라온피플 — 주주총회소집공고 (20260612)
제출인: 라온피플

주주총회소집공고
6.0
라온피플 주식회사

주주총회소집공고

2026년 06월 12일

회 사 명 :
라온피플 주식회사

대 표 이 사 :
이석중

본 점 소 재 지 :
경기도 과천시 과천대로7나길 60, 과천어반허브 C동 5층,6층(갈현동, 과천어반허브)

(전 화) 1899-3058

(홈페이지)http://www.laonpeople.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 경영지원실장
(성 명) 정은정

(전 화) 1899-3058

주주총회 소집공고

(제 17 기 임시)

주주님의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다. 우리 회사는 정관 제 21조에 의하여 제 17기 임시주주총회를 아래와 같이 소집하오니 참석하여 주시기 바라오며, 상법 제542조의4 및 정관23조에 의거하여 발행주식총수의 1% 이하 소유주주에 대한 소집통지는 본 공고로 갈음하오니 양지하여 주시기 바랍니다.

1. 일 시 : 2026년 06월 29일 (월), 오전 09시 00분

2. 장 소 : 경기도 과천시 과천대로 7나길 60, 과천어반허브 C동 602호 대강당

3. 회의 목적사항

가. 부의안건

- 제1호 의안 : 주식병합 승인의 건

- 제2호 의안 : 정관 일부 변경의 건

4. 경영참고사항 비치 상법 제542조의4에 의거 경영참고사항을 우리 회사의 본점, 금융위원회, 한국거래소 및 명의개서대행기관 KB국민은행에 비치하였고, 금융감독원과 한국거래소에 전자공시하여 조회가 가능하오니 참고하시기 바랍니다.
5. 전자투표에 관한 사항 우리회사는 「상법」 제368조의4에 따른 전자투표제도를 도입하여 주주총회에 직접 참석하지 않고도 의결권을 행사하실 수 있습니다.주주님들께서는 아래의 방법에 따라 전자투표에 참여하실 수 있습니다. 가. 전자투표 시스템 인터넷 및 모바일 주소: https://vote.samsungpop.com 나. 전자투표 행사기간 : 2026년06월18일~ 2026년06월28일 - 기간 중 24시간 시스템 접속 가능 (단, 시작일은 09시부터 마감일은17시까지 가능) 다. 본인 인증 방법은 공동인증서, 카카오페이, 휴대폰인증을 통해 주주본인을 확인 후 의안별로 의결권행사 라. 수정동의안 처리 주주총회에서 상정된 의안에 관하여 수정동의가 제출되는 경우 전자투표는 기권 으로 처리

QR코드로 접속하시면 삼성증권 온라인 주총장으로 연결됩니다.

6. 주주총회 참석시 준비물 가. 직접행사 : 신분증 나. 대리행사 : 위임장(주주와 대리인의 인적사항 기재, 인감 날인), 대리인의 신분증
※ 당사는 주주총회에 참석하시는 주주님을 위한 기념품은 지급하지 아니하오니 이점 양해하여 주시기 바랍니다.
2026년 06월 12일

경기도 과천시 과천대로 7나길 60, C동 5층, 6층(갈현동, 과천어반허브)
라온피플 주식회사 대표이사 이석중 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

회차
개최일자
의안내용
사외이사 등의 성명

김영춘(출석률: 100%)

찬 반 여 부

1
2026-01-09
제3회차 전환사채 일부 매매계약 체결의 건
찬성

2
2026-01-22
관계회사 신주 인수의 건
찬성

3
2026-02-27
제16기 연결 및 별도 재무제표 및 영업보고서 승인의 건
찬성

4
2026-03-13
제16기 정기주주총회 소집 및 의안 확정의 건
찬성

5
2026-05-19
1) 주식병합결정의 건2) 임시주주총회 소집 및 의안 확정의 건
찬성

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

-
-
-
-
-

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 백만원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 평균 지급액
비 고

사외이사
1
2,000
12
12
-

주) 상기 주총승인금액은 2026년 3월 개최된 정기주주총회에서 승인된 2026년 이사 보수한도 총액

II. 최대주주등과의 거래내역에 관한 사항

1. 단일 거래규모가 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래종류
거래상대방(회사와의 관계)
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

2. 해당 사업연도중에 특정인과 해당 거래를 포함한 거래총액이 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래상대방(회사와의 관계)
거래종류
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

III. 경영참고사항

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) AI 머신비전(가) 산업의 연혁머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로, 인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.머신비전의 구성요소는 하기 그림에서 보는 바와 같습니다.

[머신비전 구성요소]

머신비전 구성요소

(출처 : 라온피플)즉, 생산 라인 상에 장착된 카메라, 조명 등의 하드웨어를 통해 제품의 이미지를 획득하고, 소프트웨어를 통해 획득한 이미지를 분석 및 검사하여 최종 제품의 검사가 이루어집니다.한편, 제품 검사는 사람(검사자)이 직접 검사를 수행하는 '육안 검사'에서 시작되어 일부 자동화 검사가 이루어지지만 어느 정도의 검사자가 필요한 'Rule 기반 머신비전'을 거쳐 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하여 검사자를 완벽히 대체할 수 있는 'AI 기반 머신비전'까지 이르렀습니다.

