Quarterly Report • May 13, 2022
Quarterly Report
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분기보고서 4.8 주식회사 딥노이드 110111-3841627
분 기 보 고 서
&cr&cr&cr
(제 15 기)
2022년 01월 01일2022년 03월 31일
| 사업연도 | 부터 |
| 까지 |
| 금융위원회 | |
| 한국거래소 귀중 | 2022년 5월 13일 |
주권상장법인해당사항 없음
| 제출대상법인 유형 : | |
| 면제사유발생 : |
| 회 사 명 : | 주식회사 딥노이드 |
| 대 표 이 사 : | 최 우 식 |
| 본 점 소 재 지 : | 서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호 |
| (전 화) 02-6952-6001 | |
| (홈페이지) http://www.deepnoid.com | |
| 작 성 책 임 자 : | (직 책) 전무이사 (성 명) 김 태 규 |
| (전 화) 02-6952-6001 | |
【 대표이사 등의 확인 】 fy22 1q_대표이사등의확인.jpg fy22 1q_대표이사등의확인 I. 회사의 개요 1. 회사의 개요
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
2. 회사의 연혁
가. 회사의 본점소재지 및 그 변경
| 일자 | 내용 | 소재지 |
|---|---|---|
| 2008.02 | 설립 | 서울시 영등포구 문래동 3가 54 66 에이스하이테크시티2동 803호 |
| 2008.11 | 본점이전 | 서울시 강남구 역삼동 663-15 골드틴빌딩 3층 |
| 2009.08 | 본점이전 | 서울시 강남구 역삼동 790-10 영신빌딩 4층 |
| 2011.10 | 본점이전 | 경기도 군포시 한세로 48, 6층 |
| 2014.08 | 지점설치 | 충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울 1길 55 |
| 2015.03 | 지점이전 | 충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10 |
| 2016.10 | 지점폐쇄 | 충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10 |
| 2016.11 | 본점이전 | 경기도 성남시 분당구 돌마로 172, 403호 |
| 2018.04 | 본점이전 | 서울시 구로구 디지털로33길 55, 13층 1305호 |
| 2019.01 | 지점폐쇄 | 충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울1길 55 |
나. 경영진 및 감사의 중요한 변동
2008.02.15정기주총대표이사 최우식&cr사내이사 김태규&cr감사 장철희--2010.12.29임시주총대표이사 최우식&cr사내이사 김태규&cr감사 장철희-주1)2013.10.28임시주총대표이사 최우식&cr사내이사 김태규&cr감사 장철희-주2)2016.03.31임시주총-대표이사 최우식&cr사내이사 김태규감사 장철희2018.03.30정기주총사외이사 박성민&cr기타비상무이사 전석철--2019.03.29정기주총기타비상무이사 김소희--2019.10.28임시주총-대표이사 최우식&cr사내이사 김태규-2020.07.28임시주총사내이사 정종채&cr감사 황인범--2021.03.30정기주총-사외이사 박성민&cr기타비상무이사 전석철-2022.03.30정기주총사외이사 전석철-기타비상무이사&cr김소희
| 변동일자 | 주총종류 | 선임 | | 임기만료&cr또는 해임 |
| --- | --- | --- | --- |
| 신규 | 재선임 |
| --- | --- | --- | --- |
주1, 2) 2010년 12월 29일 임시주주총회와 2013년 12월 28일 임시주주총회에서 대표이사 최우식, 사내이사 김태규, 감사 장철희는 전원 사임 후, 보선하기 위해 대표이사 최우식, 사내이사 김태규, 감사 장철희가 신규 선임된다.&cr
다. 최대주주의 변동&cr당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 라. 상호의 변경
| 일자 | 변경 전 | 변경 후 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 2018.03.30 | ㈜오픈비지니스솔루션코리아 | ㈜딥노이드 | - |
&cr 마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재진행중인 경우 그 내용과 결과&cr당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr
바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화&cr당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용
| 시기 | 연혁 |
|---|---|
| 2008.02 | ㈜오픈비지니스솔루션코리아 설립 |
| 2008.08 | 벤처기업 인증(기술보증기금, 제20080105711호) |
| 2008.10 | 부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회) |
| 2008.11 | 제3자배정 유상증자(보통주 132,000주) |
| 2010.09 | 벤처기업 인증(기술보증기금, 제20100106593호) |
| 2010.12 | 제3자배정 유상증자(보통주 248,000주) |
| 2012.09 | 임베디드 기업부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회, 제2012112775호) |
| 2012.12 | 벤처기업 인증(기술보증기금, 제20130112851호) |
| 2013.10 | 제3자배정 유상증자(보통주 120,000주) |
| 2016.08 | 벤처기업 인증(기술보증기금, 20160109261호) |
| 2016.11 | 제3자배정 유상증자(보통주 500,000주) |
| 2017.02 | 제3자배정 유상증자(보통주 176,665주) |
| 2017.06 | 제3자배정 유상증자(전환상환우선주 55,555주) |
| 2017.10 | 제3자배정 유상증자(전환상환우선주 286,796주) |
| 2018.02 | AI기업부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회, 제2018110735) |
| 2018.03 | 상호변경(㈜딥노이드) |
| 2018.08 | 벤처기업 인증(한국벤처캐피탈협회, 제20180300584 호) |
| 2018.08 | 제3자배정 유상증자(전환상환우선주 225,928주) |
| 2018.10 | 제3자배정 유상증자(전환상환우선주 24,557주) |
| 2018.11 | 의료기기 제조 및 품질관리 기준 적합인정서(유효기간: 2021.11.21) |
| 2018.12 | 영업양수도(계약상대방 ㈜비원) |
| 2019.07 | 의료기기 제조업 허가증 취득 |
| 2019.08 | 의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 19-550호) |
| 2020.03 | 의료영상전송장치소프트웨어 인증(제인 20-4240호) |
| 2020.04 | 중소기업확인서(중소벤처기업부장관, 발급번호 0010-2020-162612) |
| 2020.04 | 정보통신공사업등록증 취득(서울특별시장, 등록번호 203222) |
| 2020.05 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4378호) |
| 2020.06 | 의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 20-467호) |
| 2020.07 | 의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 20-578호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4709호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4742호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4743호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4749호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4751호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4761호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4762호) |
| 2020.08 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4764호) |
| 2020.09 | 제3자배정 유상증자(전환상환우선주 185,157주) |
| 2020.09 | 무상증자(1주당 1주 부여, 주식발행초과금 및 기타자본잉여금 재원) |
| 2020.09 | 보통주 전환(전환상환우선주 1,225,062주 a 보통주 1,228,667주) |
| 2020.09 | 과학기술정보통신부 9월의 디지털 뉴딜 우수기업 선정 |
| 2020.09 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4804호) |
| 2020.09 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4805호) |
| 2020.11 | 김포공항 국내선 보안검색대 2대 AI X-ray 보안검색 자동판독시스템 시범운영 |
| 2020.11 | 인도네시아 원격협진시스템 구축(보건복지부 “2020년 ICT기반 의료시스템 해외진출 시범사업 수행 성과) |
| 2020.12 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-5104호) |
| 2021.04 | 한국지능정보사회진흥원 2020년D.N.A 혁신기업 선정 |
| 2021.05 | 의료영상전송장치소프트웨어 인증(제인 21-4417호) |
| 2021.08 | 한국증권개래소 코스닥 상장 |
| 2021.10 | 의료영상분석검출보조소프트웨어 인증(제허 21-841호) |
| 2021.11 | ISO 13485 인증(의료기기 품질관리시스템) |
| 2021.12 | 무상증자(1주당 1주 부여, 주식발행초과금) |
| 2021.12 | 의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 21-5035호) |
3. 자본금 변동사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
4. 주식의 총수 등
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
5. 정관에 관한 사항
&cr 가. 정관의 최근 개정일 등&cr정관의 최근 개정일은 제14기 정기주주총회에서 개정된 2022년 3월 30일입니다.&cr
나. 정관 변경 이력
2019.10.112019년 제2차&cr임시주주총회제11조(주식매수선택권) 주식매수선택권 부여방법 변경- 주식매수선택권 부여방법의&cr 변경 2020.03.30제12기&cr정기주주총회제4조(공고방법) 공고방법 변경&cr제8조(주권의 종류) 전자증권 도입을 위한 변경&cr제9조의2(주식 등의 전자등록) 전자증권 도입을 위한 신설&cr제9조의3(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에&cr관한 종류주식) 용어의 변경&cr제10조(신주인수권) 용어의 변경&cr제11조(주식매수선택권) 용어의 변경&cr제14조(명의개서대리인) 신설&cr제14조의2(주주명부) 변경&cr제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고)&cr전자등록 도입을 위한 변경&cr제17조(사채의 발행) 변경&cr제20조의2(사채 발행의 위임) 삭제&cr제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 변경&cr제21조의3(사채 및 신주인수권증권에 표시되어야 할&cr권리의 전자등록) 변경&cr제23조(소집권자) 변경&cr제24조(소집통지) 일부조항 삭제&cr제26조(의장) 용어의 변경&cr제37조(이사의 직무) 용어의 변경&cr제40조(이사회의 구성과 소집) 용어의 변경&cr제45조(대표이사의 직무) 용어의 변경&cr제48조(감사의 임기와 보선) 용어의 변경&cr제49조(감사의 직무와 의무) 용어의 변경&cr제53조(재무제표 등의 작성 등) 용어의 변경&cr제54조(외부감사인의 선임) 용어의 변경&cr제57(분기배당) 용어의 변경&cr제58조(배당금지급청구권의 소멸시효) 용어의 변경- 전자증권제도 도입 반영&cr- 상법 시행령 개정사항 반영2020.07.282020년 제1차&cr임시주주총회제8조(주권의종류) 관련 법령 변경&cr제9조의3 주식총수의 변경&cr제14조(명의개서대리인) 관련 법령 변경&cr제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고)&cr관련 법령 변경&cr제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 관련 법령 변경- 전자증권등록에 관한 법률 반영&cr- 2020년 유상증자 계획&cr- 명의개서대리인 선임 2022.03.30제14기&cr정기주주총회제2조(목적) 사업의 목적 추가 및 변경- 사업확장을 대비한 사업목적 추가 및 변경
| 정관변경일 | 해당주총명 | 주요변경사항 | 변경이유 |
|---|---|---|---|
II. 사업의 내용
당사의 사업에 대한 이해를 돕기 위해 당사가 영위하는 사업 분야 및 제품에 대한 전문용어 해설을 기재합니다.
| 약어 | 용어 | 해설 |
|---|---|---|
| CT | Computed Tomography | CT 스캐너를 이용한 컴퓨터단층촬영법으로, 엑스선을 여러 각도에서 인체에 투영하고 이를 컴퓨터로 재구성하여 인체 내부 단면의 모습을 화상으로 처리하는 방법. 종양 등의 진단법으로 이용 |
| DICOM | Digital Imaging and&crCommunications in Medicine | 의료 영상 정보 및 관련 데이터의 통신 및 관리를 위한 표준. DICOM은 의료영상 장치의 종류나 제조사 등과 관계 없이 다양한 의료영상을 하나의 시스템으로 연동할 수 있도록 의료영상의 저장형식과 통신 방법을 규격화한 국제 표준. |
| eCRF | electronic Case Report Form | 전자 증례기록지. 임상연구에서 임상 자료를 수집하고 관리하기 위해 디자인된 소프트웨어 시스템을 의미 |
| EMR, EHR | Electronic Medical Record,&crElectronic Health Record | EMR(전자의무기록)은 환자의 정보를 디지털로 변환하여 기록하는 환자 차트로 내부 공유 데이터&cr&crEHR(전자건강기록)은 개인의 디지털 건강 정보로, EMR 보다 다양한 정보가 포함될 수 있고 외부 공유 가능성이 있는 데이터 |
| GMP | Good Manufacturing Practice | 의료기기 제조 및 품질관리 기준. 국내에서 의료기기를 제조 또는 수입함에 있어 준수해야 하는 품질시스템 가이드라인 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 그래픽 연산을 빠르게 처리하여 결과값을 모니터에 출력하는 연산 장치로, 그래픽 처리 장치로도 불림. 인공지능 연구에 필요함 |
| GUI | Graphical User Interface | 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 기능을 알기 쉬운 아이콘 등 사용자가 프로그램을 편리하게 사용할 수 있도록 기능을 알기 쉬운 아이콘 등의 그래픽으로 표현하는 인터페이스 방식 |
| 마이크로서비스&cr아키텍처 | Micro Service Architecture | 모듈 추가 변경이 용이한 소프트웨어 개발 기법 중 한 가지 |
| MRI | Magnetic Resonance&crImaging | 자기공명영상. 핵자기공명 원리를 사용하여 인체의 구조적 정보 뿐만 아니라 혈액 내의 산소합류량에 따른 기능적 정보를 측정할 수 있는 영상장치 또는 영상. |
| PACS | Picture Archiving and Communication System |
의료영상저장전송시스템. 병원에서 촬영한 영상 정보의 획득, 저장, 전송, 검색, 판독 등의 기능을 DICOM 표준에 따라 통합적으로 관리, 처리하는 소프트웨어 시스템. |
| X-ray | 엑스레이 | 인체에 엑스선을 투과해서 촬영하는 검사로 조영제나 다른 기구를 사용하지 않고 내부 조직의 상태를 볼 수 있는 검사 방법 |
| 내시경 영상 | Endoscopy | 의료 목적으로 신체의 내부를 살펴보는 위내시경, 대장내시경 등의 검사 과정에서 촬영된 영상을 지칭 |
| 데이터 3법 | 데이터 3법 | 개인정보 보호법ㆍ정보통신망법ㆍ신용정보법 개정안을 일컫는 것으로 빅데이터 3법, 데이터경제 3법이라고도 함 |
| 개인정보 보호법 | 당사자의 동의 없는 개인정보 수집 및 활용하거나 제3자에게 제공하는 것을 금지하는 등 개인정보보호를 강화한 내용을 담아 제정한 법률 | |
| 신용정보법 | 신용 정보의 이용 및 보호에 관한 법률 | |
| 정보통신망법 | 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 | |
| 데이터 마이닝 | Data Mining | 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 추출해 가치 있는 정보를 획득하는 과정 |
| 데이터 전처리 | Data Preprocessing | 데이터를 분석하는 프로젝트에서 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하거나 핸들링 또는 클리닝 하는 모든 단계를 통칭하는 작업 단계를 의미 |
| 도커 | Docker | 컨테이너 기반의 가상화 기술을 활용해 플랫폼에 상관없이 실행될 수 있는 가상환경을 만드는 기술 |
| 드래그 앤 드롭 | Drag&Drop | GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 환경에서 시각적인 객체를 클릭하여 다른 위치로 끌어다(drag) 놓는(drop) 행위 |
| 딥러닝 | Deep Learning | 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야 |
| 레이블링 | Labeling | 인공지능 모델의 학습을 위해 각종 표지를 달아주거나 영역을 정의해주는 작업을 레이블링 혹은 라벨링 (Labeling)이라고 함. 이미지 레이블링의 경우 대표적으로 해당 영역을 박스 형태로 표시하거나, 이미지를 어떤 이미지인지 분류해주거나, 픽셀 단위로 색칠하듯이 표시해주는 방법이 있음 |
| 마켓플레이스 | Marketplace | 웹과 같은 가상의 공간에서 제공되는 각종 솔루션을 사고 팔 수 있는 공간을 지칭. 구글의 플레이 스토어, 애플의 앱스토어 등 앱 거래를 위한 마켓플레이스를 의미 |
| 머신러닝 | Machine Learning | 인공지능 학습을 뜻하며, 기계가 학습을 한다고 해서 붙여진 이름 |
| 모듈 | Module | 프로그램을 구성하는 구성 요소의 일부로, 관련된 데이터와 함수들이 묶여서 모듈을 형성. 해당 문서에서는 인공지능 모델에서 각각의 전처리 기법 및 신경망을 구성하는 층을 모듈이라 지칭 |
| 메타데이터 | Metadata | 데이터를 설명하기 위한 목적으로 작성된 구조화된 데이터. 사진 데이터 속의 포함된 촬영 시간, 해상도, 사진크기, 촬영위치 등의 보이지 않는 데이터 |
| 병리영상 | Pathology Imaging | 인체 조직을 떼어내어 현미경 관찰을 통해 암 등의 질환 여부를 결정하는 것을 병리 조직 검사라 하는데, 여기서 의료인이 현미경 상으로 확인하는 염색된 병리 조직 이미지들을 통틀어 지칭 |
| 서드파티 | Third Party | 하드웨어나 소프트웨어 등의 제품을 제조하고 있는 주요 기업이나 그 계열 회사 또는 기술 제휴를 하고 있는 기업이 아닌 제3자 기업을 부르는 말 |
| 스토리지 | Storage | 기억 장치 또는 저장 장치로서 컴퓨터 시스템에서 데이터와 명령어를 저장하기 위해 사용하는 장치 |
| 식약처 | 식품의약품안전처 | 식품의약품안전처는 국내(대한민국)에서 의료기기 및 의약품 관련 산업표준을 만들고 자격을 관리하는 기관 |
| 신경망 | Neural network | 사람의 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식과 유사한 머신 러닝 유형. 병렬로 작동하는 여러 계층의 노드(또는 '뉴런')를 사용하여 일을 배우고 패턴을 인식하며 사람과 유사한 방식으로 의사 결정을 내리는 시스템 |
| 인공지능 | Artificial Intelligence | 인공지능은 크게 인간의 학습, 추론, 지각 등의 능력을 프로그램으로 구현한 기술을 의미함. 인공지능 모델은 목적에 따라 분류 (Classification), 검출 (Detection), 분할 또는 영역추출 (Segmentation) 3가지로 나눌 수 있음 |
| 클라우드 | Cloud Computing | 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 클라우드(인터넷)에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술을 의미 |
| 파이프라인&cr비즈니스 | Pipeline&crBusiness | 한쪽 끝에 생산자가, 반대편 끝에 소비자가 있는 구조. 생산자가 제품의 전체 생산과정을 통제하여 소비자에게 판매하는 전통적인 사업형태 |
| 플랫폼&cr비즈니스 | Platform&crBusiness | 플랫폼 소유자가 구성한 인프라를 이용해 제품의 생산자이자 소비자인 플랫폼 사용자가 자발적으로 제품의 생산과 판매, 소비를 하는 사업형태 |
1. 사업의 개요
가. 회사 현황&cr&cr(1) 사업 개황&cr당사는 '인류의 건강과 삶의 질적 향상에 공헌하는 인공지능'이라는 기업이념을 바탕으로의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다.
당사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 상업화를 진행하고 있습니다.
Two-track 사업모델의 한 요소로 파이프라인 비즈니스(파이프라인 개발 방식)는 당사가 직접 제품을 개발하는 방식으로서, 병원으로부터 의료 데이터를 구매해 내부 연구 인력을 동원하여 개발을 진행합니다.
플랫폼 비즈니스(플랫폼 개발 방식)는 병원과 의료인이 자체적으로 보유한 데이터를 활용해 인공지능 제품을 직접 개발하는 방식으로서, 당사는 인공지능 인프라와 연구 컨설팅을 제공하고 제품 판매 수익을 공유하는 방식으로 진행합니다.
당사는 Two-track 사업모델을 동원하여 의료인의 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)를 신속하고 효과적으로 개발하고자 합니다.
당사는 인공지능 제품의 개발, 배포, 활용을 효율화하기 위한 인공지능 효율화 툴로서 DEEP:PHI (인공지능 개발툴; 인공지능 모델의 학습과 제품 개발에 활용하는 소프트웨어), DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스; 인공지능 개발 및 상용화가 완료된 인공지능 제품을 배포하여 거래할 수 있는 마켓플레이스), DEEP:PACS (인공지능 PACS: PACS는 병원에서 의료영상 조회, 판독, 분석에 사용하는 필수 소프트웨어)를 자체 개발하여 보유하고 있습니다. 당사의 파이프라인 방식의 자체 개발 시, 그리고 의료인의 플랫폼 방식의 개발 시 공통적으로 인공지능 효율화 툴을 활용해 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보하고 시장경쟁력을 강화하고자 합니다.&cr&cr결론적으로 당사는 Two-track 사업모델을 통해 개발한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI를 판매하는 것을 주 수익원으로 하며, 나아가 의료인의 인공지능 효율화 툴 (DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS) 사용에 따른 수익을 추가적으로 획득하고자 합니다.&cr
당사는 의료인의 인공지능 개발이 보편화되지 않은 현재에는 단기적으로 일반적인 의료 인공지능 사업의 매출 실현 방식인 파이프라인 비즈니스를 중점적으로 공략하고자 합니다. 하지만 플랫폼 비즈니스는 병원과 의료인의 인공지능 자체 개발에 대한 높은 수요 존재, 내부 개발 비용 절감 및 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화 등에 대한 장점이 존재합니다. 따라서 당사의 플랫폼 방식 내 사용자를 지속적으로 유입하고 인큐베이션 함으로써, 플랫폼 비즈니스 모델을 이용한 인공지능 생태계를 조성하고 시장 선점 효과를 누리고자 합니다.&cr
당사는 향후에도 Two-track 사업모델에 대한 집중적인 투자와 운영으로, 4개의 제품군인 DEEP:AI , DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 통한 의료 인공지능 생태계 조성에 앞장서고자 합니다.&cr&cr【딥노이드의 사업모델과 제품군】
| 사업모델 | 제품군 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Two-track&cr사업모델 | 인공지능&cr의료기기 | 인공지능&cr효율화 툴 | |||
| 파이프라인&cr비즈니스 | 플랫폼&cr비즈니스 | DEEP:AI | DEEP:PHI | DEEP:STORE | DEEP:PACS |
| 딥노이드가&cr주도하는&crAI 개발방식 | 의료인이&cr주도하는&crAI 개발방식 | 의료&cr인공지능&cr솔루션 | 인공지능&cr개발툴 | 인공지능&cr마켓플레이스 | 인공지능&crPACS |
(2) 사업구조
당사의 사업구조는 Two-track 사업모델로, 당사에서 의료 인공지능 솔루션 개발을 주도하는 파이프라인 비즈니스와 의료인이 개발을 주도하는 플랫폼 비즈니스를 병행하여 인공지능 제품 개발을 진행하고 있습니다.
