유디엠텍 분기보고서 (2025.09)
7. 기타 참고사항

[ 용어설명 ]

용어	설명

PLC	Programmable Logic Controller공장의 라인 내 모터, 실린더, 로봇 등으로 구성된 설비를 동작하기 위한 일종의 작은 컴퓨터이며, 내부에 제어프로그램으로 동작의 순서나 규칙이 구현되어 있어, 구현된 순서나 규칙에 따라서 전체 설비 작동

UDM	Unified Digital Manufacturing'통합 디지털 제조'라는 뜻의 명칭으로, 제조 현장에 다양한 디지털 요소(소프트웨어)를 하나의 플랫폼으로 통합하여 스마트 제조를 실현할 수 있도록 함

UDML	Unified Digital Manufacturing Language당사에서 개발한 통합언어의 명칭으로, 다양한 제어기의 제어언어 표현(주소, 구조, 순서 등)을 하나의 일관된 구조로 통합한 언어체계 의미

기계어처리	MLP ; Machine Language Processing당사에서 자체적으로 만든 용어로, 당사의 핵심기술에 대한 명칭이며,제어기로부터 제어언어를 추출하여 하나의 공통된 통합언어로 변환하는 제어언어 변환기술과 제어기로부터 발생하는 데이터(로직, 로그 등)를 융합하여 공정의 이상을 탐지하고 원인을 분석하는 제어특성 분석기술을 포함함

제어기	공장의 라인 내 설비를 동작하기 위한 장치로, 주로 PLC를 사용하나 환경에 따라서 산업용 PC제어기를 사용하는 경우도 있으며, PC 제어기 사용 환경에서는 컴퓨터 프로그래밍 언어를 사용하여 제어프로그램 구현

제어언어	제어기에 연결된 여러 설비 구성요소를 동작하기 위한 제어프로그램을 구현할 때 사용하는 언어로, 서로 표현 방식이 다른 ST, IL, LD, FB 등 여러 종류의 언어를 포함함

제어프로그램	제어기에 연결된 여러 설비 구성요소를 순서나 규칙에 따라 동작하도록 구현한 프로그램

제어로직	제어프로그램에 정의된 순서나 규칙을 의미하며, 제어로직에 따라 설비가 동작함

제어로그	제어기의 동작으로 발생하는 로그(Log) 값을 의미하며, 제어로그 데이터는 각 설비 동작의 On/Off 신호와 내부 타이머(Timer)/카운터(Counter) 등의 데이터를 포함하고, 제어기에 연결된 센서가 있는 경우 센서에서 발생하는 아날로그 값을 수집할 수 있음

ST	Structured Text제어언어 종류 중 하나로, 명령어로 구현하는 방식이며, 컴퓨터 프로그래밍과 방식이 유사하지만, 제어언어 프로그래밍 측면에서는 구현이 복잡하기 때문에 보편적으로 사용하지 않음

IL	Instruction List제어언어 종류 중 하나로, 명령어를 순서대로 나열하여 구현하는 방식이며, 컴퓨터의 기초적인 어셈블리(Assembly) 언어와 구현 방식이 유사하고, 구현하였을 때 실행이 빠르다는 장점은 있으나, 구현하기 매우 어렵기 때문에 많이 사용하지 않음

LD	Ladder Diagram제어언어 종류 중 하나로, 제어프로그램을 이해하기 쉬운 사다리(Ladder) 모양의 직관적인 시각적 요소로 확인할 수 있기 때문에 제어프로그램을 구현할 때 보편적으로 가장 많이 사용하는 언어이며, 당사의 제품에서도 제어언어를 통합언어로 변환한 뒤 제어로직을 보여줄 때 이해하기 쉬운 LD 형식으로 사용자에게 제공함

FB	Function Block제어언어 종류 중 하나로, LD 형식으로 구성된 하나의 로직을 함수(Function)화 한 것이며, 같은 로직을 반복해야 하는 경우에 하나의 Block 형태로 계속 추가할 수 있어 편리함

시퀀스 (Sequence)	공정의 여러 설비가 동작하는 순서로, 제어로직에 따라 동작함

사이클 (Cycle)	공정의 여러 설비에서 유사한 동작이 반복되는 하나의 동작 단위이자 공정 상 하나의 제품을 완성하기까지의 기본 단위를 의미하며, 사이클 시간이 짧을수록 같은 시간동안 생산하는 양이 늘어남

태그 (Tag)	제어기에 연결된 접점의 단위이며, 태그는 명칭, 형식, 주소, 코멘트(설명) 등으로 구성됨

유닛 (Unit)	설비에 구성된 하나의 장치(모터, 실린더 등)를 의미하며, 유닛의 동작 시작 시점으로부터 종료 시점까지의 동작 시간을 추출하여 설비 예지보전을 위한 데이터 분석(OPTRA Black-box 추이분석 기능)에 활용함

모델 (Model)	본문에서는 AI(Artificial Intelligence) 모델을 의미하며, 데이터로부터 입력과 출력 관계가 학습된 AI 알고리즘으로 정의할 수 있고, 모델을 통해 데이터 학습/추론/저장 등이 가능함

이상(Abnormal)	정상적인 생산 조건에서 벗어난 비정상적인 상태를 의미하며. 이는 품질 저하, 설비 오작동, 공정 변수의 편차 등으로 나타날 수 있으며, 신속한 원인 분석과 대응이 필요함.