[제품 검사의 역사]

제품 검사의 역사

(a) 육안 검사머신비전이 등장하기 전 제품 검사는 검사 작업자의 육안에 의해 이루어졌습니다. 육안 검사는 검사 작업자들마다 결과에 관한 편차가 존재하여 균일도가 낮고, 작업자의 피로도 탓에 인적 오류가 발생할 가능성이 존재합니다. 또한 작업자의 숙련도나 컨디션에 따라 검출 성능이 일정하지 않을 수 있으며, 작업자의 주관적 판단이 검사에 큰 영향을 미치는 단점이 존재하였습니다.(b) Rule 기반 머신비전이러한 단점을 보완하기 위하여 Rule 기반 머신비전이 등장하였습니다. Rule 기반 머신비전은 양품과 불량품이 차이가 확연히 드러나거나, 'Rule(규칙)'로 양품과 불량품을 정의할 수 있어야 성립됩니다.Rule 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.

[Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례]

룰기반 사례(라온수정).jpg
Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례

(출처 : 라온피플, 미래에셋대우)Rule 기반 머신비전을 사용하면 위 사례의 Bolt 조립 유무와 같이 정형화되거나 일정한 패턴이 존재하는 작업에 대한 검사를 손쉽게 자동화할 수 있습니다.하지만 제품에 미세하게 생긴 금이나 사전에 정의할 수 없는 스크래치, 얼룩 등은 Rule 기반 검사로 자동화할 수 없어 어쩔 수 없이 사람(검사 작업자)을 배치하여 육안으로 검사를 진행해야 합니다. 또한 Rule 기반 머신 비전은 전문 비전 엔지니어가 프로그램을 만드는 데 수 주 혹은 수 개월이 소요되어 머신비전을 구축하는 데 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재합니다.(c) AI 기반 머신비전AI 기술이 머신비전과 접목되며 비정형 불량이 발생하더라도 AI 기반의 추론능력을 통해 비전 검사가 가능해졌습니다.

AI 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.

[AI 기반 머신비전 실제 적용 사례]

ai기반 사례.jpg
AI 기반 머신비전 실제 적용 사례

(출처 : 라온피플, 미래에셋대우)위 사례는 AI 머신비전을 이용하여 태양광 패널을 검사한 것입니다. ①번 크랙의 경우 좌우로 길게 뻗어 있으며 크기도 커서 다른 크랙에 비해 상대적으로 검출이 쉽습니다. ②번 크랙의 경우는 경계에 걸쳐 있어 육안으로도 구분이 잘 가지 않으나 AI 머신비전을 이용하면 검출 가능합니다. ③번 크랙의 경우에는 배경과 비슷한 형태를 지니고 있으나 AI 머신비전을 이용하여 검출시 정상적으로 검출 가능합니다. 이처럼 AI 기반 머신비전을 이용하면 태양광 패널과 같이 육안으로 검사하기 까다롭거나 불량(크랙)이 비정형적으로 나타나 Rule(규칙)을 적용하기 어려운 복잡한 검사 대상들을 검사할 수 있습니다.

[Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교]

구 분
기존 룰(Rule) 기반 비전 검사
AI 기반 비전 검사

작동 조건
정상 제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상 제품과 불량품을 정의할 수 있어야 작동
실제 현장에서 생길 수 있는 다양한 변수들을 미리 고려하므로 다양한 조건에서도 작동 가능

제품에 미세하게 생긴 균열이나 규칙으로 미리 정의할 수 없는 흠집과 얼룩은 Rule 기반 검사로 자동화 불가
AI 기술을 적용한 머신비전은 추론 능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사 가능

적용 분야
유무 검사, 수량 카운팅, 로봇 가이드, 치수 측정, 컬러 검사, 바코드/OCR
비정형 크랙/스크래치/얼룩, 직물(실밥/구멍/끊어짐/붙음), 부품분류/불량선별, 복잡한 배경의 OCR

사전 지식
방법이 까다로워 비전 지식을 사전에 갖추어야 함
이미지만 있으면 비전 검사가 가능하여 비전 지식 없이도 사용 가능

(나) AI 머신비전과 전방시장대한민국 정부는 2026년 AI예산 3조원 시대를 열며, AI머신비전을 포함한 'AI G3 강국'도약을 핵심 국정과제로 추진하고 있습니다. 과거 단순한 자동화 지원을 넘어, 이제는 "제조업의 자율화(Autonomous)"와 비제조업의 "지능화"를 동시에 겨냥하고 있습니다. 핵심 정책 방향은 다음과 같습니다. (a) 자율제조 전략 1.0 & 3.0 (산업통상자원부·중소벤처기업부)

정부는 2030년까지 제조업 생산성을 20% 향상시키는 것을 목표로 머신비전 중심의 'AI 자율제조'를 강력히 밀고 있습니다.
- 자율제조 공장 모델 확산: 반도체, 이차전지 등 주요 업종별로 AI 머신비전이 핵심인 '선도모델' 공장 구축에 5년간 1조 원 이상을 투자합니다.

