러한 점을 감안하시기 바랍니다.

아. 분석정보의 한계 및 투자판단 관련 위험
금번 유상증자를 통해 취득한 당사의 주식가치가 하락할 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 정부가

증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 기재사항은 청약일 이전에 변경
될 수 있습니다. 또한 금번 공모를 위한 분석 중에는 예측정보가 포함되어 있습니다. 투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 다양한 방면에서 신중한 검토를 병행하여 독자적으로 판단하시기 바랍니다.

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

자. 집단 소송 제기 위험당사가 잘못된 정보를 제공하거나 부실감사 등으로 주주들에게 손해를 끼칠 시

일부 주주들로부터 집단 소송이 제기될 위험
이 있습니다.

「증권관련 집단소송법」 제12조(소송허가 요건)에 따라 50명 이상의 개인이 발행주식총수의 0.01% 이상 보유할 경우 한 명 이상의 대표 당사자가 상기 50인 이상의 당사자들을 대리하여 회사가 발행한 증권의 거래과정에서 발생한 피해에 대하여 소송을 제기할 수 있습니다.당사가 잘못된 정보를 제공하거나 부실감사 등으로 주주들에게 손해를 끼칠 시 일부 주주들로부터 집단 소송이 제기될 위험이 있습니다. 본 증권신고서 및 투자설명서에서 기재된 잘못된 내용, 잘못된 사업보고서의 공시, 내부자거래에 의한 손해배상청구 및 회계부정으로 인한 손해배상 청구 등이 주요한 소송 사유에 포함됩니다. 당사는 향후 이와 같은 집단소송의 대상이 되지 않는다고 확신할 수 없으며, 만약 당사에 대하여 집단소송이 제기될 경우 상당한 소송비용이 발생할 수 있습니다.

차. 유상증자 철회에 따른 위험유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생하여 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다. 당사가 진행하는 금번 유상증자가 예기치 못한 사유로 인해 철회될 경우 당사는 자본 확충을 위하여 무상감자 등 주주에게 손실을 끼치는 방안 등을 진행할 수 있습니다.
유상증자 납입 전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락에 따른 주가하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생할 수 있음을 투자자께서는 유의
하시기 바랍니다.

금번 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자는 대표주관회사의 잔액인수 방식으로 진행됩니다. 유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생하여 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다.당사가 진행하는 금번 유상증자가 예기치 못한 사유로 인해 철회될 경우 당사는 자본 확충을 위하여 무상감자 등 주주에게 손실을 끼치는 방안 등을 진행할 수 있습니다. 무상감자는 회사는 주주가 납입한 자본금을 감소시켜 회사가 경영활동을 통해 누적된 결손금을 보전하는 방법으로, 무상감자가 추진될 경우 주주께서는 이로 인해 회사의 주가가 급격히 하락하여 손실이 발생할 수 있으니 이 점 유의하시기 바랍니다.유상증자 진행 도중 납입일 전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락에 따른 주가 하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생할 수 있으니 이 점 유의하시기 바랍니다.

카. 금융감독기관의 규제 강화에 따른 위험최근 금융감독기관 등의 상장기업에 대한 관리감독기준은 투자자보호 차원에서 엄격해지고 있는 상황이며,
회사가 관련 규정을 위반할 경우 회사 및 회사가 발행한 주식에 대해 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치
가 취해질 수 있습니다.

최근 금융감독기관 등의 상장기업에 대한 관리감독기준은 투자자보호 차원에서 엄격해지고 있는 상황이며, 회사가 관련 규정을 위반할 경우 회사 및 회사가 발행한 주식에 대해 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다.당사는 현재 주권매매정지, 상장폐지, 관리종목 등의 사유에는 해당하지 않지만, 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 코스닥시장상장규정 제53조(관리종목), 코스닥시장상장규정 제54조(형식적 상장폐지) 및 제56조(상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지) 등의 규정사항에 해당되어 관리종목 지정 및 상장폐지 등이 발생할 위험에 유의하시기 바랍니다.자세한 금융관련 법규는 "국가법령정보센터(http://law.go.kr)", "금융감독원 금융법규서비스(http://fss.or.kr)", "KRX법규서비스(http://law.krx.co.kr)" 등을 참고하시기 바랍니다.

타. 차입공매도 유상증자 참여 제한 관련 위험금융위원회의 공매도 제도개선 관련 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」일부개정에 따라, 주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날(발행가격 산정 기산일)까지,
해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우에만 증자참여가 허용됩니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4).

투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우 증자참여를 허용하고 있습니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4). 이와 관련 유상증자 참여가 제한되는 공매도 시점과 증자참여가 허용되는 예외사유를 시행령에서 정하도록 위임하고 있습니다.시행령에 따르면, 유상증자 계획이 최초 공시된 다음 날부터, 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날까지 공매도 한 경우 증자참여가 제한됩니다. (「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제208조의4 제1항)다만, 다음의 경우 공매도를 통해 발행가격에 부당한 영향을 미쳤다고 보지 않아 증자참여가 허용됩니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제208조의4제2항).ⅰ) 마지막 공매도 이후 발행가격 산정 기산일까지 공매도 주문 수량 이상을 증권시장 정규거래시간에 매수(체결일 기준)ⅱ) 금융위원회가 정하는 기준을 충족한 독립된 거래단위를 운영하는 법인 내에서 공매도를 하지 않은 거래단위가 증자참여ⅲ) 시장조성 또는 유동성공급을 위한 거래과정에서 공매도상기 공매도 제도 개선 관련 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 개정안에 따라, 당사의 주식을 해당 기간 동안 공매도하는 투자자께서는 금번 유상증자 참여가 제한될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 해당 법령과 관련된 자세한 금융관련 법규는 "국가법령정보센터(http://law.go.kr)", "금융감독원 금융법규서비스(http://fss.or.kr)", "KRX법규서비스(http://law.krx.co.kr)" 등을 참고하시기 바랍니다.

파. 재무제표 작성 기준일 이후 재무상황 변동에 따른 위험

본 공시서류 상 재무제표에 관한 사항은 2025년

1분기

재무제표 (K-IFRS 기준) 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았습니다. 당사는 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 투자 의사결정에 중대한 영향을 미칠 것으로 판단되는 변동사항을 향후에도 상세하게 반영하여 공시할 예정입니다.
그럼에도 불구하고, 당사가 중요하지 않다고 판단하여 기재 및 서술을 생략한 사항 중 당사의 기업가치에 영향을 미칠 만한 사건이 없다고 단정할 수는 없어 주기적이고 면밀한 검토가 필요합니다.

본 공시서류에 기재된 재무제표에 관한 사항과 감사인의 의견에 관한 사항은 2025년 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자에 유의하시기 바랍니다. 또한 재무제표 제출 기준일 이후 당사의 자산, 부채, 현금흐름 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다. 당사는 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 투자 의사결정에 중대한 영향을 미칠 것으로 판단되는 변동사항을 향후에도 상세하게 반영하여 공시할 예정입니다. 그럼에도 불구하고, 당사가 중요하지 않다고 판단하여 기재 및 서술을 생략한 사항 중 당사의 기업가치에 영향을 미칠 만한 사건이 없다고 단정할 수는 없어 주기적이고 면밀한 검토가 필요합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

하. 개인종합자산관리계좌(ISA) 납입한도에 따른 청약제한 위험
개인종합자산관리계좌(이하 ISA 계좌)는 연간 납입가능한도 제한(연간납입한도 2,000만원, 5년간 최대 1억원까지 납입가능하며 납입한도 이월가능)이 있는 계좌입니다. ISA계좌를 통한 신주인수권증서 보유자 청약시,
투자자별 유상증자 배정주수에 해당하는 청약증거금 납입금액이 ISA계좌 잔여납입한도를 초과할 경우 유상청약이 제한될 수 있으니,

투자자께서는 이 점 유의하시기바랍니다.

개인종합자산관리계좌(이하 ISA 계좌)는 연간 납입가능한도 제한(연간납입한도 2,000만원, 5년간 최대 1억원까지 납입가능하며 납입한도 이월가능)이 있는 계좌입니다. ISA계좌를 통한 신주인수권증서 보유자 청약시, 투자자별 유상증자 배정주수에 해당하는 청약증거금 납입금액이 ISA계좌 잔여납입한도를 초과할 경우 유상청약이 제한될 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기바랍니다.

거. 기타 투자자 유의사항

당사의 대내외적 경영환경 변화에 따라 당사 실적의 급변동이 있을 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생할 수 있으므로, 상기 투자위험요소 및 본 공시서류에 기재된 정보에만 의존하여 투자 판단을 해서는 안되며,
투자자 여러분의 독자적인 판단에 의해야 함을 유의하시어 투자에 임하시기 바랍니다.

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

※ 상기 제반사항을 고려하시어 투자자 제위의 현명한 판단을 바랍니다. 투자자는 본건 공모주식에의 투자 여부를 결정함에 있어서 필요한 경우 스스로 별도의 독립된 자문을 받아야 하며, 이에 따른 투자의 결과에 대하여는 투자자가 책임을 부담합니다.

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

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

1. 분석기관

구 분
증 권 회 사

회 사 명
고 유 번 호

대표주관회사
한국투자증권(주)
00160144

2. 분석의 개요대표주관회사인 한국투자증권(주)(이하 "대표주관회사"라 합니다.)는「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제71조 및 동법 시행령 제68조에 의거 공정한 거래질서 확립과 투자자 보호를 위해 다수인을 상대로 한 모집ㆍ매출 등에 관여하는 인수회사로서, 발행인이 제출하는 증권신고서 등에 허위의 기재나 중요한 사항의 누락을 방지하는데 필요한 적절한 주의를 기울였습니다.대표주관회사는 인수 또는 모집ㆍ매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한「금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준」(이하 "모범규준"이라 한다)의 내용을 내부 규정에 반영하여 2012년 02월 01일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.다만, '모범규준' 제3조 제②항에 따라 발행회사의 재무 및 영업현황, 사업 환경, 투자위험, 인수 형태, 신용평가등급 등을 감안하여 강화하거나, 완화할 수 있으며, 동조 제⑤항에 따르면 금융투자회사의 이사회나 리스크관리위원회의 의사결정을 거쳐 '모범규준'의 내용(실사수준)을 생략하거나 강화 또는 완화 적용할 수 있도록 허용하였는 바, 주관회사는 지분증권의 인수 또는 모집·매출의 주선업무를 수행함에 있어서 지분증권의 특성 및 발행회사의 일정요건 충족여부 등에 따라 기업실사 수준을 완화하여 적용할 수 있도록 규정하고 있습니다.본 지분증권은 대표주관회사인 한국투자증권(주)의 내부 규정상 기업실사 기준을 적용하여 기업실사 업무를 수행하였습니다.본 장에 기재된 분석의견은 대표주관회사인 한국투자증권(주)가 기업실사과정을 통해 발행회사인 (주)코난테크놀로지로부터 제공받은 정보 및 자료에 기초한 합리적, 주관적 판단일 뿐이므로, 이로 인해 대표주관회사가 투자자에게 본 건 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자의 투자여부에 관한 경영 및 재무상의 조언 또는 자문을 제공하는 것은 아닙니다.또한, 본 평가의견에 기재된 내용 중에는 예측정보가 포함되어 있으며, 예측정보에 대한 실제 결과는 여러 가지 요소들의 영향에 따라 최초 예측치와는 다른 결과를 가져올 수 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

3. 기업실사 일정 및 주요 내용

일자
실사 내용

2025.06.20
* 발행회사 초도 방문- 발행회사의 유상증자 의사 확인- 자금조달 희망금액 등 발행회사 의견 청취

2025.06.20~2025.06.25
* 발행회사의 유상증자 방식결정 협의* 유상증자 일정 협의 및 확정* 유상증자를 위한 사전 준비사항 및 진행절차 설명- 발행가 산정 및 세부일정 설명* 세부 증자관련 논의- 유상증자 방식 결정 및 대주주 증자 참여 논의* 유상증자 진행에 대한 질의/응답* 실사 사전요청자료 송부

2025.06.25~2025.07.07
* 증자리스크 검토- 발행시장 상황, 자금조달규모 적정성, 공모가액 희망 할인율* 발행사와의 협의- 발행가액 산정방식, 발행일정, 발행규모, 인수수수료 협의* 기업실사 진행 및 추가자료 요청- 기업실사 관련 자료요청 및 절차에 대한 설명- 기업실사 관련 Q&A* 이사회 등 상법 절차 및 정관 등 검토* 투자위험요소 실사1) 사업위험관련 실사- 기존사업 및 신규사업에 대한 세부사항 등 체크2) 회사위험관련 실사- 재무관련 위험 및 우발채무 등의 위험요소 등 체크3) 기타위험관련 실사- 주가 희석화관련 위험 등 체크* 담당자 인터뷰- 회사개요, 사업의 내용, 주요 재무적 이슈 확인- 자금사용 계획 파악- 향후 사업추진계획 및 발행회사의 비전 검토

2025.07.07~2025.07.16
* 증권신고서 작성 및 조언* 이사회의사록 등 검토* 인수계약서 체결* 증권신고서 인수인의 의견 완료* 첨부서류 등 검토* 증권신고서 업데이트

4. 기업실사 참여자

[발행회사]

소속기관
부서
성명
직위
실사업무분장

(주)코난테크놀로지
경영지원본부
홍순철
상무
발행 업무 및 기업 실사 총괄

경영지원본부
이민우
이사
재무 및 자금담당

전략기획본부
임완택
상무
전략기획 및 공시 총괄

커뮤니케이션팀
이지원
과장

공시 실무 및 IR 담당

[대표주관회사]

소속기관
부서
성명
직책
실사업무분장
참여기간
주요경력

한국투자증권(주)
IB2본부
김성열
본부장
기업실사 총괄
2025년 06월 20일 ~ 2025년 07월 16일
기업금융업무 등 28년

한국투자증권(주)
커버리지1담당
채승용
상무
기업실사 총괄
2025년 06월 20일 ~ 2025년 07월 16일
기업금융업무 등 24년

한국투자증권(주)
ECM1부
김현서
이사
기업실사 책임
2025년 06월 20일 ~ 2025년 07월 16일
기업금융업무 등 22년

한국투자증권(주)
ECM1부
오재혁
팀장
기업실사 실무
2025년 06월 20일 ~ 2025년 07월 16일
기업금융업무 등 11년

한국투자증권(주)
ECM1부
구찬웅
주임
기업실사 실무
2025년 06월 20일 ~ 2025년 07월 16일
기업금융업무 등 2년

5. 기업실사 세부항목 및 점검 결과- 동 증권신고서에 첨부되어 있는 기업실사 보고서를 참조해 주시기 바랍니다.

6. 종합의견가. 대표주관회사인 한국투자증권(주)는 (주)코난테크놀로지가 2025년 07월 16일 이사회에서 결의한 보통주식 1,000,000주에 대한 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자를 잔액인수함에 있어 (주)코난테크놀로지에 대하여 다음과 같이 평가합니다.

긍정적요인

▶ 동사는 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 Text AI 및 Vision AI 관련 제품 및 솔루션을 주로 공공기관과 기업들을 대상으로 공급하는 사업을 영위하고 있으며, 향후 AI 산업 및 시장 성장에 따라 동사의 외형도 확대될 것으로 전망됩니다. 글로벌 ICT 컨설팅 기관인 프리시던스 리서치에 따르면, 2023년 전세계 인공지능 시장 규모는 5,381억 달러에서 연평균 19.1% 성장하여 2034년 3.68조 달러에 도달할 것으로 전망되며, 국내 인공지능 시장은 2024년 31.2억 달러 수준에서 2033년 약 300억 달러 수준으로 연평균 28.6%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 또한, 국
내
공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다.▶ 동사는 2023년 8월 자체 개발한 한국형 대형 언어 모델 '코난 LLM'을 출시하였습니다. 코난 LLM는 출시 후 1년이 되기 전에 2024년 6월 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업 프로젝트 수주에 성공하였으며, 이는 국내 최초로 공공 현장에서 대형 언어 모델(LLM)을 도입한 사례였습니다. 동사는 해당 프로젝트에서 우수한 평가를 받으며 한국중부발전(주)의 구축 사업까지 연이은 공공기관 수주에 성공하였습니다. 또한, 2025년 1월 국내 최초로 의료 분야에서 한림대 의료원의 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 계약을 체결하는 성과를 거두었습니다. 이처럼 생성형 AI의 다양한 분야 적용이 가속화되고 있으며, 코난 LLM은 공공 및 민간 영역에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있도록 적용처를 지속적으로 확장하고 있습니다.▶ 동사의 매출은 2021년 17,849백만원을 기록한 이후 2022년 15,388백만원으로 감소하였으나, 이후 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2024년 1분기 4,066백만원(전년 동기 2,573백만원)으로 지속 성장하고 있습니다. 2022년 동사는 생성형 AI 산업이 태동하는 초기 고객들이 검토 수준에 머물며 매출이 감소했으나, 동사가 산업 환경 변화에 선제적으로 대응해 생성형 AI 기반 어플라이언스 제품군을 고도화하고, 온프레미스형 수요에 최적화된 구조로 제품을 전환하며 본격적인 수주에 성공한 결과 매출이 지속적으로 성장하고 있습니다.

▶ 동사의 2025년 1분기 기준 동사의 차입금은 20억원이며 차입금 의존도는 5.5% 수준입니다. 이는 한국은행의 '2023년 기업경영분석'에 기재된 소프트웨어 개발 및 공급업(J582) 평균치인 20.60%의 약 1/4 수준입니다. 동사의 현재 기말 현금및현금성자산과 금융상품 보유 규모에 대비하여 단기적인 유동성은 충분한 것으로 판단됩니다.

부정적요인
▶ 동사가 영위하는 인공지능 산업은 기술 진화 속도가 빠르고 경쟁 강도가 심화되고 있는 산업입니다. 향후 외부 환경 변화나 경쟁사의 기술 추격, 그리고 동사의 신규 제품 개발 지연이나 영업력 강화 부족 등의 요인으로 인해 시장 내 차별적 경쟁력을 유지하지 못할 경우 동사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, AI 산업의 경쟁은 AI 모델의 성능과 기술적 우위에 의해 좌우되므로 지속적인 기술개발을 위한 투자가 필요하며, 경쟁사와 차별화된 기술 고도화 및 기술 역량 확보에 실패할 경우 동사의 실적 및 수익구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.▶ 동사는 지속적인 수주금액의 증가에 따라 최근 3개년 및 2025년 1분기까지 매출이 지속적으로 증가하고 있으나, 제품 개발 및 고도화를 위한 연구개발에 따른 인건비 및 경상연구개발비의 증가, GPU 및 서버시설 등 유형자산의 취득에 따른 감가상각비의 증가로 2021년 2,240백만원의 영업이익을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원으로 지속적인 영업손실을 기록하고 있습니다. 따라서, 현재 비용 수준을 상회하는 수준으로 신규 프로젝트 건수 및 금액이 증가하지 않거나, 이미 수주를 완료한 프로젝트에 대한 대금 회수가 지연될 경우 수익성 및 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.▶ 동사는 2022년 상장 당시 유입된 공모자금으로 최근 3개년 동안 영업활동에서 발생하는 현금 유출을 충당하고 있는 상황이며, 동사의 최근 3개년 및 2025년 1분기의 영업활동현금흐름은 지속적인 당기순손실이 발생으로 인해 2022년 -4,687백만원, 2023년 -6,837백만원, 2024년 -2,252백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원의 부(-)의 현금흐름을 기록하고 있습니다. 금번 유상증자를 비롯하여 향후 추가적인 투자활동 및 재무활동을 통해 조달한 자금이 영업활동 현금의 순유입으로 이어지지 않아 동사의 경영 성과가 지속적으로 악화된다면 동사의 유동성은 현재 수준보다 더욱 악화될 위험이 있습니다.▶ 동사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 2개의 기관에서 각각 AA, A 등급을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서, 2022년 5월 12일 상장예비심사 승인을 득하였고, 2022년 7월 7일 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조 제1항 제2호 나목에 따라 신규상장일이 속한 사업연도를 포함하여 연속하는 3개 사업연도(2024년 12월 31일)까지 관리종목지정 유예를 적용받아왔습니다. 다만, 동사의 2024년말 법인세비용차감전순손실이 약 136억원 발생함에 따라 자본총계 196억원 대비 약 69.3%를 차지하여 동사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 관리종목 지정 요건 50%를 초과하였습니다. 2024년의 경우 관리종목지정 유예가 되는 3개 사업연도에 속하나, 동 규정상 2025년말부터 2027말까지 3개 연도 중 2개 연도에서 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

자금조달의필요성
▶ 동사는 금번 유상증자를 통해 조달하는 자금을 R&D 연구개발 및 영업 네트워크 확대를 위한 운영자금으로 활용할 계획입니다.▶ 금번 유상증자를 통해 조달한 자금의 세부사용 내역은 "Ⅴ. 자금의 사용목적"을 참고하시기 바랍니다.

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

2025년 07월 16일

대표주관회사 : 한국투자증권 주식회사

대표이사 김 성 환

V. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

(단위 : 원)

구 분
금 액

모집 또는 매출총액(1)
29,050,000,000

발행제비용(2)
480,000,000

순 수 입 금 [ (1)-(2) ]
28,570,000,000

주1)
상기 금액은 예정 발행가액을 기준으로 산정한 금액입니다.

주2)
상기 모집총액은 우선적으로 하단에 기재된 자금의 사용 목적에 따라 사용할 예정이며, 발행제비용은 당사의 자체 자금으로 사용할 예정입니다.

주3)
발행제비용은 공모금액 및 실권규모에 따라 변경될 수 있으며, 상기 기재 금액은 청약 초과로 인하여 실권이 발생하지 않은 상황을 가정하여 산정되었습니다. 또한 상장수수료는 상장신청일 직전일 주가에 따라 변동될 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위 : 원)

구분
금액
지급일자
비고

발행분담금
5,229,000
신고서제출일
모집총액의 0.018% (10원 미만 절사)

인수수수료
406,700,000
납입일로부터3영업일 이내
기본수수료: 최종 모집총액의 1.4%실권수수료: 12.0%(실권수수료 미포함)

표준코드발급수수료
10,000
표준코드발급 신청일
신주인수권증서(R) 건당 10,000원

보통주추가상장수수료
5,100,000
신주상장일
430만원+300억원 초과금액의 10억원당 8만원(코스닥시장상장규정 시행세칙 별표 14)

주식발행등록수수료(신주인수권 및 주권)
1,000,000
-
1,000주당 300원 (주식 및 신주인수권증서 각각 별도 징수, 수수료 건당 상한 50만원 및 하한 4천원)(주식·사채 등의 전자등록업무규정 시행세칙 별표)

등록면허세
2,000,000
등기일
증자 자본금의 0.40% (지방세법 제28조, 10원 미만 절사)

지방교육세
400,000
등기일
등록면허세의 20%(지방세법 제151조, 10원 미만 절사)

기타비용
59,561,000
-
투자설명서, 통지서 인쇄 및 발송비 등

합계
480,000,000
-
-

주1)
상기 금액은 예정 발행가액 및 전일 종가를 기준으로 산정한 금액입니다.

주2)
금번 유상증자 결과 대표주관회사가 최종 실권주를 인수할 경우 당사는 실권주 인수금액의 12.0%를 추가수수료 지급합니다.

주3)
실제 발행제비용은 공모금액 및 상장신청일 직전일 한국거래소에서 거래되는 당사의 보통주식 종가 기준으로 산정되며, 유관기관 정책 등에 따라 변동될 수 있습니다.

주4)
기타비용은 예상금액으로 변동될 수 있습니다.

2. 자금의 사용목적
가. 자금의 사용목적당사가 금번 보통주 유상증자를 통해 조달 예정인 자금 29,050,000,000원은 아래와 같이 운영자금으로 사용할 계획입니다. 당사는 금번 유상증자를 통하여 조달하는 자금을 본 증권신고서에 기재한 사용목적대로 사용하기 위해 최선의 노력을 다할 것이며, 매 분기별 공시하는 당사의 사업보고서에 공모자금의 실제 사용내역 및 변동상황에 관하여 성실하게 공시할 예정입니다. 또한, 자금사용시기가 도래하지 않는 금액에 대해서는 국내 제1금융권 등의 안정성이 높은 상품에 예치할 계획이며, 자금의 사용시기가 도래하여 단기간 내에 자금의 사용이 예상되는 경우에는 제1금융권 등의 단기금융상품으로 운용할 계획입니다.

(기준일 :
2025년 07월 16일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수자금
운영자금
채무상환자금
타법인증권취득자금
기타
계

-
-
29,050
-
-
-
29,050

주1)
상기 금액은 예정 발행가액을 기준으로 산정한 금액으로 발행가액 확정시 변경될 수 있습니다.

나. 자금의 세부 사용 내역당사는 금번 유상증자로 조달된 자금을 아래와 같은 우선순위로 연구개발비, 영업 및 홍보 활동 강화를 위한 운영자금으로 사용할 예정입니다.

[금번 유상증자 자금 사용내역 우선순위]

(단위 : 백만원)

구 분
목 적
자금 사용 시기
사용내역
금 액
우선순위

운영자금
R&D 연구개발
2025년 4분기~2027년 4분기
생성형 AI 고도화, 국방 AI 제품 연구개발, AI 어플라이언스 제품 고도화, 클라우드 임차 등
26,725
1순위

운영자금
영업네트워크 확대
2025년 4분기~2027년 4분기
파트너 네트워크 구축비, 국내외 전시회 및 학회참가
2,325
2순위

총 계
29,050
-

주) 자금 집행시기까지의 미사용금액은 당사 명의의 보통예금 등에 입금하여 자금을 보유할 계획입니다.

(1) 운영자금 - R&D 연구개발당사는 아래와 같이 R&D 연구개발 자금으로 2025년 4분기부터 2027년 4분기까지 총 26,725백만원을 사용할 계획이며, 세부적으로는 생성형 AI 고도화 자금으로 10,170백만원, LLM 및 디지털 트윈 기반 국방 AI 제품 연구개발비용으로 7,800백만원, AI 어플라이언스 제품 고도화 자금으로 1,255백만원, 클라우드 임차비용으로 7,500백만원을 사용할 예정입니다. 각 항목별 연구개발을 수행하는 조직의 실제 인건비 집행 데이터를 기준으로 연구개발 비용을 추정하였으며, 기본적으로 최근 수년간 경상연구개발비 내 인건비 비중과 연구조직별 투입인력 구조를 반영하여 항목별 인건비 산정 기반을 마련하였습니다. 당사의 경상연구개발비는 연간 약 50억원 중반 수준이며, 여기에 직접 인건비 외에도 간접 인건비, 복리후생, 외주 용역, 퇴직급여충당금 등 실질 부담 요소들을 종합적으로 고려할 경우, 전체 R&D 관련 인건비성 자금은 연간 약 80억~90억 원 수준의 범위 내에서 운용되고 있는 것으로 판단됩니다. 본 계획은 이러한 내부 집행 기준과 항목별 소요 추정을 바탕으로 총액 구조를 설계하였습니다. 추정치 산정 시에는 2026년 약 3%, 2027년 약 5% 수준의 물가 상승률을 고려한 인건비 단가 인상률을 반영하여, 향후 비용 증가 요인을 보수적으로 설정하였으며, 당사는 이를 기반으로 각 사업 영역별 우선순위에 따라 R&D 재원을 합리적으로 배분할 계획입니다.

[R&D 연구개발 세부 사용계획]

(단위 : 백만원)

구 분
세부내역
2025년
2026년
2027년
합계

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

R&D 연구개발
생성형 AI 고도화
1,078
1,108
1,108
1,108
1,108
4,432
1,165
1,165
1,165
1,165
4,660
10,170

LLM 및 디지털 트윈 기반 국방 AI 제품 연구개발
828
850
850
850
850
3,400
893
893
893
893
3,572
7,800

AI 어플라이언스 제품 고도화
139
139
139
139
139
556
140
140
140
140
560
1,255

클라우드 임차
833
833
833
833
833
3,332
833
834
834
834
3,335
7,500

합계
2,878
2,930
2,930
2,930
2,930
11,720
3,031
3,032
3,032
3,032
12,127
26,725

① 생성형 AI 고도화

당사는 생성형 AI 고도화를 위한 핵심 기반으로 독자 AI 파운데이션 모델(LLM)을 보유하고 있으며, 이는 당사의 전체 AI 기술 구조에서 자동차의 엔진과도 같은 역할을 수행하고 있습니다. 현재 LLM의 지속적인 고도화는 언어·음성연구소의 약 43명 규모의 전문 인력을 중심으로 이뤄지고 있으며, 이는 실질적으로 당사 경상연구개발비의 대부분을 구성하고 있습니다. 다시 말해, 당사의 생성형 AI 경쟁력은 인건비 중심의 R&D 구조를 기반으로 하며, 이는 단순한 투입이 아닌 고도화된 모델의 설계, 개선, 설명 가능성 확보까지 아우르는 고차원 기술 개발에 집중되고 있습니다.

실제 이들 연구진이 개발 중인 Konan LLM ENT-21, PRO-21 등의 Reasoning 특화 모델은 향후 제조·국방 등 특수 도메인에 최적화된 모델로 확장될 예정이며, 이는 단순한 기술이전이 아닌, 당사가 축적해온 기술 자산과 인적 역량에 기반한 독자 생태계 구축으로 이어지고 있습니다. 또한 Konan AGENT, Konan MCP 등의 연계 개발도 이 핵심 모델의 고도화를 통해 추진되고 있습니다.

이 과정에서 필요한 학습 데이터는 당사 내부에 이미 상당 부분 자산화되어 있으며, 소버린 AI 실현이나 산업별 정밀 특화를 위한 추가적인 데이터셋 확보는 일부 보완적 성격으로 반영되어 있습니다. 따라서 본 항목은 기술 고도화를 위한 핵심 R&D 자금으로서, 인건비 중심의 내재화된 기술 역량에 기반하여 당사의 중장기 경쟁력을 더욱 공고히 하는 전략적 투자라고 할 수 있습니다.

② 국방 AI 제품 연구개발

당사는 LLM 및 디지털 트윈 기반의 국방 AI 제품 고도화를 통해, 일명 '한국형 팔란티어'로 불릴 수 있는 고도화된 국방 AI 플랫폼 기업으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이러한 방향성은 단순 수주형 사업에서 벗어나, 독자 기술 기반의 장기 파트너십과 시장 주도권을 확보하는 전략적 전환을 의미합니다. 특히, 최근 우크라이나 전쟁을 통해 드러난 것처럼, 전장의 양상이 기존 무기 체계 중심에서 실시간 정보 처리, 정밀 타격, 자율 시스템 기반의 전장 지능화로 급변하고 있으며, 이러한 변화 속에서 AI 기술의 전략적 중요성은 더 이상 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요소가 되고 있습니다.

이에 따라, 국방 분야에서도 핵심 AI 기술의 자체 내재화는 단순한 기술 독립을 넘어, 외부 리스크 대응력 확보와 전술적 민첩성 유지를 위한 국가적 과제로 부상하고 있습니다. 당사는 이러한 글로벌 흐름과 국내 방산 환경의 변화를 선제적으로 반영하여, 고도화된 국방 AI 체계 내재화에 필요한 기술 기반을 사내에 집중적으로 축적하고 있으며, 이를 통해 향후 지속 가능한 성장뿐 아니라, 전략적 자립성을 갖춘 AI 방산 플랫폼 기업으로의 도약을 준비하고 있습니다.

기술개발의 중심에는 약 33명 규모의 비전 AI 연구소 전문 인력이 있으며, 이들의 인건비는 본 항목의 연구개발비 대부분을 구성하고 있습니다. 이 인력들은 단순 개발 수행자가 아닌, 당사 국방 AI 전략의 핵심 동력으로서, 실제 군 작전 환경에 투입 가능한 수준의 시스템 개발과 실증에 이르기까지 전 주기적 역할을 수행하고 있습니다. 다만, 연구개발은 인건비만으로 구성되지는 않기에, 퇴직급여충당금, 복리후생비 등 간접 인건비를 포함한 실질적인 경상연구개발비 구조로 본 계획이 수립되었습니다. 주요 개발 분야는 크게 세 축으로 구성됩니다.첫째, LLM 기반의 지휘통제 및 의사결정 시스템은 방대한 정보를 수집, 정리, 요약하여 지휘관에게 실시간으로 의미 있는 판단 근거를 제공하는 구조로, 향후 지휘체계 내 전술적 의사결정 보조 시스템으로 정착할 수 있습니다.둘째, 디지털 트윈 기반의 AI 시뮬레이션 기술은 주요 방산 장비의 상태 예측과 가상 훈련이 가능하도록 설계되어 있으며, 실제 환경을 정밀하게 복제한 시뮬레이션 상에서 반복 학습된 AI가 예방정비(PHM)와 모의조종사(AI PILOT) 역할까지 수행할 수 있는 구조로 고도화되고 있습니다.셋째, 정찰 및 전장 인식을 위한 Vision AI는 기존 객체 탐지 수준을 넘어 전장 내 실시간 상황 파악, 적군·아군 식별, 위협요소 조기 감지 등 복합 인지 기능을 수행하며, 폐쇄망 내에서도 안정적으로 작동할 수 있는 독립적 운용 체계를 기반으로 개발되고 있습니다.

이러한 국방 특화형 AI 기술은 단기 매출보다 더 중요한 '진입장벽' 의 성격을 지니며, 동시에 민간 이중용도(Dual-use) 기술로의 확장 가능성을 고려해 개발되고 있습니다. 예를 들어, 예지정비 시스템은 스마트팩토리나 물류 인프라, 교통 관제 등 민간 산업에 적용할 수 있으며, 전장 인식 기술 또한 재난 대응, 보안 감시, 스마트시티 등으로의 응용이 가능합니다.

당사는 단순한 기술 공급자에 머무르지 않고, 국방 AI 체계 내 기술 파트너로서 자리매김하기 위해 핵심 역량을 내재화하고 있으며, 현재의 인건비 중심 R&D 구조 안에서도 지속 가능한 기술 경쟁력을 확보하고 있습니다. 나아가, 고난도 도메인 중심의 기술 개발 경험은 향후 민간 및 해외 확장 시에도 당사의 차별적 강점으로 작용할 것으로 기대됩니다.

③ AI 어플라이언스 제품 고도화

당사는 기존 Konan AIStation 및 Konan AIStation Server 등 AI 어플라이언스 제품의 고도화를 중심으로, 제품 경쟁력을 강화하기 위한 R&D를 지속하고 있습니다. 특히 해당 제품군은 단순한 AI 도입을 넘어, 폐쇄망 및 온프레미스 환경에서도 고성능 추론이 가능하도록 설계된 독립형 AI 장비로, 점차 다양한 산업군으로의 확장을 전제한 구조를 갖추고 있습니다.

현재 당사는 Konan LLM OND 및 PRO 모델을 기반으로, 어플라이언스 내 추론 성능 최적화, Konan AGENT 및 RAG-X 제품의 통합 고도화, 내,외부 정보 접근이 가능한 Konan Agentic RAG 등 다양한 생성형 AI 기술이 실제 제품에 탑재될 수 있도록 일체형 하드웨어 최적화 작업을 병행하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 의존도를 낮추고, 사용자 환경에 맞춘 경량형 제품군을 실현하고자 합니다.

또한, 최근 고도화된 온칩 AI 반도체 기반의 컴퓨팅 환경에서도 당사 어플라이언스 제품의 적용 가능성을 검토하고 있으며, 실제 경량화된 LLM 모델이 고성능 추론칩에 탑재되어 소형화된 서버박스 혹은 키오스크 형태로 구현될 수 있도록 다양한 테스트를 진행 중에 있습니다. 이는 민간 및 공공기관의 민원 응대, 국방 감시 장비, 제조 자동화 라인 등에서 요구되는 실시간, 고효율 AI 처리를 실현할 수 있는 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

해당 연구개발 활동은 전담 조직 없이, 기존 경상연구개발비 내 일부 인건비 및 개발 자원을 기반으로 운영되고 있으며, 시장 수요 변화와 기술 발전 속도를 반영하여 점진적으로 확장해나갈 계획입니다. 궁극적으로 당사는 어플라이언스 제품의 지능화,소형화, 현장 최적화를 통해, 다양한 고객군에 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있는 하드웨어-소프트웨어 통합 역량을 더욱 강화해나갈 것입니다.

④ 클라우드 임차

당사는 현재 약 140장 규모의 H100 GPU 장비를 자체적으로 운영하며, 독자 LLM의 학습 및 튜닝을 위한 연산 인프라를 확보하고 있습니다. 다만, 모델 고도화 이후 실제 서비스 적용과 추론 성능 검증을 위한 인프라는 학습 환경과는 별도로 구성되어야 하며, 이를 위한 유연하고 탄력적인 인프라 운영이 필수적입니다.

이에 따라 당사는 생성형 AI의 실시간 추론 및 프론트엔드 테스트를 위한 목적으로, 클라우드 기반의 GPU 서버 임차를 병행하고자 합니다. 특히 서비스화 단계에서는 사용자 요청에 즉각 대응해야 하므로, 고성능 GPU 자원을 탄력적으로 활용할 수 있는 구조가 중요합니다. 클라우드 GPU 임차는 이러한 수요를 충족시키는 동시에, 트래픽 증가 및 제품군 확장에 따른 유연한 대응 기반이 됩니다.

실제로 당사는 H100 장비를 도입하기 이전, 고성능 GPU 자원을 확보하기 위한 대안으로 일부 클라우드 인프라를 임차해 사용해 왔으며, 이 비용은 당시 연구개발 및 서비스 테스트 성격의 영업비용으로 처리되어 왔습니다. 현재는 자가 인프라 중심으로 운영되고 있으나, 추론 목적 등 탄력적인 인프라 활용 수요는 지속되고 있는 상황입니다.

