사 업 보 고 서

                                   (제 13 기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인서

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 회사의 개요

당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로서 2014년 한국전자통신연구원(ETRI)의 '유전자 검사 전용 슈퍼컴퓨팅' 기술을 출자 받은 연구소 기업입니다. 2016년을 기점으로 전통적인 신약연구개발의 비효율성을 극복하기 위해 AI신약개발 솔루션을 개발하여 공동연구나 자체개발을 통한 AI신약개발 사업을 추진하고 있습니다. 또한 협업 계약을 맺은 대학병원에 정밀의료 서비스도 제공하고 있습니다.

나. 연결대상 종속회사 현황

다. 연결대상회사의 변동내용

라. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭

당사의 명칭은 '주식회사 신테카바이오'라고 표기합니다. 또한 영문으로는 'SyntekaBio, Inc.'라 표기합니다. 단, 약식으로 표기할 경우에는 '(주)신테카바이오' 또는 'SyntekaBio'로 표기합니다.

마. 설립일자 및 존속기간

당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로서 2014년 한국전자통신연구원(ETRI)의 '유전자 검사 전용 슈퍼컴퓨팅' 기술을 출자 받은 연구소 기업입니다.

빅데이터 기반 AI기술인 알고리즘 개인유전체맵플랫폼 기술(PMAP)을 보유하고 있으며, in silico에 기반한 유전체 빅데이터 연구소 기업으로 고성능·고효율의 슈퍼 컴퓨터를 이용한 유전체 분석과 대량의 바이오 데이터를 관리하고 분석합니다. 유전체 빅데이터 분석을 통해 다양한 기업, 연구소, 병원의 맞춤의학에 기반한 신약개발과 임상연구를 지원하는 모델로 새로운 분야를 개척하고 있습니다.

또한 신약개발에 자체 개발한 AI 플랫폼을 적용하여 합성신약 후보물질 발굴 및 항암제 바이오 마커 발굴부터 유전체 정밀의료 서비스까지 하고 있어 IT+BT+DT를 접목한 AI헬스케어 서비스를 제공하고 있습니다.

바. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

(1) 사업장

(2) 홈페이지 : http://www.syntekabio.com

사. 중소기업 등 해당 여부

벤처기업확인서_(주)신테카바이오(2021.12.29_2024.12.28)

당사는 벤처기업육성에 관한 특별조치법 제25조의 규정에 의한 벤처기업입니다

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

(주1) 2019년 3월 29일 정종철 사내이사 사임과, 홍종희 사내이사의 취임은 당사 등기부등본상 3월 30일자로 기재되어 있습니다.

다. 최대주주의 변동

당사의 최초 최대주주는 2009년 9월 (주)유바이오리 설립 시 대표이사를 맡았던 김주영이였으나, 2010년 2월 8일부터 보고서 작성기준일 현재까지, 現 대표이사인 정종선 대표가 최대주주의 지위를 유지하고 있습니다.

라. 상호의 변동
당사는 2009년 9월 주식회사 유바이오리로 설립되어, 같은 해 10월 사명을 주식회사신테카바이오로 변경하였으며 이후 보고서 작성기준일 현재까지 상호 변경이 없습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 결과

당사는 설립일부터 보고서 작성기준일 현재까지 해당사항이 없습니다.

바. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용
당사는 설립일부터 보고서 작성기준일 현재까지 해당사항이 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화
당사는 설립일부터 보고서 작성기준일 현재까지 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

3. 자본금 변동사항

당사는 2017년 중 우선주 166,667주를 발행하여 8,333,500원의 자본금이 증가하였습니다. 2018년 중에는 보통주 96,976주를 발행하여 48,488,000원의 자본금이 증가하였으며, 우선주 643,417주 발행으로 321,708,500원의 자본금이 증가하였습니다. 2019년 중 보통주 8,181,942주, 우선주 976,751주를 발행하여 4,579,346,500원의 자본금이 증가하였고, 2019년 12월 코스닥시장에 상장하였습니다.
2020년 중 보통주 207,140주를 발행하여 103,570,000원의 자본금이 증가하고, 2021년 중 보통주 138,000주를 발행하여 69,000,000원의 자본금이 증가하였습니다.

(주1) 기 발행되었던 전환우선주는 모두 보통주로 전환되었습니다.
(주2) 세부내역은 III-7 가.증자(감자)현황을 참고하여 주시기 바랍니다.

4. 주식의 총수 등

주식의 총수 현황

(주1) 발행할 주식의 총수는 당사 정관상의 주식의 총수입니다.