JSA	Job Safety Analysis작업 안전성 분석, 사업장에서 수행하는 작업의 주요 단계에서 발생할 수 있는 위험요소를 사전에 분석, 사고를 예방하고 작업자의 안전을 보장하기 위한 절차와 대응방안을 체계적으로 수립

가. 지식재산권 현황(단위:건)

특허(국내)	특허(해외)	상표권	소프트웨어

등록	출원	등록	출원	등록	출원

33	39	6	17	4	11	22

주) 해외 특허 출원 건은 모두 국내에 출원이 완료된 건입니다.- 보유특허는 당사 사업에 적용되거나 향후 사업 전략적 활용가능성이 있는 기술을 특허로 확보하여, 당사 사업을 보호하고 경쟁사에 대한 기술 및 사업적 경쟁력을 강화하는 역할을 하고 있습니다. 그리고 당사는 특허 뿐만 아니라 안정적인 해외 시장 진출을 위해 전 세계 주요 국가에서 선제적으로 상표 등록 및 출원을 진행하고 있습니다. 나. 지식재산권 현황(상세)

번호	구분	내용	출원일	등록일	출원국

1	특허	피엘씨 코드 테스트 장치 모델링 방법	2008.11.17	-	한국

2	특허	피엘씨 코드 검증 방법	2008.11.17	2015.02.16	한국

3	특허	입출력 모델을 자동으로 생성하기 위한 피엘씨 코드의 피엘씨 심벌구조와 이를 이용하여 피엘씨 코드를 테스트하기 위한 시뮬레이션 장치 및 방법	2009.03.25	-	한국

4	특허	입출력 모델을 자동으로 생성하기 위한 피엘씨 코드의 피엘씨 심벌구조와 이를 이용하여 피엘씨 코드를 테스트하기 위한 시뮬레이션 장치 및 방법	2011.09.25	2013.12.17	미국

5	특허	쓰리디 지그 모델링 자동화 방법 및 이를 실행할 수 있는 프로그램이 저장된 기록매체	2009.08.06	2011.07.14	한국

6	특허	캠-메쉬 데이터 생성 장치 및 방법	2009.08.27	2011.11.14	한국

7	특허	용접 모니터링 시스템 및 그 방법	2010.07.05	2011.05.26	한국

8	특허	용접 모니터링 시스템 및 그 방법	2013.01.07	-	미국

9	특허	취부 및 용접 구분장치 및 그 방법	2010.07.28	2011.12.29	한국

10	특허	취부 및 용접 구분장치 및 그 방법	2013.01.28	-	미국

11	특허	다중 PLC 시뮬레이션 시스템	2011.03.31	2012.03.26	한국

12	특허	다중 PLC 시뮬레이션 시스템	2013.02.07	2013.09.24	미국

13	특허	PC 기반 시스템에서 피엘씨 신호 패턴을 이용하여 다수의 설비로 구성된 자동화 라인의 비정상 상태 알람 방법	2011.04.28	2012.08.23	한국

14	특허	PC 기반 시스템에서 피엘씨 신호 패턴을 이용하여 다수의 설비로 구성된 자동화 라인의 비정상 상태 알람 방법	2013.10.28	-	미국

15	특허	인휠 모터 구동 전기자동차의 승차감 향상장치	2011.06.09	2013.04.09	한국

16	특허	인휠 모터 구동 전기자동차의 롤 운동 제어장치	2011.06.14	-	한국

17	특허	인휠 모터 구동 전기자동차의 피치운동 제어장치	2011.07.07	2013.05.10	한국

18	특허	에너지 관리 장치 및 이의 에너지 관리 방법	2012.05.23	2013.09.25	한국

19	특허	SMV를 이용한 PLC 제어 프로그램의 인터록 검증방법	2012.08.23	2013.04.09	한국

20	특허	SMV를 이용한 PLC 제어 프로그램의 인터록 검증방법	2015.02.17	-	미국

21	특허	자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법	2013.09.23	2015.06.03	한국

22	특허	자동화 공정 이상상태 알림 시스템 및 방법	2014.07.28	2015.10.30	한국

23	특허	자동화 공정의 정상 운영 판단을 위한 마스터 패턴 생성방법 및 장치	2014.07.28	2015.10.30	한국

24	특허	이기종 PLC 설비정보를 동일 포맷의 모듈로 생성하는 방법	2015.07.29	-	한국

25	특허	PLC 제어 프로그램의 공용형식 변환장치 및 방법	2015.12.17	2016.05.31	한국

26	특허	PLC 제어 프로그램의 공용형식 변환장치 및 방법	2018.06.18	-	미국

27	특허	PLC 제어 프로그램을 구조체 데이터로 변환하는 장치 및 방법	2017.08.10	2019.07.22	한국

28	특허	PLC 제어 프로그램을 구조체 데이터로 변환하는 장치 및 방법	2019.02.12	2021.07.20	중국

29	특허	실제공장과 가상공장 연동을 위한 PLC와 게임 엔진 간 디지털 동기화장치	2017.11.23	-	한국

30	특허	PLC 제어에 따른 오류 검출 시스템	2018.12.17	2021.02.23	한국

31	특허	범용 CPS(Cyber Physical System)하드웨어 플랫폼의 PLC 입출력 생성 시스템	2019.07.22	-	한국

32	특허	PLC 제어를 위한 데이터 관리장치 및 방법(1)	2019.10.31	2021.10.14	한국

33	특허	PLC 제어를 위한 데이터 관리장치 및 방법(2)	2019.10.31	2021.10.14	한국

34	특허	PLC 제어로직의 마스터 패턴 생성장치 및 방법	2020.07.28	2021.02.19	한국

35	특허	제어구간 온도신호의 분석을 통한 공정이상 탐지장치 및 방법	2020.08.03	2021.02.19	한국

36	특허	제어구간 온도신호의 분석을 통한 공정이상 탐지장치 및 방법	2023.02.02	-	중국

37	특허	PLC 프로그램 정보를 이용한 플로우차트 생성방법	2020.12.03	2022.06.27	한국

38	특허	제어 프로그램 해석 기반의 마스터 패턴 생성 방법 및 이를 이용한 사이클 분석 모델 훈련 방법	2021.04.09	2023.01.30	한국