본 항목은 H100 GPU 약 44장을 기준으로, 월 630만원 수준의 임차료를 적용하여 연간 약 33억원 규모로 추정된 것입니다. 이는 추론 최적화, 실증 테스트, Agent 기반 상시 응답 시스템 등 서비스 레벨 대응을 위한 인프라 확보 목적이며, 현재는 구독형 모델 도입 전 단계이나, 향후 비용 효율적 운영을 위한 전환도 검토 중입니다.

당사는 기존 보유 인프라와 클라우드 기반 자원의 혼합 운용을 통해, AI 모델의 학습, 추론 전 주기에서의 품질과 안정성을 동시에 확보하고자 하며, 본 항목은 그 전략적 실행을 위한 기반으로 활용될 계획입니다.

(2) 운영자금 - 영업 네트워크 확대

① 해외진출 기반 확보
당사는 AI 기술의 글로벌 확산 국면에서 동남아시아 지역을 전략적 진출지로 설정하고, 소버린 AI 기반의 기술 내재화 및 현지화 전략을 중심으로 해외 시장 확대를 추진하고 있습니다.동남아는 약 6.8억 명의 인구와 다언어·다문화 환경을 갖춘 고유의 시장 구조를 바탕으로, AI 기술의 응용 가능성이 매우 높은 지역입니다. 그러나 스탠퍼드 기준 자체 파운데이션 모델을 보유한 동남아 국가가 아직 존재하지 않으며, 이로 인해 AI 주권 확보 측면에서 동남아 각국의 기술적 수요는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 이러한 시장 환경에서 당사가 보유한 독자 AI 파운데이션 모델과 언어 특화 기술을 접목할 경우, 초기 진입자 우위를 바탕으로 현지 기업 및 기관과의 제휴를 통해 소버린 AI 시장을 선점할 수 있는 기회가 존재합니다.이를 위한 실행 전략으로 당사는 다음과 같은 네 가지 핵심 축을 중심으로 동남아 진출 기반을 확보하고자 합니다.첫째, 동남아 시장 대응을 위한 추론 인프라 구축입니다. 베트남 등 동남아 주요 국가를 중심으로 한 초기 테스트 및 PoC 대응을 위해 H100 GPU 클라우드 약 4장을 기준으로 한 연간 약 3.2억 원의 인프라 예산을 책정하였으며, 이는 현지에서의 실증과 서비스형 AI 적용 검증을 위한 필수 기반입니다.둘째, CES 2025(미국 라스베이거스) 및 World AI Show(인도네시아 자카르타 예정)와 같은 글로벌 전시회 참가를 통해, 브랜드 인지도 확보와 함께 실질적인 현지 네트워크 구축을 병행하고자 합니다. CES는 글로벌 기술 선도 이미지 강화를, World AI Show는 동남아 기관 및 기업과의 직접적인 B2B 접촉을 통한 시장 진출 기반 확보를 목표로 하며, 해당 전시 참가를 위해 연간 약 1.5억 원의 예산을 반영하였습니다.셋째, 동남아 현지 기관 및 학술 기관과의 파트너십 구축을 위한 정기 출장입니다. 2분기에는 초기 교류 접촉과 MOU 타진, 4분기에는 후속 협의와 적용 사례 발굴을 중심으로 운영되며, 연간 약 1억 원의 출장 예산을 편성하였습니다.넷째, 동남아향 AI 모델 개발을 위한 학습 데이터 확보입니다. 우선 베트남어 기준 약 0.1TB(1,500만~2,000만 문장 수준)의 데이터를 확보할 예정이며, 이후 동남아 주요 언어(인니어, 태국어 등)로 확대하는 계획도 함께 검토 중입니다. 오픈소스 및 상업용 데이터를 조합하여 수집하고, 당사 독자 파운데이션 모델 기반으로 2026년 이후 동남아 특화 모델을 개발하여 소버린 AI 형태로 완성하고자 합니다.이와 같은 전략은 단순한 해외 수출형 모델을 넘어, 현지 문화와 언어를 반영한 맞춤형 AI 솔루션 제공이 가능한 구조를 지향합니다. 궁극적으로는 동남아 주요 대학 및 기관과의 공동 PoC 및 기술 교류를 기반으로 지속 가능한 사업 모델을 구축하고, 글로벌 AI 주권 논의에 있어 주도적 역할을 수행할 수 있는 기반이 될 것입니다.
② 홍보,영업,전시활동
당사는 AI 시장 내 브랜드 인지도 확대와 고객 접점 강화를 위한 전방위적인 홍보·영업 활동을 계획하고 있습니다. 생성형 AI 제품군의 시장 진입이 본격화됨에 따라, 단순한 제품 노출을 넘어 기술 신뢰성 확보와 파트너사를 대상으로 한 솔루션 설명력 강화가 동시에 요구되고 있는 상황입니다. 이에 따라 전시회, 디지털 채널, 콘텐츠 제작, 제안 응대 등 다양한 채널을 아우르는 마케팅, 영업 활동을 병행할 계획입니다.우선, 국내 전시회 참가를 통한 실무 기반 홍보 전략을 추진합니다. 당사는 연간 약 15개 이상의 산업 및 기술 관련 행사에 부스를 중심으로 참여해 왔으며, 이를 통해 AI 도입에 관심 있는 고객사 및 파트너사와의 직간접적인 접점을 지속적으로 확대하고 있습니다.다음으로, 디지털 광고 및 콘텐츠 제작을 강화합니다. 현재는 구글, 네이버 등 주요 디지털 채널을 통해 소규모 광고를 진행 중이나, 향후에는 기업 브랜드 브랜딩 강화와 생성형 AI 솔루션군의 인지 제고를 위해 광고 예산을 확대 투입할 계획입니다. 또한, 전시회, 제품 브로슈어, 홍보 영상 등 다양한 접점에서 활용 가능한 콘텐츠 제작 예산도 함께 포함하였습니다.이와 함께, 언론 대상 PR 활동 및 브랜드 이미지 제고 전략도 병행됩니다. 제품 출시 시점에 맞춰 기자간담회를 1회 진행할 예정이며, 미디어 응대 및 홍보 수수료 예산도 포함하여 편성하였습니다. 이는 기술 기업 특유의 낮은 브랜드 친숙도를 극복하고, 당사의 고도화된 기술력을 기반으로 신뢰 중심의 브랜드 이미지를 구축하기 위한 전략입니다. 실제로 당사는 '한국의 팔란티어', '국내 최초 LLM 출시' 등 주요 이슈에 대해 기자간담회, 제품 설명회 등을 통해 적극적인 대외 커뮤니케이션을 수행해왔습니다.또한, 영업 활동 지원을 위한 실무 중심의 대응 체계도 강화합니다. 고객사 대상 제안서, 응대자료, 맞춤형 콘텐츠, 제안 브로슈어 등을 수시로 제작하고 있으며, 이를 위한 디자인 및 홍보물 제작 예산도 반영하였습니다. 아울러, 독자 AI 파운데이션 모델과 같이 예기치 못한 신규 프로젝트 대응이나 외부 협업이 발생할 경우를 대비해 별도의 예비비를 편성하여, 실무 민첩성과 대응 유연성을 동시에 확보할 수 있도록 할 계획입니다.
다. 자금 집행의 부족한 자금의 재원마련 및 미사용 자금의 운용 계획
금번 유상증자로 조달된 자금은 상기와 같이 집행할 계획이며, 실제 모집된 자금이 예상보다 부족할 경우에는, 상기와 같은 우선순위 중 후순위부터 관련 비용의 사용계획을 조정할 예정입니다. 후순위에 해당하는 영업네트워크 확대를 위한 마케팅 비용 등 운영자금의 규모를 축소하되, 필요 시 자체 보유 자금 또는 은행 차입 등을 통하여 자금을 충당하여 진행할 예정입니다.또한, 공모기간 중 당사의 경영실적의 저하 또는 주식시장의 급격한 변동 등에 따라 모집 예정금액의 일부만 청약이 이루어질 경우 청약이 미달하여 대표주관회사가 잔여주식을 인수하게 된다면 당사는 대표주관회사에 기본 인수수수료로써 지급하는 것과는 별도로 추가적으로 대표주관회사가 인수하는 잔여주식 인수금액의 12.0%에 해당하는 금액을 실권수수료로 지급하게 됩니다. 이러한 경우에는 금번 유상증자를 통해서 조달하는 자금의 규모가 대표주관회사에 지급한 실권수수료 만큼 축소될 수 있습니다. 만일, 금번 유상증자 기간 중 당사의 경영 실적의 저하 또는 주식시장의 급격한 변동 등에 따라 최초 모집 예정금액 대비하여 낮은 규모가 조달될 경우 당사가 계획한 자금 사용 목적이 당사의 계획대로 진행되지 않을 수 있으며, 이러한 경우 당사가 계획한 자금운용이 불가능할 수 있습니다.또한, 당사는 공모자금 유입 후 실제 투자집행 시기까지의 자금보유 기간에는 국내 제1금융권 및 증권사 등 안정성이 높은 금융기관의 상품에 예치할 계획이며, 자금의 사용시기가 도래하여 단기간 내에 자금의 사용이 예상되는 경우에는 적격금융기관의 수시입출금 예금, 정기예금 등 안정성이 높은 금융상품 또는 AA등급대(A1등급대) 이상의 단기금융상품으로 운용할 예정입니다. 만약 금번 유상증자의 공모금액이 당초 계획한 금액에 미달할 경우 부족분은 당사의 자체자금 등을 이용하여 충당할 예정입니다.
라. 유상증자 추진 배경

① 경영환경 및 재무적 필요성

당사는 2022년 7월 상장 이후 2022년 온기부터 영업이익 및 당기순이익이 적자전환한 뒤 2025년 1분기말 현재까지 지속적으로 영업손실 및 당기순손실을 기록하고 있으며, 이에 따라 자본총계 역시 지속적으로 감소하고 있습니다. 당사는 금번 유상증자를 통한 자본 확충을 통해서 건전한 재무구조를 확립하고 기업의 지속가능한 성장을 도모하고자 하며, 향후 사업 확장 및 영업활동에 보다 적극적으로 나설 수 있는 기반을 마련하고자 합니다. 이번 유상증자는 생성형 AI 고도화, 국방 AI 제품 개발, AI 어플라이언스 제품 고도화 등 당사 중장기 전략의 핵심 제품들의 경쟁력을 제고하고 영업 네트워크를 확대하기 위한 재원 마련을 목적으로 추진되었습니다.당사의 최근 5년 간 손익변동 및 자본변동 추이, 유상증자 전후 법인세차감전순손실률 비교표는 다음과 같습니다.

[최근 5년 간 손익변동 및 자본변동 추이]

(단위 : 백만원, %)

구분
2025년 1분기
2024년 1분기
2023년 1분기
2024년
2023년
2022년
2021년
2020년

매출액
4,066
2,573
2,142
26,319
24,428
15,388
17,849
14,001

영업이익(손실)
-3,989
-6,221
-3,183
-14,106
-10,995
-4,041
2,240
956

법인세비용차감전순이익(손실)
-3,942
-6,023
-2,869
-13,604
-9,663
-3,285
1,938
1,495

당기순이익(손실)
-3,942
-6,023
-2,869
-13,604
-9,836
-3,277
1,894
1,488

자본총계
15,854
25,770
37,785
19,624
31,423
40,606
14,311
4,399

자본금
5,734
5,711
2,840
5,734
5,711
2,840
2,222
2,000

이익잉여금(결손금)
-34,365
-22,841
-9,198
-30,422
-16,819
-6,329
-3,140
-4,889

자본잠식률
-176.51%
-351.23%
-1,230.46%
-242.26%
-450.24%
-1,329.68%
-544.01%
-119.94%

법인세비용차감전순손실률
99.46%
23.37%
7.59%
69.32%
30.75%
8.09%
-13.54%
-34.00%

주1)
자본잠식률 = 1 - (비지배지분 제외 자본총계 / 자본금)법인세비용차감전순손실률 = 법인세비용자감전순손실 / 자본총계

주2)
당사는 연결대상법인 미보유 중으로 개별재무제표 기준으로 작성하였습니다.

주3)
2025년 1분기의 법인세비용차감전순손실률은 법인세비용차감전순손실을 연환산하여 산정하였습니다.

출처:
당사 정기보고서, 당사 제공

[유상증자 전후 법인세차감전순손실률 비교]

(단위 : 백만원, %)

구분
2024년말
유상증자 납입금
2025년이익잉여금 증감
2025년말 (예상)

법인세비용차감전순이익(손실)
-13,604
-
-
-8,851

자본총계
19,624
29,050
-8,851
39,823

법인세비용차감전순손실률
69.32%
-
-
22.23%

주1)
법인세비용차감전순손실률 = 법인세비용자감전순손실 / 자본총계

주2)
유상증자 납입 후 자본총계는 2024년말 자본총계에서 금번 유상증자 납입금액을 단순 합산한 수치입니다.

주3)
2025년 예상 법인세비용차감전순이익(손실)은 최근 3개년(2022년~2024년) 평균 법인세비용차감전순이익(손실) -8,851백만원으로 가정하였으며, 동일한 규모의 결손금이 발생하는 것을 가정하였습니다.

출처:
당사 정기보고서, 당사 제공

② AI 핵심기술 고도화를 위한 연구개발 투자 확대
당사는 자체 개발한 LLM을 기반으로 생성형 AI 기술을 고도화하고 있으며, LLM의 고도화는 언어·음성연구소의 전문 인력을 중심으로 고도화된 모델의 설계, 개선, 설명 가능성 확보까지 아우르는 고차원 기술 개발이 필요합니다. 현재 당사가 개발 중인 Konan LLM ENT-21과 PRO-21은 향후 제조와 국방 등 특수 도메인에 특화된 모델로 확장될 예정이며, Konan AGENT, Konan MCP와 같은 연계 기술 개발도 함께 추진 중에 있습니다. 이러한 기술 개발에는 이미 자산화된 내부 데이터와 함께 추가적인 데이터의 수급이 요구되고 있습니다. 국방 분야에서는 디지털 트윈과 LLM 기반의 시스템을 통해 단순 수주형 사업을 넘어 독자 기술 기반의 장기 파트너십 확보를 전략으로 수립하였습니다. 국방 분야에서도 핵심 AI 기술의 자체 내재화는 단순한 기술 독립을 넘어 외부 리스크 대응력 확보와 전술적 민첩성 유지를 위한 국가적 과제로 부상하고 있으며, 당사는 이를 겨냥하여 지휘통제, 시뮬레이션, 전장 인식 등 세 분야에서 국방 AI 제품을 개발 중입니다. 또한, 당사는 폐쇄망 및 온프레미스 환경에서도 고성능 추론이 가능한 독립형 AI 장비 Konan AIStation 및 Konan AIStation Server를 개발하였습니다. 당사는 해당 어플라이언스 제품의 지능화,소형화, 현장 최적화를 통해, 다양한 고객군에 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있는 하드웨어-소프트웨어 통합 역량을 더욱 강화해나갈 것입니다. 마지막으로, 당사는 현재 약 140장 규모의 H100 GPU 장비를 자체적으로 운영하며 독자 LLM의 학습 및 튜닝을 위한 연산 인프라를 확보하고 있으나, 모델 고도화 이후 실제 서비스 적용과 추론 성능 검증을 위한 인프라는 학습 환경과는 별도로 구성되어야 하며 이를 위한 유연하고 탄력적인 인프라 운영이 필수적입니다.이에 따라 당사는 생성형 AI의 실시간 추론 및 프론트엔드 테스트를 위한 목적의 클라우드 기반의 GPU 서버 임차를 병행하고자 하며, 이를 통해 고성능 GPU 자원을 탄력적으로 활용할 수 있는 구조를 구축하고자 합니다.
③ 영업 네트워크 확대먼저, 당사는 동남아시아를 전략적 해외 진출 거점으로 설정하고, 자사의 독자 LLM 기술을 바탕으로 현지화된 소버린 AI 모델 개발을 추진하고 있습니다. 동남아는 다언어·다문화 환경과 높은 AI 수요 잠재력을 지닌 지역이지만, 자체 파운데이션 모델을 보유한 국가는 없어 초기 진입자 우위를 확보할 기회가 크다고 판단하고 있습니다. 이를 위해 당사는 추론 인프라 구축, 글로벌 전시회 참가, 현지 기관과의 파트너십, 학습 데이터 확보의 네 가지 축을 중심으로 실행 전략을 수립하였으며, 구체적으로 베트남 등지에서 PoC 테스트를 위한 클라우드 GPU 인프라 확보와 함께, CES와 World AI Show 참여를 통해 브랜드 인지도 제고와 현지 네트워크 구축을 병행할 계획입니다. 또한, 동남아 언어 기반 학습 데이터를 수집하여 2026년 이후 특화 모델로 발전시키고, 현지 기관과의 공동 연구 및 기술 교류를 통한 지속가능한 생태계를 조성할 계획입니다. 한편, 국내외 AI 시장에서의 브랜드 인지도 확대와 고객 접점 강화를 위해 다각도의 홍보 및 영업 활동도 전개할 계획입니다. 당사는 생성형 AI 제품의 상용화에 발맞춰 기술 신뢰성을 강조하는 솔루션 중심의 마케팅 전략을 추진하며, 국내 전시회 참여와 디지털 광고 예산 확대를 통해 접점을 넓히고자 합니다. 또한, 기자간담회 및 언론 PR을 통해 당사가 보유한 기술 리더십을 홍보하고 제안서, 콘텐츠, 홍보물 제작 등을 위한 실무 지원 체계도 함께 마련할 계획입니다.

④ 실권주 일반공모를 통한 투자자 참여 기회 확대당사는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식을 채택함으로써 기존 주주의 권리를 보호하는 동시에 신규 투자자들에게도 투자 기회를 제공하고자 합니다. 이를 통해 기존 주주들의 지분 희석화를 최소화함과 동시에 실권주 일반공모를 통해 다양한 투자자층을 확보하고 기업의 지속 가능한 성장을 위한 기반을 마련할 것입니다. 특히, 당사의 경우, 최대주주 및 특수관계인과 5% 이상 주주인 SK텔레콤(주), 한국항공우주(주)의 지분율을 합산할 경우 66.18%에 달하여 증권시장을 통해 실질적으로 소액주주 및 일반투자자분들이 거래 가능한 유통주식수가 33.82%로 상대적으로 적은 상황입니다. 유통주식수가 적을 경우, 소수 투자자의 대량 매수/매도만으로도 주가가 급등락하는 등 일시적인 수급의 변화에도 주가가 크게 움직일 수 있으며, 거래량이 적고 매수/매도 호가 차이가 벌어져 투자자분들이 원하는 가격에 거래가 어려울 수 있습니다. 따라서, 당사는 신주가 발행되는 유상증자 과정에서 일반투자자분들의 투자 기회 제공을 통해 유통주식수를 일부 증가시키고자 합니다.

마. 자금조달 방안 선정 배경

당사는 금번 연구개발 및 영업 네트워크 확대를 위한 자금의 조달 방안으로 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 선정하기에 앞서 다양한 자금조달의 방안들에 대한 전략적인 검토를 진행하였습니다.
①

채권 발행 및 금융권 차입을 통한 자금 조달
당사는 2025년 1분기말 기준 2,000백만원 규모의 차입금을 보유하고 있습니다. 해당 차입금은 사업 영위 중 발생가능한 일시적인 급격한 자금 수요 발생 상황을 대비하기 위하여, 차입에 따른 이자비용이 비교적 낮았던 2024년에 4.74% 금리(변동금리)로 차입한 금액으로 당사가 보유한 금융상품으로 취득하는 이자수익과 큰 차이가 나지 않는 수준입니다. 당사는 금번 자금조달을 검토하는 과정에서 사채의 발행과 금융권 차입을 검토하였으나 과거 대비 높은 금리, 짧은 만기, 담보 및 지급보증 요구 등으로 인한 이자비용 및 원리금 상환 등 금융비용으로 인한 재무적 부담이 과도할 수 있다는 판단하에 실제 발행으로 이어지지 못하였습니다. 또한, 복수의 금융기관과의 협의를 통해 추가 차입을 검토하였으나, 대규모 자금조달에 있어서는 재무 구조상 부담이 있었고, 장기적인 운영자금 확보 방안으로는 적합하지 않다고 판단하였습니다. 실제로 당사는본 공시서류 제출일 전일 기준, 총 3,000백만원의 금융기관 차입약정한도를 확보하고 있으나, 실제 실행금액은 2,000백만원으로 1,000백만원의 차입여력이 있습니다. 하지만, 잔여 한도 내 차입이 추가로 가능하였음에도 불구하고, 단기 차입 확대보다는 자본성 자금 확보를 통한 재무구조 안정화 및 중장기 성장 기반 마련이 필요하다고 판단하였습니다.

[금융기관과의 약정내역]

(기준일: 본 공시서류 제출일 전일)
(단위 : 백만원)

금융기관
약정내용
약정사항
한도액
실행액

신한은행
대출약정한도
기업일반운전자금대출
2,000
2,000

하나은행
대출약정한도
외상매출채권담보대출
1,000
-

합계
3,000
2,000

출처: 당사 제공

② 사모 주식연계채권을 통한 자금조달
자금의 수요자인 당사의 입장에서 사모 주식연계채권를 통한 자금조달의 경우, 공모를 통한 자금조달 대비 소수의 투자자 및 기관을 대상으로 빠르게 자금조달이 가능한 장점이 있습니다. 그러나, 반면에 이는 기존 당사 주주의 입장에서는 동등한 투자의 기회를 제공받지 못하는 측면이 있다는 점에 초점을 두었습니다. 또한, 금융시장에서 사모 주식연계채권 발행을 위한 적절한 인수자를 물색할 수 없었습니다. 이는 투자자가 승낙될 수 있는 조건들의 경우, 당사의 금융비용 부담 또는 기존 주주들의 지분율 희석 등 측면을 고려할 때 합의가 되지 않아 발행이 제한되었습니다.
③ 자산유동화를 통한 자금조달
당사는 2025년 1분기말 기준 매출채권 순액 1,728백만원, 계약자산 순액 10,424백만원을 보유하고 있습니다. 이를 활용한 자산유동화 방식의 자금조달을 검토하였으나, 추후 매출채권 및 계약자산의 회수 지연 또는 가치의 하락 등으로 인해 현금흐름의 미스매치가 발생할 경우 당사의 사업 운영에 악영향을 미칠 수 있는 점, 현재의 자금을 위한 미래 수익을 자산을 통해 선취하는 구조로 중장기 재무 건전성에 부담을 야기할 가능성이 있는 점, 담보 관리와 평가 과정에서 서비스 개발 및 납품 계획 지연이 발생될 수 있는 점을 고려하였을 때 당사의 자산건전성 리스크로 이어질 수 있다는 판단 하에 발행이 제한되었습니다. 상기 금융기관과의 약정내역의 하나은행에 보유한 외상매출채권담보대출 한도 1,000백만원을 보유 중임에도 실행하지 않는 이유이기도 합니다.

④ 담보 제공을 통한 자금조달

당사가 보유한 유형자산을 보면, 2025년 1분기말 기준 유형자산 장부금액 9,395백만원 중 비품 7,057백만원, 사용권자산 2,193백만원이 대부분을 이루고 있습니다. 비품은 주로 GPU 등 AI 프로세스, 사용권자산은 서버 구축 시설로 구성되며, 이는 당사의 안정적인 사업 영위에 있는 필수적인 유형자산 입니다. 따라서, 해당 유형자산의 담보 제공을 통한 차입금을 발생시킬 경우 자산 건전성 또는 재무 안정성이 악영향을 미칠 우려가 있어 발행에서 제외되었습니다.
⑤

제3자배정 유상증자를 통한 자금조달
유상증자 방식은 주주배정, 일반공모, 제3자배정, 주주우선공모 유상증자 등 여러 대안이 존재하나, 각 방식마다 자금조달의 안정성과 주주권익 보호 측면에서 일정한 한계가 있습니다. 주주배정 방식의 유상증자는 구주주 청약 미달 시 실권주 규모에 따라 실제 조달 금액이 감소할 수 있는 위험이 있으며, 반대로 일반공모 방식이나 제3자배정 방식의 유상증자는 기존 주주에게 신주 취득 기회를 제공하지 않아 주주권익 보호 측면에서 한계가 있습니다. 한편, 주주우선공모 방식의 유상증자는 신주인수권증서가 발행되지 않아 시장에서 권리를 처분할 수 없다는 점에서, 청약에 참여하지 않는 주주들에게 인센티브를 제공하기 어렵다고 판단하였습니다. 또

한, 제3자배정 유상증자의 경우, 당사는 이미 SK텔레콤과 한국항공우주를 2,3대 주주로 보유하고 최대주주의 지분율이 상대적으로 낮은 현재 상황에서, 해당 방법은 경영권의 불안정을 야기할 가능성이 있고 앞서 ②에서 언급한 바와 같이 기존 주주에 동등한 투자 기회 제공 및 상대적으로 적은 유통주식수에 따른 일반투자자 추가 확보의 기준에 위배되어 제외하였습니다. 이에 따라 당사는 주주권익 보호와 자금조달의 안정성을 모두 고려한 방식으로 주주배정 후 실권주 일반공모 방식의 유상증자를 선택하였습니다.

바. 주주 권익 보호를 위한 회사정책

당사는 유상증자를 포함한 주요 경영 의사결정에 있어 주주 권익 보호와 시장의 신뢰 확보를 최우선 가치로 삼고 있습니다. 주주의 알 권리를 보장하고 소통을 강화하기 위해 다양한 정책을 마련하고 있으며, 유상증자 이후에도 지속적인 소통 채널의 다각화를 통해 기업가치 제고와 주주가치 극대화를 위해 지속적으로 노력할 예정입니다.

① 주주 소통 채널 다각화
당사는 주주와의 원활한 소통과 정보 제공을 위해 IR, PR, 회사 홈페이지 등을 활용하여 주요 경영정보 및 공시사항을 신속하고 투명하게 제공하고 있습니다. 특히, 금번 유상증자처럼 주주의 권익에 중대한 영향을 미치는 사안에 대해서는 주주서한 발송, 보도자료 배포, IR 자료 게재 등을 통해 구체적이고 명확한 정보를 적시에 제공할 계획입니다. 또한, 향후에도 정기적인 투자설명회 개최, 온라인 문의 응대 시스템 구축, FAQ 제공 등 다양한 소통 수단을 확대하여 소액주주를 포함한 모든 주주의 정보 접근성과 이해도를 높일 예정입니다. 당사는 유상증자 결정 공시 이후, 소액주주의 권익 보호와 투명한 정보 공유를 위해 당사의 IR 담당자와 유선 핫라인을 구축하여 개인 주주의 유선 의견을 청취하고, 이를 통해 접수된 유상증자 관련 질의사항에 성실하게 답변할 예정이며, 유상증자 관련 주요 FAQ 사항을 취합하여 추후 본 공시서류에 반영할 예정입니다.
② 주주서한 발송
당사는 2025년 7월 16일 본 공시서류의 공시 직후, 유상증자의 목적 및 자금조달의 필요성 등을 담은 주주서한을 당사 홈페이지(http://konantech.com)에 게시할 예정입니다. 또한, 당사는 주주분들의 청약 참여 의사결정에 앞서 실물 투자설명서 발송 시에 금번 유상증자에 대한 주요 일정, 세부 사항, 목적 및 필요성을 투명하게 기재한 주주 서한을 개별적으로 고지할 예정입니다.

③ IR팀을 통한 주주소통 강화

당사는 중대한 경영 사항에 대해 시장과의 신속하고 명확한 정보 공유를 원칙으로 삼고 있으며, 주요 결정 시점마다 공식 보도자료를 배포해 외부 이해관계자와의 신뢰 형성을 지속해왔습니다. 이번 주주배정 후 실권주 일반공모와 관련해서도 자금조달 배경과 기대효과 등이 포함된 보도자료를 준비하여 시장에 전달할 예정입니다. 이를 통해 외부 투자자와 언론, 애널리스트 등 다양한 이해관계자들이 당사의 의사결정을 정확히 이해하고, 불필요한 추측이나 오해를 방지할 수 있도록 하고자 합니다. 아울러 향후 본 건과 관련해 시장의 반응이나 추가적인 설명이 필요한 사안이 발생할 경우, 후속 보도자료나 공식 입장문을 통해 지속적으로 소통하며, 투명한 정보 전달 체계를 유지해 나가겠습니다.

④ 기관투자자 대상 전략적 IR 활동 확대

당사는 금번 유상증자 뿐만 아니라, 지속적인 기관투자자 대상 IR을 전개하는 것이 당사의 기업가치 증진을 위해 필요함을 인지하고 있습니다. 따라서, 추후 관투자자와의 신뢰 형성을 위해 정기적이고 체계적인 IR 활동을 적극적으로 전개할 예정입니다. 기관투자자를 대상으로 별도 설명회, 애널리스트 브리핑, 질의응답 세션 등을 통해 회사의 경영전략, 유상증자의 배경 및 기대 효과를 상세히 공유할 예정입니다. 앞으로도 기관투자자 대상 기업탐방 프로그램 운영을 확대하여 투자자와의 장기적인 파트너십을 구축해 나갈 계획입니다.

VI. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
2. 안정조작에 관한 사항당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 주요 사업의 내용

다양한 산업현장의 여러 업무영역에서 AI 기술 제품을 도입해서 업무혁신을 하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 코난테크놀로지는 "사람처럼 보고, 듣고, 이해하고, 말하는 AI기술"을 발전시켜 산업현장에서 스마트워크를 실현하고 생활공간에서 스마트라이프를 돕기 위해 연구하고 있습니다.

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

사업부문
제품군 및 주요제품
2022년매출비중
2023년매출비중
2024년매출비중

Text AI
코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇/코낫챗봇+코난 LLM
84.79%
63.23%
84.14%

Vision AI
코난와처, 코난보이스, 코난리스너
15.21%
36.77%
15.86%

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

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

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

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

전체 계약 수주 잔고는 2024년 말 기준 18,330백만 원으로, 2021년 말 5,017백만 원 → 2022년 말 13,037백만 원 → 2023년 말 15,003백만 원으로 지속적인 증가세를 보이고 있습니다. 2024년 6월에는 국내 첫 대형 LLM 공공 도입 사업인 한국남부발전의 '생성형 AI 구축 및 학습 용역' 계약이 체결되었으며, 7월부터 프로젝트가 본격적으로 진행되었습니다. 이와 함께, 중대형 규모의 생성형 언어모델 기반의 파이프라인이 꾸준히 확대되고 있으며, 이를 통해 당사의 매출 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

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

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

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

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

당사의 연구소는 현재 'Human Language Understanding 기술'을 연구하는 '언어음성연구소'와 'Video Understanding 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'를 설립하여 핵심기술 연구에 집중하고 있습니다. 뿐만 아니라 ▲스마트팩토리 장비 건전성 관리를 위한 NPU 기반 AI 예지분석 SaaS 개발 및 사업화 ▲점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는 인공지능 기술 개발 연구 ▲플래그앤플레이 방식으로 설명 가능성을 제공하는 인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증 ▲AI기반 화력운용시스템 개발실증 ▲태스크에 무관한 자가 인지 및 학습 기반 범용 인공지능 핵심 기술 개발 ▲초거대 AI 모델을 활용한 공공 업무 효율성 검증 PoC 등 여러 국책 연구과제를 수행하면서, 국내 인공지능 기술역량 강화에도 이바지 해나가고 있습니다.

사업의 내용 및 신규 사업에 대한 상세 내용은 제2부 「Ⅱ. 사업의 내용」을 참조하시기 바랍니다.
나. 연결대상 종속회사 개황1. 연결대상 종속회사 현황(요약)

(단위 : 사)

구분
연결대상회사수
주요종속회사수

기초
증가
감소
기말

상장
-
-
-
-
-

비상장
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-

※상세 현황은 '상세표-1. 연결대상 종속회사 현황(상세)' 참조

1-1. 연결대상회사의 변동내용

구 분
자회사
사 유

신규연결
-
-

-
-

연결제외
-
-

-
-

다. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭당사의 명칭은 '주식회사 코난테크놀로지'라고 표기하며, 영문명은 Konan Technology Inc라고 표기합니다.
라. 설립일자당사는 1999년 4월 17일 '주식회사 코난테크날리지'로 설립되었으며, 2001년 5월 9일 '주식회사 코난테크놀로지'로 상호를 변경하였습니다.
마. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

구분
내용

본사 주소
서울특별시 서초구 강남대로 327 대륭서초타워 6,7,9층

전화번호
1533-1614

홈페이지
http://konantech.com

바. 중소기업 등 해당 여부

중소기업 해당 여부
해당

벤처기업 해당 여부
해당

중견기업 해당 여부
미해당

사. 신용평가에 관한 사항1) 최근 3년간 신용평가 내역

평가일
재무기준일
평가기관
신용평가등급
유효기간

2019.05.10
2018.12.31
이크레더블
BB-
2020.05.09

2019.05.20
2018.12.31
나이스평가정보
BB0
2020.05.19

2020.05.12
2019.12.31
이크레더블
BB-
2021.05.11

2020.05.22
2019.12.31
나이스평가정보
BB0
2021.05.21

2021.05.20
2020.12.31
나이스평가정보
BB+
2022.05.24

2021.05.26
2020.12.31
이크레더블
BB
2022.05.25

2022.05.20
2021.12.31
나이스평가정보
BBB-
2023.05.19

2022.05.26
2021.12.31
이크레더블
BBB
2023.05.25

2021.05.26
2020.12.31
이크레더블
BB
2022.05.25

2022.05.20
2021.12.31
나이스평가정보
BBB-
2023.05.19

2022.05.26
2021.12.31
이크레더블
BBB
2023.05.25

2023.05.15
2022.12.31
나이스평가정보
BB+
2024.05.14

2023.05.22
2022.12.31
이크레더블
BBB-
2024.05.21

2024.05.14
2023.12.31
나이스평가정보
BB+
2025.05.13

2024.05.13
2023.12.31
이크레더블
BB
2025.05.12

2) 신용등급 정의

신용등급
등급 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 저하가능성이 있는 기업

BB
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화 시에는 거래안정성 저하가 우려되는 기업

B
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화 시에는 거래안정성 저하가능성이 높은 기업

CCC
상거래를 위한 신용능력이 보통 이하이며, 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 처해 있는 기업

R
1년 미만의 결산재무제표를 보유하였거나, 경영상태 급변(합병, 영업양수도 등)으로 기업신용 평가등급 부여를 유보하는 기업

* 'AA'부터 'CCC'까지는 등급내 우열에 따라 '+' 또는 '-'를 부가하게 됩니다.
아. 기술평가에 관한 사항

당사는 2021년 08월 24일 한국거래소에 기술성장기업용 기술성 평가를 신청하였으며, 2021년 9월과 10월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 한국기업데이터 및 나이스디앤비의 기술평가와 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2021년 11월에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 한국기업데이터는 'AA', 나이스디앤비는 'A'입니다.

[외부 기관의 기술 평가 내역]

외부평가기관
평가대상 기술
평가결과
평가기간

한국기업데이터

AI for Human Language Understanding

AI for Video Understanding

AA

2021. 9. 15 ~

2021. 11. 2

나이스디앤비
A

2021. 9. 15 ~

2021. 11. 5

※상기 기술 평가등급의 정의는 다음과 같습니다.

평가등급
등급의 정의

AAA
최고의 기술력을 가진 기업(성공 가능성이 매우 높음)

AA
매우 높은 기술력을 가진 기업(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

A
높은 수준의 기술력을 가진 기업(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

BBB
우수한 기술력을 보유한 기업(장래의 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

BB
우수한 기술력을 보유한 기업(장래의 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

B
우수한 기술력을 보유한 기업(장래의 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 높음)

CCC
보통 수준의 경쟁력을 보유한 기업(장래 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

CC
보통 수준의 경쟁력을 보유한 기업(장래의 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

C
보통 수준의 경쟁력을 보유한 기업(장래의 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 높음)

D
보통 이하 수준의 기술력을 보유한 기업

자. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

주권상장(또는 등록ㆍ지정)현황
주권상장(또는 등록ㆍ지정)일자
특례상장 유형

코스닥시장 상장
2022년 07월 07일
기술성장기업의 코스닥시장 상장

주) 특례상장 등 적용법규 : 「코스닥시장 상장규정」 제30조

2. 회사의 연혁

가. 회사의 연혁(1) 회사의 설립일 및 주요 연혁당사의 최초 설립일은 1999년 4월 17일이며, 설립일 이후의 주요 연혁은 아래와 같습니다.

