NAVER 사업보고서 (2019.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요 가. 산업의 특성 네이버 및 주요 종속회사가 운영하는 인터넷 검색포털, 모바일 메신저 등은 인터넷산업에 해당되며, 산업의 주요 특성은 선점효과, 낮은 진입장벽, 고부가가치 산업으로 나타낼 수 있습니다. 인터넷서비스는 이용자들이 형성한 커뮤니티와 데이터베이스를 기반으로 가치가 창출되고 새로운 이용자가 유입된다는 점에서 선발 사업자의 시장 선점효과가 크다고 할 수 있습니다. 그러나, 이용자가 비교적 손쉽게 이용 서비스를 전환하는 것이 가능하기 때문에 사업자 입장에서는 낮은 진입장벽과 경쟁환경 심화에 직면하기도 합니다. 인터넷산업은 전통 산업처럼 원가, 물류, 유통 비용을 수반하는 형태가 아니며, 광고, 디지털 콘텐츠 판매 등 생산과정에서 높은 부가가치를 창출할 수 있는 다양한 형태의 상품 및 서비스 판매가 용이한 산업입니다. 나. 산업의 성장성

우리나라의 유무선 인터넷 이용자수는 지속적으로 증가하여 2018년 말 기준 4,612만명, 인터넷 이용률은 91.5% 수준을 기록했습니다. 이러한 높은 인터넷 이용률을 토대로 온라인 광고, 디지털 콘텐츠 판매 및 전자상거래 등 인터넷 관련 산업은 비약적으로 성장하였습니다. 특히 스마트폰의 보급과 무선통신 인프라 발달로 스마트 디바이스를 이용한 인터넷 이용자수가 증가하고 있고, 이에 따라 신규 서비스 및 상품 개발이 이뤄지고 있어 인터넷 산업의 발전이 지속되고 있습니다.

* 전세계 스마트폰 이용자수 (단위: 억명)

구분	2015년	2016년	2017년	2018년	2019년(E)	2020년(E)

이용자수	20.7	23.2	25.9	28.9	32.2	35.5

출처: newzoo

* 국내 무선통신 가입자수 (단위: 백만명)

구분	2016년	2017년	2018년

휴대폰	54.9	56.0	57.1

사물인터넷	5.4	6.6	8.3

합계	60.3	62.7	65.4

출처: 과학기술정보통신부(www.msit.go.kr)

2019년 온라인광고 시장은 전년대비 11% 증가하며 약 4.9조원 규모로 성장할 것으로 추정됩니다. 이 중 PC는 1.6조원 규모로 32%의 비중을, 모바일은 3.3조원 규모로 68%의 비중을 차지하며 전체 성장을 주도해 나가고 있습니다.*국내 온라인광고 시장 규모

(억원)	2013년	2014년	2015년	2016년	2017년	2018년	2019년(E)

합계	24,630	27,065	30,018	33,825	38,402	43,925	48,920

PC	20,030	18,674	17,216	16,372	16,245	15,924	15,660

모바일	4,600	8,391	12,802	17,453	22,157	28,001	33,260

[성장률]

합계	14%	10%	11%	13%	14%	14%	11%

PC	3%	-7%	-8%	-5%	-1%	-2%	-2%

모바일	119%	82%	53%	36%	27%	26%	19%

[비중]

합계	100%	100%	100%	100%	100%	100%	100%

PC	81%	69%	57%	48%	42%	36%	32%

모바일	19%	31%	43%	52%	58%	64%	68%

출처 : 제일기획 다. 경기변동의 특성 및 계절성 인터넷 기업의 주요 매출원은 검색광고, 디스플레이광고, 동영상광고 등 온라인 및 모바일 광고와 전자상거래를 통한 중개수수료, 디지털 아이템 유료화와 같은 콘텐츠 판매 등으로 구성되어 있으며 이러한 사업영역은 오프라인 산업 대비 상대적으로 경기변동과 상관관계가 높지 않다고 할 수 있습니다. 특히 검색광고는 대기업 뿐 아니라 중소기업, 자영업자 등 파트너 구성이 다양해 전통매체 광고시장보다는 경기 민감도가 낮은 편이나, 디스플레이광고는 계절성이 뚜렷한 편으로 주요 광고주인 대기업이 연간 마케팅 예산을 수립하는 1분기와 여름휴가 시즌인 3분기가 통상적 비수기이며, 2분기와 4분기가 계절적 성수기입니다. 라. 경쟁환경 인터넷 서비스 업체의 경쟁력은 주로 정보처리 능력, 검색 기술력, 핵심 서비스 제공 능력 등으로 표현할 수 있는데 이용자 수가 증가할수록 해당 서비스 효용이 증가하는 특성(네트워크 효과)이 있어 산업 초창기 대비 현재는 시장진입이 상대적으로 어려워졌다고도 볼 수 있습니다. 하지만 인터넷 시장은 이용자의 서비스 변경의 용이함, 급속한 IT 환경 변화 등의 특성으로 새로운 아이디어와 기술력을 가지고 차별화된 서비스를 제공하는 신규 업체의 진입이 여전히 활발한 상황입니다. 특히 전세계적으로 스마트 디바이스의 확산 등 인터넷 이용 환경이 변화하며 과거 대비 신규 업체의 진입장벽이 낮아졌고, 글로벌 소셜 네트워크, 동영상 등 새로운 서비스의 등장에 따라 국내외 이용자간 서비스 전환이 용이해져, 경쟁환경은 과거 대비 심화되고 있습니다.한편, 인터넷 사업의 경쟁요소는 상품 및 플랫폼의 우수성, 파트너 기반, 영업력 등으로 정의할 수 있습니다. 특히 검색광고는 이용자의 검색 활동이 상품 탐색을 위한 클릭과 온라인 구매로 이어지는 효율성 높은 상품 구조로 양질의 데이터베이스 확보 및 이용자 요구에 정확히 매칭되는 파트너를 노출시킬 수 있는 정교한 타게팅 기술(검색 로직)이 필요하며, 이용자의 수요와 판매자 공급에 의한 합리적인 가격 결정 시스템, ROI(투자 대비 효용성)가 높은 상품 개발 등도 중요한 요소입니다. 디스플레이광고의 경우, 이용자의 접근성 및 광고 노출횟수, 광고 주목도 및 이용자 참여도를 높이기 위한 새로운 광고 기법이 중요한 경쟁 요소가 됩니다. 2. 회사의 개황 가. 주요 서비스 당사는 국내 1위 인터넷 검색 포털 '네이버(NAVER)'와 글로벌 모바일 메신저 '라인(LINE)' 등을 서비스하고 있으며, 이러한 다양한 인터넷 서비스를 기반으로 디스플레이 광고, 동영상 광고, BAND 내 배너광고 등 광고 사업과, 검색, 쇼핑 검색 등 비즈니스플랫폼 사업, 네이버페이, 클라우드, 라인웍스, IT서비스 등 IT플랫폼 사업, 웹툰, 뮤직, V LIVE 등 콘텐츠서비스 사업, 라인 및 기타플랫폼 사업을 통해 매출을 창출하고 있습니다.

① 네이버(NAVER) https://www.naver.com'네이버'는 대한민국 최고의 인터넷 검색 포털입니다. 네이버는 AI 기반 기술 도입 및 콘텐츠 확대를 통해 커머스 플랫폼 확장, 동영상 강화 등 기존 사업의 역량을 강화해나가고 있으며, 음성, 이미지 기반의 새로운 이용자 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 노력을 통해 이용자에게는 연결의 편의성과 발견의 즐거움을, 파트너에게는 성공과 성장의 기회를 제공하는 기술 플랫폼으로 진화해 나갈 계획입니다.

네이버는 2019년 12월 기준 월 3,805만명의 순방문자수(Unique Visitor)를 기록하고 있으며, 당사의 PC 통합검색 쿼리 점유율은 2019년 12월 기준으로 72.07%를 기록하고 있습니다. [순방문자 추이]

* 순방문자(Unique Visitor): 측정기간 중 한 번 이상 해당 서비스에 방문한 중복되지 않은 방문자

구분	2019년1월	2월	3월	4월	5월	6월	7월	8월	9월	10월	11월	12월

UV(백만)	네이버	38.1	37.7	38.0	38.0	38.1	37.8	38.0	37.8	37.7	38.3	38.0	38.0

카카오	35.3	35.1	35.5	35.2	35.7	35.6	35.8	35.8	35.8	36.6	36.7	36.7

구글	32.4	32.0	32.3	32.0	32.0	32.0	32.1	32.1	32.3	32.9	32.8	32.6

유튜브	31.3	31.0	31.1	30.5	31.1	30.6	31.2	31.2	31.5	32.3	32.2	32.5

다음	30.2	28.9	29.3	29.3	29.5	29.4	29.8	30.1	29.5	29.3	28.8	29.2

참고: 서비스 도메인 기준 PC 및 모바일 합산 수치출처: 코리안클릭

② 라인(LINE) https://line.me/ko'LINE'은 사람과 기업, 서비스를 연결하고, 일상의 다채로운 즐거움을 선사하며 글로벌 스마트 포털로 성장해가고 있습니다. 일본, 대만, 태국을 중심으로 커뮤니케이션과 콘텐츠 서비스를 제공하고 있으며, 최근 커머스, 페이 등을 통해 꾸준히 사업 영역을 확장하고 있습니다. 특히 핀테크를 포함한 다양한 미래 신기술에 투자를 확대하여 새롭고 유익한 서비스를 꾸준히 선보이고 있습니다.③ 기타 주요 서비스당사의 기타 주요 서비스로는 국내 및 글로벌 웹툰 콘텐츠 서비스를 제공하는 네이버웹툰, 글로벌 라이브 엔터테인먼트 동영상 서비스인 V LIVE, 모바일 커뮤니티 서비스를 제공하는 BAND, AR카메라 콘텐츠 플랫폼과 AR버츄얼플랫폼 제페토를 제공하는 SNOW 등이 있으며, 현재까지의 성공적인 시장점유율 확대를 바탕으로 향후 수익모델을 공고히 하는 등 글로벌 신규 사업도 지속적으로 강화해나갈 계획입니다.

