위세아이텍 사업보고서 (2018.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 사업의 특성

당사가 영위하고 있는 사업은 머신러닝 응용, 빅데이터, 데이터품질, 시스템운영 4개 사업부문으로 구성되어 있습니다.

(1) 머신러닝

당사의 신사업 부문인 머신러닝은 2015년 이후부터 본격적인 기술개발 및 사업화를 수행하였습니다. 현재는 공공 및 민간의 산업에 걸쳐 머신러닝 사업을 수주하여 고객의 요구를 반영한 머신러닝 서비스를 제공하고 있습니다. 당사는 머신러닝 자동화 플랫폼과 산업별 머신러닝 애플리케이션을 공급하고 있습니다.

① 머신러닝 자동화 플랫폼 WiseProphet™은 머신러닝 프로세스를 자동화하여 비전문가도 코딩없이 쉽게 머신러닝 작업을 할 수 있게 합니다. 데이터전처리, 모델학습, 모델운영에 이르는 머신러닝 프로세스를 자동화하여 기존 방식보다 적은 비용과 단축된 기간에 사업을 생산성있게 수행할 수 있습니다.

② WiseProphet™을 기반으로 산업의 업무에 머신러닝을 적용한 애플리케이션을 구축합니다. 제조.운송.플랜트 산업의 예측정비, 공공.금융산업의 부당청구 탐지, 제조업의 수요예측, 유통.미디어 산업의 개인화 추천 등이 있습니다.

당사의 머신러닝 사업을 이끌어가는 연구소에서는 2015년부터 지속적으로 머신러닝 기술력 확보를 위하여 관련 정부과제를 수주하였고 이는 공공기관 및 민간 기업의 해당 사업 수주로 이어져 머신러닝 부문에서 시장을 선도하고 있습니다.

① 예측 영역에서는 데이터 분석을 통해 특질을 도출하여 미래를 예측하며 당사가 제공하는 주요 서비스는 설비 및 장비의 예측정비, 제품의 수요예측, 개인화 추천 등이 있습니다.

② 탐지 영역은 데이터의 정상 범주와 비정상 범주를 도출하여 비정상 건을 탐지하며 당사가 제공하는 주요 서비스는 계약서, 설계서 등 문서의 중요 요소 및 독소조항 등의 탐지, 부당 청구 탐지 등이 있습니다.

당사의 머신러닝 사업을 이끌어가는 연구소에서는 2015년 이후로부터 지속적으로 머신러닝 기술력 확보 및 활성화를 위하여 관련 정부과제를 수주하였고 이는 공공기관 및 민간 기업의 지능형 사업 수주로 이어져 머신러닝 부문에서 경쟁우위를 통해 시장을 선도하고 있습니다.

(2) 빅데이터

빅데이터 시장은 기술의 상향 평준화가 이루어지고 있지만, 최근에는 머신러닝 기술을 적용한 데이터 기반의 의사결정 지원에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 공공기관에서는 2015년 이후로 빅데이터에 대한 사업이 등장하였고 최근에는 대규모 통합 빅데이터 플랫폼 개발 또는 고도화 사업이 주를 이루고 있습니다. 민간기업에서는 빅데이터 기술이 특정 산업분야 중심으로 활성화 되던 것과 달리 산업 전방위에서 빅데이터 기술에 대한 지속적인 투자와 사업화가 활발하게 진행되고 있습니다.

당사는 빅데이터 분석을 위한 자체 솔루션인 WiseIntelligence™과 관련 기술인 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 등의 기반 기술을 보유하고 있으며 다수의 빅데이터 사업을 통한 풍부한 레퍼런스 확보로 빅데이터 전문기업의 명성을 지속적으로 유지하고 있습니다.

(3) 데이터품질

데이터품질은 데이터의 표준을 정립하고 데이터의 중복이나 오류를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 데이터품질이 빅데이터, 머신러닝의 성공을 결정짓는 핵심 요소로 여겨짐에 따라 과거 금융권에 집중되던 데이터품질 시장이 전산업으로 확산되고 있습니다.

