위세아이텍 사업보고서 (2017.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요 가. 회 사의 현황 (1) 사업의 개요 ① 산업의 특성

1) 빅데이터 시장

빅데이터(Big Data)는 ‘크다’라는 의미의 ‘Big’과 자료나 정보라는 의미의 ‘Data’가 만나 ‘큰 데이터’라고 단순 해석하기엔 크게 무리가 존재합니다. 빅데이터는 기존의 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 4차 산업혁명이나 IT 분야에서의 빅데이터는 단순한 의미를 넘어서는 가치가 내포되어 있습니다. 세계적인 컨설팅 기관인 매킨지(Mckinsey)는 빅데이터를 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모로서 그 정의는 주관적이며, 앞으로도 계속 변화될 것이라고 언급하기도 하였습니다. 어떤 그룹에서는 빅데이터를 테라바이트 이상의 데이터라고 정의하기도 하며, 대용량 데이터를 처리하는 아키텍처(architecture: 세부적으로 규정되지 않은 시스템 설계)라고 정의하기도 합니다.

[ 빅데이터시장의 발전 단계 ]

구분	초기	발전	고도화

시기	‘00년대 후반	‘10년대 초반	‘10년대 중반 이후

중점요소	데이터 수집 인프라 구축	데이터 분석 기술 강화	데이터 활용 사업화 추진

주요 공급산업	제조, 통신	제조, 소프트웨어	제조, 소프트웨어, 컨설팅

주요 수요산업	IT, 통신	IT, 통신, 금융	전 산업

빅데이터는 개인차원에서도, 조직, 국가 차원에서도 다양한 분야에 걸쳐 그 활용범위가 매우 넓습니다. 한 사례로, IBM의 분석 솔루션이 적용된 지능형운영센터에는 교통, 전력, 홍수, 산사태 등의 자연재해와 수자원 등을 통합 관리할 수 있는 체계가 갖추어져 있습니다. IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템은 날씨와 관련한 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측이 가능합니다. 싱가포르는 차량의 기하급수적인 증가로 인한 교통체증을 줄이기 위해 교통량 예측 시스템을 도입하였습니다. 싱가포르는 이 시스템을 통해 85% 이상의 정확성으로 교통량을 측정하고 있습니다. 이렇게 축적된 빅데이터는 다양한 분야에서 적용되어 사용되고 있습니다.

구글(Google)은 키워드에 따른 검색 결과가 많으면 많을수록 사용자가 찾고자 하는 그리고 사용자에게 제공되는 정보의 퀄리티가 좋아질 수 있다는 ‘진리’를 있는 그대로 보여주고 있습니다. 실제 같은 키워드를 서로 다른 검색엔진을 통해 이용해 보면 충분히 알 수 있습니다.

미국의 아마존(Amazon)은 이와 유사한 기법을 마케팅 수단으로 활용하고 있습니다. 소비자의 소비 패턴을 데이터로 축적하고, 이 데이터를 분석해 소비자에게 구매 의사가 있을법한 아이템이나 쿠폰 등을 제공하고 있습니다. 이처럼 빅데이터는 검색, 커머스, 마케팅, 뉴스 등에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

국내 빅데이터 산업은 2000년도 후반 데이터 수집 인프라 구축을 시작으로 2010년도 초반에는 데이터 분석 기술이 강화되고 2010년도 중반부터 분석된 데이터를 기반으로 전 산업의 활용 사업화가 추진되고 있습니다. 빅데이터 산업의 성숙도를 판단하기 위해서는 빅데이터의 선진국인 미국과 유럽의 사례에서 보듯이 데이터 분석 및 활용 단계의 시장 비중이 높을수록 상대적으로 빅데이터 산업의 성숙도가 높다고 판단할 수 있습니다.

빅데이터의 분석 및 활용은 빅데이터 도입에 있어 가장 핵심 단계입니다. 그만큼 빅데이터 시장에서 가장 높은 비중을 차지하고 있고 이에 해당하는 제품의 기술개발도 가장 활발합니다. 빅데이터 산업은 대체산업의 등장으로 쇠퇴하는 기존산업과 다르게 타산업과의 융합으로 기존 산업의 경쟁력을 강화시키고, 4차 산업혁명의 핵심 기반 기술로 적용되어 지속적으로 성장하는 산업입니다. 2016년 한국사회를 뜨겁게 달구었던 촛불집회참가자 수를 두고 논쟁이 일었을 때, 광화문 주변의 지하철역 진출입 인원과 통신사 중계기의 접속자 수를 바탕으로 추정한 것은 빅데이터를 이용한 창의적 분석능력의 대표적인 예라고 말 할 수 있으며, 인공위성 사진에 나온 월마트 주차장에 세워진 차량 수를 분석해 월마트의 실적을 가늠해 보고, 석유 탱크의 그림자 길이를 통한 석유 재고량 추정을 하는 기술과 같이 빅데이터 분석시장은 상용화단계에 이르렀습니다.

현재 빅데이터 시장은 2017년 4,672억에서 연평균 성장률(CAGR) 34.9%로 성장하여 2020년 약 11,730억원 규모로 예상됩니다.

