씨이랩 사업보고서 (2018.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) 국내 데이터 ·인공지능 산업 현황과 특성

1) 국내 데이터 시장

출처:2018 한국데이터산업백서> 한국데이터진흥원

2017년 국내 데이터산업 전체 시장 규모는 2016년 13조 7,547억 원에서 4.0% 성장한 14조 3,047억 원으로 형성돼 2010년 이후 연평균 7.5%의 성장세를 유지하고 있는 것으로 조사되었습니다. 광고 매출 등 데이터와 관련된 간접매출을 제외한 직접매출 규모는 6조 2,973억 원 규모로 형성되었습니다.

4차산업혁명시대에 데이터는 산업간 융·복합의 도구이자, 혁신 성장을 이끄는 기초 원동력입니다. 데이터 기업들이 시장 환경 변화에 적극적으로 대응하며 경쟁력을 강화시키고, 이를 정부에서 전폭적으로 지원해준다면 데이터산업은 계속해서 성장할 것으로 기대됩니다.

2) 국내 인공지능 분야 수준

4차 산업혁명시대의 도래에 따라 핵심 기술인 인공지능(AI)의 중요성이 날로 높아지고 있습니다. 인공지능 기술의 발전은 산업분야 뿐만 아니라, 공공 및 사회 전반에 많은 영향력을 미칠 것으로 전망합니다. 이에 미국, 중국 등을 필두로 전 세계적으로 공공 및 민간 부문에서 인공지능 분야에 대한 대규모 투자가 이루어지고 있습니다. 우리나라 인공지능 분야의 수준에 대한 객관적인 정보를 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

□ 2015년~2017년까지 GitHub에 등록된 국가별 인공지능 관련 오픈소스 프로젝트 수 분석한 결과 2015년에 생성된 우리나라의 인공지능 관련 오픈소스 프로젝트 수는 2개로 확인되며, 2016년에는 13개, 2017년에는 79개로 증가했습니다. 2017년 기준 미국, 인도, 중국, 캐나다, 영국 등의 순으로 프로젝트가 생성되었고 우리나라는 10위에 위치하고 있습니다.□ '인공지능' 키워드가 포함된 2015년~2017년까지의 뉴스 기사들을 검색 및 수집한 결과 2016년을 기준으로 인공지능과 관련된 뉴스 기사의 수가 급격히 증가하였습니다. 2016년에 발생한 기사 수는 65,856개로 2015년도 대비 약 9배이상 증가하였으며, 2017년에는 151,341개의 뉴스 기사가 발생했습니다.

□ 2014년~2017년 LSVRC(Large Scale Visual Recognition Challenge)ImageNet 대회의 객체 인식 부문에서 가장 우수한 성능을 보인 한국 참가팀의 인식 정확도 분석해 본 결과, 참가 초기에는 World Best AI System에 비해 성능 차이가 7.3%에 이를 정도로 다소 컸으나, 최근에는 1% 미만으로 그 차이가 크게 감소하였습니다. 2015년 이후부터는 국내 기술 수준도 인간의 수행능력을 능가하는 것으로 나타났습니다.

출처: 우리나라 인공지능 분야 수준> NIA한국정보화진흥원 □2016년부터 2018년까지 VQA 1.0 데이터셋에 대한 새로운 시각 질의 응답 알고리즘을 발표한 한국 연구진의 논문에 대해 문헌 검토하여 종합 정확도(Overall Accuracy)를 점검해 본 결과, 두 차례나 세계 최고 수준에 이를 정도로, 시각 질의응답(Visual QA) 영역에서 국내 연구진의 기술 수준은 세계적 수준에 근접한 것으로 확인되었습니다.

(2) 해외 데이터 ·인공지능 산업 현황과 특성

1) 해외 데이터 산업 시장

전 세계 빅데이터 시장 규모는 2018년 420억 달러에서 2027년에는 1,000억 달러를 넘어설 것으로 전망되고 있습니다. 2018~2027년 연평균성장률(CAGR)이 10.48%로 나타나 향후 10년간 두 자리 수 성장세를 지속할 것으로 보입니다.

