위세아이텍 사업보고서 (2019.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 사업의 특성 당사는 머신러닝, 빅데이터 분석, 데이터품질, 시스템운영을 중심으로 사업을 영위하고 있습니다. 머신러닝, 데이터 분석과 데이터품질은 서로 연관성이 깊어 별개보다는 두세 분야가 융합되어 사업이 발주되는 경우가 더 많습니다.

(1) 머신러닝

머신러닝은 컴퓨터가 여러 데이터와 알고리즘을 이용하여 학습한 내용을 기반으로 예측을 수행할 수 있는 기술을 말합니다. 많은 기업과 기관에서 머신러닝에 대한 관심이 높아지고 도입을 고려하였으나, 오랜 머신러닝 프로젝트 기간과 전문 인력 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 원천 데이터의 이해, 피처 선정, 알고리즘 선정 및 모델 구축과 학습에 이르는 머신러닝 프로젝트는 숙련된 전문가라도 최소 2주에서 3개월의 기간이 필요하며, 비전문가는 고도의 전문 지식을 필요로 하는 머신러닝 작업 수행이 불가능합니다. 당사가 개발한 머신러닝자동화 플랫폼인 WiseProphet은 학습하고자 하는 데이터를 입력하면 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용해 모델을 만들 수 있습니다. 숙련된 데이터사이언티스트도 필요 없고 복잡한 코딩도 필요 없습니다. 모델이 만들어지는 일련의 과정에서 최신 머신러닝 알고리즘을 편리하게 적용할 수 있으며 모델 간 비교가 가능하여 머신러닝을 적용하는 어플리케이션의 예측 정확도 향상에 도움을 줍니다.

머신러닝은 다음과 같이 현재 다양한 분야에서 활용되고 있고 미래에도 많은 성장 가능성을 가지고 있습니다.

[머신러닝 적용 산업]

(2) 빅데이터 분석

빅데이터는 사람의 경험과 지식에 의존하던 과거의 의사결정을 데이터 기반의 객관적인 의사결정으로 발전시켰으며, 분석을 통해 데이터가 지니고 있는 숨겨진 의미의 파악이 가능해졌습니다. 당사는 1999년 국내 최초로 빅데이터 분석 제품을 개발하여 솔루션 벤더로 사업을 확장하였습니다. 나아가 정형과 비정형 데이터의 융합분석으로 가치 있는 정보를 발견하고 사용자에게 제공하는 다차원시각화 제품을 공급하였습니다. 최근에는 인공지능 알고리즘 기반의 예측 기능을 제공하여 빅데이터 분석에서 비즈니스 예측으로 한 단계 더 발전시켰습니다.

[빅데이터 분석 구조]

위와 같이 원천데이터를 데이터레이크에 저장하고, 분석 관점에 따라 마트를 구축합니다. 그 뒤 비정형 분석, 정형리포트 및 대시보드 등을 통해 시각화 분석을 제공하고 숨어있던 비즈니스 가치를 발견하게 됩니다. 빅데이터 활용의 핵심은 크게 데이터 수집, 데이터 분석 및 데이터 활용의 3단계로 구분할 수 있습니다. 특히 고도화된 데이터 분석 기술과 시각화는 기업의 효과적인 의사결정을 끌어낼 수 있으며, 이를 위해서는 사용자가 IT 부서나 특정 부서의 도움 없이도 필요한 데이터에 접근하여 원하는 항목을 분석할 수 있어야 합니다.

3) 데이터품질

기업이 보유하고 있는 데이터를 활용하여 사용자에게 가치를 제공할 수 있도록 데이터의 품질을 확보하기 위해서는 품질 목표설정 및 품질진단과 개선 활동이 필요하며 해당 활동이 적절히 진행되어 신뢰성이 확보되어야 데이터의 활용도가 증대될 수 있습니다. 또한 데이터표준, 데이터모델, 데이터베이스 및 데이터흐름 정보 등 메타데이터를 일관성 있게 관리하면 설계자와 개발자 및 운영자 간의 원활한 커뮤니케이션이 가능해지며, 이를 통해 안정적으로 시스템을 운영하고 개발 생산성향상을 가져올 수 있습니다. 당사는 이러한 데이터품질관리 및 메타데이터관리에 머신러닝 알고리즘을 적용한 자동화로 타사 제품과 차별적인 경쟁력을 보유하고 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 머신러닝, 빅데이터 분석, 데이터품질과 시스템운영 고도화 사업으로 연결되어 새로운 사업기회를 창출할 수 있습니다.

