플리토 반기보고서 (2024.06)
7. 기타 참고사항

Ⅰ. 당사의 지적재산권 보유현황은 다음과 같습니다.

번호	구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허	장문 번역 서비스 장치 및 방법	`14.12.12	`16.08.01	웹사이트 및 모바일 어플리케이션	대한민국

2	특허	전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'20.10.05	'21.04.20	"	대한민국

3	특허	이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'20.10.05	'21.04.20	"	대한민국

4	특허	복수의 사용자 단말들과의 연계를 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

5	특허	아케이드 이미지 파일을 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

6	특허	인공지능을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

7	특허	글자 인식 모델을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

8	특허	하나 이상의 글자 이미지들을 표시하는 사용자 인터페이스를 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버	'21.04.07	'21.05.24	"	대한민국

9	특허	최적화된 번역 단말을 선별하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.06	"	대한민국

10	특허	번역 단말들의 연계를 통해 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.08.26	"	대한민국

11	특허	번역 단말들의 평가 정보에 기반하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.06	"	대한민국

12	특허	인공 신경망을 활용한 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.09.23	"	대한민국

13	특허	최적의 번역 모델을 활용하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법	'21.04.09	'21.10.01	"	대한민국

(주1) 당사가 영위하는 사업은 효과적으로 조성된 플랫폼을 기반으로 하고 있습니다. 이에 향후 플랫폼의 기능 개선과 더불어 데이터 관련 기술의 추가 개발 등을 통해 당사의 기술경쟁력 확보에 노력을 기울일 예정입니다.

Ⅱ. 각 사업부문의 시장여건 및 영업의 개황 등

가. 산업의 특성

인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용하여 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대한 적절한 작업 및 예측 등을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 말합니다. 인공지능 기술 분류는 다음과 같습니다.

※ 출처 : 2023 데이터산업백서, 한국데이터진흥원

인공지능은 예측, 추론, 인식, 탐지 등 지능형 결과를 출력함에 따라 특정 산업의 제한없이 다양한 서비스를 가능하게 합니다. 특히나 앞으로 데이터의 기하급수적인 증가와 강력해지는 컴퓨팅 파워를 통해 폭발적인 가치를 지닌 산업으로 더욱더 성장하게 될 분야입니다.

AI산업을 탄생시킨 핵심에는 4차 산업혁명 시대 원유 역할을 하는 신자본(New Capital), 즉 데이터가 자리잡고 있습니다. 데이터는 디바이스의 진화, 5G의 상용화, AI등 다양한 기술과 융합해 4차 산업혁명을 견인시키고 전산업계 구조의 혁신적인 변화를 끌어내는 기폭제 역할을 하고 있습니다. 이로 인해 데이터가 모든 국가와 기업의 경쟁력을 결정하는 원천이 되고 있습니다. 나아가 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하면서 데이터가 경쟁력이 되는 새로운 경제 패권시대, '데이터 경제(Data Economy)'시대를 열고 있습니다. IoT산업, 스마트공장, 기계학습과 딥러닝 등 데이터 경제로의 진화는 데이터의 수집과 생산->저장 및 관리->가공과 유통->분석 및 활용 등 모든 과정에 필요한 새로운 기술과 산업의 탄생을 촉진시키고 있습니다. AI는 그 자체로 막대한 부가가치를 창출하는 신산업이자, 기존 산업의 경쟁구도를 근본적으로 바꾸는 원천이 되고 있습니다. 맥킨지는 2030년까지 전 세계 기업 70%가 AI활용, 글로벌 GDP를 13조 달러 추가 성장시킬 것으로 예상하고 있습니다. 또한 IBM은 오는 2025년 AI산업이 2,000조 원에 이르는 시장을 창출할 것으로 내다보고 있습니다. 맥킨지는 이로 인해 7,000조원(약 6조 7,000억 달러)에 이르는 파급 효과가 있을 것으로 전망하고 있습니다. (출처: 국가 정보화 백서, NIA한국정보화진흥원)

(1) 언어데이터 관련 시장의 개요

언어데이터 시장은 인공지능의 기술 발전에 따라 확대 및 발전하였습니다. 1950년대부터 인공지능 기술은 개념과 구현에 대한 논의와 함께 발전이 시작되었습니다. 이후 산업 및 학계 내에서 지속적으로 인공지능 관련 기술과 성능이 향상되어 왔으나, 컴퓨팅 파워의 한계, 학습에 필요한 데이터의 제한, 알고리즘의 한계 등으로 발전의 속도가 점차 느려지게 되었습니다. 하지만 최근 신경망을 활용한 Deep Learning 기술의 등장으로 인공지능 발전의 제약요인들이 해소되면서, 인공지능 기술과 관련산업은 다시 빠르게 성장하고 있으며 이에 따라 언어데이터 시장 또한 확대되고 있습니다.

최근 인공지능은 빅데이터, 로봇공학, 양자암호, 사물 인터넷, 무인 운송, 3D 프린팅, 연결 표시 기술 등과 결합하여 4차 산업 혁명의 요소 기술로 평가받고 있습니다. 다양한 산업 내에서 빠르게 성장하는 인공지능은 기계번역기, AI스피커 등 언어데이터를 활용하며 특히 우리 실생활에서 두각을 나타내기 시작했습니다. 자연어 처리, 음성인식, 이미지 인식, 음성 합성 등 언어 관련 기술과 더불어 정제된 빅데이터의 투입으로 인하여 인공지능 성능은 급격히 성장하고 있으며, 이에 다수의 기업들이 언어 분야의 인공지능 개발 및 성능향상을 위한 경쟁에 돌입하고 있습니다. 대표적인 기업으로 구글(미국), 애플(미국), 아마존(미국), 바이두(중국), 텐센트(중국), 네이버(한국), 카카오(한국) 등이 있으며, 향후 더 많은 기업들의 경쟁을 통해 인공지능 시장은 더욱 빠르게 성장할 것으로 기대됩니다.

(가) 지역별 인공지능 시장 규모 및 전망 해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 시장 규모는 2015년 2억달러에서 2024년 111억달러로 약 55배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 특히 2024년에는 우리나라를 포함하여 일본, 중국, 인도 등이 속한 아시아/태평양 지역의 시장 규모가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망되고 있습니다.

