이글루 분기보고서 (2021.03)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황(1) 산업의 특성

세계 각국은 전통적 ICT기술과 인공지능, 클라우드, IOT를 결합하여 디지털 전환을 진행하고 있습니다. 현재 주요 변화의 요인을 바탕으로 제 4차 산업혁명이 가져온 비대면 경제 산업의 발전에 박차를 가하고 있습니다. 그러나 각종 보안위협은 ICT 기술의 발전이 지향하는 편리한 삶을 위협하고 국민생활 뿐 아니라 사회 전반의 위협으로까지 확대되고 있습니다. 또한 이러한 정보들을 악용할 목적으로 해킹을 시도해 피해를 주는 사례가 늘고 해킹사고, 랜섬웨어 공격, IP카메라 해킹 등 다양한 사이버사고가 발생하며 국민 불안감 확산되고 있습니다. 이와 같은 사이버 보안위협은 4차 산업혁명의 주요 걸림돌로 지목되고 있습니다. 각국은 사이버위협정보의 수집ㆍ공유는 물론 잠재 위협 및 사고 예측이 가능 하도록 정보보안 강화에 투자활동을 강화하고 있습니다. 미, EU, 일 등 주요국 사이버보안 선진국에서 민ㆍ관 정보공유 활성화와 더불어 기술개발 및 인력양성을 핵심과제로 추진하고 있습니다. 또한 지능형 공격 탐지ㆍ방어 능력향상 기술개발과 우수인재 확보ㆍ경력단절 없는 전주기적 인력 관리 등 우수 인력양성에 주력하고 있습니다.

주요 글로벌 기업은 위협정보의 탐지ㆍ공유하며, 클라우드 기반 통합 솔루션 개발에 전략적 협업 및 정보공유하는 등 사업부문을 재편 중입니다. 경쟁 기업간 위협 정보공유 및 M 전략적 제휴 등을 통해 대형화하고, 혁신적 기술 개발을 통해 글로벌 보안 위협에 대응하고 있습니다. 이는 기술력을 기반으로 하는 중소형 IT기업이 세계적으로 성장할 수 있는 기반을 제공하는 것입니다.

정부는 2020년 6월 ‘제2차 정보보호산업 진흥계획’을 발표를 통해 국내보안 시장 발전에 대한 주요 청사진을 제시하였습니다. 이에 정부는 ‘정보보호가 기본이 되는 신뢰 기반의 디지털 경제 확산’을 비전으로 3대 목표(①정보보호산업 전체 매출액 20조원 ②300억 매출액 이상 기업 100개 ③일자리 16만 5,000명)와 10대 중점 추진과제로 설정하여 향후 5년동안 적극적 투자를 진행하여 보안위협보안부터 안전한 디지털 생태계를 조성하고자 전력을 다하고 있습니다.

이에 각 정보보호업체들은 디지털 전환을 정보보호 시장 성장의 기회로 삼고, 공공과 민간에서 정보보호를 강화하기 위한 투자를 확대하며 신규 보안기술 개발과 정보보호 클러스터 조성 등 경쟁력 있는 산업 환경을 조성하고자 투자활동을 지속적으로 시행하고 있습니다.

(2) 산업의 성장성

글로벌 정보보안 시장은 2018년 솔루션은 866억 5,000만 달러, 서비스는 660억 600만 달러를 각각 기록했으며, 2023년에는 솔루션이 1,357억 6,000만 달러, 서비스가 1,125억 달러를 차지할 것으로 전망됩니다.

또한 IoT 보안 시장은 시장 규모 면에서는 네트워크 보안, 성장률 면에서는 클라우드 보안 분야가 시장장을 견인 중이며 2023년까지 연평균 33.7%의 성장률을 기록하여 351억 2,200만 달러의 시장을 형성하여 그 규모를 키울 것입니다. 인공지능 관련 보안은 2019년 시점 북미 시장이 전 세계의 40% 이상을 차지하여 글로벌 인공지능 보안 시장을 주도하고 있으며, 전 세계적으로 2026년까지 23.3%로 성장하며 382억 달러 이상의 규모에 이를 전망됩니다.

2019년도 정보보안 분야의 성장은 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 7.01%, 정보 보안 관련 서비스 시장은 6.32% 증가한 것으로 나타나 전체 규모에서는 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 훨씬 크고, 최근 성장추세 또한 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 주도하고 있는 것으로 나타났습니다. 향후에도 ISMS 의무화 대상자 확대 등에 따라 보안교육 및 훈련 서비스, 공인/사설 인증서, 보안관제 서비스 시장은 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 이처럼 국내외 정보보안 시장은 정보보호에 대한 필요성 대두, 정부의 지속적 지원정책과 정보보호 기업의 꾸준한 R투자 바탕으로 향후 지속적인 성장을 할 것으로 전망됩니다.