5. 정관에 관한 사항

사업보고서에 첨부된 당사 정관의 최근 개정일은 2021년 8월 31일이며,  동 보고서 제출 이후 예정된 정기주주총회에서 정관 변경 안건은 포함되어 있지 않습니다. 정관의 변경 이력은 다음과 같습니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로서 신약개발에 가장 중요한 요소인 3차원 단백질구조 및 유전체 빅데이터를 처리하는 기술 기반 AI신약 플랫폼 개발 서비스 및 자체 신약파이프라인 개발을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 특히, 2014년에 한국전자통신연구원(ETRI)의 슈퍼컴퓨팅기술 출자, 차세대 맞춤의료 유전체 사업단 위탁연구 및 국제암컨소시엄 전장 암유전체분석 프로젝트 참여를 통해 플랫폼 서비스 개발의 초석이 되는 슈퍼컴퓨팅 및 빅데이터 인프라를 경험하게 되었습니다.

당사의 주요 서비스는 고객을 대상으로 직접 서비스할 수 있는 플랫폼 기술인 AI 신약 플랫폼 서비스와 유전체 빅데이터 플랫폼이 있습니다. AI 신약 플랫폼 서비스는 DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스, DeepMatcher®선도물질 최적화 서비스와 개인 맞춤 신생항원 발굴 서비스 (NEO-ARS™)를 포함하고 있으며, 현재 AI슈퍼컴센터 건립과 더불어 클라우드 컴퓨팅 인프라가 완성이 되면 서비스를 개시할 예정입니다. 그리고 유전체 빅데이터 플랫폼은 유전체 정밀의료 서비스(NGS-ARS®)를 포함하고 있으며 현재 국내 대학병원에 서비스를 제공함으로써 매출이 발생하고 있습니다.

또한, 상기 플랫폼 유지보수 및 업데이트를 하는 개발팀을 운영하고 있고, 플랫폼을 활용한 자체적인 신약파이프라인 (합성신약, 약물재창출, 신생항원 및 백신신약) 개발을 통한 기술사업화 팀도 운영하고 있습니다. 위와 관련 연구개발은 당사의 2개 기업부설연구소(포스트오믹스연구소, 인실리코 임상연구소)를 중심으로 진행하고 있습니다. 당사는 앞으로도 다년간 축적해 온 IT 슈퍼컴퓨팅, 유전체 빅데이터 및 인실리코 3차원 단백질 기술을 접목시킨 당사 고유의 AI 플랫폼을 기반으로 기존 신약 개발프로세스에 혁신을 불러 일으킬 수 있는 새로운 패러다임 치료제 개발 및 플랫폼 서비스에 집중하고자 합니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 및 서비스 현황                                                                        

당사는 두 가지 주요 기술 플랫폼 - AI 신약 플랫폼과 유전체 빅데이터 플랫폼 - 을 기반으로, 신약개발 및 정밀의료 영역에 걸쳐 다양한 기술 서비스 제품을 사업화하고있습니다.

AI 신약 플랫폼 기반 서비스는 (1) DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스, (2) DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스와 (3) NEO-ARS™ 신생항원 발굴서비스를 포함하고 있습니다.

AI 신약 플랫폼의 주요 경쟁사로는 나스닥 상장사 슈뢰딩거(SDGR)를 들 수 있습니다. 슈뢰딩거는 소프트웨어 라이선스 판매의 형태로 사업화하고 있는 데 반해 당사는자체 슈퍼컴퓨팅 자원을 활용하여 플랫폼 서비스를 운영하고 있다는 점에서 차별화됩니다. 당사 DeepMatcher®의 경우 슈퍼컴퓨팅 자원을 이용하여 운영되므로 유효물질 스크리닝 및 선도물질 최적화의 대규모 진행이 가능하며 연산량의 극대화로 정밀한 예측이 가능하기 때문입니다. 슈뢰딩거 또한 오랜 상용화 이력을 바탕으로한 FEP+ 등의 소프트웨어를 연구자가 직접 연구개발에 사용한다는 편의성을 가지고 있어 양 사 기술 모두 상호 보완적이라고 볼 수 있습니다.

유전체 빅데이터 플랫폼을 기반으로 한 서비스로는 대형 병원을 대상으로 하는 (5) 암 및 유전질환 환자의 유전체 분석 정밀의료 서비스 NGS-ARS™가 있습니다. 이 외에도 (6) 항암제 약효예측 바이오마커 발굴 서비스 GBLscan™ 와 복합성 질환 표현형 유전자 바이오마커 발굴 서비스 PTscan™를 개발하고 있습니다.

