엑셈 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 현황1) ㈜엑셈 지적재산권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품/서비스	주무관청

1	GS인증	MaxGauge v2.5	엑셈	2006.01.18	MaxGauge	한국정보통신기술협회

2	GS인증	BizMax v3.53	엑셈	2006.01.18	BizMax	한국정보통신기술협회

3	특허권	웹 어플리케이션 서버 트랜잭션과 데이터베이스 관리시스템 세션의 연계를 통한 웹 어플리케이션 성능 모니터링 장치 및 그 방법	엑셈	2008.05.07	2009.06.30	InterMax	특허청

4	특허권	웹 어플리케이션 서버 운영 하에서 사용자 프로그램의 메모리 누수 추적장치 및 그 방법	엑셈	2009.08.04	2010.01.07	InterMax	특허청

5	특허권	거래추적시스템 및 그 제어방법	엑셈	2012.05.24	2014.04.09	InterMax	특허청

6	GS인증	InterMax v3.0	엑셈	2010.05.04	InterMax	한국정보통신기술협회

7	GS인증	MaxGauge for Oracle v3.1	엑셈	2010.06.07	MaxGauge	한국정보통신기술협회

8	특허권	빅데이터에 기반한 추론 엔진을 관리하는 방법 및 장치	엑셈	2016.01.07	2016.12.09	EBIGs	특허청

9	GS인증	이빅스 빅데이터 성능 관리 v2.0(EBIGs Big Data Performance Management v2.0)	엑셈	2017.07.25	EBIGs	한국정보통신기술협회

10	GS인증	맥스게이지 5(MaxGauge 5)	엑셈	2018.10.11	MaxGauge	한국정보통신기술협회

11	특허권	복수의 노이즈 데이터와 시계열 데이터에 기반하여 비정상 데이터 탐지가 가능한 정상 밴드를 생성하는 방법 및 이를 구현하는 정상 밴드 생성 장치	엑셈	2018.11.19	2020.07.07	XAIOps	특허청

12	특허권	팔로워의 경계 설정과 시계열 데이터에 기반하여 비정상 데이터 탐지가 가능한 정상 밴드를 생성하는 방법 및 이를 구현하는 정상 밴드 생성 장치	엑셈	2018.11.19	2020.07.07	XAIOps	특허청

13	GS인증	인터맥스 5(InterMax 5)	엑셈	2020.07.13	InterMax	한국정보통신기술협회

14	GS인증	맥스게이지 포 오라클 5(MaxGauge For Oracle 5)	엑셈	2020.10.12	MaxGauge	한국정보통신기술협회

15	GS인증	클라우드모아 3 (CloudMOA 3)	엑셈	2020.10.19	CloudMOA	한국정보통신기술협회

16	품질ㆍ성능 인증	클라우드 서비스 품질ㆍ성능 검증 인증(CloudMOA)	엑셈	2021.09.29	2021.12.15	CloudMOA	정보통신산업진흥원

17	GS인증	싸이옵스 v3.2	엑셈	2023.09.18	XAIOps	한국정보통신기술협회

18	GS인증	인터맥스 포 모바일 v5	엑셈	2023.09.25	InterMax	한국정보통신기술협회

19	특허권	전력 사용량 데이터를 처리하는 방법 및 이를 구현하는 서버	엑셈	2022.12.09	출원중	AIㆍ빅데이터	특허청

20	GS인증	엑셈원 시스템모니터링 v3.0 (exemONE SMS v3.0)	엑셈	2024.07.08	exemONE	한국정보통신기술협회

21	GS인증	엑셈원 애플리케이션모니터링 v3.0 (exemONE APM v3.0)	엑셈	2024.07.08	exemONE	한국정보통신기술협회

22	GS인증	엑셈원 데이터베이스모니터링 v3.0 (exemONE DPM v3.0)	엑셈	2024.07.08	exemONE	한국정보통신기술협회

23	GS인증	엑셈원 쿠버네티스모니터링 v3.0 (exemONE K8S v3.0)	엑셈	2024.07.08	exemONE	한국정보통신기술협회

24	GS인증	우드페커 v1.0(Woodpecker v1.0)	엑셈	2025.05.26	Woodpecker	한국정보통신기술협회

25	특허권	해양 재난 대응을 위한 AIOps 기반 인공지능 모델 및 빅데이터 관리 시스템	엑셈	2025.09.01	출원중	AIㆍ빅데이터	특허청

26	특허권	AIOps 기반 해양 재난 대응을 위한인공지능 모델의 피쳐 관리 방법	엑셈	2025.12.26	출원중	AIㆍ빅데이터	특허청

2) ㈜신시웨이 지적재산권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	주무관청

1	특허권	데이터베이스 툴 식별 장치 및 방법	신시웨이	2009.03.11	2009.06.30	Petra	특허청

2	특허권	데이터베이스 로그 정보 관리 장치 및 방법	신시웨이	2009.03.18	2009.06.30	Petra	특허청

3	특허권	에이전트를 이용한 데이터베이스 보안 장치 및 방법	신시웨이	2009.06.18	2009.09.02	Petra	특허청

4	특허권	SQL마스킹 장치 및 방법	신시웨이	2009.05.14	2009.10.05	Petra	특허청

5	특허권	웹어플리케이션 서버를 통한 데이터베이스 접근 감시 장치 및 방법	신시웨이	2009.04.13	2009.11.03	Petra	특허청

6	특허권	개인정보 데이터베이스의 접근을 위한 전용 툴을 포함한 접근 관리 시스템 및 방법	신시웨이	2011.05.11	2012.01.03	Petra	특허청

7	특허권	개인정보 데이터베이스의 접근을 관리하는 가상공간 시스템 및 접근 관리 방법	신시웨이	2011.05.11	2012.06.14	Petra	특허청

8	특허권	DB 접속을 위한 보안 세션의 장애 대응을 지원하는 중계 시스템 및 방법	신시웨이	2019.12.02	2021.02.22	Petra	특허청

9	특허권	웹 기반 ＳＱＬ 툴을 이용한 접근 제어 시스템 및 방법	신시웨이	2019.12.02	2021.07.26	Petra	특허청

10	특허권	데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 접근 제어를 위한 서비스 제공 시스템 및 방법	신시웨이	2020.11.28	2022.06.08	Petra	특허청

11	특허권	웹 어플리케이션 서버 기반 데이터베이스 접근을 관리하기 위한 접근 관리 장치 및 방법	신시웨이	2021.10.26	2022.04.11	Petra	특허청

12	특허권	SaaS 기반 데이터베이스 접근제어 게이트웨이 서비스 시스템 및 방법	신시웨이	2023.02.26	2023.09.25	Petra	특허청

13	특허권	데이터베이스 접근 제어를 위한 사용자 인증을 지원하는 게이트웨이 서비스 시스템 및 방법	신시웨이	2024.09.30	공개	Petra	특허청

14	특허권	SQL 파싱 기반 데이터베이스에 포함된 개인정보에 대한 접근 통제를 위한 게이트웨이 장치 및 이의 동작 방법	신시웨이	2024.11.11	공개	Petra	특허청

15	특허권	IoT 장비를 위한 분산형 식별자 및 검증 가능한 자격증명을 이용한디지털 트윈 기반 자산 관리 시스템 및 방법	신시웨이	2025.04.21	2025.12.18	Petra	특허청