일 자
내 용

1999.04월
주식회사 코난테크놀로지 설립

2000.12월
(주)지식발전소(empas.com)와 전략적 제휴 체결

2006.10월
SK커뮤니케이션즈, 엠파스와 'UCC와 차세대 검색 서비스 사업 제휴' 체결

2006.11월
㈜SK 커뮤니케이션즈와 검색사업 전략적 제휴(지분투자 29.5%)

2012.04월
펄스K 상용화 서비스 오픈

2013.10월
서울시 서초구 대륭서초타워로 본점 이전

2018.01월
코난봇 GS인증 (한국정보통신연구원)

2019.07월
비정형 데이터분석 솔루션 코난애널리틱스5 릴리즈

2021.02월
제20회 대한민국 SW 기업경쟁력 대상 "지식정보화 연구소장상" 수상

2021.04월
범부처 적극행정 우수사례로 선정-인사혁신처, 지능형 인재개발 프로젝트

2021.11월
비디오 튜링 테스트(VTT, Video Turing Test) 대회 개최(학습데이터 구축 및 배포)

2021.11월
(주)한국항공우주 전략적 제휴 협정 (지분투자 10.0%)

2021.11월
"코난 와처", KISA 지능형 CCTV 국방분야 인증 획득(배회, 침투, 유기, 방화/폭발)

2021.12월
"아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치" 특허 출원(출원번호 10-2020-0184692)

2022.01월
과기정통부 “데이터 개방 및 유통 활성화” 유공 장관표창 수상

2022.02월
육군교육사령부 군사용 AI플랫폼 '밀리터리 이미지넷' 구축완료/오픈

2022.02월
(주)한국항공우주 항공우주분야 기술력 강화를 위한 업무협력(MOA)

2022.05월
교육부 국립특수교육원, "청각장애학생을 위한 음성인식을 통한 실시간 자막지원 서비스" 오픈

2022.07월
코스닥 시장 상장

2022.10월
SK텔레콤(SKT) AI 기술협력 MOU 체결

2023.01월
국방부 '스마트 인재관리시스템' 구축사업 착수

2023.03월
TecAce 미국시장 진출을 위한 파트너십 MOU 체결

2023.05월
여성가족부 아이돌봄 통합지원 플랫폼 구축사업 구축계약 체결

2023.08월
대규모 언어모델 'Konan LLM' 정식 출시

2023.08월
코난 챗봇, 클라우드 보안인증 CSAP SaaS 간편등급 획득

2023.09월
방산혁신기업100 선정(방위사업청,국방기술진흥연구소)

2023.11월
TG삼보 AI 상호 협력 MOU 체결

2023.12월
대규모 언어모델 'Konan LLM' 파라미터 41B 모델 학습완료

2023.12월
"코난 와처", KISA 지능형CCTV 이동형(실종자)분야 시험/인증 획득

2024.01월
SK텔레콤(SKT) AI 사업 및 업무협약 MOU 체결

2024.02월
여성가족부 아이돌봄 서비스 유지운영 및 안정화 계약 체결

2024.02월
캐나다 몬트리올대학 AI 공동 연구협약 체결

2024.06월
한국 남부발전 생성형 AI 구축 계약 체결

2024.07월
코난 LLM, 美 스탠퍼드대 '에코시스템 그래프' 기재

2024.08월
Dell, 에스넷시스템과 'AI 올인원 사업협력' MOU 체결

2024.08월
리벨리온과 인공지능 사업협력 업무협약 체결

2024.11월
코난 챗봇, 제11회 대한민국 SW제품 품질대상 최우수상 수상

(2) 본점소재지 및 그 변경

일 자
연 혁

2023.03.29
서울특별시 서초구 강남대로 327 대륭서초타워 6,7,9층 (주1)

주1) 임직원 증가로 인한 9층 확장.(3) 지점, 영업소, 사무소 등의 설치 또는 폐쇄

일 자
연 혁

-
-

(4) 경영진 및 감사의 중요한 변동

변동일자
주총종류
선임
임기만료또는 해임

신규
재선임

2021.03.31
정기주총
-
대표이사 김영섬사내이사 양승현사내이사 윤덕호사내이사 송영창기타 비상무이사 이형범감사 오충한
-

2021.08.31
임시주총
사외이사 최정주감사 김남준
-
감사 오충한(사임)

2022.03.31
정기주총
기타 비상무이사 한정수사외이사 임문현
-
사외이사 최정주(사임)

2024.03.29
정기주총
감사 서석진
대표이사 김영섬사내이사 양승현사내이사 윤덕호
감사 김남준(임기만료)

주) 경영진의 중요한 변동의 내역은 최근 5사업연도 내, 대표이사의 변동, 임원으로서 최대주주인자의 변동, 임원으로서 주요주주인자의변동 및 등기임원의 1/3이상 변동중 하나에 해당하는 경우의 내역이 기재되어 있습니다.

나. 최대주주의 변동최대주주의 변동사항은 없으며, 당사 최대주주는 김영섬 대표이사로 소유주식은 2,718,560주이며, 현재 지분율은 23.71%에 해당합니다.
다. 상호변경

당사는 1999년 4월 17일 '주식회사 코난테크날리지'로 설립되었으며, 2001년 5월 9일 '주식회사 코난테크놀로지'로 상호를 변경하였습니다.

일 자
연 혁

2001.05
주식회사 코난테크놀로지 사명 변경

라. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

마. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

바. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
사. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

(단위 : 원, 주)

종류
구분
제26기(2024년)
제25기(2023년말)
제24기(2022년말)
제23기(2021년말)
제22기(2020년말)

보통주
발행주식총수
11,467,288
11,421,688
5,680,444
4,444,444
400,000

액면금액
500
500
500
500
5,000

자본금
5,733,644,000
5,710,844,000
2,840,222,000
2,222,222,000
2,000,000,000

우선주
발행주식총수
-
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-
-

기타
발행주식총수
-
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-
-

합계
자본금
5,733,644,000
5,710,844,000
2,840,222,000
2,222,222,000
2,000,000,000

주1) 자본금 변동 내역은 증권의 발행을 통한 자금조달 실적의 증자(감자)현황부분을 참조하여 주시기 바랍니다.

나. 전환사채 등 발행현황당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
다. 신주인수권부사채 등 발행현황당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
라. 미상환 전환형 조건부자본증권 등 발행현황당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 주, %)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
80,000,000
-
80,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
11,467,288
-
11,467,288
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
-
-
-

1. 감자
-
-
-
-

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
-
-
-

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
11,467,288
-
11,467,288
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
11,467,288
-
11,467,288
-

Ⅶ. 자기주식 보유비율
0
-
0
-

주1) 공시기간 중 자기주식을 취득하거나 처분한 현황이 없습니다

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력당사 정관의 최근 개정일은 2024년 03월 31일이며, 제 25기 정기주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

정관변경일
해당주총명
주요변경사항
변경이유

2021.08.31
임시 주주총회
공고 방법의 변경
정관 일반사항 변경

2023.03.31
정기 주주총회
제 2 조 (목적) 추가제 8 조 (주식 및 주권의 종류) 조항 삭제제 12 조 (신주의 동등배당) 조항 삭제제 15 조 (주주명부의 폐쇄 및 기준일) 기준일 설정제 25 조 (의장) 조항 변경제 46 조 (감사의 선임·해임) 조항 변경
신규사업추진가능성을 고려한 사업다각화통일주권(실물증권) 관련 조항 삭제신주의 차등 배당조항 삭제정기주주총회 진행에 관한 주주권리 행사 기준일 명확화기존 정관개정으로 조항변경 반영기존 정관개정으로 조항변경 반영

2024.03.31
정기 주주총회

제 13조 (명의개서대리인) 조항 변경

제 14 조 (주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고) 조항 삭제

실물주권에 대한 업무처리근거 존치로 인한 개정

나. 사업목적

1. 사업목적 현황

구 분
사업목적
사업영위 여부

1
소프트웨어 개발, 제작, 생산 및 유통업
영위

2
데이터베이스 및 온라인정보 제공업
영위

3
인공지능 솔루션 연구 및 개발업
영위

4
클라우드 솔루션 개발 및 서비스업
영위

5
부동산 임대업
미영위

6
통신판매업
미영위

7
정보통신공사업
미영위

8
위 각호와 관련된 부대사업
영위

2. 사업목적 변경 내용

구분
변경일
사업목적

변경 전
변경 후

추가
2023.03.31
-
데이터베이스 및 온라인정보 제공업

추가
2023.03.31
-
인공지능 솔루션 연구 및 개발업

추가
2023.03.31
-
클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

추가
2023.03.31
-
부동산 임대업

추가
2023.03.31
-
통신판매업

3. 사업목적 변경 사유

가. 정관 변경 취지 및 목적당사는 공시 기간 중 정관을 변경하여 사업목적을 추가하였습니다. 2023년 3월 31일 추가된 사업목적은 다음과 같습니다.

기존 사업목적
추가된 사업목적

(1)소프트웨어 개발 및 공급업(7)정보통신공사업
(2) 데이터베이스 및 온라인 정보 제공업(3) 인공지능 솔루션 연구 및 개발업(4) 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업(5) 부동산 임대업(6) 통신판매업 등

당사는 1999년 설립되어 26년의 업력을 가진 AI 전문 기업으로서, 2022년 7월 기술특례기업으로 코스닥 시장에 상장하였습니다. 자사의 제품군은 Text AI와 Vision AI로 분류되며, 각각 코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇, 코난LLM 등이 Text AI에 속하고, 코난와쳐, 코난리스너, 코난보이스 등이 Video AI에 속합니다.

현재 AI 산업에서 발생하는 매출을 "코스닥시장 상장규정 시행세칙" [별표11] 업종 및 코드분류에 따라 기존 정관인 소프트웨어 개발 및 공급업[표준산업코드(업종코드):105802]으로 100% 분류하고 있으나, 변화하는 AI 산업의 요구에 대응하기 위해 당사 정관을 개정하였습니다.저희는 코난 AICC, 코난 딥러닝 프레임워크, 코난 디지털트윈 프레임워크(PHM), 코난 LLM(GPT)과 같은 제품들을 추가로 제품화하고 있으며, AI 전방 시장의 개화와 확장성을 고려하여 (2)번 데이터베이스 및 온라인 정보 제공업, (3)번 인공지능 솔루션 연구 및 개발업, 그리고 (4)번 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업의 사업 목적을 추가하였습니다. 이로 인해 저희는 AI 산업 전문분야를 세분화하여 사업을 추진하고자 합니다.

또한 향후 여유자금 활용과 BtoC 분야의 확장성을 고려하여 (5)번 부동산 임대업과 (6)번 통신판매업을 추가하여 확대되는 산업에 대비하고자 합니다. 이러한 변경된 정관을 통해 확대되는 AI 산업에 더욱 빠르게 대응하고, 성장과 발전을 통해 도약할 수 있기를 기대합니다.

나. 목적 및 필요성현재 당사의 사업자등록증에 기재된 사업의 종류와 대한민국 산업분류표의 업종코드는 "인공지능 솔루션 연구 및 개발"에 따른 제품 매출을 충분히 반영하지 못하고 있습니다. 이로 인해 당사의 사업은 단순 소프트웨어로 분류되고 있습니다.AI 산업에서 필수적인 데이터, 인력, 장비를 기반으로 인공지능 솔루션을 연구하고 개발하고 있으며[3번 정관], AI를 통한 데이터 수집 및 분석, 가공 판매[2번 정관] 등 다양한 영역에서 활동하고 있습니다. 또한, AICC 및 자사 AI 솔루션의 다양한 형태의 계약으로 인해 서버 기반 및 클라우드 서버를 활용하는 확장이 이루어지고 있습니다[4번 정관]. 이를 바탕으로 자사의 사업 목적을 정관에 세부적으로 기재하여 AI 기반 기업의 특성을 강조하고자 합니다.
다. 변경제안 주체위 정관 변경의 취지 및 목적에 따라 이사회를 통해 진행 되었습니다.
라. 해당 사업 목적 변경이 회사의 주된 사업에 미치는 영향 등위 정관변경은 기존 AI 산업에서 발생하는 매출을 세분화 하기 위한 작업으로 회사의 주된 사업의 변경 및 사업에 미치는 영향은 없습니다.

4. 정관상 사업목적 추가 현황표

구 분
사업목적
추가일자

1
데이터베이스 및 온라인정보 제공업 (주1)
2023.03.31

2
인공지능 솔루션 연구 및 개발업 (주1)
2023.03.31

3
클라우드 솔루션 개발 및 서비스업 (주1)
2023.03.31

4
부동산 임대업
2023.03.31

5
통신판매업
2023.03.31

주1) "데이터베이스 및 온라인 정보 제공업, 인공지능 솔루션 연구 및 개발업, 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업"은 상호 유사하거나 연관된 업종으로 소프트웨어 개발 및 공급업의 하위 분류이며, 모두 AI 산업으로 분류합니다. 따라서, 다양한 분야를 하나로 통합하여 AI 산업을 주요 사업 목적으로 정하고 있으며, 위 구분상 (1),(2),(3)을 하단 내역에 통합하여 기재합니다.

(1) 그 사업 분야(업종, 제품 및 서비스의 내용 등) 및 진출 목적

추가된 사업목적
진출 목적

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
사업 목적 세분화(AI 산업)

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업
향후 여유자금 활용

통신판매업
BtoC 분야의 플랫폼 확장성 고려

(2) 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성

추가된 사업목적
시장의 주요 특성
규모 및 성장성

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
AI산업 : 딥러닝과 머신러닝 주도, 다양한 산업별 적용, 클라우드 기반 서비스, 개인화와 경험 강조, 데이터 보안과 윤리적 고려, 폭발적인 성장.
규모 : 2022년 국내 AI 시장 규모 2조6천억원 [출처:한국IDC]

인공지능 솔루션 연구 및 개발업
성장성 : AI 기술은 새로운 비즈니스 모델을 구축하고 생산성을 향상시키며 경제적 발전과 사회적 변화에 큰 영향을 미치고 있음.

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업
부동산 임대업 : 주거용, 상업용, 사무실용 등 다양한 유형의 부동산 임대가 이루어지며, 수요에 따라 다양한 크기와 형태의 임대 건물들이 존재하며 정부정책, 금융시장의 영향을 받음.
규모 : 2022년 한국 부동산 투자 규모 49조원[출처:Colliers]

성장성 : 도시화와 인구 증가에 따라 부동산 수요가 증가하며, 다양한 임대 상품과 서비스의 출시로 시장이 다양화됨.

통신판매업
통신 판매업 : 인터넷과 모바일 기술을 활용하여 상품과 서비스를 거래하는 형태로, 디지털 플랫폼을 통해 구매자와 판매자가 쉽게 연결되고, 거래가 이루어짐에 따라 시간과 공간의 제약이 해소됨.
규모 : 2020년 온라인 소매 유통시장 온라인 거래액 131.3조원 [출처:산업통산자원부2021)]

성장성 : 디지털 기술의 발전과 인터넷 보급으로 글로벌 시장 확장, 데이터 분석과 맞춤형 서비스를 통한 고객충성도 상승, 비대면 선호 및 모바일 쇼핑 증가로 지속적 발전과 다양화가 예상됨.

(3) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액(총 소요액, 연도별 소요액), 투자자금 조달원천, 예상투자회수기간 등

(단위 : 백만원)

추가된 사업목적
신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액
투자자금 조달원천
예상투자회수기간

2023
2024

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
15,032(주1)
8,195 (주1)
기업공개를 통한공모자금 및 매출액등
AI 시장은 매우 다양하고 투자 대상에 따라 다른 기간이 소요되며 현재 기준 별도로 분류가 힘들기 때문에 투자 회수 기간을 일반적으로 제시하기 어렵습니다.

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업 (주2)
-
-
-
-

통신판매업 (주2)
-
-
-
-

주1) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금 소요액은 기존 영위하던 AI산업의 세분화로 증권신고서상의 자금 사용 계획 및 실제 자금 사용내역의 총액을 기재하였습니다 자세한 내역은 공모자금의 사용내역 부분을 참조하여 주시기 바랍니다.주2) 부동산 임대업과 통신판매업은 회사의 추진여부가 결정 되지 않아 불확실성이 존재합니다. 보고서 제출일 기준 현재 해당 업종들에 대한 1년 내 추진 계획이 없으며, 신규 사업과 관련된 투자 및 예상 자금 소요액 등의 배분이 되어있지 않으며, 이로 인한 조달 원천 및 투자 회수 기간 등이 존재하지 않습니다.

(4) 사업 추진현황(조직 및 인력구성 현황, 연구개발활동 내역, 제품 및 서비스 개발 진척도 및 상용화 여부, 매출 발생여부 등)

추가된 사업목적
조직 및 인력구성 현황
연구개발활동 내역
제품 및 서비스개발 진척도 및 상용화 여부
매출 발생여부 등

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
AI 산업 (주1)(기존 소프트웨어개발 및 공급업)
172명(주2)
인공지능관련 기술개발(주3)

제품 및 서비스
: 코난챗봇, 코난와처, 코난보이스, 코난리스너, 코난서치, 코난애널리틱스,코난LLM, 펄스케이
개발 진척도 및 상용화 여부
: 코난 AICC, 코난 딥러닝 프레임워크, 코난 디지털트윈 프레임워크(PHM),(주4)

발생

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업 (주5)
-
-
-
미발생

통신판매업 (주5)

-
-
미발생

주1) 본 사업추진현황은 AI 솔루션의 매출의 복잡성과 다양성으로 인해 제품과 서비스가 서로 연관되어 복합적으로 이루어지고 있습니다. 또한, 정관의 목적사항과 코스닥 업종 분류 등이 상이하여, 보고서 제출일 기준 현재 소프트웨어 개발 및 공급업의 하위개념에 해당함으로 AI 산업으로 포괄하여 기재하였습니다.주2) 당사 인사팀에서 개발인력 수준으로 간주하는 직무범위의 연구개발인력은 총 172명으로, 조직 및 인력구성에 대한 세부사항은 본 보고서 "VIII. 임원 및 직원 등에 관한 사항"의 1. 임원 및 직원 등의 현황을 참조하여 주시기 바랍니다.주3) 연구개발활동 내역에 대한 세부사항은 본 보고서 "II. 사업의 내용"의 6. 주요계약 및 연구개발활동의 현황을 참조하여 주시기 바랍니다.주4) 이러한 다양성으로 인해 AI 솔루션들은 단일 제품이 아닌 여러 제품과 서비스로 구성되어 있으며, 이 다양성은 분류를 어렵게 하고, 매출 구조도 복잡해지는 결과를 가져옵니다. 때문에 기존 소프트웨어 개발로 분류 되어 제품 및 서비스 개발이 완료되어 매출이 진행되는 내역은 "II. 사업의 내용"의 2. 주요 제품 및 서비스, 가. 주요 제품 등의 현황 및 "7. 기타 참고사항"의 마. 신규사업을 참조하여 주시기 바라며, 향 후 추가된 사업목적 및 매출 규모에 따라 세분화할 예정입니다.주5) 위 부동산 임대업과 통신판매업은 회사의 추진여부가 결정 되지 않아 불확실성이 존재합니다. 보고서 제출일 기준 현재 해당 업종들에 대한 1년 내 추진 계획이 없으며, 이로인한 할당된 조직 및 인력구성 , 연구개발활동, 제품 및 서비스 개발 진척 및 상용화 여부가 존재하지 않습니다.(5) 기존 사업과의 연관성

추가된 사업목적
기존 사업과의 연관성

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
기존 사업의 세분화(AI 산업)

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업
기존 사업과 연관 없음

통신판매업
기존 사업의 플랫폼 등 확장에 대비

(6) 주요 위험

추가된 사업목적
주요위험

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
데이터 프라이버시와 보안위험, 알고리즘 편향성과 공정성 문제, 작동 불완전성과 신뢰성, 노동 시장 변화, 규제 및 윤리적 문제, 안전문제, 인간의 역량 강조 등

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업
시장 변동성, 공실율, 금리상승, 유지보수비용, 법적 책임과 소송위험, 인플레이션과 환율 변동, 정책과 규제 변화, 자연재해 등

통신판매업
개인정보 및 보안문제, 기술적문제, 시장가격의 변동성, 법규와 규제, 소비자 보호와 분쟁 등

(7) 향후 추진계획

추가된 사업목적
향후 추진계획

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
현재 진행 중인 AI 사업은 매출이 기존 소프트웨어 매출로 복합적으로 이루어지고 있으며 지속적으로 추진중입니다.향후 추가된 사업 목적과 매출 규모에 따라 세분화할 예정입니다.전체 진행 단계 및 각 진행단계별 예상 완료 시기는 본 보고서"7. 기타 참고사항"의 마. 신규사업항목을 참조하여 주시기 바랍니다.

인공지능 솔루션 연구 및 개발업

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

부동산 임대업 (주1)
향후 1년 이내 추진계획 없음.

통신판매업 (주1)
향후 1년 이내 추진계획 없음.

주1) 위 부동산 임대업과 통신판매업은 회사의 추진여부가 결정 되지 않아 불확실성이 존재합니다. 보고서 제출일 기준 현재 해당 업종들에 대한 1년 내 추진 계획이 없으며 향후 추진 여부에 따라 추가 기재하도록 하겠습니다.(8) 미추진 사유

추가된 사업목적
미추진 사유

데이터베이스 및 온라인정보 제공업
-

인공지능 솔루션 연구 및 개발업
-

클라우드 솔루션 개발 및 서비스업
-

부동산 임대업
향후 1년 이내 추진계획이 없으며, 현재 여유자금은 현금 흐름을 고려하여 유동성이 높은 자산으로 운용 중입니다.추진 예정 시기는 당사 현금 흐름을 고려하여 전략적으로 진행할 예정입니다.

통신판매업
현재 출시된 제품 및 구독형 제품의 성격을 고려하여 향후 1년 이내 추진계획이 없으며,추진 예정 시기는 당사 구독형 및 제품의 확대 방향에 따라 추진할 예정입니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 AI서비스사업부, 빅데이터컨버전스사업부, 국방AI사업부, 데이터사이언스사업부, 전략사업부, CS사업부 총 6개의 사업부가 있으며, 주요 기술을 기반으로 'Text AI 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Vision AI 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'를 설립하여 핵심기술 연구에 집중하고 있습니다.당사는 주요 기반기술군을 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 현재 8제품으로 라인업됩니다. Text AI에는 코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇/코난챗봇+, 코난 LLM으로 구성되어 있으며, Vision AI에는 코난와처, 코난보이스, 코난리스너로 구성되어 있습니다. 각 부문별 주요 제품과 매출은 다음과 같습니다.

사업부문
제품군 및 주요제품

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

Vision AI
코난와처, 코난보이스, 코난리스너

코난테크놀로지는 B2B 및 B2G 중심의 AI, 데이터 분석 및 객체 인식 기술을 활용하여 기업, 공공 및 국방 시장에서 필요로 하는 솔루션을 제공하며, 생성형 AI와 데이터 분석 역량을 기반으로 공공 및 국방 분야의 고도화와 실용화를 추진하고 있습니다.

공공 부문에서는 생성형 AI를 활용한 대국민 서비스, Q&A, 내부 자료 기반 생산성 향상, 문서 작성 자동화 등이 적용되며, 단순 자동화를 넘어 정책 분석과 의사결정 지원까지 확장되고 있습니다. 대규모 행정 데이터와 정책 자료를 학습해 주요 사안을 요약·비교 분석하고, 연관 데이터를 활용해 최적의 대응 방안을 도출하는 방식으로 발전하고 있습니다. 또한, AI 기반 행정 보고서 및 문서 자동 생성 기술이 고도화되면서 공공 정책의 핵심 논점을 분석하는 AI 도구의 필요성이 커지고 있으며, 이에 대한 적용이 지속적으로 확대되고 있습니다. 생성형 AI 도입이 본격화됨에 따라 공공 데이터 연계를 통한 정교한 행정 지원이 강화되고 있고, 남부발전 이후 공공 부문에서 생성형 AI 모델 활용이 빠르게 확산되고 있습니다. 이에 따라 신규 사업과 입찰에도 적극 대응하고 있습니다.

국방 분야에서는 글로벌 안보 환경 변화와 자국 우선주의 강화에 따라 AI 기술 도입이 핵심 과제로 부상하고 있으며, 국방 자원 감소와 인력 부족 문제 해결을 위한 기술 혁신이 더욱 요구되고 있습니다. 미국을 비롯한 주요 국가들은 무인·AI 기술을 활용한 국방 역량 강화를 적극 추진하고 있으며, 우리나라 역시 국방기술백서에서 무인·AI를 최우선 과제로 선정하며, 첨단 국방 혁신을 가속화하고 있습니다. 이에 따라 코난테크놀로지는 시장 변화를 반영하여 국방 AI사업부를 신설하고, 국방 AI 플랫폼, 지능형 감시·정찰, 디지털트윈 기반 AI 파일럿 등의 연구 및 확보한 과제·프로젝트를 바탕으로 실질적인 적용을 확대하고 있습니다.

더불어, 2025년은 생성형 언어모델이 일상과 산업 전반으로 더욱 확장되는 한 해가 될 것으로 예상됩니다. AI 기술이 기존의 단순 자동화를 넘어 실질적인 업무 지원과 정보 검색 방식의 변화를 이끌면서, 다양한 분야에서 적용 범위가 계속 확대되고 있습니다. 이를 대비해 PC 전문업체와 협력하여 생성형 언어모델이 탑재된 온디바이스 AI PC를 출시 하였으며, AI가 디바이스 내에서 더욱 빠르고 효율적으로 작동할 수 있도록 연구를 진행하고 있습니다.

한편, 검색 패러다임도 생성형 언어모델과 RAG 기술이 결합된 형태로 변화할 것으로 전망됩니다. 검색을 넘어 정보의 선별, 요약, 즉시성 및 정확성이 더욱 중요해지는 흐름 속에서, 내부 데이터뿐만 아니라 외부 사이트의 정보까지 효과적으로 활용할 수 있도록 '코난 RAG-X'를 출시 하였습니다. 이를 통해 사내 자료부터 특화된 외부 데이터까지 통합해 신뢰도 높은 정보를 선별하고, 즉각적인 요약과 최적의 답변을 제공하는 환경을 구축하고 있습니다.

이러한 AI 기반 정보 활용이 고도화되면서, 생성형 AI는 대화형 인터페이스를 넘어 영상 분석 및 물리적 시스템과의 결합으로 더욱 정교해지고 있습니다. 산업자원부에서 진행 중인 온디바이스 AI 키오스크 프로젝트를 비롯해, 영상 분석 장비 및 LLM이 탑재된 고도화된 응대 시스템으로 발전할 가능성이 커지고 있습니다.

이 같은 흐름 속에서 AI 기술의 실용화를 지속적으로 추진하며, 기업·공공·국방 등 다양한 분야에서 정보 접근성과 생산성을 극대화하는 핵심 기술로 자리 잡을 수 있도록 연구 개발을 이어가고 있습니다.

☞ 저희의 신규 사업에 대한 자세한 정보는 본 보고서의 '2. 사업의 내용 > 7. 기타 참고사항 > 마. 신규사업' 부분을 참조해 주시기 바랍니다.

(1) Text AI 사업

Text AI 사업에서는 'GenAI까지 지원하는 벡터검색, 코난서치6'를 기반으로, 기관 및 기업의 LLM 활용에서 핵심 기술인 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 지원하며, 초대용량 벡터 검색과 텍스트, 이미지, 동영상을 아우르는 멀티모달 서치 기술을 제공합니다. 이 RAG 기술을 활용하면 최신 정보와 명확한 데이터에 기반한 LLM의 응답을 생성할 수 있어 최신성 문제를 보완하고, 정확한 답변 작성에 기여합니다. 또한, 타사 LLM에도 적용이 가능하여 확장성을 높이고 정보 왜곡(할루시네이션) 현상을 방지할 수 있습니다. 이와 더불어, 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 유사 이미지 검색을 통한 이커머스 매출 증대, 그리고 공공 서비스 및 기업 업무의 효율화에 기여하는 등, 활용도가 높은 국내 유일의 디스크 기반 벡터 검색엔진으로 10억 건 이상의 검색 결과를 처리할 수 있습니다.

'코난 애널리틱스'는 비정형 텍스트 데이터 분석을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하는 비즈니스 솔루션으로, 다양한 정부 및 민간 분야에서 AI 기반 분석 수요의 증가에 따라 광범위하게 활용되고 있습니다. 'pulseK'는 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 모니터링하며, 강신호는 물론 약신호까지 지원하여 모니터링, 위기 관리, 트렌드 분석 등 다양한 용도로 사용됩니다. 예를 들어, 한국거래소의 사이버 감시 시스템이나 공매도 중앙점검 시스템은 대량의 데이터를 분석하여 이상 징후, 시계열, 감성 등을 파악함으로써 기업의 핵심 의사결정을 지원하고, 이를 통해 포착된 인사이트를 제공하여 정부와 기관은 물론 민간 기업들까지도 데이터 주도적인 접근 방식을 채택하도록 돕고 있습니다.

한편 24시간 고객 응대가 가능하며, 고객 데이터 분석에도 유용한 '코난 챗봇'은 기업의 커뮤니케이션 효율성을 대폭 향상시킵니다. 최저임금의 상승, 수익성 저하, 컨택센터 인력 확보의 어려움, 감정 노동 및 전문성 결여 등의 다양한 운영상의 고민을 해결하고자 하는 추세에 발맞춰, 당사는 고객 빅데이터 축적 및 비즈니스 인사이트 분석이 가능한 코난 음성 인식/합성 기술을 기반으로 한 'AICC(인공지능 컨택센터)'또한 제공하고 있습니다. 2023년 8월부터는 이 서비스를 KTcs에 SaaS(서비스형 소프트웨어) 모델로 제공하며, 좌석당 이익 분배 방식 및 매출처 확보를 통해 매출 증대에 주력하고 있으며, 기존 시나리오 기반 답변 제공 외에도 생성형 AI인 코난 LLM을 결합하여 제품의 고도화를 진행중입니다.

코난 LLM은 국내 최대 규모의 한국어 데이터를 학습하여 뛰어난 한국어 답변 품질을 자랑합니다. 2023년 8월, 자체 개발한 한국형 대형 언어 모델 '코난 LLM'을 출시했으며, 고객의 다양한 수요에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 첫 번째로, 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 두 번째로, 기업의 단위 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 마지막으로 기업의 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'가 있습니다. 당사는 이렇게 다양한 크기의 LLM 모델을 가지고 있기 때문에, 고객의 업무 환경과 예산에 최적화된 다양한 라인업을 제안하고 제공합니다. 또한, 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 사전에 학습되지 않은 정보에 대해서도 정확한 답변을 제공할 수 있으며, 할루시네이션 현상을 최소화하는 고유의 언어 모델로 차별화를 이루고 있습니다.

각 사업부에서 발굴한 다양한 고객사 및 SK텔레콤과의 협력을 바탕으로 생성형 AI 부문의 영업 활동을 함께 전개하고 있습니다. 또한, 지난해 6월 국내 최초로 대형 언어 모델(LLM)을 공공 현장에 도입한 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업을 우수한 평가로 성공적으로 수주하였으며, 25년 1월 의료 분야에서 국내 최초로 한림대 의료원 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 계약을 체결하는 성과를 거두었습니다. 이처럼 생성형 AI의 다양한 분야 적용이 가속화되고 있으며, 코난 LLM은 공공 및 민간 영역에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있도록 지속적으로 확장해 나가고 있습니다.

'챗봇+'는 13개국 언어를 실시간으로 인식·처리할 수 있는 인공지능 동시통역 솔루션이 탑재된 외국어 동시 대화 시스템으로, 통역을 넘어 LLM 기반 애널리틱스, 와처를 활용한 영상 인식 등 다양한 생성형 AI 기능을 포함하고 있습니다. 이러한 확장성을 바탕으로 본격적인 매출 성장이 이루어지면서, Konan LLM 제품군으로 분류되었습니다. '챗봇+'는 SK텔레콤과의 공동 판매 파트너십을 통해 지하철 역사, 파라다이스 카지노, 롯데백화점, 영남대학교, 용산구청 등 다양한 기관 및 기업에 '트랜스 토커'라는 명칭으로도 납품되고 있으며, 외국인과의 원활한 소통이 필요한 여러 분야에서 높은 관심을 받고 있습니다. 이에 따라 활용 범위 또한 빠르게 확대되고 있으며, 일회성 판매를 넘어 구독형 서비스로 전환되어 안정적인 매출 성장이 기대됩니다. 더 나아가, '챗봇+'는 온디바이스 AI 기술을 활용한 산업별 맞춤형 AI 솔루션과도 접점을 확대해 나가고 있습니다. 예를 들어, 산업통상자원부의 핵심 과제인 국산 시스템온칩(SOC) 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 시스템 개발 및 실증 프로젝트와 같은 다양한 산업군의 AI 적용 사례와 연계해 활용 가능성을 넓혀가고 있습니다.

2025년 1분기 Text AI 사업 매출은 36.4억 원을 기록했습니다. 2024년 1분기 22.5억 원 대비 큰 성장세를 보였으며, 챗봇은 7.7억에서 5.4억으로 감소하였으나, Konan Search는 13.2억, Analytics는 13.4억으로 각각 12.5억, 2.7억 상승하며 전체 매출 확대를 견인했습니다.Konan LLM은 이번 분기에 반영된 매출은 없으나, 올해 마무리되는 한국남부발전, 한림대의료원 등 생성형 언어모델 관련 프로젝트 매출이 이후 반영될 예정으로, 생성형 AI 기반 실적 확대가 기대됩니다. 이처럼 공공 및 민간 주요 기관을 중심으로 LLM 기반 프로젝트가 활발히 진행되고 있으며, 2025년에는 공공기관을 중심으로 새로운 프로젝트 수주가 본격화되고 있습니다.보안이 핵심인 국방 분야에서도 Vision AI뿐만 아니라 LLM을 이용한 생성형 언어모델이나 분석 수요 등 Text AI 기술에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 국방기술백서 등에서 제시된 바와 같이, 전장 정보, 지휘체계, 훈련 및 작전 관련 문서 등 다양한 데이터의 고도화된 처리를 위한 적용 가능성이 제시되며, 이에 따라 텍스트 기반 AI 기술을 활용한 프로젝트 참여도 지속적으로 확대되고 있습니다.AI 플랫폼 구축 및 업무 자동화 도입에 대한 논의도 이어지고 있으며, LLM 공급을 넘어 상담 시스템, 기록 관리, 플랫폼 구축 등으로 적용 범위가 확장되는 흐름 속에서, 산업 전반에서 LLM 활용도는 지속적으로 확대될 것으로 전망됩니다.또한 올해 출시 예정인 Agentic RAG에 발맞춰, AIStation, AIStation Server, On-premise형 코난 RAG-X 등 다양한 어플라이언스 및 고객 맞춤형 비즈니스 모델을 순차적으로 출시하며, 텍스트 AI 기술 기반의 제품군 확장 및 수익모델 다변화를 적극 추진하고 있습니다. 이를 통해 솔루션 제공을 넘어, AI 인프라를 제공하는 기업형 구조로의 전환이 가속화되고 있으며, 2025년 이후에는 어플라이언스 기반의 신규 매출 확대도 본격화될 것으로 기대합니다.

(2) Vision AI 사업
Vision AI 사업은 대용량 영상 처리 기술과 인공지능을 결합한 비디오 이해 AI 플랫폼 '코난와처'를 중심으로 발전하고 있습니다. 이를 통해 등장인물, 상황, 장소 등을 자동 분석하고, 얼굴 인식, 객체 탐지, 이상 상황 감지 등의 영상 분석 솔루션을 제공합니다.

AI 기반 영상 분석 기술 활용이 확대되고 있으며, 2023년 12월, 드론과 결합된 AI 기반 식별 시스템으로 약 200미터 상공에서 실종자를 탐지하는 기술이 KISA CCTV 성능 시험인증(이동형)_실종자 인증을 획득했습니다. 이를 기반으로 실종자 수색, 특정 지역 감시, 경계뿐만 아니라 전장 인식 및 정보 관리와 같은 국방 플랫폼에도 적용되며, 신규 매출 창출을 위한 노력을 이어가고 있습니다.

국방 분야에서는 AI 영상 분석 실증 사업을 본격적으로 추진하고 있으며, AI 기반 공중무인체계 영상 통합 분석 기술(해병대사령부 납품) 등 다양한 연구 과제를 통해 매출 확대와 기술 고도화를 이루어가고 있습니다. 먼저 국방 분야에 AI 기술을 적용하여 실증 사례와 레퍼런스를 구축한 후, 이를 바탕으로 공공 안전, 스마트시티, 산업 보안 등 다양한 분야로 확장해 나갈 예정입니다. 특히, CCTV 기반 관제 시스템, 드론 영상 분석, 재난 대응 솔루션 등으로 활용 범위를 넓히며 AI 영상 분석 기술의 적용 가능성을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

'코난리스너'는 정밀한 음성 인식 기능을 제공하며, '코난보이스'는 자연스러운 고품질 음성 합성 기술을 기반으로 구독 서비스 형태로 운영됩니다. 두 솔루션은 클라우드뿐만 아니라 'On-Device' 방식으로도 제공되며, 로봇이나 다양한 장치에 탑재하여 활용할 수 있도록 적용 방안을 모색하고 있습니다.

2025년 1분기 Vision AI 사업 매출은 4.1억 원을 기록했습니다. 2024년 1분기 3.1억원 대비 증가한 수치로, 병력 자원 감소에 따른 감시,정찰 수요 확대와 함께 코난와처의 영상 분석 기술은 국방과 공공 분야에서 적용 영역을 점차 넓혀가고 있습니다.특히, 2024년 해병대사령부의 'AI 기반 공중무인체계 영상 통합분석 실증' 사업을 통해, 코난와처가 드론 UAV 기반 영상 분석에 직접 활용되었고, 공군의 'ACMI 수집분석체계 구축' 사업에도 도입되어 AI 기반 전투훈련 체계 전환에 기여하고 있습니다.여기에 더해, '디지털트윈 기반 인공지능 파일럿 개발' 과제 역시 자율비행 알고리즘, 전장 시뮬레이터, 무인기 탑재 기술까지 아우르는 통합 프로젝트로, 국방 현장 내 AI 도입 가능성과 실전 활용성을 크게 끌어올린 사례로 평가됩니다.국방기술백서에서도 인공지능과 유무인복합 기술이 국방 전략 핵심 R&D 최우선 과제로 지정된 만큼, 향후 국방 분야에서의 Vision AI 기술 수요는 더욱 확대될 것으로 기대되며, 공공 부문에서도 키오스크 등 현장 기반 영상 인식 수요와 맞물려 지속적인 매출 성장 기반으로 이어질 것으로 전망됩니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 등의 현황

(단위: 백만원)

품목

생산

(판매)

개시일

주요

상표

2025년 1분기매출액
2024년 매출액
2023년 매출액
제품 설명

금액
비율
금액
비율
금액
비율

Text AI
2000년
KonanSearch
1,323
32.53%
10,437
39.65%
7,882
32.27%
AI기반 멀티모달 검색엔진으로, 비정형 및 정형 데이터 검색뿐만 아니라 벡터타입 AI 데이터 검색 등 대용량의 고도화된 검색 기술을 포함하고 있습니다. 또한 멀티모달 서치의뉴럴 검색 엔진을 통해 이미지와 동영상 검색도 지원합니다. 이 기술은 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 이커머스 매출 증대를 위한 유사 이미지 검색, 그리고 공공서비스 및 기업 업무 향상을 위한 사진 검색 등 다양한 분야등에서 활용되고 있습니다.

