데이터스트림즈 사업보고서 (2025.12)
1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) AI-Ready Data 산업의 정의

데이터 산업은 데이터의 생산, 수집, 저장, 처리, 관리, 분석 및 활용을 지원하거나 관련 제품과 서비스를 제공하는 산업을 의미합니다.

최근 데이터 산업은 단순한 데이터 저장 및 관리 중심의 산업에서 벗어나 인공지능(AI)을 활용하기 위한 데이터 인프라 산업으로 빠르게 변화하고 있습니다.

특히 생성형 AI(Generative AI)와 머신러닝 기술의 확산으로 기업들은 단순히 데이터를 축적하는 수준을 넘어 AI가 활용할 수 있는 형태로 정제된 데이터 환경을 구축하는 것이 중요해지고 있습니다. 이러한 데이터 환경을 일반적으로 "AI-Ready Data”라고 합니다. AI-Ready Data란 인공지능 모델 학습 및 서비스 운영에 활용할 수 있도록 데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 거버넌스 체계가 구축된 데이터 환경을 의미합니다.

AI-Ready Data란 다음과 같은 특성을 갖는 데이터를 의미합니다.

- 데이터 품질이 확보된 데이터

- 데이터 표준 및 메타데이터가 적용된 데이터

- 데이터 흐름 및 관리체계가 정립된 데이터

- AI 모델이 학습 및 분석에 활용할 수 있도록 정제된 데이터

시장조사기관 McKinsey에 따르면 기업의 AI 프로젝트 중 약 70% 이상이 데이터 품질 및 데이터 관리 문제로 인해 기대한 성과를 달성하지 못하는 것으로 분석되고 있습니다.( McKinsey Global Survey on AI, 2023) 이에 따라 기업들은 AI 도입 이전 단계에서 데이터 관리 체계를 구축하는 AI-Ready Data 환경 구축에 대한 투자를 확대하고 있습니다. (2) AI-Ready Data 산업 구조

AI 기반 데이터 인프라 산업은 다음과 같은 기술 영역으로 구성됩니다.

① 데이터 통합(Data Integration)

② 데이터 거버넌스(Data Governance)

③ 데이터 가상화(Data Virtualization)

④ 데이터 품질관리(Data Quality)

⑤ AI 데이터 플랫폼(AI Data Platform)

최근 글로벌 시장에서는 다음과 같은 기업들이 AI 데이터 플랫폼 시장을 주도하고 있습니다. - Databricks

- Snowflake- Denodo- Informatica

- Palantir

이들 기업은 데이터 통합, 데이터 관리 및 데이터 분석 플랫폼을 통합하여 기업의 AI 활용을 위한 데이터 인프라 플랫폼을 제공하고 있습니다. (3) AI-Ready Data 산업의 특성 1) 데이터 통합 및 연결성 기업의 데이터는 다양한 시스템과 데이터베이스에 분산되어 존재합니다. AI 분석을위해서는 이러한 데이터를 통합하고 연결하는 데이터 통합 기술이 필요합니다.

2) 데이터 품질 및 신뢰성

AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 영향을 받습니다.데이터 품질관리(Data Quality)는 AI-Ready Data 환경 구축의 핵심 요소입니다.

3) 데이터 거버넌스

기업 데이터는 다양한 조직과 시스템에서 생성되기 때문에 데이터 표준, 데이터 흐름, 데이터 품질을 관리하는 데이터 거버넌스 체계가 필요합니다.

4) 실시간 데이터 활용

AI 서비스는 실시간 데이터 분석과 의사결정을 요구합니다.이를 위해 데이터 가상화(Data Virtualization)와 데이터 플랫폼 기술이 활용됩니다.

(4) AI-Ready Data 시장 규모 및 전망

최근 생성형 AI(Generative AI) 및 데이터 기반 의사결정 환경이 확대됨에 따라 기업들은 AI 모델 개발 이전 단계에서 데이터 품질 확보, 데이터 통합, 데이터 거버넌스 등 AI 활용을 위한 데이터 관리 체계 구축의 중요성을 인식하고 있습니다.

이에 따라 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 품질관리 및 데이터 플랫폼 등 AI-Ready Data 환경 구축을 위한 데이터 인프라 시장도 빠르게 성장하고 있습니다.

1) 글로벌 AI-Ready Data 시장 규모

CAGR (2022~2030): 약 10.7%

자료 : Gartner, Forecast Analysis: Data Management Software, 2024

IDC, Worldwide DataSphere Forecast, 2023

글로벌 AI-Ready Data 시장은 인공지능 기술 확산과 데이터 기반 의사결정 확대에 따라 지속적인 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 특히 생성형 인공지능 기술의 발전으로 기업의 AI 활용 환경 구축 수요가 증가하면서 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 시장의 중요성이 더욱 확대되고 있습니다.

글로벌 시장 성장의 주요 요인은 다음과 같습니다.

① 생성형 AI 확산에 따른 데이터 인프라 수요 증가

최근 생성형 인공지능 기술의 발전으로 기업들은 AI 모델 학습 및 운영을 위한 데이터 관리 체계 구축의 필요성을 인식하고 있습니다.AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질과 관리 수준에 크게 의존하기 때문에 기업들은 데이터 통합, 데이터 품질 관리 및 데이터 거버넌스 체계 구축에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 이에 따라 AI 활용을 위한 데이터 인프라 구축 시장인 AI-Ready Data 시장 역시 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

② 데이터 거버넌스 및 데이터 규제 강화

글로벌 기업들은 개인정보 보호 및 데이터 보안 규제 강화에 대응하기 위해 데이터 관리 체계를 강화하고 있습니다. 특히 GDPR 등 데이터 규제 환경이 강화되면서 데이터 활용과 동시에 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 체계를 구축하려는 기업 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 흐름은 데이터 거버넌스 솔루션 및 데이터 관리 플랫폼 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있습니다.

③ 데이터 기반 의사결정 확대

기업들은 경영 효율성 및 경쟁력 강화를 위해 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)을 확대하고 있으며 이를 위해 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석할 수 있는 데이터 플랫폼 구축을 추진하고 있습니다. 특히 클라우드 기반 데이터 플랫폼 및 데이터 통합 기술에 대한 수요가 증가하면서 관련 시장이 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다.