16	특허권	디지털 트윈과 분산형 식별자 및 검증 가능한 자격증명을 이용한 IoT 장비를 위한 자산 관리 시스템 및 방법	신시웨이	2025.04.21	2025.12.18	Petra	특허청

17	CC인증	DB접근제어 Petra V4.1	신시웨이	-	2016.11.24	Petra	IT보안인증 사무국

18	CC인증	DB암호화 Petra Cipher V4.0	신시웨이	-	2024.10.22	Petra Cipher	한국정보통신기술협회

19	GS인증	DB접근제어 Petra V3.1	신시웨이	-	2010.07.23	Petra	한국산업기술시험원

20	GS인증	DB접근제어 Petra V4.1	신시웨이	-	2017.06.07	Petra	한국정보통신기술협회

21	GS인증	DB암호화 Petra Cipher V3.1	신시웨이	-	2012.04.19	Petra Cipher	한국산업기술시험원

22	GS인증	DB암호화 Petra Cipher V3.2	신시웨이	-	2020.11.12	Petra Cipher	한국정보통신기술협회

23	GS인증	DB암호화 Petra Cipher V4.0	신시웨이	-	2025.01.06	Petra Cipher	한국정보통신기술협회

24	GS인증	비정형 파일 암호화 Petra File Cipher V3.2	신시웨이	-	2023.05.04	Petra File Cipher	한국정보통신기술협회

나. 법규, 정부 규제에 관한 사항 해당사항 없습니다.

다. 각 사업부문의 시장여건 및 영업의 개황

1) DB성능관리(1) 업계 현황

① 산업의 특성DB성능관리는 DBMS(Database Management System) 시장 동향과 성장 추이에 동조화 되는 산업입니다. 삼성전자, LG전자 등 한국을 대표하는 대기업, 은행과 금융사, IT기업, 정부 부처와 공공기관 등 모든 분야에서 클라우드 도입이 지속적으로 증가하고 있습니다. 많은 기업들이 클라우드 비중을 확대하고 비관계형 DBMS(일명 'NoSQL')와 오픈소스 DBMS 도입을 늘리면서 국내 DBMS 시장에 큰 변화가 일고 있습니다. 이에 따라 국내 DB성능관리 시장에서는 오라클과 마이크로소프트 위주의 상용 관계형 DBMS 성능 모니터링에 더해 오픈소스 또는 비관계형 DBMS 모니터링과 클라우드 DBMS 모니터링의 수요가 증가하고 있습니다.또한 정부와 민간이 함께 데이터 생태계를 조성하고 데이터 경제로 전환을 이루기 위해 데이터, 인공지능(AI), 클라우드 기술을 기반으로 디지털 혁신을 전방위로 가속하면서 DB성능관리의 중요성이 날로 높아지고 있습니다.② 산업의 성장성최근 국내 클라우드 시장의 폭발적인 성장에 따라 클라우드DB 신규 시장이 형성되면서 전후방산업의 연관효과로 DB성능관리 산업은 향후 지속적인 성장이 전망됩니다.

부문별 시장규모>(단위 : 억원)

구분	2021년	2022년	2023년	2024년(E)	CAGR
('21~'24)	비고

데이터베이스 관리시스템(DBMS) 솔루션개발ㆍ공급업	11,021	15,735	16,525	19,524	21.0%	관계형/비관계형 DBMS,클라우드 DBMS,인메모리 DBMS,기타 DBMS 등

데이터 관리 솔루션개발ㆍ공급업	7,137	8,954	12,840	13,257	22.9%	DB성능관리 및 모니터링솔루션 포함

데이터 관련 컨설팅서비스업	4,871	5,925	10,300	10,831	30.5%	DB튜닝 및 성능개선컨설팅 포함

* 출처: 한국데이터산업진흥원, 2024년 데이터산업현황조사, 2025년 6월

③ 경기 변동의 특성DB성능관리는 기업의 DBMS 상태를 파악하고 장애를 사전에 인지, 원인을 제거하여 성능을 최적화하는 것으로서 기업의 비즈니스 성패를 결정짓는 핵심 요소입니다. 따라서 DB성능관리는 기업 내에서 투자 우선순위가 높기 때문에 다른 산업군에 비해 경기와 계절적 변동에 크게 영향을 받지 않습니다.단, 당사 기존 고객들과 잠재 고객들의 컴퓨팅 환경의 변화와 새로운 기술 트렌드 수용에 따른 IT 인프라 증설 및 전환을 위한 투자 사이클에 일시적으로 영향을 받을 수 있겠으나 DBMS 시장이 지속적으로 성장하는 만큼 DB성능관리 시장도 꾸준히 성장한다고 볼 수 있습니다.④ 경쟁요소최근 기업의 컴퓨팅 환경에서 클라우드 비중이 확대되면서 관계형 DBMS에 더해 오픈소스 DBMS, 관리형 DBMS, 비관계형 DBMS(일명 'NoSQL'), 문서형 DBMS, 클라우드 DBMS 등이 주목받고 있습니다. 따라서 당사와 같은 DB성능관리 소프트웨어 벤더에는 다양한 종류의 DBMS 성능 모니터링 솔루션 보유와 신기술을 수용하는 R 역량, 그리고 즉시 접근 가능한 판매처 보유를 통한 TTM(Time to Market) 최소화와 빠른 시장 대응이 매우 중요합니다.이런 관점에서 당사의 강점은 여전히 시장 점유율 1위인 오라클로 대표되는 관계형 DBMS부터 비관계형 DBMS(일명 'NoSQL'), 인메모리 DBMS, 클라우드 DBMS까지 총 11종의 DBMS를 지원하는 국내 최고의 DB성능관리 솔루션을 바탕으로 민간기업과 공공기관을 포함한 국내 최다 고객사 및 견고한 세일즈 파이프라인을 보유한 것입니다.당사는 현재, 적극적인 신기술의 수용과 R 통해 시장의 진입장벽을 높이고 경쟁사와의 격차를 벌리는 데 집중하고 있습니다.

(2) 회사의 현황① 영업개황

당사는 외산 DB 성능관리 솔루션이 시장의 주류를 이루던 2001년, DB 성능관리 솔루션을 출시하고 DB 전문가와 컨설턴트들을 중심으로 DB성능관리 시장에 참여하였습니다. 당사는 거듭된 R 솔루션을 진화시켰으며, 줄곧 국내 DB 성능관리 시장에서 1위의 지위를 유지해 오고 있습니다.당사는 현재 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 결합하여 국산 지능형 DBPM(Database Performance Monitoring)이라는 새로운 지평을 개척하고 있으며, 새로운 DB 성능관리 솔루션의 기준을 시장에 제시하면서 매출과 이익의 성장을 도모하고 있습니다.더불어 당사는 해외시장에서도 중국/미국/일본 법인을 통해 DBPM 솔루션을 주요 공급하고 있으며 현지 기업들 위주의 고객들을 보유하고 있습니다.② 시장점유율

현재 국내 시장조사 기관에서 DB성능관리만을 특정하여 시장 통계를 집계하지 않아 국내 시장 규모와 점유율을 명확하게 산정하기는 쉽지 않습니다. 다만, 국내 시장에 참여중인 벤더들의 2024년 연간 매출액을 기준으로 집계한 당사의 자료에 따르면, 국내 DB성능관리 시장규모는 최소 약 500억 원 이상으로 국내 벤더와 솔루션이 약 90%의 비중을 차지하고 있는 것으로 추정됩니다.당사는 최근 5년간 DB성능관리 전체 시장내 발생한 매출규모의 약 50% 이상을 차지하면서 시장 점유율 1위를 줄곧 수성하고 있습니다.(* 출처: 엑셈, DB성능관리시장조사, 2025 년 6월)

