Data Streams Corp.

Pre-Annual General Meeting Information • Mar 13, 2024

주주총회소집공고 2.9 (주)데이터스트림즈

주주총회소집공고

2024 년 03 월 13 일
회 사 명 :	주식회사 데이터스트림즈
대 표 이 사 :	이영상
본 점 소 재 지 :	서울특별시 서초구 사임당로 28 6층 (서초동, 청호나이스)
	(전 화) 02-3473-9077
	(홈페이지) http://www.datastreams.co.kr
작 성 책 임 자 :	(직 책) 대표이사	(성 명) 이영상
	(전 화) 02-3473-9077

주주총회 소집공고(제23기 정기주주총회)

삼가 주주님의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다.

당사는 상법 제365조 및 회사정관 제23조에 의하여 제23기 정기주주총회를 아래와 같이 개최 하고자 하오니 부디 참석하여 주시기 바랍니다.

- 아 래 -

1. 소집 일시 : 2024년 03월 28일(목) 오후 3시

2. 소집 장소 : 서울시 서초구 사임당로 28(서초동, 청호나이스) 2층 당사 대회의실

3. 회의 목적 사항

가. 보고사항 : 감사보고, 영업보고, 내부회계관리제도 및 외부감사인선임보고

나. 부의안건

제1호 의안 : 제23기(2023.1.1~2023.12.31)재무제표(연결포함) 승인의 건

제2호 의안 : 사내이사 선임의 건(김현철)

제3호 의안 : 감사 선임의 건(최준환)

제4호 의안 : 주식매수선택권 부여 승인의 건

제5호 의안 : 이사 보수한도 승인의 건(25억원)

제6호 의안 : 감사 보수한도 승인의 건(5천만원)

4. 경영참고사항 상법 제542조의4에 의거 경영참고사항을 당사 인터넷 홈페이지에 게재하고 본점과 명의개서대행회사(국민은행증권대행부)에 비치하였으며, 금융위원회 및 한국거래소에 전자공시하여 조회가 가능하오니 참고하시기 바랍니다.

5. 실질주주의 의결권행사에 관한 사항

이번 당사 정기주주총회에는 한국예탁결제원이 주주님들의 의결권을 행사할 수 없습니다. 따라서 주주님들께서는 한국예탁결제원에 의결권행사에 관한 의사표시를 통지하실 필요가 없으며, 종전과 같이 주주총회에 참석하여 의결권을 직접 행사하시거나 또는 위임장에 의거 의결권을 간접 행사하실 수 있습니다.6. 주주총회 참석시 준비물 - 직접행사 : 주총참석장, 신분증 - 간접행사 : 주총참석장, 위임장(주주와 대리인의 인적사항 기재, 인감날인), 대리인의 신분증

2024년 03월 13일

주식회사 데이터스트림즈

대표이사 이 영 상 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역 가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

회차	개최일자	의안내용	사외이사 등의 성명
김종효(출석률: 100%)	김준호(출석률: 100%)
---	---	---	---	---
찬 반 여 부
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1	2023-02-08	보고의안 1 : 2022년 영업실적 및 2023년 영업전망 보고의안 2 : 2022년 자체결산 손익실적 및 2023년 목표손익 보고의안 3 : 내부회계관리제도 운영실태 보고 보고의안 4 : 전략적 투자 검토 보고 의결의안 1 : 2022년 감사전 재무제표 승인 의결의안 2 : 주식매수선택권 부여 취소	찬성	찬성
2	2023-03-09	제1호 의안 : 제22기(2022년도) 정기주주총회 소집에 관한 사항 및 부의안건 -부의안건 제1호 의안 : 제22기(2022.01.01~2022.12.31)재무제표(연결포함) 승인의 건 제2호 의안 : 정관 일부 변경의 건 - 별첨1)정관 일부 변경(안) 참조 제3호 의안 : 사내이사 선임의 건 - 이동현(임기3년) 제4호 의안 : 주식매수선택권 부여의 건 제5호 의안 : 이사 보수한도 승인의 건(25억원) 제6호 의안 : 감사 보수한도 승인의 건(5천만원)	찬성	찬성
3	2023-04-27	보고의안 1 : 2023년 1/4분기 영업실적 및 2023년 영업전망 보고의안 2 : 2023년 1/4분기 손익실적 및 2023년 목표손익 의결의안 1 : 주식매수선택권 부여 취소	찬성	찬성
4	2023-06-28	의결의안 1 : 지정자문인 선임 계약	찬성	찬성
5	2023-07-28	보고의안 1 : 2023년 상반기 영업실적 및 2023년 영업전망 보고의안 2 : 2023년 상반기 손익실적 및 2023년 목표손익 의결의안 1 : 주식매수선택권 부여 취소 의결의안 2 : 해외 법인 운영 및 개발용역 자금 송금의 건(종속회사) 의결의안 3 : 금융권 대출금 추가 약정의 건	찬성	찬성
6	2023-08-25	보고의안 : 금융권 대출금 약정의 건	찬성	찬성
7	2023-10-30	보고의안 1 : 2023년 3분기 누계 영업실적 및 2023년 영업전망 보고의안 2 : 2023년 3분기 누계 손익실적 및 2023년 목표손익 보고의안 3 : 신용보증서 변경 및 금융권 대출금 추가 약정 보고 의결의안 1 : 주식매수선택권 부여 취소	찬성	찬성
8	2023-12-20	보고의안 : 금융권 대출금 약정의 건	찬성	찬성

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명	구성원	활 동 내 역
개최일자	의안내용	가결여부
---	---	---	---	---
-	-	-	-	-

2. 사외이사 등의 보수현황(단위 : 천원)

구 분	인원수	주총승인금액	지급총액	1인당 평균 지급액	비 고
사외이사	2	2,500,000	24,000	12,000	-

II. 최대주주등과의 거래내역에 관한 사항

1. 단일 거래규모가 일정규모이상인 거래(단위 : 억원)

거래종류	거래상대방(회사와의 관계)	거래기간	거래금액	비율(%)
-	-	-	-	-

2. 해당 사업연도중에 특정인과 해당 거래를 포함한 거래총액이 일정규모이상인 거래(단위 : 억원)

거래상대방(회사와의 관계)	거래종류	거래기간	거래금액	비율(%)
-	-	-	-	-

III. 경영참고사항

1. 사업의 개요 가. 업계의 현황

(1) 데이터산업 (가) 데이터산업의 정의

데이터산업은 ‘ 데이터의 생산 · 수집 · 처리 · 관리 · 유통 · 분석 · 활용 등을 지원하거나 이와 관련된 제품과 서비스를 제공하는 산업 ’ 으로 정의할 수 있으며 , 데이터베이스는 이와 같은 데이터를 체계적ㆍ유기적으로 배열 또는 구성한 데이터의 집합체를 구성하는 도구로서 개별적 또는 공동으로 필요한 데이터에 접근하여 검색할 수 있도록 한 것을 말합니다 . 또한 , 데이터베이스 산업은 경제적 부가가치 창출을 위하여 데이터베이스의 기획ㆍ제작ㆍ관리ㆍ유통 등과 이와 관련되는 서비 스를 제공하는 산업을 말합니다 . 그러나 데이터산업과 데이터베이스 산업 간에 엄격하게는 차이가 있지만 , 일반적으로 데이터산업은 데이터베이스와 빅데이터 모두를 포함합니다 .

그림-1.jpg [그림-1] 데이터베이스 산업의 범위

( 나) 데이터산업의 분류

데이터산업은 기술적 특성으로 볼 때 , 다양한 분야의 기술들이 통합되어 새로운 정보기술 (IT) 트렌드에 붐을 일으켜 산업 활동 영역이 복잡합니다 . 한국데이터산업진흥원은 사물인터넷 (IoT), 빅데이터 (Big Data), 인공지능 (AI) 등 제 4 차 산업혁명의 주요 기술을 중심으로 급변하는 데이터산업을 [ 그 림-2] 와 같이 구분하였습니다 . 데이터와 관련한 제품을 판매하거나 기술을 제공하는 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 · 공급업 , 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업과 데이터를 판매하거나 이를 기반으로 정보제공 및 분석서비스를 제공하는 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 구분해 볼 수 있습니다 . 데이터 기반 솔루션 구축과 서비스를 위해 반드시 필요한 서버 , 스토리지 , 네트워크 등을 바탕으로 데이터 인프라 서비스를 제공하는 데이터 인프라 서비스업을 2022 년부터 시범조사를 통해 분류에 추가하였습니다 .

그림-2.jpg [그림-2] 데이터산업의 정의

2022 년 데이터산업분류체계는 [ 그림-3] 의 대분류 3 개 , 중분류 10 개로 구성되어 있습니다 . 이 분류는 통계법에 의거 , 통계자료의 정확성 및 국가 간의 비교성을 확보하기 위한 표준 분류를 따랐습니다 . 유엔에서 권고하고 있는 국제표준산업분류를 기초로 통계청에서 작성하고 , “ 한국표준산업분류 ” 를 기반으로 한국데이터산업진흥원에서 세분화하였습니다 .

그림-3.jpg [그림-3] 데이터산업의 분류

(2) 데이터산 업의 동 향 및 전망 (가 ) 국내· 외 동향 및 전망

정부에서 발표한 「 데이터 경제 선언 」 ('18.8 월 ), 「 정부부처 합동 혁신금융지원방안 」 ('19.3 월 ), 「 공공데이터법 」 ('19.6 월 ), 「 한국판 디지털 뉴딜 정책 」 ('20.5 월 ), 「 데이터 3 법 」 ('20.8 월 ) 등에 따라 공공데이터의 가치가 사회적으로 주목받고 있습니다 . 금융기관을 중심으로 개인정보를 제한적으로나마 공유 ( 마이데이터제도 ) 함으로써 데이터를 기반으로 하는 산업의 활성화가 가시화되고 있습니다 . 또한 , 마이크로소프트사의 계열사인 OpenAI 가 2022 년 12 월 1 일 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇 ChatGPT 로 AI 사업이 활성화되면서 다양한 AI 서비스가 시장에 나올 것으로 예상됩니다 .

이에 따라 데이터의 체계적 관리 및 활용이 중요한 과제로 떠오르고 있으며 , 데이터 거버넌스 , 데이터 통합 , 빅데이터 플랫폼 , 빅데이터 기반 AI 등의 데이터 산업시장이 확장되고 있는 추세입니다 . 윤석열 정부에서도 디지털플랫폼정부를 통해 데이터의 중요성을 강조하고 있습니다 .

그림-4.jpg [그림-4] 디지털플랫폼 정부

과학기술정보통신부는 데이터산업을 ‘ 데이터의 생산 , 수집 , 처리 , 분석 , 유통 , 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산 · 제공하는 산업 ’ 이라 정의하고 있습니다 . 또한 , 이를 데이터의 생명주기 ( 또는 가치사슬 ) 와 관련된 제반 활동 , 데이터로부터 가치를 창출하는 과정 등 데이터와 연관된 모든 활동을 포함한다고 설명하고 있습니다 . 관련 시장조사 보고서를 참고하여 이와 같은 데이터산업의 시장 동향을 국내 1) 및 글로벌 2) 로 구분하여 살펴보겠습니다 .

(나 ) 국내 데이터산업 시장규모 2023 년 발간한 과학기술정보통신부 위탁 한국데이터산업진흥원의 통계조사 “2022 데이터산업 현황조사 보고서 ” 에 따르면 , 2022 년의 국내 데이터산업은 [ 그 림-5] 에서 보는 바와 같이 25 조 527 억원 규모로 조사 ( 추정 ) 되었고 , 2028 년에는 51 조 1,413 억원 규모로 성장할 것을 예상하였습니다 . 이는 2 022 년부터 2028 년 예상치까지 연 평균 14.1% 규모로 성장하는 것으로 예상하고 있습니다 .

그림-5.jpg [그림-5] 국내 데이터산업 시장 전망(2022(E)~2028년(P)) 그림-6.jpg [그림-6] 국내 데이터산업 시장 전망(2022(E)~2028년(P))

동사의 사업과 위 데이터산업의 시장조사 결과를 연계 ? 분석하기 위해 데이터산업을 대분류로 구분한 [ 그 림-7] 과 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 · 공급업 분야의 중분류로 구분한 [ 그 림-9] 을 이용하였습니다 . [ 그 림-6] 에서 보는 바와 같이 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 · 공급업 분야의 2022 년 국내매출 잠정치는 3 조 2,723 억원 ( 전년대비 14.1% 성장 ), 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 분야는 9 조 2,570 억원 ( 전 년대비 9.6% 성장 ), 데이터 판매 및 제공 서비스업 분야는 12 조 5,235 억원 ( 전년대비 13.1% 성장 ) 으로 시장규모가 조사되었습니다 .