④ AI-Ready Data 플랫폼 시장 확대

최근 기업들은 단순한 데이터 저장이나 분석을 넘어 AI 모델 학습 및 운영을 위한 데이터 플랫폼 구축을 추진하고 있습니다. 이에 따라 데이터 통합, 데이터 품질 관리, 데이터 거버넌스 및 데이터 플랫폼을 통합적으로 제공하는 AI-Ready Data 플랫폼 시장이 확대되고 있으며 이러한 시장 환경은 향후 지속적인 성장세를 유지할 것으로 전망됩니다.

2) 국내 AI-Ready Data시장 규모 및 전망

CAGR (연평균 성장률) : 약 8.5%

자료 : 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 데이터 산업 현황조사, 2024

국내 데이터 산업 역시 정부의 데이터 경제 활성화 정책과 기업의 AI 도입 확대에 따라 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 특히 금융, 제조, 공공기관을 중심으로 데이터 기반 의사결정 및 AI 활용 확대가 진행되면서 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 시장의 중요성이 증가하고 있습니다.

국내 시장 성장의 주요 요인은 다음과 같습니다.

① 정부 데이터 정책 및 데이터 산업 육성

정부는 데이터 기반 경제 활성화를 위해 데이터 댐 사업, 공공데이터 개방 확대 및 데이터 산업 진흥 정책 등을 추진하고 있습니다.

또한 공공기관을 중심으로 데이터 관리 체계 구축 및 데이터 활용 기반 조성이 확대되면서 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 시스템 구축 수요가 증가하고 있습니다.

② 기업의 AI 도입 확대

국내 기업들은 생산성 향상 및 경쟁력 강화를 위해 AI 기반 업무 자동화 및 데이터 분석 시스템 구축을 확대하고 있습니다. 특히 금융, 제조, 유통, 공공기관 등 다양한 산업에서 AI 기반 분석 플랫폼 및 데이터 플랫폼 구축 사업이 증가하면서 관련 시장이 확대되고 있습니다.

③ AX(AI Transformation) 추진 확대

최근 기업들은 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 기반 업무 혁신을 의미하는 AX(AI Transformation)전략을 추진하고 있습니다. AX 추진 과정에서 AI 모델 학습 및 운영을 위한 데이터 환경 구축이 필수적으로 요구되기 때문에 데이터 통합, 데이터 품질 관리 및 데이터 거버넌스 플랫폼 구축 수요가 증가하고 있습니다.

④ 공공기관 중심 AI 플랫폼 구축 확대

국내 공공기관에서도 AI 기반 업무 혁신을 위한 데이터 플랫폼 구축 사업이 확대되고 있습니다. 특히 공공기관의 데이터 관리 체계 구축 및 AI 활용 확대 정책에 따라 공공기관 AI 플랫폼 및 데이터 플랫폼 구축 사업이 증가할 것으로 전망됩니다. 3) AI-Ready Data 시장 확대에 따른 당사의 사업 기회

동사는 데이터 통합, 데이터 거버넌스 및 빅데이터 분석 플랫폼 기술을 기반으로 기업의 AI 활용을 위한 AI-Ready Data 환경 구축 사업을 수행하고 있습니다.

특히 최근 기업들이 추진하고 있는 AX(AI Transformation)는 단순한 AI 모델 도입을 넘어 AI 활용을 위한 데이터 관리 체계 구축과 데이터 플랫폼 구축을 포함하는 사업으로 확대되고 있으며 이러한 환경 변화는 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 기술을보유한 기업에게 새로운 사업 기회를 제공하고 있습니다.

공공기관 및 기업의 데이터 플랫폼 구축 사업을 수행해 온 경험을 바탕으로 AI 기반 데이터 플랫폼 구축 사업을 확대하고 있으며 최근 한국도로공사 사내 AI 구축 사업(ex-GPT)을 수행하면서 공공기관 AI 구축 분야에서의 기술력과 사업 수행 경험을 확보하였습니다.

해당 사업은 공공기관 내부 데이터를 활용한 AI 서비스 구축 사업으로 AI 활용을 위한 데이터 통합 및 데이터 관리 체계 구축이 중요한 요소로 작용하고 있으며 이를 통해 동사는 공공기관 AI 플랫폼 구축 분야에서의 레퍼런스를 확보하였습니다.

최근 공공기관 및 기업에서 AI 기반 업무 혁신을 위한 데이터 플랫폼 구축 수요가 증가하고 있는 가운데 이러한 레퍼런스 확보는 향후 관련 사업 기회 확대에 긍정적인영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

또한 기업의 AX(AI Transformation) 추진 확대에 따라 데이터 기반 AI 서비스 구축을 위한 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 플랫폼 수요가 증가하고 있으며 이에 따라 동사의 AI/빅데이터 사업 역시 향후 성장 잠재력이 확대될 것으로 예상됩니다. 이는 향후 공공기관 및 대기업의 AI 플랫폼 구축 사업 확대와 함께 동사의 AI/빅데이터 사업 매출 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

나. 회사의 현황(1) 동사의 경쟁력1) 다양한 고객사

동사는 2001년 설립 이후 데이터 통합, 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 표준관리, 데이터 품질관리, 데이터 흐름관리, 마스터데이터 관리 등 데이터 거버넌스 솔루션을 개발·공급해 온 데이터 전문 소프트웨어 기업입니다.

금융, 공공, 제조, 유통, 물류, 정보통신, 의료, 교육 등 다양한 산업군에 걸쳐 고객사를 확보하고 있으며, 다년간 축적된 프로젝트 수행 경험을 기반으로 데이터 관리 및 분석 시스템 구축 역량을 지속적으로 고도화하고 있습니다.

특히 금융 및 공공 부문을 중심으로 안정적인 고객 기반을 확보하고 있으며, 제조, 유통·물류, 정보통신 등 다양한 산업으로 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다. 이를 통해 특정 산업에 대한 의존도를 완화하고 균형 잡힌 고객 포트폴리오를 구축하고 있습니다.

국내외 경쟁업체와의 경쟁 속에서도 데이터 통합 및 데이터 품질 분야에서 축적된 기술력과 레퍼런스를 기반으로 시장 내 경쟁력을 유지하고 있으며, 주요 산업군에서 지속적인 사업 기회를 확보하고 있습니다.