유전체 빅데이터 플랫폼 서비스의 경쟁사로는 미국 나스닥 상장사 23앤드미(ME)와 소피아제네틱스(SOPH)가 있습니다. 당사의 솔루션은 정밀의료 기반 진단ㆍ치료 및 신약개발에 특화된 플랫폼으로써, 병원과 제약사를 대상으로 서비스하고 있습니다. 이는 조상찾기 등 소비자 직접 서비스(Direct-to-Customer, DTC) 위주로 사업을 영위하는 23앤드미(ME) 대비하여 크게 차별화됩니다.  소피아제네틱스(SOPH)의 경우클라우드 컴퓨팅 기반으로 암-약물 정밀의료 플랫폼 서비스를 리딩하고 있습니다. 이는 당사의 정밀의료 서비스 NGS-ARS™와 유사하나 당사는 국내외 독보적인 수준의 면역(HLA) 및 약물대사(CYP) 유전자 하플로타이핑 기술도 가지고 있다는 점에서 경쟁우위를 점하고 있습니다. 따라서 당사의 솔루션들도 23앤드미(ME) 및 소피아제네틱스(SOPH)와 더불어 미래에 상호 보완적인 서비스로 발전할 수 있습니다.

당사는 AI 신약 플랫폼 및 유전체 빅데이터 플랫폼을 활용하여 기술 서비스 제공 외에도 바이오텍 및 제약사와 공동연구개발을 통하여 합성, 바이오 치료제 후보물질 및바이오마커 발굴을 진행하고 있습니다.

추후 해외 제약사들과의 협업도 계획하고 있으며, 기술이전을 목표로 자체 치료제 후보물질 발굴 연구도 진행하고 있습니다.  

AI를 활용한 신약 후보물질 발굴 및 임상 시험에 대한 수요와 정밀의료에 대한 요구는 지속적으로 증가될 것으로 전망되며, 이에 따라 당사의 사업 확장 기회는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

그림 1. 신테카바이오 AI신약 및 유전체 빅데이터 플랫폼 오버뷰

나.  AI 신약 플랫폼 서비스

(1) DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스,  (2) DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스, (3) NEO-ARS™ 신생항원 발굴 서비스 및 준비 중인 (4) CYP-TOX 서비스 등 AI 신약 플랫폼 서비스에 대한 핵심내용은 아래 표와 같습니다.

(1)   DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스

①  제품의 필요성

신약개발은 대표적인 고비용, 고위험 산업으로, 평균 15년이라는 시간과 2.5조원에 달하는 천문학적인 비용이 소요됩니다. 높은 비용에도 불구하고 신약개발의 성공률은 현저히 낮습니다. 신약개발 관련 기술의 비약적 진보와 질병의 생물학적 기전에 대한 연구결과의 축적에도 불구하고 신약개발의 생산성은 오히려 지속적인 감소 추세에 있습니다. 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 신약개발 단계별로 살펴보면, 신약 후보물질을 발굴하는 '발굴(Discovery)' 단계에만 이미 5년 이상의 기간과 8,000억원 이상의 비용이 발생합니다.

그림 2. 신약개발 단계별 비용 및 기간

현재 후보물질 탐색 단계에서 가장 보편적으로 사용되는 기술은 고속대량탐색기술(HTS, High Throughput Screening)로, 주어진 타겟 단백질의 활성 변화 또는 세포 형질 변화를 야기하는 물질을 대량의 화합물 라이브러리로부터 신속하게 탐색하는 기술입니다. HTS가 후보물질 탐색 단계의 효율성을 크게 향상시켜 수십만 종의 화합물을 동시에 스크리닝하는 것이 가능해졌음에도 불구하고, 고비용으로 인해 대형 제약사를 제외한 다수의 기업에는 여전히 기술에 대한 접근이 제한적이며 대형 제약사조차 광범위한 화합물 구조의 다양성을 모두 고려하는 것은 불가능하다는 한계점이 있습니다.

HTS의 한계를 극복하고 단백질 구조 및 화합물과의 결합력 계산 등에 있어 컴퓨터를활용(CADD, Computer-Aided Drug Discovery)하려는 시도가 있었으나 결합예측의 정확성에 대한 한계와 단백질 및 화합물의 유동적인 구조 처리에 대한 어려움 등의 한계점 등이 존재하였습니다.

② 제품 개요

DeepMatcher®는 AI와 GPU 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 기반으로 10억 종에 달하는 수많은 화합물을 질병을 유발하는 타겟 단백질 모델에 가상으로 결합시켜 결합 여부를 예측하는 당사만의 독자적인 기술입니다. DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스를 이용하여 주어진 타겟 단백질에 10억 종의 화합물을 미리 스크리닝하게 되면 연구자 또는 협력사는 HTS 수행 없이 DeepMatcher®가 제시하는 100여 종의 선별된 물질을 대상으로 실험검증을 수행, 신속하게 유효물질 발굴이 가능해집니다.

DeepMatcher®는 600개 이상의 타겟 단백질에 적용 가능하며 질환 영역과 무관한 포괄적인 서비스입니다.