(3) 경기변동의 특성

정보보안산업은 2019년 3조 2,777억원의 매출을 기록하여 2018년 3조 829억원 대비 6.32% 증가하였습니다. 이 중에서 정보보안 시스템 개발 및 공급 은 2019년 2조 2,406억으로 2018년 2조 937억원 대비 7.01% 증가하였으 며, 정보보안 관련 서비스는 2019년 1조 371억으로 2018년 9,892억원 대비 4.84% 증가하였습니다. 이와 같이 정보산업은 그 수요의 꾸준한 증가로 타 산업과 달리 높은 성장율을 기록하고 있습니다. 정보보안 시스템 개발 및 공급 분야의 업종별 매출비중은 일반기업 업종부문이 45.9%의 가장 높은 매출 비중을 보였고, 다음으로 공공 업종 35.3%, 금융기관 업종 18.8% 순으로 나타났습니다. 정보보안 관련 서비스의 업종별 매출비중에서는 일반업종 부 문이 가장 많은 52.9%의 매출 비중을 보였으며, 공공기업 업종 28.2%, 금융기관 업종 18.9%로 각각 조사되었습니다. 정보보안산업은 업종의 특성 상, 경기 변동에 민감하지 않으며, 경제활동을 원활히 하는 데 필수적인 기간산업의 특성을 가지고 있습니다. 또한 정보보안 투자 활동의 사이클이 장기간 지속되며, 1회성 투자가 아닌 지속적 투자를 유발하는 산업의 특성을 보이고 있습니다. 따라서 제품별 수요가 고르게 발생하고, 기간산업의 특성을 가지고 있는 정보보안산업은 경기변동의 영향은 크지 않을 것으로 예상됩니다

나. 국내외 시장 여건(1) 경쟁상황

현재 국내정보 보안 시장은 중소형 국내 정보보안업체들이 치열하게 경쟁을 하고 있으며, 협소한 국내 시장 문제점을 극복하고자 해외시장 진출을 위하여 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 국내 보안업체들이 정보보안 제품을 해외로 수출하고자 노력하고 있으나 주로 일본과 동남아시아를 중심으로 매출을 올리고 있을 뿐 보안시장의 중심지인 미국시장 등 선진시장으로의 진출은 어려운 상황입니다.

또한 자본력을 바탕으로 한 글로벌 정보보안업체와 중국 정보보안업체의 국내 정보보호 시장 진출이 가시화 되고 있어 향후 그 경쟁은 더욱 치열해 질 것으로 보입니다

미래지향적인 정보보안산업의 성장과 Global 경쟁력 확보를 위하여 정보보안 산업에 속한 업체의 노력뿐 만 아니라 정부의 적극적인 정보보안시장 지원정책 시행 또한 필요한 시점입니다.

(2) 시장점유율

정보보안시장은 그 적용분야가 다양하고 관련된 연관 산업이 많은 산업의 특성으로 인하여 시장의 규모를 정의하기도 곤란하고 그에 따른 시장점유율 산출 또한 어렵습니다.

당사는 공공기관을 비롯하여 금융, 통신, 기업, 교육 분야 등 다양한 산업 군의 500여 개의 유수 레퍼런스를 보유하고 있습니다.

다. 회사의 강점(1) 통합보안관리

당사는 방화벽과 Anti-Virus 제품이 보안의 전부로 여겨지던 초창기 정보보호 시장에서 통합보안관리(SIEM) 분야라는 새로운 영역을 개척했습니다. 시장 개척 후 꾸준히 국내 SIEM시장을 주도해 온 결과 현재 당사는 자타공인 통합보안관리 분야의 대표 기업으로 자리매김하였습니다.

당사의 최대 강점은 뛰어난 기술력과 함께 ‘고객 지향’을 추구한다는 것입니다. 따라서 당사의 임직원은 고객이 원하는 제품과 기능, 성능이 무엇인지 파악해 고객의 의견을 제품 설계 초기 단계에서부터 반영하고 있습니다.

현재 통합보안관리분야 당사제품은 SPiDER TM 은 공공 시장점유율 70%이상(자체추산)을 기록하여 10년 이상 MS 1위자리를 수성하고 있습니다. 현재 공공기관, 금융권, 통신 등 다양한 분야에 도입되어 총괄적 관제업무에 활용되고 있으며, 특히 편의성, 안정성 및 가용성에서 경쟁 제품을 압도하고 있습니다.

최근 정보보안 시스템 구축에 있어 AI는 우선적으로 검토해야 할 핵심 요소로 부각되고 있습니다. 하루에도 수천만 건이 넘게 생성되는 보안 이벤트에서 공격의 흔적을 빠르게 찾아내기 위해서는 고차원의 정보 저장 및 분석 능력이 뒷받침되어야 하기 때문입니다. 당사는 기업이 기하급수적으로 증가하는 고도화된 보안 위협에 맞서 기업의 보안성을 높일 수 있도록, 정보 인프라의 자기 방어 능력 강화에 초점을 맞춘 AI 기반 SIEM 솔루션인 ‘SPiDER TM AI edition’을 선보이며 국내 통합보안관리 시장에서 한단계 앞선 정보 인프라의 자기 방어 능력을 고객에게 제공하고 합니다. 당사는 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 솔루션 ‘스파이더 SOAR’를 출시하며 보안위협에 대응 프로세스를 자동화해 보안 업무의 효율성을 높이며, 안전한 사이버 환경을 구축하고자 연구활동을 지속하고 있습니다. 단일한 범용 알고리즘 하나로 여러 유형의 보안 데이터를 처리하는 데는 한계가 있는 만큼, AI 표준 플랫폼을 토대로 장애 예측, 정책 최적화, 취약점 분석 등 다양한 분야에 최적화된 AI 알고리즘을 지속 개발함으로써, 보안 경보부터 위협 차단에 이르는 과정을 자동화할 계획입니다.