[표-1] 최근 3년간 프로젝트 수행 기준 산업군별 고객 수

구분	주요 산업군	고객 수

금융	은행, 증권, 보험, 카드, 금융공공기관 등	90

공공	중앙부처, 공공기관, 공기업, 지자체 등	53

제조	전자, 소재, 자동차 등	8

유통	리테일, 커머스, 홈쇼핑 등	6

물류	종합물류, 운송, 공급망 기업 등	6

정보통신	통신사, IT서비스, 플랫폼 기업 등	4

의료	병원 및 의료기관	4

교육	대학 및 교육기관	3

최근 3년간 프로젝트 수행 기준으로 금융 및 공공 부문을 중심으로 총 186개 이상의 고객사를 확보하고 있으며, 제조, 유통·물류, 정보통신 등 다양한 산업군으로 사업 영역을 확대하고 있습니다. 상기 고객 수는 최근 3년간 수행된 프로젝트에서 고객사명을 기준으로 중복을 제거하여 산정한 수치로 특정 고객에 대한 매출 비중 또는 거래 규모를 의미하는 것은 아닙니다.

2) 제품 인증

동사는 꾸준한 연구개발을 통하여 국산 소프트웨어(SW) 전문기업으로는 지식경제부(현, 산업통상자원부)로부터 2011년 6월에 기술력과 전문성을 인정받아 우수 제조 기술연구센터(ATC)로 지정받았습니다. 그리고 꾸준한 연구개발로 [표-2], [그림-3]과 같이 14종의 제품을 개발하였습니다.

데이터 패브릭 플랫폼 TeraONE™은 ㈜데이터스트림즈가 25년간 개발해 온 기술력이 총망라된 소프트웨어 솔루션으로 빅데이터 수집?가공?저장은 물론, 데이터 거버넌스(Data Governance), 데이터 가상화(Virtualization), 인공지능 분석 및 빅데이터 관리 기능을 제공하는 데이터 패브릭(Fabric) 플랫폼 제품입니다.

[표-2] 제품명 및 제품 역할

제 품 명	제품 역할

Level1	Level2	Level3

TeraONE™
(Standard,
Professional, Fabric)	빅데이터 패브릭 기능을 제공하는 차세대 빅데이터 플랫폼

IRUDA ™	FACT™/TeraSORT™/TeraTDS™	초고속 데이터 추출, 소팅, 대칭형 가명화

TeraStream™	데이터 통합 (ETL)

TeraStream BASS™	실시간 데이터 수집 (IoT 등)

DeltaStream™	실시간 변경 데이터 적재 (CDC)

TeraONE IDEA™	개인화 기반 인공지능 분석 환경

TeraONE SuperQuery™	데이터 가상화

전사차원의 데이터 거버넌스 플랫폼

IRUDA Navigator™	AI 기반 데이터 카탈로그

MetaStream™	데이터 표준 및 메타데이터 관리

MetaStream for BizData ™	비즈니스 메타데이터 관리

QualityStream™	데이터 품질 관리

Q-Track™	데이터 흐름 관리

MasterStream™	마스터데이터 (기준정보) 관리

데이터 통합, 데이터 품질, 데이터 거버넌스 등 다양한 영역의 소프트웨어 제품을 자체 개발하여 보유하고 있으며, 주요 제품에 대해 국가 공인 소프트웨어 품질 인증인 GS(Good Software) 인증을 획득하였습니다. 현재까지 총 6종의 제품이 10건의 GS 인증을 획득하였으며, 이를 통해 제품의 품질 및 안정성을 대외적으로 인정받고 있습니다. 이러한 인증 기반의 제품 경쟁력을 바탕으로 금융, 공공, 제조 등 다양한 산업군에 제품을 공급하고 있습니다.

3) 자체 보유 기술력 및 연구개발

연구개발 부문에서는 판교 테크노밸리에 R 센터를 2012년에 입주하였으며, 여기에는 동사 전체 인력의 35% 수준인 60여 명을 투입하여 적극적으로 연구개발을 추진하고 있습니다. 그 성과는 [표 3]를 보면 알 수 있으며, 그중에서 대표적 성과 제품으로 2020년 개발 완료한 “데이터 가상화 솔루션인 TeraONE SuperQuery”를 들 수 있습니다.

데이터 관리 및 분석 소프트웨어 분야에서 축적된 기술력을 기반으로 다양한 제품을 자체 개발해 왔으며, 주요 제품을 통해 기술력과 전문성을 대외적으로 인정받고 있습니다. 동사의 솔루션은 데이터 통합, 데이터 품질관리, 데이터 거버넌스 등 핵심 영역에서 활용되고 있으며, 관련 기술은 다수의 수상 및 인증을 통해 그 우수성을 인정받은 바 있습니다.

또한 기술 경쟁력과 성장 가능성을 인정받아 해외 투자기관으로부터 투자를 유치한 이력이 있으며, 이를 바탕으로 지속적인 연구개발 역량을 강화해 왔습니다.

[표-3] 보유 핵심 기술 및 제품

구분	핵심기술	주요 제품

① Data Integration
(데이터 통합) 기술	- 고속데이터 추출/변환/적 재 기술
- 인메모리 기반 고속 실시간 통합 기술
- 변경 데이터 감지 통합 기술	- TeraStream™ (고속 데이터 추출/변환/적재 등을 위한 제품)
- TeraStream™ (인메모리 기반 고속 실시간 통합 제품)
- DeltaStream™ (변경 데이터 감지 통합 제품)

② Big Data Platform (빅데이터 플랫폼) 기술	- 기반 데이터 처리 기술
- 빅데이터 통합 관리 기술 (OSS) 기술
- 클라우드 네이티브 (Cloud Native) 기술	- TeraONE™ (통합 빅데이터 플랫폼)
- TeraStream for Hadoop™ (하둡 기반 고속 데이터 추출/변환/적재 제품)

③ AI(인공지능) 및 Analytics를 위한 분석 플랫폼 기술	- 분석 환경 구성 기술
- 분석 환경 운영·관리 기술	- TeraONE IDEA™ (개인화 기반 인공지능 환경 제품)

④ Data Virtualization
(데이터 가상화) 기술	- 분산 인메모리 기반 데이터 처리 기술
- 이기종 원천 데이터 처리 기술
- 가상화 기반 실시간 처리 기술	- TeraONE SuperQuery™ (가상 데이터 서비스 제품)