나. 신규사업 2019년 네이버는 CIC 및 자회사를 주축으로 지속적인 성장을 위한 발판을 마련하기 위해 노력하였습니다. 그 결과 주력 사업인 광고와 비즈니스플랫폼은 견조한 성장세를 이어갔고, 특히 AI 기술이 검색, 쇼핑부문에 접목되며 가시적인 성과를 기록하였습니다. 또한 테크핀, 콘텐츠, B2B 등 신규 사업 영역은 글로벌 시장을 대상으로 새로운 동력을 확보하는 데 주력하고 있습니다. 더 나아가 역량있는 파트너들과의 협력을 강화하기 위해 네이버파이낸셜은 미래에셋대우로부터 투자를 유치하였고, 라인은 Z홀딩스와 경영통합 계약을 체결하는 등 새로운 분야와 시장에서 성장을 가속화하기 위한 노력도 진행하고 있습니다.네이버 앱에서는 '그린닷'을 통해 음성, 이미지, 위치기반 등 편리한 검색 경험을 제공하고 있고, AI 기술을 활용하여 맞춤형 상품 및 콘텐츠를 추천하고, 중소사업자를 위한 데이터와 툴, DB 구축 자동화, 어뷰징 감지, DB 속성 자동 추출 등의 운영 개선을 위한 기술 개발에도 노력을 기울이고 있습니다. 또한, 중소상공인 중심의 스마트스토어 판매자들에게 AI 기술을 기반으로 하는 데이터와 스마트한 툴을 제공하여 상품, 판매, 속성 등 다양한 DB를 확보하고, 이를 고도화된 추천 서비스로 제공함으로써 이용자와 판매자 모두 성장할 수 있는 상생과 다양성의 철학이 잘 투영된 건강한 생태계로 발전시켜 나가기 위해 노력 중입니다. 다양한 국가에서 글로벌 이용자가 꾸준히 증가 중인 웹툰, V LIVE의 플랫폼 확장을 위한 투자도 진행하고 있습니다. 웹툰은 글로벌 수익 모델 고도화와 국가간 콘텐츠 교류 확대를 통해 글로벌 엔터테인먼트 플랫폼으로 발전해 나가는 데 집중할 계획입니다. V LIVE는 V팬십, 유료 라이브공연 등 이용자 경험을 향상시키고, 새로운 가치를 선사하기 위해 노력하고 있으며, 글로벌 팬 커뮤니티 플랫폼으로 발전해 나가고자 합니다. 또한, 클라우드, 라인웍스 등 B2B 사업도 좋은 성장세를 유지하고 있으며, 향후에도 클라우드를 활용하여 다양한 기술과 서비스를 제공하여 경쟁력을 강화하는데 집중할 예정입니다. 그 외에도 네이버는 신기술 출현에 따른 산업 변화와 미래에 대응하기 위해 국내외 다양한 기술 투자를 진행하고 있습니다. 네이버랩스를 통해서는 다양한 일상공간에서 서비스와 연계될 수 있는 생활환경지능 기술의 연구와 개발을 활발히 진행 중입니다. 6월 미래형 도시 컨셉인 A-CITY 연구 발표를 통해 공간 데이터를 정보화하고 이를 일상생활의 서비스까지 자동화하는 선행 연구에 대한 방향성을 공유하였고, 이어 10월 Deview에서는 2021년 완공 예정인 제2사옥을 최첨단 기술과 B2B 역량을 융합하여 테스트해보는 시범공간으로 활용할 1784 프로젝트를 발표하였습니다. 로보틱스, 자율주행, AI 기술과 웍스, 클라우드, 클로바 등 B2B 솔루션이 밀접하게 연동되는 융합 솔루션을 건물 설계 단계부터 준비하여, 미래 워크플레이스에 최적화된 공간을 만들고자 하는 이번 프로젝트는 네이버의 기술들이 실제 환경에 적용, 가치를 증명할 수 있는 의미있는 도전으로 업무 효율성을 향상시키기 위해 다양한 시도들을 어어갈 예정입니다. 3. 매출 가. 부문별 매출 실적당사의 영업부문은 단일 영업부문으로 구성되어 있으나, 최고영업의사결정자에게 보고되는 서비스별 영업현황은 다음과 같습니다. (1) 서비스별 영업현황 기준

서비스	주요영업

광고	일반DA, 쇼핑DA, BAND DA, 네이버TV 동영상 광고 등(CPM)

비즈니스플랫폼	일반검색, 쇼핑검색 등(CPC/CPS)

IT플랫폼	네이버페이, 클라우드, 라인웍스, IT서비스 등

콘텐츠서비스	웹툰, 뮤직, V LIVE 등

라인 및 기타플랫폼	LINE, SNOW

(2) 서비스별 영업현황(누적) (단위 : 백만원, %)

구분	연결

제21기	제20기

금액	비중	금액	비중

영업수익	6,593,400	100.00%	5,586,905	100.00%

- 광고	633,310	9.60%	573,044	10.26%

- 비즈니스플랫폼	2,851,024	43.24%	2,475,784	44.31%

- IT플랫폼	457,455	6.94%	355,825	6.37%

- 콘텐츠서비스	209,480	3.18%	125,780	2.25%

- 라인 및 기타플랫폼	2,442,131	37.04%	2,056,471	36.81%

나. 판매경로, 방법 및 전략 (1) 판매경로① 광고 및 비즈니스플랫폼직접 판매: 광고주 또는 파트너사에게 직접 영업온라인 판매: 광고주 또는 파트너사가 온라인 상에서 직접 상품 구매, 관리대행사 판매: 외부 대행사를 통한 텔레마케팅 및 직접 판매② IT플랫폼직접 판매: 파트너들에게 직접 영업온라인 판매: 파트너가 온라인 상에서 직접 상품 구매, 관리대행사 판매: 외부 파트너사를 통한 판매③ 콘텐츠서비스해당 서비스에서 이용자가 직접 구매하는 온라인 판매④ 라인 및 기타플랫폼각 서비스에 맞는 판매 경로를 활용(2) 판매방법기본적으로 네이버 및 해당 서비스를 통해 이용자가 직접 신청 및 구매하는 형태이나, 광고, 비즈니스플랫폼, IT플랫폼의 경우 대행사 또는 파트너사의 영업을 통해 판매가 이루어지기도 합니다.(3) 판매전략당사의 판매 전략은 다음과 같습니다.① 다양한 신규 서비스 출시② 지속적인 서비스 업그레이드를 통한 이용자 경험 개선③ 다양한 콘텐츠 확보 및 투자를 통한 경쟁력 강화④ 글로벌 시장으로의 확대⑤ 효율적이고 체계적인 영업 관리 4. 물적재산의 내용 아래 물적자산의 기준은 2019년 12월 말 기준이며, K-IFRS 연결기준 현황입니다. 당사의 사업 특성상 영업부문별 자산, 부채, 자본을 별도로 구분할 수 없습니다.