(2) 보안관제서비스

당사의 보안관제서비스인 ‘HUSKY Service’는 중소규모의 기업들이 보안의 필요성을 느끼면서도 보안제품 구입이라는 경제적인 문제와 보안담당자 확보라는 리소스 측면의 고민을 해결할 수 있도록 24시간 365일 보안관리를 제공해주는 서비스입니다.

당사는 정보보안시스템 구축 및 관리를 대행하는 통합보안관리서비스(MSS: Managed Security Service) 제공을 통해 보안정책수립, 취약점 분석, 보안솔루션 제공 및 구축, 보안시스템의 24×7 실시간 원격관리, 모니터링, 장애처리 및 보안교육서비스 등 보안전문가에 의한 체계적인 보안관리를 대행하고 있으며, 주요 국가, 공공기관을 비롯해, 대기업은 물론 중소기업에 이르기까지 국내 500여 개의 사이트를 원격 및 파견관제로 관리하고 있습니다.

또한, 정부가 발표한 중기 계획 및 ‘국가사이버안전관리’규정에 의거한 국가 공공기관의 통합보안관제센터 의무화 등, 관리적 기반 강화의지를 밝히고 있으며, 향후 보안관제서비스의 수요는 더욱 증가할 것입니다.

당사는 아시아 최초로 세계최대의 방화벽 업체인 Check Point사의 프리미어 CCMSP(Check Point Certified Managed Service Provider) 인증을 획득하였으며, 정보보호관리체계에 대한 인증인 ISMS 인증, 정보보호관리체계 국제규격인증인 ISO27001 인증 등 다수의 정보보호 관련 인증을 획득하여 당사 보안관제방법론에 대한 안정성과 신뢰성을 확보하였습니다.

현재 CISA, CISSP 등 다수의 전문보안관련자격증을 소지한 기술 인력을 확보하고 있으며, 보안관제, CERT, 기술지원 등 보안과 관련된 다양한 분야의 전문 인력을 확보하고 있습니다. 또한 NCSC, KISA 등 유관기관과 상호협약을 통해 완벽한 정보공유 분석체계를 구축하여 보안사고 발생 시 유기적이고 신속한 대응체계를 구축하고 있습니다.

당사는 국가정보자원관리원, 우정사업정보센터, 국회사무처, 외교통상부 등 주요 핵심공공기관을 비롯하여BC카드, KT 그룹 등 금융권과 대기업을 중심으로 파견관제서비스를 제공하는 국내 최대 파견관제서비스업체로 국가 핵심 기간망의 보안관제 및 보안분석 업무를 수행하고 있습니다.

(3) 정보보안 컨설팅

2000년 초 시행된 ‘정보통신기반보호법’의 재정을 시작으로 국내 정보보안 컨설팅시장이 본격적인 성장세를 기록하였습니다. 그 후 모의해킹과 같은 기술적 보안진단, 정보통신기반보호법, 개인정보보호기본법 등과 같은 Compliance를 위한 체계수립 컨설팅, ISO27001, KISA/ISMS와 같은 국내외 정보보호관체계인증을 준비하는 컨설팅 등 정보보안컨설팅의 업무영역 점차 확대 되고 있습니다. 특히 기업 내 효과적인 정보관리를 도모하기 위해 내부정보유출방지와 Security governance로 정보보안 컨설팅에 대한 시장의 Needs가 날로 증가하고 있습니다.

최근 주요 정보통신기반시설 대상이 확대되고 각종 보안 사고에 따른 보안컨설팅 수요가 급증하면서 컨설팅전문업체 추가 지정에 대한 필요성이 대두하였습니다. 이에 따라 당사는 '정보통신산업진흥법'에 의거해 엄격한 심사 과정을 거쳐 지난 2014년 3월 당사는 지식정보보안 컨설팅 전문업체로 지정되었습니다.

현재 당사는 국내외 정보보호 관리체계 기준 및 요구사항 반영하여 효율적 정보보호 체계 수립 및 보안 수준 진단하고 평가하는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 ISO27001, KISA-ISMS 등 사전인증 컨설팅, Compliance대응 컨설팅을 제공하기 위하여 자체 자산 분석 및 위험분석 평가 방법론 보유하는 등 고객이 목적하는 결과를 얻도록 정보보안컨설팅을 운영하고 있습니다.

라. 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 보안 솔루션 시장에서 경쟁사와 확실한 경쟁 우위를 확보하기 위하여 사업 영역을 확대해 나가고 있습니다.

최근 몇 년동안 AI(인공지능)를 핵심 성장 동력으로 삼고 연구개발 투자를 지속적으로 확대하여 왔습니다. 이에 지난 2019년 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘SPiDER TM AI Edition(스파이더 티엠 에이아이 에디션)’을 출시하고 다수의 기관·기업에 공급하여 국내 최초 AI보안관제솔루션 시장을 개척하였습니다.

