씨이랩 사업보고서 (2017.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 업계현황 및 전망(1) 소프트웨어 산업 동향

2016년 국내 소프트웨어(SW)산업은 전년대비 성장했으나(시장 3.9%, 생산 4.5%, 수출 4.0%), 국내 경기 전반의 침체와 맞물려 15년 성장률보다는 다소 감소했다. IT서비스 부문의 성장세가 다소 주춤한 가운데 패키지SW가 산업 성장을 주도하는 모습을 보였다. 부문별로는 패키지SW기업들의 기존 제품 클라우드 서비스화, 대형 IT서비스 기업들의 물류IT솔루션 사업, 기존 IP를 활용한 모바일 게임 출시 등이 두드러졌다. 인공지능 등 신기술에 기반한 투자확대와 서비스 발굴노력은 전 부문에 걸쳐 추진되었다.

2017년 세계 및 국내경제는 저성장 기조가 고착화되고 트럼프 집권, 브렉시트 현실화, 지정학적 분쟁 등으로 글로벌 시장의 불확실성이 더욱 증폭될 것으로 전망된다. 이러한 불확실성과 다가올 4차 산업혁명에 대비하여 해외 주요국들은 AI, 자율주행차, 스마트시티 등 SW신산업과 관련한 제도정립과 투자를 지속적으로 추진할 것으로 보인다.

2017년 국내 ICT시장은 IT 하드웨어(HW)시장의 마이너스 성장이 심화되고, 통신 시장의 마이너스 성장 전환에도 불구하고, SW시장의 성장에 힘입어 전체적으로는 ZERO성장률을 기록할 것으로 예상된다. 국내SW시장은 산업 內 경쟁이 심화되고 전통 사업영역이 위축되는 가운데 금융, 유통, 통신 등 주요 제조산업의 신SW수요(핀테크, 데이터커머스, 스마트팩토리 등)를 중심으로 전년대비 3.1% 성장할 것으로 전망된다.

클라우드, 빅데이터, IoT 등 신SW서비스 시장은 ’17년에도 두 자리수 이상의 높은 성장률을 지속하며 전체 SW시장을 성장을 견인할 것으로 보인다. ’17년 공공부문의 신규 SW투자 예산은 3조 7천억원으로 전년보다 7.7% 감소할 것으로 보인다. 2017년 SW산업 內 기업들의 경기전망지수는 98.2점으로 올 해 경기를 부정적으로 보는 기업들이 더 많은 것으로 집계되었다.

□ 新 SW 시장 전망 2017년 세계 新 SW 시장은 기업의 디지털 전환과 4차 산업혁명에 대한 대응이 구체화되며 두 자리 수 이상의 고속 성장추세*를 이어갈 전망이다.

* 2017년 세계 Cloud Service(20.0%), Big Data(23.3%), IoT(17.4%) 증가할 전망

- 클라우드 중심의 IT 인프라 구축 및 신서비스 수요가 지속되며 시장이 성장하고, 비중이 가장 큰 SaaS 대비 IaaS/PssS 시장이 상대적으로 빠르게 성장

- 빅데이터 시장은 기업들의 데이터 기반 의사결정에 대한 인식 증대, 클라우드 기반 분석 플랫폼과 인지컴퓨팅(AI) 관련 신서비스 영역이 확장되면서 꾸준한 성장

emb00000b886462.jpg [세계 新 SW시장 규모 전망]
* 출처 : IDC (2016), 소프트웨어정책연구소 편집 제공

□ 2017년 국내 SW 시장 전망

국내 ICT 시장 전망은 IT 기기 시장의 성장하락세가 심화되어 전체적으로는 마이너스 성장률을 기록하지만 SW 시장은 경기불황 속에서도 꾸준히 성장하고 있다.

산업 내 경쟁이 심화되고 전통 사업영역이 위축되는 가운데 新SW 수요 중심으로 성장할 것으로 전망한다.

패키지 SW기업은 자사 솔루션 기반으로 SI사업에 진출하고, IT 서비스 기업은 솔루션을 출시하는 영역 간 경계가 희석되는 경향이다.

emb00000b886463.jpg [국내 ICT 시장 전망]
* 출처 : IDC Blackbook (2016), 소프트웨어정책연구소 자료 제공

클라우드, 빅데이터, IoT 등 新 SW 서비스 시장은 전통 SW 시장보다 훨씬 높은 성장률*을 보이며 전체 SW 시장 성장을 견인할 것으로 예상

* Cloud Service: 21.0%, Big Data: 25.2%, IoT:15.6% 성장할 전망

emb00000b886464.jpg [국내 新 SW 서비스 시장 규모 전망]
* 출처 : IDC (2016), 소프트웨어정책연구소 편집 제공

- 클라우드 서비스: 대기업 참여 허용으로 다소 미진했던 공공 부문 클라우드 활용 확대, 기업 활용경험 축적 및 서비스 모델 정교화 등으로 안정적 성장 전망

- 빅데이터: 제조분야 혁신을 위한 수요 외에 맞춤형 상품 제공 및 구매유도 등 커머스 시장에서의 활용 등이 강조되며 시장 성장이 지속

- IoT: 제조, 통신 등 전통 산업 영역에서 의료, 드론, 커넥티드 카 등 신산업 영역으로 적용시도가 확대되며 2017년에는 15.6% 성장 전망이다.