그림-7.jpg [그림-7] 2013~2022(E) 데이터산업 시장규모 그림-8.jpg [그림-8] 국내 데이터산업 시장 규모(2018~2022년(E)) 그림-9.jpg [그림-9] 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업 중분류별 시장규모 그림-10.jpg [그림-10] 2021년 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업 중분류별 시장 규모 비중

동사 의 사업 범위는 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 · 공급업 중 데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업 , 데이터 관리 솔루션 개발 · 공급업 , 빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발 · 공급업 중 전체 또는 일부와 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업을 주력으로 합니다 . 따라서 동사와 관련되는 전체 시장규모는 2022 년 잠정치로 11 조 1,067 억원입니다 .

데이터 분석 신제품의 출시와 비즈니스 개발을 통해 향후 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 · 공급업 중 데이터 분석 솔루션 개발 · 공급업과 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 비즈니스 확장을 목표로 하였을 때의 시장규모는 2022 년 장점치로 22 조 1,052 억 원입니다 .

따라서 동사의 제품 관련 시장과 향후 시장을 기준으로 2022~2028 년 시장규모를 추정한 [ 그 림-9] 에서 동사와 관련되는 제품관련 시장은 매출의 비율을 산술적으로만 계산하면 2022 년 1 조 4,673 억 원에서 2028 년 2 조 9,953 억원으로 증가될 것으로 추정됩니다 . 향후 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 확장하는 시장을 포함하면 전체 대상 시장 규모는 2022 년 22 조 1 천억 원에서 2028 년 29 조 7 천억 원으로 증가할 것으로 추정됩니다 .

(다 ) 글로벌 데이터 시장규모

데이터산업진흥원에서 2023 년 발간한 데이터산업 백서 중 , IDC & Lisbon Council 이매년 발표하고 있는 ‘European Data Market Study’ 시장 통계에 의하면 유럽연합 / 영국 / 미국 / 브라질 / 일본 / 중국의 합산된 데이터시장 규모는 2020 년 3,885 억달러에서 6,018 억달러로 CAGR 15.71% 로 확대되어 왔습니다 .

그림-11.jpg [그림-11] 글로벌 데이터 시장 규모(2020~2023(E))

또한 ‘European Data Market Monitoring Tool(IDC 2021)’ 에 따르면 기본 시나리오 기준 2021 년에서 2030 년까지 연평균 성장률은 5.8% 로 예측됩니다 . 따라서 , 2030 년 유럽연합 (EU) 의 데이터 시장 규모는 1,200 억달러까지 성장할 것으로 보고 있으며 , 만약 고성장 시나리오가 전개된다면 1,420 억 달러까지 가능할 것으로 전망하고 있습니다 . 이러한 데이터 기업의 매출 성장률은 같은 기간 전체 ICT 시장의 성장률을 훌쩍 뛰어넘을 것이라는 전망이 지배적이며 , 경제 규모가 큰 국가일수록 데이터기반 시장이 확대될 것입니다 .

주력제품 시장은 동사의 핵심 보유 기술이자 주력제품인 데이터 통합 기술 기반 AI/ 빅데이터 플랫폼 솔루션과 메타데이터 기술 기반 데이터 거버넌스 플랫폼 솔루션 그리고 그를 기반으로 하는 데이터 구축 및 컨설팅 서비스 시장의 합으로 정의하고 추정할 수 있습니다 . 그 영역과 추정의 논리는 아래와 같습니다 .

1) AI/ 빅데이터 플랫폼 시장

AI/ 빅데이터 플랫폼 시장은 데이터 통합 , 데이터 가상화 , 하둡기반 빅데이터 플랫폼 , AI 분석 플랫폼의 제품 및 서비스의 공급으로 형성되는 시장을 의미합니다 .

AI/ 빅데이터 플랫폼은 데이터 통합 기술을 기본으로 합니다 . 다양한 유형의 데이터 ( 이미지 , 음성 , 센서 , 웹로그 등 ) 를 수집하여 통합 및 저장하고 , 대용량 데이터 처리를신속하게 할 수 있는 하둡기반의 분산 병렬 처리 아키텍처를 기반으로 하는 솔루션입니다 . 빅데이터 플랫폼은 자체적으로 분석 파이프라인을 제공하여 AI 분석을 위해 데이터를 가공하는 전처리 과정을 지원하고 , 빅데이터 플랫폼에 저장된 데이터를 학습시켜 AI 서비스를 개발할 수 있는 AI 분석 플랫폼을 확장 제공할 수 있습니다 . 최근에는 데이터 가상화 기술을 활용하여 물리적으로 데이터를 이동하지 않고도 분석에 활용할 수 있는 기능이 추가적으로 요구되고 있습니다 . [ 표 -1] AI/ 빅데이터 플랫폼 기술 발전 단계

구분	1 세대	2 세대	3 세대	4 세대
데이터 통합	배치 데이터 통합	변경 데이터 적재	실시간 및 비정형 데이터	데이터 가상화
하둡기반 빅데이터 플랫폼	RDBMS 기반 정형 데이터 처리	RDBMS 기반 고가의 분석용 전용 장비	하둡기반 모든 유형의 대용량 데이터 처리 플랫폼	데이터 가상화 연계로 데이터 통합 저장 최적화
AI 분석 플랫폼	통계 기반 패키지	통계 기반 마이닝 툴	오픈소스 기반 환경 제공 (R,Python 등 )	빅데이터 플랫폼과 연계한 AI 분석 전용 플랫폼

AI 분석 관련 솔루션은 빅데이터와 연계하여 파이썬 , R 등 AI 서비스를 개발할 수 있는 오픈소스 기반 AI 분석 플랫폼과 특정 AI 서비스를 목적으로 개발된 Stand-alone 솔루션으로 구분됩니다 . 동사의 주력제품은 전자이며 , 후자에는 챗봇 솔루션 , 텍스트 분석 솔루션 , 이미지 인식 솔루션 등이 있습니다 . 2 개의 플랫폼 모두 궁극적으로는 대량의 데이터를 처리하기 위해서는 빅데이터 플랫폼과 연계되어야 합니다 .

2) 데이터 거버넌스 플랫폼 시장

데이터 거버넌스 플랫폼 시장은 메타데이터 관리 , 데이터 품질 관리 , 기준 정보 관리로 구성되는 데이터 거버넌스 플랫폼과 데이터 검색 및 데이터 흐름관리 등으로 구성되는 데이터 카탈로그 플랫폼의 제품 및 서비스 공급으로 형성되는 시장을 의미합니다 .

데이터 거버넌스는 일관된 데이터 관리 체계를 의미하며 , 이를 위해서 가장 기본이 되는 기술이 메타데이터입니다 . 메타데이터는 데이터에 대한 설명 정보를 의미하며 , 데이터를 표준화하여 관리할 수 있도록 하는 메타데이터 관리 솔루션과 메타데이터와 연계하여 입력되고 관리되고 있는 실 데이터에 대한 품질 진단 및 상시 개선하는 데이터 품질관리 솔루션이 기본 기능입니다 . 빅데이터 시대에는 메타데이터 기술을 빅데이터와 비즈니스 영역으로 확장하여 , 기업이나 기관이 보유하고 있는 데이터를 쉽게 찾아 분석에 활용할 수 있도록 하는 데이터 카탈로그 기술에 대한 요구가 급증하고 있습니다 . 빅데이터 플랫폼 안에서 내가 활용한 데이터의 연관관계를 시각화하여 보여 주는 데이터 맵이나 데이터 흐름관리가 필수적입니다 .

[ 표 -2] 데이터 거버넌스 플랫폼 기술 발전 단계

구분	1 세대	2 세대	3 세대	4 세대
표준화 및 품질 관리	시스템 표준을 위한 IT 메타	데이터 관리 정책 고도화	빅데이터 , 비즈니스 메타	메타데이터 초상세화
데이터 품질 관리	빅데이터 품질 관리
데이터 카탈로그		데이터 서치 & 디스커버리	데이터 카탈로그	AI 기반 데이터 추천 서비스 고도화

(3) 국내의 데이터산업 지원 정책

2022 년 7 월 윤석열 정부가 120 대 국정과제를 발표하였습니다 . 데이터산업의 관점 에서 살펴볼 수 있는 주요과제로 디지털플랫폼정부 구현 , 규제시스템 혁신을 통한 경제활력 제고 , 미래금융을 위한 디지털 금융혁신 , 민관 협력을 통한 디지털 경제 패권국가 실현 , 세계 최고의 네트워크 구축 및 디지털 혁신 가속화 , 100 만 디지털 인재 양성 등을 꼽을 수 있습니다 .

특히 디지털플랫폼정부는 모든 데이터가 연결되는 플랫폼 위에서 국민 , 기업 , 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 정부를 표방합니다 . 이에 따라 국민이 익숙한 민간 플랫폼과 연계하여 공공서비스를 제공하는 등 민간이 혁신역량을 적극 활용하여 국민이 체감할 수 있는 선도 프로젝트를 추진할 예정입니다 . 또한 인공지능 (AI) 과 데이터를 중심으로 정부의 일하는 방식을 혁신하고 공공데이터 전면 개발 및 마이데이터 전 산업 확산 , 범정부 데이터 및 서비스의 연계 , 데이터의 안전한 활용 기반 강화 등을 추진하고자 합니다 .

그림-12.jpg [그림-12] 전통적 정부 서비스모델과 디지털 플랫폼 정부 모델 비교

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

1) 동사의 경쟁력 가 ) 매 출현황

동사의 매출은 빅데이터를 위한 데이터 통합, 데이터 거버넌스 등의 데이터 관리 체계와 빅데이터 구축을 위한 구축 서비스 그리고 빅데이터 솔루션을 기반으로 하는 빅데이터 서비스환경 구축을 위주로 변화하고 있습니다.

매출 현황은 2019년부터 2023년까지 빅데이터 구축을 위한 솔루션의 판매와 빅데이터 서비스를 위한 환경 구축을 위한 용역이 동시에 성장하고 있으며 빅데이터 서비스를 위한 데이터 통합과 데이터 거버넌스 그리고 컨설팅 사업의 분야에서 고르게 성장하고 있습니다.

