링크제니시스 반기보고서 (2020.06)
II. 사업의 내용

가. 업계의 현황(1) 산업의 특성

당사의 주력 사업은 생산정보 자동화 사업과 시스템 검증 자동화 사업 입니다. 생산정보 자동화 사업은 반도체/디스플레이 통신 국제 표준을 지원하는 SW개발이 주력으로, 반도체 생산장비와 호스트단의 통신을 가능하게 해주는 국제 표준통신 SW를 개발 판매하는 산업입니다. 반도체 분야는 대표적인 장치산업으로, 공장 내 라인에는 수만 대의 장비가 설치되어운용되어야 하기 때문에 제품 생산의 수율 향상 및 생산계획에 따른 적절한 제품 공급을 위해서는 생산 자동화가 필수적입니다. 이는, 장비의 종류 및 수량이 매우 많기 때문에 서로 다른 장비를 연결하여 자동화를 구축하기 위해서는 장비와 장비 간, 장비와 호스트 컴퓨터 간의 설비 통신 표준화 역시 필수적이기 때문입니다.

해당 사업 영역은 반도체/디스플레이 사업분야의 특수한 환경으로 인하여 정확한 집계가 이루어지지는 않고 국내 반도체 생산장비 시장을 가늠하여 자체 추정이 가능합니다. 국제 반도체 생산장비 협회는 2018년 반도체 생산장비 시장을 13.38억달러로 추정하였으며 당사는 이를 근거로 SW 비율이 1%라는 가정으로 0.1338억 달러로 추정하고 있습니다. 최근 국내외적으로 산업게에서는 스마트팩토리 및 IoT 도입이 확산되고 있으며 이에 따라 생산정보 자동화는 반도체/디스플레이 분야를 넘어 자동화 및 공장 내 데이터 수집 및 분석을 통해 생산성 및 품질을 향상시키고자 하는 모든 공장에 확산되고 있습니다.

시스템 검증 자동화 사업에는 크게 완성제품의 기능적 동작을 테스트하는 블랙박스 테스트와 소프트웨어의 구조적 결함을 찾아내는 화이트박스 테스트, 이들 두개를 동시에 진행하는 그레이박스 테스트 분야가 있습니다. 전 세계적으로 보았을 때 SW 테스팅 시장은 SW 개발 전체 중 50%에 달하는 만큼 규모의 성장을 이루었으며 현재에도 가장 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 국내 연관 발간 자료에 따르면 2016년 국내 SW 테스팅 기업들의 평균 매출액은 14.3% 증가하였으며 이는 전체 SW 시장의 꾸준한 성장세에 비해서도 매우 가파른 수치입니다. 당사는 시스템 검증 자동화 분야에서 주로 블랙박스 테스팅을 중심으로 사업을 진행하고 있습니다. 당사는 특히 AI 기술을 도입하여 자동화 효율을 향상 시킬 수 있도록 수년간 지속적으로 연구개발을 수행하고 있으며 기존 제품의 기능을 향상 시킨 신 버전을 출시하여 고객사에 공급하고 있습니다. 연결종속법인인 칸델라체인의 주력사업은 디지털 자산 거래 플랫폼 솔루션 판매 및 블록체인 서비스 구축 사업입니다. 본 산업은 대표적인 디지털 자산으로 분류되는 암호화폐의 시장 변동성과 밀접하게 관련이 있는 산업으로 암호화폐의 업종의 시장 상태에 따라서 민감하게 반응하는 사업 구조입니다. 또한 자산을 다루는 분야이기 때문에 정부의 금융 규제와도 민감하게 연결되어져 있는 시장입니다.

(2) 산업의 성장성

제품 경쟁력을 위해서는 더 좋은 기능을 지원해야 합니다. 이를 위해서는 사용자에게 더 많은 시스템 검증 자동화 산업은 날로 발전하는 기술로 인하여 검증항목은 꾸준히 증가 하고 있어 검증 수익 또한 비례적으로 증가하는 상황입니다. 이를 검증하는 사업들이 안정적으로 유지 된다면 장기적인 성장을 유지할 것으로 보입니다.

생산정보 자동화 산업은 최근 유례없는 반도체 호황으로 인하여 많은 반도체 제조사들의 많은 인프라 투자가 확대 진행되고 있어 시장 성장 전망은 긍정적으로 평가 됩니다. 연결종속법인인 칸델라체인의 주력 제품으로 만든 디지털 자산 거래 산업은 하기 기술한 시장 상황 및 규제로 인해서 크게 활성화가 되지 못하고 있는 부분이며, 이와는 대조적으로 디지털 자산 거래 플랫폼의 핵심 기술 요소 중의 하나인 블록체인은 현 정부에서 추진 중인 4차 산업 혁명의 핵심적인 키워드로 정부의 각 부처에서도 관련 기술의 확보 및 산업 발전에 많은 노력을 기울이고 있는 부분이기도 합니다.

(3) 경기변동의 특성

시스템 검증 자동화 사업은 국내 자동차 같은 산업 제품의 전번의 내수 및 수출 감소로 인해 제품개발 투자 비용이 절감되거나 증가되어 매출 변동이 발생할 수 있으며 제품의 기능이 증가할수록 테스트 검증항목이 증가하여 수익이 증가하는 구조를 가지고 있습니다.

반도체 디스플레이 산업 분야는 수개의 대기업이 세계 시장을 석권하고 있습니다. 이러한 상황에서 해당 기업들의 인프라 및 생산장비에 대한 투자 규모는 관련 시장 전망에 직접적인 영향을 받습니다.

(4) 경쟁요소

시스템 검증 자동화 산업은 검증 업체들간 과다 경쟁과 수요처의 원가 절감으로 인한점유율 경쟁이 있었으나 고객들의 요구에 맞추 신제품 개발 공급 및 다양한 서비스로 타 업체들과 경쟁하고 있으며 기존 업체들간의 경쟁은 더욱 심화 예상 됩니다.

생산정보 자동화 산업은 산업의 특성상 보수적인 환경 탓에 장비의 적용 사례가 적고 오랜기간 안정화되지 않은 제품을 채택하기에는 많은 리스크를 부담하게 됩니다. 이런 산업의 폐쇄성으로 인하여 신규 업체가 진입하기 매우 어려운 산업이며 당사는 오랜 기간 다양한 생산장비에 채택되어 운용된 제품의 안정성으로 경쟁우위를 가지고 있습니다. 연결종속법인인 칸델라체인의 디지털 자산 거래 플랫폼 솔루션 판매 및 블록체인 서비스 구축 사업은 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인은 솔루션 자체의 확장성, 안정성, 보안성이 큰 요인이며, 시장에서의 많은 사용자를 통한 검증 이력 및 가격적인 부분이 솔루션 구매에 영향을 미칩니다. 당사의 경쟁력은 솔루션의 모든 요소들을 자체적으로 기술 개발을 통해서 확보한 상태이며, 이는 향후 고객의 다양한 요구에 적극적으로 대응할 수 있는 큰 장점으로 작용합니다.

(5) 자금조달상의 특성

당사는 SW 회사로서 재료 원가 및 재료 수입에 대한 원가 변동 및 환율 변동에 리스크가 존재 하지 않습니다. 다만 매출 대부분이 국내 매출로 계약금과 잔금으로 나누어진 현금 결제 조건 입니다.