[국내 빅데이터 시장 추이 2015년~2020년]
(단위 : 억원)

구분	2015	2016	2017	2018	2019	2020	CAGR

빅데이터 시장 규모	2,623	3,432	4,672	6,497	8,797	11,730	34.90%

자료 : 과학기술정보통신부·한국정보화진흥원·K-ICT 빅데이터 센터, 2015

전체 빅데이터 시장규모에 2016년 빅데이터 시장현황 조사보고서에서 추산한 분석 및 활용 시장 부분 점유율인 45%를 적용하면 빅데이터 분석 및 활용 시장규모는 2016년 1,525억 규모에서 2020년 5,279억원으로 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터 분석 및 활용 단계의 성장률이 타 부문에 비해 높은 점을 감안하면 향후 시장규모는 추산된 규모보다 높을 것으로 예상됩니다. 향후 데이터가 분석되고 축적되면 기계는 더욱 스마트해질 것으로 예상됩니다.

[ 빅데이터 분석 및 활용 시장규모 ]
(단위 : 억원)

구분	2015	2016	2017	2018	2019	2020

빅데이터 분석 및 활용 시장 규모	1,115	1,525	2,102	2,924	3,959	5,279

자료 : 과학기술정보통신부·한국정보화진흥원·K-ICT 빅데이터 센터

주) 2016 빅데이터 시장현황 조사 보고서 기반 추산

자료: 2016년 빅데이터 시장현황 조사, NIA

2) 데이터 품질 시장규모 데이터 품질은 데이터 활용에 있어 가장 중요한 항목입니다. 데이터는 국가와 기업의 중요한 자산으로 여겨져 데이터의 일관성과 정확성을 높여 데이터품질을 향상하기 위한 노력이 계속되고 있습니다. 현재 데이터품질은 빅데이터 분석 및 활용 뿐만 아니라 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능에도 매우 중요한 이슈로 작용되고 있습니다. 글로벌 인공지능 시장은 2016년 7,560억원에서 2025년 43조원 규모로 무려 57배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 또한 공공데이터에서도 데이터 품질이 필수로 요구되기 때문에 데이터 품질 시장은 더욱 더 확대될 것으로 예상됩니다. 공공데이터 개방은 대국민 빅데이터 활용을 위하여 중앙정부 및 공공기관과 지자체에서 보유하고 있는 데이터를 민간에게 개방하여 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 데이터를 말합니다. 행정자치부에 따르면 공공데이터법이 제정된 2013년 대비 이용건수는 86배 증가했고, 공공데이터를 활용하는 기업체수가 42만여 개에 달하는 것으로 조사되었습니다.

데이터 품질 시장규모는 2014년 약 1,940억에서 연평균 4.3% 의 CAGR을 보이며 2016년에 약 2,110억원 시장을 형성하고 있습니다.

[ 데이터품질 시장규모 ]
(단위 : 억원)

구분	2014년	2015년	2016년	CAGR

데이터 품질 시장 규모	1,940	2,056	2,110	4.30%

데이터품질 산업은 일반적으로 경기변동에 비탄력적이고 최근의 4차산업혁명에 따른 공공과 민간기업의 적극적인 투자로 더욱 안정적인 산업으로 자리 잡고 있습니다. 특히 데이터품질의 경우 대규모 데이터베이스를 보유한 기업의 경우 경쟁력의 필수요소로 자리 잡아 경기변동과 상관없이 꾸준한 수요를 보이고 있습니다.

나. 주요 제품, 서비스 등

[ 유형별 매출액 비중 ]
(단위 : 천원)

매출유형	부 문	매출액(비율)

제품
매출(*1)	WISE DQ	2,607,746(16.12%)

WISE OLAP	1,705,065(10.54%)

WISE OPEN	200,595(1.24%)

WISE Advisor	501,490(3.10%)

합계	5,014,896(31.00%)

용역
매출	용역	11,162,187(69.00%)

합 계	16,177,083(100.00%)

(*1) 해당 제품에 대한 유지보수 매출이 포함되어 있음

(1) 주 요제품당사는 총 7개의 제품라인을 구성하여 AI운용, 빅데이터 분석, 데이터 품질, 공공데이터 개방, 클라우드 사업분야를 진출하고 있습니다. AI운용에 있어서는 Wise OLAP™, Wise Advisor™를 이용하여 컨텐츠를 추천하고 이상징후를 탐지하여 각 산업에서 위험 요소를 인지하여 안정성을 제고할 수 있게 합니다.

빅데이터 분석산업에서는 Wise OLAP™, Wise Visual™, Wise Campaign™을 이용하여 빅데이터를 시각화, 분석, 예측, 시뮬레이션을 제공하여 고객분석, 균형성과관리, 경영자 정보시스템을 위한 솔루션과 이를 위한 DW,Dara Mart 구축사업을 수행합니다.

