엠로 반기보고서 (2024.06)
7. 기타 참고사항

1) 지적재산권

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	주무관청

1	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

2	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.09.19	일본 특허청

3	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

4	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.06.07	일본 특허청

5	특허권	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2024.07.02	미국 특허청

6	특허권	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.05.29	일본 특허청

7	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	-	미국 특허청

8	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2021.11.22	2023.08.15	일본 특허청

9	특허권	IoT를 기반으로 하는 안전 관리 시스템을 제공하기 위한 서버 및 사용자 단말기	엠로	2018.02.26	2019.09.18	특허청

레이컴

10	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

11	특허권	기계 학습 기반 유사 아이템에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

12	특허권	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.10	특허청

13	특허권	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	엠로	2020.11.23	2021.06.25	특허청

14	상표권	엠로(35류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

15	상표권	엠로(42류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

16	상표권	엠로(36류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

17	상표권	EMRO(35류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

18	상표권	EMRO(36류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

19	상표권	EMRO(42류)	엠로	2002.03.05	2003.08.19	특허청

20	상표권	SMARTcommon	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

21	상표권	SMARTcontract	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

22	상표권	SMARTsrm	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

23	상표권	SMARTSUITE	엠로	2013.03.22	2014.04.02	특허청

24	상표권	SMARTcms	엠로	2013.03.22	2014.06.17	특허청

25	상표권	SMARTrfx	엠로	2014.11.25	2015.10.28	특허청

26	상표권	엠로(9류)	엠로	2002.03.05	2003.03.26	특허청

27	상표권	EMRO(9류)	엠로	2002.03.05	2003.10.23	특허청

28	상표권	SMARTebill	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

29	상표권	SMARTfta	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

30	상표권	SMARTimport	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

31	상표권	SMARTpro	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

32	상표권	SMARTanalysis	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

33	상표권	SMARTss	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

34	상표권	SMARTvs	엠로	2013.03.25	2014.01.06	특허청

35	상표권	SMARTc	엠로	2013.03.25	2014.06.02	특허청

36	상표권	SMARTcost	엠로	2013.03.25	2014.06.02	특허청

37	상표권	SMARTepi	엠로	2013.11.26	2014.11.21	특허청

38	상표권	SMARTduty	엠로	2013.11.26	2014.11.21	특허청

39	상표권	SMARTtarget	엠로	2014.04.02	2015.02.05	특허청

40	상표권	emroCloud	엠로	2017.04.19	2017.12.12	특허청

41	상표권	SMARTcompliance	엠로	2017.07.12	2018.02.13	특허청

42	상표권	SMARTdatagrid	엠로	2017.07.12	2018.02.13	특허청

2) 영업 및 환경 관련 규제사항

당사는 공급망관리 소프트웨어를 제공하는 회사로 당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의진흥에 관한 법률, 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 지능정보화 기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다.

[소프트웨어 산업 관련 주요 법령]

구분	법령 관련 내용

소프트웨어진흥법	‘소프트웨어진흥법’의 하위 법령인 ‘소프트웨어진흥법 시행령’에 따라 과학기술정보통신부 장관은 SW 산업 발전을 위한 중장기 기본계획을 3년 기간 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어 전문인력의 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다.

정보보호산업의 진흥에 관한 법률	이 법률은 국내 정보보호 시장의 확대, 정보보호 전문가 양성, 관련 수요 확충과 신시장 창출, 정보보호 전문인력의 체계적 양성ㆍ관리 및 세계적 정보보호 기업 육성 지원 등에 관한 내용을 담고 있습니다. 또한, 정부는 정보통신서비스 이용자의 안전을 위하여 정보보호 준비도 평가를 수행하는 기관에 필요한 기술적ㆍ재정적인 지원을 해야 합니다.

데이터 3법	데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)은 데이터 이용 활성화를 위한 가명정보 개념을 도입하고, 관련 법률의 유사ㆍ중복 규정을 정비하여 추진체계를 일원화하는 등 개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화를 추구하고 있습니다. 또한 데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임을 강화했으며, 그동안 모호했던 ‘개인정보’ 판단 기준을 명확화했습니다.

지능정보화 기본법	과학기술정보통신부를 주축으로 3년 단위로 지능정보사회 종합 계획을 수립하고, 매년 단위로 지능정보화 시행계획을 수립하여야 합니다. 또한,지능정보 서비스 이용의 건전성 보장을 위해 정보문화의 창달과 정보격차 해소를 위한 시책을 마련하도록 하며, 지능정보서비스 과의존 예방ㆍ해소 등 지능정보사회 역기능 해소를 위한 지원 및 연구를 해야 합니다.

클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률	동 법에 따라 과학기술정보통신부는 관계 중앙행정기관의 계획 및 시책을 종합하여 3년마다 기본계획을 수립해야 합니다. 또한 이 법은 행정기관으로 하여금 클라우드 컴퓨팅 관련 연구개발사업 및 시범사업을 추진할 수 있도록 하고, 재정적 지원을 의무화하고 있습니다.

이 외에 당사가 개발 및 공급하고 있는 AI 소프트웨어와 관련해서는 아직까지 구체적인 법률이 존재하지 않습니다. 하지만 21대 국회에서 계류되었던 ‘인공지능 발전과신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안 ’이 22대 국회에서 재발의되면서 인공지능법 제정에 대한 기대가 높아지고 있습니다 . 해당 법률안이 제정되면 인공지능 산업 진흥과 기술 발전을 위한 종합적인 계획 수립과 지원 방안 등이 마련됨으로써 인공지능기술과 알고리즘 연구 ㆍ 개발 , 인공지능제품 및 인공지능서비스 출시 등이 활성화될 것으로 기대됩니다 .

3) 업계의 현황(1) 산업의 특성 가. 소프트웨어의 개요

소프트웨어(Software, 이하 SW)란 하드웨어를 작동시키는 운영체계로서 각종 시스템ㆍ서비스ㆍ네트워크(센서)와 융합해 부가가치를 창출하는 4차 산업혁명 시대 국가경쟁력의 핵심 요소입니다. 사전적으로는 SW 산업 진흥법 1장 2조에서 SW를 ‘컴퓨터, 통신, 자동화 등의 장비와 그 주변장치에 대하여 명령, 제어, 입력, 처리, 저장, 출력 등의 상호작용이 가능하게 하는 지시ㆍ명령 (음성이나 영상정보 등을 포함한다)의 집합과 이를 작성하기 위하여 사용된 기술서나 그 밖의 관련 자료’로 정의하고 있습니다.

