정 정 신 고 (보고)

1. 정정대상 공시서류 : 2020년 사업보고서

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2021년 3월 19일

3. 정정사항

주1) 정정 전
6. 배당에 관한 사항 등

주요배당지표

주2) 정정 후
6. 배당에 관한 사항 등

가. 주요배당지표

나. 과거 배당 이력

(주1) 당사는 최근 5년간 배당 이력이 없습니다.

다. 배당에 관한 회사의 정책

당사는 정관에 따라 배당을 실시하고 있습니다.

(1) 제45조 (이익배당)

(2) 제46조 (배당금 지급청구권의 소멸시효)

주3)정정 전

7. 정관에 관한 사항

주4) 정정 후

7. 정관에 관한 사항

정관 변경 이력
당사 정관의 최근 개정일은 2021년 3월 26일이며, 제 21기 정기주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

주5) 정정 전

라. 직접금융 자금의 사용
(1) 공모자금의 사용 내역

주1) 공시서류 작성기준일 현재 미사용 공모자금은 금융상품 및 보통예금에 예치하여 안전하게 운용하고 있습니다.

(2) 사모자금의 사용 내역

주6) 정정 후
라. 직접금융 자금의 사용
(1) 공모자금의 사용 내역

주1) 공시서류 작성기준일 현재 미사용 공모자금은 금융상품 및 보통예금에 예치하여 안전하게 운용하고 있습니다.

(2) 사모자금의 사용 내역

3) 미사용자금의 운용내역

주7) 정정 후

카. 특례상장기업의 사후 정보

(주1) 당기의 당사 매출액은 25,571백만원으로 투자자에게 제시한 Guidance 예측자료인 21,590백만원 대비 18.44% 성장하였으며, 당사 영업손실의 경우 3,353백만원으로 예측 910백만원 대비 -468.02% 괴리가 발생하였습니다. 수주 증가로 인해 매출액은 큰 폭으로 증가하였으나, 상장으로 인한 수수료의 증가, 신규 사업 진출 및 기존 사업 확장을 위한 대규모 투자로 인해 영업손실과 당기순손실이 발생하였습니다.

(주2) 2차연도 실적은 아직 산출되지 않은 바 실적 및 괴리율을 기재하지 않았습니다.

주8) 정정 후

타. 특례상장기업 관리종목 지정유예 현황

주9) 정정 전

직원 등 현황

주10) 정정 후

직원 등 현황

※ 연간급여 총액은 2020년 1월부터 12월까지의 지급총액이며, 1인 평균 급여액은 연간 급여 총액을 직원별 근속 기간을 고려하지 않고, 기준일 현재의 직원수로 나눈 수치입니다.

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인(210810)

사 업 보 고 서

                                   (제 21 기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

3. 자본금 변동사항

증자(감자)현황

4. 주식의 총수 등

주식의 총수 현황

자기주식 취득 및 처분 현황

5. 의결권 현황

6. 배당에 관한 사항 등

가. 주요배당지표

나. 과거 배당 이력

(주1) 당사는 최근 5년간 배당 이력이 없습니다.

다. 배당에 관한 회사의 정책

당사는 정관에 따라 배당을 실시하고 있습니다.

(1) 제45조 (이익배당)

(2) 제46조 (배당금 지급청구권의 소멸시효)

7. 정관에 관한 사항

정관 변경 이력
당사 정관의 최근 개정일은 2021년 3월 26일이며, 제 21기 정기주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

II. 사업의 내용

※ 용어의 정리

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

(1) 사업 개황

(가) 사업 모델

최근 기업들은 신제품 개발, 마케팅 전략 수립 또는 제품 개선과 같은 기업 활동에 소비자의 경험이나 의견을 적극 반영하고자 하고 있으며 이를 위해 리스닝 플랫폼(Listening Platform)을 필요로 하고 있습니다. 초기 리스닝 플랫폼은 단순히 각 브랜드의 버즈 추이나 긍부정을 모니터링하는 용도로 쓰였으나 최근에는 사람들의 이야기를 통해 사회 전반의 생각과 라이프스타일 트렌드를 읽고 이를 제품 개발에 반영하거나 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있는 정도의 기능이 요구되고 있습니다.

또한 많은 노동력과 시간이 필요한 영역 중에는 지적 능력이 필요해 쉽게 자동화하기 어려운 분야가 있습니다. 예컨대 통화 녹취록으로부터 불법 추심이 있는지 여부를 판단하는 일, 해외 뉴스 기사들로부터 향후 금융 분야에서의 리스크 발생 여부에 대해 판단하는 일 등은 자동화된다면 비용과 시간을 크게 줄일 수 있지만 사람의 지적 판단이 들어가기 때문에 쉽게 자동화시키기 어려운 영역에 속했습니다. 하지만 최근에는 자연어처리 및 기계학습 기술의 발달과 함께 이러한 난이도 있는 분석 분야에 까지도 자동화 니즈가 커져가고 있습니다.

또, 자동화에 있어 가장 중요한 영역 중 하나는 AI Assistant입니다. 최근 실시간으로 고객의 질의에 응답하는 챗봇이 많은 관심을 끌며 기관에 의해 도입되고 있습니다. 챗봇은 단순 질의 응답을 넘어 복합한 프로세스까지도 인지하고 이를 바탕으로 대화를 끌어나갈 수 있는 능력이 요구되고 있습니다. 뿐만 아니라, 조사에 의하면 직장인들은 65%의 시간을 보고서 작성 업무에 보내고 있는데 데이터의 활용이 필수적인 4차산업 시대에는 데이터를 처리하고 분석하는데 더 많은 시간이 들어갈 것으로 예상되고 있습니다. 따라서 이와 같은 업무상의 애로 사항을 해결해 줌으로써 사람들은 직관적이고 경험에 근거한 의사결정에 집중할 수 있게 됩니다.

이와 같이 기업들이 인공지능이라는 기술의 혜택을 직접적으로 체감하기 위해서는 무엇보다도 인공지능을 이용해 그들이 가지고 있는 문제를 다룰 수 있어야 하며 사용자들에게 편리한 환경이 주어져야 합니다. 이를 위해서는 기업들이 가지고 있는 문제를 이해하고 해결해주는 솔루션이 뒷받침되어야 하며 분석 결과에 대해 보다 쉽게 접근할 수 있어야 합니다.

당사는 이러한 문제의 해결을 위해 AI Analytics와 AI Assistant 기술 제품을 개발하여 사업화하고 있습니다. AI Analytics는 인공지능과 빅데이터 기술을 이용하여 데이터의 수집에서부터 자동화된 방법으로 분석까지 수행하는 기술 제품으로 썸트렌드와 AI Solver가 있습니다. 한편, AI Assistant는 사용자가 보다 편리하게 데이터에 내재된 가치를 찾아 업무를 수행할 수 있도록 도와주는 지능형 에이전트로 AI Report, AI Agent가 이에 해당합니다.

기술제품 ai analytics와 ai assistant_1

(나) 설립 배경

1990년대 후반부터 2000년 초반까지 소위 닷컴 버블로 알려진 시기, 수많은 닷컴 기업이 생겨나고 또 사라졌습니다. 전 세계적인 닷컴 버블을 추동한 것은 1989년 World Wide Web으로부터 촉발된 인터넷이었습니다. 이러한 인터넷의 대두와 함께 버블을 딛고 도약한 기업이 구글, 야후, 그리고 국내의 다음커뮤니케이션과 네이버가 있습니다. 인터넷은 사람들의 삶을 완전히 바꾸어 놓기 시작했으며 무료 이메일, 그리고 인터넷 카페라 불리는 커뮤니티가 활성화되었습니다.

당시 다음커뮤니케이션 내부에서, 특히 인터넷 카페와 웹의 성장을 바라보고 있던 기술팀이 사내 인큐베이팅을 통해 ㈜다음소프트(현 ㈜바이브컴퍼니)라는 이름으로 창업을 하게 되었습니다. 당사가 창업 당시부터 가장 주목한 부분은 인터넷 문서의 기하급수적으로 증가한다는 것, 그리고 넘쳐나는 문서가 곧 정보의 홍수로 이어진다는 점이었습니다. 이와 같은 상황 인지 하에서 당사는 NLP와 AI 기술을 바탕으로 인간과 사회의 정보처리비용을 효과적으로 해결해야 한다고 믿고 'We smarten the world’라는 슬로건으로 탄생하였습니다. 그리고, 첫번째로 해소해야 하는 과제를 다음의 세 가지로 보았습니다.

1. 인터넷 정보의 홍수 속에서 사람들이 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 한다.

2. 검색을 넘어 보다 지능적으로 정보를 발굴하고 연결 지어 인사이트라는 가치로 재창조한다.

3. 인터넷이라는 공간에서 많은 일이 벌어지는 환경 하에서는 사람의 일을 대신 할 수 있는 지능형 에이전트를 제공한다.