□ 2018 SW 산업 10대 이슈 전망

제 4차 산업혁명시대에 있어 미래사회 변화를 주도하는 핵심요인 SW의 이슈 후보 18개가 도출되었고, SW산업의 10대 이슈로 ‘인공지능’, ‘스마트카(자율주행차)’, ‘빅데이터’, ‘보안(블록체인)’, ‘사물인터넷’, ‘클라우드’, ‘핀테크’, ‘AR/VR’, ‘네트워크’, ‘로봇’을 선정되었다.

구체적으로는 인공지능 영역에서는 만물지능화(AI Everywhere), 스마트카 관련해서는 2018년도가 자율주행차 상용화 준비 원년이 될 것으로 전망된다. 또한, 빅데이터 기반 큐레이팅 서비스 대중화가 이루어질 것으로 예상되며, 보안 영역에서는 차세대 보안기술로서 블록체인이 서비스형태 (Blockchain-as-a-Service)로 제공되어 금융권을 중심으로 다양한 활용사례가 나올 것으로 보았다. 사물인터넷 분야는 기존의 일부 지자체 중심의 실증사업이 전국 규모로 확대될 것이며, 공공클라우드가 본격 확산되어 공공 영역이 클라우드 업체의 새로운 먹거리로 급부상할 것으로 생각된다. 금융권은 SW/IT 기술기업 주도의 금융생태계로의 급격한 전환이 이루어질 것이며, AR(증강현실) 모바일 플래폼의 확산으로 AR콘텐츠가 스마트폰의 킬러앱으로 부각될 것으로 생각된다. 네트워크 분야에서는 5G 상용화를 앞두고 SDN, NFV로의 전환이 가속화가 이루어질 것이며, 인간과의 협업과 교감이 가능한 지능형 로봇이 로보틱스 분야에 새 바람을 불어넣을 것으로 기대된다.

이를 종합해 볼 때, 2018년 SW산업의 핵심 키워드는 ‘지능화’와 ‘SW융합’이 될 것이다. 인공지능 분야가 2년 연속 SPRi 선정 ‘SW산업 10대 이슈’ 1위로 선정된 가운데 지능정보 기술이 전(全)산업으로 영역을 확장, 사회전반에 혁신을 유발하고 새로운 성장의 기회 제공이며, 다양한 형태의 융합 (SW기술+SW기술 or SW기술+전통산업)으로 신규 비즈니스 기회 창출 및 신성장 동력 확보가 가능해질 전망이다.

emb00000b886465.jpg [2018년 SW산업 이슈 18개 선정]
* 출처 : 2018 SW산업 10대 이슈 전망 (2017), 소프트웨어정책연구소 제공

빅데이터 분석결과와 설문조사 결과를 각각 50% 합한 결과 ‘인공지능‘이 2년 연속 1위로 선정되었다.

emb00000b886466.jpg [2018년 선정 SW 10대 이슈]
* 출처 : 2018 SW산업 10대 이슈 전망 (2017), 소프트웨어정책연구소 제공

□ 차세대 성장동력의 지속적 발굴로 SW산업의 미래 전망은 밝은 편

국내외 경제 불확실성 기조 속에서도 SW산업은 새로운 이슈사항이 계속적으로 출현하고 있으며, 이 분야의 시장성장 속도는 타 산업 대비 매우 빠른 것으로 전망한다.

□ 2017년에 이어 SW산업의 2018년 핵심 키워드는 ‘지능화’

AI, 2년 연속 SPRi 선정 SW산업 10대 이슈 1위로 선정으로 지능정보 기술이 전(全 ) 산업으로 영역을 확장, 사회전반에 혁신을 유발하고 새로운 성장의 기회 제공한다.

□ 'SW 융합'이 핵심 경쟁력

SW는 핵심기반기술로써 타산업의 경쟁력 제고 및 시장 점유율 확대를 위한 필수 요소이며, SW 기업들이 기존 전통 산업 내 핵심 주체로 떠오르면서 이들 기업과 전통 기업 간의 경쟁 및 기술제휴, 인수합병 사례가 지속될 것으로 보인다.

emb00000b886470.jpg [2018년 SW산업 10대 이슈 전망 요약]
* 출처 : 2018 SW산업 10대 이슈 전망 (2017), 소프트웨어정책연구소 제공

(2) 2017-2018년 SW 산업 주요 핵심기술

□ 인공지능 컴퓨팅 인프라 및 기술

인공지능의 수요가 비약적으로 커진 만큼, 인공지능 클라우드 컴퓨팅 인프라 시장을 선점하기 위한 글로벌 경쟁 역시 가속화도히고 있다. 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업은 막대한 자금을 투입하여 인공지능 클라우드 컴퓨팅 인프라를 구축 및 서비스하고 있다.