HTS가 일반적으로 수만에서 수십만 종 화합물을 테스트하여 유효물질을 발굴하는데비해 DeepMatcher® 유효물질 스크리닝 서비스는 10억 종의 화합물 다양성을 테스트하므로 우수한 후보물질 발굴 가능성이 크게 향상되고 시행착오를 감소시킬 수 있습니다. 또한, 실제 실험 대상 화합물은 수만~수십만 종에서 100여 종으로 줄여 비용및 시간 절감 효과가 있습니다.

그림 3. AI 플랫폼 적용으로 합성신약 후보물질 발굴 가속화

③ 제품의 경쟁력

DeepMatcher®는 타겟 단백질과 약물이 결합하는 실제 물리적 환경의 변화에 따라 3차원 결합구조를 시뮬레이션하고, 구조의 유연성을 고려하여 최적의 결합자세(bestpose)를 먼저 분석한 뒤 결합력을 예측한다는 점에서 타 기술 대비 경쟁우위를 가지고 있습니다. GPU와 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅 인프라를 기반으로 예측 한다는 점에서 신속성과 정밀성에 있어서도 경쟁력을 확보하였습니다.

당사는 DeepMatcher®을 이용하여 시장의 미충족수요(unmet needs)가 큰 항암 표적들을 중심으로 자체 AI 신약개발을 착수하였고, 이 결과 다수의 타겟들에 대해 우수한 유효물질들을 발굴하였으며, 이를 통해 DeepMatcher®기술의 우수성 및 AI 신약개발에의 적용 가능성을 확인하였습니다.

(2)  DeepMatcher® 선도물질 최적화 서비스

①   제품의 필요성

유효물질 확보는 신약 후보물질 발굴의 가장 첫 단계로, 유효물질을 중심으로 화합물구조를 조금씩 변경(유도체 디자인)해가며 효능 및 물성이 향상된 선도물질을 도출하고, 선도물질 최적화를 통해 개발 후보를 확정하는 단계가 뒤따릅니다. 이 단계는 전통적으로 의약화학 전문가에 의해 이루어지나, 화합물 합성에 상당한 시간과 비용이 들기 때문에 전문가가 디자인한 유도체들 중 일부만 실제 합성되고 평가됩니다.

따라서 전문가 경험에 의한 편향(bias)을 최소화하고 다양한 유도체를 스크리닝하기 위한 솔루션에 대한 필요성이 대두되고 있습니다.

②   제품 개요

당사의 선도물질 최적화 서비스는 구조적 다양성을 목적으로 한 '자동 유도체 디자인 부분 (Chemical Derivative design, CDD)'과, 디자인된 유도체 간의 결합력 비교분석에 최적화된 'GAP-analysis'부분으로 구성됩니다. 이중 CDD는 선행 결과를 기반으로 한 단백질-화합물간 결합구조를 이용하여 해당 화합물의 주요 구조(scaffold)를 선정하고, 결합구조 조건에 적합한 작용기를 선별. 결합하여 새로운 유도체를 만들어내는 자동화된 플랫폼입니다.
해당 플랫폼은 약 4만 여 종류의 약물에 사용된 작용기 데이터베이스 및, 합성가능한 20만 여 종의 작용기 데이터베이스를 독립적으로 운영, 다양성 확보 요구치에 따라 유도체를 디자인할 수 있도록 개발되어 있습니다.

이후 CDD를 통해 제작된 신규 유도체들은, 모체를 기본으로 하는 유도체 결합력 비교 분석 툴인 'GAP-analysis'와 상기 기술한 DeepMatcher®를 병렬적으로 적용하여 모체의 결합력 보다 상대적으로 우수한 물질을 스크리닝하는 과정을 거치게 됩니다. 'GAP-analysis'는 유도체들이 갖는 공통적인 주요부위(scaffold)의 3차원 구조를 고정하고, 작용기에 따른 변화를 확인하는 것을 목적으로 하여 유도체 간의 결합 측면의 상대적 우수성을 확인하기 위해 개발된 자사 플랫폼으로 이를 상기 기술된 'DeepMatcher®'와 함께 활용하여 선도물질 최적화 부분에도 경쟁력을 확보하고 있습니다.

그림4. 신테카바이오의 선도물질 최적화 과정(CDD, GAP-analysis) 및 관련 Platform

(3) NEO-ARS™ 유효물질 스크리닝 서비스

① 제품의 필요성

면역항암제는 암환자의 면역력을 높여서 암세포를 죽이는 치료제를 통칭하는 용어로1세대 세포독성항암제의 부작용과 2세대 표적항암제의 내성 발생 등의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 치료제로 각광받고 있습니다. 상대적으로 짧은 역사를 가지고 있는 면역항암제는 면역관문억제제와 CAR-T라는 두 부류의 치료제에 국한되어 있어 새로운 기전의 면역항암제 개발의 필요성이 크게 부각되고 있습니다.