(단위 : 백만 USD)

※출처 : Tractica 국내 데이터산업 시장 규모는 2023년 27조 1,513억원으로 추정되며, 2019년 이후 5개년 평균 증감률(CAGR)은 21.2%로 지속적인 성장세를 이어 가고 있습니다.

산업내 부문별 규모는 당사가 영위하고 있는 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장이 가장 높으며, 그 비중은 약 49%이며, 2023년 기준 1조 3,335억원으로 예상됩니다.

(단위: 억원)

구분	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년(E)	증감율	CAGR

'21~'22	'22~'23

데이터 판매 및 제공	82,364	97,891	113,869	128,041	133,352	12.4%	8.2%

데이터 처리 및 관리 솔루션	20,805	25,133	29,843	41,318	44,894	38.5%	22.7%

제이터 구축 및 컨설팅	65,412	76,999	85,274	90,305	93,268	5.9%	4.6%

합계	168,582	200,024	228,986	259,663	271,513	13.4%	8.9%

※출처(그래프,표) : 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 '2023년 데이터산업 현황조사_결과보고서'

※E: 추정치

국내 데이터산업 시장이 지난 5개년 연평균 성장률인 12.7%와 같이 지속적으로 성장한다고 가정했을 때, 2028년(추정치)에 49조 원을 넘어설 것으로 전망됩니다.

(단위: 억원)

2024년(E)	2025년(E)	2026년(E)	2027년(E)	2028년(E)	CAGR

'23~'28

305,995	344,857	3,886,563	438,012	493,640	12.7%

※출처: 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 ''2023년 데이터산업 현황조사_결과보고서'

(나) 산업별 인공지능 시장 규모 및 전망 각 산업 분야별로 보면 특히 정보통신(Telecommunications), 소비재(Consumer), 광고(Advertising), 기업 용역(Business Services), 의료(Healthcare) 등의 영역에서 인공지능 기술이 향후로도 많이 활용될 것으로 예측되고 있습니다.

(단위 : 백만 USD)

※ 출처 : Tractica 데이터 양의 증가, 컴퓨터의 연산 능력 향상, 알고리즘의 성능 향상 등으로 인해 인공지능 요소를 탑재한 소프트웨어가 점점 대중화되고 있으며 이에 따라 AI 소프트웨어 시장의 2025년까지 연간 글로벌 매출은 1,260억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

(2) 플랫폼 내 언어서비스 시장의 개요 최근 번역 등 언어서비스 시장에서 특히 주목할 만한 점은 사람이 직접 언어서비스를 제공하는 전통적인 방식뿐만 아니라 기계를 통한 언어서비스 시장 규모 또한 함께 성장하고 있다는 점입니다. 일반적으로 번역가를 통한 사람의 번역과 기계번역은 서로 대체재의 성격을 띠고 있어 상호 공존이 어려운 것으로 생각되고 있습니다. 물론 한정된 시장 수요를 전제로 한다면 사람의 번역과 기계번역은 일정부분 대체의 효과가 존재할 수 있으나, 빠른 세계화로 인해 전자상거래, 여행, 복지 등 다양한 산업 내 번역의 수요가 크게 증가하고 있어 사람의 번역과 기계번역은 각각의 시장규모가 함께 성장하고 있는 모습을 보여주고 있습니다. 특히, 일상적인 주제에 대한 대량 번역은 기계번역의 시장으로 분화되고, 전문적이고 특수한 번역은 사람의 번역으로 분화되는 등 번역 시장의 특성에 따라 가장 효율적이고 효과적인 방법에 따라 기계번역과 사람의 번역이 상호 보완 관계를 보이고 있습니다.

나. 회사의 현황(1) 사업 개황

당사는 당사의 플랫폼을 통해 수집된 말뭉치(코퍼스, Corpus)를 집단지성 및 검수 과정을 거쳐 정제한 후 이러한 언어 데이터를 필요로 하는 국가 연구기관 또는 IT 산업 내 다양한 기업고객 등에게 판매하는 사업을 영위하고 있습니다. 또한 언어데이터를 수집하기 위해 구축된 당사의 플랫폼을 통해 다양한 컨텐츠 관련 서비스를 제공하고 있습니다.

(가) 언어 데이터 수집 정제된 코퍼스를 생산하기 위한 기존 방식은 소수의 해당 언어 전문가를 고용하거나 외부 의뢰하여 생산하는 방식으로서 이는 많은 시간과 비용이 소요되는 한계가 존재합니다. 당사는 기존 방식이 지닌 고비용/비효율 구조를 해결하기 위해 집단지성 방식의 플랫폼을 활용하였으며, 이를 다수의 플랫폼 참여자가 상호 검토를 통해 정제된 말뭉치를 생성하므로 기존 방식보다 단축된 시간 및 절감된 비용 구조 하에서 높은 품질의 코퍼스를 생산할 수 있습니다.

당사는 다수의 참여자를 유입시키기 위해 단순 금전적 보상을 제시하는 수준에서 그치지 않고, '언어 학습'이라는 부가적인 효익을 제시하고 있습니다. 즉, 생산하고자 하는 언어 데이터를 개별 참여자에게 각각 생산을 의뢰하여 소액의 대가를 보상하는 것보다는, '언어 학습'이라는 목표를 가진 다수의 참여자에게 언어 데이터 생산 및 품질 검증의 역할을 부여하여 상호 견제를 할 수 있도록 플랫폼을 설계하였습니다. 즉, 자발적인 동기부여가 이루어진 참여자들을 대상으로 플랫폼 내 언어 데이터 생성 및 검증과 관련된 활동을 '학습' 형태로 유도하고, 실제 '언어 학습' 과정에서 타인의 품질 검증을 받은 언어 데이터 생산시 그에 따른 보상을 제공합니다.

당사는 집단지성을 통해 참여한 많은 사람들의 상호 검증을 거친 언어 데이터를 확보할 수 있으므로 저렴한 비용으로 정제된 데이터를 얻을 수 있고, 참여자 입장에서는 '언어학습'이라는 개인적 목표 달성 중에 적절한 보상을 얻을 수 있어 만족할 수 있습니다. 또한, 참여에 따른 단순 금전 보상 외에도 참여자들의 주관적인 목표를 충족시킬 수 있어, 당사가 플랫폼 유입 및 활동을 위한 별도 유인책을 제시하지 않더라도 실제 플랫폼 내 참여자들의 활동이 매우 활발하게 이뤄지고 있습니다.