나. 사업의 성장성(1) 머신러닝

국내 머신러닝 기술은 공공, 제조, 금융, 유통, 미디어 등의 다양한 산업에 접목되면서 빠르게 시장이 성장하고 있습니다. 그림과 같이 연평균 43.7%의 성장률을 보이고 있습니다.

국내에서는 아직까지 이러한 머신러닝자동화 플랫폼이 생소하지만, 해외에서 이러한 머신러닝 자동화 플랫폼으로 유명한 기업인 데이터로봇(DataRobot, Inc.)은 2018년 3년 연속 세 자릿수 성장을 기록하며 2018년 10월, 1억 달러 규모의 시리즈 D(Series D) 투자를 유치해 총 2억2천5백만 달러에 달하는 투자 지원을 받아 기업가치가 1조2천억원에 달하고 있습니다.

당사는 머신러닝자동화 플랫폼을 공공, 금융, 의료, 유통 및 제조 등의 여러 산업 분야에서 충분히 적용 가능하도록 범용적으로 제작하여 2019년 5 카피를 판매하였습니다. 2017년 산자부로부터 머신러닝 기술의 우수성을 인정받아 우수기술연구센터(ATC Advanced Technology Center) 지정을 받았습니다. 2019년에는 3년간 공공기관에 수의계약이 보장되는 조달청 혁신시제품에 선정되었고, 가트너 뉴스레터에 소개가 되었습니다. 당사의 WiseProphet은 빠르게 성장하는 국내 시장에서 외산업체인 DataRobot과 경쟁하면서 우세하게 시장을 선점하리라 예상됩니다.

(2) 빅데이터 분석

빅데이터는 사람의 경험과 지식에 의존하던 과거의 의사결정을 데이터 기반의 객관적인 의사결정으로 발전시켰으며, 분석을 통해 데이터가 지니고 있는 숨겨진 의미의 파악이 가능해졌습니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2016~2018년 국내 빅데이터 시장은 공공 부문이 성장을 주도하여 그림과 같이 연평균 26.5%의 성장률을 보이고 있습니다.

빅데이터분석 SW 시장은 2000년 당사가 다차원분석 도구를 출시한 이래 국산 SW가 외산을 잠식하는 행태를 보여왔습니다. 빅데이터분석 국내 시장 점유율은 아직도 외산 공급사가 국산 공급사보다 높습니다. 외산 벤더는 거의 글로벌 SW사로 IBM, 오라클, SAP, 세일즈포스(2019 태블로 인수), Mocrostrategy 등이 국내에 포진되어 있습니다. 국산 벤더로는 당사와 비아이매트릭스가 선전하여 국내 시장의 30-40%를 점유하고 있습니다.

당사의 WiseIntelligence는 빅데이터분석 시장의 성장에 발맞추어 제품의 차별적 경쟁력을 높이고, 유통 채널을 다각화하고, 특히 조달청 쇼핑몰을 통한 판매 증대를 통해 향후 지속적으로 매출이 증대되리라 예상됩니다.

(3) 데이터품질

데이터품질은 데이터의 표준을 정립하고 데이터의 중복이나 오류를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 데이터품질 정도가 빅데이터 및 인공지능의 성공을 결정짓는 핵심 요소이며 과거 금융권에 집중되던 데이터품질 시장은 현재 데이터의 가치가 기업에 중요한 요소로 자리함에 따라 다양한 분야에서 수요가 증가되고 있습니다.