데이터 품질사업에서는 Wise Meta™과 Wise DQ™을 제공하여 데이터품질 향상과 동시에 메타데이터를 관리하여 표준단어, 도메인, 표준항목의 표준데이터 관리와 데이터모델, 데이터베이스를 관리하며 데이터의 구조의 생성, 변경, 흐름, 소멸 전과정을 일관성 있게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

공공데이터 개방사업에서는 Wise Open™, Wise DQ™, Wise Visual™, Wise Advisor™를 통해 맞춤형 공공데이터를 제공하고 다양한 형태의 파일을 제공합니다. 이는 검증된 솔루션도입으로 초기 구축비용을 절감할 수 있게 해주며, 개방사이트 구축 노하우를 통한 고품질의 사이트 구축을 가능하게 합니다.

클라우드 사업은 빅데이터 분석, 활용을 위한 Wise제품을 클라우드 서비스로 제공하는 것으로 언제라도 필요한 만큼 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있게 도와주며 서버 구매, 환경설정, 관리 부담없이 경제적으로 이용할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 국내 최초의 상용 빅데이터 분석 클라우드 서비스로 관련제품은 Wise OLAP™, Wise Advisor™, Wise Campaign™이 있습니다.

당사의 제품별 상세 현황은 다음과 같습니다.

[ 제품별 상세 현황 ]

1.jpg WISE Advisor™ 고객의 Log기록만이 아니라 통계 데이터를 결합하여 고객 특성에 맞는 상품 추천 가능합니다. 동 제품은 다양한 추천 알고리즘을 제공하여, 사용자의 편의와 용도에 맞게 사용 가능하며 구매 유사도에 관한 연결망 분석을 통하여 신상품 추천 기술 또한 탑재하고 있어 현재 스마트미디어랩, 경기도청 등에서 사용되고 있습니다.	2.jpg WISE Campaign™ 다양한 채널을 이용하여 고객과 상호작용하며 끓임없는 마케팅 메시지 전달하는 제품으로 사전 성과 예측을 통해 가장 효과적인 캠페인 설계 및 실시간 반응에 따른 최적화 수행합니다. 캠페인 반응과 성과, 선호 관련 빅데이터 분석을 통한 고객별 원투원 마케팅 지원이 가능하며 WISE OLAP과 연계한 마케팅 분석 기능이 제공됩니다.

3.jpg WISE DQ™ WISE DQ™는 분석대상 데이터에 접근하여 품질진단, 결과도출 및 분석을 하여 지속적인 데이터 품질관리의 유지 및 향상을 확보하는 시스템입니다. 분석대상 Database를 Profiling 수행하여 현재 상태의 품질수준을 분석 후 지속적인 관리 대상을 등록(Business Rule) 및 스케줄링 하여 결과를 분석 하고 오류사항에 대한 정비 프로세스를 활용하여 관리합니다.	4.jpg WISE META™ WISE META™는 데이터 표준부터 데이터 설계, 데이터베이스 반영까지 전 과정을 관리합니다. 데이터 설계정보의 최신성을 유지하고, 변경 영향을 손쉽게 파악하여 데이터에 대한 이해도와 업무생산성을 향상할 수 있습니다. 정보시스템 개발자, 관리자, 데이터 모델러, DBA의 업무를 지원합니다.

5.jpg WISE OLAP™ 한국 마이크로소프트 솔루션 빌더 프로그램 최우수상을 수상하였으며 유통, 제조, 마케팅, 금융, 공공 등 다양한 업무영역에 구축 되어 In-memory, Colum DB 기반 BI 와 통합된 어플라이언스 제공합니다. 또한, 클라우드 도입 시 초기 구축 비용 및 유지보수 비용 최소화시키고 Any Platform, Any DBMS지원이 가능하여 국내외 주요 환경에 설치 용이합니다.	6.jpg WISE Open™ 개방 관리와 포털 사이트 기능이 결합된 공공데이터 개방 관련 국내최초 GS 인증 도구로 기획재정부, 국방부, 강원도, 경기도, 교육부 , 서울시 등 대형 공공기관 에 적용경험을 보유하고 있는 제품입니다. 전자정부표준프레임워크 기반으로 개발되어 운영 유지보수가 효율적이며 공공데이터 이용 활성화를 위한 머신러닝 기반 수요자 중심 공공데이터를 제공해줍니다. 현재 HTML5, 웹표준(W3C), 웹호환성, 웹접근성 및 반응형웹 지원이 가능합니다.

7.jpg WISE Visual™ 비정형 텍스트 시각화,3D 시각화를 포함한 수십종의 시각화 그래픽 제공하는 제품으로서 Drag Drop 으로 쉽게 시각화 분석 화면을 생성합니다. 대시보드 상의 여러 차트들을 대상으로 연관된 부분만을 추적하여 탐색 분석이 가능하고 조합/연계 분석을 위해 하나의 대시보드 상에 여러 차트를 구성할 수 있습니다. 시각화 분석 화면은 HTML5 기반으로 생성되어 다양한 기기(예:모바일)에서 이용 가능합니다.

(2) 서 비스 ① 예측 정비

예측정비는 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 미리 예측하여 정비함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화합니다.

정비 프로세스에 머신러닝 알고리즘을 적용하여 정비 최적시점을 제시하여 장비의 가동률을 상승시키고 정비비용 감소와 불필요한 예방정비를 제거함으로써 유휴시간을 최소화합니다. 자산가치가 높고 정비에 대한 프로세스가 복잡한 장비일수록 예측정비가 적합합니다.