또한, 코퍼스 생산 과정에서 일반적인 원문이나 번역문의 코퍼스가 아니라 번역가 및 발화자의 메타데이터(성별, 연령 등)를 포함한 언어 데이터를 형성하기 때문에 일반적인 코퍼스에 비해 더 높은 가치를 지닌 데이터 생산이 가능합니다. 특히 집단지성 방식의 언어 데이터 생성은 다수의 참여자가 활동하는 플랫폼 구축이 반드시 선행되어야 하며, 당사의 플랫폼은 이러한 측면에서 언어 데이터 생산에 강력한 이점을 지니고 있습니다.

(나) 언어 데이터 판매 당사는 집단지성 플랫폼을 통해 수집한 언어 데이터를 전자상거래, 엔터테인먼트, 자동차, 여행 및 숙박, 요식업, 헬스케어, 등 다양한 산업군으로 구성된 글로벌 언어데이터 수요 기업에 판매합니다. 글로벌 언어데이터 수요 기업의 경우, 자신들이 속한 산업군 및 향후 지향하는 사업 계획의 특성에 맞는 높은 수준의 세분화된 데이터를 요구합니다. 따라서, 당사는 집단지성 검수를 통해 정제된 고품질의 언어데이터를 고객사의 필요에 맞추어 제공하게 됩니다. (다) 주요 서비스

서비스 명칭	주요 내용	비고

언어 데이터	아케이드, 집단지성 등을 통해 생산된 데이터는 CMS(Corpus Management System)을 거쳐 병렬 코퍼스로 저장됩니다. 데이터는 종류(텍스트, 이미지, 음성)와 언어, 퀄리티, 생산자의 정보에 따라 체계적으로 분류/저장되어, 다양한 시장의 코퍼스 구매 수요에 유연하게 대처할 수 있는 경쟁력을 확보하고 있습니다.	데이터 판매

아케이드	아케이드는 플리토의 각 서비스에서 생성된 언어 데이터들을 사용자들의 집단지성 참여방식으로 번역/검수를 진행하여 CMS(Corpus Management System)에 저장합니다.	언어 데이터 통합/관리

집단지성	집단지성 번역은 다수의 사용자들이 번역에 참여하여 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있는 번역 서비스입니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 음성으로 번역을 요청할 수 있으며 25개 언어에 대한 번역을 지원합니다.	사용자 확보

원어민 교정	원어민에 의한 문법교정 및 현지화된 문체 수정을 통해 더욱 완벽한 문장을 요청자에게 제공하는 서비스입니다.

실시간 이미지 번역	플리토는 사용자들의 이미지 번역 요청에서 OCR 기술을 활용하여 텍스트 값을 추출한 후, 데이터베이스에 저장해둡니다. 이후 비슷한 위치에서 유사한 요청이 있을 경우, 저장해두었던 번역을 보여주게 됩니다. 사용자는 별도의 포인트가 수반된 요청 없이 실시간으로 이미지의 정확한 번역 값을 얻을 수 있습니다.	다양한 유형의 데이터 확보

QR Place	음식점, 박물관 등 번역이 필요한 장소에서 QR Place를 생성하여 촬영한 이미지들을 일괄적으로 번역 요청하면, 생성된 웹에서 원본 이미지와 번역을 한 눈에 볼 수 있는 서비스입니다.

비디오자막 번역	Flitto 디스커버리의 비디오 메뉴를 통해 사용자들이 참여하여 영상 컨텐츠의 자막을 생성하고 다국어로 번역할 수 있는 서비스입니다.

전문번역	요청자와 전문 번역가를 1:1로 매칭하는 서비스이며, 요청자는 번역가의 프로필과 번역 견적을 확인 후 선택할 수 있습니다. 이력서, 논문 및 업무에 사용하는 중요한 번역일 경우 1:1 전문번역을 사용하면 일정수준 이상의 퀄리티를 보장받을 수 있게 됩니다.	번역가 확보

Open API	플리토의 다양한 번역 서비스를 외부 기업이 연동하여 사용할 수 있도록 표준화된 기술 형식의 API를 제공합니다. 기업은 Open API 연동을 통해 Flitto의 번역 기능을 해당 기업의 플랫폼에 간단하게 통합할 수 있으며, 상호간 협의에 의해 절차를 간소화하거나, 파일 포맷을 특정하는 등의 커스터마이징 서비스를 제공하고 있습니다.	데이터 수집 채널 다양화

Chat TranslationLive Translation	한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 주요 언어를 중심으로 사람이 말을 하면 음성을 인식해 텍스트로 변환하고, 이를 다시 외국인들이 많은 관광 안내소, 병원, 공장 및 대규모 컨퍼런스 실시간 라이브 스트리밍 서비스 등에서 실시간 통번역 서비스 제공하고 있습니다.	실시간 AI 통번역 서비스 제공

(라) 신규 사업1) 실시간 통번역 서 비스 제공 당사가 개발한 STT 번역 엔진은 Chat Translation(CT엔진), Live Translation(LT엔진)으로 구분하고 있습니다. CT엔진은 공공기관이나 병원, 관광안내소 등지에서 특정 목적을 가진 사람들이 사용할 수 있는 엔진으로 서비스를 제공하고 있습니다. LT엔진은 라이브 스트리밍서비스나 국제 컨퍼런스에서 활용가능한 실시간 통역 엔진으로써 서비스를 개시하고 있습니다.