[표-3] 서비스 분야별 매출액 (단위: 백만원)

서비스 분야		2019연도 (제19기)	2020연도 (제20기)	2021연도 (제21기)	2022연도 (제22기)	2023연도(제23기)
솔루션및 플랫폼	데이터 통합 솔루션	2,609	3,263	3,754	3,045	3,864
빅데이터 제품군	411	1,087	2,461	1,040	473
데이터 거버넌스 제품군	1,339	1,491	1,636	3,452	1,979
유지보수	3,034	3,343	3,617	3,871	4,513
제품 매출		7,393	9,184	11,468	11,408	6,317
컨설팅서비스	빅데이터 컨설팅	704	1,080	118	420	146
데이터 거버넌스 컨설팅	111	235	133	622	326
기타	-	868	737	-	-
구축서비스	데이터 통합	5,334	2,247	3,771	6,573	7,273
빅데이터 분석 환경	6,570	5,178	4,825	8,151	5,258
데이터거버넌스관리체계	2,739	1,396	2,034	3,358	1,481
용역 매출		15,458	11,004	11,618	19,124	14,486
합계		22,851	20,188	23,086	30,532	25,316

나 ) 제품 인증

동사는 꾸준한 연구개발을 통하여 국산 소프트웨어 (SW) 전문기업으로는 지식경제부 ( 현 , 산업통상자원부 ) 로부터 2011 년 6 월에 기술력과 전문성을 인정받아 우수제조기술연구센터 (ATC) 로 지정받았습니다 . 그리고 꾸준한 연구개발로 [ 표 -2], [ 그림 -12] 과 같이 14 종의 제품을 개발하였습니다 . 차세대 빅데이터 플랫폼 TeraONE ™ 은 ㈜ 데이터스트림즈가 20 년간 개발해온 기술력이 총망라된 소프트웨어 솔루션으로 빅데이터 수집 · 가공· 저장은 물론 , 데이터 거버넌스 (Data Governance), 데이터 가상화 (Virtualization), 인공지능 (AI) 분석 및 빅데이터 관리 기능을 제공하는 빅데이터 패브릭 (Fabric) 제품입니다 . [ 표 -4] ㈜ 데이터스트림즈 제품명 및 제품별 역할

제 품 명
Level1	Level2	Level3
TeraONE ™ (Standard, Professional, Fabric)	빅데이터 패브릭 기능을 제공하는 차세대 빅데이터 플랫폼
IRUDA ™	FACT ™ /TeraSORT ™ / TeraTDS ™	초고속 데이터 추출 , 소팅 , 대칭형 가명화
TeraStream ™	데이터 통합 (ETL)
TeraStream BASS ™	실시간 데이터 수집 (IoT 등 )
DeltaStream ™	실시간 변경 데이터 적재 (CDC)
TeraONE IDEA ™	개인화 기반 인공지능 분석 환경
TeraONE SuperQuery ™	데이터 가상화
전사차원의 데이터 거버넌스 플랫폼
IRUDA Navigator ™	AI 기반 데이터 카탈로그
MetaStream ™	데이터 표준 및 메타데이터 관리
MetaStream for BizData ™	비즈니스 메타데이터 관리
QualityStream ™	데이터 품질 관리
Q-Track ™	데이터 흐름 관리
MasterStream ™	마스터데이터 ( 기준정보 ) 관리

그림-13.jpg [그림-13] ㈜데이터스트림즈 제품 구성도

이중에서 TeraStream ™ Ver 1.4(2005.11), TeraStream ™ Ver 2.2(2008.02), TeraStream ™ Ver3.2(2011.04), TeraStream ™ Ver4.4(2016.10), DeltaStream ™ Ver1.5(2012.11), DeltaStream ™ Ver3(2022.06), MetaStream ™ Ver3.0(2013.04), TeraTDS ™ Ver1.2(2013.09), QualityStream ™ Ver3.2(2018.07), DeltaStream ™ Ver3(2022.06) 총 7 종 제품이 GS(Good Software) 인증을 획득하였습니다 .

다 ) 자체 보유 기술력 및 연구개발 ( 논문 )

동사의 제품 중 TeraStream ™ 의 경우 , 2005 년에 대한민국디지털경쟁력대상 디지털기술 부문에서 우수상을 수상한 바 있으며 , 이와는 별도로 2007 년에는 MetaStream ™ 제품이 디지털경영혁신대상 중소기업청장상 ( 우수상 ) 을 수상하였습니다 . 그 외에도 동사의 기술력을 인정받아 일본 노무라 계열 JAFCO 사로부터 4 억엔을 투자 (2007 년 ) 를 받기도 하였습니다 . 동사의 핵심 보유기술과 해당기술 기반 제품은 [ 표 -3] 와 같습니다 .

[ 표 -5] 보유 핵심 기술 및 제품

구분	핵심기술	주요 제품
① Data Integration ( 데이터 통합 ) 기술	- 고 속데이터 추출/ 변환 / 적 재 기술 - 인메모리 기반 고속 실시간 통합 기술 - 변경 데이터 감지 통합 기술	- TeraStream™ ( 고속 데이터 추출 / 변환 / 적재 등을 위한 제품 ) - TeraStream ™ ( 인메모리 기반 고속 실시간 통합 제품 ) - DeltaStream ™ ( 변경 데이터 감지 통합 제품 )
② Big Data Platform ( 빅데이터 플랫폼 ) 기술	- 기반 데이터 처리 기술 - 빅데이터 통합 관리 기술 (OSS) 기술 - 클라우드 네이티브 (Cloud Native) 기술	- TeraONE™ ( 통합 빅데이터 플랫폼 ) - TeraStream for Hadoop™ ( 하둡 기반 고속 데이터 추출 / 변환 / 적재 제품 )
③ AI ( 인공지능 ) 및 Analytics 를 위한 분석 플랫폼 기술	- 분석 환경 구성 기술 - 분 석 환경 운영·관리 기술	- TeraONE IDEA™ ( 개인화 기반 인공지능 환경 제품 )
④ Data Virtualization ( 데이터 가상화 ) 기술	- 분산 인메모리 기반 데이터 처리 기술 - 이기종 원천 데이터 처리 기술 - 가상화 기반 실시간 처리 기술	- TeraONE SuperQuery™ ( 가상 데이터 서비스 제품 )
⑤ Data Governance ( 데이터 관리 ) 기술	- 데이터 카탈로그 기술 - 메타데이터 관리 기술 - 데이터 품질 측정 및 개선 기술 - 데이터 흐름 관리 기술 - 마스터데이터 관리 기술	- IRUDA™ ( 데이터 거버넌스 플랫폼 ) - IRUDA Navigator™ (AI 기반 데이터 카탈로그 ) - MetaStream™ ( 데이터 표준화 및 메타데이터 관리 제품 ) - Metastream for Bizdata ™ ( 사용자를 위한 데이터 설명서 ) - QualityStream™ ( 데이터 품질관리 제품 ) - Q-Track ™ ( 데이터 흐름관리 제품 ) - MasterStream ™ ( 전사 관점의 기준 데이터인 마스터데이터 관리 제품 )

연구개발 부문에서는 2012 년 판교 테크노밸리에 R&D 센터에 입주하였으며 , 여기에는 동사 전체 인력의 35% 수준인 60 여 명을 투입하여 적극적으로 연구개발을 추진하고 있습니다 . 그 성과는 [ 표 -4] 동사의 발표 논문을 보면 알 수 있으며 , 그중에서 대표적 성과 제품으로 2020 년 개발 완료한 “ 데이터 가상화 솔루션인 TeraONE SuperQuery ™ ” 를 들 수 있습니다 . [ 표 -6] 기술연구소 연구논문 발표 실적 (2015-2023 년 )

일시	구분	논문명	저자명	저널명
2023.06	국내	쿠버네티스 환경에서 자원 활용도를 높이기 위한 효율적 동적 자원 할당에 관한 연구	최규홍 , 이동욱 , 천승태	2023 년 한국통신학회 하계종합학술발표회
2023.06	국내	협업 필터링 및 세션 키워드 추천 알고리즘 기반 데이터 활용도 향상 시스템에 관한 연구	박성민 , 최규홍 , 이동욱 , 천승태	2023 년 한국통신학회 하계종합학술발표회
2020.09	국외	SuperQuery: Signle Query Access Technique for Heterogeneous DBMS	신우택 , 길기범 , 천승태	25th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA2020)
2020.07	국외	Data Virtualization System for Heterogenouse DBMS using Single Channel Access	신우택 , 길기범 , 한규종	The 15th Aisa Pacific International Conference on Information Science and Technology (APIC-IST2020)
2020.02	국내	국방 빅데이터 / 인공지능 활성화를 위한 다중메타데이터 저장소 관리시스템 (MRMM) 기술 연구	신우택 , 이진희 , 김정우 , 신동선 , 이영상 , 황승호	한국인터넷정보학회 논문지 , 21 권 1 호
2020.02	국외	Data Governance on Business/Data Dictionary using Machine Learning and Statistics	신우택 , 이진희 , 황승호	IEEE International Conference on Artificial Intelligence in information and communication (ICAIIC2020)
2019.12	국내	교통 정체 원인도로 분석을 위한 연관 가중치 기반 도로 클러스터링 방법	강의찬 , 이동욱 , 천승태	2020 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회 , 제 19 권 1 호
2019.11	국내	빅데이터 딥러닝을 이용한 도메인 자동 추천 시스템에 관한 연구	신우택 , 이진희 , 천승태	2019 한국인터넷정보학회 추계학술대회 논문집 , 제 20 권 제 2 호
2018.04	국내	빅데이터 플랫폼을 위한 데이터 수집도구 설계 및 구현	남소라 , 박현	2018 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회 , 제 19 권 1 호
2017.12	국내	데이터 통합을 위한 변환 엔진 아키텍처	강의찬 , 천승태	2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회
2017.12	국내	한국어 형태소 분석기의 불규칙 용언 및 ‘VEV 구성 ’ 을 처리하기 위한 알고리즘	김현주 , 이영민 , 천승태 , 변정윤 , 이영상	2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회
2017.12	국외	Desigh and Implementation of Big Data Analysis Platform in Shipbuilding Industry	조이상 , 신동민 , 천승태	2017 world research conference
2017.11	국내	스마트 팩토리 시스템에서의 딥러닝 기반 전력 사용량 예측	임영훈 , 천승태	2017 한국통신학회 추계종합학술발표회
2017.11	국내	조선해양 IoT, 빅데이터 분석 플랫폼 설계 및 구현	조이상 , 신동민 , 천승태	2017 대한기계학회
2017.02	국내	한국어 형태소 분석기 개발을 위한 알고리즘	김현주 , 이영상 , 천승태	한국어 교육 연구소 , 한국어 교육 연구 12 권 1 호
2017.02	국내	딥 - 러닝 IDE 엔진 개발	안소영 , 이원규 , 오현교 , 천승태	2017 ( 사 )ICT 플랫폼학회 동계학술발표 논문집 , 제 5 권 제 1 호
2016.12	국내	LSTM 을 이용한 전력데이터 예측	이원규 , 안소영 , 임민섭 , 천승태	한국정보과학회 학술발표논문집
2016.07	국외	Performance Evaluation of In-Memory Computiong on Scale-Up and Scale-Out Cluster	천승태 , 유태경 , 임민섭 , 정일균 , 이윤수	Ubiquitous and Future Network (ICUFN) 2016 Eightth International Conference on, IEEE 2016
2016.01	국내	인메모리기반 빅데이터 처리 시 스케일 업과 스케일 아웃 클러스터 성능 비교	유태경 , 오현교 , 정일균 , 이영상 , 천승태	2016 년 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
2015.10	국내	문장부호를 고려한 특수어절 분석 알고리즘	김현주 , 이영민 , 이영상 , 천승태	2015 년 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집 , 제 22 권 제 2 호

2) 목표시장 및 상장전략

동사는 창사 이후 지금까지 금융 , 공공 , 의료 및 제조 / 서비스 등 분야에서 업종별로 목표시장을 정하여 제품별 연구개발 및 판매 전략 , 즉 합리적인 비용으로 고품질 서비스를 제공하고자 노력하고 있습 니다.

제품 경쟁력은 고객 업무의 특성을 충분히 반영한 제품을 개발하여 성숙도를 완성하여야 함은 물론 고객과의 소통이 중요합니다 . 이를 통해 기존 시장의 점유율을 확대와 함께 신규 시장 개척을 할 필요가 있다 . 이를 위한 수단으로 새로운 제품에 대한 수시교육 및 홍보를 강화하여야 할 것이다 . 또한 , 협력사는 사업 경쟁력 향상의 원천이므로 동반성장을 위한 동반자로 보고 적극적인 협조를 할 필요가 있습니다 .

동사의 모든 제품이 데이터와 연관되어 있으므로 기본적인 컨셉 내지 성장전략으로 “ 기업의 데이터를 Seamless 하게 생성· 저장·가 공· 활용할 수 있는 제품개발 및 보급 ” 으로 정하여 “ 차세대 DW, CRM, FDS, 데이터 이행 , 데이터 거버넌스 , Big Data Lake, Big Data Fabric, 빅데이터 기반의 Omni-Channel 사업 ” 등 현재부터 향후 펼쳐질 시장을 적극적으로 개척하고 있으며 이를 위한 고객의 요구사항에 적합한 제품과 솔루션을 진화 발전시키고자 합니다 .

또한 , 국내에만 머무르지 않고 데이터시장의 메카인 미국의 데이터시장의 진입을 위하여 글로벌 스탠다드에 충실한 제품을 개발하고 있으며 한국의 SI 방식이 아닌 Package 방식으로 제품을 개발하여 언어적 , 시간적 , 지역적 한계를 쉽게 극복할 수 있는 제품을 개발하고 서비스하기 위해 전략적으로 세계시장에 접근하고 있습니다 .