이러한 SW의 사전적 의미는 4차 산업혁명과 더불어 확장된 개념과 다양한 범위를 포괄하는 실체적 의미로 변화하고 있습니다. 4차 산업혁명 시대는 ‘소프트파워를 통한 사물의 지능화’로 정의될 수 있으며 이를 위해서는 제품, 서비스, 기업에 내재화된 SW융합의 구현이 필요하기 때문에 SW의 역할과 중요성은 더욱 확장되고 있습니다. SW는 인간의 창조적 지식ㆍ기술을 컴퓨터ㆍ시스템을 통해서 구현하여 삶의 질과 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심기술로 기기-서비스-사람을 연결하는 산업의 성장엔진으로서 역할을 담당하고 있습니다. 또한, 산업의 고도화 및 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷 등 미래 기술의 발전으로 인한 다양한 융ㆍ복합 현상의 매개체로서 역할을 하고 있습니다.

소프트웨어 사업은 크게 ▲패키지SW와 ▲IT서비스로 구분됩니다. 패키지SW는 판매, 리스, 대여 또는 서비스 형태로의 제공을 목적으로 상용화된 SW 프로그램을 의미합니다. SW 업체들의 패키지 SW 매출은 통상 SW 라이선스 사용으로 얻는 수익과 SW 사용을 위해 필요한 서비스 비용을 포함합니다. 패키지SW는 제공하는 SW에 따라구분되는데, OS 또는 시스템 운용 및 관리 SW를 제공하는 ‘시스템 인프라 SW’와 응용 SW개발 지원 및 DBMS 관리, 미들웨어 SW 등을 제공하는 ‘개발용 SW’, 다양한 산업과 비즈니스에 적용하여 업무 효율과 생산성을 높이는 ‘응용 SW’로 구분됩니다. 또한, IT서비스는 기업 정보 시스템(Information System)과 관련된 일련의 활동, 정보 시스템의 도입부터 운영 및 관리까지 포괄하는 컨설팅, 구축, 아웃소싱, 지원, 교육 등의 서비스 전반을 포함하며, HW나 SW, 네트워크 장비 등의 IT 제품을제외한 순수 서비스만 해당됩니다. IT서비스는 크게 IT컨설팅이나 시스템을 통합하고 주문형 애플리케이션을 개발하는 ‘프로젝트 기반 컨설팅/SI/NI(Consulting/System Integration/Network Integration)’, IT 관련 아웃소싱 서비스를 제공하는 ‘아웃소싱(Outsourcing)’, ‘지원 및 교육 (Support and Training)’의 3개 부문으로 분류할 수 있습니다.

[SW 사업의 분류]

구 분	기능 분야

패키지SW	시스템
인프라 SW	- OS를 포함한 시스템 운용 및 관리를 지원하는 SW 영역으 로, 서버, 스토리지, 네트워크 관련 제품과 보안 영역 포함

애플리케이션
개발/배포 SW
(개발용 SW)	- 애플리케이션(응용 SW) 개발을 지원하며, 데이터를 다룰 수 있는 DBMS 영역을 포함
- 응용 SW와 인프라의 연계를 지원하는 다양한 미들웨어 및 통합 플랫폼 SW도 포함

애플리케이션
(응용 SW)	- 다양한 산업과 비즈니스에서 프로세스를 자동화하고, 생산 성을 높이거나 교육을 지원할 수 있는 프로그램 포함

IT서비스	프로젝트 기반
컨설팅/SI/NI	- IT컨설팅, 시스템 통합, 네트워크 컨설팅 및 통합, 주문형 애플리케이션 개발

아웃소싱	- 애플리케이션 관리, 정보시스템 아웃소싱, 네트워크 및 데 스크톱 아웃소싱, 호스팅된 애플리케이션 관리, 호스팅 인 프라 서비스

지원 및 교육	- HW설치 및 지원, SW 배포 및 지원, IT 교육/훈련

출처: 2020년 SW산업연간보고서, 소프트웨어정책연구소, 2021.12

응용SW는 다양한 산업과 비즈니스에 적용하여 업무 효율과 생산성을 높이는 SW 전체를 의미하며 대표적으로는 ERP, CRM, 엔지니어링SW, 공급망관리SW 등이 있습니다. ERP(Enterprise Resource Planning)는 기업 내 생산, 물류, 재무, 회계 등 경영활동 전반에 대한 전사적 관리 및 통합 시스템이며, CRM(Customer Relationship Management)은 기업이 고객과 관련된 자료를 통합ㆍ분석하여 고객 중심 자원을 극대화하고 마케팅 활동을 계획ㆍ지원하는 시스템입니다. 엔지니어링SW는 가상의 공간에서 제품을 만들고 구동하여 제품의 성능을 사전에 검증ㆍ예측하는SW입니다. 마지막으로 SCM(Supply Chain Management)은 생산부터 구매, 유통에 이르기까지 전체공급망을 관리하는 시스템입니다.

[주요 응용 SW]

구 분	개 념

ERP	기업 내 생산, 물류, 재무, 회계, 영업과 재고 등 경영활동 프로세스들을 통합적으로 연계해 관리하는 전사적 자원 관리시스템 또는 전사적 통합시스템

CRM	기업이 고객과 관련된 내ㆍ외부 자료를 분석ㆍ통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 시스템

엔지니어링
SW	컴퓨터를 활용한 가상의 공간에서 제품을 제작하고, 구동하는 등 실제와 동일한 조건에서 테스트를 통해 제품을 만들어 보지 않고 제품의 성능을 검증ㆍ예측하는 공학 소프트웨어

SCM	원재료의 생산 및 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하는 공급망관리 시스템

나. 공급망관리(SCM) 산업의 발전공급망관리(SCM, Supply Chain Management)는 고객의 요구사항을 최대한 효율적으로 충족시키기 위해 공급사슬(Supply Chain)의 운영을 계획, 실행, 제어하는 프로세스로 원자재, 재공품, 재고, 완제품의 원산지에서 소비자로 이르는 모든 운송과정과, 중간과정으로서 저장 활동을 광범위하게 포함하고 있습니다.

공급망관리 분야가 크게 성장할 수 있었던 이유는 1990년대부터 2010년대 중반 IT 인프라의 급격한 성장과 관련성이 높습니다. 특히 인터넷, 서버 및 PC의 대중화를 통한 기업 간 정보의 유통과 처리속도 향상은 공급망관리의 발전에 크게 기여하였습니다. 인터넷의 발전으로 전 세계로부터 각 회사의 유통정보, 물동정보를 교환할 수 있게 되면서 부서 간/기업 간 협업이 잦아지고 업무 당사자들 사이의 신뢰를 높일 수 있는 환경이 형성되었습니다.

또한, AI 기술을 활용해 복잡한 알고리즘을 빠르게 계산할 수 있게 되면서 이를 통해 데이터 기반의 수요예측도 가능해졌으며 최적화 연산을 통해 생산계획 및 부품 수급계획도 신속하고 효율적으로 수립할 수 있게 되었습니다.