효율적인 사업 운영을 위해 인공지능의 개발, 배포, 활용의 전 과정을 아우르는 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 제품화해 인공지능 개발을 진행하고 있습니다. 인공지능 효율화 툴을 활용해 의료인의의 판독ㆍ진단 보조 및 질병 조기진단을 수행하는 의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI를 제품화하여 총 4가지 제품군을 통한 의료 인공지능 상업화를 진행 중에 있습니다.
&cr당사의 수익구조는 다음과 같은 방식으로 구성되어 있습니다. &cr
첫 번째 수익루트는 파이프라인 비즈니스와 플랫폼 비즈니스 운영을 통해 개발된 DEEP:AI를 의료기관에 판매하여 수익을 창출하는 방식입니다.
두 번째 수익루트는 의료인이 의료 인공지능을 연구하고 제품을 개발하는 플랫폼 비즈니스 운영 중에 당사의 인공지능 효율화툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 사용에 따른 수익을 창출하는 방식입니다.
제품별 수익모델은 다음과 같습니다.
(가) DEEP:AI&crDEEP:AI의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기진단 등을 수요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 인공지능 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구, 년단위 사용료 청구, 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득합니다.&cr&cr수익의 배분은 당사가 직접 인공지능을 개발하는 파이프라인 방식의 제품의 경우, 당사가 100%를 획득하는 방식입니다. 반면 의료인이 인공지능을 개발하는 플랫폼 방식의 제품의 경우 당사가 향후 일정 비율의 수익 배분을 내용으로 기술이전을 통해 의료인과 수익을 배분하는 방식으로 진행됩니다.&cr&cr향후 마켓플레이스인 DEEP:STORE의 공개 이후에는 DEEP:STORE에 제품을 등록하여 판매하고, 당사는 거래가 발생하였을 때 판매 수수료 또는 사용 수수료를 부과하여 수익을 창출할 예정입니다.
&cr(나) DEEP:PHI&crDEEP:PHI의 주요 수익은 의료인 주도의 연구 개발 과정에서 컨설팅, 공동연구개발용역 등 전문인력의 활용과 인공지능 학습을 위한 GPU, Storage 등 주요 인프라 사용에 따라 발생합니다.&cr&crDEEP:PHI를 이용한 연구개발 시작 시 의료인이 연구 지원을 원하는 경우 인공지능 컨설팅(공동연구개발용역)에 따른 수익을 획득하며, 플랫폼 비즈니스에 대한 의료인의 초기 유입을 위해 현재 인프라 사용료를 청구하지 않지만 향후 GPU와 Storage 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득할 예정입니다.
&cr(다) DEEP:STORE&crDEEP:STORE의 주요 수익은 다음과 같습니다.&cr
인공지능 솔루션이 필요한 고객이 DEEP:STORE에 등록된 인공지능 제품을 구독해서 사용하고, 당사는 제품의 사용량에 따라 사용료를 청구합니다. 사용한 인공지능 제품이 당사가 직접 개발한 제품일 경우 당사가 수익의 100%를 획득하고, 개발자가 의료인이거나 타사의 제품일 경우 수익의 일정 비율을 수수료로 획득합니다.&cr
당사는 보고서 제출일 현재 의료 인공지능 솔루션 거래를 위한 마켓플레이스 구축을 위해 DEEP:STORE의 기능을 고도화 하고 있습니다.
&cr(라) DEEP:PACS&crDEEP:PACS의 주요 수익은 의료영상 조회ㆍ판독, 인공지능 솔루션 연동을 통한 판독 보조 기능에 대한 수요를 지닌 의료기관을 주 고객으로 하여 PACS 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구 또는 사용기간에 따른 월, 연 단위 사용료 형태로 수익을 획득합니다.
&cr(3) 사업화 전략&cr(가) Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보&cr
당사는 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 방식으로 보다 신속하게 제품을 개발하여 DEEP:AI의 제품 다양성을 확보하고, 이를 통해 의료 인공지능 시장 내 경쟁우위를 점하고자 합니다. 인공지능 의료기기 개발 시 자체 개발인 파이프라인 방식만 진행하는 것에 비해 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보할 수 있습니다.&cr&cr다음 표와 같이 보고서 제출일 현재, 사내 인공지능 개발 인력이 5개의 제품을 개발 중에 있습니다. 또한 의료인이 주도하여 5개의 제품을 개발 중에 있어 자체 개발 시에 비해 약 2배의 제품 개발이 가능하다는 이점을 누리고 있습니다.
&cr【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】
| 개발방식 | 솔루션 | 주요기능 | 진행상황 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 파이프&cr라인&cr방식 | DEEP:CHEST-XR-03 | 흉부 X-ray 경화, 기흉 검출 | 인허가 완료 | 딥노이드&cr개발&cr주도 |
| DEEP:CHEST-XR-04 | 흉부 X-ray&cr경화, 결절/종괴, 망상음영 등 다질환 검출 및 판독문 작성 | 개발 진행중 | ||
| DEEP:PATH-CRC-01 | 대장병리질환 검출 | 식약처 인허가 신청 준비중 | ||
| DEEP:BONE-FR-01 | 사지골절 분석 | 인허가 완료 | ||
| DEEP:SPINE-AS-01 (가칭) | 강직성 척추염 분석 | 식약처 인허가 신청 준비중 | ||
| DEEP:NEURO-MT-01 | 뇌 영상데이터 modality 변환 | 식약처 인허가 신청 준비중 | ||
| DEEP:BONE-MT-01 | 무릎MRI 반월상연골파열 분석 | 개발 진행중 | ||
| 플랫폼&cr방식 | DEEP:NEURO-AD-01 | 알츠하이머 치매 검출 | 식약처 인허가 신청 준비중 | 의료인&cr개발&cr주도 |
| DEEP:LUNG-CV-01 | 코로나19, 폐렴 분류 및 검출 | 개발 진행중 | ||
| DEEP:LUNG-SG-02 | 폐질환 영역 검출 및 예후예측 | 식약처 인허가 신청 준비중 | ||
| DEEP:SKIN-SC-01 | 피부질환 분류 및 예후예측 | 개발 진행중 | ||
| DEEP:SPINE-CF-02 | 척추압박골절 분류, 예후예측 | 개발 진행중 |
&crTwo-track 방식을 이용 시 신속한 제품 다양성 확보 외에도 상호보완적인 제품 개발이 가능하다는 이점을 누릴 수 있습니다. 파이프라인 방식의 경우 회사의 사업 계획을 반영한 제품 개발이 가능하며, 플랫폼 방식의 경우 의료인이 개발하므로 회사가 놓칠 수 있는 의료 현장에 보다 적합한 제품 개발이 가능하기 때문입니다.&cr
이러한 이점에 근거하여 당사는 파이프라인 방식의 인공지능 개발을 지속하는 동시에 장기적으로 플랫폼 방식의 인공지능 개발을 활성화해 Two-track 방식의 인공지능 제품 개발을 이어가고자 합니다.
&cr(나) DEEP:PHI 공동연구개발을 통한 적극적인 기술영업 진행
당사가 영위하는 의료 인공지능 사업의 영업은 사람의 생명을 다루는 의료업 특성상 전문성과 신뢰성이 중시되고, 신기술인 인공지능이 적용된 제품의 필요성을 인공지능 비전문가인 의료인에게 설득시켜야 한다는 점에서 전통적인 영업 외에도 의료 및 인공지능 전문지식에 기반한 기술영업이 중요합니다.
당사는 플랫폼 비즈니스에 유입되어 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구개발을 진행하는 의료인을 대상으로 인공지능에 대한 접근성을 높이고 병원의 잠재적인 니즈를 발굴해 효과적인 영업을 하고자 의료 및 인공지능 전문인력으로 구성된 임상연구팀을 구성해 기술영업을 수행하고 있습니다. 임상연구인력은 보고서 제출일 현재 대학병원을 중심으로28개 의료기관의 인공지능 연구 컨설팅과 관련 제품 소개 등 월 1~4회의 정기적인 기술미팅을 진행하여 의료인의 니즈를 포착하고 계약 이전 단계의 프리세일즈 (Pre-Sales) 기술영업을 수행하는 세일즈 엔지니어의 역할을 담당하고 있습니다.
위 방식의 기술영업은 의료인의 자체적인 인공지능 연구개발이 가능하도록 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 보유하고 플랫폼 비즈니스를 수행하는 당사의 차별화된 영업방식입니다. 당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업을 향후에도 적극적으로 진행함으로써 DEEP:PHI 연구개발을 진행하는 의료인과 동료 의료인, 그리고 소속병원 대상의 매출을 신장하는 동시에 플랫폼 비즈니스의 활성화를 유도하고자합니다.
&cr(다) 제품 연계 판매를 통한 이익 극대화
당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI 외에도 인공지능 개발, 배포, 활용을 위한 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 보유하여 사용자 목적에 맞는 제품 간 연계 판매를 통해이익의 극대화를 이루고자 합니다.
대표적으로 DEEP:AI와 DEEP:PACS를 연계해 판매하여 이익을 증진시킬 수 있습니다. DEEP:AI를 포함한 대다수의 영상 기반 인공지능 의료기기는 병원의 의료영상 조회ㆍ판독에 사용되는 PACS 시스템에 연동되어야 합니다. 당사는 타사 PACS와 연동해 병원에 납품할수도 있고, DEEP:PACS와 DEEP:AI를 연동하여 두 제품을 동시에 납품해 이익을 증진시킬 수 있습니다. 또한 DEEP:AI와 DEEP:PACS의 연동 및 관리를 당사가 일원화해 진행한다는 점에서 DEEP:PACS가 보급된 병원의 경우 상대적으로 관리 부담을 줄일 수 있어 추가적인 DEEP:AI 구매로 이어지기 쉽다는 장점이 있습니다.
플랫폼 비즈니스에 유입된 병원과 의료인의 경우도 당사가 자체 개발하여 연동성을 높인 4가지 제품군에 대한 수요가 있어 연계 판매를 통한 이익을 실현할 수 있습니다. DEEP:PHI 연구개발 후 DEEP:STORE를 통한 제품 등록(기능 고도화 후 제품 공개 예정), DEEP:PACS를 통한 실제 인공지능 활용, 인공지능 제품개발 시 성능 유효성 검증 등의 목적으로 DEEP:AI 활용에 대한 수요가 존재해 제품 간 연계 판매의 가능성이 높습니다.
당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업, 병원 대상 의료기기 영업을 진행해 병원 및 의료인의 니즈를 포착하고 적합한 제품 간 연계 판매를 진행하여 향후 이익을 증진시키고자 합니다.
(라) 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익구조 형성
당사는 Two-track 사업모델의 한 축인 플랫폼 비즈니스가 지닌 내부 개발 비용 절감, 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화, 의료 현장에 적합한 제품 개발 등의 잠재적인 가치에 주목해 중장기적 관점에서 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익 구조를 구축하고자 합니다.
다음의 플라이휠(Fly-wheel) 구조와 같이 의료인 사용자가 증가할수록 1) DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 증가하고, 2) 연구개발이 증가할수록 제품화되어 활용가능한 의료 인공지능 솔루션이 증가합니다. 3) 인공지능 솔루션이 증가할수록 다양한 의료계의 니즈를 충족할 수 있다는 점에서 인공지능 솔루션 활용이 증가하며, 4) 인공지능 솔루션 활용이 증가할수록 인공지능에 대한 경험 및 관심이 증가합니다. 5) 경험과 관심 증가에 따라 연구자가 유입되어 DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 가속화되는 선순환 구조가 형성됩니다.
당사는 플랫폼 비즈니스의 선순환 구조가 형성될 수 있도록 의료인과 병원을 주요 대상으로 한 인공지능 교육 세미나를 2019년부터 2021년까지 50회 이상 진행하면서 의료인의 플랫폼 참여를 유도하였습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용한 의료인의 연구개발 과정 전반에 걸쳐 인공지능 연구 컨설팅을 진행해 실제 제품화 과정을 지원하였고, 관련 제품의 활용 및 플랫폼 락인(Lock-in)을 유도하였습니다.
&cr당사는 향후에도 의료인과 병원의 인공지능에 대한 니즈를 충족하고 당사의 플랫폼 비즈니스에 유입될 수 있도록 인공지능 교육, 인공지능 컨설팅 진행을 통해 선순환 수익 구조를 이루고자 합니다.
(4) 신규 사업&cr당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있습니다. 이를 활용하여 사업영역을 의료 인공지능 사업에서 나아가 보안 인공지능 사업과 인공지능 교육 사업으로 확장하고자 합니다.&cr&cr(가) 보안 인공지능 사업&cr당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 보안 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 위해 물품을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다.&cr&cr현재 정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하고 있습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였고, 2020년부터 2021년까지 불법복제품 판독 시스템 구축사업을 수행하고 있습니다.&cr&cr공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업의 경우 2020년 말 공동개발을 완료 후 김포공항에서 시범 운영하고 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있습니다.&cr&cr불법복제품 판독 시스템 사업의 경우 국내 4대 분야(IT제품, 생활가전, 이미용품, 자동차) 등에 대한 인공지능 판독 시스템을 개발 중이며, 2022년 이후 상용화를 목표로 하고 있습니다.&cr&cr(나) 인공지능 교육 사업&cr당사는 코딩 없이 인공지능의 개발, 배포, 활용을 진행할 수 있는 인공지능 효율화 툴을 이용하여 인공지능 교육 사업에 진출하고자 합니다.&cr&cr그래픽 유저 인터페이스(GUI) 기반의 드래그&드롭(Drag&Drop) 방식으로 직관적인 인공지능 구조 확인이 가능하고 코딩 없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 2019년부터 현재까지 대학병원, 의료학회, 세미나 등 50 여회의 인공지능 교육을 진행하였습니다. 나아가 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 제품 개발을 진행하는 의료인을 대상으로 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 통해 인공지능 교육에 대한 노하우와 역량을 축적하였습니다.&cr&cr인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 의료 분야 외에도 인공지능 교육에 대한 요청 사례가 증가하고 있습니다. 2020년 하반기부터 직장인을 위한 실무 중심형 교육을 수행하는사설교육기관 내 인공지능 강의 중 일부에 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육과 실습 커리큘럼을 진행 중입니다.&cr&cr또한 2020년 대학 정규 수업의 일부로 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육을 진행하였고, 2021년 물류&서비스, 국방, 반도체, 전자통신, 자동차, 철강 등 6개 산업 분야의 재직자들을 대상으로 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 산업 분야 별 인공지능 솔루션 개발 지원을 진행 중에 있습니다.&cr&cr이처럼 당사의 인공지능 교육을 위한 제품 보유, 다년 간 축적한 인공지능 교육 역량 및 시장의 높은 수요 확인에 따라 2021년 별도의 교육팀을 구성하여 인공지능 교육 사업 분야로 사업 확장을 계획하고 있습니다.&cr
나. 시장 현황&cr&cr(1) 시장의 특성&cr&cr(가) 주요 목표시장과 그 특성
당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI, DEEP:STORE)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다.&cr&cr해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.
① 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.
② 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.&cr
③ 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.
&cr(나) 산업의 연혁
인공지능이란, 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능’을 의미합니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어는 1956년 영국 디트머스 회의에서 컴퓨터/인지과학자인 존매카시에 의해 처음 사용되었으며, 인공지능 산업의 초창기에는 인공지능을 구현하기 위한 컴퓨팅 자원 등의 한계로 논의가 확대되지 못하였습니다.
이후 1997년 IBM의 딥블루가 체스 챔피언인 개스 카스파로프를 꺾고, 2011년에는 역시 IBM의 왓슨이 인기 퀴즈쇼였던 제퍼디에서 최다 연승 챔피언인 켄제닝스와 최다 상금 획득자 브래드 러터를 꺾으면서 인공지능에 대한 기대감이 높아졌습니다. 향상된 컴퓨팅 자원,학습에 활용할 수 있는 데이터의 급증, 새로운 인공지능 신경망의 구현 등의 이유로 2012년 이후 영상 분야를 중심으로 인공지능의 성능이 급격히 발전하였고, 2016년 딥마인드의알파고와 이세돌 9단의 대국 이후 인공지능에 대한 사회의 관심이 높아졌습니다.
최근 들어 인공지능 수준은 더욱 빠르게 발전하고 있어 향후에는 일상 생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 기반기술로서 응용 영역이 크게 확대될 전망입니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 비롯해 금융, 농업, 헬스케어, 자동차, 물류 등에 이용되고 있습니다. 인공지능 수준은 음성이나 이미지를 인식하고 분류하는 것은 물론 언어 번역, 자율주행, 기사 작성 등도 수행할 수 있습니다. 한발 더 나아가 인간의 감정까지 모방하는 컴퓨터 등 인공지능 확산이 빠르게 이루어지고 있습니다.
이에 주요 국가들은 정부 차원에서 인공지능의 장기적 R&D 투자, 법/규제 개선, 인력 양성등의 정책 환경을 마련하고 R&D 협력 체계 구축을 통해 인공지능 생태계를 활성화하는데 주력하고 있습니다. 구체적인 정책 내용은 국가별로 상이할 수 있으나, 공통적으로 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 교육, 공공 및 민간 영역 적용, 윤리, 표준화, 규제, 데이터 및 디지털 인프라 제공 등을 포함하고 있습니다.
우리나라 또한 인공지능 산업 육성을 위해 정부 차원의 적극적인 지원 정책을 시행하고 있습니다. 2017년에는 범국가적인 4차 산업혁명 중장기 전략으로 '혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획'을 발표하였고 2018년에는 AI기술력 확보, 4차 산업혁명 대응계획 실현을 위해 'AI R&D 전략'을 수립하였습니다. 2020년 이후 2025년까지 정부는 총 160조원의 사업비를 투입하는 디지털 뉴딜 사업을 진행해 인공지능 산업에 대한 대규모 투자를 통한 산업 활성화를 주도하고 있습니다.
&cr(다) 수요 변동 요인
오늘날 인구 고령화의 심화, 의료 정보의 디지털화 가속, 의료 정보의 양의 급격한 증가 및전반적인 의료 수준에 대한 눈높이 향상 등의 요인으로 근거중심의학(Evidence-based medicine)으로부터 개인맞춤의학(Personalized medicine)으로의 전환이 이뤄지고 있습니다. 현재 의료계 전반에 걸쳐 양적, 질적으로 급증하는 사회의 요구를 충족하기 위해 빠른 속도로 누적되는 진료 데이터, 의료영상 데이터에서 일정 패턴을 찾아 의료행위를 보조하는 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있습니다.&cr
의료 인공지능에 대한 높은 사회의 관심이 실제 수요로 이어지기 위해서는 크게 실제 의료환경에서의 인공지능 의료기기 유용성 입증과 인공지능 의료기기 수가제도 마련이 중요합니다.&cr
의료 행위는 사람의 생명과 직결되므로 충분한 임상 검증이 요구됩니다. 인공지능 의료기기는 도입 초기 단계로 임상검증 진행 중에 있으며, 의료인의 임상적 유용성에 대한 확신 이후 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이와 관련해서 2020년 데이터 3법 개정에 따라 임상 검증 시 필수적인 다기관의 임상 검증용 의료 데이터 활용이 수월해지는 점이 긍정적인 수요변동요인으로 작용할 것으로 기대됩니다. 환자의 개별적인 동의 없이도 연구 목적의 데이터 활용의 길이 열림에 따라 인공지능 성능 개선을 위한 학습 데이터 활용 및 임상 검증을 위한 실제 의료 현장의 데이터 활용이 증가된다면, 인공지능 의료기기의 유용성이 높아지는 동시에 유용성에 대한 의료인의 확신이 생겨 수요 증가로 이어질 수 있습니다.&cr
현재 인공지능 의료기기에 대한 가산 수가 적용 없이 판매와 활용이 이뤄지고 있으나, 가산 수가가 적용된다면 병원의 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 관련해 2019년 보건복지부와 건강보험심사평가원이 인공지능 의료기기를 포함한 혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인을 공개한 것을 시작으로 2020년에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 마련되었습니다.&cr&cr인공지능 의료기기에 대한 수가제도 마련 논의가 활발히 이뤄진다는 점이 향후 긍정적인 수요 변동요인으로 작용할 것으로 판단됩니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS 수요 및 시장의 급격한 확대가 가능했던 것처럼 현재 논의되는 인공지능 의료기기 가산 수가 도입 시 수요가 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다.&cr
(라) 정책동향&cr&cr1) 전세계적 정책 동향&cr인공지능에 대한 전 세계 국가의 관심이 고조되면서, 각 국가에서는 경쟁적으로 주요한 관련 정책들을 수립하고 있습니다. 특히 2020년의 코로나19에 대한 대응 방안으로 비대면 원격진료, 인공지능 폐 CT 영상 진단 등 의료 인공지능 제품 활용성이 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이에 따라 전통적인 의료 수가 체계 하에서 아직 보험 적용이 어려웠던 의료 인공지능 제품을 비롯한 디지털 헬스케어 제품에 대해 전세계적으로 보험 수가 적용 사례가 점차 증가하고 있습니다.&cr
① 미국 &cr미국에서 건강보험 수가를 적용 받은 대표적인 사례로 HeartFlow사의 관상동맥 CT 진단 솔루션이 있습니다. 해당 솔루션은 관상동맥 CT에서 혈액 흐름상태를 자동으로 분석하여 혈관 조영술 검사가 불필요한 환자를 선별해주는 제품으로, 그 효용성을 인정받아 미국에서 2018년 건당 1,450달러의 보험수가가 적용되었습니다. 나아가 영국과 일본에서도 보험수가를 적용 받아, 향후 의료 인공지능 제품의 보험 수가 적용에 대한 긍정적인 선례로 자리잡았습니다.