2013년
KonanAnalytics
1,345
33.08%
2,384
9.06%
2,036
8.33%
방대한 규모의 데이터에 대한 텍스트 마이닝과, 기계학습, 인공지능, 통계학 기술을 바탕으로 정형/비정형의 기업 내부 데이터는 분석하여 고객이 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있도록 도움을 주는 지능형 빅데이터 분석 솔루션입니다.

2012년
pulseK
435
10.70%
2,229
8.47%
2,448
10.02%
인공지능과 비정형 데이터 분석기술과 국내 최대의 매체 커버리지를 기반으로 실시간 온라인 미디어를 심화분석 해주는 전문분석 서비스입니다. 실시간 이슈분석과 비즈니스 인사이트 제공, 캠페인의 성과측정까지를 제공하여 디지털 마케팅 활동과 미래예측 등 전문분석 영역까지 사용범위와 효익을 확장하고 있습니다.

2018년
KonanChatbot
546
13.42%
5,998
22.79%
3,079
12.60%
고품질의 대화 서비스를 제공하여 비즈니스를 업그레이드하는 인공지능 기반 대화 에이전트입니다. 콜센터와 같은 고객 지원 부서, 대화형 이커머스 서비스, 일정 관리 및 뉴스 제공을 위한 개인 비서 서비스, 메신저 기반의 기업 통합 검색에 필요한 중앙화된 대규모 데이터에 대한 즉각적인 답변 제공에 활용됩니다. 또한, 챗봇과 코난의 음성 인식 및 합성 기술을 결합한 'AICC(인공지능 컨택센터)'를 통해 24시간 콜센터 업무에 적용되어 효율적인 서비스를 제공하고 있습니다.

2023년
KonanLLM
-
-
1,096
4.17%
-
-
국내 최대 규모의 한국어 데이터를 학습하여 뛰어난 답변 품질을 자랑합니다. 고객의 다양한 수요에 맞춰 온디바이스용 코난 LLM OND(On-Device), 기업 업무용 코난 LLM PRO(Professional), 전사 지원용 코난 LLM ENT(Enterprise) 세 가지 버전으로 제공되며, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 학습되지 않은 정보도 보다 정확히 처리합니다. 또한, LLM 기반 통역 시스템 챗봇+를 비롯해 AI PC, 생성형 AI 키오스크, 스마트 컨시어지, 대화형 검색, 맞춤형 고객 응대 등 다양한 AI 기술을 적용하여 산업 전반에서 폭넓은 활용성을 제공합니다.

Vision AI
2004년
KonanWatcher
408
1.55%
4,080
15.50%
8,833
36.16%
영상 속 얼굴, 객체, 상황, 장면 등 다양한 멀티모달을 식별하는 분석기술을 바탕으로 동영상의 내용을 이해하여 딥메타데이터를 데이터베이스화 하고, 데이터 및 워크플로우를 쉽게 관리해주는 영상분석 및 미디어 자산 관리 시스템입니다

2017년
KonanListener/ KonanVoice
10
0.04%
94
0.36%
150
0.61%
End-to-End 음성인식기술과 End-to-End 음성합성 기술을 바탕으로 영상 및 오디오 파일 내 음성을 텍스트로 자동 생성하거나, 텍스트를 Voice skin을 입힌 음성 파일로 자동 생성해 주는 시스템입니다.

합계
4,066
100%
26,318
100%
24,428
100%
-

나. 주요 제품 등의 가격변동 추이당사 제품들은 데이터량, 트래픽의 규모, 필요 기능, 구현 난이도에 따라 가격이 결정되는 구조로 표준 가격으로 판매하지 않는 특성으로 인해 가격 변동 추이를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황

(단위: 천원)

매입유형
품 목
구 분
2025년 1분기(제27기)
2024년(제26기)

2023년

(제25기)

2022년

(제24기)

2021년

(제23기)

원재료
원재료비
국내
81,048
4,474,960
5,253,726
374,301
529,406

수입
-
-
-
-
-

소계
81,048
4,474,960
5,253,726
374,301
529,406

노무비
직원급여 등
국내
2,319,897
10,120,447
8,341,830
5,942,014
4,280,416

수입
-
-
-
-
-

소계
2,319,897
10,120,447
8,341,830
5,942,014
4280,416

제조경비
제조경비
국내
1,750,825
6,830,666
5,806,273
3,990,611
4,384,521

수입
-
-
-
-
-

소계
1,750,825
6,830,666
5,806,273
3,990,611
4,384,521

총 합 계
국내
4,151,770
21,426,073
19,401,829
10,306,926
9,194,343

수입
-
-
-
-
-

소계
4,151,770
21,426,073
19,401,829
10,306,926
9,194,343

주1) 매입현황 금액은 제조원가명세서 금액과 일치합니다.

나. 원재료의 제품별 비중

당사는 소프트웨어 라이선스 및 용역, 서비스를 제공하는 업종 특성상 업체로 실물 원재료, 상품 등의 매입이 존재하지 않습니다.
다. 원재료 가격변동추이당사는 소프트웨어 라이선스 및 용역, 서비스 매출을 주요 사업 영역으로 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되어 않고 있으므로 해당 사항은 없습니다.
라. 생산능력 및 생산 실적당사는 제조업체가 아니므로 생산 및 설비에 관한 사항은 없으나, 영업활동을 위한 기말 기준 자산의 내역은 아래와 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
토지
사용권자산
연구용자산
비품
건설중인자산
시설장치
합 계

기초 순장부금액
-
2,591,223
65,180
7,577,330
0
96,185
10,329,918

취득
-
84,969
0
7,380
0
0
92,349

처분
-
0
0
0
0
0
0

대체
-
0
0
0
0
0
0

감가상각비
-
(482,739)
(8,490)
(528,007)
0
(7,961)
(1,027,197)

기말 순장부금액
-
2,193,453
56,690
7,056,703
0
88,224
9,395,070

마. 생산설비에 관한 사항

비디오, 이미지, 음성, 텍스트 등 빅데이터를 처리해서 결과물을 제공하는 AI기술제품을 생산하기 위해서는 대량의 서버와 인프라를 갖추고 이를 중단없이 운영/관리하는 역량이 필요합니다. 당사는 160대의 서버를 보유/운영하고 있습니다.(2025년 03월기준) 또한 KT 강남 IDC센터등에 입주하여 업계 최고 수준의 인프라 운영 능력과 24시간 모니터링 보안관제 하에서 개발 및 서비스용 서버들을 운영/관리하면서 개발 및 서비스의 안정성을 확보하고 있고, 데이터량과 트래픽 증가 시 신속하게 확장할 수 있습니다. 또한 LLM의 학습을 위한 GPU 장비를 다량 확보하고 있습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

(단위: 백만원)

매출유형
품 목

2025년(제27기)

1분기매출액

2024년(제26기)

매출액

2023년

(제25기)

매출액

2022년

(제24기)

매출액

2021년

(제23기)

매출액

제품
Konan Search
내수
1,323
10,437
7,882
8,532
9,199

Konan Analytics
내수
1,345
2,384
2,036
2,210
2,757

Konan Chatbot
내수
546
5,998
3,079
766
1,873

Konan LLM
내수
-
1,096
-
-
-

Konan Watcher
내수
408
4,080
8,833
1,978
2,669

Konan Listener
내수
10
94
150
364
203

서비스
pulseK
내수
435
2,229
2,448
1,539
1,148

계
내수
4,066
26,318
24,428
15,388
17,849

합계
4,066
26,318
24,428
15,388
17,849

나. 판매 경로와 방법

당사는 각 사업부의 특성에 맞는 판매조직을 갖추고 있으며, 각 사업부는 영업과 기술조직을 동시에 보유하여 유기적으로 판매활동을 하고 있습니다.

매출유형
품목
시장
방법
판매경로

제품
Konan Search
국내
온프레미스
직판

협력사

Konan Analytics
국내
온프레미스
직판

Konan Chatbot
국내
온프레미스
직판

Konan LLM
국내
온프레미스
직판

협력사

Konan Watcher
국내
온프레미스
직판

Konan Listener
국내
온프레미스
직판

기타
국내

온프레미스

SaaS

직판

다. 수주 상황

(단위: 백만원)

계약명
거래처
수주 금액
매출액[기납품액]
수주 잔고

[코스콤] 사이버시장감시시스템, 공매도중앙점검시스템 운영 및 유지보수 용역
(주)코스콤
1,256
155
1,101

생성형 AI 기반 입원환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축
(학)일송학원한림대성심병원
1,000
-
1,000

[리오정보기술원] 정보공유센터 운영 및 유지관리
㈜엘지씨엔에스 (LG CNS)
997
246
751

(복원관리과) 복원관리과 보존 복원 장비 유지보수 사업
국가기록원
457
113
345

법무부 형사사법정보시스템(KICS) 유지보수
주식회사 앱이지
258
21
237

KBS 본사 NPS-KDAS 통합 유지보수 용역
(주)맑은기술
247
30
216

빅데이터 정보분석 운영 및 유지관리 사업
(주)엠티데이타
203
50
153

서울시 온라인 시정 모니터링 및 소통전략 컨설팅 수립
서울특별시청
155
19
136

자동검색 프로그램 용역
-
143
21
122

[KOICA] (장기계속 1차 )AI도입을 위한 실행과제 도출 및 개념검증 심층컨설팅 용역
한국국제협력단
127
31
95

YTN 디지털뉴스룸 (YSYS) 통합 유지보수 계약
(주)와이티엔
116
29
87

[성남시] 소셜 분석을 통한 시정 모니터링
경기도 성남시청
100
25
76

아이돌봄 통합지원플랫폼 운영 및 유지관리 관련 장비(HW, SW) 물품 구매계약
(주)집현전소프트
100
40
60

합 계
-
5,159
780
4,379

주1) 상기 수주계약은 당기 중 수주한 계약 중 주요 계약만 포함된 내역입니다. 거래처 및 계약내역 공개가 어려운 경우 하이픈으로 기재하였습니다.(1) 전체 계약 수주잔고

(단위: 백만원)

전체 계약 수주잔고

제 24기말(2022년)
제 25기1분기말(2023년)
제 25기2분기말(2023년)
제 25기3분기말(2023년)
제 25기말(2023년)
제 26기1분기말(2024년)
제 26기2분기말(2024년)
제 26기3분기말(2024년)
제 26기말(2024년)
제 27기1분기말(2025년)

13,037
15,692
21,355
27,720
15,003
21,584
18,646
27,745
18,330
22,642

주1) 수주잔고는 매출액으로 인식되지 않은 금액들이며, 전체계약 수주잔고는 구축계약 수주잔고가 포함된 내역입니다.(2) 구축 계약 수주잔고

(단위: 백만원)

구축 계약 수주잔고

제 24기말(2022년)
제 25기1분기말(2023년)
제 25기2분기말(2023년)
제 25기3분기말(2023년)
제 25기말(2023년)
제 26기1분기말(2024년)
제 26기2분기말(2024년)
제 26기3분기말(2024년)
제 26기말(2024년)
제 27기1분기말(2025년)

12,015
11,684
16,648
22,942
12,079
13,960
12,641
22,405
15,525
14,898

주1) 자세한 사항은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 > 18. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채 (5) 구축 계약 미이행 부분을 참조하여 주시기 바랍니다

5. 위험관리 및 파생거래

당사는 보고서 제출일 현재 시장성위험(금리 위험, 가격 위험, 환위험)에 노출되어 있지 않으며 외환 관련 파생상품 계약을 체결하지 않았습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

당사는 보고서 작성일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비정상적인 중요계약이 존재하지 않습니다.
나. 연구개발 조직당사의 연구소는 'Human Language Understanding 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Video Understanding 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'로 두 개의 연구소를 편성하여 당사의 주요기술 연구에 집중하고 있습니다.

인력운영 측면에서는 주요기술별로 전문 연구조직을 만들어서 전문역량을 강화할 수 있는 환경을 마련하고 있고, 기술제품별로 담당 Product Owner를 배정하여 제품개발전략을 주도하도록 하고 있습니다.

연구개발인력의 다수가 동 업계 경력 10년 이상 된 전문가 그룹입니다. 이처럼 동 업계 전문가들이 각자의 전문성을 바탕으로 회사의 제품 기획-설계-개발-테스트-상용화의 '표준 소프트웨어 개발 프로세스 전과정'을 여러 해 동안 반복 숙달하면서 손발을 맞추고 협업을 해왔기 때문에 생산성이 높고 '팀워크가 좋은 인재그룹'이 구성되어 있습니다.

▷ 연구개발인력 증감표 (2025-03-31 기준)

구분
직위
기초
증가
감소
기말

2019년
연구소장
1
-
-
1

연구원
25
2
1
26

합계
26
2
1
27

2020년
연구소장
1
-
-
1

연구전담요원
26
2
-
28

합계
27
2
-
29

2021년
연구소장
1
1
-
2

연구전담요원
28
8
2
34

합계
29
9
2
36

2022년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
34
23
5
52

합계
36
23
5
54

2023년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
52
25
4
73

합계
54
25
4
75

2024년
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
73
5
8
70

합계
75
5
8
72

2025년1분기
연구소장
2
-
-
2

연구전담요원
70
1
1
70

합계
72
-
-
72

다. 연구개발 비용

(단위: 천원)

구 분
2025년1분기
2024년
2023년
2022년
2021년

비용

처리

제조원가
-
-
-
-
-

판관비
1,909,339
5,511,377
4,998,570
2,554,855
1,261,289

합 계

(매출액 대비 비율)

45.70%
20.94%
20.46%
16.60%
7.1%

주)
당사는 연구개발비용에 대해 전액 비용처리(경상연구개발비) 중입니다.

라. 연구개발 실적

연구과제명
주관부서
연구기간

정부출연금

(단위:백만원)

관련 제품
비고

플러그앤플레이 방식으로 설명가능성을 제공하는인공지능 기술 개발 및 인공지능 시스템에 대한 설명 제공 검증
정보통신기획평가원
2022 ~ 2026
365
Konan WatcherKonan Listener
수행중

점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는인공지능 기술 개발 연구
정보통신기획평가원
2022 ~ 2026
412
-
수행중

AI기반 화력운용시스템 개발,실증
정보통신산업진흥원
2023~2025
1,325
Konan Watcher
수행중

태스크에 무관한 자가 인지 및 학습 기반 범용 인공지능 핵심 기술 개발
과학기술정보통신부
2024-2031
8
-
수행중

초거대 AI 모델을 활용한 공공 업무 효율성 검증 PoC
한국지능정보사회진흥원
2024
45
-
종료

국산 SoC 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재키오스크 시스템 개발 및 실증
한국산업기술기획평가원
2024 ~2025
1,740
-
수행중

디지털트윈을 활용한 인공지능 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증
국방기술진흥연구소
2024 ~2025
4,100
-
수행중

스마트팩토리 장비 건전성 관리를 위한 NPU 기반 AI 예지분석SaaS 개발 및 사업화
정보통신산업진흥원
2024
458
-
완료

（딥뷰-1세부） 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
정보통신기획평가원
2014 ~ 2024
2,804
Konan Watcher
완료

인공지능 모델과 학습데이터의 편향성 분석-탐지-완화·제거 지원 프레임워크 개발
정보통신기획평가원
2019 ~ 2022
140
Konan AnalyticsKonan BIpulseK
완료

차세대 AI 연구개발에 활용 가능한 유연한 딥러닝 프레임웍 기술 개발
정보통신기획평가원
2021 ~ 2022
1,000
-
완료

#17번 뉴스 대본 및 앵커 음성 데이터(인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2022
347
-
완료

#34번 (전북) 복지분야 콜센터 상담데이터(인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2021
396
-
완료

#13번 대화 텍스트 데이터 (인공지능 학습용 데이터 구축 사업)
한국지능정보
2021
493
-
완료

소비재 제품 고객평가 데이터AI 분석 및 제조 활용 서비스 개발
한국산업기술평가관리원
2020 ~ 2022
818

Konan Analytics

Konan BI

pulseK

완료

（VTT-2세부） 비디오 이해를 위한 이벤트-상황지식체계 학습 및 이벤트인식/관계추론 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2021
280
Konan Analytics
완료

（VTT-3세부） 비디오 이해를 위한 데이터수집 및 보정 자동화 시스템 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2021
3,415
Konan Watcher
완료

(4D실감-총괄/1세부) 4D 복원 및 동적 변형 거동모델 기반의 초실감 서비스 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2020
720
-
완료

(4D실감-2세부) 초실감 서비스를 위한 동적객체의 실시간 4D 복원 기술 개발

정보통신

기획평가원

2017 ~ 2020
620
-
완료

5G 기반 인터랙티브 실감미디어기술 개발 및 실증

정보통신

기획평가원

2018 ~ 2020
300
Konan Watcher
완료

자연어 처리를 통한 메시지 의도분석기반의 지능형 협업 플랫폼 개발

정보통신

기획평가원

2018 ~ 2020
659
Konan BI
완료

ISO 경영시스템 표준을 지원하는 위험 관리기반의 지능형 클라우드 서비스 개발
한국산업기술평가관리원
2018 ~ 2019
170
Konan Analytics
완료

빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업
한국지능정보사회진흥원
2019 ~ 2021
910
pulseK
완료

시각 데이터에 대한 한국어 설명 문장 생성 기반지능형 시각 데이터 검색 기술 개발
중소기업정보기술진흥원
2019 ~ 2021
180
Konan Watcher
완료

음성인식 및 인공지능을 활용한 고객 추천및 Sales Call 성과 향상 플랫폼 개발
중소기업정보기술진흥원
2019 ~ 2020
464
Konan Listener
완료

연구자를 위한 매칭 및 분석서비스

한국데이터

산업진흥원

2019
960
Konan Analytics
완료

인공지능 학습용 데이터 구축
한국지능정보사회진흥원
2020 ~ 2021
570
Konan Listener
완료

7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 보유 현황(1) 지식재산권 보유 현황

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
관련제품
출원국

1
등록완료
영상객체 모양 정보 추출 방법 및 그를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템 및 그 방법
김회율, 코난, 팬텍
1999.12.01
2002.09.10
KonanWatcher
대한민국

2
등록완료
변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치
김회율, 코난, 팬텍
2000.05.22
2007.04.20
KonanWatcher
대한민국

3
등록완료
컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록
김회율/코난
2000.06.23
2003.11.08
KonanWatcher
대한민국

4
등록완료
HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)
코난
2001.03.20
2003.12.17
KonanWatcher
대한민국

5
등록완료
장면전환 검출방법
코난
2001.03.26
2004.07.16
KonanWatcher
대한민국

6
등록완료
음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2004.08.31
2007.01.25
KonanWatcher
대한민국

7
등록완료
내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템
코난
2004.09.17
2007.01.12
-
대한민국

8
등록완료
클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법
코난
2005.03.17
2007.04.13
KonanWatcher
대한민국

9
등록완료
개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템
코난
2005.10.26
2007.05.21
-
대한민국

10
등록완료
첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법
코난
2005.11.10
2007.05.21
KonanSearch
대한민국

11
등록완료
방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법
코난
2006.03.14
2007.11.30
KonanWatcher
대한민국

12
등록완료
오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법
코난
2006.03.14
2007.12.06
KonanListener
대한민국

13
등록완료
동영상 광고 관리 방법 및 시스템
코난
2007.01.12
2007.09.19
KonanWatcher
대한민국

14
등록완료
키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템
코난
2007.01.30
2007.09.19
-
대한민국

15
등록완료
오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.05.15
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국

16
등록완료
오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법
코난
2007.05.17
2009.12.2
KonanListener
대한민국

17
등록완료
오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법
코난
2007.06.05
2009.09.01
KonanWatcher
대한민국

18
등록완료
영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법
코난
2007.08.07
2010.3.3
KonanWatcher
대한민국

19
등록완료
비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법
코난
2007.08.08
2009.12.1
KonanWatcher
대한민국

20
등록완료
영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법
코난
2007.08.22
2009.04.28
KonanWatcher
대한민국

21
등록완료
문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)
코난
2007.10.24
2009.02.18
KonanSearch
대한민국

22
등록완료
멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법
코난
2008.06.10
2012.01.16
KonanWatcher
대한민국

23
등록완료
연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법
코난
2008.07.02
2010.08.20
KonanListener
대한민국

24
등록완료
모바일 환경에서 멀티미디어 객체 식별을 이용한 사용자 관심도 측정 시스템 및 사용자 관심도 측정 방법
코난
2010.05.26
2011.03.21
KonanWatcher
대한민국

25
등록완료
통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법
코난
2011.03.21
2013.03.14
KonanWatcher
대한민국

26
등록완료
방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법
코난
2011.12.09
2012.06.05
KonanListener
대한민국

27
등록완료
TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법
코난
2013.05.21
2013.12.10
KonanWatcher
대한민국

28
등록완료
TV 방송 프로그램과 연동되는 TV-커머스 상품 검색 시스템 및 TV 커머스 상품 검색 방법
코난
2013.06.10
2013.12.13
KonanSearch
대한민국

29
등록완료
터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법
코난
2013.08.19
2014.07.16
KonanSearch
대한민국

30
등록완료
인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법
코난
2014.03.28
2014.11.18
KonanSearch
대한민국

31
등록완료
다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법
코난
2014.04.07
2015.08.31
KonanSearch
대한민국

32
등록완료
실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법
코난
2014.12.30
2016.01.27
KonanWatcher
대한민국

33
등록완료
미디어 에셋 관리 프레임워크
코난
2014.12.30
2016.04.11
KonanWatcher
대한민국

34
등록완료
비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법
코난
2015.11.12
2017.06.23
KonanWatcher
대한민국

35
등록완료
파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법
코난
2016.07.25
2018.01.02
KonanSearch
대한민국

36
등록완료
동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법
코난
2016.08.05
2017.08.07
KonanSearch
대한민국

37
등록완료
비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법
코난
2017.07.17
2019.06.19
KonanSearch
대한민국

38
등록완료
타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법
코난
2017.11.02
2019.04.04
KonanWatcher
대한민국

39
등록완료
인공지능 기반 부품 검색 시스템
코난
2018.03.09
2019.10.30
KonanWatcher
대한민국

40
등록완료
동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법
코난
2018.11.12
2020.08.20
KonanWatcher
대한민국

41
등록완료
메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법
코난
2018.11.27
2020.12.01
-
대한민국

42
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법
코난
2018.12.07
2020.05.27
KonanWatcher
대한민국

43
등록완료
얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템
코난
2018.12.07
2020.01.28
KonanWatcher
대한민국

44
등록완료
인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템
코난
2019.08.06
2021.08.04
KonanWatcher
대한민국

45
등록완료
비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법
코난
2019.11.11
2021.01.26
KonanWatcher
대한민국

46
등록완료
자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.11.22
2021.08.02
KonanWatcher
대한민국

47
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2019.12.17
-
KonanListener
대한민국

48
등록완료(분할)
음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
코난
2021.06.09
2021.12.21
KonanListener
대한민국

49
등록완료
중국어 형태소 분석 장치 및 방법
코난
2020.04.20
2021.10.20
KonanSearch
대한민국

50
등록완료
이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치
코난
2020.11.09
2023.06.22
KonanWatcher
대한민국

51
등록완료
인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치
코난
2020.11.09
2023.03.03
KonanListener
대한민국

52
등록완료
미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법
코난
2016.12.29
2018.03.30
KonanWatcher
대한민국

53
출원중
인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치
코난
2020.11.26
-
KonanListener
대한민국

54
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국

55
출원중
사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
KonanListener
대한민국

56
출원중
아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치
코난
2021.12.22
-
-
대한민국

57
등록완료
이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치
코난
2020.12.29
2022.09.26
-
대한민국

58
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국

59
출원중
비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법
코난
2021.12.06
-
-
대한민국

60
출원중
엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치
코난
2021.12.06
-
-
대한민국

61
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국

62
등록완료
CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치
코난
2021.12.20
2022.06.08
-
대한민국

63
등록완료
객체 검출 방법 및 그 장치
코난
2021.12.21
2022.08.02
-
대한민국

64
출원포기
학습 데이터 증강 장치 및 그 방법
코난
2021.12.23
-
-
대한민국

65
등록완료
인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법
코난
2021.12.24
2022.03.29
-
대한민국

66
출원중
통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

67
출원중
사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

68
출원포기
자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치
코난
2022.04.25
-
-
대한민국

69
출원포기
음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법
코난
2022.08.05
-
KonanVoice
대한민국

70
출원중
이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능평가 장치 및 그 방법
코난
2022.12.16
-
-
대한민국

71
출원중
객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치
코난
2022.12.16
-
-
대한민국

72
출원중
불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한 하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치
코난
2022.12.19
-
-
대한민국

73
출원중
소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법
코난
2022.12.19
-
-
대한민국

74
출원중
딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기
코난
2022.12.27
-
-
대한민국

75
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

76
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

77
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

78
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

79
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan LLM]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

80
출원중
기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]
코난
2023.06.21
-
코난 LLM
대한민국

81
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국

82
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain
코난
2023.08.09
2025.03.21
-
대한민국

83
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국

84
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Braein
코난
2023.08.18
-
-
대한민국

85
출원중
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
-
-
대한민국

86
등록완료
코난AI프레임워크 상표출원_Kredict
코난
2023.08.25
2025.04.08
-
대한민국

87
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_D-Cheeps
코난
2023.10.19
2025.03.21
-
대한민국

88
등록완료
음성합성 소프트웨어 상표출원_TiTiSo
코난
2023.10.19
2025.0321
-
대한민국

89
출원
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.03.08
-
-
대한민국

90
등록완료
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.04.05
2024.07.29
-
대한민국

91
등록완료(상표)
제 35류 전자데이터처리업등 12건
코난
2022.07.26
2024.07.19
-
대한민국

92
출원(해외)
플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법
코난
2024.04.08
-
-
미국

93
출원(해외)
설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법
코난
2024.05.09
-
-
미국

94
등록완료(해외)
APPARATUS FOR DATA PROCESSING FOR SIMULTANEOUSLY PERFORMING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FUNCTION PROCESSING AND DATA COLLECTION AND METHOD THEREOF
코난
2022.04.07
2024.05.07
-
미국

95
출원
레이블링을 신뢰할 수 없는 시계열 데이터에서의 강건한 이상탐지 방법 및 그 장치
코난
2024.08.09
-
-
대한민국

96
등록완료
군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법
코난
2021.12.02
2024.08.26
-
대한민국

97
등록완료
소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법
코난
2021.12.27
2024.07.25
-
대한민국

(2) 기술 인증 현황

인증 유형
연도
제품명
등록번호
등록일
등급

GS 인증

(TTA)

2023년
코난 와처 4
23-0302
2023.07.24
1등급

2022년
코난 서치 6
22-0415
2022.09.05
1등급

2022년
코난 챗봇 3
22-0091
2022.02.24
1등급

2021년
코난 BI 6
21-0604
2021.12.06
1등급

2019년
코난 애널리틱스5
19-0448
2019.10.24
1등급

2018년
코난 서치5
18-0568
2018.11.22
1등급

2018년
코난봇 v2
18-0063
2018.01.25
1등급

2017년
ezFinder v1
17-0047
2017.01.31
1등급

2017년
코난 애널리틱스4 Spark
17-0262
2017.07.10
1등급

2016년
코난 애널리틱스4
16-0219
2016.07.06
1등급

2016년
코난 링크 v2
16-0256
2016.08.01
1등급

2015년
코난 미디어아크 v1.5
15-0032
2015.02.09
1등급

2013년
코난 서치4
13-0169
2013.08.05
1등급

2009년
코난 웹크롤러
09-0211
2009.11.25
1등급

2006년
코난 독크루저
06-0189
2006.11.13
1등급

2006년
코난 데스크톱 검색 v.2.0
06-0008
2006.01.04
1등급

인증 유형
연도
인증기업
인증조직
인증기간
등급

SP 인증

(NIPA)

2023년
㈜코난테크놀로지
전사
2023.11~2026.11
2등급

2020년
㈜코난테크놀로지
전사
2020.11~2023.11
2등급

2018년
㈜코난테크놀로지
전사
2018.9~2020.9
2등급

2016년
㈜코난테크놀로지
전사
2016.9~2018.9
2등급

2013년
㈜코난테크놀로지
연구소
2013.9~2016.9
2등급

인증 유형
연도
인증분야(인증항목)
인증번호
인증기간
제품명

지능형 CCTV 성능 인증

(KISA)

2021년

방위사업분야배회(100%)침투(100%)

유기(100%)방화/폭발(93.9%)

ICSC M 2021-08
2021.12.9~ 2024.12.9
KonanWatcher

지능형 CCTV 성능 인증

(KISA)

2023년
이동형(실종자)
KISA-IC-2023-025
2023.12.15~ 2026.12.14
KonanWatcher

인증 유형
연도
인증번호
인증기간
제품명

SaaS 간편등급(Konan Chatbot Cloud보안인증)/11개분야 30개항목
2023년도
CSAP-2023-022호
2023.08.31~2026.08.30
Konan Chatbot Cloud

(3) 수상 실적

연도
수상 내용
수여 기관

2024년
과기정통부 장관상 기술(Cross-indystry) 부문 우수기업
과학기술정보통신부

2023년
문서혁신 활성화 공로(행정안전부장관 표창)
행정안전부

2023년
방산혁신기업 100 선정
방위산업청

2023년
SW기업 품질혁신 유공표창 NIPA 원장상
과학기술정보통신부

2022년
과기정통부 "데이터 개방 및 유통 활성화" 유공 장관표창 수상
과학기술정보통신부

2021년
지능형 인재개발 체계' 범부처 적극행정 우수사례 선정
인사혁신처

2021년
제20회 대한민국 SW기업경쟁력대상 "지식정보화 연구소장상" 수상
과학기술정보통신부

2020년
제19회 대한민국 SW기업경쟁력 "우수상" 수상
한국소프트웨어산업협회

2020년
소프트웨어 프로세스 품질인증 2020 우수상 수상
정보통신산업진흥원

2018년
ICT 대상 지능정보 분야 대상 수상
과학기술정보통신부

2018년
공공부문발주자협의 공로상 수상
공공부문발주자협의회

2018년
소프트웨어 프로세스 품질인증 우수상 수상
정보통신산업진흥원

2017년
2017 SW 품질대상 최우수상 수상(이지파인더)
한국정보통신기술협회

2016년
K-ICT 대상 지능정보 부문 우수상 수상
미래창조과학부

2016년
빅데이터 사업부문 공로상 수상
한국정보화진흥원

2015년
제14회 대한민국 SW기업경쟁력 대상 우수상 수상
한국소프트웨어산업협회

2014년
제1회 대한민국 SW품질대상 우수상 수상-코난 서치 4
과학기술정보통신부

2012년
SW공학 적용 우수기업 선정(코드품질 개선 및 결함분석

정보통신산업진흥원

소프트웨어공학센터

2012년
제 11회 대한민국 SW기업경쟁력 대상 특별상 지식정보화연구센터장상 수상
한국소프트웨어산업협회

2011년
대한민국 벤처창업대전 대통령상 수상
경기도일자리재단

2010년
제9회 대한민국 SW기업 기업경쟁력 대상 우수상
한국소프트웨어산업협회

2006년
기술혁신형 이노비즈(INNO-BIZ)기업 선정
중소벤처기업부

2005년
제4회 대한민국 SW사업자 대상 경영상 수상
한국소프트웨어산업협회

2001년
정보통신부장관 표창장 수상
정보통신부

나. 지원정책 및 규제 환경(1) 지원정책

정부는 AI 활용 생태계를 조성하고, 데이터-AI 융합을 촉진하는 계획의 일환으로 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능(AI)를 적극적으로 활용하고, 기존 주력산업 경쟁력을 높이며 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 [AI+X] 플래그십 프로젝트를 추진한 바 있습니다. 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련하였고, 2023년 9월 영빈관에서 진행된 초거대 AI 출정선언 행사를 통해 정부 차원의 AI 지원 계획을 발표하였습니다. 또한, 최근에는 AI 컴퓨팅 인프라 확충, AI 스타트업 육성, 데이터 개방 확대 등 AI 산업의 기반을 강화하기 위한 정책이 다양하게 추진되고 있습니다.2022년 11월 말 OpenAI의 챗GPT 발표 이후, 전 세계적으로 생성형 AI가 중요한 이슈로 부상했으며, 국내에서도 정부 부처들이 업무 효율성 개선과 업무 부담 감소를 위해 다양한 기술 도입을 적극 검토하고 있습니다. 특히, 보고서 작성 업무와 같이 상당한 시간과 노력이 소요되는 문제를 해결하기 위한 대안으로 생성형 인공지능(AI) 활용이 권장되고 있으며, 이에 따라 공공기관뿐만 아니라 민간 부문에서도 산업구조 고도화를 위한 AI 기술 도입 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름에 맞춰 당사는 AI 기술 도입 및 활용도가 높은 분야를 중심으로 생성형 AI를 활용한 서비스와 제품을 확대하며 시장점유율을 높이는 전략을 추진하고 있습니다.(2) 규제 환경정부는 AI의 개인정보 오남용을 막고 개인정보보호를 강화하기 위해 개인정보보호법을 개정하였습니다. 개인정보보호법의 주요 내용은 다음과 같습니다.

○ 드론, 자율주행차 등 '이동형 영상정보처리기기'를 통한 개인영상정보 촬영을 원칙적으로 제한하되, 촬영사실을 표시했음에도 거부의사를 밝히지 않은 경우 예외적으로 허용

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스의 부작용을 줄이기 위해 '콘텐츠 추천 등 맞춤형 서비스' 가 정보주체에게 법적인 영향을 주는 경우 이의제기 및 설명을 요구할 수 있는 권한을 신설

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 쉽게 인식할 수 있도록 알릴 의무 신설

최근 AI 규제 동향을 보면, AI의 투명성과 책임성을 강화하는 방향으로 법제화가 진행되고 있으며, 특히 인공지능 기본법 제정 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다. 당사는 개인정보 보호법을 준수하여 AI기술제품을 통한 추천서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 인식할 수 있도록 알리는 장치를 마련하여 '표준 제품 품질인증 프로세스'에 반영하여 점검하고 제품 릴리즈를 하는 등 개인정보 보호활동을 이행해 나가고 있습니다.

다. 외부 기관의 상장 기술 평가 내역당사는 2021년 08월 24일 한국거래소에 기술성장기업용 기술성 평가를 신청하였으며, 2021년 9월과 10월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 한국기업데이터 및 나이스디앤비의 기술평가와 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2021년 11월에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 한국기업데이터는 'AA', 나이스디앤비는 'A'입니다.

[외부 기관의 기술 평가 내역]

외부평가기관
평가대상 기술
평가결과
평가기간

한국기업데이터

AI for Human Language Understanding

AI for Video Understanding

AA

2021. 9. 15 ~

2021. 11. 2

나이스디앤비
A

2021. 9. 15 ~

2021. 11. 5

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2) 기업체 수의 증가

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

[중소기업 기본통계]

(단위: 천개)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
2021년
2022년

전체
5,894
6,085
6,301
6,644
6,894
7,295
7,723
8,053

대기업
4
5
5
5
8
9
10
10

중소기업
5,890
6,080
6,296
6,639
6,890
7,286
7,713
8,042

(비중, %)
99.9
99.9
99.9
99.9
99.9
99.9
99.9
99.9

출처) 중소벤처기업부, 중소기업기본통계

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

[표] CCTV 보급률 통계

구분
2017년
2018년
2019년
2020년
2021년
2022년
2023년

총 CCTV 설치대수(대)
954,261
1,032,879
1,148,770
1,336,653
1,458,465
1,607,388
1,767,894

전년대비 증가대수(대)
109,125
78,618
115,891
187,883
121,812
148,923
160,506

전년대비 증감비(%)
12.9
8.2
11.2
16.4
9.1
10.2
10.0

출처) e-나라지표

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

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

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

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

미화 달러당 fp32 성능.jpg
미화 달러당 FP32 성능

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

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

다) 경기변동의 특성 및 계절성

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

[2019년~2024년 분기별 매출액]

(단위: 백만원)

제품명
사업연도
1분기
2분기
3분기
4분기
합계
4분기 비중

제 품
2019년
2,981
2,540
2,752
3,133
11,407
27.5%

2020년
2,664
1,815
1,900
6,436
12,815
50.2%

2021년
1,969
2,425
2,336
9,971
16,701
59.7%

2022년
2,348
2,378
2,149
6,975
13,850
50.4%

2023년
1,789
1,193
2,669
16,329
21,980
74.3%

2024년
2,219
5,896
3,265
12,709
24,089
52.8%

2025년
3,630
-
-
-
3,630
-

서비스

(펄스케이)

2019년
191
87
290
396
964
41.1%

2020년
204
233
347
402
1,186
33.9%

2021년
168
309
221
451
1,148
39.3%

2022년
269
283
478
509
1,539
33.1%

2023년
353
1,229
441
425
2,448
17.4%

2024년
354
369
365
1,120
2,229
50.2%

2025년
435
-
-
-
435
-

계
2019년
3,172
2,627
3,042
3,529
12,371
28.5%

2020년
2,868
2,048
2,247
6,838
14,001
48.8%

2021년
2,136
2,734
2,557
10,423
17,849
58.4%

2022년
2,617
2,661
2,627
7,484
15,388
48.6%

2023년
2,142
2,422
3,110
16,754
24,428
68.6%

2024년
2,573
6,266
3,651
13,829
26,318
52.5%

2025년
4,066
-
-
-
4,066
-

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

마. 신규사업성장률이 높게 전망되는 분야로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

제품
사업내용
전망

코난 LLM

가장 크게 성장이 기대되는 신규 사업은 당사의 생성형 AI인 코난 LLM 입니다. 코난 LLM은 단일 모델에 비해 활용도가 높아 고객의 다양한 수요와 예산에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 기업의 개별 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 그리고 기업 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'로 나뉘며, 다양한 고객의 업무나 예산에 맞추어 선택할 수 있는 라인업을 갖추고 있습니다.올해 6월, 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업인 온프레미스형 대형 언어 모델(LLM) 도입 프로젝트를 우수한 평가를 받아 수주함으로써, 국내 최초로 대형 언어 모델을 공공 현장에 도입하는 사례를 만들었습니다.또한, 2025년 1월 한림대학교 성심병원의 10억 원 규모 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 사업을 추가로 수주하며, 의료 분야에서도 LLM의 활용이 확대되고 있습니다. 해당 사업은 입원 기록 자동화뿐만 아니라 진료 지원, 의무기록 관리, 병원 행정 효율화 등으로 확장될 수 있어 의료 산업 전반에서 AI 도입의 가능성을 높이는 사례가 될 것입니다.