당사의 CT엔진과 LT엔진은 플리토에서 자체 개발한 인공지능 번역엔진과 플랫폼 유저들의 데이터 생산 참여로 구동되고 있으며 적시에 강화학습용 데이터를 생산하고 즉시 강화학습된 엔진을 서비스할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. (2) 언어별 목표시장 국내의 경우 한국어-영어, 한국어-일본어, 한국어-중국어가 가능한 사람들은 점차 많아지고 있지만, 한국어-아랍어, 한국어-네덜란드어, 한국어-스웨덴어 등을 할 수 있는 사람은 비교적 많지 않습니다. 반대로 해외의 경우 영어-스페인어, 영어-프랑스어, 영어-독일어 등 유럽 국가 언어 외에 아시아 국가 언어를 할 수 있는 사람은 비교적 적습니다. 이처럼 각 지역별로 언어전문가의 상대적인 불균형과 희소성이 존재함에 따라, 각 언어별 장벽이 발생하고 있습니다. 당사는 이러한 언어장벽을 해소할 수 있는 방안으로서 당사가 구축한 플랫폼을 운영하고 있습니다. 시간 및 장소의 제한이 없는 당사의 플랫폼에는 번역이 필요하거나 직접 번역을 할 수 있는 전세계 173개 국가의 사람들이 활발하게 서비스를 참여하고 있습니다. 당사의 플랫폼을 통해 참여자들은 각자의 언어장벽을 해소하며 만족도를 높일 수 있고, 당사는 참여자들의 자발적인 활동을 통해 다양한 언어데이터를 축적할 수 있습니다. 특히 당사 플랫폼은 주요 언어 외에도 소수언어까지 서비스되고 있어 참여자들의 만족도를 더욱 높이는 한편, 당사는 희소성 있는 언어데이터를 확보하여 더 높은 경제적 효익 추구가 가능합니다.

(3) 국가별 목표시장 구글(Google)을 필두로 전세계 주요 IT기업들은 독자적인 기계번역기 개발을 경쟁하고 있습니다. 기본적으로 독자적인 인공지능 생태계를 구축하여 각 기업들의 서비스 영향력을 극대화하고자 합니다. 해당 기업들이 소재한 특정 지역에 국한된 인공지능이 아닌 전세계적으로 범용화된 인공지능을 개발하고 있으며, 이에 따라 인공지능 개발을 위해 다양한 종류의 데이터가 대량으로 요구됩니다. 이러한 인공지능 개발 경쟁의 흐름에서 당사는 다양한 지역에 소재한 주요 IT업체의 요구에 부합하는 다양한 형태의 언어데이터를 공급하고 있습니다.

[ 주요 IT 기업의 번역 서비스 현황 ]

국가	기업명	서비스

미국	Amazon	https://aws.amazon.com/translate

미국	Apple	Siri

미국	Google	https://translate.google.com

미국	IBM	https://www.ibm.com/watson/services/language-translator

미국	Microsoft	https://www.bing.com/translator

미국	OpenAI	https://www.chatgpt.com

독일	DeepL	https://www.deepl.com

중국	Baidu	https://fanyi.baidu.com

중국	Tencent	https://fanyi.qq.com

일본	Mirai	https://miraitranslate.com/en/trial

러시아	Yandex	https://translate.yandex.com

한국	Kakao	https://translate.kakao.com

한국	Naver	https://papago.naver.com

(4) 언어 관련 인공지능의 연혁 언어와 관련하여 인공지능이 개발되어 우리 실생활에 쓰이는 가장 대표적인 사례는 기계번역기입니다. 기계 번역이라는 용어는 1949년 워렌 위버의 논문에 처음 언급이 되었으며, 1951년 MIT에서 본격적인 연구가 시작되었습니다. 연구 초기에는 5년 정도면 완전한 기계 번역이 될 것이라고 예측을 하였지만 성능이 기대에 미치지 못하면서 한동안은 연구 수준에만 머물렀습니다. 1990년대에 등장한 SMT(Statistical Machine Translation)는 원문과 번역문이라는 병렬 Corpus를 활용해 통계적인 방법으로 번역을 하면서 기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 이후 2014년부터 등장한 NMT(Neural Machine Translation) 기술은 번역의 정확성을 한단계 더 끌어올리는 계기가 되었으며, Google, Microsoft, Yandex 등 주요 IT 기업들은 NMT를 기반으로 더욱 향상된 기계 번역 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

[기계번역기에 적용되는 각 기술의 차이 비교]

구분	내용

규칙기반 (RBMT:
Rule-Based Machine Translation)	어법을 규칙화하여 번역하는 방법. 정확성이 높고 분야별전문성을 가지고 있으나 기술 개발에 시간과 비용이 매우많이 듦

통계기반 (SMT:
Statistical Machine Translation)	통계적으로 대용량의 병렬 말뭉치의 규칙들을 자동으로 모델링하여 통번역하는 것으로 딥러닝과 빅데이터 기술이 활용됨

신경망기반 (NMT:
Neural Machine Translation)	컴퓨터 스스로 최적의 가중치를 두어 번역대상 결과를 쌍으로 비교하여 최적의 데이터 도출 및 향후 자동 학습 업데이트

기계번역 이전까지 통번역은 무역 및 외교 등에 필수적인 기능으로서, 두개 이상의 언어를 할 수 있는 소수의 사람들에 의해 영위되어 온 전통적인 산업입니다. 하지만 최근에는 통신 및 IT 기술의 발달로 이전보다 손쉽게 다양한 언어권의 정보를 접할 수 있게 되었습니다. 또한 이전과 같이 소수의 전문 번역가들에 의해 제공되는 고품질 및 고가격의 번역 뿐만 아니라, 빠르고 저렴한 번역 수요도 점차 증가하고 있습니다. 이에 IT 기업들은 이러한 빠르고 저렴한 번역 수요에 대응하기 위해 기계번역을 적극적으로 개발하여 서비스하고 있습니다. 전문번역가의 번역 대비 빠르고 저렴하지만 낮은 품질로 인하여 사용량이 많지 않았으나, 누적되는 언어 데이터 투입량에 따라 기계번역의 결과 또한 빠른 속도로 개선되고 있어 점차 사용량 또한 증가하고 있습니다.

[ 주요 IT 기업별 번역서비스 및 출시연도 ]

기업명	서비스명	출시일

SYSTRAN, DEC	Babel Fish	1997년

Google	Google Translate	2006년

Yandex	Yandex.Translate	2011년

Microsoft	Microsoft Translator	2016년

DeepL	DeepL	2017년

Amazon	Amazon Translate	2017년

OpenAI	ChatGPT	2022년

Naver	Papago	2016년

Kakao	kakao i	2018년

기계번역이 등장하여 점차 그 사용량이 늘어난 이후, 언어와 인공지능이 결합되어 우리 실생활에 유용한 사례가 다수 나타나기 시작했습니다. AI스피커, 챗봇 등 기본적으로 언어와 인공지능 기술이 결합하면서 우리 생활의 편의를 높이고 있으며, 우리생활 내에 필수적인 요소인 언어와 인공지능을 더욱 다양하게 활용하기 위해 기업들은 끊임없는 연구개발을 진행중입니다.