⑤ Data Governance
(데이터 관리) 기술	- 데이터 카탈로그 기술
- 메타데이터 관리 기술
- 데이터 품질 측정 및 개선 기술
- 데이터 흐름 관리 기술
- 마스터데이터 관리 기술	- IRUDA™ (데이터 거버넌스 플랫폼)
- IRUDA Navigator™ (AI 기반 데이터 카탈로그)
- MetaStream™ (데이터 표준화 및 메타데이터 관리 제품)
- Metastream for Bizdata™ (사용자를 위한 데이터 설명서)
- QualityStream™ (데이터 품질관리 제품)
- Q-Track ™ (데이터 흐름관리 제품)- MasterStream™ (전사 관점의 기준 데이터인 마스터데이터 관리 제품)

연구개발 부문에서는 판교 테크노밸리에 연구개발센터를 운영하고 있으며, 전체 인력의 상당 비중을 연구개발 인력으로 구성하여 데이터 플랫폼 및 관련 솔루션 분야의 기술 고도화를 지속적으로 추진하고 있습니다. 이를 통해 신규 기술 개발 및 기존 제품의 기능 개선을 병행하며 기술 경쟁력을 유지하고 있습니다. [표-4] 연구개발 추진 성과

일시	구분	논문명	저자명	저널명

2024.12	국내	대규모 언어모델(LLMs) 을 활용한 지식 그래프 자동 생성: 스키마 설계부터 데이터 매핑까지	김하나, 이동욱, 천승태	2024년 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2024)

2024.12	국내	오픈 소스 대규모 언어 모델을 활용한 멀티 모델 앙상블 메타데이터 생성 시스템	박성민, 이동욱, 천승태	2024년 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2024)

2024.10	국내	대규모 언어 모델과 검색 증강 생성 기법을 활용한 디지털 포렌식 지원 방안에 대한 연구	김하나, 이동욱, 천승태, 천성덕, 이영상	제1회 한국포렌식학회 논문경진대회

2023.11	국내	변경 데이터 이관 처리에서 적재 성능 개선을 위한 UPDATE 구문 변환 연구	김명유, 최남희, 이동욱, 길기범	2023년도 한국통신학회 추계종합학술발표회

2023.06	국내	쿠버네티스 환경에서 자원 활용도를 높이기 위한 효율적 동적 자원 할당에 관한 연구	최규홍, 이동욱, 천승태	2023년 한국통신학회 하계종합학술발표회

2023.06	국내	협업 필터링 및 세션 키워드 추천 알고리즘 기반 데이터 활용도 향상 시스템에 관한 연구	박성민, 최규홍, 이동욱, 천승태	2023년 한국통신학회 하계종합학술발표회

2020.09	국외	SuperQuery: Signle Query Access Technique for Heterogeneous DBMS	신우택, 길기범, 천승태	25th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA2020)

2020.07	국외	Data Virtualization System for Heterogenouse DBMS using Single Channel Access	신우택,길기범,한규종	The 15th Aisa Pacific International Conference on Information Science and Technology (APIC-IST2020)

2020.02	국내	국방 빅데이터/인공지능 활성화를 위한 다중메타데이터 저장소 관리시스템(MRMM) 기술 연구	신우택, 이진희, 김정우, 신동선, 이영상, 황승호	한국인터넷정보학회 논문지, 21권 1호

2020.02	국외	Data Governance on Business/Data Dictionary using Machine Learning and Statistics	신우택, 이진희, 황승호	IEEE International Conference on Artificial Intelligence in information and communication (ICAIIC2020)

2019.12	국내	교통 정체 원인도로 분석을 위한 연관 가중치 기반 도로 클러스터링 방법	강의찬, 이동욱, 천승태	2020 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회, 제19권 1호

2019.11	국내	빅데이터 딥러닝을 이용한 도메인 자동 추천 시스템에 관한 연구	신우택, 이진희, 천승태	2019 한국인터넷정보학회 추계학술대회 논문집, 제20권 제2호

2018.04	국내	빅데이터 플랫폼을 위한 데이터 수집도구 설계 및 구현	남소라, 박현	2018 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회, 제19권 1호

2017.12	국내	데이터 통합을 위한 변환 엔진 아키텍처	강의찬, 천승태	2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회

2017.12	국내	한국어 형태소 분석기의 불규칙 용언 및 ‘VEV 구성’을 처리하기 위한 알고리즘	김현주, 이영민, 천승태, 변정윤, 이영상	2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회

2017.12	국외	Desigh and Implementation of Big Data Analysis Platform in Shipbuilding Industry	조이상, 신동민, 천승태	2017 world research conference

2017.11	국내	스마트 팩토리 시스템에서의 딥러닝 기반 전력 사용량 예측	임영훈, 천승태	2017 한국통신학회 추계종합학술발표회

2017.11	국내	조선해양 IoT, 빅데이터 분석 플랫폼 설계 및 구현	조이상, 신동민, 천승태	2017 대한기계학회

2017.02	국내	한국어 형태소 분석기 개발을 위한 알고리즘	김현주, 이영상, 천승태	한국어 교육 연구소, 한국어 교육 연구 12권 1호

2017.02	국내	딥-러닝 IDE 엔진 개발	안소영, 이원규, 오현교, 천승태	2017 (사)ICT플랫폼학회 동계학술발표 논문집, 제5권 제1호

2016.12	국내	LSTM을 이용한 전력데이터 예측	이원규, 안소영, 임민섭, 천승태	한국정보과학회 학술발표논문집

2016.07	국외	Performance Evaluation of In-Memory Computiong on Scale-Up and Scale-Out Cluster	천승태, 유태경, 임민섭, 정일균, 이윤수	Ubiquitous and Future Network (ICUFN) 2016 Eightth International Conference on, IEEE 2016

2016.01	국내	인메모리기반 빅데이터 처리 시 스케일 업과 스케일 아웃 클러스터 성능 비교	유태경, 오현교, 정일균, 이영상, 천승태	2016년 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

2015.10	국내	문장부호를 고려한 특수어절 분석 알고리즘	김현주, 이영민, 이영상, 천승태	2015년 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집, 제22권 제2호

연구개발 활동을 통해 관련 기술에 대한 논문 발표 및 지식재산권 확보를 지속적으로 추진하고 있으며, 이를 통해 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다.

(2) 목표시장 및 상장전략

동사는 창사 이후 지금까지 금융, 공공, 의료 및 제조/서비스 등 분야에서 업종별로 목표시장을 정하여 제품별 연구개발 및 판매 전략, 즉 합리적인 비용으로 고품질 서비스를 제공하고자 노력하고 있습니다. 그 주요 고객들의 특성은 [표 4]와 같습니다.