2020년에는 Viz.AI사의 뇌졸중 인공지능 진단 솔루션도 상당한 임상 개선 효과를 인정받는신기술 제품에 대해 수가를 적용하는 신기술 추가 지불보상(New Technology Add-On Payment, NTAP)이 부여되어 건당 최대 1,040달러의 수가를 지원받게 되었습니다. 해당 인공지능 솔루션을 시작으로 2020년 말 기준 5개 이상의 의료 인공지능 기업이 NTAP 적용을 의뢰하는 등 미국 내 의료 인공지능 제품에 대한 수가 적용 논의가 증가하는 상황입니다.
② 독일 &cr2019년 말 독일에서는 인공지능 제품을 비롯한 디지털헬스케어 제품에 대한 수가 적용을 위한 디지털헬스케어법이 통과되어 다양한 제품이 정식 수가 혹은 임시 수가를 부여받았습니다. 2021년 기준 정식 수가를 부여받은 제품은 GAIA AG사의 다발성 경화증 제품과 공황장애 제품, mementor DE GmbH사의 불면증 제품 총 3개로, 건당 400~700유로의 수가를인정받았습니다. 향후 독일에서는 디지털헬스케어법을 토대로 인공지능 제품에 대한 의료수가 체계가 확립될 것으로 기대되고 있습니다.
&cr2) 국내 정책 동향
국내에서도 인공지능 발전에 발맞춰 정책적 지원이 증가하고 있는 추세입니다. 식약처에서는 2017년 '인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인’, '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가, 심사 가이드라인’을 발간했고, 2019년 개정 안내서도 발간했습니다. 인공지능 기반 의료기기 해당 여부, 성능 검증 요건 등 판단 기준 가이드라인을 통해 다수 업체가 신속한 인허가를 진행할 수 있게 되었습니다.&cr&cr2019년 말에는 『의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법』에 근거해 보건복지부의 『혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인』 이 마련되어 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 적용에 대한 적극적인 논의가 이루어졌습니다.&cr&cr2020년 말에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 추가 발표되었습니다. 해당 가이드라인에 따라 의료 인공지능 제품이 기존에 제공하지 못하는 새로운 의학적 정보를 제공하거나, 기존 의료행위 대비 환자에게 제공되는 이익과 비용효과성이 입증되는 경우 건강보험 상의 추가적인 가치를 인정받을 수 있게 되었습니다.
현재 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 적용 사례는 아직 없으나, 코로나19 이후 형성된 비대면, 인공지능 원격 진단에 대한 사회적 공감대, 이에 부합하는 정부의 적극적인 정책적 지원에 따라 건강보험 수가 적용 사례가 증가할 것으로 예상됩니다.
(2) 시장의 규모 및 전망&cr&cr(가) 의료 인공지능 플랫폼 시장&crTechnavio의 'Global Artificial Intelligence Platforms Market 2020-2024’ 보고서에 따르면인공지능 플랫폼 시장은 2019 년부터 2024년까지 33.42 %의 성장률을 보이며 2019년 3,876 백만 달러에서 2024년 16,390백만 달러로 급속히 성장할 것으로 전망하고 있습니다. FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' 보고서에 따르면 전체 인공지능 플랫폼 시장 중 의료 인공지능 플랫폼 시장의 비율은 10%에 해당하여, 이를 고려한 의료 인공지능 플랫폼 시장규모는 다음 표와 같습니다.&cr&cr【세계 인공지능 플랫폼 시장규모(2019년 ~ 2023년)】
(단위 : 백만달러) 세계 인공지능 플랫폼 시장규모 (2019년-2023년).jpg 세계 인공지능 플랫폼 시장규모 (2019년-2023년)
&cr【Top Use Cases for AI Based on 2017 Market Share】
top use cases for ai based on 2017 market shaer.jpg top use cases for ai based on 2017 market shaer
출처) FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' (IDC 자료에서 재인용)&cr&cr【의료 인공지능 플랫폼 시장 규모(2019년 ~ 2023년)】
(단위 : 백만달러, 억원)
| 구분 | 2019년 | 2020년 | 2021년 | 2022년 | 2023년 | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 인공지능플랫폼&cr시장규모(달러기준) | 3,876.56 | 5,082.95 | 6,713.56 | 8,944.48 | 12,033.01 | 33.42% |
| 환율(원화/달러) | 1,180.05 | |||||
| 인공지능플랫폼&cr시장규모(원화기준) | 45,745.35 | 59,981.35 | 79,223.36 | 105,549.34 | 141,995.53 | 33.42% |
| 의료인공지능&cr플랫폼 비중 | 10% | |||||
| 의료인공지능&cr플랫폼 시장규모&cr(원화기준) | 4,574.53 | 5,998.14 | 7,922.34 | 10,554.93 | 14,199.55 | 33.42% |
주1) 의료 인공지능 플랫폼 시장 규모 = 인공지능 플랫폼 시장 규모 × 10%&cr주2) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정&cr
(나) 의료 인공지능 솔루션 시장&cr시장조사 전문기업인 Transparency market research의 ‘AI in Medical Imaging Market’ 보고서에 따르면 의료 영상 분야에서 인공지능 시장은 2018년 2억 6천만 달러 규모에서 2027년 74억 4천만 달러로 CAGR 44.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 규모를 성장시키는 요인으로는 인공지능 기술에 대한 연구개발 증가 및 실시간 모니터링, 자가 건강관리, 진단 지원 등 의료기기 산업에서 인공지능 활용의 확대로 인한 것으로 나타났습니다.&cr&cr【인공지능 의료영상 시장 규모(의료영상장비별 분류)】
(단위 : 백만달러)
| 구분 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| X-ray | 168.2 | 243.4 | 351.4 | 506.5 | 728.7 | 1,046.7 | 1,500.8 | 2,148.7 | 3,070.1 | 4,381.0 | 43.5% |
| CT | 37.3 | 55.9 | 83.5 | 124.5 | 185.1 | 274.7 | 406.7 | 600.7 | 884.9 | 1,300.7 | 48.2% |
| MRI | 28.7 | 42.6 | 63.1 | 93.3 | 137.7 | 203.0 | 298.5 | 438.1 | 641.7 | 938.3 | 47.2% |
| 초음파 | 17.1 | 25.2 | 37.0 | 54.3 | 79.4 | 116.0 | 169.1 | 246.1 | 357.3 | 517.9 | 45.9% |
| 분자영상 | 12.2 | 17.6 | 25.2 | 36.2 | 51.7 | 73.8 | 105.2 | 149.6 | 212.4 | 301.2 | 42.6% |
| 합계 | 263.5 | 384.7 | 560.3 | 814.8 | 1,182.7 | 1,714.1 | 2,480.3 | 3,583.2 | 5,166.4 | 7,439.1 | 44.8% |
출처) Transparency의'AI in Medical Imaging Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast, 2019-2027'&cr&cr당사의 의료 인공지능 솔루션은 현재 의료영상 위주로 구성되어 있어 인공지능 의료영상 시장에 속한다고 볼 수 있습니다. 따라서 해당 자료를 토대로 의료 인공지능 솔루션 시장의 규모를 예측하면 다음 표와 같습니다.&cr
【세계 의료 인공지능 솔루션 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】
(단위 : 백만달러, 억원)
| 구분 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 의료&cr인공지능 솔루션&cr시장규모&cr(달러기준) |
384.7 | 560.3 | 814.8 | 1,182.7 | 1,714.1 | 44.8% |
| 환율&cr(원화/달러) | 1,180.05 | |||||
| 의료&cr인공지능&cr솔루션&cr시장규모&cr(원화기준) | 4,539.65 | 6,611.82 | 9,615.05 | 13,956.45 | 20,227.24 | 44.8% |
주) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정&cr&cr(다) PACS 시장&cr한국보건산업진흥원의 '보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59' 보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 연 평균 5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 34.6억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 연 평균 44.8%로 성장하는 인공지능 의료영상 시장에 비해서는 상대적으로 낮은 성장률이지만, 지속적으로 성장할 것으로 판단됩니다. 특히 인도 및 중국과같은 신흥국을 중심으로 작은 병원과 진단 센터에서 주로 사용하는 MINI PACS 및 250~500개 병상을 보유한 병원과 진단센터에서 주로 사용하는 Mid-end PACS가 빠르게 성장할 전망입니다. 위 보고서의 2019년~2021년 시장규모 및 연 평균 5.64%의 CAGR 자료를 토대로 2023년까지의 시장 규모 예측을 정리하자면 다음 표와 같습니다.&cr
【세계 PACS 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】
(단위 : 억달러, 억원)
| 구분 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PACS 시장규모 (달러기준) |
30.9 | 32.7 | 34.6 | 36.6 | 38.6 | 5.64% |
| 환율&cr(원화/달러) | 1,180.05 | |||||
| PACS 시장규모 (원화기준) |
36,463.55 | 38,587.64 | 40,829.73 | 43,132.53 | 45,565.20 | 5.64% |
출처) 한국보건산업진흥원, 보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59, 2018년&cr주) 환율은 한국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정&cr
(라) 당사가 접근할 수 있는 유효시장 규모&cr의료 인공지능 플랫폼 시장, 의료 인공지능 솔루션 시장, PACS 시장의 규모를 더한 당사의 유효시장 규모는 다음 표와 같습니다.&cr
【의료 인공지능 시장 중 당사의 유효시장 규모 예측(2019년 ~ 2023년)】
(단위 : 억원)
| 구분 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
|---|---|---|---|---|---|
| 의료&cr인공지능 플랫폼&cr시장규모 |
4,574.53 | 5,998.14 | 7,922.34 | 10,554.93 | 14,199.55 |
| 의료&cr인공지능&cr솔루션&cr시장규모 | 4,539.65 | 6,611.82 | 9,615.05 | 13,956.45 | 20,227.24 |
| PACS&cr시장규모 | 36,463.55 | 38,587.64 | 40,829.73 | 43,132.53 | 45,565.20 |
| 총&cr시장규모 | 45,577.73 | 51,197.59 | 58,367.11 | 67,643.91 | 79,991.99 |
다. 경쟁 현황&cr&cr(1) 시장 경쟁 상황&cr&cr(가) 경쟁 형태
당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다.
특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.
당사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인 Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다.&cr
업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 글로벌 대기업은 인공지능전문 기업과의 협업을 통해 인공지능 역량을 강화해 향후 성장 가능성이 높은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.
병원 내 인프라를 보유한 PACS 업체와 인공지능 제품을 보유한 인공지능 업체 간 협업이 대표적인 예로, 당사 또한 이러한 움직임에 맞추어 국내 주요 PACS 업체와의 소프트웨어 공급 계약 및 업무 협약을 통한 협업을 진행하고 있습니다. 또한 당사는 제약 분야의 글로벌 기업인 Novartis Korea와 2020년부터 인공지능 공동연구개발을 진행하는 등 글로벌 기업과의 협업을 통한 시너지 형성에 힘쓰고 있습니다.
&cr(나) 진입 장벽
의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위한 선결조건으로 양질의 데이터 취득 역량이 필요하며, 의료기기인 인공지능 제품을 상용화하기 위해 식약처의 인허가를 필수적으로 받아야 하는 특성상 개발 시 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 또한 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크가 필요합니다. 위 기재한 데이터, 개발 시 비용 및 기간, 인적 네트워크와 함께 지식재산권을 통한 기술보호 등이 의료 인공지능 시장의 주요한 진입장벽으로 작용합니다.
【의료 인공지능 시장의 주요 진입장벽】
| 진입장벽 요인 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 | 인공지능 학습의 성능을 높이기 위해서는 양질의 데이터 확보가 필요합니다. 데이터 확보를 위한 의료 및 정부 기관과의 협업 관계 구축 및 투자 비용 등이 진입장벽으로 작용합니다. |
| 개발시 비용&cr및&cr기간 | 인공지능 의료기기 개발 시 인공지능 기술 개발, 백엔드와 프론트엔드 기술개발, 병원 내 시스템과의 연계 기술개발 등 다양한 개발 범위를 커버할 수 있는 경험 많은 개발인력 채용과 운영을 위한 비용 투자가 필요합니다. 또한 개발 이후에도 의료기기 특성상 상용화를 위해 식약처 인허가를 획득에 따르는 비용 및 기간 또한 소요된다는 점이 시장의 주요 진입장벽으로 작용합니다. |
| 인적 네트워크 | 의료 인공지능 제품의 고도화를 위해서는 실제 사용자의 요구 반영과 편의성 증진이 필요하며, 이를 달성하기 위해서는 끊임없는실사용자 의견 청취와 피드백이 필요합니다. 주요 사용자인 의료인 및 병원과의 긴밀한 관계를 유지하는 것이 의료 인공지능 시장의 진입장벽으로 작용합니다. |
| 지식재산권 | 인공지능 시장에 먼저 진출한 회사들이 의료 인공지능 기술 관련특허 등 지식재산권을 확보하고 있습니다. 이러한 특허는 의료 인공지능 시장의 신규 진입 기업의 기술 개발과 활용 시 진입장벽으로 작용할 수 있습니다. |
&cr당사의 경우 의료 인공지능 도입 초창기인 2015년부터 인공지능 개발을 진행해 온 경험으로, 다년간에 걸친 집중적인 기술 개발을 마쳐 제품을 출시했습니다. 해당 기간동안 축적한 인적 네트워크와 데이터 취득역량 및 의료 인공지능 솔루션(DEEP:AI) 개발 과정에서 확보한 지식재산권, 그리고 개발비용을 감소시키고 개발 시간을 단축할 수 있는 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 통해 후발주자와의 격차를 더욱 벌리고자 합니다.&cr&cr(2) 경쟁업체 현황&cr당사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.&cr
【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】
| 경쟁업체명 | 국가 | 주요 제품 |
|---|---|---|
| 루닛 | 한국 | 흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| 뷰노 | 한국 | 골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| 제이엘케이 | 한국 | 뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유 |
| 코어라인소프트 | 한국 | 폐질환 등 인공지능 의료기기 및 의료영상 전송/조회/출력용 의료기기 개발 및 보유 |
| Arterys | 미국 | 심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유 |
| aidoc | 이스라엘 | 뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| ContextVision | 스웨덴 | X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| iCAD | 미국 | 유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유 |
| Infervision | 중국 | 폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| LPixel | 일본 | 뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
| Zebra Medical Vision | 이스라엘 | 심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유 |
2. 주요 제품 및 서비스
가. 제품현황&cr
(1) DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)
(가) 제품 분류&cr당사는 보고서 제출일 현재까지 식약처 인허가를 받은 총 17개의 DEEP:AI 제품을 보유하고 있습니다. 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환, 흉부질환 등 주요 질환 별 제품을 보유하고 있고 지속적인 제품개발을 진행하고 있어 총 보유 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. 각 제품 별 목표질환 및 제품 모델명, 주요 기능은 아래의 표와 같습니다.
【DEEP:AI 주요 제품 분류】
| 제품명 | 목표질환 | 모델명 | 기능 |
|---|---|---|---|
| DEEP:NEURO | 뇌혈관질환 | DN-CA-01 | 뇌 MRI 영상 내 &cr 질환 위치 정보 제공을 통한 &cr 뇌동맥류 검출 보조 기능 |
| DN-HE-01 | 뇌 CT 영상의&cr 주변보다 밝은 뇌 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DEEP:LUNG | 폐질환 | DL-LN-01 | 폐 CT 영상 내 &cr 질환 위치 정보 제공을 통한 &cr 폐결절 검출 보조 기능 |
| DL-SG-01 | 폐 CT 영상 내&cr 폐 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DEEP: SPINE | 척추질환 | DS-CF-01 | 척추 X-ray 영상 내&cr 질환 위치 정보 제공을 통한 &cr 요추 압박골절 검출 보조 기능 |
| DS-SC-01 | 척추 X-ray 영상 내&cr 양끝 척추뼈 사이 각도에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DS-ID-01 | 척추 MRI 영상 내&cr 척추간판 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DS-BM-01 | 척추 MRI 영상 내&cr 주변보다 어두운 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DEEP:CHEST | 흉부질환 | DC-XR-01 | 흉부 X-ray 영상 내&cr 둥근 형태의 밝은 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 |
| DC-XR-02 | 흉부 X-ray 영상 내 &cr 폐영역 시각화 및 심흉비에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DC-XR-03 | 흉부 X-ray 영상 내 &cr 질환 위치 정보 제공을 통한 &cr 폐경화, 기흉 검출 보조 기능 | ||
| DEEP:BREAST | 유방질환 | DB-MS-01 | Mammography 영상 내 &cr 둥근 형태의 밝은 영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 |
| DB-SG-01 | Mammography 영상 내 &cr 유방섬유유선조직에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DEEP:ENDO | 내시경병변 | DE-ST-01 | 위내시경 영상 내 &cr 융기영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 |
| DE-CL-01 | 대장내시경 영상 내 &cr 융기영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 | ||
| DEEP:DENTAL | 치주질환 | DD-CS-01 | 치과용 파노라마 X-ray 영상 내 &cr 치근영역에 대한&cr 정량적 영상 분석 기능 |
| DEEP:BONE | 골절 | DB-FR-01 | 손목 X-ray 영상 내 &cr 어두운 또는 불연속적인 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능 |
(나) 제품 개요 및 주요 기능
DEEP:AI는 의료 인공지능 솔루션으로 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변 영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료행위를 보조하는 역할을 수행합니다. 또한 당사는 질환 다양성 확대 및 분석 결과의 명확한 전달을 위한 시인성 향상 등을 위한 DEEP:AI의 기능 고도화를 지속적으로 진행하고 있습니다.&cr&crDEEP:AI의 주요 기능은 아래와 같습니다.
- 의료 영상 데이터 대상 질환 분류 (Classification)
- 특정 병변 기준으로 병변 영역 검출 (Segmentation, Detection)
- 데이터 분석을 통한 예후 예측 (Prediction)
- 분석 결과에 대한 심층 레포트 생성
(다) 제품의 경쟁력&cr당사의 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 17개로, 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI와의 연동이 가능하다는 점 덕분에 다수의 제품을 개발하고 보유할 수 있었습니다. DEEP:PHI에서 쉽게 DEEP:AI를 개발하고 필요 시 고도화까지 연속적으로 운영이 가능하여 다양하고 전문적인 DEEP:AI 제품들이 신속하게 개발될 수 있습니다. 또한 개발이 완료된 DEEP:AI 제품들은 당사의 DEEP:PACS에 쉽게 연동 탑재되어 의료현장에서 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.
&cr【DEEP:AI 제품 경쟁력 요약】
| 구분 | 경쟁력 |
|---|---|
| AI 솔루션 확장성 | 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 통해 개발되는 의료 인공지능 제품들이 솔루션 형태로 지속적으로 업데이트될 예정 |
| 다수의 질환 커버 | 식약처 인허가 17건의 솔루션 보유로 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환 등 크게 7가지 영역의 질환 커버 가능 |
| 손쉬운 PACS 탑재 | 당사의 DEEP:PACS와 연동되어, 개발된 솔루션을 의료 현장에서 손쉽게 활용 가능 |
(2) DEEP:PHI (인공지능 개발툴)&cr
(가) 제품 개요 및 주요 기능
DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 특히 코딩에 익숙하지 않거나 인공지능 프로그래밍 경험이 없더라도 DEEP:PHI를 이용해 쉽게 연구를 수행할 수 있습니다. 이를 위해 인공지능 연구에 필요한 이미지 전처리 모듈, 신경망 모듈이 기본으로 제공되고, 다양한 템플릿 프로젝트가 공유되어 쉽게 인공지능 연구개발을 시작할 수 있습니다. DEEP:PHI 주요 기능은 아래와 같습니다.