인공지능 컴퓨팅 인프라에는 주로 가격대비 연산효율이 좋은 GPU로 구성된 장비들이 활용된다. GPU가 각광받는 이유는 심층학습 알고리즘의 형태에서 찾을 수 있다. 인공지능 구현을 위한 컴퓨팅 인프라는 대부분 GPU를 탑재한 고성능 서버가 일반적이다.

emb00000b886468.jpg [심층학습 및 GPU 활용 여부 설문결과]
emb00000b886469.jpg [인공지능 기술수준 조사 결과]
* 출처 : 중소기업 스타트업의 인공지능 컴퓨팅 인프라 현황과 시사점 (2017),
소프트웨어정책연구소 제공

□ IDC, 인지 컴퓨팅 등 디지털 혁신 이끄는 주요 기술로 가속화 컴퓨팅 도입 증가로 인지 및 인공지능, 딥러닝, 머신러닝, 비주얼 분석 및 데이터 분석 워크로드, 클라우드 컴퓨팅, 비구조 데이터 관리 워크로드에 사용한다.

가속화 컴퓨팅은 프로세스의 일부분을 그래픽 처리 장치(GPUs)나 FPGA(field programmable gate array)와 같은 실리콘 서브시스템에 할당해 애플리케이션과 워크로드를 가속화하는 기능으로, 데이터 처리상 가속화가 요구되는 워크로드에 있어 중앙처리장치(CPU)의 한계를 극복하고자 하는 기업들에게서 각광받고 있다.

가속화 컴퓨팅은 인지, 딥러닝, 인공지능, 머신러닝 및 이와 유사한 종류의 애플리케이션을 비롯해 비주얼 분석을 포함한 데이터 분석 워크로드, 과학 기술 부문 워크로드, 클라우드 컴퓨팅과 서비스로서의 가속화 방식, 그리고 에지 컴퓨팅을 포함한 비구조 데이터 관리 워크로드에 사용된다. 가속화 컴퓨팅은 사실상 대부분의 워크로드에 영향을 미칠 것으로 보인다.

IDC의 최근 서베이 결과에 의하면, 기업내 미션 크리티컬한 워크로드 관련 인프라 도입에 있어 어떤 속성이 중요한지에 대한 질문에서, 응답자의 4분의 3 가량이 싱글 또는 다중 GPU라고 응답한 것으로 나타났다. 애플리케이션에 쉽게 연동될 수 있는 표준형 라이브러리를 사용하며 규격품 형태로 구매가 가능한 점이 GPU가 특히 기업들에게 매력적인 이유다. 하지만 FPGA나 다중 코어 프로세서, 주문형 반도체(ASIC)와 같이 잠재적으로 와트 당 더 높은 성능을 제공하는 다른 기술들도 주목을 받기 시작했다.

(2) 당사의 사업 현황

(가) 영업개황 당사는 데이터 기반의 AI 및 빅데이터 기업으로 “We make service for us”라는 기업 비전에 맞게 우리를 위한 서비스, 사람과 사람과의 관계를 기반으로 한 새로운 서비스 디자인을 제공하며 특히 데이터와 AI 기반의 문제 해결 능력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

2010년 7월 설립 이후 다수의 공공 및 민간 사업에 참여해 왔으며, 기업부설연구소 운영으로 독자적인 분석기술을 개발해 왔습니다. 2013년에는 뛰어난 기술력을 바탕으로 분석 솔루션 업계 최초로 코넥스 시장에 상장되었으며, 미국 빅데이터 대표기업인 Hortonworks와 SI 파트너십을 체결하여 국내외 하둡(Hadoop, 빅데이터 OpenSoftware)사업을 선도하고 있습니다.

또한, 당사는 2015년 9월 세계적인 빅데이터 기술기업인 EMC, IBM, GE, Hortonworks 등 글로벌 26여개 회원사와 함께 국내에서는 최초 및 유일하게 Open Data Platform Initiative(ODPi) 프로젝트의 구성원으로 참여함과 동시에 빅데이터 솔루션 개발 및 분석 분야에서 역할을 수행함에 따라, 빅데이터 플랫폼의 기술발전 및 표준화 작업 글로벌 선두주자 그룹의 일원이 되었습니다. 이로써 빅데이터 플랫폼 기술의 글로벌 표준 적합성과 향후 글로벌 마케팅 전개 시, ODPi 구성원과의 네트웍을 통해 좀 더 용이한 시장접근이 가능할 것으로 판단됩니다.