(6) 관련 법령 또는 정부의 규제 등

시스템 검증 사업은 특별한 규제나 관계 법령은 존재 하지 않고, 생산정보 자동화 산업은 제조업의 경쟁력 강화와 밀접하게 관련되는 서비스업으로 산업발전법에 따라 운영되고 지원됩니다. 연결종속법인인 칸델라체인의 디지털 자산 거래 플랫폼 솔루션 판매 및 블록체인 서비스 구축 사업은 정부 금융 당국의 규제에 직접적인 영향을 받고 있는 산업으로, 20 17년 하반기 국내 ICO 전면 금지라는 조치를 통해서 암호화폐 시장의 과열을 막고 있는 상태이었고, 본 솔루션의 수요처인 거래소 자체로는 아직 명확한 규제가 마련되어져 있지 않은 상태이었습니다. 그동안 이러한 규제의 불확정성이 유지되어 오면서 시장에서는 많은 시행 착오들이 있었으며, 일종의 자율 규제 형태로 관련 사업이 진행되고 있는 상태었으나, 2020년 3월 "특정금융거래정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률(특금법)"이 통과되면서 이러한 법기준에 부합되는 시스템 구축을 적극 검토 중에 있습니다.

(7) 기타

스마트 팩토리에 대한 산업 전반에 대한 관심과 이슈로 생산정보 자동화 사업에 대한 시장 확대 및 성장이 이루어질 것으로 전망되며 시스템 검증 자동화 산업은 A.I(인공지능), ADAS(주행 보조 장치) 등과 같은 기존의 기술로 검증이 힘든 신규 제품에 대한 시장의 요구사항 증대가 예상됩니다.

나. 회사의 현황(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

당사가 속한 산업은 소프트웨어 개발 산업으로써, ① 반도체·디스플레이 생산장비 국제표준 규격 통신 SW 개발 및 생산장비 통신기반의 응용 SW 개발 분야, ② 응용 제품 및 시스템 검증 자동화 분야로 분류됩니다. 현재는 인공지능을 적용한 ICT 융복합 사업을 준비하며 사업영역을 다각화를 진행하고 있습니다.

모든 소프트웨어 및 제품들은 시장 출시 전 필수적으로 반복적인 테스트를 통한 신뢰성 입증이 필요합니다. 과거 대부분의 대기업에서는 이 테스트를 수많은 엔지니어들이 직접 수작업으로 진행하였고 제품의 신뢰성 검증에 많은 시간이 소요되었습니다. 당사는 이를 매우 비효율적이라고 판단하여 컴퓨터가 테스트 항목을 제어하면서 자동으로 테스트를 진행하고 결과를 판단할 수 있도록 하는 제품의 필요하다는 판단으로 검증 자동화 프로그램인 ‘MAT’를 자체적으로 개발하여 창업하게 되었습니다.

한편 산업계의 검증 대상 제품들은 기술의 비약적인 발전으로 많은 새로운 기능들이 적용되어 출시되면서 검증해야 하는 항목 또한 비약적으로 증가하였습니다. 이런 상황에서 MAT는 자연적으로 휴대폰을 시작으로 TV, 자동차 전장, 반도체 등 많은 분야로 적용이 확대되었으며 이로 인한 당사의 사업영역 및 매출도 함께 성장하였습니다. 더불어 MAT는 국내 최초 블랙박스 자동화 테스트 도구로 한국정보통신기술협회의 GS(Good Software) 인증 획득 및 2016년 4월 미래창조과학부 장관상 4월상을 수상하는 등 대외적으로 기술력을 인정받았습니다. 이러한 탄탄한 기술력을 기반으로 현재 LG전자, 현대자동차, 삼성전자 등 국내 대기업을 비롯한 다수의 기업, 공공기관, 교육, 국방, 의료기관 등에 도입되어 테스트 자동화의 핵심도구로 활용되고 있으며 이렇게 응용제품 검증 자동화 사업이 안정권에 진입하여 자연스럽게 회사의 더 큰 성장을 위하여 사업영역 확장을 고민하게 되었습니다.

이후 모든 제품에 소비되는 반도체 수요가 증가하고 있어 반도체 관련 사업이 호황을 맞이할 것이라고 예측했으며, 더불어 반도체·디스플레이 장비의 통신 SW 규격인 SECS/GEM 통신을 국내 최초로 상용화한 업체인 (주)아이티이노베이션을 주목하였습니다. 당사는 아이티이노베이션의 기술이 당사의 기존 사업과 시너지를 발휘할 수 있을 것으로 판단하여 2014년 11월 26일(등기일 기준 2014년 12월 01일) 반도체·디스플레이 국제표준 규격 신 SW 개발 전문업체 ㈜아이티이노베이션을 인수 합병을 통해 사업영역을 생산정보 자동화 산업 영역까지 확장하였습니다.

합병 이후 (주)아이티이노베이션의 기술을 기반으로 지속적인 연구개발을 통해 반도체. 디스플레이 생산장비 관련 SW 신규제품 라인업을 추가한 결과, 현재 당사의 생산정보 자동화 분야의 주력 제품인 XComPro/XGemPro는 국내외 우수 비즈니스 파트너가 인정한 SECS/GEM 환경구축 솔루션으로 자리 매김 하였습니다.

XCom/XComPro는 2001년 이래 국내외 300여 개 업체, 약 28,000 Copy 이상 판매하였으며, XGem/XGemPro는 2008년 이래 190여 개 업체, 약 9,000 Copy 이상 판 매하는 등 시장에서 제품의 안정성과 기술력을 인정받고 있으며, 인수합병 이후 판매량과 매출은 합병 전 대비 현재일 기준 105% 이상 증가하였고, 꾸준히 증가하고 있는 추세입니다.

그리고 당사는 2016년부터 지속적으로 AI 연구개발을 수행해왔으며 AI 연구 성과를 제품화하여 기존 MAT 솔루션에 AI 기능을 확장한 MAT AI 버전 출시 및 AI 기반의 소프트트웨어 패키지 제품 VDL을 출시하여 2018년부터 본격적으로 고객사에 공급해오고 있습니다. 연결종속법인인 칸델라체인 사업은 디지털 자산 거래 플랫폼을 필요로 하는 국내 수요처의 경우, 2018년울 기점으로 해서 국내의 200 여곳의 거래소들이 운영중에 있으며, 현재의 시장 상황은 거래소의 확장보다는, 중소 거래소 통폐합의 형태로 흘러가고 있습니다. 본 솔루션의 판매 또한 이러한 시장의 여건에 많은 영향을 받고 있으며, 많은 노력에도 불구하고 현재 당사의 솔루션을 구매해서 서비스를 진행중인 국내외 거래소는 2곳이 있습니다. 해외의 경우에는 각국의 정책에 따라 사업이 환경이 특정지어지는데 대표적으로 일본과 필리핀의 경우, 디지털 자산 거래 솔루션을 정부의 통제하에 라이센스 발급 정책으로 관련 사업을 진행하고 있으며, 필리핀 중앙은행으로부터 암호화폐 매매 관련 라이센스를 발급받은 필리핀 파트너사에 솔루션을 공급하여서, 관련 수수료 매출을 나누는 구조로 사업을 진행하고 있습니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

당사는 단일사업부문으로 구성되어 해당사항이 없습니다.

