Quarterly Report • Nov 14, 2024
Quarterly Report
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분기보고서 5.6 (주)와이즈넛 3 Y 110111-1969942
분 기 보 고 서
(제 25 기 3분기)
2024년 01월 01일2024년 09월 30일
| 사업연도 | 부터 |
| 까지 |
| 금융위원회 | |
| 한국거래소 귀중 | 2024년 11월 14일 |
증권별 소유자수 500인 이상 외부감사대상법인해당사항 없음
| 제출대상법인 유형 : | |
| 면제사유발생 : |
| 회 사 명 : | 주식회사 와이즈넛 |
| 대 표 이 사 : | 강 용 성 |
| 본 점 소 재 지 : | 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 644번길 49 DTC타워 5~6층 (삼평동, DTC타워) |
| (전 화)02-3404-6100 | |
| (홈페이지) http://www.wisenut.com | |
| 작 성 책 임 자 : | (직 책)전 무 (성 명)장 기 정 |
| (전 화)02-3404-6100 | |
【 대표이사 등의 확인 】 사본 -대표이사 등의 확인서.jpg [대표이사 등의 확인서]
I. 회사의 개요 1. 회사의 개요
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 회사의 개요를 기재하지 않습니다.
2. 회사의 연혁
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 회사의 연혁을 기재하지 않습니다.
3. 자본금 변동사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 자본금 변동사항을 기재하지 않습니다.
4. 주식의 총수 등
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 주식의 총수를 기재하지 않습니다.
5. 정관에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 정관에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
II. 사업의 내용
1. 사업의 개요
가. 기업 소개
(주)와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 24년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 5,000여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.
당사는 ‘세상 모든 것과의 커뮤니케이션(Perfect Communication)’의 비전을 지향하며 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 사물과 사람, 사람과 사람, 사람과 세상 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다.
나. 주요 사업
와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 24년간, 자연어처리 기술 기반의 인공지능SW를 개발 공급해온 대한민국 대표 인공지능 기업입니다. 당사는 자체 부설 R&D연구소를 통해 인공지능 기술에 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리기술을 자체 확보하고 있습니다. 이를 통해 대용량 검색 사업부터 빅데이터 수집, 분석, 챗봇 SW 및 서비스(SaaS)에 이르기까지 기업의 인공지능 비즈니스 활용을 위한 단계별 SW를 개발하고 있으며, 크게 인공지능/검색/빅데이터분석/서비스(클라우드, 광고) 4개 분야로 사업을 전개하고 있습니다. 2000년 초반 국내 1세대 기업용 토종 검색엔진 대표 기업으로 자리잡았으며, 2015년부터는 인공지능 챗봇 사업을 본격적으로 확대하며 산업의 생산성과 업무 효율성을 높이는 선도기업으로서 앞장서왔습니다. 최근에는 그간 확보해온 자연어처리기술과 검색 기술을 기반으로 AI의 신뢰성을 강화하는 국내 최초 RAG(검색증강생성) 솔루션을 선보이며 시장을 확대해나가고 있습니다. 이러한 끊임 없는 도전을 통한 축적된 기술력, 사업 노하우, 고도의 전략적 경영능력은 수익성 중심의 사업전개와 질적 성장에 기여했으며, 이 결과 2024년 당분기(25기 3분기)에는 매출 215억원을 달성했습니다. 당사는 인공지능 챗봇 제품과 검색 제품을 중심으로 해당 분야에서 국내 TOP.1기업으로 인정받고 있으며, 당사의 RAG솔루션 또한 기하급수적으로 커져가는 생성형AI 시장에 공급함으로서 미래 성장 동력으로서의 성장 전략을 구사하고 있습니다.
[영역 및 주요 제품]
| 영업부문 | 주요 사업 내용 | 주요 사업 제품 |
|---|---|---|
| 인공지능(AI) | 각 산업별에서 생성되는 정형·비정형 빅데이터를 와이즈넛의 인공지능 기술과 소프트웨어를 활용하여 비즈니스 프로세스에 적용 및 비즈니스 의사결정 과정에 전략적으로 활용할 수 있습니다. | WISE iChat, WISE iRAG, WISE iDesk, WISE TextMiner, WISE TEA, WISE Classifier |
| 검색(Search) | 지난 24년간 축적한 와이즈넛의 검색 기술 및 소프트웨어를 활용하여, 방대한 정보 속에서 필요한 정보만을 검색해, 비즈니스 효율을 높일 수 있습니다. | Search Formula-1, WISE Referee, WISE MinAX, WISE Link |
| 빅데이터(Big Data) | 비정형 빅데이터를 의미 분석함으로써 필요 정보의 획득 시간 및 비용을 절감, 빠른 의사결정을 수립할 수 있습니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터를 분석할 수 있습니다. | WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer, WISE InfoFinder, D-MAP |
| 서비스(Service) | 와이즈넛은 클라우드 기반의 챗봇 서비스뿐만 아니라, 소셜 분석 서비스, 포털사이트와 미디어 사이트를 대상으로 온라인 네트워크 광고 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. | WISE Answerny, ADplus |
다. 사업 설명 당사는 인공지능 챗봇, 검색, 빅데이터 분석, 인공지능 클라우드 서비스 등 크게 4개 분야에서 사업을 전개하고있습니다.
(가) 인공지능 사업
인공지능 제품군의 주력 제품은 480건의 국내 최다 판매 실적을 통해 타사들이 따라올 수 없는 노하우와 품질을 보유하고 있는 '와이즈 아이챗(WISE iChat)'이며, 인공지능 챗봇 사업은 지난 2024년 당분기 (25기 3분기) 매출 실적의 25.88%를 차지하고 있습니다.
당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다.
당사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 산하 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 성공 사례를 만들어내고 있습니다.
관련해서는 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택된 59건의 한국 논문 중 당사의 ‘딥러닝 기반 멀티 턴 대화 향상 기법’ 논문이 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 또한, 제21회 대한민국소프트웨어대상 대통령상 및 신SW상품대상, 인텔리전스 대상 등 수상을 달성하며 공신력을 입증받았습니다.
(나) 검색 사업
검색 제품군의 주력 제품은 2000년 당사 설립 이후 현재까지 24년간 약 5,000여 고객사들에게 국내 1위 고품질의 솔루션으로 공급되어 안정성과 품질을 인정받고 있는 '서치 포뮬러원(Search Formula-1)'이며, 지난 2024년 당분기(25기 3분기) 검색사업은 매출 실적의 40.33%를 차지하고 있습니다.
데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의 폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리 ·관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 당사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 당사의 Search Formula-1은 제조업 등 국내 최다 5,000여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다.
(다) 빅데이터 분석 사업
당사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다.
당사의 빅데이터 분석 솔루션인 WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer, WISE InfoFinder는 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다.
비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다.
(라) 서비스 (챗봇, 광고)
당사의 서비스 부문은 챗봇 서비스와 광고 서비스 부문으로 나눌 수 있습니다.
당사는 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 클라우드 서비스형(SaaS)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 와이즈넛의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다. 구축형(On-premise형) 챗봇 구축사업의 값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다.
당사는 AI 전문기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 중소기업으로는 유일하게 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다.
당사의 광고 서비스 제품은 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 최근 당사는 티맵 광고 플랫폼 서비스인 ‘티맵모빌리티’ 공식 광고 영업 대행사로 선정되어 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 기반 데이터 분석을 통해 모빌리티 콘텐츠와 유저 텍스트에 맞는 광고를 제시함으로써, 사용자의 저항감을 줄였습니다. 당사는 티맵 광고 서비스를 통해 목적지 검색 중에 나오는 광고, 목적지 도착 후 발급되는 쿠폰형 광고 등 네비게이션 이용 중 방해를 주지 않으면서 효과적으로 광고를 전달하는 방식으로 티맵을 통해 배너와 팝업, 음성 광고 등을 서비스로 제공하고 있습니다.
2. 주요 제품 및 서비스
당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설R&D연구소를 통해 인공지능 소프트웨어 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화 처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 인공지능 챗봇, 빅데이터, 검색, 분석 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다.
[08] 제품설명.jpg [제품설명]
가. 부문별 매출 현황
| (기준일 : 2024년 09월 30일) | (단위 : 원) |
| 부문 | 주요 제품 | 제25기 3분기 (2024년 3분기) | 비율 | 주요 사업 내용 |
|---|---|---|---|---|
| 인공지능(AI) | WISE iChat, WISE iRAG, WISE iDesk, WISE TextMiner, WISE TEA, WISE Classifier | 5,572,516,308 | 25.88% | 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션 |
| 검색(Search) | Search Formula-1, WISE Referee, WISE MinAX, WISE Link |
8,681,663,140 | 40.33% | 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션 |
| 빅데이터(Big Data) | WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer, WISE InfoFinder, D-MAP |
215,355,853 | 1.00% | 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션 |
| 서비스(Service) | WISE Answerny, | 471,040,872 | 2.19% | 클라우드 서비스형으로 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능하며 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 제공 |
| ADplus | 2,199,846,624 | 10.22% | 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품 | |
| 유지보수 | 제품유지보수 | 4,307,121,557 | 20.01% | 와이즈넛은 국내외 고객사들에게 최상의 유지보수 서비스를 제공하고 있습니다. |
| 기타 | 임대료 수익 | 80,640,000 | 0.37% | 임대료 수익등 |
| 합 계 | 21,528,184,354 | 100.00% | - |
*연결 기준으로 작성되었습니다.*지난 24기 반기보고서 부터 각 사업부분에서 유지보수 부분을 분리하여 표기하였습니다.
나. 주요 제품 현황 (가) 인공지능(AI)
(1) 제품의 특징
<딥러닝 기반 멀티턴 대화 향상 기술>
더욱 정확한 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술을 소개한 논문이 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택되기도 했습니다.
<자체 기술력 및 BERT 기반의 우수한 성능>
사전학습 언어모델은 대용량 텍스트 데이터로부터 언어의 문법 및 의미 관계를 신경망 네트워크로 학습하여, 다양한 응용 태스크를 재학습하기 위해 사전에 만들어진 언어모델입니다. 최근 사전학습 언어모델의 발전으로 자연어 처리(NLP) 분야의 많은 기술들이 급속도로 발전하고 있으며, 당사는 BERT, ALBERT, ELECTRA, T5 등의 언어모델을 내재화하고 있습니다. 당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 약 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.
kakaotalk_20220331_104249186.jpg [언어모델 선행학습 과정]
<하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술>
사용자 질문에 대한 의도를 분류하기 위해 자사 고유의 자연어처리 기술을 기반으로 기계학습, 패턴매칭, 유사도 비교, 문장 특징 추출 등의 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술을 적용하였습니다.
[1] 챗봇 의도분류기 (수정).jpg [WISE iCHAT 의도분류기]
<한국어/영어 NLP, NLU기술>
오탈자, 띄어쓰기와 언어 오류 수정, 한국어/영어에 기반한 형태소 분석을 통한 NLP(자연어 처리 기능)을 질의 분석 앞 단계에서 진행하며, 이후 NLU기술인 질의의도분류와 대화 객체 추출과정을 통해 사용자 질의 의도를 파악하고 적절한 답변 또는 업무 프로세스를 진행합니다.
<대화 유형 패턴 분리형 지식관리>
당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션의 지식 저작 도구는 사용자가 챗봇의 질의응답 대화 모델을 구성하고 테스트할 수 있는 전반적인 인터페이스를 제공합니다. 특히, 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장은 광범위한 지식관리와 답변 정확도 향상에 기여합니다. 질문에 즉시 답변하는 즉답형, 대화 키워드 중심의 복합 즉답형, 사용자 선택/분기형, 연산자 변수 값 조건분기형, 답변을 찾기 위한 추가 질의 SLOT형 등 5가지 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장으로 정확한 질의답변 제공과 광범위한 지식관리를 지원합니다.
[03] 사업설명 - 인공지능 챗봇 - 챗봇 지식관리.jpg [인공지능 챗봇 - 챗봇 지식관리]
(2)제품현황
1) WISE iChat (인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션)
WISE iChat V3 (이하, 와이즈 아이챗)는 와이즈넛이 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션입니다. 국내 최고 GS(Good Software) 1등급 인증 제품이며, 국내 최다 챗봇 구축 사례를 보유한 솔루션입니다.
[09] 제품설명 - wise ichat v3.jpg [WISE iChat V3]
당사는 국내 최다 인공지능 챗봇 구축 경험을 바탕으로 국가 주무부처 및 산하 공공기관을 비롯하여 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전방위에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 공급하고 있습니다. 와이즈 아이챗은 기업 및 공공기관의 비즈니스 용도에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 전 산업 분야에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 구축한 기술과 노하우를 바탕으로 안정적인 챗봇 솔루션을 제공하고 있습니다.
와이즈 아이챗은 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 콜센터, 민원상담, 내부 업무 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높입니다.
포맷변환_[10] 제품설명 - 아이챗 활용분야.jpg [인공지능 챗봇 활용 플랫폼 및 분야]
와이즈 아이챗은 자체 기술을 복합적으로 융합한 ‘하이브리드 방식’의 대화 의도파악 기술로, 업무처리를 위한 대화작업 컴포넌트 조합 멀티 턴 대화를 구현합니다.
더욱 정확히 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술은 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 게재되는 논문으로 선정되기도 하는 등 기술력을 입증받기도 했습니다.
2) WISE iRAG (생성형AI 솔루션)
와이즈 아이랙(WISE iRAG)은 국내 최초 RAG솔루션으로, 가장 정확한 최신 정보를 바탕으로 사용자의 의도에 맞게 와이즈넛 자체 언어모델을 포함한 다양한 외부LLM과의 유연한 연계를 통해 정확한 답변을 제공합니다.
WISE iRAG는 내부 데이터를 수집하고 색인화하여 사용자가 입력한 질의를 처리하고 관련 정보를 검색합니다. 키워드 검색 결과와 벡터 검색 결과를 앙상블하여 딥러닝 기반으로 분석하고 최적의 패시지를 선택, LLM에 제공하여 응답을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 최신의 신뢰성 있는 정보를 기반으로 한 정확하고 전문성있는 답변을 제공받을 수 있습니다.
[wise irag 활용분야].jpg [WISE iRAG 활용분야]
3) WISE iDesk (인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션)
와이즈 아이데스크(WISE iDesk)는 문서 작성 시, 연관 컨텐츠 및 추천 문서 등을 실시간 제공해 업무 생산성을 높이는 인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션입니다. 문서 작성자 의도를 자연어처리 기술, 텍스트마이닝을 통해 파악하고, 인공신경망 기술을 활용해 다양한 컨텐츠(연관 문서 또는 기타 멀티미디어 자료 등)를 실시간 제공하여 문서 작성 시 즉시 활용이 가능합니다.
WISE iDesk는 비지도 기계학습을 통해 데이터를 분석하고 신규 데이터에 대해서는 별도의 지식구축이나 사전 없이 필요에 따른 기계학습이 가능하고 설정에 따라 주기적인 기계학습으로 분석 품질을 유지합니다.
[11] 제품설명 - wise idesk.jpg [WISE iDESK]
AI 기반 컨텐츠 큐레이팅을 통해 문서 작성 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, WISE iDesk는 언론, 금융, 의료, 법률 등 전문분야의 다양한 문서 작성 시간을 최소화함으로써, 비용 절감 및 업무의 생산성 향상을 지원합니다.
4) WISE TextMiner (인공지능 기반 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션)
와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 추출하는 데 도움을 주는 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션입니다. 국내 최고의 한국어 언어처리기술 적용 및 자체 형태소 분석기 보유로 탁월한 의미분석을 제공하며, 전문지식 없이도 분석 흐름을 설계하는 편리한 순서도 UX로 다양한 유저가 이용 가능합니다. 또한 기계학습(딥러닝) 기반 텍스트 마이닝 기술 적용으로 다양한 분석 결과를 제공하며, 분석 단계마다 분석 결과를 확인할 수 있어, 기업 맞춤형 높은 활용성을 제공합니다.
[12] 제품설명 - wise textminer.jpg [WISE TextMiner]
와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 와이즈넛이 24년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술을 적용한 텍스트 마이닝 솔루션으로, 텍스트 마이닝 단계를 세분화하고, 단계별로 생성되는 결과물을 시각화하여 사용자의 이해를 높입니다.
[13] 제품설명 - wise textminer 특장점.jpg [WISE TextMiner 특장점]
또한, 와이즈 텍스트마이너는 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 텍스트마이너를 통한 비정형 데이터 분석으로 사기 및 고객 이탈 원인 분석과 사전대응, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다.
5) WISE TEA (텍스트 마이닝 솔루션)
WISE TEA는 비정형 텍스트 데이터에 대한 마이닝을 통해 각 문서별 주제(Topic)를 부여하는 ‘텍스트 마이닝 솔루션’입니다. 각종 기관/기업 내부 시스템 속 비정형 텍스트 데이터를 대상으로 데이터 마이닝, 클러스터 분석 등 다양한 방법론을 통해 주제(Topic)를 추출합니다. 검색 사용자와 정보 간 관계를 분석한 결과를 검색엔진과 연동하고, 검색 사용자의 의사결정을 위한 혁신적인 검색 환경을 제공합니다.
[14] 제품설명 - tea.jpg [WISE TEA]
또한 WISE TEA는 입력된 문서에서 키워드 및 주제를 추출하기 위해 자사에서 응용 개발한 알고리즘으로 분석을 수행합니다. 주제어 추출, 문서 군집, 군집 별 주제 분석을 수행하고 주제 간의 연관 관계와 시계열 분석을 수행합니다. 키워드 및 주제의 분석 결과를 다양한 시각화 그래프를 통해 확인할 수 있으며, 분석의 품질을 향상시키기 위해 사전 관리 및 분석 설정을 수행할 수 있습니다.
6) WISE Classifier (지능형 자동분류 솔루션)
WISE Classifier는 문서의 내용을 기반으로 중요 키워드의 구별/분석 과정을 통해 해당 문서를 가장 적합한 카테고리(Taxonomy)로 분류해 주는 자동분류솔루션입니다. WISE Classifier는 편리한 관리 기능, 정밀성을 극대화할 수 있는 구조, 유연하고 안정적인 아키텍처를 갖춘 최고의 솔루션입니다.
WISE Classifier는 미분류된 정보를 자동으로 카테고리 추천, 태그 부여, 필터링하여 정보 관리자의 업무 효율성 및 사용자의 편의성을 확보할 수 있도록 도와줍니다. 당사는 서울특별시, MSNBC 등 국내외 다양한 분야의 고객사에게 WISE Classifier를 제공하여 제품의 우수성과 안정성을 인정받았습니다.
(나) 검색(Search)(1)제품의 특징
<국내 최고의 언어 처리 기술 적용>
와이즈넛의 인공지능 검색엔진 솔루션은 자연어 질의에 대한 명확한 이해를 바탕으로, 검색 및 문서 내 정확한 답변 제공합니다. 또한, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하며, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.
sf-1 연계가능 솔루션.jpg [SF-1 연계가능 솔루션]
<초대용량 데이터 분산 기술>
1억 건 이상의 광범위하고 다양한 정형 ·비정형 데이터 데이터에 대한 수집 및 저장이 가능합니다. 클러스터 구조로 설계되어 있어 부하분산, 고가용성 확보, 서버 확장이 가능하며, 확장된 서버에서 데이터를 분산 및 병렬 처리함으로써 빅데이터 검색 및 분석에 최적화되었습니다.
<실시간 색인 및 랭킹 알고리즘 기술>
멀티스레딩 최적화를 통한 실시간 색인 및 검색이 가능하며, 인공지능 기반의 정교한 랭킹 알고리즘 적용을 통해 사용자에게 최적의 검색 결과를 제공합니다.
<클라우드 환경에 특화>
클라우드에 최적화된 검색엔진으로 AWS, Google Cloud, Azure, Naver Cloud 등 클라우드 플랫폼 어디서나 사용할 수 있습니다. On-Premise에서도 다운로드 및 실행이 가능하며, 유연한 배포 옵션과 동일한 검색 환경을 제공합니다.
기업이나 기관의 클라우드 컴퓨팅 기반 마련을 위한 초석으로써, 기업 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부 조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.
(2)제품현황
1) Search Formula-1 (인공지능 검색 솔루션)
Search Formula-1은 와이즈넛의 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대형 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션입니다. 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공할 뿐만 아니라, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하고 설정 후 자동으로 적용됩니다. 빅데이터 분석, 분류, 요약, 머신러닝 등의 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능하며, AI를 활용하려는 기업에 최적의 기능과 환경을 제공합니다.
[15] 제품설명 - search formula-1 v7.jpg [Search Formula-1 V7]
Search Fomula-1 V7은 와이즈넛이 24년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술이 적용되었으며, 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션으로 초대용량 데이터 분산 검색을 제공합니다.
[16] 제품설명 - search formula-1 특장점.jpg [Search Formula-1 특장점]
Search Formula-1 V7은 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공하며, 기업과 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션은 분산환경을 통해 물리적/인적 비용을 절감하고, 검색 운영/관리 업무 생산성을 효율적으로 지원합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.
[17] 제품설명 - 검색솔루션 연동.jpg [다양한 분석 솔루션과 연동 가능한 검색 솔루션]
2) WISE Referee (유사 표절 검색솔루션)
유사/표절 검색솔루션 WISE Referee는 사업의 안정적인 검색 서비스 제공을 위해 국내 최고의 기술력을 바탕으로 유연한 확장성과 정교한 품질을 보장하는 유사/표절 검색 엔진입니다. 최신버전 GS인증, 행정업무용 S/W 인증, SP 인증 기반의 유사/표절 검색엔진이며, 청크 핑거프린트 방식을 통한 모사/표절 판독 기술, 키워드 패턴 분석 기술을 보유하고 있습니다.
불법 복제 및 표절 의혹 등이 사회적 이슈가 되고 있는 지금, 문서 표절에 대한 사전 검사 또는 사후 판독을 위한 솔루션은 필수적인 상황입니다. WISE Referee는 키워드 출현 패턴 분석 과 청크 핑거프린트 방식을 통해 다양한 문서를 빠르고 정확하게 모사 또는 표절 여부를 판독하여 주는 표절 검색솔루션입니다.
[18] 제품설명 - referee.jpg [WISE Referee]
(다) 빅데이터(Big Data)
(1)제품의 특징
<자체 기술력 및 BERT 기반의 우수한 성능>
당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.
<자체 데이터 수집 및 분류 기술>
와이즈넛 자체 수집기를 통해 수집한 데이터를 분석 가능하며, 국내 최대 SNS 수집 커버리지 확보하고 있습니다.
각 분석 단계가 Flow Chart를 통해 시각화되어 있으며, 손쉽게 텍스트마이닝 흐름 설계하여 매 분석 중간 결과 확인이 가능합니다.
(2)제품현황
1) WISE BIC Analyzer (빅데이터 의미분석 솔루션)
WISE BIC Analyzer는 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘하는 빅데이터 의미 분석 솔루션입니다. 검색기술기반 빅데이터 분석 솔루션으로 와이즈넛에서 자체 개발하였으며, 빅데이터 기반 주가예측 및 의약품 안정성 조기경보 서비스 등을 공급합니다. 또한 다양한 시스템과의 유연한 연계 지원이 가능합니다.
[19] 제품설명 - wise bicanalyzer.jpg [WISE Bic Analyzer]
WISE BIC Analyzer는 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술이 적용된 솔루션으로써 독자적인 기술로 개발한 국내 최고의 언어분석처리기술이 적용되었습니다. 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술을 적용하였습니다.
WISE BIC Analyzer는 빅데이터 대상 탁월한 의미 분석을 제공합니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석하고, 주제어 및 주제 분석, 의미 기반 감성 분석, 표현어 추출 및 표현어 분석을 통한 의미 분석을 수행합니다. 더불어 긍/부정 분석에 뛰어난 성능을 발휘합니다.
2) WISE BICrawler (빅데이터 수집 솔루션)
WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 정제하여 제공하는 빅데이터 수집 솔루션입니다. 대규모 데이터를 정확하고 빠르게 수집할 뿐만 아니라 클렌징 기술로 수집 데이터의 스토리지 공간을 최소화하여, 불필요한 스토리지 운영으로 인해 발생하는 데이터저장 비용 및 관리 업무의 시간을 절감합니다.
WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 필요한 영역/형태에 관계없이 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 Cleansing(정제) 하여 사용자에게 필요한 정보만을 빅데이터 저장소에 저장합니다.
[20] 제품설명 - wise bicrawler.jpg [Wise BiCrawler]
또한, WISE BICrawler는 SNS서비스, 연구/학술/인터넷 정보, 사용자 리뷰, FAQ 및 VOC 등의 빅데이터 정보를 선택적으로 수집하여 제공함으로써 빅데이터 저장 비용 절감 및 다양한 기업 및 기관에서 신속하게 전략 수립 등 대응할 수 있도록 지원합니다. 당사 WISE BICrawler의 수집기술은 국가지식포털, 한국언론재단 등 국내 대표 정부/공공기관으로부터 빅데이터 수집기술의 우수성과 안정성을 인정받았습니다. (라) 서비스 (Service)
(1)제품의 특징
<클라우드 보안인증을 통한 탁월한 안정성, 신뢰성 검증>
당사는 인공지능 전문기업으로서 유일하게 클라우드 보안인증(CSAP)을 확보하여, 고객들의 보안우려를 해소하고 민간 클라우드로서 안정성과 신뢰성을 검증받았습니다.
<클라우드 서비스에 대한 높은 이해도>
당사는 구축형(온프라미스, On-Premise) 소프트웨어에서 클라우드 서비스로의 성공적 전환을 위해 AWS컨설팅 및 교육을 수강하는 등 클라우드 SaaS아키텍처 설계, 도메인 이해, 시장성, 보안, Compliance 등에 대한 전문성을 갖추고 있습니다.