특히 신생항원(neoantigen 또는 Tumor Specific Antigen, TSA. 정상세포에는 존재하지 않고 암세포에서만 특이적으로 존재하는 암항원) 기반 항암백신이나 면역세포치료제 개발에 대한 기대감이 높고, 그 필요성이 크게 부각되고 있습니다.

그러나 개인마다 다르게 나타나는 신생항원을 신속하고 정확하게 발굴하는 것은 진입장벽이 매우 높은 기술입니다. 이 때문에 현재 다수의 치료용 항암백신 및 면역세포제 개발사들의 경우 안전성이 높고 개인맞춤으로 개발이 가능한 신생항원 치료제 개발보다는 암연관항원(Tumor Associated Antigen, TAA)을 타겟으로 하는 치료제 개발에 국한되어 있는 실정입니다. TAA로 치료 가능한 암환자는 극히 일부이며, 안전성이나 치료효과도 TAA보다 신생항원이 더 높습니다. 따라서 신생항원 예측 기술에 대한 니즈가 크게 늘 것으로 전망됩니다.

② 제품 개요

신생항원은 종양세포 DNA의 돌연변이 중 일부(전체 변이의 1~2%)가 세포표면의 주조직적합성복합체(major histocompatibility complex, MHC)에 결합하여 T면역세포를 활성화시킴으로써 암사멸을 유도합니다. 따라서, NEO-ARSTM는 먼저 암환자 종양 및 정상조직의 유전체 정보 분석을 수행하여 암 특이적인 돌연변이와 환자별로 다르 MHC 타입을 결정하고, 이어서 돌연변이 펩타이드와 MHC, T세포 수용체 간 3차원 결합여부를 예측합니다. 예측의 기술적인 원리는 DeepMatcher®와 유사합니다.

NEO-ARS™는 확장성이 뛰어난 기술 플랫폼입니다. 암환자 개인의 유전체 정보를입력 받아 예측할 경우 개인맞춤(private) 신생항원을 발굴하여 개인별 치료제 개발이 가능하며, 암환자 유전체 빅데이터를 이용하여 드물지만 공통적으로 발생하는 변이를 입력 받아 예측할 경우 공통(shared) 신생항원을 발굴하여 off-the-shelf 치료제로의 개발이 가능합니다. 뿐만 아니라 NEO-ARS™는  다양한 백신 기술(예, DNA, mRNA, 펩타이드, 항원제시세포 기반 백신) 및 면역세포치료제 기술(예, T세포 치료제, TCR-T 치료제 등)과 결합이 가능합니다.

그림 5. 신생항원 기반 백신 및 면역세포치료제 개발

그림 6. NEO-ARS™ 기반 신생항원 예측

③ 제품의 경쟁력  

신생항원 예측은 진입장벽이 높은 기술로 매우 소수의 경쟁기술이 확인됩니다. 경쟁기술의 경우 모두 1차원 아미노산 서열정보를 사용하여 예측하며, T세포에 의한 항원인식을 예측하지는 못합니다. NEO-ARS™는 3차원 결합구조를 기반으로 면역원성을 예측하는 유일한 기술로 정확성이 높고 T세포 항원인식 또한 예측하여 정확도를 크게 향상시켰습니다.

우수한 예측력은 실험 검증을 확인된 바 있습니다. 첫째, 암유전체 빅데이터를 기반으로 공통 신생항원을 예측하고 실험검증을 진행한 결과 NEO-ARS™가 예측한 신생항원 후보 펩타이드 중 90% 이상이 실제로 MHC에 결합함을 확인하였으며, 둘째, 동일 방식으로 예측된 신생항원 후보의 60% 이상이 MHC 타입이 동일한 건강인 혈액에서 면역원성을 보이는 것을 확인하였습니다.

그림 7. NEO-ARS™ 예측 성능 실험검증 결과

현재 치료제 개발과 근접한 환경에서 추가적인 검증을 진행하고 있습니다. 비뇨기암,대장암, 폐암 등의 암환자를 전향적으로 모집, NEO-ARS™로 개인맞춤 신생항원을예측한 후 동일 환자 혈액을 이용한 체외 실험을 통해 면역원성을 평가 중에 있습니다.

위 임상연구 외에도  당사는 국내외 기업들과 백신 및 세포치료제 공동개발 파이프라인 확립을 목표로 국내 및 글로벌 파트너링에 힘쓰고 있습니다.

(3) CYP-TOX™ 유효물질 스크리닝 서비스

① 제품의 필요성 및 개요

약물은 일반적으로 간에 있는 Cytochrome P450(이하 CYP) 효소에 의해 대사됩니다. 이 과정에서 약물 대사체에 의해 독성이 발생(약물 유래 간독성)하기도 하며, 약물에 의해 CYP 활성이 억제되는 경우 동시 투여된 다른 약물의 체내 농도를 증가시켜 독성이 유발(약물 상호작용)되기도 합니다. 따라서 후보물질 발굴 단계부터 후보물질이 CYP를 억제 가능성은 없는지 분석하는 것이 매우 중요합니다.  