출처 : NIA한국정보화진흥원

빅데이터 시장의 성장은 전 세계 많은 기업이 빅데이터 분석의 유용성을 경험하고 있고, 업종 및 비즈니스 형태와 무관하게 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 핵심으로 빅데이터 기술이 인정받는다는 데서 그 이유를 찾을 수 있습니다. 특히 빅데이터 기반의 고급 분석을 통해 기업의 비즈니스 경쟁력을 개선하고자 하는 수요와 맞물리면서 빅데이터 관련 수요는 큰 폭으로 상승하고 있습니다. 또한 자사의 고객들을 더 깊이 분석하고 비정형 데이터에 숨겨진 인사이트를 끌어내기 위해 빅데이터 관련 투자를 늘려 나갈 것으로 전망됩니다. 위키본(Wikibon)을 따르면 빅데이터 분석 소프트웨어 시장은 2018년 140억 달러 규모에서 2020년 200억 달러, 2026년 420억 달러를 넘어설 것으로 전망합니다. 2018년~2027년 기준으로 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 부문별 연평균성장률을 보면 소프트웨어 14.13%, 하드웨어 8.01%, 서비스 8.38%로 타 부문 대비 소프트웨어 부문에서 높은 성장세가 전망됩니다. IDC 자료를 따르면 비관계형 분석 데이터 스토어, 인지·인공지능 소프트웨어 플랫폼, CRM 분석 애플리케이션 분야에서 높은 성장세를 보이고 있습니다. 2016년~2021년 5년간 연평균성장률을 보면 각각 34.4%, 27.8%, 20.1%로 예상됩니다. 이 분야 기술이 향후 빅데이터 분야를 주도할 것으로 전망하고있습니다.

출처 : NIA한국정보화진흥원

2) 인공 지능(AI)을 선도하는 주요국의 핵심전략

인공지능의 잠재력이 증가하고 지능화된 혁신 서비스들이 지속적으로 등장하면서, 인공지능 경쟁력 확보를 위해 인재유치 및 양성, 기술 확보 등 국가 차원의 인공지능 활성화 방안을 수립 중에 있습니다.

① AI 산업을 활성화하기 위해서는 유능한 인적자원이 가장 필요하여 각국은 인재유치 및 양성, 인재유출 방지를 위한 정책 추진하고 있습니다. 아울러, 교육체계 개편을 통한 AI 관련 핵심과목 추가, AI 교수직 신설 등 인재유치와 기존 직원 AI 재교육도 적극적으로 지원하고 있습니다.

② 다양한 아이디어를 가진 스타트업의 사업이 시작될 수 있도록 자금 및 기술을 지원하여, AI 신산업 육성 및 발굴합니다.

※자금지원을 통한 정책, 연구원-스타트업 간 기술개발 협업 등

③ AI 사업은 민간의 역할이 중요함을 인지하고 민관협업 체계가 원활히 진행될 수 있도록 기구를 신설하였습니다.

※ 중국은 ‘차세대AI발전계획추진실’을 설립하여, 알리바바, 바이두, 텐센트 등이 참여하는 AI 플랫폼 사업의 컨트롤타워 역할

④ 캐나다, 프랑스는 각종 혜택을 내세워 삼성, 구글, 페이스북 등 글로벌 기업을 유치함으로써 AI 분야 경쟁력을 확보하는 중입니다.

⑤ 자율주행차 운행허가 등 규제혁신을 통해 기업이 개발한 AI 서비스를 선제적으로 실증하여 시장선점 추진합니다.

출처 : (AI)을 선도하는 주요국의 핵심전략> NIA한국정보화진흥원.

3) 전망과 이슈□ 가트너 10대 전략 기술 동향

IT리서치 기관인 가트너는 매년 10대 전략 기술 동향을 선정하여 발표하고 있습니다. 가트너는 미국 플로리다 주 올랜도에서 개최한 '가트너 2018 심포지엄/엑스포’에서 조직이 2019년에 탐구해야할 전략 기술 동향을 발표했습니다. 2019년 전략 기술의 핵심 주제로 '지능형(Intelligence), 디지털(Digital), 매쉬(Mesh)’가 선정되었습니다.

10가지 전략 기술 동향 중 주요 몇 가지를 정리한 자료입니다.