③ 시장의 특성DB성능관리 시장은 구조적으로 데이터와 DBMS 그리고 클라우드와 같은 전후방산업의 동향과 연관효과의 영향을 받습니다. 최근 기업과 공공기관들이 클라우드 도입을 확대하고, 기존의 관계형 DBMS 대신 오픈소스 DBMS와 비관계형 DBMS, 클라우드 DBMS 채택을 늘리고 있습니다. 이에 따라 시장에서는 다양한 DBMS에 대한 성능 모니터링 수요가 증가하고 있으며, 이에 DB성능관리 솔루션 벤더들은 시장의 다양한 종류의 DBMS 모니터링 수요를 충족하기 위해 앞다퉈 새로운 DB성능관리 솔루션을 선보이고 있습니다. 국내 시장에서 영향력을 가진 DB성능관리 솔루션 벤더는 당사를 포함한 국내 벤더 3개사와 해외 벤더 3개사 정도로 타 산업 대비 비교적 소수이며, 최근 인공지능(AI)과 클라우드 등 기술 요건이 높아짐에 따라 시장의 진입장벽이 점차 높아지고 있습니다.④ 신규 사업 등의 내용 및 전망

최근 국내 민간기업과 공공기관들이 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)을 하면서 앞다퉈 클라우드로 전환하고 있습니다. 그에 따라 많은 국내 기업과 공공기관들이 오랫동안 인기를 유지하고 있는 관계형 DBMS에 더해 다양한 오픈소스 DBMS와 NoSQL, 클라우드 DBMS의 도입을 늘리고 있습니다. 이에 당사는 2020년, 시장의 선호와 도입률이 높은 오픈소스 NoSQL인 몽고DB(MongoDB) 전용 성능 모니터링 솔루션을 출시하여 솔루션 라인업을 확대했습니다. 또한 2021년 SAP의 인메모리 데이터베이스 SAP HANA 성능 모니터링 솔루션을 출시했습니다. 2) APM (Application Performance Monitoring)

(1) 업계 현황① 산업의 특성

과거의 APM이 웹서비스의 응답속도와 동작 상태를 관찰하고 미들웨어(WAS : Web Application Server) 성능에 영향을 미치는 원인을 보고하고 분석하는 솔루션이었다면, 현대의 APM은 사용자화면부터 웹서버(WEB), WAS, TP(Transaction Processing, 트랜잭션 처리), DB, 외부 연계 시스템까지 애플리케이션 계층을 중심으로 서비스 전 구간을 모니터링하는 플랫폼입니다. 더불어 기업의 컴퓨팅 환경이 복잡해짐에 따라 인공지능(AI)을 통한 장애 예측이나 모바일 및 클라우드 환경의 애플리케이션 모니터링까지 지원하는 등 APM의 기능이 점점 진화하고 있습니다.

또한 세계적 시장조사 기관인 가트너(Gartner)의 '2023 Magic Quadrant for APM Observability'에 따르면 주로 금융, 리테일 영역의 대기업이 APM을 도입했었지만 최근 많은 산업이 디지털 혁신을 겪으면서 APM은 공공, 헬스케어, 제조 등 다양한 영역으로 확대되고 있습니다.② 산업의 성장성

가트너(Gartner)는 '2023 Magic Quadrant for APM Observability'에서, APM이 통합 옵저버빌리티(Full-stack Observability) 솔루션에 포함된 구성 요소로 인식되고 있다고 분석했습니다. 그리고 APM의 경쟁력을 좌우하는 요소로 자동화 및 서비스 관리 도구, 퍼블릭 클라우드 공급자가 자체적으로 제공하는 클라우드 관리 솔루션과의 통합 기능을 강조했습니다.

또한 모바일, 클라우드 네이티브(Cloud Native, 단순히 인프라만 전환하는 것을 넘어 서버와 스토리지, 애플리케이션 등 모든 환경을 클라우드에 최적화시키는 방법론) 애플리케이션의 지속적인 성장과 클라우드 아키텍처로의 이동이 APM 시장을 계속 촉진하고 있다고 판단했으며 APM 및 옵저버빌리티 시장이 2020년부터 2026년까지 연평균(CAGR) 8.6%로 증가해 2026년 약 84억 달러에 이를 것으로 전망했습니다. 국내 시장 또한 모바일 및 클라우드 네이티브로의 전환 추세가 이어지고 있기에 APM 시장 규모 또한 지속 확대될 것으로 예상됩니다.

③ 경기 변동의 특성

APM은 기업의 애플리케이션 서비스 전 구간의 성능을 최적화하여 기업의 비즈니스 성패를 결정짓는 핵심 요소로서 기업 내 높은 투자 우선순위를 가지기 때문에 경기와 계절적 변동에 상대적으로 크게 영향을 받지 않습니다.

단, 기존 고객사와 잠재 고객사의 IT 증설과 투자 사이클에 영향을 받습니다.

④ 경쟁요소

국내 APM 시장에서 주요한 경쟁요소는 다음과 같습니다. 첫째 요소는 정밀한 APM을 위한 End-to-End(E2E) 거래추적 모니터링 역량입니다. 둘째 요소는 개별 고객의 고유한 IT 환경에 맞춰 솔루션을 맞춤 개발할 수 있는 역량입니다. 셋째 요소는 글로벌 시장에서 앞서 나가기 위해 클라우드와 인공지능(AI) 등 신기술을 수용하고 경쟁력을 강화할 수 있는 R 역량입니다.

이러한 APM의 경쟁요소에 비추어 볼 때, 당사의 가장 큰 경쟁력은 WAS 등 개별 APM 영역에 초점을 둔 솔루션들과는 달리, 최초 사용자(단말)부터 웹서버(WEB), WAS, TP, DB를 거쳐 외부 연계 시스템(EAI/FEP 등)에 이르기까지 고객사 애플리케이션 트랜잭션의 자동 추적과 연계 기능을 통해 E2E 전 구간을 관리할 수 있다는 점입니다. 또한 당사는 고객별 최적화된 솔루션을 제공하는 기술 조직을 운영하고, 전문 R 조직을 갖추어 클라우드와 인공지능(AI) 등 새로운 기술을 적극적으로 수용하고 있습니다.

(2) 회사의 현황① 영업개황

당사는 2008년 인터맥스(InterMax)라는 APM 솔루션 출시와 함께 APM 시장에 참여하였습니다. 당사는 국내 전 산업 부문의 대기업과 금융사 그리고 공공기관을 주요 고객군으로 확보하고 있으며, 당사의 DBPM 솔루션 맥스게이지(MaxGauge)의 고객을 통한 크로스셀링, 번들링 등의 판매전략으로 다각적인 세일즈에 힘을 쏟고 있습니다.

현재 당사의 인터맥스(InterMax)는 WAS APM보다 성장성이 높은 E2E (End-to-End) 성능 모니터링 부문에 역량을 집중하고 있습니다. 또한 모바일 앱 성능 관리 솔루션 인터맥스 포 모바일(InterMax for Mobile)이라는 제품으로 모바일 단말까지 지원하는 IT 환경 전 구간 통합 관리를 제공하고 있습니다.