현재 디지털 전환이 가속화되면서 수많은 보안 솔루션을 밀접히 연결하여 잘 활용하기 위한 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 역량의 필요성이 부각되고 있습니다. 이러한 시장의 Needs를 충족하고자 국내 보안 조직에 최적화된 자동화 기능을 제공하는 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 기술 확보에도 속도를 붙였습니다. 최근 국내 수많은 사이트에서 실제로 활용되고 있는 ‘플레이북’에 기반한 SOAR 솔루션인 ‘SPiDER SOAR(스파이더 SOAR)’를 출시했습니다.

향후 당사는 SPiDER SOAR 출시를 계기로 통합보안관제(SIEM), AI, CTI(사이버 위협 인텔리전스), SOAR, 취약점 진단 등을 포함하는 보안관리 영역의 포트폴리오를 강화하고, 각 제품 간의 유기적인 연동을 통해 보안관제 효율성을 극대화하는데 주력하여 국내시장은 물론 해외시장에서 선도적 보안솔루션 기업으로 발돋움 하고자 합니다.

마. 조직도

2. 주요 제품, 서비스 등 가. 주요 제품 및 서비스 현황 (단위 : 천원)

사업부문	매출유형	품목	구체적용도	주요상표	매출액(비율)2021년 1분기

솔루션사업부문	솔루션매출	통합보안관리솔루션 외	이기종의 전사적인 관리 플랫폼으로서, IT환경에서 발생 가능한 각종 위험 요소들 즉, 시스템 네트워크 침입, 오작동 등의 노출된 위험을 지속적으로 최소하고 예방할 수 있도록 해주는 솔루션 및 구동을 위한 서버 및 DB 등	SPiDER TMSPiDERTM AISPiDER SOAR	1,159,291(5.0%)

서비스사업부문	용역매출	보안관제서비스 외	정보보안시스템 구축 및 관리를 대행하는 서비스로 보안정책수립,취약점분석,보안시스템의 실시간 원격관리,모니터링, 장애처리 및 보안교육서비스등 제공	HUSKEYSERVICE	22,053,584(95.0%)

나. 주요 제품 등의 가격변동 추이 통합보안관리솔루션 매출의 경우 SI(시스템 통합)사업 형태로 진행되어 제품의 가격산정이 곤란합니다. 다만, 현재(2021.03.31) 조달청에 등록된 제품의 가격은 아래 표와 같습니다. 제품가격은 최종사용자마다 납품가격이 상이(SI형태로 사업진행)하여 산정이 어려우나 중요한 참고자료가 될 것으로 예상합니다.

(단위 : 천원)

품목	규격	수량	단가	비고

통합보안관리솔루션	SPiDER-TM Manager	1개	35,000	-

SPiDER-TM Agent	1개	2,800	-

SPiDER-TM AI Edition Manager	1개	50,000

통합보안관리서비스의 경우 제공되는 서비스의 수준 및 매출처의 보안장비 대수에 따라 매출이 발생되어 대응되는 품목별 가격추이, 가격산출 기준 및 가격변동 원인을 산정할 수 없습니다.

3. 주요 원재료 가. 주요 원재료 등의 현황 (단위 : 천원)

사업부문	매입유형	품 목	구체적용도	매입액(비율)	비고

솔루션	상품	솔루션상품	솔루션 관련 서버등	805,843 (15.3%)	-

서비스	서비스상품	서비스 관련 서버등	4,465,703 (84.7%)	-

합계	5,271,546 (100%)	-

나. 원재료의 제품별 비중당사는 소프웨어 개발 및 용역제공 등 인적자원을 활용한 사업을 주된 사업으로 영위하고 있어 제품에 직접 대응되는 원재료 등은 해당사항이 없습니다. 다. 원재료 가격변동추이당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 제공등 인적자원을 활용한 사업을 주된 사업으로 영위하고 있어 제품에 직접 대응되는 원재료가 없으며, 이에 따라 원재료 가격변동추이 등은 해당사항이 없습니다. 4. 생산 및 설비 당 사는 순수 소프트웨어 개발업체로 생산설비를 보유하고 있지 아니하므로 해당사항이 없습니다.

5. 매출에 관한 사항 가. 매출실적 (단위 : 천원)

매출유형	품 목	제23기 1분기	제22기 연간	제21기 연간

금액	금액	금액

솔루션매출	통합보안관리솔루션외	수 출	-	120,952	-

내 수	1,159,291	16,963,795	16,515,647

소 계	1,159,291	17,084,747	16,515,647

용역매출	통합보안관제서비스	수 출	125,568	547,839	433,649

내 수	21,928,016	64,094,729	58,616,582

소 계	22,053,584	64,642,568	59,050,231

합 계	수 출	125,568	668,791	433,649

내 수	23,087,307	81,058,524	75,132,229

합 계	23,212,875	81,727,315	75,565,878

나. 제품 또는 서비스의 판매경로 등 (단위 : 천원,%)

매출유형	품 목	구 분	판매경로	판매경로별매출액(비중)

솔루션매출용역매출	통합보안관리솔루션외	국내	직접판매	1,159,291 (5.0%)

간접판매	-

수출	직접판매	-

간접판매	-

용역매출	통합보안관제서비스	국내	직접판매	21,928,016 (95.0%)