[예방정비와 예측정비 비교]

구분	예방정비	예측정비

고장발생 주기	고장발생 주기가 일정하고 정비주기도 규칙적	고장 발생이 컨디션에 따라 달라져 예측 분석이 필요

모니터링	제한적 모니터링	실시간 모니터링

부품 및 기계 수명	부품이나 기계 잔존수명의 낭비 우려	부품이나 기계 잔존수명 활용

정비시간	정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 우려	정비로 인한 유휴 시간 최소화

② 부당청구 탐지

부당청구는 생명, 화재, 의료보험과 정부보조금에서 발생하는 계획된 불법적인 청구로 머신러닝, 딥러닝과 강화학습을 적용하여 이를 탐지합니다. 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 예측은 기존의 룰 기반의 시스템 보다 더 높은 탐지 정확도를 보입니다.

③ 개인화 추천

개인화 추천은 많은 글로벌 기업에서 활용되는 분야로 아마존, 넷플릭스, 유튜브, 페이스북 등 미디어나 전자상거래 업체에서 고객 행동패턴을 분석하여 상품 및 컨텐츠를 추천하는 기술을 말합니다. 핵심 기술로는 고객분류와 추천 알고리즘이 있습니다.

고객분류는 유사한 행동을 보이는 고객집단을 정의합니다. 각 고객군들을 대상으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용하여 상품 및 컨텐츠를 추천합니다.

기술 구분	세부 분야

핵심 기술	인공지능
딥러닝
머신러닝
자연어 처리	예측 API
이미지 인식
음성 인식

인공지능 응용	기업/공공	판매/영업
보안/인증
이상거래 탐지
인사/채용	마케팅
개인비서
협업도구

산업	광고
농업
교육
금융
법률
제조
의료	에너지
미디어/컨텐츠
소비자 금융
복지/자선
자동차
의료진단
유통

개인	증강현실
제스쳐 컴퓨팅	로봇
감성인식

보조 기술	하드웨어
데이터 전처리	데이터 저장소

자료 : Bloomberg Beta, Machine Intelligence Landscape (2014.11)

다. 주요 원재료 당사는 사업의 특성에 따라 고객의 요구사항이 있을 경우 데이터를 웹에서 그리드형태로 보여주는 아이비리더스의 IB Sheet를 구매하여 당사의 제품과 함께 제공하고 있으나, 해당 원재료의 비중이 미미하여 별도 매입현황 및 가격변동추이 등을 기재하지 않습니다.

라. 생산 및 설비

(1) 생산능력 및 생산실적 당사는 연구 개발 활동을 바탕으로 한 인적자원을 활용한 사업을 주로 영위하고 있어 설비에 따른 생산능력, 생산실적 및 가동률의 산정이 불가합니다. 따라서 아래에는 생산의 기반이 되는 유형자산의 내역을 기술합니다. (2) 생산설비에 관한 사항 당사는 생산 활동을 진행하고 있지 않기에 별도의 생산설비를 갖고 있지 않으므로, 해당 사항 없습니다. (3) 설비의 신설·매입계획 해당 사항 없습니다.

마 . 매출 (1) 매출현황

동사의 제품과 서비스는 직판, 비즈니스 파트너를 통해 이루어지고 있습니다. 공공분야의 경우, 당사가 주 사업자로 참여하거나 컨소시엄 업체로 참여할 경우는 직판의 성격을 띠며, 통상의 경우 시스템통합사업자인 SI 업체를 통해 판매하는 경우가 대부분이며, 일반 민간 기업의 경우에는 제품의 경우 대부분 직판을 서비스와 결부할 경우에는 SI 업체를 통해서 납품하거나, 비즈니스 파트너를 통한 납품이 이루어집니다.

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

[ 2017년 판매경로별 매출액 비중 ]
(단위 : 천원)

품 목	구 분	판매경로	판매경로별 매출액(비중)

제품
매출(*1)	국내	직접판매	2,137,850
(13.22%)

SI 및 그 외 판매	2,877,046
(17.78%)

소 계	5,014,896
(31.00%)

용역
매출	국내	직접판매	7,816,768
(48.32%)

SI 및 그 외 판매	3,345,419
(20.68%)

소 계	11,162,187
(69.00%)

합 계	16,177,083
(100.00%)

(*1) 해당 제품에 대한 유지보수 매출이 포함되어 있음

(2) 판매전략

동사의 조직 구성은 3개의 사업본부와 영업본부, 연구소, 경영관리 본부가 각 1개로 구성되어 있으며, 해당 조직은 당사의 제품과 서비스에 대하여 마케팅, 사업개발, 제품 판매를 담당하고 있으며, 다양한 마케팅 자료와 고객의 요구사항을 정리하여, 고객을 대상으로 영업을 진행하는데 직 간접적인 지원을 하고 있으며, 사업 수주 시에는 프로젝트 투입 및 컨설팅을 담당하여, 실제적인 프로젝트 수행까지도 담당하는 역할을 갖고 있습니다.