제품 경쟁력은 고객 업무의 특성을 충분히 반영한 제품을 개발하여 성숙도를 완성하여야 함은 물론 고객과의 소통이 중요합니다. 이를 통해 기존 시장의 점유율을 확대와 함께 신규 시장 개척을 할 필요가 있습니다. 이를 위한 수단으로 새로운 제품에 대한 수시교육 및 홍보를 강화하여야 할 것입니다. 또한, 협력사는 사업 경쟁력 향상의 원천이므로 동반성장을 위한 동반자로 보고 적극적인 협조를 할 필요가 있습니다.

동사의 모든 제품이 데이터와 연관되어 있으므로 기본적인 컨셉 내지 성장전략으로"기업의 데이터를 Seamless 하게 생성, 저장, 가공 활용할 수 있는 제품개발 및 보급"으로 정하여 "차세대 DW, CRM, FDS, 데이터 이행, 데이터 거버넌스, Big Data Lake, Big Data Fabric, 빅데이터 기반의 Omni-Channel 사업" 등 현재부터 향후 펼쳐질 시장을 적극적으로 개척하고 있으며 이를 위한 고객의 요구사항에 적합한 제품과 솔루션을 진화 발전시키고자 합니다.

또한, 국내에만 머무르지 않고 데이터시장의 메카인 미국의 데이터시장의 진입을 위하여 글로벌 스텐다드에 충실한 제품을 개발하고 있으며 한국의 SI방식이 아닌 Package 방식으로 제품을 개발하여 언어적, 시간적, 지역적 한계를 쉽게 극복할 수 있는 제품을 개발하고 서비스하기 위해 전략적으로 세계시장에 접근하고 있습니다.

1) 수요자의 구성 및 특징

앞서 언급한 주요 목표시장인 금융분야 및 공공분야 등과 관련하여 주요 목표시장 별 수요자의 구성 및 특징은 아래와 같습니다.

[표-5] 분야별 고객의 특성

구분	세부사항

금융	- 대량의 전자금융거래에 의해 발생된 자료에 대한 분석 수요 증가
- 데이터 표준, 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 향상 기대
- 데이터웨어하우스 및 빅데이터플랫폼
- 실시간으로 데이터 통합 및 개인정보 등에 대한 보안 강화 기대
- 신용정보법 등 데이터 3법의 시행에 따른 “마이데이터 산업”을 위한 기술적 지원 등

공공	- 제4차 산업의 진행에 따른 공공 데이터 개방과 품질 관리 필요성 대두
- 개방 및 연계를 위해 표준, 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 관리
- 빅데이터 분석 및 타 기관과의 데이터 연계 관심 증대
- 한국형 뉴딜 정책의 추진에 따른 데이터 관련 신규 사업 기대 등

의료	- 임상 데이터에 대한 데이터 표준을 준수한 데이터 통합 수요 증대
- 임상 데이터에 대한 분석 관점별 비정형 보고서 필요
- 데이터 3법 시행에 따른 “가명정보”의 활용을 위한 기술적 지원 등

제조/유통/서비스	- 실시간 데이터 수집 및 데이터 보안강화 기대
- 데이터 분석 플랫폼
- 데이터의 정합성 및 품질 향상을 위한 마스터데이터 관리

2) 내수/수출구성

동사 제품 매출 대부분은 내수를 통해 이루어지고 있으나, 일부분 수출이 발생하고 있습니다. 향후 동사는 매출 규모 증대를 위해 중국 해외법인 활용 및 기타 해외업체와의 총판계약 체결을 통해 해외진출을 계획하고 있습니다. 동사의 제품 매출 내수 및 수출 구분은 아래와 같습니다.

[표-6] 제품 매출 내수/수출 구성 (단위: 백만원)

구분	2025년	2024년	2023년

제품	내수	6,988(100%)	9,906(100%)	6,317(100%)

수출	-	-	-

소계	6,988(100%)	9,906(100%)	6,317(100%)

3) 수요변동 요인

수요에 대한 변동요인으로는 앞서 언급한 경기변동 외에 계절별 주기가 있습니다. 동사의 주요 고객사인 일반 수요업체 및 공공기관의 경우 특성상 일반적으로 연 단위 프로젝트를 수행합니다. 즉, 연말 연초에 사업계획 수립에 따른 예산확보 및 프로젝트 개시로 시작하여 연중 수행, 연말 프로젝트 종료에 이르는 흐름은 누적연차에 의한 기간의 차이점은 있을 수 있으나 평균적으로 같은 양상이며 동사의 매출추이도 이와 유사하게 하반기 혹은 4분기에 집중되는 모습입니다.

[표-7] 분기별 매출액 (단위: 백만원)

구분	매출액	비중

2023년	1분기	3,608	14%

2분기	9,270	37%

3분기	3,923	15%

4분기	8,516	34%

합계	25,317	100%

2024년	1분기	4,361	16%

2분기	5,275	20%

3분기	6,848	26%

4분기	9,894	38%

합계	26,379	100%

2025년	1분기	3,176	15%

2분기	7,146	35%

3분기	3,600	18%

4분기	6,621	32%

합계	20,543	100%

주) 분기별 자체결산 자료 기준(3) 경쟁사 현황

글로벌 데이터 플랫폼 시장에서는 Databricks, Snowflake, Denodo, Informatica 등 기업들이 데이터 플랫폼 기술을 중심으로 빠르게 성장하고 있습니다. 이들 기업은 데이터 플랫폼 중심의 글로벌 시장을 형성하고 있으며, 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 기술은 AI 활용을 위한 핵심 인프라로 인식되고 있습니다. 동사는 데이터 통합 및 데이터 거버넌스 기술을 기반으로 기업 데이터 구조를 체계적으로 관리하고 AI 활용 환경을 구축하는 영역에서 경쟁력을 확보하고 있습니다.