(단위 : 백만원)

자산항목	사업소	소유형태	소재지	구분	기초장부가액	당기중 변동	기말장부금액

증가	감소	상각

토지	본사외	등기	분당	사옥	176,479	0	0	0	176,479

등기	춘천	IDC	25,905	719	0	0	26,624

등기	용인	-	0	43,140	0	0	43,140

등기	용인	어린이집	16,376	0	0	0	16,376

등기	용평	콘도	69	0	0	0	69

등기	제주	콘도	219	0	0	0	219

등기	홍천	콘도	50	0	0	0	50

등기	부산	콘도	137	0	0	0	137

등기	광주	파트너스퀘어	6,144	0	0	0	6,144

등기	거제	콘도	269	226	0	0	495

-	프랑스	-	8,738	125	0	0	8,863

-	일본	-	4,728	25,938	0	0	30,666

합계	239,114	70,148	0	0	309,262

건물	본사외	등기	분당	사옥	121,484	0	0	5,784	115,700

등기	춘천	IDC	210,475	2,549	0	8,516	204,508

등기	용인	어린이집	6,307	0	0	289	6,018

등기	이매	어린이집	10,603	0	0	377	10,226

등기	용평	콘도	791	0	0	36	755

등기	제주	콘도	1,546	0	0	63	1,483

등기	홍천	콘도	1,117	0	0	52	1,065

등기	부산	콘도	1,304	0	0	58	1,246

등기	광주	파트너스퀘어	8,064	1,530	0	283	9,311

등기	거제	콘도	1,580	0	0	25	1,555

-	프랑스	-	2,305	29	0	79	2,255

-	일본	-	3,955	22,461	0	1,060	25,356

합계	369,531	26,569	0	16,622	379,482

구축물	본사외	-	분당	구축물	1,279	0	0	1,045	234

-	춘천	시설장치	63,153	1,041	822	10,428	52,944

합계	64,431	1,041	822	11,473	53,177

비품	본사 및본사외	자가보유	본사 및 본사외	비품	136,859	0	0	60,607	153,022

합계	136,859	0	0	60,607	153,022

기계장치	본사외	자가보유	본사외	기계장치	476,814	334,576	97,863	200,900	512,627

합계	476,814	0	0	0	512,627

차량운반구	본사외	자가보유	본사외	차량운반구	533	0	68	173	292

합계	533	0	68	173	292

기타유형자산	본사외	자가보유	본사외	기타유형자산	28,723	8,846	4,148	10,720	22,701

합계	28,723	8,846	4,148	10,720	22,701

건설중인자산	본사 및본사외	-	춘천	건설중인자산	2,711	55	2,211	0	555

-	용인	건설중인자산	48,944	9,033	46,343	0	11,634

-	본사	건설중인자산	79,890	67,471	0	0	147,361

-	중국	건설중인자산	174	0	174	0	0

-	대만	건설중인자산	4,909	513	0	0	5,422

-	프랑스	건설중인자산	0	172	0	0	172

-	싱가폴	건설중인자산	0	22	0	0	22

-	미국	건설중인자산	0	76	0	0	76

-	일본	건설중인자산	4,672	456	4,661	0	467

합계	141,300	77,798	53,389	0	165,709

5. 투자현황 가. 시설투자(CapEx)당사는 현재 춘천 및 클라우드 데이터센터, 업무공간 추가 확보 등을 위한 토지 및 건물과 서버 등에 투자하고 있습니다.- 부문별 시설투자(CapEx) 금액

(단위 : 십억원)

구분	연결

제21기	제20기

CapEx	490.0	76.9	575.0	203.4

- 토지 및 건물 등	128.8	22.5	92.7	36.4

- 서버 및 비품 등	295.9	46.2	432.0	139.6

- 무형자산	65.3	8.3	50.2	27.4

나. 기술 및 콘텐츠 투자온라인 커머스 Happyfresh와 오디오 스트리밍 플랫폼 마이쿤 등에 대한 투자와 함께 LINE 및 국내외 펀드를 통해 글로벌 투자를 수행한 결과, 2019년 총 6,882억의 투자를 집행하였습니다. 6. 시장위험과 위험관리 가. 시장위험

(1) 외환위험 연결회사는 국제적으로 영업활동을 영위하고 있기 때문에 외환 위험, 특히 주로 미국달러화 및 일본 엔화와 관련된 환율 변동 위험에 노출되어 있습니다. 외환 위험은 인식된 자산과 부채와 관련하여 발생하고 있습니다.

보고기간말 현재 연결회사의 기능통화가 아닌 미국달러화 및 일본 엔화와 관련된 환율 변동 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : USD, JPY, 천원)

구 분	통화	당기	전기

외화금액	원화환산액	외화금액	원화환산액

금융자산

현금및현금성자산	미국 달러화	96,950,738	112,249,565	75,149,067	84,024,172

일본 엔화	3,604,189,732	38,329,477	1,345,991,348	13,637,315

단기금융상품	미국 달러화	5,000,658	5,789,761	100,000,000	111,810,000

매출채권및기타채권	미국 달러화	30,112,029	34,863,708	101,344,076	113,312,811

일본 엔화	529,110,570	5,626,932	8,536,830,097	86,493,455

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산	미국 달러화	22,207,498	25,711,841	6,993,571	7,819,512

당기손익-공정가치 측정 금융자산	미국 달러화	268,843,099	311,266,539	7,247,391	8,103,308

일본 엔화	187,148,814	1,990,271	-	-

금융부채

매입채무및기타채무	미국 달러화	12,586,008	14,572,080	42,385,966	47,391,748

일본 엔화	522,900,007	5,560,885	11,391,718,912	115,418,618

파생금융부채(단기매매)	미국 달러화	363,413	420,760	-	-

일본 엔화	-	-	66,814,263	676,949

* 민감도분석

보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율이 5% 변동시 연결회사의 세후 이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분	세후 이익에 대한 영향	자본에 대한 영향

당기	전기	당기	전기

미국 달러/원	상승 시	17,283,017	9,416,109	18,193,470	9,686,430

하락 시	(17,283,017)	(9,416,109)	(18,193,470)	(9,686,430)

일본 엔화/원	상승 시	1,452,511	(813,292)	1,452,511	(813,292)

하락 시	(1,452,511)	813,292	(1,452,511)	813,292

(2) 가격위험

연결회사는 연결재무상태표상 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산 또는 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 금융상품집합 내 지분증권의 가격위험에 노출되어 있습니다.

보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각국 주가지수가 5% 변동 시 연결회사의 세후 이익 및 자본에 미치는 영향은 아래 표와 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분	세후 이익에 대한 영향	자본에 대한 영향

당기	전기	당기	전기

상장주식	대한민국	상승 시	-	447	14,773,130	14,079,307

하락 시	-	(447)	(14,773,130)	(14,079,307)

미국	상승 시	-	7,637	-	7,637

하락 시	-	(7,637)	-	(7,637)

일본	상승 시	-	-	2,460,167	290,553

하락 시	-	-	(2,460,167)	(290,553)

당기손익-공정가치 지분증권의 손익은 당기손익에 영향을 미치고 기타포괄손익-공정가치 지분증권의 손익은 자본에 영향을 미칩니다.연결회사의 투자 금융상품이 당기 손익 및 기타포괄손익에 미치는 영향은 주석 6에서 설명하고 있습니다. (3) 이자율위험

이자율위험은 미래의 시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험을 뜻하며, 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과 차입금에서 발생하고 있습니다. 연결회사의 이자율 위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는데 있습니다.

연결회사는 보고기간말 현재 변동금리부 차입금 대비 변동금리부 예금이 많아 이자율 상승 시 순이자수익이 발생합니다. 한편, 연결회사는 고금리 차입금 감축, 장/단기차입구조 개선, 일간/주간/월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링 실시, 대응방안 수립 및 변동금리부 조건의 단기차입금과 예금을 적절히 운영함으로써 이자율 변동에 따른 위험을 최소화하고 있습니다.

보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율이 10bp 변동할 경우, 연결회사의 세후이익 및 자본에 미치는 영향은 아래 표와 같습니다.

(단위 : 천원)

지 수	세후 이익에 대한 영향	자본에 대한 영향

당기	전기	당기	전기

상승 시	1,244,089	838,744	1,244,089	838,744

하락 시	(1,244,089)	(838,744)	(1,244,089)	(838,744)

나. 신용위험 연결회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다. - 상각후원가로 측정되는 매출채권 및 미수금 및 계 약자산

- 상각후원가로 측정되는 채무상품

- 기타포괄손익-공정가치로 측정되는 채무상품 - 기업회계기준서 1116호의 적용범위에 포함되는 리 스채권

리스채권에서 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않으며, 현금성자산도 손상 규정의적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.(1) 매 출 채권, 미수금 및 계약자산

연결회사는 매출채권, 미수금 및 계약자산에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 미래전망정보가 포함된 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권, 미수금 및 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 당기말과 전기말의 손실충당금은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

당기	6개월 이내 연체 및 정상	6개월 초과연체	1년 초과연체	계

매출채권 및 미수금

기대 손실률	0.15%	39.05%	95.52%	1.39%

총 장부금액	1,144,334,176	2,927,745	13,840,072	1,161,101,993

손실충당금	1,741,406	1,143,265	13,219,390	16,104,061

계약자산

기대 손실률	0.02%	0.00%	0.00%	0.02%

총 장부금액	2,564,320	-	-	2,564,320

손실충당금	462	-	-	462

(단위: 천원)

전기	6개월 이내 연체 및 정상	6개월 초과연체	1년 초과연체	계

매출채권 및 미수금

기대 손실률	0.09%	44.82%	98.35%	1.16%

총 장부금액	1,078,813,378	2,597,969	10,660,282	1,092,071,629

손실충당금	1,011,090	1,164,416	10,484,751	12,660,257

계약자산

기대 손실률	0.02%	0.00%	0.00%	0.02%

총 장부금액	3,438,980	-	-	3,438,980

손실충당금	712	-	-	712

당기와 전기 중 매출채권 및 미수금의 손실충당금 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기	전기

기초금액	12,660,257	12,574,578

회계정책 변경효과	-	349,164

기초금액(조정후)	12,660,257	12,923,742

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가	4,660,388	4,668,447

회수가 불가능하여 제각된 금액	(1,429,288)	(1,892,796)

기타 증감 등	212,704	(3,039,136)

당기말 손실충당금	16,104,061	12,660,257

계약자산의 손실충당금 변동은 당 기손익으로 인식된 250천원 의 감 소 (전 기: 712천원 증가) 에 따른것입니다.