39	특허	제어 프로그램 해석 기반의 마스터 패턴 생성 방법 및 이를 이용한 사이클 분석 모델 훈련 방법	2022.04.08	2025.07.01	미국

40	특허	실시간 이상 탐지를 위한 GNN 기반의 마스터 상태 생성 방법	2021.04.20	2022.11.24	한국

41	특허	실시간 이상 탐지를 위한 GNN 기반의 마스터 상태 생성 방법	2022.05.25	2025.04.04	미국

42	특허	실시간 이상 탐지를 위한 GNN 기반의 마스터 상태 생성 방법	2023.10.18	2025.04.04	일본

43	특허	PLC 래더정보로부터 공용 명령어정보를 추출하는 장치 및 방법	2021.04.21	2023.03.09	한국

44	특허	PLC 래더정보로부터 공용 명령어정보를 추출하는 장치 및 방법	2022.04.18	2025.07.08	미국

45	특허	GNN 기반의 PLC 제어 로직 자동 검수 방법	2021.07.02	2023.05.17	한국

46	특허	GNN 기반의 PLC 제어 로직 자동 검수 방법	2022.08.16	-	미국

47	특허	GRAPH AUTOENCODER를 활용한 자동화 설비 동작 시퀀스 이상 감지 방법	2021.07.23	2023.05.17	한국

48	특허	GRAPH AUTOENCODER를 활용한 자동화 설비 동작 시퀀스 이상 감지 방법(1)	2022.07.20	-	미국

49	특허	레이저 용접 불량 감지 방법 및 장치(1)	2022.10.27	2025.05.08	한국

50	특허	자동화 제조 공정에서의 이상 탐지를 위한 그래프 구조 데이터 생성 방법 및 장치	2024.05.24	2025.07.14	한국

51	특허	레이저 용접 불량 감지 방법 및 장치(2)	2024.08.07	2025.09.15	한국

52	특허	GRAPH AUTOENCODER를 활용한 자동화 설비 동작 시퀀스 이상 감지 방법(2)	2024.12.02	-	미국

53	특허	인공 신경망 모델을 이용한 PLC 제어 프로그램의 공용형식 변환 장치 및 방법	2024.11.22	2025.05.30	한국

54	특허	제어 로직과 아날로그 데이터를 활용한 CNN Autoencoder 기반 공정 분석 장치 및 방법	2025.03.07	2025.07.14	한국

55	특허	제어 로직과 아날로그 데이터를 활용한 CNN Autoencoder 기반 공정 분석 장치 및 방법	2025.05.08	-	미국

56	특허	자동화 공정 알람 사전 예측을 위한 시퀀스 패턴 분석 장치 및 방법	2025.03.07	2025.07.14	한국

57	상표	PLC Studio	2007.07.06	2008.05.09	한국

58	상표	IO Maker	2012.03.14	2013.09.03	한국

59	상표	OPTRA	2013.06.25	2014.04.03	한국

60	상표	UXIM Analyzer	2021.03.10	2022.11.11	한국

61	상표	OPTRA Tracker	2024.07.11	-	한국

62	상표	OPTRA Black-box	2024.07.11	-	한국

63	상표	OPTRA Black-box+	2024.07.11	-	한국

64	상표	OPTRA Black-box Safety	2024.07.11	-	한국

65	상표	OPTRA Platform	2025.01.21	-	한국

66	상표	OPTRA Edge	2025.01.21	-	한국

67	상표	Opcentra	2025.08.06	-	미국

68	S/W	PLC Studio	2007.06.25	2007.09.28	한국

69	S/W	JIG Studio	2009.01.21	2009.12.15	한국

70	S/W	IOMAKER	2012.06.15	2012.11.09	한국

71	S/W	PLCMS	2012.10.25	2012.11.09	한국

72	S/W	OPTRA Optimizer	2014.01.01	2014.06.20	한국

73	S/W	OPTRA Tracker	2014.01.01	2014.06.20	한국

74	S/W	OPTRA Profiler	2016.01.01	2016.09.05	한국

75	S/W	UDM VR Simulator	2017.11.24	2017.12.01	한국

76	S/W	FTOP Agent	2018.03.20	2018.06.18	한국

77	S/W	OPC UA Client	2018.03.20	2018.06.18	한국

78	S/W	UDM Profiler	2013.11.01	2019.06.28	한국

79	S/W	UDM Tracker	2019.06.21	2019.06.28	한국

80	S/W	UDM POP	2019.03.31	2019.07.15	한국

81	S/W	UDM MES	2019.03.31	2019.07.15	한국

82	S/W	UDM FMS	2019.09.01	2020.06.11	한국

83	S/W	UDM SCM	2019.03.31	2020.06.15	한국

84	S/W	UDM IO Editor	2020.06.01	2020.06.22	한국

85	S/W	UDM PLC Inspector	2020.06.01	2020.06.22	한국

86	S/W	UDM Viewer	2020.08.01	2021.02.15	한국

87	S/W	UDM Mobile	2020.08.01	2021.02.15	한국

88	S/W	UDM Optimizer	2020.08.01	2021.02.15	한국

89	S/W	UXIM Analyzer	2021.04.20	2021.04.28	한국

다. 법률/규정 등에 의한 규제사항 당사는 보고서 작성기준일 현재 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항이 회사의 영업활동, 비용 또는 경쟁상의 지위 등 사업의 영위에 중요한 영향을 미치는 경우가 없습니다.