[표-8] 주요 기술 영역 및 특징

구분	주요 기술 영역	특징

Databricks	데이터 레이크하우스	AI 데이터 플랫폼

Snowflake	데이터 클라우드	클라우드 데이터 플랫폼

Denodo	데이터 가상화	데이터 패브릭

AWS	클라우드 데이터 플랫폼	오픈소스 기반

데이터스트림즈	데이터 통합 및 데이터 거버넌스	AI-Ready Data 플랫폼

동사의 제품별 경쟁사는 [표-8]과 같으며, 이 제품들의 대부분은 경쟁사와 비교우위를 점하고 있으며, 특히 TeraStream, TeraONE SuperQuery, QualityStream 등은강한 경쟁력을 가진 제품이라 할 수 있습니다. [표-9] 제품별 특성 및 경쟁사 현황

분야	제품명	경쟁업체와의 기술비교	비교우위 사항	경쟁회사명

① 데이터 통합	TeraStream	- 기본적인 ETL 기능
- 동일 데이터 고속처리 중심
- DB + File 동시 처리	- 다운로드 기술
- 분산처리기술
- 고속 File 처리	오라클, IBM, 인포메티카, 티베로 , 이노트리 등

DeltaStream	- 실시간 동기화 기능
- 편리한 UI 등	- 모니터링 기능
- 데이터 복구 기능 등	오라클, IBM, Quest 등

TeraSort	- 고속 file 정열, 결합(조인)	- 사용 편의성	IRI, Syncsort 등

② 빅데이터 플랫폼	TeraONE	- 분산파일 고속처리 기술
- 빅데이터 저장 관리 기술	- UI를 통한 하둡 제어 및 모니터링	Cloudera, LG CNS, KT 넥스알

③ 데이터 가상화	SuperQuery	- 데이터 가상화	- 고속 데이터 가상화
- 국내 유일 제품	엔코아

④ 인공지능 분석	TeraONE IDEA	- 인공지능 기반 빅데이터 분석 활용	- 인공지능 플랫폼에서 활용되는 다양한 데이터 셋에 쉽고 편리하게 접근

⑤ 데이터 거버넌스
(데이터 관리)	메타
데이터	MetaStream	- 표준관리, 모델관리, BI 연계
- 기술, 비즈 메타 관리 등	- 데이터 거버넌스 기반	위세아이텍, 지티원, 엔코아

데이터품질	QualityStream	- DQI, CTQ 기반 품질점검	- 실시간 품질검증	엔코아, 지티원, 위세아이텍, B2EN

ImpactStream	- 다양한 프로그램 언어의 파싱 기술	- 직관적 분석 및
결과확인	지티원, Cast

데이터 흐름	Q-Track	- 데이터의 소스 및 이동 경로를 포함하는 흐름 정보를 시각적으로 제공	- 영향분석	지티원, 인포메티카

마스터데이터	MasterStream	- 데이터 통합을 위한 기준정보 관리	- 데이터통합 기술
- 실시간 품질 기반	오라클, SAP, IBM, 투비웨이

⑥ 기타	TeraTDS	- 테스트 데이터 생성 기술	- 개인정보 유/노출 방지	알투소프트

(4) 기술력 관련 사항1) 주요 보유기술

동사가 보유한 주요 기술은 데이터 통합(Data Integration) 기술, 빅데이터 플랫폼(Big Data Platform) 기술, 데이터 가상화(Data Virtualization) 기술, 인공지능(AI) 및 어낼리틱스(Analytics)를 위한 분석 플랫폼 기술, 데이터 거버넌스(Data Governance) 기술입니다.

[표-10] 데이터스트림즈 핵심 기술 및 주요 제품

기술군	제품	세부사항

데이터 통합
(Data
Integration)	TeraStream™	- 데이터통합(ETL)에 관련된 작업에 대해 사용자 인터페이스 제공
- 상용 데이터베이스의 데이터 고속 추출 기능
- 원천데이터와 목표테이터 간의 변환 매핑을 통한 데이터 변환 가능
- 파일에서 DB 혹은 DB에서 DB 방식의 데이터 적재 지원
- 각 데이터 변환 작업간의 연관성 분석
- 작업변환 실시간 모니터링, 생성파일 실시간 모니터링 기능
- 빅데이터 하둡 Hive 추출 적재기능 지원

DeltaStream™	- 실시간 데이터 추출 및 고속 데이터 복제 기능
- DBMS LOG를 이용한 DB엔진 및 시스템 리소스 사용 최소화
- 기존의 온라인 업무에 영향 없이 데이터 추출 가능
- GUI 관리 툴을 이용한 모니터링

TeraTDS™	- 국내 최초 ETL 제품과의 연동을 통하여 데이터 추출, 가공 및 적재 기능을 일관되게 제공
- 이기종 DBMS 지원(대부분의 상용 DBMS를 지원)
- GUI 기능을 이용하여 개발자가 마우스 클릭만으로 편리하게 프로그램 구현
- 고속 데이터 추출 및 대용량 처리 Sorting 모듈을 이용하여 최적의 데이터 처리 성능 보장
- GS인증을 통하여 제품의 안정성을 보장
- 가독형 데이터 암/복호화 기술 특허 취득

TeraStream BASS™	- 국내최초 인메모리 분산 처리 데이터플랫폼
- 대용량 실시간 데이터 수집,저장,조회 분석 시각화 기능
- 비정형 데이터의 메타 정의 및 수집조회기능
- 데이터 이중화 및 백업 기능
- 밀리세컨드 단위의 응답성 확보로 IOT데이터 처리에 적합

빅데이터 플랫폼
(Big Data Platform)	TeraONE™	- 빅데이터 통합뿐만 아니라 데이터거버넌스 구축과 관련된 솔루션을 연계 제공하기 때문에 기업 데이터의 품질 및 관리 역량을 향상시킬 수 있음
- 정확한 포맷으로 세밀한 빅데이터 분석 작업을 실행할 수 있음

데이터 가상화
(Data Virtualization)	TeraONE Super Query™	- 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 엑세스를 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션

인공지능(AI) 및 어낼리틱스(Analytics)를 위한 분석플랫폼	TeraONE IDEA™	- 빅데이터 저장소와 인공지능 분석 환경의 기능을 포털 환경으로 제공
- 데이터 사이언티스트들은 복잡한 빅데이터 인프라를 이해하지 못하더라도 직관적인 포털을 통해 분석 자원 할당 요청, 분석 툴 선정, 분석 모델과 데이터 공유 및 활용, 형상관리, 커뮤니티 참여, 개인 맞춤형 분석 환경 구성 등의 기능을 쉽게 활용

데이터
거버넌스
(Data
Governance)	IRUDA™	- 메타 데이터 기반의 데이터 품질 및 흐름관리 등을 제공하는 데이터거버넌스 플랫폼
- 조직 전반에 걸친 정보의 품질을 개선하고 일관성을 높일 수 있도록 데이터의 생명주기를 관리할 수 있음