특히, 2025년에는 유사한 규모의 공공기관을 중심으로 프로젝트 수주가 본격화되고 있으며, 디지털 플랫폼 구축과 AI 기반 업무 자동화 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 이에 따라, 단순한 LLM 공급을 넘어 상담 시스템, 기록 관리, AI 플랫폼 구축 등으로 적용 범위를 넓히며, 공공 및 민간 분야 전반으로 확장해 나갈 계획입니다.

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

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

생성형 AI어플라이언스

2025년 4월, TG삼보와 협력하여 온디바이스 AI PC의 출시가 예정되어 있고, 생성형 AI 어플라이언스 시장을 본격적으로 확장하고 있습니다. 이번에 출시되는 AI PC는 당사의 '코난 LLM OND(On-Device)' 모델을 탑재하여, 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

이번 AI PC의 가장 큰 특징은 보안성과 신뢰성입니다. '코난 LLM OND'는 사용자의 PC 문서를 실시간으로 벡터 색인하고 이를 기반으로 질의응답을 수행합니다. 외부 서버를 거치지 않기 때문에 문서 유출 위험이 없으며, 최신 정보를 반영한 답변이 가능합니다. 또한 문서 요약, 표 요약, 다국어 번역, 질의응답 등의 기능을 제공하여 업무 생산성을 높이는 데 기여합니다.AI PC, AI 서버, NPU(신경망 처리 장치)를 활용한 국산 반도체 기반 온디바이스 AI 환경 최적화를 비롯해 다양한 방향으로 사업을 확장하며, 이를 통해 국산 LLM과 결합한 AI 어플라이언스 확장 가능성을 모색하고 있습니다. 나아가, 이러한 기술이 국방 및 공공 부문에서도 효과적으로 활용될 수 있도록 개발 방향을 다각도로 검토하고 있습니다.

온디바이스 AI 기술이 적용된 AI PC 시장은 앞으로 지속적인 성장이 기대됩니다. 코난 LLM OND를 탑재한 AI PC는 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있어, 보안이 중요한 공공기관 및 기업 환경에서 높은 수요가 예상됩니다.

특히, 공공 및 일반 납품을 병행하면서 조달 등록을 추진하여 AI PC의 보급을 가속화할 예정입니다. TG삼보는 정부 조달 시장에서 10년 연속 1위를 기록한 기업으로, 공공기관 맞춤형 AI PC 모델을 최적화하여 조달 등록을 진행할 계획입니다. 이를 통해 기관별 보안 및 환경 요구에 맞춘 AI PC를 공급하면서 시장을 선점할 것으로 기대됩니다.

또한, 일반 기업 및 개인 소비자 시장에서도 AI PC의 수요가 증가할 전망입니다. AI PC는 문서 요약, 데이터 분석, 실시간 질의응답, 다국어 번역 등 다양한 AI 기능을 즉시 활용할 수 있어 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이에 따라 기업에서는 업무 자동화와 생산성 향상을 위해 AI PC 도입을 고려할 가능성이 높아지고 있으며, 개인 소비자 역시 AI 활용에 대한 관심이 증가하고 있어 점진적인 확산이 기대됩니다.

코난 RAG-X

코난 RAG-X는 기업 맞춤형 검색증강생성(RAG) 기술을 활용한 AI 솔루션으로, 현재 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행 중입니다. 이 솔루션은 단순한 웹 검색을 넘어 기업 내부 데이터, 실시간 웹사이트 정보, 고객 맞춤형 자료 등을 통합하여 심층적인 인사이트를 제공하는 것이 특징입니다. 특히, 검색된 정보를 기반으로 대형언어모델(LLM)이 분석을 수행하고, 기업 업무에 맞는 최적의 답변을 생성하는 역할을 합니다.

코난 RAG-X는 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 바탕으로, 다양한 비즈니스 환경에서 활용될 수 있습니다. 기업의 내부 문서, 데이터베이스(DB), 실시간 시장 데이터 및 업계 보고서 등을 종합적으로 분석하여 보고서 작성, 시장 조사, 트렌드 분석, 경쟁사 동향 파악, 고객 응대 자동화 등 다양한 업무 프로세스를 지원합니다.

코난 RAG-X는 기업의 지능형 정보 검색 및 분석 기능을 지원하는 AI 솔루션으로, AI 도입이 확산됨에 따라 활용 범위가 점차 넓어질 것으로 기대되며, 최근 기업 내 데이터의 폭발적인 증가와 AI 기반 업무 자동화 수요가 맞물리면서, 기업 맞춤형 AI 검색 및 생성형 언어모델(LLM) 도입도 한층 활발해질 전망입니다.

특히, 기존의 웹 검색이나 사내 문서 검색 시스템은 단편적인 정보 제공에 그치는 한계가 있었습니다. 하지만 코난 RAG-X는 검색증강생성(RAG) 기술을 활용하여 내부 문서, 실시간 시장 데이터, 업계 보고서 등 다양한 정보를 통합하여 AI가 최적의 답변을 생성하기 때문에 기업의 생산성을 극대화하는 차세대 AI 검색 엔진으로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

또한, 기업의 AI 도입이 보안성과 맞춤형 데이터 활용을 중요하게 여기는 방향으로 발전하고 있어, 단순한 클라우드 기반 AI 서비스보다 기업 내부 환경에 최적화된 AI 검색 및 생성 솔루션이 더욱 각광받을 것으로 예상됩니다.

챗봇+(코난외국어동시대화솔루션)

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

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

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

국방 AI

2025년, 국방 분야에서 AI 기반 지능형 감시·정찰 및 전투 지원 시스템 개발을 본격적으로 추진하고 있습니다. 특히, AI 영상 분석 및 공중무인체계 영상 통합 분석 기술(해병대사령부 납품) 등 다수의 연구 과제를 수행하며, 국방 AI 플랫폼의 확장을 모색하고 있습니다.

이번 사업의 핵심은 AI 기반 감시·정찰 자동화 및 실시간 전장 데이터 분석입니다. 코난와처를 활용하여 드론·UAV 영상 실시간 분석, AI 기반 전술 운용 지원, 자동화된 지휘통제 시스템 연계 등을 구현하며, 국방 전력 강화를 목표로 하고 있습니다. 또한, 디지털트윈 기술을 활용한 AI 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증 사업을 추진하며, 자율 비행 및 전장 최적화 기술을 검증하고 있습니다.

AI 기반 ACMI 수집·분석체계 구축(공군 전력지원체계사업단 수주) 프로젝트도 진행 중이며, 공중 전투 훈련 데이터를 AI 기반으로 구조화하고, 음성 인식 기술을 적용해 교신 내용을 자동 기록하는 등 훈련 효율성을 극대화할 계획입니다.

이러한 기술들은 국방 분야에서 감시·정찰, 지휘통제, 훈련 시뮬레이션, 전투 지원 등 다양한 영역에 적용될 수 있습니다. 특히, AI 기반 데이터 분석 및 자동화 기술을 통해 국방 내 의사결정 체계를 고도화하고, 실시간 정보 수집·분석 역량을 강화하는 방향으로 발전할 것입니다. 나아가, 국방 AI 어플라이언스를 통해 방산 기술의 디지털 전환을 가속화하고, 공공 및 민간 시장에서도 활용될 수 있도록 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

2025년 대한민국 국방예산은 전년 대비 3.6% 증가한 약 61조 5,878억 원으로 확정되었으며, 첨단 무기체계 개발과 AI 기반 전력 강화를 위한 투자가 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히, 국방기술기획서에 따르면 AI 및 유무인 복합체계가 10대 전략기술 분야로 선정되었으며, 향후 국방 기술 개발의 최우선 과제로 추진될 예정입니다.저출생으로 인한 병력 감소가 현실화됨에 따라 전력 보완을 위한 AI 및 자동화 기술 도입이 필수적인 상황이며, 감시·정찰, 지휘통제, 전투 지원 등 다양한 군사 작전에서 AI 기반 자동화 및 의사결정 지원 시스템의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이에 따라 국방 AI 기술의 실용화가 빠르게 진행되고 있으며, AI 기반 영상 분석, 자율 무인기, 디지털트윈 시뮬레이션, 전투 훈련 데이터 분석 등 다양한 국방 AI 프로젝트가 추진되고 있습니다.이러한 기술들은 국방뿐만 아니라 공공 안전, 스마트시티, 산업 보안 등으로 확장될 가능성이 크며, AI 도입을 통한 군사 작전 효율성 증대 및 자동화 기술의 발전이 지속될 것으로 예상됩니다. 국방 AI 어플라이언스의 적용 범위가 점차 넓어지는 가운데, AI 기반 전력 강화가 미래 전장 환경의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 전망됩니다.

※ 용어의 정리

용어
내용(기술정의)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)
검색 증강 생성은 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아내어 그 정보를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 질문에 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하기 위해 설계되었습니다.

Deep Learning
딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부릅니다. 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 어떤 특징을 추출할지를 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했지만, 딥러닝에서는 기계가 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습합니다.

Deep Learning Framework
딥러닝 프레임워크는 인공 신경망을 구축하고 훈련시키는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리 및 도구 모음입니다. 이 프레임워크는 데이터 과학자와 개발자들이 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 구축, 훈련, 평가 및 배포할 수 있도록 지원합니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 의료 이미징 분석 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 이러한 프레임워크를 통해 개발자와 연구자들은 이미지와 언어를 인식하고 이해하는 인공지능 시스템을 구축하여 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.

Digital Twin
디지털 트윈은 실제 물리적 시스템이나 객체의 가상 모델을 의미합니다. 이 모델은 실제 시스템의 동작과 상호작용을 정확하게 반영하도록 설계되어 있으며, 센서 데이터를 통해 실시간으로 업데이트됩니다. 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 모니터링, 최적화 및 유지보수를 위해 사용되며, 제조, 에너지, 교통, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

Large Language Model
인공지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 대규모 언어 모델을 나타냅니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3와 같은 모델이 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델은 큰 데이터셋을 통해 학습되어 다양한 언어적 문제를 처리하고 이해할 수 있게 되며, 이를 활용하여 챗봇, 기계 번역, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

Generative AI
데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 말합니다. 생성 AI는 다양한 형태의 데이터를 처리하며, 이미지, 텍스트, 음성, 음악 등과 같은 다양한 도메인에서 사용됩니다. 생성 AI는 대표적으로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)과 변이형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs) 등의 기술을 활용합니다. 이러한 모델은 입력 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성 AI의 주요 활용 사례로는 이미지 생성, 텍스트 생성, 음악 생성, 음성 합성 등이 있으며, 이를 통해 예술, 게임, 광고, 연구 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과물을 도출할 수 있습니다

Deep Metadata
딥러닝을 통해 자동으로 생성되는, 영상 콘텐츠의 메타데이터를 말합니다.

Deep NLP
딥러닝을 활용한 자연어처리기술을 가리킵니다. 미리 확인된 컨텍스트를 입력하거나 사람이 개입하여 의미를 밝히고 관계를 정의하는 대신 딥러닝을 통해 단어나 구문이 문단 내에서 어떻게 사용되고 있는지 직접 관찰하는 방식으로 그 의미를 학습할 수 있습니다. 구글의 BERT, OpenAI의 GPT-2, GPT-3 등이 대표적입니다.

Document AI
다큐먼트 AI 기술은 문서를 자동으로 읽고, 이해하고, 분석하는 기술로서 이를 챗봇에 적용하면 문서에서 대화 데이터 후보들을 자동으로 추출할 수 있어서 수작업으로 하는 대화 데이터 작업에 비해 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

Elasticsearch
루씬 기반의 검색 엔진으로 자바로 개발되어 있으며 오픈 소스로 출시되어 있습니다.

End-to-end Deep Learning
end-to-end deep learning은 입력에서 출력까지 부분적인 네트워크 없이 신경망으로 한 번에 처리한다는 의미입니다. 기존의 음성인식은 MFCC로 음성 파일의 특징 추출 → ML 알고리즘으로 음소를 알아냄 → 음소들로 텍스트를 만듦 → 텍스트 출력 같은 일련의 과정을 거쳐야 하지만 end-to-end 음성인식에서는 음성 파일에서 바로 텍스트를 출력할 수 있습니다.

GS 인증
소비자와 기업이 우수한 SW제품을 보다 잘 믿고 쓸 수 있도록, 일련의 엄격한 시험 테스트 과정을 거쳐서 일정한 수준의 품질을 갖춘 SW 제품에게 국가가 부여하는 인증제도입니다.

HMD(Head mounted display)
HMD(Head Mounted Display0는 머리 부분에 장착해, 이용자의 눈 앞에 직접 영상을 제시할 수 있는 디스플레이 장치를 말합니다.

IITP
정보통신기획평가원(IITP)은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷과 같은 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 개발 과 우수 인재의 양성을 지원하고 있는 과학기술정보통신부의 정보통신 분야 연구개발 사업을 기획, 평가, 관리하는 기관입니다.

K 언어
AI 및 빅데이터 제품 개발자들의 생산성을 높이기 위해 코난테크놀로지에서 자체적으로 만든 프로그래밍 언어입니다. 현재 K 언어로 기계학습, 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석, 자연어처리, 초대용량 검색 등 AI 및 빅데이터 처리 관련 제품들의 소스코드를 쓰고 있으며 그 외에도 서비스 개발, 프로젝트 코드, 회귀 테스트 등에도 K 언어를 활용하고 있습니다.

KAI-Platform
코난테크놀로지 인공지능 플랫폼입니다. 여기에는 딥러닝 기반 심층 자연어 처리 기술, 기계학습 기반 데이터 처리 기술, 딥러닝 기반 대화 이해/생성 기술, 사전 훈련 딥러닝 모델 서비스 기술 등의 Human Language Understanding 관련 AI 기술과 E2E 음성인식, E2E 음성합성, 딥러닝 기반 얼굴/객체 인식, 딥러닝 기반 이상상황 감지, Deep Metadata Platform 등의 Video Understanding 관련 AI 기술이 있습니다.

K-Platform
코난테크놀로지의 자연어처리와 동영상처리 기술 플랫폼입니다. 여기에는 대용량 동영상 처리를 위한 각종 기술들과 자연어 처리를 위한 비정형 데이터 분석, 빅데이터 검색, Advanced Analytics 기술 등이 있습니다.

Metadata
메타데이터는 데이터에 대한 데이터로, 효율적인 데이터 이용과 관리를 위해 중요합니다.

Metaverse
메타버스(metaverse)란 가상과 현실이 상호작용하며 함께 진화하면서 그 속에서 사회·경제·문화 활동이 이루어져 새로운 가치를 창출하는 세상을 의미합니다. 메타버스는 '초월, 그 이상'을 뜻하는 그리스어 메타(Meta)와 '세상 또는 우주'를 뜻하는 유니버스(Universe)의 합성어입니다.

Natural Language Generating
인간의 언어를 이해하여 기계가 이해할 수 있는 표현으로 바꾸는 기술이 자연어 이해(NLU)라면 자연어 생성(NLG)은 반대로 기계의 계산 결과를 인간의 언어로 표현하는 기술입니다. 최근 GPT-2, 3가 각광을 받고 있습니다.

PHM(Prognostics andHealth Management)
PHM(건전성 예측 및 관리) 기술은 기계, 설비, 항공, 발전소 등의 상태 정보를 수집하여 시스템의 이상상황을 감지하고 분석 및 예지 진단을 통해 고장 시점을 사전에 예측함으로써 설비 관리를 최적화하는 기술입니다.

SOTA
SOTA는 State-of-the-art의 약자로, 인공지능에서는 특정 분야에 대해 가장 높은 성능을 달성한 모델을 SOTA 알고리즘이라고 부릅니다.

SP 인증
SW개발/관리하는 기업 및 조직의 SW품질프로세스 품질 향상과 신뢰성 확보를 위해 SW기업 및 개발조직의 SW프로세스 품질역량 수준을 심사하여 등급을 부여하는 제도입니다.

SR(Super Resolution)
SR은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환해주는 것을 의미합니다.

VOICE SKIN
보이스 스킨은 아바타의 캐릭터와 같은 음성 캐릭터로, 일종의 디지털 자산입니다. 인공지능 기술을 이용하여 유명인, 특정 개인의 목소리의 억양, 운율, 감정 등을 똑같이 재현해줄 수 있으며, VOICE SKIN은 음성 비서, 비디오 게임 캐릭터, 기업 홍보 자료 등에 사용될 수 있습니다.

VTT
VTT(Video Turing Test)는 영화나 드라마를 보고 내용을 이해하고 사람과 대화할 수 있는 인공지능을 개발하는, 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트사업의 일환으로 2017년부터 5년간 수행된 국책과제입니다.

감정표현 다화자 음성합성
개별 화자의 음색과 발음 스타일 등의 개성뿐만 아니라 감정까지 표현된 음성을 자유롭게 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개인화 음성합성
사용자로부터 직접 수집한 개성 있는 음성데이터를 학습데이터로 사용하여 그 사용자의 음색과 음성 스타일 등이 복제된 음성을 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개체명 인식

(Named Entity Recognition, NER)

인명, 지명, 기관 등과 같은 고유명사나 명사구 등 텍스트 내에 출현하는 모든 개체명을 탐지하고 개체명의 유형을 분류하는 기술로 기존 룰 기반 모델과 딥러닝 기반 모델이 있습니다.

객체 인식
객체 인식은 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 인식은 딥러닝과 머신 러닝 알고리즘을 통해 수행되며, CNN, RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO 등 다양한 알고리즘이 있습니다.

기계 독해(MRC,Machine Reading Comprehension)
자연어로 표현된 사용자의 질문에 대하여 주어진 문서 또는 단락에서 정답을 추론하는 딥러닝 기술입니다.

기계학습 (Machine Learning)
인공지능의 하위 개념인 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측을 할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다. 인간이 연습을 통해 개선하는 방식과 매우 흡사하게, 기계 학습 역시 데이터와 환경이 향상되면 결과도 더욱 정확해집니다.

다층 의도 추론
챗봇에서 딥러닝으로는 잘 처리가 안 되는 질문이 있을 경우, 개체명 인식, 화행 분석 등 룰 기반 분석을 적용해 의도 추론 재현율을 높이는 방법입니다.

데이터 레이블링
데이터 레이블링은 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 분류하고 가공하는 작업을 의미합니다. 예를 들어 사람이 도로 사진에서 자동차가 있는 부분에 라벨을 달아 “이게 자동차야”라고 컴퓨터에 알려주는 작업을 뜻합니다.

데이터 증강(Data Augmentation)
기계학습 및 딥 러닝 기법을 사용하는데 데이터 셋이 부족한 경우, 데이터의 부족을 해소하기 위해 특정 알고리즘에 따라 데이터의 특징을 반영하거나 원본 데이터의 확률을 반영한 데이터를 생성하여, 데이터의 양을 늘리는 기술을 데이터 증강이라고 합니다.

디스크 기반 벡터검색
In-memory에서 동작하는 벡터검색 알고리즘이 아닌 디스크에서 동작할 수 있는 벡터검색을 가리킵니다. 디스크 기반 벡터 검색 기술을 사용하면 Billion 단위의 빅데이터에 대한 색인과 벡터 검색이 가능합니다.

딥러닝 기반 의미 매칭
챗봇에서 등록된 질문과 다르게 사용자가 질문할 경우에도 문장 간의 딥러닝 임베딩 유사도를 비교하여 유사 의미의 질문을 매칭하여 답변을 제공할 수 있는 기술입니다.

룰 기반 NLP(Natural Language Processing)
딥러닝 이전에 인간 언어를 컴퓨터로 분석하기 위해 주로 활용하던 NLP 방법론의 하나로, 전문가가 정교하게 작성한 알고리즘과 사전에 의존해 처리하는 방법론을 총칭합니다.

벡터검색
텍스트, 이미지 데이터를 임베딩 모델을 이용해 벡터로 변환한 후 벡터 공간상 인접 데이터 포인트를 탐색해서 가장 유사한 데이터를 찾아주는 검색 기법입니다.

사전 학습 딥러닝 모델
사전 학습(Pre-trained) 모델은 대규모의 데이터와 자원으로 미리 훈련을 시킨 모델입니다. 기존 기계 학습 접근법과는 달리 특정 도메인에서 매번 처음부터 새롭게 학습하여 모델을 만들 필요가 없어 소량의 도메인 데이터 만으로 Fine-tuning이 가능합니다.

얼굴 비식별화
딥러닝 기술을 바탕으로 영상 내 존재하는 얼굴 영역을 검출하고 개인정보보호를 위해 Blurring, Mosaic 등의 방법으로 해당 얼굴 영역을 인식할 수 없게 처리하는 것을 지칭합니다.

이상 감지
발생한 현상이 이상 상태임을 인지하는 것을 말합니다.

증강 분석(augmented analytics)
기계학습과 자연어처리 기술을 적용해 사람에 의해 행해지던 데이터 이해 및 분석 프로세스의 일부를 자동화함으로써 전체 분석 프로세스를 단순하게 하고 인사이트 생성을 도와주는 고급 분석 기술입니다. 인사이트 설명, 인사이트 발견, 쿼리 생성 등 프로세스의 자동화가 가능합니다.

코난 빅데이터 저장 시스템(TS)
코난테크놀로지에서 자체 개발한 초대용량 데이터 저장·관리 시스템입니다. 정형·비정형 데이터, 실시간·배치 인덱싱을 모두 지원하고 높은 처리 성능을 제공해줍니다.

코난 빅데이터 쿼리(KQL)
코난테크놀로지에서 자체 개발한 쿼리 언어입니다. 표준 SQL과 유사한 데이터 처리문을 지원하고 다중 분산 데이터 볼륨에 대한 빅데이터 쿼리도 지원합니다.

형태소 분석
형태소 분석은 문장이나 어절을 최소 의미 단위인 형태소 단위로 분해해 형태소 원형과 품사를 복원해 주는 과정입니다. 자연어처리(NLP)에서 기본적이고도 중요한 처리 과정입니다.

화자적응 음성인식
화자적응 음성인식 기술은 개별 사용자가 음성인식을 위해 발성한 음성데이터를 활용하여 향상된 화자별 음성인식 성능을 제공하는 음성인식 기술입니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

요약재무정보는 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다. (소규모기업 해당)

2. 연결재무제표

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 재무제표

4-1. 재무상태표

재무상태표

제 27 기 1분기말 2025.03.31 현재

제 26 기말 2024.12.31 현재

(단위 : 원)

제 27 기 1분기말
제 26 기말

자산

유동자산
23,779,378,387
31,090,601,383

현금및현금성자산 (주5,8,9)
6,923,472,149
14,893,956,211

단기금융상품 (주8,9)
4,000,000,000
4,000,000,000

매출채권 (주4,6,8,9)
1,727,845,700
1,602,661,026

계약자산 (주4,6,18)
10,423,976,755
10,181,492,439

미수금 (주6,8,9)
87,397,920
63,179,770

미수수익 (주6,8,9)
98,433,971
100,779,595

선급금
347,510,576
144,338,782

선급비용
88,354,356
34,322,770

당기법인세자산
82,386,960
69,870,790

비유동자산
12,303,923,482
13,295,777,310

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산 (주7,8,9)
51,747,636
51,747,636

장기금융상품 (주5,8,9)
1,200,000,000
1,200,000,000

유형자산 (주10,11)
9,395,069,611
10,329,917,722

무형자산 (주12)
193,961,850
207,772,773

보증금 (주6,8,9)
1,463,144,385
1,506,339,179

기타비유동자산
0
0

자산총계
36,083,301,869
44,386,378,693

부채

유동부채
19,101,620,691
23,273,961,412

매입채무 (주4,8,9)
543,453,295
4,234,503,805

계약부채 (주18)
12,453,174,407
12,518,193,850

미지급금 (주4,8,9)
224,896,577
363,394,541

미지급비용
1,414,488,471
1,199,561,519

기타 유동부채 (주13)
638,612,791
1,165,177,122

유동 리스부채 (주4,8,9,11)
1,826,995,150
1,793,130,575

단기차입금 (주4,8,9,16)
2,000,000,000
2,000,000,000

유동성 장기차입금
0
0

비유동부채
1,127,724,156
1,488,331,522

장기미지급비용, 총액 (주14)
571,668,533
527,680,613

순확정급여부채 (주14)
0
0

복구충당부채 (주15)
167,613,378
169,203,487

비유동 리스부채 (주4,8,9,11)
388,442,245
791,447,422

장기차입금(사채 포함), 총액
0
0

기타 비유동 부채
0
0

부채총계
20,229,344,847
24,762,292,934

자본

자본금 (주17)
5,733,644,000
5,733,644,000

자본잉여금 (주17)
42,068,763,033
42,068,763,033

기타포괄손익누계액 (주17)
(4,183,107)
(4,183,107)

기타자본구성요소 (주17,19)
2,420,233,812
2,248,279,723

이익잉여금(결손금) (주17)
(34,364,500,716)
(30,422,417,890)

자본총계
15,853,957,022
19,624,085,759

자본과부채총계
36,083,301,869
44,386,378,693

4-2. 포괄손익계산서

포괄손익계산서

제 27 기 1분기 2025.01.01 부터 2025.03.31 까지

제 26 기 1분기 2024.01.01 부터 2024.03.31 까지

(단위 : 원)

제 27 기 1분기
제 26 기 1분기

3개월
누적
3개월
누적

매출액 (주18)
4,065,594,996
4,065,594,996
2,572,663,244
2,572,663,244

매출원가 (주20)
4,151,770,486
4,151,770,486
3,786,648,027
3,786,648,027

매출총이익
(86,175,490)
(86,175,490)
(1,213,984,783)
(1,213,984,783)

판매비와관리비 (주20,21)
3,902,685,427
3,902,685,427
5,006,610,520
5,006,610,520

영업이익(손실)
(3,988,860,917)
(3,988,860,917)
(6,220,595,303)
(6,220,595,303)

기타수익 (주23)
569,686
569,686
18,571,408
18,571,408

기타비용 (주23)
14,744,203
14,744,203
20,600,855
20,600,855

금융수익 (주9,22)
115,350,229
115,350,229
247,767,545
247,767,545

금융원가 (주9,22)
54,397,621
54,397,621
47,743,481
47,743,481

법인세비용차감전순이익(손실)
(3,942,082,826)
(3,942,082,826)
(6,022,600,686)
(6,022,600,686)

법인세비용(수익) (주24)
0
0
0
0

당기순이익(손실)
(3,942,082,826)
(3,942,082,826)
(6,022,600,686)
(6,022,600,686)

기타포괄손익
0
0
0

1. 후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 기타포괄손익
0
0
0
0

순확정급여부채의 재측정요소
0
0
0
0

세후기타포괄손익, 지분상품에 대한 투자자산
0
0
0
0

2. 후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 기타포괄손익
0
0
0
0

총포괄손익
(3,942,082,826)
(3,942,082,826)
(6,022,600,686)
(6,022,600,686)

주당이익

기본주당이익(손실) (단위 : 원) (주26)
(344.00)
(344.00)
(527.00)
(527.00)

희석주당이익(손실) (단위 : 원) (주26)
(344.00)
(344.00)
(527.00)
(527.00)

4-3. 자본변동표

자본변동표

제 27 기 1분기 2025.01.01 부터 2025.03.31 까지

제 26 기 1분기 2024.01.01 부터 2024.03.31 까지

(단위 : 원)

자본

자본금
자본잉여금
기타포괄손익누계액
기타자본구성요소
이익잉여금
자본 합계

2024.01.01 (기초자본)
5,710,844,000
41,592,091,918
(4,183,107)
943,004,561
(16,818,534,508)
31,423,222,864

당기순이익(손실)

(6,022,600,686)
(6,022,600,686)

기타포괄손익

주식선택권

369,727,683

369,727,683

무상증자

유상증자

2024.03.31 (기말자본)
5,710,844,000
41,592,091,918
(4,183,107)
1,312,732,244
(22,841,135,194)
25,770,349,861

2025.01.01 (기초자본)
5,733,644,000
42,068,763,033
(4,183,107)
2,248,279,723
(30,422,417,890)
19,624,085,759

당기순이익(손실)

(3,942,082,826)
(3,942,082,826)

기타포괄손익

0

주식선택권

171,954,089

171,954,089

무상증자

유상증자

2025.03.31 (기말자본)
5,733,644,000
42,068,763,033
(4,183,107)
2,420,233,812
(34,364,500,716)
15,853,957,022

4-4. 현금흐름표

현금흐름표

제 27 기 1분기 2025.01.01 부터 2025.03.31 까지

제 26 기 1분기 2024.01.01 부터 2024.03.31 까지

(단위 : 원)

제 27 기 1분기
제 26 기 1분기

영업활동으로 인한 현금흐름
(7,539,956,145)
(1,639,552,306)

영업에서 창출된 현금흐름 (주25)
(7,626,780,336)
(2,153,249,465)

이자지급
0
0

이자수취
99,340,361
520,152,599

법인세납부
(12,516,170)
(6,455,440)

투자활동으로 인한 현금흐름
55,751,000
8,677,259,186

단기금융상품의 감소
4,000,000,000
17,031,446,576

유형자산의 처분
0
0

정부보조금의 수령
0
0

보증금의 감소
61,361,000
13,000,000

단기금융상품의 취득
(4,000,000,000)
(6,000,000,000)

유형자산의 취득
(5,610,000)
(2,313,018,990)

무형자산의 취득
0
(807,400)

보증금의 증가
0
(53,361,000)

장기금융상품의 취득
0
0

재무활동으로 인한 현금흐름
(486,278,917)
(446,265,947)

단기차입금의차입
0
0

장기차입금의차입
0
0

유상증자
0
0

단기차입금의 상환
0
0

유동성장기차입금의 상환
0
0

장기차입금의상환
0
0

리스부채의 상환
(486,278,917)
(446,265,947)

현금및현금성자산의순증가(감소)
(7,970,484,062)
6,591,440,933

외화표시현금및현금성자산의 환율변동효과
0
0

기초현금및현금성자산
14,893,956,211
6,351,702,278

기말현금및현금성자산
6,923,472,149
12,943,143,211

5. 재무제표 주석

제 26(당) 1분기 2024년 1월 1일부터 2024년 3월 31일까지

제 25(전) 1분기 2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일까지

주식회사 코난테크놀로지

1. 회사의 개요

주식회사 코난테크놀로지(이하 "회사"라 함)는 1999년 4월에 설립되어, 소프트웨어(디지탈아카이브시스템, 정보검색시스템, 동의어사전, 검색솔루션, 미디어자산관리솔루션)개발, 공급 등 응용소프트웨어 개발 및 공급 등을 주요 영업으로 하고 있습니다.당기말 현재 서울특별시 서초구 강남대로 327에 본사를 두고 있습니다.당사는 2022년 7월 7일 대한민국 코스닥 시장에 상장하였습니다.

회사의 당분기말 현재 납입 자본금은 5,711백만원(전기말: 5,711백만원)이며 주주현황은 다음과 같습니다.

주주명
당분기말
전기말

보통주(주)
지분율(%)
보통주(주)
지분율(%)

김영섬
2,718,560
23.71
2,718,560
23.71

SK텔레콤(주)
2,359,160
20.57
2,359,160
20.57

한국항공우주(주)
888,888
7.75
888,888
7.75

양승현
831,020
7.25
831,020
7.25

윤덕호
612,340
5.34
712,340
6.21

기타주주
4,057,320
35.38
3,957,320
34.51

합계
11,467,288
100.00
11,467,288
100.00

2. 중요한 회계정책

다음은 재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성기준

분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 분기재무제표는 보고기간말 현재 유효한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었으며, 분기재무제표를 작성하기 위하여 채택하 중요한 회계정책은 별도의 언급이 없는 한 전기 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일하게 적용되었습니다.재무제표는 다음을 제외하고는 역사적 원가에 기초하여 작성하였습니다.- 특정 금융자산과 금융부채(파생상품 포함)- 확정급여제도한국채택국제회계기준은 재무제표 작성시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

(1) 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

회사가 2025년 1월 1일 이후 개시하는 회계기간부터 적용한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(가) 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. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서당분기말 현재 제정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 아니하였고, 회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기업회계기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(가) 기업회계기준서 제1109호 ‘금융상품’, 제1107호 ‘금융상품: 공시’ 개정

실무에서 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. 당사는 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

- 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 공시

(나) 한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11

한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 당사는 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 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

3. 중요한 회계추정 및 가정

회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서 합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.

회사는 영업위험에 대한 익스포저를 검토하였으나 당분기말 현재 회사의 재무실적이나 재무상태에 영향을 미칠 수 있는 위험은 식별되지 않았습니다. 회사는 기존 차입금의 약정사항을 충족할 수 있도록 충분한 자금여력을 보유하고 있으며, 영업활동과 지속적인 투자를 뒷받침할 충분한 운전자본 및 자금조달약정을 통한 미사용 자금한도를 보유하고 있습니다.분기재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 재무위험관리

회사가 노출되어 있는 재무위험 및 이러한 위험이 회사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

위험
노출위험
측정
관리

신용위험
현금성자산, 매출채권, 채무상품, 계약자산

연체율 분석

신용등급

은행예치금 다원화, 신용등급관리

유동성위험
차입금 및 기타 부채
현금흐름 추정
만기분석 관리

자본위험
자본비용
부채비율
자본구조 관리

위험관리는 회사에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 경영진은 신용위험,유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책뿐 아니라, 전반적인위험관리에 대한 문서화된 정책을 검토한 후 승인합니다.

4.1.1 시장위험(1) 외환위험회사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 회사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 이자율 위험

회사의 이자율 위험은 주로 변동금리부 조건의 장기 차입금에서 발생하는 현금흐름 이자율 위험입니다. 회사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.

이를 위해 회사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화, 고금리 조건 및 단기 차입금 비중 축소, 정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다.당분기 및 전분기 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율 1% 변동이 세전손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

1% 상승
1% 하락
1% 상승
1% 하락

세전손익의 증가(감소)
(20,000)
20,000
-
-

4.1.2 신용 위험신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.

회사는 은행 및 금융기관의 경우 A 신용등급 이상과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다.

회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

· 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

· 용역 제공에 따른 계약자산

· 상각후원가로 측정하는 기타금융자산

현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

4.1.3 유동성 위험

회사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.당분기말과 전기말 현재 주요 금융부채의 명목가액에 대한 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.(1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
합계
계약상 원금

1년 미만
1년 ~ 2년
2년 ~ 5년

매입채무및미지급금
768,350
768,350
-
-

차입금
2,000,000
2,000,000
-
-

리스부채
2,215,437
1,826,995
350,530
37,912

합계
4,983,787
4,595,345
350,530
37,912

(2) 전기말

(단위: 천원)

구분
합계
계약상 원금

1년 미만
1년 ~ 2년
2년 ~ 5년

매입채무및미지급금
4,597,898
4,597,898
-
-

차입금
2,000,000
2,000,000
-
-

리스부채
2,584,578
1,793,130
727,170
64,278

합계
9,182,476
8,391,028
727,170
64,278

4.2 자본위험 관리

회사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 회사는 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다.

회사는 산업내 다른 기업과 일관되게 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다.

한편, 당분기말과 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다.

(단위: 천원, %)

구분
당분기말
전기말

부채총계(A)
20,229,345
24,762,293

자본총계(B)
15,853,957
19,624,086

부채비율(A/B)
127.6
126.2

5. 사용제한금융상품

당분기말과 전기말 현재 사용이 제한된 금융상품은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당분기말
전기말
제한내용

현금성자산
336,417
135,050
국책과제(*1)

장기금융상품
1,200,000
1,200,000
담보 설정 예금

합계
1,536,417
1,335,050

(*1) 특정 국책연구개발과제를 수행하기 위한 목적에만 사용이 가능합니다.

6. 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산당분기말과 전기말 현재 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

채권금액
손실충당금
장부금액
채권금액
손실충당금
장부금액

유동
매출채권
2,604,739
(876,894)
1,727,845
2,440,161
(837,500)
1,602,661

계약자산
10,426,576
(2,600)
10,423,976
10,184,636
(3,144)
10,181,492

미수금
87,398
-
87,398
63,180
-
63,180

미수수익
98,434
-
98,434
100,780
-
100,780

소계
13,217,147
(879,494)
12,337,653
12,788,757
(840,644)
11,948,113

비유동
보증금
1,463,144
-
1,463,144
1,506,339
-
1,506,339

소계
1,463,144
-
1,463,144
1,506,339
-
1,506,339

합계
14,680,291
(879,494)
13,800,797
14,295,096
(840,644)
13,454,452

7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산

당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원, 주)

구분
보유주식수
지분율
취득원가
장부가액

당분기말
전기말

TecAce Software Ltd.
38,085
2.06%
57,043
51,748
51,748

8. 금융상품 공정가치(1) 당분기말과 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산

현금및현금성자산
6,923,472
6,923,472
14,893,956
14,893,956

단기금융상품
4,000,000
4,000,000
4,000,000
4,000,000

매출채권
1,727,846
1,727,846
1,602,661
1,602,661

미수금
87,398
87,398
63,180
63,180

미수수익
98,434
98,434
100,780
100,780

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
51,748
51,748
51,748
51,748

장기금융상품
1,200,000
1,200,000
1,200,000
1,200,000

보증금
1,463,144
1,463,144
1,506,339
1,506,339

합계
15,552,042
15,552,042
23,418,664
23,418,664

금융부채

매입채무및미지급금
768,350
768,350
4,597,898
4,597,898

단기차입금
2,000,000
2,000,000
2,000,000
2,000,000

유동리스부채
1,826,995
1,826,995
1,793,131
1,793,131

비유동리스부채
388,442
388,442
791,447
791,447

합계
4,983,787
4,983,787
9,182,476
9,182,476

기타포괄손익-공정가치측정금융자산을 제외하고는 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치에 해당합니다.