- 다양한 포맷의 의료 영상/레코드 파일 및 2D, 3D 레이블링 파일 지원
(DICOM, SVS, PNG, JPG, XLS, CSV, TIFF, NIFTI 등)
- 70여 개의 전처리 기술, 50여 개의 인공지능 신경망 모듈을 지원
- 성능 지표 관리 기능 제공 (학습 및 검증 히스토리 저장 및 관리)
- 컴퓨팅 자원 분산 기능 지원
- 인공지능 학습결과 테스트 및 배포 기능 지원
- 프로젝트 공유 및 복사 기능 제공&cr
(나) 제품의 경쟁력
DEEP:PHI의 경쟁력은 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 적용하여 프로그래밍을 모르더라도 인공지능 연구를 진행하여 빠르게 결과를 도출 할 수 있다는 점입니다. DEEP:PHI의 모든 기능은 웹 환경에 접속하여 바로 실행이 가능하므로 연구자가 별도의 인공지능 H/W, S/W 환경을 구축하지 않아도 되는 편리함도 제공합니다. 또한, 연구 결과물은 공유할 수 있고, 필요 시 유사 프로젝트에 재사용할 수 있어 연구의 연속성과 지속가능성이 우수합니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.
&cr【DEEP:PHI 제품 경쟁력 요약】
| 구분 | 경쟁력 |
|---|---|
| 코딩없는 GUI 방식 | - 의료인이 코딩 없이 GUI 방식으로 인공지능 연구 가능 - 드래그앤드롭 및 파이프라인 연결 방식으로 직관적 사용 가능 |
| 실시간 공동연구 가능 | - 의료인 간 연구 협업을 위해 실시간 동작 연동, 채팅 기능, 결과 공유, 히스토리 공유 등의 기능 제공 |
| 클라우드 연구환경 | - 개인 사용자가 인공지능 개발 환경을 구축하지 않아도 웹으로 접속하여 실행 가능 |
| 제품 간 연동 | - 당사의 인공지능 마켓플레이스 DEEP:STORE와도 연동 가능 |
| 연구결과 자산화 | - 연구결과의 공유 및 확산을 통해 연속성 및 지속가능성 강화 |
(3) DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스)
(가) 제품 개요 및 주요 기능
DEEP:STORE는 인공지능 마켓플레이스입니다. 인공지능 앱 형태의 솔루션을 사용자 간 거래할 수 있는 공간으로 보고서 제출일 현재 DEEP:STORE는 비공개 상태로 추가 기능을 개발 중입니다. 향후 인공지능 솔루션 개발자는 자신이 개발해 식약처의 인허가를 획득한 인공지능 의료기기를 앱 형태로 DEEP:STORE에 배포할 수 있고, 의료현장의 사용자는 인공지능 판독을 위해 필요한 앱을 구독하여 PACS를 통해 쉽게 판독에 활용할 수 있도록 개발을 진행하고 있습니다. 향후 개발이 완료되어 일반에 공개된 이후 DEEP:STORE가 제공할 예정인 주요 기능은 아래와 같습니다.
- 식약처 인허가를 획득한 의료 인공지능 솔루션을 앱 형태로 등록 및 구독을 지원하는 마켓플레이스
- DEEP:PHI로 개발한 의료 인공지능 모델을 앱 형태로 배포/등록
- PACS와 연동하여 사용자가 구독한 앱에 대한 판독 실행 및 처리 지원
- 앱 판매 및 구매 내역은 결제 및 정산관리 시스템을 통해 개발자와 회사 간의 수익 공유가 가능하도록 지원
(나) 제품의 경쟁력
DEEP:STORE의 개발이 완료되면 병원의 의료진은 DEEP:STORE를 통해 온라인에서 시공간의 제약 없이 인공지능 솔루션을 확인하고 필요한 제품을 선택하여 구독 및 활용을 할 수 있습니다. 그리고 구독한 제품은 DEEP:PACS 또는 병원 내의 기존 PACS 시스템과도 연동하여 사용성을 높일 수 있습니다.&cr
또한 의료 인공지능 연구자는 DEEP:STORE를 통해 자신이 개발한 인공지능 솔루션을 등록하여 수익을 얻을 수 있으므로 마켓플레이스로의 참여 동기를 높일 것으로 기대됩니다.&cr
DEEP:STORE의 개발 후 기대되는 주요한 제품 경쟁력은 다음과 같습니다.
&cr【DEEP:STORE 제품 경쟁력 요약】
| 구분 | 경쟁력 |
|---|---|
| 간편한 앱 등록 (기능 개발 완료) |
- 당사의 DEEP:PHI를 통해 전달받은 인공지능 모델을 기반으로 인공지능 앱으로 자동 생성, 빌드, 및 패키징 가능 |
| 온라인 거래 지원 (기능 개발 완료) |
- 온라인을 통한 시간/공간 제약없이 원하는 인공지능 솔루션을 구독 방식으로 사용하고 실시간 연동 및 업그레이드 지원 용이 |
| 서비스 확장성 (기능 개발 완료) |
- 당사의 DEEP:PACS 뿐 아니라 타사 PACS 또한 연동 가능 |
| 학습 고도화 지원 (예정) |
- 판독 결과 데이터를 쌓아 이를 DEEP:PHI와 연동하여 인공지능 모델 고도화에 활용하는 연속 학습 기능 지원 |
| 수익 공유/참여 유도 (예정) |
- 마켓플레이스 수익 공유로 의료인의 참여 유도 강화 |
(4) DEEP:PACS (인공지능 PACS)&cr
(가) 제품 분류&cr당사의 DEEP:PACS 제품군은 운영 환경에 따라 PC 설치용 PACS인 DEEP:PACS-Pro와 DEEP:PACS-CS, Web 기반 PACS인 DEEP:PACS-Zero, 그리고 의료영상 레이블링 기능을 제공하는 DEEP:LABEL로 구성되어 있습니다.
&cr【DEEP:PACS 주요 제품 분류】
| 제품명 | 사용범위 | 세부 기능 |
|---|---|---|
| DEEP:PACS-Pro (개발 진행중) |
의료영상&cr저장전송 | - PC 설치용 PACS(고도화 버전) - 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능 |
| DEEP:PACS-CS&cr(인허가 완료) | - PC 설치용 PACS(경량화 버전)&cr- 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능 | |
| DEEP:PACS-Zero (인허가 완료) |
- Web 기반 PACS - 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능 |
|
| DEEP:PATHOLOGY&cr(개발 진행중) | 병리영상&cr관리 및&cr레이블링 | - Web 기반 디지털 병리 시스템&cr- 병리영상 관리 및 뷰어 기능&cr- 병리영상 레이블링 기능 |
| DEEP:LABEL (고도화 진행중) |
의료영상 레이블링 |
- 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 보조 기능 - 반자동 레이블링 기능 |
(나) 제품 개요 및 주요 기능
DEEP:PACS는 인공지능 PACS로 영상진단장치(CT, MRI, X-ray, Mammography, Ultrasoonography 등)를 통해 의료영상정보를 획득하거나, 저장, 전송, 검색하는데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템입니다. 특히 당사의 PACS는 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 분석을 수행하는 등 인공지능에 특화된 기능을 제공하여 차별화를 추구하고 있습니다. DEEP:PACS의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 의료 영상 조회 및 판독 기능
- 인공지능 영상 판독 기능
- 인공지능 학습데이터 레이블링 지원
- 반자동 레이블링 및 3D 볼륨 생성 기능
- DEEP:AI 솔루션 연동 및 인공지능 영상 분석 지원
(다) 제품의 경쟁력
당사의 DEEP:PACS는 일반 PACS의 기본 기능을 제공하면서 동시에 인공지능 판독 지원 및 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. DEEP:AI와 연동되어 PACS 내에서 쉽게 인공지능 판독을 실행하여 결과를 확인할 수 있고, 별도의 레이블링 툴이 없이도 인공지능 학습을 위한 데이터 레이블링 작업이 가능합니다. 또한, 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송하여 기존 연구에 이어서 후속 연구를 진행할 수 있도록 지원합니다. DEEP:PACS의 상세 경쟁력은 아래와 같습니다.
&cr【DEEP:PACS 제품 경쟁력 요약】
| 구분 | 경쟁력 |
|---|---|
| PACS 기본 기능 충실 | - 의료 영상 데이터 조회/ 판독 기능 등 PACS 기본 기능 제공 |
| AI 특화 기능 제공 | - 당사의 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 판독 가능 |
| 레이블링 기능 제공 | - 별도 S/W없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능 |
| 타 시스템과 연동 | - PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원 |
3. 원재료 및 생산설비
&cr가. 원재료&cr당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로 주요 제품 특성 상 원재료의 주요 매입처가 존재하지 않습니다.&cr&cr 나. 생산설비&cr당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로, 일반적인 제조업 형태의 생산설비를 구비하고 있지 않습니다. 다만, 제품 개발을 위한 인력의 투입과 서비스 제공을 위한 PC 등의 유형자산과, 특허권 및 상표권 등으로 구성되는 무형자산을 보유하고 있습니다.&cr
4. 매출 및 수주상황
&cr 가. 매출실적&cr 당사의 영업부문은 인공지능 의료영상판독솔루션 개발의 단일부분으로 구성되어 있으나, 부분에 배부될 자원에 대한 의사결정을 하고 부문의 성과를 평가하기 위하여 최고 영업의사결정자가 주기적으로 검토하는 내부보고 자료에 기초하여 부문을 구분하고 있습니다.
(단위 : 천원, %)
| 구 분 | 제15기 1분기 | 제14기 1분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 금 액 | 비 중 | 금 액 | 비 중 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 라이선스 제공 | 67,920 | 47.2% | 7,177 | 21.0% |
| 상품 매출 | 14,446 | 10.1% | - | 0.0% |
| 용역 제공 | 61,273 | 42.7% | 27,000 | 79.0% |
| 합 계 | 143,639 | 100.0% | 1,039,944 | 100.0% |
나. 수주상황
| (단위 : 천원) |
| 품목 | 수주&cr일자 | 납기 | 수주총액 | 기납품액 | 수주잔고 |
|---|---|---|---|---|---|
| 금액 | 금액 | 금액 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 인공지능 기반 요로상피암 세포병리&cr진단 알고리즘 프로그램 | 2022.3.11. | 2023.4.30. | 135,000 | - | 135,000 |
다. 판매경로&cr당사의 모든 매출은 당사와 고객사간 직접거래 형태로 이루어지고 있습니다.&cr&cr 라. 판매전략&cr당사는 타겟 고객의 특성에 따라 영업형태(일반영업&기술영업), 판매채널(직접판매&채널사판매), 판매형태(제품단독판매&제품연계판매)를 다각화하여 판매를 진행하고 있습니다.&cr
(1) 영업형태에 따른 판매전략&cr당사는 기술영업과 일반영업을 상호보완적으로 활용함으로써 당사 제품에 대한 영업기회를 확대하고 있습니다.&cr
먼저 당사는 최근의 인공지능 연구개발에 대한 의료인의 높은 관심에 근거하여 인공지능 교육 세미나와 인공지능 연구 컨설팅을 통한 기술영업을 수행하고 있습니다. 보고서 제출일 현재 학회, 병원 세미나 등을 통해 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 세미나를 50여회 진행하여 의료인 대상 인공지능 역량 강화 및 당사 홍보 효과를 얻고 있습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구를 수행하는 대학병원 소속 의료인을 대상으로 연구 컨설팅과 주기적인 기술미팅을 진행함으로써, 의료인의 니즈를 발굴하고 신규 판매기회를 포착하고 있습니다.
일반 의료기기 영업은 기술영업을 통해 발굴한 제품 판매 기회를 이어받아 실제 계약 절차를 진행하여 수익화하고, 기술영업 이외 국내외 병원 대상 영업 및 채널사 관리와 신규 판로를 개척하는 형태로 진행됩니다.
(2) 판매채널에 따른 판매전략&cr당사는 판매 대상 지역 및 기관에 따라 판매채널을 다각화하여 판매를 진행하고 있습니다. 국내의 경우 인공지능 연구를 매개로 한 기술영업 및 의료기관 대상 의료기기 영업 등 직접판매를 수행하는 동시에 다수의 병원을 고객으로 보유 중인 PACS사 등 의료기기 업체와의 소프트웨어 공급 계약 체결을 통한 채널사판매를 병행하고 있습니다.
해외의 경우 직접판매보다는 해당 국가 내 영업망을 보유한 현지 기업과의 위탁판매계약을 통한 채널사 판매에 집중하고 있습니다. 특히 인구에 비해 의료 인프라가 부족해 AI 잠재수요가 높은 동남아시아의 주요 국가인 태국, 베트남, 인도네시아 현지기업과 위탁판매계약 및 업무협약 체결을 통해 해당 국가 내 판매를 진행할 계획입니다.&cr&cr(3) 판매형태에 따른 판매전략
당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI 와 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE,DEEP:PACS까지 4가지 제품군을 보유하고 있어, 고객의 니즈에 따라 관련 제품을 연계하여 판매를 진행하고 있습니다.
중소병의원의 경우 진료 목적의 인공지능 제품 활용 니즈와 비용 효율적인 시스템 관리에 대한 니즈가 강하여, 진료 보조 목적의 DEEP:AI 판매 시 DEEP:AI의 뷰어로서 호환성이 우수한 DEEP:PACS를 연계하여 판매를 진행하고 있습니다. DEEP:AI와 DEEP:PACS 활용 시당사가 AI와 PACS 시스템을 포괄적으로 관리한다는 점에서 중소병의원의 시스템 관리 부담을 경감할 수 있어 향후에도 중소병의원을 대상으로 DEEP:AI와 DEEP:PACS의 연계판매를 확대할 계획입니다.
상급병원의 경우 진료 목적 및 연구 목적, 제품 상업화 등 중소병의원 대비 다양한 목적으로 당사의 제품을 활용하고자 하는 니즈가 존재합니다. 이에 따라 연구 목적의 DEEP:PHI 사용 시에는 개발한 인공지능 제품의 뷰어로서 DEEP:PACS를 연계 판매하거나, 연구 시 제품 간 성능 비교 등 참고 용도로 유사 질환의 DEEP:AI를 연계 판매하고 있습니다. 진료 목적의 DEEP:AI 활용 시 다양한 과에서 사용하는 AI 제품의 통합적인 관리 목적으로 DEEP:STORE를 관리툴로 활용하는 등 판매형태를 다각화할 예정입니다.
5. 위험관리 및 파생거래
가. 위험관리&cr
(1) 가격위험&cr당사가 발행한 전환상환우선주와 관련한 내재파생상품은 당사의 보통주식을 기초자산으로 하며, 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융부채로 계상합니다. 관련하여 내재파생상품은 당사의 보통주식의 가격 변동위험에 노출됩니다.
&cr(2) 이자율위험 &cr당사의 이자율위험은 미래 시장이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과 차입금에서 발생합니다. 회사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.
이를 위해 당사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화 및 고금리 조건/단기 차입금 비중 축소, 정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다.&cr&cr보고서 작성 기준일 현재 이자율변동위험에 노출된 변동금리부 금융자산 및 부채로 인한 영향은 중요하지 않습니다.&cr&cr(3) 신용위험
신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 유리한 파생상품 및 예치금 등에서도 발생합니다.
(가) 위험관리&cr신용위험은 회사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다. 회사는 신용등급이 높은 은행 및 금융기관과만 거래합니다.
기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다.&cr회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.&cr
일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 또는 신용장 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.&cr&cr당분기말 및 전기말 현재 금융자산 장부금액은 손상차손 차감 후 금액으로 회사의 신용위험 최대노출액을 나타내고 있습니다.&cr&cr(4) 유동성위험
회사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.
보고기간말 현재 유동성 위험 분석내용은 다음과 같습니다. 유동성 위험 분석에서는 금융부채를 계약상 만기별로 구분하였고, 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상 할인되지 않은 현금흐름입니다.
(단위 : 원)
| 당분기말 | 1년이내 | 1~5년이내 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 매입채무 및 기타채무 | 585,714,368 | 3,510,559 | 589,224,927 |
| 전환상환우선주(*) | - | 1,385,514,887 | 1,385,514,887 |
| 리스부채 | 194,160,000 | 516,036,780 | 710,196,780 |
| 합 계 | 779,874,368 | 1,905,062,226 | 2,684,936,594 |
(*) 전환상환우선주는 조기상환시점에 현금상환을 가정한 현금흐름으로 표시하였습니다.