동사 제품 매출 대부분은 내수를 통해 이루어지고 있으나 , 일부분 수출이 발생하고 있습니다 . 향후 동사는 매출 규모 증대를 위해 중국 해외법인 활용 및 기타 해외업체와의 총판계약 체결을 통해 해외진출을 계획하고 있습니다 . 동사의 제품 매출 내수 및 수출 구분은 아래와 같습니다 .

[ 표 -7] 제품 매출 내수 / 수출 구성 ( 단위 : 백만원 )

구분		2021 년	2022 년	202 3년
제품	내수	7,851(100.0%)	7,536(100%)	6,317(100%)
수출	0(0.0%)	0(0.0%)	0(0.0%)
소계	7,851(100.0%)	7,536(100%)	6,317(100%)

3) 해외진출 관련 사항

동사는 데이터 거버넌스 , 빅데이터 통합 / 저장 / 처리 / 분석 , 데이터 가상화 , 인공지능 분석을 자체 소프트웨어로 개발하여 사업을 하고 있는 데이터 통합 솔루션 회사로 빅데이터 관련 솔루션 모든 분야에서 외산 제품과 경쟁하고 있는 국내 유일의 회사입니다 . 국내에서 입증된 외산과의 경쟁력을 바탕으로 해외 진출을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다 . 글로벌 표준에 맞춰 판교기술연구소의 60 명 전문 개발인력이 소프트웨어를 제작하고 있으며 , 엄격한 품질보증 프로세스를 통해 라이선스로 패키징하여 제공합니다 .

미국과 베트남에 독립 법인을 운영하고 있으며 , 2019 년부터 작긴 하지만 매출이 발생하고 있습니다 . 베트남은 국내에서 진출한 대기업 법인 대상으로도 사업을 수행하며 , 2019 년 CGV 동남아 법인 데이터 통합 프로젝트를 성공적으로 완수하였습니다 . 또한 국내 은행에서의 20 년 업력을 기반으로 현지 은행 영업을 활발히 진행하고 있으며 메타관리 솔루션 수주를 앞두고 있습니다 . 미국법인은 한인 기업을 대상으로 우선 영업 진행 중이며 , 2019 년 서울메디칼그룹의 헬쓰케어 빅데이터 전략 컨설팅 프로젝트를 수주하여 진행하고 있습니다 . 프로젝트 완료 후 동사 제품 납품할 수 있는 기회가 확대될 것으로 기대하고 있습니다 .

중국과 일본은 현지 파트너를 통해 사업을 진행하고 있습니다 . 중국은 절강만리 대학과 남양이공대학에 동사 빅데이터 솔루션을 기반으로 빅데이터 교육과정 운영을 지원하고 있으며 , 국내 진출 은행 현지 법인 대상으로 데이터 통합 솔루션 납품 및 유지보수를 진행중입니다 . 일본은 현지 소프트웨어 회사와 제품을 연계 패키징하여 공동 사업을 할 수 있는 기회를 만들고 있습니다 .

국내에서도 디지털 플랫폼 정부로 인해 데이터 및 인공지능 시장이 지속적으로 확대할 것으로 , 관련 소프트웨어 회사들의 외형적인 성장과 함께 해외 수출을 견인할 수 있는 기회가 될 것이라고 기대됩니다 .

(나) 공시대상 사업부문의 구분

1) 사업부문별 제품

동사의 제품들의 대부분은 경쟁사와 비교우위를 점하고 있으나 , 특히 TeraStream, TeraONE SuperQuery, QualityStream 등은 강한 경쟁력을 가진 제품이라 할 수 있습니다 .

[표 -8] ㈜데이터스트림즈 사업부문

사업부문		제품명	경쟁업체와의 기술비교	비교우위 사항	경쟁회사명
① 데이터 통합		TeraStream	- 기본적인 ETL 기능 - 동일 데이터 고속처리 중심 - DB + File 동시 처리	- 다운로드 기술 - 분산처리기술 - 고속 File 처리	오라클 , IBM, 인포메티카 , 티베로 , 이노트리 등
DeltaStream	- 실시간 동기화 기능 - 편리한 UI 등	- 모니터링 기능 - 데이터 복구 기능 등	오라클 , IBM, Quest 등
TeraSort	- 고속 file 정열 , 결합 ( 조인 )	- 사용 편의성	IRI, Syncsort 등
② 빅데이터 플랫폼		TeraONE	- 분산파일 고속처리 기술 - 빅데이터 저장 관리 기술	- UI 를 통한 하둡 제 어 및 모니터링	Cloudera, LG CNS, KT 넥스알
③ 데이터 가상화		SuperQuery	- 데이터 가상화	- 고속 데이터 가상화 - 국내 유일 제품	엔코아
④ 데이터 거버넌스 ( 데이터 관리 )	메타 데이터	MetaStream	- 표준관리 , 모델관리 , BI 연계 - 기술 , 비즈 메타 관리 등	- 데이터 거버넌스 기반	위세아이텍 , 지티원 , 엔코아
데이터품질	QualityStream	- DQI, CTQ 기반 품질점검	- 실시간 품질검증	엔코아 , 지티원 , 위세아이텍 , B2EN
ImpactStream	- 다양한 프로그램 언어의 파싱 기 술	- 직관적 분석 및 결과확인	지티원 , Cast
데이터 흐름	Q-Track	- 데이터의 소스 및 이동 경로를 포함하는 흐름 정보를 시각적으로 제공	- 영향분석	지티원 , 인포메티카
마스터데이터	MasterStream	- 데이터 통합을 위한 기준정보 관리	- 데이터통합 기술 - 실시간 품질 기반	오라클 , SAP, IBM, 투비웨이
인공지능 등 기타		TeraTDS	- 테스트 데이터 생성 기술	- 개인정보 유 / 노출 방지	알투소프트
TeraOne IDEA	- 인공지능 기반 빅데이터 분석 활용	- 인공지능 플랫폼에서 활용되는 다양한 데이터 셋에 쉽고 편리하게 접근

2 ) 주요 보유기술

동사가 보유한 주요 기술은 데이터 통합 (Data Integration) 기술 , 빅데이터 플랫폼 (Big Data Platform) 기술 , 데이터 가상화 (Data Virtualization) 기술 , 인공지능 (AI) 및 어낼리틱스 (Analytics) 를 위한 분석 플랫폼 기술 , 데이터 거버넌스 (Data Governance) 기술입니다 .

그림-14.jpg [그림-14] ㈜데이터스트림즈 핵심 기술

[표 -9] ㈜데이터스트림즈 핵심 기술 및 주요 제품

기술군	제품	세부사항
데이터 통합 (Data Integration)	TeraStream ™	- 데이터통합 (ETL) 에 관련된 작업에 대해 사용자 인터페이스 제공 - 상용 데이터베이스의 데이터 고속 추출 기능 - 원천데이터와 목표테이터 간의 변환 매핑을 통한 데이터 변환 가능 - 파일에서 DB 혹은 DB 에서 DB 방식의 데이터 적재 지원 - 각 데이터 변환 작업간의 연관성 분석 - 작업변환 실시간 모니터링 , 생성파일 실시간 모니터링 기능 - 빅데이터 하둡 Hive 추출 적재기능 지원
DeltaStream ™	- 실시간 데이터 추출 및 고속 데이터 복제 기능 - DBMS LOG 를 이용한 DB 엔진 및 시스템 리소스 사용 최소화 - 기존의 온라인 업무에 영향 없이 데이터 추출 가능 - GUI 관리 툴을 이용한 모니터링
TeraTDS ™	- 국내 최초 ETL 제품과의 연동을 통하여 데이터 추출 , 가공 및 적재 기능을 일관되게 제공 - 이기종 DBMS 지원 ( 대부분의 상용 DBMS 를 지원 ) - GUI 기능을 이용하여 개발자가 마우스 클릭만으로 편리하게 프로그램 구현 - 고속 데이터 추출 및 대용량 처리 Sorting 모듈을 이용하여 최적의 데이터 처리 성능 보장 - GS 인증을 통하여 제품의 안정성을 보장 - 가독형 데이터 암 / 복호화 기술 특허 취득
TeraStream BASS ™	- 국내최초 인메모리 분산 처리 데이터플랫폼 - 대용량 실시간 데이터 수집 , 저장 , 조회 분석 시각화 기능 - 비정형 데이터의 메타 정의 및 수집조회기능 - 데이터 이중화 및 백업 기능 - 밀리세컨드 단위의 응답성 확보로 IOT 데이터 처리에 적합
빅데이터 플랫폼 (Big Data Platform)	TeraONE ™	- 빅데이터 통합뿐만 아니라 데이터거버넌스 구축과 관련된 솔루션을 연계 제공하기 때문에 기업 데이터의 품질 및 관리 역량을 향상시킬 수 있음 - 정확한 포맷으로 세밀한 빅데이터 분석 작업을 실행할 수 있음
데이터 가상화 (Data Virtualization )	TeraONE Super Query ™	- 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 엑세스를 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션
인공지능 (AI) 및 어낼리틱스 (Analytics) 를 위한 분석플랫폼	TeraONE IDEA ™	- 빅데이터 저장소와 인공지능 분석 환경의 기능을 포털 환경으로 제공 - 데이터 사이언티스트들은 복잡한 빅데이터 인프라를 이해하지 못하더라도 직관적인 포털을 통해 분석 자원 할당 요청 , 분석 툴 선정 , 분석 모델과 데이터 공유 및 활용 , 형상관리 , 커뮤니티 참여 , 개인 맞춤형 분석 환경 구성 등의 기능을 쉽게 활용
데이 터 거버넌스 (Data Governance)	IRUDA ™	- 메타 데이터 기반의 데이터 품질 및 흐름관리 등을 제공하는 데이터거버넌스 플랫폼 - 조직 전반에 걸친 정보의 품질을 개선하고 일관성을 높일 수 있도록 데이터의 생명주기를 관리할 수 있음
MetaStream ™	- 데이터 표준 추출 모듈을 이용한 메타데이터 자동 추출 기술 - 표준화 미 준수 모델 감시 기술 - 자원별 메타 모델과 모델간의 관계를 규정하는 모델로 구성되어 별도의 메타 요건의 추가에 대한 관리 기술
MasterStream ™	- 현업의 사용자들이 내부 및 외부 전반에 걸친 모든 핵심 정보를 단일한 관점에서 볼 수 있도록 전사차원에서 일관성 있게 마스터데이터를 생성 및 관리하는 솔루션
QualityStream ™	- 데이터 품질관리 프로세스 확립으로 품질관리 체계수립 지원 - Six 시그마 기준의 통계관리로 보다 정밀한 통계 지표 생성으로 오류에 대한 정확한 인지가 가능 - Profiling 및 Business Rule 분석 지원 - 등록 / 관리 Process 지원으로 보다 효율적인 데이터 품질관리 지원 - 동사 제품군과 연계하여 통합된 Repository 로 구조적 / 데이터 품질관리에 대한 통합 관리
ImpactStream ™	- ImpactStream ™ 는 형상관리와 연계된 에이전트 형태의 자동 운영 시스템으로 변경된 소스에 대하여 수집 / 분석 및 Repository 저장 기술 지원 - 분석 대상언어의 문법 구조에 의한 소스 파싱 기술 지원 - Flex 에 의한 RIA(Rich Internet Application) 환경의 웹 화면으로 다양한 도형 및 그래피 처리 지원 - MTE(Mapping Trace Engine) 기능 지원
Q-Track ™	- 데이터의 원천이 어디인지 , 언제 누가 어떤 이유로 해당 데이터를 변경했는지 추적할 수 있는 솔루션 - 데이터의 오류 발견 시 , 오류가 발생하는 데이터 소스까지 간단하게 추적하고 변경 과정에 발생하는 버그를 제거하여 의사결정의 절차를 줄여 데이터 손실 예방을 강화할 수 있음

(2) 시장점유율

동사는 2001 년 설립되어 , 21 세기를 선도하는 데이터관련 SW 개발 및 컨설팅 / 서비스 기업으로서 데이터 통합 및 빅데이터 분석 플랫폼 , 그리고 데이터 표준관리 , 데이터 품질관리 , 데이터 흐름 관리 , 마스터 데이터 관리 등의 데이터 거버넌스 솔루션을 개발하였습니다 . 이를 금융기관 , 공공 , 제조 , 서비스 , 교육 , 의료 등 다양한 고객사에 20 여 년간 꾸준히 납품 등 서비스함으로써 국내에서 기업 등의 데이터 관리 및 분석 시스템의 수준을 높이고자 노력하고 있습니다 . 그동안 동사는 해외 경쟁업체들과 경쟁하여 국내 데이터 관련 소프트웨어 시장을 굳건히 지키고 있으며 , 오히려 경쟁우위를 점하는 분야도 다수가 있습니다 . 그 결과 국내 금융 , 공공 , 제조 , 유통 등 각 부문에서 다수의 고객사를 확보하고 있으며 , 데이터 통합 및 데이터 품질 분야에서 국내 시장점유율 선두를 지키고 있는 독보적인 솔루션 기업으로 성장하고 있습니다 .