당기말과 전기말 현재 신용위험에의 최대 익스포저를 나타내는 총장부금액은 다음과같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기말	전기말

매출채권	677,476,161	585,471,178

미수금	483,625,832	506,600,451

계약자산	2,564,320	3,438,980

당기와 전기 중 손상과 관련하여 '영업비용' 으로 당기손익에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기	전기

손상차손

손실충당금의 변동	4,660,388	4,668,447

기타 채권은 손상이 발생하였지만 식별되지 않았다는 객관적인 증거가 있는지를 결정하기 위해 집합적으 로 평가하였습니다. 이러한 채권들의 손상차손 추정금액은 대손충당금 계정으로 차감표시되었습니다.연결회사는 다음의 징후가 있는 경우 손상의 객관적인 증거가 있는 것으로 간주하였습니다. - 지급의무자의 유의적인 재무적 어려움

- 이자지급이나 원금상환의 지속적인 연체

(2) 상 각후 원가로 측정하는 기타금융자산

상각후원가로 측정하는 기타금융자산은 회사채와 기업어음 등 장단기금융상품 및 기타채권을 포함합니다.

당기와 전기 중 상각후원가로 측정하는 기타금융자산에 대한 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기	전기

기초금액	83,103	287,604

회계정책 변경효과	-	313,504

기초금액(조정 후)	83,103	601,108

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가(환입)	1,713,533	(474,065)

기타증감	(9,652)	(43,940)

당기말 손실충당금	1,786,984	83,103

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 연결회사는 채무불이행 위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

(3) 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품

기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품은 회사채이며, 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품의 손실충당금은 당기손익에 인식되고 공정가치평가손실로 기타포괄손익에 인식되었을 금액을 감소시킵니다.

당기와 전기 중 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 기타 금융자산에 대한 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기	전기

기초금액	384,794	-

회계정책 변경효과	-	354,493

기초금액(조정후)	384,794	354,493

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가(환입)	(107,526)	30,301

기타증감	15,981	-

당기말 손실충당금	293,249	384,794

기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 연결회사는 채무불이행 위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

(4) 당기손익-공정가치 측정 금융자산 연결회사는 당기손익-공정가치 측정 금융자산에 대한 신용위험에 노출되어 있습니다. 당기말과 전기말 현재 연결회사의 관련 최대노출금액은 해당 장부금액입니다. (5) 대손상각비

당기와 전기 중 손익으로 인식된 금융자산의 손상 관련 대손상각비는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당기	전기

매출채권 및 미수금	4,660,388	4,668,447

상각후원가 측정 기타금융자산	1,713,533	(474,065)

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산	(107,526)	30,301

합 계	6,266,395	4,224,683

다. 유동성 위험 연 결회사는 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 연결회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 연결회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습 니다. 보고기간말 현재연결회사는 유동성위험을 관리하기 위하여 총 752,000백만원과 43,680백만엔의 차입금 약정한도를 확보하고 있습니다(주석 31 참조).

연결회사의 유동성 위험 분석 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

당기말	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상5년 미만	5년이상

매입채무및기타채무	975,373,679	975,373,679	932,903,999	42,469,680	-

차입금	609,624,656	620,610,471	570,431,091	50,179,380	-

사채	752,270,185	778,034,653	-	389,017,327	389,017,326

리스부채	724,225,269	831,914,085	170,335,530	326,781,114	334,797,441

당기손익-공정가치 측정 금융부채	8,988,773	8,988,773	649,038	8,339,735	-

합 계	3,070,482,562	3,214,921,661	1,674,319,658	816,787,236	723,814,767

(단위 : 천원)

전기말	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상5년 미만	5년이상

매입채무및기타채무	742,275,387	742,275,388	718,904,799	23,370,589	-

차입금	449,934,601	464,246,615	361,202,950	103,043,665	-

사채	711,561,946	711,561,946	-	357,788,936	353,773,010

당기손익-공정가치 측정 금융부채	10,203,644	10,203,644	7,418,410	2,785,234	-

합 계	1,913,975,578	1,928,287,593	1,087,526,159	486,988,424	353,773,010

라. 자본위험관리 연결회사의 자본관리목적은 건전한 자본구조를 유지하는 데 있습니다. 연결회사는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며, 이 비율은 총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있으며 총부채 및 총자본은 연결 재무제 표의 금액을 기준으로 계산합니다.

당기말 및 전기말 현재 연결회사의 부채비율은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분	당기말	전기말

부채총계	5,795,601,052	3,932,050,396

자본총계	6,503,926,069	5,949,140,513

부채비율	89.11%	66.09%

7. 파생상품거래 현황 가 . 통화선도 거래계약

구분	내용

계약의 명칭	평균선물환

거래상대방	한국스탠다드차타드은행

계약일	2019-11-29

만기일	2020-01-23

계약체결 목적	환율위험회피목적(매매목적 이외)

계약내용(조건)	관찰기간 동안의 평균환율로 엔화매도 및 원화수취

계약금액	JPY 550,000,000

결제 방법	만기 현물 인수도 방식

중도상환 가능여부 및 상환조건	-

구분	내용

계약의 명칭	평균선물환

거래상대방	한국스탠다드차타드은행

계약일	2019-12-31

만기일	2020-02-25

계약체결 목적	환율위험회피목적(매매목적 이외)

계약내용(조건)	관찰기간 동안의 평균환율로 엔화매도 및 원화수취

계약금액	JPY 570,000,000

결제 방법	만기 현물 인수도 방식

중도상환 가능여부 및 상환조건	-

나. 파생상품 평가내역

(기준일 : 2019년 12월 31일) (단위 : 원)

구분	금액

자산	393,418,669

부채	-8,779,199

파생상품평가이익	402,197,868

다. 그 밖에 파생상품 및 풋백옵션 계약당사는 드라마앤컴퍼니의 지분을 취득하면서 거래상대방이 보유한 잔여지분을 향후 회사에 매각할 수 있는 풋옵션을 부여하였습니다. 8. 경영상의 주요계약

(기준일 : 2019년 12월 31일) (단위 : 억원)

거래처	계약일자	기간	대금지급	출자금액	주요계약내용

본엔젤스파트너스	2013년 09월 26일	2013년 09월 26일~ 2021년 09월 25일	현금	50	벤처펀드 출자

스톤브릿지캐피탈	2014년 01월 03일	2014년 01월 03일~ 2022년 01월 02일	현금	100	벤처펀드 출자

소프트뱅크벤처스	2014년 01월 14일	2014년 01월 14일~ 2022년 01월13일	현금	100	벤처펀드 출자

한국투자파트너스	2014년 07월 30일	2014년 07월 30일~2022년 07월 30일	현금	50	벤처펀드 출자

BSK인베스트먼트	2015년 08월 03일	2015년 08월 04일~ 2023년 08월 03일	현금	100	벤처펀드 출자

소프트뱅크벤처스	2016년 12월 13일	2016년 12월 13일~2024년 12월 12일	현금	1,900	벤처펀드 출자

Korelya Capital	2016년 12월 20일	2016년 12월 20일~2026년 12월 19일	현금	1,377	벤처펀드 출자

미래에셋캐피탈	2016년 12월 28일	2016년 12월 28일~2026년 12월 27일	현금	400	벤처펀드 출자

와이지인베스트먼트	2017년 04월 10일	2017년 04월10일~ 2022년 04월 09일	현금	500	벤처펀드 출자

KTB네트워크	2017년 04월 25일	2017년 04월 25일~ 2023년 04월 24일	현금	269	벤처펀드 출자

스프링캠프	2017년 05월 04일	2017년 05월 04일~2024년 05월 03일	현금	371	벤처펀드 출자

미래에셋자산운용	2018년 03월 27일	2018년 03월 27일~2023년 03월 26일	현금	186	벤처펀드 출자

Sequoia Capital	2018년 05월 30일	2018년 06월 01일~	현금	403	벤처펀드 출자

미래에셋캐피탈	2018년 08월 08일	2018년 08월 08일~2028년 08월 07일	현금	2,534	벤처펀드 출자

티비티	2018년 08월 23일	2018년 08월 23일~2028년 08월 22일	현금	990	벤처펀드 출자

TPG-SV	2018년 09월 12일	2018년 09월 28일~	현금	1,418	벤처펀드 출자

DSTG	2019년 12월 31일	2019년 12월 31일~	현금	0	벤처펀드 출자

9. 연구개발 활동 가. 연구개발조직당사는 급변하는 인터넷 및 모바일 서비스 사업환경에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 효율적이고 빠르게 제공하기 위하여 각 사업별로 하나의 조직 내에서 관련 기능을 모두 수행할 수 있는 구조로 이루어져 있으며, 이에 따라 각 사업조직에는 연구활동 및 개발활동을 수행하는 기능이 포함되어 있습니다.

※ 참고: 상기 조직은 당사의 조직 특성에 따라 주로 연구개발활동을 수행하는 조직을 표기한 것으로 각 사업단위에 포함되어 있는 연구개발 관련 업무조직은 제외되어 있습니다. 나. 연구개발비당사 연구개발비는 각 법인이 수행하는 사업과 서비스의 특성을 고려하여 연구활동, 개발활동과 관련된 직간접비용을 바탕으로 합리적인 기준에 따라 산정되었습니다. 연결기준 연구개발비용은 대상 종속기업의 특성에 따라 연구개발활동이 주된 업무인 경우 해당 법인의 전체 영업비용을 포함하여 산정되었습니다.