MetaStream™	- 데이터 표준 추출 모듈을 이용한 메타데이터 자동 추출 기술
- 표준화 미 준수 모델 감시 기술
- 자원별 메타 모델과 모델간의 관계를 규정하는 모델로 구성되어 별도의 메타 요건의 추가에 대한 관리 기술

MasterStream™	- 현업의 사용자들이 내부 및 외부 전반에 걸친 모든 핵심 정보를 단일한 관점에서 볼 수 있도록 전사차원에서 일관성 있게 마스터데이터를 생성 및 관리하는 솔루션

QualityStream™	- 데이터 품질관리 프로세스 확립으로 품질관리 체계수립 지원
- Six 시그마 기준의 통계관리로 보다 정밀한 통계 지표 생성으로 오류에 대한 정확한 인지가 가능
- Profiling 및 Business Rule 분석 지원
- 등록/관리 Process 지원으로 보다 효율적인 데이터 품질관리 지원
- 동사 제품군과 연계하여 통합된 Repository로 구조적/데이터 품질관리에 대한 통합 관리

ImpactStream™	- ImpactStream™는 형상관리와 연계된 에이전트 형태의 자동 운영 시스템으로 변경된 소스에 대하여 수집/분석 및 Repository 저장 기술 지원
- 분석 대상언어의 문법 구조에 의한 소스 파싱 기술 지원
- Flex에 의한 RIA(Rich Internet Application) 환경의 웹 화면으로 다양한 도형 및 그래피 처리 지원
- MTE(Mapping Trace Engine) 기능 지원

Q-Track™	- 데이터의 원천이 어디인지, 언제 누가 어떤 이유로 해당 데이터를 변경했는지 추적할 수 있는 솔루션
- 데이터의 오류 발견 시, 오류가 발생하는 데이터 소스까지 간단하게 추적하고 변경 과정에 발생하는 버그를 제거하여 의사결정의 절차를 줄여 데이터 손실 예방을 강화할 수 있음

2) GS인증(Good Software)

① 제도 개요

GS인증은 우수 국산SW를 발굴하여 제품에 대한 홍보 및 마케팅 활성화를 지원하고, 국산SW제품의 품질향상을 시키고자 일정 수준 이상의 품질을 갖춘 SW제품에 국가가 인증을 부여하고 있습니다.

ISO 국제표준을 기준으로 SW의 기능성, 신뢰성, 효율성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 성능, 상호운용성, 연동성 및 적합성을 시험·테스트하여 인증을 부여합니다.

[표-11] GS인증 제도 법적 근거

법적 근거

"SW산업진흥법 제13조(품질인증), SW산업진흥법 시행령 제10조(품질인증의 실시) 및 소프트웨어 품질인증 기준(정통부 고시 제 2000-81호, 2000. 10. 31)에 따라 시행"

[표-12] GS인증 취득 목록

순번	인증일	제품명

1	2025.06.	TeraONE™ Ver 4.0

2	2022.06.	DeltaStream™ Ver 3.0

3	2018.07.	QualityStream™ Ver 3.2

4	2016.10.	TeraStream™ Ver 4.4

5	2013.09.	TeraTDS™ Ver 1.2

6	2013.04.	MetaStream™ Ver 3.0

7	2012.11.	DeltaStream™ Ver 1.5

8	2011.04.	TeraStream™ Ver 3.2

9	2008.02.	TeraStream™ Ver 2.2

10	2005.11.	TeraStream™ Ver 1.4

② 인증획득 및 인증제품 구매시 효과 ● 품질개선 및 비용절감

제3자 시험인증을 통하여 단기간에 획기적인 품질개선과 비용 및 시간을 절감합니다.

● 홍보 및 마케팅

- 정통부 지정 SW품질 인증기관의 공인된 제품으로 고객 신뢰성 확보

- SW BMT를 통한 국산제품의 우수성 부각 및 막연한 외산 SW 선호 사상 불식

- 국제인증 획득을 통한 해외시장 진출용이 (비관세 무역장벽 대처)

- 인증획득 제품 언론보도 및 웹사이트 게재

- 소프트엑스포 품질인증관에 인증획득 제품전시 및 홍보

● 제도적 혜택

- 조달청 제3자 단가 계약 체결 및 등록(조달 법령개정, 2004. 08)

- GS 인증 제품 우선구매제도 시행

- ('중소기업진흥 및 제품구매촉진에 관한 법률' 개정 2004. 12. 31, 정보통신부공고 제 2005-22호)

- GS 인증제품 성능보험 가입 및 면책제도 시행 ('중소기업진흥 및 제품구매촉진에 관한 법률' 시행령 개정, 2005.6.30)

- 건설교통부 GIS SW 납품시 GS인증 의무(건교부 고시 제2002-137호, 제2003-28 6호)

- 경찰청 학사관리시스템 GS인증 의무(경찰청공고 제2004-6호)

- SW 기술성 평가 면제(정보통신부 고시 제2004-4호)

- 행자부 신전자문서시스템, 자료관리시스템 GS인증 의무

- 교육부 교육용 SW 무결성 시험 의무

- 정보통신부 신SW상품대상 수상작 GS인증 의무

- 대한민국 SW공모대전 응모작 GS시험 의무

- 우리은행 무담보신용대출(하이테크론)

- 병역특례 업체 지정 심사 시 가산점 부여(2005. 7. 1 부터 시행)

- 공공 소프트웨어 사업자 선정 평가 시 가산점 부여 (정통부고시 제2006-16호, 200 6. 4. 24)

- 기획예산처 세출예산집행지침 개정(2006. 2)

- GS 인증제품 분리발주 및 감사운용

2) 국내외 규제 및 지원① SW산업 관련 사항

동사가 포함된 SW산업과 관련하여 국내외 정책 동향은 아래와 같습니다. [표-13] SW 산업 관련 사항

구분	세부사항

과학기술정보통신부	- 빅데이터플랫폼및센터구축사업(200 억원/NIA)
- 데이터플래그십사업(50 억원/NIA))
- 중소기업빅데이터분석활용지원사업(7.5 억원/NIA)
- 마이데이터종합기반조성사업(50 억원/KDATA)
- DB-Stars사업(10 억원/KDATA)
- 데이터바우처지원사업(1,241 억원/KDATA)
- 메타버스 서비스 실증(22 년, 340 억원/NIPA)