[ 표 -10] 2022~2023 ㈜ 데이터스트림즈의 도메인별 고객수

도메인	업체수	비고
공공 / 지자체	42	기획재정부 , 보건복지부 , 한국지역정보개발원 , 한국거래소 등
교육	5	한국방송통신대학교 , 백석문화대학 , 천재교과서 등
국방	5	국방부 , 병무청 , 국군재정관리단 , 국군지휘통신사령부 등
금융	54	신한은행 , KB 국민은행 , 롯데카드 , KB 국민카드 , 교보생명 , 삼성생명 등
서비스	6	잡코리아 , 스마일게이트 , SK 쉴더스 등
유통물류	10	신세계백화점 , 현대백화점 , 롯데면세점 , LX 판토스 , 현대글로비스 등
의료	5	( 재 ) 한국보건의료정보원 , 백중앙의료원 , 예수병원 , 일산병원 등
제조	11	포스코 , LG 전자 , SK 에너지 , LG 에너지솔루션 , SK 실트론 , 현대제철 등
통신	1	LG 유플러스 등
총합계	139

실제 동사의 2022~2023 년간 도메인별 고객사를 분석해보면 [표 -10] 에 분석한 것처럼 공공 / 지자체 42 곳 , 교육 5 곳 , 국방 5 곳 , 금융 54 곳 , 서비스 6 곳 , 유통물류 10 곳 , 의료 5 곳 , 제조 11 곳 , 통신 1 곳 등 도메인별로 총 139 곳의 고객을 대상으로 사업을 수주하였습니다 .

(가) TeraStream™과 MetaStream™

2001년 창업 이래 데이터 플랫폼 시장 우위를 지키고 있는 TeraStream™과 MetaStream™제품의 높은 완성도를 통해 기능과 성능은 물론 커스터마이징을 최소화할 수 있도록 꾸준한 업그레이드를 진행하여 글로벌 스탠다드 제품의 입지를 구축하여 안정적인 매출 유지 중입니다.

TeraStream™의 경우는 글로벌 1위 제품인 Informatica, 거대기업인 IBM사의 DataStage과 경쟁하여 국내시장 점유율 1위를 달성한 하는 등 우수한 경쟁력을 보유하고 있습니다. 이 제품은 공공, 민간, 금융 분야의 데이터 서비스를 위한 통합, 이행, 전처리 등을 위해 수요는 지속적으로 유지되고 있습니다.

전사 데이터의 표준 및 메타데이터 관리를 위한 고객의 Needs가 증가함에 따라 2005년부터 시작하여 최근에 이르기까지 MetaStream™의 누적 매출이 증가하고 있으며, 최근 빅데이터까지 포함하는 데이터 거버넌스의 기반기술로 인식되어 지속적인 매출 증가 추세입니다. MetaStream™의 경우는 국내 경쟁사인 GT1, ㈜위세아이텍과 경쟁하고 있습니다.

(나) 빅데이터 제품군

동사의 빅데이터 플랫폼 제품으로 2017년 출시한 TeraONE™은 기존의 빅데이터 제품의 개념을 확대 발전시켜 저장 및 처리 기능의 편의성, 관리성, 성능을 대폭 개선하여 글로벌 수준으로 경쟁력을 보유하고 있습니다. 공공, 금융, 제조, 마케팅 등 다양한 빅데이터 저장, 분석, 활용요구와 4차 산업 시대의 데이터의 경제적 가치확보에 활용되는 빅데이터 플랫폼으로 시장의 인지도가 상승 중입니다.

2013년에 출시한 TeraStream for Hadoop™을 기본으로 다양한 오픈소스 기능을 포함하고 당사의 실시간 데이터수집, 데이터 페더레이션, 데이터 거버넌스 기술을 통합하여 2019년 중반부터 빅데이터 시장의 괄목할 만한 매출 성장과 국내 시장 점유율이 확대되고 있습니다.

TeraONE™은 2020년 서울특별시, 2021년 포스코, BNK금융지주, DB손해보험, 광주 AI통합지원 서비스플랫폼, 카자흐스탄의 빅데이터 분석 플랫폼 등 국내 대형 제조, 금융, 공공 분야에 공급되었으며, TeraStream for Hadoop™을 포함하여 그 외 약 50개 고객사와 대형 SI 업체를 확보하여 지속적으로 제품을 공급하고 있습니다.

TeraStream BASS™는 사물인터넷(IoT) 시장을 타겟으로 개발하여 한국도로공사, 한국소비자원, KT커머스, 청호나이스 등에 납품하였으며, 실시간 데이터 처리 기술 시장 진입을 목표로 하고 있으며 SPLUNK와의 경쟁이 예상됩니다. 사물인터넷(IoT) 및 각종 센서 데이터 처리 및 수집의 성능 강화 및 CEP(Complex Event Processor)와의 응용기술 접목을 통해 이상징후 감지 및 다양한 빅데이터 환경의 이벤트 처리기술로 MIS, EIS 등의 데이터 업무 활용 및 스마트 산업 시장(시티, 공장, 농장, 건물 등)으로 확대 중입니다.

(다) Data Federation을 위한 SuperQuery™ 판매 전망

2021년 데이터 가상화 제품인 SuperQuery™는 TeraONE™ 제품에서 Data Virtualization을 구현하기 위해 개발된 제품으로 근로복지공단 제품이 공급되어 업무에 적용하여 운영 중이며, 2021년에는 한국지역정보개발원의 차세대 지방세정보시스템 구축 사업에 도입되었고, 2023년에는 현대제철에서 프로젝트를 진행 중입니다. 현재 국내에서는 빅데이터 기반의 유일한 제품으로 기존의 IBM, Oracle DBMS 기반의 제품 대비 성능, 사용성, 확장성, 가격경쟁력, 빅데이터의 확장의 특징을 가지고 있어 향후 데이터 가상화 시장을 선도할 것으로 기대되고 있습니다. 다수의 공공, 금융 민간을 대상으로 공격적인 마케팅을 진행 중입니다.

(라) 데이터 거버넌스 제품군 매출 현황

데이터 거버넌스 제품은 MetaStream™과 QualityStream™를 베이스로 IRUDA™, ImpactStream™, Q-Track™ 제품까지 확장하여 제공하고 있습니다. 최근 디지털뉴딜 사업, 데이터 거래 사업, 데이터 스토어 등의 비즈니스 모델 등에서 전사 데이터 품질관리에 대한 고객 Needs가 증가하는 추세입니다. 또한 최근 공공기관의 데이터 품질관리사업에 공공예산이 증가함에 따라 데이터 품질관리 솔루션과 데이터 품질진단 및 개선 사업분야의 사업이 활발히 진행 중입니다.

데이터의 품질관리 솔루션인 QualityStream™은 공공, 금융, 민간 IT 산업에서 고품질 데이터의 확보 및 관리를 목적으로 개발된 제품입니다.

2014년 국내 최초로 데이터 흐름관리 솔루션 Q-Track™을 개발하여 KB국민은행, KB국민카드, 대구은행 등에 서비스를 제공하고 있습니다.

IRUDA Navigator™는 MetaStream™의 추가 모듈로 개발 공급되어 왔으나 Ver 2.0을 출시로 데이터 거버넌스 제품군의 데이터 서비스와 데이터 통합관리 솔루션으로 판매 중입니다. 메타 데이터 관리, 데이터 검색 및 탐색, 데이터 맵, 데이터셋, 머신러닝 등의 기술을 추가 적용하여 향후 데이터 페더레이션 제품과 연계, 데이터 분석을 위한 통합 데이터 관리/활용 플랫폼으로 확장 중입니다.

4차 산업혁명에서 요구되는 데이터 활용 관점의 데이터 준비 및 제공을 위하여 비즈니스 메타관리 솔루션 MetaStream for BizData™을 제품화하여 2019년 SK지주사, 2020년 한국투자증권, 신한금융투자 및 2021년 한국산업기술시험원, 국군지휘통신사령부, LG에너지솔루션, 잡코리아 등에 2022년 한국은행, 2023년 스마일게이트에 제품 매출을 기록 중입니다.

MasterStream™은 데이터 통합과 거버넌스가 기술이 결합된 당사의 핵심제품으로 비즈니스 관점의 데이터 관리기능을 제공하는 솔루션입니다. 2013년 초기제품의 교통안전공단에 제품공급을 시작으로 현대글로비스, 국회사무처, 한솔제지, KT&G에 납품하였고 2023년말 오스템임플란트, 소상공인시장진흥공단 납품을 계기로 다수의 사업전망을 확보하고 있으며 글로벌 기업 SAP, 국내기업인 투비웨이와 경쟁 중입니다.

(3) 시장의 특성

(가) 주요 목표시장 동사의 경우 금융, 공공, 의료 및 제조/서비스분야 등 업종별로 목표시장을 구분하고 세부 제품별 전략을 수립하여 합리적인 비용의 고품질 서비스를 제공하고 있다. 궁극적으로 제품 경쟁력과 밀접한 고객관리를 통해 기존 시장의 점유율을 확대하고 새로운 서비스 방식으로 신규 시장을 발굴하되 체험의 기회를 확대하고 새로운 제품에 대한 수시교육을 통해 새로운 수요를 창출하도록 노력하고 있다. 그리고 협력사를 사업 경쟁력의 원천으로 적극적인 동반성장을 추진 중입니다.

또한, 당사의 제품이 모두 데이터와 연관된 제품임에 따라 기업의 데이터를 Seamless 하게 생성, 가공, 활용 및 분석할 수 있는 플랫폼 형태의 제품 오퍼링 전략을 강조하여 차세대, DW, CRM, FDS, 데이터 이행, 데이터 거버넌스, 빅데이터 분석 등 시장과 고객의 요구사항에 맞게 기존 제품과 솔루션을 고도화하고 신규 사업을 개발하는 등 다각도의 사업 확대를 추진하고 있습니다.

(나 ) 수요자의 구성 및 특징

앞서 언급한 주요 목표시장인 금융분야 및 공공분야 등과 관련하여 주요 목표시장 별 수요자의 구성 및 특징은 아래와 같습니다 .

[ 표 -11] 분야별 고객의 특성

구분	세부사항
금융	대량의 전자금융거래에 의해 발생된 자료에 대한 분석 수요 증가 데이터 표준 , 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 향상 기대 데이터웨어하우스 및 빅데이터플랫폼 실시간으로 데이터 통합 및 개인정보 등에 대한 보안 강화 기대 신용정보법 등 데이터 3 법의 시행에 따른 “ 마이데이터 산업 ” 을 위한 기술적 지원 등
공공	제 4 차 산업의 진행에 따른 공공 데이터 개방과 품질 관리 필요성 대두 개방 및 연계를 위해 표준 , 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 관리 빅데이터 분석 및 타 기관과의 데이터 연계 관심 증대 한국형 뉴딜 정책의 추진에 따른 데이터 관련 신규 사업 기대 등
의료	임상 데이터에 대한 데이터 표준을 준수한 데이터 통합 수요 증대 임상 데이터에 대한 분석 관점별 비정형 보고서 필요 데이터 3 법 시행에 따른 “ 가명정보 ” 의 활 용을 위한 기술 적 지원 등
제조 / 유통 / 서비스	실시간 데이터 수집 및 데이터 보안강화 기대 데이터 분석 플랫폼 데이터의 정합성 및 품질 향상을 위한 마스터데이터 관리

(다 ) 수요변동 요인

수요에 대한 변동요인으로는 경기변동과 계절별 주기가 있습니다 . 동사의 주요 고객사인 일반 수요업체 및 공공기관의 경우 특성상 일반적으로 연 단위 프로젝트를 수행합니다 . 즉 , 연말 연초에 사업계획 수립에 따른 예산확보 및 프로젝트 개시로 시작하여 연중 수행 , 연말 프로젝트 종료에 이르는 흐름은 누적연차에 의한 기간의 차이점은 있을 수 있으나 평균적으로 같은 양상이며 동사의 매출추이도 이와 유사하게 하반기 혹은 4 분기에 집중되는 모습입니다 .