데이터품질관리 솔루션인 WiseDQ™에는 국내 최초로 머신러닝 기술을 적용하여 데이터 오류를 자동으로 탐지하는 기술을 적용하였습니다. 또한 메타데이터관리 솔루션인 WiseMeta™을 보유하고 있으며 당사의 기술력을 인정받아 국내 시장점유율 1위를 기록하고 있습니다.

(4) 시스템운영

시스템운영은 정보시스템의 고도화로 인하여 기업 및 기관 내 자체 인력이 아닌 전문 기술을 보유한 인력이 안정적으로 시스템을 운영하는 사업을 말합니다. 시스템운영 사업은 타사업 대비 장기 계약이 많아 안정적인 매출 확보가 가능합니다. 또한 정보시스템 운영을 통하여 비즈니스와 시스템의 이해도를 확보함에 따라 자연스럽게 신규 시스템 구축 및 고도화 사업으로 연결되어 새로운 사업기회를 창출할 수 있습니다.

나. 사업의 성장성(1) 머신러닝[국내·외 머신러닝시장 규모]

(단위 : 억달러, 억 원)

연도	2017	2018	2019	2020	2021	2022	CAGR(%)

세계 시장	14.2	20.4	29.4	42.4	61.1	88.1	44

국내 시장	470	670	970	1,400	2,020	2,910

자료 : KISTI 머신러닝 마켓리포트(2017)머신러닝의 세계 시장규모는 2017년 14.2억 달러에서 2022년 88.1억 달러로 성장할 전망이며, 국내 시장규모는 470억원에서 연평균 성장률 44%로 성장해 2022년 2,910억 원으로 예상됩니다. 머신러닝 시장의 연평균 성장률이 높은 이유는 기존에 특정 산업에 치중되어 개발되던 IT기술에서 머신러닝기술은 전 산업분야에 적용될 뿐만 아니라 이를 위한 정부와 기업의 적극적인 지원 및 투자가 뒤따르고 있기 때문입니다.

(2) 빅데이터[국내·외 빅데이터분석도구 시장]

(단위 : 억달러, 억 원)

연도	2016	2017	2018	2019	2020	2021	CAGR(%)

세계 시장	64	81	99	120	143	164	20.7

국내 시장	849	1,043	1,282	1,517	1,760	2,003	18.7

자료 : KISTI 빅데이터 마켓리포트(2016)

빅데이터 시장 자체는 관련 하드웨어, 데이터 관리/분석/애플리케이션 소프트웨어 그리고 서비스의 3개 영역으로 나뉘며 당사의 사업부문인 분석도구 시장은 두 번째의 영역에 해당됩니다. 정보통신기술진흥센터에 의하면, 세계 빅데이터 시장 자체는 2016년 199억 달러, 2021년에는 644억 달러에 이르기까지 연평균 24.7% 의 성장률을 보이고 있는 추세이며 분석도구 시장은 2016년 64억 달러, 2021년 164억 달러에 이르기 까지 연평균 19.8%의 성장률을 보이고 있는 추세입니다.

국내 빅데이터 시장자체는 2016년 3,760억 원, 2021년에는 12,274억 원에 이르기까지 연평균 26.4%의 성장률을 보이고 있고, 분석도구 시장은 2016년 849억 원, 2021년 2,003억 원에 이르기 까지 연평균 18.7%의 성장률을 보이고 있는 추세입니다.

(3) 데이터품질[국내·외 데이터품질 시장]

(단위 : 억달러, 억 원)

연도	2013	2014	2015	2016	2017	CAGR(%)

세계 시장	-	-	-	14.38	16.05	11.6

국내 시장	855	883	918	1,120	1,127	7.1

자료 : Gartner(2018), 한국데이터산업진흥원(2018)

세계 데이터품질 시장은 2016년도 약 14억 달러에서 2017년도 약 16억 달러로 11.6% 수준의 증가세를 보이고 있습니다. 국내 데이터품질 시장은 2016년 1,120억원 수준에서 2017년 1,127억원 수준으로 약 7.1% 수준의 증가세를 보이고 있습니다. 빅데이터와 머신러닝 기술의 보급화를 통하여 데이터에 대한 중요도가 강조되는 점과 세계 선진 기술 대비 국내 빅데이터 수준 격차가 약 3년으로 미루어 볼때 데이터품질 시장은 기존 대비 더 증가할 것으로 예상됩니다.