첫 번째 과제는 정보의 검색에 관한 과제이며 당사는 사람들의 검색을 보다 편리하게 하기 위해 자연어를 기반으로 의미까지 고려한 검색엔진을 개발하였습니다. 두 번째 과제는 데이터로부터 인사이트를 발굴하는 과제였습니다. 인터넷에서는 다수의 사람들의 생각이 다양하게 표출되며 개인의 생각 하나는 비록 작은 의견이지만 이들이 모이면 여론을 형성하며 결국에는 사회적 담론의 구축에 이른다는 판단 하에 개개인의 생각을 모아 분석하고 정량화함으로써 새로운 가치를 창출하고자 하였습니다. 세 번째 과제는 인터넷이 활성화되면서 사람의 옆에서 도와줄 수 있는 편리한 에이전트의 필요에 대응하는 것이었습니다. 당사는 초창기부터 가상 에이전트 개발에 심혈을 기울였으며 2000년대 초반 대화 에이전트 개발을 완료했습니다.

(다) 핵심 가치

당사의 핵심가치

당사는 설립 이후 인터넷의 급속한 확대와 모바일이라는 새로운 환경을 맞이하면서, 더욱 규모가 커지고 가속화된 데이터의 폭증환경에서 가치 있는 정보를 찾아 새로운 가치로 재창조함으로써 우리사회가 활용할 수 있도록 힘써왔습니다. 최근 미래창조과학부가 Statista의 자료를 인용한 바에 따르면 2025년에는 글로벌 AI산업의 시장 규모를 136.8조원으로 예상하고있습니다. 하지만 이러한 숫자보다도 글로벌 리서치 회사인 IDG에서 발간한 'AI prediction 2020 and beyond’에서는 보다 정성적인 2025년의 AI 산업에 대한 해석을 보여줍니다. 여기서 IDG는 2025년도의 환경을 'AI will Be here, there and everywhere, By 2025, at least 90% of new enterprise application releases will include embedded AI functionality’라는 문장으로 집약하였습니다. 2025년의 사회는 우리가 인지하든지 그렇지 못하든지 AI기술이 표면적으로 혹은 내재된 형태로 여기, 저기, 어디든 존재하고 작동하는 환경을 가진 사회라고 할 수 있습니다. 이러한 사회를 'AI Everywhere 시대’라고 말할 수 있습니다. 당사는 창사 이래로 다양한 데이터의 폭증환경에서 인사이트를 얻기 위하여 데이터의 특성에 맞는 AI기술을 연구개발하고 이를 발전시켜왔습니다. 그러나, 당사가 접근 할 수 있는 데이터에는 한계가 있었습니다. 소위 데이터 3법의 처벌 조항 때문에 산업, 공공, 개인간의 데이터의 거래, 공유, 개방이 위축되어 법률에 의해 개방이 제한되지 않는 분야까지도 활성화 되지 못했습니다. 데이터3법의 통과와 정부의 적극적인 데이터 산업 활성화는 데이터 학습기반으로 창출하는 AI 확산으로 AI Everywhere시대를 앞당길 것으로 생각합니다.

당사가 핵심 가치로 삼는 'AI for ALL’은 당사는 나이나 교육의 정도와 관계없이 누구나 혜택을 받을 수 있는 AI를 지향합니다. 또한 데이터의 자유로운 개방 환경에 따라 그간의 AI 서비스에 더하여 금융, 제조, 유통, 도시, 에너지, 환경 등 접근 가능한 데이터를 통하여 여러 분야에 AI서비스를 제공할 수 있을 것입니다. 'AI for ALL’이 지향하는 누구나, 언제, 어디서나 쉽게 믿고 쓸 수 있는 AI기술을 세상에 탁월하게 제공하기 위해 당사는 AGILE, RELIABLE, EASY 라는 3가지 요소를 핵심가치의 필수요소로 정하여 연구개발과 사업에 임하고 있습니다. 먼저, AGILE은 AI서비스가 요구되는 분야에 적용할 수 있는 AI기술을 충분히 연구 개발하고 확보하여 적재적소에 신뢰할 수 있는 인사이트를 빠르게 적용하는 AI를 지향합니다. 둘째로, RELIABLE은 방대하고 복잡한 업무를 항상 정확하고 신뢰도 높게 처리해주는 AI를 지향합니다. 정확한 데이터의 수집, 클렌징, 학습에서 AI기술을 활용하여 분석, 탐지, 예측에 이르는 전 과정에 이르기까지 그간의 지식과 탁월한 경험을 통하여 믿고 쓸 수 있는 결과물을 제공하고자 함입니다. 세번째는 EASY로서 복잡한 결과물이라 할지라도 최종적으로 인사이트가 제공되는 인간, 머신, 환경에 최적의 INTERFACE를 제공하고자 함입니다. 인생은 수많은 선택으로 가득 차 있다는 말이 있습니다. 기업이나 국가도 항상 선택을 요구 받습니다. 당사는 데이터분석에 탁월할 뿐만 아니라 상황에 맞는 AI기술을 적시에 적용하여 인간과 사회에 항상 최선의 선택을 도울 것입니다. 당사의 핵심가치는 'AI for ALL’로서, 믿고 쓸 수 있는 AI를 바탕으로 사람들이 항상 더 나은 선택(Always Better Choice)을 할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

데이터 관점에서 보면, 정형이든 비정형이든 데이터에는 많은 의미가 잠재되어 있습니다. 주로 수치로 이루어진 정형 데이터에는 사회·자연현상의 발현 양상과 결과가 고스란히 담겨 있으며 수치들 간에는 그런 현상들의 상호작용이 내재되어 있습니다. 또한 비정형 데이터에는 사람들의 생각과 삶이 기술되어 있으며 심리와 행동양식이 표현되어 있습니다.

당사는 이러한 데이터 속에 내재된 패턴을 인식하고 여기에 숨어있는 의미를 발견하며 이를 기업 또는 기관의 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 또한 이러한 과정에서 일반인들에게도 혜택이 돌아가도록 하기 위해서는 컴퓨터가 보다 지능적으로 많은 일을 해야 합니다. 즉, "사람의 지적 노동을 대신하고 이를 편리한 방식으로 전달할 수 있도록 함으로써 혁신을 이끄는 것", 그를 통해 더 나은 선택을 할 수 있도록 하는 것이 당사의 핵심 가치의 목표입니다.

나. 시장 현황

(1) 시장의 특성

(가) 주요 목표 시장

1) 인공지능 시장 규모와 성장성

인공지능은 ‘모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 나아가는 4차산업혁명의 핵심이며, 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창하면서 성장하고 있습니다. 인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, Statistica가 2018년에 발표한 자료를 토대로 추정하면 2019년 13조 원에서 2025년 137조 원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

미래창조과학부에서 발표한 '2017년 국가정보화에 관한 연차 보고서' 에 의하면 국내 인공지능 시장은 2019년 9.1조 원에서 2025년까지 27조 원으로 연평균 20.1%로 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 한국인터넷진흥원에 따르면 국내 인공지능 시장은 2016년 5.4조 원에서 2020년 11.1조 원으로 연평균 19.8% 성장할 것으로 전망하였고, 2018년부터 2020년까지 시장 규모는 약 1.5배 성장할 것으로 추정하고 있습니다. 조사 기관에 따라 차이가 있으나, 세계와 국내 인공지능 시장 규모는 가파르게 상승할 것으로 추정됩니다.

2) 목표 시장 세분화

당사는 'For better Choice’라는 핵심 가치를 통해 비전을 실현하고자 20여년 동안 끊임없는 연구개발에 매진해왔습니다. 그 결과로 세계 수준의 기술을 보유하고 있으며, 항상 시장을 선도하는 기술 제품을 개발해왔습니다. 또한 다양한 사업 경험과 노하우를 쌓으면서 '인공지능의 암흑기’를 지나 도약을 맞이하는 때를 기다려왔습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 딥마인드 챌린지 매치를 통해 인공지능 기술이 시장의 주목을 받게 되었고, 미래 성장성을 인정 받는 계기를 맞게 되었습니다. 인공지능이 각광 받게 되자 우후죽순 관련 시장이 생기고 있으며, 검증되지 않은 기술과 제품으로 시장을 교란하는 경우도 발생하고 있습니다.

당사는 시장의 요구를 면밀하게 분석하여 당사의 경쟁력을 바탕으로 파급 효과가 큰 시장을 9개로 세분화하였으며, 타깃으로 삼은 세분 시장을 선점하고 주도하여 국내 최고의 인공지능 기업을 넘어서 세계 일류 기업으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다.

당사가 타깃으로 하는 7개로 세분화한 시장 규모를 합하면 2018년 5,913억 원에서 2025년 3조 980억 원으로 연평균 27% 성장할 것으로 예상됩니다. 세계 인공지능시장의 연평균 성장률인 49.2%보다는 낮지만, 국내 시장 성장률인 20.1%보다는 높으며, 2025년 이후에도 고속 성장이 예상되는 주목 받는 시장입니다.