① 자율사물

그 첫번째가 바로 '자율 사물’입니다. 로봇, 무인 항공기, 자율 주행 차량과 같은 자율 사물은 사람이 수행하던 기능을 자동화하기 위해 AI를 사용합니다. AI를 이용한 자동화는 프로그래밍 모델에 의해 제공되는 자동화를 뛰어 넘어 AI를 활용하여 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 진보된 기능을 제공합니다. 자율 사물은 다양한 유형으로 제공되며 다양한 수준의 능력, 조정, 지능을 통해 다양한 환경에서 작동합니다. 2022년까지 Industry 4.0생태계에서 협력하는 사람들의 50%이상이 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호작용하기 위하여 가상 비서 또는 독립 에이전트를 사용할 것입니다.

② 증강분석

증강분석은 특정 영역의 인텔리전스에 초점을 맞추고 있으며, 자동화된 기계학습을 이용하여 분석 컨텐츠 개발, 소비, 공유방법을 혁신합니다. 증강분석은 데이터 준비, 데이터 관리, 최신 분석, 비즈니스 프로세스 관리, 프로세스 마이닝, 데이터 과학 플랫폼의 해심 기능으로 빠르게 발전할 것입니다. 증강 분석으로부터 얻은 자동화된 통찰력은 기업의 HR, 금융, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 조달, 자산관리부서 등 기업 내부에서 적용되어 모든 직원의 의사 결정과 행동을 최적화할 수 있을 것입니다.

③ 인공지능 주도 개발

인공지능 주도 개발은 AI를 애플리케이션에 내장하기 위한 툴, 기술, 최적화된 프로세스에 대하여 연구하며, 개발과정 자체에서 사용되는 AI기반의 툴 개발을 연구한다. AI가 다양한 데이터 과학, 애플리케이션 개발 및 테스트 기능을 자동화하기 위해 개발 프로세스 자체에 적용되면서 다른 수준의 기회와 복잡성이 발생하게 될 것입니다.

□ 과학기술 동향

'17년 기점 공공영역에서의 AI활용을 통하여 얻을 수 있는 부가가치는 '25년에 이르러 약 5조 6천만 US$로 예측하고 이로 인하여 World GDP가 1.93% 추가 성장할 것으로 예측(Capgemini, 2017)하고 있습니다. AI를 활용해 공공 의사결정의 최적화를 통한 효율과 생산성 증대, 일자리의 증대를 통하여 AI의 부가가치와 World GDP 향상을 예측하고 있습니다.

AI Quality = DATA Quality로, AI는 데이터를 통한 학습과 이를 기반으로 한 범용 AI로의 발전 궤적을 지니고 있습니다. 개인정보를 비롯한, 금융, 의료 등 전 산업 분야에 걸쳐 공공부분은 방대한 데이터를 지니고 있으며 이를 기반으로 한 각종 AI 개발 필요한 상황입니다. 정부는 마이데이터라는 사업추진을 통해 금융 분야 신용정보의 활용도를 높여 신사업 발굴과 금융서비스 산업경쟁력 제고를 추구하고 있으며, 미국 정부 역시 공공데이터 개방을 통해 AI 미래 준비를 해야한다는 정책적 기조입니다.

4) 정부 정책

과학기술정보통신부는 2019년 1월 16일 경제부총리 주재 제1차 혁신성장전략회의에서 데이터, AI경제 활성화 계획을 발표했습니다. 오는 2023년까지 정부는 국내 데이터 시장을 30조원 규모로 키우고 인공지능 분야 유니콘 기업도 10개 육성하는 등 투자를 본격화한다고 밝히면서 정부지원에 힘입어 데이터, AI 분야 기술 개발이 활발히 이뤄질 것으로 보입니다.