(2)제품현황
1) WISE Answerny (클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스)
클라우드 기반 서비스형 인공지능 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)’ 는 당사의 인공지능 챗봇 기술을 기반으로 챗봇 컨설팅 및 기획부터 운영까지 원스톱 서비스를 제공합니다. 클라우드(Cloud) 형태로 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입할 수 있습니다.
현명한 앤써니는 당사의 국내 최다 구축형 챗봇 구축 노하우와 기술의 집약체라 할 수 있습니다. 챗봇 기획부터 지식 설계, 운영까지 이해도가 높은 챗봇 전문가의 단계별 커뮤니케이션 등 기존 타 업체들이 보유한 문제점을 해결할 수 있는 서비스로 주목 받고 있습니다.
현명한 앤써니는 공공, 교육, 제조, 유통, 물류, 공공분야 등 전 산업에 걸쳐 인공지능 챗봇 기술과 노하우를 맞춤화된 서비스로 제공해오고 있습니다.
포맷변환_[21] 제품설명 - 클라우드 서비스 챗봇.jpg [인공지능 기반 클라우드형 서비스 챗봇]
특히, 전국 대학가 곳곳에 도입되며 빠르게 영역을 확대해 가고 있으며, 대표적인 예로 서울대학교, 중앙대학교, 건국대학교, 아주대학교, 이화여자대학교를 포함한 전국 유수의 대학들이 현명한 앤써니를 도입했습니다. 학사지원 및 교육 패러다임 변화에 앞장서며, 학생들과 교직원 등이 불편함 없이 양질의 콘텐츠와 행정서비스를 제공받을 수 있도록 언택트 학사행정 대표 서비스로 자리 잡았습니다. 그 외에도, 현명한 앤써니는 공공기관(한국도로공사, 근로복지공단, 인천항만공사 외)과 지자체 지역 온라인 축제 등에서도 활용되어, 24시간 365일 국민들에게 편리함을 제공하고 있습니다.
당사는 AI 전문 기업으로서2022년 업계 최초로 챗봇 서비스 클라우드서비스 보안 인증(CSAP)을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 공공조달청 디지털 서비스 전용몰에 클라우드 챗봇 서비스(SaaS서비스)로는 유일하게 등록하여 판매하고 있습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 당사는 클라우드 서비스 도입을 통해 비즈니스를 발전시키고자 하는 기업 및 기관에 앞으로도 최고의 인공지능 및 클라우드 기술력과 서비스를 제공할 예정입니다.
2) AD plus (네트워크 배너 광고 서비스)
급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다.
다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이 당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다 .
3. 원재료 및 생산설비
가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항
당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
4. 매출 및 수주상황
가. 매출현황 2024년 당분기 매출은 연결기준 215억원으로 전년 대비 1.12% 감소하였습니다. 부문별로 보면 전년대비 인공지능 부분은 15.13% 감소, 검색부분은 6.49% 증가, 빅데이터부분은 41.97% 감소, 챗봇서비스 24.02% 감소, 광고서비스 10.37% 증가, 유지보수 부분은 7.64% 증가하였습니다.
| (단위 : 원) |
| 사업부문 | 매출유형 | 제25기 3분기(2024년도 3분기) | 제24기 3분기(2023년도 3분기) | 제24기 (2023년도) | 제23기 (2022년도) | |||||
| 매출액 | 비율 | 매출액 | 비율 | 매출액 | 비율 | 매출액 | 비율 | |||
| 인공지능(AI) | 제품용역 | 5,572,516,308 | 25.88% | 6,565,920,793 | 30.16% | 10,639,332,070 | 30.25% | 10,726,720,830 | 31.12% | |
| 검색(Search) | 제품용역 | 8,681,663,140 | 40.33% | 8,152,432,329 | 37.45% | 11,205,696,834 | 31.86% | 10,952,084,426 | 31.78% | |
| 빅데이터(Big Data) | 용역 | 215,355,853 | 1.00% | 371,116,250 | 1.70% | 2,256,475,903 | 6.42% | 2,186,014,561 | 6.34% | |
| 서비스(Service) | 챗봇서비스 | 용역 | 471,040,872 | 2.19% | 619,950,390 | 2.85% | 2,317,106,398 | 6.59% | 2,062,544,690 | 5.98% |
| 광고서비스 | 용역 | 2,199,846,624 | 10.22% | 1,993,170,747 | 9.16% | 2,652,721,061 | 7.54% | 2,534,073,562 | 7.35% | |
| 유지보수 | 용역 | 4,307,121,557 | 20.01% | 4,001,587,721 | 18.38% | 6,007,086,058 | 17.08% | 5,920,997,842 | 17.18% | |
| 기타 | 기타매출 | 80,640,000 | 0.37% | 66,920,000 | 0.31% | 93,800,000 | 0.27% | 84,000,000 | 0.24% | |
| 합 계 | 21,528,184,354 | 100.00% | 21,771,098,230 | 100.00% | 35,172,218,324 | 100.00% | 34,466,435,911 | 100.00% |
※ 당사는 24기 반기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.※ 당사는 코스닥 상장 예비심사 신청서 작성 중 매출 구분 기준을 변경하였습니다. 따라서 매출합계는 동일하나, 부문별 매출이 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.
나. 판매조직
당사는 구축형(On-premise)소프트웨어와 클라우드&서비스 형태로 분류하여 사업조직을 운영하고 있으며, 각 사업조직은 타겟 고객군에 따라 단독 영업조직을 보유하고 있습니다. 사업조직은 본사에 위치하고 있으며, 중부 이남 지역의 효율적인 영업 활동 및 개발, 유지보수 대응 등을 위해 대전 소재의 중부지사를 설치하여 운영하고 있습니다. 또한, 글로벌 사업 확대를 위해 Global전략사업본부를 신설하여 운영하고 있습니다.
[와이즈넛 판매조직].jpg [와이즈넛 판매조직]
다. 판매경로
당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다.
라. 판매전략 당사는 2000년 설립 이후 지난 24년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 5,000여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 당사는 솔루션 개발 및 용역, 그리고 유지보수 사업 중심의 비즈니스 모델에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업으로 확대해나가는 전략으로 끊임없는 변화를 시도하며 사업을 확장해나가고 있습니다.
(가) 인공지능 (AI) 솔루션
당사는 공공기관을 비롯해 금융, 제조, 유통, 미디어, 의료 등 산업 전반에 걸쳐 인공지능 소프트웨어 및 서비스를 공급하고 있습니다. 국가 주무 부처 및 산하 공공기관, 연구소 등에 입찰, 수의, 제3자 단가계약 등의 형태로 공급하고 있으며, 대형 사업 수주를 이뤄내는 등 괄목적인 성장을 이뤄내고 있습니다.
당사는 공공분야 내 각계 시스템에 인공지능 기반 검색 솔루션을 확산하였으며, 각 기관의 민원 응대 챗봇뿐만 아니라 내부 업무용 챗봇, 비정형 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 등 공공분야 대내외 니즈를 충족하고, 선도적으로 신기술과 제품을 제시하며 공공분야 내 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다.
당사는 최다 상용화 레퍼런스를 활용한 상담 어시스턴트, 빅데이터 분석 사업 등을 전 산업 분야에서 사업을 확장해나가고 있으며, 인공지능 솔루션을 확대 공급하며 비즈니스 효율 향상과 비용 절감 등에서 뛰어난 효과를 입증해왔습니다. 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등에 대한 지속적인 사업 니즈를 발굴하고 파이프라인을 확보해가고 있으며, 고객과의 직접적인 계약뿐만 아니라 채널사를 통한 솔루션 계약도 증가하는 등 다각적인 영업전략을 전개하고 있습니다. 더 나아가, 당사는 신기술을 통한 신규 시장을 개척하는 등 끊임없이 사업 영역을 확장해나가고 있습니다.
(나) 클라우드 기반 인공지능 서비스
디지털 전환에 맞춰 민간기업을 중심으로 클라우드 전환이 확산되고 있으며, 전세계및 국내 클라우드 시장 또한 빠른 확산 전망을 보이고 있습니다.
이에 따라, 당사는 당사의 24년 기술력과 노하우가 담긴 구축형(온프레미스) SW을 접목시킨 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업을 확대하며 클라우드 사업으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있으며, 현재 대학교 등 특정 분야에서는 점유 1위를 기록하는 등 가시적 성과를 나타내고 있습니다.
당사는 전세계 및 국내 클라우드 및 SaaS시장의 확산 전망에 따른 사업 확대를 위해 관련 조직 및 기술 등의 정비를 지속해왔으며, AWS 컨설팅 및 교육을 수강하는 등 SaaS 아키텍처 설계, Domain 이해, 시장성, 보안, Compliance, Transaction 등에 대한 전문성을 갖추어왔습니다.
당사는 인공지능 전문 기업으로서 업계 최초 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받은 바 있습니다. 이는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 보다 안전하게 최적화된 상태의 인공지능 기술과 서비스를 제공하기 위해 선제적으로 마련한 와이즈넛만의 차별화된 장점입니다.
또한, 이를 기반으로 업계 최초 조달청 디지털 서비스몰에 등록을 완료했으며, 각 주무부처 및 공공수요기관, 대학교 등에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하고 경쟁력있게 제공하고 있습니다.
image01.jpg [현명한 앤써니(WISE Answerny) 에 대한 클라우드 서비스 보안 인증 취득]
클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스의 경우 협력사를 통한 시장 확대, 전문 특화된 레퍼런스를 확산해나가는 등 정교한 비즈니스 모델을 제시함으로써 시장을 선도해나가고 있습니다. 당사는 서비스에 대한 고객의 니즈에 부합한 보다 세분화된 가격 전략(종량제, 사용자 수, 등급별 기준 등)을 추가 마련하여 적용할 예정에 있습니다. 또한, 빅데이터 분석 서비스의 경우 데이터 구축 서비스, 데이터 가공 및 분석 서비스, 데이터 북, 비정형 데이터 분석을 통한 리포트 서비스 등 지속해서 영역을 확대해나가며 시장의 변화에 유연하게 대응하고 있습니다. 마. 주요매출처 2024년 당분기 당사의 주요 매출처는 군인공제회C&C, 엘지씨엔에스, 엘지유플러스, 한전케이디엔, 현대오토에버 (가나다순)입니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 9.7% 수준입니다. 바. 수주상황 당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다.
5. 위험관리 및 파생거래
가. 시장위험과 위험관리당사는 소규모 기업에 해당함으로 해당 사항을 기재하지 않습니다 나. 파생상품 등 거래현황당사는 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
6. 주요계약 및 연구개발활동
가. 경영상의 주요계약 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 연구개발활동
(가) 연구개발 조직
당사의 연구개발은 성장기술연구소에서 핵심적으로 역할을 맡고 있으며, 회사의 지속적인 성장과 수익을 이루기 위해 인공지능/언어처리/빅데이터 분야의 선행 기술을 다양하게 연구하고 현재 시장에서 필요로 하는 제품을 개발하고 있습니다. 성장기술연구소는 각각의 전문화된 연구개발을 위해 제품개발실, 연구개발실로 구성되어 있습니다. 제품개발실은 자연어처리 기술을 근간으로 주로 언어 모델과 대화 지능, 텍스트마이닝, 검색과 같은 연구를 하며 관련 제품을 개발하고 있으며, 연구개발실은 클라우드 기반의 ML/Dev 플랫폼과 챗봇, 빅데이터 분석 연구를 하며 제품을 개발하고 있습니다. 또한 연구기획관리팀은 선행 연구 주제를 발굴하고 선행 연구한 기술을 상용화할 수 있도록 기획하는 역할을 맡고 있으며, 특히 회사 전체 연구/개발의 프로세스 설계와 모니터링 피드백, 품질관리를 통해 지속 성장의 기틀을 마련하고 있습니다. 또한, 제품개발실내 RAG TF팀을 신설하여 생성형 중심으로 변화하고 있는 시장의 빠른 변화에 신속하게 대응하고, 당사 기 제품들과의 연계/RAG기반 기술 연구개발/RAG플랫폼 연구개발 등을 전문적으로 담당하여 사업확대 및 기술 품질 강화를 위해 노력하고 있습니다.
| 연구소 | 부서 | 팀 | 역할 |
| 성장기술연구소 | 제품개발실 | AISearch팀 | 차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발 |
| AI솔루션팀 | 챗봇, 빅데이터 분석, ML 기반의 솔루션 연구개발 | ||
| RAG TF팀 | RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응 | ||
| 연구개발실 | 연구기획관리팀 | 선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획/제안 | |
| AI플랫폼팀 | 클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발 | ||
| NLP팀 | 언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발 |
(나) 연구개발비용
| (기준일 : 2024년 09월 30일) | (단위: 백만원) |
| 과 목 | 제25기 3분기 | 제24기 | 제23기 | 비 고 |
| 연구개발비용 계 | 3,973 | 5,156 | 5,656 | - |
| (정부보조금) | 2,245 | 3,543 | 5,642 | - |
| 연구개발비 / 매출액 비율* [연구개발비용계÷당기매출액×100] |
18.44% | 14.66% | 16.41% | - |
*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정
(다) 연구개발실적
| 연구 주제 | 주요 연구 내용 | 기간 |
| 멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발 | 실제 업무환경에서 활용되는 멀티모달 데이터를 기반으로 대형언어모델(LLM)의 구조적, 성능적 한계인 ▲최신화된 정보유지의 어려움 ▲환각현상 ▲도메인 정보 부족 ▲대규모 컴퓨팅자원소요 등 한계를 극복하는 멀티모달 RAG 기술 개발 | 연구개발 진행중 (~2027.12) |
| 철강산업 제조공정 최적화를 위한LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 | 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발 | 연구개발 진행중 (~2026.12) |
| 머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발 | 데이터 전문가 및 비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있도록 인공지능 모델 개발 및 운영에 필요한 학습데이터 수집, 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 MLOps 플랫폼 기술 개발 | ~2023.12 |
| 생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발 | 일상에서 발생하는 8종의 위험군(△일상생활 위험 △유해물질 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림)에 대한 실시간 데이터를 수집하여 사용자별 선호도와 접근성을 바탕으로 자연어 처리 및 인공지능 기반으로 분석, 이를 통해 사용자 맞춤형 생활안전 위험 예방 서비스 제공 기술 및 서비스 기술 개발 | ~2023.12 |
| 이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 | 원시 데이터에서 형상(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)이 다른 이종의 데이터를 추출하고 이들의 메타 정보를 파악하여 연관성이 높은 이종의 데이터를 확장해 가는 종적 증식 기술 개발 기존 확보한 데이터 셋과 의미 연관성이 높은 다른 서비스 도메인에 존재하는 데이터를 검색/확보함으로써 다종 데이터를 확장하는 횡적 증식 기술 개발 증식된 데이터의 유효성을 검증하고 품질 높은 데이터를 융합 관리하여 분석에 활용하고, 이를 실제 서비스(유통, 금융 등)에서 실증하여 상용화 수준으로 활용할 수 있는 “이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발” |
연구개발 중 |
| 뉴럴-심볼릭 모델의 지식 학습 및 추론 기술 | 기계학습의 다양화에도 불구하고, 심층 신경망의 논리 추론 영역에서의 지식 학습, 추론 처리, 암묵적 지식의 유추, 기억 공간의 한계를 극복할 수 있는 차세대 AI 기술 개발을 목표로 함. 이를 위해 신경망 모델에서 새로운 심볼릭 지식을 추출해서 기존 지식베이스와 통합 및 확장하고, 이를 바탕으로 추론이 가능한 뉴럴-심볼릭 모델 연구 | 연구개발 중 |
| 다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 | 산업/분야별 특화된 개별 빅데이터 플랫폼 간의 서로 다른 데이터 모델 사용 시 발생되는 데이터 사용 복잡도를 최소화하고 누구나 쉽게 다양한 산업/분야별 빅데이터를 분석/활용할 수 있는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 기술 개발 | ~ 2021.12 |
| 금융 지식 그래프 구축 및 다국어 NLP 기술 | 자연어 처리를 위한 한국어 및 영어 코퍼스 생성, 딥러닝 알고리즘, 딥러닝 모델의 개발과 이를 위한 새로운 형태의 active learning annotator를 개발 | ~ 2021.12 |
| 자율 능동형 지식 확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 | 목적성 대화 이해 및 응답을 할 수 있는 챗봇 기술과 자동 분산의 검색 기술을 개발하고 각각 솔루션을 출시 - 사용자와 챗봇 간 대화를 주고받는 기술로 질의응답, 분기, 재질의 등의 업무처리에 활용 - 자연어 이해, 지식 관리, 대화 메모리 관리 등 대화작업 내에서 발생하는 서비스 지원 - 복잡한 업무규칙의 처리가 가능한 5가지 종류의 대화작업 개발(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯) - 대화 작업은 서로 유기적으로 연결되어 있어 여러 대화가 이어지도록 구성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 시나리오를 구성할 수 있음 - 기계학습, 질의 유사도, 텍스트 패턴을 조합한 의도 분류기를 통해 최적화된 지식을 구축 - 자동화된 실시간 분산 색인 및 검색 기술 |
~ 2021.04 |
| AI 기반 금융회사의 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 및 서비스 개발 | 부동산 금융 시장의 트렌드와 부동산 정책의 이슈 등의 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 개발 | ~ 2020.12 |
| 빅데이터 기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스 | 기업이 가진 다양한 종류의 데이터를 해석하여 가공하고, 관련 산업 분야의 빅데이터와 지식베이스를 구축한 후, 분석 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘을 추천하여 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기반 AI서비스 플랫폼의 개발 | ~ 2020.11 |
| 빅데이터품질평가 도구 개발 | 빅데이터 활용 가치 향상을 위해 빅데이터 특성을 고려한 지표와 평가 방법을 개발하고, 데이터 전처리부터 품질 개선까지의 전 과정을 지원할 수 있는 인공지능 기반의 자동화된 빅데이터 품질 평가도구를 개발 | ~ 2019.12 |
| 분산환경 인메모리 기술 기반의 복합형 고속 스트림 빅데이터 처리 기술 | 다양한 데이터 소스로부터 빠르게 생성되는 복합형(정형/반정형/비정형) 고속 스트림 빅데이터의 실시간 관리 및 분석기술(복합형 고속 스트림 빅데이터 플랫폼)개발 | ~ 2019.05 |
| 음성/음향 분석 기반 상황 판단 솔루션 기술 개발 | 발화자의 발화 행태, 핵심 자연어, 및 주변 환경 음향으로부터의 정보 추출 및 추론 기술은 발화자의 상황과 의도 판단하기 위한 핵심 기술 및 원천기술임 - 음성·음향을 통해 전달되는 핵심어, 발화 행태, 및 주변 환경음으로부터 내용들을 분석하고 상황 정보들을 추론함으로써 음성·음향 기반 상황추론과 의도 파악의 신기술을 확보할 수 있는 연구개발임 - 대표적인 적용 분야로 매년 끊임없이 발생하는 많은 사건·사고들을 초기에 대응하고 폭주하는 전화 신고와 허위 신고에 대한 접수자의 빠른 상황 판단과 의사결정을 통해 사회적 손실을 최소화할 수 있는 지능화된 원천기술 개발임 - 응답자에게 신고전화의 사실 유무뿐만이 아니라, 실제 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시하여 적응적 대응을 위한 지원이 가능한 기술 개발임 |
~ 2018.02 |
| 법률 분야 지능정보산업 인프라조성 | 법률 분야 인공지능 서비스 개발에 필요한 데이터 수집 및 정제와 지식베이스 구축을 통한 지능정보산업 선순환 생태계 구축 - 활용도가 높은 분야의 원천 데이터 확보 및 지식베이스 구축을 통한 공공·민간의 지능정보기술 및 서비스 개발 지원 - 데이터 보유 부처·기관과의 지식베이스 공동 구축·운영을 통하여 지속적인 데이터 갱신 및 자가(Self) 확산 체계 확보 - 정부 R&D 과제로 추진 중인 인공지능 관련 연구결과들과의 연계를 통한 데이터 및 지식베이스 활용성 극대화 |
~ 2017.12 |
| 기업용 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 검색, 분석 | 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터에 제약받지 않고 단일 시스템 환경에서 검색·분석이 가능한 기반기술을 개발하고, 이를 바탕으로 자동화된 개발 및 운영도구를 포함한 기업용 페타스케일(Petascale) 페타스케일(Petascale)급 정형 및 비정형 빅데이터 검색/분석 SW 개발 - 글로벌 선도 제품 수준의 SW 경쟁력을 갖춘 자동화된 개발 및 운영 도구 - 글로벌 시장 확대를 위한 영어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어를 지원하는 다국어 분석 엔진 - 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 수집 및 분산 파일 시스템 연동 검색 엔진 - 비정형 빅데이터에 대한 주제어(Keyword) / 주제(Topic) 기반 분석 엔진 |
~ 2015.04 |
7. 기타 참고사항
가. 시장 현황
(가) 인공지능(AI) 시장 현황
인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.
인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다.
특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.
또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.
인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.
또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.
(1) 자연어처리 시장
자연어처리(이하 NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야입니다. 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호연결하는 것으로 ‘언어입력’이라고도 합니다. 자연어처리에 대한 연구는 1950년대 디지털 컴퓨터가 발명된 직후부터 시작되었으며, 언어학과 인공지능을 모두 활용합니다. 자연어처리는 머신러닝으로 사람이 입력한 데이터로부터 배우고 일반화하는 시스템을 개발하는 AI의 한 분야였습니다. 최근에는 딥러닝을 통해 대규모 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 방법을 사용하여 기술을 고도화 하고 있습니다. 의료서비스에서 NLP를 활용하여 의료기록을 분석하거나, 법률, 금융계에서 대량의 데이터 내 필요한 정보를 찾고 분석하는과정을 신속하게 진행하는 등 비즈니스 업무에 효율성을 더해주는 방법으로 활용하고 있습니다
자연어처리 분석단계.jpg [자연어처리 분석단계]
자연어처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 적용되면서 이에 대한 필요성과 중요성이 확산되고 있습니다.
여기에 클라우드 컴퓨팅 기반으로 업무 프로세스가 점차 전환되고, 클라우드 기반의 자연어 처리 솔루션이 빠르게 보급되면서 시장 조성과 성장의 발판이 되고 있습니다. 특히, 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. NLP는 고객 경험 관리, 가상 비서, 소셜 미디어 모니터, 감정 분석, 텍스트 분류 및 요약 등 세분화된 분야에 자연어 처리 기술을 적용하여 경제적으로 의미 있는결과를 낼 것으로 기대됩니다. 오늘날 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르기까지 엄청난 양의 텍스트 및 음성 데이터를 효율적이고 일관적이며 중립적인 방식으로 분석하기 위해서는 자동화가 필수적입니다.
자연어처리 중 검색 산업은 자연어처리 기술을 검색에 도입한 것으로, 자연어 처리 기술을 통해 문맥에 기반하여 단어의 의미를 명확히 하고, 형태학적 변형을 고려하여 문서에 대한 키워드 일치 검색 및 FAQ 검색 효율을 개선할 수 있습니다. 이 중 ‘기업검색시장’은 고객을 기업에 초점을 맞추어, 기업들이 시간을절약하는 데이터 검색을 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시장입니다. 기업 검색 솔루션은 데이터베이스, 이메일, 인트라넷, 데이터 관리 시스템등에서 필요한 데이터 또는 정보를 기업이 이용할 수 있도록합니다.
이러한 솔루션은 비즈니스 효율성을 향상시켜주고, 보안성도 높아 정보에 대한 권한 있는 엑세스를 제공합니다. 인공지능 및 머신러닝 기능과 같은 기술 발전과 접목은 기업 검색 솔루션 시장의 전망을 더욱 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이제는 대기업뿐만 아니라 공공기관에서도 방대한 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 내부 검색 추세가 상당할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 최근 생성형, LLM 등과 함께 정확한 정보 검색에 대한 요구도 증가하고 있습니다.
(2) 챗봇 시장
챗봇(Chat-bot)이란 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션 하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간이 실제 사람과 소통하는 것과 동일한 방식으로 디지털 장치와 상호작용할 수 있게 해주는 AI 기반 프로그램입니다. 챗봇은 AI, 자동화된 규칙, 자연어처리, 머신러닝을 기반으로 하여 데이터를 처리하고, 모든종류의 질문에 대한 응답을 제공합니다. 챗봇은 작업지향적(선언적) 챗봇과, 데이터 기반의 예측형(대화형)챗봇으로 분류됩니다.
| 구분 | 특징 |
| 작업 지향적 (선언적) 챗봇 |
- 하나의 기능을 수행하는데 초첨을 맞춘 단일 목적 프로그램 - 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답 생성 - NLP를 사용하기 떄문에 사용자가 대화형 경험을 할 수는 있으나, 챗봇의 기능은 기본적인 응답에 그침 |
| 데이터 기반의 예측형(대화형) 챗봇 |
- 가상비서 또는 디지털 어시스턴트라고 불림 - 개인화된 경험과 정교한 상호작용을 제공 - 맥락을 인지하고, 자연어 이해 및 처리, 머신러닝을 활용해 상시 학습 가능 - 사용자의 선호도나 정보를 지속적으로 습득하여 추천서비스의 기능까지 수행 가능 |
챗봇의 품질은 개발자가 챗봇에 사용한 AI 및 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 데이터의 품질이 높은상태에서 챗봇이 개발되면 데이터가 챗봇의 동력원과 같은 역할을 하게 됩니다. 그러나, 데이터의 품질이좋지 못한 상태에서는 오히려 챗봇이 데이터로의 접근과 답변을 제한하게 되는 역효과가 발생할 가능성이 있습니다.
인공지능 챗봇은 금융권을 시작으로 의료, 유통, 제조, 교육, 여행, 엔터테인먼트 등의 분야에서 활발히 활용되었습니다. 고객지원, 세일즈, 상품 추천, 예약 및 안내 등의 단순 반복적인 업무는 챗봇으로 대신 처리하고 복잡하고 전문적인 영역은 인력이 투입되는 등 노동생산성과 업무 효율성 향상을 위해 주로 활용되었습니다.