(5) 주요 수요 변동 요인(가) 언어 인공지능 시장 수요 확대 및 시장 변화 인공지능 시장의 지속적인 성장 전망과 더불어 대규모 언어 모델 (LLM)시장 역시 높은 성장률을 지속할 것으로 예상됩니다. 수요 확대의 요인으로는 첫째, 자연어 처리(NLP) 애플리케이션의 다양화로 텍스트 요약, 감정 분석, 콘텐츠 생성, 언어 번역, 챗봇, 가상 도우미 등의 수요가 증가하고 있습니다. 둘째, 기업의 디지털 전환으로 고객 상호작용 개선, 프로세스 자동화, 대규모 텍스트 데이터 분석 등을 위해 LLM 기술 도입이 확대되고 있습니다. 셋째, 산업 전반의 혁신 추구로 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 AI 언어 모델을 활용한 혁신이 진행 중입니다.기술의 발전으로 인한 최신 응용분야는 대화형 AI서비스, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 부분이 있습니다. 대화형 AI 분야는 사용자 문의 파악, 지능적 응답, 다양한 의사소통양식 적응 등을 통해 사용자 참여와 만족도를 향상시킵니다. 콘텐츠 생성 분야는 마케팅, 저널리즘, 광고 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 콘텐츠 자동 생성이 확대되고 있습니다. 마지막으로 데이터 분석 기술을 통해 소셜 미디어, 웹사이트, 학술 논문 등 방대한 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는 데 AI 언어 모델이 활용되고 있습니다.

※출처 : 소프트웨어정책연구소 (나) 정부기관의 수요 증가

인공지능 개발을 위한 데이터의 가치가 높아지면서 공공의 목적에 따라 국가 차원의 데이터 확보를 위한 사업 또한 증가하고 있습니다. 이에 당사는 2014년 정부기관과의 적극적인 협업을 통해 공공 데이터 구축 사업을 진행해오고 있습니다. 당사는 2014년부터 매년 정부기관의 발주사업을 수주하여 성공적으로 진행하고 있으며, 향후 인공지능의 중요성이 증가함에 따라 향후 발주되는 사업의 규모 또한 증가할 것이라 예상하고 있습니다. 특히 주요 국가행사를 대비하기 위해 인공지능 개발과 언어데이터구축은 더욱 다양하게 이루어질 것이라 기대합니다. 과거 2018년 평창올림픽을 대비하는 과정에서 당사는 다양한 정부기관 및 관련 기업들과 언어데이터 구축 사업을 진행한 경험이 있습니다. 추후 세계 다양한 지역에서 발생할 국가 행사들로 인하여 언어데이터 수요는 증가할 것이라 예상됩니다.

(다) 기타 다양한 산업군 내 수요 증가 인공지능 개발업체 및 정부기관 관련 업체 외에도 당사는 다양한 분야의 업체들과 언어데이터 공급을 논의중입니다. 단순히 인공지능이라는 기술이 특정 IT 영역에서만 활용되는 것이 아니라, 각 기업들의 제품 및 서비스와 결합하는 추세에서 인공지능을 개발하려는 기업들도 다양해짐에 따라 당사의 거래서 또한 다양해지고 있습니다. 기존의 전통적인 IT 업체들이 기계번역 기술 향상 등의 목적으로 텍스트 형태의 언어데이터를 중심으로 당사와 거래를 진행했다면, 최근 당사와 논의중인 업체들은 제조업, 유통업 등 다양한 산업으로 분류되고 있으며 당사에 요청하는 언어데이터 또한 음성 및 이미지 등 다양하게 논의되고 있습니다. 이러한 신규 산업군의 수요는 인공지능의 확장성에 따라 당사의 언어데이터 또한 다양한 거래처로 수요가 확대될 수 있음을 보여주고 있습니다.

(6) 규제환경 당사가 영위하는 Corpus 구축 및 판매 사업에 대한 직접적인 규제 환경은 없는 것으로 파악됩니다. 하지만 저작권 및 개인정보 보호 등 잠재적인 위험을 해소하고자 당사는 당사 플랫폼 참여자들의 활동에 따라 생성된 언어데이터를 당사가 활용할 수 있음을 약관상 명시하였으며, 이를 참여자들로부터 사전에 동의받고 있습니다.

[ 서비스 이용약관 제15조 제3항, 제6항(게시물의 저작권) ]

"사용자"가 제공한 원문 내에 "사용자"의 저작물이 있는 경우 "사용자"는 그 저작물 부분에 대하여는 이를 "회사" 가 번역문을 만들거나, 제3자에게 사용권을 부여하는 등 영리목적으로 사용하는 것을 허락한 것으로 봅니다."사용자"는 "회사"에게 데이터를 제공함으로써 회사가 회사에 제공된 데이터(제2항에 따라 수정된 원문 포함, 이하 같다)를 번역문을 만드는 데에 사용하거나, "사용자"의 권리를 부당하게 해치지 않는 범위 내에서 "회사"가 영리목적으로 복제, 배포, 공연, 전시, 표시 및 제3자에게 서브라이선스를 부여할 수 있는 라이선스를 부여하는 것에 동의합니다.

다. 산업 내 경쟁형태 및 비교우위

(1) 인공지능 목적 언어데이터 (가) 경쟁업체의 특성 기존의 언어데이터 시장은 통번역 시장과 밀접하게 연결되어 형성되어 있습니다. 실제 대부분의 언어데이터 공급업체는 통번역 및 현지화 사업을 영위하고 있으며, 국가별로 강점을 가진 소규모 업체들이 언어데이터 수요에 따라 산발적으로 공급하고 있습니다. 번역업체는 각 지역을 기반으로 하는 번역가 네트워크를 핵심역량으로 확보하고 있으나, 특정지역에 한정된 소규모 집단이라는 한계가 존재합니다. 이에 IT 기술의 발달로 언어 데이터의 중요성이 부각되면서, 많은 참여자에 의해 다양한 조건으로 고객사의 요청이 다변화하고 있으며, 이러한 다변화된 요구에 부합하는 신규 언어데이터 공급업체들이 등장하기 시작했습니다. 이들은 아래와 같은 특징을 가지고 언어데이터 공급 사업을 확대해 나가고 있습니다.