[ 표 -12] 2021 년 이후 분기별 매출액 ( 단위 : 백만원 )

구분		매출액	비중
2021 년	1 분기	4,120	18%
2 분기	5,236	23%
3 분기	4,804	21%
4 분기	8,926	38%
합계	23,086	100%
2022 년	1 분기	4,484	15%
2 분기	7,671	25%
3 분기	6,029	20%
4 분기	12,348	40%
합계	30,532	100%
2023 년	1 분기	3,608	14%
2 분기	4,913	20%
3 분기	3,932	16%
4 분기	12,453	50%
합계	25,317	100%

주 ) 분기별 자체결산 자료 기준

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

(가) 판매경로

동사의 제품과 서비스는 직판 , 비즈니스 파트너를 통해 이루어지고 있습니다 . 공공분야의 경우 , 동사가 주 사업자로 참여하거나 컨소시엄 업체로 참여할 경우는 직판의 성격을 띠며 , 통상의 경우 시스템통합사업자인 SI 업체를 통해 판매하는 경우가 대부분이며 , 일반 민간 기업의 경우에는 제품의 경우 대부분 직판을 서비스와 결부될 경우에는 SI 업체를 통해서 납품하거나 , 비즈니스 파트너를 통한 납품이 이루어집니다 .

최근에는 다각적인 판매 루트 확보를 위하여 , 다양한 비즈니스 파트너를 확보하기 위한 다양한 노력을 경주하고 있으며 , 특히 해외 시장의 경우에는 직판 보다는 해외 업체를 총판 형태로 계약을 맺어 판매 경로를 확보하려는 노력을 기울이고 있어 , 일본과 중국의 경우 , 현지 회사를 통해 판매망을 구축하고 , 영업활동을 진행하고 있습니다 .

[ 표 -13] 2023년 판매 매출액 비중 ( 단위 : 천원 )

품 목	구 분	판매경로	판매경로별 매출액 ( 비중 )
제품 매출	수 출	직접판매	-
SI 및 그 외 판매	-
국 내	직접판매	6,317,036(24.95%)
SI 및 그 외 판매	-
용역 매출	수 출	직접판매	-
SI 및 그 외 판매
국 내	직접판매	14,486,647(52.22%)
SI 및 그 외 판매
유지보수 매출	국 내	직접판매	4,513,232(17.83%)
SI 및 그 외 판매	-

주 ) 상기 판매경로별 매출액의 경우 2023 년 기준

(나) 판매전략

동사는 TeraStream 을 기반으로 한 고속 데이터처리 솔루션 개발 및 판매를 주력으로 하고 있으며 주 판매로는 공공 / 제조 , 금융권 이며 대용량 데이터 처리 전문 회사로 국내 Data 처리 시장 점유율 60% 이상을 차지하는 국내 회사로 적극적인 직접 영업을 우선으로 진행하고 있습니다 .

1) 대기업 , 중소 , 중견 SI 업체를 통한 영업

동사는 삼성 SDS, LGCNS, SK C&C 및 기타 중소 , 중견 SI, 벤더사 등과 함께 영업 및 마케팅을 공동으로 지원하고 있으며 각종 전시회 주체 , 기술교육 , 협력사간 정보공유를 통해 매출을 극대화 하고 있습니다 .

2) 지방 비즈니스 파트너 및 협력사 발굴 및 연동

동사는 공공 및 제조 업체 등의 지방이전에 따른 각 지방의 성장가능성 있는 비즈니스 파트너 및 협력사를 발굴 하고 있으며 파트너 및 협력사를 통하여 시너지 효과를 내겠습니다 .

3) 인증 획득

동사는 기술력을 기반으로 신기술 인증 (NT), GS 인증 , 기술혁신형 중소기업 (INNO-BIZ) 인증 , 지식경제부가 선정하는 우수기술연구센터 (ATC) 등 고객에게 신뢰감을 줄 수 있는 인증을 획득하고 있으며 필요 인증이 있을시 발빠르게 대응하여 시장을 선점할 예정입니다 .

4) 제품별 영업 판매 전략

가 ) TeraStream ™

다양한 서버 환경에서 DB 와 연계하여 대용량의 소스 데이터를 고속 가공 처리하는 ETL, Batch, 실시간 데이터 처리 연계 데이터 전환 업무 통합 솔루션입니다 . 이 제품은 공공 및 제조 , 금융에 활발하게 매출이 발생하고 있는 주력 제품이며 특히 금융의 대용량 처리 우수성으로 많은 매출이 발생하고 있습니다 .

나 ) DeltaStream ™

DBMS 의 데이터 변경 정보 (Transaction Log) 를 자동 포착하여 목표 (Target) 시스템에 전송하는 CDC(Change Data Capture) 방식을 채택한 실시간 데이터 처리 솔루션입니다 . 현재 시장 상황은 실시간 변경분 데이터의 적용 중요도가 상승되고 있어 매출 성장이 높아지고 있는 제품입니다 .

다 ) TeraTDS ™

개발 또는 테스트 환경 구축 시 운영 데이터의 주요 고객 정보를 테이블 간 연관성을 유지하면서 원본과 다르게 가독 가능한 값으로 변환하는 테스트 데이터 생성 , 변환 관리 솔루션입니다 . 고객들의 데이터 유출 및 보안에 대한 이슈로 인해 향후 발전 가능성이 높은 제품입니다 .

라 ) TeraStream ™ for Hadoop

대용량 데이터 통합 솔루션인 TeraStream ™ 에 Hadoop 플랫폼을 접목하여 데이터 분산 저장 / 처리 플랫폼으로 구성한 Big Data 처리 전문 솔루션입니다 .

2013 년 , 안전행정부의 ‘ 빅 데이터 공통 기반 및 시범과제 구축 ’ 사업의 저장플랫폼 솔루션으로 선정되어 공공 데이터 개방 플랫폼의 기반 솔루션으로 활용되고 있으며 , 빅 데이터 시대를 맞아 꾸준히 시장의 관심을 받고 있는 솔루션으로 빅데이터 및 정부 3.0 에 대한 관심이 높아지는 시점에서 시장 선점을 한 제품입니다 .

마 ) MetaStream ™

메타 데이터 추출 , 표준화 관리 , 매핑 관리 , 표준화 감시 및 통계 제공 등 메타데이터 Life-Cycle 을 관리하는 기능을 중심으로 구조적 품질관리를 실현한 솔루션으로 과거부터 필요성이 대두 되는 제품입니다 . 꾸준한 매출 증대를 예상하고 있습니다 .

바 ) QualityStream ™

분석 대상 데이터에 접근하여 품질 진단 , 결과 도출 및 분석을 하여 지속적인 데이터 품질 관리의 유지 및 향상을 확보하는 솔루션으로 향후 고객의 데이터 품질에 대한 필요성을 충족시킬 것으로 예상하고 있습니다 .

사 ) MasterStream ™

기업 내 핵심이 되는 비즈니스 데이터 즉 , 마스터 데이터를 전사적으로 일관성 있게 생성하고 관리하여 , 각 업무 프로세스 흐름에 맞춰 동일한 데이터로 지속적으로 유지하게 하기 위한 마스터 데이터 관리 (MDM) 솔루션 입니다 . 향후 공공 및 일반기업 및 금융권 고객의 통합 데이터 관리를 위한 부분으로 관심이 많은 제품입니다 .

아 ) Q-Track ™

운영 시스템에서 데이터웨어하우스 , 정보성 단위업무시스템에 이르는 데이터의 생성 , 가공 활용에 대한 흐름을 시각화하여 직관적이고 , 정확하며 , 의미 있는 Data Lineage 정보를 제공하는 제품으로 각 업무에 대한 복잡성으로 인하여 수요가 증대하고 있어 향후 매출이 기대되는 제품입니다 .

5) AI/ 빅데이터 플랫폼 구축 , 컨설팅 서비스

동사는 전통적인 정보계 구축 컨설팅 뿐만 아니라 AI/ 빅데이터 기반의 기업 내 / 외부 데이터를 활용한 효율적인 정보계 구축을 위한 신규 비즈니스 모델 발굴 등 업무 전문성을 필요로 하는 구축 및 컨설팅 서비스를 제공하고 있으며 전문 기업의 이미지 향상을 통하여 제품 외의 서비스로 시너지 효과를 볼 수 있습니다 .

(5) 조직도

동사의 조직은 대표이사 이하 5 개 본부와 기술연구소 , 4 개 해외 법인 및 지사 체계로 구성되어 있습니다 .

[그림-15] 데이터스트림즈 조직도.jpg [그림-15] 데이터스트림즈 조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항 □ 재무제표의 승인

가. 해당 사업연도의 영업상황의 개요

Ⅲ. 경영참고사항의 1. 사업의 개요 나. 회사의 현황 참조

나. 해당 사업연도의 대차대조표(재무상태표)ㆍ손익계산서(포괄손익계산서)ㆍ이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)

※ 본 재무제표는 외부감사인 감사가 완료되지 않은 상태에서 작성된 것으로 회계감 사과정에서 변경될 수 있습니다.※ 주석사항은 정기주주총회일(2024.3.28)의 1주간 전에 금융감독원 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 감사보고서를 참조하시기 바랍니다.

연 결 재 무 상 태 표
제 23(당) 기 : 2023년 12월 31일 현재
제 22(전) 기 : 2022년 12월 31일 현재
주식회사 데이터스트림즈와 그 종속기업	(단위 : 원)

과 목	주석	제23(당) 기		제22(전) 기
자 산
Ⅰ.유동자산			8,366,787,758		11,220,213,016
현금및현금성자산	5,7,8	271,599,971		5,629,998,138
매출채권	5,7,10,31,32	4,607,490,553		3,209,982,553
계약자산	5,7,10,31,32	3,357,619,980		2,254,252,409
기타금융자산	5,7,11	41,472,690		51,806,417
당기법인세자산	20	182,720		458,360
당기손익-공정가치측정금융자산	5,7,9,32	59,664		59,664
기타자산	12	88,362,180		73,655,475
Ⅱ.비유동자산			4,756,017,280		5,168,589,876
기타금융자산	5,7,11	679,417,256		643,975,531
당기손익-공정가치측정금융자산	5,7,9	1,182,551,708		1,518,956,841
유형자산	13,14	2,228,542,084		2,340,151,272
무형자산	15	665,506,232		665,506,232
자 산 총 계			13,122,805,038		16,388,802,892
부 채
Ⅰ.유동부채			6,812,575,072		6,368,479,048
매입채무	5,7	727,864,807		1,946,003,391
단기차입금	5,7,17	2,080,000,000		-
금융리스부채	5,7,13,16	338,462,501		309,797,884
기타금융부채	5,7,16	665,587,700		543,340,018
계약부채	31,32	2,062,700,667		2,677,439,112
기타부채	14,17	937,959,397		891,898,643
Ⅱ.비유동부채			8,496,595,286		7,317,088,277
장기차입금	5,7,17	2,000,000,000		2,000,000,000
금융리스부채	5,7,13,16	62,389,952		83,413,858
기타금융부채	5,7,13,16	467,766,482		352,773,393
확정급여채무	18	5,966,438,852		4,880,901,026
부 채 총 계			15,309,170,358		13,685,567,325
자 본
Ⅰ.지배기업소유지분			(2,186,404,525)		2,703,235,567
자본금	1,20	2,134,306,500		2,134,306,500
주식발행초과금	20	4,089,278,614		4,089,278,614
기타자본	20,22	881,983,061		524,055,985
결손금	21	(9,291,972,701)		(4,044,405,532)
Ⅱ.비지배지분			39,205		-
자 본 총 계			(2,186,365,320)		2,703,235,567
부채및자본총계			13,122,805,037		16,388,802,892

연 결 포 괄 손 익 계 산 서
제23(당)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지
제22(전)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈와 그 종속기업	(단위 : 원)