챗봇 시장의 발달은 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민의 삶에 있어 근본적인 변화를 촉발하며 편리함을 제공해 주었고, 더 나아가 최근에는 글, 소설, 논문 작성 등의 작문, 이미지 생성, 디자인, 영상 및음악 편집, 작곡, 지식 관리, 알고리즘 코딩 등 생성형 AI에 기반한 서비스 수요가 발생하여 창작의 작업을 수행하는 새로운 시장이 형성되면서 더욱 다양한 산업에서 인공지능 챗봇 기술의 활용을 가속화하고있습니다.
초기에는 단순한 질의응답을 위한 도구로 시작된 챗봇은 이제 전략적 비즈니스 파트너로, 그리고 소비자와 기업 사이의 중요한 커뮤니케이션 채널로 변모하고있습니다.
(3) 생성형AI 시장
생성형 AI란 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어내는 파운데이션(기반)모델을 바탕으로 구동되는 AI입니다. 입력 값을 통해 대화, 텍스트, 이미지, 동영상, 음악등의 새로운 컨텐츠와 아이디어를 생성해 낼 수 있는 인공지능의 발전된 형태를 말합니다.
생성형 AI의 밸류체인은 1. 인프라(반도체, 클라우드 등), 2. 파운데이션 모델, 3. 미들웨어, 4. 애플리케이션 및 서비스로구분됩니다. 인프라 부문은 컴퓨터 하드웨어와 클라우드를 말하며, AI가 방대한 데이터를 학습하고 처리하는데 필수적인 요소로 HBM등의 액셀러레이터 칩이 장착된 GPU, TPU 하드웨어가 사용됩니다. 데이터 수집 및 전처리 과정에 필요한 컴퓨팅 자원과 스토리지 공간 제공 등 대규모 AI모델을 구축하고 튜닝 및 실행하는 작업의 대부분은 클라우드 환경에서 이루어지고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델을 구축하기위한 학습이 이루어지는 파운데이션(기반)모델, 특정 어플리케이션에 적합하게 조정하고 사용하기 쉽게 만드는 미들웨어(프롬포트 및 미세조정 등), 그리고 최종 사용자가 이용하게 되는 텍스트, 이미지, 오디오, 코드, 비디오 등 생성형 AI서비스인 애플리케이션으로 구분됩니다.
생성형AI 초반 시장의 급성장은 하드웨어와 서비스형 인프라(IaaS), 시스템 인프라 소프트웨어(SIS) 등 '인프라 구축'에 대한 집중 투자가 이끌 것으로 보고있습니다. 그러나 생성형AI 플랫폼과 애플리케이션 소프트웨어는 향후 엄청난 성장률을 기록하며 인프라 분야를 점차 추월할 것이라고 전망됩니다. IT 및 비즈니스 서비스를 포함한 생성 AI 서비스의 성장률도 인프라 지출과 흡사한 규모로 따라붙을 것으로 예측되고있습니다.
(나) 빅데이터 시장
빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고결과를 분석하는 기술입니다.
빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업 혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다.
(다) 클라우드 시장
클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다.
클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다. 소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다. 플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화된 플랫폼 형태로 공급됩니다.
클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다. 클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축연구기관 및 대학이나 데이터백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다
클라우드 컴퓨팅 서비스 종류.jpg [클라우드 컴퓨팅 서비스 종류]
나. 시장 규모 및 전망
(가) 인공지능 산업의 현황 및 전망
(1) 글로벌 시장 동향
글로벌 ICT컨설팅기관 프리시던스리서치(Precedence Research)에 따르면, 2022년 전 세계 AI시장 규모는 1조원을 기록하였으며, 2023년에는 전년 대비 37.7% 성장한 198조원에 이를 것으로 예상되고 연평균성장률(CAGR) 38.1%를 기록하며 2030년에는 1,909조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다
(단위 : 조원)
[글로벌 인공지는(ai)시장 규모 및 전망].jpg [글로벌 인공지능(ai)시장 규모 및 전망]
(출처) Precedence Research (precedenceresearch.com) 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
(2) 국내 시장 동향
글로벌 정보 연구기업 MVI(Market Value Insight)가 발표한 “한국 인공지능(AI) 시장가치” 보고서에 따르면 국내 AI 인공지능 시장은 2022년 2.5조원 시장을 형성하였으며 향후 연평균 25.44%의 성장률을 기록하며 2032년 24.0조원 규모에 이를 전망입니다. 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 혁신이 빠르게 이루어지면서 인공지 시장을 견인할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 생성형 인공지능과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대수요에 의해 인공지능 전체 시장의 견고한 성장세를 유지할 것으로 기대하고 있습니다.
(단위 : 조원)
[국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망].jpg [국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망]
출처 : MBI(Market Value Insight)
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
가) 자연어처리(NLP) 산업 시장 동향
(1) 글로벌 시장 동향
| (단위 : 십억원) |
| 구분 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2030 |
| 글로벌 NLP | 6,241 | 7,529 | 8,819 | 10,107 | 11,396 | 12,687 | 14,063 | 15,408 |
[글로벌 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 글로벌 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2023년에 6조 2,406억원으로 추정되며 , CAGR 15.73%로 성장하여 2030년에는 15조 4,082억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. NLP 오픈소스 프로젝트들이 NLP 시장 성장 견인에 큰 역할을 할 전망입니다. 자연어 처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있으며 시장 규모로는 BFSI(Banking, financial services and insurance) 부문의 성장이 두드러질 전망입니다. 금융이나 보험 분야는 빠르고 넓은 범위에서 자연어 처리 기술과 기법을 도입하고 있습니다. 고객 유지, 비용 절감, 수익 증가, 규칙과 규정 준수라는 목표 달성에 필요한 정보 검색, 의도 구문 분석, 고객 서비스 및 규정 준수 프로세스 자동화에 자연어 처리가 유용하기 때문입니다. 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다.
(2) 국내 시장 동향
| (단위 : 십억원) |
| 구분 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2030 |
| 국내 NLP | 528 | 672 | 815 | 958 | 1,102 | 1,260 | 1,427 | 1,589 |
[국내 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing(Region : South Korea)
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 자연어처리(NLP)시장은 ① Language translation NLP(언어 번역 자연어처리), ② Speech-based NLP(음성 기반 자연어처리) ③ The Text-Based NLP(텍스트 기반 자연어처리), 세가지 시장으로 분류되고 있으며, 검색 산업의 경우 명확한 전체 시장 규모를 가늠하기는 쉽지 않으나, 문자 언어를 분석하는 응용프로그램을 다루는 NLP 시장으로 목표시장을 타겟하고 있습니다. 국내 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2023년에 5,282억원으로 추정되며 , 2030년에는 1조 5,888억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다.
나) 챗봇 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향
시장조사 전문 기관인 IMARC 그룹의 ‘전 세계 챗봇 시장 동향과 기회, 예측, 2024년~2032년’ 보고서에따르면, 전 세계 챗봇 시장 규모는 2023년 6.8조원이었으며, 2023년부터 연평균 성장(CAGR) 21.5%로 성장하여 2032년 41.5조원에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 북미 시장은 챗봇 시장의 주요 거점으로 가장 큰 점유율을 차지하고 있는 것으로 파악됩니다
(단위 : 십억원)
[글로벌 챗봇 시장 규모].jpg [글로벌 챗봇 시장 규모]
출처 : IMARC 그룹전 세계 챗봇 시장 동향과 기회예측년 2024년 ~ 2032년 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
(2) 국내 시장 동향
글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 국내 챗봇 시장의 규모는 CAGR 16%로, 2022년 4,217억원에서 2030년 1조 7,383억원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다
(단위 : 십억원)
[국내 챗봇 시장 규모].jpg [국내 챗봇 시장 규모]
출처 : Statista
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
다) 생성형AI 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향
그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 12조 1,680억원으로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6%로 성장하여 131조 2,440억원 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 또한, 골드만삭스의 자료에 따르면 향후 10년간 생성형 AI가 7%에 달하는 글로벌 GDP 성장을 이끌고, 3억개에 달하는 일자리에 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 기업용소프트웨어 업체들 대부분은 2024년을 기점으로 제품과 서비스에 생성 AI를 포함할 것으로 예상됩니다
(단위:십억원)
[글로벌 생성형ai 시장 규모].jpg [글로벌 생성형ai 시장 규모]
출처 : 그랜드뷰리서치
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
(2) 국내 시장 동향
글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면 국내 생성형AI 시장은 2023년 1조 320억원에서 2030년 5조1,840억원으로 늘어날 것으로 전망하고 있습니다.
| (단위: 십억원) |
| 구분 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2030 |
| Generative AI | 1,032 | 1,560 | 2,100 | 2,640 | 3,180 | 3,852 | 4,512 | 5,184 |
출처 : Statista Market Insights - Generative AI (Region : South Korea)
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
(나) 빅데이터 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향
글로벌 빅데이터 시장 규모는 2022년 192.4조원에서 13.9%씩 성장해 2030년에는 479.2조원에 이를것으로 전망되고 있습니다.
(단위 : 조원)
[글로벌 빅데이터 시장 규모].jpg [글로벌 빅데이터 시장 규모]
출처: Verified Market Research 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. (2) 국내 시장 동향
(단위:십억원)
[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망].jpg [국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망]
출처 : IDC, 2023 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.
한국IDC에 따르면 2024년 국내 분석도구를 포함한 빅데이터 시장은 연평균 10.6%의 성장률을 기록하며 2027년까지 3조 9,771억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활동 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 기업 또한 데이터가 비즈니스 인텔리전스의 핵심 전략으로 자리잡으며 더욱 그 중요도가 높아지고 있습니다. 특히 각종 이커머스 및 물류 등 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야 등 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT개발 구축에 대한 수요가 빅데이터 시장의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망하고 있습니다.
(다) 클라우드 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향
글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 474조원 규모에서 2025년 1,005조원 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
(단위 : 조원)
[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측].jpg [글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측]
출처 : 가트너 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. (2) 국내 시장 동향
국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다. 소프트웨어를 '소유' 하는 시대에서 '구독' 하는 시대로 변하고 있으며, 국내 기업 및 기관들의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형태의 SW 구독 시장은 커져가고 있습니다. 글로벌 조사기관 한국IDC에 따른 국내 SaaS 시장은 2022년 1조 7,843억원 규모를 형성했으며, 향후 5년간 15.5%씩 성장해 2026년에는 3조 614억원에 달할 것으로 전망하고 있습니다.
| (단위: 십억원) |
| Segment | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2021~2026 CAGR |
| Software as a service(SaaS) | 1,235.0 | 1,425.3 | 1,589.5 | 1,768.2 | 1,956.4 | 2,149.4 | 11.7% |
| Applications | 777.7 | 893.2 | 992.0 | 1,107.6 | 1,232.7 | 1,364.6 | 11.9% |
| System infrastructure software(SIS) | 457.3 | 533.1 | 597.5 | 660.6 | 723.6 | 784.8 | 11.4% |
| Platform as a service(PaaS) | 253.3 | 359.1 | 470.0 | 601.4 | 753.4 | 912.0 | 29.2% |
| Total | 1,488.3 | 1,784.4 | 2,059.4 | 2,369.6 | 2,109.8 | 3,061.4 | 15.5% |
| Growth(%) | 21.8% | 19.9% | 15.4% | 15.1% | 14.4% | 13.0% | - |
[한국의 퍼블릭 클라우드소프트웨어 규모(2021-2025)]
출처 : 한국 IDC
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다.
다. 경쟁 현황
(가) 경쟁 현황
[국내 동종업계 타사 현황]
당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2012년 부터 12년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다.
당사는 매년 인공지능 및 빅데이터 대표 기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.
인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다.
국내 동종업계 3개년 매출액 현황.jpg [국내 동종업계 3개년 매출액 현황] [국내 동종업계 3개년 영업이익 현황].jpg [국내 동종업계 3개년 영업이익 현황]
(출처 : 전자공시시스템 자료 재편집)
[해외 동종업계 타사 현황]
지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 24년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다.
외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다. 해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.
당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다.
특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다.
(나) 경쟁구도 변경 가능성
클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위성을 굳건히 지켜나갈 것 입니다.
라. 신규 사업
(가) 클라우드 서비스화
글로벌 및 국내 클라우드 서비스 시장 매년 확대 성장확대되고 있습니다. 코로나 19 사태를 계기로 전 세계 기업들이 앞다퉈 디지털 전환에 나서고 있으며 AI, 메타버스, 자율주행차 등의 미래 기술 구현에도 클라우드가 필수적이므로 시장이 급성장하고 있습니다.
이에 정부에서도 클라우드 산업 성장을 위해 '제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2022~2024)'를 발표하였고 2022년 기준 전년 대비 23% 확대한 총979억 원 규모의 예산을 투입하는 등 투자에 박차를 가하고 있습니다. 또한 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획에 따르면 행정ㆍ공공기관 정보시스템에 1만 여개 클라우드 전환을 추친하며 오는 2025년까지 총8,600억여 원의 예산이 투입될 예정입니다
[35] 신규사업 - 기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장.jpg [기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장]
(출처: Gartner)
[36] 신규사업 - 클라우드기반 sw시장 확대 전망.jpg [클라우드기반 sw시장 확대 전망]
(출처: 행정안전부, 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원 외)
당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력 24년의 AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외 2019년 이후 지속 공급해왔던 서비스형 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)를 시작으로 궁극적으로 전 제품 및 인공지능 소프트웨어 기술의SaaS 전환 노력을 지속하고 있습니다. 최근AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다.
포맷변환_[37] 신규사업 - 현명한 앤써니 보안인증 취득.jpg [현명한 앤써니 보안인증 취득]
당사는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 최적화된 인공지능 기술과 서비스를 제공하고, 한층 더 높은 고객 가치를 실현함과 동시에 클라우드 서비스 개발 및 운영, 활용을 통해 AI 기술과 솔루션의 성숙도를 높여나갈 계획입니다.
(나) 초거대 인공지능과의 연계
생성형 인공지능(Generative AI)로 대표되는 미국 Open AI사의 ChatGPT로 시작된 초거대 인공지능 언어모델(LLMs)의 이슈가 지속되면서 시장 분위기가 고조됨에 따라, 인공지능 시장 규모의 성장뿐만 아니라 챗봇에 대한 관심과 중요성 또한 다시 집중되고 있습니다.
정부에서도 글로벌 동향에 발맞춰 선도적 경쟁력 확보를 위해 '초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안(23.04)'을 발표하며 2023년도에만 총 3천901억원 규모의 예산 투입에 대한 적극적인 의지를 밝혔습니다.
언어모델의 등장으로 인공지능 기술이 크게 도약하고 있는데, 자연어 이해(Natural Language Unerstanding이하, NLU)가 필요한 기술은 초거대 규모가 아니어도 상용화가 가능한데 비해 생성형(Natural Language Generation 이하, NLG) 기술은 생성문의 품질 이슈로 초거대 규모로 가고 있는 실정입니다. 특히 이슈의 중심에 있는 초거대 언어모델은 ChatGPT, LaMDA, Bard 등 글로벌 테크 기업에서 앞다투어 개발을 하고 있습니다.
당사가 영위하고 있는 챗봇 사업은 이러한 언어모델 중 어떠한 유형을 적용하느냐에 따라 NLU방식의 목적지향형(Task-oriented) AI 챗봇과 NLG방식의 생성형(Generative) AI 챗봇으로 구분 될 수 있습니다.
NLG방식의 생성형 AI챗봇은 답변을 선택하는 것이 아닌 새롭게 생성해내는 방식으로, 끊임없이 유기적으로 새로운 답변을 조합 및 생성하기 때문에 자연스럽게 답변하는 영역에서 뛰어남을 보입니다. 그러나 답변이 주어진 데이터 또는 맥락에 근거하지 않은 잘못된 정보이거나 허위 정보를 생성할 수 있는 할루시네이션(Hallucination환각)현상, 콘텐츠 저작권 등의 문제를 갖고 있습니다. 특히, 고객의 내부 데이터 안에서 답변을 해야 하는 상황에서, 행정 문서나 기밀 등에 대한 보안의 어려움, 사용량에 따른 과금 등 다양한 한계가 지적되고 있습니다.
반면, NLU방식의 목적지향형 AI챗봇은 사용자의 질문과 대화의 문맥에 기반해서 의도를 파악하고, 가장 적절한 응답을 선택하는 방식입니다. 사전에 협의를 통해 만들어진 답변을 기반으로 대화를 하기 때문에 응답 내용이 일관적이고 정확성이 높다는 장점이 있습니다. 때문에 본 형식의 챗봇은 공공 행정 업무 및 민원서비스 상담, 병원 예약 및 문진처리, 상품추천, 고객상담서비스 등 매뉴얼에 따라 정확한 정보 기반의 맞춤형 대화 영역에서 전방위적으로 활용되고 있습니다.
당사의 인공지능 챗봇 SW인 'WISE iChat(와이즈 아이챗)은 NLU방식의 목적지향형 AI챗봇으로 현재 국내 480개 이상의 최다 성공 레퍼런스를 보유하고 있으며, 사업들을 전개하며 쌓아온 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다.
더불어, 당사는 그간 제공해온 챗봇 형태에 안주하지않고, 생성형AI와의 연계를 통해 다양한 형태의 챗봇 사업을 전개할 수 있는 기술개발을 계속적으로 진행하고 있습니다. 이를 위해 글로벌 IT기업 마이크로소프트(Microsoft, 이하MS)와 함께 MS 클라우드 플랫폼 애저(Azure)위에서 ChatGPT 연계를 통한 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 경량화된 언어모델을 자체 내재화하여 고객사 특성을 반영한 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이처럼 당사는 생성형AI와 오픈언어모델, 경량화된 자체 언어모델 등 인공지능 시장을 선도해나가기 위해 끊임없이 다양한 기술개발 및 연구계획을 수립하고 있습니다.
(다) 생성형AI플랫폼 개발 및 시장 선도
당사는 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM 에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다.
현재 시장에 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미, 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.
WISE iRAG는 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다.
WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과 유연한 연계가 가능합니다.
WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 최근의 시장 또한 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG에 대한 수요가 증가하고 있으며, 당사 또한 공공 및 금융 시장을 중심으로 다양한 형태의 실증사업 사례가 증가하고 있습니다.