(단위 : 원)
| 전기말 | 1년이내 | 1~5년이내 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 매입채무 및 기타채무 | 640,988,797 | 3,450,259 | 644,439,056 |
| 전환상환우선주(*) | - | 1,385,514,887 | 1,385,514,887 |
| 리스부채 | 152,160,000 | 393,980,000 | 546,140,000 |
| 합 계 | 793,148,797 | 1,782,945,146 | 2,576,093,943 |
(*) 전환상환우선주는 조기상환시점에 현금상환을 가정한 현금흐름으로 표시하였습니다. &cr&cr(5) 자본위험 관리
회사의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계자의 이익을 극대화하하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 회사는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변화에따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 회사의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 부채총계(A) | 4,922,871,594 | 4,842,936,631 |
| 자본총계(B) | 11,627,885,504 | 13,747,857,820 |
| 부채비율(A/B) | 42% | 35% |
나. 파생상품 등에 관한 사항
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
6. 주요계약 및 연구개발활동
가. 기술 도입 계약
| 계약자 | 계약일 | 계약종료일 | 계약명 | 계약세부 |
|---|---|---|---|---|
| 연세대학교 의료원 |
2019-03 | 특허권 만료일 | 특허권양수도 계약서 |
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법 |
| 동아대학교 산학협력단 | 2020-11 | 2025-11-18 | 특허기술이전 계약서 |
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법 |
| 동아대학교 산학협력단 | 2021-03 | 2026-12-31 | 특허기술이전 계약서 |
딥러닝을 이용한 짧은 시간 촬영한 뇌 단층 촬영 이미지 복원 장치 |
| 서울대학교 산학협력단 | 2021-04 | 2026-04-01 | 라이센싱 기술이전 계약서 |
딥러닝을 이용한 척추 자기 공명 영상에서 뼈 전이의 검출 및 분할 |
| 국가수리&cr과학연구소 | 2021-05 | 2026-10 | 특허기술이전 계약서 |
Brain PET에서의 Short Scanning 영상 복원 기술 이전 |
| 연세대학교&cr의료원 | 2021-12 | 2031-11 | 특허기술이전 계약서 |
인공지능 기반 뇌 MRI 영상에서 생성된 CT영상을 이용한 비침습 치료 계획 방법 |
&cr 나. 판권 계약
| 계약자 | 대상지역 | 계약시기 | 계약세부 |
|---|---|---|---|
| MEDIWELL PARTER | 인도네시아 | 2021-02 | 인도네시아내에 AI 솔루션 및 PACS 제품들을 판매하는 독점 판매권자로 선정 |
다. 연구개발 조직&cr
연구조직.jpg 연구조직
| 부서명 | 업무내용 |
|---|---|
| 의료AI본부 | 의료 AI연구개발 총괄 |
| 임상연구팀 | 임상시험 계획, 의료기관 대상 인공지능 연구 컨설팅, 결과 관리 |
| AI연구팀 | 의료 인공지능 솔루션 개발 |
| RA팀 | 의료기기 RA 업무 |
| 스마트영상팀 | Window PACS 개발 |
| 판독기술팀 | PACS 개발 |
| 군의료사업팀 | 국방부 연구과제 담당 |
| 플랫폼 본부 | 플랫폼 연구개발 총괄 |
| 플랫폼 R&D팀 | 플랫폼 연구개발 |
| 플랫폼 개발팀 | DEEP:PHI, DEEP:STORE 개발 |
| 플랫폼 기획팀 | 플랫폼 서비스 상품 기획 |
| 웹영상팀 | 플랫폼 내부 PACS 개발 |
| 플랫폼운영팀 | 플랫폼 QA/QC 및 디자인 |
&cr 라. 연구개발 비용
(단위 : 천원, %)
| 구 분 | 제15기 1분기&cr(2022년) | 제14기&cr(2021년) | 제13기&cr(2020년) |
|---|---|---|---|
| 연구개발비용 계 | 1,147,006 | 6,659,464 | 5,213,360 |
| (정부보조금) | (16,271) | (3,378,345) | (2,151,943) |
| 연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100] |
798.5% | 705.7% | 501.3% |
&cr 마. 연구개발 실적
| 구분 | 연구과제명 | 주관부서 | 연구기간 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발 | 경기과학기술진흥원 | 2016.07.01 ~&cr 2016.12.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독 솔루션 개발 | 중소기업청 | 2016.11.01 ~&cr 2019.01.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축 | 산업통상자원부 | 2017.06.01 ~&cr 2018.03.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발 | 성남산업진흥재단 | 2017.06.21 ~&cr 2017.10.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 인공지능 Body Morphometry 기반&cr 플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화 | 보건복지부 | 2018.04.30 ~&cr 2023.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를&cr 위한 인공지능 기반의 진단&cr 기술과 최소침습형 수술 로봇개발 | 한국산업기술&cr 평가관리원 | 2018.05.01 ~&cr 2022.12.31 | 진행 |
| 보안 인공지능&cr (공항 X-ray 보안검색) | 인공지능(AI) X-ray 영상&cr 자동 판독시스템 고도화 | 한국공항공사 | 2019.05.16 ~&cr 2020.12.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | AI 의료영상 판독 서비스&cr 플랫폼 구축사업 | 김해시 | 2020.01.01 ~&cr 2022.04.30 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 해마 주변의 장소-경계-격자세포&cr 네트워크 생체모사&cr 기반 인공 해마 네트워크 개발을&cr 통한 구조인식 | 한국연구재단 | 2020.03.01 ~&cr 2022.02.28 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 인도네시아 ICBM 기반&cr 원격협진 시스템 구축&cr (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI) | 보건복지부 | 2020.03.20 ~&cr 2020.11.30 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 지능형기계 기반&cr 메디컬 디바이스&cr 융복합 실용화 | 김해산업진흥의생명&cr 융합재단 | 2020.05.11 ~&cr 2020.10.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 질병진단(유방암 조직,부비동)&cr 이미지 AI데이터 구축 | 한국정보화진흥원 | 2020.06.26 ~&cr 2020.11.30 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 군 의료영상 데이터 기반&cr 인공지능 판독 시스템 고도화&cr 및 실증사업 | 정보통신산업진흥원 | 2020.08.01 ~&cr 2021.12.31 | 완료 |
| 보안 인공지능&cr (통관 불법복제품 판독) | AI융합 불법복제품&cr 판독시스템 구축사업 | 정보통신산업진흥원 | 2020.08.01 ~&cr 2021.12.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구 | 보건복지부 | 2020.09.01 ~&cr 2022.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 비대면 안과 질환 진단 및 치료를&cr 위한 AI닥터의 기반기술개발 | 경상남도 지역혁신&cr 플랫폼 스마트 제조&cr ICT사업단 | 2020.12.07 ~&cr 2022.04.15 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | AI정밀의료솔루션&cr (닥터앤서2.0)개발 | 정보통신산업진흥원 | 2021.04.01 ~&cr 2024.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 중환자실 내 다장기 합병증 예측&cr 시스템 개발 | 보건복지부 | 2021.04.01 ~&cr 2025.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 디지털 병리 및 인공지능 기반&cr 다중 장기 지능형 형태 분석&cr 및 분자변이예측 소프트웨어 개발 | 보건복지부 | 2021.04.01 ~&cr 2025.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:PHI) | AI 기반 의료 클라우드&cr (DEEP:PHI) 안전성 보증을&cr 위한 IEC62304 프로세스 적용 | 정보통신산업진흥원 | 2021.05.01 ~&cr 2021.11.30 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 의료영상 AI 판독지원 클라우드 PACS 플랫폼 구축 | 정보통신산업진흥원 | 2021.04.01 ~&cr 2021.10.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 병리 검사 이미지 데이터 구축 | 한국지능정보사회진흥원 | 2021.05.01 ~&cr 2021.12.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 골밀도 BMD 데이터 구축 | 한국지능정보사회진흥원 | 2021.07.01 ~&cr 2021.12.31 | 완료 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 한국형 중환자 특화 빅데이터(K-MIMIC)구축 및 AI-CDSS개발 | 보건복지부 | 2021.04.01 ~&cr 2025.12.31 | 진행 |
| 의료 인공지능&cr (DEEP:AI) | 5차 산업혁명 초개인화 H˙I 미래기술 기반, 콰트로 상생 플랫폼 구축 | 보건복지부 | 2021.07.01 ~&cr 2029.12.31 | 진행 |
7. 기타 참고사항
| 번호 | 구분 | 내용 | 출원일 | 등록일 | 출원국 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 특허권 | 딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법 | 2019-02-11 | 2019-10-22 | 한국 |
| 2 | 특허권 | 딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법 | 2019-03-06 | 2019-12-30 | 한국 |
| 3 | 특허권 | 딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법 | 2019-03-29 | 2019-11-06 | 한국 |
| 4 | 특허권 | 의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법 | 2017-08-17 | 2018-12-07 | 한국 |
| 5 | 특허권 | 딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법 | 2019-06-20 | 2020-04-16 | 한국 |
| 6 | 특허권 | 딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법 | 2019-06-20 | 2020-03-26 | 한국 |
| 7 | 특허권 | 딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법 | 2019-06-25 | 2020-03-26 | 한국 |
| 8 | 특허권 | 인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법 | 2019-06-27 | 2020-04-29 | 한국 |
| 9 | 특허권 | 초음파 이미지로부터 태아 두부의 생체 치수를 측정하기 위한 딥러닝 기반의 생체 치수 측정 시스템 | 2019-08-12 | - | 한국 |
| 10 | 특허권 | 의료 영상 관리 장치 및 방법 | 2019-07-15 | 2020-12-30 | 한국 |
| 11 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템 | 2019-07-12 | 2020-04-29 | 한국 |
| 12 | 특허권 | 인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법 | 2019-07-25 | 2020-03-31 | 한국 |
| 13 | 특허권 | 인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법 | 2019-07-25 | 2020-03-31 | 한국 |
| 14 | 특허권 | 영상 랜드마크 분류 장치 및 방법 | 2019-07-25 | 2020-01-31 | 한국 |
| 15 | 특허권 | 인공지능 질환 판독 장치 및 방법 | 2019-07-25 | 2020-03-31 | 한국 |
| 16 | 특허권 | 인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법 | 2019-07-31 | 2020-03-31 | 한국 |
| 17 | 특허권 | 형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법 | 2019-08-02 | 2020-10-28 | 한국 |
| 18 | 특허권 | 특이점 진단 장치 및 진단 방법 | 2019-08-08 | 2020-08-31 | 한국 |
| 19 | 특허권 | 특이점 분류 장치 및 분류 방법 | 2019-08-08 | 2020-08-26 | 한국 |
| 20 | 특허권 | 뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템 | 2019-08-09 | 2020-04-16 | 한국 |
| 21 | 특허권 | 뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템 | 2019-08-16 | 2020-02-27 | 한국 |
| 22 | 특허권 | AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법 | 2019-07-05 | 2020-01-02 | 한국 |
| 23 | 특허권 | 관리 장치 및 관리 방법 | 2019-08-29 | - | 한국 |
| 24 | 특허권 | 진단 장치 및 진단 방법 | 2019-09-30 | 2020-07-03 | 한국 |
| 25 | 특허권 | 병변 판독 장치 및 방법 | 2019-10-24 | 2020-07-03 | 한국 |
| 26 | 특허권 | 수술 위치 항법 장치 및 그 방법 | 2019-12-03 | 2021-03-29 | 한국 |
| 27 | 특허권 | 의료 영상 데이터 처리장치 및 방법 | 2019-12-11 | - | 한국 |
| 28 | 특허권 | 딥러닝 기반 내시경 영상 분석 시스템 및 방법 | 2020-01-09 | - | 한국 |
| 29 | 특허권 | 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법 | 2020-03-11 | 2020-11-10 | 한국 |
| 30 | 특허권 | 다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2020-03-31 | 2020-10-29 | 한국 |
| 31 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-11-10 | 한국 |
| 32 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-08-26 | 한국 |
| 33 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-11-10 | 한국 |
| 34 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-11-10 | 한국 |
| 35 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-11-10 | 한국 |
| 36 | 특허권 | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-04-16 | 2020-11-10 | 한국 |
| 37 | 특허권 | 척추 분류 장치 및 분류 방법 | 2020-04-17 | 2020-09-29 | 한국 |
| 38 | 특허권 | 질환 진단 장치 및 진단 방법 | 2020-04-17 | 2021-02-17 | 한국 |
| 39 | 특허권 | 척추 검출 장치 및 검출 방법 | 2020-04-17 | 2020-12-22 | 한국 |
| 40 | 특허권 | 개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2020-06-05 | 2021-02-01 | 한국 |
| 41 | 특허권 | 인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템 | 2020-06-05 | 2021-04-01 | 한국 |
| 42 | 특허권 | 인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법 | 2020-06-15 | - | 한국 |
| 43 | 특허권 | 멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법 | 2020-06-15 | 2020-09-29 | 한국 |
| 44 | 특허권 | 수술시야 각도 설정 장치 및 방법 | 2020-06-22 | 2021-05-24 | 한국 |
| 45 | 특허권 | X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치 | 2020-07-06 | - | 한국 |
| 46 | 특허권 | X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법 | 2020-07-06 | - | 한국 |
| 47 | 특허권 | 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템 | 2020-08-14 | 2025-02-14 | 한국 |
| 48 | 특허권 | 학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2020-09-15 | 2021-03-05 | 한국 |
| 49 | 특허권 | X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법 | 2020-09-03 | 2021-04-23 | 한국 |
| 50 | 특허권 | X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법 | 2020-09-04 | 2021-03-08 | 한국 |
| 51 | 특허권 | 뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법 | 2020-10-26 | - | 한국 |
| 52 | 특허권 | 상대 좌표 추출 장치 및 방법 | 2020-12-01 | 2021-06-03 | 한국 |
| 53 | 특허권 | 인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법 | 2020-12-01 | - | 한국 |
| 54 | 특허권 | 융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2020-12-01 | 2021-05-27 | 한국 |
| 55 | 특허권 | 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법 | 2020-12-22 | - | 한국 |
| 56 | 특허권 | 심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2020-12-22 | 2021-05-27 | 한국 |
| 57 | 특허권&cr(PCT) | 개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2021-03-22 | - | 미국 |
| 58 | 특허권&cr(PCT) | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2021-03-22 | - | 미국 |
| 59 | 특허권&cr(PCT) | 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법 | 2021-03-22 | - | 미국 |
| 60 | 특허권&cr(PCT) | 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템 | 2021-03-22 | - | 미국 |
| 61 | 특허권 | 딥러닝 기반의 구조 인식 및 그 결과를 이용한 구조 추론 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 | 2021-07-14 | - | 미국 |
| 62 | 특허권 | 이미지에 포함된 물체에 대한 디자인권 검색 장치 및 방법 | 2021-10-28 | 2022-03-28 | 미국 |
| 63 | 특허권 | 특징 좌표 기반의 유사도 산출 장치 및 방법 | 2021-10-29 | - | 미국 |
| 64 | 특허권 | 학습 데이터 일반화를 위한 색상 이미지의 도면 이미지화 변환 장치 및 방법 | 2021-10-29 | - | 미국 |
| 65 | 특허권 | X-ray 영상의 예외 프레임 분류 장치 및 방법 | 2021-10-29 | - | 미국 |
| 66 | 특허권 | 다중 시점 X-ray 데이터를 활용한 3D 데이터 생성 장치 및 방법 | 2021-10-29 | - | 미국 |
| 67 | 특허권 | 뇌동맥류 부피 측정 방법 | 2021-12-23 | - | 미국 |
| 68 | 특허권 | 배경 합성을 통한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2021-12-27 | - | 미국 |
| 69 | 특허권 | 지적 재산권 침해 여부를 판별하기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2021-12-27 | - | 미국 |
| 70 | 특허권 | 인공신경망을 이용한 이미지의 색상을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2021-12-27 | - | 미국 |
| 71 | 특허권 | 인공신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 | 2021-12-27 | - | 미국 |
| 72 | 특허권 | 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법 | 2022-01-19 | - | 미국 |
| 73 | 특허권 | X-Ray 영상 기반의 흉수 진단을 위한 보조 진단 시스템 | 2022-02-24 | - | 미국 |
| 74 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI) | 2017-03-03 | 2017-12-28 | 한국 |
| 75 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub) | 2017-05-10 | 2018-04-27 | 한국 |
| 76 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG) | 2018-09-13 | 2019-06-14 | 한국 |
| 77 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE) | 2018-09-13 | 2019-06-14 | 한국 |
| 78 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS) | 2018-09-13 | 2019-06-14 | 한국 |
| 79 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NOID) | 2018-09-18 | 2019-06-27 | 한국 |
| 80 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO) | 2018-09-21 | 2019-06-27 | 한국 |
| 81 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST) | 2019-06-14 | 2020-02-20 | 한국 |
| 82 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE) | 2020-01-30 | 2020-12-02 | 한국 |
| 83 | 상표권 | 제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE) | 2020-01-30 | 2021-01-08 | 한국 |
| 84 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 85 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 86 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 87 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 88 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 89 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN) | 2020-04-23 | 2021-06-14 | 한국 |
| 90 | 상표권 | 제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:WORKS) | 2020-04-23 | - | 한국 |
| 91 | 상표권 | 제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL) | 2020-09-04 | 2021-12-17 | 한국 |
| 92 | 상표권 | 제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH) | 2020-09-04 | 2021-12-17 | 한국 |
| 93 | 상표권 | 제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY) | 2020-11-20 | - | 한국 |
III. 재무에 관한 사항 1. 요약재무정보
&cr 가. 요약 연결 재무정보&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 나. 요약 별도 재무정보
(단위 : 원)
| 구분 | 제 15 기 1분기 | 제 14 기 | 제 13 기 |
|---|---|---|---|
| (2022년 3월말) | (2021년 12월말) | (2020년 12월말) | |
| --- | --- | --- | --- |
| [유동자산] | 14,183,221,449 | 16,438,992,323 | 10,313,854,326 |
| ㆍ현금및현금성자산 | 8,836,578,011 | 16,135,613,360 | 9,846,163,213 |
| ㆍ단기금융상품 | 5,000,000,000 | - | - |
| ㆍ매출채권및기타채권 | 143,476,616 | 203,044,919 | 393,949,570 |
| ㆍ기타유동자산 | 203,166,822 | 100,334,044 | 73,741,543 |
| [비유동자산] | 2,367,535,649 | 2,151,802,128 | 1,000,841,060 |
| ㆍ유형자산 | 1,345,117,860 | 1,295,571,269 | 499,439,647 |
| ㆍ무형자산 | 125,366,780 | 130,907,160 | 113,114,173 |
| ㆍ기타비유동자산 | 897,051,009 | 725,323,699 | 388,287,240 |
| 자산총계 | 16,550,757,098 | 18,590,794,451 | 11,314,695,386 |
| [유동부채] | 1,277,909,649 | 1,393,900,935 | 1,193,009,308 |
| [비유동부채] | 3,644,961,945 | 3,449,035,696 | 12,397,663,067 |
| 부채총계 | 4,922,871,594 | 4,842,936,631 | 13,590,672,375 |
| [자본금] | 4,638,873,000 | 4,638,873,000 | 1,990,998,500 |
| [자본잉여금] | 48,783,178,655 | 48,783,178,655 | 27,783,239,175 |
| [기타자본구성요소] | 3,285,346,616 | 2,949,599,769 | 1,750,823,793 |
| [기타포괄손익누계액] | 8,715,383 | 8,715,383 | (22,071,492) |
| [이익잉여금] | (45,088,228,150) | (42,632,508,987) | (33,778,966,965) |
| 자본총계 | 11,627,885,504 | 13,747,857,820 | (2,275,976,989) |
| (2022년 1월~3월) | (2021년 1월~12월) | (2020년 1월~12월) | |
| 매출액 | 143,639,114 | 943,670,491 | 1,039,944,659 |
| 영업이익(손실) | (2,502,472,899) | (7,651,546,740) | (5,008,773,844) |
| 당기순이익(손실) | (2,455,719,163) | (8,853,542,022) | (13,599,884,760) |
| 기본주당순이익(손실) | (265) | (1,054) | (2,216) |
| 희석주당순이익(손실) | (265) | (1,054) | (2,216) |
2. 연결재무제표
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 연결재무제표 주석
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
4. 재무제표
| 재무상태표 |
| 제 15 기 1분기말 2022.03.31 현재 |
| 제 14 기말 2021.12.31 현재 |
| (단위 : 원) |
| 제 15 기 1분기말 | 제 14 기말 | |
|---|---|---|
| 자산 | ||
| 유동자산 | 14,183,221,449 | 16,438,992,323 |
| 현금및현금성자산 (주4,5) | 8,836,578,011 | 16,135,613,360 |
| 단기금융상품 (주4) | 5,000,000,000 | |
| 매출채권 및 기타채권 (주4,6) | 143,476,616 | 203,044,919 |
| 기타유동금융자산 (주4,7) | 8,000,000 | 9,760,000 |
| 기타유동자산 (주8) | 195,166,822 | 90,574,044 |
| 비유동자산 | 2,367,535,649 | 2,151,802,128 |
| 유형자산 (주9) | 1,345,117,860 | 1,295,571,269 |
| 무형자산 (주11) | 125,366,780 | 130,907,160 |
| 사용권자산 (주10) | 662,725,049 | 508,972,869 |
| 기타비유동금융자산 (주4,7) | 175,332,345 | 145,859,001 |
| 기타비유동자산 (주8) | 58,993,615 | 70,491,829 |
| 자산총계 | 16,550,757,098 | 18,590,794,451 |
| 부채 | ||
| 유동부채 | 1,277,909,649 | 1,393,900,935 |
| 매입채무 및 기타채무 (주4,12,13) | 585,714,368 | 640,988,797 |
| 유동리스부채 (주10) | 189,429,920 | 148,384,328 |
| 기타유동부채 (주12,17) | 502,765,361 | 604,527,810 |
| 비유동부채 | 3,644,961,945 | 3,449,035,696 |
| 장기차입금 (주4,14) | 546,241,157 | 546,241,157 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 (주4,15) | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 |
| 매입채무 및 기타채무 (주4,12,13) | 3,510,559 | 3,450,259 |
| 비유동리스부채 (주10) | 460,491,489 | 351,726,084 |
| 복구충당부채 (주16) | 36,482,425 | 35,907,379 |
| 장기종업원급여부채 (주19) | 50,442,467 | 42,566,150 |
| 순확정급여부채 (주18) | 1,174,251,269 | 1,095,602,088 |
| 부채총계 | 4,922,871,594 | 4,842,936,631 |
| 자본 | ||
| 자본금 (주20) | 4,638,873,000 | 4,638,873,000 |
| 자본잉여금 | 48,783,178,655 | 48,783,178,655 |
| 기타자본구성요소 (주21) | 3,285,346,616 | 2,949,599,769 |
| 기타포괄손익누계액 | 8,715,383 | 8,715,383 |
| 이익잉여금(결손금) | (45,088,228,150) | (42,632,508,987) |
| 자본총계 | 11,627,885,504 | 13,747,857,820 |
| 자본과부채총계 | 16,550,757,098 | 18,590,794,451 |
| 포괄손익계산서 |
| 제 15 기 1분기 2022.01.01 부터 2022.03.31 까지 |
| 제 14 기 1분기 2021.01.01 부터 2021.03.31 까지 |
| (단위 : 원) |
| 제 15 기 1분기 | 제 14 기 1분기 | |||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 매출액 (주30,31) | 143,639,114 | 143,639,114 | 34,177,241 | 34,177,241 |
| 매출원가 | 51,493,104 | 51,493,104 | 7,333,300 | 7,333,300 |
| 매출총이익 | 92,146,010 | 92,146,010 | 26,843,941 | 26,843,941 |
| 판매비와관리비 (주22) | 2,594,618,909 | 2,594,618,909 | 2,099,658,728 | 2,099,658,728 |
| 영업이익(손실) | (2,502,472,899) | (2,502,472,899) | (2,072,814,787) | (2,072,814,787) |
| 기타수익 (주23) | 665,057 | 665,057 | 56,213,638 | 56,213,638 |
| 기타비용 (주23) | 389,792 | 389,792 | 441,691 | 441,691 |
| 금융수익 (주24) | 53,989,595 | 53,989,595 | 123,918,035 | 123,918,035 |
| 금융비용 (주24) | 7,511,124 | 7,511,124 | 157,839,677 | 157,839,677 |
| 법인세비용차감전순이익(손실) | (2,455,719,163) | (2,455,719,163) | (2,050,964,482) | (2,050,964,482) |
| 법인세비용 (주25) | ||||
| 당기순이익(손실) | (2,455,719,163) | (2,455,719,163) | (2,050,964,482) | (2,050,964,482) |
| 기타포괄손익 | ||||
| 총포괄손익 | (2,455,719,163) | (2,455,719,163) | (2,050,964,482) | (2,050,964,482) |
| 주당이익(손실) (주26) | ||||
| 기본주당이익(손실) (단위 : 원) | (265) | (265) | (258) | (258) |
| 희석주당이익(손실) (단위 : 원) | (265) | (265) | (258) | (258) |
| 자본변동표 |
| 제 15 기 1분기 2022.01.01 부터 2022.03.31 까지 |
| 제 14 기 1분기 2021.01.01 부터 2021.03.31 까지 |
| (단위 : 원) |
| 자본 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 자본금 | 주식발행초과금 | 기타자본구성요소 | 기타포괄손익누계액 | 이익잉여금(결손금) | 자본 합계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2021.01.01 (기초자본) | 1,990,998,500 | 27,783,239,175 | 1,750,823,793 | (22,071,492) | (33,778,966,965) | (2,275,976,989) |
| 당기순이익(손실) | (2,050,964,482) | (2,050,964,482) | ||||
| 주식선택권 | 431,450,559 | 431,450,559 | ||||
| 2021.03.31 (기말자본) | 1,990,998,500 | 27,783,239,175 | 2,182,274,352 | (22,071,492) | (35,829,931,447) | (3,895,490,912) |
| 2022.01.01 (기초자본) | 4,638,873,000 | 48,783,178,655 | 2,949,599,769 | 8,715,383 | (42,632,508,987) | 13,747,857,820 |
| 당기순이익(손실) | (2,455,719,163) | (2,455,719,163) | ||||
| 주식선택권 | 335,746,847 | 335,746,847 | ||||
| 2022.03.31 (기말자본) | 4,638,873,000 | 48,783,178,655 | 3,285,346,616 | 8,715,383 | (45,088,228,150) | 11,627,885,504 |
| 현금흐름표 |
| 제 15 기 1분기 2022.01.01 부터 2022.03.31 까지 |
| 제 14 기 1분기 2021.01.01 부터 2021.03.31 까지 |
| (단위 : 원) |
| 제 15 기 1분기 | 제 14 기 1분기 | |
|---|---|---|
| 영업활동현금흐름 | (2,087,706,189) | (1,686,565,081) |
| 영업으로부터 창출된 현금흐름 (주27) | (2,104,087,061) | (1,689,304,356) |
| 이자수취 | 27,570,260 | 8,555,074 |
| 이자지급 | (6,936,078) | (4,499,699) |
| 법인세납부(환급) | (4,253,310) | (1,316,100) |
| 투자활동현금흐름 | (5,174,818,844) | (272,320,970) |
| 단기금융상품의 취득 | (5,000,000,000) | |
| 장기선급금의 증가 | (1,773,870) | (11,944,650) |
| 유형자산의 취득 | (150,661,589) | (255,548,320) |
| 유형자산의 처분 | 1,707,273 | |
| 무형자산의 취득 | (2,700,000) | (14,828,000) |
| 보증금의 증가 | (38,080,000) | |
| 보증금의 감소 | 4,760,000 | 10,000,000 |
| 정부보조금의 수취 | 11,929,342 | |
| 재무활동현금흐름 | (36,510,316) | (9,763,277) |
| 정부보조금의 수취 | 2,496,826 | 5,837,024 |
| 금융리스부채의 지급 | (39,007,142) | (15,600,301) |
| 현금및현금성자산의순증가(감소) | (7,299,035,349) | (1,968,649,328) |
| 기초현금및현금성자산 | 16,135,613,360 | 9,846,163,213 |
| 기말현금및현금성자산 | 8,836,578,011 | 7,877,513,885 |
5. 재무제표 주석
| 제 15 (당) 기 1분기말 : 2022년 3월 31일 현재 |
| 제 14 (전) 기 1분기말 : 2021년 3월 31일 현재 |
| 주식회사 딥노이드 |
1. 일반 사항
주식회사 딥노이드(이하 "회사")는 2008년 2월 15일 설립되어, 인공지능 의료영상판독솔루션 개발과 개발된 솔루션의 플랫폼을 통한 판매 등을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 서울특별시 구로구 디지털로 33길 55, 13층 1305호에 본사를 두고 있습니 다 . 당분기말 현재 발행주식총수와 납입자본금은 각각 9,364,394주(전환상환우선주 86,648주 포함)와 4,639백만원입니다.&cr &cr당분기말 현재 주주현황은 다음과 같습니다.