과 목	주석	제23(당)기	제22(전)기
Ⅰ.매출액	6,31,32	25,485,233,984	30,593,964,127
Ⅱ.매출원가	25	(15,563,896,891)	(17,467,565,663)
Ⅲ.매출총이익		9,921,337,093	13,126,398,464
Ⅳ.판매비와관리비	23,25	14,807,979,939	15,468,964,619
대손상각비		45,364,236	15,746,094
기타판매비와관리비		14,762,615,703	15,453,218,525
Ⅴ.영업손익		(4,886,642,846)	(2,342,566,155)
Ⅵ.금융손익	26	(171,260,781)	(39,643,322)
이자수익		2,539,844	6,003,717
기타금융수익		44,240,962	36,571,615
이자비용		(218,041,587)	(57,552,441)
기타금융원가		-	(24,666,213)
Ⅶ.기타영업외손익		132,039,930	146,442,189
기타영업외수익	24	195,967,128	372,980,178
기타영업외비용	24	(63,927,198)	(226,537,989)
Ⅷ.법인세비용차감전순손익		(4,925,863,697)	(2,235,767,288)
Ⅸ.법인세비용	19	-	-
Ⅹ.당기순손익		(4,925,863,697)	(2,235,767,288)
XI.기타포괄손익		-	533,889,490
1.후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 항목
해외사업환산손익		3,458,958	23,251,405
2.후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목
확정급여부채의 재측정요소	18	(321,727,571)	510,638,085
XII.총포괄손익		(5,244,132,310)	(1,701,877,798)
XIII.당기순손익귀속
지배기업소유주		(4,925,839,598)	(2,235,767,288)
비지배지분		(24,100)	-
XIV.총포괄손익귀속
지배기업소유주		(5,244,105,902)	(1,701,877,798)
비지배지분		(26,408)	-
XV.주당손익
기본주당손익	27	(1,154)	(534)
희석주당손익	27	(1,154)	(534)

연 결 자 본 변 동 표
제23(당)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지
제22(전)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈와 그 종속기업	(단위 : 원)

과 목	주석	지배기업소유주지분				비지배지분	합계
자본금	주식발행초과금	기타자본	결손금
---	---	---	---	---	---	---	---
2022.1.1(전기초)		2,094,886,500	3,795,449,377	260,999,872	(2,319,276,329)	-	3,832,059,420
당기순손익		-	-	-	(2,235,767,288)	-	(2,235,767,288)
기타포괄손익		-	-	23,251,405	510,638,085	-	533,889,490
확정급여제도의 재측정요소	18	-	-	-	510,638,085	-	510,638,085
해외사업환산손익		-	-	23,251,405	-	-	23,251,405
소유주와의 거래 등		39,420,000	293,829,237	239,804,708	-	-	573,053,945
유상증자	22	39,420,000	239,374,800	-	-	-	278,794,800
주식기준보상	22	-	54,454,437	239,804,708	-	-	294,259,145
2022.12.31(전기말)		2,134,306,500	4,089,278,614	524,055,985	(4,044,405,532)	-	2,703,235,567
2023.1.1(당기초)		2,134,306,500	4,089,278,614	524,055,985	(4,044,405,532)	-	2,703,235,567
당기순손익		-	-	-	(4,925,839,598)	(24,100)	(4,925,863,697)
기타포괄손익		-	-	3,461,266	(321,727,571)	(2,308)	(318,268,613)
확정급여채무의 재측정요소	18	-	-	-	(321,727,571)	-	(321,727,571)
해외사업환산손익		-	-	3,461,266	-	(2,308)	3,458,958
소유주와의 거래 등		-	-	354,465,810	-	65,613	354,531,423
종속회사 취득		-	-	-	-	65,613	65,613
유상증자	22	-	-	-	-	-	-
주식기준보상	22	-	-	354,465,810	-	-	354,465,810
2023.12.31(당기말)		2,134,306,500	4,089,278,614	881,983,061	(9,291,972,701)	39,205	(2,186,365,320)

연 결 현 금 흐 름 표
제23(당)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지
제22(전)기 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈와 그 종속기업	(단위 : 원)

구 분	주석	제 23(당)기	제22(전)기
Ⅰ.영업활동 현금흐름		(7,253,791,032)	306,206,049
영업에서 창출된 현금	28	(7,063,188,449)	340,774,090
이자의 수취		2,539,844	6,003,717
이자의 지급		(193,418,067)	(20,382,758)
법인세 납부		275,640	(20,189,000)
Ⅱ.투자활동 현금흐름		291,366,755	(725,260,672)
당기손익-공정가치측정금융자산의 감소		374,805,889	-
유형자산의 취득		(47,566,636)	(404,972,655)
기타금융자산의 감소		82,126,490	60,500,000
기타금융자산의 증가		(117,998,988)	(380,788,017)
Ⅲ.재무활동 현금흐름		1,607,025,084	1,898,608,640
단기차입금의 증가		2,080,000,000	-
주식매입선택권의 행사		-	278,794,800
장기차입금의 증가		-	2,000,000,000
금융리스부채의 감소		(472,974,916)	(380,186,160)
Ⅳ.현금및현금성자산의 환율변동효과 등		(2,998,974)	11,393,958
해외사업장환산차이		(2,998,974)	11,338,247
현금및현금성자산의 환율변동효과		-	55,711
Ⅴ.현금및현금성자산의 증가(Ⅰ＋Ⅱ＋Ⅲ+Ⅳ)		(5,358,398,167)	1,490,947,975
Ⅵ.기초의 현금및현금성자산	8	5,629,998,138	4,139,050,163
Ⅶ.기말의 현금및현금성자산	8	271,599,971	5,629,998,138

재 무 상 태 표
제 23(당) 기 : 2023년 12월 31일 현재
제 22(전) 기 : 2022년 12월 31일 현재
주식회사 데이터스트림즈	(단위:원)

과 목	주석	제 23(당) 기		제 22(전) 기
자 산
Ⅰ.유동자산			8,093,095,129		10,983,695,168
현금및현금성자산	5,7,8	104,572,860		5,455,959,462
매출채권	5,7,10,32,33	4,607,490,553		3,209,982,553
계약자산	5,7,10,32,33	3,357,619,980		2,254,252,409
기타금융자산	5,7,11	1,723,680		12,347,015
당기법인세자산	20	182,720		458,360
당기손익-공정가치측정금융자산	5,7,9,33	59,664		59,664
기타자산	12	21,445,672		50,635,705
Ⅱ.비유동자산			4,734,044,024		5,163,257,835
기타금융자산	5,7,11	657,440,000		638,640,490
당기손익-공정가치측정금융자산	5,7,9	1,182,551,708		1,518,956,841
유형자산	14,15	2,228,542,084		2,340,151,272
무형자산	16	665,506,232		665,506,232
종속기업투자주식	13	4,000		3,000
이연법인세자산	20	-		-
자 산 총 계			12,827,139,153		16,146,953,003
부 채
Ⅰ.유동부채			6,783,220,153		6,247,068,323
매입채무	5,7	727,864,807		1,946,003,391
단기차입금	5,7,18	2,080,000,000
금융리스부채	5,7,14,17	338,462,501		309,797,884
기타금융부채	5,7,17	649,496,710		455,819,028
계약부채	32,33	2,062,700,667		2,677,439,112
기타부채	15,18	924,695,468		858,008,908
Ⅱ.비유동부채			8,496,595,286		7,317,088,277
금융리스부채	5,7,14,17	62,389,952		83,413,858
기타금융부채	5,7,15,17	467,766,482		352,773,393
장기차입금	5,7,18	2,000,000,000		2,000,000,000
확정급여채무	19	5,966,438,852		4,880,901,026
부 채 총 계			15,279,815,439		13,564,156,600
자 본
Ⅰ.자본금	1,21	2,134,306,500		2,134,306,500
Ⅱ.주식발행초과금	21	4,089,278,614		4,089,278,614
Ⅲ.기타자본	21,23	882,801,723		528,335,913
Ⅳ.결손금	22	(9,559,063,123)		(4,169,124,624)
자 본 총 계			(2,452,676,286)		2,582,796,403
부채및자본총계			12,827,139,153		16,146,953,003

포 괄 손 익 계 산 서
제 23(당) 기 : 2023년 01월 01일부터 2023년 12월 31일까지
제 22(전) 기 : 2022년 01월 01일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈	(단위 : 원)

과 목	주석	제23(당)기	제22(전) 기
Ⅰ.매출액	6,32,33	25,316,916,880	30,532,300,864
Ⅱ.매출원가	26	(15,384,977,670)	(17,567,886,913)
Ⅲ.매출총이익		9,931,939,210	12,964,413,951
Ⅳ.판매비와관리비	24,26	14,925,670,911	14,908,192,548
대손상각비		45,364,236	15,746,094
기타판매비와관리비		14,880,306,675	14,892,446,454
Ⅴ.영업손익		(4,993,731,701)	(1,943,778,597)
Ⅵ.금융손익	27	(171,033,265)	(14,357,161)
이자수익		5,818,308	30,790,936
기타금융수익		40,070,764	34,939,997
금융원가		(216,922,337)	(80,088,094)
Ⅶ.기타영업외손익		96,554,038	(292,053,691)
종속기업투자주식손상차손	13	(49,101,857)	(425,344,100)
기타의대손상각비		(3,322,944)	(102,155,629)
기타영업외수익	25	159,689,160	309,983,718
기타영업외비용	25	(10,710,321)	(74,537,680)
Ⅷ.법인세비용차감전순손익		(5,068,210,928)	(2,250,189,449)
Ⅸ.법인세비용	20	-	-
Ⅹ.당기순손익		(5,068,210,928)	(2,250,189,449)
XI.기타포괄손익:			510,638,085
1.후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 항목		-	-
2.후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목		(321,727,571)	510,638,085
확정급여제도의 재측정요소	19	(321,727,571)	510,638,085
XII.총포괄손익		(5,389,938,499)	(1,739,551,364)
XIII.주당손익
기본주당손익	28	(1,187)	(537)
희석주당손익	28	(1,187)	(537)

자 본 변 동 표
제 23(당) 기 : 2023년 01월 01일부터 2023년 12월 31일까지
제 22(전) 기 : 2022년 01월 01일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈	(단위 : 원)

과 목	주석	자본금	주식발행초과금	기타자본	이익잉여금	합계
2022.1.1(전기초)		2,094,886,500	3,795,449,377	288,531,205	(2,429,573,260)	3,749,293,822
당기순손익		-	-	-	(2,250,189,449)	(2,250,189,449)
기타포괄손익		-	-	-	510,638,085	510,638,085
확정급여제도의 재측정요소	19	-	-	-	510,638,085	510,638,085
소유주와의 거래 등		39,420,000	293,829,237	239,804,708	-	573,053,945
주식매입선택권의 행사	23	39,420,000	239,374,800	-	-	278,794,800
주식기준보상	23	-	54,454,437	239,804,708	-	294,259,145
2022.12.31(전기말)		2,134,306,500	4,089,278,614	528,335,913	(4,169,124,624)	2,582,796,403
2023.1.1(당기초)		2,134,306,500	4,089,278,614	528,335,913	(4,169,124,624)	2,582,796,403
당기순손익		-	-	-	(5,068,210,928)	(5,068,210,928)
기타포괄손익		-	-	-	(321,727,571)	(321,727,571)
확정급여부채의 재측정요소	19	-	-	-	(321,727,571)	(321,727,571)
소유주와의 거래 등		-	-	354,465,810	-	354,465,810
주식매입선택권의 행사	23	-	-	-	-	-
주식기준보상	23	-	-	354,465,810	-	354,465,810
2023.12.31(당기말)		2,134,306,500	4,089,278,614	882,801,723	(9,559,063,123)	(2,452,676,286)

현 금 흐 름 표
제 23(당) 기 : 2023년 01월 01일부터 2023년 12월 31일까지
제 22(전) 기 : 2022년 01월 01일부터 2022년 12월 31일까지
주식회사 데이터스트림즈	(단위 : 원)