마. 지식재산권 현황 [특허권]
| 번호 | 특허번호 | 구분 | 내용 | 권리자 | 출원일 | 등록일 | 주무관청 |
| 1 | 제0511164호 | 국내 | 웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법 | 정보통신 연구진흥원, 와이즈넛 |
2002-12-10 | 2005-08-23 | 특허청 |
| 2 | 제10-0720993호 | 국내 | 날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법 | 와이즈넛 | 2005-06-22 | 2007-05-16 | 특허청 |
| 3 | 제10-0802511호 | 국내 | 토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2005-10-11 | 2008-02-01 | 특허청 |
| 4 | 제10-1129831호 | 국내 | 광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치 | 와이즈넛 | 2010-04-13 | 2012-03-16 | 특허청 |
| 5 | 제10-1141498호 | 국내 | 근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법 (SIGAR & STS2009에서 발표한 PLM 논문) |
와이즈넛 | 2010-01-14 | 2012-04-24 | 특허청 |
| 6 | 제10-1331946호 | 국내 | 와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법 | 와이즈넛 | 2011-10-05 | 2013-11-15 | 특허청 |
| 7 | 제10-1387913호 | 국내 | 모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법 | 와이즈넛 | 2012-07-25 | 2014-04-16 | 특허청 |
| 8 | 제10-1387914호 | 국내 | 검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법 | 와이즈넛 | 2012-10-16 | 2014-04-16 | 특허청 |
| 9 | 제10-1405070호 | 국내 | 검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법 | 와이즈넛 | 2012-06-25 | 2014-06-02 | 특허청 |
| 10 | 제10-1409298호 | 국내 | 한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법 | 와이즈넛 | 2012-08-02 | 2014-06-12 | 특허청 |
| 11 | 제10-1453866호 | 국내 | 고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2012-07-25 | 2014-10-16 | 특허청 |
| 12 | 제10-1453867호 | 국내 | 통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법 | 와이즈넛 | 2012-08-02 | 2014-10-16 | 특허청 |
| 13 | 제10-1453868호 | 국내 | 메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법 | 와이즈넛 | 2012-08-02 | 2014-10-16 | 특허청 |
| 14 | 제10-1545273호 | 국내 | 클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법 | 와이즈넛 | 2014-12-10 | 2015-08-11 | 특허청 |
| 15 | 제10-1589621호 | 국내 | 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법 | 와이즈넛 | 2015-02-23 | 2016-01-22 | 특허청 |
| 16 | 제10-1589626호 | 국내 | 어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법 | 와이즈넛 | 2015-02-23 | 2016-01-22 | 특허청 |
| 17 | 제10-1624909호 | 국내 | 정규화된 키워드 가중치에 기반한 연관 키워드 추출 방법 |
와이즈넛 | 2014-12-10 | 2016-05-23 | 특허청 |
| 18 | 제10-1755437호 | 국내 | 어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법 | 와이즈넛 | 2016-01-21 | 2017-07-03 | 특허청 |
| 19 | 제10-1772909호 | 국내 | 음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치 | 와이즈넛 | 2016-01-19 | 2017-08-24 | 특허청 |
| 20 | 제10-1799874호 | 국내 | 음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법 | 한국과학기술원 트리포스와이즈넛세종대학교파워보이스한양대학교 | 2016-02-22 | 2017-11-15 | 특허청 |
| 21 | 제10-1805607호 | 국내 | 고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법 | 와이즈넛 | 2016-01-22 | 2017-11-30 | 특허청 |
| 22 | 제10-1837003호 | 국내 | 온라인 커뮤니티 모니터링 방법 | 와이즈넛 | 2016-01-22 | 2018-03-05 | 특허청 |
| 23 | 제10-1847847호 | 국내 | 딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법 | 와이즈넛 | 2016-11-15 | 2018-04-05 | 특허청 |
| 24 | 제10-1866487호 | 국내 | 복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치 | 와이즈넛 | 2016-04-27 | 2018-06-04 | 특허청 |
| 25 | 제10-1872863호 | 국내 | 채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법 | 와이즈넛 | 2016-11-24 | 2018-06-25 | 특허청 |
| 26 | 제10-1902784호 | 국내 | 태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치 | 와이즈넛 | 2017-11-28 | 2018-09-20 | 특허청 |
| 27 | 제10-1927450호 | 국내 | 대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법 | 와이즈넛 | 2016-12-29 | 2018-12-04 | 특허청 |
| 28 | 제10-1931714호 | 국내 | 유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법 | 와이즈넛 | 2016-12-20 | 2018-12-17 | 특허청 |
| 29 | 제10-1946836호 | 국내 | 언어 판별 장치 및 방법 | 와이즈넛 | 2017-03-28 | 2019-02-01 | 특허청 |
| 30 | 제10-1948257호 | 국내 | 문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법 | 와이즈넛 | 2016-11-30 | 2019-02-08 | 특허청 |
| 31 | 제10-1950074호 | 국내 | 복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법 | 와이즈넛 | 2016-12-12 | 2019-02-13 | 특허청 |
| 32 | 제10-1960434호 | 국내 | 음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법 | 와이즈넛 | 2016-12-27 | 2019-03-14 | 특허청 |
| 33 | 제10-1986784호 | 국내 | 특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법 | 와이즈넛 | 2017-03-28 | 2019-05-31 | 특허청 |
| 34 | 제10-2019194호 | 국내 | 문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법 | 와이즈넛 | 2017-11-22 | 2019-09-02 | 특허청 |
| 35 | 제10-2019207호 | 국내 | 텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법 | 와이즈넛 | 2018-11-12 | 2019-09-02 | 특허청 |
| 36 | 제10-2062248호 | 국내 | 온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법 | 와이즈넛 | 2017-12-26 | 2019-12-27 | 특허청 |
| 37 | 제10-2064207호 | 국내 | 의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치 | 와이즈넛 | 2018-02-27 | 2020-01-03 | 특허청 |
| 38 | 제10-2069101호 | 국내 | 고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법 | 와이즈넛 | 2018-03-26 | 2020-01-16 | 특허청 |
| 39 | 제10-2078559호 | 국내 | 사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치 | 와이즈넛 | 2018-03-27 | 2020-02-12 | 특허청 |
| 40 | 제10-2089348호 | 국내 | 분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법 | 와이즈넛 | 2019-01-28 | 2020-03-10 | 특허청 |
| 41 | 제10-2103273호 | 국내 | 계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법 | 와이즈넛 | 2018-02-27 | 2020-04-16 | 특허청 |
| 42 | 제10-2119404호 | 국내 | 복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2018-11-28 | 2020-06-01 | 특허청 |
| 43 | 제10-2123839호 | 국내 | 네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2018-12-20 | 2020-06-11 | 특허청 |
| 44 | 제10-2125354호 | 국내 | 마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법 |
와이즈넛 | 2018-12-19 | 2020-06-16 | 특허청 |
| 45 | 제10-2147582호 | 국내 | 속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법 | 와이즈넛 | 2018-11-27 | 2020-08-18 | 특허청 |
| 46 | 제10-2168504호 | 국내 | 텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2018-12-26 | 2020-10-15 | 특허청 |
| 47 | 제10-2217248호 | 국내 | 텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법 | 와이즈넛 | 2019-02-21 | 2021-02-10 | 특허청 |
| 48 | 제10-2275095호 | 국내 | 개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법 | 와이즈넛 | 2019-11-26 | 2021-07-08 | 특허청 |
| 49 | 제10-2357620호 | 국내 | 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법 | 와이즈넛 | 2019-11-29 | 2022-01-26 | 특허청 |
| 50 | 제10-2358735호 | 국내 | 그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템 | 와이즈넛 | 2019-11-28 | 2022-01-28 | 특허청 |
| 51 | 제10-2376489호 | 국내 | 단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2019-11-22 | 2022-03-15 | 특허청 |
| 52 | 제10-2411081호 | 국내 | 유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2021-08-05 | 2022-06-15 | 특허청 |
| 53 | 제10-2418853호 | 국내 | 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-18 | 2022-07-05 | 특허청 |
| 54 | 제10-2423072호 | 국내 | 지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-26 | 2022-07-15 | 특허청 |
| 55 | 제10-2423560호 | 국내 | 정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법 | 와이즈넛 | 2019-11-22 | 2022-07-18 | 특허청 |
| 56 | 제10-2436134호 | 국내 | 날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법 | 와이즈넛 | 2022-06-08 | 2022-08-22 | 특허청 |
| 57 | 제10-2445748호 | 국내 | 언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법 | 와이즈넛 | 2020-12-18 | 2022-09-16 | 특허청 |
| 58 | 제10-2446294호 | 국내 | 검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-23 | 2022-09-19 | 특허청 |
| 59 | 제10-2447274호 | 국내 | 크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-20 | 2022-09-21 | 특허청 |
| 60 | 제10-2465932호 | 국내 | 태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 | 와이즈넛 | 2020-11-19 | 2022-11-07 | 특허청 |
| 61 | 제10-2472887호 | 국내 | 스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법 | 와이즈넛 | 2020-12-15 | 2022-11-28 | 특허청 |
| 62 | 제10-2502498호 | 국내 | 데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-25 | 2023-02-17 | 특허청 |
| 63 | 제10-2503958호 | 국내 | 분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2020-12-03 | 2023-02-22 | 특허청 |
| 64 | 제10-2566184호 | 국내 | 고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템 | 와이즈넛 | 2020-02-05 | 2023-08-08 | 특허청 |
| 65 | 제 10-2576146호 | 국내 | 필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법 | 와이즈넛 | 2020-11-20 | 2023-09-04 | 특허청 |
| 66 | 제10-2598033호 | 국내 | 챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법 | 와이즈넛 | 2021-12-09 | 2023-10-31 | 특허청 |
| 67 | 제10-2655154호 | 국내 | 인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법 | 와이즈넛 | 2021-09-30 | 2024-0402 | 특허청 |
| 68 | 제10-2667852호 | 국내 | 동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템 | 와이즈넛 | 2022-10-24 | 2024-05-16 | 특허청 |
| 69 | 제10-2675312호 | 국내 | 인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법 | 와이즈넛 | 2021-10-12 | 2024-06-11 | 특허청 |
| 70 | 제10-2679108호 | 국내 | 감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법 | 와이즈넛 | 2021-12-06 | 2024-06-24 | 특허청 |
| 71 | 제10-2700426호 | 국내 | 사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템 | 와이즈넛 | 2022-10-13 | 2024-08-26 | 특허청 |
| 72 | 제10-2700445호 | 국내 | 데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템 | 와이즈넛 | 2022-12-02 | 2024-08-26 | 특허청 |
| 73 | 제 10-2703847호 | 국내 | 주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법 | 와이즈넛 | 2023-02-16 | 2024-09-03 | 특허청 |
| 74 | 6526470 | 일본 | 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법 | 와이즈넛 | 2015-04-21 | 2019-05-17 | 특허청 |
| 75 | 6517072 | 일본 | 어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법 | 와이즈넛 | 2015-04-21 | 2019-04-26 | 특허청 |
[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]
| 번호 | 내용 | 권리자 | 등록일 | 출원국 |
| 1 | Search Formula-1 | 와이즈넛 | 2002.07.25 | 대한민국 |
| 2 | WISE CIMS | 와이즈넛 | 2002.10.11 | 대한민국 |
| 3 | 시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램 | 와이즈넛 | 2007.01.03 | 대한민국 |
| 4 | 주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler | 와이즈넛 | 2007.01.26 | 대한민국 |
| 5 | 와이즈 아이에프 v1.0 | 와이즈넛 | 2009.05.13 | 대한민국 |
| 6 | WISE InfoFinder v2.0 | 와이즈넛 | 2010.07.15 | 대한민국 |
| 7 | WISE PDS v1.0 | 와이즈넛 | 2010.07.15 | 대한민국 |
| 8 | Search Formula-1 V5 | 와이즈넛 | 2012.09.06 | 대한민국 |
| 9 | WISE Referee v2.1 | 와이즈넛 | 2012.09.06 | 대한민국 |
| 10 | WISE TEA v2 | 와이즈넛 | 2014.05.29 | 대한민국 |
| 11 | Search Formula-1 V6 | 와이즈넛 | 2015.06.30 | 대한민국 |
| 12 | WISE e-Discovery v1 | 와이즈넛 | 2015.07.13 | 대한민국 |
| 13 | WISE BIC Analyzer v2 | 와이즈넛 | 2015.10.22 | 대한민국 |
| 14 | wiseStream-v1 (와이즈 스트림) |
와이즈넛 | 2017.04.26 | 대한민국 |
| 15 | WISE i Chat v2.0 (와이즈 아이챗 v2.0) |
와이즈넛 | 2017.07.27 | 대한민국 |
| 16 | WISE i Desk v1.0 (와이즈 아이데스크 v1.0) |
와이즈넛 | 2017.10.17 | 대한민국 |
| 17 | WISE Data Post Processor (와이즈 데이터 후처리기) | 와이즈넛 | 2017.10.27 | 대한민국 |
| 18 | WISE Data Exporter (와이즈 데이터 이관기) |
와이즈넛 | 2017.10.27 | 대한민국 |
| 19 | WISE OPEN API CRAWLER (와이즈 오픈 API 수집기) | 와이즈넛 | 2017.10.27 | 대한민국 |
| 20 | KMA Black V1 (케이엠에이 블랙 V1) |
와이즈넛 | 2018.08.07 | 대한민국 |
| 21 | 텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램 | 와이즈넛 | 2019.08.28 | 대한민국 |
| 22 | 텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램 | 와이즈넛 | 2019.08.28 | 대한민국 |
| 23 | 날씨컨설팅 웨더봇 | 와이즈넛 | 2019.11.13 | 대한민국 |
| 24 | 금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기 | 와이즈넛 | 2019.11.27 | 대한민국 |
| 25 | WISE iChat V3 (와이즈 아이챗 V3) |
와이즈넛 | 2020.05.12 | 대한민국 |
| 26 | WISE TextMiner V3 (와이즈 텍스트마이너 V3) |
와이즈넛 | 2020.08.31 | 대한민국 |
| 27 | 병영생활 안내챗봇 | 와이즈넛 | 2020.11.17 | 대한민국 |
| 28 | 장병 인재추천 | 와이즈넛 | 2020.11.17 | 대한민국 |
| 29 | 이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러) | 와이즈넛 | 2020.11.17 | 대한민국 |
| 30 | 크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우) | 와이즈넛 | 2020.11.19 | 대한민국 |
| 31 | 지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러) | 와이즈넛 | 2020.11.19 | 대한민국 |
| 32 | ALLECTOR(올렉터) | 와이즈넛 | 2020.11.24 | 대한민국 |
| 33 | WISE Classifier V2 (와이즈 클래시파이어 V2) |
와이즈넛 | 2020.12.01 | 대한민국 |
| 34 | WISE NER (와이즈 엔이알) | 와이즈넛 | 2020.12.01 | 대한민국 |
| 35 | 와이즈 아이챗 (WISE iChat) V3.1w |
와이즈넛 | 2020.12.21 | 대한민국 |
| 36 | 와이즈 파이낸스 (WISE Finance) |
와이즈넛 | 2021.01.05 | 대한민국 |
| 37 | Search Formula-1 V7 | 와이즈넛 | 2021.06.14 | 대한민국 |
| 38 | 와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler) | 와이즈넛 | 2021.11.04 | 대한민국 |
| 39 | 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 (Cross Model Data Platform) |
와이즈넛 | 2021.11.04 | 대한민국 |
| 40 | 이종 데이터 증식 시스템 (Heterogeneous Data Augmentation System) | 와이즈넛 | 2021.11.04 | 대한민국 |
| 41 | 생활안전 상황 판단 의사결정 시스템 (Life safety Situation Decision Making System) | 와이즈넛 | 2021.11.15 | 대한민국 |
| 42 | AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램 | 와이즈넛 | 2021.12.21 | 대한민국 |
| 43 | 로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램 | 와이즈넛 | 2021.12.27 | 대한민국 |
| 44 | REX 분석 시스템을 위한 개체명 인식 모듈 (Named Entity Recognition Module for the REX Analysis System) | 와이즈넛 | 2022.04.05 | 대한민국 |
| 45 | 데이터 워크플로우 저작도구 | 와이즈넛 | 2022.10.19 | 대한민국 |
| 46 | 데이터 수집/처리/저장 도구 | 와이즈넛 | 2022.10.19 | 대한민국 |
| 47 | 트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0) | 와이즈넛 | 2022.10.26 | 대한민국 |
| 48 | 트리플렛 가중치 추출 모듈 (Triplet Weight Extraction Module V1.0.0) | 와이즈넛 | 2022.10.26 | 대한민국 |
| 49 | 직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0 | 와이즈넛 | 2022.10.26 | 대한민국 |
| 50 | 직무 추천 모듈 V1.0.0 | 와이즈넛 | 2022.10.26 | 대한민국 |
| 51 | 빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램 | 와이즈넛 | 2022.11.30 | 대한민국 |
| 52 | 인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램 | 와이즈넛 | 2022.12.28 | 대한민국 |
| 53 | 머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool) | 와이즈넛 | 2022.12.28 | 대한민국 |
| 54 | 인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector) | 와이즈넛 | 2022.12.28 | 대한민국 |
| 55 | 세 쌍 추출 모듈 2.0 (Triplet Extraction Module v2.0) | 와이즈넛 | 2023.10.17 | 대한민국 |
| 56 | 장애인 직무 추천 프로그램 | 와이즈넛 | 2023.10.24 | 대한민국 |
| 57 | 장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램 | 와이즈넛 | 2023.10.24 | 대한민국 |
| 58 | 가중치 추출 모듈 2.0 (Weight Extraction Module 2.0) | 와이즈넛 | 2023.10.27 | 대한민국 |
| 59 | 데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0 | 와이즈넛 | 2023.10.27 | 대한민국 |
| 60 | 멀티모달 융합검색 프로그램 | 와이즈넛 | 2023.10.27 | 대한민국 |
| 61 | 데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램 | 와이즈넛 | 2023.11.21 | 대한민국 |
| 62 | MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0) | 와이즈넛 | 2023.11.27 | 대한민국 |
| 63 | MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0) | 와이즈넛 | 2023.11.27 | 대한민국 |
| 64 | 데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program) | 와이즈넛 | 2023.11.27 | 대한민국 |
[상표권]
| 번호 | 상표명 | 권리자 | 출원일 | 등록일 | 주무관청 |
| 1 | WISEnut (도안) | 와이즈넛 | 2000년 02월 09일 | 2001년 12월 28일 | 대한민국 특허청 |
| 2 | 와이즈넛 | 와이즈넛 | 2000년 02월 09일 | 2001년 10월 30일 | 대한민국 특허청 |
| 3 | WISEnut (도안) | 와이즈넛 | 2000년 02월 09일 | 2001년 10월 30일 | 대한민국 특허청 |
| 4 | WISEnut (도안) | 와이즈넛 | 2000년 02월 15일 | 2001년 06월 07일 | 대한민국 특허청 |
| 5 | WISEnut (도안) | 와이즈넛 | 2001년 02월 24일 | 2003년 01월 16일 | 대한민국 특허청 |
| 6 | WISEBRIEF | 와이즈넛 | 2001년 07월 13일 | 2003년 01월 09일 | 대한민국 특허청 |
| 7 | WISEBRIEF | 와이즈넛 | 2001년 07월 13일 | 2003년 01월 09일 | 대한민국 특허청 |
| 8 | CIMS | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2004년 09월 07일 | 대한민국 특허청 |
| 9 | WISECIMS | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2004년 09월 07일 | 대한민국 특허청 |
| 10 | CIMS | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2005년 04월 19일 | 대한민국 특허청 |
| 11 | CIMS | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2005년 04월 19일 | 대한민국 특허청 |
| 12 | WISE IF | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2011년 06월 03일 | 대한민국 특허청 |
| 13 | WISE Classifer | 와이즈넛 | 2003년 05월 21일 | 2011년 06월 03일 | 대한민국 특허청 |
| 14 | WISENUT | 와이즈넛 | 2011년 06월 07일 | 2013년 02월 07일 | 대한민국 특허청 |
| 15 | W WISEnut | 와이즈넛 | 2000년 02월 15일 | 2001년 06월 07일 | 대한민국 특허청 |
| 16 | WISE MinAX | 와이즈넛 | 2013년 04월 16일 | 2004년 03월 21일 | 대한민국 특허청 |
| 17 | WISE LinK | 와이즈넛 | 2013년 07월 11일 | 2014년 06월 24일 | 대한민국 특허청 |
| 18 | WISE BICrawler | 와이즈넛 | 2013년 07월 11일 | 2014년 06월 24일 | 대한민국 특허청 |
| 19 | WISE BicAnalyzer | 와이즈넛 | 2013년 12월 18일 | 2014년 12월 23일 | 대한민국 특허청 |
| 20 | WISE BigAnalyzer | 와이즈넛 | 2013년 12월 18일 | 2014년 12월 24일 | 대한민국 특허청 |
| 21 | WISE Fin Bot | 와이즈넛 | 2016년 02월 24일 | 2016년 10월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 22 | WISE Shop Bot | 와이즈넛 | 2016년 02월 24일 | 2016년 10월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 23 | WISE VOT | 와이즈넛 | 2016년 02월 24일 | 2016년 10월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 24 | WISE Buy Bot | 와이즈넛 | 2016년 02월 24일 | 2016년 10월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 25 | WISE Tour Bot | 와이즈넛 | 2016년 02월 24일 | 2016년 10월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 26 | WISE Enterprise Chat BOT | 와이즈넛 | 2016년 12월 06일 | 2017년 12월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 27 | WISE Dynamic FAQ | 와이즈넛 | 2016년 12월 06일 | 2017년 09월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 28 | WISE iDesk | 와이즈넛 | 2016년 12월 06일 | 2017년 09월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 29 | WISE Text Miner | 와이즈넛 | 2016년 12월 06일 | 2017년 09월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 30 | WISE BOT | 와이즈넛 | 2016년 12월 06일 | 2017년 09월 18일 | 대한민국 특허청 |
| 31 | WISE iChat | 와이즈넛 | 2017년 05월 12일 | 2020년 02월 04일 | 대한민국 특허청 |
| 32 | WISE Answerny | 와이즈넛 | 2019년 03월 22일 | 2020년 04월 02일 | 대한민국 특허청 |
| 33 | WISE Answerny | 와이즈넛 | 2019년 03월 22일 | 2020년 04월 02일 | 대한민국 특허청 |
| 34 | 현명한 앤써니 | 와이즈넛 | 2019년 03월 22일 | 2020년 04월 02일 | 대한민국 특허청 |
| 35 | 현명한 앤써니 | 와이즈넛 | 2019년 03월 22일 | 2020년 04월 02일 | 대한민국 특허청 |
| 36 | W.I.F | 와이즈넛 | 2011년 03월 15일 | 2011년 08월 26일 | 일본 특허청 |
| 37 | WISENUT SF1 | 와이즈넛 | 2014년 08월 29일 | 2015년 01월 09일 | 일본 특허청 |
| 38 | WISE iGate | 와이즈넛 | 2020년 07월 29일 | 2022년 04월 21일 | 대한민국 특허청 |
| 39 | WISE iRAG | 와이즈넛 | 2024년04월29일 | 2034년04월29일 | 대한민국 특허청 |
| 40 | WISE Search MinAX | 와이즈넛 | 2024년05월07일 | 2034년05월07일 | 대한민국 특허청 |
| 41 | WISE iChat MinAX | 와이즈넛 | 2024년05월07일 | 2034년05월07일 | 대한민국 특허청 |
[인증실적]
| 번호 | 구분 | 소프트웨어명칭 | 인증일 | 인증기관 |
| 1 | GS인증 1등급 | Search Formula-1 v3.5 | 2006.01.26 | 한국정보통신기술협회 |
| 2 | GS인증 1등급 | Search Formula-1 v4.1 | 2008.08.25 | 한국정보통신기술협회 |
| 3 | GS인증 1등급 | WISE IF v1.0 | 2009.06.23 | 한국정보통신기술협회 |
| 4 | GS인증 1등급 | WISE InfoFinder v2.0 | 2010.10.12 | 한국정보통신기술협회 |
| 5 | GS인증 1등급 | Search Formula-1 V5 | 2013.11.25 | 한국정보통신기술협회 |
| 6 | GS인증 1등급 | WISE TEA v2 | 2013.12.16 | 한국정보통신기술협회 |
| 7 | GS인증 1등급 | WISE e-Discovery v1.0 | 2014.12.30 | 한국정보통신기술협회 |
| 8 | GS인증 1등급 | Search Formula-1 V6 | 2015.08.03 | 한국정보통신기술협회 |
| 9 | GS인증 1등급 | WISE BIC Analyzer v2.0 | 2015.12.24 | 한국정보통신기술협회 |
| 10 | GS인증 1등급 | WISE i Desk V1 | 2017.11.06 | 한국정보통신기술협회 |
| 11 | GS인증 1등급 | WISE i Chat V2 | 2017.11.06 | 한국정보통신기술협회 |
| 12 | GS인증 1등급 | KMA Black V1 | 2018.09.10 | 한국정보통신기술협회 |
| 13 | GS인증 1등급 | WISE iChat V3 | 2020.09.21 | 한국정보통신기술협회 |
| 14 | GS인증 1등급 | WISE TextMiner V3 | 2020.10.29 | 한국정보통신기술협회 |
| 15 | GS인증 1등급 | Search Formula-1 V7 | 2021.06.07 | 한국정보통신기술협회 |
| 16 | SP인증 2등급 | 소프트웨어프로세스 품질인증 | 2023.06.15 | 한국소프트웨어진흥원 |
| 17 | 클라우드 서비스 보안인증 | 현명한앤써니(SaaS) | 2022.02.16 | 한국인터넷진흥원 |
| 18 | 세계일류상품인증 (차세대세계일류상품) |
WISE iChat | 2022.11.21 | 산업통상자원부 |
III. 재무에 관한 사항 1. 요약재무정보
당사는 기업공시서식 작성지침에 의거 소규모기업에 해당하므로 요약재무정보를 생략합니다.
2. 연결재무제표 2-1. 연결 재무상태표
연결 재무상태표
제 25 기 3분기말 2024.09.30 현재
제 24 기말 2023.12.31 현재
(단위 : 원)
자산
유동자산
45,545,681,170
47,908,098,865
현금및현금성자산 (주5,7,8)
3,834,578,107
9,193,034,979
단기금융상품 (주5,7,8)
35,000,000,000
32,000,000,000
당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
1,017,676,454
1,008,897,290
매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)
2,988,944,652
3,722,862,184
계약자산 (주10)
2,274,624,109
1,858,526,505
기타유동자산 (주12)
210,299,800
123,198,100
당기법인세자산 (주22)
219,558,048
1,579,807
비유동자산
7,840,939,062
7,500,656,563
당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
6,200,008
6,059,344
유형자산 (주14,18)
5,322,734,756
4,967,340,831
사용권자산 (주16)
171,613,265
112,415,488
투자부동산 (주15)
360,777,339
370,735,613
무형자산 (주17,18)
379,388,721
278,491,890
매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)
24,614,328
82,504,772
이연법인세자산 (주22)
1,575,610,645
1,683,108,625
자산총계
53,386,620,232
55,408,755,428
부채
유동부채
6,322,664,832
6,110,509,330
매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)
3,716,921,744
4,862,126,276
계약부채 (주10)
2,060,316,310
798,547,027
당기법인세부채 (주22)
154,427,058
유동리스부채 (주5,7,16)
132,230,368
85,101,721
기타유동부채 (주20)
413,196,410
210,307,248
비유동부채
542,514,804
557,843,895
비유동리스부채 (주5,7,16)
40,443,850
19,841,588
매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)
56,000,000
장기종업원급여부채 (주21)
502,070,954
482,002,307
부채총계
6,865,179,636
6,668,353,225
자본
지배기업의 소유주에게 귀속되는 자본
46,521,440,596
48,740,402,203
자본금 (주1,23)
6,069,306,000
6,038,393,000
자본잉여금 (주23)
7,834,204,524
7,466,274,105
기타자본 (주24,26)
296,569,106
285,514,547
기타포괄손익누계액 (주25)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
이익잉여금 (주27)
33,959,891,719
36,588,751,304
비지배지분 자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
자본과부채총계
53,386,620,232
55,408,755,428
| 제 25 기 3분기말 | 제 24 기말 | |
|---|---|---|
2-2. 연결 포괄손익계산서
연결 포괄손익계산서
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
매출 (주6,28)
7,719,801,201
21,528,184,354
8,138,942,351
21,771,098,230
매출원가 (주30)
4,449,123,242
13,620,407,023
4,447,118,299
12,086,831,424
매출총이익
3,270,677,959
7,907,777,331
3,691,824,052
9,684,266,806
판매비와관리비 (주29,30)
3,192,043,288
10,831,976,886
3,628,217,523
10,586,574,436
영업이익(손실)
78,634,671
(2,924,199,555)
63,606,529
(902,307,630)
영업외손익
393,701,393
1,260,870,373
416,926,484
1,181,681,013
기타수익 (주31)
32,192,649
211,449,381
76,461,384
232,578,364
기타비용 (주31)
(14,943,178)
7,763,502
4,169,776
40,144,143
금융수익 (주7,32)
349,351,645
1,066,349,637
347,684,253
997,128,663
금융원가 (주7,32)
2,786,079
9,165,143
3,049,377
7,881,871
법인세비용차감전순이익(손실)
472,336,064
(1,663,329,182)
480,533,013
279,373,383
법인세비용 (주22)
(56,042,829)
108,078,597
275,472,840
500,523,080
분기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
분기순이익(손실)의 귀속
지배기업의 소유주에게 귀속되는 당기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
비지배지분에 귀속되는 당기순이익(손실)
기타포괄손익
총포괄손익
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
포괄손익의 귀속
포괄손익, 지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
포괄손익, 비지배지분
주당이익
기본주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)
44.0
(146.2)
17.0
18.6
희석주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)
43.4
(145.8)
17.0
18.6
| | 제 25 기 3분기 | | 제 24 기 3분기 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 |
| --- | --- | --- | --- |
2-3. 연결 자본변동표
연결 자본변동표
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
2023.01.01 (기초자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843
43,808,155,843
총포괄손익 :
분기순이익(손실)
(221,149,697)
(221,149,697)
(221,149,697)
소유주와의 거래 등:
주식보상비용
66,324,506
66,324,506
66,324,506
현금배당
(698,294,040)
(698,294,040)
(698,294,040)
주식매입선택권 행사
98,577,500
1,738,206,626
(707,283,760)
1,129,500,366
1,129,500,366
주식선택권만기소멸
2023.09.30 (기말자본)
3,008,136,000
10,264,200,581
350,339,209
(1,638,530,753)
32,100,391,941
44,084,536,978
44,084,536,978
2024.01.01 (기초자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203
48,740,402,203
총포괄손익 :
분기순이익(손실)
(1,771,407,779)
(1,771,407,779)
(1,771,407,779)
소유주와의 거래 등:
주식보상비용
132,992,400
132,992,400
132,992,400
현금배당
(857,451,806)
(857,451,806)
(857,451,806)
주식매입선택권 행사
30,913,000
364,974,772
(118,982,194)
276,905,578
276,905,578
주식선택권만기소멸
2,955,647
(2,955,647)
2024.09.30 (기말자본)
6,069,306,000
7,834,204,524
296,569,106
(1,638,530,753)
33,959,891,719
46,521,440,596
46,521,440,596
| | 자본 | | | | | | | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분 | | | | | | 비지배지분 | 자본 합계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 자본금 | 자본잉여금 | 기타자본 | 기타포괄손익 | 이익잉여금 | 지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분 합계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
2-4. 연결 현금흐름표
연결 현금흐름표
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
영업활동현금흐름
(959,220,662)
854,285,766
영업활동으로부터 창출된 현금흐름 (주34)
(1,533,258,130)
564,877,129
이자수취
956,188,527
627,828,270
이자지급
(9,165,143)
(5,706,489)
법인세환급(납부)
(372,985,916)
(332,713,144)
투자활동현금흐름
(3,670,315,764)
(6,045,749,754)
단기대여금의 회수
8,316,657
7,350,003
유형자산의 취득
(561,902,830)
(47,829,880)
무형자산의 취득
(149,953,660)
(5,270,400)
단기금융상품의 증가
(3,000,000,000)
(5,000,000,000)
유형자산의 처분
29,654,546
당기손익-공정가치금융자산의 감소
1,003,568,742
당기손익-공정가치금융자산의 증가
(999,999,219)
(999,999,477)
재무활동현금흐름
(748,606,734)
328,086,646
주식선택권의 행사
276,905,578
1,129,500,366
리스부채의 지급
(168,060,506)
(103,119,680)
현금배당
(857,451,806)
(698,294,040)
현금및현금성자산의 순증가(감소)
(5,378,143,160)
(4,863,377,342)
현금및현금성자산의 환율변동효과
19,686,288
10,466,712
기초현금및현금성자산
9,193,034,979
9,929,172,777
기말현금및현금성자산
3,834,578,107
5,076,262,147
| 제 25 기 3분기 | 제 24 기 3분기 | |
|---|---|---|
3. 연결재무제표 주석
| 제 25(당) 3분기말 2024년 09월 30일 현재 |
| 제 24(전) 3분기말 2023년 09월 30일 현재 |
| 주식회사 와이즈넛과 그 종속기업 |
1. 일반적 사항
주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")과 종속기업(이하 그 종속기업을 일괄하여 "연결회사")의 일반적인 사항은 다음과 같습니다. (1) 회사의 개요
주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")은 2000년 5월 16일 설립되어, 현재까지 자체 부설 R&D연구소를 통해 언어처리기술 기반의 텍스트 마이닝, 의미 분석, 수집, 검색, 인공지능대화처리 등의 기술을 지속적으로 개발하고 연구해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 서비스, 디스플레이 광고를 포함한 애드네트워크 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 특히 최근 인공지능 기반 기술들이 적용된 구축형 소프트웨어들의 클라우드 환경 전환을 진행하며 사업을 확대해 나가고 있습니다. 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 중국등에 현지법인을 두고 있습니다. 한편, 지배기업은 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였습니다.당분기말 현재 지배기업의 주요 주주는 윤여걸(22.14%), 주식회사 솔본인베스트먼트(15.76%) 및 안광일(5.52%) 등으로 구성되어 있습니다.