금년 2월 국회에서 데이터 3법이 통과되어 그동안 개인정보보호법에 묶여 데이터 공개가 제한되었던 것이 풀려, 앞으로는 데이터 공개와 데이터 간 융합이 증가되어 활용되는 데이터 사이즈는 매우 커지리라 예상됩니다. 데이터 양과 통합이 늘어날수록 데이터품질은 떨어지게 되어 있습니다. 따라서 부정확하고, 일관성이 없는 데이터에 대한 품질향상 요구는 대폭 증대되어, 데이터품질 시장은 본격적인 성장에 돌입하여 기존의 10% 성장률의 수배에 달하는 수치를 보이리라 전망됩니다.

데이터품질 시장은 국내 공급사가 주도하고 있으며, 당사가 리더로 자리매김하고 있습니다. 특히 데이터품질에 엄격한 금융권에서 당사의 기술력을 인정받아 금융산업 시장점유율 1위를 기록하고 있습니다. 당사는 국내 최초로 머신러닝 기술을 적용하여 데이터 오류를 자동으로 탐지하는 기술을 개발하여 데이터품질 시장의 성장에 발맞추어 제품의 차별적 경쟁력을 높이고, 유통 채널로써 조달청 쇼핑몰을 통한 판매 증대를 통해 향후 시장을 지속적으로 선도할 것입니다.

(4) 시스템 운영

[국내 시스템 운영 시장규모] (단위 : 억원, %)

연도	2017	2018	2019	2020	2021	CAGR(%)

국내 시장	16,604	16,600	17,843	19,087	20,330	5.2

(주) 출처 : KISTI 시장규모분석, 분류명 : 컴퓨터시설 관리업, 분류코드 : 62022

국내 시스템 운영 시장 규모는 2017년 1조 6,604억원 수준에서 2021년 2조 330억원으로 연평균 5.2% 수준의 증가가 예상됩니다.

당사는 한국은행, 경기도청, 경제인문사회연구회, 한국투자공사의 정보시스템 운영사업을 수행하고 있으며, 다년간 시스템 운영 사업을 수행한 경험을 통해 안정적인 매출을 확보하고 있습니다.

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 시장을 크게 공공과 민간으로 구분하였을 때 민간기업의 경우 빅데이터 도입 관련 투자가 경기 변동에 의존적인 반면에 공공부문에서는 빅데이터 관련 투자에 대해 경기변동과 상관없이 적극적인 투자를 하고 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) 차별화된 제품 경쟁력

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. 머신러닝의 경우 2017년 산자부로부터 머신러닝 기술의 우수성을 인정받아 우수기술연구센터(ATC Advanced Technology Center) 지정을 받았고, 2019년에는 3년간 공공기관에 수의계약이 보장되는 조달청 혁신시제품에 선정되었습니다.

WiseIntelligence 제품의 우수성에 대한 상대 평가를 공공기관 입찰의 기술평가 결과로 예시하였습니다. 입찰 사업 3 가지에 대해 평가 기준별 제안사 점수가 표기되었습니다. 경쟁사는 해외 글로벌 벤더가 주로 해당됩니다.

데이터품질과 메타데이터 관리 솔루션인 WiseDQ, WiseMeta는 국내 최초로 머신러닝 기술을 적용하여 데이터 오류를 자동으로 탐지하는 기술을 개발하여 제품의 차별적 경쟁력을 높였습니다.

(2) 연구개발에 의한 신성장 동력 확보

당사는 2015년부터 꾸준한 연구개발과 국책과제 수행 등을 통하여 다음과 같이 머신러닝 SW를 신규 제작하고 빅데이터분석, 데이터품질 솔루션을 고도화하였습니다.

특히 머신러닝자동화 플랫폼인 WiseProphet과 이를 다양한 산업에서 적용한 사례를 기반으로 신성장 분야인 머신러닝 사업에서 강점을 보이고 있습니다.

(3) 기존 고객 유지로 안정적 매출 확보

당사는 30년간의 사업수행을 통해 확보한 튼튼한 산업별 고객 기반을 확보하고 있습니다. 2017년부터 3년 간의 수주 실적을 분석해 보면 기존 고객 70%, 신규 고객 30%의 비중을 보이고 있습니다.