이러한 기술의 발전과 함께 이제 21세기 기업들의 경쟁은 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, Value Chain과 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있어 공급망관리의 중요도가 지속적으로 높아지고 있습니다. 기업 부가가치의 60~70%가 공급망에서 발생되고 매출의 10~14%가 공급망관리 비용으로 지출되기 때문에 공급망관리의 수준은 곧 기업의 핵심역량을 측정하는 잣대로 인식되고 있습니다. 위와 같은 이유로 기업들은 협력사와의 협업을 통해 Value Chain 전반의 역량을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.

최근에는 다양한 지정학적 리스크와 글로벌 무역 전쟁 등으로 인해 글로벌 공급망 중단사태, 원자재 가격 상승 등 공급망 리스크가 확대 및 장기화됨에 따라 기업들은 이를 해결하고 관리하기 위한 방안 마련에 고심하고 있습니다.

특히 다양한 산업분야에서 자동화, 정보 분석 효율성 향상을 위한 AI 기술 활용이 증가하면서, 공급망관리 분야에서도 갈수록 높아지는 시장 불확실성에 대응하기 위해 AI 기반의 공급망관리가 주목받고 있습니다. AI 기반의 공급망관리는 수많은 데이터의 정밀한 분석을 통해 데이터 품질을 고도화하여 보다 정확하고 정교한 공급망 의사결정을 지원하고 공급망 프로세스 전반에 대한 가시성 확보에 도움을 줍니다.

또한, 2025년까지 글로벌 기업의 절반 이상이 클라우드 방식의 공급망관리 솔루션을도입할 것으로 예상되고 있습니다. 클라우드는 On-premise 구축 대비 도입비용이 훨씬 낮을 뿐만 아니라 실시간 협업, 데이터 공유 등을 통해 구매업무의 효율성을 강화하고, 구매비용 절감과 정보의 자산화를 실현하여 구매 프로세스 전반의 디지털 혁신을 선도하고 있습니다.

이러한 AI, 클라우드 등 디지털 핵심 신기술은 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱인 ‘SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)’을 확산시키고, 딥러닝 기반의 수요 및 가격예측, 자연어처리 기술을 활용한 데이터 자동분류, 최적의 구매 가격 및 판매 시점 추천 등 AI 기반 공급망관리가 가능하도록 산업을 지속적으로 발전시키고 있습니다.

① SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)

기존의 공급망관리는 상당히 어려운 분야이고, 오랫동안 훈련된 전문인력이 필요한 분야였습니다. 공급망관리 체계를 구축하기 위해서는 기업의 전략과 경영을 이해할 수 있어야 하고, 기업의 프로세스를 분석하고 설계할 수 있어야 합니다. 또한 시간을 투자하여 기업의 문화를 바꿔야 성과가 드러나며, 외부 기업과 상호협력 프로세스를 하나씩 준비해야 하는 분야입니다. 즉, 공급망관리 체계를 성공적으로 구축하기 위해서는 상당 수준의 투자를 꽤 오랫동안 지속해야만 했습니다. 이런 특성으로 인하여 대기업 외에는 투자가 쉽지 않았던 분야이기도 합니다. 설사 투자를 했더라도 이를 지속하지 못해 성공에 이르지 못한 사례도 다수 존재합니다.

최근에는 공급망관리에 클라우드의 장점을 접목시킨 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱 SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)의 확산이 두드러지고 있습니다. SCMaaS의 장점은 서비스를 이용하는 데 드는 비용이 On-premise 방식의 구매시스템을 구축하는 것보다 현저히 낮고, 별도의 IT 자원이나 전문인력 없이도 표준화된 공급망관리 체계를 구축할 수 있으며 필요한 시점에만 유연하게 활용할 수 있다는 것입니다. SCMaaS을 통해 중소ㆍ중견기업도 보다 합리적인 비용으로 전문화된 공급망관리 서비스를 누릴 수 있게 되면서 대기업 중심으로 형성되었던 공급망관리 시장의 범위가 빠르게 확대되고 있습니다.

② AI 기반 공급망관리

불확실한 경제 환경으로 글로벌 공급망 리스크가 확대되면서 공급망관리에 있어 기업의 생산활동에 영향을 미치는 다양한 변수를 사전에 모니터링하고 분석ㆍ예측해 시장 변동성에 기민하게 대응하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 이를 통해 기업은 보다 명확한 경영계획과 목표를 수립할 수 있고, 시장의 반응을 사전에 감지할 수 있으며, 수립한 목표와 시장 반응 간 차이를 바탕으로 효율적인 생산ㆍ영업ㆍ마케팅 계획 등을 수립할 수 있습니다. 이는 곧 매출 향상은 물론 궁극적으로 기업의 경쟁력 강화로 이어지게 됩니다.

그 동안 기업의 구매 담당자는 개인의 경험치나 통계적인 방법을 사용해 시장을 예측해왔습니다. 최근에는 예측 정확도를 높이기 위해 과학적인 방법을 적극적으로 활용하고 있으며, 특히 데이터 애널리틱스, 딥러닝, 머신러닝 등 AI 기술을 기반으로 한 공급망관리 솔루션이 주목받고 있습니다. 세계적인 식음료 기업인 코카콜라의 경우, 글로벌 공급망 위기 극복을 위해 기업 의사결정 및 가격 예측, 공급망 전반의 잠재적 위험 영역 모니터링 등 다양한 업무 분야에 AI를 적극 활용하고 있습니다. 이처럼 공급망관리의 효율성 향상뿐 아니라 비용 절감, 시장 불확실성에 대한 대응책으로서 AI기반 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 기업들이 앞으로 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다.

다. 공급망관리 시장의 특성 ① 경제성 패러다임 변화에 따른 공급망관리의 역할 변화

1차 산업혁명 시기만 하더라도 옷, 신발, 자동차, 시계 등 제조업의 가치창출의 원동력은 지역 거점 기반 상점 모델이었습니다. 다시 말하면 ‘Economy of Value Shop’이였습니다. 장인들이 생산에 직접 참여했으며 신뢰와 명성, 고객의 문제를 해결하는 능력이 핵심 요소였습니다. 이 시기의 공급망관리는 단순한 중재자 역할을 의미하였습니다.

전기 에너지의 대중화와 헨리 포드의 대량 생산체제로 유발된 2차 산업 혁명 이후에는 ‘Economy of Scale’이 가치 창출의 원동력인 비즈니스 모델이 시작됩니다. 생산 과정을 일관되게 연결함으로써 비용 절감과 생산 속도의 획기적 발전이 이뤄진 것입니다. 이후 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들이 글로벌 표준을 주도하며 기업의 가치 창출을 시작한 ‘Economy of Scope’ 비즈니스 모델이 주류를 이룹니다. 이 시기에 공급망관리는 부품 조달을 원활히 하는 역할과 비용의 통제자 역할이었습니다.