가) 데이터 거래 시장

① 시장 정의

데이터 거래 시장은 소셜, 통신, 금융, 카드 데이터 등의 원천 데이터뿐만 아니라 가공 데이터, 분석 데이터 등 다양한 데이터를 거래할 수 있는 시장을 말합니다. 데이터는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 동인으로 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 '데이터 경제' 로 패러다임이 전환하고 있습니다. 데이터가 기존 생산요소인 자본, 노동을 능가하는 경쟁원천으로 부상 할 것으로 예상되며, 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장 혁신을 주도할 것으로 보입니다. 해외 주요국은 미래 경쟁력을 좌우하는 데이터의 중요성을 인식하여 데이터 산업 활성화를 위해 전략 수립과 투자 확대 등 데이터 패권 경쟁에 본격적으로 돌입했으며, 정부도 2018년 6월 '데이터 산업 활성화 전략'을 통해 적극적인 산업 육성에 심혈을 기울이고 있습니다. 따라서 데이터 거래의 중요성은 날로 커져 가고 있으며, 21세기의 원유라 불리는 '빅데이터'를 확보하기 위한 다양한 방법이 논의될 것입니다.

② 시장 분석

데이터 거래 시장은 신규 진입으로 인한 진입 장벽이 높지 않고, 데이터의 품질, 기간, 종류에 따라 일부 또는 전부 대체될 수 있습니다. 그리고 공급자와 구매자의 협상력은 보통 수준이고, 분야별 데이터 판매, 가공 기업간 주도권을 잡기 위한 치열한 경쟁이 예상됩니다. 데이터 3법의 개정으로 인해 데이터 거래 활성화를 인한 법적, 제도적 장치가 마련되었습니다. 위의 분석 결과를 종합해 보면 이 시장 자체의 매력도는 높지 않습니다. 하지만 이 시장에서의 주도권을 잡게 되면 그 영향력은 무궁무진하기 때문에 도전할 만한 가치가 충분합니다. 다만, 이 시장에서 성공하기 위해서는 기술이나 제품보다는 사업 경험 및 노하우가 중요한 요소로 작용 할 것입니다.

나) IPA 시장

① 시장 정의

RPA(Robotic Process Automation)은 단순하고 반복적인 사무 업무를 소프트웨어 프로그램으로 자동화하는 것을 말하며, IPA(Intelligent Process Automation)은 RPA에 인공지능이 결합되어 진화된 형태의 사무 자동화를 말하며 복잡하고 비반복적인 업무까지 처리할 수 있습니다. 주 52시간 근무제 도입으로 인력 운영의 어려움이 가중되고 있으며, 인공지능 기술의 발달은 IPA에 대한 관심을 증가시키는 요인이 되고 있습니다. 국내에서는 2016년 이후 은행, 보험, 카드사 등 금융권이 계약 관리, 보험증권 처리, 정보 조회 등 Back-Office 업무 중심으로 RPA 도입이 시작 되었으며, 2017년 이후에는 주 52시간 근무제 도입이 가시화 되며 제조, 물류, 공공 등 전 산업영역에서의 RPA에 대한 관심이 확산되고 있습니다. 또한, 20~30% 비용 절감 효과, 귀찮은 반복 작업의 자동화에 따른 근로자의 업무 만족도 제고 등으로 우호적인 분위기가 확대되고 있으며, 규제 대응, 업무 정확도, 업무 생산성, 인력 운영 유연성 등에서 90% 이상의 만족도를 보이며, RPA를 경험한 부서의 78% 이상이 추가 도입을 원하면서 기도입 조직을 중심으로 지속적인 수요가 발생하고 있습니다. 여기에서 더 나아가 RPA에 인공지능 기술을 접목시키면 복잡하고 비반복적인 업무까지 처리할 수 있으므로 시장의 수요는 더 커질 것으로 예상됩니다.

② 시장 분석

IPA시장은 RPA에 인공지능 기술을 접목해야 하므로 기술 장벽이 존재 하며, IPA는 신기술제품으로 RPA를 대체, 보완합니다. 그리고 IPA는 기술 기반 제품으로 실제 프로세스에 적용하기 위한 데이터를 구매자가 공급하므로 공급자의 협상력은 높지 않으며, 구매자의 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 글로벌 시장에서는 Ui Path, Automation Anywhere, Blue Prism, Nice, Pegasystems 5개 기업이 치열하게 경쟁하고 있으나, 아직 국내에서는 IPA 시장을 주도하는 업체가 존재하지 않습니다. 주 52시간 근무, 주 4일 근무 등 노동 시간 단축을 위한 환경이 조성되고 있기 때문에 IPA 시장이 활성화되기 위한 여건이 만들어지고 있습니다. 위의 분석 결과를 종합해 보면 이 시장 매력도는 높다고 판단됩니다. B2B 또는 B2G 시장에서 경쟁력을 갖기 위해서는 IPA 시장을 선도할 수 있는 기술, 제품 및 사업 경쟁력이 뒷받침되어야 할 것입니다.

다) 디지털트윈 시장

① 시장 정의

디지털트윈은 현실 세계에 존재하는 물리적 대상의 형상, 성질, 상태 등의 정보를 디지털 세계에 동일하게 구현하는 시장을 말합니다. Gartner는 2017년과 2018년에 디지털트윈을 디지털 변혁 시대를 맞아 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 지속적으로 언급하고 있습니다. 또한, 사물 인터넷, 빅데이터, 인공지능, 사이버물리시스템 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전하고 보편화됨에 따라 이들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상시키고자 하는 요구가 확산되고 있는데, 이러한 요구를 충족하기 위한 중요한 기술 트렌드로서 디지털트윈이 주목 받고 있습니다. 즉, 컴퓨터에 구현된 디지털트윈(가상 모델)은 대상 객체(물리적 자산)와 연동하여 현실 상황을 반영하면서 현실에서 발생할 수 있는 상황을 예측하거나 운영 최적화 조건을 알려주는 등 산업 경쟁력 강화의 주요 수단으로 인식되고 있는 것입니다. 디지털트윈은 제조, 전력, 의료, 항공, 자동차, 스마트 도시 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용 되어 혁신적인 변화를 가져 올 것으로 기대하고 있습니다.

② 시장 분석

디지털트윈 시장은 데이터와 지능의 통합이 요구되므로 진입 장벽이 매우 높으며, 신기술제품의 영역으로 아직까지 대체재는 존재하지 아니합니다. 디지털트윈으로 데이터의 자산 가치가 상승하면서 데이터 공급자의 협상력이 높아질 것이며, 생산성 개선은 물론 다양한 사회문제까지 해결할 것으로 기대되면서 제조 이외에 교통, 도시 분야까지 적용 분야가 확대되면서 구매 수요가 급증할 것입니다. 국내에서는 시장이 형성되는 단계이고, 디지털트윈 관련 기술 제품을 보유하고 있는 국내 기업은 찾기 어려운 상황입니다. Gartner는 디지털트윈에 대한 시장의 기대치가 정점에 도달했으나, 향후 5~10년 동안 시장에서 다수의 실패 사례와 소수의 성공 사례가 혼재될 것으로 예상하고 있습니다. 이를 종합해 보면, 동 시장의 매력도는 매우 높다고 볼 수 있습니다. 이 매력적인 시장의 지배자가 되기 위해서는 데이터, 기술 및 사업 경쟁력을 모두 갖추고, 철저한 계획과 실행이 동반되어야 합니다.

라) 증강 분석 시장

① 시장 정의

증강 분석(Augmented Analytics)은 의미 있는 인사이트 도출을 자동화하기 위해 기계학습(Machine Learning)과 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)을 결합한 것을 의미합니다. 가트너는 2017년 증강 분석 개념을 처음 소개하면서, 데이터 분석 리더들이 도입해야 할 분석 시장의 "파괴적인 차세대 물결”이라고 표현했습니다. 비즈니스 분석에서의 증강 분석은 데이터 분석 프로세스의 효율성을 높이고, 현업 종사자들에게 몇 초 만에 데이터 기반 질문에 대답할 수 있는 도구를 제공하여 기업이 경쟁 우위를 점할 수 있도록 돕습니다. 증강 분석은 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI) 도구가 인공지능을 활용해 최종 사용자의 작업을 효율화하기 때문에 더 많은 주목을 받고 있으며, 핵심 요소는 기계학습, 자연어 생성, 인사이트 자동화입니다.

② 시장 분석

증강 분석 시장은 신규 진입으로 인한 진입 장벽이 매우 높고, 대체재는 아직까지 존재하지 아니합니다. 관련 기술제품을 상용화한 사례 또한 확인되지 아니하였습니다. 또한, 사회 전반에 인공지능을 활용한 자동화에 대한 관심이 높아지고 있기 때문에 증강 분석 기술제품의 활용이 가능한 시장 여건이 조성되고 있습니다. 이를 종합해 보면 이 시장의 매력도는 매우 높다고 판단됩니다. 이 시장에서 성공하기 위해서는 우수한 기술력과 사업 경쟁력이 반드시 필요합니다.