당사의 주요 서비스는 소셜 빅데이터 분석 서비스(Buzzbee), IoT/EMS 빅데이터 분석 서비스(에너지관리시스템), xDAMS, xDAMS-vision, 인공지능(AI) 분석 플랫폼, Oracle 및 NVIDIA 파트너십, 빅데이터 분석 교육 서비스입니다. 기관과 강연·컨설팅 등을 통한 지속적인 관계 형성을 통해 고객 needs에 적합한 최적의 솔루션을 신속하게 제공할 수 있다는 강점이 있습니다. 경쟁사들이 컨설팅, 하드웨어 등 단순한 시장에 진입하는데 반해 고객의 다양한 요구 및 환경 변화에 성공적으로 대응할 수 있도록 구현하였습니다. 이러한 기반기술은 현재 제공 중인 서비스에 활용되고 있으며 향후 인공지능(AI) Tech 시장에도 다양한 방식의 접목이 가능하다는 점에서 경쟁력을 갖고 있다고 판단됩니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분① 소셜 빅데이터 분석

당사의 소셜 빅데이터 분석 솔루션인 Buzzbee는 SNS 상의 데이터 수집 분석하여 키워드에 대한 모니터링과 마케팅 및 정책 성과 측정을 위한 인사이트 제공합니다. SNS 통합 모니터링 및 채널별 홍보/마케팅 효과를 비교 분석하고, 사용자간 네트워크 및 영향력 분석으로 효과적인 SNS 전략 수립 및 대응할 수 있습니다. 평판분석과 경쟁사 산업 동향 분석을 통한 잠재적인 위험 및 기회 요소를 발견하여 다양한 주제에 따른 분석의 효율적인 시각화 및 리포팅을 제공합니다.

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② IoT/EMS 빅데이터 분석 서비스(에너지관리시스템)

에너지관리시스템은 VRF(Variable Refrigerant Flow) 시스템에 빅데이터 분석 플랫폼을 적용하여 건물에너지 소비패턴을 파악하여 냉난방비용을 예측하고 최적 알고리즘을 적용하여 에너지 절감 시스템을 구현한다.

세계 최초 빅데이터 기반의 범용 VRF 관리 시스템 개발 기술 확보 과정이며, BEMS(Building Energy Management System) 분야 빅데이터 기반 활용 서비스 상용화 토대를 마련 할 수 있다는 의의가 있다. 해당 서비스는 추후 정부의 온실가스 감축, 에너지 절약 정책에 맞추어 능동적인 에너지 관리도구 제공, 환경 특성에 맞는 에너지 관리 도구로써 활용될 것으로 기대하고 있다.

Energy Consumption Factor Space 기능은 날짜와 시간에 따라 날씨요소, 공간, 지역, 작동방법 등과 같은 6가지 축에 대한 에너지 소비량을 3차원 공간의 점으로 나타내어 에너지 소비의 패턴을 분석할 수 있다.

Environment Monitoring 기능은 현재 지역의 온도, 강우량, 습도, 풍속 , 파도의 높이 및 So2, CO, O3 No2 PM10, PM25를 예측할 수 있다.

GraphDB 는 온도를 날짜로 연결하여 각 온도에서 날씨, 인구밀도, 지역, 공간 특성 중 어떤 요인에 영향을 많이 받는지 파악할 수 있는 기능이다.

③ xDAMS, xDAMS Vision

xDAMS는 대용량 데이터를 분산처리 시스템에 적용하여 비용 대비 최대의 효율성 보장하는 대용량 통합데이터 자산관리 시스템이다.

xDAMS 플랫폼의 특징은 Memory Mapping 기술로 신속한 R/W 작업으로 수평적 확장성을 보장하며 Cluster 중 문제가 생겨도 전체 서비스에 지장 없는 안정성이 있다. 스키마가 없어 설계 기간 단축 및 변경에 유연하고 오픈소스 S/W와 범용 H/W를 사용하여 관리비용이 적습니다. 기존 RDBMS에 연결(Apache Scoop Project)할 수 있기 때문에 외부 연동이 수월하다.

xDAMS Vision은 1,000개 이상의 HD급 영상을 실시간으로 인식하여 분석하는 실시간 영상인식 빅데이터 플랫폼입니다. 대규모 실시간 영상분석을 위한 딥러닝 분석엔진을 사용하고 멀티채널 다중포맷 영상데이터 처리를 위한 데이터프로세스 구축하여 Technology Intergration을 통한 분산/병렬 기반 실시간 영상처리 환경 구축하였습니다.

④ 인공지능(AI) 분석 플랫폼

빅데이터 분석 인프라를 보유하기 어려운 중소기업, 1인 창조기업, 대학, 연구소 등에 빅데이터 분석 플랫폼을 제공합니다. 대용량 데이터분석 및 기술개발, 검증에 사용할 수 있는 테스트베드를 제공하며, 서비스 개발을 위해 다양한 데이터를 활용하도록 지원합니다.

데이터 통합 분석환경과 테스트 데이터셋을 제공하여 사용자 인터페이스로 스크립트 개발, 워크플로우 관리, 시각화 등의 기능 제공과 데이터 저장과 분석을 위한 서버들로 클러스터를 구성, 하둡 및 에코시스템으로 구성된 빅데이터 분석 및 처리 구조를 지니고 있다.