1990년도 중반부터는 ICT의 눈부신 발전과 함께 이루어진 글로벌 통합 인프라(통신,교통, 인터넷 등)를 기반으로 3차 산업 혁명이 본격적으로 이루어지며, 글로벌 네트워크를 효율적으로 활용하는 기업이 경제성을 창출하는 시대가 본격적으로 시작되었습니다. 이 시기부터 공급망관리의 중요성이 급격히 부각되며, 글로벌 대기업들을 중심으로 공급망관리 소프트웨어를 대규모로 도입하기 시작하였습니다. 이 시기에 공급망관리는 본격적인 가치 창출자로서의 역할을 부여받아 기업 경영 전반에 더욱 중요한 핵심 경쟁 요소로 등장하게 됩니다.

4차 산업 혁명 시기에 새롭게 출현한 신기술들, AI, IoT, Cloud 등은 모두가 데이터에 관련된 기술들로, 공급망관리에 새로운 역할을 부여하게 됩니다. AI 기술의 발달로 엄청난 양의 데이터에 대한 분석이 매우 용이해졌으며, 분석 결과를 기반으로 현상에 대한 통찰력이 몰라보게 향상되었고 데이터에 기반한 정교한 의사 결정과 프로세스의 자동화가 가능해졌습니다. IoT 기술의 발전과 더불어 기계들이 더 많은 데이터를 생성하게 되었으며, 데이터를 통한 기계와 기계간, 기계와 사람간의 소통이 더욱 활발해졌습니다. 클라우드는 엄청난 컴퓨팅 파워의 공유를 통하여 누구에게나 빅데이터 및 다양하고 복잡한 알고리즘에 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 인프라를 제공하여 주고 있습니다. 이러한 신기술의 등장과 더불어 공급망관리는 데이터 기반 혁신의 리더로 역할을 부여받게 됩니다.

[뉴노멀 시대가 요구하는 공급망관리의 수준]

출처: 당사 내부자료 ② 가치 창출자 역할의 공급망관리21세기 기업 경쟁의 형태는 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, 기업을 둘러싼 Supplier Network와 Customer Network, 즉 기업 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있습니다. 기업 Value Chain 경쟁력이 개별 기업의 경쟁력을 판가름하고 있습니다.

[21세기 기업 경쟁의 형태와 공급망관리의 역할]

출처: 당사 내부자료이에 따라 개별 기업의 경쟁력 강화를 위해 협력업체와 생산업체 그리고 고객에 이르기까지 거래관계에 있는 기업들, 즉 기업생태계의 구성요소들 간 다양한 IT 기술과 솔루션을 이용한 실시간 정보공유를 통해 시장과 수요자들의 요구에 기민하게 대응할 수 있도록 공급망관리의 중요성이 그 어느 때보다 높아지게 되었습니다. ③ 데이터 기반 혁신 리더로서의 공급망관리오늘날 갈수록 높아지는 공급망의 변동성과 불확실성이 안정적인 기업 경영에 걸림돌이 되고 있습니다. 특히 COVID-19 이후 공급망 리스크가 더욱 확대되면서 데이터를 기반으로 보다 적극적이고 선제적으로 대응하는 것이 그 어느 때 보다 중요해졌습니다.

기업들은 공급망관리 소프트웨어를 기반으로 구매 관련 빅데이터를 활용하여 다양한관점에서 분석을 실행하고, 단순 현황 파악에 머무르는 것이 아니라 현황에 대한 원인 분석과 해결책까지 제시하며 공급망관리의 방향성 제시, 신속한 후속 업무 연계, 선제적 리스크 관리, 업무 자동화 등의 전략적 의사 결정을 정확하고 신속하게 수행해야 합니다.

[공급망관리 소프트웨어를 통한Data Intelligence 활용]

출처: 당사 내부자료(2) 산업의 특성 가-1. 글로벌 소프트웨어 시장

2024년 글로벌 소프트웨어 시장 규모는 디지털 전환 가속화로 인해 전년 대비 7.9% 성장한 1조 9,285억 달러 규모를 형성할 전망입니다. 앞으로 AIㆍ클라우드ㆍ빅데이터 등을 활용한 기업들의 디지털 전환이 가속화되고 소프트웨어 도입이 꾸준히 증가하면서 시장 규모는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.

2024년 IT서비스 시장 규모는 기업들의 디지털 전환 프로젝트 중심으로 수요가 급증하면서 전년 대비 4.6% 증가한 8,866억 달러가 예상되며, 당사가 속한 패키지SW시장은 클라우드 수요 지속 증가 등에 힘입어 그 규모가 전년 대비10.9% 증가한 1조 419억 달러로 성장하며 전체 소프트웨어 시장을 견인할 전망입니다.

한편, 다양한 산업 및 업무 현장에 AI를 적용하는 기업들이 늘어나면서 글로벌 AI 시장이 급성장하면서 관련 소프트웨어 시장도 확대될 것으로 예상됩니다.

[글로벌 소프트웨어 시장 규모 및 추이]

(단위: 억 달러)

구분	2021년	2022년	2023년	2024년	2025년	2026년

패키지SW	7,645	8,485	9,395	10,419	11,565	12,853

IT서비스	7,700	8,094	8,479	8,866	9,272	9,690

합계	15,345	16,578	17,874	19,285	20,836	22,544

출처: ‘Worldwide Blackbook’, IDC, 2022.9

가-2. 국내 소프트웨어 시장

국내 소프트웨어 시장은 IT서비스와 패키지SW가 지속적으로 성장하면서 2024년 그규모가 전년 대비 4.4% 늘어난 18.9억 달러에 이르며 안정적인 성장세를 지속할 전망입니다.

전 산업군에서 AI 도입, 클라우드 전환 등이 핵심 이슈로 부상하며 IT서비스 시장 규모는 2024년 전년 대비 2% 증가한 10.3억 달러를 기록할 것으로 예상됩니다. 또한, 당사가 속한 패키지SW시장은 전년 대비 6.3% 증가한 8.5억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 국내 패키지 SW 시장은 특정 산업에 편중되지 않고 모든 산업 전반에서 그 수요가 증가하고 있어 높은 성장성을 보유하고 있습니다.