| 주 주 | 주식 수(주) | 지분율(%) | ||
|---|---|---|---|---|
| 보통주 | 우선주(*) | 합계 | ||
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 최우식 | 1,872,360 | - | 1,872,360 | 19.99% |
| 김태규 | 1,461,616 | - | 1,461,616 | 15.61% |
| 우리사주조합 | 197,596 | - | 197,596 | 2.11% |
| LB유망벤처산업펀드 | 125,444 | - | 125,444 | 1.34% |
| 최종문 | 120,552 | - | 120,552 | 1.29% |
| 기타 | 5,500,178 | 86,648 | 5,586,826 | 59.66% |
| 합 계 | 9,277,746 | 86,648 | 9,364,394 | 100.00% |
(*) 한국채택국제회계기준상 부채로 분류된 전환상환우선주로서, 발행자가 의무적으로 상환해야 하는 계약상 의무를 부담하는 주계약은 재무상태표상 차입금(상각후원가측정금융부채)으로 인식하고 있으며, 상환권 및 전환권은 권리자와의 계약내용에 따라 당기손익-공정가치측정금융부채로 분류하였습니다.
2. 중요한 회계정책
2.1 재무제표 작성기준
&cr회사의 2022년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한 분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 분기재무제표는 보고기간말인 2022년 3월 31일 현재 유효하거나 조기 도입한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다. &cr
2.1.1 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서&cr
회 사는 2022년 1월 1일로 개 시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다. &cr
(1) 기업회계기준서 제 1116호 '리스' 개정 - 2021년 6월 30일 후에도 제공되는 코로나19 관련 임차료 할인 등 &cr &cr 코로나19의 직접적인 결과로 발생한 임차료 할인 등이 리스변경에 해당하는지 평가하지 않을 수 있도록 하는 실무적 간편법의 적용대상이 2022년 6월 30일 이전에 지급하여야 할 리스료에 영향을 미치는 리스료 감면으로 확대되었습니다. 리스이용자는 비슷한 상황에서 특성이 비슷한 계약에 실무적 간편법을 일관되게 적용해야 합니다. 해 당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. &cr
(2) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 개념체계의 인용&cr
사업결합 시 인식할 자산과 부채의 정의를 개정된 재무보고를 위한 개념체계를 참조하도록 개정되었으나, 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 및 해석서 제2121호 '부담금'의 적용범위에 포함되는 부채 및 우발부채에 대해서는 해당 기준서를 적용하도록 예외를 추가하고, 우발자산이 취득일에 인식되지 않는다는 점을 명확히 하였습니다 . 해 당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.
(3) 기업회계기준서 제1016호 '유형자산' 개정 - 의도한 사용 전의 매각금액&cr
기업이 자산을 의도한 방식으로 사용하기 전에 생산된 품목의 판매에서 발생하는 수익을 생산원가와 함께 당기손익으로 인식하도록 요구하며, 유형자산의 취득원가에서 차감하는 것을 금지하고 있습니다. 해 당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. &cr
(4) 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 개정 - 손실부담계약: 계약이행원가&cr
손실부담계약을 식별할 때 계약이행원가의 범위를 계약 이행을 위한 증분원가와 계약 이행에 직접 관련되는 다른 원가의 배분이라는 점을 명확히 하였습니다. 해 당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. &cr
(5) 한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020&cr
한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니 다. 해 당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. &cr
·기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초 채택' : 최초채택기업인 종속기업
·기업회계기준서 제1109호 '금융상품' : 금융부채 제거 목적의 10% 테스트 관련 수수료
·기업회계기준서 제1041호 '농림어업' : 공정가치 측정
2.1.2 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서&cr
제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.
(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류
보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된 경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니 다. 회사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다. &cr
(2) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' - '회계정책'의 공시
중요한 회계정책을 정의하고 공시하도록 하며, 중요성 개념을 적용하는 방법에 대한 지침을 제공하기 위하여 국제회계기준 실무서 2 '회계정책 공시'를 개정하였습니다.
동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용되며 조기적용이 허용됩니다 . 회사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다. &cr&cr (3) 기업회계기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정의 변경 및 오류' - '회계추정'의 정의
회계추정을 정의하고, 회계정책의 변경과 구별하는 방법을 명확히 하였습니다. 동 개정사항은 2 023년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용되며 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.
(4) 기업회계기준서 제1012호 '법인세' - 단일거래에서 생기는 자산과 부채에 대한 이연법인세 &cr
자산 또는 부채가 최초로 인식되는 거래의 최초 인식 예외 요건에 거래시점 동일한 가산할 일시적차이와 차감할 일시적차이를 발생시키지 않는 거래라는 요건을 추가하였습니다. 동 개정사 항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다. &cr
(5) 기업회계기준서 제1117호 '보험계약' 제정
기업회계기준서 제1117호 '보험계약'은 기업회계기준서 제1104호 '보험계약’을 대체합니다. 보험계약에 따른 모든 현금흐름을 추정하고 보고시점의 가정과 위험을 반영한 할인율을 사용하여 보험부채를 측정하고, 매 회계연도별로 계약자에게 제공한 서비스(보험보장)를 반영하여 수익을 발생주의로 인식하도록 합니다. 또한, 보험사건과 관계없이 보험계약자에게 지급하는 투자요소(해약/만기환급금)는 보험수익에서 제외하며, 보험손익과 투자손익을 구분 표시하여 정보이용자가 손익의 원천을 확인할 수 있도록 하였습니다. 동 기준서는 2023년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용되며, 기업회계기준서 제1109호 '금융상품'을 적용한 기업은 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.
2.2 회계정책 &cr
분기재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제 ㆍ 개정 기준서 의 적 용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.&cr
2.2.1 법인세비용&cr &cr 중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다. &cr
3. 중요한 회계추정 및 가정&cr
회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서 합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.&cr &cr 분기재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법 을 제외하고는 전기 재무제표 작성 에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다. &cr
4. 금융상품 공정가치&cr
4.1 금융상품 종류별 공정가치&cr &cr금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 장부금액 | 공정가치 | 장부금액 | 공정가치 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 금융자산 | ||||
| 현금및현금성자산 | 8,836,578,011 | 8,836,578,011 | 16,135,613,360 | 16,135,613,360 |
| 단기금융상품 | 5,000,000,000 | 5,000,000,000 | - | - |
| 매출채권 | 32,020,767 | 32,020,767 | 77,825,746 | 77,825,746 |
| 단기기타채권 | 111,455,849 | 111,455,849 | 125,219,173 | 125,219,173 |
| 기타유동금융자산 | 8,000,000 | 8,000,000 | 9,760,000 | 9,760,000 |
| 기타비유동금융자산 | 175,332,345 | 175,332,345 | 145,859,001 | 145,859,001 |
| 소계 | 14,163,386,972 | 14,163,386,972 | 16,494,277,280 | 16,494,277,280 |
| 금융부채 | ||||
| 매입채무 및 기타채무 | 589,224,927 | 589,224,927 | 644,439,056 | 644,439,056 |
| 차입금 | 546,241,157 | 546,241,157 | 546,241,157 | 546,241,157 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 |
| 소계 | 2,509,008,663 | 2,509,008,663 | 2,564,222,792 | 2,564,222,792 |
&cr4.2 공정가치 서열체계
공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.
| - | 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 공시가격 (수준 1) |
| - | 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수 (수준 2) |
| - | 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3) |
공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 당분기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익-공정가치 측정 금융부채 | - | - | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 |
(단위 : 원)
| 전기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익-공정가치 측정 금융부채 | - | - | 1,373,542,579 | 1,373,542,579 |
4.3 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동
&cr회사는 공정가치 서열체계의 수 준 간 이동을 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜 에 인식합니다.
&cr각 공정가치 서열체계의 수준 간 이동 내역은 다음과 같습니다.&cr&cr(1) 반복적인 측정치의 수준 1과 수준 2간의 이동 내역&cr&cr당분기 중 수준 1과 수준 2간의 대체는 없습니다.
&cr (2) 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역
(단위 : 원)
| 금융부채 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 1,373,542,579 | 7,844,195,655 |
| 평가(당기손익) | - | (115,124,925) |
| 기말 | 1,373,542,579 | 7,729,070,730 |
4.4 수준3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가과정 &cr &cr회사의 재무부서 는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 위해 외부전문가 의 평가를 활용하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 외부전문가의 공정가치 평가과정 및 그 결과는 재무담당이사와 협의됩니다.
(1) 가치평가기법 및 투입변수&cr &cr당사는 공정가치 서열체계에서 수준3으로 분류되는 공정가치 측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.
(단위 : 원)
| 구분 | 당분기말 &cr공정가치 | 수준 | 가치평가기법 | 투입변수 |
|---|---|---|---|---|
| 당기손익-공정가치측정 금융부채 | 1,373,542,579 | 3 | 이항모형 | 변동성, 무위험할인율 등 |
(단위 : 원)
| 구분 | 전기말 &cr공정가치 | 수준 | 가치평가기법 | 투입변수 |
|---|---|---|---|---|
| 당기손익-공정가치측정 금융부채 | 1,373,542,579 | 3 | 이항모형 | 변동성, 무위험할인율 등 |
(2) 거래일 평가손익
회사가 관측 가능한 시장자료에 기초하지 않은 투입변수를 이용하여 파생금융상품의공정가치를 평가하는 경우, 동 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격이 다르다면 금융상품의 공정가치는 거래가격으로 인식합니다. 이때 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격의 차이는 즉시 손익으로 인식하지 않고 이연하여 인식하며, 동 차이는 금융상품의 만기동안 유효이자율로 상각하고, 평가기법의 요소가 시장에서 관측 가능해지는 경우 이연되 고 있는 잔액을 즉시 손익으로 모두 인식합니다. &cr &cr 이와 관련 하여 당분기 및 전분기 에 이연되고 있는 총 차이금액 및 그 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| ⑴ 기초 | (143,369,796) | (1,145,988,118) |
| ⑵ 신규 발생 | - | - |
| ⑶ 기중 증감 (①+②) | - | 11,925,274 |
| ① 상각 | - | 11,925,274 |
| ② 청산 | - | - |
| ⑷ 기말 (⑴+ ⑵+⑶) | (143,369,796) | (1,134,062,844) |
5. 현금및현금성자산 &cr &cr회사의 당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 단기은행예치금(*) | 8,836,578,011 | 16,135,613,360 |
| (*) | 단기은행예치금은 보통예금 및 현금및현금성자산의 정의를 충족하는 투자상품 등을 포함하고 있습니다. |
당분기말 현금및현금성자산에는 국책연구과제와 관련하여 사용목적의 제한이 있는 정부보조금 90,052천원(전기말 248,402천원)이 포함되어 있습니다.&cr
6. 매출채권 및 단기기타채권
회사의 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 단기기타채권의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 채권액 | 대손충당금 | 장부금액 | 채권액 | 대손충당금 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 매출채권 | 32,020,767 | - | 32,020,767 | 77,825,746 | - | 77,825,746 |
| 미수금 | 86,740,781 | (600,000) | 86,140,781 | 125,819,173 | (600,000) | 125,219,173 |
| 미수수익 | 25,315,068 | - | 25,315,068 | - | - | - |
| 합 계 | 144,076,616 | (600,000) | 143,476,616 | 203,644,919 | (600,000) | 203,044,919 |
7. 기타금융자산&cr&cr 회사의 당분기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 임차보증금 | 8,000,000 | 160,052,345 | 9,760,000 | 130,659,001 |
| 기타보증금 | - | 15,280,000 | - | 15,200,000 |
| 합 계 | 8,000,000 | 175,332,345 | 9,760,000 | 145,859,001 |
8. 기타자산&cr &cr 회사의 당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 선급금(*) | 137,047,460 | 58,993,615 | 50,498,105 | 70,491,829 |
| 선급비용 | 48,402,082 | - | 34,611,969 | - |
| 당기법인세자산 | 9,717,280 | - | 5,463,970 | - |
| 합 계 | 195,166,822 | 58,993,615 | 90,574,044 | 70,491,829 |
| (*) | 당분기말 선급금에는 계약자산의 요건을 충족하는 117,258천원이 포함되어 있습니다(주석 31 참조). |
9. 유형자산 &cr &cr(1) 유형자산의 내역
(단위 : 원)
| 당분기말 | 취득원가 | 감가상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|
| 차량운반구 | 155,889,556 | (37,885,776) | - | 118,003,780 |
| 공구와기구 | 4,300,000 | (4,298,000) | - | 2,000 |
| 비품 | 2,319,068,511 | (710,549,148) | (443,628,077) | 1,164,891,286 |
| 시설장치 | 147,780,000 | (85,559,206) | - | 62,220,794 |
| 합 계 | 2,627,038,067 | (838,292,130) | (443,628,077) | 1,345,117,860 |
(단위 : 원)
| 전기말 | 취득원가 | 감가상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|
| 차량운반구 | 76,382,806 | (31,416,409) | - | 44,966,397 |
| 공구와기구 | 4,300,000 | (4,298,000) | - | 2,000 |
| 비품 | 2,269,902,945 | (599,472,304) | (463,007,570) | 1,207,423,071 |
| 시설장치 | 121,930,000 | (78,750,199) | - | 43,179,801 |
| 합 계 | 2,472,515,751 | (713,936,912) | (463,007,570) | 1,295,571,269 |
(2) 유형자산의 변동
(단위 : 원)
| 당분기 | 차량운반구 | 공구와기구 | 비품 | 시설장치 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 44,966,397 | 2,000 | 1,207,423,071 | 43,179,801 | 1,295,571,269 |
| 증가 : | |||||
| 취득 | 79,506,750 | - | 50,872,839 | 25,850,000 | 156,229,589 |
| 국고보조금 | - | - | (11,334,342) | - | (11,334,342) |
| 감소 : | |||||
| 처분 | - | - | (1,707,273) | - | (1,707,273) |
| 감가상각 | (6,469,367) | - | (80,363,009) | (6,809,007) | (93,641,383) |
| 당분기말 | 118,003,780 | 2,000 | 1,164,891,286 | 62,220,794 | 1,345,117,860 |
(단위 : 원)
| 전분기 | 차량운반구 | 공구와기구 | 비품 | 시설장치 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 40,914,092 | 2,000 | 398,034,904 | 60,488,651 | 499,439,647 |
| 증가 : | |||||
| 취득 | - | - | 266,408,320 | - | 266,408,320 |
| 국고보조금 | - | - | (10,535,282) | - | (10,535,282) |
| 감소 : | |||||
| 감가상각 | (2,940,510) | - | (32,496,349) | (5,684,175) | (41,121,034) |
| 전분기말 | 37,973,582 | 2,000 | 621,411,593 | 54,804,476 | 714,191,651 |
&cr(3) 회사의 감가상각비는 포괄손익계산서상 판매비와관리비 및 경상연구개발비에 포함되어 있습니다.
10. 리스 &cr&cr(1) 재무상태표에 인식된 금액
리스와 관련하여 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 사용권자산 | ||
| 부동산 | 662,725,049 | 508,972,869 |
| 합 계 | 662,725,049 | 508,972,869 |
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 리스부채 | ||
| 유동 | 189,429,920 | 148,384,328 |
| 비유동 | 460,491,489 | 351,726,084 |
| 합 계 | 649,921,409 | 500,110,412 |
(2) 사용권자산의 변동
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 508,972,869 | 258,058,391 |
| 취득 | 195,529,062 | - |
| 상각 | (41,776,882) | (17,611,735) |
| 기말 | 662,725,049 | 240,446,656 |
(3) 손익계산서에 인식된 금액
리스와 관련하여 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산의 감가상각비 | 41,776,882 | 17,611,735 |
| 리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함) | 6,936,078 | 4,499,699 |
| 단기리스료(매출원가 및 판매비와 관리비에 포함) | 4,383,472 | 12,868,000 |
| 단기리스가 아닌 소액자산 리스료(판매비와 관리비에 포함) | 1,766,633 | 1,899,448 |
당분기 중 리스의 총 현금유 출 은 52,093천원( 전분기: 34,867천원 )입니다.