사업부문	표준산업분류코드	사업내용	주요상품

응용소트웨어개발 및 공급업	J58222	소프트웨어개발	XComPro, MAT 외

(2) 시장점유율

당사가 영위하는 사업의 특성상 대부분의 제품은 고객의 주문에 의하여 개발, 생산 및 판매되며, 관련 업체별로 구체적인 수주내역 등에 대하여 보안을 유지하고 있습니다. 또한, 공식적으로 발표된 업계의 통계자료가 부재하므로, 시장점유율을 객관적으로 산출하기 어렵습니다.

(3) 시장의 특성

(가) 반도체·디스플레이 생산장비 국제표준 규격 통신 SW 개발 및 생산장비 통신기반의 응용 SW 개발 분야의 시장의 특성

생산 자동화란 설계에서부터 생산의 제어시스템, 로봇이나 컴퓨터를 이용한 생산설비 등을 조화롭게 사용해 사람이 직접 관여해야 할 필요성을 줄여 기계나 컴퓨터에 의해 자동화한 일괄 생산 시스템을 뜻합니다. 생산 자동화에 필수 전제조건은 장비 간의 통신과 장비와 컴퓨터간의 통신이 구축이 되어야 합니다. 그러나 생산라인의 투입되는 장비들은 각기 제조사들이 상이하여 장비 간의 통신과 장비와 컴퓨터 간의 통신 환경 구축이 매우 어려웠습니다. 그리하여 SECS/GEM 이라는 통신규격을 반도체 생산장비 국제협회인 (SEMI)에서 제정하였고 모든 반도체/디스플레이 생산장비 업체들은 SEMI에서 제정한 SECS/GEM통신 규격을 준수한 장비만이 자동화 생산공정에 투입이 가능하게 되었습니다.

반도체/디스플레이 생산라인은 얼마전까지만 하더라도 전체 생산공정에 자동화는 이루어지지 않아 현재는 전공정에 투입되는 장비에만 SECS/GEM통신을 구축하고 있었으나, 4차산업혁명으로 인한 생산자동화 열풍으로 후공정에도 SECS/GEM통신을 구축 하는 추세로 전환되었습니다. 24시간 연중무휴로 돌아가는 반도체/디스플레이 생산공정은 사소한 결함이나 문제가 엄청난 손실로 발생하게 됩니다. 이러한 이유로 생산라인 구축 시 최우선으로 검토되는 부분은 제품에 대한 안정성과 신뢰성입니다. 안정성과 신뢰성이 검증되고 나면, 생산성 향상을 위한 성능순으로 검증이 이루어집니다.

또한, 반도체/디스플레이 제조사들의 폐쇄적인 사업 생태계에서는 성능과 안정성을 입증 시에 제품의 적용 실적 및 성능 실적으로 판단하게 됩니다. 이런 제조사의 폐쇄적인 환경 때문에 신규 반도체·디스플레이 생산장비 국제표준 규격 통신 S.W 회사는 제품 적용실적을 확보하지 못할 경우 진입하기 매우 힘든 구조를 가지고 있습니다. 폐쇄적인 반도체/디스플레이 제조사들은 새로운 제품을 적용하는 것보다 이미 검증이 된 제품을 최우선으로 라인에 적용 하며 기술적인 어려움은 물론이고 폐쇄적인 산업 생태계로 인해 신기술 적용 및 신생 업체의 진입이 더욱 더디게 진행되고 있습니다.

출처: 회사제시

(나) 응용제품 검증자동화 시장의 특성

응용제품 검증 자동화는 시스템이 정해진 요구를 만족하는지, 예상과 실제 결과가 어떤 차이를 보이는지, 수동 또는 자동방법을 동원하여 검사하고 평가하는 일련의 과정을 산업화 하여 제품을 제공하거나 컨설팅 및 테스트 수행을 서비스를 하는 것을 말합니다. 제품 제작에 있어 검증은 매우 높은 비중을 차지하고 있으며 검증의 적합성에 따라 제품의 품질과 신뢰성이 결정되므로 모든 산업에서는 제품 개발만큼 중요한 분야이지만 반복적인 작업과 시간적 제약, 그리고 검증 기법에 대한 전문지식 부재로 인해 검증 자동화 제품을 이용하거나 전문적인 테스트 서비스업체를 이용하고 있는 추세입니다.

자동차, 가전제품, 모바일 등 대부분의 시스템에서 기술의 발전으로 인한 소프트웨어의 규모나 복잡도가 기하급수적으로 증가하고 있고, 향후, 제품의 소프트웨어 결함과 같은 품질문제로 인해 발생하는 사회적/경제적 문제와 비용의 규모도 동시에 늘어나고 있는 상황입니다.

적합하고 전략적인 전문 테스트가 해당 제품의 품질과 신뢰성을 높이며 제품의 판매와 직결되는 중요 요소로 작용할 수 있기 때문에 제품 검증사업의 수요도 증가하고 있습니다. 제품이 올바르게 동작하지 않는 경우, 다양한 문제가 발생하며 이로 인한 피해는 삼성전자의 갤럭시노트8 배터리 불량 이슈 같은 금전적인 손실, 시간 낭비, 기업의 이미지 손상, 나아가 직접적인 상해에 이르기까지 다양하고 심각합니다. 응용제품 검증 자동화 시장은 이러한 제품 시스템의 문제를 최소화하기 위해 반드시 필요한 산업입니다.

(다) 디지털 자산 거래 플랫폼 솔루션 판매 및 블록체인 서비스 구축 시장의 특성 연결종속법인인 칸델라체인의 디지털 자산을 다루는 핵심 기술인 암호화 관련해서는 단순하게 소프트웨어적인 처리 이외에 하드웨어 시큐리티 모듈이라는 하드웨어 장비를 통해서 관리하므로, 이 부분은 타 솔루션 대비 강점으로 작용합니다. 단점으로는, 크게 가격적인 면이 타솔루션 대비 비싸게 책정된 점이 있는데, 이 부분을 시장의 상황을 보며 적극적으로 맞춰나갈 예정입니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 미래 핵심 성장 동력 확보를 위해 인공지능(A.I) 분야에 연구개발을 집중하고 있으며, 2016년 하반기 산업통상자원부로부터 국가 연구개발 사업인 우수기술연구센터(ATC)지원사업에 선정되어 인공지능 기술 연구개발에 박차를 가하고 있습니다. 본 연구과제를 통해 개발된 인공지능 기술은 당사의 생산정보 자동화 및 응용제품 검증 자동화 분야에서 지능형 솔루션 제품 및 서비스에 활용할 예정이며 더불어 향후에는 인공지능 적용이 가능한 ICT 융복합 사업에도 진출할 계획입니다. 2018년 부터는 그동안의 AI 연구 성과를 바탕으로 기존 MAT 솔루션에 AI 기능을 확장한 MAT AI 버전 출시 및 AI 기반의 소프트트웨어 패키지 제품 VDL을 출시하여 2018년부터 본격적으로 고객사에 공급해오고 있습니다. 그리고 2019년에는 산업통상자원부의 전자부품산업핵심기술개발 사업의 일환으로 중소기업 스마트 공장 구축을 위한 데이터획득 및 지능형 처리를 지원하는 스마트게이트웨이 개발 과제를 당사의 주관하에 전자부품연구원과 공동으로 추진한바 있습니다. 이 사업을 통해 중소형 공장에서도 도입이 용이하고 반도체/디스플레이의 산업 프로토콜은 물론 공장에서 많이 사용되는 다양한 산업통신 프로토콜을 수용할 수 있는 IoT획득 장치 및 소프트웨어, 지능형 데이터 분석 플랫폼, 공장내 클라이언트 소프트웨어들과의 데이터 연동을 제공할 수 있는 Open API 를 연구개발 제품화 및 실증 사업을 진행합니다.