- 스마트제조혁신 3.0: 중소기업의 AI 도입률을 현재 1%에서 10%까지 끌어올리기 위해, AI 비전 검사기 등 고도화된 장비 도입 비용을 지원합니다.

- AI 자율제조 얼라이언스: 대기업의 AI 비전 노하우를 협력사에 전수하는 상생형 모델을 통해 공급망 전체의 지능화를 꾀하고 있습니다.

(b) 국가 AI 인프라 확충 (K-클라우드 & AI 바우처)

머신비전 소프트웨어가 원활히 구동될 수 있는 '인프라'와 '구매력'을 지원하는 정책입니다.
- AI 바우처 지원사업: AI 솔루션 도입이 필요한 수요기업에 최대 2~3억 원 규 모의 바우처를 지급합니다. 이를 통해 기업들은 라온피플과 같은 공급기업의 AI 머신비전 솔루션을 큰 부담 없이 도입할 수 있습니다.
- K-클라우드 프로젝트: 국산 AI 반도체(NPU) 기반의 클라우드 환경을 구축하 여, 고해상도 비전 데이터를 저비용·고속으로 처리할 수 있는 환경을 만듭니다

(c) 피지컬 AI 및 로봇 산업 육성 (지능형 로봇 실행계획)

머신비전을 로봇의 '눈'으로 정의하고, 서비스 및 산업용 로봇과의 결합을 가속화합니다.
- 지능형 로봇 400만 대 시대:
2026년부터 로봇이 스스로 환경을 인식하고 판단하는

3D 비전 및 엣지 AI 기술
개발에 집중 투자합니다.
-
비제조업 확산:
제조 현장을 넘어 물류, 의료, 안전 분야에서 AI 머신비전을 활용한 관제 및 진단 서비스 모델 개발을 국가 R&D 과제로 적극 지원하고 있습니다.

(d) 산업별 점유율2025년 전체 시장 규모는 약 158억 3,000만 달러로 추산되며, 점유율 비중은 다음과 같습니다.

2025년 전세계 머신비전 산업별 시장점유율.jpg
2025년 전세계 머신비전 산업별 시장점유율

(출처 :
MarketsandMarkets)머신비전 시장은 전통적인 제조 분야인 반도체와 자동차가 여전히 큰 비중을 차지하고 있으나, 최근 물류와 의료 분야의 비중이 빠르게 늘고 있습니다.

이와 같이 전 세계 머신비전 시장은 제조현장의 디지털 전환과 인공지능(AI) 기술의 고도화에 힘입어 매우 낙관적인 전망을 보이고 있습니다.이러한 성장의 핵심 동력은 단순한 '이미지 촬영'을 넘어 '지능형 판단'이 가능해진 기술적 진화에 있습니다. 특히 AI 및 딥러닝 기반 소프트웨어는 기존 방식으로는 잡아내기 힘들었던 비정형 결함을 정밀하게 식별해내며 시장 성장을 주도하고 있습니다 . 이런 이유로 우리는 숙련된 노하우와 더불어 생성형AI기술을 결합하여 시장에서의 위치를 더욱 견고히 할 것입니다.

글로벌 AI 비전 시장은 엣지(Edge) 카메라, 3D 카메라 등 고성능 카메라 기술의 발전으로 활발히 성장하고 있습니다. 디스플레이, 반도체, 2차전지, 자동차, 의류 F&B 등 다양한 분야에서 기존의 Rule 기반 머신비전 또는 육안검사로 생기는 오류 및 번거로움을 극복하여 불량, 이물 등의 검사를 보다 효율적으로 진행할 수 있게 해주었고, 공장 자동화, 스마트 팩토리 등 4차 산업혁명과 연계되어 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 최근에는 헬스케어/의료, 우편, 지능형 교통시스템 등 비산업 분야까지 확장되어 광범위하게 사용되고 있습니다. [글로벌 AI 비전 시장 2024-2030 전망]

ai 비전 시장 2024-2030 추이.jpg
AI 비전 시장 2024-2030 추이

출처: Markets and Markets (2024.12)

글로벌 시장 조사 기관 Markets and Markets에 따르면 글로벌 AI 비전 시장의 규모는 2025년부터 2030년까지 22.1%의 연평균 성장률 (CAGR)을 보여주며 2025년 US 234.2억 달러에서 2030년 US 634.8억 달러에 도달할 것으로 전망하고 있습니다
.