(2) 종속기업의 개요 1) 당분기말 현재 연결대상 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.
| (단위: 원) |
| 구 분 | 업종 | 자본금 | 지분율 | 소재지 | 결산월 |
|---|---|---|---|---|---|
| ㈜이노클 | 광고업 | 250,000,000 | 100% | 대한민국 | 12월 |
2) 당분기 및 전기 중 연결대상 종속기업의 요약 재무정보(내부거래제거전)는 다음과 같습니다. [당분기]
| (단위: 원) |
| 종속기업 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 분기순이익 |
|---|---|---|---|---|
| ㈜이노클 | 302,668,175 | 121,859,240 | 667,140,968 | 15,697,958 |
[전기]
| (단위: 원) |
| 종속기업 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 당기순이익 |
|---|---|---|---|---|
| ㈜이노클 | 279,397,713 | 114,286,736 | 695,254,149 | (400,723) |
2. 재무제표 작성기준
연결회사의 분기연결재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호에 따라 작성되었습니다. 중간재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.3. 중요한 회계정책
(1) 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서중간재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 다음의 2024년 1월 1일부터 적용되는 기준서 및 해석서를 제외하고는 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.
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 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. ② 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 제1107호 '금융상품:공시' 개정 - 공급자금융약정 공급자금융약정의 특성을 명확히하고 그러한 약정에 대한 추가 공시를 요구합니다. 이 개정사항의 공시 요구사항은 공급자금융약정이 연결회사의 부채와 현금흐름 및 유동성위험에 미치는 영향을 재무제표이용자가 이해하는데 도움을 주기 위한 것입니다. 경과 규정은 연결회사가 개정사항을 최초로 적용하는 회계연도의 중간보고기간에는 공시할 필요가 없다는 점을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. ③ 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채 판매자-리스이용자가 판매후리스 거래에서 생기는 리스부채 측정 시, 계속 보유하는사용권에 대해서는 어떠한 차손익 금액도 인식하지 않는다는 요구사항을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.
(2) 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.
① 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과' 와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여
통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 동 개정사항은 2025 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상됩니다.
4. 중요한 회계추정 및 가정 한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다. 분기연결재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2023년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 연차 연결재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.
5. 금융상품 공정가치5.1 금융상품 종류별 공정가치당분기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 장부금액 | 공정가치 | 장부금액 | 공정가치 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 금융자산 | ||||
| 현금및현금성자산(*1) | 3,834,578 | 3,834,578 | 9,193,035 | 9,193,035 |
| 단기금융상품(*1) | 35,000,000 | 35,000,000 | 32,000,000 | 32,000,000 |
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,023,876 | 1,023,876 | 1,014,957 | 1,014,957 |
| 매출채권및기타채권(*1) | 3,013,559 | 3,013,559 | 3,805,367 | 3,805,367 |
| 소계 | 42,872,013 | 42,872,013 | 46,013,359 | 46,013,359 |
| 금융부채 | ||||
| 매입채무및기타채무(*1) | 3,716,922 | 3,716,922 | 4,918,126 | 4,918,126 |
| 리스부채(*1) | 172,674 | 172,674 | 104,943 | 104,943 |
| 소계 | 3,889,596 | 3,889,596 | 5,023,069 | 5,023,069 |
(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.
5.2 공정가치 서열 체계
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 관측할수 있는 투입변수 (수준 2) |
| - | 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3) |
당분기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 당분기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익공정가치금융자산 | 1,017,676 | - | 6,200 | 1,023,876 |
(단위: 천원)
| 전기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익공정가치금융자산 | 1,008,898 | - | 6,059 | 1,014,957 |
6. 영업부문 정보
연결회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다. (1) 수익의 세부내역
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 소프트웨어 및 컨설팅수익 | 5,030,431 | 14,254,179 | 5,594,496 | 14,718,353 |
| 서비스수익 | 1,101,667 | 2,886,243 | 1,170,027 | 2,984,237 |
| 유지보수수익 | 1,560,823 | 4,307,122 | 1,349,499 | 4,001,588 |
| 임대수익 | 26,880 | 80,640 | 24,920 | 66,920 |
| 합계 | 7,719,801 | 21,528,184 | 8,138,942 | 21,771,098 |
(2) 지역별 정보 당분기와 전분기의 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분(*) | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 국내 | 7,713,665 | 21,495,032 | 8,125,123 | 21,726,466 |
| 일본 | 6,136 | 33,152 | 13,819 | 44,632 |
| 합계 | 7,719,801 | 21,528,184 | 8,138,942 | 21,771,098 |
| (*) | 수익은 고객의 소재지에 기초한 국가에 귀속됨. |
(3) 주요 고객에 대한 정보 당분기와 전분기 중 연결회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.
7. 범주별 금융상품
(1) 당분기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 재무상태표 상 자산 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 당기손익-공정가치 금융자산 | ||
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,023,876 | 1,014,957 |
| 상각후원가 측정 금융자산 | ||
| 현금및현금성자산 | 3,834,578 | 9,193,035 |
| 단기금융상품 | 35,000,000 | 32,000,000 |
| 매출채권및기타채권 | 3,013,559 | 3,805,367 |
| 합계 | 42,872,013 | 46,013,359 |
(단위: 천원)
| 재무상태표 상 부채 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 상각후원가 측정 금융부채 | ||
| 매입채무및기타채무 | 3,716,922 | 4,918,126 |
| 리스부채 | 172,674 | 104,943 |
| 합계 | 3,889,596 | 5,023,069 |
(2) 당분기와 전분기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 당기손익-공정가치 금융자산 | ||
| 당기손익-공정가치측정금융자산 평가이익 | 12,489 | 150 |
| 당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실 | - | (2,175) |
| 상각후 원가 측정 금융자산 | ||
| 이자수익 | 1,053,860 | 996,978 |
| 외환차손익 | 3,213 | 640 |
| 외화환산손익 | 19,686 | 10,467 |
| 대손상각비(환입) | (10,071) | (15,796) |
| 상각후 원가 측정 금융부채 | ||
| 이자비용 | 9,165 | 5,706 |
8. 현금및현금성자산과 단기금융상품 (1) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 현금및현금성자산 | ||
| 보통예금 등 | 3,834,578 | 9,193,035 |
| 단기금융상품 | ||
| 정기예금 | 35,000,000 | 32,000,000 |
(2) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 사용제한 예금은 없습니다.
9. 매출채권 및 기타채권 (1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 매출채권 | 2,212,182 | 3,209,842 |
| 손실충당금 | (233,953) | (241,470) |
| 매출채권(순액) | 1,978,229 | 2,968,372 |
(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 미수금 | 40,574 | - | 36,236 | - |
| 미수수익 | 748,798 | - | 656,172 | - |
| 대여금 | 3,000 | 250 | 7,800 | 3,767 |
| 보증금 | 218,343 | 24,364 | 54,282 | 78,738 |
| 합계 | 1,010,715 | 24,614 | 754,490 | 82,505 |
(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | (241,470) | (248,995) |
| 당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가 | 7,517 | 8,507 |
| 분기말 | (233,953) | (240,488) |
10. 계약자산 및 계약부채
(1) 당분기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 계약자산 | 2,275,729 | 1,862,186 |
| 손실충당금 | (1,105) | (3,659) |
| 합계 | 2,274,624 | 1,858,527 |
(2) 당분기와 전분기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 1,862,186 | 2,562,695 |
| 증가 | 2,122,381 | 2,877,192 |
| 감소 | (1,708,838) | (1,829,364) |
| 분기말 | 2,275,729 | 3,610,523 |
(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | (3,659) | (12,370) |
| 당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가 | 2,554 | 7,289 |
| 분기말 | (1,105) | (5,081) |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 계약부채 | 2,060,316 | 798,547 |
(5) 당분기와 전분기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 798,547 | 1,720,679 |
| 증가 | 3,041,162 | 2,445,490 |
| 감소 | (1,779,393) | (1,393,721) |
| 분기말 | 2,060,316 | 2,772,448 |
(6) 당분기와 전분기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초의 계약부채 | 798,547 | 1,720,679 |
| 해당 기간에 인식된 수익 | 1,779,393 | 1,393,721 |
(7) 당분기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 1년 이내 | 2,060,316 | 798,547 |
11. 당기손익-공정가치금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 채무증권 | 1,017,676 | 1,008,898 |
| 소계 | 1,017,676 | 1,008,898 |
| 비유동 | ||
| 소프트웨어공제조합 | 6,200 | 6,059 |
| 소계 | 6,200 | 6,059 |
| 합계 | 1,023,876 | 1,014,957 |
(2) 당분기와 전분기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 1,014,957 | 7,410 |
| 취득 | 999,999 | 999,999 |
| 처분 | (1,003,567) | - |
| 평가 | 12,487 | (2,025) |
| 분기말 | 1,023,876 | 1,005,384 |
12. 기타자산
당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 선급금 | 1,632 | 5,740 |
| 선급비용 | 208,667 | 117,458 |
| 합계 | 210,299 | 123,198 |
13. 관계기업투자
(1) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업투자의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 기업명 | 소재지 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 지분율 | 장부금액 | 지분율 | 장부금액 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 관계기업투자 | IZENE TECH, Inc. | 케이만군도 | 30.93% | - | 30.93% | - |
(2) 당분기 및 전분기 중 관계기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.1)당분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 기초평가액 | 지분법이익 | 지분법자본변동 | 분기말평가액 |
|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | - | - | - | - |
2)전분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 기초평가액 | 지분법이익 | 지분법자본변동 | 분기말평가액 |
|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | - | - | - | - |
(3) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.1)당분기말
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 순자산 | 지분율 | 순자산지분해당액 | 투자차액 | 미실현손익 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | - | 30.93% | - | - | - | - |
2)전기말
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 순자산 | 지분율 | 순자산지분해당액 | 투자차액 | 미실현손익 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | - | 30.93% | - | - | - | - |
(4) 당분기 및 전기 중 관계기업의 요약재무정보는 다음과 같습니다.
1) 당분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 분기순손익 |
|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | 7,875,391 | 28,340,003 | 24,820,325 | (2,476,393) |
2) 전기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 당기순손익 |
|---|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | 9,911,943 | 26,045,215 | 34,688,708 | (2,838,671) |
(5) 투자계정의 잔액이 "0"이 되어 지분법적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 당분기의 지분변동액과 전기이전의 지분변동누적액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 전기이전지분변동누적액 | 당분기지분변동액 | 합계 |
|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | (4,990,021) | (1,339,683) | (6,329,704) |
14. 유형자산 (1) 당분기말 및 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 취득원가 | 상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 | 취득원가 | 상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 토지 | 1,663,933 | - | - | 1,663,933 | 1,609,027 | - | - | 1,609,027 |
| 건물 | 4,455,290 | (1,378,116) | - | 3,077,174 | 4,290,689 | (1,295,608) | - | 2,995,081 |
| 차량운반구 | 145,054 | (20,147) | - | 124,907 | 233,506 | (75,725) | - | 157,781 |
| 비품 | 8,958,566 | (6,289,710) | (2,212,135) | 456,721 | 8,587,850 | (5,431,505) | (2,950,893) | 205,452 |
| 합계 | 15,222,843 | (7,687,973) | (2,212,135) | 5,322,735 | 14,721,072 | (6,802,838) | (2,950,893) | 4,967,341 |
(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 차량운반구 | 비품 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 1,609,027 | 2,995,081 | 157,781 | 205,452 | 4,967,341 |
| 취득 | 54,906 | 164,601 | - | 370,716 | 590,223 |
| 정부보조금수령 | - | - | - | (28,320) | (28,320) |
| 처분 | - | - | (14,742) | - | (14,742) |
| 상각 | - | (82,508) | (18,132) | (91,127) | (191,767) |
| 분기말 | 1,663,933 | 3,077,174 | 124,907 | 456,721 | 5,322,735 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 차량운반구 | 비품 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 1,609,027 | 3,102,348 | 29,484 | 233,332 | 4,974,191 |
| 취득 | - | - | - | 117,710 | 117,710 |
| 정부보조금수령 | - | - | - | (69,880) | (69,880) |
| 투자부동산 대체 | - | - | - | - | - |
| 상각 | - | (80,451) | (11,056) | (60,828) | (152,335) |
| 분기말 | 1,609,027 | 3,021,897 | 18,428 | 220,334 | 4,869,686 |
(3) 당분기와 전분기 중 유형자산 감가상각비의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 매출원가 | - | |
| 판매비와관리비 | 191,767 | 152,335 |
| 합계 | 191,767 | 152,335 |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 유형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
15. 투자부동산 (1) 당분기말 및 전기말 현재 투자부동산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 취득원가 | 상각누계액 | 장부금액 | 취득원가 | 상각누계액 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 토지 | - | - | - | - | - | - |
| 건물 | 531,108 | (170,331) | 360,777 | 531,108 | (160,372) | 370,736 |
| 합계 | 531,108 | (170,331) | 360,777 | 531,108 | (160,372) | 370,736 |
(2) 당분기 및 전분기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||
|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | - | 370,736 | 370,736 |
| 상각 | - | (9,959) | (9,959) |
| 분기말 | - | 360,777 | 360,777 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | - | 384,013 | 384,013 |
| 상각 | - | (9,958) | (9,958) |
| 분기말 | - | 374,055 | 374,055 |
(3) 당분기 및 전분기 중 투자부동산 관련한 수익과 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 임대수익 | 80,640 | 66,920 |
| 운영비용 | (9,959) | (9,958) |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 투자부동산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
16. 리스
(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 사용권자산 | ||
| 부동산 | 83,216 | 93,641 |
| 차량운반구 | 704 | 7,043 |
| 기타의 유형자산 | 87,693 | 11,731 |
| 합계 | 171,613 | 112,415 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 리스부채 | ||
| 유동 | 132,230 | 85,101 |
| 비유동 | 40,444 | 19,842 |
| 합계 | 172,674 | 104,943 |
(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산의 감가상각비 | ||
| 부동산 | 104,916 | 54,319 |
| 차량운반구 | 6,339 | 6,339 |
| 기타의 유형자산 | 69,042 | 52,995 |
| 합계 | 180,297 | 113,653 |
| 리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함) | 9,165 | 5,707 |
(3) 당분기와 전분기 중 사용권자산의 증감 내역은 다음과 같습니다.
| (단위: 천원) |
| 구분 | 당분기 | |||
|---|---|---|---|---|
| 기초장부가액 | 취득 | 감가상각 | 분기말장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 부동산 | 93,641 | 94,490 | (104,915) | 83,216 |
| 차량운반구 | 7,043 | - | (6,339) | 704 |
| 기타의 유형자산 | 11,731 | 145,005 | (69,043) | 87,693 |
| 합계 | 112,415 | 239,495 | (180,297) | 171,613 |
| (단위: 천원) |
| 구분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 기초장부가액 | 취득 | 해지 | 감가상각 | 분기말장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 부동산 | 19,398 | 148,016 | (1,329) | (54,319) | 111,766 |
| 차량운반구 | 15,495 | - | (6,339) | 9,156 | |
| 기타의 유형자산 | 11,938 | 70,385 | - | (52,996) | 29,327 |
| 합계 | 46,831 | 218,401 | (1,329) | (113,654) | 150,249 |
(4) 당분기와 전분기 중 리스부채 관련 증감 내역은 다음과 같습니다.
(단위:천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초장부금액 | 104,943 | 32,239 |
| 발생 | 235,791 | 211,042 |
| 이자비용 | 9,165 | 5,707 |
| 지급 | (177,225) | (108,826) |
| 분기말장부금액 | 172,674 | 140,162 |
(5) 당분기말 현재 리스부채의 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 최소리스료 | 최소리스료의 현재가치 |
|---|---|---|
| 1년 이내 | 136,782 | 132,230 |
| 1년 초과 5년 이내 | 41,970 | 40,444 |
| 합계 | 178,752 | 172,674 |
17. 무형자산
(1) 당분기말 및 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 원가 | 상각누계액 | 장부금액 | 원가 | 상각누계액 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 산업재산권 | 511,984 | (461,406) | 50,578 | 493,085 | (446,795) | 46,290 |
| 소프트웨어 | 910,461 | (846,462) | 63,999 | 910,461 | (806,291) | 104,170 |
| (정부보조금) | (244,176) | 233,068 | (11,108) | (244,176) | 227,343 | (16,833) |
| 회원권 | 549,039 | (275,694) | 273,345 | 411,069 | (275,694) | 135,375 |
| 건설중인무형자산 | 2,575 | - | 2,575 | 9,490 | - | 9,490 |
| 합계 | 1,729,883 | (1,350,494) | 379,389 | 1,579,929 | (1,301,437) | 278,492 |
(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 소프트웨어 | 회원권 | 건설중인무형자산 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 46,290 | 87,337 | 135,375 | 9,490 | 278,492 |
| 취득 | 9,409 | - | 137,970 | 2,575 | 149,954 |
| 대체 | 9,490 | - | - | (9,490) | - |
| 상각 | (14,611) | (34,446) | - | - | (49,057) |
| 분기말 | 50,578 | 52,891 | 273,345 | 2,575 | 379,389 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 소프트웨어 | 회원권 | 건설중인무형자산 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 53,853 | 136,127 | 135,375 | - | 325,355 |
| 취득 | 5,270 | - | - | - | 5,270 |
| 대체 | - | - | - | 13,348 | 13,348 |
| 상각 | (15,562) | (36,592) | - | - | (52,154) |
| 분기말 | 43,561 | 99,535 | 135,375 | 13,348 | 291,819 |
(3) 당분기와 전분기 중 무형자산상각비는 전액 판매비와관리비에 배부되어 있습니다.(4) 당분기와 전분기 중 회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 과 목 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 경상연구개발비 | 3,973,070 | 4,455,614 |
| (정부보조금) | (2,245,490) | (2,654,894) |
| 소계 | 1,727,580 | 1,800,720 |
| 매출 대비 경상연구개발비 비율 | 8.02% | 8.26% |
(5) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 무형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
18. 정부보조금
(1) 당분기말 및 전기말 현재 자산의 차감항목으로 계상된 정부보조금의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 비품 차감 | 2,212,135 | 2,950,893 |
| 소프트웨어 차감 | 11,108 | 16,833 |
(2) 당분기와 전분기 중 자산취득에 사용된 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||
|---|---|---|---|
| 비품 | 소프트웨어 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 2,950,893 | 16,833 | 2,967,726 |
| 취득 | 28,320 | - | 28,320 |
| 상각비 상계 | (767,078) | (5,725) | (772,803) |
| 분기말 | 2,212,135 | 11,108 | 2,223,243 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|
| 비품 | 소프트웨어 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 3,947,678 | 27,937 | 3,975,615 |
| 취득 | 69,880 | - | 69,880 |
| 상각비 상계 | (794,172) | (8,328) | (802,500) |
| 분기말 | 3,223,386 | 19,609 | 3,242,995 |
19. 매입채무및기타채무당분기말 및 전기말 현재 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 매입채무 | 540,730 | - | 1,167,164 | - |
| 미지급금 | 1,955,771 | - | 1,726,689 | - |
| 미지급배당금 | 47,342 | - | 37,903 | - |
| 미지급비용 | 1,117,079 | - | 1,930,371 | - |
| 보증금 | 56,000 | - | - | 56,000 |
| 합계 | 3,716,922 | - | 4,862,127 | 56,000 |
20. 기타부채당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 예수금 | 413,196 | 210,307 |
21. 확정기여제도 및 장기종업원급여부채 (1) 당분기 및 전분기 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 매출원가 | 490,533 | 475,118 |
| 판매비와관리비 | 644,795 | 603,949 |
| 퇴직급여 | 393,072 | 336,012 |
| 경상연구개발비 | 251,723 | 267,937 |
| 합계 | 1,135,328 | 1,079,067 |
(2) 당분기와 전분기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 482,002 | 346,131 |
| 설정 | 111,523 | 89,556 |
| 급여의 지급 | (91,454) | (38,870) |
| 분기말 | 502,071 | 396,817 |
22. 법인세 비용
법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.
23. 자본금과 자본잉여금 (1) 당분기말 현재 지배기업이 발행할 주식의 총수는 50,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 12,138,612주이며 1주당 액면금액은 500원입니다.
(2) 당분기와 전분기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 주식수(단위: 주) | 자본금 | 자본잉여금 |
|---|---|---|---|
| 전기초 | 5,819,117 | 2,909,559 | 8,525,994 |
| 주식선택권 행사 | 197,155 | 98,577 | 1,738,207 |
| 전분기말(*) | 6,016,272 | 3,008,136 | 10,264,201 |
| 당기초 | 12,076,786 | 6,038,393 | 7,466,274 |
| 주식선택권 행사 | 61,826 | 30,913 | 367,930 |
| 당분기말 | 12,138,612 | 6,069,306 | 7,834,205 |
(*)전기중 무상증자가 완료되어 주식수가 6,016,272주에서 12,032,544주로 증가하였습니다.24. 기타자본 당분기말 및 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 주식선택권 | 296,569 | 285,515 |
25. 기타포괄손익누계당분기말 및 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 지분법자본변동 | (1,638,531) | (1,638,531) |
26. 주식기준보상 (1) 연결회사는 주주총회 결의에 의거해서 연결회사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 당분기말 현재 그 주요 내용은 다음과 같습니다.
| 구 분 | 주식결제형(주식선택권 부여) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 부여일 | 2017.03.23 | 2018.03.22 | 2019.03.21 | 2021.03.26 | 2022.03.29 | 2024.03.27 |
| 최초부여수량 | 114,001주 | 106,791주 | 132,563주 | 67,976주 | 72,673주 | 66,874주 |
| 잔여수량 | - 주 | - 주 | 30,924주 | 32,916주 | 41,000주 | 62,144주 |
| 행사가격 | 2,590원 | 2,715원 | 3,077원 | 5,813원 | 5,285원 | 30,000원 |
| 주식선택권공정가치 | 1,709원 | 1,841원 | 1,910원 | 1,595원 | 2,142원 | 8,022원 |
| 만기 | 2023.03.22 | 2024.03.21 | 2025.03.20 | 2027.03.25 | 2028.03.28 | 2030.03.26 |
| 가득조건 | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건: 2년(50%), 3년(25%)4년(25%) |
(2) 연결회사는 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.
| 구분 | 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 무위험이자율 | 1.25~2.61% | 1.41~3.24% | 1.64~2.12% | 0.48~2.59% | 1.28~3.70% | 3.06%~3.56% |
| 위험중립확률 | 48.73~48.95% | 48.84~49.15% | 48.38~48.44% | 48.64~48.99% | 48.80~49.21% | 48.20%~48.25% |
| 행사기간 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 |
| 예상주가변동성 | 42.54% | 40.51% | 53.03% | 41.69% | 40.92% | 62.05% |
(3) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동은 다음과 같습니다.
1) 당분기
| (단위 : 주) |
| 구분 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 56,758 | 49,350 | 69,724 | - | 175,832 |
| 부여 | - | - | - | 66,874 | 66,874 |
| 행사 | (25,834) | (13,630) | (22,362) | - | (61,826) |
| 취소 또는 중도청산 | - | (2,804) | (6,362) | (4,730) | (13,896) |
| 분기말 | 30,924 | 32,916 | 41,000 | 62,144 | 166,984 |
2) 전분기
| (단위 : 주) |
| 구분 | 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 80,000 | 74,438 | 81,586 | 36,722 | 35,845 | 308,591 |
| 부여 | - | - | - | - | - | - |
| 행사 | (80,000) | (64,464) | (45,223) | (7,468) | - | (197,155) |
| 취소 또는 중도청산 | - | - | - | - | (145) | (145) |
| 분기말 | - | 9,974 | 36,363 | 29,254 | 35,700 | 111,291 |
(4) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 285,515 | 991,298 |
| 주식선택권의 행사 | (118,982) | (707,284) |
| 주식선택권의 소멸 | (2,956) | - |
| 주식보상비용 | 132,992 | 66,325 |
| 분기말 | 296,569 | 350,339 |
27. 이익잉여금 당분기말 및 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 이익준비금 | 291,135 | 205,389 |
| 미처리이익잉여금 | 33,668,757 | 36,383,362 |
| 합계 | 33,959,892 | 36,588,751 |
28. 고객과의 계약에서 생기는 수익
(1) 연결회사는 수익과 관련해 포괄손익계산서에 다음 금액을 인식하였습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 고객과의 계약에서 생기는 수익 | 7,719,801 | 21,528,184 | 8,138,942 | 21,771,098 |
(2) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같습니다.