2. 주요 제품 등에 관한 사항 가. 주요 제품 등의 현황

(단위: 천원, %)

제품명	생산(판매)개시일	주요상표	매출액(비율)	제품설명

2020.반기	2019년	2018년

제18기	제17기	제16기

개발 SI / CIM	2003년	SW자동화테스트	2,433,192	7,374,040	7,585,247	(주1)

50.51	64.66	65.21

XComPro/XGemPro	2014년	XComPro/XGemPro	2,045,033	3,255,516	3,453,499	(주2)

42.45	28.55	29.69

HW제품	2003년/2018년	자동화HW Bench, MATBox	187,008	70,300	18,427	(주3)

3.88	0.62	0.16

MAT	2003년	MAT	-	120,945	4,500	(주4)

0.00	1.06	0.38

기타	2016년/2018년/2019년	EDA/XEI/ VDL	152,000	584,000	530,150	(주5)

3.16	5.12	4.56

합계	4,817,233	11,404,801	11,631,823	-

100.0	100.00	100.0

주1) 생산설비의 CIM 개발 및 고객사 요구사항 반영 S/W 개발이며, 연결종속회사인 (주)칸델라체인 용역매출이 포함되어 있습니다. 주2) SECS,GEM 통신 Driver 입니다.주3) MAT 솔루션을 통한 S/W 자동화 입니다. 주4) S/W 자동화 솔루션 입니다. 주5) 2019년 VDL을 추가하였으며 2020년 4월 VLAD로 브랜드 개칭하였습니다. 주6) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준입니다.

나. 주요 제품 등의 가격변동추이(단위: 천원)

구분	2020.반기	2019년	2018년

제18기	제17기	제16기

XComPro/XGemPro	990	1,033	974

HW제품	-	7,811	9,214

MAT	-	30,236	14,833

기타(EDA/XEI/ VDL )	6,909	7,392	7,363

주) 개발SI/CIM은 건 별로 금액이 상이하여 연도별 가격을 기재하지 않았습니다.

다. 제품별 특징

당사는 주력제품인 XComPro, XGemPro/XGem300Pro, MAT (Machine Auto Tester)와 용역을 바탕으로 구성되어 있으며 제품별 세부 내역은 아래와 같습니다.

(1) XComPro(가) 제품배경

오늘날 수많은 반도체 제조 업체에서는 반도체 장비와 호스트 사이의 통신을 위해 SEMI에서 제안된 표준 SECS(SEMI Equipment Communications Standard)를 사용합니다. 주요 반도체, LCD, LED, 태양광 발전 생산에서는 SEMI 표준이 이미 많은 부분 반영 되어있으며, PCB 및 기타 생산공정 장비에서도 SEMI 표준이 확산되고 있습니다. XComPro는 수많은 제조공정 장비 양산 업체의 생산 장비에 적용하여 장비간 표준 통신 프로토콜인 SECS를 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 제품화 되었습니다. 특히, 동 제품은 RS-232C를 이용한 SECS-1과 TCP/IP를 이용한 HSMS 방식을 모두 지원하며 동일한 Control과 사용법으로 작업 환경 변화에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

(나) 제품적용

XComPro는 반도체 장비, 디스플레이 장비, 물류 자동화 장비 외 다수의 생산장비에 적용되고 있습니다.

(다) 주요기능

주요기능	세부설명

SECS-1	- 단일 Control내에서 RS-232C 통신 - 멀티 Block 메시지 사용 - System Bytes 자동관리 - 동일한 헤더를 갖는 메시지를 수신한 경우 Duplicate Block Detection 지원 - 송수신 메시지에 대해서 인터리빙 기능 지원

SECS-2	- SECS 메시지 트랜잭션 자동관리 - 응답 메시지가 필요하지 않는 No Reply 메시지 설정 런타임시 변경 가능 - List 아이템과 단순 아이템 데이터 형식 지원

HSMS	- HSMS-SS 지원 - HSMS통신 파라미터 설정 런타임시 변경가능 (T3, T5,T6) - Connection State 지원

(라) 기대효과

기대효과	세부설명

공정 관리 수월	장비와 호스트간의 통신지원으로 생산관리에 용이

생산공정 에러 대응	생산 장비간의 통신을 통해 모니터링 기능을 활용하여 에러대응 및 기타 생산 장비 대응이 즉시 이루어져 생산관리에 용이

(2) XGemPro/XGem300Pro

(가) 제품배경

GEM(Generic Equipment Model) 표준은 반도체 장비 제조업자들의 제조 공정을 자동화할 수 있는 프로그램을 지원하기 위해 레시피(기능성이나 융통성을 제공하는 일반적인 형태의 장비 동작이나 통신 수용능력을 정의)를 지원합니다. 반도체 라인이 200mm 에서 300mm 라인으로 전환되면서 반도체 장비 또한 300mm 라인의 물류 및 공정 자동화를 위해 300mm 소프트웨어 표준이 추가로 요구됩니다.

(나) 제품적용

XGemPro는 반도체 장비, 디스플레이 장비, 물류 자동화 장비 외 다수의 생산장비에 적용되고 있습니다. XGemro는 주로 200mm 라인 이하의 장비의 개발에 필요한 표준 기능을 제공합니다. 300mm 라인의 장비 개발을 위해서는 GEM 이외에도 재료 관리 및 작업 관리를 위한 표준이 필요하며, XGem300Pro는 300mm 장비를 개발하기위한 표준 소프트웨어 기능등을 제공합니다.

(다) 주요기능

주요기능	세부설명

State Model 지원	Communications State Model, Control State Model 지원

Event Report	간편한 Dymanic(Fixed) Event Report 등록 및 설정

Message 자동처리	사용자의 실시간 데이터를 Trace 메시지로 자동 처리

Message 관리 및 전송	Spooling State에 따른 메시지 관리 및 전송

300mm 관리 지원(XGem300에 한함)	CMS, Substrate Management, Control Job, Process Job 등의 관리 및 처리

(라) 기대효과

기대효과	세부설명

공정 관리 수월	장비와 호스트간의 통신지원으로 생산관리에 용이

생산공정 에러 대응	생산 장비간의 통신을 통해 모니터링 기능을 활용하여에러대응 및 기타 생산 장비 대응이 즉시 이루어져 생산이 수월

출처: 회사제시

(3) MAT(Machine Auto Tester)

(가) 제품배경

IT 기술 발달과 함께 테스트 분야에서는 다양한 기능 추가와 그 구성의 복잡성에 대응할 수 있도록 넓은 커버리지와 높은 효율성이 요구되고 있습니다. MAT는 블랙박스 테스트 자동화 도구로써 임베디드 시스템의 입력을 제어하고 출력값을 확인하여 제품이 다양한 기능 동작을 정확하게 수행하는지 자동으로 검증할 수 있는 기능을 제공합니다.

(나) 제품적용

Mobile, Embedded, Digital Home Appliance S/W, 자동차 전장 외 다수 소프트웨어에 대한 테스트 자동화에 사용됩니다. 전통적인 키보드 및 터치 등의 화면 입력, 화면 출력 이외에도 계측기, 또는 다양한 통신인터페이스를 통해 입출력을 제어 할 수 있는 대부분의 임베디드 시스템 또는 장치의 기능 검증에 적용할 수 있습니다.