(4) 시스템운영[국내 시스템운영 시장]

(단위 : 억달러, 억 원)

연도	2015	2016	2017	2018	2019	CAGR(%)

국내 시장	9,081	10,030	10,979	11,928	12,877	9.1

자료 : KISTI 시장규모 분석(2019)국내 시스템운영 시장 규모는 2015년 9,081억원 수준에서 2019년 1조 2,877억원으로 매년 9.1% 수준의 증가가 전망됩니다. 점차 많은 기업들이 업무 효율화를 위해 신규 시스템 도입과 기 시스템 통합 등의 이유로 시스템운영 수요는 꾸준히 증가될 것으로 예상됩니다.

다. 경기변동의 특성(1) 머신러닝

2016년 1월 다보스 포럼에서 제4차 산업혁명에 대해 언급된 이후 제4차 산업혁명은 지능정보기술이 핵심이며, 이 지능정보기술은 인공지능과 데이터로 구성됩니다. 일반적인 소프트웨어 산업의 경우 경기변동과 밀접한 관계를 갖는 편이었으나 제4차 산업혁명 이후 전 산업구조가 인공지능 기반의 지능정보산업으로 급속히 개편되어, 머신러닝은 경기변동에 안정적일뿐만 아니라 앞으로 이 분야에 적극적인 투자가 이루어질 예정입니다.

(2) 빅데이터

빅데이터 시장은 크게 공공과 민간으로 구분하였을 때 경기변동에 있어 상호 보완적으로 작용하고 있습니다. 민간기업의 경우 빅데이터 도입 관련 투자가 경기 변동에 따라 크게 바뀌는 경향이 있습니다. 반면에 공공부문에서는 빅데이터 관련 투자에 대해 경기변동과 상관없이 적극적인 투자를 하고 있습니다. 우리나라는 2000년대 초기 이후로 IT 강국으로 성장하기 위하여 매 대선 때마다 필수로 IT 분야 장려 정책을 실행하고 있으며 국제신용평가사인 무디스가 2013년 한국 경제성장률 전망을 3.0%에서 2.5%로 하향 조정한 시기에도 빅데이터 시장은 2012년 대비 36.8% 성장하였습니다.

이처럼 빅데이터 산업은 경기변동과 상관없이 높은 성장세를 보이고 있습니다. 디지털 데이터는 2013년 4.4ZB에서 2020년 44ZB로 성장할 것으로 예측되며 매년 5ZB정도의 새로운 디지털 데이터가 생겨나고 있습니다. 전 세계적으로 디지털 데이터는 2년마다 두 배로 증가하는 모습을 보이고 있습니다.

(3) 데이터품질

데이터품질은 일반적으로 경기변동에 비탄력적이고 최근의 4차산업혁명에 따른 공공과 민간기업의 적극적인 투자로 더욱 안정적인 산업으로 자리 잡고 있습니다. 대규모 데이터를 보유한 기업의 경우 데이터품질이 경쟁의 필수요소로 자리매김되어 경기변동과 상관없이 꾸준한 수요를 보이고 있습니다.

(4) 시스템운영

시스템운영은 정보시스템을 보유하고 있는 기업이나 기관에게는 필수적인 사업입니다. 일반적으로 경기변동에 민감한 IT 신규 사업에 비하여 매우 안정적인 추세를 보이고 있습니다.

라. 경쟁상의 강점(1) 신성장분야에서의 역량 확보

당사의 머신러닝 사업은 2015년부터 꾸준한 연구와 국책과제 수행 등을 통하여 자체 솔루션 및 기술을 확보하였습니다. 그 결과 다양한 산업에서 머신러닝을 적용한 사례를 기반으로 최근 머신러닝 사업에서 강점을 보이고 있습니다. 특히 신성장 분야에서의 사업은 경험이 있는 업체가 적어 사업 수주가 용이할 것으로 판단되고 있습니다.