라. 환경관련 규제 및 준수당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 마. 시장 여건 및 영업의 개황 1. 업계의 현황

(1) 산업의 특성① 성장발전 가능성이 높은 신성장 산업현재 제조업 성장방식의 한계를 극복하고 신규 성장동력을 만들어내기 위한 제조업의 패러다임 전환의 일환으로 스마트공장의 추진은 절실히 필요하며, 제조업에 ICT 기술을 접목한 스마트 팩토리 보급을 통해 능동적 수요대응 및 산업 부가가치 증대를 달성하여야 하는 시대적 숙제를 안고 있습니다.

이에 한국 스마트 팩토리 시장은 2023년부터 2033년까지 연평균 성장률 7.6%를 기록하며 꾸준한 성장을 이어갈 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 정부의 적극적인 지원과 기업들의 기술 도입 노력이 결합된 결과로 볼 수 있습니다.

특히, 한국 정부는 2025년까지 제조업의 디지털 전환을 지원하기 위해 대규모 스마트 팩토리 지원사업을 추진하고 있습니다. 이는 '스마트 제조혁신 추진 전략'의 일환으로, 중소기업 및 중견기업이 스마트 팩토리로의 전환을 원활하게 할 수 있도록 다양한 재정적 및 기술적 지원을 제공합니다.

이러한 정부와 기업의 노력으로 인해 대한민국 스마트 팩토리 시장은 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. 또한 전 세계적으로도 스마트 팩토리 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 글로벌 스마트 제조 시장은 2023년 1,089억 달러에서 2028년 2,410억 달러로 연평균 17.2%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. ② 경기 변동성에 크게 영향을 받지 않는 산업 스마트팩토리 솔루션 사업은 국내외 주요 제조업인 반도체, 전기ㆍ전자, 2차전지, 철강, 조선, 디스플레이, 식품 등 전방산업의 투자 규모와 시기 및 거시적 경기 변동에 따라 투자의 수요 증감에 영향을 받는 일반적인 설비투자 속성을 가지고 있어, 경기변동에 따른 전방산업의 투자 여력이 급감하고 영업환경 침체 및 투자 규모 감축에 직면하게 될 경우 일정 부분 영향을 받을 수 있습니다. 다만, 당사가 영위 중인 사업은 경기침체에도 불구 제조업의 효율성 극대화와 생산성 향상에 직결되고 경기 반등에 대비하여 요구되는 영역인 만큼 타 산업분야에 비해서 경기변동을 적게 받는 특성을 가지며, 당사의 솔루션이 특정 전방산업에 국한되지 않고, 다양한 영역으로 적용되고 있는 만큼 일반적인 경기 변동에 따른 영향은 크지 않을 것으로 판단됩니다. ③ 비계절성 산업

스마트팩토리 솔루션 사업은 제조 효율성 극대화와 생산성 향상을 위한 전방위적이고 다양한 제조업의 수요와 연계되므로 계절적 요인과는 특별한 관계가 없습니다.

(2) 산업의 성장성당사가 산업용 AI 및 스마트 제조 시장의 플랫폼 분야에서 스마트 자동화 도입을 위한 소프트웨어 솔루션 공급 시장에서, 특히 솔루션 시장 중에서도 데이터 수집/분석, AI 학습/추론/예측, Edge분석 및 CPS의 세 가지 영역에서 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다. 해당 시장은 산업용 Edge분석 및 AI 발전과 자동화 시스템의 운영과 유지보수를 위한 분석 소프트웨어 도입의 본격화로 인하여 크게 성장하고 있으나, 향후 산업용 AI 및 스마트 제조 산업 환경 변화에 따라 당사의 매출 실적이 변동될 가능성이 존재합니다. 정부의 지원 및 기업의 수요에도 불구하고 산업용 AI 및 스마트 제조 산업의 성장이 예상보다 더디게 진행될 수도 있습니다. 한편, 산업용 AI 및 스마트 제조에 활용할 수 있는 블록체인, IoT, 로봇 공학, 예방적 유지 보수, 증강 및 가상현실, 자동화 패키징, 데이터 분석 등의 기술이, 제조 공정의 단순화, 인터스트리 4.0 채택 증가, 공급망 복잡성 등의 요구 사항에 적용되면서 시장 확대를 이끌 전망이며, 전방시장의 성장에 발맞춰 당사의 사업환경도 동시에 성장할 수 있을 것이라 생각합니다. 그러나 상기의 긍정적인 전망에도 불구하고 새로운 대체 산업의 등장, 경기 침체 등의 이슈로 당사영위 산업의 성장 속도가 기존 예상 속도에 비해 저조할 가능성 또한 존재합니다.(3) 경기변동의 특성당사는 기계어처리 기반 산업용 AI 및 스마트제조 소프트웨어 제공을 주된 사업영역으로 영위하고 있으며, 산업용 AI 및 스마트제조 시장은 경기 변동에 영향을 받을 수 있고, 국내외 소비 심리 및 경기 변동, 경제성장, 각국 정부정책 등의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 거시경제의 악화에 따라 고객사의 투자 기조가 약화하거나 신규 투자가 감소할 수도 있습니다. 또한 당사의 주요 매출 산업군인 자동차, 2차전지, 그리고 전기전자 산업의 산업용 AI 및 스마트제조 솔루션 구축 전망은 양호할 것으로 판단되고 단기 경기 변동에 민감하지 않은 특성이 있으나, 고금리 및 대외 여건의 불확실성 등으로 대기업의 설비투자 지연 및 예상치 못한 대내외적 요소들로 인해 해당 산업의 설비투자 활동이 침체될 가능성도 존재합니다.