1) 당분기 누적
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및 컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 2,170,233 | 2,355,968 | 73,693 | - | 4,599,895 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 12,083,946 | 530,275 | 4,233,428 | 80,640 | 16,928,289 |
| 합계 | 14,254,179 | 2,886,243 | 4,307,122 | 80,640 | 21,528,184 |
2) 당분기 3개월
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및 컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 937,793 | 860,749 | 27,600 | - | 1,826,142 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 4,092,638 | 240,917 | 1,533,223 | 26,880 | 5,893,659 |
| 합계 | 5,030,431 | 1,101,667 | 1,560,823 | 26,880 | 7,719,801 |
3)전분기 누적
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및 컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 5,262,346 | 2,268,303 | 200,430 | - | 7,731,079 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 9,456,007 | 715,934 | 3,801,158 | 66,920 | 14,040,019 |
| 합계 | 14,718,353 | 2,984,237 | 4,001,588 | 66,920 | 21,771,098 |
4) 전분기 3개월
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및 컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 1,151,943 | 784,087 | 35,960 | - | 1,971,990 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 4,442,552 | 385,940 | 1,313,539 | 24,920 | 6,166,952 |
| 합계 | 5,594,496 | 1,170,027 | 1,349,499 | 24,920 | 8,138,942 |
29. 판매비와관리비 당분기 및 전분기 중 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 급여 | 1,420,970 | 4,287,052 | 1,261,124 | 3,786,905 |
| 퇴직급여 | 121,115 | 393,073 | 104,016 | 336,012 |
| 복리후생비 | 463,178 | 1,509,279 | 448,945 | 1,494,510 |
| 여비교통비 | 52,127 | 179,122 | 50,237 | 179,899 |
| 접대비 | 85,870 | 263,345 | 90,507 | 258,867 |
| 차량유지비 | 2,276 | 8,981 | 2,585 | 7,881 |
| 경상연구개발비 | 170,046 | 1,727,580 | 552,233 | 1,800,720 |
| 교육훈련비 | 9,120 | 26,961 | 7,681 | 34,611 |
| 도서인쇄비 | 5,294 | 14,840 | 6,641 | 26,280 |
| 소모품비 | 13,202 | 29,045 | 6,448 | 19,211 |
| 지급수수료 | 474,602 | 1,391,099 | 792,434 | 1,814,073 |
| 광고선전비 | 25,975 | 101,545 | 27,714 | 104,956 |
| 감가상각비 | 66,349 | 191,767 | 52,988 | 152,335 |
| 사용권자산상각비 | 61,866 | 180,297 | 37,834 | 113,653 |
| 무형자산상각비 | 16,978 | 49,057 | 17,414 | 52,155 |
| 투자부동산 감가상각비 | 3,319 | 9,958 | 3,319 | 9,958 |
| 대손상각비(환입) | (7,504) | (10,071) | 5,662 | (15,796) |
| 기타 | 207,260 | 479,047 | 160,435 | 410,346 |
| 합계 | 3,192,043 | 10,831,977 | 3,628,217 | 10,586,576 |
30. 비용의 성격별 분류당분기 및 전분기 중 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 원부재료의 사용 | 994,994 | 3,071,880 | 577,557 | 1,213,112 |
| 종업원급여 | 3,802,244 | 13,152,822 | 3,860,122 | 12,087,830 |
| 복리후생비 | 463,178 | 1,509,279 | 464,107 | 1,538,909 |
| 세금과공과금 | 46,239 | 96,107 | 46,198 | 94,002 |
| 감가상각비 및 무형자산상각비 | 83,327 | 240,824 | 70,402 | 204,491 |
| 사용권자산상각비 | 61,866 | 180,297 | 37,834 | 113,653 |
| 투자부동산 감가상각비 | 3,319 | 9,958 | 3,319 | 9,958 |
| 지급임차료 | 114,912 | 233,095 | 56,243 | 153,871 |
| 차량유지비 | 2,276 | 8,981 | 2,585 | 7,881 |
| 소모품비 | 13,202 | 29,045 | 37,437 | 82,595 |
| 지급수수료 | 474,602 | 1,391,099 | 792,434 | 1,814,073 |
| 광고선전비 | 25,975 | 101,545 | 27,714 | 104,956 |
| 대손상각비 | (7,504) | (10,071) | 5,662 | (21,458) |
| 외주용역비 | 1,232,466 | 3,475,708 | 1,766,745 | 4,296,470 |
| 기타 | 330,069 | 961,816 | 326,978 | 973,063 |
| 합계 | 7,641,167 | 24,452,384 | 8,075,336 | 22,673,406 |
31. 기타수익 및 기타비용당분기 및 전분기 중 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.
| (단위: 천원) |
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 기타수익 | ||||
| 외환차익 | - | 3,250 | - | 1,142 |
| 외화환산이익 | (7,410) | 19,686 | 9,643 | 21,195 |
| 유형자산처분이익 | - | 14,913 | - | - |
| 리스해지이익 | - | - | - | 35 |
| 정부보조금 | 39,600 | 172,388 | 66,800 | 210,011 |
| 잡이익 | 3 | 1,212 | 18 | 195 |
| 합 계 | 32,193 | 211,449 | 76,461 | 232,578 |
| 기타비용 | ||||
| 외환차손 | - | 38 | 463 | 503 |
| 외화환산손실 | (16,097) | - | 984 | 10,729 |
| 기부금 | 1,140 | 7,390 | 1,105 | 5,295 |
| 잡손실 | 14 | 336 | 1,618 | 23,617 |
| 합 계 | (14,943) | 7,764 | 4,170 | 40,144 |
32. 금융수익 및 금융원가
(1) 금융수익
당분기 및 전분기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 현금관리목적 보유 금융자산에서 생기는 이자수익 | 338,777 | 1,048,814 | 346,667 | 992,341 |
| 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융자산의 (유효이자율법으로 계산한) 이자수익 | 1,813 | 5,046 | 1,017 | 4,637 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 평가이익 | 8,762 | 12,490 | - | 150 |
| 금융수익 합계 | 349,352 | 1,066,350 | 347,684 | 997,128 |
(2) 금융원가 당분기 및 전분기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채와 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용 및 금융원가 | 2,786 | 9,165 | 2,375 | 5,706 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 평가손실 | - | - | 674 | 2,175 |
| 금융원가 합계 | 2,786 | 9,165 | 3,049 | 7,881 |
33. 주당손익 기본주당손익은 연결회사의 보통주당기순이익을 해당 기간의 가중평균 유통보통주식수로 나누어 산정하였습니다. (1) 보통주당순이익(손실)
(단위 : 원, 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 분기순이익(손실) | 528,378,893 | (1,771,407,779) | 205,060,173 | (221,149,697) |
| 가중평균 유통보통주식수(*1) | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
| 기본주당순이익(손실) | 44 | (146) | 17 | (19) |
(*1) 당기와 전기 중 가중평균 유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.
(단위: 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 유통주식수 | 12,138,612 | 12,076,786 | 11,638,234 | 11,638,234 |
| 기중 변동주식수 | - | 39,036 | 394,310 | 224,652 |
| 가중평균 유통보통주식수 | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
(2) 희석주당순이익(손실) 희석주당손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기(누적)과 전분기(누적) 희석주당손익은 주식선택권으로 인한 효과를 고려할 경우 반희석효과로 인해 기본주당손익과 동일합니다.
(단위 : 원, 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 희석분기순이익 | 528,378,893 | (1,771,407,779) | 205,060,173 | (221,149,697) |
| 가중평균희석유통보통주식수(*1) | 12,187,044 | 12,164,254 | 12,051,366 | 11,881,708 |
| 희석주당순이익(손실) | 43 | (146) | 17 | (19) |
(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 희석유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.
(단위: 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 가중평균유통보통주식수 | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
| 주식선택권의 효과 | 48,432 | 48,432 | 18,822 | 18,822 |
| 가중평균희석유통보통주식수 | 12,187,044 | 12,164,254 | 12,051,366 | 11,881,708 |
34. 영업으로부터 창출된 현금 (1) 당분기와 전분기 영업으로부터 창출된 현금의 조정내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 분기순이익(손실) | (1,771,408) | (221,150) |
| 조정: | 817,148 | 1,048,028 |
| 감가상각비 | 191,767 | 152,335 |
| 퇴직급여 | 1,135,330 | 1,079,068 |
| 무형자산상각비 | 49,057 | 52,155 |
| 사용권자산감가상각비 | 180,297 | 113,653 |
| 투자부동산상각비 | 9,958 | 9,958 |
| 외화환산손실 | - | 10,729 |
| 주식보상비용 | 132,992 | 66,325 |
| 장기종업원급여 | 111,523 | 89,556 |
| 대손상각비 | (10,071) | (15,796) |
| 법인세비용 | 108,079 | 500,523 |
| 이자비용 | 9,165 | 5,706 |
| 당기손익-공정가치금융자산평가손실 | - | 2,175 |
| 당기손익-공정가치금융자산평가이익 | (12,489) | (150) |
| 리스해지이익 | - | (35) |
| 유형자산처분이익 | (14,913) | - |
| 외화환산이익 | (19,686) | (21,195) |
| 이자수익 | (1,053,860) | (996,978) |
| 영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 변동 | (578,998) | (262,001) |
| 매출채권의 증감 | 997,660 | 958,753 |
| 계약자산의 증감 | (413,544) | (1,047,828) |
| 미수금의 증감 | (4,338) | 42,313 |
| 보증금의 증감 | (108,345) | 330,290 |
| 선급금의 증감 | 4,107 | (2,731) |
| 선급비용의 증감 | (91,209) | (57,574) |
| 미지급금의 증감 | (735,974) | (516,835) |
| 매입채무의 증감 | (626,434) | (644,925) |
| 미지급배당금의 증감 | 9,439 | 37,086 |
| 미지급비용의 증감 | (813,291) | (331,705) |
| 계약부채의 증감 | 1,261,769 | 1,051,770 |
| 예수금의 증감 | 202,889 | 182,034 |
| 퇴직금의 지급 | (170,274) | (223,780) |
| 장기종업원급여의 지급 | (91,454) | (38,870) |
| 영업활동으로부터 창출된 현금흐름 | (1,533,258) | 564,877 |
(2) 당분기와 전분기 현금의 유출ㆍ입이 없는 중요한 거래는 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산의 취득 | 239,495 | 218,401 |
| 사용권자산의 해지 | - | (1,329) |
| 리스부채의 취득 | 235,791 | 211,042 |
| 임대보증금의 유동성분류 | 64,400 | - |
| 대여금의 유동성분류 | 3,517 | 6,600 |
| 건설중인무형자산의 대체 | 9,490 | - |
(3) 당분기와 전분기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다. 1)당분기
(단위 : 천원)
| 구 분 | 기초 | 현금거래 | 비현금거래 | 분기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 차입 및 발행 등 | 상환 등 | 계정대체 등 | 평가손익 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채 | 104,943 | - | (168,061) | 235,791 | - | 172,674 |
2)전분기
(단위 : 천원)
| 구 분 | 기초 | 현금거래 | 비현금거래 | 분기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 차입 및 발행 등 | 상환 등 | 계정대체 등 | 평가손익 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채 | 32,239 | - | (103,121) | 211,042 | - | 140,161 |
35. 우발채무 및 약정사항 (1) 당분기말 현재 연결회사는 서울보증보험으로부터 계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임직원 주택자금 등 대여금에 대한 지급보증으로 10,272,447천원을 제공받고 있습니다.
(2) 당분기말 현재 연결회사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.(3) 당분기말 현재 담보로 제공되어 있는 자산은 없습니다.
(4) 당분기말 현재 연결회사가 타인을 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.
36. 특수관계자 거래 (1) 당분기말 현재 연결회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.
| 구분 | 회사명 |
|---|---|
| 관계기업 | IZENE Tech, Inc. |
| 기타 | iZENESoft Co., Ltd. |
| Zaihong Trade (Shanghai) Co., Ltd | |
| Shenzhen Zaiying Information Technology Co., Ltd. | |
| IZENE Logistics Co., Ltd | |
| Zaichen Trade (Shanghai) Co., Ltd | |
| IZENE FRANCE INTERNATIONAL SARL | |
| iZENEhk, Limited | |
| HUTONG INTERNATIONAL LIMITED | |
| IZENE Management Co. Limited | |
| IZENE Luxembourg International Tech S.a r.l | |
| iZENEhl B.V. | |
| GSHOPPER INTERNATIONAL PRIVATE LIMITED | |
| EGGBUY, INC. | |
| IZENE US INC. | |
| 아이젠 코리아 |
(2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 매출ㆍ매입 등 거래 내역은 없습니다.
(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 없습니다.
(4) 당분기말과 전기말 현재 연결회사가 특수관계자를 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증과 특수관계자로부터 제공받고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.
(5) 주요 경영진에 대한 보상 주요 경영진은 대표이사 및 등기임원으로 구성되어 있습니다. 당분기와 전분기중 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 단기종업원 급여 | 610,406 | 620,192 |
| 퇴직급여 | 79,664 | 76,205 |
| 장기종업원급여 | 409 | 2,371 |
| 주식보상비용 | 34,951 | 19,269 |
| 합계 | 725,430 | 718,037 |
4. 재무제표 4-1. 재무상태표
재무상태표
제 25 기 3분기말 2024.09.30 현재
제 24 기말 2023.12.31 현재
(단위 : 원)
자산
유동자산
45,308,949,123
47,693,886,063
현금및현금성자산 (주5,7,8)
3,596,980,541
8,979,044,276
단기금융상품 (주5,7,8)
35,000,000,000
32,000,000,000
당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
1,017,676,454
1,008,897,290
매출채권 및 기타채권 (주5,7,9,36)
2,991,001,652
3,724,919,184
계약자산 (주10)
2,274,624,109
1,858,526,505
기타유동자산 (주12)
209,382,326
122,498,808
당기법인세자산
219,284,041
비유동자산
8,021,747,997
7,665,767,540
당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
6,200,008
6,059,344
종속기업투자 (주13)
180,808,935
165,110,977
유형자산 (주14,18)
5,222,270,957
4,865,090,346
사용권자산 (주16)
171,613,265
112,415,488
투자부동산 (주15)
461,241,138
472,986,098
무형자산 (주17,18)
379,388,721
278,491,890
매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)
24,614,328
82,504,772
이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625
자산총계
53,330,697,120
55,359,653,603
부채
유동부채
6,266,741,720
6,061,407,505
매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)
3,667,621,852
4,818,411,361
계약부채 (주10)
2,060,316,310
798,547,027
당기법인세부채
154,427,058
유동리스부채 (주5,7,16)
132,230,368
85,101,721
기타유동부채 (주20)
406,573,190
204,920,338
비유동부채
542,514,804
557,843,895
비유동리스부채 (주5,7,16)
40,443,850
19,841,588
매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)
56,000,000
장기종업원급여부채 (주21)
502,070,954
482,002,307
부채총계
6,809,256,524
6,619,251,400
자본
자본금 (주1,23)
6,069,306,000
6,038,393,000
자본잉여금 (주23)
7,834,204,524
7,466,274,105
기타자본 (주24,26)
296,569,106
285,514,547
기타포괄손익누계액 (주25)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
이익잉여금 (주27)
33,959,891,719
36,588,751,304
자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
자본과부채총계
53,330,697,120
55,359,653,603
| 제 25 기 3분기말 | 제 24 기말 | |
|---|---|---|
4-2. 포괄손익계산서
포괄손익계산서
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
매출 (주6,28)
7,725,411,201
21,545,014,354
8,145,682,351
21,795,838,230
매출원가 (주30)
4,449,123,242
13,620,407,023
4,447,118,299
12,086,831,424
매출총이익
3,276,287,959
7,924,607,331
3,698,564,052
9,709,006,806
판매비와관리비 (주29,30)
3,201,903,256
10,864,982,232
3,635,617,902
10,609,683,038
영업이익(손실)
74,384,703
(2,940,374,901)
62,946,150
(900,676,232)
영업외손익
397,951,361
1,276,465,102
417,586,863
1,176,608,030
기타수익 (주31)
32,191,137
211,434,861
76,459,874
232,563,833
기타비용 (주31)
(14,943,178)
7,704,372
4,169,776
40,144,143
금융수익 (주7,32)
349,296,338
1,066,201,798
347,638,863
996,996,345
금융원가 (주7,32)
2,786,079
9,165,143
3,049,377
7,881,871
종속기업투자이익 (주13)
4,306,787
15,697,958
종속기업투자손실 (주13)
(707,279)
4,926,134
법인세비용차감전순이익(손실)
472,336,064
(1,663,909,799)
480,533,013
275,931,798
법인세비용 (주22)
(56,042,829)
107,497,980
275,472,840
497,081,495
분기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
기타포괄손익
총포괄손익
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)
주당이익
기본주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)
43.5
(146.2)
17.0
(19.0)
희석주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)
43.4
(145.8)
17.0
(19.0)
| | 제 25 기 3분기 | | 제 24 기 3분기 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 |
| --- | --- | --- | --- |
4-3. 자본변동표
자본변동표
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
2023.01.01 (기초자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843
총포괄손익 :
분기순이익(손실)
(221,149,697)
(221,149,697)
소유주와의 거래 등:
주식보상비용
66,324,506
66,324,506
현금배당
(698,294,040)
(698,294,040)
주식매입선택권 행사
98,577,500
1,738,206,626
(707,283,760)
1,129,500,366
주식선택권만기소멸
2023.09.30 (기말자본)
3,008,136,000
10,264,200,581
350,339,209
(1,638,530,753)
32,100,391,941
44,084,536,978
2024.01.01 (기초자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203
총포괄손익 :
분기순이익(손실)
(1,771,407,779)
(1,771,407,779)
소유주와의 거래 등:
주식보상비용
132,992,400
132,992,400
현금배당
(857,451,806)
(857,451,806)
주식매입선택권 행사
30,913,000
364,974,772
(118,982,194)
276,905,578
주식선택권만기소멸
2,955,647
(2,955,647)
2024.09.30 (기말자본)
6,069,306,000
7,834,204,524
296,569,106
(1,638,530,753)
33,959,891,719
46,521,440,596
| | 자본 | | | | | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 자본금 | 자본잉여금 | 기타자본 | 기타포괄손익 | 이익잉여금 | 자본 합계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
4-4. 현금흐름표
현금흐름표
제 25 기 3분기 2024.01.01 부터 2024.09.30 까지
제 24 기 3분기 2023.01.01 부터 2023.09.30 까지
(단위 : 원)
영업활동현금흐름
(982,827,525)
856,824,134
영업활동으로부터 창출된 현금흐름 (주34)
(1,555,991,971)
564,849,982
이자수취
956,040,688
627,695,952
이자지급
(9,165,143)
(5,706,489)
법인세환급(납부)
(373,711,099)
(330,015,311)
투자활동현금흐름
(3,670,315,764)
(6,045,749,754)
단기대여금의 회수
8,316,657
7,350,003
유형자산의 취득
(561,902,830)
(47,829,880)
무형자산의 취득
(149,953,660)
(5,270,400)
단기금융상품의 증가
(3,000,000,000)
(5,000,000,000)
유형자산의 처분
29,654,546
당기손익-공정가치측정금융자산의 감소
1,003,568,742
당기손익-공정가치측정금융자산의 증가
(999,999,219)
(999,999,477)
재무활동현금흐름
(748,606,734)
335,586,646
주식선택권의 행사
276,905,578
1,129,500,366
리스부채의 지급
(168,060,506)
(103,119,680)
현금배당
(857,451,806)
(698,294,040)
임대보증금의 감소
(48,500,000)
임대보증금의 증가
56,000,000
현금및현금성자산의순증가(감소)
(5,401,750,023)
(4,853,338,974)
현금및현금성자산의 환율변동효과
19,686,288
10,466,712
기초현금및현금성자산
8,979,044,276
9,719,670,308
기말현금및현금성자산
3,596,980,541
4,876,798,046
| 제 25 기 3분기 | 제 24 기 3분기 | |
|---|---|---|
5. 재무제표 주석
| 제 25(당) 3분기말 2024년 09월 30일 현재 |
| 제 24(전) 3분기말 2023년 09월 30일 현재 |
| 주식회사 와이즈넛 |
1. 일반사항
주식회사 와이즈넛("회사")은 2000년 5월 16일 설립되어, 현재까지 자체 부설 R&D연구소를 통해 언어처리기술 기반의 텍스트 마이닝, 의미 분석, 수집, 검색, 인공지능대화처리 등의 기술을 지속적으로 개발하고 연구해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 서비스, 디스플레이 광고를 포함한 애드네트워크 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 특히 최근 인공지능 기반 기술들이 적용된 구축형 소프트웨어들의 클라우드 환경 전환을 진행하며 사업을 확대해 나가고 있습니다. 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 중국등에 현지법인을 두고 있습니다. 한편, 회사는 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였습니다.당분기말 현재 회사의 주요 주주는 윤여걸(22.14%), 주식회사 솔본인베스트먼트(15.76%) 및 안광일(5.52%) 등으로 구성되어 있습니다.
2. 재무제표 작성기준
당사의 분기재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호에 따라 작성되었습니다. 중간재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.
당사의 재무제표는 기업회계기준서 제1027호에 따른 별도재무제표로서 관계기업 및종속기업투자에 대해서는 기업회계기준서 제1028호에서 규정하는 지분법을 적용하여 회계처리하고 있습니다. 관계기업 및 종속기업의 당기손익과 기타포괄손익 중 당사의 지분해당분은 각각 당사의 당기손익과 기타포괄손익으로 반영하고 있습니다.
3. 중요한 회계정책
(1) 당사가 채택한 제ㆍ개정 기준서중간재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 다음의 2024년 1월 1일부터 적용되는 기준서 및 해석서를 제외하고는 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.
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 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.② 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 제1107호 '금융상품:공시' 개정 - 공급자금융약정공급자금융약정의 특성을 명확히하고 그러한 약정에 대한 추가 공시를 요구합니다. 이 개정사항의 공시 요구사항은 공급자금융약정이 당사의 부채와 현금흐름 및 유동성위험에 미치는 영향을 재무제표이용자가 이해하는데 도움을 주기 위한 것입니다. 경과 규정은 당사가 개정사항을 최초로 적용하는 회계연도의 중간보고기간에는 공시할 필요가 없다는 점을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.③ 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채판매자-리스이용자가 판매후리스 거래에서 생기는 리스부채 측정 시, 계속 보유하는사용권에 대해서는 어떠한 차손익 금액도 인식하지 않는다는 요구사항을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.
(2) 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.
① 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과' 와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여
통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 동 개정사항은 2025 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상됩니다.
4. 중요한 회계추정 및 가정 한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다. 분기재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2023년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 연차재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.
5. 금융상품 공정가치5.1 금융상품 종류별 공정가치당분기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 장부금액 | 공정가치 | 장부금액 | 공정가치 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 금융자산 | ||||
| 현금및현금성자산(*1) | 3,596,981 | 3,596,981 | 8,979,044 | 8,979,044 |
| 단기금융상품(*1) | 35,000,000 | 35,000,000 | 32,000,000 | 32,000,000 |
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,023,876 | 1,023,876 | 1,014,957 | 1,014,957 |
| 매출채권및기타채권(*1) | 3,015,616 | 3,015,616 | 3,807,424 | 3,807,424 |
| 소계 | 42,636,473 | 42,636,473 | 45,801,425 | 45,801,425 |
| 금융부채 | ||||
| 매입채무및기타채무(*1) | 3,667,622 | 3,667,622 | 4,874,411 | 4,874,411 |
| 리스부채(*1) | 172,674 | 172,674 | 104,943 | 104,943 |
| 소계 | 3,840,296 | 3,840,296 | 4,979,354 | 4,979,354 |
(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.5.2 공정가치 서열 체계공정가치로 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 관측할수 있는 투입변수 (수준 2) |
| - | 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3) |
당분기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 당분기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,017,676 | - | 6,200 | 1,023,876 |
(단위: 천원)
| 전기말 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 반복적인 공정가치 측정치 | ||||
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,008,898 | - | 6,059 | 1,014,957 |
6. 영업부문 정보회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다.(1) 수익의 세부내역
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 소프트웨어 및 컨설팅수익 | 5,030,431 | 14,254,179 | 5,594,496 | 14,718,353 |
| 서비스수익 | 1,101,667 | 2,886,243 | 1,170,027 | 2,984,237 |
| 유지보수수익 | 1,560,823 | 4,307,122 | 1,349,499 | 4,001,588 |
| 임대수익 | 32,490 | 97,470 | 31,660 | 91,660 |
| 합계 | 7,725,411 | 21,545,014 | 8,145,682 | 21,795,838 |
(2) 지역별 정보당분기와 전분기 중 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분(*) | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 국내 | 7,719,275 | 21,511,862 | 8,131,864 | 21,751,207 |
| 일본 | 6,136 | 33,152 | 13,819 | 44,632 |
| 합계 | 7,725,411 | 21,545,014 | 8,145,682 | 21,795,838 |
| (*) | 수익은 고객의 소재지에 기초한 국가에 귀속됨. |
(3) 주요 고객에 대한 정보당분기와 전분기 중 회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.
7. 범주별 금융상품
(1) 당분기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 재무상태표 상 자산 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 당기손익-공정가치 금융자산 | ||
| 당기손익-공정가치금융자산 | 1,023,876 | 1,014,957 |
| 상각후원가 측정 금융자산 | ||
| 현금및현금성자산 | 3,596,981 | 8,979,044 |
| 단기금융상품 | 35,000,000 | 32,000,000 |
| 매출채권및기타채권 | 3,015,616 | 3,807,424 |
| 합계 | 42,636,473 | 45,801,425 |
(단위: 천원)
| 재무상태표 상 부채 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 상각후원가 측정 금융부채 | ||
| 매입채무및기타채무 | 3,667,622 | 4,874,411 |
| 리스부채 | 172,674 | 104,943 |
| 합계 | 3,840,296 | 4,979,354 |
(2) 당분기와 전분기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 당기손익-공정가치 금융자산 | ||
| 당기손익-공정가치측정금융자산 평가이익 | 12,489 | 150 |
| 당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실 | - | (2,175) |
| 상각후 원가 측정 금융자산 | ||
| 이자수익 | 1,053,712 | 996,846 |
| 외환차손익 | 3,213 | 640 |
| 외화환산손익 | 19,686 | 10,467 |
| 대손상각비(환입) | (10,071) | (15,796) |
| 상각후 원가 측정 금융부채 | ||
| 이자비용 | 9,165 | 5,706 |
8. 현금및현금성자산과 단기금융상품(1) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 현금및현금성자산 | ||
| 보통예금 | 3,596,981 | 8,979,044 |
| 단기금융상품 | ||
| 정기예금 | 35,000,000 | 32,000,000 |
(2) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 사용제한 예금은 없습니다.