[국내SW 시장 규모 및 추이]

(단위: 억 달러)

구분	2021년	2022년	2023년	2024년	2025년	2026년

패키지SW	7.0	7.5	8.0	8.5	9.0	9.6

IT서비스	9.5	9.8	10.1	10.3	10.6	10.8

합계	16.5	17.3	18.1	18.9	19.6	20.3

출처: ‘Worldwide Blackbook’, IDC, 2022.9

나-1. 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장

공급망관리 소프트웨어 시장은 패키지SW 시장에서 ERP, 엔지니어링SW, 콘텐츠SW와 달리 낮은 비중을 차지하고 있었습니다. 그러나 글로벌 공급망의 불확실성이 높아지면서 많은 기업들이 공급망 위기 관리에 대한 중요성을 인식하게 되었고, 그 결과 공급망관리 소프트웨어 도입 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 이외에도, 원가관리를 통한 재무성과의 개선, 기업 경영의 효율성 제고, 규모의 경제효과 극대화, IT 기반 물류 혁신, 공급망의 민첩성 및 가시성 확보 등을 통해 불황기에도 기업가치를 높이는 핵심적인 역할로 공급망관리가 부각되면서 공급망관리 소프트웨어 시장이 성장하고 있습니다.

또한, AI, 클라우드 등과 같은 신기술과 결합된 공급망관리 소프트웨어들이 속속 출시되고 있는데, 이 역시 공급망관리 소프트웨어 시장 성장에 긍정적인 요인입니다. 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장은 2020년 179억 달러를 기록하였으며, 2024년까지 연평균 7.2%의 성장세를 보여줄 것으로 예상됩니다.

[글로벌 공급망 관리 소프트웨어 시장 규모 및 전망]

(단위: 억 달러)

구분	20년	21년	22년	23년	24년	CAGR(`20~`24)

규모	179	188	203	219	236	7.2%

출처: ‘Worldwide SCM and Procurement Application Market Forecast(2019-2025)’, 한국 IDC, 2021.12

나-2. 국내 공급망관리 소프트웨어 시장

최근 공급망 속도ㆍ효율성ㆍ가시성 향상, 수요-공급 변동에 따른 리스크 대응, 공급망 통찰력 확보 등을 위해 공급망관리 소프트웨어 도입하고자 하는 기업들이 늘어나고 있으며, 대기업을 중심으로 그룹 차원의 ERP와 공급망관리 소프트웨어 통합 및 고도화 사업이 활발하게 진행되고 있습니다. 이에 따라 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 국내 패키지SW 시장이나 해외 공급망관리 소프트웨어 시장에 비해 높은 성장율을 기록할 것으로 예상됩니다.

국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 2020년 1,675억원 규모에서 2024년까지 연평균 1.6% 성장하여 1,786억원에 이를 것으로 전망됩니다. 또한, 현재 국내 1,000대 기업 기준으로 시스템 기반으로 구매업무를 수행하고 있는 기업의 비중은 아직 높지 않다고 파악되고, 기업들의 클라우드 활용도가 높아지며 SaaS 도입률이 높아지는 추세이므로 당사의 잠재 시장은 현재 공급망관리 시장 규모를 상회할 것이고, 앞으로 시장 성장은 지속될 것으로 기대하고 있습니다.

[국내 공급망 관리 소프트웨어 시장 규모 및 전망]

(단위: 억 원)

구분	20년	21년	22년	23년	24년	CAGR(`20~`24)

규모	1,675	1,641	1,704	1,749	1,786	1.6%

출처: ‘Korea SCM and Procurement Application Market Forecast(2019-2025)’, 한국 IDC, 2021.12

다-1. 글로벌 AI 소프트웨어 시장

2022년말 OpenAI사가 출시한 ChatGPT가 세계적인 주목을 받으며, 글로벌 AI 산업발전이 더욱 가속화될 것이라는 기대를 모으고 있습니다. 이와 관련하여 글로벌 AI 소프트웨어 시장 규모는 2030년까지 연평균 38.2%의 성장률을 기록할 전망입니다. 2022년 약 1,200억 달러 규모의 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2030년에는 1조 5,910억 달러에 이를 전망입니다. 또한, 글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면 AI 기술은 2030년까지 전 세계 지역 경제의 GDP를 약 26% 증가시킬 것으로 예상됩니다.

주요 글로벌 IT 기업들은 디지털 전환의 선두주자로서 비즈니스 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하기 위해 AI 기술 연구 및 개발에 투자를 아끼지 않고 있습니다.

ChatGPT 개발사 오픈 AI는 지난 5월 텍스트는 물론 이미지 , 동영상 , 실시간 음성 대화까지 가능한 새로운 플래그십 AI 모델 ‘GPT-4o’를 공개해 주목을 받았으며 , 최근에는 이를 경량화한 소형 모델 ‘GPT-4o 미니 ’도 출시했습니다 . 오픈 AI의 기업가치는 2023년 1월 290억 달러에서 2024년 현재 최소 800억 달러로 3배가량 증가한것으로 평가되고 있습니다 . 구글 , 아마존 , 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들도 잇따라 AI 기술 개발에 대규모 투자 계획을 내놓으며 글로벌 시장에서 AI 기술 주도권을 잡기 위한 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다 .

이와 함께 삼성 , 애플과 같은 글로벌 IT기업들은 개인용 스마트 기기에 AI를 탑재하는 ‘온디바이스 (on-device) AI’ 전략을 강화하고 있습니다 . 삼성전자는 스마트폰은 물론 TV, 가전으로 온디바이스 AI 생태계를 확장하고자 최근 개인화 AI 핵심 기술을 보유한 영국 스타트업을 인수한 바 있으며 , 애플 역시 하반기 공개 예정인 신제품에 첫 AI 서비스를 탑재할 것으로 예상됩니다 . 이 같은 시장 흐름에 따라 앞으로 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 기술로써 AI의 역할은 더욱 커질 것으로 전망됩니다 .

[글로벌 인공지능(AI) 시장 전망]

(단위: 십억 달러)

22년	23년	24년	25년	26년	27년	28년	29년	30년	CAGR(22~30)

119.78	164.99	227.46	313.86	433.46	599.17	828.97	1,147.93	1,591.03	38.2%

출처: ‘글로벌 인공지능 시장 분석(2022~2030)’, Precedence Research, 2023.01

다-2. 국내 AI 소프트웨어 시장

국내 AI 소프트웨어 시장은 전반적으로 성장세를 나타내고 있습니다. 2023년 2조 6123억 원 규모의 시장은 연평균 14.3%의 성장률을 기록하며 2027년에는 4조 4,636억 원에 이를 전망입니다.

이는 산업 분야를 막론하고 기업들이 경영 및 생산 활동 전반의 효율성을 높이기 위해 AI 기술을 활발하게 활용하고 있기 때문입니다. 또한, 데이터의 중요성이 대두됨에 따라 경영 활동 과정에서 축적된 빅데이터를 가공 및 처리해 인사이트를 도출하고이를 활용하기 위해 AI 기술을 적극적으로 도입하는 추세입니다.