(단위 : 백만원)

과 목	연결	별도

제21기	제20기	제21기	제20기

연구개발비용 계	1,712,246	1,403,927	485,680	428,932

(정부보조금)	-	-	-	-

연구개발비/영업수익 비율* 연구개발비용계÷당기영업수익×100]	25.97%	25.13%	12.45%	12.40%

다. 연구개발실적

연구과제	연구결과 및 기대효과	연구마감년도

모바일앱용 스마트에디터	모바일 앱에서 텍스트 편집 및 효과 적용, 사진 등 미디어 삽입과 배치 조정할 수 있는 편집 도구 개발	2014

이벤트 프레임워크	다양한 이벤트 생성하고 사용자 참여/응모/당첨자 선정을 돕는 시스템 도입	2014

내가놓친질문 - 재노출 로직 연구	사용자들이 적게 봐서 답변이 안 달린 질문을 구분하고 재노출하도록 시스템 개선 - 답변률 향상 기대	2015

모바일DB	모바일 key/value or Document DB외	2015

카페 추천시스템	분산파일시스템을 이용한 아이템 기반의 카페 추천, 액션 이벤트 분석을 통한 사용자 기반의 추천 시스템	2015

대용량문서저장시스템	서비스에 사용될 문서를 저장/조회/추출/노출제어할 수 있는 종합 관리시스템	2016

증분식대용량데이터처리엔진	분산 파일 시스템을 기반으로, 추가/변경/삭제된 데이터만을 기존 처리결과에 추가 혹은 반영하는 엔진	2016

지식iN - 좋은사람들 추천	지식iN 활동이력 기반으로 좋은 사람들 추천시스템 구축 - 검색 또는 서비스에서 사람 랭킹시 활용	2016

카페 로스팅 - 활동 기반 콘텐츠 추천	내 활동 기반의 콘텐츠 추천과 사용자 관계망 확대	2016

컴포넌트 기반 스마트에디터	컴포넌트 기반의 스마트에디터로 디바이스간 문서의 노출과 편집이 쉽고 디자인 적용이 쉬운 에디터	2016

DA쿼리브라우저	관계형, NoSQL 데이터베이스 쿼리 도구 (CUBRID/ORACLE/MySQL/MSSQL/nBase/Hive/Hbase/Redis/MongoDB)	2017

Near VOD	종료되지 않는 방송을 5분 지연된 생중계로 서비스하여 초기 매출 증대에 기여	2017

가격비교상품 자동생성 방법 연구	가격비교 상품을 자동으로 생성하기 위한 상품분석 기술 연구	2017

카테고리별 상품 자동분류 방법연구	카테고리별로 상품을 분류하기 위한 클러스터링 기술 연구	2017

분산인코더	입고된 원본을 기존 인코더대비 10-20배 속도로 인코딩하여 서비스하여 초기 매출 증대에 기여 (목표가 10-20배였으나, 30~40배이상 고효율 달성)	2018

CUBRID모니터링시스템	CUBRID 모니터링 정보 수집, 조회 / 장애 탐지, 알림 도구. CUBRID운영도구로 활용하고 있음.	2018

Jindo 모바일 컴포넌트 (JMC)	모바일 환경에서 사용되는 다양한 기능들을 컴포넌트화해 서비스에 빠르고 쉽게 적용할 수 있도록 함. 모바일 기기들 각각의 특성을 활용해 최적의 성능을 구현	2018

Jindo 프레임워크	다양한 브라우저에서의 쉽고 빠른 UI 개발 기능을 제공. 모바일 환경 확대에 따른 지속적인 기능 개발	2018

LYNK	모바일앱 개발 생산성 향상을 위한 mBaaS (mobile Backend As A Service) 개발	2018

NMT기반 웹 번역기	NMT 기술이 적용된 번역기의 웹 버전 개발로 웹 번역 서비스 적용 및 웹문서 번역 품질 향상	2018

글로벌 VOD 플랫폼 2.0	VOD 업로드/인코딩/API 서버를 효율화하여 최적의 화질/스트리밍 퀄리티를 유지	2018

멀티 DRM	다양한 DRM 표준을 모두 만족시키는 멀티 DRM을 구축하여, DRM이 적용된 콘텐츠의 재생 범위를 확장	2018

웹기반 전자서명	웹기반 전자서명 스펙 정의, 기술 개발, 표준화 진행을 통해 비플러그인 기반 전자서명 지원	2018

자바스크립트 엔진 성능 최적화	자바스크립트 엔진 컴파일 최적화 및 캐쉬 기술 연구를 통한 브라우저 웹페이지 로딩 성능 개선	2018

저품질 오디오 검출 및 자동 보정 기술	잘못된 제작과정에서 발생하는 창작자의 저품질 오디오를 검출하고, 자동으로 개선하여 오디오 품질 향상	2018

오디오 클라우드	오디오 전문지식 없이도 오디오 서비스를 쉽게 구축 가능. 오디오 업로더, 트랜스코더, 공통 재생모듈, 음악검색, 저작권 검출등 오디오 서비스 경쟁력 강화	2018

카페 SDK	게임앱에 네이버카페를 쉽게 통합할 수 있도록 SDK(UI포함)를 게임개발사(자)에게 제공 - In game community	2018

트래픽 대응 자동화	메인서비스에 발생하는 트래픽 가시화 및 폭증/순증시 대응을 자동화 하여 서비스 안정성 제고	2018

외부 카메라 연동 지원	라이브 방송 앱에서 OTG 카메라, 고프로, DJI OSMO, DRONE, 360 VR 기기 지원	2018

글로벌 UGC 플랫폼	글로벌 UGC 서비스를 쉽게 개발할 수 있도록 해주는 기반 플랫폼을 개발	2019

GLAD 동영상 플랫폼	GLAD 동영상 광고 전용 서비스를 위한 동영상 클라우드 시스템 구축	2019

동영상 QoE 수집 플랫폼	QoE 기반 VOD 동영상 사용 지표를 정의하고 이를 수집, 적재, 분석, 서비스할 수 있는 플랫폼의 개발	2019

2D/3D Music Visualizer	음원 성격에 맞는 2D/3D Visualizer 를 연구하고 개발, 아티스트들의 음원을 시각화 기능으로 제공	2019

Ultra-Fast Playing	재생 프로세스 최적화를 통한 초기 로딩 시간 단축 기술	2019

영상 버퍼링 최소화	안드로이드에서 버퍼링 방식 개선으로 영상 재생 품질 안정성 강화	2019

푸시 발송 속도 개선	다양한 서비스 로직의 조합을 고려하면서 대용량 알림발송을 처리하여 서비스 품질 강화	2019

AI 동영상 인식/필터	딥러닝을 활용한 인물/사물/장소 인식하여 라이브 영상 필터로 제공 -> 진행하다가 AiRS 추천으로 업무가 이관되어 마무리하지 못하고 종료 처리하였습니다.	2019

AI 동영상 추천	딥러닝을 활용하여 나의 취향, 나와 유사한 재생 패턴을 가진 사용자들의 취향을 분석하여 채널 및 동영상 추천에 활용 -> AiRS 추천으로 업무 이관되어 종료 처리 합니다.	2019

NCR-Base	제휴 또는 자체 생산으로 확보한 컨텐츠들을 1차적으로 저장 및 관리하고 이 컨텐츠들을 필요로 하는 서비스에 공급	2019

V LIVE TV앱	고품질의 긴 영상 소비에 최적화된 스마트 TV 전용 인터페이스 및 앱 개발	2019

글로벌 라이브 플랫폼 2.0	라이브 방송 서버를 효율화하여 최적의 화질/스트리밍 퀄리티를 유지	2019

기사 섹션 자동분류	신경망 모델을 활용한 기사 분류 자동화 연구	2019

뉴스 데이터 정제	기사 데이터 정제를 통한 기사 검색/추천 등의 품질 개선 연구	2019

라이브 방송 필터	색상, 얼굴인식애니메이션, 음성변조 등 새로운 라이브 필터 및 포맷 개발	2019

미디어 자동화	기사 클러스터링/시맨틱 태깅을 활용한 실시간 주요 이슈의 발견, 서비스 자동화에 활용	2019

동영상 편집기술 개발	Mobile/Web에서 실시간 동영상 편집을 할 수 있는 기술 개발	2019

VOD Loudness normalization	광고, 본영상등 전체 동영상 소비 구간에서 seamlesss한 Loudness 서비스 기술 개발	2019

VOD 자동(auto) 화질	ABR기반의 자동화질 서비스 개발 및 네이버 전체 서비스 적용 확대	2019

웹/앱 공통플레이어	재생/광고/통계 기능을 SDK로 제공하여 동영상 서비스 초기 구축 비용 감소 및 운영 리소스 절감	2019

스팸 메일 대응을 위한 Machine Learning 적용	Machine Learning을 통한 스팸차단 강화	2019

AutoCam: 뮤직 비디오 영상 자동 직캠 생성 기술	딥러닝기반의 얼굴/포즈 인식 및 트래킹 기술을 이용하여 K-Pop 뮤직 비디오 동영상에서 각 멤버별 직캠을 자동으로 추출 생성하는 기술 및 엔진	2019