(2) 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 항목은 공정가치 서열체계에 따라 구분하며, 정의된 수준들은 다음과 같습니다.- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의(조정하지 않은)공시가격(수준1)- 수준1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수있는 투입변수(수준2)- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수(수준3)공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말

수준 1
수준 2
수준 3
계

반복적인 공정가치

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
-
51,748
51,748

(단위: 천원)

구분
전기말

수준 1
수준 2
수준 3
계

반복적인 공정가치

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
-
51,748
51,748

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동회사는 금융상품의 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜에 인식합니다.당분기 및 전분기 중 공정가치 서열체계의 수준 간 이동은 없습니다.(4) 가치평가기법 및 투입변수회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치측정치, 비반복적인 공정가치측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

(단위: 천원)

당분기말
공정가치
수준
가치평가기법
수준3투입변수
투입변수값(%)

기타포괄손익-공정가치측정금융자산

지분증권
51,748
3
현금흐름할인법
할인율
14.19%

영구성장률
0.00%

(단위: 천원)

전기말
공정가치
수준
가치평가기법
수준3투입변수
투입변수값(%)

기타포괄손익-공정가치측정금융자산

지분증권
51,748
3
현금흐름할인법
할인율
14.19%

영구성장률
0.00%

9. 범주별 금융상품

(1) 금융자산당분기말과 전기말 현재 금융자산의 범주별 내역은 다음과 같습니다.1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정금융자산
기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

현금및현금성자산
6,923,472
-

단기금융상품
4,000,000
-

매출채권
1,727,846
-

유동금융자산
185,832
-

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
51,748

장기금융상품
1,200,000
-

비유동금융자산
1,463,144
-

합계
15,500,294
51,748

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정금융자산
기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

현금및현금성자산
14,893,956
-

단기금융상품
4,000,000
-

매출채권
1,602,661
-

유동금융자산
163,959
-

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
51,748

장기금융상품
1,200,000
-

비유동금융자산
1,506,339
-

합계
23,366,915
51,748

(2) 금융부채당분기말과 전기말 현재 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융부채
기타-리스부채

당분기말
전기말
당분기말
전기말

매입채무및미지급금
768,350
4,597,898
-
-

단기차입금
2,000,000
2,000,000
-
-

유동리스부채
-
-
1,826,995
1,793,131

비유동리스부채
-
-
388,442
791,447

합계
2,768,350
6,597,898
2,215,437
2,584,578

(3) 금융상품의 범주별 손익

당분기 및 전분기 중 금융상품별 범주별 손익은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
이자수익(비용)
배당금수익
외환차손익
대손상각비(환입)
기타의대손상각비

금융자산 :

상각후원가 측정 금융자산
115,350
-
-
38,849
-

금융부채 :

상각후원가 측정 금융부채
(23,629)
-
-
-
-

기타-리스부채
(30,769)
-
-
-
-

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
이자수익(비용)
배당금수익
외환차손익
대손상각비(환입)
기타의대손상각비

금융자산 :

상각후원가 측정 금융자산
247,768
-
-
(208,205)
-

금융부채 :

기타-리스부채
(47,743)
-
-
-
-

10. 유형자산(1) 당분기말과 전기말 현재 유형자산 장부금액의 구성내역은 다음과 같습니다.1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
정부보조금
감가상각누계액
장부금액

연구용자산
859,206
(205,234)
(597,282)
56,690

비품
10,862,386
(11,805)
(3,793,878)
7,056,703

기타의유형자산
307,678
-
(219,454)
88,224

사용권자산
7,346,585
-
(5,153,132)
2,193,453

합계
19,375,855
(217,039)
(9,763,746)
9,395,070

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
정부보조금
감가상각누계액
장부금액

연구용자산
859,206
(228,169)
(565,857)
65,180

비품
10,855,006
(12,832)
(3,264,844)
7,577,330

기타의유형자산
307,678
-
(211,493)
96,185

사용권자산
7,326,467
-
(4,735,244)
2,591,223

합계
19,348,357
(241,001)
(8,777,438)
10,329,918

(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
취득
처분
감가상각
기타증감(주1)
기말금액

연구용자산
65,180
-
-
(8,490)
-
56,690

비품
7,577,330
7,380
-
(528,007)
-
7,056,703

기타의유형자산
96,185
-
-
(7,961)
-
88,224

사용권자산
2,591,223
84,969

(482,739)
-
2,193,453

합계
10,329,918
92,349
-
(1,027,197)
-
9,395,070

(주1)
기타증감은 유형자산 취득과 관련한 국고보조금의 수령입니다.

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
취득
처분
감가상각
기타증감(주1)
기말금액

연구용자산
99,445
-
-
(8,583)
-
90,862

비품
7,575,548
1,906,095
-
(527,784)
-
8,953,859

기타의유형자산
843,069
-
-
(7,961)
(715,040)
120,068

사용권자산
3,715,607
302,029
-
(456,047)
-
3,561,589

합계
12,233,669
2,208,124
-
(1,000,375)
(715,040)
12,726,378

(주1)
기타증감은 유형자산 취득과 관련한 국고보조금의 수령입니다.

(3) 당분기 중 발생한 감가상각비는 1,027,197천원이고 매출원가와 판관비에 각각 5,453천원, 1,021,744천원 포함되어 있습니다. 한편 전분기 중 발생한 감가상각비는 1,000,375천원이고 매출원가와 판관비에 각각 5,633천원, 994,742천원 포함되어 있습니다.

(4) 당분기 및 전분기 중 유형자산 관련 정부보조금 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
당기증가
감가상각
기말금액

연구용자산
228,169
-
(22,935)
205,234

비품
12,832
-
(1,027)
11,805

합계
241,001
-
(23,962)
217,039

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
당기증가
감가상각
기말금액

연구용자산
258,540
-
(25,721)
232,819

비품
16,941
-
(1,027)
15,914

합계
275,481
-
(26,748)
248,733

11. 리스

(1) 재무상태표에 인식된 금액당분기말과 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.1)사용권자산

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

사용권자산

부동산
2,183,378
2,567,744

차량운반구
10,075
23,480

합계
2,193,453
2,591,224

당분기 및 전분기 중 증가된 사용권자산은 각각 85백만원과 302백만원 입니다.2)리스부채

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

리스부채

유동
1,826,995
1,793,131

비유동
388,442
791,447

합계
2,215,437
2,584,578

(2) 손익계산서에 인식된 금액

당분기 및 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산
469,334
442,641

차량운반구
13,405
13,405

합계
482,739
456,046

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)
30,769
47,743

단기리스 및 소액자산리스료(관리비에 포함)
57,274
88,611

당분기 맟 전분기 중 리스의 총 현금흐름 유출은 각각 544백만원과 535백만원입니다.

12. 무형자산
(1) 당분기말과 전기말 현재 무형자산의 장부금액 구성내역은 다음과 같습니다.1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
정부보조금
상각누계액
손상차손누계액
장부금액

특허권
169,238
-
(151,883)
-
17,355

상표권
13,671
-
(9,460)
-
4,211

개발비
60,149
-
-
(60,149)
-

소프트웨어
1,321,092
-
(1,148,695)
-
172,397

합계
1,564,150
-
(1,310,038)
(60,149)
193,963

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
정부보조금
상각누계액
손상차손누계액
장부금액

특허권
169,238
-
(150,938)
-
18,300

상표권
10,151
-
(9,357)
-
794

개발비
60,149
-
-
(60,149)
-

소프트웨어
1,321,092
-
(1,132,412)
-
188,680

합계
1,560,630
-
(1,292,707)
(60,149)
207,774

(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
취득
처분
무형자산상각
기말금액

특허권(주1)
18,300
-
-
(945)
17,355

상표권
794
3,520
-
(103)
4,211

소프트웨어
188,680
-
-
(16,283)
172,397

합계
207,774
3,520
-
(17,331)
193,963

(주1)
특허권은 신한은행 차입금 보증을 위하여 담보제공 되어 있습니다.

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
기초금액
취득
처분
무형자산상각
기말금액

특허권(주1)
12,851
-
-
(653)
12,198

소프트웨어
254,294
807
-
(17,360)
237,741

합계
267,145
807
-
(18,013)
249,939

(주1)
특허권은 신한은행 차입금 보증을 위하여 담보제공 되어 있습니다.

(3) 전분기 중 무형자산 관련 정부보조금 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
기초금액
당기증가
무형자산상각
기말금액

소프트웨어
13,757
-
(6,455)
7,302

(4) 당분기 및 전분기 중 연구 및 개발과 관련하여 인식한 비용은 각각 1,169,135천원과 1,638,349천원입니다.

13. 기타유동부채

(1) 당분기말과 전기말 현재 기타유동부채 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

예수금
325,039
343,686

부가세예수금
154,927
821,347

선수금
158,647
144

합계
638,613
1,165,177

14. 퇴직급여당사는 확정기여제도를 시행하고 있습니다.

(1) 기타장단기종업원급여부채 금액은 다음과 같습니다.기타장단기종업권급여부채는 장기근속종업원에게 근속기간에 따라 지급하는 근속포상금이 포함되어 있습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

단기종업원급여부채
102,000
100,000

기타장기종업원급여부채
571,669
527,681

합계
673,669
627,681

(2) 당분기 및 전분기 중 손익계산서에 반영된 확정기여제도 관련 퇴직급여는 다음과같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출원가
185,401
166,640

판매비와관리비
190,963
209,294

합계
376,364
375,934

15. 복구충당부채당분기 및 전분기 중 복구충당부채의 내역 및 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기초
169,203
162,429

증가
-
2,541

할인액상각
1,086
1,022

감소
(2,676)
-

분기말
167,613
165,992

복구충당부채는 당분기말 및 전기말 현재 존속하는 임차 사무실의 미래 예상 복구비용의 최선 추정치를 적절한 할인율로 할인한 현재가치입니다. 상기 복구충당부채는 개별 임차계약 시점에 계상되며, 종료시점에 환입됩니다.
16. 차입금

(1) 당분기말과 전기말 현재 차입금 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

[유동]

단기차입금
2,000,000
2,000,000

(2) 당분기말과 전기말 현재 단기차입금 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

내역
차입처
종류
보고기간말 현재이자율(%)
만기
당분기말
전기말

원화단기차입금
신한은행
운영자금
4.74%
2025-09-24
2,000,000
2,000,000

17. 자 본(1) 당분기말과 전기말 현재 발행한 주식의 총수, 1주당 액면금액 및 자본금 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원, 주)

구분
당분기말
전기말

발행한 주식의 총수(주1)
11,467,288
11,467,288

1주당 액면금액(주1)
500
500

자본금
5,733,644,000
5,733,644,000

(2) 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역당분기 및 전기 중 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위: 천원)

구분
자본금
주식발행초과금

기초
5,733,644
42,068,763

유상증자
-
-

기말
5,733,644
42,068,763

2) 전기

(단위: 천원)

구분
자본금
주식발행초과금

기초
5,710,844
41,592,092

유상증자
22,800
476,671

기말
5,733,644
42,068,763

(3) 당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

기타포괄손익-공정가치측정금융자산 평가손익
(4,183)
(4,183)

(4) 당분기말과 전기말 현재 기타자본구성요소의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

주식선택권
2,420,234
2,248,280

(5) 당분기말과 전기말 현재 결손금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기말
전기말

미처리결손금
34,364,501
30,422,418

18. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채(1) 당분기 및 전분기 중 회사가 인식한 영업수익은 전액 고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

회사는 다음의 주요 부문에서 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다. 회사의 대부분의 매출은 국내에서 발생하며, 외부고객으로부터의 수익으로 보고기간종료일 현재 보고부문은 AI부문, CS부문 등 6개 부문으로 이루어져 있습니다.1) 당분기

(단위: 천원)

구분
AI 부문
CS 부문
IC 부문
DS 부문
BC 부문
합계

부문수익 :

외부고객으로부터 수익
979,571
727,215
407,805
589,973
1,361,031
4,065,595

수익인식 시점 :

한 시점에 인식
943,636
26,000
80,000
-
965,255
2,014,891

기간에 걸쳐 인식
35,935
701,215
327,805
589,973
395,776
2,050,704

합계
979,571
727,215
407,805
589,973
1,361,031
4,065,595

감가상각비 및 상각비
318,056
156,679
196,446
120,774
252,574
1,044,528

부문영업손익
(1,121,698)
(576,657)
(1,040,709)
(699,996)
(549,801)
(3,988,861)

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
AI 부문
CS 부문
IC 부문
DS 부문
BC 부문
합계

부문수익 :

외부고객으로부터 수익
469,600
804,470
297,934
335,665
664,994
2,572,663

수익인식 시점 :

한 시점에 인식
412,659
30,814
-
-
-
443,473

기간에 걸쳐 인식
56,941
773,656
297,934
335,665
664,994
2,129,190

합계
469,600
804,470
297,934
335,665
664,994
2,572,663

감가상각비 및 상각비
274,181
142,686
254,597
117,506
229,417
1,018,388

부문영업손익
(1,802,491)
(663,834)
(1,413,363)
(885,528)
(1,455,379)
(6,220,595)

(3) 당분기말과 전기말 현재 재무제표에 인식된 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

계약자산

미청구채권
1,484,181
1,551,053

계약이행원가
8,939,796
8,630,439

합계
10,423,977
10,181,492

계약부채

초과청구채권
12,453,174
12,518,194

미청구채권의 경우 회사가 고객에게 재화나 용역을 이전한 재화나 용역에 대해 대가를 받을 권리가 발생하였으나 미청구한 금액으로 청구 시 수취채권으로 대체됩니다. 한편 계약자산 중 계약이행원가는 회사가 고객에게 수행의무 이행하기 위해 직접적으로 외부용역업체에게 미리 지급한 보수를 의미합니다. 계약부채는 기간에 걸쳐 수행의무를 이행하는 계약 등을 위해 고객으로부터 선수취한 금액으로서 고객에게 재화나 용역을 이전함에 따라 수익으로 대체됩니다.(4) 계약부채와 관련하여 인식한 수익당분기 및 전분기 중 인식한 수익 중 전기에서 이월된 계약부채로부터의 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

구축매출
1,281,391
280,059

유지보수매출
133,614
209,755

합계
1,415,004
489,814

(5) 구축 계약 미이행 부분가격이 확정된 구축 계약에서 이행되지 않은 수행의무는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기말
전기말

보고기간말 현재 전부 또는 부분적으로 이행되지 않은 구축 계약에 배분된 거래가격의 합계
14,897,917
13,959,552

경영진은 보고기간말 현재 이행되지 않은 계약에 배분된 거래가격은 당기말 이후 수익으로 인식할 것으로 예상하고 있습니다. 상기 금액에는 변동대가의 제약이 적용된 금액은 포함하지 않았습니다.유지보수용역 및 데이터서비스 용역은 1년 미만이며 발생한 시간에 근거하여 청구됩니다. 기업회계기준서 제1115호의 실무적 간편법에 따라 이러한 계약의 미이행 부분에 배분된 거래가격은 공시하지 않았습니다.

19. 주식선택권

(1) 임시주주총회 결의 또는 이사회 결의에 따라 회사경영에 기여하였거나 기여할 가능성이 있는 임직원에게 주식결제형 주식선택권을 부여하였으며, 당분기말 현재 회사가 부여한 주식선택권의 주요사항은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

회차
구분
발행주식수
행사가능주식수
부여일
부여방법
행사가격
가득조건
행사가능기간

1차
1-1차
60,800
-
2021-08-31
신주교부방식
7,500
근무용역제공
2023.08.31~2024.08.30

1-2차
45,600
-
2024.08.31~2025.08.30

1-3차
45,600
45,600
2025.08.31~2026.08.30

2차
184,000
184,000
2023-06-23
신주교부방식
39,785
근무용역제공
2025.06.23~2028.06.22

(2) 당분기 및 전분기 중 주식선택권의 수량과 가중평균 행사가격의 변동 내역

(단위 : 주, 원)

구분
주식선택권 수량(단위: 주)
가중평균 행사가격(원)

당분기
전분기
당분기
전분기

기초
229,600
275,200
33,373
29,086

부여
-
-
-
-

행사
-
-
-
-

소멸
-
-
-
-

기말
229,600
275,200
33,373
29,086

(3) 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가액접근법을 적용하여 산정하였으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

회차
무위험이자율
기대행사기간
예상주가변동성
기대배당수익률
기대권리소멸율

1회차
1.67%
3년
35.39%
0.00%
0.00%

2회차
3.67%
4.5년
50.45%
0.00%
0.00%

(4) 상기 주식선택권과 관련하여 당분기 및 전분기 중 인식한 주식기준보상비용은 171,954천원 및 369,728천원이며, 전액 주식결제형 주식기준보상과 관련된 비용입니다.

20. 영업비용의 성격별 분류

당분기 및 전분기 중 영업비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

임직원급여 및 퇴직급여
4,066,899
5,108,238

재료비
81,048
7,017

외주비
1,088,272
478,592

감가상각비 및 무형자산상각비
1,044,528
1,018,388

복리후생비
721,915
751,219

지급수수료
274,812
435,175

광고선전비
44,630
82,594

주식보상비용
171,954
369,728

기타비용
560,398
542,308

합계(*)
8,054,456
8,793,259

(*) 포괄손익계산서 상의 영업비용(매출원가와 판매관리비)의 합계입니다.

21. 판매관리비

당분기 및 전분기 중 판매관리비의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

직원급여
386,904
553,213

퇴직급여
190,963
209,294

복리후생비
313,509
337,120

여비교통비
16,246
69,898

접대비
16,339
27,940

통신비
10,731
10,039

세금과공과금
82,395
99,482

감가상각비
1,021,744
994,742

지급임차료
18,478
44,560

수선비
2,143
29,885

보험료
42,536
83,476

차량유지비
3,891
3,745

경상연구개발비
1,169,135
1,639,349

운반비
668
577

교육훈련비
9,616
41,583

도서인쇄비
3,756
13,019

소모품비
7,436
17,460

지급수수료
274,473
433,898

광고선전비
44,630
82,594

대손상각비(환입)
38,849
(208,205)

건물관리비
58,958
135,202

주식보상비용
171,954
369,728

무형자산상각비
17,331
18,013

합계
3,902,685
5,006,611

22. 금융손익

(1) 금융수익당분기 및 전분기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자수익
115,350
247,768

(2) 금융원가당분기 및 전분기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자비용
54,398
47,743

23. 기타손익(1) 기타수익당분기 및 전분기 중 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

잡이익
570
18,571

(2) 기타비용당분기 및 전분기 중 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

기부금
500
-

잡손실
14,244
20,601

합계
14,744
20,601

24. 법인세비용법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였으며, 당분기 및 전분기 모두 세전손실이 발생하였으므로 유효세율을 산정하지 않았습니다.

25. 영업으로부터 창출된 현금(1) 영업으로부터 창출된 현금흐름내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

당기순손익
(3,942,083)
(6,022,601)

당기순손익 조정을 위한 가감
1,570,742
1,355,821

감가상각비
1,027,197
1,000,375

무형자산상각비
17,331
18,013

대손상각비(환입)
38,849
(208,205)

퇴직급여
376,364
375,934

주식보상비용
171,954
369,728

이자비용
54,398
47,743

이자수익
(115,350)
(247,768)

영업활동으로 인한 자산부채의 변동
(5,255,440)
2,513,530

매출채권의변동
(164,578)
3,040,431

미수금의변동
(24,218)
133,107

계약자산의변동
(241,940)
(1,740,887)

선급금의변동
(206,692)
(103,094)

선급비용의 변동
(54,032)
(93,913)

매입채무의변동
(3,691,051)
(2,192,035)

계약부채의변동
339,999
3,125,865

미지급금의변동
(140,268)
(49,855)

미지급비용의변동
(176,447)
(85,985)

장기미지급비용의변동
43,988
93,401

기타유동부채의변동
(940,200)
386,496

영업에서 창출된 현금흐름
(7,626,780)
(2,153,249)

(2) 현금의 유입ㆍ유출이 없는 중요 거래내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

사용권자산 및 리스부채 증감
84,969
302,029

리스부채 유동성 대체
458,026
390,368

(3) 재무활동에서 생기는 부채의 변경내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
재무활동으로 인한 부채
합계

유동성리스부채
리스부채
단기차입금
유동성장기차입금
장기차입금

전기초
1,525,388
2,016,684
-
-
-
3,542,072

리스-취득
135,022
161,674
-
-
-
296,696

리스-지급 및 기타비금융변동(*1)
(399,545)
-
-
-
-
(399,545)

유동성대체
390,368
(390,368)
-
-
-
-

전분기말
1,651,233
1,787,990
-
-
-
3,439,223

당기초
1,793,131
791,447
2,000,000
-
-
4,584,578

리스-취득
29,758
55,021
-
-
-
84,779

리스-지급 및 기타비금융변동(*1)
(453,921)
-
-
-
-
(453,921)

유동성대체
458,026
(458,026)
-
-
-
-

당분기말
1,826,995
388,442
2,000,000
-
-
4,215,436

(*1) 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 현금의 유출이 없는 이자비용이 포함되어 있습니다.

26. 주당손익

(1) 기본주당손익당분기 및 전분기 중 기본주당손익은 다음과 같습니다.

(단위: 원, 주)

구분
당분기
전분기

보통주 당기순손익
(3,942,082,826)
(6,022,600,686)

가중평균 유통보통주식수
11,467,288
11,421,688

기본주당손익
(344)
(527)

(2) 당분기 및 전분기 중 기본주당손익 계산을 위한 가중평균유통보통주식수 계산내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

구분
기간
유통주식수
일수
적수

전기이월
2025.01.01~2025.3.31
11,467,288
90
1,032,055,920

합계
1,032,055,920

가중평균 유통보통주식수
11,467,288

2) 전분기

구분
기간
유통주식수
일수
적수

전기이월
2024.01.01~2024.3.31
11,421,688
91
1,039,373,608

합계
1,039,373,608

가중평균 유통보통주식수
11,421,688

(3) 회사의 잠재적보통주는 희석화 효과가 없으므로 기본주당손익과 희석주당손익은동일합니다.(4) 희석주당손익은 모두 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있으며, 희석효과가 없으므로 희석주당손익을 계산할 때 가중평균유통보통주식수에서 제외된 잠재적 보통주 내역은 다음과 같습니다.

구분
당분기
전분기

주식선택권
229,600주
275,200주

27. 특수관계자

(1) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구분
당분기말
전기말

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
SK텔레콤(주)

한국항공우주(주)
한국항공우주(주)

유의적인 영향력을 행사하는 개인
김영섬(*1)
김영섬(*1)

(*1) 회사의 1대주주이자 대표이사입니다.(2) 특수관계자와의 거래내역당분기 및 전분기 중 특수관계자와의 매출 거래내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출 거래

당분기
전분기

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
10,424
-

한국항공우주(주)
59,508
60,169

(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자와의 중요한 채권ㆍ채무의 잔액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출채권

당분기말
전기말

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
158,400
-

한국항공우주(주)
-
33,000

(4) 주요 경영진에 대한 보상 당분기 및 전분기 중 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

급여 및 기타 단기종업원 급여
108,375
108,375

퇴직급여
20,484
20,944

합계
128,859
129,319

28. 우발채무와 약정사항(1) 당분기말 현재 회사가 원고 혹은 피고로 계류중인 소송사건은 없습니다

(2) 당분기말 현재 회사의 금융기관과의 주요 약정내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

금융기관
약정내용
약정사항
한도액
실행액
통화

신한은행
대출약정한도
기업일반운전자금대출
2,000,000
2,000,000
KRW

하나은행
대출약정한도
외상매출채권담보대출
1,000,000
-
KRW

(3) 타인으로부터 제공받은 지급보증

당분기말 현재 회사가 타인으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

제공자
보증잔액
보증내용
보증제공처

대표이사
2,400,000
차입금보증
신한은행

서울보증보험
14,141,068
이행보증(*1)
납품처

합계
16,541,068

(*1) 당분기말 현재 보증을 요구하는 일부 납품업체와의 납품계약 등과 관련하여 서울보증보험으로부터 이행보증을 제공받고 있습니다.(4) 타인을 위하여 제공한 담보내역전기말 현재 우리사주 관련하여 신한은행에 일반자금대출 연대보증을 293백만원 제공하고 있습니다.

6. 배당에 관한 사항

1. 회사의 배당정책에 관한 사항

당사는 정관의 규정에 의거하여 이사회 결의 및 주주총회 결의를 통해 배당을 실시하고 있으며, 배당 정책은 미래 성장동력 확보를 위한 연구개발활동, 경영성과, 재무구조 및 잉여현금흐름 등을 종합적으로 고려하여 주주가치를 제고할 수 있도록 전략적으로 결정하고 있습니다. 이익 창출을 통하여 법률에 따른 배당가능이익 및 주식의 시장가치 등을 고려하여 주주친화적 배당정책 달성 가능하도록 지속적으로 노력하겠습니다. 보고서 제출기준일 현재 자사주 매입 또는 소각을 계획하고 있지 않습니다.
2. 배당관련 예측가능성 제공에 관한 사항

가. 정관상 배당절차 개선방안 이행 가부

구분
현황 및 계획

정관상 배당액 결정 기관
이사회결의 및 주주총회

정관상 배당기준일을 배당액 결정 이후로 정할 수 있는지 여부
아니오

배당절차 개선방안 이행 관련 향후 계획
현재로서 도입 계획이 없습니다

나. 배당액 확정일 및 배당기준일 지정 현황

구분
결산월
배당여부
배당액확정일
배당기준일
배당 예측가능성제공여부
비고

1
2024년 12월
X
-
-
X
-

2
2023년 12월
X
-
-
X
-

3
2022년 12월
X
-
-
X
-

주)당사는 최근 5년간 배당 이력이 없습니다.

3. 기타 참고사항(배당 관련 정관의 내용 등)

제 53 조 (이익잉여금의 처분)

당 회사는 매사업년도말의 처분전이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정준비금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

제 54 조(이익배당)

① 이익의 배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다.

③ 제1항의 배당은 이사회 결의로 정하는 배당기준일 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

제 55 조(배당금지급청구권의 소멸시효)

①배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성된다.

②제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 이 회사에 귀속한다.

나. 주요배당지표

구 분
주식의 종류
당기
전기
전전기

제27기 1분기
제26기
제25기

주당액면가액(원)
500
500
500

(연결)당기순이익(백만원)
-
-
-

(별도)당기순이익(백만원)
-3,942
-13,603
-9,836

(연결)주당순이익(원)
-
-
-

현금배당금총액(백만원)
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-

현금배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주식배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
-
-
-
-

-
-
-
-

주당 주식배당(주)
-
-
-
-

-
-
-
-

다. 과거 배당 이력

(단위: 회, %)

연속 배당횟수
평균 배당수익률

분기(중간)배당
결산배당
최근 3년간
최근 5년간

-
-
-
-

주)당사는 최근 5년간 배당 이력이 없습니다.

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

[지분증권의 발행 등과 관련된 사항]

가. 증자(감자)현황

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원, 주)

주식발행(감소)일자
발행(감소)형태
발행(감소)한 주식의 내용

종류
수량
주당액면가액
주당발행(감소)가액
비고

2021년 11월 26일
유상증자(제3자배정)
보통주
444,444
500
18,250
제3자배정

2022년 07월 07일
유상증자(일반공모)
보통주
1,236,000
500
25,000
신규상장

2023년 08월 31일
주식매수선택권행사
보통주
28,000
500
15,000
주식매수선택권행사

2023년 10월 12일
무상증자
보통주
5,708,444
500
0
1:1비율 무상증자

2023년 11월 30일
주식매수선택권행사
보통주
4,800
500
7,500
주식매수선택권행사

2024년 09월 02일
주식매수선택권행사
보통주
31,200
500
7,500
주식매수선택권행사

2024년 11월 25일
주식매수선택권행사
보통주
7,200
500
7,500
주식매수선택권행사

2024년 12월 02일
주식매수선택권행사
보통주
7,200
500
7,500
주식매수선택권행사

[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]

채무증권 발행실적

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원, %)

발행회사
증권종류
발행방법
발행일자
권면(전자등록)총액
이자율
평가등급(평가기관)
만기일
상환여부
주관회사

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합 계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

기업어음증권 미상환 잔액

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년 초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

단기사채 미상환 잔액

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
합 계
발행 한도
잔여 한도

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

회사채 미상환 잔액

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년초과4년이하
4년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

신종자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과15년이하
15년초과20년이하
20년초과30년이하
30년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

조건부자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년초과4년이하
4년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과20년이하
20년초과30년이하
30년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

당사는 증권신고서상 아래와 같이 자금사용계획을 제출하였습니다. 자금사용 계획은 증권신고서 제출 시점 예상된 계획이며, 집행 시점의 경영환경을 고려하여 자금을 집행하였고 미사용 자금 등은 단기금융상품 등의 안전성이 높은 자산에 예치하여 운용 중입니다. 자세한 사항은 기재된 내역을 참조하여 주시기 바랍니다.

가. 증권신고서 자금사용계획

(기준일 :
2022.06.24
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수자금
운영자금
채무상환자금
타법인증권취득자금
기타
계

7,100
-
22,110
-
-
-
29,210

주1)
운영자금에는 일반 운영자금 이외에 연구개발(R&D) 자금이 포함되어 있으며, 세부 내역은 이하 내용을 참조하시기 바랍니다.

(단위: 백만원)

구분
내역
2022년
2023년
2024년
합계

연구개발비

1. 심층 텍스트 애널리틱스, 심층 대화, 심층 음성 기술 및 제품 개발 및 고도화

2. 영상인식 기술 및 제품 개발 및 고도화

3. 연구인력 확보

3,294
4,061
4,371
11,726

장비 투자

1. AI 연구개발을 위한 GPU farm 확충

2. Peta scale storage 구매

2,100
2,200
2,800
7,100

데이터 투자
1. 무상 및 유상 데이터 확대 및 데이터 레이블링
700
700
700
2,100

디지털트윈을 이용한PHM 사업 주도

1. 항공기 고장 및 수명 예측 시스템을 위한 기술 개발

2. 연구인력 및 사업인력 확보

1,007
1,446
2,051
4,504

영업 및 마케팅 확대

1. SaaS 및 구독 서비스 전문 영업 및 협력사 제휴 강화를 통한 판매채널 확대

2. 제품 및 서비스 마케팅 강화

1,085
1,254
1,441
3,780

자금 사용 합계
8,186
9,661
11,363
29,210

나. 공모자금의 사용내역

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 백만원)

구 분
회차
납입일
증권신고서 등의자금사용 계획
실제 자금사용내역
차이발생 사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

기업공개(코스닥시장상장)
-
2022년 06월 30일
연구개발비 /디지털트윈을 이용한PHM 사업 주도
16,230
연구개발비 /디지털트윈을 이용한PHM 사업 주도 주1)
16,540
영상인식기술 제품화 및 연구인력등의 채용등 다양한 연구개발에 자금이 집행되었으며, 자금 사용 계획에 따라 집행 예정

기업공개(코스닥시장상장)
-
2022년 06월 30일
장비투자
7,100
장비투자
10,134
대형언어모델 및 AI 제품 개발을 위한 GPU 장비등의 투자 증가

기업공개(코스닥시장상장)
-
2022년 06월 30일
데이터투자
2,100
데이터투자
332
대형언어모델 데이터 확보를 위해 공개데이터 및 정부 등의 무상 제공 데이터 등을 활용하여 예상 대비 적은 자금 집행을 하였으며, 자금 사용 계획에 따라 집행 예정

기업공개(코스닥시장상장)
-
2022년 06월 30일
영업 및 마케팅 확대
3,780
영업 및 마케팅 확대
1,292
대형언어모델의 제품 개발을 우선시 하여 예상 대비 적은 자금 집행을 하였고, 제품 출시가 완료되어 이를 위한 영업 및 마케팅 확대 계획중

주1) 당사는 5개의 사업부로 구성되어 있으며, 소프트웨어 업체의 특성상 각 사업부별로 단일 판매되지 않으며, 연구소 간 협업을 통해 프로젝트별 다양한 인력이 참여하고 있습니다. 이 때문에 사업부별 제품 및 영업이익을 구분하기 어렵고, 기술 기반 제품별로 분류하여 기록되어 관리되고 있습니다. 때문에 운영자금에 해당하는 디지털트윈을 활용한 PHM 사업 주도에 관한 내역도 연구개발비로 포함되어 관리하고 있습니다.

나. 사모자금의 사용내역

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 백만원)

구 분
회차
납입일
주요사항보고서의자금사용 계획
실제 자금사용내역
차이발생 사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

보통주유상증자(제3자배정)
-
2021년 11월 26일
운영자금
8,111
운영자금
8,111
주1)

주1) 당사는 2021년 11월 (주)한국항공우주산업에 대해 보통주 444,444주를 발행하여 운영 자금 목적으로 자금을 조달하였습니다.
해당 자금은 (1) 2022년 상반기의 경상연구개발비, (2) 2022년 임직원급여(매출원가), 직원급여(판매관리비)에 전액 사용 되었으며, 2022년 사업보고서 제출일 기준으로 계획에 따른 운영 자금 사용이 완료되었습니다.

다. 미사용자금의 운용내역

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 백만원)

종류
운용상품명
운용금액
계약기간
실투자기간

단기금융상품
한국투자증권 단기채권랩
912
2025년 03월 ~ 2025년 05월
1개월

계
912
-

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항(1) 재무제표를 재작성한 경우 재작성 사유, 내용 및 재무제표에 미치는 영향당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

(2) 합병, 분할, 자산양수도, 영업양수도

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.(3) 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리 및 우발채무 등에 관한 사항당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.(4) 기타 재무제표 이용에 유의하여야 할 사항당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.
나. 대손충당금 설정현황(1) 계정과목별 대손충당금 설정내역

(기준일:
2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구분
계정과목
채권금액
대손충당금
대손충당금설정률

제27기1분기(2025년)
외상매출금
2,604,739
876,894
33.67%

계약자산
10,426,577
2,600
0.02%

합 계
13,031,316
879,494
6.75%

제26기(2024년)
외상매출금
2,440,161
837,500
34.32%

계약자산
10,184,637
3,144
0.03%

합 계
12,624,798
840,644
6.66%

제25기(2023년)
외상매출금
4,854,359
610,397
12.57%

계약자산
4,474,384
1,746
0.04%

합 계
9,328,743
612,143
6.56%

(2) 대손충당금 변동현황

(기준일:
2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구 분
2025년 1분기(제27기)
2024년(제26기)
2023년(제25기)

1. 기초 대손충당금 잔액합계
840,644
612,143
696,273

2. 순대손처리액(①-②±③)
-
-
(3,303)

① 대손처리액(상각채권액)
-
-
(3,303)

② 상각채권회수액
-
-
-

③ 기타증감액
-
-
-

3. 대손상각비 계상(환입)액
38,849
228,501
(80,827)

4. 기말 대손충당금 잔액합계
879,493
840,644
612,143

(3) 대손충당금 설정방법

회사는 매출채권과 계약자산에 대해 전체기간 기대신용손실금액을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다.

기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권과 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 미청구용역에 따른 계약자산은 동일 유형의 계약에서 발생한 매출채권과 유사한 위험속성을 가지므로 회사는 매출채권의 손실율이 계약자산의손실율에 대한 합리적인 추정치로 판단하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간 말 기준으로부터 각 36개월 동안의 매출과 관련된 지불 정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다.

당분기말 및 전기말의 매출채권 및 계약자산에 대한 연령분석 및 손실충당금은 다음과 같습니다.

(4) 매출채권 잔액현황당분기말 현재 매출채권의 연령분석은 다음과 같습니다.

(기준일:
2025년 03월 31일)
(단위: 천원)

구분
정상채권
2개월초과5개월이하
5개월초과8개월이하
8개월초과11개월이하
11개월초과
합계

금액
1,492,968
117,853
1,226
224,731
767,962
2,604,739

구성비율
57.32%
4.52%
0.05%
8.63%
29.48%
100.00%

다. 재고자산 현황 등당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

라. 공정가치평가 내역

기업공시서식 작성기준에서 제시한 공정가치평가 내역에 대한 기재사항은 본 사업보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 8. 금융상품 공정가치에 기재되고 있으니 참조하시기 바랍니다.