[ 신규 언어데이터 공급업체의 특징 ]

구분	내용

온라인 마케팅을 통한 다양한 국가의 번역가 확보	온라인 서비스를 기반으로 하는 대부분의 기업은 UA (User Acquisition: 사용자 획득)를 통하여 다양한 국가의 번역가를 자신들의 생태계에 편입시키고 있습니다. 이들은 국가별 법인 설립 없이도 현지화를 통하여 현지 번역가를 유입합니다. 온라인 서비스를 기반으로 하는 대부분의 기업은 UA를 통하여 다양한 국가의 번역가를 자신들의 생태계에 편입시키고 있습니다. 이들은 국가별 법인 설립 없이도 현지화를 통하여 현지 번역가를 유입합니다.

데이터 생산 시스템	인공지능과 관련된 언어 데이터 산업은 방대한 양의 표본을 필요로 하며, 각 표본들은 산업분야, 상황, 데이터의 길이, 종류 등에 따라서 다양하게 구성됩니다. 기업들이 필요한 데이터를 빠르게 처리하고 생산하기 위해서는 전 과정이 시스템화 되어야 하므로 IT기술력과 업력이 매우 중요합니다.

글로벌 영업	언어 데이터가 필요한 기업군은 일반적으로 자동차, Wearable 기기 제조기업, 국가별 통신사, 인터넷 플랫폼 기업, 콘텐츠 기업 등이며, 대부분 전세계 시장을 대상으로 서비스하는 대규모 기업들입니다. 이들은 데이터 생산에 따르는 보안 문제를 최소화하기 위하여 극소수의 기업들과 강력한 영업 네트워크를 구축하고 있습니다.

(나) 경쟁 현황

2016년 신경망을 활용한 언어 인공지능 기술(NMT)이 실용화된 것을 시작으로 구글이 선제적으로 이를 발표하는 한편 NMT 기술과 관련된 API (Application Programming Interface)를 제공하며 본격적으로 언어 인공지능 시장의 규모가 확대되고 있습니다. 이러한 추세 속에서 네이버, 삼성, 바이두, 텐센트, NTT 도코모, 아마존, 애플 등 주요 IT 기업들이 경쟁적으로 언어 인공지능 개발 분야에 진입하였으며, 이를 활용한 서비스가 사람들의 실생활에 실질적으로 사용되기 시작했습니다. 2018년 이후부터는언어 인공지능 기술을 일반 기업이나 개인들도 범용적으로 개발하고 서비스에 적용할 수 있게 되었으며, 이러한 개발을 통해 음성 편집, 챗봇, 동시 통역, 영상 번역 등의 서비스로 확장되고 있습니다.

언어 인공지능 분야는 기하급수적으로 성장하고 있지만 막상 언어 데이터는 턱없이 부족한 실정입니다. 이는 주요 IT기업들이 인공지능 기술 개발 자체에 초점을 두고 있지만, 인공지능을 학습시키기 위한 데이터 수집에는 상대적으로 소홀히 했기 때문입니다. 마치 기술력 있는 자동차들은 경쟁적으로 개발되고 있지만 자동차를 움직이기 위한 연료는 한정적인 것과 같습니다. 이러한 언어데이터의 초과 수요 상황에서 실제 언어데이터를 공급할 수 있었던 공급처는 번역업을 영위하거나 과거 기계번역기 등의 언어DB 사업에 참여했던 소규모 업체들이 대부분이었습니다. 이들이 보유한 언어데이터량은 인공지능 개발을 위한 수요 대비 매우 부족했음에도 희소한 언어데이터를 공급가능한 업체가 한정적이다보니 주요 IT기업들과 계약이 이루어졌고, 이를 통해 공급처들에게 새로운 수익을 제공하기 시작하였습니다. 특히 공급처들의 낮은 경쟁력과 낮은 품질의 언어데이터에도 언어데이터 시장 내 초과수요로 인하여 관련 매출이 증가하고 있는 상황입니다.

(다) 당사의 경쟁력 및 비교우위 최근 언어 인공지능 개발을 진행하는 다수의 기업들은 신경망 번역(NMT)에서 사용되는 딥러닝(Deep Learning) 기술, 불필요한 잡음을 걸러내고 정확한 음성만을 반영하는 음성 인식(Voice Recognition), 자연언어처리(Natural Language Processing) 등의 개발을 진행중이며, 이를 위해서는 최대한 많은 병렬 Corpus와 음성 데이터가 요구됩니다. 단순히 많은 언어데이터가 아니라 높은 품질을 갖춘 데이터가 투입되어야 인공지능 개발의 효과가 높으며, 양질의 언어 데이터 확보를 위해 인공지능 개발을 진행중인 기업들은 각별한 노력을 기울이고 있습니다. 고객사의 요구에 부합되는 언어데이터를 구축하기 위해서는 기본적으로 많은 어려움이 존재합니다. 각 언어별로 언어데이터를 일정기간 내에 생산 가능한 사람을 적절히 확보하는 한편, 확보된 사람별로 일관된 품질을 유지해야 합니다. 음성데이터의 경우 사람마다 각기 다른 억양, 발음 등의 차이를 최소화하면서 공통적인 음성 파형을 추출하기 위해서는 가급적 많은 사람들이 동일한 조건에서 생산한 음성데이터를 구축해야 합니다. 이러한 어려움으로 인하여 양질의 언어데이터를 대량으로 구축하기가 현실적으로 불가능하며, 언어데이터 구축사업에 진입하려는 신규경쟁자에게 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 현재 언어데이터를 공급하는 대부분의 공급처는 전문가 생산방식을 통하여 언어데이터를 구축하고 있습니다. 언어데이터를 취급할 수 있는 소수의 번역가 등 전문가를 고용하여 제한된 일정과 예산 하에서 언어데이터를 생산해 내고 있습니다. 이러한 방식은 소수의 인원을 동원하기 때문에 품질이 일관되지 않을 뿐만 아니라 언어데이터 구축에 상당히 오랜 기간이 소요됩니다. 전문가를 고용하는 과정에서 비교적 높은비용이 발생하는 한편 소수의 전문가 확보에 실패하는 경우 언어데이터의 구축 자체가 불가능한 한계가 존재합니다. 이와 달리 당사는 플랫폼 내 집단지성을 활용한 생산방식으로 언어데이터를 구축하고 있습니다. 플랫폼 내에 참여하는 1천400만명 이상의 유저들을 통해 상시 생산되어 구축되는 당사의 집단지성 방식은 전문가 생산방식 대비 낮은 비용에도 빠르고 정확한 언어데이터의 구축이 가능합니다. 소수의 참여자를 기준으로 언어데이터의 생산이 진행되는 것이 아니라 다수의 참여자가 생산 및 상호 검증을 거쳐 더욱 정교화된 언어데이터의 생산이 이루어집니다. 173개국 25개 언어를 기준으로 서비스 되는 당사 플랫폼 내에서 조달되는 언어데이터는 비교적 소수의 언어 또한 구축이 가능한 장점이 존재합니다. 이러한 집단지성 방식의 장점을 기반으로 당사는 매년 언어데이터의 공급량을 증가시키고 있으며, 거래를 시작하는 업체 수 또한 증가 추세입니다. 기본적으로 빅데이터 기반의 인공지능 기술 개발의 핵심은 최대한 많은 데이터를 빠르고 정확하게 제공하여 인공지능의 학습이 진행되어야 하므로, 전문가 방식의 언어데이터 생산은 고객사의 언어데이터 수요를 지속적으로 충족시킬 수 없습니다. 이에 당사의 집단지성 방식의 언어데이터 생산은 속도, 가격, 종류, 품질 등에서 타 경쟁사 대비 높은 경쟁력을 갖춘 것으로 평가됩니다.