(2) 자체 기술 및 솔루션 제공

당사의 사업분야인 머신러닝과 빅데이터, 데이터품질은 100% 자체기술로 시장을 선점하여 높은 수준의 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 당사가 영위하는 3가지 사업분야의 기술과 솔루션은 유기적으로 서로 결합되어 고객에게 통합 솔루션으로 제공됩니다. 이러한 당사의 제품과 기술력은 프로젝트의 성공을 보장하고 시장에서 고객으로부터 높은 평가를 받고 있습니다.

(3) 부문별 레퍼런스 확보

IT사업의 발주자 입장에서는 다수의 IT서비스 구축 경험 및 역량을 보유하고 있는 업체를 선호하게 됩니다. 이에 당사는 29년간의 사업수행을 통한 산업별 레퍼런스와 제품 그리고 프로젝트 수행 노하우 등 다양한 측면에서 경쟁력을 확보하고 있습니다.

2. 주요 제품, 서비스 등

당사는 총 4개의 제품라인을 구성하여 머신러닝, 빅데이터, 데이터품질, 시스템운영 사업분야를 진출하고 있습니다.

머신러닝에 있어서는 WiseProphet™을 이용한 비즈니스 예측으로 사용자에게 데이터를 통한 인사이트를 확보할 수 있게 합니다.

빅데이터 부문에서는 WiseIntelligence™을 이용하여 빅데이터를 시각화, 대시보드, 예측, 시뮬레이션 등을 제공하여 데이터에 기반한 의사결정을 지원합니다.

데이터 품질사업에서는 WiseMeta™과 WiseDQ™을 제공하여 데이터품질 향상과 동시에 메타데이터를 관리합니다. 메타데이터관리는 표준데이터, 데이터모델, 데이터베이스에 대한 정보를 관리하여 데이터의 구조의 생성, 변경, 흐름, 소멸의 전과정을 일관성 있게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

당사의 제품별 상세 현황은 다음과 같습니다.

[ 제품별 상세 현황 ]

wiseprophet.jpg WiseProphet	wiseintelligence.jpg WiseIntelligence

WiseProphet™
· 머신러닝의 데이터 전처리, 모델 학습, 예측 프로세스를 자동화합니다.
· 머신러닝으로 데이터 탐색, 데이터 정제와 변수 정의를 쉽게 할 수 있습니다.
· 특질과 알고리즘 선정으로 모델 구축, 모델 평가와 최적화를 수행합니다.
· 예측결과를 다차원 시각화하여 효과적으로 모니터링 할 수 있습니다.
· WiseProphet™ 기반으로 머신러닝 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.	WiseIntelligence™
· 다양한 관점의 시각화 분석으로 비즈니스를 직관적으로 이해할 수 있습니다.
· 대시보드로 비즈니스를 한눈에 파악할 수 있습니다.
· 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 셀프서비스를 제공합니다.
· 머신러닝 애플리케이션을 결합하여 여러 분야의 비즈니스 예측이 가능합니다.

wisedq.jpg WiseDQ	wisemeta.jpg WiseMeta

WiseDQ™ · 데이터품질 지표와 규칙 기반의 데이터품질을 측정합니다.
· 품질측정 결과를 분석하고, 개선 가이드를 제시합니다.
· 머신러닝으로 데이터 오류를 찾아내고, 데이터 정비를 지원합니다.
· 비정형 빅데이터 품질을 평가할 수 있습니다.	WiseMeta™ · 데이터표준, 모델, 데이터베이스, 데이터흐름 정보를 일관성있게 제공합니다.
· 메타데이터의 최신성이 유지되어, 데이터베이스의 변경 영향을 손쉽게 파악합니다.
· 머신러닝의 적용으로 데이터 표준화 작업을 효율적으로 수행합니다.
· 도메인을 판별하고, 데이터 매칭으로 동일 데이터를 찾아냅니다.

3. 주요 원재료가. 매입현황(단위 : 천원)

매입유형	품 목	구체적용도	매입액	비고

용역	외주용역비	외주용역	774,870

상품	전산장비	상품매출	659,361

총 합 계	1,434,230	-

나. 가격변동추이

IT사업의 특성 상 고객의 요청 및 규모에 따라서 서버의 사양, 소프트웨어의 라이센스 구입 등이 다양하지만, 관련 상품과 용역은 대체로 안정적인 가격 변동 추이를 보이고 있습니다.