② 제품 개요 및 경쟁력

CYP-TOX는 화합물이 CYP 효소 CYP3A4, CYP2D6, CYP1A2, CYP2C9, CYP2C19, CYP2E1등에 의한 간독성을 일으키지 않으면서 대사 가능성이 있는 화합물인지 선별하는 플랫폼입니다.

전통적인 CYP 독성예측 플랫폼들은 CYP 실험 데이터와 화합물의 유사성을 기반으로 예측하는 Quantitative structure activity relationship(QSAR)방식을 주로 이용했습니다. 하지만 이 방식은 실험 데이터의 양이 절대적으로 부족하여 새로운 화합물 구조의 예측 시 정확도가 많이 하락하는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 CYP-TOX에서는 각 CYP 효소의 구조적 특징(CYP 단백질과 화합물 결합)과 화합물의 구조적 특징(뼈대구조, 작용기, CYP에 의해 대사되는 원자 위치 등)을 모두 고려한 Cross check 기반의 솔루션이 적용되었습니다. CYP 효소와 화합물의 특징들을 동시에 활용함으로써 잘못 해석이 될 수도 있는 여지를 줄일 수 있다는 점이 CYP-TOX의 경쟁력이라 할 수 있습니다.

다. 유전체 빅데이터 플랫폼

유전체 빅데이트 플랫폼을 기반으로 하는 서비스는 (5) NGS-ARS™ 정밀의료서비스, (6) GBLscan™와 PTscan™로 구성되는 약효예측 또는 환자계층화 바이오마커 발굴 서비스에 대한 핵심내용은 아래 표와 같습니다.

(5) NGS-ARS™ 정밀의료서비스

① 제품의 필요성

정밀의료(Precision Medicine)의 정의는 기관별로 상이하나 통상 유전, 환경, 임상 등, 다양한 정보에 근거하여 맞춤화 된 의료서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 유전체 분석 비용이 지속적으로 감소함에 따라 국가별로 대규모 유전체 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 유전적 특성과 질병 진단 및 약물 반응성과 같은 형질정보 간 관계(Genotype - phenotype relationship) 규명에 대한 연구와 연구결과의 임상 적용이 지속적으로 확대되고 있습니다.

② 제품 개요

유전자 검사는 의료현장에서 유전질환의 진단, 바이오마커 기반 최적의 치료제 선정, 질병 위험도 예측 등에 이미 광범위하게 활용되고 있으며 그 적용 범위는 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 또한 유전자 검사에 대한 활용도가 높아짐에 따라 한번에다수의 유전자를 검사하는 차세대염기서열분석 (Next Generation Sequencing, NGS)기반 유전자 패널검사의 중요성이 부각되고 있습니다.

NGS-ARS™는 환자 유전체 데이터를 정확하고 신속하게 분석하고 정밀진단
(유전성희귀질환의 경우) 및 표적치료제 가이드(암환자의 경우) 등 임상적 의사결정에 도움이 되는 유전변이 정보를 전문의에 제공하는 시스템입니다.

③ 제품 경쟁력

NGS-ARS™는 의료기관내에 직접 설치되므로, 검체를 받아 검사를 수행하고 최종 결과만 병원에 제공하는 수탁검사기관의 이용에 비해 EMR(Electronic Medical Record. 전자의무기록) 및 다름 검사 결과의 연계, 환자 데이터에 대한 보안 유지, 의료기관이 직접 원시 데이터를 확보하고 운영하는 것이 가능하다는 점 등 여러 이점이 있습니다. 축적된 데이터를 당사가 보유하고 있는 유전체 분석 기술과 인공지능 신약개발 기술의 적용으로 임상연구에 활용될 수 있습니다.

(6) GBLscan™ 및 PTscan™ 약효예측·환자계층화 바이오마커 분석 서비스

① 제품의 필요성

신약개발 단계 중 임상3상은 프로젝트 당 R&D 비용이 가장 높아(유효물질 발굴단계평균 1백만불(UDS) 대비 1억5천만불(USD)), 실패 시 재정부담이 매우 큰 단계입니다. 임상시험 시 진단명 및 치료력, 인구통계학적 요소 외 치료제 후보의 약효를 예측할 수 있는 유전자 바이오마커를 개발하여 모집환자 선별에 활용하면 임상시험 성공률이 최대 3배 까지 향상된다는 통계 자료가 있습니다. 이를 기반으로 미국 FDA에서는 2013년 정밀의료 기반의 치료제 개발 장려를 위한 계획을 처음으로 발표하고 구체적인 지원책을 제시하고 있습니다.
임상시험 시 바이오마커 기반 최적의 환자군 선별의 중요성에도 불구, 임상개발 단계부터 바이오마커를 발굴하고 활용하는 데에는 기술적인 어려움이 있습니다.