나. 회사의 현황(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황당사는 국내외 처음으로 '기계어처리(MLP; Machine Language Processing)'라는 기술을 개발하여 기계(설비) 내부에서 실행되는 복잡한 제어 로직의 실행과 흐름의 특성을 설명 가능한 인공지능(X-AI) 방식으로 해석하여 기계어처리 기반 통합디지털제조 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 플랫폼은 자동화 시스템의 설계 단계부터 사전 시운전, 안정적인 운영, 그리고 지능화까지 각 단계에서 필요한 AI솔루션을 제공합니다.기계어 처리 기술은 기계 내부에 있는 제어프로그램의 정적인 해석과 제어 로직의 실행시 데이터 흐름의 특성을 파악하는 동적인 해석을 통하여 모든 제어 동작의 의미를 파악하고, 기계 작동의 문제를 신속히 파악하고 해결할 수 있게 해주며, 기계어처리 기술을 기반으로 한 디지털 트윈을 통해 기계 작동의 예측 및 최적화를 가능케 하였습니다. 또한 이상을 진단하는 과정에 있어 내부 제어 동작의 주요 데이터 흐름의 특성을 분석하므로 단지 외부 증상만을 관측에 의존하는 기존 방법과는 큰 차별화 포인트를 제공합니다.2007년 설립 이후 현재까지 기계어처리 기술을 개발, 고도화하여 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, 자동화시스템 제조 분야의 AI 분석 플랫폼(AI솔루션), 스마트 팩토리 등의 영역에서 차세대 기술의 연구개발에 매진해 왔습니다. 현재는 관련 소프트웨어와 서비스 및 시스템을 제공하고 있습니다. 현재까지 적용된 주요 산업분야는 자동차, 2차전지, 전기/전자 영역이 있으며, 당사의 기술과 제품을 적용할 수 있는 영역은 자동화 시스템이 운용되고 있는 모든 제조 및 비제조 분야입니다. 따라서 기계, 조선, 빌딩, 수자원, 발전소 등 다양한 산업군으로의 확장 적용을 진행하고 있습니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

사업부문	표준산업분류코드	사업내용	주요제품

자동화시스템 솔루션	58222	자동화시스템 AI 솔루션 등	OPTRA Tracker,OPTRA Black-box, UXIM Analyzer 등

(2) 시장점유율2018년~2022년까지는 전체 스마트제조 솔루션 업종에서 1% 미만의 점유율을 보인것으로 추정되며 지속적인 판매 증가로 2023년 기준 1% 정도의 점유율을 달성하였습니다. 향후(4년 이내) 3% 이상의 점유율 달성이 가능할 것으로 예상하고 있습니다. 다만, 당사 제품과 정확하게 경쟁 중인 시장을 대상으로 측정하는 것은 불가하여 스마트제조 솔루션 시장을 대상으로 추정하였습니다. 그 중에서도 현재까지 당사가 주력 전방산업으로 진입한 자동차, 2차전지, 전기/전자 시장을 대상으로 점유율을 추정하였습니다.(3) 시장의 특성당사는 자동차 / 2차전지 제조 분야의 AI 분석 플랫폼, 스마트 팩토리 등을 주요시장으로 하고 있습니다. 국내외 자동차 및 2차전지 기업은 향후 수요증가에 대해 기존라인 공정전환, 신규라인 투자, 장기적인 관점에서의 클러스터 조성 등 투자가 지속될 것으로 예상됩니다. 그러나 당사의 자동화시스템 소프트웨어 솔루션산업은 자동차 및 2차전지 등 전방 산업의 설비투자에 의존적인 산업분야로써 최근 글로벌경기 및고금리 등 대내외 환경에 따라 시장의 불확실성도 커지는 추세입니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망당사는 자동화시스템 AI솔루션과 스마트 팩토리 등의 영역에서 차세대 기술의 끊임없는 연구개발, 성능개선과 기술혁신으로 글로벌수준의 기술확보와 향상을 위해 노력하고 있습니다. 당사는 지속적인 제품기술 향상과 고객 다변화를 모색하여 시장확대를 통한 매출성장을 목표로 하고 있습니다. 또한 기존 영업 및 서비스 네트워크를 통한 지속적인 국내 매출 확대를 꾀하고 있으며, 미국, 중국, 일본을 중심으로 한 해외진출을 모색 및 진행중에 있으며, 글로벌기업의 수요에 부응하는 제품개발로 의미 있는 성과를 창출해 나갈 것으로 기대하고 있습니다.

보고서 제출일 현재 이사회 결의 또는 주주총회 결의를 통하여 향후 추진하기로 확정된 신규사업은 없습니다.

(5) 조직도

가. 핵심기술■ 기계어처리(MLP; Machine Language Processing) 기술

- 도메인마다 다양한 제어로직을 공통된 표현으로 변환하는 (1) 제어언어 변환기술

- 공정 이상을 탐지하고 원인을 분석하는 (2) 제어특성 분석기술

당사는 자동화 시스템의 이상 탐지 및 원인 진단을 위한 산업용 AI 솔루션을 제공하며, 이를 기계어 처리 기반의 통합 디지털 제조 플랫폼으로 정의합니다. 이 플랫폼은 기존 스마트 제조 솔루션과 차별화된 기계어 처리 기술을 기반으로 개발되었습니다. 기계어 처리 기술은 제어 언어 변환 기술과 제어 특성 분석 기술이라는 두 가지 핵심 기술로 구성되며, 이 중 제어 언어 변환 기술은 제어 특성 분석 기술의 선행 기술입니다.제어 언어 변환 기술은 다양한 산업별 도메인과 제어기에서 추출한 제어 언어를 공통 구조를 갖는 통합 언어(UDML)로 변환하는 기술입니다. 제어 특성 분석 기술은 통합 언어와 함께 제어기로부터 수집한 제어 신호 데이터 및 각종 IoT 센서로부터 획득한 계측 데이터를 가공, 전처리, 분석하는 과정을 통해 공정의 정상 패턴과 이상 패턴을 구분하는 기술입니다.본 기술이 적용된 당사의 주요 제품은 제어기 연결만으로 즉시 데이터 수집 및 분석이 가능하여 매우 편리합니다(편의성). 특히, 제어기의 제어 언어를 공통 언어로 100% 정확하게 변환(정확성)하여 모든 제어기를 지원할 수 있습니다(범용성). 이는 제어기가 사용되는 모든 환경에 적용할 수 있는 기술로, 다양한 산업군에 활용할 수 있습니다(확장성). (1) 제어언어 변환기술