(2) 카메라모듈 검사 솔루션과 전방시장

① 카메라 모듈

CCM(Compact Camera Module : 초소형 카메라모듈)은 디지털 카메라 기술에서 시작된 소형 카메라로서 영상 기반의 초정밀 부품입니다. CCM의 주요 기능은 렌즈를 통해 들어온 이미지를 디지털 신호로 변환시키는 것으로 사진이나 동영상 촬영 용도로 주로 사용됩니다. 현재의 카메라 모듈은 2,100만화소 이상의 고화소로 빠르게 진화하면서 디지털 카메라의 성능과 비슷한 수준까지 도달하였습니다. 또한 화소수의 증가뿐만 아니라 Auto Focus(자동초점), OIS(손떨림 방지) 등의 다양한 기능이 추가되고 성능도 업그레이드 되고 있는 추세입니다. 특히 고화소급 카메라 모듈일수록 장착되는 관련 부품도 고도의 기술이 요구됩니다.

카메라 모듈_1.jpg
[ 카메라 모듈 ]

② 카메라 모듈 검사 솔루션카메라 모듈 제조 공정에서 ①Active Alignment(카메라 모듈 제조 시 이미지 센서와 렌즈 모듈의 축을 정렬시키는 공정), ②Focusing, ③Calibration(측정 장비가 측정하여 표시하는 값이 정확한지 공인된 표준과 비교하여 객관적으로 검증), ④Final Test에 당사 카메라 모듈 검사기가 사용되며, 이미지 수신 이외에 Auto Focusing 알고리즘을 포함한 다양한 영상 처리 알고리즘을 적용하여 빠르고 정확하게 카메라 모듈 검사를 진행하게 됩니다.

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[ 카메라 모듈 제조공정 ]

당사의 카메라 모듈 검사 솔루션은 스마트폰, CCTV, 자동차 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 수신하여 처리한 후 PC로 전송해주는 역할을 수행합니다. 뿐만아니라, 카메라 모듈에서 필요로 하는 각종 전원을 생성하여 공급하고, 제조시 접선 불량이나 진행성 불량을 감별하기 위한 동적/정적 전류 계측, 누설전류 계측 및 open/short 검사 기능을 갖고 있습니다.카메라 모듈을 생산하는 대다수 기업들은 카메라 모듈의 성능(좋은 화질, 빠른 프레임 속도, 모듈별 편차 없는 균일한 성능 등)과 내구성, 생산성을 높이기 위해 최고의 품질을 지닌 카메라 모듈 검사기 확보에 노력을 기울이고 있습니다.

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[ 카메라 모듈검사기 사용예시 ]

이 같은 카메라 모듈 검사기의 성능을 좌우하는 주요 항목들은 다음과 같습니다.

① 다양한 카메라 모듈에 대응할 수 있는 이미지 센서 인터페이스 기술(고속, 대용량 데이터 처리 기술 등)

② 카메라 모듈 데이터를 이용한 영상 처리 기술(Auto Focus, Auto White Balance, Auto Exposure, 선명하고 균일한 화질 확보 기술 등)

③ 카메라 모듈 검사기와 PC와의 인터페이스 기술(속도, 데이터 용량, 데이터 안정성 등)

④ 카메라 모듈 검사 시간을 단축시켜 줄 수 있는 다양한 기술(기존의 카메라 모듈 생산 업체들이 SW로 진행하는 검사 항목들의 일부를 카메라 모듈 검사기에 내재화하는 방법)

카메라 모듈 검사 시장은 스마트폰에 적용되는 카메라의 해상도와 기능이 고도화되면서 검사 공정의 중요성이 크게 확대되고 있는 분야입니다. 스마트폰 제조사들이 제품 경쟁력을 높이기 위해 듀얼, 트리플, 쿼드 등 멀티 카메라 채택을 지속적으로 확대함에 따라, 각 모듈의 정밀도 및 품질을 검증하기 위한 검사 장비 수요도 꾸준히 증가하고 있습니다.

또한, 스마트 제조, 산업 자동화 트렌드 확산으로 생산라인 전반에서 영상 기반 정밀 검사의 필요성이 높아지고 있으며, 이는 공정 안정성 확보와 수율 제고를 위한 핵심 요구사항으로 자리잡고 있습니다. 스마트폰 외에도 자율주행차, 보안 및 감시 시스템, 메타버스 기기 등 다양한 전방산업에서 고성능 이미지 센서의 활용이 확대됨에 따라, 카메라 모듈 검사 장비와 AI 기반 검사 솔루션의 적용 범위 또한 점차 넓어지고 있습니다.

시장조사기관 Verified Market Reports에 따르면, 글로벌 카메라 모듈 검사 장비 시장은 2024년 약 12억 달러(USD) 규모에서 연평균 8.1%의 성장률(CAGR)을 기록하며 2033년까지 약 25억 달러 수준으로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

[글로벌 카메라 모듈 검사 장비 시장 2024-2033 전망]

카메라모듈 검사 시장 2024-2033 추이

출처 : Verified Market Reports(2025.02)
(3) AI스마트비전 솔루션

(A) 골프센서골프센서는 스크린 골프장에서 스크린 골프를 즐길 수 있도록 하는 장치로서, 골프공의 속도, 탄도, 스핀, 방향 및 비거리 등 골프를 하는데 있어 필요한 가장 중요한 결과물들을 이용자가 직접 보고 느낄 수 있도록 정확하게 데이터를 산출하여 보여줌으로써 실제 필드에서와 동일한 느낌을 스크린 골프장에서도 느낄 수 있도록 구현해 줍니다.