② 시장점유율

당사는 상대적인 APM 시장 후발주자로서 솔루션과 컨설팅 경쟁력을 높여온 결과 지속적으로 시장 점유율을 높여가고 있습니다. 현재 국내 시장조사 기관에서 APM만을 특정하여 시장 통계를 집계하지 않아 국내 시장 규모와 점유율을 명확하게 산정하기는 쉽지 않습니다. 다만, 국내 시장에 참여중인 벤더들의 2024년 연간 매출액을 기준으로 집계한 당사의 자료에 따르면, 국내 APM 시장규모는 최소 약 600억 원 이상으로 국내 벤더와 솔루션이 약 70~80%의 비중을 차지하고 있는 것으로 추정됩니다. 당사는 E2E 모니터링을 지원하는 강점을 기반으로 E2E 거래추적 APM 시장에서 제1금융사와 증권사를 중심으로 압도적 1위를 차지하고 있습니다.

(* 출처: 엑셈, APM 시장조사, 2025 년 6월)

③ 시장의 특성

국내 APM 시장에 적극적으로 참여하고 있는 벤더는 국내외를 포함해 약 8곳 정도이며, 글로벌 벤더와 제품에 장악된 다른 엔터프라이즈 패키지 솔루션 시장과 달리 국내 벤더와 솔루션이 국내 시장을 주도하고 있습니다.

향후 APM 시장은 기업의 컴퓨팅 환경이 인공지능(AI)과 클라우드를 지향하게 되면서 디지털 경험, 애플리케이션, 비즈니스, 데이터베이스, 인프라 등 전체 스택(stack)을 상호 연관하여 통합적으로 모니터링 할 수 있는 지능형(Intelligence) APM에 의해 견인될 것입니다.④ 신규 사업 등의 내용 및 전망

당사의 APM 솔루션인 인터맥스(InterMax)는 제품 개발 로드맵에 따라 대용량 데이터 처리 성능 개선, 성능 모니터링 및 분석 UX(사용자 경험) ㆍUI(사용자 환경) 개선 등에 초점을 두고 업그레이드를 진행해왔습니다. 2024년 2월에는 대규모 트랜잭션이 발생하는 IT 시스템 환경을 더 편리하게 모니터링하기 위해 트랜잭션 조회 속도를 향상시킨 인터맥스 고도화 버전을 출시했습니다.

이와 더불어, 맥스게이지(MaxGauge), 싸이옵스(XAIOps), 엑셈원(exemONE) 등 당사의 인접 솔루션들과 연계성을 높여 고객의 종속성을 강화하고 다양한 고객의 IT 환경과 요구에 대응해 나갈 것입니다. 3) AIㆍ빅데이터 플랫폼

(1) 업계 현황① 산업의 특성

데이터가 새로운 가치 창출의 핵심 자원으로 활용되며, 많은 기업들이 내/외부에 존재하는 정형, 비정형의 데이터를 수집, 처리, 분석해 의미있는 가치를 도출하고 비즈니스 전략에 반영하고 있습니다.이때 방대한 양과 다양한 종류의 데이터를 수집하고, 빠르게 읽고 분석하는 기술로서 정형/비정형에 제약 없이 대용량 데이터를 분산 저장, 처리하는 오픈소스 프레임워크인 하둡(Hadoop)이 등장했고, 하둡과 그 기능을 보완하는 확장 도구(오픈소스 프레임워크)들이 모여 '하둡 에코시스템(Hadoop Ecosystem)'이라는 통합 빅데이터 플랫폼 개념이 생기게 되었습니다. 하둡 에코시스템은 빅데이터를 활용하는 대부분의 기업에서 필수적으로 채택되고 있습니다.아울러 현 정부의 AI 3강 도약 정책에 따라 산업 전반에서 AI 전환(AX)이 가속화되고 있습니다. 빅데이터 저장·운영 관리를 넘어, 인사이트 도출을 위한 AI 분석에 대한 수요가 증가하면서 AI 모델 개발, 학습, 배포, 시각화 등을 제공하는 MLOps 플랫폼 또는 AI 분석 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있으며 공공 기관과 민간 기업은 사내 업무 및 대고객 서비스에 문서 요약, 보고서 생성, LLM 연동 챗봇 서비스 등을 제공하는 LLM(거대언어모델) 기반 생성형 AI를 접목하며 비즈니스 전반에서 AI 혁신을 적극 진행하고 있습니다.

② 산업의 성장성

빅데이터 산업 활성화를 위한 정부의 적극적인 정책 추진이 지속되고 있습니다. 이로 인해 공공과 민간 분야별 모두 투자가 증가하여 빅데이터 시장 확대에 긍정적인 영향을 지속적으로 미칠 것으로 전망됩니다.

그밖에 글로벌 시장조사기관 Grand View Horizon Research에 따르면, 국내 LLM 시장은 2024년 182백만(약 2,511억원) 달러로 추산되며 39.4%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 1,278백만 달러(약 1조 7,635억원)에 이를 것으로 전망됩니다.

포함된 부문별 시장규모>(단위 : 억원)

구분	2021년	2022년	2023년	2024년(E)	CAGR
('21~'24)	비고

빅데이터 통합 플랫폼솔루션 개발ㆍ공급업	3,359	4,364	4,543	4,897	13.4%	빅데이터 환경을 편리하게 구축하고 수집/정제/분석/시각화등에필요한 기능들을 하나의 패키지형태로 제공하는 솔루션

데이터 구축ㆍ가공서비스업	80,403	84,380	93,093	94,845	5.7%	빅데이터를 주어진 형식에맞추어 구축하는 서비스 포함

데이터 분석 솔루션개발ㆍ공급업	2,932	4,162	5,414	6,467	30.2%	정형ㆍ비정형 데이터 분석 및시각화 분석 솔루션 포함

* 출처: 한국데이터산업진흥원, 2024년 데이터산업현황조사, 2025년 6월

③ 경기 변동의 특성최근 IT 투자는 기업들로부터 성장이 아닌 생존의 필수 조건으로 인식됨에 따라, 빅데이터 사업의 경기 변동 민감성도 감소 추세에 있습니다. 미래 산업과 비즈니스에 대한 불확실성이 증가하여 빅데이터 수집, 저장, AI 분석, LLM 기반 에이전틱 AI 도입 및 이와 관련된 운영 관리 수요는 증가하고 있습니다. 소프트웨어 사업의 특성상 타 산업의 계절적 변동 요인에 따른 민감도도 낮은 편입니다. 공공시장의 경우에는 경기 변동에 의한 영향보다는 정부의 IT 투자 계획이나 공공기관의 대형 프로젝트 발주 여부에 영향을 받는 경우가 있습니다.④ 경쟁요소

하둡 에코시스템을 구성하는 각각의 오픈소스 프레임워크들은 접근성이 매우 불편하고 모니터링이 다소 어려운 점이 있습니다. 따라서 하둡 에코시스템 구성 시에는 다양한 소프트웨어들 간의 호환성 유지와 통합 관리가 관건입니다. 이빅스 솔루션은 소프트웨어들간 호환성이 검증된 맞춤형 하둡 에코시스템과 모니터링, 운영 관리를 제공하고 외산 솔루션 대비 저렴한 가격과 빅데이터 분석 전문가들의 분석 노하우를 기반으로 한 우수한 컨설팅 서비스 수준을 보유하고 있습니다. 당사는 공공기관 및 지자체, 대기업 등 60곳 이상 의 고객 레퍼런스를 보유 중이며 수많은 빅데이터 저장 관리 사업 경험을 기반으로 하둡 에코시스템 관련 고객 특성별 이해도와 노하우가 풍부함에 따라 ISP(Information Strategy Planning, 정보 전략 계획)/사전 컨설팅 사업부터 참여해 본 사업 기회를 선점하고 후속 운영 사업 기회까지 확대해가고 있습니다.