과학기술정보통신부 역시 2024년 4대 추진전략 중 하나로 ‘AIㆍ디지털 대전환 선도’를 포함하며 전 산업에 AI를 적용하고 다양한 신산업과 서비스를 발굴하겠다고 밝히는 등 정부 차원에서도 AI 기술 강국으로의 도약을 위해 지원을 아끼지 않고 있습니다. AI 기술이 가져다주는 파급효과와 그 잠재력을 고려했을 때, 국내 AI 소프트웨어 시장은 지속적으로 성장하며 급격히 커지는 글로벌 AI 시장의 성장세에 발맞춰 나갈 것으로 예상됩니다.

[국내 인공지능(AI) 시장 전망]

(단위: 십억 원)

23년	24년	25년	26년	27년	CAGR
(23~27)

2,612.3	3,066.2	3,438.5	3,945.6	4,463.6	14.3%

출처: ‘국내 인공지능 시장 전망(2021-2025)’, 한국IDC, 2022.03

라-1. 글로벌 클라우드 시장

최근 당사가 속해 있는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 클라우드 기반 서비스형 모델이 시장에 확산되고 있습니다. 이에 따라 공급망관리 소프트웨어 시장에서도 클라우드에 대한 수요가 클 것으로 예상하고 있으며, 특히 자체 IT인프라 구축에 부담을 느끼는 중소 및 중견기업을 중심으로 서비스 도입 수요가 증가세를 보일 전망입니다. 이는 클라우드 기반의 공급망관리 소프트웨어가 기존의 On-premise 구축 방식 대비 도입 비용이 현저히 낮고 별도의 IT 자원과 전문인력 없이도 공급망관리 소프트웨어 체계를 구축할 수 있으며 필요한 시점에만 유연하게 활용할 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문입니다.

2024년 전 세계 퍼블릭 클라우드 시장 규모가 2023년 5,636억 달러에서 20.4% 증가한 6,788억 달러에 이를 것으로 보입니다. 오늘날 전 세계적인 인플레이션의 압력과 불확실한 거시경제 상황이 기업의 클라우드 지출에 영향을 미치고 있는 가운데, 민첩성, 탄력성, 확장성을 제공하는 클라우드 컴퓨팅은 이 같은 불확실성의 시기에도 지속적으로 기업의 성장을 지원하면서 기업 혁신의 동력으로 작용할 것으로 예상됩니다.

[세계 퍼블릭 클라우드 시장 전망]

(단위: 백만 달러)

구분	2022년	2023년	2024년

클라우드 비즈니스 프로세스 서비스(BPaaS)	61,557	66,339	72,923

클라우드 애플리케이션 인프라 서비스(PaaS)	119,579	145,320	176,493

클라우드 애플리케이션 서비스(SaaS)	174,416	205,221	243,991

클라우드 시스템 인프라 서비스(IaaS)	120,333	143,927	182,222

서비스형 데스크톱(DaaS)	2,430	2,784	3,161

총계	478,315	563,592	678,790

출처: ‘세계 퍼블릭 클라우드 시장 전망(2022~2024)’, Gartner, 2023.11

라-2. 국내 클라우드 시장

한국IDC에 따르면, 2024년 국내 퍼블릭 클라우드 시장은 전년 대비 17.2% 성장한 4조 9,885억원 규모에 이를 전망입니다. 클라우드 기반 워크로드 확대로 기업들의 클라우드 관련 비용 및 리소스 최적화에 대한 요구사항이 증가한 데 더해 정부의 클라우드 산업 육성 및 지원 정책이 뒷받침되며 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

국내 클라우드 서비스 기술은 애플리케이션, 데이터, AI 및 자동화, 플랫폼 영역에서 주요한 성장세를 보이고 있으며, 업무 편의성 향상을 위해 대부분 기업의 차세대 애플리케이션이 클라우드 기반 애플리케이션으로 교체되는 추세입니다.

[국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망]

(단위: 십억 원)

2022년	2023년	2024년	2025년	2026년	2027년

3,522.0	4,254.9	4,988.5	5809.9	6,705.3	7,664.1

출처: ‘국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망(2022~2027)’, 한국 IDC, 2023.09

(3) 경기변동의 특성 및 계절성

공급망관리 소프트웨어의 역할이 가치 창출자 및 데이터 기반 혁신 리더로 확대됨에 따라 당사의 사업은 경기 변동에는 큰 영향을 받지 않고 있습니다. 기업 간의 경쟁 구도가 기업이 보유하고 있는 공급망까지 포괄하는 기업 네트워크 간의 경쟁으로 변화하였고, 치열한 경영환경 속에서 원가 경쟁력의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 따라서 경제 침체기에 오히려 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 경향도 나타나고 있습니다. 특히, 협력업체들과의 협업과 접촉이 많을 수밖에 없는 공급망관리 영역은COVID-19 이후 비대면 업무 환경으로의 전환 수요가 급증함에 따라 공급망관리 소프트웨어 도입이 빠르게 늘어나며 경기 변동과 무관하게 성장하고 있습니다.

다만, 고객들이 주로 1분기에는 투자 사업을 준비하는 경우들이 많아 당사의 경우 1분기 매출이 다른 분기 대비 소폭 낮은 경향을 나타내는 계절성 요인은 존재합니다. 당사는 주로 이 시기에 내부 역량 강화를 통해 제품의 콘텐츠 업그레이드 및 다양한 신기술 접목을 시도하고 있으며 2분기~4분기까지는 유사한 수준의 매출액을 기록하고 있습니다. 특히 COVID-19 대유행이 본격화된 2020년부터는 보편적인 Annual Cycle외에도 시장 트렌드가 민감하게 반영되어 괄목할 만한 매출 신장을 일으켰습니다. 글로벌 공급망 변동성 확대와 기업들의 ESG 대응을 위한 노력이 계속되는 가운데 당사의 공급망관리 소프트웨어에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한 수많은 기업들이 구매업무의 경쟁력 강화와 투명성 확보, 효율적인 공급망관리를 위해 당사의 공급망관리 소프트웨어를 필수적으로 도입하고, 구매 프로세스의 디지털 혁신 수요까지 더해져 유의미한 성장은 지속될 전망입니다.

(4) 국내외 시장 여건 및 경쟁환경

국내 공급망관리 소프트웨어 시장의 경우 해외 업체들이 가격, 유지보수, 국내 환경에 맞는 최적화 등의 측면에서 국내 업체에 비해 뒤쳐지며 시장 진출에 어려움을 겪고 있습니다. 따라서, 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 국내 업체들 위주로 경쟁 구도를 형성하고 있으며 해외 업체의 경우 SAP, Ariba만이 국내 시장에 진출하여 경쟁하고 있습니다.