스윙크래프트

또한 AI분석 알고리즘을 통한 골프스윙 분석 및 자가연습 솔루션을 제공하고 있습니다.

당사의 골프센서 제품과 직접적인 경쟁 관계에 있는 업체로는 골프존과 SG골프가 있습니다. 이외에도 소수의 골프센서 제조업체들이 존재하지만 영세한 수준으로 당사의 경쟁 대상은 아니라고 판단됩니다.골프존과 SG골프는 자체적으로 골프센서를 개발하였습니다. 이들 업체는 자체 스크린 골프 브랜드를 영위하고 있으며, 자사 스크린 골프 제품에 자신들의 골프센서를 탑재하고 있습니다. 그러나 당사는 자체 스크린 골프 브랜드와 제품이 없으며, 카카오 VX(티업비전)로의 독점 공급을 통해 골프센서 판매를 진행하고 있습니다.국내 스크린 골프 시장 내 업체들의 시장 점유율 현황은 다음과 같습니다.

[국내 스크린 골프 시장 내 시장 점유율 현황]

스크린 골프 시장점유율_2.jpg
스크린 골프 시장점유율

(출처 : S-Golf, 2018년 4월)국내 스크린 골프 시장점유율은 골프존이 60% 가까이를 차지하고 있으나, 최근 몇 년 사이 SG골프 및 카카오 VX의 점유율이 상승하고 있어 골프존의 시장지배력이 과거 대비 약화되고 있는 것으로 판단됩니다.

(4) 클라우드 및 전방시장
당사는 2023년 12월 Microsoft의 소프트웨어 유통 및 클라우드 관리 솔루션 제공 사업자인 (주)티디지의 지분 36%를 인수하였습니다. LSP 클라우드 구축 및 운영 사업 확대에 따라 클라우드 관리 서비스(MSP) 시장에서의 사업 비중이 점차 증가하고 있습니다. 기업들의 디지털 전환 가속화, 멀티클라우드 환경 도입 확대, 보안 및 운영 효율화 요구 증가 등에 힘입어 MSP 서비스에 대한 수요가 지속적으로 확대되고 있으며, 이러한 시장 흐름 속에서 당사의 클라우드 관련 매출 또한 성장세를 보이고 있습니다.

클라우드는 네트워크, 서버, 스토리지, 애플리케이션, 서비스 등의 ICT 자원을 가상의네트워크에 접속하여 이용할 수 있도록 제공하는 환경을 의미하며, 이용자들은 필요한 컴퓨팅 자원을 자체적으로 구축하지 않고 인터넷으로 쉽게 이용 가능하게되어 사용자는 자신의 하드웨어 디바이스가 보유한 정보처리(컴퓨팅) 능력을 상회하는 자원을 제공받을 수 있어, 단순 저장공간의 제약을 벗어나는 것 뿐만 아니라 일반 컴퓨터로 수행 불가능한 고난도 연산 작업이 가능해지며 AI, 머신러닝, 빅데이터 분석, 자율주행, IoT 등 과거 대비 엄청난 연산 능력과 저장소, 연결성을 필요로 하는 산업이 성장하였고 이는 사실상 클라우드 환경에서만 구현 가능하기 때문에 클라우드의 중요성도 함께 높아지고 있습니다.클라우드 시장은 2000년대 후반부터 선진국 시장을 중심으로 성장해왔으며, 인플레이션 및 높은 금리로 인해 경제 상황이 위축되는 최근 상황에서도 지속적인 성장이 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅은 소비자들에게 민첩성과 탄력성, 확장성을 제공하므로 인플레이션 압력 등으로 불확실한 상황에서도 기업 성장을 지원하면서 안전과 혁신의 동력으로 작용하며 성장할 것이라고 전망하였습니다.국내 클라우드 시장의 경우도 글로벌 성장 흐름과 마찬가지로 대부분 기업의 차세대 애플리케이션이 클라우드 기반으로 교체되는 추세 등에 따라 지속적인 성장이 예상되고 있습니다. IT 시장조사업체 한국IDC는 국내 기업의 지속적인 디지털화 흐름 속에 디지털 민첩성 지수(DAI: Digital Agility Index)와 같은 기준이 생기고 비즈니스 전략에 영향을 미치면서 시장 무게중심이 IaaS에서 PaaS와 SaaS로 이동되어 향후 시장 성장세 유지에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망하였으며, 국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장은 2022년부터 2027년까지 5년간 연평균 16.9% 성장률로 7조 6,642억원 규모로 성장할 것으로 전망하였습니다.
[국내 퍼블릭 클라우드 서비스 2022-2027 시장 전망]

국내 클라우드 시장 전망 (2022-2027).jpg
(2022-2027)

출처 : IDC (2023. 09)
이러한 클라우드 시장 확장으로 기업의 IT 환경이 사용자가 모든 전산시스템을 조달 및 관리하는 온프레미스 방식에서 클라우드(IaaS, PaaS, SaaS) 기반으로 이동함에 따라, 기업이 사용하는 소프트웨어 라이선스의 형태가 근본적으로변화하고 있습니다. 과거 기업은 LSP자격을 얻은 소수 업체들을 통해 Windows, Server, Office 등을 영구 라이선스 형태로 구매를 하였습니다. 다만, 현재 클라우드 도입 이후 Microsoft 365, Azure 등 Saas 및 클라우드 기반 종량제 모델이 확산되면서 구매 경로가 직판/ CSP(클라우드 솔루션 파트너), MSP로 이동하며 전통적인 EA 및 영구라이선스 비중은지속적으로 감소하고 있습니다.