4. 생산 및 설비가. 생산능력 및 생산실적

동사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주사업으로 영위하고 있으므로 제품의 생산 능력은 연구개발 인력의 숙련도로 볼 수 있습니다.

나. 생산설비에 관한 사항(1) 현황(단위 : 천원)

자산별	소재지	기초가액	당기증감	당기상각	기말가액	비고

증가	감소

토지	경기 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 c동 5층 503호,504호	635,782	-	635,782

경기 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 c동 6층 602호	290,000	-	290,000

건물(*1)	경기 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 c동 5층 503호,504호	1,617,405	71,352	1,546,053

경기 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 c동 6층 602호	602,599	23,227	579,372

합계	3,145,786	94,579	3,051,207

(*1)감가상각누계액을 차감한 순장부금액임

(2) 설비의 신설, 매입계획 등해당 사항 없습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출 실적(단위 : 천원)

사업부문	제29기	제28기	제27기

머신러닝	1,764,724	528,710	282,153

빅데이터	4,356,963	5,138,849	9,539,215

데이터품질	7,078,438	4,909,980	4,730,315

시스템운영	3,349,019	5,599,543	2,590,639

합계	16,549,144	16,177,082	17,142,322

2018년 매출은 165억 수준으로 전년과 비슷한 수준을 유지하고 있습니다.

나. 판매경로, 판매방법, 판매전략

당사의 제품과 서비스 판매는 직판, 비즈니스 파트너를 통해 이루어지고 있습니다. 당사가 주 사업자로 참여하거나 컨소시엄 업체로 참여할 경우는 직판에 해당됩니다. 그 외의 판매는 SI사나 비즈니스 파트너를 통해 판매가 이루어집니다.

최근에는 다각적인 판매 루트 확보를 위하여 실력있는 비즈니스 파트너를 확보하기 위한 노력을 경주하고 있습니다.

(2) 판매방법 및 조건

당사는 주관사업자 또는 참여사업자로서 고객에게 상품 또는 용역을 제공하고 있습니다.

(3) 판매전략① 제품차별화

당사는 WiseProphet™을 통해 비전문가도 활용가능한 머신러닝자동화 플랫폼을 개발하였습니다. 또한 빅데이터와 데이터품질 분야의 제품 또한 머신러닝을 적용하여 기능 일부를 자동화 하는 등의 제품 차별화를 통하여 시장을 선도하고 있습니다.

② 판매 채널 다양화

판매채널	시장 구분

직접 판매	· 기술지원이 많이 요구되는 대형 고객
· 당사 영업대표 접촉 고객

빅데이터	· 파트너 관계 고객
· 지역 파트너의 영업지역

③ 마케팅, 홍보

마케팅 채널	내용

오프라인 마케팅	· 자체 기술 컨퍼런스 개최
· 연관 컨퍼런스 참여 (발표 및 부스 운영)

온라인 마케팅	· 연관 키워드 배너
· 블로그 운영
· 뉴스레터 발송

④ 시장 선점

머신러닝에 일찍 투자하고 초기에 산업별 레퍼런스를 확보하여 AI와 빅데이터 시장을 선점하고 있습니다.

(4) 향후 매출액의 변동에 영향을 줄 것이라고 인정되는 사항

동사의 매출은 향후 SW산업 관련 정부 정책, 장 수요, 경쟁자 동향에 해 영향이 있을 것으로 판단됩니다. 현재 SW산업 관련 정부 정책은 4차산업 혁명 관련 각종 지원사업과 독려 정책을 통해 매우 긍정적으로 보입니다.

6. 수주상황(단위 : 천원)

품목	수주일자	납기	수주총액	기납품액	수주잔고

수량	금액	수량	금액	수량	금액

시스템구축 및 운영/유지보수	-	-	-	15,258,576	5,822,126	-	9,436,450

합 계	-	15,258,576	5,822,126	-	9,436,450

7. 시장위험과 위험관리

해당 내용은 'Ⅲ. 재무에 관한사항 - 5.재무제표 주석'을 참고하시기 바랍니다.