마) AI 전문 상담 시장

① 시장 정의

인공지능전문 상담 시장은 인공지능 기반의 챗봇 등을 이용하여 사람이 해 오던 전문 상담을 보조, 대체하는 것을 목적으로 하는 시장을 말합니다. 그 중에서도 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기반 기술이 발전하고 있는 가운데 사용자가 체감할 수 있는 인공지능 상담 챗봇이 전 산업 분야로 확산되고 있습니다. 인공지능 상담 챗봇은 스마트 기기 및 모바일 커뮤니케이션의 보편화와 대화형 인터페이스의 대중화에 따라 급속하게 성장하고 있습니다. 민간부문은 '대화형 커머스’, 공공부문은 '민원, 행정'분야에 챗봇의 활용이 집중되어 있고, 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 분야가 확대되는 중입니다.

② 시장 분석

인공지능 전문 상담 시장은 쌍방향 대화 기술을 기반으로 해야 하므로 기술 장벽이 존재하며, 기존의 단순 질의 응답이 가능한 챗봇 시장을 보완, 대체합니다. 대중이 인공지능 기술을 실질적으로 체감할 수 있는 가장 보편적인 기술제품 시장이므로 시장 수요가 폭발적으로 증가 할 수 있으며, 공급자와 구매자의 협상력 자체는 높지 않습니다. 단순 질의 응답 기반 챗봇 시장의 경쟁은 치열하나, 기술 장벽으로 인공지능 전문 상담 영역은 이제부터 본격적인 경쟁이 시작될 예정입니다. 정부가 2019년 1월 발표한 '데이터, AI 경제 활성화 계획'에 따라 관련 기술 산업에 대해 우호적인 정책을 펴고 있어 시장 환경은 양호한 것으로 판단됩니다. 이를 종합해 보면, 동 시장의 매력도는 높다고 볼 수 있습니다. 다만, 이 시장의 주도자가 되기 위해서는 지속적인 기술 개발뿐만 아니라 기술제품을 활용한 성공적인 사업화 경험과 노하우가 동반되어야 합니다.

바) IVA 시장

① 시장 정의

IVA(Intelligent Virtual Assistant)는 지능형 가상 비서로 개인 비서처럼 사용자가 요구하는 작업을 처리하고 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 소프트웨어 에이전트를 말합니다. Amazon의 'Alexa', Google의 'Google Assistant', 삼성전자의 '빅스비', Naver의 '클로바', 카카오의 '카카오 아이' 등이 IVA에 속한다고 할 수 있습니다. 현재 IVA는 예약, 주문, 실행, 날씨 확인, 가전제품 동작, 음악 재생 등의 단순한 업무를 수행 할 수 있으나, 미래에는 복잡하고 난해한 업무까지 처리할 수 있을 것으로 예상됩니다.  

② 시장 분석

IVA 시장은 텍스트뿐만 아니라 음성 처리 기술이 필요하므로 일정 수준의 기술 장벽이 존재하며, 기존에 없었던 신기술제품 영역에 해당하므로 대체재는 없습니다. IVA는 자체 플랫폼을 통해 자연스럽게 데이터 수집을 할 것이므로 공급자의 협상력이 크지 않을 것이며 인간의 편의성을 극대화함으로써 미래에는 1인 1 IVA 시대가 도래할 것으로 예상됩니다. 글로벌 IT 기업들뿐만 아니라 국내 대기업들도 IVA 개발에 적극적으로 참여하고 있으므로 기술 경쟁이 심화될 것으로 예상됩니다. 또한, 데이터 3법의 개정으로 인해 데이터 활용성이 대폭 증가하였기 때문에 IVA 이용을 위한 환경은 크게 개선되었습니다. 위의 모든 내용을 종합해 볼 때, 기술 경쟁이 치열하지만 시장의 잠재 성장 가능성이 매우 크기 때문에 기술력이 뒷받침되는 기업에게는 매력적인 시장이라고 볼 수 있습니다.

다. 경기변동 및 계절적 요인

인공지능은 '모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 나아가는 4차산업혁명의 핵심이며, 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창하면서 성장하고 있습니다. 인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, Statistica가 2018년에 발표한 자료를 토대로 추정하면 2019년 13조 원에서 2025년 137조 원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

당사의 모든 제품은 빅데이터 및 인공지능 기술 기반 제품으로 가파른 성장을 기대하고 있으며, 2016년부터 2020년까지 각 제품의 매출이 꾸준하게 증가하고 있는 것으로 볼 때, 향후에도 경기변동의 직접적인 영향을 받지는 않을 것으로 예상됩니다.

라. 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 경쟁상의 강점과 단점

(1) 제품별 경쟁력

(가) 썸트렌드

1) 데이터 비교 우위

당사는 경쟁사 대비 가장 오랜 기간 동안 데이터를 수집해왔으며, 이에 가장 많은 정형·비정형 데이터를 보유하고 있습니다. 더불어 수집 채널의 다양화를 지속적으로 추진하여 기술 제품의 우위성과 안정성, 확장성을 확보하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다.

타사와 수집 기간, 수량, 수집 채널을 기준으로 비교하였을 때, 당사가 데이터 보유량, 기간, 수집 채널 등 전반적인 부분에서 가장 우위에 있는 것을 확인할 수 있습니다. 당사의 수집된 데이터를 통한 기대 효과는 다음과 같습니다.

썸트렌드 경쟁사 데이터 수집 및 분석 범위 비교

2) 기술 비교우위

당사는 완성도 높은 빅데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 컴퓨터가 실세계 혹은 특정 영역의 지식을 처리할 수 있도록 지식베이스를 구축하여 지능형 소프트웨어가 보다 원활히 수행될 수 있도록 하였습니다.

자연어처리 시스템과 Deep AI를 이용하여 다양한 산업에 종사하는 고객의 만족을 위해 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 분석 결과를 다시 학습에 이용하는 등 적합성과 정확성, 범용성을 높이는 사이클을 구성하고 있습니다.

소셜미디어의 폭발적인 성장으로 생성되는 방대한 소셜빅데이터 분석을 위해 트렌드맵을 개발했습니다. 더불어 결과적으로 사용자가 인사이트를 쉽게 제공받을 수 있도록 Visual Repository를 통해 산재해 있는 데이터를 조직화하고 인사이트를 추출할 수 있도록 하고 있습니다. 썸트렌드에 포함된 기술을 경쟁사 제품과 비교한 결과는 다음과 같습니다.

썸트렌드 경쟁 제품 기술 비교 우위

3) 기능 비교 우위

썸트렌드에서 제공되는 장기간의 데이터 분석을 활용하여 기업들은 광고, 기획 및 마케팅을 고도화할 수 있으며 그에 따른 경제적 가치 창출을 할 수 있습니다.

썸트렌드 경쟁 제품 기능 비교 우위

(나) AI Solver

AI Solver은 당사 자체 기술력을 이용한 인공지능 기반 통합 해결사입니다. 데이터와 인공지능을 활용해 예측, 탐지, 발굴을 통합적으로 수행할 수 있다는 특장점이 있습니다. AI Solve는 기업이 가지고 있는 문제에 대한 해결을 제공하기도 하며 기업에 필요한 로봇 프로세스 자동화(Robot Process Automation)를 위한 요소 기술이기도 합니다.

AI Solver는 높은 기술 수준과 세분화된 기능, 참신함으로 타사 대비 경쟁우위를 선점하고 있습니다. AI Solver의 경우 국내외를 통틀어 거의 유일하다고 할 수 있을 정도로 새로운 인공지능 기반 문제 해결 제품입니다.

특히 당사가 보유한 탐지, 예측, 시뮬레이션 기능 등은 국내에서는 경쟁자가 거의 전무한 상황입니다. 금융, 무역, 공공 기관 등 다양한 분야에서 이미 활용되고 있는 AI Solver와 달리, 국내에서 인공지능 기반 기술 서비스를 하고 있는 뷰노(인공지능 기반 의료영상분석장치 소프트웨어), 루닛(인공지능 기반 의료 데이터 판독 소프트웨어), 아이젠글로벌(딥러닝 모형의 결과를 분석하고 관리하는 인공지능 금융 플랫폼) 등 스타트업들은 금융, 의료 등 일부 분야에서만 한정된 서비스를 하고 있거나 아직 다양한 레퍼런스를 보유하고 있지 않은 경우가 많습니다.