□ 데이터 가치사슬 전주기 활성화

ㅇ (구축/개방) 공공, 민간 분야(금융, 통신 등)별로 다양한 데이터가 수집,

제공될 수 있는 빅데이터 센터(100개)와 양질의 데이터가 결합, 유통되고 새로운 서비스가 창출될 수 있는 빅데이터 플랫폼(10개) 구축

ㅇ (유통) 중소·벤처기업이 데이터를 활용한 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매, 가공비용을 지원하는 바우처 사업 추진(年 1,640개)

ㅇ (활용) 국민들이 데이터 활용에 따른 혜택을 체감할 수 있도록 본인의 동의 하에 개인데이터를 활용하는 사업을 확대 및 실시(年 8개)

□ 세계적 수준의 인공지능 혁신 생태계 조성

ㅇ (허브구축) 기업의 인공지능 서비스 개발을 지원하기 위해 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워 등 인공지능 개발 핵심 인프라를 원스톱으로 제공

ㅇ (기술개발) 인공지능 관련 기초연구(뇌과학)와 HW(지능형반도체, 양자컴퓨팅), SW 기술개발에 집중하고 인공지능 분야 R 고난이도 기술개발에 적합한 챌린지 방식으로 추진

ㅇ (기업지원) 인공지능 전문기업의 기술개발을 집중 지원하고 해외와 국내 기업간의 협력 프로젝트(글로벌 AI 100) 지원을 통해 기술경쟁력도 강화

□ 데이터와 인공지능의 융합촉진

ㅇ (공간) 기업, 대학, 연구소가 한곳에 모여 데이터와 인공지능 관련 연구개발, 인력양성, 창업 등을 종합 지원할 수 있는 인공지능 융합 클러스터 조성 구축('20~29년, 총 1조원 규모 예타추진)

ㅇ (사업) 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능을 적극적으로 활용('18년 21.4%→'22년 35%)토록 하고, 의료, 안전, 제조 등 다양한 산업분야에 지능화 확산을 위한 시범서비스(인공지능+X 플래그십 프로젝트) 추진

ㅇ (제도) 데이터와 인공지능의 활용을 촉진하는 제도(국가정보화기본법개정) 마련과 함께 안전한 활용을 보장하기 위한 제도(개인정보 관련법령개정, 인공지능 윤리 가이드라인 마련)를 강화

ㅇ (인력) 데이터와 인공지능 관련 전문(AI 대학원 등), 실무, 산업맞춤형 교육과 의료, 금융, 제조 등 분야별 현장인력에 대한 기술교육을 실시하고 프랑스 에꼴 42와 같은 이노베이션 아카데미 신설 (年 2,000명)

나. 회사의 현황(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

2010년 7월 설립된 씨이랩은 빅데이터, 인공지능(AI), 딥러닝을 활용한 서비스 및 솔루션을 개발하는 기업입니다. 가치 있는 데이터와 첨단 IT기술을 기반으로 모두에게 필요한 서비스를 제공하겠다(We make service for us)는 비전을 갖고 빅데이터 및 데이터 솔루션 관련 기술을 개발하고 있습니다.

설립 초기부터 다수의 공공 및 민간 사업에 참여해 왔으며, 기업부설연구소 운영으로 독자적인 분석기술을 개발해 왔습니다. 국방, 에너지, 소셜 데이터를 포함한 다양한 빅데이터 R 및 실증 사업을 통해 기술력을 쌓았고 내재화된 기술력을 바탕으로 최근 딥러닝 프로젝트 운영관리 솔루션(Uyuni)을 출시하여 GPU 시장에서 주목받고 있으며, 후속 딥러닝 솔루션 라인업이 순차적으로 출시되고 있습니다. 당사의 주요 서비스는 딥러닝 솔루션 개발입니다. 기관과 강연·컨설팅 등을 진행하며 지속적인 관계를 형성해 오면서 고객 니즈(needs)에 적합한 최적의 솔루션을 신속하게 제공할 수 있다는 강점이 있습니다. 경쟁사들이 컨설팅, 하드웨어 등 단순한 시장에 진입하는데 반해 고객의 다양한 요구와 환경 변화에 성공적으로 대응할 수 있도록 구현하였습니다. 이러한 기반기술은 현재 진행 중인 인공지능(AI) Tech 시장에도 다양한 방식으로 접목 가능하다는 점에서 경쟁력을 갖고 있다고 판단됩니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

① Deep Learning Solution Package (딥러닝 솔루션 패키지)

딥러닝 프로젝트를 수행하기 위해서는 우선 개발환경이 필요하고 관리자들은 프로젝트 작업을 효과적으로 관리할 수 있어야 합니다. 당사의 딥러닝 솔루션 패키지는 딥러닝 프로젝트 수행을 위한 개발환경 수립은 물론, 데이터를 학습시키기 위한 전처리부터 모델링 지원까지 가능합니다.