공정 불량은 대부분 설비 동작의 크고 작은 이상 현상(Anomaly)으로 인해 발생합니다. 현장 작업자 수준에서 간단하게 조치할 수 있는 정도의 이상 현상은 문제가 되지 않지만, 이상 현상에 대한 정확한 원인을 진단하기 어렵거나 발견하지 못하고 지나치는 이상 현상은 추후 중대한 비가동 문제를 야기할 수 있습니다.기존에는 이상 발생시 센서를 설치하여 여러가지 원인을 추정해보거나, 설비보전 전문가가 현장에 투입되어 제어프로그램의 제어로직을 각 제어기 제작사에서 제공하는 소프트웨어를 사용하여 직접 살펴보고 제어 과정상의 이상 원인을 판단하였습니다. 하지만, 외부로 드러나는 현상만으로는 정확한 원인을 진단하기 어렵고, 제어프로그램의 경우 매우 큰 로직 규모를 갖고 있어 수동으로 이상 원인을 분석하는 것은 매우 어렵고 공수(인력, 시간)가 낭비되는 작업입니다.

당사의 제어언어 변환기술은 다양한 제어언어 표현을 공통된 통합언어로 변환하여 제어기 내부 데이터, 구조, 로직 등의 정보를 모두 추출하여 활용할 수 있습니다. 변환된 통합언어는 제어기의 제어신호, 센서로부터 수집하는 공정데이터와 함께 결합하여 제어특성을 분석하는데 사용합니다.

(2) 제어특성 분석기술

제어특성 분석기술은 세부적인 활용 목적에 따라 로직, 신호, 공정, 복합 4가지의 요소기술로 나누어지며, 요소기술마다 사용하는 데이터의 종류가 다릅니다. 총 3가지의 데이터를 사용하는데, 제어로직, 제어로그, 센서 계측 값 데이터가 사용됩니다. 또한, 기본적으로 제어언어 변환기술의 결과물인 통합언어(UDML)를 사용합니다. 제어특성이란, 항상 일정한 동작이 반복되는 자동화 공정에서 발생하는 모든 설비 동작 패턴의 집합입니다. 패턴이란, 일정한 규칙성을 보일 때 사용하는 용어로 공정에서도 마찬가지로 이미 설계된 제어프로그램에 의해 동작하므로 설비 동작에 있어서 일정한 규칙성을 확인할 수 있습니다.다수의 설비가 동시에 동작하며 빠르게 흘러가는 공정 중에는 작업자가 파악하지 못하는 공정의 미세한 변화가 존재합니다. 그 변화는 곧 제품불량, 설비고장 등으로 이어질 수 있고, 이를 탐지하고 조치하는 것이 늦어질수록 중대한 비가동 문제로 확대될 수 있습니다. - 로직 분석 : 제어기의 제어프로그램 내 제어로직을 분석하는 기술로써, 임시접점, 비상정지, 이상/필수 조건 등에 대한 자동 검사를 지원합니다. 본 기술은 논리 연산 기술을 응용하여 개발한 자체 알고리즘을 기반으로 자동화 공정의 제어 시퀀스를 자동으로 생성하는 기능을 제공합니다.- 신호 분석 : 제어로직과 제어기 로그 데이터를 함께 사용하여 설비 동작의 선후 관계와 동작 시간을 분석합니다. 본 기술은 신호 데이터에 통계적 기법을 적용하여 개발되었습니다. 공정 사이클 별로 일정한 패턴을 유지하는지 검사하는데 활용되며, 실시간 이상 패턴 알림과 이상 원인 추적 및 조회 기능을 제공합니다.

- 공정 분석 : 제어기 로그 데이터와 공정 데이터(IoT 센서 계측 값)를 함께 사용하여 공정 데이터와 설비 동작 신호를 분석합니다. 본 기술은 데이터 전처리 및 가공 기법과 특징 추출 기법, AI 모델링의 과정을 거쳐 품질을 예측하고, 불량 원인 분석 결과에 따라 최적 운영 조건 도출하는 기능을 제공합니다.

- 복합 분석 : 3종류의 데이터(제어 로직/로그, 공정 데이터)를 모두 사용하여 공정 설비의 내부/외부 데이터를 복합적으로 분석하는 기술이며, 모든 공정 제어로직을 Graph 형태로 표현하고 AI 모델링의 과정을 거쳐 분석합니다. 과거의 이상 발생 시점을 재현하여 설비 상태를 진단하고 예지보전 기능을 제공합니다.