IV. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

1. 회계감사인의 명칭 및 감사의견 등

[회계감사인의 명칭 및 감사의견]

사업연도
구분
감사인
감사의견
의견변형사유
계속기업 관련중요한 불확실성
강조사항
핵심감사사항

제27기(당기)
감사보고서
대주회계법인
-
-
-
-
-

연결감사보고서
-
-
-
-
-
-

제26기(전기)
감사보고서
대주회계법인
적정의견
-
-
해당사항없음
IT 시스템 구축용역의 수익인식의 적정성

연결감사보고서
-
-
-
-
-
-

제25기(전전기)
감사보고서
대주회계법인
적정의견
-
-
해당사항없음
수익인식의 적정성

연결감사보고서
-
-
-
-
-
-

[감사용역 체결현황]

(단위 : 백만원, 시간)

사업연도
감사인
내 용
감사계약내역
실제수행내역

보수
시간
보수
시간

제27기(당기)
대주회계법인
개별 재무제표에 대한 감사
70
700
-
-

제26기(전기)
대주회계법인
개별 재무제표에 대한 감사
70
700
70
709

제25기(전전기)
대주회계법인
개별 재무제표에 대한 감사
70
673
70
702

[회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황]

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제27기(당기)
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-

제26기(전기)
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-

제25기(전전기)
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-

[내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과]

구분
일자
참석자
방식
주요 논의 내용

1
2020년 10월 13일
회사측: 감사등 3인감사인측: 업무수행이사, 담당회계사 등 3인
서면회의
감사팀 구성, 감사투입시간과 보수,경영진 및 감사인의 책임, 독립성 등

2
2021년 04월 07일
회사측: 감사등 3인감사인측: 업무수행이사, 담당회계사 등 3인
서면회의
감사에서의 유의적 발견사항,감사인의 독립성 등

3
2021년 11월 03일
회사측: 감사감사인측: 업무수행이사, 담당회계사
서면회의
감사팀 구성, 감사투입시간과 보수,경영진 및 감사인의 책임, 독립성 등

4
2022년 03월 21일
회사측: 감사감사인측: 업무수행이사, 담당회계사
서면회의
감사에서의 유의적 발견사항,감사인의 독립성 등

5
2022년 04월 29일
대표이사, 감사, 책임회계사
서면회의
감사인의 독립성, 경영진과 감사인의 책임, 계획된 감사범위와 시기

6
2022년 11월 18일
감사, 책임회계사
유선회의
내부통제절차와 관련하여 인식하고 있는 유의적미비점이 없음을 상호확인

7
2023년 03월 03일
대표이사, 감사, 책임회계사
대면회의
감사결과 미수정 왜곡표시사항이 없음을 확인

8
2023년 11월 24일

회사측: 감사 외 1명

감사인측: 업무수행이사와 2명

대면 및 서면 회의
감사팀 구성, 경영진 및 감사인의 책임, 감사인의 독립성내부통제제도에 대한 논의

9
2024년 02월 13일

회사측: 감사 외 1명

감사인측: 업무수행이사와 2명

대면 및 서면 회의
회계감사결과 미수정왜곡표시 사항이 없음을 확인

10
2024년 11월 29일

회사측: 감사 외 1명

감사인측: 업무수행이사와 2명

대면 및 서면 회의
감사팀 구성, 경영진 및 감사인의 책임, 감사인의 독립성내부통제제도에 대한 논의

11
2025년 02월 14일

회사측: 감사 외 1명

감사인측: 업무수행이사와 2명

대면 및 서면 회의
회계감사결과 미수정왜곡표시 사항이 없음을 확인

[조정협의회내용 및 재무제표 불일치정보]

당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 외부감사인의 변경
당사는 자유선임절차를 통해 감사법인을 삼일회계법인(전기 지정감사인)에서 24기 삼덕회계법인으로 변경되었으며, 상장 후 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 에 따라 감사인 선임 위원회를 통해 제25기 부터 대주회계법인으로 외부감사인이 자유선임 되었습니다.

2. 내부통제에 관한 사항

[경영진의 내부회계 관리제도 효과성 평가 결과]

사업연도
구분
운영실태 보고서보고일자
평가 결론
중요한취약점
시정조치계획 등

제26기(당기)
내부회계관리제도
2025년 02월 14일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

제25기(전기)
내부회계관리제도
2024년 02월 15일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

제24기(전전기)
내부회계관리제도
2023년 02월 15일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

[감사(위원회)의 내부회계관리제도 효과성 평가 결과]

사업연도
구분
평가보고서보고일자
평가 결론
중요한취약점
시정조치계획 등

제26기(당기)
내부회계관리제도
2025년 02월 14일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

제25기(전기)
내부회계관리제도
2024년 02월 15일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

제24기(전전기)
내부회계관리제도
2023년 02월 15일
중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-

[감사인의 내부회계관리제도 감사의견(검토결론)]

사업연도
구분
감사인
유형(감사/검토)
감사의견 또는검토결론
지적사항
회사의대응조치

제26기(당기)
내부회계관리제도
대주회계법인
검토
검토의견 미변형(표준보고)
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-
-

제25기(전기)
내부회계관리제도
대주회계법인
검토
검토의견 미변형(표준보고)
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-
-

제24기(전전기)
내부회계관리제도
삼덕회계법인
검토
검토의견 미변형(표준보고)
해당사항 없음
해당사항 없음

연결내부회계관리제도
-
-
-
-
-

1. 내부회계관리 운영조직 인력 및 공인회계사 보유현황

소속기관또는 부서
총 원
내부회계담당인력의 공인회계사 자격증보유비율
내부회계담당인력의평균경력월수

내부회계담당인력수(A)
공인회계사자격증소지자수(B)
비율(B/A*100)

감사(위원회)
1
1
-
-
58

이사회
6
1
-
-
61

내부회계관리부서
1
1
-
-
291

경영지원본부
1
1
-
-
210

회계처리부서
3
3
-
-
135

자금운영부서
2
2
-
-
118

전산운영부서
2
2
-
-
67

기타관련부서
3
2
-
-
77

2. 회계담당자의 경력 및 교육실적

직책(직위)
성명
회계담당자등록여부
경력(단위:년, 개월)
교육실적(단위:시간)

근무연수
회계관련경력
당기
누적

내부회계관리자(CFO)
송영창
-
17년11개월
24년3개월
-
-

경영지원본부담당임원
홍순철
-
15년6개월
17년6개월
-
-

재무담당임원
이민우
-
14년9개월
20년5개월
-
-

가. 내부통제에 관한 사항당사는 2022년 7월 7일 상장 법인으로서 내부회계관리제도를 "주식회사의 외부감사에 관한 법률" 및 "내부관리제도 모범규준"의 규정대로 성실히 운영하기 위하여 2021년 중 내부회계관리제도 컨설팅 용역을 대주회계법인에 의뢰하여 구축작업을 착수하였으며, 2022년 회계연도부터는 내부회계관리제도에 따라 내부회계관리자가 성실히 업무를 수행중 에 있습니다.
나. 감사의 내부통제의 유효성에 대한 감사 결과

사업연도
감사의 의견
지적사항

제26기(당기)
내부감시장치의 가동현황에 대한 감사의 평가의견1) 본 감사의 의견으로는 2024년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 주식회사 코난테크놀로지의 내부감시장치는 효과적으로 가동되고 있습니다.2) 감사를 실시함에 있어서 내부감시장치에 중대한 취약점은 발견되지 않았습니다.3) 감사를 실시함에 있어서 이사의 거부 또는 회사의 사고, 기타 사유로 자료를 입수하지 못하여 의견을 표명하기 곤란한 경우는 없었습니다.
-

제25기(전기)
내부감시장치의 가동현황에 대한 감사의 평가의견1) 본 감사의 의견으로는 2023년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 주식회사 코난테크놀로지의 내부감시장치는 효과적으로 가동되고 있습니다.2) 감사를 실시함에 있어서 내부감시장치에 중대한 취약점은 발견되지 않았습니다.3) 감사를 실시함에 있어서 이사의 거부 또는 회사의 사고, 기타 사유로 자료를 입수하지 못하여 의견을 표명하기 곤란한 경우는 없었습니다.
-

제24기(전전기)
내부감시장치의 가동현황에 대한 감사의 평가의견1) 본 감사의 의견으로는 2022년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 주식회사 코난테크놀로지의 내부감시장치는 효과적으로 가동되고 있습니다.2) 감사를 실시함에 있어서 내부감시장치에 중대한 취약점은 발견되지 않았습니다.3) 감사를 실시함에 있어서 이사의 거부 또는 회사의 사고, 기타 사유로 자료를 입수하지 못하여 의견을 표명하기 곤란한 경우는 없었습니다.
-

다. 내부회계관리제도(1) 내부회계 관리제도의 문제점 또는 개선방안 등당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.(2) 회계감사인의 내부회계관리제도에 대한 감사의견(검토의견)

사업연도
감사인
검토의견
지적사항

제26기(당기)
대주회계법인
경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 '내부회계관리제도 평가 및 보고 모범규준' 제4장 '중소기업에 대한 적용'에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였다는 의견을 표명하였습니다.
-

제25기(전기)
대주회계법인
경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 '내부회계관리제도 평가 및 보고 모범규준' 제4장 '중소기업에 대한 적용'에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였다는 의견을 표명하였습니다.
-

제24기(전전기)
삼덕회계법인
경영자의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영자의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도 모범규준 제4장 '중소기업에 대한 적용'의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였다는 의견을 표명하였습니다.
-

(3) 회계감사인의 내부회계관리제도 이외의 내부통제구조의 평가당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

V. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회 구성 개요당사의 이사회는 사내이사 3인, 기타비상무이사 2인, 사외이사 1인 총 6명의 이사로 구성되어 있습니다. 이사회는 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임 받은 사항, 회사 경영의 기본 방침 및 업무 집행에 관한 주요사항을 의결하며, 이사 및 경영진의 직무 집행을 감독하고 있습니다. 당사의 김영섬 사내이사가 이사회 의장을 겸직하고 있습니다.

(기준일 : 2024년 12월 31일)

구 분
구 성
소속 이사명
의장
주요 역할

이사회
사내이사 3명,사외이사 1명,기타비상무이사 2명
김영섬, 양승현, 윤덕호임문현이종민, 심병섭
김영섬(사내이사)

ㆍ법령 또는 정관이 규정하고 있는 사항, 주주총회를 통해 위임 받은 사항, 회사 경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 중요사항 의결

ㆍ경영진의 업무집행 감독

나. 사외이사 및 그 변동현황

(단위 : 명)

이사의 수
사외이사 수
사외이사 변동현황

선임
해임
중도퇴임

6
1
-
-
-

※ 당사는 작성기준일 현재 「상법시행령」 제34조 제1항 제1호에서 정하고 있는 '벤처기업육성에 관한 특별조치법에 따른 벤처기업 중 최근 사업연도말 현재의 자산총액이 1천억원 미만으로서 코스닥시장에 상장된 주권을 발행한 벤처기업'에 해당합니다. 이에 따라 「상법」 제542조의8 제1항에 따른 사외이사의 수에 제한을 받지 아니합니다※ 이사의 주요 이력 및 업무분장은 『VIII. 임원 및 직원 등에 관한 사항』 - "1. 임원 및 직원의 현황" 중 '가. 임원 현황'을 참조하시기 바랍니다.
다. 주요 의결 사항

회차
개최일자
의안내용
의결현황
사내이사
기타 비상무이사
사외이사

김영섬 대표이사(출석율 : 100%)
양승현(출석율 : 100%)
윤덕호(출석율 : 100%)
이종민(출석율 : 0%)
심병섭(출석율 : 60%)
임문현(출석율 : 80%)

찬반여부

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

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

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

4
2024.09.09
일반자금대출 신규 차입
가결
출석(찬성)
출석(찬성)
출석(찬성)
-
출석(찬성)
-

5
2024.09.23
이해관계자와의 거래 승인
가결
출석(찬성)
출석(찬성)
출석(찬성)
-
-
출석(찬성)

주1) 이해관계자와의 거래 승인은 이해관계자에 해당하는 이사를 제외한 출석이사 및 감사의 동의로 진행되었습니다.

라. 이사의 독립성

이사는 주주총회에서 선임하며, 주주총회에서 선임할 이사 후보자는 이사회가 선정하여 주주총회에 제출할 의안으로 확정하고 있습니다. 이사의 선임과 관련하여 관련 법규에 의거한 주주제안이 있는 경우 이사회는 적법한 범위 내에서 이를 주주총회에 의안으로 제출하고 있습니다. 이러한 절차에 따라 선임된 이사는 다음과 같습니다.

직 명
성 명
임기
연임(횟수)
추천인
활동분야 (담당업무)
최대주주 또는주요주주와의 관계
회사와의거래

사내이사(대표이사)
김영섬
2027.08.31
8
-
대표이사
본인
-

사내이사
양승현
2027.08.31
9
이사회
CTO
타인
-

사내이사
윤덕호
2027.08.31
8
이사회
비전AI연구소장
타인
-

기타비상무이사
이종민
2026.01.06
-
이사회
경영자문
타인
-

기타비상무이사
심병섭
2026.03.31
-
이사회
경영자문
타인
-

사외이사
임문현
2025.03.31
-
이사회
경영자문
타인
-

마. 사외이사 교육 미실시 내역

사외이사 교육 실시여부
사외이사 교육 미실시 사유

미실시
사외이사의 경력과 전문성을 고려한 바, 현재까지는 교육을 실시하지 않았으나 업무수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사의 구성보고서 제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 정관에 의거 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사1명이 감사업무를 수행하고 있습니다.

나. 감사의 인적사항

성 명
주요 경력
결격요건 여부
비 고

서석진

1990.04 미래창조과학부, 지식경제부, 정보통신부, 체신부

2017.01 한국방송통신전파인증원(KCA) 원장

2020.03 고려대학교 인공지능학과 산학협력중점교수

해당사항 없음
-

다. 감사의 독립성감사는 회사의 회계와 업무를 감사하여 이사회 및 타부서로부터 독립된 위치에서 업무를 수행하고 있습니다. 그 직무를 수행하기 위한 관계서류를 해당부서에 제출 요구할 수 있으며, 필요시 회사로부터 영업에 관한 사항을 보고 받을 수 있습니다.

구 분
내 용

정관 제45조

(감사의 수)

회사는1인 이상 3인 이내의 감사를 둘 수 있다.

정관 제46조

(감사의 선임)

① 감사는 주주총회에서 제24조의 규정에 의하여 선임· 해임한다.

② 감사의 선임 또는 해임을 위한 의안은 이사의 선임을 위한 의안과는 별도로 상정하여 의결하여야 한다.

③ 감사의 선임은 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로 하여야 한다. 다만, 「상법」 제368조의4제1항에 따라 전자적 방법으로 의결권을 행사할 수 있도록 한 경우에는 출석한 주주의 의결권의 과반수로써 감사의 선임을 결의할 수 있다.

④ 감사의 해임은 출석한 주주의 의결권의 3분의 2 이상의 수로 하되, 발행주식총수의 3분의 1 이상의 수로 하여야 한다.

⑤ 제3항·제4항의 감사의 선임 또는 해임에는 의결권 있는 발행주식총수의100분의3을 초과하는 수의 주식을 가진 주주(최대주주인 경우에는 그의 특수관계인, 최대주주 또는 그 특수관계인의 계산으로 주식을 보유하는 자, 최대주주 또는 그 특수관계인에게 의결권을 위임한 자가 소유하는 의결권 있는 주식의 수를 합산한다)는 그 초과하는 주식에 관하여 의결권을 행사하지 못한다.

정관 제48조

(감사의 직무)

① 감사는 회사의 회계와 업무를 감사한다.

② 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시주주총회의 소집을 청구할 수 있다.

③ 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여 영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체없이 보고를 하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는 자회사의 업무와 재산상태를 조사할 수 있다.

④ 감사에 대해서는 제38조의2의 규정을 준용한다.

⑤ 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

⑥ 감사는 필요하면 회의 의 목적사항과 소집이유를 적은 서면을 이사(소집권자가 있는 경우에는 소집권자)에게 제출하여 이사회 소집을 청구할 수 있다.

⑦ 제6항의 청구를 하였는데도 이사가 지체없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

정관 제49조

(감사의 감사록)

감사는 감사에 관하여 감사록을 작성하여야 하며 감사록에는 감사의 실시요령과 그 결과를 기재하고 감사를 실시한 감사가 기명날인 또는 서명하여야 한다

라. 감사의 주요활동내역

회차
개최일자
의안내용
의결현황
감사

김남준 주1)(출석율 : 100%)
서석진 주1)(출석율 : 25%)

찬반여부

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

2
2024.03.29
대표이사 선임 (김영섬 대표이사 중임)
가결
-
-

3
2024.04.11
이해관계자와의 거래 승인_감사보수 지급 (서석진 감사)
가결
-
-

4
2024.09.09
일반자금대출 신규 차입
가결
-
찬성

5
2024.09.23
이해관계자와의 거래 승인
가결

-

주1) 2024.03.29 감사 김남준은 임기만료로 사임하였으며, 정기주주총회를 통해 감사 서석진을 신규 선임하였습니다.

마. 감사 교육 미실시 내역

감사 교육 실시여부
감사 교육 미실시 사유

미실시
감사의 경력과 전문성을 고려한 바, 현재까지는 교육을 실시하지 않았으나 업무수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

바. 감사 지원조직 현황감사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 현재 구성되어있지 않습니다.다만, 회사 내 관리조직은 감사의 요청에 따라 관련 자료를 제공하고 있습니다.

사. 준법지원인 등당사는「상법」제542조13에 따라 최근 사업연도말 현재 자산총액 5천억원 미만으로 보고서 제출일 현재 준법지원인 선임 의무가 없습니다.

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도 현황

(기준일 :
2025년 03월 31일
)

투표제도 종류
집중투표제
서면투표제
전자투표제

도입여부
배제
미도입
도입

실시여부
미실시
미실시
제 25기(2023년도)정기주주총회

주1) 「상법」 제368조의4에 따른 전자투표제도를 2023년 03월 29일 진행되는 제 25기 정기주주총회에서 활용하기로 결의 하였고, 이 제도의 관리업무를 삼성증권에 위탁하였습니다.

나. 의결권 현황

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
11,467,288
-

-
-
-

의결권없는 주식수(B)
보통주
-
-

-
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
-
-
-

-
-
-

기타 법률에 의하여의결권 행사가 제한된 주식수(D)
-
-
-

-
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
-
-
-

-
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수(F = A - B - C - D + E)
보통주
11,467,288
-

-
-
-

다. 주주총회 의사록 요약

주총일자
안 건
결 의 내 용
주요논의내용
비 고

제26기 정기주주총회 (2025.03.31)
제 1호 의안 : 제26기(2024.01.01~2024.12.31) 재무제표 승인의 건제 2호 의안 : 이사 선임의 건 - 2-1호 의안 : 기타비상무이사 신철진 선임의 건 - 2-2호 의안 : 사외이사 장홍성 선임의 건제 3호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제 4호 의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건
가결가결가결가결가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제25기 정기주주총회 (2024.03.29)
제 1호 의안 : 제25기(2023.01.01~2023.12.31) 재무제표 승인의 건제 2호 의안 : 정관 일부 개정의 건제 3호 의안 : 이사 선임의 건- 3-1호 의안 : 사내이사 김영섬 재선임의 건- 3-2호 의안 : 사내이사 양승현 재선임의 건- 3-3호 의안 : 사내이사 윤덕호 재선임의 건제 4호 의안 : 감사 선임의 건(후보자 : 서석진)제 5호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제 6호 의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건제 7호 의안 : 임원퇴직금지급규정 개정의 건제 8호 의안 : 이사회에서 기 결의한 주식매수선택권 부여 승인의 건제 9호 의안 : 이사회에서 기 결의한 주식매수선택권 행사가격 및 수량조정 승인의 건
가결가결가결가결가결가결가결가결가결가결가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제24기 정기주주총회 (2023.03.31)
제1호의안 : 제24기(2022.01.01-2022.12.31) 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건제2호의안 : 정관 일부 개정의 건제3호의안 : 기타비상무이사 선임의 건 (후보자 : 심병섭)제4호의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제5호의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건제6호의안 : 주식매수선택권 부여의 건제7호의안 : 임원퇴직금지급규정 개정의 건
가결가결가결가결가결부결가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제24기 임시주주총회 (2023.01.06)
제1호의안 : 기타비상무이사 이종민 후보자 선임의 건
가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제23기 정기주주총회 (2022.03.31)
제1호의안 : 제23기(2021.01.01-2021.12.31) 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건제2호의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제3호의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건제4호의안 : 기타비상무이사 선임의 건_한정수 이사제5호의안 : 사외이사 선임의 건_임문현 사외이사
가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제22기 임시주주총회( 2021.08.31)
제1호 의안 : 주식매수선택권 부여의 건제2호 의안 : 공고방법 변경의 건제3호 의안 : 회사가 발행하는 주식의 총 수 변경의 건제4호 의안 : 주식분할에 관한 건제5호 의안 : 주식양도제한규정 폐지의 건제6호 의안 : 정관 개정의 건제7호 의안 : 임원퇴직금 지급규정 개정의 건제8호 의안 : 사외이사 선임의 건_최정주 사외이사제9호 의안 : 감사 선임의 건_김남준 감사
가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제22기 정기주주총회(2021.03.29)
제1호 의안 : 제22기(2020.01.01-2020.12.31) 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건제2호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제3호 의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건제4호 의안 : 사내이사 선임의 건_김영섬, 양승현, 윤덕호, 송영창 사내이사 중임제5호 의안 : 기타비상무이사 선임의 건_이형범 기타비상무이사 중임제6호 의안 : 감사 선임의 건_오충한 감사 중임
가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

제21기 정기주주총회 (2020.03.30)
제1호 의안 : 제21기(2019.01.01-2019.12.31) 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건제2호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건제3호 의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건
가결
- 주주제안 없음- 안건수정사항 없음
-

주1) 당사는 공시서류작성기준일 이후와 공시서류제출일 사이에 소수주주권이 행사된 경우가 없습니다.주2) 당사는 주주제안권 행사 관련 제안 내역이 없습니다.

라. 주식사무

정관상신주인수권의내용
제 10 조 (신주인수권)① 당 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다. 그러나 주주가 신주인수권을 포기 또는 상실하거나 신주배정에서 단주가 발생하는경우에 그 처리방안은 이사회의 결의로 정한다.② 당 회사는 제1항의 규정에 불구하고 다음 각호의 경우에는 이사회 결의로 주주외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.1. 발행주식 총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6에 따라 일반 공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우2. 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주 조합원에게 신주를 우선 배정하는 경우3. 「상법」 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우4. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의16 의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우5. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 회사가 경영상 필요로 외국인투자촉 진법에 의한 외국인투자를 위하여 신주를 발행하는 경우6. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금의 조달을 위하여 국내외 금융기관에게 신주를 발행하는 경우7. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 신기술 도입, 재무구 조개선, 생산, 판매, 자본 제휴 등을 통해 그 제휴 회사에게 신주를 발행하거나 회사의 경영상목적을 달성하기 위하여 필요한 경우8. 근로복지기본법 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우9. 회사가 발행한 주권을 한국거래소 유가증권시장 또는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우10. 증권시장 상장을 위한 기업공개업무를 주관한 대표주관회사에게 기업공개 당시 공모주식총수의 100분의 10을 초과하지 않는 범위 내에서 신주를 발행하는 경우③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

결 산 일
12월 31일
정기주주총회
결산기 종료 후 3개월 이내

주주명부폐쇄시기
-

주권의 종류
-

명의개서대리인
한국예탁결제원

주주의 특전
없음
공고
당사 홈페이지www.konantech.com

※ 「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」에 따라 주권 및 신주인수권증서에 표시되어야 할 권리가 의무적으로 전자등록됨에 따라 '주권의 종류'를 기재하지 않음.

VI. 주주에 관한 사항

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의종류
소유주식수 및 지분율
비고

기 초
기 말

주식수
지분율
주식수
지분율

김영섬
본인
보통주
2,718,560
23.71
2,718,560
23.71
-

양승현
등기임원
보통주
831,020
7.25
831,020
7.25
-

윤덕호
등기임원
보통주
612,340
5.34
612,340
5.34
-

이지선
배우자
보통주
83,880
0.73
83,880
0.73
-

김경미
형제자매
보통주
55,680
0.49
55,680
0.49
-

임완택
미등기임원
보통주
4,000
0.03
0
0.00
-

황지은
친인척
보통주
9,280
0.08
9,280
0.08
-

HWANGJEEIN
친인척
보통주
9,280
0.08
9,280
0.08
-

황성택
친인척
보통주
9,280
0.08
9,280
0.08
-

박정선
미등기임원
보통주
2,600
0.02
2,600
0.02
-

이문기
미등기임원
보통주
1,360
0.01
560
0.00
-

강현수
미등기임원
보통주
2,360
0.02
2,360
0.02
-

김태형
미등기임원
보통주
6,700
0.06
6,700
0.06
-

계
보통주
4,346,340
37.90
4,341,540
37.86
-

-
-
-
-
-
-

주1) 기초는 2025년 1분기말, 기말은 본 공시서류 제출일 전일을 기준으로 작성하였습니다.

나. 최대주주 주요경력

성명
직책
주요경력
비고

김영섬
대표이사의장

- ㈜코난테크놀로지 대표이사 (99.04월 ~ 현재)

- 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원 (89.09월 ~ 97.01월)

- 미국 Bellcore 연구소 객원연구원 (91.01월 ~ 96.06월)

- 한양대학교 대학원 전자통신 전산학 박사 (85.02월)

- 한양대학교 대학원 전자통신 석사 (83.02월)

- 한양대학교 전자통신 학사 (78.02월)

-

다. 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래 유무당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
2. 최대주주 변동현황당사는 공시대상기간 중 최대주주의 변동내역이 없습니다.
3. 주식 소유현황

가. 5% 이상 주주 및 우리사주조합 등의 주식소유현황

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 주)

구분
주주명
소유주식수
지분율(%)
비고

5% 이상 주주
SK텔레콤
2,359,160
20.57
-

한국항공우주(주)
888,888
7.75
-

우리사주조합
15,860
0.14
-

나. 소액주주현황

소액주주현황

(기준일 :
2025년 03월 31일
)
(단위 : 주)

구 분
주주
소유주식
비 고

소액주주수
전체주주수
비율(%)
소액주식수
총발행주식수
비율(%)

소액주주
28,996
29,014
99.93
3,727,052
11,467,288
32.51
-

주1) 소액주주는 결산일 현재 의결권 있는 발행주식 총수의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주입니다.

4. 주가 및 주식 거래 실적
가. 국내증권 시장

(단위 : 원,주)

종류
2024년 1월
2024년 2월
2024년 3월

보통주
주가
최고
25,450
28,300
24,550

최저
19,610
22,050
20,100

평균
21,238
25,772
21,565

거래량
최고(일)
1,166,250
1,026,263
1,560,684

최저(일)
36,893
40,191
15,490

월간
2,883,113
5,487,170
2,597,434

나. 해외증권시장당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의관계
재직기간
임기만료일

의결권있는 주식
의결권없는 주식

김영섬
남
1959.10
대표이사
사내이사
상근
대표이사

- ㈜코난테크놀로지 대표이사 (99.04월 ~ 현재)

- 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원(89.09월 ~ 97.01월)

- 미국 Bellcore 연구소 객원연구원 (91.01월 ~ 96.03월)

- 한양대학교 대학원 전자통신 전산학 박사 (89.02월)

- 한양대학교 대학원 전자통신 석사 (85.02월)

- 한양대학교 전자통신 학사 (83.02월)

2,718,560
-
본인
26년3개월
2027년 03월 31일

양승현
남
1969.04
부사장
사내이사
상근
CTO

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI 연구소 CTO(99.04월 ~ 현재)

- 한국전자통신연구원(ETRI) (97.10월 ~ 99.04월)

- 서울대IBM 자연어처리연구실 (90.03월 ~ 92.02월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (97.08월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (92.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (90.02월)

831,020
-
타인
26년3개월
2027년 03월 31일

윤덕호
남
1962.03
부사장
사내이사
상근
비전AI연구소장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 연구소장(00.09월 ~ 현재)

- 한남대학교 정보통신학과 부교수 (89.08월 ~ 00.08월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (93.02월)

- 서울대학교 대학원 계산학 석사 (87.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (85.02월)

612,340
-
타인
25년8개월
2027년 03월 31일

이종민
남
1978.07
기타비상무이사
기타비상무이사
비상근
기술자문
- ㈜코난테크놀로지 기타비상무이사 (23.01월 ~ 현재)- SK텔레콤㈜ (10.10월 ~ 현재) ㄴ 미래R&D 담당, ICT 위원회 소위원장,UAM/Green TF (현재) ㄴ T3K Innovation 담당, Tech Combinator 담당(~21.12월) ㄴ 미디어 기술원장 (~19.06월) ㄴ GSMA TG Member (19.05월 ~ 현재) ㄴ ITU-T SG11 Q7 의장, AI 표준화 Editor(17.02월 ~ 현재) ㄴ 한국 방송미디어공학회 이사 (17.12월 ~ 현재)- 한국과학기술원(KAIST) 전자공학 박사 (10.02월)
-
-
타인
-
2026년 01월 06일

신철진
남
1975.10
기타비상무이사
기타비상무이사
비상근
경영자문
- ㈜코난테크놀로지 기타비상무이사 (25.03월 ~ 현재)- 한국항공우주산업㈜ 밸류업팀장 (2024 ~ 現)- 한국항공우주산업㈜ 예지분석팀장, 기술기획팀장(2022 ~ 2023)- 한국항공우주산업㈜ 예지분석팀, 구조해석팀,기체해석팀, 기체설계팀 (2009 ~ 2020)- Purdue University (USA) 항공우주공학 박사 (2008)- University of Arizona (USA) 항공우주공학 석사 (2004)- 동국대학교 기계공학 학사 (2001)
-
-
타인
-
2028년 03월 31일

장홍성
남
1969.03
사외이사
사외이사
비상근
경영자문
- ㈜코난테크놀로지 사외이사 (25.03월 ~ 현재)- 한국인공지능산업협회장 (19.03월 ~ 25.02월)- SK텔레콤 데이터기술원장, IoT/Data 사업단장(05.08월 ~ 24.12월)- 삼성전자 책임연구원 (99.03월 ~ 05.07월)- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (99.08월)- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (94.02월)- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (92.02월)
-
-
타인
-
2028년 03월 31일

서석진
남
1958.05
감사
감사
비상근
감사

- ㈜코난테크놀로지 감사 (24.03월 ~ 현재)

- 고려대학교 인공지능학과 산학협력중점교수(20.03월 ~ 현재)

- 한국방송통신전파진흥원(KCA)원장 (17.01월 ~ 20.02월)- 미래창조과학부, 지식경제부, 정보통신부, 체신부(90.04월 ~ 16.12월)- (미)오클라호마주립대 MBA (98.05월)- 한양대학교 대학원 전자공학과 석사 (90.02월)- 한양대학교 전자공학과 학사 (88.02월)

-
-
타인
-
2027년 03월 29일

김승기
남
1959.03
부사장
미등기
상근
사업총괄임원

- ㈜코난테크놀로지 사업총괄 부사장 (23.07월 ~ 현재)

- 오스템임플란트㈜ OW개발총괄본부장(19.02월 ~ 23.02월)- 한국컨설팅산업협회 컨설턴트 (18.11월 ~ 19.02월)

- 쌍용정보통신㈜ (87.01월 ~ 16.12월)ㄴ 대표이사/대표집행임원 (14.12월 ~ 16.12월)ㄴ 공공사업본부장 (13.01월 ~ 14.11월)ㄴ 국방사업본부장 (09.07월 ~ 12.12월)ㄴ 개발본부장 (07.02월 ~ 09.06월)ㄴ 경영혁신팀장 (06.03월 ~ 07.01월)ㄴ 전략기획팀장 및 국방그룹장 (03.01월 ~ 06.02월)

- 서울대학교 수학과 학사 (87.02월)

-
-
타인
2년
-

송영창
남
1966.07
전무이사
미등기
상근
CFO

- ㈜코난테크놀로지 CFO (07.01월 ~ 현재)

- ㈜흥국생명 경영기획실 (03.03월 ~ 06.12월)

- ㈜KTB네트워크 투자관리팀 (00.05월 ~ 02.12월)

- 서울대학교 법학과 학사 (89.02월)

1,000
-
타인
18년6개월
-

최정주
남
1967.11
전무이사
미등기
상근
비전AI연구소담당임원

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 전무이사(22.04월 ~ 현재)- ㈜코난테크놀로지 사외이사 (21.08월 ~ 22.03월)

- 아주대학교 미디어학과 교수 (02년 ~ 22.03월)

- ㈜디지털아리아 연구소장 (00년 ~ 02년)

- 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원 (97년 ~ 00년)

- 포항공과대학교 대학원 컴퓨터공학 박사 (97.02월)

- 포항공과대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (92.02월)

- 한국과학기술원 전산학 학사 (90.02월)

4,040
-
타인
3년3개월
-

오창민
남
1977.10
상무이사
미등기
상근
인텔리전트엔진그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI 연구소인텔리전트엔진그룹 그룹장 (06.11월 ~ 현재)

- ㈜엠파스 선임연구원 (02.01월 ~ 06.11월)

- 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (02.02월)

- 서울대학교 컴퓨터공학 학사 (00.02월)

17,600
-
타인
18년8개월
-

도원철
남
1969.01
상무이사
미등기
상근
스마트에이전트그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI 연구소스마트에이전트그룹 그룹장 (11.05월 ~ 현재)

- ㈜핸디소프트 기술부문 이사 (94.02월 ~ 11.03월)

- 홍익대학교 대학원 전자계산학 석사 (94.02월)

- 홍익대학교 전자계산학 학사 (92.02월)

3,300
-
타인
14년2개월
-

서영주
남
1969.12
상무이사
미등기
상근
음성그룹장

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI 연구소 음성그룹 그룹장 (21.06월 ~ 현재)

- 한국과학기술원 (02.09월 ~ 21.03월)

- ㈜코아보이스 (00.03월 ~ 02.05월)

- 영지전문대학교 (99.03월 ~ 00.02월)

- 한국전자통신연구원(ETRI) (93.02월 ~ 98.12월)

- 한국과학기술원(KAIST) 공학박사 (06.08월)

- 경북대학교 대학원 전자공학 석사 (93.02월)

- 경북대학교 전자공학 학사 (91.02월)

2,300
-
타인
4년1개월
-

김만수
남
1970.11
상무이사
미등기
상근
디지털트윈그룹장
- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소디지털트윈그룹 그룹장 (22.01월 ~ 현재)- ㈜PISOFT (20.09월 ~ 21.12월)- ㈜MTC (15.11월 ~ 20.08월)- ㈜Tricubics, Inc. (13.10월 ~ 15.10월)- ㈜Digital Aria (00.06월 ~ 13.04월)- 한국전자통신연구원(ETRI) (94.01월 ~ 00.05월)- 경북대학교 대학원 컴퓨터과학과 박사수료 (01.08월)- 경북대학교 대학원 전자계산학과 석사 (94.02월)- 경북대학교 전자계산학과 학사 (92.02월)
-
-
타인
3년6개월
-

홍순철
남
1968.05
상무이사
미등기
상근
경영지원본부장

- ㈜코난테크놀로지 경영지원본부 본부장(09.06월 ~ 현재)

- 현대카드㈜ 회계팀 (01.12월 ~ 03.12월)

- ㈜KTB네트워크 투자관리팀 (00.04월 ~ 01.12월)

- 고려대학교 경제학 학사 (94.02월)

3,800
-
타인
16년1개월
-

임완택
남
1964.11
상무이사
미등기
상근
전략기획본부장

- ㈜코난테크놀로지 전략기획본부 본부장(21.07월 ~ 현재)

- KTH 모바일부문 부문장 (09.09월 ~ 13.05월)

- KISTI 서비스개발실 선임초청연구원(04.06월 ~ 07.02월)

- 서울대학교 계산통계학 학사 (86.02월)

4,000
-
타인
4년
-

최관식
남
1965.12
상무이사
미등기
상근
사업총괄수행부문장지원부문장

- ㈜코난테크놀로지 사업총괄 수행부문&지원부문 부문장(23.12월 ~ 현재)

- 파이알랩㈜ 대표이사 (23.06월 ~ 23.09월)- 오스템임플란트㈜ OW시스템 공통개발실장 (20.02월 ~ 23.05월)- 파이알랩㈜ 대표이사 (18.05월 ~ 20.01월)- 쌍용정보통신㈜ (92.01월 ~ 17.02월)- 고려대학교 대학원 경영학과 석사 (08.08월)

- 동국대학교 전자계산학과 학사 (92.02월)

-
-
타인
1년7개월
-

천재후
남
1969.08
상무이사
미등기
상근
빅데이터컨버전스사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 빅데이터컨버전스사업부사업부장 (19.07월 ~ 현재)

- ㈜포렌 솔루션사업부 이사 (15.04월 ~ 17.12월)

- ㈜오션히어 솔루션사업부 이사 (11.08월 ~ 15.03월)

- ㈜인덱스메이트 솔루션사업부 사업부장 (09.07월 ~ 11.07월)

- ㈜쓰리소프트 공공사업부 사업부장(02.11월 ~ 09.01월)

- ㈜한국지식웨어 공공영업팀 팀장 (00.06월 ~ 02.10월)

- 한양대학교 무역 학사 (96.07월)

-
-
타인
6년
-

안춘근
남
1971.05
이사
미등기
상근
수행부문담당임원

- ㈜코난테크놀로지 수행부문 이사 (06.05월 ~ 현재)

- ㈜건잠머리컴퓨터 선임연구원 (98.02월 ~ 06.04월)

- 경북대학교 대학원 공간정보학 박사 수료 (98.02월)

- 경북대학교 대학원 컴퓨터과학 석사 (96.02월)

- 경북대학교 전자계산학 학사 (94.02월)

-
-
타인
19년2개월
-

강현수
남
1971.11
이사
미등기
상근
인식지능그룹장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 인식지능그룹 그룹장 (16.09월 ~ 현재)

- ㈜시스트란 그룹장 (13.10월 ~ 16.08월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 석사 (99.02월)

- 전북대학교 컴퓨터과학 학사 (96.08월)

2,360
-
타인
8년10개월
-

조한상
남
1974.08
이사
미등기
상근
기반기술그룹장

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 기반기술그룹 그룹장 (21.07월 ~ 현재)

- ㈜코그넷나인 연구소장 (15.11월 ~ 21.06월)

- 네무스텍㈜ 수석연구원 (12.09월 ~ 15.02월)

- 제니텀 연구소장 (06.09월 ~ 12.06월)

- 포항공과대학교 대학원 수학 석사 (99.02월)

- 포항공과대학교 수학 학사 (97.02월)