당사는 제품의 구매 기능 Coverage 및 프로세스 정합도 측면에서 타사의 단순한 기능에 비해 우수하며, 사용자 편의성 측면에서도 경쟁력을 보유하고 있습니다. 또한, 외주업체를 통해 고객지원 및 관리 서비스를 제공하는 해외 업체와 달리 당사는 내부전문 조직을 통해 장애에 즉각 대응하며 예민한 구매시스템의 안정적인 운영을 지원하기 때문에 사후관리 용이성 측면에서도 탁월합니다. 뿐만 아니라 당사는 다양한 산업군의 선도 기업과의 프로젝트 진행 경험을 바탕으로 축적된 노하우를 내재화하였으며, 국내 대표 대기업 중심의 안정적인 B2B 고객 네트워크도 확보하고 있습니다.

당사는 이러한 공급망관리 분야의 전문성을 기반으로 국내 공급망관리 소프트웨어 시장에서의 지위를 공고히 하고 있습니다. 또한, 경제성과 효율성을 확보한 공급망관리 클라우드 서비스를 출시하여 중견 및 중소 기업으로도 시장을 적극적으로 확대하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술 역량을 바탕으로 다양한 AI 디지털 혁신 소프트웨어를 선보이며 공급망관리 소프트웨어 시장을 선도해 나가고 있습니다.

(5) 경쟁우위 요소

가. Best Practice 기반으로 산업별 특화 기능 제공

구매시스템은 산업 별로 사업 내용에 따라 특화된 프로세스 및 기능을 필요로 합니다. 당사는 20년 이상 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업군의 선도 기업들과 1,600여 건 이상의 구매 컨설팅 및 차세대 구매시스템 구축 프로젝트 등을 수행하며 소프트웨어 제품 경쟁력을 검증받았으며, 이 과정에서 각 산업별 특화된 구매의 Best Practice를 내재화하는데 성공했습니다.

타 경쟁사들이 공급하는 소프트웨어의 경우 특정 산업군에만 적용될 수 있는 기능에 국한되어 있는 데 반해, 당사의 공급망관리 소프트웨어는 이처럼 다양한 산업별 특화기능을 보유하고 있어 시장 내 경쟁력을 크게 강화할 수 있었습니다. 당사는 그 동안 축적한 구매 전문성과 Best Practice 노하우를 적극 발휘하여 다양한 고객 니즈에 부합하는 특화된 구매 기능을 제공, 기업의 구매 경쟁력 강화와 업무 프로세스 혁신, 구매의 디지털 전환을 지원하고 있습니다.

당사의 산업별 주요 고객사와 산업별 특징은 아래와 같습니다.

[산업별 주요 고객사 및 특징]

산업군	주요 고객사	산업 특징

전자/ 반도체/ 전기/ 이차전지	삼성전자/삼성전기/삼성SDI/
LG전자/LG디스플레이/LG이노텍/
SK하이닉스/에코프로비엠 등	■ 기술과 제품 트렌드의 빠른 변화에 따라 타 산업 대비 짧은 라이프사이클 보유
■ 기술/제품 개발의 중요도가 높으므로 원활 한 개발 협업 진행을 위한 기능 구현에 대 한 니즈가 높음

자동차	현대자동차/현대모비스/현대위아/
만도/한온시스템/
한국타이어/금호타이어 등	■ 완성차 조립으로부터 세부 부품 제조까지 공급망 전반의 수직 계열화
■ 전략적 원가 관리 및 공급망 전반의 가시성 을 강화하는 측면의 시스템 구현 필요

화학/ 정유	LG화학/SK케미칼/한화케미칼/
에스오일/GS칼텍스/
SK에너지/한화에너지 등	■ 제품 생산 특성에 따라 대형 플랜트 및 장 치에 대한 중요도가 높음
■ 대형 플랜트를 수리/유지보수 가능한 설비 및 공사 등과 관련된 구매 빈도 높음

건설/ 철강/ 기계	삼성엔지니어링/물산(건설)
포스코/현대제철/현대엔지니어링
한화건설/GS건설 등	■ 주로 EPC를 공급하는 기업으로서, 프로젝 트 수주를 통한 제품 공급/운영
■ 프로젝트 기반의 구매 운영 프로세스를 시 스템화 한 특화 서비스에 대한 니즈가 높음

서비스/ 소비재/ 기타	삼성SDS/현대오토에버/포스코ICT/
SK주식회사C/ SK텔레콤/LGU+/
삼성웰스토리/한화호텔/F/우아한형제들/하이브 등	■ IT/통신/유통/엔터 관련 각종 서비스 제공 을 주요 사업으로 운영
■ 표준 구매프로세스 기반 다양한 구매유형 을 포괄하는 시스템 기능에 대한 니즈가 높음

의료/ 공공/ 금융/ 바이오	연세의료원/서울의료원/
한국전력공사/한국수력원자력/
우리은행/현대카드/캐피탈/커머셜/메디톡스 등	■ 국가 법령/조항/규칙 등을 기반으로 하는 각 종 사업 운영
■ 국가조달법을 준수하고 다양한 구매유형을 포 괄하는 시스템 기능을 필요로 함

나. 자체 AI 기술 및 소프트웨어 개발 역량 보유

당사는 자체 AI 기술과 방법론을 기반으로 AI 모델 및 엔진, 소프트웨어를 직접 개발하고 있으며, 특히 문자 임베딩(Character Embedding), 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 활용한 텍스트 인식 및 자동 분류 등 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 이 같은 기술 역량을 바탕으로 2021년 ‘기계학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치’ 등 총 4건의 AI 관련 국내 특허를 등록 완료했으며, 미국과 일본 등 해외에서도 총 8건의 특허를 출원해 이 중 4건의 일본 특허와 1건의 미국특허가 등록 결정되었습니다.

[AI 관련 특허 보유 현황]

No	내용	출원일	등록일	주무관청

1	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

2	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

3	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.10	특허청

4	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2020.11.23	2021.06.25	특허청

5	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

6	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

7	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2024.07.02	미국 특허청

8	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	-	미국 특허청

9	기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치	2021.11.22	2023.09.19	일본 특허청

10	기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치	2021.11.22	2023.06.07	일본 특허청

11	기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2023.05.29	일본 특허청

12	기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치	2021.11.22	2023.08.15	일본 특허청

또한, 당사는 외부 AI 플랫폼이 아닌 자체 AI 개발도구이자 서비스 플랫폼인 SMART ai studio를 활용해 다양한 AI 소프트웨어를 직접 개발하고 있습니다. SMART ai studio는 다양한 데이터 소스부터 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습 및 예측, 결과 데이터 데이터베이스(DB) 저장에 이르는 일련의 파이프라인을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 지원하며, 용이한 서비스 적용 및 운영을 위한 다양한 기능을 제공하는 것이 특징입니다.

당사는 SMART ai studio를 기반으로 기업에서 구매업무 효율화를 위해 필요로 하는다양한 요구사항에 부합하는 새로운 AI 소프트웨어를 지속적으로 개발, 출시하여 기업에게 가장 필요한 실용적인 AI 디지털 혁신 사례를 만들어 가고 있습니다.