2. 주요 제품, 서비스 등

당사가 보유하고 있는 WiseProphet은 데이터만 있으면 비전문가도 쉽게 예측모델을 구현할 수 있는 머신러닝자동화 도구입니다. 일반적인 머신러닝 프로젝트는 데이터 전처리, 적합한 특징 선정, 적절한 알고리즘 선택, 모델 하이퍼 매개변수 최적화, 머신러닝 학습모델 평가 및 평가결과 분석 등에 머신러닝 전문가가 필요하지만 WiseProphet은 다양한 모델을 자동으로 실행하고 하이퍼 매개변수의 자동설정을 제공하여 도메인 전문가도 프로젝트를 쉽게 수행할 수 있습니다.

[WiseProphet 화면 - 데이터 이해부터 모델 배포까지]

[비지도학습 적용 화면]

또한 비정형인 텍스트와 이미지로부터 필요한 피처를 추출하고 이를 정형데이터로 변수화하여 머신러닝 학습에 활용할 수 있도록 합니다. 라벨링된 데이터를 학습하는 지도학습 뿐만 아니라 비지도학습인 클러스터링도 지원하여 예측 결과를 대시보드로 제공합니다. WiseProphet은 최종 모델이 확정되면 모델 배포를 통해 신규 데이터에 대한 예측을 수행하며, 스케줄에 따라 정해진 시간에 예측 모델을 실행하고, 성과를 모니터링할 수 있는 관리기능과 사용자가 파이썬으로 직접 작성한 모델도 배포할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 무엇보다도 당사의 머신러닝자동화 플랫폼을 기반으로 실제 적용된 예측정비, 위험 예측, 부당청구 탐지 및 개인화 추천과 같은 산업별 머신러닝 모델을 참조용으로 제공하여 WiseProphet을 도입한 고객의 모델 구축을 더욱 효과적으로 지원하고 있습니다. WiseIntelligence는 정형·비정형 데이터를 다양한 관점으로 분석하고 직관적인 시각화 분석으로 결과를 쉽게 인지할 수 있습니다. 또한 핵심성과지표를 대시보드 형태로 구성하여 다양한 인사이트를 찾는 데 도움을 줍니다.

[WiseIntelligence 차트 예시화면]

다차원비정형분석을 통해 사용자가 바라보고자 하는 관점에 따라서 다양한 형태로 데이터 분석을 할 수 있습니다. 데이터를 표현하는 측정값 항목과 기준이 되는 차원값 항목을 사용하여 Drag 방식으로 각 항목을 자유롭게 추가 및 삭제가 가능하며 기준이 되는 차원에 대해서는 Drill Up/Down, 필터링, 분류를 통해 더욱 효과적인 분석 보고서를 제공합니다. 또한 회귀분석, 상관분석 등 고급통계 분석기법을 20개 이상 제공하여 다양한 통계분석에 활용할 수 있습니다. WiseProphet과의 결합을 통하여 고급통계 분석기법 외에도 머신러닝 알고리즘을 활용하여 군집, 분류 및 회귀 모델을 손쉽게 개발하여 인공지능 기반의 비즈니스 예측을 제공합니다.

데이터품질은 데이터의 표준을 정립하고 데이터의 중복이나 오류를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 당사는 과거 규칙기반으로 정비할 수 없는 데이터를 인공지능 기법을 활용하여 품질을 향상시키는 WiseDQ를 보유하고 있습니다. WiseDQ는 데이터 탐색, 도메인 판별, 이상값 탐지 및 텍스트 분석 기능을 포함한 인공지능 기반의 데이터품질관리 도구입니다. 특히 텍스트 클러스터링을 통한 데이터정비 기술은 빅데이터 분석에 필요한 다양한 비정형 데이터에 폭넓게 활용이 가능합니다. WiseDQ는 순수 국내기술로 개발한 제품으로 공공, 금융, 설비 등의 대규모 사업에 적용되어 우수성이 검증된 제품입니다.

