비큐AI 반기보고서 (2024.06)
7. 기타 참고사항

1) 산업의 특성

(1) 생성형 AI를 위한 데이터의 중요성

생성형 AI 개발과 고도화를 위해서는 막대한 양의 학습용 데이터가 필요하며 이러한 AI 학습용 데이터의 품질은 학습에 소요되는 비용 , 시간은 물론 결과적으로는 AI의 품질에 결정적인 영향을 미치게 됩니다. 따라서 생성형 AI는 기업별로 출시하는 다양한 형태로 작동하지만 , 혁신적이고 현실적인 결과를 생성하기 위해서는 반드시 품질 좋은 데이터를 확보해야 한다는 점은 공통적인 사항입니다 .

생성형 AI를 학습 단계와 서비스 단계로 구분하면 ,

학습단계에서 데이터는 AI 모델의 기초 역할을 수행합니다 . AI 모델은 데이터 학습을 통해 특정 작업을 수행하고 , 예측하고 , 새로운 결과를 생성하는 과정을 반복합니다 . 이 과정에서 방대한 양의 데이터에서 패턴과 기본 구조를 학습하여 새로운 컨텐츠를 생성하므로 학습 데이터의 품질 , 다양성 등은 AI 생성물에 큰 영향을 미치게 됩니다.

서비스 단계에서 데이터는 실시간 정확성이 중요합니다 . 학습 단계에서 대규모 양질의 데이터를 학습했다고 해도 실시간으로 사용되는 AI 서비스가 실시간 데이터를 공급받지 못한다면 사용자들이 만족할 수 있는 정확한 결과물을 산출할 수 없을 것입니다 .

※ 출처 : 챗GPT-3.5 화면 캡처(2024년 2월)

(2) 데이터 활용 간 저작권 이슈

2023 년 말 , 미국의 NYT(뉴욕타임즈 )는 MS(마이크로소프트 )와 오픈 AI를 대상으로 저작권 침해 혐의로 고소장을 제출했습니다 . 오픈 AI가 챗 GPT(특히 , GPT-2와 GPT-3)에 NYT의 기사를 무단으로 학습했다는 점이 소송 제기의 핵심 사유입니다 . 이 소송의 결과는 전 세계적으로 AI 개발 및 서비스 과정에서 데이터 저작권에 대한 이슈에 큰 영향을 끼칠 것으로 예상됩니다 .

뉴스는 High Value 검색 데이터 베이스 정보로서 , ① 실시간이라는 시의성을 보유하면서도 , Fact에 근접한 가치를 가지고 있고 , ② 텍스트 , 이미지 등 다양한 정보성 컨텐츠를 담고 있으며 , ③ 수십 년간 누적되어 있는 정보 아카이브라는 특징을 가지고 있습니다 . 이로 인해 생성형 AI 등 모든 AI의 학습용 데이터로 가장 많이 사용된 것으로 평가 받고 있습니다 . 생성형 AI 시장이 개화되며 , 뉴스 데이터의 활용 가치가 높아지자 함께 뉴스 데이터의 저작권 관련 쟁점이 부각되면서 국내 ,외 언론사들은 기술적 접근 차단 , 저작권 협상 , 저작권 침해 소송 등 다양한 형태로 적극적인 대응을 하고 있습니다 .

아직 전 세계적으로 AI 산업에 대한 관련 법제화가 마련되지 않은 상황이지만 , 최근 한국을 비롯한 주요 국가에서는 AI 학습용 데이터에 대한 저작권을 인정하는 추세로 제도화 노력들이 추진되고 있습니다 . 따라서 앞으로 AI 학습용 데이터에 대한 저작권은 보호 받을 수 밖에 없는 구조적 환경이 구축될 것이며 , 'RDPLINE'과 같은 데이터 통합 플랫폼의 중요성은 전 세계적으로 지속적으로 부각될 것입니다 .