(다) 주요기능

주요기능	세부설명

사용자 기반 Test 자동화 수행	- 개발 소스의 수정이나 추가 없이, 사용자 화면에 직접 이벤트 발생 및 평가 수행- 완전 자동화 테스트가 어려운 평가 항목에 대한 반자동화 (Semi-Auto) 기법 제공

타겟 단말, 플렛폼 제한 없음	- 윈도우, 모바일, 자동차 가전에 이르는 다양한 소프트웨어 지원- 터치로봇, 비전 카메라등을 이용, 신규/독자 IS 플랫폼에 대한 적용

손쉬운 스크립트 작성	- C-Style의 스크립트 언어로 Learning Curve가 낮고 디버깅이 용이- 키로깅과 Script Easy Creator를 이용한 손쉬운 스크립트 개발 환경 제공

화면이미지/Object 정보이용, 정확한 테스트 진행	- 독자적인 이미지 알고리즘을 적용, 신속한 이미지 식별/ 비교 가능- 이미지 비교와 Object 개념을 함께 적용하여 테스트 할 수 있으므로 보다 빠르고 정확한 테스트 수행

자동화 스크립트의 높은 재사용성 보장	- 모듈 단위 스크립트 개발지원- Resource(Reference) Editor 제공으로 단순화면 UI나 이미지 디자인 등이 변경된 경우 스크립트의 손쉬운 업데이트 가능

외부기기 연동을 통한 폭넓은 자동화 커버리지 확보	- DLL Manager를 통한 계측기, Simulator(CAM,Noise), Power Supply, 무선AP, Test Bench, Jig 등 다양한 외부기기를 손쉽게 연동

인식기능을 포함한 고급 테스트 지원	- 문자, 소리, 영상 등에 대한 인식기능을 통한 복잡한 테스트 시나리오 지원- 테스트 자동화 커버리지 및 효율 증대 가능

(라) 기대효과

기대효과	세부설명

안정성 및 신뢰성 확보	다양한 외부기기 연동으로 각 검증 시나리오에 최적화된 환경 구축 및 테스트 가능

고객사 및 Field Issue 최소화

복합적이고 다양한 방식의 검증 테스트를 통한 테스트 커버리지 확대

장기적 비용절감	효율적인 리소스(인적, 설비 등) 관리 / 운영

안정성 확보로 인한 Lifetime QA 발생 비용 축소

테스트 기간 단축으로 인한 신속한 릴리즈 및 시장변화 대응능력 확보

(4) VDL(Visaul Deep Learning)

(가) 제품배경

장비 자동화에 있어 가장 중요한 요소 중의 하나는 장비 동작을 확인하고 동작 후 결과를 확인하기 위한 비전 분야 입니다. 전통적으로 비전 소프트웨어의 경우 획득한 영상을 분석하여 필요한 특징점을 추출 하여 오브젝트 인식이나 결과 확인에 사용하는 것이 일반적입니다. 그러나 이러한 전통적 비전의 경우 조명, 진동 등 외부 환경에 취약하며 인식하고자 하는 대상이 변경이 되면 매번 관련 소프트웨어 수정이 필요하게 됩니다. AI의 기술의 발달에 따라 특히 GPU 및 Deep Learning 기술의 발달에 따라 비전에 있어 환경 변화에 강인성을 가지고 변경 시 소프트웨어 수정이 아닌 학습을 통해 인식모델 데이터만 변경해도 높은 인식률을 보이는 AI 비전 제품이 국내외적으로 도입되고 있으며 당사에서도 그동안의 AI 연구개발 성과를 바탕으로 환경강인석, 높은 인식률을 자랑하는 AI 비전 라이브러리인 VDL 을 출시하여 고객사에 제공하고 있습니다.

(나) 제품적용

VDL 은 딥러닝 기반의 이미지/영상 분석 솔루션으로 분석 대상물에 대한 신속하고 정확한 분석 결과를 제공합니다. 정확도, 인식 성능에 따른 다양한 네트워크모델적용이 용이하며, 높은 인식률과 정확도를 자랑하며, GUI 기반의 개발 도구를 통해 비전문가도 편리하게 사용이 가능합니다. 반도체부품검사, 비정상동작검출, 얼굴인식 등을 통한 보안분야, 동작인식 등 자동화를 위한 검사, 보안 등 다양한 분야에 사용 가능합니다.

(다) 주요기능

주요기능	세부설명

학습 및 인식모델	분야에 따른 다양한 네트워크 모델 적용 가능 간단한 조작을 통한 인식 영역 설정 카메라, 이미지 파일 등 직접 연동하여 학습 이미지 설정 가능

높은 정확도	업종 별 데이터 기반의 딥러닝 적용을 가능하게 하여 높은 인식률 지원

데이터 확장	필요한 경우 수집된 학습 데이터를 다양한 필터를 통하여 추가 학습 데이터를 생성하여 학습 가능

편리한 GUI 인터페이스	비전문가도 손쉽게 사용 가능하도록 편리한 GUI 지원

확장성	티 모델을 분산 사용이 가능하도록 설계하여 성능 확장은 물론 장비 신뢰성을 높임

다양한 개발 도구	소프트웨어 개발자들이 손쉽게 기존 개발 도구에 연동할 수 있도록 표준 DLL, OCX, 웹API 등을 지원

(라) 기대효과

기대효과	세부설명

자동화 및 검사 장비	객체 인식 및 유형 인식을 통한 자동화, 외관 검사 및 품질 검사등에 활용

보안 분야	얼굴인식, 동작 인식을 통한 보안 분야 활용

(5) 용역사업(가) 용역사업의 정의

당사의 용역사업은 고객사 측의 요구사항을 반영하여 계약을 통한 인적/물적/기술적 노무를 제공하는 사업영역으로 당사에서는 테스팅SI, 개발SI, 제품용역의 3가지 사업을 위주로 진행하고 있습니다.

(나) 용역사업 용어 정의

항목	내용

테스팅SI	1. 정의
- S/W 테스트에 대한 SI(System Integration, 기업이 필요로 하는 정보시스템에 관한 기획에서부터 개발과 구축, 나아가 운영까지의 모든 서비스를 제공하는 업무) 사업으로 고객의 요구사항에 맞추어 당사가 보유한 수동테스트 전문 인력을 계약을 통해 제공하여 테스트를 대행해주는 사업
2. 주요내용
- 테스트 프로세스 수립 및 관리
- 테스트 수행 및 관련 문서 작성
3. 주요 산출물
- 테스트 결과 리포트(주/월/년 단위)
- 테스트 케이스
- 체크리스트
- 버그리포트
4. 기대효과
- SW 품질 향상
- 고객불만 최소화

3. 매입에 관한 사항 가. 매입 현황

(단위: 천원)

매입유형	품 목	구 분	2020.반기	2019년	2018년도

제18기	제17기	제16기

원재료	XComPro/XGemPro	국 내	46,149	56,613	79,909

수 입	-	-	-

소 계	46,149	56,613	79,909

MAT	국 내	250	-	2,969

수 입	-	-	-

소 계	250	-	2,969

기타	국 내	300,169	669,231	778,670

수 입	135,758	369,494	284,390

소 계	435,927	1,038,725	1,063,061

외주비	외주용역	국 내	48,324	26,323	9,504

소 계	48,324	26,323	9,504

총 합 계	국 내	394,892	752,166	871,052

수 입	135,757	369,494	284,390

합 계	530,649	1,121,660	1,155,443

주) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준입니다.