WiseMeta를 통한 통합 메타데이터 관리로 데이터표준, 데이터 모델, 데이터베이스 및 데이터흐름 정보를 일관성 있게 관리하여 데이터에 대한 이해도와 업무생산성이 향상됩니다. 데이터품질은 데이터의 표준을 정립하고 데이터의 중복이나 오류를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 그 외에도 머신러닝 기술을 적용하여 비표준 데이터의 도메인을 자동 판별하고 데이터 매칭을 통한 동일 데이터 식별이 가능합니다.

당사의 제품별 상세 현황은 다음과 같습니다.

[ 제품별 상세 현황 ]

emb00003adcbc37.jpg WiseProphet	emb00003adcbc38.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.

emb00003adcbc39.jpg WiseDQ

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	8,593,269

총 합 계	8,593,269	-

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	1,474,701

경기 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 c동 6층 602호	602,599	23,227	556,144

합계	3,145,786	94,579	2,956,627

(*1)감가상각누계액을 차감한 순장부금액임

(2) 설비의 신설, 매입계획 등해당 사항 없습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출 실적(단위 : 천원)

사업부문	제30기	제29기	제28기

머신러닝	1,382,400	789,857	528,710

빅데이터	6,033,954	6,540,370	5,138,849

데이터품질	8,696,952	6,339,968	4,909,980

시스템운영	3,606,171	2,878,949	5,599,543

합계	19,719,477	16,549,144	16,177,082

2019년 매출은 197억 수준으로 전년대비 19.16% 증가하였습니다.

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

채널	설 명

당사 영업대표	· 당사의 영업 조직에 소속된 영업대표

파트너	· 영업 대행사 · 관련 기술을 보유한 솔루션 제공사
· 영업 지역별 파트너

온라인 쇼핑몰	· 조달청 나라장터 상품 등록
· 발주자의 등록 상품 지정구매 가능
· 저비용 고효율의 판매채널

SaaS	· 클라우드 임대 서비스

③ 마케팅, 홍보

마케팅 채널	내용

오프라인 마케팅	· 자체 기술 컨퍼런스 개최
· 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, 시장 수요, 경쟁자 동향에 의해 영향이 있을 것으로 판단됩니다. 현재 SW산업 관련 정부 정책은 4차산업 혁명 관련 각종 지원사업과 독려 정책을 통해 매우 긍정적으로 보입니다.

6. 수주상황(단위 : 천원)

발주처	계약명	계약일	계약종료일	계약금액	진행률	수익인식액	계약잔액

한국은행	정보시스템 운영용역 (2018.04~2020.03)	2018-04-01	2020-03-31	4,929,342	87%	4,312,884	616,458

공정거래위원회	기업집단포털 시스템 고도화 사업 2단계	2019-08-12	2020-04-08	960,741	0%	-	960,741

SK가스	캠페인 시스템 구축	2019-09-09	2020-01-31	819,000	0%	-	819,000

한국정보화진흥원	범정부 데이터 플랫폼 구축(2단계)	2019-09-06	2020-03-31	1,545,736	54%	840,074	705,662

경기도청	데이터 분석 플랫폼 구축	2019-09-25	2020-02-22	380,727	0%	-	380,727

한국교육학술정보원	지능형 교육정보통계시스템 구축	2019-10-11	2020-09-10	379,750	6%	22,338	357,412

한국은행	차세대 거액결제(DW) 시스템	2019-04-01	2020-12-31	1,379,330	30%	414,229	965,101

신한은행	메타관리시스템 재구축	2019-12-16	2020-07-31	714,196	0%	-	714,196

기타	-	-	4,426,996	-	1,539,059	2,887,937

합 계	15,535,818	-	7,128,584	8,407,234

7. 시장위험과 위험관리

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

8. 연구개발활동가. 연구개발비용(단위 : 천원)

구 분	2019연도
(제30기)	2018연도
(제29기)	2017연도
(제28기)

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	1,602,261	1,051,921	723,018

합 계
(매출액 대비 비율)	1,602,261
(8.13%)	1,051,921
(6.36%)	723,018
(4.47%)

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

인공지능 예측정비 시스템 개발(2개년)	과학기술정보통신부	WiseProphet™	진동 신호 패턴 분류기반의 인공지능 예측정비 시스템 개발