[엠로 - AI 개발 플랫폼SMART ai studio]

출처: 당사 내부 자료

당사의 AI 기술을 활용한 다양한 디지털 혁신 사례 중 구매 영역에서 가장 중요한 기준정보 중 하나인 품목 마스터(Item Master)의 품질을 관리하기 위해 개발한 SMART item doctor가 대표적인 사례입니다. AI 자연어처리 알고리즘을 통해 대량의 데이터에서 중복되거나 유사한 품목을 빠르고 효과적으로 찾아내 중복 데이터가 발생하지 않도록 함으로써 품목 마스터의 품질을 유지할 수 있도록 지원하는 소프트웨어로,현재 다수의 대기업 고객사에서 활용하고 있으며 지속적으로 USE CASE를 늘려가고 있습니다.

또한, 구매 담당자가 협력사들의 복잡한 견적서 내역을 수작업으로 분석하여 적정 구매금액을 검토하는 업무를 AI 기반으로 자동화해 업무 부하를 대폭 줄이고 객관적인 견적서 분석이 가능하도록 지원하는 SMART quotation doctor도 개발하였습니다. 최근에는 다양한 외부 환경에 의해 발생하는 공급망 리스크에 대응하기 위해 원자재 시황, 물가지수 등의 정보를 활용하여 구매 품목의 가격 변동 추이를 예측하는 SMART price doctor 소프트웨어를 출시해 국내 대표 화학ㆍ정유 기업, 건설사 등에 적용한 성공사례를 보유하고 있습니다.

AI 분야에서 주요 활용 사례로 언급되는 수요예측 또한 당사가 보유한 핵심 기술 역량 중 하나입니다. 일별ㆍ주별ㆍ월별 수요예측에 특화된 AI 모델을 개발해 이를 기반으로 한 SMART forecasting doctor 소프트웨어를 출시했으며, 이를 글로벌 대표 전자기업 등에 공급했습니다. 당사의 수요예측 솔루션은 고객사로부터 예측 성능의 우수성과 안정성을 인정 받아 지속적으로 서비스를 제공하고 있으며, 고객사 또한 점차확대해 나가고 있습니다.

[엠로의 AI 신기술]

출처: 당사 내부 자료

다. 내부 전문 인력을 통한 안정적인 고객 지원

당사는 내부에 고객 지원 전담 조직인 TCS(Technical Customer Support)본부를 구성하여 공급망관리 소프트웨어를 도입한 고객사에 맞춤형으로 체계적인 사후관리 서비스를 제공하며 안정적인 시스템 운영을 지원하고 있습니다. 당사의 TCS본부는 다양한 산업군의 구매시스템 구축 및 운영 노하우를 보유하고 있는 전문 인력으로 구성되어 고객사의 요구사항에 적극적으로 대처하며 시스템 안정성 확보는 물론 운영 효율성을 높이고 있습니다.

[기술 및 운영 서비스 개요]

출처: 당사 내부자료 TCS 본부는 TCS라이선스그룹 , TCS운영그룹으로 구성되어 있으며 , 주요 담당 업무는 아래와 같습니다 .

[TCS 본부 구성 및 담당 업무]

구분	담당 업무

TCS 라이선스그룹	시스템에 대한 기술서비스 전담
- 전문 기술인력을 통한 기술 대응 - 각종 납품 시스템에 대한 기술 대응 - Framework 관련 기술 대응

TCS 운영그룹	운영 시스템 운영 담당
- 원격 시스템 운영 서비스 제공 - On-site 시스템 운영 서비스 제공 - 시스템 관련 업무 - 시스템 기술 대응 및 교육

또한 당사가 운영하는 기술서비스 전용 사이트 JIRA를 통해 시스템 오류를 보다 체계적으로 관리하고 있습니다. JIRA에서 오류 접수 시 즉각적으로 담당자를 배정하고이력 관리를 통해 해당 오류에 대한 처리 진행 현황을 실시간으로 관리할 수 있습니다.

이처럼 당사는 한국 본사에서 직접 고객 지원 서비스를 제공하기 때문에 경쟁관계에 있는 해외업체 대비 빠른 대응이 가능합니다. 예를 들어 경쟁사인 해외업체의 경우, 미국 본사에서 클라우드 서비스를 총괄 관리하고 있어 인터페이스나 커스터마이징뿐만 아니라 운영 관련 문의사항에 대한 대응 리드타임이 최대 2주까지 소요되는 데 반해 당사는 문의 또는 요청사항 발생 즉시 대응이 가능합니다.

이 외에도 당사는 자체 기술로 소프트웨어를 개발 및 공급하고 있기 때문에 자사 소프트웨어에 대한 높은 이해를 바탕으로 보다 체계적인 기술 지원이 가능하며, 다양한산업군의 폭넓은 구축 레퍼런스를 보유해 타사 대비 운영에 대한 안정성이 이미 검증되었다는 점도 경쟁우위로 작용합니다.

라. 경쟁사 대비 높은 가격 경쟁력 보유

당사는 뛰어난 공급망관리 소프트웨어 제품 및 서비스를 합리적인 가격에 제공하며 경쟁사 대비 우수한 가격 경쟁력을 갖추고 있습니다. 당사의 주요 수익 모델인 소프트웨어 라이선스, 시스템 구축 및 컨설팅, 기술지원 서비스, 클라우드 서비스 사용료 전반에 있어 유연한 가격 정책을 채택해 고객사의 비용 부담은 낮추고 만족도는 극대화시키고 있습니다.

소프트웨어 라이선스의 경우, 고객사의 매출 규모 및 사용자 수에 따라 유연하게 가격을 책정하고 있으며 기업이 꼭 필요한 기능만 선별적으로 도입할 수 있도록 기능별모듈식 구성을 제공하고 있습니다.

또한, 당사가 보유한 업계 최고의 전문가들이 지속적인 교육을 통해 공급망관리 소프트웨어 구축 및 운영에 필요한 역량을 업데이트 함으로써 최소의 시스템 구축 및 컨설팅 비용으로 최대의 가치를 창출하며 높은 고객 만족도를 유지하고 있습니다. 기술지원 서비스료의 경우, 해외 소프트웨어 업체들은 소프트웨어 라이선스의 25%를 청구하는 데 반해 당사는 18% 수준으로 합리적인 비용을 청구하고 있습니다. 클라우드사용료 역시 해외 소프트웨어 업체 대비 평균 60% 수준으로 과금 시스템을 운영하고있어 높은 가격 경쟁력을 보유하고 있습니다. 당사는 이 같은 유연하고 합리적인 가격 정책을 기반으로 빠르게 시장을 확장해 나가고 있습니다.