⑤ 빅데이터 분석 교육 서비스

기업은 실시간으로 생성되는 다량의 데이터에 대한 저장과 관리는 물론 데이터 분석을 통해 숨어있는 가치를 찾아내야 하는 빅데이터 경영 시대를 맞이하고 있습니다. 기존에 존재하지 않았던 실시간으로 변화하는 다양하고 방대한 데이터를 활용하기 위해서는 새로운 전문가를 양성할 수 있는 실질적이고 전문적인 교육이 필요합니다. 당사는 글로벌 TOP 하둡 기업인 Hortonworks와 SI 파트너십을 체결하였고, 호튼웍스 교육 파트너로서 정통성 있는 빅데이터 교육을 진행하고 있습니다.

당사의 빅데이터 교육프로그램은 데이터 분석 전문가, 자바 개발자, 시스템 관리 전문가, 하둡 프로젝트 매니저 양성을 위한 4가지 코스의 교육을 제공합니다. 기본, 중급, 상급의 3단계 과정을 단계별로 학습하면 해당 분야의 전문가로 활동하기 위한 핵심 역량을 키울 수 있습니다. 또한 개인/기업의 경험과 필요에 따른 맞춤형 교육은 물론, 빅데이터 관련 온라인, 오프라인 교육 커리큘럼 구축을 통한 토탈 교육 서비스를 제공하고 있습니다.

⑥ 모바일 앱 서비스 - 치즈카운터

치즈카운터는 AI 기반 설문데이터 분석 서비스로 대한민국 선호도 데이터 모델 구축 및 딥러닝 기반의 데이터 생성 기술 적용된 국민 투표 어플리케이션입니다. “세상을 바꾸기 위한 당신의 선택“이라는 슬로건 아래 현재 5,000명의 회원이 질문한 5,700건의 질문과 응답 데이터를 확보하고 있으며, 빠르게 회원 가입 수와 질문 수가 늘어나고 있습니다.

(2) 시장점유율

IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC(www.kr.idc.asia)가 발표한 국내 빅데이터 기술 및 서비스 시장 전망 보고서(Korea Big Data and Analytics Forecast 2016-2020, 2017)에 따르면, 세계 인공지능 SW 시장규모는 2018년도 155.26억 달러(약 16.517조 원) 로 추산되며, 2020년까지 연평균 성장률 55.2%로 증가하여 352.49억 달러(약 37.498조 원) 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 그 중 SW가 2018년 기준 63%와 2020년 기준 60%의 비중으로 시장을 형성할 것으로 보입니다.

또한, 국내 빅데이터 SW시장 규모는 2018년도 1조 560.35억 원으로 추산되며, 2020년까지 연평균 성장률 11.1%로 증가하여 1조 4,608.89억 원 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 그 중 IT 서비스가 2018년 기준 58%와 2020년 기준 63%의 비중으로 시장을 형성할 것으로 보입니다.

당사는 상기 분야별 시장에서 인공지능 SW 개발과 빅데이터 플랫폼 서비스 제공 및 컨설팅 시장에서 다수의 이력을 보유하고 있습니다. 하지만 인공지능 시장이 초기단계임에 따라, 현재 공신력 있는 시장점유율이 발표되어 있지 않고, 이를 회사 자체적으로 추정하기에는 어려움이 있습니다.

(3) 시장의 특성

SPRi 이슈리포트에 따르면 2018년 선정 SW 10대 이슈 중 인공지능과 빅데이터는 상위에 있습니다.

□ 인공지능 시장

이세돌과 알파고의 대국은 인공지능에 대한 일반인의 관심과 국내 산업

발전의 필요성을 각인시키는 결정적 계기로 작용하였습니다. AI와 머신러닝을 기반으로 한 지능형 앱 및 서비스가 필수화되어 다양한 산업영역으로 진출해 新시장을 창출할 것으로 기대하고 있습니다. 정부는 국산 AI 기술 (ETRI 엑소브레인 등) 오픈 API 형태로 개방하여 만물지능화 시대를 대비하고 있으며, 인공지능 시장의 폭발적인 성장을 전망하고 있습니다.

□ 빅데이터 시장

빅데이터 시장은 이제 정보의 양이 많은 것보다 정보의 질이 중시되고 있습니다. 방대한 데이터에서 불필요한 노이즈를 제거하고, 핵심정보를 찾아내어 인사이트를 도출하는 고도화된 큐레이팅 서비스가 대중화되었습니다. 빅데이터 구축에서 분석 및 활용까지 전 과정을 지휘할 수 있는 기업이 각광받고 있으며 향후 높은 성장을 기대하고 있습니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

2018년도 정부 연구개발 예산을 살펴보면, 2018년 예산 규모는 19조 7,000억(2017년 19조 5,000억)으로 12개 예산 분야 중에서 지출 규모가 5번째로 큰 것을 알 수 있습니다. 2018년 정부 R 주요 특징은 4차 산업혁명 대응을 통한 미래성장 동력 확충에 주력하는 것입니다.

특히, 4차 산업혁명 대응에 관한 예산은 2017년도 1조2,122억원에서 2018년도 1조5,230억 원으로 25.6% 증가하였습니다.