중복 댓글 탐지 고도화	유저기반 또는 댓글 내용기반 실시간 중복 댓글 감지 AI 모듈 고도화	2019

Concatenated Playback	N개의 멀티소스를 1개의 영상처럼 지연없이 부드럽게 재생해주는 기술	2019

글로벌 네트워크 에뮬레이터	다양한 네트워크 환경을 레코딩하고 에뮬레이션하여 테스트 효율화 및 네트워크 최적화 지원	2019

VOD LIVE Streaming	VOD 를 등록하여 라이브를 진행. 라이브서비스 운영편의성 증대	2019

공통 이펙트 시스템 고도화	각 서비스별 이펙트 사용성 향상을 위한 커스텀 프로퍼티 기능 추가	2019

GIF 재인코딩 속도 개선	GIF파일을 편집 후 재인코딩시 속도 개선험으로서 서비스 응답속도 개선에 기여	2019

모바일 앱 어뷰징 분석 자동화(TripleAD)	사용자 입력 없는 모바일 앱의 비정상 행위 분석을 자동화 하기 위한 연구	2019

고품질 오디오 기술	고 음질, 편안한 음질로 고품질 오디오 서비스 제공 (오디오 서비스 음질 최적화)	2020

초고화질 라이브 기술 개발	모바일 라이브 시 1080p(60fps), 2K(30fps) 송출 및 멀티패스 인코딩, 초고화질 프리미엄 라이브(4K, 60fps) 지원	2020

초저지연 라이브 지원(Ultra Low Latency v2)	라이브 방송에서 송->수신 latency를 1초대로 단축(현 V1: 2초대)	2020

딥러닝 기반 동영상 인코딩 최적화	딥러닝 기반 동영상 인코딩 최적화 기술을 통해 기존 동일 bitrate대비 30%이상의 고품질 영상 생산 가능	2020

썸네일 추천 기술 연구	사용자에게 의미있는 영상내 섬네일을 선택 할 수 있도록 하는 기술을 개발	2020

라이브 송출 기술	안정적인 라이브 송출을 위한 ABP(Adaptive Bitrate Publish) 기술 개발(V2)	2020

라이브 실시간 자막 지원	라이브 시 실시간 자막(다국어) 입력 지원	2020

AI Auto 하이라이트	Ai를 활용해 특정 인물, 모션을 인식하고 인식한 인물/모션만 추출한 하이라이트 영상을 자동 생성	2020

V Live VR 플랫폼 개발	Oculus, Pico 플랫폼용 3 DOF 기반의 VR 앱 개발	2020

Immersive Audio/Video	몰입감있는 재생 경험을 제공하기 위한 차별화된 오디오/비디오 기술 확보	2020

LIVE Meta Injection	라이브 방송 시 Meta 정보 Injection(Publish/Processing/Delivery)을 지원하는 기술 개발	2020

라이브 지표 수집 플랫폼 증설	라이브 동접, 버퍼링, 송출로그의 원활한 수집 및 분석을 위한 시스템 증설	2020

Document Intelligence	OCR 및 NLP 기술을 활용하여서 문서에서의 주요한 항목들에 대한 값을 자동으로 추출하는 기술	진행중

Answering Engine 기술 연구	문서 내용 이해를 통해 답변이 되는 문장이나 단어구를 자동으로 찾는 Q 기술 연구	진행중

Blockchain 플랫폼	네이버의 비즈니스에 적합한 블록체인 플랫폼과 컨센서스 알고리즘 확보	진행중

Container cluster	네이버 플랫폼/서비스를 위한 컨테이너 클러스터	진행중

Kaleido	모바일 환경을 위한 데이터 동기화를 위한 저장소	진행중

Lambda	serverless 플랫폼 (아마존 lambda 와 유사)	진행중

Live Broadcaster	네이버, 페이스북, 유튜브 등 멀티 플랫폼을 지원하는 라이브 전문 방송 도구 (윈도우, 맥, 모바일)	진행중

Location Aware Recommendation System : LARS	사용자 위치기반 POI 및 컨텐츠 추천 연구	진행중

nBase-ARC	Redis 기반의 분산 메모리 저장소. 다양한 자료 구조에 대한 고속 쓰기/읽기 연산 지원	진행중

NMT기반 번역기 고도화 및 언어확장	NMT 최신 기술이 적용된 번역 기술의 고도화 및 신규 언어 확장	진행중

NMT기반 서비스 최적화 번역기	NMT 기술이 적용된 번역기에서 특정 서비스 도메인에 적합한 번역결과로 최적화하는 번역기	진행중

NMT기반 오프라인 번역기	NMT 기술이 적용된 번역기의 오프라인 개발로 네트워크가 없는 상황에서 번역기 가능하게 하는 번역기	진행중

Nubes	글로벌 분산 파일 시스템	진행중

OCR 엔진 개선	딥러닝 기술에 기반한 OCR 엔진을 구축하여 Papago 등 서비스에 적용	진행중

PaaS	네이버의 공통소프트웨어를 Openstack과 Docker 기반으로 AWS/GAE 와 유사한 방식으로 제공	진행중

Papyrus	데이터 저장 효율율 높이면서 데이터 보존성도 높이는 분산파일시스템 기술 개발	진행중

Pinpoint	분산된 시스템으로 구성된 서비스 프로파일링 도구	진행중

POI understanding : ConA	딥러닝을 이용한 POI별 컨텍스트(목적, 분위기, 동행자 등) 추출 연구	진행중

SNS Infra 고도화	컨텐츠 구독과 배달을 포함한 확장성 있는 SNS Infra 및 저비용, 고효율의 신규 피드 시스템 및 공통 알림 개발	진행중

UGC 저자 행태 분석 연구	UGC 저자의 변화를 발견하고 저자 신뢰도를 예측할 수 있는 모델 연구	진행중

User context 연구	사용자의 상황(context)을 이해하여 검색 품질 개선하는 연구	진행중

User Profile 연구	서비스 이용 행태 기반, 사용자 프로파일을 예측하는 기술 연구	진행중

Web UI 컴포넌트	모바일/PC 환경에서 사용되는 다양한 기능들을 컴포넌트화해 서비스에 빠르고 쉽게 적용할 수 있도록 함. 모바일 기기들 각각의 특성을 활용해 최적의 성능을 구현	진행중

공유 캐시 기반 로딩 성능 최적화	SRI Cache 스팩 정의, 기술 개발, 웹 표준화 진행을 통하여 웹서비스간 브라우저 캐시 공유를 통한 로딩 성능 개선	진행중

네이버검색엔진	검색서비스를 위해 필요한 모든 기술을 포괄하는 검색엔진개발/연구	진행중

뉴스 추천기술 연구	뉴스기사의 품질과 개인의 관심사에 따라 뉴스를 추천하는 기술 연구	진행중

다국어 처리 연구	한국, 중국, 일본, 스페인, 포르투갈, 러시아, 태국어 등 다양한 언어를 처리할 수 있는 기술 연구 개발	진행중

대용량 데이터처리/러닝 플랫폼	빅데이터처리 및 기계학습을 용이하게 하기 위한 PaaS 및 인프라 기술 개발	진행중

대용량 웹검색 서비스	한국 및 일본의 대용량 웹검색 서비스에 필요한 기술 개발	진행중

대화형 검색 연구	대화하듯이 자연스럽게 검색할 수 있는 대화형 검색 시스템 연구	진행중

동영상 번역 기술	동영상 음성을 음성인식 결과로 나온 문장을 번역하여 번역된 문구를 자막 형식으로 보여주는 번역기	진행중

모바일 검색 연구	모바일 환경에 최적화된 검색 시스템 연구	진행중

모바일 게임 레코딩	Android/iOS 단말기에서 Cocos/Unity 엔진 지원, LinePlay 서비스에 현재 적용되었고, 향후 2~3개의 서비스에 적용될 예정임	진행중

문맥 기반 통합검색	문맥을 이해하는 검색결과를 제공하기 위한 연구로써 사용자의 다양한 요구를 충족	진행중

문서 요약 기술 연구	뉴스, 블로그 등의 문서를 요약하는 기술 연구	진행중

문서 특성 분류 연구	문서의 작성 의도를 분류해서 다양한 질의 의도에 따라 문서 검색 결과를 제공하는 방안 연구	진행중

문서 품질 지표 개선	문서 저자와 검색 사용자의 만족도를 높일 수 있도록 개선된 품질 평가 방안 개발	진행중

사용자 행동 시퀀스 데이터 분석 연구	사용자 행동 시퀀스 데이터를 분석하고 모형화하여 서비스 품질을 정량적 지표화하고 사용자 만족도를 예측하는 기술 연구	진행중

상품 개인화 추천 기술 연구	개인의 취향이나 관심사에 맞는 상품 추천/검색결과를 제공하기 위한 기술 연구	진행중

쇼핑 상품정보 자동추출 기술 연구	상품의 이미지나 리뷰, 메타정보로부터 속성이나 감성태그 등의 상품정보를 자동으로 추출하기 위한 기술 연구	진행중