나. 주요제품 ■ 통합디지털제조(UDM; Unified Digital Manufacturing) 플랫폼

- 설계 단계에서 제어로직 표준화, 제어설계 오류검출을 위한 (1) PLC eXpert

- 시운전, 운영, 지능화 단계에서 설비진단 및 예지보전을 위한 (2) OPTRA Black-b ox

- 운영 단계에서 실시간 공정 운영 모니터링, 이상 추적을 위한 (3) OPTRA Tracker

- 지능화 단계에서 공정 AI 분석, 최적 운영조건 도출을 위한 (4) UXIM Analyzer- 설비, 생산, 품질관리를 위한 통합디지털제조(UDM) 솔루션 (5) OPTRA Plaform

- 작업 위험성 평가 작성 지원 및 산업재해 예방 기여를 위한 (6) AI JSA 솔루션

(1) PLC eXpert

PLC eXpert 제품은 제어로직의 표준화 여부와 제어설계 상의 오류를 검출하는데 사용할 수 있습니다. 본 제품은 공정의 제어프로그램 설계가 정해진 규칙/흐름 등에 의해 잘 설계되었는지 점검(검도)하기 위해 사용합니다. 또한, 계속해서 변경되는 제어설계 변경 이력을 관리하고자 할 때 사용하여 기존 버전과 비교하여 개선점을 도출할 수 있습니다. 제어프로그램의 버전 뿐만 아니라, 현장 하드웨어와 제어프로그램 간의 동기화 또한 필요한데 본 제품을 통해 관리가 가능합니다.본 제품은 크게 자동 원 클릭 검도와 수동 로직 검도 기능을 제공합니다. 자동 원 클릭 검도는 사용자가 별도의 설정을 하지 않더라도 한 번의 클릭으로 이중코일, 임시점점, 운전준비, 셋/리셋 등 접점에 대해 검증하고, 실제 I/O, 태그 표준화 여부를 확인하여 최종 분석 결과를 보고서로 출력합니다. 수동 로직 검도는 일부 사용자의 설정이 필요하며, 기존과 신규 래더 비교, 이상/필수 조건 검증, 변경이력 관리, 비상정지, FB(Function Block) 접점 관리 등의 기능을 수행합니다. 본 제품은 현장의 제어기에 1:1로 직접 연결하여 사용하며, 현장 운영 상황과 관계없이 On-line, Off-line 모든 상태에서 데이터를 취득하는 것이 가능합니다.

(2) OPTRA Black-box

OPTRA Black-Box 제품의 핵심 기능은 설비 고장검증 및 분석입니다. 자동화 설비를 대상으로 실시간 블랙박스 녹화 및 이벤트 시점 저장을 통해 설비 관리자에게 고장 시점의 제어프로그램, 제어신호, 영상을 동기화하여 운영재현 및 이상원인 파악 활동을 지원합니다.

운영 중인 라인에서 설비가 불특정 상황마다 정지하는 경우, 발생 빈도가 적지만 발생하게 되면 고질적인 문제를 야기하고, 원인이 불명확하여 설비를 보전하기에 어려움이 있습니다. 본 제품을 적용하면 이상이 발생한 시점을 반복 재현하며 원인을 직접 파악해보고 설비보전 의사결정에 결과를 활용할 수 있습니다. 사전 보전을 통해 중대 비가동을 사전에 예방할 수 있어 설비 안정성을 보장하고, 공정 생산성을 향상시킵니다.본 제품은 운영재현 블랙박스, 설비동작 추이분석, 비가동 알람분석의 3가지 기능을 제공합니다. 운영재현 기능은 과거에 발생한 이상 시점을 자동으로 녹화하고, 재현하기 위한 기능이고, 더 나아가 설비의 상태를 스스로 진단하는 설비동작 추이분석 기능을 통해 예방정비를 진행할 때 분석 결과를 활용할 수 있습니다.

(3) OPTRA Tracker

OPTRA Tracker 제품은 공정 운영에서의 설비 실시간 모니터링 및 이상 원인 추적을 위한 솔루션입니다. 자동화 설비에 대해 실시간 모니터링을 통해 생산성 향상을 위한 KPI 관리 기능을 기본적으로 제공하며, 설비 이상 발생 시 제어프로그램 자동 분석/추적을 통한 실질적인 이상 원인을 도출하고, 이에 대한 통계 결과 보고서 기능을 제공합니다.

이를 통해 현장에서 작업자/관리자의 신속/정확한 비 가동 인지 및 개선 활동이 가능하며, 설비 생산성 향상을 위한 보전업무를 지원합니다. 운영중인 공정에서는 데이터를 기반으로 운영 현황을 한눈에 확인하고자 하는 니즈가 있습니다. 실제 데이터를 기반으로 운영 현황을 파악해야 작업 지시, 출하 관리 등의 제조 업무가 수월하게 진행할 수 있습니다.

추가로, 공정 이상이 발생하게 되면, 단순 모니터링 수준으로는 원인을 파악할 수 없고, 결국 보전 전문가를 투입하여 비가동의 상세 원인을 진단해야 하는데 이 과정은 시간과 비용이 매우 낭비됩니다. 이에 본 제품을 적용하면 모든 공정 데이터를 Database에 이력화 하며 운영 현황을 가시화하여 효율적인 공정 관리가 가능하도록 합니다. 또한, 공정 이상 발생 시에 원인을 추적하여 설비 보전 Point를 자동으로 찾아내기 때문에 공정 가동률을 향상시킬 수 있습니다.(4) UXIM Analyzer

UXIM Analyzer 제품은 표준화된 분석 프로세스, 통계 분석, 구역화 알고리즘, 머신 러닝 및 딥러닝 알고리즘, AutoML 서비스를 제공하여 도메인 문제를 해결할 수 있는 최적의 모델을 생성하기 위한 AI 분석기와 분석기를 통해 생성된 AI 모델을 활용하여 실시간 AI 기반 모니터링 서비스를 제공하는 AI 모니터링 기능으로 구성되어 있습니다.

제조 현장에서는 표준화된 분석 프로세스의 부재로 인해 분석과정에서의 불필요한 시간 소요가 발생하고, 데이터 분석가의 현장 도메인 부족이나, 현장 작업자의 AI 분석 지식 부족으로 인해 데이터 분석 작업의 효율성이 감소하는 문제가 존재합니다. 이에 본 제품은 데이터 분석 전문가의 역할을 최소화하며 제조 현장의 특성을 반영하는 자동화된 분석 기능을 제공합니다. 데이터 수집/가공/전처리, 특징 추출/선정, 모델 훈련/평가 AI 분석 일련의 과정을 체계화합니다.