기획재정부	- 한국판뉴딜종합계획수립(2020년~2025년)
: 디지털 뉴딜 - 58.2조원
: 그린 뉴딜 - 73.4조원
: 안전망 강화 - 28.4조원
- 디지털플랫폼 정부를 지향하는 정책 수립 및 실행
- 정보화전략계획(ISP)수립공통가이드(2018년개정)에 따른 컨설팅 사업

금융위원회	- 금융AI 데이터 라이브러리 구축
- 금융 AI 테스트베드 구축
- 자영업자.소상공인에 대한 맞춤형 금융지원

국방부	- 국방지능형플랫폼구축 I 사업(1단계)
- 사이버전장관리체계 사업
- 지능형 스마트비행단 표준플랫폼구축 시범사업
- 스마트캠프 구축을 위한 ISP 수립 사업
- 육군스마트부대구축사업

[표-14] 해외 정책 동향

구분	세부사항

미국	- '연방 데이터 전략 2021 실행계획'에 따른 진행
: 인공지능과 자동화, 범정부 차원의 대시보드와 인프라 구축, 데이터 스킬 인 력 개발, 황무지 화재 연료 관련 기간 간 데이터 관리, 지리공간 데이터 관련 실천 사항
- 데이터 및 디지털전환 미래 전략 수립 및 진행
: 보건의료 데이터 사이언스 전략, 첨단제조 전략

영국	- 상업분야에 대한 아이디어를 제공하는 기술전략부 산하 캐터필드센터에 대한 지원강화 및 확장 계획 발표

EU	- 국가 간 디지털 공공서비스 확대를 목표로 3년간 1,370만 유로 투자 계획

호주	- 데이터 분석 능력 강화를 위한 공공서비스의 빅데이터 전략 공개

② 데이터베이스 산업 관련 사항

GS (GoodSoftware) 인증 >

- 조달청 제3자 단가 계약 체결 및 등록
- 우선구매제도, 성능보험가입제도, 구매자 면책제도
- 중소기업청 성능인증시 GS인증제품 성능검사 면제
- 병역특례 업체 선정 심사시 가산점 부가
- 전자정부 기술제안서(RFP) 평가시 가산점 부여
- 우리은행 무담보 신용대출(하이테크론)
- 기획예산처 세출예산집행 지침 개정 -> GS인증제품 분리발주권고

NT (New Technology) 인증 >

- 국내에서 최초로 개발된 기술 또는 제품의 품질, 성능 및 제조공정을 평가하여 우수한 기술 및 제품에 대해서는 신기술 또는 제품에 신기술마크를 부여하고 신기술 및 제품 에 대하여 홍보, 판로, 자금 등의 지원을 하는 제도
- 각종 정책자금의 우선지원 및 기술신용 보증시 보증한도 확대
- 정부 및 정부투자기관 등의 우선구매
- 신기술 및 기계류 구입자금 지원

상기와 같이 정부의 SW산업 및 데이터베이스 산업 내 기업을 지원하기 위한 다양한노력을 통해 동사의 경우 해당 기술로 글로벌 시장을 공략해나갈 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

3) 우수 제조기술 연구센터(ATC : Advance Technology Center)

우수 제조기술 연구센터(ATC) 사업은 세계일류상품 개발촉진 및 세계적 기술경쟁력 확보를 위해 우수한 기술잠재력을 보유한 기업부설연구소를 선정하여 기술개발자금을 지원하여 기술혁신역량을 강화시키는 것을 목적으로 하는 사업입니다.

동사는 소프트웨어(SW) 전문기업으로는 처음으로 지식경제부(현 산업통상자원부)로부터 우수제조기술연구센터(ATC)로 지정되면서 기술력과 전문성을 인정받았으며, 판교 테크노밸리에 R 연구소를 이전(2012년), 연구·개발 활동에도 전사적인 힘을 모으고 있습니다.

① 해외진출 관련 사항

동사는 데이터 거버넌스, 빅데이터 통합/저장/처리/분석, 데이터 가상화, 인공지능 분석을 자체 소프트웨어로 개발하여 사업을 하고 있는 데이터 통합 솔루션 회사로 빅데이터 관련 솔루션 모든 분야에서 외산 제품과 경쟁하고 있는 국내 유일의 회사입니다. 국내에서 입증된 외산과의 경쟁력을 바탕으로 해외 진출을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 글로벌 표준에 맞춰 판교기술연구소의 60명 전문 개발인력이 소프트웨어를 제작하고 있으며, 엄격한 품질보증 프로세스를 통해 라이선스로 패키징하여 제공합니다.

미국과 베트남에 독립 법인을 운영하고 있으며, 2019년부터 매출이 발생하고 있습니다. 베트남은 국내에서 진출한 대기업 법인 대상으로도 사업을 수행하며, 2019년 CGV 동남아 법인 데이터 통합 프로젝트를 성공적으로 완수하였습니다. 또한 국내 은행에서의 20년 업력을 기반으로 현지 은행 영업을 활발히 진행하고 있으며 메타관리 솔루션 수주를 앞두고 있습니다. 미국법인은 한인 기업을 대상으로 우선 영업 진행 중이며, 2019년 서울메디칼그룹의 헬쓰케어 빅데이터 전략 컨설팅 프로젝트를 수주하여 진행하고 있습니다. 프로젝트 완료 후 동사 제품 납품할 수 있는 기회가 확대될 것으로 기대하고 있습니다.

중국과 일본은 현지 파트너를 통해 사업을 진행하고 있습니다. 중국은 절강만리 대학과 남양이공대학에 동사 빅데이터 솔루션을 기반으로 빅데이터 교육과정 운영을 지원하고 있으며, 국내 진출 은행 현지 법인 대상으로 데이터 통합 솔루션 납품 및 유지보수를 진행중입니다. 일본은 현지 소프트웨어 회사와 제품을 연계 패키징하여 공동 사업을 할 수 있는 기회를 만들고 있습니다.

국내에서도 디지털 플랫폼 정부로 인해 데이터 및 인공지능 시장이 지속적으로 확대할 것으로, 관련 소프트웨어 회사들의 외형적인 성장과 함께 해외 수출을 견인할 수 있는 기회가 될 것이라고 기대됩니다.

(3) 경영상의 주요계약

2026년 3월 기준 최근 1년 내에 경영상 주요계약사항은 없습니다.