2) 산업의 성장성(1) AI 시장의 급성장

생성형 AI는 이전 새로운 기술 및 서비스의 등장에 따른 확산 흐름과는 달리 매우 빠르게 진행되고 있습니다 . 챗 GPT의 경우 2022년 말 일반에 공개된 이후에 약 2개월 만에 월간 사용자 수 (MAU)가 약 1억명에 도달했고 , 이는 이전 틱톡의 9개월 , 인스타그램의 30개월 보다 훨씬 빠른 수치입니다 .

또한 딜로이트에서는 최근 보고서를 통해 생성형 AI의 등장은 모든 산업의 전반에서 파괴적인 혁신과 더불어 새로운 기회를 제공하고 있고 , 자신의 조직 및 산업에 상당한 변화를 가져올 시점으로 경영진들의 31%는 1년 미만 내 , 48%는 1년에서 3년 사이로 전망하고 있다고 밝혔습니다 .

이처럼 2022년 말 챗 GPT 등장 이후 생성형 AI 시장의 성장에 대해서는 시장조사전문기관마다 시장 규모에 대한 수치의 차이는 있으나 , 공통적으로 30~40% 수준의 연평균 성장률을 전망하고 있어 생성형 AI 시장의 급성장에 대해서는 모두가 유사한 전망을 하고 있습니다 .

[글로벌 생성형 AI 시장 규모]

(단위 : 십억불)

2022년	2023년	2024년	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	CAGR

40	67	137	217	304	399	548	728	897	42%

※ 출처 : Bloomberg Intelligence(2023년 6월)

Bloomberg 는 글로벌 생성형 AI 시장규모를 2022년 400억불에서 연평균 약 42% 성장하여 2030년에는 약 9,000억불에 이를 것으로 추정하고 있습니다 . 해당 시장 규모에는 인공지능 구현에 필요한 하드웨어 , 소프트웨어 , 인공지능을 이용한 서비스 시장을 모두 포함한 것입니다 . 당사 RDPLINE의 목표 시장에 해당하는 글로벌 생성형 AI 소프트웨어와 서비스 시장은 2022년 19억불에서 연평균 약 80% 성장한 6,618억불에 이를 것으로 추정하고 있습니다 .

(2) 데이터 전처리 시장의 필연적 성장

데이터 전처리 시장은 AI 시장의 급성장에 따라 AI를 위한 데이터에 대한 중요성이 커지면서 필연적으로 동반 성장하는 시장입니다 . 한국과학기술정보연구원 (KISTI, 2022.12)과 한국지능정보사회진흥원 (NIA, 2020.12)의 발표 자료에 따르면 대량의 데이터 학습은 모델 성능 향상으로 직결되나 데이터 확보 및 가공에 많은 시간과 비용이 소요되며 국내 AI 기업의 경우 AI 개발 시간의 80%, 비용의 75%가 데이터 확보에 필요합니다 .

이와 같이 AI 기업들은 AI 개발에 필수적인 데이터 확보에 큰 어려움을 겪고 있습니다 . 이는 단순히 데이터만 대량으로 확보하는 것이 중요한 것이 아니라 자사의 AI 개발 및 서비스 목적에 맞는 Customized High-value 데이터가 더 중요하기 때문입니다 . 또한 , 환각효과 (Hallucination)로 흔히 알려져 있는 것과 같이 AI는 수집 , 축적된 데이터의 방향성의 규모에 따라 편향된 가이드에 따라 결과를 산출하기 때문에 다양한 데이터에서의 균형 (Balance) 역시 중요한 기준입니다 . 결국 데이터 전처리 시장은 AI 개발 및 서비스의 전방 시장으로서 그 수요는 증가할 수 밖에 없습니다 .

[AI 산업 동향]

※ 출처 : 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 중소기업전략기술로드맵(2021)

[글로벌 데이터 전처리 시장 규모]

(단위 : 십억불)

구분	2023년	2024년	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	CAGR

Total	15	18	22	27	32	39	48	58	21%

아웃소싱	13	15	19	23	27	33	40	49	21%

※ 출처 : Grandview Research, 유진투자증권(2023년 8월)

시장조사기관에서는 글로벌 데이터 전처리 시장 규모를 2023년 150억불에서 연평균 약 21.3% 성장하여 2030년에는 약 580억불에 이를 것으로 추정하고 있습니다 . 당사 AIROOT의 목표 시장에 해당하는 데이터 전처리 아웃소싱은 데이터 전처리 전체 시장의 약 85%를 차지하고 2023년 130억불에서 연평균 약 21% 성장한 490억불에 이를 것으로 추정하고 있습니다 .