800
-
타인
4년
-

안민호
남
1972.01
이사
미등기
상근
자율에이전트그룹장
- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 자율에이전트그룹그룹장 (22.09월 ~ 현재)- ㈜크레버스 (21.08월 ~ 22.08월)- 지뉴소프트 (20.04월 ~ 21.08월)- 트라이큐빅스 코리아 (18.02월 ~ 20.04월)- 유니티코리아 (16.02월 ~ 17.12월)- MTCOM (15.08월 ~ 16.02월)- ㈜Tricubics, Inc. (13.08월 ~ 15.07월)- ㈜큐램 (13.01월 ~ 13.07월)- ㈜Digital Aria (01.01월 ~ 12.08월)- 포항공과대학교 대학원 응용수학과 박사 (01.02월)- 포항공과대학교 대학원 수학과 석사 (96.02월)- 서울대학교 수학과 학사 (94.02월)
-
-
타인
2년10개월
-

이형주
남
1973.03
이사
미등기
상근
AI서비스사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 AI서비스사업부 사업부장(12.07월 ~ 현재)

- ㈜핸디소프트(코스닥 상장) (00.01월 ~ 10.07월)

- 숭실대학교 대학원 소프트웨어 석사 (10.08월)

- 한서대학교 전산통계학 학사 (99.02월)

-
-
타인
13년
-

강병산
남
1974.01
이사
미등기
상근
CS사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 CS사업부 사업부장(09.07월 ~ 현재)

- ㈜인젠 (03.11월 ~ 07.05월)

- ㈜아이티네이드 (01.10월 ~ 03.10월)

- 단국대학교 고분자공학 학사 (00.02월)

-
-
타인
16년
-

박정선
남
1976.03
이사
미등기
상근
연구개발

- ㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 이사 (03.03월 ~ 현재)

- ㈜엔비즈테크놀로지 (02.04월 ~ 03.02월)

- 정보통신부 전주분원 (99.12월 ~ 01.02월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 박사 (18.02월)

- 전북대학교 대학원 전산통계학 석사 (00.02월)

- 전북대학교 전산통계학 학사 (98.02월)

2,600
-
타인
22년4개월
-

이문기
남
1972.12
이사
미등기
상근
데이터사이언스사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 데이터사이언스사업부사업부장 (04.03월 ~ 현재)

- ㈜유니소프트 선임연구원 (01.02월 ~ 04.03월)

- 포항공과대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 (01.02월)

- 서강대학교 전자계산학 학사 (99.02월)

1,360
-
타인
21년4개월
-

이현민
여
1971.05
이사
미등기
상근
분석서비스팀장

- ㈜코난테크놀로지 언어.음성 AI 연구소인텔리전트엔진그룹 분석서비스팀 팀장 (02.05월 ~ 현재)

- ㈜에이랩 과장 (01.02월 ~ 02.04월)

- 전남대학교 대학원 전산학과 석사 (01.02월)

- 전남대학교 자연과학대학 전산학과 학사 (94.02월)

400
-
타인
23년2개월
-

김태형
남
1970.03
이사
미등기
상근
전략사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 전략사업부 사업부장(22.01월 ~ 현재)

- ㈜코난테크놀로지 영업본부 영업팀 부장(02.05월 ~ 14.08월)- 삼성물산㈜ (99.08월 ~ 01.02월)- 삼성생명보험㈜ (98.02월 ~ 99.07월)- 삼성물산㈜ (97.01월 ~ 98.01월)

- 연세대학교 천문학과, 경영학과 학사 (97.02월)

6,700
-
타인
3년6개월
-

염종학
남
1970.03
이사
미등기
상근
전략사업부전략영업담당

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 전략사업부 이사(23.05월 ~ 현재)

- ㈜제이솔룩스 대표이사 (22.02월 ~ 23.04월)- ㈜애버커스 이사 (20.10월 ~ 21.12월)- ㈜투비시스 전무이사 (15.09월 ~ 20.10월)- ㈜티젠스 이사 (06.04월 ~ 15.08월)- ㈜지트리비앤티 부장(02.03월 ~ 04.06월)- ㈜LG유플러스 주임연구원 (00.03월 ~ 02.03월)- LG정보통신㈜ 주임연구원 (96.07월 ~ 00.03월)

- 전남대학교 전자계산학과 학사 (93.02월)

-
-
타인
2년2개월
-

최호욱
남
1969.10
이사
미등기
상근
지원부문제안지원팀장

- ㈜코난테크놀로지 지원부문 제안지원팀 팀장(24.01월 ~ 현재)

- 오스템임플란트㈜ CRM개발팀 (21.12월 ~ 23.12월)- ㈜시스원 제안지원팀 (21.04월 ~ 21.09월)- ㈜엔디에스 제안지원팀 (17.05월 ~ 21.01월)- 쌍용정보통신㈜ 제안지원팀장 (14.04월 ~ 17.05월)- SK C&C 전략제안팀 (05.01월 ~ 13.08월)- 쌍용정보통신㈜ 컨설팅팀 (97.08월 ~ 04.09월)- 한컴데이터㈜ SW개발팀 (94.01월 ~ 96.06월)- 영남대학교 통계학과 학사 (94.02월)

-
-
타인
1년6개월
-

은홍기
남
1968.03
이사
미등기
상근
수행부문프로젝트SETUP팀장
- ㈜코난테크놀로지 수행부문 프로젝트SETUP팀 팀장(24.01월 ~ 현재)- 오스템임플란트㈜ OW프로젝트개발실(21.11월 ~ 23.12월)- 쌍용정보통신㈜ Cloud Native Application 이행그룹(95.07월 ~ 21.10월)- ㈜퍼시스 품질관리연구소 (95.01월 ~ 95.04월)- 한양대학교 화학과 학사 (95.02월)
-
-
타인
1년6개월
-

허세흥
남
1979.05
이사
미등기
상근
수행부문솔루션SI프로젝트그룹장

- ㈜코난테크놀로지 수행부문솔루션SI프로젝트그룹 그룹장 (07.01월 ~ 현재)

- 국민대학교대학원 컴퓨터과학전공 석사 (07.02월)

400
-
타인
18년6개월
-

이민우
남
1975.10
이사
미등기
상근
경영지원본부재무팀장

- ㈜코난테크놀로지 경영지원본부 재무팀 팀장(10.03월 ~ 현재)- 다음다이렉트 (04.08월 ~ 10.03월)- 신한카드 (01.06월 ~ 04.08월)

- 고려대학교 경제학과 학사 (01.02월)

-
-
타인
15년4개월
-

권순배
남
1976.12
이사
미등기
상근
수행부문담당임원
- ㈜코난테크놀로지 수행부문솔루션SI프로젝트그룹 이사 (10.07월 ~ 현재)- ㈜GOGN 엔터테인먼트 (09.04월 ~ 10.05월)- ㈜드림위즈 (02.10월 ~ 09.04월)- 성공회대학교 전산정보학과 학사 (02.08월)
2,400
-
타인
15년
-

김규훈
남
1977.10
이사
미등기
상근
영업부문국방AI사업부장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 국방AI사업부 사업부장(17.11월 ~ 현재)- ㈜넥스모어시스템즈 (16.05월 ~ 17.10월)- ㈜SQI소프트 (11.08월 ~ 15.09월)- ㈜NGEN (04.04월 ~ 07.11월)- ㈜바이텍코리아 (02.08월 ~ 04.04월)

- 학점은행제 정보통신공학과 학사 (12.03월)

-
-
타인
7년8개월
-

최승문
남
1975.06
이사
미등기
상근
영업부문BC컨설팅팀장

- ㈜코난테크놀로지 영업부문 BC컨설팅팀 팀장(20.02월 ~ 현재)- ㈜인젠트 (15.02월 ~ 20.01월)- ㈜리베카 (13.06월 ~ 15.02월)- ㈜아이네크 (04.08월 ~ 13.04월)- ㈜누리교육 (03.01월 ~ 04.08월)- ㈜아이네크 (00.08월 ~ 02.12월)

- 단국대학교 전자공학과 학사 (01.02월)

-
-
타인
5년5개월
-

주1) 심병섭 기타비상무이사는 2025년 3월 31일 일신상 사유로 사임하였으며, 제26기 정기주주총회에서 신철진 기타비상무이사가 신규 선임되었습니다.주2) 임문현 사외이사는 2025년 3월 31일 임기 만료로 사임하였으며, 제26기 정기주주총회에서 장홍성 사외이사가 신규 선임되었습니다.

나. 타회사 임원 겸직 현황

(기준일 :
2025년 03월 31일
)

겸직자
겸직회사

성명
직위
회사명
직위

양승현
사내이사
SK텔레콤(주)
SK텔레콤(주) AIX담당 CTO 겸 AIX지원 담당

서석진
감사
고려대학교
인공지능학과 산학협력중점교수

신철진
기타비상무이사
한국항공우주산업㈜
밸류업팀 팀장

이종민
기타비상무이사
SK텔레콤(주)
미래R&D 담당, ICT 위원회 소위원장,UAM/Green TF

장홍성
사외이사
(주)마키나락스
사외이사

다. 직원 등 현황

(기준일
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

직원
소속 외근로자
비고

사업부문
성별
직 원 수
평 균근속연수
연간급여총 액
1인평균급여액
남
여
계

기간의 정함이없는 근로자
기간제근로자
합 계

전체
(단시간근로자)
전체
(단시간근로자)

개발직
남
114
-
1
-
115
5.7
4,456,543
37,767
30
6
36
-

개발직
여
40
-
-
-
40
5.7
1,114,603
27,865
-

사무직
남
36
-
-
-
36
5.4
1,551,989
43,111
-

사무직
여
17
-
2
-
19
6.5
446,321
23,491
-

합 계
207
-
3
-
210
5.7
7,569,456
35,537
-

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 2025년 6월 말 기준이며, 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 월 평균 금액이 아닌 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.주2) 상기 직원 현황표는 미등기임원이 포함되어 있으며, 직원 수 및 평균근속연수는 2025년 6월말 재직자 기준입니다.

1. 육아지원제도 사용 현황

(단위: 명, %)

구분
당기(27기 반기)
전기(26기)
전전기(25기)

육아휴직 사용자수(남)
-
-
-

육아휴직 사용자수(여)
2
3
2

육아휴직 사용자수(전체)
2
3
2

육아휴직 사용률(남)
-
-
-

육아휴직 사용률(여)
100%
100%
100%

육아휴직 사용률(전체)
67%
43%
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
1
-

배우자 출산휴가 사용자 수
1
4
2

주1) 육아휴직 사용자 수에는 해당 연도 출산 후 1년이 지나서 육아휴직을 사용한 인원은 포함되지 않습니다.[육아휴직 사용률 계산법 산식(당해 출산 이후 1년 이내에 육아휴직을 사용한 근로자/당해 출생일로부터 1년 이내의 자녀가 있는 근로자)]

2. 유연근무제도 사용 현황

(단위: 명)

구분
당기(27기 반기)
전기(26기)
전전기(25기)

유연근무제 활용 여부
활용
활용
활용

시차출퇴근제 사용자 수
213
225
248

선택근무제 사용자 수
-
-
-

원격근무제(재택근무 포함)사용자 수
-
-
-

주1) 위 유연 근무제 활용 여부는 (시차 출퇴근제, 선택 근무제, 원격 근무(재택근무 포함)) 중 1개 이상의 제도 도입ㆍ활용 여부가 기재되어 있습니다.주2) 선택 근무제는 (1개월(신상품ㆍ신기술의 연구개발 업무는 3개월) 이내의 정산 기간을 평균하여 1주간의 소정 근로시간이 40시간을 초과하지 않는 범위에서 근무의 시작ㆍ종료 시각 및 1일 근무 시간을 조정하는 제도)를 뜻합니다.

라. 미등기임원 보수 현황

(기준일 :
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

구 분
인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
30
1,935,850
64,528
-

주1) 상기 임원 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황

<이사ㆍ감사 전체의 보수현황>

1. 주주총회 승인금액

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주주총회 승인금액
비고

이사
6
2,000,000
-

감사
1
200,000
-

2. 보수지급금액

2-1. 이사ㆍ감사 전체

(단위 : 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

7
461,364
65,909
-

주1) 상기 이사ㆍ감사의 보수총액 및 1인 평균 보수액은 2023년 1월부터 12월까지의 지급액 기준입니다

2-2. 유형별

(단위 : 천원)

구 분
인원수
보수총액
1인당평균보수액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
5
440,364
88,073
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
1
12,000
12,000
-

감사위원회 위원
-
-
-
-

감사
1
9,000
9,000
-

주1) 상기 감사 보수지급금액에는 2024년 3월 임기만료로 사임한 김남준 감사의 보수는 제외되어 있습니다.
나. 보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황

<보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황>

1. 개인별 보수지급금액

(단위 : 천원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

주1) 등기이사에게 지급한 개인별 보수가 5억 원 미만이므로 본 서식은 해당 사항이 없습니다.

2. 산정기준 및 방법

(단위 : )

이름
보수의 종류
총액
산정기준 및 방법

-
근로소득
급여
-
-

상여
-
-

주식매수선택권행사이익
-
-

기타 근로소득
-
-

퇴직소득
-
-

기타소득
-
-

주1) 등기이사에게 지급한 개인별 보수가 5억 원 미만이므로 본 서식은 해당 사항이 없습니다.
다. 보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수 현황

<보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수현황>

1. 개인별 보수지급금액

(단위 : 천원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

주1) 본 서식은 해당 사항이 없습니다.

2. 산정기준 및 방법

(단위 : )

이름
보수의 종류
총액
산정기준 및 방법

-
근로소득
급여
-
-

상여
-
-

주식매수선택권행사이익
-
-

기타 근로소득
-
-

퇴직소득
-
-

기타소득
-
-

주1) 본 서식은 해당 사항이 없습니다.

<주식매수선택권의 부여 및 행사현황>

<표1>

(단위 : 백만원)

구 분
부여받은인원수
주식매수선택권의 공정가치 총액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
-
-
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
-
-
-

감사위원회 위원 또는 감사
-
-
-

업무집행지시자 등
25
1,463
-

계
25
1,463
-

주1) 주식매수선택권의 공정가치 산출방법의 세부사항은 "Ⅲ. 재무에관한사항 > 3. 별도재무제표 주석 > 주석 19. 주식선택권"을 참조하시기 바랍니다.

<표2>

(기준일 :
본 공시서류 제출일 전일
)
(단위 : 원, 주)

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

행사
취소
행사
취소

송영창
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
80,000
24,000
-
56,000
-
24,000
2023년08월31일~2026년08월30일
7,500
X
-

홍순철 외2인
미등기임원
2021년 08월 31일
신주교부
보통주
72,000
21,600
-
50,400
-
21,600
2023년08월31일~2026년08월30일
7,500
X
-

송영창
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
-
-
-
-
16,000
2025년06월23일~2030년06월22일
39,785
X
-

최정주
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
16,000
-
-
-
-
16,000
2025년06월23일~2030년06월22일
39,785
X
-

OOO외 17명
미등기임원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
132,000
-
-
-
-
132,000
2025년06월23일~2030년06월22일
39,785
X
-

OOO 외 4명
직원
2023년 06월 23일
신주교부 , 자기주식교부 , 차액보상
보통주
20,000
-
-
-
-
20,000
2025년06월23일~2030년06월22일
39,785
X
-

※ 본 공시서류 제출일 전일 기준 종가는 39,550원입니다.

주1) 당사는 2023년 10월 12일 무상증자(1:1 비율 신주배정)를 통해, 보통주 5,708,444 주를 발행하였으며, 최초 부여 수량 및 미행사수량, 행사가격 등은 무상증자로 인한 변동 내역이 반영되어 있습니다.

VIII. 계열회사 등에 관한 사항

가. 계열회사 현황(요약)

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 사)

기업집단의 명칭
계열회사의 수

상장
비상장
계

해당없음
-
1
1

※상세 현황은 '상세표-2. 계열회사 현황(상세)' 참조

나. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 :
2025년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
-
-
-
-
-
-

일반투자
-
-
-
-
-
-
-

단순투자
-
1
1
51,748
-
-
51,748

계
-
1
1
51,748
-
-
51,748

주)기업공시서식 작성기준에 따라
기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우로 5% 미만 소규모기업에 해당하여 기재를 생략 가능하나, 투자자분들의 이해를 돕기 위하여 기재하였습니다. 상기 1건에
해당하는 TecAce Software Ltd.에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.

IX. 대주주 등과의 거래내용

당반기말 특수관계자 현황.

구분
당분기말

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)

한국항공우주(주)

유의적인 영향력을 행사하는 개인
김영섬(*1)

(*1) 회사의 1대주주이자 대표이사.

1. 대주주등에 대한 신용공여

가. 가지급금 및 대여금에 대한 내역당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

나. 담보제공 및 채무보증 등

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

다. 그 밖의 보증의 성격을 가지는 이행약속 등

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등

가. 증권 등 매수 또는 매도 내역

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

나. 부동산 매매 또는 임대차 내역

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

다. 기타 무형자산의 매입당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

3. 대주주와의 영업거래

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

1. 특수관계자와의 거래내역

(1) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구분
당분기말
전기말

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
SK텔레콤(주)

한국항공우주(주)
한국항공우주(주)

유의적인 영향력을 행사하는 개인
김영섬(*1)
김영섬(*1)

(*1) 회사의 1대주주이자 대표이사입니다.(2) 특수관계자와의 거래내역당기 및 전기 중 특수관계자와의 매출 거래내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출 거래

당기
전기

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
10,424
-

한국항공우주(주)
59,508
60,169

(3) 당기말과 전기말 현재 특수관계자와의 중요한 채권ㆍ채무의 잔액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

특수관계 구분
특수관계자명
매출채권

당기
전기

유의적인 영향력을 보유하는 기업
SK텔레콤(주)
158,400
-

한국항공우주(주)
-
33,000

(4) 주요 경영진에 대한 보상 당분기 및 전분기 중 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

급여 및 기타 단기종업원 급여
108,375
108,375

퇴직급여
20,484
20,944

합계
128,859
129,319

X. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

가. 단일판매ㆍ공급계약의 진행상황

1.단일판매ㆍ공급계약의 진행상황

신고일자
계약내역
계약금액총액(부가세 제외)
판매ㆍ공급금액
대금수령금액

당기(25.01.01~25.03.31)
누적(최초계약일~25.03.31)
당기(25.01.01~25.03.31)
누적(최초계약일~25.03.31)

2022.12.01
스마트 인재관리시스템 구축용역(국군재정관리단)- 계약기간 : 2022.12.01~2025.08.30- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
7,480,909,091
0주2)
0주2)
392,795,054
7,382,710,327

2024.06.26
생성형 AI 구축 및 학습 용역(한국남부발전) - 계약기간 : 2024.07.15~2025.08.08- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
3,786,954,545
0주2)
0주2)
-
2,688,062,215

2024.08.08
공매도 중앙점검시스템 구축을 위한 개발용역(한국거래소) - 계약기간 : 2024.08.07~2025.10.06- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
1,731,818,182
169,552,261주3)
963,476,312주3)
-
512,000,000

주1)단일판매ㆍ공급계약의 진행 상황과 관련하여, 공시 기간 중 기간 만료 및 대금 수령이 완료된 건은 제외되었습니다.주2)본 건의 판매,공급금액(매출액)이 0으로 표시된 이유는 당사 소프트웨어 기업으로서 재화와 용역 각각의 이전 위험을 분리할 수 없으며, 제품과 용역이 결합된 프로그램이므로 고객에게 모든 통제가 이전되는 시점에서 수익을 인식하기 때문입니다. 이와 관련된 수익 인식 기준 및 세부 사항은 본 사업보고서 재무제표 주석의 "2.15 수익인식" 및 "18. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채"를 참조하여 주시기 바랍니다.

주3) 본 건은 순수용역 프로젝트이므로 판매,공급금액(매출액)이 기간에 걸쳐 인식됩니다. 이에 대한 수익 인식 기준 및 세부 사항은 본 사업보고서 재무제표 주석의 "2.15 수익인식" 및 "18. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채"를 참조하여 주시기 바랍니다.
2. 대금 미수령 사유 및 향후 추진계획

신고일자
계약내역
대금 미수령 사유
향후 추진계획

2022.12.01
스마트 인재관리시스템 구축용역(국군재정관리단)- 계약기간 : 2022.12.01~2025.08.30- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
최종 잔금 계약 종료 시 수령 예정
예정된 입금 일정에 따라대부분의 금액이 수령 완료되었으며,최종 잔금은 계약 종료 일정에 맞춰 수령될 예정.

2024.06.26
생성형 AI 구축 및 학습 용역(한국남부발전) - 계약기간 : 2024.07.15~2025.08.08- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
최종 잔금 계약 종료 시 수령 예정
예정된 입금 일정에 따라대부분의 금액이 수령 완료되었으며,최종 잔금은 계약 종료 일정에 맞춰 수령될 예정.

2024.08.08
공매도 중앙점검시스템 구축을 위한 개발용역(한국거래소) - 계약기간 : 2024.08.07~2025.03.31- 주요계약조건 : 해당없음- 조건부 계약금액 : 해당없음
최종 잔금 계약 종료 시 수령 예정
예정된 입금 일정에 따라대부분의 금액이 수령 완료되었으며,최종 잔금은 계약 종료 일정에 맞춰 수령될 예정.

주1) 당사 대부분의 계약은 공공기관의 자금 지급 일정에 따라 원활하게 입금되고 있습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 중요한 소송사건

당사는 보고서 제출일 현재 회사가 원고 혹은 피고로 계류중인 소송사건이 없습니다
나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황

(기준일 :2025년 03월 31일 )
(단위 : 매, 백만원)

제 출 처
매 수
금 액
비 고

은 행
-
-
-

금융기관(은행제외)
-
-
-

법 인
-
-
-

기타(개인)
-
-
-

다. 채무보증 현황당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
라. 채무인수약정 현황당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
마. 기타의 우발채무 등

(1) 담보로 제공된 자산

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.(2) 타인으로부터 제공받은 지급보증보고서 제출일 현재 당사가 타인으로부터 제공받은 지급보증 내역은 다음과 같습니 다.

(단위 : 천원)

제 공 자
보 증 한 도
보 증 잔 액
보 증 내 용

서울보증보험
14,141,068
14,141,068
이행보증(주1)

대표이사
2,400,000
2,400,000
차입금보증

합 계
16,541,068
16,541,068
-

주1) 보증을 요구하는 일부 납품업체와의 납품계약 등과 관련하여 서울보증보험으로부터 이행보증을 제공받고 있습니다.

바. 자본으로 인정되는 채무증권의 발행당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

가. 제재현황

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

나. 한국거래소 등으로부터 받은 제재

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

다. 단기매매차익의 발생 및 반환에 관한 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

나. 중소기업기준 검토표

중소기업 기준검토표_1.jpg
중소기업 기준검토표_1

중소기업 기준검토표_2.jpg
중소기업 기준검토표_2

다. 보호예수 현황

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 주)

주식의 종류
예수주식수
예수일
반환예정일
보호예수기간
보호예수사유
총발행주식수

보통주
-
-
-
-
-
11,467,288

주1)
최대주주인 김영섬 대표이사가 보유한 주식의 의무보유기간은 「코스닥시장 상장규정」제26조 제1항 제1호에 따르면 상장일로부터 1년이나, 상장 이후 안정적인 경영 및 투자자보호 조치 차원에서 「코스닥시장 상장규정」제26조 제1항 제6호에 의거하여 의무보유기간을 1년 추가하여 상장일로부터 2년간 한국예탁결제원에 의무보유하였으며, 해당 기간은 2024년 7월 7일부로 종료되었습니다.

라. 상장기업의 재무사항 비교표

(기준 재무제표 :
개별
)
(상장일 :
2022년 07월 07일
, 인수인 :
한국투자증권
)
(단위 : 백만원)

추정대상
계정과목
예측치
실적치
예측치 달성여부
괴리율

2022년
매출액
24,412
15,388
미달성
36.97

영업이익
3,996
-4,040
미달성
201.10

당기순이익
3,546
-3,276
미달성
192.39

2023년
매출액
35,768
24,428
미달성
31.70

영업이익
8,575
-10,994
미달성
228.21

당기순이익
7,426
-9,836
미달성
232.45

2024년
매출액
49,751
26,318
미달성
47.10

영업이익
13,283
-14,106
미달성
206.20

당기순이익
11,292
-13,603
미달성
220.47

주1) 당사는 코스닥 시장 IPO당시 최초 증권신고서 제출일인 2022년 05월 19일, 증권신고서를 제출하며 2022년부터 2024년까지 상장 후 3년동안의 예측치를 기재하였습니다. 자세한 내역은 2022.05.19일 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)] 항목을 참조하여 주시기 바랍니다.
1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액- 2022년도 매출액당사는 증권신고서상 2022년도(1차연도) 매출액을 24,412 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 15,388 백만원 으로 괴리율은 36% 입니다. 당사는 매출을 사업 부문이 아닌 주요 기반기술을 기준으로 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 각 사업부문별 예측치와 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2022년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
Konan Search
11,040
매출액은 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율, 시장 수요 및 확장성 등을을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
8,532
당사의 매출에서 중요한 비중을 차지하는 공공 분야 발주가 순연되고, 전 세계적인 경제 둔화로 민간 투자가 줄어들면서, 당사의 매출 추정치와 실제 수치 사이에 차이가 발생했습니다.

Konan Analytics
5,562
2,210

Konan Chatbot
2,289
766

PulseK
1,573
1,539

AI Text 합계
20,464
13,047

Vision AI사업
Konan Watcher
3,508
매출액 추정은 수주 프로젝트, 미디어 공공 국방 보안 분야에서의 유지보수 계약, 신규 프로젝트의 예상 발주 금액, 그리고 시장 확장성 및 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
1,978
K-IFRS 기준에 따라 고객의 검수보고서 완료 시점을 매출 인식의 기준으로 삼고 있는 상황에서, 공공 분야 발주의 순연과 전세계적 경기 둔화에 따른 민간 투자 감소가 당사의 매출 추정에 영향을 끼쳐, 실제 매출과 예상치 사이에 괴리가 발생하였습니다.

Konan Voice/Listener
440
364

AI Video 합계
3,948
2,342

매출액 총계
24,412
-
15,388
-

주1) 당사 매출은 기반기술을 기준으로 AI Text 및 AI Video로 분류되며, 각 제품별 자세한 추정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (i) 매출액 추정 항목을 참조하여 주시기 바랍니다.
- 2023년도 매출액당사는 증권신고서상 2023년도(2차연도) 매출액을 35,768 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 24,428 백만원 으로 괴리율은 31% 입니다. 당사는 매출을 사업 부문이 아닌 주요 기반기술을 기준으로 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 각 사업부문별 예측치와 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2023년(E)
실적2023년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
Konan Search
14,028
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
7,882
2022년 예상 매출을 바탕으로 시장 성장세를 반영한 결과 예측과의 차이가 발생 됐으나, Large Language Models (LLM)의 출시 등 Text AI 분야에서 챗봇과 기술 분석(TA) 등에 적용하려는 다양한 시도가 본격적으로 전개되었습니다. 그 과정에서 일부 프로젝트의 연기도 있었으나, LLM의 부상으로 인한 빅데이터에 대한 수요 증가는 해당 기반 기술이 적용된 펄스케이(PulseKey)의 매출 확대로 이어지는 등 부대효과도 거두었습니다

Konan Analytics
7,258
2,036

Konan Chatbot
3,865
2,448

PulseK
2,396
3,079

AI Text 합계
27,547
15,445

Vision AI사업
Konan Watcher
6,882
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
8,833
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대에 힘입어 Konan Watcher 를 대표적으로 대형 신규 프로젝트들이 성공적으로 완료되며 성과를 달성했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로, 특정 산업 분야에 맞춤화된 제품을 개발하여 어려움을 극복할 계획입니다.

Konan Voice/Listener
1,340
150

Vision AI 합계
8,222
8,983

매출액 총계
35,769
-
24,428
-

주1) 당사 매출은 기반기술을 기준으로 AI Text 및 AI Video로 분류되며, 각 제품별 자세한 추정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (i) 매출액 추정 항목을 참조하여 주시기 바랍니다.
- 2024년도 매출액
당사는 증권신고서상 2024년도(3차연도) 매출액을 49,752 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 26,316 백만원 으로 괴리율은 47% 입니다. 당사는 매출을 사업 부문이 아닌 주요 기반기술을 기준으로 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 각 사업부문별 예측치와 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2024년(E)
실적2024년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

AI Text사업
Konan Search
17,464
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였으며, 각 제품군의 계약 형태, 프로젝트 규모, 거래처별 발주 예상금액을 기반으로 산출하였습니다.
10,437
매출액 추정을 2022년의 시장 상황과 사업 성과를 기준으로 작성하여, 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 발생해 괴리율이 더욱 커졌습니다. AI 기술 기반의 Text AI 부문에서 주요 프로젝트 발주가 지연되거나 축소되는 경우가 있어, 2022년 예측한 수준보다 실적이 하락했습니다. 다만 신규로 LLM 관련 매출이 추가되고 챗봇 관련 적응 분야가 확대되는 등 긍정적인 시장 변화도 있었습니다.

Konan Analytics
8,968
2,384

Konan Chatbot
4,969
5,998

PulseK
3,547
2,229

Konan LLM
-
1,096

AI Text 합계
34,948
22,144

Vision AI사업
Konan Watcher
11,285
매출액 추정은 2022년 예상 매출을 기반으로 해서, 예상되는 수주 프로젝트와 미디어, 공공, 국방/보안 분야의 유지보수 계약 및 신규 프로젝트의 발주 예상금액을 기반으로, 시장 확장성과 기술 발전을 고려한 종합적인 분석에 따라 이루어졌습니다.
4,080
Vision AI 분야에서는 국방 및 보안 분야의 수요 증대가 지속되고 있으나, Konan Watcher의 경우 전년도에 있었던 대형 프로젝트(약 51억원 규모)와 유사한 규모의 신규 프로젝트가 2024년에는 진행되지 않아 실적이 감소했습니다. 반면, 음성 관련 요소 기술은 시장에서 가격 형성에 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로 특정 산업군으로의 적용을 확대하고 다양한 분야로의 활용처를 넓혀 시장 경쟁력을 높일 계획입니다.

Konan Voice/Listener
3,520
94

Vision AI 합계
14,805
4,174

매출액 총계
49,752
-
26,318
-

주1) 당사 매출은 기반기술을 기준으로 AI Text 및 AI Video로 분류되며, 각 제품별 자세한 추정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (i) 매출액 추정 항목을 참조하여 주시기 바랍니다.

(2) 영업이익 및 당기순이익- 2022년도 영업이익 및 당기순이익

당사는 증권신고서상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996 백만원 으로 당기순이익을 3,547 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 각 -4,041 백만원, -3,277 백만원 으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2022년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
24,412
수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
15,388
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2022년 참조.

매출원가
12,679
사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
10,307

영업이익의 괴리 발생 원인은 매출액의 실제 실적이 추정치에 비해 부족했던 점입니다. 이로인해 영업이익의 괴리가 확대되었으며, 수주 잔고액의 증가에 따른 개발 인력등의 인력을 선제적으로 추가 확보한 것이 비용 증가로 이어져 예상치와의 차이를 더욱 확대시켰습니다.

매출총이익
11,734
5,081

판매비와관리비
7,737
9,122

영업이익
3,996
(4,041)

영업외수익
162
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
944

당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적이 추정치에 비해 부족했던 영향이 최종적으로 당기순이익에도 영향을 미쳤습니다. 또한, 영업외수익이 예상보다 증가한 이유는 여유 자금을 안전성이 높은 단기 금융자산등에 투자한 결과 입니다.

영업외비용
104
188

법인세비용차감전순이익
4,055
(3,285)

법인세비용
508
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
(8)

당기순이익
3,547
(3,277)

주1) 당사 당기순이익의 산정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (ii) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정 방법을 참조하여 주시기 바랍니다.
- 2023년도 영업이익 및 당기순이익

당사는 증권신고서상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575 백만원 으로 당기순이익을 7,427 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 각 -10,995 백만원, -9,836 백만원 으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2023년(E)
실적2023년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
35,769
수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
24,428
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2023년 참조.

매출원가
17,421
사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
19,402

영업이익의 괴리 발생 원인은 22년 매출이 순연되며, 매출액 실적이 추정치에 비해 부족한 영향이 23년까지 영향을 미쳤습니다. 이로인해 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 확대되었으며, 대형 프로젝트의 진행과 LLM을 비롯한 AI 기술 개발 및 AI 기반 제품화를 위한 개발 인력과 장비의 선제적인 확보에 따른 영업비용이 증가하였습니다.

매출총이익
18,348
5,026

판매비와관리비
9,773
16,021

영업이익
8,575
(10,995)

영업외수익
309
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
1,623

당기순이익의 괴리 발생 원인은 매출 실적이 추정치에 비해 부족했던 영향이 최종적으로 당기순이익에도 영향을 미쳤습니다. 또한, 영업외수익이 예상보다 증가한 이유는 여유 자금을 안전성이 높은 단기 금융자산등에 투자한 결과 입니다.

영업외비용
83
291

법인세비용차감전순이익
8,800
(9,663)

법인세비용
1,374
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
174

당기순이익
7,427
(9,836)

주1) 당사 당기순이익의 산정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (ii) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정 방법을 참조하여 주시기 바랍니다.

- 2024년도 영업이익 및 당기순이익

당사는 증권신고서상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283 백만원 으로 당기순이익을 11,292 백만원 으로 추정 기재 하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원 으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

단위 : 백만원

구분
예측2024년(E)
실적2022년

금액
추정 근거 주1)
금액
괴리발생원인

매출액
49,751
상장 기준일 수주 확정 프로젝트, 유지보수 계약, 시장 점유율등을 반영해 시장 수요 및 확장성을 고려하여 추정하였습니다.
26,318
위 표의 1. 항목별 추정 근거 및 괴리 발생 원인(1) 매출액부분 2024년 참조.

매출원가
23,749
상장 기준일 사업부별 인원 충원 계획, 임금 상승률, 국고 보조금 수입 등을 바탕으로 인건비를 추정하였습니다. 이와 함께, 비품 및 서버 확충 계획과 같은 비용의 평균값도 함께 고려하였고, 고정비용의 정기적 및 비정기적 발생 비중과 물가 상승률 등을 종합적으로 고려하여 추정을 수행했습니다.
21,426

영업이익의 괴리 발생 원인은 2022년의 시장 상황과 성과를 기준으로 매출을 추정하여 실제 변화한 AI 시장 상황과 차이가 커졌기 때문입니다. 주요 프로젝트들의 발주 지연 및 축소 등으로 인해 예상 매출이 감소한 반면, 신규 제품군 확대를 위한 인력 및 설비 확보 등 지속적인 영업비용이 발생하여 최초 추정된 영업이익과의 괴리가 더욱 확대되었습니다.

매출총이익
26,002
4,892

판매비와관리비
12,718
18,999

영업이익
13,283
-14,106

영업외수익
264
과거 3사업연도 평균 금액에 물가상승률 반영, 일회성 제외하고 자금사용계획 및 조달/상환 계획에 따라 산정 하였습니다.
742

당기순이익의 괴리 발생 원인은
매출 실적 감소로 인한 영업이익 악화가 최종적으로 당기순이익에도 직접적인 영향을 미쳤기 때문입니다. 다만, 영업외수익은 단기 금융자산 투자로 인해 소폭 증가했습니다.

영업외비용
71
240

법인세비용차감전순이익
13,476
-13,603

법인세비용
2,184
예상 과표에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였습니다.
0

당기순이익
11,292
-13,603

주1) 당사 당기순이익의 산정내역은 2022.05.19일 최초 제출된 증권신고서의
[제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항], [IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)]의 (마)항목 추정 당기순이익 산정 내역 (ii) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정 방법을 참조하여 주시기 바랍니다.

마. 매출액 미달에 대한 관리종목 지정유예 현황(최근 사업연도 매출액 30억원 미만)

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 백만원)

요건별 회사 현황
관리종목지정요건해당여부
관리종목지정유예

사업연도
매출금액
해당여부
사유
종료시점

2024년
26,318
미해당
해당
주2)
2026년 12월 31일

주1) 당사는 2022년 07월 07일에 기술성장기업 특례상장을 하였습니다.주2) 「코스닥시장 상장규정」에 따라 기술성장기업인 당사는 신규상장일이 속하는 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월미만인 경우에는 그 다음 사업연도로 한다)를 포함한 연속하는 5개 사업연도에 대해서 본문의 요건을 적용 받지 않습니다.

바. 계속사업손실에 대한 관리종목 지정유예 현황(자기자본 50%이상(10억원 이상에 한함)의 법인세차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상 및 최근 사업연도 법인세차감전계속 사업손실 발생)

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 백만원, %)

요건별 회사 현황
관리종목지정요건해당여부
관리종목지정유예

사업연도
법인세 차감전계속사업손익(A)
자기자본금액(B)
비율(A/B)
해당여부
종료시점

2024년
-13,603
19,624
-69.31
미해당
해당
2024년 12월 31일

2023년
-9,662
31,423
-30.75

2022년
-3,285
40,606
-8.09

주1) 법인세 차감전 계속 사업 손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업연도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용 받지 않습니다.

XI. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

(단위 : 원)

상호
설립일
주소
주요사업
최근사업연도말자산총액
지배관계 근거
주요종속회사 여부

-
-
-
-
-
-
-

2. 계열회사 현황(상세)

(기준일 :
2024년 03월 31일
)
(단위 : 사)

상장여부
회사수
기업명
법인등록번호

상장
-
-
-

-
-

비상장
1
코난인베스트먼트
110111-8607404

-
-

3. 타법인출자 현황(상세)

(기준일 :
2024년 12월 31일
)
(단위 : 원, 주, %)

법인명
상장여부
최초취득일자
출자목적
최초취득금액
기초잔액
증가(감소)
기말잔액
최근사업연도재무현황

수량
지분율
장부가액
취득(처분)
평가손익
수량
지분율
장부가액
총자산
당기순손익

수량
금액

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합 계
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

주)기업공시서식 작성기준에 따라 소규모기업에 해당하여 본 기재를 생략합니다. 기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우에 해당하는 TecAce Software Ltd. 에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.