간접판매	-

수출	직접판매	125,568 (100%)

간접판매	-

합계	국내	직접판매	23,087,307 (100%)

간접판매	-

수출	직접판매	125,568 (100%)

간접판매	-

다. 판매방법 및 조건

판매경로	대금회수조건	비고

직접판매	현금 30일~60일	-

간접판매	현금 30일~60일	-

라. 판매전략

구 분	내 용

직접판매	우수한 기술력 , 신속한 고객지원, 압도적인 시장지배력을 바탕으로주요핵심기관 선점을 통한 고객의 수직적/수평적 확대

간접판매	유통채널(파트너사)과 협력체계 구축 및 공동기술지원을 통한 경쟁력 확보

6. 수주현황 (단위 : 백만원)

발주처	품 목	수주일자	납 기	수주총액	기납품액	수주잔고

금 액	금 액	금 액

국가정보자원관리원	관제서비스	2021.01	2021.12	16,902	12,417	4,485

국회사무처	관제서비스	2021.01	2021.12	1,450	362	1,088

우정사업본부	관제서비스	2021.01	2022.12	3,247	271	2,976

외교부 외	관제서비스	2020.01	-	42,235	8,137	34,098

시스원 외	유지보수	2020.01	2024.02	2,597	543	2,054

합 계	66,431	21,730	44,701

주1) 제품매출 및 상품매출의 경우 계약 즉시 납품이 이루어지므로 수주현황은 해당사항 없습니다.주2) 유지보수매출 수주일자는 현재 계약 업체 중 최초 계약일자를 대표로하여 작성하였습니다. 7. 시장위험 및 위험관리

금융상품과 관련하여 연결실체는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 본 주석은 연결실체가 노 출되어 있는 위의 위험에 대한 정보와 연결실체의 위험관리 목표, 정책, 위험 평가 및 관리 절차, 그리고 자본관리에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인 계량적 정보에 대해서는 본 재무제표 전반에 걸쳐서 공시되어 있습니다.

가. 금융위험 관리 1) 위험관리 정책

연결실체의 위험관리 체계를 구축하고 감독할 책임은 이사회에 있습니다. 연결실체의 위험관리 정책은 당사가 직면한 위험을 식별 및 분석하고, 적절한 위험 한계치 및 통제를 설정하고, 위험이 한계치를 넘지 않도록 하기 위해 수립되었습니다. 위험관리정책과 시스템은 시장 상황과 당사의 활동의 변경을 반영하기 위해 정기적으로 검토되고 있습니다. 연결실체는 훈련 및 관리기준, 절차를 통해 모든 종업원들이 자신의 역할과 의무를 이해할 수 있는 엄격하고 구조적인 통제환경을 구축하는 것을 목표로 하고있습니다.

(1) 신용위험1) 신용위험에 대한 노출금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대 노출정도를 나타냅니다. 다만, 신용위험의 정의에 따라 지분증권의 경우에는 신용위험에 대한 노출정도에 포함시키지 않았습니다. 당분기말 및 전기말 현재 연결실체의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당분기말	전기말

현금및현금성자산	5,305,525	9,092,035

금융기관예치금	40,359,812	34,353,438

매출채권	4,752,239	4,657,126

기타채권	986,627	263,990

기타금융자산	1,895,603	1,844,500

합 계	53,299,806	50,211,089

2) 손상차손

당분기말 및 전기말 현재 매출채권의 연령 및 각 연령별로 손상된 채권금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당분기말	전기말

채권잔액	손상된 금액	채권잔액	손상된 금액

3개월 이내	1,958,239	4,790	4,513,481	2,641

3개월~6개월	2,739,662	68,899	148,976	2,000

6개월~1년	144,788	16,761	1,320	1,320

1년 초과	164,852	164,852	163,532	164,222

합 계	5,007,541	255,302	4,827,309	170,183

매출채권에 대한 대손충당금의 기중 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당 분 기	전 기

기초잔액	170,183	164,765

손상차손 인식	85,119	28,314

매출채권 제각	-	(22,896)

기말잔액	255,302	170,183

(2) 유동성위험

당분기말 및 전기말 현재 금융부채의 계약상 만기는 다음과 같습니다. 금액은 이자지급액을 포함하고, 상계약정의 효과는 포함하지 않았습니다.

(단위: 천원)

구 분	당분기말	전기말

구 분	장부금액	계약상현금흐름	1년 이내	2년 이내	장부금액	계약상현금흐름	1년 이내	2년 이내

매입채무	2,972,458	2,972,458	2,972,458	-	2,716,700	2,716,700	2,716,700	-

미지급금	1,034,434	1,034,434	1,034,434	-	787,793	787,793	787,793	-

미지급비용	1,706,188	1,706,188	1,706,188	-	2,278,944	2,278,944	2,278,944	-

미지급배당금	1,481,169	1,481,169	1,481,169	-	13,074	13,074	13,074	-

리스부채	2,275,878	2,365,682	686,657	1,679,025	2,198,709	2,294,530	605,396	1,689,134

합 계	9,470,129	9,559,932	7,880,907	1,679,025	7,995,220	8,091,041	6,401,907	1,689,134

(3) 이자율위험1) 당분기말 및 전기말 현재 연결실체가 보유하고 있는 이자부 금융상품의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당분기말	전기말

고정이자율

금융자산	34,800,000	28,800,000

변동이자율

금융자산	10,865,337	14,645,473

2) 고정이자율 금융상품의 공정가치 민감도 분석

연결실체는 고정이자율 금융상품을 당기손익인식금융상품으로 처리하고 있지 않습니다. 따라서, 이자율의 변동은 손익에 영향을 주지 않습니다.