9. 매출채권 및 기타채권(1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 매출채권 | 2,214,239 | 3,211,900 |
| 손실충당금 | (233,953) | (241,470) |
| 매출채권(순액) | 1,980,286 | 2,970,430 |
(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 미수금 | 40,574 | - | 36,236 | - |
| 미수수익 | 748,798 | - | 656,172 | - |
| 대여금 | 3,000 | 250 | 7,800 | 3,767 |
| 보증금 | 218,343 | 24,364 | 54,282 | 78,738 |
| 합계 | 1,010,715 | 24,614 | 754,490 | 82,505 |
(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | (241,470) | (248,995) |
| 당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가 | 7,517 | 8,507 |
| 분기말 | (233,953) | (240,488) |
10. 계약자산 및 계약부채(1) 당분기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 계약자산 | 2,275,729 | 1,862,186 |
| 손실충당금 | (1,105) | (3,659) |
| 합계 | 2,274,624 | 1,858,527 |
(2) 당분기와 전분기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 1,862,186 | 2,562,695 |
| 증가 | 2,122,381 | 2,877,192 |
| 감소 | (1,708,838) | (1,829,364) |
| 분기말 | 2,275,729 | 3,610,523 |
(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | (3,659) | (12,370) |
| 당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가 | 2,554 | 7,289 |
| 분기말 | (1,105) | (5,081) |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 계약부채 | 2,060,316 | 798,547 |
(5) 당분기와 전분기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 798,547 | 1,720,679 |
| 증가 | 3,041,162 | 2,445,490 |
| 감소 | (1,779,393) | (1,393,721) |
| 분기말 | 2,060,316 | 2,772,448 |
(6) 당분기와 전분기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초의 계약부채 | 798,547 | 1,720,679 |
| 해당 기간에 인식된 수익 | 1,779,393 | 1,393,721 |
(7) 당분기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 1년 이내 | 2,060,316 | 798,547 |
11. 당기손익-공정가치금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 채무증권 | 1,017,676 | 1,008,898 |
| 소계 | 1,017,676 | 1,008,898 |
| 비유동 | ||
| 소프트웨어공제조합 | 6,200 | 6,059 |
| 소계 | 6,200 | 6,059 |
| 합계 | 1,023,876 | 1,014,957 |
(2) 당분기와 전분기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 1,014,957 | 7,410 |
| 취득 | 999,999 | 999,999 |
| 처분 | (1,003,567) | - |
| 평가 | 12,487 | (2,025) |
| 기말 | 1,023,876 | 1,005,384 |
12. 기타자산당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 선급금 | 715 | 5,041 |
| 선급비용 | 208,667 | 117,458 |
| 합계 | 209,382 | 122,499 |
13. 관계기업투자 및 종속기업투자(1) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업투자 및 종속기업투자의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 기업명 | 소재지 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 지분율 | 장부금액 | 지분율 | 장부금액 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 종속기업투자 | ㈜이노클 | 한국 | 100.00% | 180,809 | 100.00% | 165,111 |
| 관계기업투자 | IZENE TECH, Inc. | 케이만군도 | 30.93% | - | 30.93% | - |
| 합계 | 180,809 | 165,111 |
(2) 당분기 및 전분기 중 관계기업투자와 종속기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.1)당분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 기초평가액 | 지분법이익 | 지분법자본변동 | 분기말평가액 |
|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 165,111 | 15,698 | - | 180,809 |
| IZENE TECH, Inc. | - | - | - | - |
| 합계 | 165,111 | 15,698 | - | 180,809 |
2)전분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 기초평가액 | 지분법이익 | 지분법자본변동 | 분기말평가액 |
|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 165,512 | (4,926) | - | 160,586 |
| IZENE TECH, Inc. | - | - | - | - |
| 합계 | 165,512 | (4,926) | - | 160,586 |
(3) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업 및 종속기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.1)당분기말
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 순자산 | 지분율 | 순자산지분해당액 | 투자차액 | 미실현손익 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 180,809 | 100% | 180,809 | - | - | 180,809 |
| IZENE TECH, Inc. | - | 30.93% | - | - | - | - |
| 합계 | 180,809 | 180,809 | - | - | 180,809 |
2)전기말
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 순자산 | 지분율 | 순자산지분해당액 | 투자차액 | 미실현손익 | 장부금액 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 165,111 | 100% | 165,111 | - | - | 165,111 |
| IZENE TECH, Inc. | - | 30.93% | - | - | - | - |
| 합계 | 165,111 | 165,111 | - | - | 165,111 |
(4) 당분기 및 전기 중 관계기업 및 종속기업의 요약재무정보는 다음과 같습니다.
1) 당분기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 분기순손익 |
|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 302,668 | 121,859 | 667,141 | 15,698 |
| IZENE TECH, Inc. | 7,875,391 | 28,340,003 | 24,820,325 | (2,476,393) |
2) 전기
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 자산총액 | 부채총액 | 매출액 | 당기순손익 |
|---|---|---|---|---|
| (주)이노클 | 279,398 | 114,287 | 695,254 | (401) |
| IZENE TECH, Inc. | 9,911,943 | 26,045,215 | 34,688,708 | (2,838,671) |
(5) 투자계정의 잔액이 "0"이 되어 지분법적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 당분기의 지분변동액과 전기이전의 지분변동누적액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 피투자회사명 | 전기이전지분변동누적액 | 당분기지분변동액 | 합계 |
|---|---|---|---|
| IZENE TECH, Inc. | (4,990,021) | (1,339,683) | (6,329,704) |
14. 유형자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 취득원가 | 상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 | 취득원가 | 상각누계액 | 정부보조금 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 토지 | 1,628,199 | - | - | 1,628,199 | 1,573,292 | - | - | 1,573,292 |
| 건물 | 4,360,000 | (1,347,556) | - | 3,012,444 | 4,195,400 | (1,266,835) | - | 2,928,565 |
| 차량운반구 | 145,054 | (20,147) | - | 124,907 | 233,506 | (75,725) | - | 157,781 |
| 비품 | 8,906,900 | (6,238,044) | (2,212,135) | 456,721 | 8,536,184 | (5,379,839) | (2,950,893) | 205,452 |
| 합계 | 15,040,153 | (7,605,747) | (2,212,135) | 5,222,271 | 14,538,382 | (6,722,399) | (2,950,893) | 4,865,090 |
(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 차량운반구 | 비품 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 1,573,292 | 2,928,565 | 157,781 | 205,452 | 4,865,090 |
| 취득 | 54,907 | 164,600 | - | 370,716 | 590,223 |
| 정부보조금수령 | - | - | - | (28,320) | (28,320) |
| 처분 | - | - | (14,742) | - | (14,742) |
| 상각 | - | (80,721) | (18,132) | (91,127) | (189,980) |
| 분기말 | 1,628,199 | 3,012,444 | 124,907 | 456,721 | 5,222,271 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 차량운반구 | 비품 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 1,541,294 | 2,971,754 | 29,484 | 233,332 | 4,775,864 |
| 취득 | - | - | - | 117,710 | 117,710 |
| 정부보조금수령 | - | - | - | (69,880) | (69,880) |
| 투자부동산 대체 | 31,998 | 60,451 | - | - | 92,449 |
| 상각 | - | (77,419) | (11,056) | (60,828) | (149,303) |
| 분기말 | 1,573,292 | 2,954,786 | 18,428 | 220,334 | 4,766,840 |
(3) 당분기와 전분기 중 유형자산 감가상각비의 구성 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 매출원가 | - | - |
| 판매비와관리비 | 189,980 | 149,303 |
| 합계 | 189,980 | 149,303 |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 유형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
15. 투자부동산(1) 당분기말 및 전기말 현재 투자부동산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 취득원가 | 상각누계액(*) | 장부금액 | 취득원가 | 상각누계액(*) | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 토지 | 35,734 | - | 35,734 | 35,734 | - | 35,734 |
| 건물 | 626,398 | (200,891) | 425,507 | 626,398 | (189,146) | 437,252 |
| 합계 | 662,132 | (200,891) | 461,241 | 662,132 | (189,146) | 472,986 |
(*) 손상차손누계액을 합산한 금액입니다.
(2) 당분기와 전분기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||
|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 35,734 | 437,252 | 472,986 |
| 상각 | - | (11,745) | (11,745) |
| 분기말 | 35,734 | 425,507 | 461,241 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|
| 토지 | 건물 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 67,733 | 514,608 | 582,341 |
| 대체 | (31,999) | (60,451) | (92,450) |
| 상각 | - | (12,990) | (12,990) |
| 분기말 | 35,734 | 441,167 | 476,901 |
(3) 당분기 및 전분기 중 투자부동산 관련한 수익과 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 임대수익 | 97,470 | 91,660 |
| 운영비용 | (11,745) | (12,990) |
(4) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 투자부동산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
16. 리스
(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 사용권자산 | ||
| 부동산 | 83,216 | 93,641 |
| 차량운반구 | 704 | 7,043 |
| 기타의 유형자산 | 87,693 | 11,731 |
| 합계 | 171,613 | 112,415 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 리스부채 | ||
| 유동 | 132,230 | 85,101 |
| 비유동 | 40,444 | 19,842 |
| 합계 | 172,674 | 104,943 |
(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산의 감가상각비 | ||
| 부동산 | 104,916 | 54,319 |
| 차량운반구 | 6,339 | 6,339 |
| 기타의 유형자산 | 69,042 | 52,995 |
| 합계 | 180,297 | 113,653 |
| 리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함) | 9,165 | 5,707 |
(3) 당분기와 전분기 중 사용권자산의 증감 내역은 다음과 같습니다.
| (단위: 천원) |
| 구분 | 당분기 | |||
|---|---|---|---|---|
| 기초장부가액 | 취득 | 감가상각 | 분기말장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 부동산 | 93,641 | 94,490 | (104,915) | 83,216 |
| 차량운반구 | 7,043 | - | (6,339) | 704 |
| 기타의 유형자산 | 11,731 | 145,005 | (69,043) | 87,693 |
| 합계 | 112,415 | 239,495 | (180,297) | 171,613 |
| (단위: 천원) |
| 구분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 기초장부가액 | 취득 | 해지 | 감가상각 | 분기말장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 부동산 | 19,398 | 148,016 | (1,329) | (54,319) | 111,766 |
| 차량운반구 | 15,495 | - | (6,339) | 9,156 | |
| 기타의 유형자산 | 11,938 | 70,385 | - | (52,996) | 29,327 |
| 합계 | 46,831 | 218,401 | (1,329) | (113,654) | 150,249 |
(4) 당분기와 전분기 중 리스부채 관련 증감 내역은 다음과 같습니다.
(단위:천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초장부금액 | 104,943 | 32,239 |
| 발생 | 235,791 | 211,042 |
| 이자비용 | 9,165 | 5,707 |
| 지급 | (177,225) | (108,826) |
| 분기말장부금액 | 172,674 | 140,162 |
(5) 당분기말 현재 리스부채의 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 최소리스료 | 최소리스료의 현재가치 |
|---|---|---|
| 1년 이내 | 136,782 | 132,230 |
| 1년 초과 5년 이내 | 41,970 | 40,444 |
| 합계 | 178,752 | 172,674 |
17. 무형자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 원가 | 상각누계액 | 장부금액 | 원가 | 상각누계액 | 장부금액 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 산업재산권 | 511,984 | (461,406) | 50,578 | 493,085 | (446,795) | 46,290 |
| 소프트웨어 | 910,461 | (846,462) | 63,999 | 910,461 | (806,291) | 104,170 |
| (정부보조금) | (244,176) | 233,068 | (11,108) | (244,176) | 227,343 | (16,833) |
| 회원권 | 549,039 | (275,694) | 273,345 | 411,069 | (275,694) | 135,375 |
| 건설중인무형자산 | 2,575 | - | 2,575 | 9,490 | - | 9,490 |
| 합계 | 1,729,883 | (1,350,494) | 379,389 | 1,579,929 | (1,301,437) | 278,492 |
(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 소프트웨어 | 회원권 | 건설중인무형자산 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 46,290 | 87,337 | 135,375 | 9,490 | 278,492 |
| 취득 | 9,409 | - | 137,970 | 2,575 | 149,954 |
| 대체 | 9,490 | - | - | (9,490) | - |
| 상각 | (14,611) | (34,446) | - | - | (49,057) |
| 분기말 | 50,578 | 52,891 | 273,345 | 2,575 | 379,389 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 산업재산권 | 소프트웨어 | 회원권 | 건설중인무형자산 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 53,853 | 136,127 | 135,375 | - | 325,355 |
| 취득 | 5,270 | - | - | - | 5,270 |
| 대체 | - | - | - | 13,348 | 13,348 |
| 상각 | (15,562) | (36,592) | - | - | (52,154) |
| 분기말 | 43,561 | 99,535 | 135,375 | 13,348 | 291,819 |
(3) 당분기와 전분기 중 무형자산상각비는 전액 판매비와관리비에 배부되어 있습니다.(4) 당분기와 전분기 중 회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 과 목 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 경상연구개발비 | 3,973,070 | 4,455,614 |
| (정부보조금) | (2,245,490) | (2,654,894) |
| 소계 | 1,727,580 | 1,800,720 |
| 매출 대비 경상연구개발비 비율 | 8.02% | 8.26% |
(5) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 무형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.
18. 정부보조금(1) 당분기말 및 전기말 현재 자산의 차감항목으로 계상된 정부보조금의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 비품 차감 | 2,212,135 | 2,950,893 |
| 소프트웨어 차감 | 11,108 | 16,833 |
(2) 당분기와 전분기 중 자산취득에 사용된 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | ||
|---|---|---|---|
| 비품 | 소프트웨어 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 2,950,893 | 16,833 | 2,967,726 |
| 취득 | 28,320 | - | 28,320 |
| 상각비 상계 | (767,078) | (5,725) | (772,803) |
| 분기말 | 2,212,135 | 11,108 | 2,223,243 |
(단위: 천원)
| 구 분 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|
| 비품 | 소프트웨어 | 합 계 | |
| --- | --- | --- | --- |
| 기초 | 3,947,678 | 27,937 | 3,975,615 |
| 취득 | 69,880 | - | 69,880 |
| 상각비 상계 | (794,172) | (8,328) | (802,500) |
| 분기말 | 3,223,386 | 19,609 | 3,242,995 |
19. 매입채무및기타채무당분기말 및 전기말 현재 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 | ||
|---|---|---|---|---|
| 유동 | 비유동 | 유동 | 비유동 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 매입채무 | 540,730 | - | 1,167,164 | - |
| 미지급금 | 1,909,459 | - | 1,683,900 | - |
| 미지급배당금 | 47,342 | - | 37,903 | - |
| 미지급비용 | 1,114,091 | - | 1,929,444 | - |
| 보증금 | 56,000 | - | - | 56,000 |
| 합 계 | 3,667,622 | - | 4,818,411 | 56,000 |
20. 기타부채당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 유동 | ||
| 예수금 | 406,573 | 204,920 |
21. 확정기여제도 및 장기종업원급여부채(1) 당분기 및 전분기 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 매출원가 | 490,533 | 475,118 |
| 판매비와관리비 | 600,757 | 570,194 |
| 퇴직급여 | 349,034 | 302,257 |
| 경상연구개발비 | 251,723 | 267,937 |
| 합계 | 1,091,290 | 1,045,312 |
(2) 당분기와 전분기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 482,002 | 346,131 |
| 설정 | 111,523 | 89,556 |
| 급여의 지급 | (91,454) | (38,870) |
| 분기말 | 502,071 | 396,817 |
22. 법인세 비용법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.
23. 자본금과 자본잉여금(1) 당분기말 현재 회사가 발행할 주식의 총수는 50,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 12,138,612주이며 1주당 액면금액은 500원입니다.
(2) 당분기와 전분기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 주식수(단위: 주) | 자본금 | 자본잉여금 |
|---|---|---|---|
| 전기초 | 5,819,117 | 2,909,559 | 8,525,994 |
| 주식선택권 행사 | 197,155 | 98,578 | 1,738,207 |
| 전분기말(*) | 6,016,272 | 3,008,136 | 10,264,201 |
| 당기초 | 12,076,786 | 6,038,393 | 7,466,274 |
| 주식선택권 행사 | 61,826 | 30,913 | 367,930 |
| 당분기말 | 12,138,612 | 6,069,306 | 7,834,205 |
(*)전기중 무상증자가 완료되어 주식수가 6,016,272주에서 12,032,544주로 증가하였습니다. 24. 기타자본당분기말과 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 주식선택권 | 296,569 | 285,515 |
25. 기타포괄손익누계당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 지분법자본변동 | (1,638,531) | (1,638,531) |
26. 주식기준보상(1) 회사는 주주총회 결의에 의거해서 회사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 당분기말 현재 그 주요 내용은 다음과 같습니다.
| 구 분 | 주식결제형(주식선택권 부여) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 부여일 | 2017.03.23 | 2018.03.22 | 2019.03.21 | 2021.03.26 | 2022.03.29 | 2024.03.27 |
| 최초부여수량 | 114,001주 | 106,791주 | 132,563주 | 67,976주 | 72,673주 | 66,874주 |
| 잔여수량 | - 주 | - 주 | 30,924주 | 32,916주 | 41,000주 | 62,144주 |
| 행사가격 | 2,590원 | 2,715원 | 3,077원 | 5,813원 | 5,285원 | 30,000원 |
| 주식선택권공정가치 | 1,709원 | 1,841원 | 1,910원 | 1,595원 | 2,142원 | 8,022원 |
| 만기 | 2023.03.22 | 2024.03.21 | 2025.03.20 | 2027.03.25 | 2028.03.28 | 2030.03.26 |
| 가득조건 | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%) | 용역제공조건: 2년(50%), 3년(25%)4년(25%) |
(2) 회사는 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.
| 구분 | 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 무위험이자율 | 1.25~2.61% | 1.41~3.24% | 1.64~2.12% | 0.48~2.59% | 1.28~3.70% | 3.06%~3.56% |
| 위험중립확률 | 48.73~48.95% | 48.84~49.15% | 48.38~48.44% | 48.64~48.99% | 48.80~49.21% | 48.20%~48.25% |
| 행사기간 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 | 6년 |
| 예상주가변동성 | 42.54% | 40.51% | 53.03% | 41.69% | 40.92% | 62.05% |
(3) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동은 다음과 같습니다.1) 당분기
| (단위 : 주) |
| 구분 | 15차 | 16차 | 17차 | 18차 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 56,758 | 49,350 | 69,724 | - | 175,832 |
| 부여 | - | - | - | 66,874 | 66,874 |
| 행사 | (25,834) | (13,630) | (22,362) | - | (61,826) |
| 취소 또는 중도청산 | - | (2,804) | (6,362) | (4,730) | (13,896) |
| 분기말 | 30,924 | 32,916 | 41,000 | 62,144 | 166,984 |
2) 전분기
| (단위 : 주) |
| 구분 | 13차 | 14차 | 15차 | 16차 | 17차 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기초 | 80,000 | 74,438 | 81,586 | 36,722 | 35,845 | 308,591 |
| 부여 | - | - | - | - | - | - |
| 행사 | (80,000) | (64,464) | (45,223) | (7,468) | - | (197,155) |
| 취소 또는 중도청산 | - | - | - | - | (145) | (145) |
| 분기말 | - | 9,974 | 36,363 | 29,254 | 35,700 | 111,291 |
(4) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 기초 | 285,515 | 991,298 |
| 주식선택권의 행사 | (118,982) | (707,284) |
| 주식선택권의 소멸 | (2,956) | - |
| 주식보상비용 | 132,992 | 66,325 |
| 분기말 | 296,569 | 350,339 |
27. 이익잉여금당분기말과 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|
| 이익준비금 | 291,135 | 205,389 |
| 미처리이익잉여금 | 33,668,757 | 36,383,362 |
| 합계 | 33,959,892 | 36,588,751 |
28. 고객과의 계약에서 생기는 수익
(1) 회사는 수익과 관련해 포괄손익계산서에 다음 금액을 인식하였습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 고객과의 계약에서 생기는 수익 | 7,725,411 | 21,545,014 | 8,145,682 | 21,795,838 |
(2) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같습니다.1) 당분기 누적
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 2,170,233 | 2,355,968 | 73,693 | - | 4,599,895 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 12,083,946 | 530,275 | 4,233,428 | 97,470 | 16,945,119 |
| 합계 | 14,254,179 | 2,886,243 | 4,307,122 | 97,470 | 21,545,014 |
2) 당분기 3개월
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 937,793 | 860,749 | 27,600 | - | 1,826,142 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 4,092,638 | 240,917 | 1,533,223 | 32,490 | 5,899,269 |
| 합계 | 5,030,431 | 1,101,667 | 1,560,823 | 32,490 | 7,725,411 |
3) 전분기 누적
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 5,262,346 | 2,268,303 | 200,430 | - | 7,731,079 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 9,456,007 | 715,934 | 3,801,158 | 91,660 | 14,064,759 |
| 합계 | 14,718,353 | 2,984,237 | 4,001,588 | 91,660 | 21,795,838 |
4) 전분기 3개월
(단위: 천원)
| 구분 | 소프트웨어 및컨설팅 수익 | 서비스 수익 | 유지보수 수익 | 임대 수익 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수익인식 시점 | |||||
| 한 시점에 인식 | 1,151,943 | 784,087 | 35,960 | - | 1,971,990 |
| 기간에 걸쳐 인식 | 4,442,552 | 385,940 | 1,313,539 | 31,660 | 6,173,692 |
| 합계 | 5,594,496 | 1,170,027 | 1,349,499 | 31,660 | 8,145,682 |
29. 판매비와관리비당분기 및 전분기 중 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 급여 | 1,252,507 | 3,773,038 | 1,129,160 | 3,390,855 |
| 퇴직급여 | 106,709 | 349,035 | 92,767 | 302,257 |
| 복리후생비 | 443,709 | 1,450,691 | 432,416 | 1,443,527 |
| 여비교통비 | 52,127 | 177,972 | 49,712 | 178,534 |
| 접대비 | 84,978 | 261,991 | 89,952 | 257,762 |
| 차량유지비 | 2,276 | 8,981 | 2,585 | 7,881 |
| 경상연구개발비 | 170,046 | 1,727,580 | 552,233 | 1,800,720 |
| 교육훈련비 | 9,120 | 26,961 | 7,681 | 34,611 |
| 도서인쇄비 | 5,294 | 14,840 | 6,641 | 26,280 |
| 소모품비 | 13,202 | 28,649 | 6,448 | 19,211 |
| 지급수수료 | 689,238 | 2,048,229 | 961,824 | 2,323,739 |
| 광고선전비 | 25,975 | 101,545 | 27,714 | 104,956 |
| 감가상각비 | 65,753 | 189,980 | 52,214 | 149,304 |
| 사용권자산상각비 | 61,866 | 180,297 | 37,834 | 113,653 |
| 무형자산상각비 | 16,978 | 49,057 | 17,414 | 52,155 |
| 투자부동산 감가상각비 | 3,915 | 11,745 | 4,093 | 12,989 |
| 대손상각비(환입) | (7,504) | (10,071) | 5,662 | (15,796) |
| 기타 | 205,713 | 474,462 | 159,268 | 407,045 |
| 합 계 | 3,201,903 | 10,864,982 | 3,635,618 | 10,609,683 |
30. 비용의 성격별 분류 당분기 및 전분기 중 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.
| (단위: 천원) |
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 원부재료의 사용 | 994,994 | 3,071,880 | 577,557 | 1,213,112 |
| 종업원급여 | 3,619,376 | 12,594,769 | 3,702,218 | 11,612,868 |
| 복리후생비 | 443,709 | 1,450,691 | 462,268 | 1,533,083 |
| 세금과공과금 | 46,177 | 95,964 | 46,135 | 93,859 |
| 감가상각비 및 무형자산상각비 | 82,732 | 239,037 | 69,629 | 201,460 |
| 사용권자산상각비 | 61,866 | 180,297 | 37,834 | 113,653 |
| 투자부동산 감가상각비 | 16,978 | 49,057 | 4,093 | 12,989 |
| 지급임차료 | 113,532 | 228,953 | 55,243 | 151,026 |
| 차량유지비 | 2,276 | 8,981 | 2,585 | 7,881 |
| 소모품비 | 13,202 | 28,649 | 37,437 | 82,595 |
| 지급수수료 | 689,238 | 2,048,229 | 961,824 | 2,323,739 |
| 광고선전비 | 25,975 | 101,545 | 27,714 | 104,956 |
| 대손상각비 | (7,504) | (10,071) | 5,662 | (15,796) |
| 외주용역비 | 1,232,466 | 3,475,708 | 1,766,745 | 4,296,470 |
| 기타 | 316,010 | 921,700 | 325,793 | 964,620 |
| 합 계 | 7,651,026 | 24,485,389 | 8,082,736 | 22,696,514 |
31. 기타수익 및 기타비용당분기 및 전분기 중 회사의 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.
| (단위: 천원) |
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 기타수익 | ||||
| 외환차익 | - | 3,250 | - | 1,142 |
| 외화환산이익 | (7,411) | 19,687 | 9,643 | 21,195 |
| 유형자산처분이익 | - | 14,913 | - | - |
| 리스해지이익 | - | - | - | 35 |
| 정부보조금 | 39,600 | 172,388 | 66,800 | 210,011 |
| 잡이익 | 2 | 1,197 | 17 | 181 |
| 합 계 | 32,191 | 211,435 | 76,460 | 232,564 |
| 기타비용 | ||||
| 외환차손 | - | 38 | 463 | 503 |
| 외화환산손실 | (16,097) | - | 984 | 10,729 |
| 기부금 | 1,140 | 7,390 | 1,105 | 5,295 |
| 잡손실 | 14 | 276 | 1,618 | 23,617 |
| 합 계 | (14,943) | 7,704 | 4,170 | 40,144 |
32. 금융수익 및 금융원가
(1) 금융수익
당분기 및 전분기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 현금관리목적 보유 금융자산에서 생기는 이자수익 | 338,721 | 1,048,666 | 346,622 | 992,209 |
| 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융자산의 (유효이자율법으로 계산한) 이자수익 | 1,813 | 5,046 | 1,017 | 4,637 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 평가이익 | 8,762 | 12,490 | - | 150 |
| 금융수익 합계 | 349,296 | 1,066,202 | 347,639 | 996,996 |
(2) 금융원가당분기 및 전분기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채와 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용 및 금융원가 | 2,786 | 9,165 | 2,375 | 5,706 |
| 당기손익-공정가치측정금융부채 평가손실 | - | - | 674 | 2,175 |
| 금융원가 합계 | 2,786 | 9,165 | 3,049 | 7,881 |
33. 주당손익기본주당손익은 회사의 보통주당기순이익을 해당 기간의 가중평균 유통보통주식수로 나누어 산정하였습니다.(1) 기본주당순이익(손실)
(단위 : 원, 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 분기순이익(손실) | 528,378,893 | (1,771,407,779) | 205,060,173 | (221,149,697) |
| 가중평균 유통보통주식수(*1) | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
| 기본주당순이익(손실) | 44 | (146) | 17 | (19) |
(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.