나. 원재료의 제품별 비중(단위: 원, %)

사업년도	주요 제품명	원재료명	원재료 단가	원재료 비중

2020.반기(제18기)	XComPro/XGemPro	KEY	13,402	95.86

KEY RACK	85	0.61

제품박스	275	1.97

기타	218	1.56

MAT	KEY	31,500	47.02

KEY RACK	25,100	37.46

제품박스	9,896	14.77

기타	500	0.75

2019년도(제17기)	XComPro/XGemPro	KEY	19,225	97.35

KEY RACK	85	0.43

제품박스	308	1.56

기타	129	0.66

MAT	KEY	31,500	47.16

KEY RACK	25,100	37.58

제품박스	9,896	14.82

기타	300	0.45

2018년도(제16기)	XComPro/XGemPro	KEY	18,300	96.70

KEY RACK	124	0.65

제품박스	308	1.63

기타	193	1.02

MAT	KEY	31,500	47.16

KEY RACK	25,100	37.58

제품박스	9,896	14.82

기타	300	0.45

주) 상기 가격은 품목 단위당 평균가격으로서 제품사양등에 따라 가격 변동추이의 편차가 날 수 있습니다.

다. 원재료 가격변동추이(단위: 원, %)

구분	2020.반기	2019년도	2018년도

제18기	제17기	제16기

XComPro	국 내	13,981	19,748	18,925

수 입	-	-	-

XGemPro	국 내	13,981	19,748	18,925

수 입	-	-	-

MAT	국 내	66,996	66,796	66,796

수 입	-	-	-

주) 상기 가격은 품목 단위당 평균가격으로서 제품사양 등에 따라 가격 변동추이의 편차가 날 수 있습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항 가. 생산능력 및 생산실적 당사는 인적자원을 활용한 소프트웨어 공급 사업을 영위하고 있으므로, 생산능력과 생산실적에는 해당사항이 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항 당사는 인적자원을 활용한 소프트웨어 공급 사업을 영위하고 있으므로, 생산능력과 생산실적에는 해당사항이 없습니다. 다. 제품별 생산공정도 당사는 인적자원을 활용한 소프트웨어 공급 사업을 영위하고 있으므로, 생산공정과는 해당사항이 없습니다. 라. 외주생산에 관한 사항 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 5. 매출에 관한 사항 가. 매출실적

(단위: 천원, 달러)

매출유형	품 목	2020.반기	2019년도	2018년도

제18기	제17기	제16기

수량	금액	수량	금액	수량	금액

용역	개발 SI/ CIM	수 출	-	-	-	61,215	-	168,519

-	$52,009	$157,580

내 수	-	2,412,042	-	7,046,948	-	6,827,884

소 계	-	2,412,042	-	7,108,163	-	6,827,884

HW제품(제품용역)	수 출	-	-	-	-	-	8,587

-	-	$8,000

내 수	-	21,150	-	265,877	-	580,257

소 계	-	21,150	-	265,877	-	588,844

소계	수 출	-	-	-	61,215	-	177,106

-	$52,009	$165,580

내 수	-	2,433,192	-	7,312,825	-	7,408,141

소 계	-	2,433,192	-	7,374,040	-	7,585,247

제품	XComPro/XGemPro	수 출	122	163,059	151	191,957	112	130,002

$135,920	$118,320	$109,080

내 수	1,943	1,881,974	2,999	3,063,559	3,432	3,323,497

소 계	2,065	2,045,033	3,150	3,255,516	3,544	3,453,499

MAT	수 출	-	-	-	-	-	-

내 수	-	-	4	120,945	3	44,500

소 계	-	-	4	120,945	3	44,500

기타(EDA,H/W, XEI, VDL )	수 출	-	-	-	-	-	-

88

내 수	32	339,008	88	654,300	74	548,577

소 계	32	339,008	88	654,300	74	548,577

소계	수 출	122	163,059	151	191,957	112	130,002

$135,920	$118,320	$109,080

내 수	1,975	2,220,982	3,091	3,838,804	3,509	3,916,574

소 계	2,097	2,384,041	3,242	4,030,761	3,621	4,046,576

합 계	수 출	122	163,059	151	253,172	112	307,108

$135,920	$170,329	$274,660

내 수	1,975	4,654,174	3,091	11,151,629	3,509	11,324,714

합 계	2,097	4,817,233	3,242	11,404,801	3,621	11,631,823

주) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준이며, 제17기(전기) 및 제16기(전전기)는 종전 기준서인 K-IFRS 1018호에 따라 작성되었습니다.

나. 수출현황(단위: 천원, 달러)

매출유형	품목	2020.반기	2019년	2018년도

제18기	제17기	제16기

수출국	수출액	수출국	수출액	수출국	금액

용역	개발 SI/ CIM	-	-	미국	4,215	미국	156,179

-	$3,560	$146,180

-	-	베트남	57,000	대만	12,341

-	$48,449	$11,400

소계	-	소계	61,215	소계	168,519

-	$52,009	$157,580

HW제품	-	-	-	-	인도	8,587

-	-	$8,000

소계	-	소계	-	소계	8,587

-	-	$8,000

제품	XComPro/XGemPro	대만	113,269	대만	137,353	대만	68,502

$94,400	$96,020	$57,080

싱가포르外	49,790	싱가포르外	54,604	중국外	61,500

$41,520	$22,300	$52,000

소계	163,059	소계	191,957	소계	130,002

$135,920	$118,320	$109,080

MAT	-	-	-	-	-	-

-	-	-

소계	-	소계	-	소계	-

-	-	-

기타	-	-	-	-	-	-

-	-	-

소계	-	소계	-	소계	-

-	-	-

계	-	163,059	-	253,172	-	307,108

$135,920	$170,329	$274,660

주) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준이며, 제17기(전기) 및 제16기(전전기)는 종전 기준서인 K-IFRS 1018호에 따라 작성되었습니다.

다. 주요 수주상황(단위 : 백만원)

품목	수주일자	납기	수주총액	기납품액	수주잔고

수량	금액	수량	금액	수량	금액

국방과학연구소용역	2017.12.15	2017.12.15~2022.12.10	-	1,047	-	-	-	1,047

LG전자PO용역	2020.03.03	2020.01.01~2020.12.31	-	2,943	-	1,430	-	1,513

합 계	-	3,990	-	1,430	-	2,560

주1) 국방과학연구소 용역은 기업회계기준서 제1115호(인도기준 매출액 기준 변경, 과제 종료후 계약금액 전체에 대한 매출 반영)를 적용하였습 니다.주2) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준입니다.