당사는 데이터 활용 프로세스 내에 각각의 솔루션을 라인업 구축을 해 나가고 있습니다. 각 솔루션은 연계했을 때, 보다 편리하게 사용 가능하며 독립적으로도 사용할 수 있습니다. ② Solution : 우유니(Uyuni)

딥러닝 프로젝트를 수행하는 개발자 및 관리자를 위해 효과적인 작업관리 및 편리한 개발환경을 제공해 주는 딥러닝 프로젝트 운영관리 솔루션입니다. 관리자에게는 GPU클러스터 모니터링 및 Job스케줄링 기능을, 개발자에게는 도커(Docker) 및 멀티테넌시(Multitnenacy) 기능을 제공하여 안정적인 프로젝트 관리가 가능합니다.

□ 개발자 전용 페이지 : 여러 개발자가 접근할 수 있도록 멀티테넌시 기능을 제공하며 도커 컨테이너 기반의 개발환경을 제공합니다.

□ 관리자 전용 페이지 : GPU클러스터의 상태를 모니터링 할 수 있으며 각 리소스의 효율적인 활용이 가능하도록 잡스케쥴러를 제공합니다.

[User Interface] 개발자가 별도의 개발환경을 구축하지 않고 딥러닝 프로젝트 수행이 가능하도록 커스터마이징된 컨테이너 내 도커이미지와 데이터셋을 편리한 UI로 제공합니다.

[multitenancy] 여러 개발자에게 독립적인 개발 환경을 제공하여 각 개발자가 자원을 부족하지 않도록 효율적으로 GPU 자원을 활용할 수 있는 기능 제공합니다.

[Monitoring] 관리자가 효율적으로 GPU자원을 활용할 수 있도록 GPU서버의 상태를 한눈에 확인할 수 있는 모니터링 기능을 제공합니다.

[Job Scheduling] 관리자가 모니터링을 통해 GPU서버 상태를 확인하고 실제 개발자가 자원을 사용할 수 있도록 자원분배를 할 수 있게 스케줄링 기능 제공합니다.

Uyuni 엔터프라이즈 버전	Uyuni 클라우드 버전

-멀티노드
-여러 GPU 서버 간의 GPU를 동시 사용 지원
-GPU 서버들 간의 그룹/등급 등을 지정하여 할당 옵션 제공
-사용자/ 부서별 GPU 자원 할당 옵션 제공	-AWS/Ncloud 에서 GPU 인스턴스를 동적 할당 기능제공
-인스턴스 사용 비용에 대한 통계 및 시각화 기능 제공 : 사용자/부서별 요금 통계 및 시각화
-멀티 GPU 지원 : GPU 인스턴스간의 GPU의 통합 사용 기능 제공

③ Solution : X-Labeler

AI 모델링 작업시간을 획기적으로 단축시켜주는 이미지/영상 AI 모델링 솔루션으로서 기존의 수작업으로 진행하던 데이터 Labeling을 자동으로 처리하여 AI모델링을 손쉽게 생성할 수 있으며, 생성한 모델을 한 번 더 학습시킬 수 있는 모델강화 기능을 통해 자체적으로 모델 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

-대규모의 이미지 데이터를 AI 기반의 레이블링 기능을 통해 보다 빠른 소도로 데이터 전처리를 수행합니다.

-이미지 및 영상 데이터를 효과적으로 레이블링하고 도출된 데이터를 재 학습시켜 데이터 모델 성능을 향상시킵니다.

[데이터 모디파이] 데이터를 입력하기 전 레이블링의 범위를 지정할 수 있도록 사용자가 업로드 하는 이미지/영상 데이터의 모디파이 기능을 지원하며 모디파이는 Translation/Rotation/Scaling 등 효과적인 편집이 가능한 세부 모디파이 기능을 제공합니다.