구 분	주석	제23(당)기	제22(전)기
I. 영업활동 현금흐름		(7,261,004,268)	833,561,841
영업에서 창출된 현금	29	(7,070,357,205)	868,187,992
이자의 수취		2,495,364	5,945,607
이자의 지급		(193,418,067)	(20,382,758)
법인세의 납부		275,640	(20,189,000)
Ⅱ.투자활동 현금흐름		259,336,886	(1,344,942,241)
당기손익-공정가치측정금융자산의 감소		374,805,889	-
보증금의 감소		82,126,490	60,500,000
정부보조금의 증가		-	(120,415,186)
단기대여금의 증가		-	(77,310,300)
보증금의 증가		(100,926,000)	(377,400,000)
종속기업 및 공동기업 투자주식의 취득		(49,102,857)	(425,344,100)
유형자산의 취득		(47,566,636)	(404,972,655)
Ⅲ.재무활동 현금흐름		1,650,280,780	1,898,608,640
단기차입금의 증가		2,080,000,000	-
주식매입선택권의 행사		-	278,794,800
장기차입금의 증가		-	2,000,000,000
금융리스부채의 감소		(429,719,220)	(380,186,160)
IV. 현금및현금성자산의 환율변동효과		-	55,711
V. 현금및현금성자산의 증가(감소)(Ⅰ＋Ⅱ＋Ⅲ+Ⅳ)		(5,351,386,602)	1,387,283,951
VI. 기초의 현금및현금성자산		5,455,959,462	4,068,675,511
VII. 기말의 현금및현금성자산		104,572,860	5,455,959,462

- 이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)

<이익잉여금처분계산서 / 결손금처리계산서>

제 23(당) 기 : 2023년 01월 01일부터 2023년 12월 31일까지
제 22(전) 기 : 2022년 01월 01일부터 2022년 12월 31일까지
제23기 처분예정일 : 2024년 3월 28일 제22기 처분확정일 : 2023년 3월 29일주식회사 데이터스트림즈 (단위 : 천원)

구 분	제23(당)기		제22(전)기
미처리결손금		(9,580,318)		(4,190,380)
전기이월미처리결손금	(4,190,380)		(2,450,829)
당기순손실	(5,068,211)		(2,250,189)
확정급여제도의 재측정요소	(321,728)		510,638
결손금처리액		-		-
차기이월미처리결손금		(9,580,318)		(4,190,380)

- 최근 2사업연도의 배당에 관한 사항

해당사항 없음

□ 이사의 선임

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 등 여부

후보자성명	생년월일	사외이사후보자여부	감사위원회 위원인 이사 분리선출 여부	최대주주와의 관계	추천인
김현철	1969년11월08일	사내이사	-	해당없음	이사회
총 ( 1 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명	주된직업	세부경력		해당법인과의최근3년간 거래내역
기간	내용
---	---	---	---	---
김현철	데이터스트림즈 전무이사	2009.03~2011.02	국민대학교 컴퓨터공학부 석사 졸업	-
1994.05~1995.04	(주)포스데이터 근무
1995.05~2001.08	(주)피디씨 근무
2001.09~ 현재	(주)데이터스트림즈 전무이사(現)

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

후보자성명	체납사실 여부	부실기업 경영진 여부	법령상 결격 사유 유무
김현철	-	-	-

라. 후보자의 직무수행계획(사외이사 선임의 경우에 한함)

-

마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

- 회사에 대한 내부 사정에 정통하며 조직에 대한 높은 이해도 - 내부 구성원들의 통합을 위한 지도력 및 리더십 발휘 가능

확인서 확인서_김현철.jpg 확인서_김현철

※ 기타 참고사항

□ 감사의 선임

<감사후보자가 예정되어 있는 경우>

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계

후보자성명	생년월일	최대주주와의 관계	추천인
최준환	1963년 9월 17일	해당없음	이사회
총 ( 1 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명	주된직업	세부경력		해당법인과의최근3년간 거래내역
기간	내용
---	---	---	---	---
최준환	(주)신한은행본부장	1999.03~2001.07	서강대학교 정보통신대학원 공학석사 졸업	해당없음
1980.09~1987.07	(주 )제일은행 사무개선부 행원
1987.07~2001.08	(주) 신한은행 ICT 본부 부부장
2001.08~2007.04	(주)신한금융지주회사 ICT 기획팀 팀장
2007.04~2009.09	(주)신한은행 강남스포월드 지점 지점장
2009.09~2017.07	(주)신한금융지주회사 ICT 기획팀 상무
2017.07~2017.12	(주)신한은행 ICT2 본부 본부장
2018.01~2020.12	(주)신한 DS 부사장
2023.03~현재	(주)브리지텍 사외이사 (現 )

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

후보자성명	체납사실 여부	부실기업 경영진 여부	법령상 결격 사유 유무
최준환	-	-	-

라. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

해당 후보자는 은행 및 금융권 경험 등을 바탕으로 재무 감사 및 내부통제의 역활을 수행하고, 회사의 업무 집행에 있어 감사로서의 책무를 충실히 이행할 것으로 판단하여 추천하였습니다

확인서 확인서_최준환.jpg 확인서_최준환

※ 기타 참고사항

□ 주식매수선택권의 부여

가. 주식매수선택권을 부여하여야 할 필요성의 요지

회사경영에 기여하거나, 기여할 수 있는 임직원에 대한 보상과 회사의 경영목표 달성을 위한 우수인재 확보

나. 주식매수선택권을 부여받을 자의 성명

성명	직위	직책	교부할 주식
주식의종류	주식수
---	---	---	---	---
장제용	부사장	영업본부 본부장	보통주	7,000
김현철	전무	제품사업본부 본부장	보통주	10,000
윤영환	전무	사업전략/사업수행본부 본부장	보통주	7,000
이규성	전무	공공/국방사업 영업팀장	보통주	5,000
천승태	소장	기술연구소 연구소장	보통주	10,000
이석진	상무	CFO	보통주	10,000
방주성	상무	-	보통주	1,000
이혁재	상무	-	보통주	2,000
정상훈	상무	-	보통주	2,000
Das	이사	-	보통주	2,000
김운주	이사	-	보통주	1,000
김응서	이사	-	보통주	2,000
문병무	이사	-	보통주	1,000
박상범	이사	-	보통주	1,000
선용은	이사	-	보통주	1,000
이강실	이사	-	보통주	2,000
임승빈	이사	-	보통주	1,000
장정익	이사	-	보통주	2,000
전준우	이사	-	보통주	1,000
조상민	이사		보통주	1,000
조현우	이사	-	보통주	3,000
홍문의	이사	-	보통주	1,000
곽두일	부장	-	보통주	2,000
백민호	부장	-	보통주	1,000
손원일	부장	-	보통주	5,000
이동준	부장	-	보통주	1,000
임윤경	부장	-	보통주	2,000
진용현	부장	-	보통주	1,000
김명유	수석	-	보통주	2,000
류지헌	수석	-	보통주	3,000
박성웅	수석	-	보통주	1,000
심봉수	수석	-	보통주	5,000
이용환	수석	-	보통주	2,000
김동건	차장	-	보통주	2,500
마성준	차장	-	보통주	1,000
손수창	차장	-	보통주	1,000
이한경	차장	-	보통주	2,000
권준우	책임	-	보통주	1,000
길기범	책임	-	보통주	3,500
박지영	책임	-	보통주	4,000
이동욱	책임	-	보통주	4,000
정수진	책임	-	보통주	1,000
허태환	책임	-	보통주	1,000
고아라	과장	-	보통주	2,000
신해림	과장	-	보통주	1,000
이현	과장	-	보통주	2,000
임소라	과장	-	보통주	2,000
곽경철	선임	-	보통주	1,000
박성민91	선임	-	보통주	1,000
주혁중	선임	-	보통주	1,000
최남희	선임	-	보통주	2,000
고덕호	대리	-	보통주	1,000
김동휘	대리	-	보통주	2,000
김주희	대리	-	보통주	1,000
박지원	대리	-	보통주	1,000
서정현	대리	-	보통주	1,000
안수현	대리	-	보통주	2,000
이규현	대리	-	보통주	1,000
이효진	대리	-	보통주	1,000
장미송	대리	-	보통주	1,000
천우림	대리	-	보통주	1,000
김성찬	주임	-	보통주	1,000
박성민95	주임	-	보통주	1,000
양성훈	주임	-	보통주	1,000
오홍석	주임	-	보통주	1,000
이건우	주임	-	보통주	2,000
고찬영	사원	-	보통주	1,000
김상원	사원	-	보통주	1,000
김수민	사원	-	보통주	1,000
김원봉	사원	-	보통주	1,000
김진규	사원	-	보통주	1,000
김희나	사원	-	보통주	1,000
남성환	사원	-	보통주	1,000
박재욱	사원	-	보통주	1,000
서승준	사원	-	보통주	1,000
윤선민	사원	-	보통주	1,000
이관우	사원	-	보통주	1,000
이영경	사원	-	보통주	1,000
임태현	사원	-	보통주	1,000
홍다림	사원	-	보통주	1,000
김민희	연구원	-	보통주	1,000
김유빈	연구원	-	보통주	1,000
문현호	연구원	-	보통주	1,000
박정희	연구원	-	보통주	1,000
심현아	연구원	-	보통주	2,000
안은진	연구원	-	보통주	1,000
이민호	연구원	-	보통주	2,000
이성욱	연구원	-	보통주	1,000
조민수	연구원	-	보통주	1,000
지정재	연구원	-	보통주	2,000
박원환	고문	-	보통주	1,000
총( 91 )명	-	-	-	총(177,000)주

다. 주식매수선택권의 부여방법, 그 행사에 따라 교부할 주식의 종류 및 수, 그 행사가격, 행사기간 및 기타 조건의 개요

구 분	내 용	비 고
부여방법	행사가격으로 기명식 보통주식을 발행하여 교부하는 방법	-
교부할 주식의 종류 및 수	기명식 보통주 177,000주	-
행사가격 및 행사기간	- 행사가격 : 부여승인일인 제23기 정기주주총회일 기준으로 자본시장과 금융투자업에 관한 법률을 준용하여 평가한 당해 주식의 시가와 액면가액 중 높은 가액 이상으로 함.- 행사기간 : 2026.03.28 ~ 2031.03.27(5년)	-
기타 조건의 개요	경과기간 2년	-

라. 최근일 현재 잔여주식매수선택권의 내역 및 최근년도 주식매수선택권의 부여, 행사 및 실효내역의 요약

- 최근일 현재 잔여주식매수선택권의 내역

총발행주식수	부여가능주식의 범위	부여가능주식의 종류	부여가능주식수	잔여주식수
4,268,613	발행주식 총수의15%	기명식 보통주	640,291	158,041

- 최근 2사업연도와 해당사업연도의 주식매수선택권의 부여, 행사 및 실효내역

사업년도	부여일	부여인원	주식의종류	부여주식수	행사주식수	실효주식수	잔여주식수
2021년	3월25일	43	보통주	106,000	-	47,000	59,000
2021년	5월18일	1	보통주	7,000	-	7,000	-
2022년	3월29일	58	보통주	105,000	-	36,000	69,000
2023년	3월29일	81	보통주	206,250	-	51,000	155,250
계		총(183)명		총(424,250)주	총( - )주	총(141,000)주	총(283,250)주

※ 기타 참고사항

□ 이사의 보수한도 승인

가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

이사의 수 (사외이사수)	6명(2)
보수총액 또는 최고한도액	25억원

(전 기)

이사의 수 (사외이사수)	7명(2)
실제 지급된 보수총액	874,385,941원
최고한도액	25억원

※ 기타 참고사항

□ 감사의 보수한도 승인

가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

감사의 수	1명
보수총액 또는 최고한도액	5천만원

(전 기)

감사의 수	1명
실제 지급된 보수총액	24,000,000원
최고한도액	5천만원

※ 기타 참고사항

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요 2024년 03월 20일1주전 회사 홈페이지 게재

제출(예정)일	사업보고서 등 통지 등 방식

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

- 상법시행령 제31조(주주총회의 소집공고) 제4항 제4호에 의거하여 사업보고서 및 감사보고서는 주주총회 개최 1주 전까지 전자공시스템(http://dart.fss.or.kr) 및회사 홈페이지(http://www.datastreams.co.kr)에 게재할 예정이오니 참고하시기 바랍니다.

※ 참고사항

▶ 주주총회 집중일 개최 사유- 해당사항 없습니다.

▶ 비상사태 시 총회장 변경에 관한 안내코로나바이러스 감염증-19 확산, 총회장 폐쇄 등의 비상사태 발생에 따른 장소변경등에 따른 기타 세부사항은 대표이사에게 위임되었으며, 해당사유 발생 시 지체 없이 재공시를 통해 안내할 예정입니다.