엠브레인 반기보고서 (2023.06)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 등

계약
상대방	계약체결
시기	계약의 목적
및 내용	계약금액
(원)	계약상의 주요 내용

문봉환	2019.11.18.	주식양수도
계약	30,000,000	당사는 문봉환이 보유한 ㈜케이씨에프파트너스 주식 100% 를 인수함

㈜케이씨에프
파트너스	2019.11.18.	신주인수
계약	1,500,000,000	당사는 ㈜케이씨에프파트너스가
발행한 신주 100%를 인수함 주1)

㈜엠브레인
퍼블릭	2019.11.21.	영업양수도
계약	880,000,000	당사는 공공조사에 대한 영업을
양도함

㈜엠브레인
퍼블릭	2019.11.25	채권채무
상계계약	-	1. 계약체결 이후 매분기 말 용역서비스 공급 대금 상호간 상계하기로 함
2. 계약체결 이후 매분기 말 상호 대지급한 외부업체 대금 및 비용을 상계하기로 함

㈜엠브레인
퍼블릭	2019.12.31	영업양수도
계약 부속합의	-	2019.11.21 영업양수도계약에 따라 이전된 인력으로 인하여 발생한 부채(퇴직급여 충당금등)를 ㈜엠브레인퍼블릭으로 이전함

주1) 당사는 ㈜케이씨에프파트너스의 주식을 100%인수하여 자회사화하였고, ㈜케이씨에프파트너스는 ㈜엠브레인퍼블릭으로 상호 변경하였습니다.

나. 연구개발 조직(1) 연구개발 조직 개요

당사의 연구개발 조직은 ‘패널빅데이터센터’, ‘Knowledge센터’, ‘기술정보센터’, ‘기술연구소’, ‘기술지원부’로 구성되어 있습니다. 패널빅데이터센터는 패널빅데이터를 구축하고 이를 활용한 서비스를 담당하고, Knowledge센터는 각각 새로운 조사방법을 연구하고 이를 솔루션화하는 업무를 수행합니다. 기술정보센터는 패널빅데이터의 플랫폼 개발과 조사솔루션 개발을 담당하며, 기술지원부는 개발된 솔루션 및 인프라에 대한 운영 및 관리를 담당합니다.

[연구개발조직 운영현황]

구분	담당 업무

사 업 개 발 본 부	패널빅데이터센터	데이터 사이언스팀	빅데이터 및 데이터 사이언스 관련 기술동향 분석 및 중장기 연구개발 계획 수립
패널빅데이터를 활용한 서비스 개발

기술정보센터	솔루션 개발팀	조사 관련 솔루션 개발업무 효율성 제고를 위한 IT 솔루션 도입

기술연구소

플랫폼 개발팀	패널빅데이터 인프라/솔루션 설계 및 개발
빅데이터 수집 및 정제

기술지원부	개발된 솔루션 운영 지원
하드웨어, 네트워크 인프라 운영 관리

Knowledge센터	신규 조사방법 연구
분석 모형 연구

출처: 회사 자체자료다. 연구개발 실적

당사의 연구개발 실적을 주력 사업 분야인 설문조사와 신규사업 분야인 패널빅데이터 분야로 나누어 설명하겠습니다.

(1) 설문조사출처: 회사 자체자료[당사 주요 솔루션 개요]

솔루션	설명	도입 시기

Knowledge
Portal	당사에서 진행된 모든 조사의 제안서, 설문지, 보고서를 쉽게 찾아볼 수 있는 시스템
제목, 키워드 뿐만 아니라 파일 내 내용까지 검색 가능	2017년

Q-Bank	Questionnaire Bank(설문지 은행)
산업군, 조사목적 등을 선택하면 표준설문지가 제공되어, 전문가가 아니더라도 누구나 쉽게 설문문항 구성 가능	2019년

ISAS	Internet Survey Automation System
MS-Word로 작성된 설문지를 몇 번의 클릭만으로 웹설문지로 변환할 수 있는 시스템	2003년