(다) AI Report

AI Report는 국내에서뿐만 아니라 전 세계적으로도 경쟁 제품을 찾아보기 어려운 세계 유일의 시스템입니다. 당사의 AI Report는 수집, 분석, 인사이트 발굴에 이르는 과정을 기계학습, 시각화, 자연어 생성 기술을 이용하여 완전 자동화해 로봇이 리포트를 작성하도록 하는 시스템입니다. 이 기술은 사람이 놓칠 수 있는 반복적 분석을 통한 검증, 비교 분석까지 수행할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 주가 분석 리포트의 경우 증권사 애널리스트가 커버할 수 없는 모든 종목을 대상으로 향후 전망과 종목의 현황에 대해 리포트를 작성합니다. 주가 분석 리포트 이외에도 트렌드 분석, 브랜드 분석, 관광 분석에 이르는 다양한 분석 리포트가 제작되어 있습니다. 다른 경쟁사와 비교했을 때, 당사와의 기술력 차이로 아직까지 시장에서 AI Report와 유사한 형태의 제품을 출시한 기업을 찾아볼 수 없습니다

(라) AI Agent

1) AI Chatbot 기능 비교

챗봇 시장에서 확인 가능한 경쟁사별 제품을 직접 사용하여 비교 분석했습니다. 언론에 배포된 공개적으로 사용 가능한 챗봇을 직접 비교함으로써 성능과 기능, 유용성 측면에서 비교 우위를 확인하기 위함입니다.

국내외 금융권에서는 2017년 초부터 본격적으로 챗봇을 도입하였습니다. 아래 표에서 당사에서 구축한 '우체국금융'과 타 금융 기관의 챗봇의 기능을 비교한 결과는 다음과 같습니다.

2) AI Chabot 서비스 비교 우위

챗봇 서비스에서 가장 중요한 점은 자연스러운 대화를 이끌고 정확한 정보를 제공할 수 있어야 한다는 것입니다. 이를 확인하기 위하여 제품 성능 비교 테스트를 하였으며, 객관적인 비교를 위해 실제 상용화된 서비스를 기준으로 선별해서 실시하였습니다. 경쟁 기업별로 언론 및 홈페이지에 언급된 '챗봇 구축 성공' 사례를 기반으로 웹사이트 및 모바일을 확인하였으며, 그 중 실제로 확인이 가능한 서비스인 당사의 AI Chatbot 제품이 도입된 우체국금융의 '우정톡톡'과 와이즈넛의 고려대 안암병원 챗봇을 비교 테스트 하였습니다. 비교 테스트 항목은 다음과 같습니다

위의 8가지 항목을 비교한 결과 반복 질의 확인 기술은 두 제품 모두 확인 가능했으나, 그 이외의 7가지 항목은 당사의 우정톡톡에서만 확인 할 수 있어 성능의 차이가 분명하게 드러났습니다.

3) Smart Helper

Smart Helper는 한 번의 검색으로 콘텐츠, 어드바이스, 게시판 등의 통합검색 결과를 제공하며, 자동 완성 기능을 제공하여 사용자의 의도에 맞는 검색어를 빠른 시간 내에 제공합니다. 또한 영문으로 검색 시에도 자동으로 한글로 변환하여 사용자가 찾고자 하는 콘텐츠를 제공하는 한영 자동 변환 기능이 포함되어 있습니다. 또한, 동의어 사전을 이용하여 검색한 키워드와 연관성 있는 검색어 목록을 표시하여 검색 편의성을 제공하며, 검색어 확장 및 검색 재현율을 향상시킵니다.

(2) 브랜드 이미지

당사의 인공지능 및 빅데이터 기술을 이용한 다양한 제품들은 이미 수 년 전부터 다양한 언론, 기관 등에서 인용되는 등 신뢰성 및 공신력을 인정받아 왔습니다. 이미 20년간 누적된 278억 건 이상의 국내 최다 데이터를 보유하고 있고 당사의 독보적인 기술력으로 경쟁사 대비 높은 분석 정확도를 보이고 있어 언론사, 기업, 공공, 정부기관 등에서는 가장 먼저 바이브컴퍼니를 찾고 있습니다.

마. 진행 및 향후 추진하려고 하는 사업

당사가 각 제품별로 진행하고 있거나 계획 중인 사업은 다음과 같습니다.

1) 썸트렌드

2) AI Solver

3) AI Report

4) 핀테크사업

당사는 자본시장과 디지털자산시장이 인공지능과 빅데이터 기술을 바탕으로 혁신을 이루어 낼 것으로 기대하고 있습니다. 즉, 투자정보의 수집 및 분석, 판단 그리고 투자 포트폴리오 구성, 매매/운용이 이뤄지는 자산운용시장과 고객투자 진단, 상담 및 자문 등 금융상품 판매/영업 시장, 그리고 블록체인기술을 바탕으로 새롭게 부상하는 디지털자산시장 등 전분야에서 AI의 활용이 확대될 것이라 판단하여 인공지능 핀테크기업인 ㈜퀀팃을 자회사로 편입하였습니다.

㈜퀸팃은 증권등 전통적 금융자산뿐만 아니라 디지털자산의 투자/운용/관리를 자동으로 할 수 있게 해주는 AI를 제작, 이용할 수 있도록 하는 플랫폼인 FINTER를 자체 개발하여 보유하고 있으며, 최근 빠르게 이루어지고 있는 ‘자본시장의 Digital화 / Digital자산시장의 자본시장화’의 혁신을 주도할 수 있을 것으로 기대합니다.

[퀀팃의 Core Competency: FINTER(Finance Interface)]

금융 Big Data, 금융 AI Model 제작 Tool 및 표준 Model 및 Trading 기능을 Python/REST/C++ API로 제공하여 이를 기반으로 로보어드바이저, 펀드상품, 금융 모델 등 다양한 금융 AI서비스를 효율적으로 개발, 공급할 수 있는 플랫폼입니다.

FINTER core

FINTER는 데이터 수집, 구조화 및 API제공, Model 개발 및 생산, Model 기반 자산운용 실행 전 과정을 표준화된 Framework 및 Protocol을 기반으로 초저지연, 초고성능(scalable)처리를 수행합니다.

FINTER 플랫폼

(주)퀀팃의 핵심 사업 영역은 다음과 같습니다.

2. 주요제품 등에 관한 사항

가. 주요 제품 등의 매출현황

나. 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. 주요 원재료에 관한 사항

가. 매입 현황

나. 가격변동 추이 및 가격 변동 요인

당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 생산 설비에 관한 사항

가. 현황

나. 최근 3년간 변동사항

5. 매출에 관한 사항

가. 매출 실적

나. 판매조직

당사는 각 사업부에서 사업부에 특성에 맞는 판매 및 영업조직을 가지고 있으며, 기술인력과 유기적인 관계를 유지하고 있습니다.

다. 판매경로

라. 판매전략

당사가 판매하는 대표 제품은 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent로 각각의 주요 수요처는 크게 B2G와 B2B, B2C로 구분할 수 있습니다. 수요처에 맞는 적절한 사업 마케팅 전략을 통해 사업 매출을 확대할 계획입니다.

(1) B2G 판매 전략

당사의 최근 5년 매출 데이터를 살펴보면, 대기업 중소기업 등 민간과 공공 산업의 매출 구성이 민간(49.7%), 공공(50.3%)으로 공공 영역에서의 매출 비중이 민간 못지 않게 크게 차지하는 편으로 앞으로의 판매 전략에서 중요한 부분을 담당합니다.

4차산업혁명이 도래하면서 공공 영역에서의 인공지능 및 빅데이터 기반 기술은 점점 활용도가 높아지고 있는 추세입니다. 이에 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 18년부터 DNA 대책으로 '데이터 산업 활성화 전략', '인공지능 R&D 전략’을 시작으로 올해 2019년 1월 16일 AI 경제 활성화 계획을 발표했습니다. 해당 내용은 데이터와 인공지능의 분야별 육성과 융합을 추진하는 것으로 정부 차원의 다양한 빅데이터 및 인공지능 사업이 성장하고 있는 추세입니다.

당사는 이미 지난 해부터 정부에서 추진 중인 다양한 사업에 참여 중입니다. 정부에서는 2017년부터 이에 대한 고민을 통해 2019년 체계적으로 데이터를 축적하고 개방을 확대하기 위해 총 1,516억 원 규모의 빅데이터 플랫폼 및 센터 공모 사업을 진행 중으로 이에 당사가 금융과 유통 분야에서 빅데이터 센터로 참여하고 있습니다. 또 양질의 데이터 유통 기반을 구축하기 위한 사업으로는 데이터 바우처 사업이 진행 중으로 이 역시 당사가 데이터 공급기업으로 선정돼 데이터를 활용하기 어려운 중소기업들을 대상으로 데이터를 원활하게 공급하는 사업에 참여하고 있습니다. 또, 정보 주체 중심의 데이터 활용사업을 확대하기 위해 대국민 활용성이 높은 금융, 통신 등 분야에서 본인 동의 하에 개인 데이터의 활용을 지원하는 마이데이터 활용사업에도 참여해 에너지 분야에서 ‘에너지 마이 데이터를 활용한 사용자 맞춤형 절감 사업’을 진행 중으로 조금씩 개선의 움직임에 동참하고 있습니다.

당사는 향후에도 해당 사업들을 지속적이고 주도적으로 추진해나갈 예정이며, 또한 데이터 경제 시대에 신산업 육성을 위해서는 인공지능(AI), 클라우드, 사물인터넷(IoT) 등 신기술을 활용한 데이터 이용이 필수적인 바, 지난 1월 데이터 3법이 개정됨에 따라 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히고자 하는 시도가 이뤄지는 등 다양한 노력이 시도되고 있어 당사의 역량을 활용할 기회가 더 확대될 전망입니다.