기술 분야별 2018년 정부 R 투자전략으로는 인공지능, IoT, 클라우드 등의 지능정보기술을 전략 산업화하여 정부투자를 강화할 예정입니다.

특히 지능정보 핵심기술 확보를 위해 기존산업+지능정보기술 융합 ‘두 마리 토끼’를 모두 겨냥한 기술·시장 선점형 R 지원할 것이며 인공지능과 밀접하게 연관되는 기술을 중심으로 지원하려는 전략이 있습니다.

당사는 이런 정부의 투자 지원 전략에 맞추어 인공지능(AI) 기술 개발을 주력으로 하는 공공 및 민간사업을 적극 수행하려 합니다.

(5) 조직도2. 주요 제품 등에 관한 사항

(단위 : 천원)

품 목	생산(판매) 개시년도	주요상표	2017년 매출액(비율)	2016년 매출액(비율)	제품설명

빅데이터 솔루션	2013	버즈비,빅데이터플랫폼	2,134,787(93.35%)	1,842,218(80.74%)	주1)

지역상권 활성화 솔루션	2012	스마일로 IBK 푸딩	-	120,454(5.28%)	주2)

지능형데이터컨설팅	2017	-	61,641(2.70%)	-	-

교육	2014	-	85,359(3.73%)	291,922(12.79%)	-

기타	-	-	5,000(0.22%)	27,200(1.19%)	-

소계	2,286,788(100.00%)	2,281,794(100.00%)	-

주1) 빅데이터 솔루션

세부 서비스명	서비스 내용

데이터 통합 관리	소셜미디어 데이터는 물론, 각종 데이터를 API 통합을 통한 통합 관리 기능 제공

데이터 분석	이종의 다양한 데이터를 빅데이터 기법에 따라 저장, 처리, 분석을 통한 정보 및 Insight 제공

사용자 환경	PC, 모바일 통합 관리 가능한 환경 제공

센서 기능	스마트 디바이스 센서 및 제어 기능

개발 가이드	응용 서비스 개발을 위한 가이드 기능 제공

주2) 지역상권활성화 솔루션

세부 서비스명	서비스 내용

소셜 고객관리	QR코드 촬영을 통한 태깅 및 SNS정보 분석 단골분석, 고객관리 등의 CRM 서비스 제공

시장 SNS	생성된 상인 모바일페이지와 사용자들과 상인이 실시간 의견을 교환 할 수 있는 서비스

스마일 커머스	상인들이 등록한 상품 및 할인정보를 실시간으로 디지털사이니지와 스마트폰으로 홍보하는 서비스

AR 상점정보안내	AR(증강현실)을 통해 상점 위치안내 및 상점 정보를 제공하는 서비스

스마트 스토어	고객들이 휴식을 취하면서 콘텐츠에 쉽게 접근하여 정보를 검색하는 오프라인 공간 및 지원 서비스

상권관리	어플리케이션 사용자의 위치정보 및 상권정보를 수집/분석하고, 서비스 전체를 관리하는 시스템

3. 매입에 관한 사항해당사항 없습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항가. 생산능력 및 생산실적

해당사항 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항해당사항 없습니다.

다. 제품별 생산공정도해당사항 없습니다.

라. 외주생산에 관한 사항(1) 외주생산의 이유

당사가 수주하는 프로젝트 또는 제공하는 서비스는 6개월 미만의 한정된 개발기간 동안 다양한 기능을 보유한 시스템 및 서비스를 개발하기 위한 인력 투입이 필요한 바, 사업 초기 인건비의 절감과 유연한 인력 투입이 필요한 상황으로 인해 외주생산에 대한 비중이 높았습니다. 2015년부터 핵심 역량의 내재화를 통해 외주생산 비중을 점차적으로 줄여나가고 있습니다.

(2) 주요 외주처에 관한 사항(단위 : 원)

사업년도	외주내용	외주금액	외주비중

2017연도 (제8기)	I사-소프트웨어	186,166,072	39.24%

S사-소프트웨어	80,545,455	16.98%

B사-소프트웨어	57,060,000	12.03%

S사-소프트웨어	22,000,000	4.64%

M사 외	128,621,230	27.11%

소계	474,392,757	100.00%

2016연도 (제7기)	E사-소프트웨어	71,000,000	10.20%

A사 -소프트웨어	59,190,361	8.51%

I사-소프트웨어	57,500,000	8.26%

T사-소프트웨어	50,000,000	7.19%

W사 외	458,195,017	65.84%

소계	695,885,378	100.00%

2015연도 (제6기)	M사-소프트웨어	71,274,578	24.77%

M사 -소프트웨어	50,000,000	17.37%

S사-소프트웨어	46,591,955	16.19%

E사-소프트웨어	28,800,000	10.00%

I사 외	91,130,300	31.67%

소계	287,796,833	100.00%

주) 외주처의 회사명은 영업기밀상 이니셜로 표기하였습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출실적(단위: 천원)

매출유형	부 문	2017연도(제8기)	2016연도(제7기)	2015연도(제6기)