8. 연구개발활동가. 연구개발비용(단위 : 천원)

구 분	2016연도
(제27기)	2017연도
(제28기)	2018연도
(제29기)

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	1,386,421	723,018	1,051,921

합 계
(매출액 대비 비율)	1,386,421
(8.09%)	723,018
(4.47%)	1,051,921
(6.36%)

나. 연구개발실적

연구과제	연구기관	상품화	연구결과 및 기대효과

기계학습 기반 공공데이터 개인화 추천 서비스 개발
(2개년)	중소기업청 투자과제	WiseOpen™
WiseProphet™	공공 데이터 개방에 개인화 데이터 추천 서비스 제공하여 공공정보 개방 시장점유율 확대

빅데이터품질평가도구개발
(3개년)	과학기술정보통신부
주관기관:위세아이텍
참여기관:와이즈넛,투이컨설팅,한국데이터진흥원,연세의료원	WiseDQ™	현재 국내에 빅데이터품질의 평가방법이나 기술이 부재한 문제점을 해결하기 위해 빅데이터 품질분야에 새로운 기준을 제시하고, 평가할 수 있는SW를 개발하는 과제
의료분야에 프로토타입을 적용함.

빅데이터 통합 플랫폼 개발 및 철도사고 험예측 기술개발(5개년)	국토교통과학기술진흥원투자과제
주관기관:한국철도기술연구원
참여기관:위세아이텍,한국신뢰성기술	WiseIntelligence™
WiseProphet™	철도의 위험사고 예측 모델의 테스트베드(강경선) 적용
철도, 지하철공사에 사고를 조기에 예방할 수 있는 예측시스템으로 상품화 기술마련

딥러닝을 활용한 실시간 금융거래이상탐지 시스템 개발
(2개년)	중소기업청 투자과제	WiseIntelligence™
WiseProphet™	거래이상탐지에 적용가능한 이상탐지 예측 모델 개발 및 사업화를 위한 제품 개발

머신러닝기반군전력장비수리부속/정비수요예측
(4개년)	과학기술정보통신부
주관기관:위세아이텍
참여기관:세종대학교,국방대학교,국방기술품질원,디지탈쉽,케이에스디	WiseProphet™	군최초로 군업무에 인공지능을 도입하여 군 전력장비 정비·운용이력 데이터 통합, 빅데이터 분석, 예지정비분석서버(PMAS) 플랫폼 등을 활용한 지능형 수리부속·정비 수요 예측시스템 기술을 개발
수리부속 수요 예측 모델 개발과 정비 수요 예측 모델을 개발

지능형보험금부당청구시스템개발
(5개년)	산업통상자원부
투자과제	WiseProphet™	부당청구 피해액의 11%만이 탐지되는 상황에서 다양한 데이터 변수와 인공지능 기술을 적용하여 신규부당청구를 자동탐지하고 탐지모델의 정확도를 개선한 지능형 부당청구 탐지시스템을 개발
부당청구 탐지를 위한 예측 모델 개발과 프로토타입 개발을 통한 사업화 진행

머신러닝 프로세스 자동화 도구(2개년)	중소벤처기업부
투자과제	WiseProphet™	피처엔지니어링 기술을 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시키고 자동적으로 머신러닝 프로젝트를 적용할 수 있는 Automated ML 도구 개발

AI기반 엔지니어링 빅데이터 통합 분석 지원 시스템 개발(2개년)	산업통상자원부
주관기관: 위세아이텍
참여기관: 포항공과대학교, 상아매지니먼트컨설팅, 포스코건설, 우림기술, 에쓰이네스트, 엔에스텍	WiseProphet™	플랜트 설계·시공·운영·유지보수의 전주기 과정에서 데이터 기반의 최적 의사결정을 가능하게 하는 AI기반 엔지니어링 빅데이터 통합분석 지원 시스템 개발

금형제작 가치사실혁신 지원사업(3개년)	산업통상자원부
주관기관: 한국금형산업진흥회
참여기관: 위세아이텍, 한국생산기술연구원, 부산대학교	WiseProphet™	금형제작에 사용하는 설계도를 기반으로 유사설계도 딥러닝 인식을 통한 견적 시뮬레이션 개발