① 직접판매

동사는 데이터 분야 솔루션 개발 및 판매, 구축을 주력으로 하고 있으며, 주 판매처로는 공공/제조, 금융권이며 데이터 처리 전문 회사로 국내 데이터 분야 시장 점유율 45% 이상을 차지하는 국내 회사로 적극적인 직접 영업을 우선으로 진행하고 있습니다.

② 대기업, 중소, 중견 SI 업체를 통한 영업

동사는 삼성SDS, LG CNS, SK C, IBM 및 기타 중소, 중견 SI, 벤더사 등과 함께 영업 및 마케팅을 공동으로 지원하고 있으며 각종 전시회 주체, 기술교육, 협력사간 정보공유를 통해 매출을 극대화 하고 있습니다.

③ 지방 비즈니스 파트너 및 협력사 발굴 및 연동

동사는 공공 및 제조업체 등의 지방이전에 따른 각 지방의 성장가능성 있는 비즈니스 파트너 및 협력사를 발굴하고 있으며 파트너 및 협력사를 통하여 시너지 효과를 도출할 것입니다.

④ 선제적 인증 획득

동사는 기술력을 기반으로 신기술 인증(NT), GS 인증, 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ)인증, 지식경제부가 선정하는 우수기술연구센터(ATC) 등 고객에게 신뢰감을 줄 수 있는 인증을 획득하고 있으며 필요 인증이 있을시 발 빠르게 대응하여 시장을 선점할 예정입니다.

[ 제품별 매출액 비중 ]
(단위 : 천원)

매출유형	부 문	2015연도
(제26기)	2016연도
(제27기)	2017연도
(제28기)

금액	금액	금액

제품
매출(*1)	WISE DQ	수 출	-	-	-

내 수	2,188,396	1,403,419	2,607,746

소 계	2,188,396	1,403,419	2,607,746

WISE OLAP	수 출	-	-	-

내 수	1,875,767	1,298,162	1,705,065

소 계	1,875,767	1,298,162	1,705,065

WISE OPEN	수 출	-	-	-

내 수	625,256	350,855	200,595

소 계	625,256	350,855	200,595

WISE Advisor	수 출	-	29,013	28,271

내 수	521,047	427,098	473,219

소 계	521,047	456,111	501,490

합계	5,210,466	3,508,547	5,014,896

용역
매출	용역	수 출	-	-	-

내 수	11,597,489	13,633,775	11,162,187

소 계	11,597,489	13,633,775	11,162,187

합 계	수 출	-	29,013	28,271

내 수	16,807,955	17,113,309	16,148,812

소 계	16,807,955	17,142,322	16,177,083

(*1) 해당 제품에 대한 유지보수 매출이 포함되어 있음

동사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주요사업으로 영위하고 있으므로, 매출의 경우 정확한 수량 파악이 불가합니다.

(3) 향후 매출액의 변동의 변동에 영향을 줄 것이라고 인정되는 사항

동사의 매출은 향후 SW산업/데이터베이스산업 관련 정부 정책, 경기변동, SW산업내 경쟁의 심화 및 대체시장 출현 등에 의해 영향이 있을 것으로 판단됩니다. 현재 SW산업/데이터베이스산업 관련 정부 정책은 4차산업 혁명 관련 각종 지원사업과 독려 정책을 통해 매우 긍정적으로 보입니다.

이에 따라 SW산업 경쟁은 심화되어 일부 경쟁 기업의 저가 수주 전략으로 인한 다소 매출의 영향을 보이고 있으나 저가수주로 인한 공공 SW사업 품질 저하 문제가 지속적으로 야기되어 해당 정책과 방안 수립의 인한 개선이 수행되고 있습니다.

더불어, 현재 각종 제약 및 규제로 인하여 국내 기업들의 빅데이터 활용률을 글로벌 기업의 1/6에 그칠 정도로 미흡한 현실을 타개하고자 정부는 신성장 걸림돌이었던 빅데이터 규제를 에너지, 바이오, 헬스케어 사업 분야를 시작으로 완화하기 시작하였습니다.

정부는 ‘확대 경제관계장관회의’에서 규제완화 및 제도 개선을 골자로 한 ‘현장밀착형 규제혁신 추진방안’을 내놓았으며 이는 그간 재계에서 꾸준히 개선을 요청해 온 ‘빅데이터를 이용한 산업 활성화’ 관련 데이터 완화 정책이 포함되어 있습니다. 이 정책을 통해 빅데이터 규제 완화 속도가 빨라질 것으로 예상되어 당사의 향후 매출에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

바. 수주상황(단위 : 천원)