또, 당사는 올해 스마트시티 연구소를 설립해 AI 기반 주력 제품인 소셜 시뮬레이션을 이용한 다양한 스마트시티 사업을 추진할 예정으로 ▲도시행정 디지털트윈 연구용역('18 ~'22, 전자통신연구원) ▲지하공동구 디지털트윈 연구용역('20~'24, 전자통신연구원) ▲도심환경을 고려한 폭염 저감 기술 최적화('20 ~'23, 행정안전부), ▲전력연구원 안전재난 디지털트윈 구축 사업('20 ~'24, 한국에너지기술평가원) 등 장기 프로젝트가 계획되어 있으며 그 외에도 행정안전부의 '지역별 사회재난안전도 진단지능형 플랫폼 개발’ 사업 등 8개의 관련 분야 과제를 기획 중입니다.

(2) B2B 판매 전략

당사의 최근 5년간 매출 데이터에 따르면 대기업과 중소기업의 매출 비중은 각각 44.8%와 55.2%로 균형을 이루고 있습니다. 중소기업의 경우 단위 집행 금액은 대기업에 비해 적지만 다수의 거래처가 존재해 매출 규모를 형성하고 있습니다. 따라서 대기업과 중소기업으로 나눠 균형적인 판매 전략이 필요합니다.  

(가) 대기업

어느 정도 기반이 형성된 대기업의 경우 맞춤형 솔루션 및 서비스를 선호합니다. 현재 당사의 대형 고객사들의 경우 당사의 범용 서비스로 시작해 맞춤형 서비스를 제공하는 프리미엄 서비스로 발전한 사례가 다수 있습니다. 예를 들어 수 년간 범용 빅데이터 분석 서비스인 썸트렌드 Biz를 사용하다가 맞춤형 빅데이터 분석 서비스인 썸트렌드 Pro 서비스를 추가로 이용 중인 삼성전자나 대홍기획 등을 들 수 있습니다.

따라서 당사의 기존 범용 서비스를 이용 중인 고객을 대상으로 한 전략적 접근이 필요하며, 연내 유튜브 채널 분석 추가 등 추가 개발을 통해 당사 서비스를 업그레이드 해 판매할 계획이 있습니다.

또한 대형 고객사의 업무 편의를 높이기 위해 자동화 분석 보고서인 AI Report 기능을 썸트렌드에 탑재해 서비스를 제공할 것이며, 2021년까지 민간기업 최초로 빅데이터 거래소를 구축해 금융 데이터 API를 가공 및 판매할 뿐만 아니라 유통 데이터, 리뷰 데이터 등을 결합해 맞춤형 데이터를 판매할 예정입니다.

(나) 중소기업

중소기업일수록 비용 문제로 빅데이터나 인공지능 솔루션 및 서비스를 도입하는 데 한계가 있습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부 사업인 데이터 바우처 사업을 적극 활용해 중소기업에 제공할 예정입니다.

데이터바우처 사업은 중소기업 등에 데이터 활용에 필요한 데이터 구매 또는 가공 비용 지원을 통해 데이터 거래를 활성시키기 위해 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 진행하는 정부사업으로 공급 사업자로 선정되면 정부지원금을 받을 수 있으며 요건을 갖춘 수요기업은 무료로 양질의 데이터를 얻을 수 있게 됩니다. 당사는 지난해부터 2년 연속 데이터바우처 공급 사업자로 선정돼 해당 사업을 진행 중입니다. 지난해에는 썸트렌드 Biz 서비스만을 공급했으나 올해부터는 추가적으로 썸트렌드 Review+서비스까지 공급해 데이터바우처를 통한 상품 판매가 급증했습니다. 썸트렌드 Review+의 경우 추후 관광, 맛집, 숙박, 가전 분야 서비스로 추가 개발을 진행 중으로 론칭 시 데이터바우처를 통한 매출 증대가 기대됩니다.

(3) B2C 판매전략

기존 매출 구조는 B2G, B2B 판매 위주로 이뤄졌으나 B2C 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌드 서비스를 필두로 B2C 서비스 사업 분야를 확장해 매출 다변화가 가능해질 전망입니다.

현재 썸트렌드(퍼블릭)는 무료 서비스로 제공되고 있으나, 2차 개발 단계에서 주식, 뷰티, 랭킹, 여행 등의 서비스를 추가하고 인공지능 리포트를 포함한 다양한 형태의 콘텐츠를 유료 서비스로 출시할 예정으로 개인 고객들을 대상으로 한 새로운 수익원을 창출할 것으로 기대됩니다.

(4) 상품별 판매전략

(가) 썸트렌드

1) 소셜리스닝 시장

소셜리스닝 분야의 대표 타깃은 대기업, 광고기획사, 광고대행사 등으로 산업별 소셜 데이터 활용 수요 증가에 따라 특히 기존 대기업에서 많이 활용되었으나 중소기업 등으로 확대되고 있습니다. 썸트렌드 플랫폼의 B2C화와  Review+로 여행, 숙박, 맛집 등 다양한 분야에서 소셜 데이터뿐 아니라 리뷰 데이터를 심층 분석한 서비스로 시장을 공략할 것입니다.

2) 인공지능&빅데이터 활용을 위한 교육 시장

빅데이터 분석 도구를 활용한 인사이트 발굴에 대한 수요가 점점 커짐에 따라 인공지능&빅데이터 활용을 위한 교육 시장 또한 커지고 있는 상황입니다. 이런 니즈에 부합하도록 당사는 선도적으로 나서서 기업뿐만 아니라 일반 대중도 인공지능&빅데이터의 원활한 활용이 가능하도록 썸트렌드 플랫폼을 대중화 시키고, 기업 및 대학교와의 협업을 통해 '비즈니스 애널리틱스’, '빅데이터 분석 및 인사이트 발굴’ 과정 등을 개설해 시장을 개척할 계획입니다.

3) 데이터 거래 시장

현재 기획 중인 신규 서비스 영역으로 당사가 약 10년간 소셜 데이터를 수집, 정제, 가공, 분석, 인사이트 발굴 경험을 통해 쌓아온 노하우를 바탕으로 금융 데이터뿐 아니라 이종 데이터 거래를 포함하는 데이터 유통/거래 플랫폼을 설립해 수익 모델을 창출할 계획입니다.  또한 자체 수집 데이터인 소셜 데이터, 금융 데이터 이외에 타사가 보유 중인 유통 및 리뷰 데이터 등을 결합해 2022년까지 맞춤형 데이터 거래소를 설립할 계획입니다.

(나) AI Solver

1) 디지털트윈 시장

디지털트윈 시장은 최근에 두각을 나타내기 시작한 신기술 제품의 영역으로 아직까지 주목할 만한 경쟁자가 없는 상황입니다. 당사는 이미 세종시, 부산시 등 스마트시티 디지털트윈 사업 마스터 플랜 구축 사업 주관사로 선정되어 성공적으로 사업을 완료했으며, 다수의 스마트 시티 연구과제를 통한 기술 개발로 해당 분야의 선도 기업으로 포지셔닝돼 있으며 올해에도 다수의 추가 사업을 기획하고 있습니다. 디지털트윈 시장의 경우 국내 성공 사례를 밑바탕으로 해외 기업인 Snap4City, DOXA, Citibeats, 화웨이, Replica 등과의 협업을 통해 스마트시티 관련 네트워크를 구축하고 해외 시장에 진출해 저변을 확대할 계획입니다.

2) IPA 시장

공공 영역에서 당사가 최초로 인공지능 기반 대부업 상시 감시 시스템, 인공지능 기반 무역금융 사기 탐지 시스템 등을 개발해 인공지능을 기반으로 한 문제 해결 솔루션을 제공 중으로, 맞춤형 IPA 솔루션을 개발해 금융권을 비롯한 제조, 물류 등 전 산업군으로 확산시킬 계획입니다.

3) 테크핀 시장

금융권에서의 데이터 및 인공지능 활용 사례는 점점 많아지고 있는 추세로 해당 기술이 가장 많이 활용되고 있는 영역이기도 합니다. 자산 운용사나 증권업을 타깃으로 기존 레퍼런스를 기반으로 한 특화 시장을 개척할 예정입니다. 이미 관계 회사인 퀀팃과 함께 예측 모델인 에베레스트를 테스트 중이며, 삼성자산운용에 금융위험조기경보 솔루션인 EWS를 공급한 바 있습니다. 이를 기반으로 테크핀 B2B 영업 전략을 강화할 계획이며, 추후 B2C 시장으로 진출해 혁신 플랫폼 증권사 시장으로의 확장을 계획 중입니다.