[ 타사와 당사의 언어데이터 구축방식 비교 ]

구분	전문가 기반 데이터 구축	당사 집단 지성 방식 데이터 구축

속도	소수의 전문가에 의해 제한적으로 생산되기 때문에 구축 속도가 매우 느림	모바일 및 웹을 통하여 장소/시간에 상관없이 누구나 구축할 수 있어 매우 빠름

구축비용	전문가의 요구비용이 높아 언어데이터의 구축비용이 높음	다수의 참여자가 경쟁방식으로 구축을 진행하기 때문에 비용이 낮음

정확도	소수의 전문가의 구축 이후 검증이 이루어지지 않는다면 인적오류(Human Error)의 가능성이 높음	다수의 참여자를 통해 상호 견제 및 검증이 이루어지므로 정확도가 매우 높음

구축규모	소수의 인원이 진행하여 제한조건내 생산가능한 데이터 규모가 적음	다수의 참여자를 통해 제약없이 하루에 수만개의 데이터를 상시 구축 가능

타사와 언어데이터 구축 방식의 차이 외에도 당사는 아래와 같은 독자적인 특성을 통해 타사대비 차별화되는 언어데이터 공급이 가능합니다.

1) 여러 종류의 언어에 대한 병렬 Corpus 제공 가능

언어는 연속성의 성격으로 인해 시대 및 환경의 변화에 따라 끊임없이 변하고 있습니다. 매년 수많은 표현과 신조어가 생성되고 있으며, IT 기술의 발달로 일상적으로 사용되는 언어 또한 끊임없이 확장되고 있습니다. 이러한 흐름 속에 기존 언어데이터를 유지하며 추가 수정반영하지 않는다면 언어데이터로서의 가치가 감소할 수 밖에 없습니다. 과거 1998년부터 2007년까지 국립국어원에서 주관한 '세종 말뭉치 사업'이 사업 기간 종료 이후 업데이트가 중단되었으나, 정부도 이러한 문제를 극복하기 위해 2021년부터 2022년까지 84억원을 투입해 '인공지능용 한국어 말뭉치 구축 사업'을 진행하였고 2023년 47억, 2024년 46억원 규모의 '한국어-외국어 병렬 말뭉치 구축 사업'을 진행하고 있습니다.

당사는 플랫폼을 통해 25개 언어를 지원하고 있으며 경제, 예술, 역사, 생활, IT 등 각 주제별로 문어체뿐만 아니라 구어체 등 다양한 문장들의 구축이 이루어지고 있습니다. 동일한 문장에 여러 사람이 번역에 참여하였을 경우 어떤 번역이 좋은지 추천하여 하나의 번역이 채택되고 있으며, 이 과정을 거친 문장들은 CMS(Corpus Management System)에 저장되고 있습니다.

이러한 병렬 Corpus는 다른 언어와의 조합을 통해 새로운 병렬 Corpus로 확장됩니다. 예를 들어 번역 요청을 통해 1쌍의 한국어-영어 병렬 Corpus가 만들어졌다면, 한국어 또는 영어 문장을 일본어, 중국어 등 다른 언어로 확장시켜 추가 조합을 구성하는 방식으로 새로운 병렬 Corpus를 생산합니다.

2) 저렴한 언어데이터 생산 가격

병렬 Corpus를 구축하기 위해서는 목적에 맞는 최초의 Corpus로부터 시작되며, 해당 Corpus 생산작업은 타사의 경우 번역가들이 번역을 하게 됩니다. 이러한 방식은 물리적인 시간뿐만 아니라 비용도 많이 들기 때문에 효율적인 방식이라 하기 어렵습니다. 당사의 경우 플랫폼 내에 전문번역가 및 2개 이상의 언어를 구사할 수 있는 참여자들이 다수 확보되어 활동 중입니다. 요청자와 번역가의 상호 거래를 통해 자연스럽게 생성된 언어데이터를 기준으로 당사는 병렬 Corpus를 구축하게 되며, 다수의 참여자를 통해 타 언어로 순식간에 확장되기 때문에 언어데이터의 생산단가를 크게 낮출 수 있습니다. 전문 번역가가 아닌 일반 참여자들이 참여한 경우 균일한 품질의 우려가 있지만, 플랫폼 내 다양한 참여자간 상호 검증을 여러번 거치도록 설계되어 있습니다. 이러한 QC(Quality Control) 과정을 거치면서 언어데이터는 더욱 정교화 되며 최종적으로 고객사에서 요구하는 품질 조건에 부합하게 됩니다.