② 제품 개요 및 경쟁력

당사는 항암제 바이오마커 발굴에는 GBLscan™, 치매 및 파킨슨병 등 복잡성질환 환자계층화에는 PTscan™라는 기술을 개발하여 유전체 기반 바이오마커 발굴 연구를 진행하고 있으며 추후 상용화를 위한 준비도 진행 중입니다.

해당 기술은 약물 반응성 등 특정 표현형을 가지고 있는 환자군에서 공통적으로 나타나는 유전 변이의 조합을 발굴하는 알고리즘으로, WES(Whole Exome Sequencing, 전장 엑솜 유전체 데이터)를 Hilbert curve이미지로 변환 후 딥러닝을 적용시키는 원리를 기반으로 합니다.

질병 유무나 약물 반응성은 하나의 변이가 독립적으로 작용하기 보다 여러 변이들 간복합적인 상호작용에 영향을 받음에도 불구, 지금까지는 변이 간 복합적인 효과보다는 개별 변이의 영향력만을 통계적으로 분석하는 GWAS 방법이 가장 보편적으로 사용되고 있습니다. 이에 당사의 기술은 바이오마커 분석에 있어 새로운 솔루션을 제시합니다.

PTscan™기술은 2018년 특허 등록되었으며, GBLscan™ 기술로 발굴한 항암제 바이오마커의 실험검증 결과는 2022년 2월 Scientific reports 저널에 논문으로 출판된 바 있습니다.

라. 치료제 후보(Drug Candidate) 사업화

당사는 AI 신약 플랫폼 서비스인 DeepMatcher®와 NEO-ARS™을 이용하여 자체적으로 합성신약 후보물질, 약물재창출 후보물질과 항암백신/세포치료제 타겟을 발굴하여 사업화를 위한 연구개발을 진행하고 있습니다. 상세 내역은 6. 주요 계약 및 연구개발활동을 참조.

[당사 파이프라인 현황]

3. 원재료 및 생산설비

가. 원재료

당사는 플랫폼 서비스와 신약 등 의약품 연구개발을 주 사업으로 영위하므로 해당사항이 없습니다. 다만, 연구개발을 위해 아래의 업체들로부터 합성 화합물 등 시약을 구매하거나 분석을 진행하고 있습니다.

나. 생산설비

(1) 생산설비 현황

(주1) AI슈퍼컴퓨팅센터 부지(대전 유성구 구룡동 2102-1번지) 매입(10,200㎡)으로 증가하였습니다.

(주2) 당기 증가액에는 슈퍼컴퓨팅 장비 및 설비 구입(CPU, GPU, 스토리지, 네트워크 스위치 등) 2,183백만원이 포함되어어 있습니다.

(주3) 기계장치 기말 장부금액 중 201,608천원은 서울시 서대문구 신촌세브란스병원에 소재하고 있습니다.
(주4) 비품 기말 장부금액 중 2,749,708천원은 서울시 구로구 구로슈퍼컴퓨터센터(KT IDC 남구로)에 소재하고 있습니다.

(2) 신규 시설투자

당사는 보고서 작성기준일 현재 당사가 운용하는 서비스에 필요한 시설 및 설비를 구축하기 위해  대전광역시 유성구 둔곡지구 연구2-1, (가지번:구룡동2102-1) 10,200㎡ 토지를 매입하여 보유하고 있습니다.

이와 관련하여 2022년 2월 9일 이사회에서 해당 토지에 건축면적 1,387.39㎡, 연면적 3,954.54㎡ 의 AI슈퍼컴센터를 161.6억원을 투자하여 신축하기로 결정하였습니 다. AI 슈퍼컴퓨팅센터 구축을 통해 기존에 보유하고 있거나 신규 구입할 슈퍼컴퓨팅인프라를 최적화할 예정입니다. 향후 당사 신약후보물질 발굴 솔루션인 'DeepMatcher' 서비스의 고도화 및 상용화 확대에 기여할 것으로 기대하고 있으며, AI 슈퍼컴퓨팅센터를 통하여 과학벨트, 연구특구 내 연구소 및 첨단기업 간 교류를 통한 시너지 창출 등의 효과도 누릴 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출현황                                                                                            

나. 주요 매출처 및 판매경로, 판매방법 등

(1) 주요 매출처

당사가 제공하는 서비스에 따른 주요 매출처는 아래와 같습니다.