[데이터 레이블링] 사용자가 직접 수작업으로 진행하던 레이블링 작업을 자체 오토 레이블링 기능을 통해 자동으로 레이블링이 진행되며 각 레이블링 작업에서 사용자가 중간에 레이블링 작업에 대한 보완이 가능하도록 추가 레이블링도 함께 지원합니다.

[AI 데이터 모델링] 사용자가 입력한 이미지를 인식하는 데이터 학습모델을 도출합니다. 학습모델은 새로운 이미지를 레이블링 하는 과정을 추가하면서 지속적으로 강화되는 형태로 데이터를 넣으면 넣을수록 정확도가 향상하는 성장형 모델링이 가능합니다.

④ Solution : X-Wrangler

대량으로 입력된 다양한 텍스트 데이터를 효과적으로 전처리할 수 있는 딥러닝 기반 텍스트 AI모델링 솔루션으로서 데이터의 필터링과 프로파일링, 모델링 과정을 통해 데이터의 에러 검출 및 자동생성, 편집, 시각화를 진행할 수 있으며 오류를 최소화하여 텍스트 데이터의 AI모델링이 가능합니다.

-오류 및 결측 데이터를 효과적으로 식별하여 자동 생성하는 과정을 통해 손쉽게 데이터 모델링 구현합니다.

-다양한 형태의 텍스트 데이터를 입력할 수 있으며 텍스트 데이터의 강력한 편집기능(Merge, Split, Ordering)을 제공합니다.

[데이터 필터링]

데이터의 전처리를 효과적으로 수행할 수 있도록 사용자가 입력한 텍스트 데이터의 오류 및 결측 검사, 타입을 식별하여 자동으로 데이터를 생성하는 데이터 필터링 기능을 제공합니다. 데이터 필터링 기능을 통해 1차적으로 데이터에 대한 정제를 편리하게 수행할 수 있습니다.

[데이터 프로파일링]

1차로 정제된 데이터에 대해 실제 활용할 데이터에 대한 추출 및 학습데이터 도출을 위해 데이터 Merge, Split, Ordering 등의 세부 기능을 제공하며 데이터 프로파일링을 통해 효과적인 데이터 가공을 수행할 수 있습니다.

[AI데이터 모델링]

사용자가 입력한 텍스트를 레이블링하는 데이터 학습모델을 도출합니다. 학습모델은 새로운 텍스트를 레이블링 하는 과정을 추가하면서 지속적으로 강화되는 형태로 데이터를 넣을수록 정확도가 향상하는 성장형 모델링이 가능합니다.

(2) 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 2019년도에 'AI 센터'를 구축사업에 진출할 계획에 있습니다. AI 서비스를 개발하는 개발자에게 초기 환경을 쉽고, 빠르게 구성하도록 하고, 운영 관리자에게는 GPU 서버 상태를 한 눈에 확인하는 클러스터 모니터링 환경을 지원해 개인과 기업이 새로운 가치를 창출할 수 있도록 도울 수 있을 것입니다. 또한 당사의 AI센터 구축사업은 AI개발 진입장벽을 낮추고, 인공지능의 발전에 발판이 될 의미 있는 사업이 될 것으로 전망됩니다.

4) 조 직 도2. 주요 제품 등에 관한 사항

(단위 : 천원)

품 목	생산(판매) 개시년도	주요상표	2018년 매출액(비율)	2017년 매출액(비율)	제품설명

용역 및 데이터 솔루션	2013 ~ 현재	Uyuni,빅데이터플랫폼	2,982,165(58.31%)	2,134,787(93.35%)	-

기타 : HW, 교육, 컨설팅	2013 ~ 현재	-	2,132,251(41.69%)	152,000(6.64%)	-

소계	5,114,416(100.00%)	2,286,788(100.00%)	-

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

2018연도 (제9기)	I사-소프트웨어	174,809,600	19.69%

S사-소프트웨어	88,181,819	9.93%

C사-소프트웨어	43,500,000	4.90%

B사-소프트웨어	5,000,000	0.56%

M사 외	576,245,381	64.91%

소계	887,736,800	100.00%

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%

주) 외주처의 회사명은 영업기밀상 이니셜로 표기하였습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출실적(단위: 천원)

매출유형	부 문	2018연도(제9기)	2017연도(제8기)	2016연도(제7기)