3 ) 회사의 현황(1) 각 사업에서의 경쟁 우위 전략

( 가 ) AIROOT

① 목적 섹터의 데이터 처리에 높은 효율성을 제공하는 자동화 된 Annotation Tool

AIROOT 는 1년 356일 24시간 연속적으로 수집되는 대량의 컨텐츠들을 NLP, OCR, VISION, Clustering 과 같은 기술을 사용해 자동화된 방식으로 전처리하며 , 이후 검수자에게 전달함으로써 지연없이 빠르고 효율적으로 대량의 데이터들을 처리하고 있습니다 . 이는 타 사의 솔루션에서는 볼 수 없는 특징으로 , ㉮ 주기적으로 업데이트 되는 대량의 정보 처리에 강하고 , ㉯ 매일 생성되는 정보들을 지속 아카이빙하며 , ㉰ 아카이빙 된 이후의 정보와 후처리 기술들이 결합되는 독특한 형태를 보여주고 있습니다 . 또한 사용된 기술들 역시 범용적인 전처리 기술들로 다양한 섹터로의 확장에도 무리가 없습니다 .

② 숙련된 운용 인력

데이터 전처리 사업에 있어 숙련된 운영 인력은 데이터의 높은 퀄리티와 수율 관리를 위해 반드시 필요합니다 . 당사는 약 20년간 24시간 풀 가동되는 전처리 운영 센터를 보유하고 있으며 , 다수의 인력들이 장기간 근속하면서 숙련된 노하우를 보유하고 있습니다 . 이는 크라우드 소싱 등의 방식을 중심으로 운영하는 타 업체들과 비교 시 , 당사는 숙련된 전문 인력을 보유하고 있다는 점이 차별화된 경쟁력으로 나타나며 , 이러한 경쟁력은 유사 데이터 디지타이징 과업들에 대해 주요 공공기관 및 언론 매체들로부터 집중적인 선택을 받으며 동종 분야 내 월등한 경쟁력을 입증해 왔습니다 .

③ High Value 검색 데이터 베이스

높은 가치의 정보성 데이터 (High value informative data)들을 살펴보면 , 상당수가 활자화 된 정보를 기반으로 하고 있으며 , 그 정보가 대량으로 누적되고 최신성이 끊임없이 유지될수록 그 가치가 유지되고 또 높아짐을 알 수 있습니다 . 당사는 다양한 분야에서 수요자들이 정보 검색에 필요한 방식으로 , 데이터를 활용하며 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 커스터마이징 된 데이터를 제공하는 것을 목표로 주요 섹터를 확장하는 사업 방향을 가지고 있습니다 .

④ News, Media Market 내 독보적 위치

AIROOT 는 당사의 AISUFER, RDPLINE 등 타 서비스에 그 데이터를 공급하고 있기 때문에 타 사들의 일회성 용역 기반의 비즈니스와는 그 차이가 있습니다 . AISURFER는 이미 성숙된 시장에서의 Key Service로서 약 20여년 이상 사업을 안정적 수익을 영위하고 있기에 용역 위주로 전처리 사업을 진행하고 있는 타 업체들과 비교해 운영조직의 안정성과 서비스 집중도가 다를 수밖에 없습니다 . 또한 , 정부 및 미디어 기관으로부터 직접 수주를 받아 진행하는 독자적인 전처리 사업을 매년 진행하고 있으며 , 이는 뉴스 및 미디어 고객군을 대상으로 한 시장에서 독보적인 성과로 이어지고 있습니다 .