수집기술 연구	모바일웹 및 인앱 컨텐츠의 수집을 위한 수집기술 연구 및 개발	진행중

시멘틱 태깅 기술 연구	질의와 문서에 사용된 단어들에 의미 정보를 태깅해 줌으로써 사용자 의도에 일치하는 검색 결과 제공	진행중

안전한 웹저장소	시큐어 웹스토리지 스팩 정의, 기술 개발, 웹 표준화 진행을 통하여 새로운 웹 서비스(인증서 기반 전자 서명등) 개발에 기여	진행중

어뷰징 탐지를 위한 로그 분석 플랫폼	주요 서비스에서의 어뷰징 분석 능력 향상	진행중

얼굴 인식 기술	얼굴 검출, 트래킹, 인식 등 파이프라인 전체 기술 내재화 및 최신 기술 확보. 인물 기반의 자동 태깅, 카메라 앱의 필터 적용등에 사용.	진행중

오타보정 연구	모바일 디바이스 내 텍스트 입력에 대한 오타 보정 기술 연구	진행중

웹 Feature 연구	사이트평가 및 수집컨트롤을 위한 웹 Feature들의 연구 및 개발	진행중

웹검색 개선 연구	웹문서, 외부블로그 등 네이버 외부문서 검색 개선에 대한 연구	진행중

웹브라우저 기술 개발	표준 Webkit 기술 개발 웹브라우저 관련기술 개발	진행중

웹엔진 기반 공격 탐지	웹엔진 기반 공격 탐지 기술을 개발하여 세이프 브라우징 기능 고도화를 통한 브라우저 보안성 향상	진행중

웹엔진 전력절감	웹엔진 최적화 및 성능 요소 조절을 통한 저전력 웹엔진 연구	진행중

음성합성	다국어 서버형 음성 합성 엔진 개발	진행중

이미지 검색 연구	스마트 폰 사용의 일반화로 급증된 사진 또는 이미지 데이터에 대한 검색 연구	진행중

인공신경망 기계번역	인공신경망 기술을 이용한 기계번역기를 개발하여 베타 서비스 및 Papago 등 서비스에 적용	진행중

자연어처리 연구	정보 요청 니즈가 있는 자연어 문장을 이해하고, 대화시스템 및 검색, Q 서비스에 활용	진행중

저전력 웹엔진 연구	웹브라우징에서 소모되는 전력소비를 최소화하는 기법 연구 및 그에 따른 전력 소비 개선	진행중

정보품질 평가방법 연구	웹 상의 수많은 정보, 문서들의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 방법 연구	진행중

증분식검색서빙엔진	서비스중 색인 갱신을 가능케 하여 색인 갱신에 의한 서비스 지연 및 운영비용을 감소 혹은 제거하는 엔진	진행중

지식추출 연구	문서에서 유용한 지식을 추출하는 연구	진행중

차세대 DBMS 플랫폼 개발	인터넷 서비스에 최적화된 DBMS 개발 및 DB가상화/데이터플랫폼 서비스 등 향후 서비스 대비를 위한 자체 기반기술확보	진행중

컨텍스트엔진	컨텍스트 기반의 개인화 추천 및 검색을 위해 필요한 시스템 기술을 포괄하는 엔진개발/연구	진행중

컨텐츠 생산자 지원	컨텐츠 생산자 지원을 위한 사이트 SEO 분석 기술 연구 및 웹마스터도구 기능 개발	진행중

클라우드 검색 시스템	클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 운영되는 검색시스템에 필요한 기술 개발	진행중

통합컨텐츠검색시스템(DSS)	인물검색/영화검색/방송검색등 통합검색에 다양한 형식으로 제공되는 검색영역을 서비스하는 시스템	진행중

평판분석 기술 연구	문서를 분석하여 사용자들의 평판을 분석하여 검색에 이용하는 연구	진행중

피싱 사이트 탐지 시스템	OCR기술을 이용한 피싱 사이트 탐지 시스템으로, 웨일 브라우저 세이프브라우징 활용, 네이버(페이) 피싱 예방 효과 기대	진행중

효과툰 및 저작도구	스크롤뷰 웹툰에서 다양한 효과를 모든 플랫폼에서 동일하게 체험할 수 있도록 하는 기술과 효과툰을 손쉽게 만들 수 있는 저작도구를 개발	진행중

동영상내 음원 검출 기술	동영상에 사용된 음원의 저작물 보호 및 합리적인 보상 지원	진행중

Immersive Audio 기술	네이버 오디오 서비스에 몰입감과 실제 현장과 같은 음향을 전달 할 수 있는 차별화된 오디오 기술 확보	진행중

라이브 방송 음란물 검출 시스템	실시간 방송에서 음란물을 검출하여 운영자에게 경고하는 시스템	진행중

동영상 Data Query Hub	동영상 사용 지표를 쿼리하고 서비스간 인터페이싱하기 위한 플랫폼의 개발	진행중

VOD 동영상 자동 자막	STT 기술을 통한 동영상 자동 자막 서비스로 네이버 전사 기능 확대	진행중

동영상 메타 플랫폼	vod 메타 데이터를 추출분석할 수 있는 플랫폼 개발, 이를 통한 새로운 동영상 메타 서비스 제공	진행중

대용량 어뷰징 필터	순간 들어오는 대용량의 어뷰징을 실시간으로 탐지하고 필터링하여 서비스 신뢰도 향상	진행중

해외 접속 속도 개선	해외 사용자들의 접속환경등을 파악하여 최적화할 수 있는 시스템	진행중

모바일 환경을 위한 초경량화 이미지 인식 기술	모바일 환경에서 빠른 속도로 정확하게 인식 가능한 이미지 인식 모델 개발 및 OCR, 얼굴, 사물, 포즈 인식 등의 엔진 및 서비스 적용	진행중

NSML: AI 기술 연구개발 플랫폼	ML / AI 모델 연구개발을 위한 다양한 태스크들을 자동 혹은 최적화 해주는 GPU Farm기반의 데이터/연구개발 및 리더보드 플랫폼	진행중

NLP서비스를 위한 대규모 언어모델 개발	검색, QA, 문서 요약, 대화 등 다양한 자연언어처리 관련 서비스들의 품질 향상을 위한 초대규모 딥러닝 언어모델 및 엔진 개발	진행중

DUET: AI기반의 ARS 기술	식당 예약, 콜센터 등 특정 도메인에서 인간과 같은 수준의 전화 응답이 가능한 AI ARS 기술 및 서비스 개발	진행중

AI 스포츠 하이라이트 영상	스포츠 생중계에서 주요 event영상을 실시간으로 자동 생성하고 경기종료후, 하이라이트 영상으로 merge하여 서비스 적용	진행중

3D 포즈 인식 경량화	모바일에서 카메라 영상을 통해 실시간으로 사람의 신체 각 부분의 위치를 계산하는 기술 개발	진행중

동영상 하이라이트 추출	긴 동영상을 변화가 큰 구간으로 나누고, 각 구간마다 대표 썸네일을 추출하는 기술 개발	진행중

동영상 행동 인식	동영상에 등장하는 인물들의 행동을 검색 가능한 태그로 추출하는 기술 개발	진행중

Ultimate Lucene	Elastic Search의 코어 검색엔진인 Lucene을 C++ 언어로 재구현하고 성능을 극대화함	진행중

Flutter 멀티 OS 앱 개발	UGC 앱의 개발/운영 비용 개선을 위해 Flutter를 사용한 원소스 멀티 플랫폼 개발 연구	진행중

Vlog 패키지	영상을 인덱스 단위로 통합하고, 네이버의 쇼핑/장소등 메타 정보를 추가할 수 있는 새로운 포멧의 동영상 편집기와 뷰어 패키지	진행중

UGC 동영상 메타DB 통합	쇼핑, 블로그 등의 영상 메타 DB를 NaverTV 플랫폼 기반으로 통합해서 통계, 광고, 정산, 검색 등을 제공	진행중

UGC 어뷰징 탐지 플랫폼	블로그/지식인 등의 문서 단위 어뷰징을 탐지하고, 이를 uMON 등과 연동하여 모니터링, 징계로 연동하는 플랫폼 개발	진행중

UGC 배포 플랫폼	빠르고 신뢰성있는 배포 플랫폼 개발 (초 단위 롤백/빠른 재시작, 점진적 배포)	진행중

UGC 빅데이터 처리 플랫폼	지식인, 블로그, 포스트 UGC 로그 수집 및 데이터 모델링 시스템. UGC BI 및 어뷰징 분석의 기반 시스템	진행중

DevSecOps System(Toothless)	기존의 개발/배포/운영 파이프라인에 상에서 개발된 코드 및 산출물에대한 보안 체크를 자동으로 제공하여 보다 안전한 서비스 개발, 운영이 되도록 만들기 위한 시스템	진행중