당사가 2023년 말 지분 인수한 기존 LSP 중심의 MS 제품을 유통하는 (주) 티디지 또한, 과거 LSP 중심으로 EA(Enterprise Agreement) 계약 체결, 라이선스 구성 및 조정 등 기능을 수행해왔지만, 현재는 기존 LSP 중심의 MS 제품 유통 뿐만아니라 MS의애저 클라우드 관리 사업자(MSP)로 기업의 애저클라우드 인프라 구축 및 운영 사업 및 라이선스 계약을 수행하며 사업을 확장해 나가고 있습니다.
기업들의 클라우드 수요가 급증함에 따라 대부분 자체 전산 인력의 클라우드에 대한 전문성이 미비하여, 컨설팅부터 구축, 운영, 관리 서비스까지 제공해주는 MSP를 찾는 수요가 늘고 있으며, MSP는 기업의 클라우드 파트너 역할을 수행함으로써 산업 내 핵심적 존재로 부상하고 있습니다. 이러한 시장 흐름 속에서 당사의 클라우드 관련 매출 또한 성장세를 보이고 있습니다.

MSP 시장은 기업의 IT 인프라 운영, 클라우드 전환 및 관리, 보안, 네트워크, 애플리케이션 관리 등을 전문 서비스 사업자에게 위탁하는 방식으로, 클라우드 도입 증가와 비용 최적화 트렌드에 따라 꾸준히 성장해 왔습니다. 시장조사기관 Grand View Research에 따르면 글로벌 MSP 시장 규모는 2024년 약 3,353억 달러에서 2030년 약 7,310억 달러로 확대될 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 약 14.1%에 달할 것으로 전망됩니다.

[MSP 시장 2018-2030 전망]

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2018-2030 추이

출처 : Grand View Research (2025.04)

[클라우드 제공자 시장 점유율]

글로벌 클라우드 점유율 2020.4q-20253q.jpg
글로벌 클라우드 점유율 20.4q-25.3q

(5) AI플랫폼 및 생성형 AI 솔루션 과 전방시장당사는 AI 비전 기술 기반으로 축적한 기술 역량을 바탕으로, 성장성이 높게 전망되는 AI 플랫폼 및 스마트팩토리, 머신비전 분야 중심의 신규 사업을 추진하고 있습니다. 2024년과 2025년 당사는 MLDLC 기반 AI 개발 플랫폼 'EZ-PLANET(EZ Planet래닛)'과 LLM 기반의 생성형 AI 에이전트 서비스 'HI FENN', VLM 기반의 영상분석 솔루션 'Odin AI'를 출시하였습니다. 이를 통해 당사는 기존 AI 비전 사업에서 확보한 기술 자산을 확장하여, 산업용 AI 플랫폼, 머신비전 기반 검사 시스템, 데이터 분석 솔루션 등으로 사업영역을 다각화하고 있습니다.

시장조사기관 Grand View Research에 따르면, 글로벌 MLOps 시장 규모는 2024년 약 21억 9천만 달러에서 2030년 약 166억 달러로 확대될 것으로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR)은 약 40.5%에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 모델의 개발, 배포, 운영을 자동화하여 효율성을 극대화하는 MLOps 솔루션이 산업 전반의 AI 활용 확산과 함께 빠르게 채택되고 있기 때문으로 분석됩니다. [MLOps 시장 2020-2030 규모 전망]

mlops 시장 규모 2020-2030 전망.jpg
전망

출처: Grand View Research(2025.05)

MLOps는 AI 모델의 개발부터 운영까지의 전 과정을 표준화 및 자동화함으로써 AI 비즈니스의 지속성과 운영 효율을 향상시키는 핵심 인프라로 주목받고 있으며, 산업 자동화, 공정 모니터링, 스마트팩토리 등 비전 AI 응용 분야에서의 활용이 가속화됨에 따라 당사의 핵심 기술과의 시너지가 기대됩니다.

2025년에 당사가 출시한 'HI FENN'은 LLM 기반 생성형 AI 에이전트 서비스로, 기존 LLM의 단순 질의응답 방식에서 나아가 AI가 사용자의 업무 맥락을 파악하고 자체적 의사결정 기반으로 자동 실행하는 에이전트 기능을 구현한 제품입니다. 당사는 이를 기업(B2B) 환경에 맞게 구축하여 제공하고 있으며, 사용자가 업무 자료를 업로드하면 AI가 문서 맥락을 이해하고 보고서 작성, 회의록 요약, 코드 생성 등 업무 자동화를수행합니다.