수량	금액	수량	금액	수량	금액

용역	SW개발	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	2,220,146	-	1,880,590	-	935,282

소 계	-	2,220,146	-	1,880,590	-	935,282

IT자문	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	61,641	-	20,264	-	349,000

소 계	-	61,641	-	20,264	-	349,000

기타	수출	-	-	-	-	-	-

내수	-	5,000	-	380,940	-	279,590

소계	-	5,000	-	380,940	-	279,590

합 계	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	2,286,788	-	2,281,794	-	1,563,872

합 계	-	2,286,788	-	2,281,794	-	1,563,872

나. 수주상황(단위 : 천원)

품목	수주일자	납기	수주총액	기납품액	수주잔고

수량	금액	수량	금액	수량	금액

빅데이터솔루션A사 개발 용역	2016.08.	2018.11	-	2,201,495	-	1,556,727	-	644,768

빅데이터솔루션A사 개발 용역	2017.11	2020.06	-	613,636	-	64,090	-	549,546

지능형데이터컨설팅L사 컨설팅	2017.12	2018.04	-	168,000	-	-	-	168,000

빅데이터솔루션B사 유지 보수	2018.01	2018.12	-	25,000	-	6,249	-	18,751

빅데이터솔루션M사 개발 용역	2018.02	2018.11	-	90,000	-	27,000	-	63,000

빅데이터솔루션G사 개발 용역	2018.02	2018.04	-	152,139	-	106,497	-	45,641

합 계	-	3,250,270	-	1,764,964	-	1,489,706

주) 외주처의 회사명은 영업기밀상 이니셜로 표기하였습니다.

6. 판매에 관한 사항가. 판매조직

당사의 판매는 각 사업본부에서 전사적인 영업전략에 의거, 공공입찰과 민간제안에 의해 수행되고 있으며, 그 조직은 "회사의 개황" 조직도를 참조 바랍니다.

나. 판매경로(단위: 천원, %)

매출유형	품 목	구 분	판매경로	판매경로별 매출액(비중)

용역	빅데이터솔루션	국 내	직접판매	2,134,787(93.35%)

지능형데이터컨설팅	국내	직접판매	61,641(2.70%)

교육	국 내	직접판매	85,359(3,73%)

기타	국 내	직접판매	5,000(0.22%)

주) 2017년 매출액 기준입니다. 다. 판매전략

① 기존 고객 대상 제품 Coverage 확대

경쟁 기업이 많은 산업의 특성상 새로운 고객을 확보하기 위한 실적과 평판이 매우 중요합니다. 창업 이후 당사는 우수한 프로젝트 수행결과와 지속적인 고객관리를 통해 공공 서비스 예산을 확보한 기관으로부터 다양한 사업을 수주할 수 있었습니다. 새로운 고객을 발굴해 가는 것보다 기존 고객을 만족시켜 새로운 사업을 수주하는 것이 사업적인 위험을 관리할 수 있는 방법이라고 판단됩니다.

② 협력사 활용 및 파트너쉽 강화

초기기업인 당사는 자체 인력을 통한 수행 능력에 한계를 보유하고 있어, 우수한 인력을 보유하고 있는 협력사의 지원을 통해 대형 사업의 수주를 꽈하고 있습니다. 2015년에는 본격적으로 상품공급과 관련한 국내외 파트너사와의 파트너쉽 계약을 통해 기존 사업 영역의 한계를 넘어설 것으로 기대됩니다.

③ 기술 기반 영업 수행

산업의 특성상 50%가 넘는 할인율과 5% 미만의 영업이익률을 기대하고 저가 마케팅을 펼치는 기업이 많은 반면, 당사는 가격 경쟁력을 뛰어넘는 기술 경쟁력을 확보하는 것에 초점을 맞추고 가격경쟁력 확보 보다 고객의 예산 내에서 더 많은 기능을 개발하는 것으로 영업을 수행하고 있습니다.

7. 연구개발활동가. 연구개발비용(단위 : 원)

구 분	2017연도(제8기)	2016연도(제7기)	2015연도(제6기)

자산처리	원재료비	-	-	-

인건비	-	-	44,344,547

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	-	-	-

기타 경비	-	-	-

소 계	-	-	44,344,547

비용처리	제조원가	-	-	-

판관비	75,137,503	45,699,233	28,127,120

합 계(매출액 대비 비율)	75,137,503(3.29%)	45,699,233(2.00%)	72,471,667(4.63%)

나. 연구개발실적

연구과제	연구결과 및 기대효과	상품화

소셜미디어통합플랫폼 개발	- 4종의 소셜미디어를 통합 관리할 수 있는 기능 기대효과 및 실적소셜로그인 기능이 필요한 서비스 개발시 활용 가능하며 매출효과를 창출함.	상품화 완료

소셜미디어통합플랫폼 개선	- 10종의 소셜미디어를 통합 관리할 수 있는 기능 기대효과 및 실적대부분의 소셜미디어 사용자를 관리할 수 있으며 매출효과를 창출함	상품화완료