11. 무형자산&cr &cr(1) 무형자산의 내역
(단위 : 원)
| 당분기말 | 취득원가 | 감가상각누계액 | 손상차손누계액 | 정부보조금 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 183,327,772 | (56,909,654) | (21,069,720) | (17,394,346) | 87,954,052 |
| 소프트웨어 | 64,092,150 | (26,679,422) | - | - | 37,412,728 |
| 합 계 | 247,419,922 | (83,589,076) | (21,069,720) | (17,394,346) | 125,366,780 |
(단위 : 원)
| 전기말 | 취득원가 | 감가상각누계액 | 손상차손누계액 | 정부보조금 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 178,613,972 | (49,539,478) | (21,069,720) | (14,903,942) | 93,100,832 |
| 소프트웨어 | 61,392,150 | (23,585,822) | - | - | 37,806,328 |
| 합 계 | 240,006,122 | (73,125,300) | (21,069,720) | (14,903,942) | 130,907,160 |
(2) 무형자산의 변동
(단위 : 원)
| 당분기 | 산업재산권 | 소프트웨어 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 기초 | 93,100,832 | 37,806,328 | 130,907,160 |
| 증가 : | |||
| 개별취득(*) | 4,713,800 | 2,700,000 | 7,413,800 |
| 정부보조금(*) | (3,486,416) | - | (3,486,416) |
| 감소 : | |||
| 상각 | (6,374,164) | (3,093,600) | (9,467,764) |
| 당분기말 | 87,954,052 | 37,412,728 | 125,366,780 |
(*) 당분기 산업재산권 취 득금액 중 4,714천원 과 정부보조금 3,486천원 은 선급금에서 대체된 금액입니다.&cr
(단위 : 원)
| 전분기 | 산업재산권 | 소프트웨어 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 기초 | 84,450,015 | 28,664,158 | 113,114,173 |
| 증가 : | |||
| 개별취득(*) | 17,149,870 | 11,088,000 | 28,237,870 |
| 정부보조금(*) | (971,755) | - | (971,755) |
| 감소 : | |||
| 상각 | (5,069,847) | (2,255,001) | (7,324,848) |
| 전분기말 | 95,558,283 | 37,497,157 | 133,055,440 |
(*) 전분기 산업재산권 취 득금액 중 17,150천원 과 정부보조금 972천원 은 선급금에서 대체된 금액입니다.&cr &cr(3) 무형자산상각비는 포괄손익계산서상 판매비와 관리비에 포함되어 있습니다.&cr
12. 정부보조금&cr &cr 당분기 중 정부과제와 관련하여 수령한 정부보조금 금액은 30,697천원(전분기: 58,206천원)이며, 미지급금(장기미지급 포함) 계상 2,497천원(전분기: 5,837천원), 경상연구개발비 등 차감 16,271천원(전분기: 52,360천원), 비품, 산업재산권 및 선급금 차감 11,929천원(전분기: 0원), 선수금 0원(전분기: 8천원)으로 계상되었습니다.&cr
13. 매입채무 및 기타채무
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 매입채무 | 4,162,777 | - | 4,162,777 | - |
| 미지급금 | 351,598,633 | 3,510,559 | 311,438,416 | 3,450,259 |
| 미지급비용 | 229,952,958 | - | 325,387,604 | - |
| 합 계 | 585,714,368 | 3,510,559 | 640,988,797 | 3,450,259 |
&cr 매입채무에 제공된 담보는 없으며 일반적으로 30일 이내에 지급됩니다. 매입채무 및미지급금, 미지급비용은 거래기간이 단기이므로 장부금액과 공정가치가 동일한 것으로 간주됩니다. &cr
14. 차입금
&cr (1) 차입금 장부금액의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 상각후원가측정금융부채 | - | 546,241,157 | - | 546,241,157 |
(단위 : 원)
| 구분 | 차입처 | 발행일 | 상환청구&cr가능일 | 최저배당율 | 상환시 &cr보장수익율 | 금액 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 당분기말 | 전기말 | ||||||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 6차 | 주식회사 창조투자자문 외 | 2020-09-10 | 발행일로부터 3년이 경과한 날 | 발행가의 1% | 연복리 8% | 546,241,157 | 546,241,157 |
&cr회사는 발행시점에 전환상환우선주 주계약의 공정가치와 내재파생상품의 공정가치를 구분하여 각각 차입금과 당기손익-공정가치측정부채로 계상하였습니다.&cr
(2) 당분기말과 전기말 현재 전환상환우선주의 주요조건은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 6차 |
|---|---|
| 차입처 | 주식회사 창조투자자문 등 |
| 발행일 | 2020-09-10 |
| 우선주 발행주식수 | 740,628주 |
| 1주당 발행가액 | 12,694 |
| 인수총액 | 9,401,161,518 |
| 대상주식수(*2) | 86,648주 |
| 전환권행사가액(*2) | 12,694 |
| 전환에 관한 사항 | 발행시~10년 |
| 상환에 관한 사항 | 발행일로부터 3년~10년 |
| 조기상환시 이율 | 8.00% |
| 행사여부 | 2020-09-29, 2021-09-17 일부 전환(*1) |
| 전환 조건 | 발행일로부터 10년이 경과하거나 그 기간 동안 투자자의 전환청구가 있는 경우 그 10년이 되는 다음날 또는 전환청구가 있는 날부터 보통주로 전환되며, 전환비율은 원칙적으로 우선주 대 보통주의 비율을 1대 1로 하며, 아래와 같은 Re-fixing 조항을 포함합니다.&cr&cr1) 유상증자를 실시하거나, 주식 관련 권리를 발행하거나, 회사합병 등을진행하거나 하는 경우로서 1주당 발행가격, 처분가격, 합병가격, 전환가격, 행사가격, 양도가격 등 거래의 대가가 전환가격을 하회하는 경우 전환가격을 1주당 거래대가로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정&cr2) 경영권변경을 수반하는 거래활동이 있는 경우, 1주당 거래대가의 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회 하는 경우, 전환가격을 거래단가 등의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정&cr3) 상장시 공모가격을 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회하는 경우, 전환가격을 공모가격의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정&cr4) 주식의 분할, 병합, 무상증자, 자본의 감소 등으로 전환가격을 조정하지 아니하면 직전의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”와 해당 사건 직후의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”가 달라지는 사건이 발생한 경우에는, 해당 사건 전후의 두 수치가 동일하게 유지되도록 전환가격을 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정&cr5) 분할 또는 합병 등이 이루어지는 경우에는 그 사유가 발생하기 전에 본건 우선주가 보통주식으로 전환되었다면 받을 수 있었던 대가가 본건우선주로서 받을 수 있는 대가 보다 큰 경우, 보통주식으로 전환되었다면 받을 수 있었던 대가를 받도록 전환가격을 조정 |
| 투자금 &cr반환조건 | 1) 회사 또는 이해관계인의 진술 및 보장이 허위 또는 부정확하게 되었다는 점이 밝혀진 경우 2) 회사 또는 이해관계인이 본 계약을 위반한 경우 3) 회사 또는 이해관계인이 거래종결 후 상법, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 등의 법률을 위반하여 본 계약을 성실히 이행할 수 없는 경우 4) 회사,이해관계인 또는 임직원이 상호 또는 제3자와의 분쟁 등으로 피투자기업의 사업추진이 불가능 할 경우 5) 회사가 투자자에게 제출한 사업계획서상의 내용이 사실과 상이한 사항이 발견되어 사업계획 실현이 불가능하다고 투자자가 판단할 경우 |
| (*1) | 전체 발행분 740,628주 중 78,780주는 2020년 9월 29일에, 575,200주는 2021년 9월 17일에 보통주로 전환되었으며, 그 외 86,648주는 2022년 3월 31일 기준 전환상환우선주로 보유하고 있습니다. |
| (*2) | 2020년 9월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주), 2021년 12월 7일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 실행됨에 따라, 전환권 행사가액이 기존의 25%로 감소하였으며, 발행 및 대상주식수가 기존의 4배로 증가하였습니다. |
&cr15. 당기손익-공정가치측정금융부채 &cr &cr(1) 당기손익-공정가치측정금융부채의 내용은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 | - | 1,373,542,579 | - | 1,373,542,579 |
(2) 당기손익-공정가치측정금융부채에서 발생한 손익은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 당기손익-공정가치측정금융부채평가이익(손실) | - | 115,124,925 |
16. 복구충당부채&cr
복구충당부채의 당분기 및 전분기의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 35,907,379 | 28,955,563 |
| 증가 | 575,046 | 490,366 |
| 분기말 | 36,482,425 | 29,445,929 |
17. 기타부채&cr &cr기타부채의 내용은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | 유동 | |
| --- | --- | --- |
| 선수금 | 397,190,651 | 460,764,270 |
| 예수금 | 105,574,710 | 143,763,540 |
| 합 계 | 502,765,361 | 604,527,810 |
&cr 18. 순확정급여부채&cr
(1) 회사의 보고기간말 현재 순확정급여부채 산정 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 기금이 적립되지 않은 확정급여채무의 현재가치 | 1,174,251,269 | 1,095,602,088 |
| 재무상태표상 순확정급여부채 | 1,174,251,269 | 1,095,602,088 |
(2) 당분기와 전분기 중 포괄손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 당기근무원가 | 114,524,021 | 102,008,045 |
| 순이자원가 | 4,207,461 | 1,953,870 |
| 합 계 | 118,731,482 | 103,961,915 |
(3) 당분기 및 전분기 중 확정급여채무의 변동 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초금액 | 1,095,602,088 | 697,785,749 |
| 당기근무원가 | 114,524,021 | 102,008,045 |
| 이자비용 | 4,207,461 | 1,953,870 |
| 제도에서의 지급액: | ||
| - 급여의 지급 | (40,082,301) | (4,109,575) |
| 보고기간말 금액 | 1,174,251,269 | 797,638,089 |
19. 장기종업원급여부채&cr &cr장기종업원급여부채 금액은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 장기종업원급여부채 | 50,442,467 | 42,566,150 |
20. 자본금
&cr자본금의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 주, 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 발행할 주식의 총수 | 100,000,000 | 100,000,000 |
| 1주의 금액 | 500 | 500 |
| 발행한 보통주 주식수 | 9,277,746 | 9,277,746 |
| 자본금 | 4,638,873,000 | 4,638,873,000 |
당분기말 현재 발행주식수 중 상법에 의하여 의결권이 제한되어 있는 주식은 없습니다.
2 1. 기타자본 &cr
(1) 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 주식선택권 | 2,279,348,054 | 1,943,601,207 |
| 신주인수권 | 292,211,649 | 292,211,649 |
| 우리사주조합출연분 | 713,786,913 | 713,786,913 |
| 합 계 | 3,285,346,616 | 2,949,599,769 |
(2) 당분기말 현재 주식선택권과 신주인수권의 내역은 다음과 같습니다.
| 구분 | 부여일 | 부여수량(*) | 가득조건 | 행사기간 |
|---|---|---|---|---|
| 2차 | 2020.07.28 | 420,000 주 | 부여일로부터 2년동안 재직 | 행사가능일로부터 5년간 |
| 신주인수권 | 2021.06.18 | 60,000 주 | 기업공개를 위한&cr대표주관업무 수행 | 상장일로부터 3개월 이후&cr18개월 이내 |
(*) 전기 중 발생한 무상증자 효과를 반영하였습니다.&cr&cr1) 주식선택권과 신주인수권의 공정가치는 이항모형을 적용하여 산출하였습니다.
2) 각 발행시점에 주식선택권과 신주인수권의 평가시 적용한 주요 변수는 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 2차 | 신주인수권 |
|---|---|---|
| 부여일의 공정가치 | 6,484 원 | 4,870 원 |
| 부여일의 주식가격(*) | 10,696 원 | 21,000 원 |
| 행사가격(*) | 7,000 원 | 21,000 원 |
| 주가변동성 | 50.04% | 44.20% |
| 무위험이자율 | 0.53% | 1.10% |
| 기대만기 | 7년 | 1.7년 |
(*) 전기 중 무상증자를 반영한 주식가격 및 행사가격입니다.&cr
3) 당분기 및 전기 중 주식선택권 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 주, 원)
| 당분기 | 부여한 주식수(*) | 평가금액 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 부여 | 행사 | 소멸 | 당분기말 | 기초 | 증가 | 감소 | 당분기말 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2차 | 420,000 | - | - | - | 420,000 | 1,943,601,207 | 335,746,847 | - | 2,279,348,054 |
| 신주인수권 | 60,000 | - | - | - | 60,000 | 292,211,649 | - | - | 292,211,649 |
| 합 계 | 480,000 | - | - | - | 480,000 | 2,235,812,856 | 335,746,847 | - | 2,571,559,703 |
(*) 전기 중 발생한 무상증자 효과를 반영하였습니다.&cr
(단위 : 주, 원)
| 전기 | 부여한 주식수(*) | 평가금액 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 부여 | 행사 | 소멸 | 전기말 | 기초 | 증가 | 감소 | 전기말 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1차 | 120,552 | - | (120,552) | - | - | 455,075,673 | 287,283,543 | (742,359,216) | - |
| 2차 | 420,000 | - | - | - | 420,000 | 581,961,207 | 1,361,640,000 | - | 1,943,601,207 |
| 신주인수권 | - | 60,000 | - | - | 60,000 | - | 292,211,649 | - | 292,211,649 |
| 합 계 | 540,552 | 60,000 | (120,552) | - | 480,000 | 1,037,036,880 | 1,941,135,192 | (742,359,216) | 2,235,812,856 |
(*) 전기 중 발생한 무상증자 효과를 반영하였습니다.&cr
(3) 우리사주조합 출연분&cr&cr당분기말에 존재하는 우리사주조합 출연분 관련 주식기준보상계약은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 금 액 |
|---|---|
| 부여일(2019.06.01) | 1,226,527,771 |
| 감소: 무상증자(2020.09.28) | (512,740,858) |
| 분기말 | 713,786,913 |
2019년 6월 대주주가 보유하였던 회사 의 주식 197,596주(*) 를 직원이 무상수령할 수 있도록 우리사주조 합에 출연되었습니다. 회사는 주식기준보상 회계처리를 적용하여 주식의 공정가치에 근거 하여 1,227백만원 을 비용으 로 인식하고, 자본항목으로 계상하였습니다. 전전기 중 동 자본항목을 무상증자의 재원으로 사용함에 따라 513백만원이 감소하였습니다. 출연일 현재 주식의 공정가치는 이항모형을 통해 6,208 원 ( *) 으로 산정되었습니다.&cr&cr (*) 전기 중 무상증자를 반영한 주식가격 및 행사가격입니다.&cr
22. 판매비와 관리비
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 급여 | 786,763,700 | 338,289,036 |
| 퇴직급여 | 50,730,375 | 31,049,234 |
| 복리후생비 | 118,691,664 | 130,628,256 |
| 여비교통비 | 14,920,300 | 7,993,621 |
| 세금과공과금 | 8,970,360 | 5,090,140 |
| 감가상각비 | 64,689,806 | 33,577,059 |
| 지급임차료 | 3,278,633 | 14,767,448 |
| 차량유지비 | 4,203,129 | 4,264,167 |
| 경상연구개발비 | 1,130,734,907 | 1,263,396,336 |
| 소모품비 | 21,826,538 | 9,871,358 |
| 지급수수료 | 165,594,729 | 116,635,280 |
| 광고선전비 | 32,266,478 | 7,300,000 |
| 건물관리비 | 14,593,093 | 10,411,380 |
| 무형자산상각비 | 9,467,764 | 7,324,848 |
| 주식보상비용(*) | 102,322,849 | 103,744,000 |
| 기타 | 65,564,584 | 15,316,565 |
| 합 계 | 2,594,618,909 | 2,099,658,728 |
(*) 주식보상비용 중 연구개발인력에 대한 금액은 경상연구개발비로 계상하고 있습니다. 당분기 및 전분기 주식보상비용에서 경상연구개발비로 대 체된 금액 은 각각 233백만원 및 327백만원입니다. &cr
23. 기타수익과 기타비용&cr &cr (1) 기타수익
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 잡이익 | 665,057 | 56,213,638 |
(2) 기타비용
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 잡손실 | 389,792 | 441,691 |
24. 금융수익과 금융원가 &cr &cr (1) 금융수익
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 이자수익 | 53,989,595 | 8,793,110 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채평가이익 | - | 115,124,925 |
| 합 계 | 53,989,595 | 123,918,035 |
(2) 금융원가
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 리스부채 이자비용 | 6,936,078 | 4,499,699 |
| 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용 | - | 152,074,112 |
| 복구충당부채 현재가치할인차금 | 575,046 | 490,366 |
| 외환차이 | - | 775,500 |
| 합 계 | 7,511,124 | 157,839,677 |
25. 법인세비용 &cr &cr 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간 유효 법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 2022년 12월 31일로 종료하는 회계연도 의 예상 가중 평균 연간 유효 법인세 율은 0%(2021년 3월 31일로 종료하는 중간 기간 에 대한 가중평균 연간유효 법인세율: 0%)입니다.&cr
26. 주당순손실 &cr
(1) 기본주당손실 &cr&cr 1) 기본주당손실
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 보통주분기순손실 | (2,455,719,163) | (2,050,964,482) |
| 가중평균 유통보통주식수 | 9,277,746 | 7,963,994 |
| 기본주당순이익 | (265) | (258) |
2) 가중평균유통보통주식수
(단위 : 주)
| 구 분 | 당분기(*) | 전분기(*) |
|---|---|---|
| 기초 | 9,277,746 | 7,963,994 |
| 기말 | 9,277,746 | 7,963,994 |
| (*) | 전기 중 발생한 무상증자의 효과를 반영하여 조정하였습니다. |
&cr(2) 희석주당순손실&cr&cr 희석주당순손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기와 전분기 중 회사는 반희석효과로 인하여 희석주당순손실과 기본주당순손실이 동일합니다. &cr&cr 당분기 중 희석주당순손실을 계산할 때 고려하지 않았지만, 향후 희석효과가 발생할 가능성이 있는 잠재적보통주의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원, 주)
| 구 분 | 행사기간 | 행사가격(*) | 발행될 보통주식수(*) |
|---|---|---|---|
| 2차 주식선택권 | 2022.07.28~2027.07.28 | 7,000 | 420,000 |
| 전환상환우선주 | 전환청구시 | 12,694 | 86,648 |
| 신주인수권 | 상장일로부터 3개월 이후&cr18개월 이내 | 21,000 | 60,000 |
| (*) | 전기 중 발생한 무상증자의 효과를 반영하여 조정하였습니다. |
27. 영업으로부터 창출된 현금흐름 &cr &cr(1) 당분기 및 전분기 중 영업활동현금흐름 조정내역 및 영업활동으로 인한 자산부채의 변동은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 분기순손실 | (2,455,719,163) | (2,050,964,482) |
| 조정내역 | 560,762,204 | 639,836,604 |
| 이자비용 | 7,511,124 | 157,064,177 |
| 감가상각비 | 135,418,265 | 58,732,769 |
| 무형자산상각비 | 9,467,764 | 7,324,848 |
| 주식보상비용 | 335,746,847 | 431,450,559 |
| 퇴직급여 | 118,731,482 | 103,961,915 |
| 장기종업원급여 | 7,876,317 | 5,220,371 |
| 이자수익 | (53,989,595) | (8,793,110) |
| 공정가치측정금융부채평가이익 | - | (115,124,925) |
| 영업활동으로 인한 자산부채의 변동 | (209,130,102) | (278,176,478) |
| 매출채권의 감소 | 45,804,979 | 163,162,937 |
| 미수금의 감소 | 39,078,392 | 167,312,509 |
| 선급금의 증가 | (86,549,355) | (7,193,912) |
| 선급비용의 감소(증가) | (13,790,113) | 1,336,045 |
| 미지급금의 증가(감소) | 43,605,391 | (196,084,878) |
| 예수금의 감소 | (38,188,830) | (8,605,530) |
| 선수금의 감소 | (63,573,619) | (403,802,537) |
| 미지급비용의 증가(감소) | (95,434,646) | 5,698,888 |
| 퇴직금의 지급 | (40,082,301) | - |
| 합 계 | (2,104,087,061) | (1,689,304,356) |
(2) 현금의 유입.유출이 없는 거래 중 중요한 사항
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산 계상 | 195,529,062 | - |
| 리스부채 유동성대체 | 39,007,142 | 15,600,301 |
| 유형자산 구입 관련 미지급금의 증가(감소) | (5,932,000) | 10,860,000 |
| 무형자산 구입 관련 선급금 대체 | 4,713,800 | 16,178,115 |
28. 우발상황 및 약정사항
&cr당분기말 현재 회사가 담보로 제공한 자산은 없으며, 회사가 타인으로부터 제공받은 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 제공자 | 보증한도 | 보증잔액 | 보증내용 |
|---|---|---|---|
| 서울보증보험 | 2,971,351,500 | 2,971,351,500 | 이행하자 및 이행 선금급 보험 |
&cr또한, 상기와 관련하여 대표이사로부 터 연대보증( 2,757백만원) 을 제공받고 있습니 다.&cr
29. 특수관계자 등 &cr &cr(1) 당분기말과 전기말 현재 회사의 지배기업은 없으며, 회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 최대주주 및 대표이사 | 최우식 | 최우식 |
| 유의적인 영향력을 행사하는 주주(*1) | LB유망벤처산업펀드 | LB유망벤처산업펀드 |
| 기타특수관계자(*2) | (재)정석연구재단 | (재)정석연구재단 |
| 휴아인의원 ((재)정석연구재단 산하 의원) | 휴아인의원 ((재)정석연구재단 산하 의원) | |
| 주요 경영진 | 주요 경영진 |
| (*1) | 이사선임권을 보유하고 있어 회사에 유의적인 영향력을 행사하는 주주를 특수관계자로 구분하였습니다. |
| (*2) | 최대주주가 대표이사인 재단과 그 소속병원, 회사의 주요경영진을 기타특수관계자로 구분하였습니다. |
( 2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 거래 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 회사명 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 당기손익-공정가치측정금융부채평가손익 | 이자비용 | 당기손익-공정가치측정금융부채평가손익 | 이자비용 | ||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 유의적인&cr영향력을&cr행사하는&cr주주 | 엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 | - | - | 100,052,968 | (132,164,831) |
(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무내역은 없습니다.
(4) 지급보증 및 담보제공&cr당분기 말 현재 회사가 특수관계자의 자금조달 등을 위해 제공하고 있는 지급보증 및 담보의 내역은 없으며, 대표이사로부터 이행하자 및 이행지급 보험과 관련하여 연대보증( 2,757백만원 )을 제 공받고 있습니다.&cr &cr (5) 주요 경영진에 대한 보상 &cr회사의 당분기 및 전분기 중 주요 경영진(등기 및 비등기)에 대한 보상을 위해 비용으로 반영된 금액은 다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 급여 및 기타 단기종업원 급여 | 165,663,477 | 152,179,860 |
| 퇴직급여 | 12,908,624 | 11,222,384 |
| 주식기준보상 | 73,544,548 | 165,606,559 |
| 합 계 | 252,116,649 | 329,008,803 |
30. 영업부문 정보 &cr
(1) 회사는 부문에 배부될 자원에 대한 의사결정을 하고 부문의 성과를 평가하기 위하여 최고 영업의사결정자가 주기적으로 검토하는 내부보고 자료에 기초하여 부문을구분하고 있습니다. 회사는 당분기 보고기간종료일 현재 인공지능 의료영상판독솔루션개발의 단일부분으로 구성되어 있습니다.&cr
(2) 회사의 주요 고객에 대한 의존도는 다음과 같습니다.
&cr당분기와 전분기 중 회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부 고객과 관련된 정보는다음과 같습니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 매출액 | |
|---|---|---|
| 당분기 | 전분기 | |
| --- | --- | --- |
| 고객1 | 46,324,437 | - |
| 고객2 | 34,000,000 | - |
| 고객3 | 22,727,272 | - |
| 고객4 | 19,457,513 | - |
| 고객5 | - | 27,000,000 |
31. 고객과의 계약에서 생기는 수익 &cr &cr(1) 회사가 당분기 중 수익으로 인식한 금액은 전액 외부고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.&cr
(2) 회사는 다음의 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다.