( 나 ) RDPLINE

① 국내 최대 규모의 뉴스 /매거진 컨텐츠 MCP (One-Stop Solution)

당사는 국내 3,000여개 언론사들과 컨텐츠 공급 계약이 체결되어 있으며 , 이를 통해 고객사가 수많은 미디어 매체와의 개별 계약에 대한 부담감과 컨텐츠 정제에 대한 부담 없이 최대 약 7억 건의 보유된 누적 기사와 매일 생성되는 20만건의 기사를 한 번에 쉽고 빠르게 공급합니다 . 또한 RDPLINE은 자사의 AIROOT를 통해 뉴스 데이터 뿐만 아니라 다종의 컨텐츠에서도 High-value Data를 확보할 수 있기 때문에 MCP(Multi Contents Provider)로서의 데이터 시장에 대한 영향력은 더욱 강화될 것입니다 .

② 생성형 AI 데이터 공급 시장의 First Mover

RDPLINE 은 당사의 新성장 동력으로서 2023년 말 부터 국내 대기업과 공급 계약을 체결하면서 공격적인 사업 전개를 추진하고 있습니다 . 생성형 AI에 적용을 목표로 대량의 뉴스 데이터를 기업에 공급한 국내 첫 사례로서 , 생성형 AI 데이터 공급이라는 새로운 시장을 개척하였고 , 다수의 후발주자들과 격차를 벌리며 유일한 기업으로 포지셔닝 하고 있습니다 . 이후 , RDPLINE의 고객군을 중견 /중소 , 스타트업 , 학계 , 연구기관 등으로 확장하여 국내 생성형 AI 데이터 공급 시장의 독보적인 지위를 견고하게 유지할 계획입니다 . 또한 , 현재 한국에서 서비스 중인 글로벌 AI기업들을 중심으로 레퍼런스를 확보하고 , 이를 레버리지 하여 글로벌 시장의 개척 또한 준비하고 있습니다 .

( 다 ) AISURFER

① 긴 시간 시장을 과점유하고 있는 마켓의 주요 Key Player

국내 뉴스저작권 사업 공식 유통사는 당사를 포함한 총 2개 기업으로서 , AISURFER를 통해 지난 20여년간 국내 뉴스 저작물 보호를 위해 건전한 생태계를 조성한 핵심 기업입니다 . 뉴스를 사용할 때는 목적과 관계없이 반드시 저작권자인 언론사의 허락이 필요합니다 . 가령 , 기업과 공공기관에서 뉴스를 언론사의 허락 없이 스크랩하여 홈페이지 또는 게시판에 게재하거나 이메일 등으로 배포하는 것은 모두 저작권 침해에 해당합니다 . 당사는 국내 언론사들과 컨텐츠 제휴 계약을 체결하고 있기 때문에 AISURFER 고객사는 저작권 침해없이 스크랩 , 게시판 공유 등 뉴스를 업무에 활용하는 것이 가능합니다 .

② 안정적인 Cash-cow

AISURFER 는 뉴스 저작권물 보호를 위해 필연적으로 존재해야 하는 시장입니다 . 따라서 경기변동에 상대적으로 비탄력적인 특성이 있기 때문에 경기가 침체되어도 수요가 크게 위축되지 않습니다 . 또한 강력한 Lock-in 효과로 고객 이탈율도 낮습니다 . 앞으로 기업 고객군을 중심으로 한 추가 고객을 확보하고 , AISURFER의 신규 부가 서비스 등으로 인한 매출 증대가 기대됨에 따라 안정적인 매출을 기반으로 지속적인 현금 창출이 가능합니다 .

③ 공격적인 마케팅 확대

당사는 2022년 KOSDAQ 상장 이후 , 주주 및 고객사들과의 관계를 긴밀히 하기 위해 2023년부터 마케팅 전담 인력을 배치하여 외부 마케팅 활동을 적극적으로 수행하고 있습니다 . 2024년에는 명확한 비전을 가지고 사명을 'BECUAI'로 변경하여 제 2의 창업을 선포하는 것만큼 , 이전보다 더 적극적이고 공격적인 마케팅 활동을 진행할 계획입니다 . 이를 레버리지 하여 양분된 시장의 변화를 이끌어 내 AISURFER의 우수성을 입증하겠습니다 .

(2) Technology

당사의 기술 브랜드인 'WIGO(What Is Going On)'는 고객의 관점에서 고객의 필요와 요구를 해결하겠다는 의지를 담고 있습니다 .