MSAS	Mobile Survey Automation System
MS-Word로 작성된 설문지를 몇 번의 클릭만으로 모바일용 웹설문지로 변환할 수 있는 시스템	2016년

FMS	Fieldwork Management System
전문가가 아니더라도 몇번의 조작만으로 온라인/모바일 조사의 실사를 진행할 수 있도록 지원하는 시스템	2004년

CAPI	Computer Aided Personal Interview
웹설문지로 개별면접조사를 수행하는 시스템	2018년

CATI	Computer Aided Telephone Interview
웹설문지로 전화면접조사를 수행하는 시스템	2017년

ETM	Embrain Table Maker
전문가가 아니더라도 몇번의 조작만으로 통계테이블을 생성할 수 있는 시스템	2011년

RPA 도입	Robotic Processing Automation
규칙 기반의 단순 반복적인 업무를 신속 정확하게 수행할 수 있는 소프트웨어 로봇으로, 조사 진행 과정상의 여러 반복적인 업무를 자동화	2019년

출처: 회사 자체자료출처: 회사 자체자료

출처: 회사 자체자료출처: 회사 자체자료

출처: 회사 자체자료출처: 회사 자체자료

(2) 패널빅데이터

2018년 App이용정보 수집을 시작한 이래로 패널빅데이터 수집정보의 종류를 확대해 나가고 있으며, 수집된 자료를 이용한 분석방법의 추가적인 개발에도 박차를 가하고 있습니다.

아래는 현재까지의 연구성과를 수집과 분석의 두 가지 부분으로 나누어 요약한 내용입니다.

출처: 회사 자체자료(가) 패널빅데이터 수집 및 정제

현재 수집되고 있는 패널빅데이터의 종류는 ‘App 이용정보’, ‘오프라인 방문정보’, ‘결제정보’, ‘웹사이트 방문정보’입니다. 이 중 웹사이트 방문정보는 추적하고자 하는 웹사이트에 방문하면 해당 방문 기록이 자동으로 DB 서버로 전송되는 방식으로 수집합니다.

나머지 빅데이터들은 당사 앱(App)을 통해 수집되는데, 구체적으로는 당사 앱에 포함된 API(Application Programming Interface)를 통해 수집된 데이터들이 수집DB 서버로 전송됩니다. 수집DB 서버에 저장된 데이터들은 1일 1회 정제작업을 거쳐서 분석DB 서버로 전송됩니다.

이상 기술한 내용을 정리한 것이 아래 그림입니다.

출처: 회사 자체자료

주) 당사 패널파워앱은 안드로이드 버전으로 플레이스토어에서 다운로드 받을 수 있습니다

이렇게 수집, 정제된 빅데이터는 i)데이터 자체를 판매하는 방법과 ii)분석상품을 개발하여 판매하는 두 가지 방식으로 판매할 수 있습니다.

라. 연구개발비용(단위 : 원)

구분	FY2020	FY2021	FY2022	FY2023 2Q누적

(제22기)	(제23기)	(제24기)	(제25기 반기)

자산처리	급여	-	121,908,550	820,360,921	534,759,500

기타	-	47,075,930	216,078,170	-

소계	-	168,984,480	1,036,439,091	534,759,500

비용처리	제조원가	1,173,051,308	1,234,307,194	1,987,840,500	1,135,814,619

판관비	-	-	-	-

소계	1,173,051,308	1,234,307,194	1,987,840,500	1,135,814,619

합계	1,173,051,308	1,403,291,674	3,024,279,591	1,670,574,119

(매출액 대비 비율)	2.9%	3.2%	5.9%	5.0%

출처: 회사 자체자료

주1) 당사는 해당 기간 중 정부보조금(국고보조금) 이력이 없습니다.

주2) 자산처리된 개발비는 과거 경험을 반영하여 5년간 정액 상각하고 있습니다.