여기에 MLOps 기반의 셀프서비스 AI 분석 환경 플랫폼 우드페커(Woodpecker)는 AI 개발에 필수적인 GPU 상태 모니터링을 제공하며 사용자 친화적인 인터페이스, 동적 대시보드 생성 및 실시간 시각화 기능, 모델 배포 API 자동 생성 기능, 정교한 데이터 보안 및 접근제어 체계를 기반으로 데이터 분석 환경을 혁신하고 있습니다. 또한 배포한 AI 모델의 성능을 실시간 모니터링하고, 데이터 드리프트(Data Drift) 및 모델 성능 저하를 자동 감지하는 기능을 통해 운영 안정성과 신뢰성을 확보하여 타사 대비 고도화된 AI 모델 개발 및 운영 환경을 제공합니다. 올해 5월 GS인증 1등급을 획득해 공공 시장 내 경쟁력도 강화했습니다.

또한 당사는 지자체 최초의 LLM 도입 사업인 ‘서울시 LLM 기반 빅데이터 구축 사업’을 2023년 성공적으로 수행한 경험을 바탕으로, 엑셈블에 범용 LLM 모델을 파인튜닝(Fine-tuning)하고 고도화된 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용한 자체 개발 LLM을 여러 개 탑재하여 사용 편의성을 강화했습니다. 당사는 그간 대규모 데이터 사업 수행을 통해 확보한 60여 개 이상의 레퍼런스를 기반으로, 엑셈블을 활용한 생성형 AI 서비스 구축 사업 기회를 적극 영업하고 있습니다.

(2) 회사의 현황① 영업개황

당사는 2016년 아파치 하둡 에코시스템 기반 빅데이터 플랫폼 기업인 클라우다인을 인수 합병하여 빅데이터 통합 관리 시장에 진출했습니다. 이후 2022년 호환성이 검증된 소프트웨어들의 조합으로 하둡 에코시스템의 구성 및 운영 관리를 제공하는 빅데이터 플랫폼 이빅스(EBIGs)를 출시하여 외산 솔루션 기반의 국내 빅데이터 플랫폼 시장에서 점유율을 확대해 나가고 있습니다. 2024년 12월에는 AI 모델 개발/배포, 데이터 분석, 학습, 시각화를 제공하는 MLOps 기반의 셀프서비스 AI 분석 플랫폼 우드페커(Woodpecker)를 AI 분석 수요 증가에 발맞춰 출시하면서 빅데이터 수집, 적재/저장, AI 분석, 시각화까지 빅데이터 분석 업무의 전 과정에 걸친 플랫폼 라인업을 보유하게 되었습니다.

이에 더해 최근 당사는 2025년부터 정부의 AI 활성화 정책에 따라 공공 시장에서 LLM 기반 생성형 AI 구축 사업 기회가 다수 있을 것으로 판단하여, 기업과 공공기관을 대상으로 온프레미스 환경에서의 안전한 도메인 특화 LLM의 개발부터 LLM 기반의 에이전트 AI 및 AI 서비스 개발, 운영 관리까지 전체 과정을 지원하는 LLMOps 플랫폼 또는 에이전틱 AI 플랫폼 ‘엑셈블(eXemble)’을 2025년 12월 출시했습니다.

이를 계기로 당사는 빅데이터 수집ㆍ저장 플랫폼(EBIGs)부터 AI 모델 개발/배포/운영/시각화를 제공하는 MLOps 플랫폼(Woodpecker)과, 생성형 LLM 기반 다양한 AI 에이전트 서비스를 제공하는 LLMOps 플랫폼(eXemble)까지 확보하게 되면서 고객사의 데이터 수집부터 AI 모델 개발/분석 및 AI 서비스까지 전 과정을 지원하는 E2E 기반 AI 플랫폼 서비스(3AIP)가 가능한 국내 최초 기업이 되었습니다.

② 시장점유율

당사는 2017년 당시 국내 최대 규모였던 한국전력공사의 빅데이터 플랫폼 사업과 130년 역사의 초대용량 데이터를 보유한 우정사업본부의 데이터 현황 진단 및 과제 수행 사업, 그리고 500억 건의 데이터 유통 체계를 구축하는 경기도 지역경제 빅데이터 플랫폼 사업에 참여하며 다양한 빅데이터 사업을 수행했습니다. 이외에도 서울시에서 AI 기반 빅데이터 플랫폼 사업 2단계에 이어 LLM 기반 생성형 AI가 적용되는 3단계 사업까지 성공적으로 수행해 대시민 챗봇서비스(‘서울데이터허브’)를 구현한 뒤 운영 사업까지 2년 연속 수행하고 있습니다. 또한 한국가스공사와 경찰청에서 컨설팅 · ISP 사업을 수행하는 등 빅데이터 설계, 수집, 저장, 분석, 가치창출, 운영 관리까지 빅데이터 라이프사이클 전 영역을 수행하는 국내 빅데이터 전문 기업으로 성장했습니다.

신제품 우드페커는 대학교, 대기업 제조 계열사 등에 공급되며 금융·공공 등 데이터 기반 의사결정이 중요한 산업과 AI 플랫폼을 채택하는 대기업을 중심으로 빠르게 확산되고 있는 AI 분석 수요에 대응하고 있습니다. 또한 신제품 엑셈블은 현재 공공기관 및 지자체를 중심으로 앞다퉈 발주되고 있는 LLM 기반 생성형 AI 플랫폼 구축 사업에 적극적으로 제안하고 있으며, 당사는 이빅스 및 우드페커 솔루션까지 함께 공급함으로써 사업의 과업 요건 전반을 독자적으로 수행할 수 있는 전략을 실행하고 있습니다.

③ 시장의 특성

국내 빅데이터 시장은 일부 글로벌 벤더사, 국내 대형 SIㆍ통신 기업과 빅데이터 사업에서 전문화된 영역을 보유한 여러 중소기업들이 경쟁하고 있습니다. 국내 빅데이터 시장에서는 공공뿐만 아니라 금융, 통신ㆍ미디어, 유통ㆍ서비스, 제조업 등 민간 분야에서도 활발히 빅데이터를 활용하고 있습니다. 특히 최근 정부의 국가적 AI 대전환 및 AI 활성화 정책에 따라 공공ㆍ민간의 AI 채택 및 전환(AX)이 급속도로 이뤄짐에 따라 AI 학습 및 분석용 데이터 저장, 처리, 관리를 위해 AI 플랫폼(데이터 수집, 저장 등 포함)을 적극적으로 구축하고 있습니다. 대규모 빅데이터를 학습해 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI의 도입도 업종을 불문하고 빠른 속도로 확대되고 있습니다. 특히 고객 문의 대응, 문서 요약/분석, 보고서 생성, 이메일 작성 등 텍스트 기반 업무의 자동화, 효율화를 위해 LLM 기반 에이전틱 AI 서비스의 도입도 급속도로 확산되고 있습니다.④ 신규 사업 등의 내용 및 전망

당사는 빅데이터 저장·운영 관리 플랫폼 이빅스(EBIGs), MLOps 기반 AI 분석 환경 플랫폼 우드페커(Woodpecker), 에이전틱 AI 플랫폼 엑셈블(eXemble)로 주요 글로벌 및 국내 대형 SI 경쟁사 제품을 대체할 수 있는 3AIP 플랫폼 라인업을 완성함으로써, 고객사 대상으로 대체 사례를 확대하며 강한 전환 유인을 제공하고 있습니다.