(다) AI Report

1) 증강분석 시장

현재 당사가 AI Report를 세계 최초로 개발해 경기관광공사 등에 서비스를 제공, 상용화에 성공한 바 있습니다. 이러한 레퍼런스를 기반으로 실제 리포트 작성에 대한 수요가 많은 대학생, 직장인, 일정 규모 이상의 기업 등을 대상으로 한 영업이 가능합니다. 실제로 올해 고려대학교와 협약을 통해 AI Report를 활용한 지자체 축제나 관광 사업을 추진할 예정이며 2021년에는 데이터 거래 서비스에 AI Report 서비스로 분석 및 결과까지 제공해 활용 영역을 확대해 시장 진출에 나설 예정입니다.

(라) AI Agent

1) AI 전문상담 시장

이미 상담지식 관리 시스템 영역에서는 당사가 금융권을 중심으로 우위를 점하고 있습니다. 기존에 널리 금융권에서 사용되던 당사의 Smart Helper에 AI Chatbot을 결합해 더욱 스마트한 전문상담 시스템을 개발할 계획으로 올해 1월부터 한국기술대학교와 지능형 챗봇 서비스 도입 관련 POC를 진행 중이며, 해당 성공 사례를 밑바탕으로 전국 모든 대학교로 확산시킬 계획입니다.

(5) 마케팅 전략

당사의 마케팅 전략은 기술제품들의 대외 인지도를 높이기 위한 브랜딩과 세일즈를 위한 마케팅 전략을 포함합니다. 당사가 보유한 기술제품들이 주로 B2B 내지 B2G 영역에서의 활용이 큰 바, B2C에 비해 마케팅 진행 시 고객 반응 민감도가 즉각적이지 않기 때문에 장기적인 관점에서 꾸준한 브랜딩에 집중하는 것이 중요합니다. 특히 당사의 경우 '최초’의 기술개발 사업자인 동시에 실제 고객사에 제공한 레퍼런스를 함께 보유하고 있어 해당 내용을 콘텐츠로 적절히 활용 시 기업이나 기관에게 크게 어필할 수 있는 요인이 됩니다. 따라서 대외 브랜드 인지도 제고를 위한 언론홍보 및 키워드/리타겟팅 마케팅을 포함, 콘텐츠 마케팅 등을 중점적으로 수행하고 온라인에서 오프라인까지 전략을 점차적으로 확대해 나갈 계획입니다.

또한 기존 B2B, B2G에 한정하여 고정돼 있던 서비스 및 솔루션의 가격 수준을 다변화해 당사가 추진하고자 하는 B2C 비즈니스 모델을 확대할 수 있도록 진행 중이며, 기존에 진행하지 않았던 다양한 프로모션 등을 추진해 신규 고객 확보에 주력할 것입니다. 당사의 2019년 매출액을 기준으로 2년 이상 장기 거래 업체 비중인 무려 78.7%에 달해 한번 당사의 서비스 및 솔루션을 이용하면 장기 고객이 될 확률이 높으므로 신규 고객을 확보하는 것이 매출 증대를 달성하는 데 핵심 요소가 될 것으로 보입니다.

(가) 대외홍보(PR)

대외홍보(PR)는 불특정 다수의 일반 대중을 대상으로 기업 및 브랜드의 이미지 제고나 홍보 등을 목적으로 전개하는 커뮤니케이션 활동을 뜻합니다. PR은 목적, 활동 매체, 방법 등에서 광고보다 그 범위가 넓으며 특정 고객을 타깃으로 하지 않고, 당사에 대한 인지도가 낮은 사람을 포함해 잘 알고 있는 이용자에까지 폭넓게 당사에 대한 이해도를 높일 수 있다는 특징이 있습니다.

단기적으로 효율을 내기는 어렵지만 장기적인 관점에서 기업의 브랜딩 작업을 수행 시에 필수적인 전략으로써, 특히 B2B나 B2G 고객사를 대상으로 하는 당사의 비즈니스 모델 특성 상 B2C모델에 비해 제품을 선택할 때 기업의 평판, 인지도를 파악 시 고객 민감도가 높은 편입니다. 따라서 당사의 신규 서비스 론칭이나 레퍼런스 확보, 프로모션 진행 시 대외홍보를 진행해 인지도 및 이미지를 제고하고 영업에 활용할 수 있는 근거 자료로 배포할 계획입니다.  

(나) 키워드/리타겟팅 광고 마케팅

키워드 마케팅이란 포털 사이트에서 정보를 검색할 때, 관련된 특정 단어가 가장 높은 위치에 나도록 하는 홍보 방법이며, 리타겟팅 마케팅이란 광고주의 사이트에 이미 방문했던 사용자 등 고관여 대상자에게 배너 형식의 광고를 송출하는 방식의 마케팅입니다.

키워드 마케팅의 경우 해당 분야에 대한 지식이 많지 않은 잠재 신규 고객에 어필할 수 있는 형태로 상단에 당사의 홈페이지를 링크 시킴으로써 브랜드를 어필할 수 있으며, 추가적으로 리타겟팅 마케팅을 활용해 한번 당사 사이트에 유입됐던 고객들을 대상으로 이미지적으로 지속적인 어필이 가능하다는 점에서 인지도 확보에 필수적이라 할 수 있습니다.

(다) 콘텐츠 마케팅

당사는 공식 홈페이지 이외에도 당사의 소식 및 서비스/솔루션 등에 대한 정보전달을 용이하게 하기 위해 인스타그램, 페이스북, 트위터, 유튜브 등 다양한 SNS 채널을 운영하고 있습니다. 특히 콘텐츠 마다 전달하기 적합한 SNS 채널이 따로 존재하기 때문에 각 채널의 성격에 맞춰 콘텐츠를 제작, 배포 시 높은 홍보 효과를 거둘 수 있습니다. 특히 프로모션을 진행할 때도 각 채널 성격에 부합하는 프로모션을 기획 시 적은 비용으로도 큰 마케팅 효과를 거둘 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 카드뉴스 형태로 페이스북 또는 인스타그램에 당사의 서비스를 알리는 간접적으로 콘텐츠 제작 시 잠재 고객들은 광고에 대한 거부감 없이 해당 내용을 유용한 콘텐츠로 받아들이며 자연스럽게 회사에 대한 이미지를 심어줄 수 있습니다. 또한 정보를 전달하는 콘텐츠를 제작하고 광고 집행 시, 원하는 타깃에 맞춰 노출 될 수 있기 때문에 일일이 아웃바운드 영업을 진행하는 것에 비해 거부감을 줄이고 효율이 보다 긍정적으로 나타날 수 있습니다.

당사는 기존에 해왔던 방식의 콘텐츠 마케팅 이외에도, 추가적으로 유용한 정보를 전달하는 DM이나 뉴스레터, 백서 등을 제작해 각 고객사의 산업군에 유용한 정보가 될 만한 트렌드 정보나 인사이트를 제공할 예정입니다. '바이브컴퍼니는 유용한 정보를 주는 전문가 집단’이라는 인식은 당사의 영업력에 막강한 밑바탕이 될 것입니다.  

(라) 퍼포먼스 마케팅

당사는 키워드 마케팅, 리타겟팅 마케팅, 콘텐츠 마케팅 등 다양한 마케팅 활동을 기반으로 유입된 이용자들의 행태를 수치화된 데이터로 분석해 더 효율적인 성과를 낼 수 있도록 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 어떤 유형의 이용자가 어떤 경로로 유입했고 당사의 콘텐츠에 어떻게 반응하고 있는지를 살펴, 성과가 좋았던 콘텐츠를 꾸준히 재생산하고 있습니다.

특히 신규 플랫폼인 썸트렌드 플랫폼의 경우 최대한 많은 일반 고객을 확보해야 추후 진행할 비즈니스에 기여할 수 있기 때문에 퍼포먼스 마케팅이 중요합니다. 현재 당사는 주기적인 썸트렌드 사용자 분석을 통한 기능 개선, 신규 기능 추가, 콘텐츠 개선을 끊임없이 진행 중이며, 그에 따라 썸트렌드의 방문자수는 지속적으로 증가하고 있는 추세입니다.

(마) 가격 전략 및 프로모션

과거 대기업 위주의 고객사 구성에서 점점 중소기업 고객사가 증가하는 추세이며, B2C 서비스 확대를 기획하고 있는 만큼 유연한 가격 정책을 수립하는 것은 필수입니다. B2C 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌드 유료화에서도 다양한 플랜을 구성한 맞춤형 가격정책을 고려하고 있습니다.

또한 썸트렌드의 회원 수를 늘릴 수 있는 회원가입 이벤트, 대학생/일반인을 대상으로 한 공모전, 우수 활동자 포상 이벤트 등 다양한 이벤트 및 서비스/솔루션 판매를 늘릴 수 있는 다양한 프로모션을 기획 중입니다.

6. 수주 상황

7. 시장위험과 위험관리

당사는 시장위험에 대한 노출이 중요하지 않으며 환위험, 이자율 위험, 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있지 않습니다. 또한, 외환 관련 포지션이나 손익이 발생한 적 없으며, 파생상품 계약을 체결하지 않았습니다. 향후 2년 간 이러한 계약을 체결한 계획이 없습니다.