3) 변동이자율 금융상품의 현금흐름 민감도 분석

당분기 및 전기 중 현재 다른 모든 변수가 일정하다고 가정한다면 이자율변동이 손익에미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분	당 분 기	전 기

0.5% 상승	0.5% 하락	0.5% 상승	0.5% 하락

이자수익	54,327	(54,327)	73,227	(73,227)

나. 자본관리

이사회의 정책은 투자자와 채권자, 시장의 신뢰 및 향후 발전을 위해 자본을 유지하는 것입니다.

연결실체는 자본관리 지표로 부채비율을 이용하고 있으며, 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다.

(단위: 천원)

구 분	당분기말	전기말

부채 총계	12,049,988	10,703,036

자본 총계	51,981,791	50,040,124

부채 비율	23.18%	21.39%

8. 파생상품 거래 현황 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 9. 경영상의 주요계약 등 당사는 보고서 제출일 현재 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 존재하지 않습니다. 10. 연구개발활동

가. 연구개발 활동의 개요 (1) 연구개발 담당조직

(2) 연구개발비용 (단위 : 천원)

과 목	제23기 1분기	제22기	제21기	비 고

연구개발비용 계	1,408,339	5,379,581	5,807,003	-

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	6.07%	6.58%	7.68%	-

나. 연구개발실적

연구과제명	연구결과 등

차세대 보안관제 플랫폼 기술 개발	유입되는 대량 로그에 대하여 다양한 위험을 분석할 수 있는 차세대 분석 엔진 기술 개발, 대용량 로그수집 아키텍쳐 기반의 차세대 수집 엔진을 개발, 원문 데이터 적재 및 검색을 할 수 있는 차세대 적재 검색 엔진 개발, 기존 침해사고를 개선하여 사용자가 프로세스를 정의하여 사용할 수 있는 침해 대응 기술 개발
■ 유입되는 대량 로그에 대하여 로그 유실 없는 In-Memory 기반 실시간 분석 기술 개발
■ Scale out이 가능한 대용량의 로그 수집구조를 지원
■ 좀더 다양한 형태의 로그를 수집할 수 있도록 지원
■ 로그유실을 최소화 한 로그 전송/처리 모듈을 지원
■ 원문 데이터 Full text 색인을 위한 역인덱싱 작업 및 원문 및 인덱싱 데이터가 압축되어 효율적인 용량을 이용할 수 있도록 하는 적재 기술 개발
■ SIEM에서 확인된 유해IP를 FW(MF2), IPS(Sniper)와 연동하여 IP차단
■ 실시간 데이터에 대한 상관분석 기술 개발
■ 다양한 통계 데이터를 활용한 이상치 분석 기술 개발
■ 노드 추가/삭제를 통하여 수평적 확장이 용이할 수 있도록 하는 클러스터링 기술 개발

빅데이터 보안 관제 플랫폼 기술 개발	■ 다양한 보안 로그를 클러스터 구조의 수집엔진으로 수집 할 수 있도록 수집 엔진 개발
■ ElasticSearch를 사용하여, 대용량의 데이터를 클러스터 형태의 적재 기술 개발
■ Failover, Scale out이 가능한 수집/적재/분석 구조 지원
■ adhoc, aggregation이 가능한 자체 Query 기술 개발
■ N depth의 조건 수용이 가능한 In-Memory 기반의 실시간 분석 엔진 개발
■ 외부 데이터 연동을 통한 유해 데이터 분석 기능 개발
■ 실시간 Resource(물리적 자원), Cluster 현황에 대한 모니터링 기능 개발

인공지능 기반의 차세대 적응형 보안 관제 기술 개발	인공지능 기술기반의 분석/예측, 예방, 탐지, 대응 체계 핵심 기술 개발, 인공지능 기반의 사이버 위협 공격 자동 분석 기술 개발, 지능형 보안관제 전문 딥러닝 알고리즘 개발
"■ 보안 이벤트간의 관계 분석을 통해 이벤트 경보분석(Incident Analysis) 상세 화면에서 의사결정 시각화 개발
■ 보안로그 및 이벤트 기반의 학습 데이터 생성, 비지도학습(UnSupervised Learning) 알고리즘을 통해 모델 개발
■ 경보분석과 이상행위분석을 결합한 종합적인 위협에 대한 위협 인사이트 (Threat Insight) 분석 기술 개발
■ 발생된 경보의 종합 위험도 및 시계열/Kill Chain 분석 정보로 신속한 분석 지원
■ 시계열(Time-Series) 분석을 통한 이상행위 탐지 기술 개발
■ 머신러닝 기반의 데이터 전처리 기법(Data Preprocessor/Preparation)
■ 예측결과에 대한 신뢰도 향상, 알고리즘간의 상호보완을 위한 앙상블 기법
■ 지속적인 모델 개선을 위한 피드백(Feedback) 기술 개발"