발주처	수주일자	납 기	수주총액	수주잔고

수 량	금 액	수 량	금 액

한국은행	2016.04.01	2018.03.31	1식	3,079,985	1식	384,992

국민연금공단	2016.04.01	2018.03.11	1식	35,000	1식	4,382

우리은행	2016.06.10	2018.04.14	1식	110,000	1식	33,000

수협중앙회	2016.08.01	2018.07.31	1식	12,000	1식	3,500

교보생명보험(주)	2016.09.06	2018.12.05	1식	2,900,700	1식	1,424,479

국방전산정보원	2017.01.01	2018.12.31	1식	33,000	1식	16,500

한국토지주택공사	2017.01.01	2019.01.13	1식	203,715	1식	72,451

한국은행	2017.03.01	2018.03.31	1식	934,635	1식	215,685

MG손해보험	2017.03.01	2018.10.31	1식	25,348	1식	12,678

경기도청	2017.03.01	2019.03.31	1식	20,531	1식	12,321

국민건강보험공단	2017.03.01	2019.05.31	1식	67,500	1식	42,500

기획재정부	2017.04.01	2019.03.31	1식	372,120	1식	232,575

삼성서울병원	2017.04.01	2018.03.31	1식	6,818	1식	1,706

수협중앙회	2017.04.01	2018.03.31	1식	7,680	1식	1,920

웰컴저축은행	2017.04.01	2018.03.31	1식	5,160	1식	1,290

한국연구재단	2017.04.01	2018.03.31	1식	8,640	1식	2,160

하나SK카드	2017.04.01	2020.03.31	1식	22,500	1식	16,875

한국산업은행	2017.04.17	2019.05.08	1식	659,440	1식	303,126

한국은행	2017.05.01	2018.03.31	1식	11,698	1식	3,194

경제·인문사회연구회	2017.05.01	2018.03.31	1식	38,500	1식	11,516

농협중앙회	2017.05.01	2018.04.30	1식	10,923	1식	3,643

농협은행주식회사	2017.05.01	2018.04.30	1식	10,923	1식	3,643

대신증권	2017.06.01	2018.05.31	1식	10,000	1식	4,169

한국증권금융	2017.06.01	2018.05.31	1식	31,260	1식	13,025

평안엘앤씨	2017.06.01	2018.05.31	1식	6,000	1식	2,500

IBK신용정보	2017.07.01	2018.04.30	1식	5,000	1식	2,000

웰컴저축은행	2017.07.01	2018.06.30	1식	6,000	1식	3,000

JB우리캐피탈	2017.07.01	2018.06.30	1식	7,560	1식	3,780

KG이니시스	2017.07.01	2018.06.30	1식	5,700	1식	2,850

대한무역투자진흥공사	2017.07.05	2019.07.04	1식	27,430	1식	20,572

한국은행	2017.08.01	2018.03.31	1식	1,200	1식	450

한국교직원공제회	2017.08.01	2018.07.31	1식	4,704	1식	2,058

한국캐피탈	2017.08.28	2018.03.27	1식	55,000	1식	55,000

한국은행	2017.09.01	2018.03.31	1식	2,692	1식	1,152

신용보증기금	2017.09.27	2018.12.31	1식	55,000	1식	55,000

광명시청	2017.09.29	2018.03.28	1식	348,455	1식	175,730

삼성에스디에스(주)	2017.10.01	2018.09.30	1식	11,400	1식	8,550

신한은행	2017.10.01	2018.09.30	1식	22,396	1식	16,798

메리츠화재해상보험	2017.10.01	2018.09.30	1식	14,200	1식	10,651

중소기업기술정보진흥원	2017.10.20	2018.10.20	1식	178,100	1식	178,100

상호저축은행중앙회	2017.10.23	2018.03.22	1식	70,000	1식	43,400

한국국토정보공사	2017.10.26	2018.05.25	1식	142,364	1식	142,364

한국토지주택공사	2017.11.01	2018.10.31	1식	18,000	1식	15,000

IBK캐피탈	2017.11.01	2018.10.31	1식	3,200	1식	2,666

비씨카드	2017.11.01	2018.07.31	1식	8,055	1식	6,265

KB캐피탈	2017.11.07	2018.05.07	1식	42,000	1식	28,934

한국연구재단	2017.11.16	2018.04.30	1식	60,000	1식	42,000

한국산업은행	2017.11.20	2019.06.09	1식	140,000	1식	140,000

한국산업은행	2017.11.20	2019.06.09	1식	140,000	1식	140,000

(주)공영홈쇼핑	2017.12.01	2018.12.31	1식	91,000	1식	84,000

DGB캐피탈	2017.12.01	2018.11.30	1식	6,960	1식	6,380

한국주택금융공사	2017.12.08	2018.05.07	1식	257,000	1식	214,630

한국투자공사	2017.12.09	2018.12.08	1식	143,245	1식	131,308

신한캐피탈	2017.12.18	2018.06.30	1식	4,750	1식	4,750

한국은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	7,211	1식	7,211

삼성전자	2018.01.01	2018.12.31	1식	5,000	1식	5,000

삼성에스디에스(주)	2018.01.01	2018.12.31	1식	16,800	1식	16,800

한국지역정보개발원	2018.01.01	2018.12.31	1식	78,000	1식	78,000

금융결제원	2018.01.01	2018.11.30	1식	11,990	1식	11,990