또한 당사는 향후 시장에서 AI 추론을 담당하는 NPU에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상하여, 우드페커에 NPU 모니터링 기능을 추가하는 개발을 진행하고 있습니다. 이에 국내 NPU 기업과의 협력을 진행하고 있습니다.신제품 엑셈블의 경우 LLM 답변 품질 향상을 위해 당사 빅데이터 도메인 지식과 노하우를 반영한 시스템 프롬프트를 지속 확장할 계획입니다. 또한 당사의 IT 시스템 성능 관리 기술과 노하우를 집약한 자체 LLM을 추가하여 성능 모니터링에 특화된 AI 에이전트를 탑재할 예정입니다. 해당 AI 에이전트가 적용된 엑셈블은 기존 당사 모니터링 솔루션과 API로 연동되어 이상 탐지, 장애 근본 원인 분석(RCA), 성능 이슈 요약 및 리포트 생성 등을 자동으로 수행하는 AI 기반 옵저버빌리티 기능을 제공할 것입니다. 이에 더해 SQL 쿼리 성능 튜닝 또한 자동으로 수행할 수 있도록 개발할 예정입니다. 이와 같이 엑셈블은 기존 모니터링 솔루션과 결합될 수 있는 AI 기반 IT 운영 자동화 플랫폼으로서 기업 IT 운영의 AI 혁신을 제공하는 애드온(Add-on) 제품으로도 판매될 계획입니다. 참고로 시장조사기관 한국IDC의 ‘IDC 퓨처스케이프: 전 세계 AI 및 자동화 2025년 전망-국내 시사점’ 보고서에 따르면 2026년까지 국내 기업용 LLM 사용 사례의 90%는 비용, 성능, 배포 방식을 다양하게 선택할 수 있는 SLM(맞춤형 LLM)의 훈련에 기반할 것이라고 하였습니다.

4) 지능형 IT 성능 모니터링(1) 업계 현황

① 산업의 특성전 세계적으로 디지털 전환이 가속화되는 가운데, IT 운영 데이터는 기하급수적으로 증가하여 관리자가 감당할 수 있는 수준을 넘어섰고, AI 기술이 기업 비즈니스 혁신의 필수 요소로 자리잡기 시작했습니다. 이에 따라 글로벌 IT 운영 관리 시장은 IT 운영에 AI를 도입하여 운영을 지능화, 효율화하는 AIOps를 중심으로 재편되고 있으며, 글로벌 시장조사기관 Stratistics MRC에 따르면, 글로벌 AIOps 시장은 2024년 49억 9,000만 달러에 이릅니다.② 산업의 성장성국내 AIOps 시장은 초기 단계로 시장조사기관 Market Research Future에 따르면 2023년 국내 AIOps 플랫폼 시장 규모는 2억 6,700만 달러 수준에서 2024년 3억 5,000만 달러 규모로 확대되었습니다. 해당 시장은 2025년부터 2035년까지 17.2%의 CAGR로 성장하여, 2035년에는 20억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 국내 IT 혁신을 주도하고 있는 금융권에서는 디지털 전환을 가장 중요한 경영 키워드로 설정하고, 은행 업무의 핵심 경쟁력을 디지털화하는 데 주력하고 있습니다. 이에 따라 금융권을 중심으로 한 산업 전반에서 IT 운영 전략과 방향성을 전면 재구성하면서 국내 AIOps 수요 또한 증가할 것으로 전망됩니다. 또한 최근 국내에서는 데이터가 많이 발생하는 대국민 서비스나 공공 데이터 센터에서 ICT 전반의 무중단 서비스 운영을 위해 IT 인프라 관리 및 운영 자동화를 제공하는 AIOps를 도입하려는 움직임을 보이고 있습니다.

③ 경기 변동의 특성당사 지능형 IT 성능 모니터링 사업은 타 IT 기업에 비해 경기변동에 따른 영향이 제한적입니다. 최근 IT 비즈니스 환경에서는 순간의 예측할 수 없는 장애가 치명적인 시간과 비용 손실을 초래하기에, 장애를 사전에 예측해 선제적 대응을 지원하는 AI 기반 IT 운영 관리 기술이 대안으로 부상하고 있습니다. 소프트웨어 사업의 특성상 타 산업의 계절적 변동 요인에 따른 민감도도 낮은 편입니다. 공공시장의 경우에는 경기 변동에 의한 영향보다는 정부의 IT 투자 계획이나 공공기관의 대형 프로젝트 발주 여부에 영향을 받는 경우가 있습니다.④ 경쟁요소

지능형 IT 성능 모니터링을 위해서는 다양한 데이터의 빠르고 정확한 수집, 검색, 분석과 최적의 AI 기술 결합을 통한 부하 예측, 이상 탐지, 문제 진단 능력, 그리고 직관적인 뷰(View)를 통하여 장애나 사고의 근본 원인을 보다 신속하게 파악할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

당사의 솔루션 싸이옵스(XAIOps)는 다양한 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 통해 1시간 후 미래 부하를 예측하고, 이상 징후를 95% 이상의 정확도로 예측할 수 있습니다. 2024년 싸이옵스는 단순히 지표별 이상 여부를 판별하여 이상 탐지하는 방식에서 벗어나 지표간의 관계성을 학습한 후 관계성이 틀어지는 경우와 지표 값이 정상 범위를 벗어나는 경우를 AI 모델이 판별하여 이상 탐지의 효율을 기존 대비 90% 이상 높였습니다.

또한 예측 모델에 있어 기존 DNN(심층신경망) 대비 미래 시점에 대하여 더 정교한 시계열 패턴으로 예측가능하고 최소 2배 이상의 예측 신뢰성과 약 3배의 학습 시간 단축 효과를 달성했습니다. 또한 타사 AIOps 솔루션 대비 강점인 직관적인 대시보드와 장애 발생 후 수 분 이내로 제공되는 근본원인 분석 기능으로 관리자의 인사이트를 더욱 향상시키고 능동적인 사전 대응 체계를 가능하게 합니다. 글로벌 AIOps 벤더와 비교해서는 개발 본사가 국내에 있고, 컨설팅 경험 기반으로 우수한 고객 지원 서비스 체계를 보유하고 있다는 점도 강점입니다.