( 가 ) 데이터 전처리 분야

WIGO 는 데이터 전처리를 효율적으로 수행하기 위해 VISION, OCR, NLP 기술들을 중심으로 연구합니다 . 이러한 기술들은 당사의 기반 기술로서 다양한 섹터의 데이터 처리를 위한 확장 기반을 제공하고 있습니다 . 데이터 정제 단계부터 전체 업무 프로세스에 적용되어 데이터 품질을 높이고 , 작업자의 효율을 높이는 효과를 제공하며 , Low Value의 데이터를 가공하여 정확하고 신뢰할 수 있는 작업을 통해 High Value의 데이터를 생산 제공하는 기술적 기반을 제공합니다 .

( 나 ) AI 분야

WIGO 는 데이터 중심 인공지능 도입을 적극적으로 시도하는 패러다임의 변화를 지원하는 기술과 데이터의 인터페이스를 제공하고자 합니다 . 이를 위해 최신의 인공지능 기술들과 빠르고 간편하게 연결하고 , 최상의 퍼포먼스를 제공하기 위해 Data Pipeline, RAG, Prompt Engineering기술들을 연구합니다 .

① 최신 인공지능 기술의 진보와 함께 , 데이터의 유연한 액세스와 결합을 목적으로 인공지능 기술의 Stack을 연구 개발합니다 . 이에 따라 신뢰할 수 있는 저작권이 확보된 매체들의 데이터를 기반으로 , 빠르고 정확한 전처리와 메타 데이터 분석까지 완료된 최신 데이터를 검색 엔진으로 탑재해 사용함으로써 기존의 서비스들보다 명료하고 , 환각효과가 없는 결과물을 도출하는 것을 목표로 관련 기술을 R 하고 있습니다 .

② 이미 최적화 되어 운용되고 있는 데이터를 별도의 자체 RAG 구축과정 없이 즉시 자체 서비스에 연동 적용하고 싶어하는 고객을 위해 , 고품질 Data 리턴을 제공하기 위한 연구 개발을 진행하고 있습니다 .

③ Generative AI를 직접적으로 더 활용하기 위한 일환으로써 , 프롬프트와 모델을 평가하고 RAG 및 API를 사용하여 에이전트와 통합한 다음 프로덕션에 배포하고 지속적으로 개선하는 플랫폼 개발을 목표로 Prompt Engineering을 연구합니다 .

4) 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항

소프트웨어 및 IT서비스 산업의 특성상 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우 , 자격증 , 발주 금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다 . 이러한 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다 .

현재는 중소기업의 성장을 독려하는 정부의 시책과 더불어 국가기관 등이 발주하는 소프트 웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만 , 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다 . 더불어 「중소기업기본법」 제 2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관 한 특별법」 제 2조의 '중견기업 '이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다 .

당사는 2023년 매출액 169억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다 . 하지만 2018년 이후 3개년 평균매출 액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업 '에 해당하게 되며 , 중소기업졸업 유예기간인 3년 이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없으며 , 중견기업으로 지정된 날로 부터 5년 이후부터는 40억원 미만의 사업에 참여할 수 없게 됩니다 .

이와 같이 소프트웨어 및 IT서비스 산업 내에서 중소기업 및 중견기업은 일정금액 미만의 중 소 프로젝트에서 대기업과의 직접적인 경쟁을 피할 수 있는 상황이지만 향후 동사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정이 동사에 불리하게 개정될 경우 동사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다 .

[당사 영위사업 중 수주 관련 주요 법령 및 규정]