에스케이증권	2018.01.01	2018.12.31	1식	20,880	1식	20,880

한국정보인증	2018.01.01	2018.12.31	1식	11,832	1식	11,832

친애저축은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	8,160	1식	8,160

NH농협손해보험	2018.01.01	2018.12.31	1식	21,000	1식	21,000

한국산업은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	12,800	1식	12,800

한국교육학술정보원	2018.01.01	2018.01.31	1식	14,000	1식	14,000

해양수산부	2018.01.01	2018.12.31	1식	12,000	1식	12,000

케이뱅크	2018.01.01	2018.12.31	1식	67,200	1식	67,200

국세청	2018.01.01	2018.12.31	1식	52,000	1식	52,000

농림축산검역본부	2018.01.01	2018.12.31	1식	15,000	1식	15,000

세이브더칠드런	2018.01.01	2018.12.31	1식	9,000	1식	9,000

메리츠종합금융증권(주)	2018.01.01	2018.12.31	1식	6,000	1식	6,000

서울보증보험	2018.01.01	2018.12.31	1식	10,800	1식	10,800

공정거래위원회	2018.01.01	2018.12.31	1식	3,600	1식	3,600

MG손해보험	2018.01.01	2018.06.30	1식	36,000	1식	36,000

상호저축은행중앙회	2018.01.01	2018.12.31	1식	19,406	1식	19,406

한국은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	28,200	1식	28,200

한국은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	4,620	1식	4,620

한국은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	12,600	1식	12,600

기업은행	2018.01.01	2018.12.31	1식	21,800	1식	21,800

중소기업중앙회	2018.01.08	2018.04.07	1식	53,000	1식	53,000

안산시청	2018.01.12	2018.12.31	1식	9,896	1식	9,896

경기도청	2018.01.16	2018.12.31	1식	115,364	1식	115,364

한국투자신탁운용	2018.02.01	2019.01.31	1식	17,727	1식	17,727

골프존	2018.02.01	2019.01.31	1식	58,150	1식	58,150

한국교육학술정보원	2018.02.01	2018.12.31	1식	154,000	1식	154,000

한전전력연구원	2018.02.02	2019.12.02	1식	100,000	1식	100,000

신한은행	2018.02.11	2018.05.10	1식	19,091	1식	19,091

스마트미디어렙	2018.02.20	2018.02.19	1식	126,000	1식	126,000

합 계	11,654,614	5,520,345

주)수주현황은 2018년 2월말 기준으로 작성하였습니다.

사. 시장위험과 위험관리해당 내용은 'Ⅲ. 재무에 관한사항 - 5.재무제표 주석'을 참고하시기 바랍니다. 아. 연구개발활동 (1) 연구개발비용

(단위 : 천원)

구 분	2015연도
(제26기)	2016연도
(제27기)	2017연도
(제28기)

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	1,385,213	1,386,421	723,018

합 계
(매출액 대비 비율)	1,385,213
(8.24%)	1,386,421
(8.09%)	723,018
(4.47%)

(2) 연구개발실적

연구과제	연구기관	상품화	연구결과 및 기대효과

Non-ActiveX, Non-Flash, HTML5기반 웹 개발 기술	자체개발	WISE META	ActiveX 정책변화에 따른 선제대응과 웹 솔루션 보안성 강화

이기종간의 데이터품질 비교 분석 기술	자체개발	WISE DQ	이기종 DBMS간 데이터 비교분석을 통한 오류데이터 추출기술 확보

다국어 처리를 위한 XML 방식의 웹 UI 처리 기술	자체개발	WISE META	UI개편 및 해외진출 기반마련

다국어를 위한 범용 데이터 표준 체계 연구와 기능 개발	자체개발	WISE META	해외진출 기반마련

데이터의 도메인을 판별하는 장치 및 그 방법	과학기술정보통신부 정부과제	WISE META	인공지능 알고리즘을 데이터관리 솔루션에 국내 최초로 접목하여 기술 선도

인공지능 알고리즘을 적용한 이상값 탐지와 개선 데이터 추천 기술 개발	과학기술정보통신부 정부과제	WISE DQ	인공지능 알고리즘을 데이터관리 솔루션에 국내최초로 접목하여 기술선도

정부 3.0에 따른 공공데이터 개방 솔루션 개발	자체개발	WISE OPEN	다양한 형태의 공공데이터를 관리자설정만으로 데이터 특성에 맞게 제공할 수 있는 국내유일의 공공데이터개방 솔루션 보유를 통한 공공데이터개방 리더 및 선두주자 입지 확보

공공데이터를 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기술 적용	자체개발	WISE OPEN	공공데이터개방 사이트의 데이터 활용성을 높이기위한 시각화 솔루션 탑재를 통해 공공데이터 개방시장점유율 확대

데이터의 신뢰성을 높일 수 있는 데이터 품질 진단 기술 적용	자체개발	WISE OPEN	자사 데이터 품질관리 도구인 Wise DQ의 핵심엔진을 탑재하여 데이터 신뢰성 확보를 통해 시장경쟁력 향상

국산 DBMS 적용과 전자정부표준프레임워크 적용	자체개발	WISE OPEN	대한민국 정부의 개도국 전자정부 지원 솔루션에 포함되어 해외진출 기반마련

인공지능 기반의 수요자 중심 공공데이터 추천기술 개발	중소기업청 투자과제	WISE OPEN	공공데이터 이용활성화 기여 및 4차산업의 핵심인 인공지능을 이용한 데이터 활용 지원을 통한 공공데이터 개방시장의 독보적 지위 마련