인공지능 데이터 사이언스 플랫폼 기술 개발	인공지능 기반 시스템/모델 설계, 보안관제 사전 분석 데이터 사이언스 플랫폼 개발
"■ 수집 정보를 분석하여 지도/비지도 학습 대상 유형 분류 및 각 피쳐(특징) 추출, 라벨링 설계 기술 개발
■ 정상 학습 모델 생성에 적합한 알고리즘 선별 및 평가 기법
■ 지도/비지도 학습 및 예측에 필요한 데이터 연계 기술
■ 연계 데이터 필드에 따른 함수 설정 및 설정된 데이터 전처리(변환) 정의 기술 개발
■ 지도/비지도 학습 및 예측 엔진(Worker) 관리 기술
■ 보안 모델 생성, 학습, 평가, 검증 등 위협모델 관리 기술 개발

통합대시보드	■ 자사 제품용 전문 Dashboard의 통합 개발
■ 20여종의 다양하고 미려한 Chart와 Grid 적용을 통한 사용성 향상
■ 3D 객체 및 Dynamic Action을 지원하는 특화된 Object를 사용한 역동성
■ 다양한 Data Source들에 대한 동? 연결
■ 각종 Dashboard, Widget, Contents들의 동적 생성을 통한 사용자 정의
■ VIP 프리젠테이션에 특화된 다양한 시연용 기능
■ 기본 설정 기능 제공을 통한 손쉬운 사용성

STIX / TAXII Library	■ 공격흐름 정보를 표준화된 데이터로 생성/변환하는 STIX Library와 표준 전송 기술인 TAXII Server/Client 모듈을 개발
■ STIX 표준 기반 공격흐름 정보 공유 데이터 모델링 및 프로토콜 설계
■ STIX 표준 기반 공격흐름 정보 생성/조회 API 개발
■ 공격흐름 정보와 STIX 간 변환 모듈 개발
■ 국내 보안 업체들에서 국제 표준인 STIX/TAXII를 자유롭게 활용할 수 있도록 개발된 모든 Library들은 Open Source로 공개 (KISIA를 통해 오픈소스 위탁 관리 협의 진행 중)

자율협력주행(C-ITS) 도로교통체계 통합보안시스템 운영을 위한 기술 개발	빅데이터, 인공지능 기반 자율협력주행 도로교통체계의 빅데이터 분석시스템, 보안관제정보 공유시스템, 보안관제 플랫폼, C-ITS서비스 위협모델 기술 개발
■ 도로교통 구성요소별 보안관제 및 수집기술 분석, 사이버보안 위협유형/관제정보 수집현황 조사
■ 도로교통 구성요소별 보안관제 대상 자산별 위협 분석, 보안관제정보 수집방안 분석 및 데이터 포맷 정의
■ AI 기반 보안관제플랫폼 관련 현황 분석, 보안관제 법제도 현황분석, 보안관제 방법론 및 관제시스템 기술동향 분석

IoT 보안 취약점 검색, 공유 및 시험기술 개발	인터넷 상에 연결된 IoT 디바이스 정보를 자동으로 획득하고, 취약점 정보와 연관하여 검색/공유할 수 있는 시스템 및 표준 공유 기술■ 디바이스 정보, CPE 정보, 보안취약점정보, 패치정보의 STIX 2.0 변환 기술■ STIX/TAXII 기반 위협 정보 공유 기술