(단위 : 원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 수익인식 시점 | ||
| 한 시점에 인식 | 83,837,316 | 27,000,000 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 59,801,798 | 7,177,241 |
| 합 계 | 143,639,114 | 34,177,241 |
&cr (3) 당분기말 현재 고객과의 계약에서 생기는 수익과 관련하여 회사가 인식하고 있는계약부채 및 계약자산은 각각 367,187천원 및 117,258천원입니다.&cr
6. 배당에 관한 사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항 7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적[지분증권의 발행 등과 관련된 사항]
&cr 기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]
채무증권 발행실적 2022.03.31(단위 : 원, %)
| (기준일 : | ) |
---------------
| 발행회사 | 증권종류 | 발행방법 | 발행일자 | 권면(전자등록)총액 | 이자율 | 평가등급&cr(평가기관) | 만기일 | 상환&cr여부 | 주관회사 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 합 계 | - | - | - | - |
기업어음증권 미상환 잔액 2022.03.31(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
---------------------------
| 잔여만기 | | 10일 이하 | 10일초과&cr30일이하 | 30일초과&cr90일이하 | 90일초과&cr180일이하 | 180일초과&cr1년이하 | 1년초과&cr2년이하 | 2년초과&cr3년이하 | 3년 초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
단기사채 미상환 잔액 2022.03.31(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 10일 이하 | 10일초과&cr30일이하 | 30일초과&cr90일이하 | 90일초과&cr180일이하 | 180일초과&cr1년이하 | 합 계 | 발행 한도 | 잔여 한도 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
회사채 미상환 잔액 2022.03.31(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과&cr2년이하 | 2년초과&cr3년이하 | 3년초과&cr4년이하 | 4년초과&cr5년이하 | 5년초과&cr10년이하 | 10년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
신종자본증권 미상환 잔액 2022.03.31(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과&cr5년이하 | 5년초과&cr10년이하 | 10년초과&cr15년이하 | 15년초과&cr20년이하 | 20년초과&cr30년이하 | 30년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
조건부자본증권 미상환 잔액 2022.03.31(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과&cr2년이하 | 2년초과&cr3년이하 | 3년초과&cr4년이하 | 4년초과&cr5년이하 | 5년초과&cr10년이하 | 10년초과&cr20년이하 | 20년초과&cr30년이하 | 30년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적
가. 공모자금의 사용내역
2022.03.31(단위 : 천원)
| (기준일 : | ) |
코스닥시장&cr상장공모-2021.08.11- 시설자금&cr- 기타12,002,258- 시설자금&cr- 기타-당사는 코스닥시장 상장공모를 통해 조달한 공모자금을 시설자금,&cr운영자금, 연구개발자금, 해외진출에 사용할 예정입니다. 본 보고서&cr작성일 현재 미사용 자금은 금융상품 등에 예치되어 있습니다.&cr실제 공모자금의 사용금액은 당사의 영업 및 시장상황에 따라 변동될&cr수 있으며 이에 따라 당초 자금 사용계획과 차이가 발생할 수 있습니다.
| 구 분 | 회차 | 납입일 | 증권신고서 등의&cr 자금사용 계획 | | 실제 자금사용&cr 내역 | | 차이발생 사유 등 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 사용용도 | 조달금액 | 내용 | 금액 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
나. 사모자금의 사용내역
2022.03.31(단위 : 천원)
| (기준일 : | ) |
제3자배정 유상증자&cr(상환전환우선주)4차2018.08.29운영자금6,571,341운영자금6,571,341-제3자배정 유상증자&cr(상환전환우선주)5차2018.10.02운영자금714,265운영자금714,265-제3자배정 유상증자&cr(상환전환우선주)6차2020.09.10운영자금9,401,161운영자금8,460,027주1)
| 구 분 | 회차 | 납입일 | 주요사항보고서의&cr 자금사용 계획 | | 실제 자금사용&cr 내역 | | 차이발생 사유 등 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 사용용도 | 조달금액 | 내용 | 금액 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
주1) 보고서 작성 기준일 현재 제3자배정 유상증자 금액 중 실제 사용되지 아니한 약 941,134천원은 보통예금으로 보관중이며, 기존 계획대로 운영자금으로 사용할 계획입니다.&cr
다. 미사용자금의 운용내역
2022.03.31(단위 : 천원)
| (기준일 : | ) |
예ㆍ적금보통예금12,943,392--12,943,392
| 종류 | 금융상품명 | 운용금액 | 계약기간 | 실투자기간 |
|---|---|---|---|---|
| 계 | - |
8. 기타 재무에 관한 사항
&cr 가. 재무제표 재작성 등 유의사항&cr 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr &cr나. 대 손충당금 설정현황&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr&cr 다. 재고자산 현황 등 &cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr&cr 라. 공정가치평가 내역 &cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
IV. 이사의 경영진단 및 분석의견
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
V. 회계감사인의 감사의견 등 1. 외부감사에 관한 사항
가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견
제15기(당기)대주회계법인---제14기(전기)삼일회계법인적정-수준3의 공정가치로 측정되는 금융부채(전환&cr상환우선주의 내재파생상품)의 측정제13기(전전기)삼일회계법인적정주1)-
| 사업연도 | 감사인 | 감사의견 | 강조사항 등 | 핵심감사사항 |
|---|---|---|---|---|
주1) 회사는 복합금융상품인 전환상환우선주에 포함된 일반사채 8,082백만원(전기초: 7,190백만원)의 분류 오류, 전환상환우선주에 포함된 내재파생상품 8,121백만원의 과소계상(전기초: 1,686백만원), 전기 중 대주주의 무상출연에 대한 주식보상비용및 임직원에게 부여된 주식결제형 주식선택권과 관련된 주식보상비용 324백만원의 과소계상에 대한 수정사항을 반영하여 별첨 2019년 12월 31일로 종료되는 재무제표및 2019년 1월 1일 현재의 재무상태표를 재작성하였습니다.&cr
나. 감사용역 체결현황
제15기(당기)대주회계법인별도 재무제표 감사90백만원730--제14기(전기)삼일회계법인별도 재무제표 감사115백만원1,066115백만원1,019제13기(전전기)삼일회계법인별도 재무제표 감사75백만원65097백만원863
| 사업연도 | 감사인 | 내 용 | 감사계약내역 | | 실제수행내역 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 보수 | 시간 | 보수 | 시간 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황
제15기(당기)-----제14기(전기)2021.05.11증권신고서에 첨부될&cr회사의 재무정보 확인2021.06월25백만원-2021.04.121분기 재무제표 (임의)검토2021.04.12~2021.05.1330백만원-제13기(전전기)2020.11.02세무조정2020.11.02~2021.04.3011백만원-
| 사업연도 | 계약체결일 | 용역내용 | 용역수행기간 | 용역보수 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
라. 재무제표 중 이해관계자의 판단에 상당한 영향을 미칠 수 있는 사항
12022.03.18회사측 : 감사 및 이사 포함 7인&cr감사인측 : 업무수행이사, 담당회계사 2인서면회의감사에서의 유의적 발견사항과&cr핵심감사사항 수행 결과, 감사인의 독립성,&cr감사수행및 종결단계에서의 주요 협의사항
| 구분 | 일자 | 참석자 | 방식 | 주요 논의 내용 |
|---|---|---|---|---|
마. 회계감사인의 변경
당사의 제14기(2021.1.1.~2021.12.31.) 사업연도의 감사인은 삼일회계법인입니다. 동 법인은 당사의 회계감사를 지정 받아 그 임무를 다 해주었으며, 지정감사가 제14기를 끝으로 종료되었기에 당사는 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 제12조 및 동법 시행령 제18조에 따라 당사의 제15기(2022.1.1.~2022.12.31.) 사업연도 및 연속하는 2개 사업연도에 대한 외부감사인을 대주회계법인으로 선임하였습니다.
| 변경 사업연도 | 변경전 감사인 | 변경후 감사인 |
|---|---|---|
| 제 15기 | 삼일회계법인 | 대주회계법인 |
2. 내부통제에 관한 사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
VI. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항 1. 이사회에 관한 사항
가. 이사회 구성 개요&cr&cr(1) 이사의 수&cr 당사의 이 사 회는 사내이사 3인(최우식, 김태규, 정종채)과 사외이사 2인(박성민, 전석철), 총 5인으로 구성되어있습니다. 이사회는 이사진 간 의견을 조율하고 이사회 활동을 총괄하는 역활에 적임이라고 판단되는 대표이사가 의장직을 수행하고 있으며, 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임받은 사항, 회사 경영의 기본 방침 및 업무 집행에 관한 중요사항을 의결하며 이사 및 경영진의 직무 집행을 감독하고 있습니다.
| 구분 | 구성 | 성명 | 의장, 대표이사 여부 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 이사회 | 사내이사 3명 | 최우식&cr김태규&cr정종채 | 이사회의장, 대표이사&cr사내이사&cr사내이사 | - |
| 사외이사 2명 | 박성민&cr전석철 | 사외이사&cr사외이사 | - |
&cr (2) 이사회 의장에 관한 사항
| 이사회 의장 | 대표이사겸직여부 | 이사회 의장 선임사유 |
|---|---|---|
| 최우식 | ○ | 이사회 의장은 이사회의 소집과 안건의 주재를 담당한다는 점에서 이사회 안건, 운영 등에 대하여 이해도가 높은 이사가 의장으로 적합하다고 볼 수 있습니다. 이에 따라 당사의 대표이사로서 이사회에 부의되는 각종 현안을 가장 잘 파악하고 있는 최우식 대표이사가 이사회 의장 직무를 수행하기에 가장 적합하다고 판단되어 이사들의 의결을 거쳐 이사회 의장으로 선임하였습니다 |
(3) 사외이사 및 그 변동현황
| (단위 : 명) |
521--
| 이사의 수 | 사외이사 수 | 사외이사 변동현황 | | |
| --- | --- | --- |
| 선임 | 해임 | 중도퇴임 |
| --- | --- | --- |
&cr 나. 중요의결사항 등
| 회차 | 개최일자 | 의안내용 | 가결&cr여부 | 사외이사 등의 성명 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 최우식&cr(출석율:100%) | 김태규&cr(출석률:100%) | 정종채&cr(출석률:0%) | 박성민&cr(출석률:100%) | 전석철&cr(출석률:100%) | 김소희&cr(출석률:33%) | ||||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 찬반여부 | |||||||||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 22-1 | 2022.02.09 | 1. 제 14기(2021.01.01.~2021.12.31.) &cr결산(안) 승인의 건 | 가결 | 찬성 | 찬성 | - | 찬성 | 찬성 | 찬성 |
| 22-2 | 2022.03.10 | 1. 제 14기 정기주주총회 소집 결의의 건 | 가결 | 찬성 | 찬성 | - | 찬성 | 찬성 | - |
| 2. 지점 설치의 건 | 가결 | 찬성 | 찬성 | - | 찬성 | 찬성 | - | ||
| 22-3 | 2022.03.18 | 1. 제 14기 결산(안) 재승인의 건 | 가결 | 찬성 | 찬성 | - | 찬성 | 찬성 | - |
| 2. 전자투표제도 도입의 건 | 가결 | 찬성 | 찬성 | - | 찬성 | 찬성 | - |
&cr 다. 이사회내 위원회&cr당사는 이사회 내 별도의 위원회는 구성되어 있지 않습니다.&cr&cr 라. 이사의 독립성
이사는 주주총회에서 선임하며, 주주총회에서 선임할 이사 후보자는 이사회가 선정하여 주주총회에 제출한 의안으로 확정하고 있습니다. 이사의 선임 관련하여 관련 법규에 의거한 주주제안이 있는 경우, 이사회는 적법한 범위 내에서 이를 주주총회에의안으로 제출할 수 있도록 하고 있으며, 상법 제363조 및 당사 정관 제35조에 의거 주주총회 목적사항이 이사 선임에 관한 사항인 경우 서면결의에 의한 의결권을 보장하기 위해 이사후보자의 성명, 약력 등을 총회 2주 전에 주주에게 서면을 통해 공고하고 있습니다.&cr
당사의 이사회는 사내이사 3인(대표이사 포함)과 사외이사 2인으로 구성되어 있으며, 회사 경영의 중요한 의사결정과 업무집행은 이사회의 심의 및 결정을 통하여 이루어지고 있습니다. 독립성과 전문성을 갖춘 감사를 선임하여 기업경영에 대한 견제와 책임추궁을 위한 제도적 장치를 보완하였습니다. 또한 당사는 대주주 등의 독단적인 경영과 이로 인한 소액주주의 이익 침해가 발생하지 않도록 이사회 운영규정을 제정하여 성실히 준수하고 있습니다.&cr&cr 마. 사외이사의 전문성&cr당사는 사외이사의 직무수행을 보조하기 위한 별도의 회사 내 지원조직은 있지 않으나, 경영기획팀에서 사외이사가 이사회에서 전문적인 직무수행이 가능하도록 보조하고 있습니다. 이사회 개최 전에 해당 안건 내용을 충분히 검토할 수 있도록 사전에 자료를 제공하고 필요시 별도의 설명회를 개최하고 있으며, 기타 사내 주요현안에 대해서도 수시로 정보를 제공하고 있습니다.
바. 사외이사 교육 미실시 내역
작성기준일 현재 당사의 사외이사로써 필요한 지식과 전문성을 갖추고 있음을 감안하여 교육을 미 실시 하였으나, 필요시 교육 제공 예정입니다.
| 사외이사 교육 실시여부 | 사외이사 교육 미실시 사유 |
|---|---|
| 미실시 |
2. 감사제도에 관한 사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
3. 주주총회 등에 관한 사항
가. 투표제도 현황
2022.03.31
| (기준일 : | ) |
배제미도입도입--실시&cr(제14기 정기주주총회)
| 투표제도 종류 | 집중투표제 | 서면투표제 | 전자투표제 |
|---|---|---|---|
| 도입여부 | |||
| 실시여부 |
&cr 나. 소수주주권&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 다. 경영권 경쟁&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr
라. 의결권 현황
2022.03.31(단위 : 주)
| (기준일 : | ) |
보통주9,277,746-우선주86,648-보통주--우선주--보통주--우선주--보통주--우선주--보통주--우선주--보통주9,277,746-우선주86,648-
| 구 분 | 주식의 종류 | 주식수 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 발행주식총수(A) | |||
| 의결권없는 주식수(B) | |||
| 정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C) | |||
| 기타 법률에 의하여&cr의결권 행사가 제한된 주식수(D) | |||
| 의결권이 부활된 주식수(E) | |||
| 의결권을 행사할 수 있는 주식수&cr(F = A - B - C - D + E) |
&cr 마. 주식사무
| 구분 | 내용 | ||
|---|---|---|---|
| 정관상&cr신주인수권의 내용 | 제10조(신주인수권) ① 주주는 그가 소유한 주식의 수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 갖는다. ② 회사는 제1항의 규정에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다. 1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우 2. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우 3. 발행주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 배정하는 경우 4. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우 5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산ㆍ판매ㆍ자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우 6. 외국인투자촉진법에 의해 외국인 투자 유치를 위해 신주를 발행하는 경우 7. 주권을 유가증권시장 또는 코스닥시장에 신규상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우 8. 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의2(신주인수권)에 의거하여 신주를 발행하는 경우 ③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다. ④ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 정한다. |
||
| 결산일 | 매년 12월 31일 | 정기주주총회 | 매 사업년도 종료 후 3개월 이내 |
| 주주명부 폐쇄시기 | 매년 1월 1일부터 1월 7일까지 | ||
| 명의개서대리인 | KB국민은행 증권대행부 | ||
| 주주의 특전 | 없음 | ||
| 공고방법 | 회사의 공고는 회사의 인터넷 홈페이지(www.deepnoid.com)에 게재한다. 다만, 전산장애 또는 그 밖의 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지에 공고를 할 수 없는 때에는 서울특별시에서 발행되는일간 매일경제신문에 게재한다. |
&cr 바. 주주총회 의사록 요약
| 구분 | 개최일자 | 의안내용 | 경과 및 결과 | 이의제기의내용 |
|---|---|---|---|---|
| 정기주주총회 | 2022-03-30 | 1. 제14기 재무제표 승인의 건&cr2. 정관일부 변경의 건&cr3. 이사선임의 건&cr4. 이사 보수한도 승인의 건&cr5. 감사 보수한도 승인의 건 | 가결 | 해당사항없음 |
VII. 주주에 관한 사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
VIII. 임원 및 직원 등에 관한 사항 1. 임원 및 직원 등의 현황
가. 임원 현황
2022.03.31(단위 : 주)
| (기준일 : | ) |
최우식남1969.10대표&cr이사사내이사상근경영&cr총괄- 연세대학교 전자공학('96)&cr- 한화 사원('96~'99)&cr- 삼성전자 선임('99~'02)&cr- APPLETON CTO('02~'04)&cr- 에이엠텔레콤 수석('05~'07)&cr- 딥노이드 대표이사('08~현재)&cr- 정석연구재단 이사('19∼현재)1,872,360-본인14년&cr1개월2022.10.28김태규남1974.08전무사내이사상근연구&cr총괄- 인하대학교 기계공학('01)&cr- 록시아CTO('02~'07)&cr- 딥노이드 전무('08~현재)1,461,616-타인14년&cr1개월2022.10.28정종채남1973.02사내&cr이사사내이사상근재무&cr총괄- 성균관대학교 중국철학('00)&cr- 디지털스트림테크놀로지('00~'07)&cr- 정산애강 팀장('07~'14)&cr- 코아스템 팀장('15~'18)&cr- 딥노이드 이사('18~현재)--타인3년&cr8개월2023.07.28최종문남1984.01이사미등기상근임상&cr총괄- 충남대학교 의과대학('08)&cr- 분당제생병원 전문의('08~'13)&cr- 장흥종합병원 과장('13~'15)&cr- 장흥군보건소 보건의('15~'18)&cr- 딥노이드 이사('18~현재)120,552-타인3년&cr10개월-박성민남1974.05사외&cr이사사외이사비상근경영&cr자문
- Purdue University Electrical and
Computer Engineering('06)&cr- Medtronic, Minneapolis, MN
Manager('04~'11)&cr- 삼성전자('14~'16)&cr- 포항공과대학교 교수('16~현재)
--타인4년2024.03.30전석철남1983.12기타&cr비상무&cr이사사외이사비상근경영&cr자문
- 연세대학교 경영학('09)&cr- LG디스플레이('11~'13)&cr- 아주아이비투자('13~'15)&cr- 옐로금융그룹('15)&cr- 아주아이비투자 이사('16~현재)
--타인4년2025.03.30황인범남1972.10감사감사비상근감사
- 연세대학교 경영학('95)&cr- 삼일회계법인 이사('96~'14)
- 산업안전보건공단 감사('14~'16)&cr- 이촌회계법인 상무('14~현재)
--타인1년 8개월2023.07.28
| 성명 | 성별 | 출생년월 | 직위 | 등기임원&cr여부 | 상근&cr여부 | 담당&cr업무 | 주요경력 | 소유주식수 | | 최대주주와의&cr관계 | 재직기간 | 임기&cr만료일 |
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| 의결권&cr있는 주식 | 의결권&cr없는 주식 |
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2. 임원의 보수 등
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
IX. 계열회사 등에 관한 사항
&cr 당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
X. 대주주 등과의 거래내용
&cr 당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr
XI. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항
1. 공시내용 진행 및 변경사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
2. 우발부채 등에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
3. 제재 등과 관련된 사항
&cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.&cr
4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항
&cr 가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr
나. 중소기업 기준검토표
중소기업 기준검토표_1.jpg 중소기업 기준검토표_1 중소기업 기준검토표_2.jpg 중소기업 기준검토표_2
&cr
다. 외국지주회사의 자회사 현황&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 라. 법적위험 변동사항&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 마. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 바. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 사. 기업인수목적회사의 금융투자업의 역할 및 의부&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 아. 합병등의 사후정보&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 자. 녹색경영&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 차. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr&cr 카. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유 등의 변동현황&cr당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
타. 보호예수 현황
2022.03.31(단위 : 주)
| (기준일 : | ) |
보통주3,333,9762021.03.022024.08.17상장일로부터 3년&cr(2021.08.17~2024.08.16)한국거래소 상장규정&cr(최대주주 등)9,364,394보통주8002021.03.022022.08.17상장일로부터 1년&cr(2021.08.17~2022.08.16)한국거래소 상장규정&cr(최대주주 등)9,364,394보통주164,276 2019.06.192023.06.20예수일로부터 4년&cr(2019.06.19~2023.06.19)우리사주의 예탁9,364,394보통주33,3202020.07.242024.07.25예수일로부터 4년&cr(2020.07.24~2024.07.24)우리사주의 예탁9,364,394우선주86,6482021.03.022022.08.17상장일로부터 1년&cr(2021.08.17~2022.08.16)한국거래소 상장규정9,364,394
| 주식의 종류 | 예수주식수 | 예수일 | 반환예정일 | 보호예수기간 | 보호예수사유 | 총발행주식수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
파. 특례상장기업의 사후정보 &cr기업공시서식 작성기준에 따라 당 분기에 변동사항이 없어 기재를 생략합니다.&cr관련 내용은 2022.3.22.에 제출된 2021년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
XII. 상세표 1. 연결대상 종속회사 현황(상세)
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
2. 계열회사 현황(상세)
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 타법인출자 현황(상세)
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
【 전문가의 확인 】 1. 전문가의 확인
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.&cr
2. 전문가와의 이해관계
당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
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