클라우드 서비스	중소기업청 투자과제	WISE OPEN	공공데이터개방 시장 지배력 강화 및 지속적이고 안정적인 매출확대 기여 예상

사용자가 가진 다양한 엑셀파일에 대한 데이터베이스 저장기술 개발	자체개발	WISE Entry	기업, 기관이 보유한 비정형 분석데이터에 대해서 최소비용으로 효율적인 DB화가 가능

다차원 분석 기술을 이용한 서비스 중심의 공공정보 개방 플랫폼 개발	자체개발	WISE OPEN	데이터 소유자 중심의 공공정보 개방체계구축을 통한 공공정보 개방 시장점유율 확대

빅데이터 통합 플랫폼 개발 및 철도사고 위험예측 기술개발(4/5차 년도)	국토교통과학기술진흥원투자과제
주관기관:한국철도기술연구원
참여기관:위세아이텍,한국신뢰성기술	WISE OLAP
WISE Advisor	철도사고 안전을 위한 빅데이터 통합플랫폼을 구축/위험예측기술을 개발
철도, 지하철공사에 사고를 조기에 예방할 수 있는 예측시스템으로 상품화 기술마련

빅데이터 통합 플랫폼 개발 및 철도사고 위험예측 기술개발(3/5차 년도)	국토교통과학기술진흥원투자과제
주관기관:한국철도기술연구원
참여기관:위세아이텍,한국신뢰성기술	WISE OLAP	철도사고 안전을 위한 빅데이터 통합플랫폼을 구축/위험예측기술을 개발
철도, 지하철공사에 사고를 조기에 예방할 수 있는 예측시스템으로 상품화 기술마련

딥러닝을 활용한 실시간 금융거래이상탐지 시스템 개발
(1/2차년도)	중소기업청 투자과제	WISE OLAP
WISE Advisor	생명?화재보험, 의료보험과 정부보조금부당청구 탐지시스템을 개발
부정청구를 적발하여 보험사와 정부에 피해를 감소

기계학습 기반 공공데이터 개인화 추천 서비스 개발
(1/2차년도)	중소기업청 투자과제	WISE OPEN
WISE Advisor	공공 데이터 개방에 개인화 데이터 추천 서비스 제공하여 공공정보 개방 시장점유율 확대

빅데이터 교육용 EaaS(Education as a Service)플랫폼 기술개발
(1/2차년도)	과학기술정보통신부
주관기관:위세아이텍
참여기관:세종대학교	WISE OLAP for Hadoop	빅데이터 분석 교육용 가상화 플랫폼 개발하여 빅데이터 분석 시장 점유율 확대

빅데이터 통합 플랫폼 개발 및 관리체계 구축
(2/5차년도)	국토교통과학기술진흥원투자과제
주관기관:한국철도기술연구원
참여기관:위세아이텍,한국신뢰성기술	WISE OLAP
WISE Advisor	철도사고 안전을 위한 빅데이터 통합 플랫폼을 구축 사고를 조기에 예방할 수 있는 분석 시스템으로 상품화 기술 마련

빅데이터 통합 플랫폼 개발 및 관리체계 구축
(1/5차년도)	국토교통과학기술진흥원투자과제
주관기관:한국철도기술연구원
참여기관:위세아이텍,한국신뢰성기술	WISE OLAP
WISE Advisor	철도사고 안전을 위한 빅데이터 통합 플랫폼을 구축 사고를 조기에 예방할 수 있는 분석 시스템으로 상품화 기술 마련

빅데이터품질평가도구개발
(1/3차년도)	과학기술정보통신부
주관기관:위세아이텍
참여기관:와이즈넛,투이컨설팅,한국데이터진흥원,연세의료원	WISE DQ	2017년 미래창조부 국책과제 “빅데이터 품질평가 도구 개발” 과제를 수주함.
본 과제는 현재 국내에 빅데이터품질의 평가방법이나 기술이 부재한 문제점을 해결하기 위해 빅데이터 품질분야에 새로운 기준을 제시하고, 평가할 수 있는SW를 개발하는 과제

머신러닝기반군전력장비수리부속/정비수요예측
(1/5차년도)	과학기술정보통신부
주관기관:위세아이텍
참여기관:세종대학교,국방대학교,국방기술품질원,디지탈쉽,케이에스디	WISE
Advisor	군최초로 군업무에 인공지능을 도입하여 군 전력장비 정비·운용이력 데이터 통합, 빅데이터 분석, 예지정비분석서버(PMAS) 플랫폼 등을 활용한 지능형 수리부속·정비 수요 예측시스템 기술을 개발

지능형보험금부당청구시스템개발
(1/5차년도)	산업통상자원부 투자과제	WISE
Advisor	2017년 산업통상자원부의 우수연구기술센터(ATC) 사업의 과제로 선정. 우수연구기술센터 사업은 세계적 기술경쟁력확보를 위해 우수한 기술잠재력을 보유한 기업부설연구소를 선정하여 우선 기술연구센터로 지정하고 기술개발자금을 지원하여 세계적수준의 연구소로 육성시키고자함
부당청구 피해액의 11%만이 탐지되는 상황에서 다양한 데이터 변수와 인공지능 기술을 적용하여 신규부당청구를 자동탐지하고 탐지모델의 정확도를 개선한 지능형 부당청구 탐지시스템을 개발