라이브 품질 제공 도구	라이브 스트리밍중 송출 / 인프라 / 재생 전 구간 데이터 취합 분석. 서비스 운영지원 및 품질개선지표화	진행중

라이브 채팅 수집 시스템 고도화	라이브 채팅 수집 플랫폼 확대	진행중

BOT Detection	접근 해 온 User-Agent 의 Request 가 정상적인 접근인지, Bot 인지 구분할 수 있는 기술	진행중

커버송 검출 기술	음악 인식 기술의 고도화를 위한 커버송, 라이브, 카라오케 음악 검출 기술	진행중

손글씨 폰트 생성	손글씨 폰트를 생성하기 위한 샘플의 갯수를 줄이는 연구	진행중

손글씨 OCR 엔진 개발	딥러닝 기반의 손글씨 OCR엔진 개발 및 고도화	진행중

JPG 파일 용량 최적화 기술	품질 및 성능의 저하없이 더 높은 압축률로 JPG 파일을 인코딩함으로서 스토리지 절감 및 웹 이미지 로딩 속도 개선에 기여	진행중

VOD 동영상 자동 번역	MT 기술을 통한 동영상 다국어 자막 번역 서비스 제공, 글로벌 동영상의 이용 확대에 기여	진행중

동영상 지표 필터 기술	ML 기반 동영상 지표 필터링 기술 확보를 통한 재생, 품질, 소비 지표의 신뢰성 개선	진행중

VOD 컨테이너 패키징 고도화	VOD 컨테이너의 dynamic packaging 기술 적용으로 VOD 스토리지 비용 절감 및 효율성 개선	진행중

글감 라이브러리 및 개인화 추천 플랫폼	이미지, BGM, 폰트 등의 글감을 여러 저작 도구에서 공용으로 사용하고, 개인별 라이브러리 및 추천하는 기술	진행중

웹 기반 동영상 편집기	자막 작업 등 동영상 편집 후처리를 위한 웹 기반 동영상 편집 기술	진행중

TripleAD	안드로이드 환경에서 앱의 비정상 행위 분석을 자동화 하기 위한 연구	진행중

Code Security Review KB	code security review와 관련된 탐지 항목 설명/대응 방안/개발 언어별 secure coding Tip을 inhousing KB 로 구축	진행중

Code 정적 분석을 위한 빌드 기반 분석 연구	Java 언어로 작성된 code 분석을 위해서 자체적으로 빌드를 수행하는 빌드 기반 분석 시스템 개발	진행중

10. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 지적재산권2019년 12월 31일 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권은 총 3,439건입니다.

(2019년 12월 31일 기준)

등록국가	특허	상표권	디자인	합계

한국	1,482	657	222	2,361

일본	468	62	7	537

미국	285	10	10	305

중국	45	69	1	115

기타	35	81	5	121

합계	2,315	879	245	3,439

(1) 특허 당사 지식재산권 중 67%를 차지하는 특허는 2,315건으로 검색, 플랫폼, 모바일, 온라인 광고/쇼핑, 인프라, AI 등 관련한 지식재산권입니다. 특허법 제94조에 의거하여 당사는 해당 특허에 대한 독점적 실시권을 가집니다.(2) 상표권당사 지식재산권 중 26%를 차지하는 상표권은 879건으로 대표적인 상표로는 검색포털사이트 네이버(www.naver.com)의 표장인 NAVER가 있습니다. 상표법 제89조에 의거하여 당사는 해당 상표에 대한 독점적 사용권을 가집니다(3) 디자인당사 지식재산권 중 7%를 차지하는 디자인은 총 245건으로 당사의 모바일용 검색포털서비스(http://m.naver.com) UI 및 이미지를 활용한 브랜드 상품 등에 활용하고 있습니다. 디자인보호법 제92조에 의거하여 당사는 해당 디자인에 대한 독점적 실시권을 가집니다. 나. 규제당사는 인터넷을 통한 정보제공 및 온라인 매체를 통한 온라인 광고 등 다양한 서비스를 제공하는 사업자로서 여러 법령의 적용을 받고 있습니다. 당사는 기본적으로 [전기통신사업법]상의 부가통신사업자이고, [정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률]상의 정보통신서비스제공자이며, 또한 [저작권법]상의 온라인서비스제공자로서 각 법령의 적용을 받아 이를 준수하고 있으며, 특히 당사 서비스를 이용하는 자의 개인정보를 보호하기 위하여 [개인정보보호법], [정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률] 상의 개인정보보호 관련 규정을 준수하고 있습니다.그 밖에도 당사는 [청소년보호법], [전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률], [언론중재 및 피해구제 등에 관한 법률], [전자서명 및 전자거래 기본법], [음악산업진흥에 관한 법률], [독점규제 및 공정거래에 관한 법률], [표시광고의 공정화에 관한 법률], [약관의 규제에 관한 법률] 및 공정거래위원회의 규정, 위치정보사업 관련 [위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률] 등의 적용을 받아, 각 법령 및 규정 상의 의무를 준수하고 있습니다.특히 당사는 전자금융 관련 사업과 관련하여 [전자금융거래법] 및 금융위원회, 금융감독원의 관련 제규정을 준수하면서 온라인 및 모바일에서의 송금, 전자결제, 에스크로 및 선불전자지급수단을 통해 이용자 편의성 향상을 위해 노력하고 있습니다.또한, 당사는 [정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률]에 대응하여 설립된 한국인터넷자율정책기구(KISO)의 회원사로서 [정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률]상의 임시조치 및 검색어와 관련한 정책결정 등을 통해 법에 명시되어 있지 않은 영역에 대해 회원사들이 함께 적용할 수 있는 통일된 형식의 정책을 마련해 나가고 있으며, 자동완성어·연관검색어 서비스의 투명한 운영을 위해 KISO 검증위원회 통한 정례적 검증을 받고 있는 등 공적 규제를 통해 해결하기 어려운 문제들을 자율규제로 해결하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 당사는 앞으로 양질의 콘텐츠를 보 유한 외부의 다양한 중소 및 전문 CP와의 제휴를 더욱 확대하고, 검색 서비스의 공정성과 투명성을 한층 강화하는 등, 국내 인터넷 생태계와 검색서비스 발전을 위해 필요한 사항들을 지속적으로 이행해 나갈 예정입니다.

다 . 환 경보호

당사는 지속가능한 비즈니스를 위해 환경의 중요성을 인식하고 친환경 데이터센터 구축, 에너지 절약형 사옥 구축 등 환경을 위한 최선의 노력을 기울이고 있으며, 사업뿐만 아니라 일상생활 속에서도 환경적 가치를 창출할 수 있는 다양한 방법을 모색하고 있습니다.

(1) 친환경 데이터센터 '각' 구축 및 운영

2013년 6월에 오픈한 데이터센터 '각'은 친환경적으로 서버의 열을 내리기 위한 많은 노력과 기술을 담아 건축되었습니다. 데이터센터 각을 효율적으로 운영하기 위해 스노우 멜팅(버려지는 열을 재활용한 동절기 도로 열선), 태양광 및 태양열 발전(외부 경관 조명과 온실 난방에 활용), 외부 공기를 통한 자연 냉각 시스템 활용 등 다양한 노력을 기울여왔습니다. 이런 노력을 인정받아 데이터센터로는 세계 최고 점수인 95점으로 LEED 최고 등급인 '플래티넘(LEED-NC Platinum V2009)' 인증을 획득하였습니다.

2018년에는 2차로 남관을 오픈하며 구축을 완료하였습니다. 남관에는 '글로벌 Top 데이터센터'를 목표로 에너지 효율을 획기적으로 개선하기 위해 자연 공기 유입 저항 최소화, 배기팬 구조 개선, 심야 축냉설비 개선 등 다양한 기술을 도입 , 적용하였습니다. 그 결과, 2018년 기후변화센터로부터 '그랜드 리더스 어워드'를 수상했으며, 에너지 절감을 위한 기술 혁신 성과를 인정받아 한국에너지공단으로부터 사회적 가치 창출 유공자 포상을 수상했습니다.

또한, 데이터센터 '각'은 태양광 재생에너지 사용, LED등이나 전기차 이용 등을 통해 에너지를 효율적으로 사용하고 있습니다. 2018년에는 태양광 발전을 획기적으로 개선하여 전년 대비 약 5배가 증가한 연간 181,925kWh의 전력을 절감했고, 이를 통해 이산화탄소 배출을 84.8톤 줄이는 등 친환경 데이터센터 운영을 위해 최선의 노력을 다하고 있습니다.

(2) 환경을 생각한 사옥 '그린팩토리' 구축

당사 사옥 그린팩토리는 설계 단계부터 환경을 고려해 에너지 절약형으로 건축했으며, 열차단 칸막이, LED 조명 등의 설비 투자와 지속적인 에너지 절감을 위한 노력으로 매년 5% 이상의 에너지 절감 효과를 거두고 있습니다. 직원들이 평상시에도 환경을 생각하며 에너지 절감을 실천할 수 있도록 칼로리가 기재된 계단실과 자전거 출퇴근자를 배려한 주차공간을 마련하기도 했습니다. 2014년에 기존 건물 분야에서 세계 최고 점수를 얻으며 LEED 최고 등급인 '플래티넘' 인증을 획득하였고, 2016년에는 '한국에너지효율대상'에서 대통령상을 수상하는 등 그린팩토리의 친환경 운영 노력은 대외에서도 높이 인정받고 있습니다.