소셜쿠폰기능 개발	- 소셜미디어 사용자를 위한 쿠폰관리기능 기대효과 및 실적쿠폰 사용여부와 사용도를 측정하여 쿠폰 발급 효과를 측정할 수 있으며 매출효과를 창출함	상품화완료

소셜분석기능 개발	- 소셜미디어 사용자의 성향 분석하는 기능 기대효과 및 실적소셜미디어 사용자의 성향을 분석하여 다양한 주제에 대한 소비자의 반응을 측정할 수 있으며 매출효과를 창출함	상품화 완료

빅데이터 기반 SNS 분석 솔루션 개발	- SNS 빅데이터로부터 키워드, 감성 등을 분석하는 솔루션기대효과 및 실적각종 소셜네트웍스 및 뉴스 등의 빅데이터를 추출하여, 고객의 관심 키워드에 대한 감성 및 고객의 성향과 각종 성향 분석이 가능함에 따라, 기업 및 공공기간 등에서 대 고객 관련 마케팅 및 상품기획 등 기업경영 전반적으로 효율적인 솔루션	상품화 완료

다. 지적재산권 등

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	주무관청

1	상표	구피 (제38류)	(주)씨이랩	2012.09.17	2013.10.04	구피	특허청

2	상표	구피 (제35,42류)	(주)씨이랩	2012.09.17	2013.11.01	구피	특허청

3	상표	버즈비(42류)	(주)씨이랩	2014.06.23	2015.03.19	버즈비	특허청

4	상표	CHEESE COUNTER	(주)씨이랩	2016.12.21	2017.08.10	치즈카운터	특허청

5	상표	CHEESE COUNTER
로고	(주)씨이랩	2016.12.21	2017.08.10	치즈카운터	특허청

6	상표	치즈카운터	(주)씨이랩	2016.12.21	2017.08.10	치즈카운터	특허청

7	특허권 (등록)	인맥정보 표시 시스템 및 방법	(주)씨이랩	2011.12.09	2013.11.14	구피	특허청

8	특허권 (등록)	사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치	(주)씨이랩	2012.09.27	2014.03.20	구피	특허청

9	특허권 (등록)	랜드마크 기반의 POI 정보 제공 시스템 및 그 방법	(주)씨이랩	2013.08.01	2014.12.17	구피	특허청

10	특허권 (등록)	이종콘텐츠 분석 서비스 방법	(주)씨이랩	2015.05.28	2016.02.29	버즈비 X-Dams	특허청

11	특허권 (등록)	빅데이터를 이용한 적응형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 그 구동방법	(주)씨이랩	2016.04.29	2017.09.13	X-Dams	특허청

12	특허권 (등록)	빅데이터를 이용한 자기학습형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 그 구동방법	(주)씨이랩	2016.04.29	2017.09.13	X-Dams	특허청

13	특허권 (등록)	데이터 거래 중개 시스템	(주)씨이랩	2016.12.15	2017.09.25	X-Dams
치즈카운터	특허청

14	특허권 (등록)	원천 데이터 제공에 따른 수익 분배 및 데이터 거래 서비스 제공 방법	(주)씨이랩	2016.12.29	2017.09.25	X-Dams
치즈카운터	특허청

15	특허권 (출원)	다채널 대용량 데이터를 위한 데이터 수집 활용 시스템	(주)씨이랩	2016.12.15	-	X-Dams
치즈카운터	특허청

16	특허권 (출원)	스마트폰의 론처화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법	(주)씨이랩	2016.12.15	-	X-Dams	특허청

17	특허권 (출원)	데이터 기반 초단기 기상 예측 방법 및 시스템	(주)씨이랩	2017.06.08	-	X-Dams	특허청

18	특허권 (출원)	데이터 기반 분석 결과에 대한 지리적 표현 방법 및 시스템	(주)씨이랩	2017.06.08	-	X-Dams	특허청

19	GS인증	소셜콘텐츠플랫폼 v1.0	(주)씨이랩	-	2013.12.17	구피	TTA

20	GS인증	소셜 브이오씨 v1.0	(주)씨이랩	-	2013.12.30	구피	TTA

21	SW 프로그램	버즈비(Buzzbee)	(주)씨이랩	-	2014.10.21	버즈비	한국저작권위원회

22	SW 프로그램	치즈카운터
(Cheese Counter)	(주)씨이랩	-	2017.01.19	치즈카운터	한국저작권위원회

23	SW 프로그램	치즈카운터
(Cheese Counter)	(주)씨이랩	-	2017.01.19	치즈카운터	한국저작권위원회

24	SW 프로그램	치즈카운터
(Cheese Counter)	(주)씨이랩	-	2017.01.19	치즈카운터	한국저작권위원회

25	SW 프로그램	치즈카운터
(Cheese Counter)	(주)씨이랩	-	2017.01.19	치즈카운터	한국저작권위원회

26	SW 프로그램	치즈카운터
(Cheese Counter)	(주)씨이랩	-	2017.01.19	치즈카운터	한국저작권위원회

라. 기술이전 수혜 또는 기술이전해당사항 없습니다.