8. 파생상품 등 거래 현황

당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.


9. 경영상의 주요 계약 등

당사는 사업보고서 제출일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약이 존재하지 않습니다.

10. 연구개발 활동

가. 연구개발 담당조직

(1) 연구개발 조직 개요

당사는 2020년 12월 기준, 정규직 중 약 40%(AI & Big Data 연구소+스마트시티연구소)가 연구개발 직원입니다. 당사의 연구개발조직은 크게 AI & Big Data연구소(자연언어처리연구소+자체 연구조직)와 스마트시티연구소로 구분됩니다.

(가) AI & Big Data 연구소

AI & Big Data 연구소는 자연언어처리연구소(등록인원 54명)와 사내 자체 연구 조직(17명) 간의 긴밀한 연구협력을 통해 빠르게 변화하는 인공지능 분야에 대응하며 지속적인 기술발전을 이루고자 합니다. 연구분야는 데이터 수집, 지식베이스, 자연어 처리, 기계학습 및 통계분석 모델링, 빅데이터, 시각화, 기술제품 개발로 나누어집니다. 당사의 핵심기술을 발전시키고 제품의 고도화를 위한 끊임없는 연구를 진행합니다.

ai&bigdata 연구소 조직도

(나) 스마트시티연구소

스마트시티연구소는 당사의 빅데이터 기술과 소셜 데이터, IoT 데이터 융합을 통해 도시의 구조적 문제를 분석하여 정책 실험을 검증하는 플랫폼을 구축하고자 합니다. 당사에서 정형/비정형 데이터를 분석하여 추출한 인사이트를 미시적인 개인의 행동 모형으로 재현하고, 사회 현상의 복합적 원인을 추정하여 시뮬레이션과정을 거칩니다. 이를 통해 도시문제를 회피 혹은 예방하여 지속가능 한 '스마트시티’를 만들어가는 것을 목표로 합니다. 연구분야는 도시재난안전분야, 도시환경분야, 정책 시뮬레이션이 가능한 디지털트윈 분야로 나뉩니다.

스마트시티연구소 조직도

디지털트윈 기술 적용 범위

나. 연구개발 비용

다. 연구개발실적

(가) 최근 3사업연도 중 수행한 내부과제

1) 방송 트렌드 변화 관찰을 위한 스코어링 기술
[적용사례]

* SBS TCI (Total Contents Impression, 콘텐츠 통합 노출 횟수) 지수

2) 소셜 네트워크 상의 브랜드 경쟁력 분석을 위한 스코어링 기술

[적용사례]

* A사 - 소셜 브랜드 지수

* B사 - 브랜드 디지털 지표

3) 라이프스타일 트렌드 변화 관찰을 위한 스코어링 기술

[적용사례]

* C사 -서울 시민 라이프 타입 및 특성 분류, 지수 개발

4) 주식 분석을 위한 주요 경제 뉴스 판별 기술

[적용사례]

* 주쓰(주식뉴스제공 플랫폼) (stocknews.some.co.kr)

* D사 해외 주식 뉴스 제공

5) 스마트 시티의 주차 혼잡도 분산을 위한 주차 혼잡도 예측 기술

[적용사례]

* A 프로젝트 - 주차 혼잡도 예즉서비스 적용

* A 프로젝트: 스마트 시티 개방형 데이터 허브 아키텍처 및 핵심 기술 개발 프로젝트

6) 불법 추심 탐지를 위한 기계 학습 및 규칙 기반 탐지 기술

[적용사례]

* E사 -대부업자 상시 감시 시스템 개발의 불법 추심탐지 기술 적용

7) 문서 요약을 위한 추출 및 추상 요약 기술

[적용사례]

* D사 - 경제관련 영문 뉴스 요약 시스템 구축

8) 감성 지식 사전 구축을 위한 감성어 추출 및 분류 방법 기술
[적용사례]

* 리뷰플러스 (www.reviewplus.kr) - 뷰티 도메인 감성 지식 사전 구축

* 리뷰플러스: 뷰티 리뷰 분석 서비스

9) 문서 군집화를 위한 비지도 학습 기반 군집화

[적용사례]

* 바이브컴퍼니 - Trendmap의 문서 샘플링 및 키워드 분석

10) 시계열 특성 탐지를 위한 시계열추이 학습 및 모델링

[적용사례]

* 바이브컴퍼니 - 인공지능 트렌드분석 보고서, 브랜드분석 보고서 등의 기본 추세분석

11) 데이터 특성에 따른 분석 컴포넌트 자동 매칭 모델링

[적용사례]

* 바이브컴퍼니- AI Report

12) 트렌드 분석을 위한 장기 트렌드 예측 모델링

[적용사례]

* 트렌드맵 - 패션, 음식 트렌드 키워드의 장기 트렌드 분석에 적용 중

13) 주요 질병의 위험도 알람을 위한 소셜 데이터 및 공공데이터(기상/환경/진료) 결합 예측 모델링
[적용사례]

* F사 - 국민건강 알람서비스 http://forecast.nhis.or.kr/menu.do

14) 리뷰데이터의 감성 요약분석을 위한 감성 스코어링 및 감성 기반 관광지수 산출 모델링

[적용사례]

*G사 - AI Report 관광지수 장표 및 감성분석 제공

15) 불린 쿼리 기반의 문서 필터 개발

[적용사례]

* 다수의 Trendmap 및 Contextual Finder 기반의 사업에 적용

* 금칙어 기반의 스팸 문서 처리 시스템에도 적용

16) 패턴 기반 문서 정제 엔진 개발

[적용 사례]

* 다수의 Trendmap 및 Contextual Finder 기반의 사업에 적용됨

17) 로보어드바이저 서비스(에베레스트) 개발

[적용사례]

*『에베레스트』는 코스콤 제2회 로보어드바이저 테스트베드를 통과하여 시스템의 안정성을 인증 받음

18) 사례기반 주가 예측 모형 개발

[적용사례]

* 바이브컴퍼니- 김대리 주식 보고서의 핵심 기술(상장된 모든 기업의 주가에 대한1개월/3개월/6개월 후의 상승 확률을 예측하여 제공함)

19) 인공지능 주식분석 보고서(김대리 주식 보고서)

20) 금융감성상태사전 구축

[적용사례]

*『금융감성상태사전』을 통해 분류된 분석대상(뉴스), 분석대상 별 키워드 빈도, 비율 등을 계산하여 금융감성을 개발하고, API의 형식으로 테이터를 제공

* 금융감성API를 통해 이용자들은 금융감성 카테고리, 일별 금융감성, 금융감성 긍부정 추이, 금융감성 뉴스URL 등을 조회할 수 있음

21) 주식뉴스검색을 위한 사전지식작업

[적용사례]

* 주식뉴스 서비스 “주쓰”에서 뉴스 검색의 기반 지식으로 활용

22) 분석 데이터 기반 보고서 자동 생성 및 발행 시스템의 설계 및 개발

[적용사례]

* 인공지능 보고서 시스템(http://tour-report.some.co.kr/)

* 김대리 주식 보고서 서비스에 자동 생성된 보고서를 제공

* 지능정보서비스확산사업에서 6종(지역여행분석보고서, 국내관광트렌드보고서 등)의 자동 보고서 생성 기능을 제공

* 융복합관광서비스사업화지원 과제를 위한 4종(호텔 분석 보고서, 관광지 분석 보고서 등)의 자동 보고서 생성 기능을 제공

* 로보트립(http://robotrip.some.co.kr/)에서 추천 받은 여행 코스에 대한 정보를 자동 보고서로 제공

23) 대용량 소셜 데이터 수집을 위한 병렬-분산처리 기술

[적용사례]

* 플랫폼 및 서비스 적용 사례: SOFIA 플랫폼, 썸트렌드

* 수집시스템 적용 사례: 인스타그램 수집기, 유튜브 수집기, 리뷰 수집기 등 비정형데이터 수집 시스템

24) 수집 데이터의 확장을 위한 도메인별 다양한 수집시스템 개발

[적용사례]

* 플랫폼 및 서비스 적용 사례: SOFIA 플랫폼, 썸트렌드, 문화관광융복합분석과제 등

* 수집시스템 적용 사례: 인스타그램 수집기, 유튜브 수집기, 리뷰 수집기 등 비정형데이터 수집 시스템

25) 라이프스타일 트렌드 변화 관찰을 위한 키워드 모니터링 기술

[적용사례]

* 바이브컴퍼니 생활변화관측소: 월별로 발간되는 트렌드 관찰 정기 간행물인 생활변화관측지의 자동화된 콘텐츠 추천과 생성

26) 키워드 패턴과 도메인 개념 분석을 이용한 합성어 온톨로지 작성 기술

11. 그 밖에 투자의사 결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 보유 현황

(1) 수상 실적

(2) 인증실적

(3) 특허현황

(4) 프로그램 및 상표 현황

나. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

2. 연결재무제표