3) 요구조건에 부합하는 참여자 선택 가능 특정 언어에 대해 각 개인별로 수준의 차이가 있으며, 익숙한 주제로 구분 시 그 차이는 더욱 커지게 됩니다. 이는 일반 참여자 외에 전문번역가 또한 마찬가지입니다. 즉 개인별로 익숙하거나 전문적인 지식을 갖춘 분야가 있기 때문에, 동일한 언어 데이터의 생산에도 각 개인별 조건에 따라 다른 품질과 결과물이 도출됩니다. 당사는 플랫폼 내 누적된 데이터를 기반으로 참여자의 전문영역을 구분하는 기술을 활용하여, 더욱 효과적인 언어데이터 생산을 유도합니다. 언어데이터 생산과 관련하여 무작위로 담당자를 배치하는 것이 아니라, 적절한 인원을 중심으로 대응이 가능합니다.

주제 외에도 세부적인 언어 조건 또한 파악이 가능합니다. 당사의 플랫폼은 전 세계 참여자들로 구성되어 있으며 참여자들의 상시 활동이 이루어지고 있기 때문에, 각기 소재한 지역과 모국어 여부 등 세부 조건의 파악이 가능합니다. 예를 들어 고객사로부터 영어와 관련된 언어데이터의 요청이 있는 경우, 단순히 영어 형태의 언어데이터 조건 외에도 미국, 영국, 호주 등 영어권 국가의 설정이 가능하며 이외에도 성별, 나이 등의 조건을 설정하여 언어데이터의 구축 및 공급이 이뤄지고 있습니다. 이를 통해 당사가 보유한 언어데이터의 추가적인 가치 상승을 기대할 수 있으며, 고객사의 당사 언어데이터에 대한 만족도 또한 높일 수 있습니다.

4) 모바일 앱의 편리한 사용성

당사는 웹사이트 외에도 모바일 어플리케이션을 통해 플랫폼 서비스를 유저에게 제공하고 있습니다. 실제 모바일의 편리한 특성으로 당사의 앱을 통해 수집되는 언어데이터가 크게 증가하고 있습니다. 대부분의 언어데이터 공급처는 오프라인을 통해 전문가 방식으로 데이터를 구축하고 있으나, 당사는 휴대기기를 이용하는 모든 사람들이 별도의 제약없이 플랫폼에 접속하여 언어데이터 생산에 참여할 수 있으므로 별도의 제약이 존재하지 않습니다.

(2) 플랫폼 내 언어서비스 산업 (가) 경쟁업체의 특성 번역 및 현지화 시장은 전통적이고 보수적인 시장으로서 전형적인 포화시장(Red-ocean)입니다. 현재 외국계 위주의 글로벌 번역기업들이 주요 번역시장을 점유하고 있으며, 각 지역에 특화된 소규모 번역기업들은 지역 단위 업무를 수행하고 있습니다. 글로벌 번역기업들은 시장 경쟁력을 유지하기 위하여 아래와 같은 전략을 사용하고 있습니다.

[글로벌 번역기업의 특징]

구분	내용

현지 법인 설립을
통한 영업 전략	글로벌 번역기업들은 주요 지역 내 현지 법인을 설립하여 영업망을 구축하고 번역가 생태계를 만들어 가고 있습니다. 이를 위해 각 지역의 해외지사들은 현지 언어권에 맞는 번역가들을 공유하며, 가장 높은 수준의 품질을 유지합니다. 이들은 동일한 방법으로 다양한 국가에 진출하고 있으며, 전 과정에서 선순환 구조를 보이고 있습니다.

번역 S/W 판매를
통한 락인효과	글로벌 번역기업들은 주요고객과의 지속적인 계약을 위하여 자체적으로 제작한 번역 S/W를 판매 혹은 무상지원하고 있습니다. 번역용역 계약의 형태를 시스템화하여 향후로도 고객사와 지속적인 비즈니스 관계를 이어가기 위함입니다.

(나) 당사의 경쟁력 및 비교우위 기존의 언어서비스 제공 기업들은 대부분 소규모 조직에 의해 조달된 번역가 등을 통해 제한된 조건 하의 업무를 수행하고 있습니다. 이러한 조건 하에서 각 기업들의 핵심역량은 언어별로 조달가능한 전문가 여부가 되며, 전문가 고용에 따른 고비용에도 제공받는 서비스의 체계도와 투명성이 낮아 신뢰가 낮습니다. 당사는 이러한 문제의식에서 당사의 플랫폼 내에 제공하는 번역 등 각종 언어서비스를 체계적이고 투명하게 운영하여 플랫폼 참여자들의 신뢰 향상을 목표로 하고 있습니다. 플랫폼 내에 제공되는 집단지성 및 아케이드는 유저들의 참여결과를 투명하게 공개하고 있습니다. 또한 전문번역을 통해 높은 보안이 요구되는 기업고객의 언어서비스 요청에도 체계적으로 대응하여 기업고객에게 더욱 효과적인 결과물을 전달할 수 있습니다. 이러한 모든 서비스는 플랫폼에서 참여자간 자생적인 거래로 이루어지며, 시간과 장소의 제약이 없으므로 참여자간의 만족도 또한 증가하고 있으며, 이는 당사가 기존 언어서비스 제공 기업 대비하여 높은 차별 요소로 작용하고 있습니다.

다. 사업부문별 주요 재무정보(단위: 천원)

구분	제13기 반기(2024년)	제12기(2023년)	제11기(2022년)

매출액	7,831,998	17,761,268	13,639,437

1) 데이터판매	5,689,969	12,549,700	9,480,794

2) 플랫폼서비스	2,142,029	5,211,568	4,158,643

영업비용	9,690,403	22,855,293	20,234,612

1) 인건비	4,335,360	8,361,692	6,302,367

2) 지급수수료	3,200,737	10,041,270	10,310,770

3) 포인트비용	331,844	402,541	-173,725

4) 기타비용	1,822,462	4,049,790	3,795,200

영업손익	-1,858,405	-5,094,025	-6,595,175

주) 해당 표는 연결 재무제표를 기준으로 작성되었습니다.