(2) 회사의 현황

① 영업개황당사는 WAS, DB 등 개별 단위 모니터링에 집중했던 기존 IT 운영 관리 개념에 AI 기술을 접목하는 것이 필수적인 흐름이 될 것을 국내에서 가장 신속히 파악했습니다. 이후 바로 AI 전문인력을 채용하고 개발에 착수하여 국내 DBPM 시장 1위 솔루션인 맥스게이지(MaxGauge)와 APM 시장을 선도하고 있는 E2E 거래추적 솔루션인 인터맥스(InterMax) 기술을 집대성한 지능형 IT 성능 모니터링 솔루션 싸이옵스(XAIOps)를 2019년 상용화했습니다. 딥러닝 기반의 AI 기술을 탑재한 것은 당사가 국내 최초이며, 국내외 다양한 산업 군에 속한 고객사들의 비즈니스 상황에서 발생한 수많은 장애를 해결하며 쌓은 업력과 전문 지식을 토대로 개발되어 국내 고객에게 맞춤형 기능을 제공하고 있습니다.② 시장점유율당사는 금융, 공공, 제조 분야에서 지능형 IT 성능 모니터링 사업을 확대하여, 복수의 공공기관 및 제1금융권의 은행들을 고객으로 확보하는 성과를 이루었습니다. 또한 현재 금융 분야를 비롯한 다수 기업 및 기관과 PoC, 시범 구축 사업, 사업 논의 등을 진행하고 있습니다.③ 시장의 특성

현재 국내 지능형 IT 성능 모니터링 시장은 주로 금융권에서 사업이 진행되고 있습니다. 또한 최근 타 산업군에 비해 IT 인프라 보유율이 높은 제조 기업, 전자상거래 및 유통 기업, 고도화된 IT 운영 관리가 요구되는 데이터센터와 공공 분야의 주요 시스템 등에서 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 국내 지능형 IT 성능 모니터링 시장은 국내에 진출한 글로벌 AIOps 벤더와 자체 개발한 AI 모델을 기반으로 한 국내 기업으로 이루어진 소수 업체 경쟁 체제에 있습니다.

최근 국내 지능형 IT 성능 모니터링 시장은 장애의 빠른 인지와 선제적 대응을 원하는 기업의 수요에 대응하기 위해 다양한 머신러닝 모델 확대, 통합 대시보드 및 장애와 가이드에 대한 직관적인 시각화 기능 강화, 알림 기능 고도화, 머신러닝 기반의 지능형 가이드와 문제 해결 자동화 등을 강화하는 전략을 추진하고 있습니다. 다른 모니터링 솔루션과 통합ㆍ연계하거나, 모니터링 범위를 넓히는 시도도 확인됩니다.

④ 신규 사업 등의 내용 및 전망당사는 성공적인 사업 수행 경험을 기반으로 금융권의 지능형 IT 성능 모니터링 요구사항을 기민하게 반영하고 있습니다. 싸이옵스(XAIOps)의 IT 운영 관리 역량을 더욱 강화하기 위해 다양한 머신러닝/딥러닝 모델을 확대 적용하고 다양한 이벤트 예측 기술과 장애 예측 모델 등을 지속적으로 연구개발하고 있습니다. 이와 더불어 2024년 1월에는 생성형 AI 기술과 대규모 언어모델(LLM)을 도입한 대화형 챗봇 '큐리(QURI)'를 개발해 당사의 싸이옵스(XAIOps)에 적용한 뒤 챗봇 고도화를 진행하고 있습니다.이를 통해 싸이옵스는 제1금융권의 모니터링 시스템 증설과 함께 IT 인프라 의존도가 높은 제조 산업, 대국민 서비스를 제공하고 있는 공공기관 등의 주요 시스템에 도입이 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 최근 급부상한 데이터센터 사업에서도 인프라 다운타임 예측 및 감소를 위한 지능형 IT 성능 모니터링 솔루션이 필수적인 만큼 사업 성장이 기대되고 있습니다. 대규모의 데이터와 복잡한 시스템이 얽혀있는 데이터센터는 아직까지 운영 인력에 의존도가 높은 상황으로, 전체 시스템을 한눈에 파악하기 어렵고 상시 위험요소 점검과 장애 대응에 한계가 있기 때문에 지능형 IT 성능 모니터링에 대한 니즈가 증가하고 있습니다. 5) 통합 IT 성능 모니터링

(1) 업계 현황

① 산업의 특성전 세계적으로 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 애플리케이션, 인프라, 네트워크, 클라우드, 컨테이너, API, 사용자단까지 다양한 계층이 혼재하여 IT 운영 데이터와 복잡성이 매우 증가했습니다. 이에 WAS, DB 등 개별 모니터링에 집중했던 기존 IT 운영 관리 개념에서 진화해, 인프라 및 시스템 전체적인 관점에서의 성능 지표를 모니터링하고 로그, 메트릭, 트레이스 등 다양한 데이터를 연결해서 근본 원인을 빠르게 분석해 IT 환경의 가시성을 향상시키는 '옵저버빌리티(Observability)'에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 미국을 필두로 한 글로벌 시장에서는 풀스택(Full-stack) 옵저버빌리티 솔루션들이 IT 모니터링 시장을 주도하고 있습니다. ② 산업의 성장성

시장조사기관 Market Research Future에 따르면, 글로벌 옵저버빌리티 플랫폼 시장은 2023년 166억 달러로 추산되며 19.2%의 CAGR로 성장하여 2032년에는 811억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.국내 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 시장은 매우 초기이며, 글로벌 환경과 마찬가지로 클라우드 환경 도입 등으로 인해 모니터링 요소가 증가하고 IT 환경 관리가 복잡해짐에 따라 전체 시스템에 대한 가시성을 확보하고자 하는 수요가 지속 증가할 것으로 보입니다. 현재 멀티/하이브리드 클라우드 환경을 채택한 중견 이상의 기업들과 공공 기관들이 계속 늘어나면서 '풀스택 옵저버빌리티(Full-stack Observability)' 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 또한 공공 부문의 적극적인 '범정부 클라우드 네이티브 전환 추진' 정책에 따라 공공기관에서의 도입 확대가 전망되고 있습니다.

③ 경기 변동의 특성통합 IT 성능 모니터링 플랫폼 시장은 당사 IT 모니터링 사업과 같이 타 IT 기업에 비해 경기변동에 따른 영향이 제한적입니다. 소프트웨어 사업의 특성상 타 산업의 계절적 변동 요인에 따른 민감도도 낮은 편입니다. 공공시장의 경우에는 경기 변동에 의한 영향보다는 정부의 IT 투자 계획이나 공공기관의 프로젝트 발주 여부에 영향을 받는 경우가 있습니다.④ 경쟁요소

엑셈원(exemONE)은 온프레미스 및 클라우드 인프라와 데이터베이스, 애플리케이션, 쿠버네티스와 도커 및 컨테이너 로그까지 포괄하여 시스템 전체적인 관점의 통합적인 풀스택 모니터링을 제공하고, 엑셈의 고도화된 모니터링 기술이 최적화된 아키텍처로 설계됐습니다. 엑셈원의 가장 큰 경쟁요소는 최신 기술 트렌드인 AI 기능(AI 기반 이상 탐지, 장애원인분석, LLM 챗봇, 희소로그이상탐지 등)을 탑재해 나가고 있는 점, 경쟁사 대비 상세 분석(PA) 기능의 수준이 높으며 특히 DBPM, APM 기능에서 더 우수하다는 점과 여러 API 방식을 통해 외부 연계는 물론 시스템의 각 영역 간 연계 분석을 제공하는 점입니다.

이외에도 기본적으로 제공하는 성능 지표 외에 사용자가 원하는 새로운 지표를 만들어 낼 수 있고, 다양한 사용자 정의 대시보드를 구성할 수 있는 등 사용자 편의성이 타 제품 대비 우수합니다. 또한 엑셈원은 검증된 오픈소스 및 MSA 아키텍처를 적용해 확장성과 안정성을 지속 유지하며, 다운타임(Downtime) 없이 안정성 있는 수집 인프라를 제공합니다. 여기에 당사의 25년간의 모니터링 경험과 노하우를 기반으로 심층적인 성능 모니터링과 인사이트를 제공하고, 오랜 경험을 가진 당사 엔지니어 조직이 설치 및 기술 지원을 직접 하는 점도 차별화된 요소입니다.