공정의 내부 특성(제어기)과 외부 특성(센서)을 연동하여 종합적으로 판단하여 데이터에 대한 인사이트를 신속하게 도출하고, 간편한 데이터 분석이 가능합니다. 본 제품을 적용하면 최적 조건 예측에 의한 공정 자율운영이 가능하고, 현장에서 단순하게 수집 수준에 머물러 있는 데이터를 활용하여 고부가가치를 창출할 수 있으며, 품질에 영향을 주는 요소를 파악하여 품질 개선 활동에 기여합니다.(5) OPTRA Platform

2025년 3월, 신규 제품인 OPTRA Platform을 출시하였습니다. 본 제품은 당사의 기존 주요 제품인 OPTRA Tracker와 OPTRA Black-box, UXIM Analyzer의 모든 기능을 통폐합하여 하나의 솔루션으로 제공됩니다. 본 제품에서는 생산, 설비, 품질의 세 가지 카테고리로 기능이 분류됩니다. 생산 분류에는 기존 OPTRA Tracker 제품에 포함되어 있던 실시간 공정 모니터링 및 이상원인 자동추적 기능이 탑재되어 있습니다. 설비 분류에는 기존 OPTRA Black-box 제품에 포함되어 있던 설비보전 및 예지보전 기능이 탑재되어 있으며 한층 고도화된 기능이 추가되었습니다. 품질 분류에는 기존 UXIM Analyzer 제품에 포함되어 있던 품질예측 및 최적 운영조건 추천 기능이 탑재되어 있습니다.금번 신제품 출시는 기존 제품이 가지고 있는 한계점을 극복하고 장점을 극대화하고자 하는 목적을 가지고 있습니다. 첫째, 주요 제품 간에 유사한 기능이 다수 중복되어 있었고, 고객사마다 필요로 하는 기능이 서로 다르므로 이를 통합할 필요가 있었습니다. 둘째, 기존 제품은 하나의 솔루션에 데이터 수집 기능이 포함된 Standalone S/W 형태로 제공되고 있었으나, 수집의 성능과 효율성을 높이기 위해 데이터 수집기를 OPTRA Edge 명칭의 별도 솔루션으로 분리하였습니다. 셋째, 제품 자체의 단가가 비교적 높은 관계로 고객사에게 초기 비용 부담이 작용하였습니다. 이를 타개하기 위해 OPTRA Platform과 OPTRA Edge로 솔루션을 분리하고, 제어기(PLC 등)마다 저가화된 OPTRA Edge가 탑재된 일체형 H/W를 장착하는 방식으로 전환하였습니다.신제품 출시 이후 기존 고객사를 포함한 대부분의 고객사에서 매우 긍정적인 반응을 보이고 있고, 적극적으로 도입을 검토하고 있습니다. (6) AI JSA 솔루션

AI JSA 솔루션은 산업현장에서 발생할 수 있는 다양한 작업 위험요인을 체계적으로 분석, 평가하고, 효율적인 작업 안전관리를 지원하는 인공지능 기반의 작업 위험성 평가(JSA : Job Safety Analysis, 작업안전분석) 소프트웨어입니다. 본 제품은 기존 작업 위험성 평가(JSA) 업무 전 과정을 디지털화하여 작성의 어려움을 해소하고, 법적 의무사항을 충족하는 동시에, 현장 맞춤형 안전조치 방안을 자동으로 제안(추천)하는 것이 주요 특징입니다.

작업자가 시스템에서 작업 정보를 입력하면, AI가 즉시 유사 JSA 사례와 위험성 평가 항목을 추천하며, 각 단계별로 작성을 지원합니다. 이를 통해 JSA 작성에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있고, 법정 기준과 표준 절차에 부합하는 위험성 평가서를 일관되게 작성할 수 있습니다.

본 제품은 AI 기반 JSA 항목별 추천, 유사 사례 검색 및 문서 자동작성, 법규 및 표준절차 연동, 위험요인/조치사항 추천 등의 주요 기능을 제공합니다. AI가 현장 데이터, 사고사례, 법규정보, 표준작업 안전지침을 통합적으로 분석하여, 현장 실정에 맞는 맞춤형 안전 조치안을 생성 및 도출합니다.

본 제품은 제조, 화학, 에너지 등 다양한 산업 현장에 적용할 수 있으며, 사업장별 특화 데이터셋 연계 및 안전관리 체계 고도화에 기여하고 있습니다.

다. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사의 제품은 정해진 가격 기준에 따라 판매되고 있으나, 프로젝트를 통해 기존 제품에 추가 개발하는 경우, 데이터 수집을 위한 추가 개발이 진행되는 경우와 같이 개발비와 함께 산정되는 경우가 많습니다. 또한, 거래처의 거래 실적이나 규모에 따라서 가격이 다소 차이가 있습니다. 따라서, 가격변동추이를 파악하기 어렵습니다. 라. 주요 제품 등의 관련 각종 산업표준 제품 판매 과정에서 필수적으로 요구되는 산업표준 등은 존재하지 않으며, 다만 소프트웨어의 품질을 보증하기 위한 공인시험성적서 등을 보유하고 있습니다. 마. 주요 제품 등의 관련 소비자 불만사항 등 납품하는 소프트웨어와 하드웨어에 대해 사용 중 발생하는 오류 등에 대해 유지보수계약을 통해 즉시 대응하고 있고, 제품별 고객사 대응 조직을 갖추고 있습니다.- 무상유지보수 : 납품일로부터 1년간- 유상유지보수 : 무상유지보수 기간이 종료된 후 고객사별 계약내용에 따라 요율 적용