(단위: 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 기초 유통주식수 | 12,138,612 | 12,076,786 | 11,638,234 | 11,638,234 |
| 기중 변동주식수 | - | 39,036 | 394,310 | 224,652 |
| 가중평균 유통보통주식수 | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
(2) 희석주당순이익(손실)희석주당이익(손실)은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기(누적)과 전분기(누적) 희석주당손익은 주식선택권으로 인한 효과를 고려할 경우 반희석효과로 인해 기본주당손익과 동일합니다.
(단위 : 원, 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 희석분기순이익(손실) | 528,378,893 | (1,771,407,779) | 205,060,173 | (221,149,697) |
| 가중평균희석유통보통주식수(*1) | 12,187,044 | 12,164,254 | 12,051,366 | 11,881,708 |
| 희석주당순이익(손실) | 43 | (146) | 17 | (19) |
(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 희석유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.
(단위: 주)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 3개월 | 누적 | 3개월 | 누적 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 가중평균유통보통주식수 | 12,138,612 | 12,115,822 | 12,032,544 | 11,862,886 |
| 주식선택권의 효과 | 48,432 | 48,432 | 18,822 | 18,822 |
| 가중평균희석유통보통주식수 | 12,187,044 | 12,164,254 | 12,051,366 | 11,881,708 |
34. 영업으로부터 창출된 현금(1) 당분기와 전분기 중 영업으로부터 창출된 현금의 조정내역은 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 분기순이익(손실) | (1,771,408) | (221,150) |
| 조정: | 756,979 | 1,015,889 |
| 감가상각비 | 189,980 | 149,304 |
| 퇴직급여 | 1,091,291 | 1,045,312 |
| 무형자산상각비 | 49,057 | 52,155 |
| 사용권자산감가상각비 | 180,297 | 113,653 |
| 투자부동산상각비 | 11,745 | 12,989 |
| 종속기업투자손실 | - | 4,926 |
| 외화환산손실 | - | 10,729 |
| 주식보상비용 | 132,992 | 66,325 |
| 장기종업원급여 | 111,523 | 89,556 |
| 대손상각비 | (10,071) | (15,796) |
| 법인세비용 | 107,498 | 497,081 |
| 이자비용 | 9,165 | 5,706 |
| 당기손익-공정가치금융자산평가손실 | - | 2,175 |
| 당기손익-공정가치금융자산평가이익 | (12,489) | (150) |
| 리스해지이익 | - | (35) |
| 유형자산처분이익 | (14,913) | - |
| 종속기업투자이익 | (15,698) | - |
| 외화환산이익 | (19,686) | (21,195) |
| 이자수익 | (1,053,712) | (996,846) |
| 영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 변동 | (541,563) | (229,890) |
| 매출채권의 증감 | 997,660 | 960,068 |
| 계약자산의 증감 | (413,544) | (1,047,828) |
| 미수금의 증감 | (4,338) | 42,313 |
| 보증금의 증감 | (108,345) | 322,790 |
| 선급금의 증감 | 4,326 | (2,731) |
| 선급비용의 증감 | (91,209) | (57,574) |
| 미지급금의 증감 | (695,458) | (516,328) |
| 매입채무의 증감 | (626,434) | (644,925) |
| 미지급배당금의 증감 | 9,439 | 37,086 |
| 미지급비용의 증감 | (815,354) | (332,882) |
| 계약부채의 증감 | 1,261,769 | 1,051,770 |
| 예수금의 증감 | 201,653 | 182,083 |
| 퇴직금의 지급 | (170,274) | (184,863) |
| 장기종업원급여의 지급 | (91,454) | (38,870) |
| 영업으로부터 창출된 현금흐름 | (1,555,992) | 564,850 |
(2) 당분기와 전분기 중 현금의 유출ㆍ입이 없는 중요한 거래는 다음과 같습니다.
(단위 : 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 사용권자산의 취득 | 239,495 | 218,401 |
| 사용권자산의 해지 | - | (1,329) |
| 리스부채의 취득 | 235,791 | 211,042 |
| 임대보증금의 유동성분류 | 64,400 | - |
| 대여금의 유동성분류 | 3,517 | 6,600 |
| 건설중인무형자산의 대체 | 9,490 | - |
(3) 당분기와 전분기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다.1)당분기
(단위 : 천원)
| 구 분 | 기초 | 현금거래 | 비현금거래 | 분기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 차입 및 발행 등 | 상환 등 | 계정대체 등 | 평가손익 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채 | 104,943 | - | (168,061) | 235,791 | - | 172,674 |
2)전분기
(단위 : 천원)
| 구 분 | 기초 | 현금거래 | 비현금거래 | 분기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 차입 및 발행 등 | 상환 등 | 계정대체 등 | 평가손익 | |||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 리스부채 | 32,239 | - | (103,121) | 211,042 | - | 140,161 |
35. 우발채무 및 약정사항
(1) 당분기말 현재 당사는 서울보증보험으로부터 계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임직원 주택자금 등 대여금에 대한 지급보증으로 10,272,447천원을 제공받고 있습니다.
(2) 당분기말 현재 당사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.(3) 당분기말 현재 담보로 제공되어 있는 자산은 없습니다.(4) 당분기말 현재 당사가 타인을 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.
36. 특수관계자 거래
(1) 당분기말 현재 회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.
| 구분 | 회사명 |
|---|---|
| 종속기업 | (주)이노클 |
| 관계기업 | IZENE Tech, Inc. |
| 기타 | iZENESoft Co., Ltd. |
| Zaihong Trade (Shanghai) Co., Ltd | |
| Shenzhen Zaiying Information Technology Co., Ltd. | |
| IZENE Logistics Co., Ltd | |
| Zaichen Trade (Shanghai) Co., Ltd | |
| IZENE FRANCE INTERNATIONAL SARL | |
| iZENEhk, Limited | |
| HUTONG INTERNATIONAL LIMITED | |
| IZENE Management Co. Limited | |
| IZENE Luxembourg International Tech S.a r.l | |
| iZENEhl B.V. | |
| GSHOPPER INTERNATIONAL PRIVATE LIMITED | |
| EGGBUY, INC. | |
| IZENE US INC. | |
| 아이젠 코리아 |
(2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 매출ㆍ매입 등 거래 내역은 다음과 같습니다.① 당분기
(단위 : 천원)
| 구분 | 회사명 | 임대료수입 | 유지보수료수입 | 지급수수료 |
|---|---|---|---|---|
| 종속기업 | (주)이노클 | 16,830 | - | 667,141 |
② 전분기
(단위 : 천원)
| 구분 | 회사명 | 임대료수입 | 임차료 | 지급수수료 |
|---|---|---|---|---|
| 종속기업 | (주)이노클 | 24,740 | - | 520,915 |
(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 다음과 같습니다.
1) 당분기말
(단위 : 천원)
| 구분 | 회사명 | 채권 | 채무 |
|---|---|---|---|
| 매출채권 | 미지급금 | ||
| --- | --- | --- | --- |
| 종속기업 | (주)이노클 | 2,057 | 63,879 |
2) 전기말
(단위 : 천원)
| 구분 | 회사명 | 채권 | 채무 |
|---|---|---|---|
| 매출채권 | 미지급금 | ||
| --- | --- | --- | --- |
| 종속기업 | (주)이노클 | 2,057 | 63,128 |
(4) 당분기말 현재 회사가 특수관계자를 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증과 특수관계자로부터 제공받고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.
(5) 주요 경영진에 대한 보상주요 경영진은 대표이사 및 등기임원으로 구성되어 있습니다. 당분기와 전분기 중 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 구 분 | 당분기 | 전분기 |
|---|---|---|
| 단기종업원급여 | 610,406 | 620,192 |
| 퇴직급여 | 79,664 | 76,205 |
| 장기종업원급여 | 409 | 2,371 |
| 주식보상비용 | 34,951 | 19,269 |
| 합계 | 725,430 | 718,037 |
6. 배당에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 배당에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항 7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적[지분증권의 발행 등과 관련된 사항]
가. 증자(감자)현황
2024년 09월 30일(단위 : 원, 주)
| (기준일 : | ) |
2022년 04월 08일주식매수선택권행사보통주27,4365004,7532022년 04월 08일주식매수선택권행사보통주1,0005005,1802022년 04월 08일주식매수선택권행사보통주8615005,4292022년 04월 08일주식매수선택권행사보통주6705006,1542022년 05월 12일주식매수선택권행사보통주1,7605005,4292022년 05월 12일주식매수선택권행사보통주1,4095006,1542022년 08월 12일주식매수선택권행사보통주2205005,4292022년 08월 12일주식매수선택권행사보통주3095006,1542023년 04월 11일주식매수선택권행사보통주80,0005005,1842023년 04월 11일주식매수선택권행사보통주45,6995005,4292023년 04월 11일주식매수선택권행사보통주28,2535006,1542023년 06월 16일주식매수선택권행사보통주18,7655005,4292023년 06월 16일주식매수선택권행사보통주16,9705006,1542023년 06월 16일주식매수선택권행사보통주7,46850011,6262023년 11월 06일무상증자보통주6,016,2725005002023년 12월 09일주식매수선택권행사보통주19,9505002,7142023년 12월 09일주식매수선택권행사보통주15,9685003,0772023년 12월 09일주식매수선택권행사보통주8,3245005,8132024년 04월 09일주식매수선택권행사보통주25,8345003,0772024년 04월 09일주식매수선택권행사보통주13,6305005,8132024년 04월 09일주식매수선택권행사보통주22,3625005,285
| 주식발행(감소)일자 | 발행(감소)형태 | 발행(감소)한 주식의 내용 | | | | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 종류 | 수량 | 주당액면가액 | 주당발행(감소)가액 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| 1:1 무상증자 |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
| - |
[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]
채무증권 발행실적 2024년 09월 30일(단위 : 원, %)
| (기준일 : | ) |
-------------------------
| 발행회사 | 증권종류 | 발행방법 | 발행일자 | 권면(전자등록)총액 | 이자율 | 평가등급(평가기관) | 만기일 | 상환여부 | 주관회사 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 합 계 | - | - | - | - |
기업어음증권 미상환 잔액 2024년 09월 30일(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
---------------------------
| 잔여만기 | | 10일 이하 | 10일초과30일이하 | 30일초과90일이하 | 90일초과180일이하 | 180일초과1년이하 | 1년초과2년이하 | 2년초과3년이하 | 3년 초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
단기사채 미상환 잔액 2024년 09월 30일(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 10일 이하 | 10일초과30일이하 | 30일초과90일이하 | 90일초과180일이하 | 180일초과1년이하 | 합 계 | 발행 한도 | 잔여 한도 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
회사채 미상환 잔액 2024년 09월 30일(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과2년이하 | 2년초과3년이하 | 3년초과4년이하 | 4년초과5년이하 | 5년초과10년이하 | 10년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
신종자본증권 미상환 잔액 2024년 09월 30일(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과5년이하 | 5년초과10년이하 | 10년초과15년이하 | 15년초과20년이하 | 20년초과30년이하 | 30년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
조건부자본증권 미상환 잔액 2024년 09월 30일(단위 : 원)
| (기준일 : | ) |
------------------------------
| 잔여만기 | | 1년 이하 | 1년초과2년이하 | 2년초과3년이하 | 3년초과4년이하 | 4년초과5년이하 | 5년초과10년이하 | 10년초과20년이하 | 20년초과30년이하 | 30년초과 | 합 계 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 미상환 잔액 | 공모 |
| 사모 |
| 합계 |
7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
8. 기타 재무에 관한 사항
가. 재무제표 재작성 등 유의사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 대손충당금 설정현황(가) 계정과목별 대손충당금 설정내용
| (단위 : 원 ) |
| 구 분 | 계정과목 | 채권금액 | 대손충당금 | 대손충당금 설정률 |
|---|---|---|---|---|
| 제25기 당분기 | 매출채권 | 2,212,182,381 | (233,953,187) | 10.6% |
| 계약자산 | 2,275,729,345 | (1,105,236) | 0.1% | |
| 합 계 | 4,487,911,726 | (235,058,423) | 5.2% | |
| 제24기 | 매출채권 | 3,209,842,582 | (241,470,188) | 7.5% |
| 계약자산 | 1,862,185,726 | (3,659,221) | 0.2% | |
| 합 계 | 5,072,028,308 | (245,129,409) | 5.8% | |
| 제23기 | 매출채권 | 3,393,201,393 | (248,994,834) | 7.3% |
| 계약자산 | 2,562,694,953 | (12,370,270) | 0.5% | |
| 합 계 | 5,955,896,346 | (261,365,104) | 4.4% |
※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다. (나) 대손충당금 변동현황
| (단위 : 원 ) |
| 구 분 | 25기 당분기 | 제24기 | 제23기 |
|---|---|---|---|
| 1. 기초 대손충당금 잔액합계 | 245,129,409 | 261,365,104 | 309,362,464 |
| 2. 순대손처리액(①-②±③) | - | - | - |
| ① 대손처리액(상각채권액) | - | - | - |
| ② 상각채권회수액 | - | - | - |
| ③ 기타증감액 | - | - | - |
| 3. 대손상각비 계상(환입)액 | 10,070,986 | 16,235,695 | 47,997,360 |
| 4. 기말 대손충당금 잔액합계 | 235,058,423 | 245,129,409 | 261,365,104 |
※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다. (다) 매출채권관련 대손충당금(손실충당금) 설정방침 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권 및 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 회사는 다음의 징후가 있는 경우 손상의 객관적인 증거가 있는 것으로 간주하였습니다.
- 지급의무자의 유의적인 재무적 어려움
- 차입자의 파산이나 기타 재무구조조정의 가능성이 높은 상태가 됨
- 이자지급이나 원금상환의 불이행이나 지연
(라) 당해 사업연도말 현재 경과기간별 매출채권 및 계약자산 잔액 현황
| (단위 : 천원) |
| 경과기간 구분 |
3월 이내 | 6개월 초과 9개월 이하 |
1년 초과 | 계 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 금액 | 일반 | 4,240,986 | 14,200 | 232,726 | 4,487,912 |
| 특수관계자 | - | - | - | - | |
| 계 | 4,240,986 | 14,200 | 232,726 | 4,487,912 | |
| 구성비율 | 94.5% | 0.3% | 5.2% | 100.0% |
※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.
다. 재고자산 현황 등당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.
라. 공정가치평가 내역
기업공시서식 작성기준에서 제시한 공정가치평가 내역에 대한 기재사항은 보고서 'III. 재무에 관한 사항 5. 별도재무제표 주석 5. 금융상품 공정가치'에 기재되고 있으니 참조하시기 바랍니다.
IV. 이사의 경영진단 및 분석의견
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 반/분기보고서에 이사의 경영진단 및 분석의견을 기재하지 않습니다.
V. 회계감사인의 감사의견 등 1. 외부감사에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 외부감사에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
2. 내부통제에 관한 사항
당사는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 회사가 아니기 때문에 해당사항이 없습니다.
VI. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항
1. 이사회에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 이사회에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
2. 감사제도에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 감사제도에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
3. 주주총회 등에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 주주총회 등에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
VII. 주주에 관한 사항
가.최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황
2024년 09월 30일(단위 : 주, %)
| (기준일 : | ) |
윤여걸본인보통주2,687,00022.252,687,00022.14-윤의준본인의 자보통주316,0002.62316,0002.60-보통주3,003,00024.873,003,00024.74-우선주-----
| 성 명 | 관 계 | 주식의종류 | 소유주식수 및 지분율 | | | | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 기 초 | | 기 말 | |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 주식수 | 지분율 | 주식수 | 지분율 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 계 | |
*2024년 04월 09일 주식매수선택권 행사로 인하여 지분율이 소폭 변동하였습니다.
나. 최대주주의 주요경력 및 개요
| 성 명 | 주요 경력 |
| 윤여걸(1970.02.16) | 現) ㈜와이즈넛 기타비상무이사現) Gshopper.com 창업 / CEO㈜와이즈넛 창업 / CTOBecome.com 창업 / CTOMyslmon.com CTOStanford Univ. Computer Science 석사 |
VIII. 임원 및 직원 등에 관한 사항 1. 임원 및 직원 등의 현황
가. 임원 현황(가) 등기 임원 현황 표
2024년 09월 30일(단위 : 주)
| (기준일 : | ) |
강용성남1970.08대표이사사내이사상근대표이사이사회의장내부거래위원회 위원現)와이즈넛 대표이사와이즈넛 전략기획실장와이즈넛 솔루션사업부장 LAS21 유럽사업책임서울대학교 경영전문대학원 경영학(석)건국대학교372,758--대표이사 141개월사내이사188개월2027.03.27장기정남1970.03전무사내이사상근CFO가치경영본부장임원보수위원회 위원現)와이즈넛 가치경영본부장웨이브프론티어 관리총괄(주)대우 재경부서울대학교100,000--176개월2025.03.29장정훈남1975.09상무사내이사상근CTO성장기술연구소장내부거래위원회 위원現)와이즈넛 성장기술연구소장/CTO디지웨이브테크놀러지스㈜ 개발부건국대학교(박사수료) 16,529--10개월2026.12.22윤여걸남1970.02기타비상무이사기타비상무이사비상근전사 경영전반에대한 업무임원보수위원회 위원장現) ㈜와이즈넛 기타비상무이사現) Gshopper.com 창업 / CEO㈜와이즈넛 창업 / CTOBecome.com 창업 / CTOMyslmon.com CTOStanford Univ. Computer Science 석사2,687,000-본인10개월2026.12.22홍수현여1998.11기타비상무이사기타비상무이사비상근전사 경영전반에대한 업무現 ㈜솔본인베스트먼트 등기이사現 ㈜와이즈넛 사외이사('23 ~ )Columbia Univercity---19개월2026.12.22김선혁남1966.09사외이사사외이사비상근사외이사내부거래위원회 위원임원보수위원회 위원現 ㈜와이즈넛 사외이사㈜파지티브호텔 사외이사수원지방검찰청 제1차장검사대검찰청 과학수사기획관안양지청 차장검사인천지방검찰청 제2차장검사인천지방검찰청 형사3부장대법원 사법연수원 23기33회 사법시험 합격서울대학교 법학 학사---10개월2026.12.22이헌상남1966.11사외이사사외이사비상근사외이사내부거래위원회 위원장임원보수위원회 위원現 ㈜와이즈넛 사외이사現 고려대학교 졍경대학 행정학과 부교수, 교수現 ㈜먼슬리키친 사외이사現 (재)한국고등교육재단 이사Stanford Univ. 정치학 박사---10개월2026.12.22방영식남1964.05감사감사상근감사現 (주) 와이즈넛 감사㈜우리자산관리 전무이사 동우공영 전무이사 한국창업투자㈜ 임원 마이에셋자산운영 관리부장 ㈜대우 경영기획 대우그룹 회장비서실---224개월2027.03.27
| 성명 | 성별 | 출생년월 | 직위 | 등기임원여부 | 상근여부 | 담당업무 | 주요경력 | 소유주식수 | | 최대주주와의관계 | 재직기간 | 임기만료일 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 의결권있는 주식 | 의결권없는 주식 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
(나) 미등기 임원 현황표
| (기준일 : | 2024년 09월 30일 | ) | (단위 : 주) |
| 성명 | 성별 | 출생년월 | 직위 | 등기임원여부 | 상근여부 | 담당업무 | 주요경력 | 소유주식수 | 최대주주와의관계 | 재직기간 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 의결권있는 주식 | 의결권없는 주식 | ||||||||||
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 이석원 | 남 | 1973.09 | 전무 | 미등기 | 상근 | 클라우드사업본부장 | 클라우드사업본부장숭실대학교(석) | 83,912 | - | - | - |
| 김분도 | 남 | 1974.07 | 상무 | 미등기 | 상근 | 공공사업본부장 | 공공사업본부장숭실대학교(석) | 5,512 | - | - | - |
| 김민수 | 남 | 1973.11 | 상무 | 미등기 | 상근 | EnterpriseDX사업본부장 | 기업사업본부장Univ. of Wollongong | 31,055 | - | - | - |
| 장주연 | 남 | 1975.09 | 상무 | 미등기 | 상근 | 클라우드사업부장 | 클라우드사업부장성균관대학교(석) | 18,254 | - | - | - |
| 김성훈 | 남 | 1977.11 | 상무 | 미등기 | 상근 | X-Biz사업본부장 | X-Biz사업본부장 한국방송통신대학교 | 16,002 | - | - | 51개월 |
| 설수웅 | 남 | 1973.06 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공AI솔루션1사업부장 | METABOT1사업부장경희대학교 | 15,486 | - | - | - |
| 이명승 | 남 | 1975.06 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공AI솔루션2사업부장 | METABOT2사업부장청주대학교 | 8,260 | - | - | 51개월 |
| 조영일 | 남 | 1976.03 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공AI솔루션3사업부장 | 공공AI솔루션3사업부장세한대학교 | 9,992 | - | - | 51개월 |
| 유동원 | 남 | 1972.01 | 이사 | 미등기 | 상근 | 기업사업부장 | 기업사업실장 경기대학교 | 7,506 | - | - | 39개월 |
| 김정민 | 남 | 1976.02 | 이사 | 미등기 | 상근 | Global전략사업본부장 | Global전략사업본부장서강대학교(석) | 6,646 | - | - | 51개월 |
| 권준성 | 남 | 1977.02 | 이사 | 미등기 | 상근 | 제품개발실장 | 제품개발실장 광운대학교 | 5,292 | - | - | 33개월 |
| 김정태 | 남 | 1979.09 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공영업부장 | 공공영업부장용인과학예술대학교 | 1,127 | - | - | 21개월 |
| 박영덕 | 남 | 1979.05 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공AI솔루션4사업부장 | METABOT3사업부장서울인덕대학 | 4,058 | - | - | 21개월 |
| 김인환 | 남 | 1979.01 | 이사 | 미등기 | 상근 | 재경부장 | 재경부장세종대학교 | 8,324 | - | - | 9개월 |
| 박재선 | 남 | 1977.03 | 이사 | 미등기 | 상근 | SaaS개발실장 | SaaS개발실장단국대학교 | 444 | - | - | 9개월 |
| 양인석 | 남 | 1975.03 | 이사 | 미등기 | 상근 | 공공AI컨설팅2팀장 | 공공컨설팅2팀장한국방송통신대학교 | 444 | - | - | 21개월 |
2. 임원의 보수 등
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 임원의 보수를 기재하지 않습니다.
IX. 계열회사 등에 관한 사항
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 계열회사 등에 관한 사항을 기재하지 않습니다.
X. 대주주 등과의 거래내용
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
XI. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항
1. 공시내용 진행 및 변경사항
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
2. 우발부채 등에 관한 사항
가. 중요한 소송사건 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표현황 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 채무보증 현황 당사가 보고기간 말 현재 금융기관으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.
(단위: 천원)
| 제공자 | 보증내역 | 당분기말 | 전기말 |
|---|---|---|---|
| 서울보증보험 | 계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임 직원 주택자금 등 대여금 | 10,272,447 | 1,514,093 |
라. 채무인수약정 현황 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 마. 그 밖의 우발채무 등 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 제재 등과 관련된 사항
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항
가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 중소기업기준 검토표
2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_1.jpg 2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_1
2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_2.jpg 2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_2
XII. 상세표 1. 연결대상 종속회사 현황(상세)
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 연결대상 종속회사 현황(상세)를 기재하지 않습니다.
2. 계열회사 현황(상세)
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 계열회사 현황(상세)를 기재하지 않습니다.
3. 타법인출자 현황(상세)
기업공시서식 작성기준에 따라, 당사는 분기보고서에 타법인 출자 현황(상세)를 기재하지 않습니다.
【 전문가의 확인 】 1. 전문가의 확인
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
2. 전문가와의 이해관계
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
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