'Odin AI'는 VLM(비전 및 언어 모델) 기반의 영상 분석 플랫폼으로, 영상 내 위험 상황 및 비정형 이벤트를 탐지하고 이를 자연어 형태로 실시간 보고하는 기능을 제공합니다. 주요 적용 분야는 건설현장 안전감시, 제조설비 위험탐지, 도난 및 침입 감시 등이며, 2024년에는 용산구청 전기차 화재 감시, 인천공항 혼잡도 감지 등 시범사업(POC)을 수행하여 레퍼런스를 확보한 바 있습니다.

ODIN AI는 기존의 딥러닝을 이용한 AI기술의 한계를 뛰어넘어 딥러닝 기술에 자연어이해 능력을 결합한 생성형 AI 모델로 단순 객체 인식 단계를 넘어 영상 속 상황을 이해하고 설명하는 생성형 AI 관제 시스템입니다. ODIN AI는 ARC 기술을 통해 오탐률, 미탐률을 최소화하고 자연어 기반 제어 및 자동 보고 기능을 제공하여 산업현장 전반의 안전관리 효율 제공이 가능합니다.예를 들어 실시간으로 감지된 이벤트인 화재, 침입, 쓰러짐등을 분석하고 그에대한 검증을 통해 오탐을 줄이고 사건의 개요 및 세부설명을 함께 제공함으로써 담당자가 사건의 맥락을 빠르게 이해하고 판단할 수 있도록 돕습니다.

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odin ai 사례

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odin ai 사례2

산업현장에서의 중대재해 관리가 점차 중요시되고 있으며, ODIN AI의 기회가 더욱 넓어지고 있다고 볼 수 있습니다.

AI 에이전트인 HI FENN은 사용자 목적을 이해하고 스스로 판단해 목표를 달성하기 위한 필요한 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 자율성, 추론, 계획, 기억 능력을 갖추고 있으며 일정 수준의 자율성을 가지고 의사 결정, 학습 및 조정을 처리합니다. 전통적인 인공지능은 RPA, 챗봇처럼 명확하게 정의된 규칙 기반으로 작동하며, 단순 문제 해결, 단순 자동화 개념이었지만 AI 에이전트는 이를 넘어 지식기반, 맥락 이해를 바탕으로 작업을 수행한다는 점에서 큰 차이가 있습니다.

정보통신 기술을 기반으로 한 지식산업 시대에서는 공공기관이나 기업들이 IT투자, 또는 IT인프라 투자를 통하여 생산성과 효율성의 극대화를 추구하였다면, 최근 AI 기술의 발달로 촉발되고 있는 AX(인공지능 대전환)시대에서는 AI 기술의 도입과 적용이 기관과 기업의 생존 자체가 걸려있는 필수불가결한 투자라는 것은 주지의 사실입니다.

이러한 시대적 흐름 속에서 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 수요가 증가하고 있습니다. 시장에서는 생성형AI를 이용한 사업 수익화 모델로 AI 에이전트를 개발하고 제품을 출시하며 최근 몇 년 사이 급격한 성장과 발전을 이뤄내 향후 발전 가능성이 있는 분야로 손꼽히고 있습니다.

빅테크 기업은 AI 에이전트 제품과 서비스를 출시해 생성형 AI를 활용한 수익화 모델을 만들어내는데 집중하고 있습니다. 특히 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 기존인적 전문성이 강해 기술이 침투하지 못했던 영역에서 빠르게 발전이 이뤄지고 있습니다.

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ai agent 글로벌 시장 규모 그래프

글로벌 AI 에이전트 시장은 최근 급격한 성장을 이뤄내고 있습니다. 2025년 4월 발간된 리서치 기관 Precedence Research의 보고서에 따르면, 2024년 54억 3천만 달러에 달했으며, 2025년 79억 2천만 달러에서 2034년에는 약 2,360억 3천만 달러로 증가해 CAGR 45.82%로 확대될 것으로 전망됩니다.

한국 AI 에이전트 시장은 2025년부터 2030년까지 연평균 56.1%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 소프트웨어정책연구소가 발표한 보고서에 따르면 2024년 국내 AI 산업 매출액은 6조 3천억원으로 집계되었습니다

이와 같이 AI 에이전트 시장은 글로벌 및 국내 모두 높은 성장세가 예상되며 관련 산업 및 응용 서비스 전반의 매출이 확대될 것으로 전망됩니다. 당사는 이러한 시장 흐름에 발맞춰 고객 맞춤형 AI 에이전트사업을 확대 및 강화하고 더 나아가 AI 에이전트 플랫폼을 개발해 고객 맞춤 AI 서비스를 제공할 계획입니다.

이처럼 당사는 신규 출시한 플랫폼 및 AI 솔루션의 고도화를 통해 매출 성장과 수익성 제고를 목표로 하고 있습니다.