라. 향후 매출액의 변동에 영향을 줄 것이라고 인정되는 사항

주요변수	내용	매출에 미치는 영향

해외시장	- SECS/GEM: 해외 시장 공장 신설등으로 인해 본격 영업 추진(해외 지사, 해외 Agent, Distributor)
- CIM: 중국 정부의 대규모 Display 업체 투자(BOE, Tianma, B10등)로 인해 중국 라인 증설에 따른 중국 Fab 시장 진출 추진
- MAT: SSIC(삼성 캘리포니아), 현대모비스 북미연구소를 교두보 삼아 해외 진출 추진	- 현재까지 SECS/GEM 및 MAT의 매출이 대부분 국내 매출에 머물렀으나, 해외 시장으로 확대로 인해 매출 상승에 긍정적 영향을 미칠 것으로 예상 됨

시장전망	- SECS/GEM CIM : 현재 국내 FAB의 신규 증설(삼성 평택라인, 2017년)로 인해 SECS/GEM 매출이 증가할 것으로 예상
- EDA : 삼성 평택라인의 EDA 신규 사양 추가로 인해 기존 매출이 없었던 EDA 매출 대폭 증가 예상
- 현재는 Wafer 생산 공정(전공정)의 SECS/GEM을 통신 사양이었으나, Wafer 생산 후 공정(후공정)과 SMT라인등으로 점차 SECS/GEM 통신 사양을 표준으로 도입되는 추세여서 매출 대폭 증가 예상
- MAT : 국내외 블랙박스 테스트의 성장률이 10% 이상으로 자동화률 또한 증가하는 추세(IDC 보고서)로써 MAT 및 관련된 SI 과제가 증가할 것으로 예상	- 기존 국내 시장을 넘어 해외 시장으로 확대되고, 국내외 신규 라인 건설 및 신규 라인으로의 확대로 인해 매출이 확대 될 것으로 추정

정부정책	- 정부, 공장자동화 및 스마트 팩토리에 대한 지속적 관심 및 정책 추진
- 방위사업청: 기존 SW의 화이트 박스 테스트 뿐 아니라 블랙 박스 테스트에 대한 요구사항이 확대되는 상황	- 생산 자동화 관련 정부 과제 매출 확대
- 블랙박스의 방위사업청 과제 관련 매출 확대

공공발주	- 정부 과제 관련 주관, 참여 업체로 참여 진행	- 공공부분 매출 확대 예상

신규제품	- SECS Driver의 Linux Ver 개발
- Lab View용 SECS Driver
- RTMS(Real Time Monitoring System) 개발	- 신규제품 레퍼런스 확대 및 신규 성장 동력 확보

6. 판매경로 등 가. 판매조직

당사의 판매조직은 본사의 기술영업관리자에 의해 관리되고 있습니다. 국내 및 중국 등 해외시장의 매출을 총괄할 뿐만 아니라, 전사 영업전략에 대한 방향을 제시하고 있습니다.

나. 판매경로(단위: 천원, %)

매출유형	구분	판매경로	판매경로별 매출액

2020.반기(제18기)	비중	2019년도(제17기)	비중	2018년도(제16기)	비중

제품	수출	직판	163,059	6.84	191,957	4.76	130,002	3.21

국내	직판	2,220,982	93.16	3,838,804	95.24	3,916,574	96.79

제품소계	2,384,041	49.49	4,030,761	35.34	4,046,576	34.79

용역	수출	직판	-	0.00	61,215	0.83	177,106	2.33

국내	직판	2,433,192	100.00	7,312,825	99.17	7,408,141	97.67

용역소계	2,433,192	50.51	7,374,040	64.66	7,585,247	65.21

합계	4,817,233	100.00	11,404,801	100.00	11,631,823	100.00

주) 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결기준이며, 제17기(전기) 및 제16기(전전기)는 종전 기준서인 K-IFRS 1018호에 따라 작성되었습니다.

다. 판매전략

내용	세부사항

해외시장 활성화	해외 전시회 참가를 통해 신규 고객사 확보해외Agent,Distributor발굴및해외시장공동개척추진

국내시장 제품 다변화
및 신규 고객사 확대	국내 전시회 참가를 통해 신규 고객사 확보
기존고객사에 대한 지속적신규사업홍보

제품 라인업 확대로 고객사 및 매출 확대

7 . 시장위험과 재무관리 당사가 노출된 주요 시장 위험에는 위환위험, 금리위험 등이 있으며, 이러한 내용은 첨부된 공시서류인 연결감사보고서의 주석사항 중 "재무위험관리" 에 상세하게 기재되어 있으므로 해당 부분을 참조하여 주시기 바랍니다. 주) 당사는 소규모기업에 해당하여 상기 사항에 대한 작성 의무는 없습니다. 8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황 가. 파생상품 거래현황 당사는 보고서 제출기준일 현재 회사가 보유 또는 의무를 부담하고 있는 파생상품(신용파생상품을 포함), 기타 타법인 주식 또는 출자증권 등의 취득과 관련하여 체결한 풋옵션(Put Option), 콜옵션(Call Option), 풋백옵션(Put Back Option)등 계약 및 그 계약에 관한 사항이 없습니다.

나. 풋백옵션 등 거래현황 당사는 보고서 제출기준일 현재 해당사항이 없습니다. 9. 경영상의 주요계약 가. 비경상적인 중요 계약

(단위: 원)

해당법인	계약상대방	계약의 목적 및 내용	계약체결시기	계약금액 및 대금수수방법(기준) 등

-	-	-	-	-

주) 본 항목은 회사의 재무 상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약을 기재하나, 일부 계약 건은 언론과의 인터뷰, 공시 등 기타의 방법을 통해 관련 내용이 공개된 경우에는 반드시 해당 내용을 기재하도록 하는 보고서 작성 기준에 따라 금액적으로 중요도가 낮음에도 불구하고 기재합니다.

10. 연구개발 현황가. 연구개발 조직

연구개발 조직은 기술연구소 산하에 총 3개 팀이 있으며, 2004년도에 한국산업기술진흥협회의 기업부설 기술연구소로 등록되었습니다.

팀 명	연구개발 내용

반도체 자동화제품 개발팀	반도체산업의 표준으로 제정된 기술 관련된 제품 개발

지능형 솔루션 개발팀	인공 지능과 관련된 기술 연구

테스트 솔루션 개발팀	테스트 자동화 기술과 관련된 제품과 기술 연구

나. 연구개발비용

( 기준일: 2020.06.30 ) (단위: 천원, %)

구 분	2020.반기	2019년	2018년

제18기	제17기	제16기

비용
처리	제조원가	116,792	251,881	232,385

용역원가	397,435	1,365,410	1,262,975

소계	514,227	1,617,291	1,495,360

연구개발비용 계 (주1)	514,227	1,617,291	1,495,360

정부보조금	(189,031)	(755,585)	(577,722)

정부보조금 차감후 연구개발비용	325,196	861,706	917,638

매출액 대비 비율 (주2)	6.78	7.56	7.89

주1) 연구개발비용은 전액 비용처리함으로써 경상연구개발비로 계상되고 있으며, '연구개발비용 계' 금액은 정부보조금을 차감하기 전의 연구개발비용 총액입니다.주2) 정부보조금 차감 후의 연구개발비용이 매출액 대비하여 차지하는 비율입니다.