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 지적재산권 보유현황

등록일	내용

2004-11-18	실시간보안감사방법

2006-05-03	위험도 추론 침입탐지방법

2006-05-03	위험도 추론 침입탐지시스템

2009-03-25	상이한 정보보호수준지표의 상호 매핑을 지원하는 정보보호운영 관리시스템 및 방법

2009-06-17	이기종 방화벽 통합관리시스템 및 방법

2009-09-14	단일사용자 식별을 통한 개량화된 보안관제시스템 및 방법

2009-11-18	관제시스템의 시각화된 3D모델 설계방법

2009-11-10	가상환경을 통한 악성코드 탐지방법

2010-01-08	로그샘플링 방법 및 시스템

2010-09-16	메모리캐쉬를 이용한 통합보안관리시스템

2010-10-29	3차원 화면을 이용한 통합보안관제시스템

2010-12-24	통합서버룸 관제시스템

2011-08-19	클라우드 컴퓨팅 통합보안관제시스템 및 그 방법

2012-01-31	난독화된 데이터 해독방법 및 장치

2012-09-25	네트워크 비정상 트래픽 분석시스템

2012-11-09	서버룸 공간관리시스템 및 그 방법

2013-12-05	유해정보 데이터베이스를 활용한 방화벽 점검시스템

2014-03-17	전산시스템의 업무프로세스 감시장치

2014-04-08	노드 분석 기법을 이용한 위험요소 추출 시스템

2014-09-01	카메라 영상이 출력되는 3차원 화면에서의 광학축 동기화 방법 및 이를 이용하는 감시시스템

2014-10-21	대규모 영상 관제 시스템을 위한 사용자 정의 분할화면 표출장치 및 그 방법

2016-04-14	주요데이터 자동변환 시스템 및 그 방법

2017-01-25	3D 출입동선 트래킹 시스템 및 방법

2018-12-10	STIX 변환 장치 및 방법

2018-12-10	위험지수 자동 보정 장치 및 방법

2019-12-09	이벤트 기반 보안정책 실시간 최적화 시스템 및 그 방법

2020-03-06	공격빈도, 자산중요도 및 취약정도에 따른 위험지수 보정시스템 및 그 방법

2020-03-06	그래프데이터베이스 기반 로그데이터 유사패턴 매칭 및 위험관리 방법

2020-03-10	준지도학습을 통한 인공지능 기반 보안이벤트 분석시스템 및 그 방법

2020-03-12	침해사고 대응지시서에 기반한 보안장비 제어정책 자동 적용 시스템 및 그 방법

2020-03-13	지도학습기반의 경보분석과 비지도학습기반의 이상행위탐지 기법을 혼용한 지능형 보안관제 시스템 및 그 방법

2020-03-23	비지도학습 이상탐지를 위한 모델 선택 시스템 및 그 방법

2020-04-02	블록체인 기술을 활용한 보안관제 시스템 및 그 방법

2020-05-04	기계학습 기반 빈도형 보안정책 생성시스템 및 그 방법

2020-05-07	비지도 학습 기반의 이상 탐지 방법 및 그 시스템

2020-05-08	대응지시서를 생성하고, 적용 결과를 분석하는 방법, 감시장치 및 프로그램

2020-05-21	다양한 종류의 데이터베이스를 기반으로 다양한 관제 서버의 데이터를 대시보드에 실행시키는 방법

2020-05-21	맞춤형 대시보드 제공 방법, 서버 및 프로그램

2020-05-21	3차원 대시보드 제공 방법, 장치 및 프로그램

2020-06-12	보안 정책 관리 방법 및 그 시스템

2020-06-16	보안장치의 대시보드를 모바일장치로 제공하는 방법, 장치 및 프로그램

2020-06-16	보안 관제 인터페이스 제공 방법 및 그 장치

2020-06-17	맥 어드레스를 이용한 물리 보안 관제 방법 및 그 시스템

2020-07-01	머신 러닝의 예측 데이터 피드백 적용 방법 및 그 시스템

2020-07-01	머신 러닝 학습 데이터 생성 방법 및 그 시스템

2020-09-07	보안관제 시뮬레이션 방법 및 시스템

2020-09-07	시간별 스캐닝을 제공하는 보안 관제 대시보드 시스템 및 이를 활용한 보안 관제 방법

2020-09-07	다양한 진단기준을 적용한 통합 취약점 점검시스템 및 그 방법

2020-09-09	사전명령 전송을 통한 취약점 진단 명령어 실행여부 확인방법 및 그 시스템

2020-09-09	정보수집 프로세스를 통한 에이전트리스 방식 취약점 진단시스템 및 그 방법

2020-09-17	보안취약점 점검 시 점검대상 자동인식 및 선별 시스템 및 그 방법

2020-09-17	미식별자산 인식시스템 및 그 방법

2020-09-23	보안취약점 점검 시 데이터 분산처리 시스템 및 그 방법

2020.10.15	전이 학습을 위한 환경분석 및 보정시스템과 그 방법

2020.10.30	머신 러닝 기반의 대응 지시서 작성 방법 및 그 시스템

2020.11.03	점검대상 운영체제 및 소프트웨어 입력보정 시스템 및 그 방법

2020.11.03	임시 권한부여를 통한 보안취약점 진단시스템 및 그 방법

2020.11.03	보안취약점 진단오류 분류방법 및 그 시스템

2020.12.24	머신러닝을 이용한 대응 자동화 프로세스의 승인 절차 개선 시스템 및 그 방법

2020.12.28	머신러닝을 이용한 플레이북 자동 생성 시스템 및 그 방법

2021.01.18	보안관제 학습데이터 레이블링시스템 및 그 방법

2021.03.05	인공지능모델을 이용하여 보안 데이터를 적용할 차트를 추천하는 방법, 장치 및 프로그램

2021.03.05	기 학습된 사용자 패턴에 기초한 대시보드에서의 보안 시각화 이벤트 자동 표시 시스템 및 방법

2021.03.15	프론트엔드와 백엔드 사이의 API 중계방법

2021.03.16	이상 이벤트가 표시된 타임라인을 제공하는 보안 관제 대시보드 시스템 및 상기 보안 관제 대시보드 시스템을 활용한 보안 관제 방법

2021.03.16	스크립트를 이용한 보안 취약점 진단 시 위험성 명령어 차단 및 대체 방법

2021.03.16	대시보드를 활용한 취약 자산 실시간 점검 시스템 및 방법

2021.03.16	진단 대상 서버의 설정파일 수집 및 설정파일에 대한 취약점 진단의 주체가 이원화된 취약점 진단 장치 및 방법

2021.03.16	보안 취약점 진단 결과를 기반으로 보안 조치 보고서를 생성하는 방법, 장치 및 프로그램

2021.03.16	그래프데이터베이스 기반 실시간 위험패턴 그래프 발생 감지방법