대분류	소분류

소프트웨어산업 진흥법
제24조의2
(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)	제24조의2(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)
① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.
② 과학기술정보통신부장관은 국가기관등이 발주하는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사업을 제외한 소프트웨어사업에 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대하기 위하여 필요하다고 인정하면 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액(둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄 발주하는 경우에는 각 사업의 금액을, 소프트웨어 유지 및 보수 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 연차별 평균금액을 말한다. 이하 이 조에서 같다)의 하한을 정하여 고시하고, 국가기관등의 장에게 이를 적용하도록 요청하여야 한다. 다만, 「공공기관의 운영에 관한 법률」제4조에 따른 공공기관에 해당하는 대기업 중 과학기술정보통신부장관이 고시하는 공공기관 및 해당 사업범위에 대하여는 그 적용을 요청하지 아니할 수 있다.
1. 삭제 2015.12.22.>
2. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 사업(국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 사업에 한정한다)
3. 국방·외교·치안·전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업
③ 과학기술정보통신부장관은 제2항에도 불구하고「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」제14조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사(「공공기관의 운영에 관한 법률」제4조에 따른 공공기관은 제외한다)에 대하여는 제2항 각 호의 어느 하나에 해당하는 사업을 제외하고는 대통령령으로 정하는 바에 따라 사업금액에 관계없이 참여를 제한할 수 있다.
④ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 제2항을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 지체 없이 통지하여야 하며 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 그 적용을 권고하여야 한다.
⑤ 제1항 및 제2항에 따른 국가기관등의 범위와 대기업인 소프트웨어사업자의 기준은 대통령령으로 정한다.

중소기업기본법 제2조
(중소기업자의 범위)	제2조(중소기업자의 범위)
① 중소기업을 육성하기 위한 시책(이하 "중소기업시책"이라 한다)의 대상이 되는 중소기업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업(이하 "중소기업"이라 한다)을 영위하는 자로 한다.
1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖추고 영리를 목적으로 사업을 하는 기업
가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것
나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것
2.「사회적기업 육성법」 제2조 제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업
3.「협동조합 기본법」제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자
4.「소비자생활협동조합법」제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자
② 중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.
③ 제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 3년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다.
④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면「중소기업협동조합법」이나 그 밖의 법률에서 정하는 바에 따라 중소기업협동조합이나 그 밖의 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한
(과학기술정보통신부 행정규칙)	참여할 수 있는 사업금액의 하한>
「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

5). 지적재산권 보유 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	특허권	전자문서의 레이아웃 자동인식 시스템 및 레이아웃 자동인식방법	비플라이소프트	2013.12.17	2015.01.13	대한민국
(특허청)

2	특허권	이슈에 대한 미디어지수를 산출하는 장치 및 방법	비플라이소프트	2018.10.29	2021.05.03	대한민국
(특허청)

3	특허권	문장 데이터의 감성 분석을 처리하는 시스템 및 방법	비플라이소프트	2021.02.16	2021.12.17	대한민국
(특허청)

4	특허권	문서 데이터를 비교하는 장치 및 방법	비플라이소프트	2021.02.16	2022.04.29	대한민국
(특허청)

5	프로그램등록	원시소스등록관리	비플라이소프트	2015.01.28	2015.01.28	대한민국
(한국저작권 위원회)

6	프로그램등록	동적컨텐츠 편집저작도구	비플라이소프트	2015.01.28	2015.01.28	대한민국
(한국저작권 위원회)

7	프로그램등록	뉴스미디어 컨텐츠데이터베이스 저작권	비플라이소프트	2016.01.29	2016.01.29	대한민국
(한국저작권 위원회)

8	프로그램 등록	e-NIE (이앤아이)	비플라이소프트	-	2015.11.19	대한민국
(한국저작권 위원회)

9	프로그램 등록	Eyesurfer (아이서퍼)	비플라이소프트	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

10	프로그램 등록	Eyesurfer First Edition(아이서퍼초판)	비플라이소프트	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

11	프로그램 등록	Eyesurfer Mobile (아이서퍼 모바일)	비플라이소프트	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

12	프로그램 등록	Eyesurfer DID (아이서퍼 디아이디)	비플라이소프트	-	2015.11.20	대한민국
(한국저작권 위원회)

13	상표	위고 WIGO (상품분류 42)	비플라이소프트	2019.09.19	2019.09.19	대한민국
(한국저작권 위원회)

14	상표	위고 WIGO (상품분류 09)	비플라이소프트	2019.09.19	2019.09.19	대한민국
(한국저작권 위원회)

15	상표	PAOIN (상품분류 42)	비플라이소프트	2011.01.18	2011.12.12	대한민국
(한국저작권 위원회)