수량	금액	수량	금액	수량	금액

SW개발용역	SW개발	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	1,462,059	-	2,220,146	-	1,880,590

소 계	-	1,462,059	-	2,220,146	-	1,880,590

IT자문	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	168,000	-	61,641	-	20,264

소 계	-	168,000	-	61,641	-	20,264

기타	수출	-	783,926	-	-	-	-

내수	-	335,993	-	5,000	-	380,940

소계	-	1,119,919	-	5,000	-	380,940

데이터솔루션	SAP 라이선스	수출	-	-	-	-	-	-

내수	-	174,436	-	-	-	-

소계	-	174,436	-	-	-	-

솔루션	수출	-	50,251	-	-	-	-

내수	-	7,500	-	-	-	-

소계	-	57,751	-	-	-	-

기타	수출	-	-	-	-	-	-

내수	-	2,132,251	-	-	-	-

소계	-	2,132,251	-	-	-	-

합 계	수 출	-	834,177	-	-	-	-

내 수	-	4,280,239	-	2,281,794	-	1,563,872

합 계	-	5,114,416	-	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	2017.11	2020.06	-	613,636	-	260,682	-	352,954

데이터베이스관리시스템M사 기획 및 개발	201 8.10	2019.01	-	250,000	-	183,189	-	66,811

데이터베이스관리시스템K사 기획 및 개발	2018.09	2018.12	-	1,167,718	-	1,167,718	-	-

데이터베이스관리시스템K사 기획 및 개발	2018.09	2018.12	-	852,281	-	852,281	-	-

합 계	-	2,883,635	-	2,463,870	419,765

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)

SW개발용역	SW개발	국내	직접판매	1,462,059(28.59%)

IT자문	국내	직접판매	168,000(3.28%)

기타	국내/해외	직접판매	1,119,919(21.90%)

제품	SAP라이선스	국내	직접판매	174,436(3.41%)

솔루션	국내/해외	직접판매	57,751(1.13%)

기타	국내	직접판매	2,132,251(41.69%)

주) 2018년 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 도모하고 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. 라. 홍보마케팅 전략과거에는 기업들이 특정 영역에만 IT 시스템을 구축했기에 IT는 일반인에게 먼 이야기였습니다. 하지만 근래에는 IT기술이 적용되지 않는 분야가 없을 정도로 세상의 모든 분야에 IT기술이 깊숙이 파고 들었습니다. 따라서 이제 IT기업에게 기술력 뿐만 아니라 기업의 이미지도 중요한 부분으로 떠오르고 있으며, 어떠한 기술력으로 무슨 사업을 진행 중인지에 대해 널리 알리는 것이 필요 해졌습니다. 이 같은 필요성을 만족시키기 위해 SNS를 통한 대중과의 소통을 시도하고 IT와 관련한 다양하고 질 좋은 콘텐츠들을 공유할 계획입니다. IT영역이 우리 사회와 일체화 되고 있기에 이 같은 부드럽고 자연스러운 홍보 전략은 앞으로 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

7. 연구개발활동가. 연구개발비용(단위 : 원)

구 분	2018연도(제9기)	2017연도(제8기)	2016연도(제7기)

자산처리	원재료비	-	-	-

인건비	-	-	-

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	-	-	-

기타 경비	-	-	-

소 계	-	-	-

비용처리	제조원가	-	-	-

판관비	413,185,286	75,137,503	45,699,233

합 계(매출액 대비 비율)	413,185,286(8.07%)	75,137,503(3.29%)	45,699,233(2.00%)

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	상표	WAYCOIN	(주)씨이랩	2018.04.03	2019.02.28	WAYCOIN	특허청

8	상표	치즈카운터로고	(주)씨이랩	2018.06.14	-	치즈카운터	특허청

9	상표	Uyuni	(주)씨이랩	2018.08.23	-	Uyuni	특허청

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

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

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

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

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

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

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

17	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

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

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

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

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

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

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

24	SW 프로그램	버즈비(Buzzbee)	(주)씨이랩	-	2014.10.21	버즈비	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

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

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

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

라. 기술이전 수혜 또는 기술이전해당사항 없습니다.