다. 연구개발 실적 등 (1) 연구개발 실적

과제명	개발기간	개발내용

RTMS 개발	2016.01~
2018.02	- 장비의 가동 정보를 실시간 수집하고, 사용자에게 가시화하는 기술 및 제품 개발

HTMS 개발	2017.08~
2018.12	- 장비 동작을 분석하여 장비의 이상 동작을 탐지 및 보고하는 기능 개발

SmartConnect 개발	2018.04~ 2018.12	- 복수의 장비를 직접 연결하여 SECS/GEM 통신 서비스를 제공할 수 있는 소프트웨어 제품 개발

XGemDS
개발	2017.07~
2018.03	- 복수의 호스트를 대상으로 데이터 수집 서비스를 제공하는 SECS/GEM 통신 확장 개발

XGemEx
기능 보완	2016.01~
2018.02	- SECS/GEM 또는 EDA와 자동 연동기능을 제공하는 XGem 300 확장 제품

PLCGem
개발	201610~
2017.09	- PLC와 직접 연동하여 SECS/GEM 통신 서비스를 제공하는 제품

SECS/GEM 시뮬레이터 개발	2018.10~2019.06	- 장비개발에 필요한 SECS/GEM 메시지 송수신 시뮬레이터 개발

XCom 제품
업데이트 서버 개발	2017.07~
2018.03	- XCom 설치 현황 정보를 관리하고 자동으로 제품 배포를 위한 준비 지원 및 장비 내 특정 SECS 메시지 보안 관리 기능 제공하는 웹 서버 제품 개발

XGemPro 제품 업그레이드 개발	2019.01~ 2019.06	- XGemPro 표준 모듈 확장 개발 및 소프트웨어 패키지 업그레이드 개발

XECF 개발	2017.09~
2020.12	- 장비 소프트웨어 개발에 필요한 소프트웨어프레임워크 개발 (모듈 간 이벤트 및 데이터 공유, 장비의 소프트웨어태스크 관리, 로그 관리 기능 제공)

Smart SECS
인터페이스 개발	2017.03~
2017.12	- PCS 설비를 위한 데이터 수집 및 모바일 모니터링 지원하는 소프트웨어 제품 개발

VDL 개발	2018.03~	- 딥러닝 기반의 영상내 오브젝트 탐지 엔진 및 학습 도구 개발

AI를 이용한 자동화 시스템 개선	2019.04 ~	- 기존 테스트 자동화 도구 MAT의 AI 인식 기능 고도화 및 상품화 개발

LOOKAZ 개발	2020.06 ~	- 제조 설비/센서/공정 데이터 수집, 분석 및 실시간 모니터링이 가능한 스마트공장 구축 기반 솔루션 개발

(2) 국책 연구 개발 실적

연구과제명	주관부서	연구기간	정부출연금	관련제품	비고

테스트 스크립트 최소화를 위한 머신러닝 기반의 SW 테스트 분석 자동화 솔루션 개발	산업
통상
자원부	2016.09.01
~
2021.09.30	2,420 백만원	인공지능 자동화 검증 도구	수행중

카메라모듈 부품 제조용 재구성 모듈러 생산시스템 기술 개발	산업
통상
자원부	2016.05.01
~
2019.04.30	488 백만원	XRTM	완료(주1)

중소기업스마트공장 구축을 위한 데이터획득 및 지능형 처리를 지원하는 스마트게이트웨이 개발	산업통상자원부	2019.04.01 ~ 2021.12.31	600 백만원	스마트IoT게이트웨이	1차중단(주2)

AI 특성화 기업 역량강화 사업	연구개발특구진흥재단	2019.11.01~ 2020.10.30	350백만원	AI기반 영상 분석 솔루션 (Visual Deep Learning)	수행중

2020년 AI 특성화 기업 역량강화 사업	연구개발특구진흥재단	2020.06.15~2021.06.14	400백만원	AI기반 영상 분석 솔루션 (Visual Deep Learning)	수행중(주3)

주1) "카메라모듈 부품 제조용 재구성 모듈러 생산시스템 기술 개발" 과제는 성공적으로 완료하였습니다. 주2) "중소기업스마트공장 구축을 위한 데이터획득 및 지능형 처리를 지원하는 스마트게이트웨이 개발" 과제는 2019년 12월 31일부 경쟁평가로 인하여 1차년으로 중단하게 되었습니다. 주3) "2020년 AI 특성화 기업 역량강화 사업" 과제는 협력기관으로 참여하여 수행하고 있습니다.

(3) 외부기관의 기술평가 내역

평가기관	평가대상기술명	발급일	평가결과

기술보증기금	① 반도체/디스플레이 장비 국제 표준 소프트웨어 기술
② 응용 제품 및 시스템 검증 자동화 기술	2017.07.27	AA

정보통신
기술진흥센터	2017.07.27	A

(4) 보유 기술의 경쟁력

구분	당사의 보유 기술

반도체·디스플레이 장비 국제 표준 통신 SW 기술	- SEMI 반도체 장비 표준 메시지 통신 기술 (SEMI E4/E5/E37)
- SEMI 반도체 장비 표준 시나리오 기술 (SEMI E30)
- SEMI 300mm 장비 표준 기술 (SEMI E40, E87, E90, E94)

응용 제품 및 시스템 검증 자동화 기술	- 운영체제(Operating System: OS) 제어 기술
- 이미지, 문자인식, 사운드 판정 처리 기술
- 검증 시나리오 스크립트 처리 및 시험 장비 제어 기술
- UX(User eXperience)를 이용한 리소스 처리 기술

AI 기술	- 딥러닝 기반의 객체 및 화면 유형 인식 기술- 비전 인식률 향상을 위한 다양한 네트워크 모델 기술- 확장성을 위한 클라이언트 서버 기술- 다양한 사용자 개발 도구 지원 기술

11. 그밖에 투자자 의사결정에 필요한 사항가. 지적재산권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일자	등록일자	적용제품	주무관청

1	특허 제10-1488815호	메뉴 테스트용 스트립트 생성 장치,이를 포함하는 메뉴테스트 자동화시스템, 및 그 방법	㈜링크제니시스	2009.
02.16	2015.
01.27	MAT	특허청

2	특허 제10-1505438호	재활용도를 높일 수있는 GUI 테스트자동화 시스템및 그 방법	㈜링크제니시스	2009.
02.16	2015.
03.18	MAT	특허청

3	특허 제10-2011212호	인공지능 신경망의 학습 데이터로 사용되는 객체의 추출 및 저장방법	㈜링크 제니시스	2018.02.27	2019.08.08	VDL	특허청

4	특허제10-2022183호	인공지능을이용한전자기기의화면및메뉴획등방법	㈜링크 제니시스	2018.02.27	2019.09.09	VDL	특허청

5	상표 제0962487호	XComm(합병: 2017.7.11등록 이전)	㈜링크제니시스	2012.
04.23	2013.
03.14	XCom	특허청

6	상표 제0962486호	XSock(합병: 2017.7.11등록 이전)	㈜링크제니시스	2012.
04.23	2013.
03.14	기타	특허청

7	특허출원10-2019-0162822	인공지능 모듈을 구비하는 데이터 수집 게이트웨이	(주)링크제니시스	2019.12.09	-	XRTM	특허청

8	특허출원10-2019-0173255	인공지능 모듈을 구비하는 산업용 통신 프로토콜 변환 장치 및 데이터 수집 게이트웨이	(주)링크제니시스	2019.12.23	-	XRTM	특허청

9	특허출원10-2020-0045339	인공지능을 이용한 화면의 분류방법	(주)링크제니스스	2020.04.14	-	XRTM	특허청

주) 하기 "멀티미디어 시스템 자동화 테스트 장치 및 그 방법(공동특허출원)"은 2016년 8월 24일 특허 출원 후 18개월이 지나 특허등록 미심사청구인 상태로 변경되어 2018년 3월 6일자 공개되었습니다.

번호	구분	내용	권리자	출원일자	등록일자	적용제품	주무관청

*	특허출원10-2016-0107838	멀티미디어 시스템자동화 테스트 장치및 그 방법(공동특허출원)	㈜링크제니시스, 현대모비스㈜	2016.
08.24	-	MAT	특허청

나. 법규 및 정부 규제에 관한 사항 당사는 보고서 제출기준일 현재 해당사항이 없습니다. 12. 기업인수목적회사의 합병추진

당사는 보고서 제출기준일 현재 해당사항이 없습니다.