(2) 회사의 현황① 영업개황

당사는 글로벌 시장에서 급속도로 성장 중인 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 수요가 국내 B2B 솔루션 시장에서도 클라우드 도입 확대 흐름과 함께 증가할 것으로 예상했습니다. 이에 올인원 통합 모니터링 솔루션인 엑셈원(exemONE)을 2024년 4월 출시했습니다. 당사는 엑셈원이 인프라(서버 등), 데이터베이스, 애플리케이션, 쿠버네티스, 네트워크, 브라우저, 로그까지 온프레미스와 클라우드 시스템 내 모든 요소를 통합 모니터링하는 풀스택 옵저버빌리티를 제공하면서도 고객이 원할 시 각 모니터링 영역별로 모듈 형태로 공급될 수 있도록 하였습니다. 특히 엑셈원의 DB 모니터링 모듈인 엑셈원 DPM은 작성기준일 현재 15종의 DBMS를 지원하며 당사의 기존 DB 성능 관리 영역의 시장 1위 기술력이 반영되었습니다.② 시장점유율국내 통합 IT 성능 모니터링 시장은 최근 들어 형성된 시장으로서 시장조사 기관의 신뢰할 만한 집계 자료가 존재하지 않습니다. 다만, 국내 시장에 참여중인 벤더들의 2024년 연간 매출액을 기준으로 집계한 당사의 자료에 따르면, 국내 풀스택 옵저버빌리티 솔루션 시장 규모는 최소 약 1,180억원 이상으로 국내 벤더와 솔루션이 약 60%의 비중을 차지하고 있는 것으로 추정됩니다. 엑셈원은 2025년 말까지 57개의 고객사를 확보하며 빠르게 시장 점유율을 높이고 있습니다.(* 출처: 엑셈, 풀스텍 옵저버빌리티 솔루션 시장조사, 2025년 6월)

③ 시장의 특성

국내 통합 IT 성능 모니터링 시장은 당사 외에 국내에 진출한 글로벌 벤더와 국내 기업으로 이루어진 소수 업체 경쟁 체제에 있습니다. 통합 모니터링 대상들이 확대되고, 클라우드와 인공지능(AI) 등 기술 요건이 높아짐에 따라 시장의 진입장벽이 점차 높아지고 있습니다.

현재 통합 IT 성능 모니터링 시장은 최근 국내 기업들의 IT 인프라가 클라우드 및 컨테이너/쿠버네티스 환경으로 활발히 전환되면서 이를 위한 모니터링 기능이 강화되는 추세입니다. 컨테이너란 애플리케이션 실행 환경을 가상화하는 기능으로, 클라우드 활용의 이점을 최대로 발휘하기 위한 주요 요소입니다. 쿠버네티스란 컨테이너를 유연하게 사용하는 데 필요한 표준 툴입니다. 또한 오픈소스 도구인 오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 기술을 활용해 다양한 언어로 개발된 애플리케이션 모니터링을 지원하는 것과 AI 기반 고급 옵저버빌리티 기술 도입도 중요한 동향입니다.

④ 신규 사업 등의 내용 및 전망당사는 엑셈원(exemONE)의 출시 이후 고객의 요구사항을 기민하게 반영하여 성능 안정화 및 기능 개선을 진행하고 있습니다. 또한 현재 빠르게 증가하고 있는 멀티/하이브리드 클라우드 환경 고객 수요까지 적극 대응하기 위해 모니터링 지원 범위 확대 로드맵을 수립하여 꾸준한 업그레이드를 진행하고 있습니다. 당사는 최신 트렌드를 반영하여 AI 기반 이상 탐지 및 장애원인분석, LLM 챗봇, 희소로그이상탐지 등 AI 기능을 지속 추가하고 있으며, AI 전환(AX) 시대 도래에 따라 GPU 모니터링 기능을 최근 추가하여 GPU 인프라를 보유한 기업들까지 공략하고 있습니다. GPU 모니터링은 사용률, 메모리 상태, 온도, 전력 소모 등 GPU 상태를 모니터링하는 기능으로서 GPU를 활용하는 작업에서 과부하 발생여부를 확인하고, 성능 저하나 장애를 감지합니다.또한 최근 LLM 및 AI 기반의 분석 플랫폼 환경에서 운영되는 AI 모델 애플리케이션과 LLM API 서비스에 대한 성능 모니터링 기능도 추가 개발하고 있습니다. 해당 기능은 응답 지연시간(Latency) 모니터링과 토큰(Token) 호출량 등의 비용 추적을 지원하여 AI 서비스 운영 환경에 대한 가시성을 제공하며, 이를 통해 엑셈원은 AI 인프라까지 아우르는 풀스택 옵저버빌리티 솔루션으로 기능을 지속 확장해 나가고 있습니다. 6) DB 보안 당사는 2025.12.01 주요사항보고서를 통해 기 공시한 바와 같이 자금 확보 및 경영 효율성 증대를 위하여 ㈜신시웨이의 주식을 Parataxis Korea Fund IV LLC 외 1인에 양도를 결정하였습니다. 따라서 DB보안 부문은 중단영업사업으로 분류하였으며 관련 내용은 기 공시된 내용을 확인하시기 바랍니다.

라. 사업부문별 재무정보(단위 : 백만원)

사업부문	구 분	2025년	2024년	2023년

금액	비중	금액	비중	금액	비중

DB성능관리	매출액	29,618	48.0%	30,246	49.4%	31,257	58.0%

영업이익	12,294	172.5%	13,068	147.9%	11,071	225.3%

DB 보안	매출액	13,997	22.7%	11,826	19.3%	10,459	19.4%

영업이익	3,631	50.9%	2,382	27.0%	1,534	31.2%

AIㆍ빅데이터	매출액	7,611	12.3%	5,530	9.0%	5,681	10.5%

영업이익	(2,039)	(28.6%)	(2,052)	(23.2%)	(1,854)	(37.7%)

APM	매출액	7,725	12.5%	10,016	16.4%	6,916	12.8%

영업이익	2,168	30.4%	3,825	43.3%	769	15.7%

클라우드 통합 모니터링	매출액	33	0.1%	425	0.7%	88	0.2%

영업이익	30	0.4%	(112)	(1.3%)	(701)	(14.3%)

지능형 IT 성능 모니터링	매출액	308	0.5%	1,121	1.8%	1,601	3.0%

영업이익	(830)	(11.6%)	(2,379)	(26.9%)	(2,411)	(49.1%)

통합 IT 성능 모니터링	매출액	2,124	3.4%	1,822	3.0%	-	0.0%

영업이익	(7,777)	(109.1%)	(5,802)	(65.7%)	(1,374)	(28.0%)

기타	매출액	1,451	2.3%	1,044	1.7%	850	1.6%

영업이익	(349)	(4.9%)	63	0.7%	(2,048)	(41.7%)

연결조정	매출액	(1,106)	-	(792)	-	(2,963)	-

영업이익	(1)	-	(159)	-	(72)	-

합 계	매출액	61,761	100.0%	61,237	100.0%	53,889	100.0%

영업이익	7,127	100.0%	8,834	100.0%	4,913	100.0%

(주1) 상기 수치는 한국채택국제회계기준 연결재무제표 상 수치를 기재하였습니다.