당사는 현 시점에서 EZ-PLANET, HI FENN, Odin AI 외에 별도 신규 사업을 추진할 계획은 없으며, 기존 AI 플랫폼 및 비전 기반 제품군의 고도화를 중심으로 R&D 역량을 집중하고 있습니다. 다만, AI 산업 환경 변화와 기술 발전 속도 등을 고려할 때 향후 신규 플랫폼 또는 AI 제품 개발이 이루어질 가능성은 존재합니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

- AI 비전: 해외: 2030년 약 635억 달러 규모로 성장이 예상(CAGR 22.1%)되며, 전통적인 반도체·자동차 외에 물류·의료 분야 비중이 급증하고 있습니다.

국내: 정부의 'AI G3 강국' 도약 목표 하에 3조 원 규모의 예산이 투입되고 있으며, '자율제조 선도모델' 구축 및 AI 바우처 지원 등 강력한 정책적 뒷받침을 받고 있습니다.

- 카메라 모듈 검사: 스마트폰의 멀티 카메라(듀얼·트리플 등) 채택 확대와 자율주행차, 메타버스 기기 등의 확산으로 검사 장비 수요가 지속 상승 중입니다.

- 클라우드 및 MSP: 기업들의 디지털 전환 가속화로 단순 인프라(IaaS)를 넘어 관리 서비스(MSP) 수요가 급증하고 있습니다. 국내 퍼블릭 클라우드 시장은 2027년까지 연평균 16.9% 성장이 기대됩니다.

- 생성형 AI 및 AI 에이전트: LLM(거대언어모델) 기반의 업무 자동화 에이전트와 VLM(영상-언어 모델) 기반의 지능형 관제 시장이 열리고 있습니다. 글로벌 AI 에이전트 시장은 연평균 45.8%의 초고속 성장이 예상되는 핵심 블루오션입니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

구분
구체적용도

AI비전솔루션생성형 AIPlatform
머신비전 카메라와 렌즈로 획득한 이미지를 이미지프로세서와 소프트웨어가 분석, 처리하여 목적에 맞는 작업 수행을 위한 판단 제공산업용 분야에서 입증된 우수한 AI비전솔루션과 AI 영상검지 기술 등을 활용한 AI덴탈, 교통, 스마트팜 서비스 제공대규모언어모델(LLM)과 시각언어모델(VLM)로 자연어 및 이미지 기반 데이터 분석, 업무자동화, 고객응대, 이상탐지 등의 AI 기반 서비스 제공

AI 카메라모듈검사솔루션
스마트폰 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 역할을 수행

클라우드 등
MS의 애저(Azure)클라우드 관리 사업자(MSP)로 기업의 애저 클라우드 인프라 구축 및 운영 사업 및 라이선스 계약을 수행

(2) 시장점유율

- 당사의 시장점유율은 산업 특성 상 정확한 산출이 어려운 관계로 기재하지 않았습니다.

(3) 시장의 특성

- 'Ⅲ. 경영참고사항의 1. 사업의 개요'를 참조하시기 바랍니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

- 해당사항 없습니다.

(5) 조직도

캡처

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 기타 주주총회의 목적사항

가. 의안 제목

제 1호 의안 : 주식병합 승인의 건

나. 의안의 요지

- 유통 주식 수 조정을 통한 적정주가 수준 유지 및 기업가치제고를 위함- 주식병합 내용

구분
병합 전
병합 후
비고

액면가
500원
2,500원
5:1 병합

발행주식총수
49,504,016주
9,900,803

자본금
24,835,933,000원
24,835,932,500원
단주처리에 따른 자본금 500원 감소

□ 정관의 변경

가. 집중투표 배제를 위한 정관의 변경 또는 그 배제된 정관의 변경

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

-
-
-

나. 그 외의 정관변경에 관한 건

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

제6조 [1주의 금액]- 본 회사가 발행할 주식 1주의 금액은 500원으로 한다.
제6조 [1주의 금액]- 본 회사가 발행할 주식 1주의 금액은 2,500원으로 한다.
주식병합으로 인한 1주의 금액 변경

<신설>
부칙이 정관은 2026년 6월 29일부터 시행한다.

※ 기타 참고사항

- 해당사항 없음

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요

제출(예정)일
사업보고서 등 통지 등 방식

-
-

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

- 해당 주주총회는 임시주주총회로 해당사항 없습니다.

※ 참고사항

[전자투표에 관한 안내]
우리회사는 「상법」 제368조의4에 따른 전자투표제도를 도입하여 주주총회에 직접 참석하지 않고도 의결권을 행사하실 수 있습니다.주주님들께서는 아래의 방법에 따라 전자투표에 참여하실수 있습니다. 가. 전자투표 시스템 인터넷 및 모바일 주소: https://vote.samsungpop.com 나. 전자투표 행사기간 : 2026년06월18일~ 2026년06월28일 - 기간 중 24시간 시스템 접속 가능 (단, 시작일 09시부터, 마감일17시까지 가능)
[주총 집중일 개최 사유]- 해당사항 없음