(2) 판매조직

당사는 영업전담조직은 구성하고 있지 않으며, Business 조직을 통해 새로운 파트너와의 상품 및 용역 서비스에 대한 설명과 계약을 직접 진행하고 있습니다.

(3) 판매방법 및 조건

당사는 AI신약개발 플랫폼 및 정밀의료서비스 등을 제공하고 있는 회사입니다. 따라서 파트너사들과의 1:1 컨택을 통한 계약 체결이 이뤄지며, 계약 조건 등 세부 조건은양사의 조율을 통하여 협의를 합니다. 이후 개별 계약을 통해 판매를 진행하고 있습니다.

(4) 판매경로 및 판매전략

당사는 글로벌 박람회 및 콘퍼런스 참가를 통해 당사의 AI신약개발플랫폼과 서비스를 알리고 협업을 도모하는 방식으로 영업을 진행해왔습니다. 이외에도 국내외 PR 활동을 통하여 당사의 플랫폼 및 서비스를 알리는 기회를 확장해 나가고 있습니다. 연구개발활동을 통해 나타난 성과를 학회 및 언론 보도 등의 경로로 발표함으로써 당사의 AI 플랫폼 및 서비스의 우수성을 알리고, 협업을 원하는 파트너사들과 본격 사업을 추진하고자 합니다.

다. 수주상황

보고서 작성기준일 현재 당사의 수주현황은 다음과 같습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 위험관리

시장위험이란 환율, 이자율 및 지분증권의 가격 등 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험을 의미합니다. 시장가격 관리의 목적은 수익은 최적화하는 반면 수용가능한 한계 이내로 시장위험노출을 관리 및 통제하는 것입니다.

당사의 위험관리체계를 구축하고 감독할 책임은 이사회에 있습니다. 이사회는 당사의 위험관리 정책을 개발하고 당사가 직면한 위험을 식별 및 분석하고, 적절한 위험한계치 및 통제를 설정하고, 위험이 한계치를 넘지 않도록 관리ㆍ감독하고 있습니다.위험관리정책과 시스템은 시장상황과 당사의 활동의 변경을 반영하기 위해 정기적으로 검토되고 있습니다. 당사는 교육훈련의 진행 및 관리기준의 수립을 통해 모든 종업원들이 자신의 역할과 의무를 이해할 수 있는 엄격하고 구조적인 통제환경을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

보고서 작성기준일 현재 당사의 기능통화인 원화 외의 통화로 표시되는 통화 및 이자율 변동의 영향을 받는 차입금은 없습니다. 또한 시장성 있는 지분상품을 보유하고 있지 않으므로 지분상품의 가격 변동이 당사의 손익에 미치는 효과는 없습니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요계약

(1) 당사가 체결한 주요 유효 계약내역은 다음과 같습니다.

① 공동연구개발 계약  

[계약 1]

② 라이센스인(License-In) 계약

[계약 1]

나. 연구개발활동

(1) 연구개발활동의 개요

당사는 플랫폼 기술인 AI 신약 플랫폼 서비스와 Genome Platform Services(유전체 빅데이터 플랫폼)의 고도화 및 새로운 서비스를 위한 연구개발과 상기 두 플랫폼을 기반으로 자체적으로 합성신약 후보 물질 및 약물재창출 후보물질(Drug Repositioning Candidates) 발굴과 항암백신 및 세포치료제 타겟을 발굴하는 연구개발을 진행하고 있습니다.  연구개발활동 중에서도 당사의 주요 파이프라인 개발 현황은 아래 [4) 연구개발현황]에서 자세히 기술하였습니다.

(2) 연구개발 담당조직

당사는 포스트오믹스연구소, 인실리코 임상연구소라는 2개의 기업부설연구소를 설치하여 연구개발을 진행하고 있습니다.

① 연구개발 조직구성

② 연구개발 인력 현황

보고서 작성기준일 현재 당사는 다음과 같은 연구개발 인력을 보유하고 있습니다.

③ 핵심 연구인력
당사의 대표이사를 포함한 주요 연구진은 국내에서 한국질병관리본부, 한국과학기술연구원 및 LG생명과학 등에서 오랜 경험을 가진 핵심요원들입니다. 창업 이후 국내외 연구인력을 지속적으로 채용하였습니다. 2021년 12월 전체 인원 53명 중, 경영관리 7명 제외한 46명의 연구진을 확보하고 있습니다. 전공별로는 Biology 등 전공자 27명, IT전공자 16명, 기타 3명으로 구성되어 있습니다.

(주1) 당 연구인력(정종선 대표이사)의 주요 연구실적은 다음과 같습니다.

2013년 : 2020 미래 100대 기술과 주역 수상

2009년~ : 단백체/유전체/화합물 BI연구 및 회사운영

SCI 논문 28편
특허 출원 22건, 특허 등록 22건

(주2) 당 연구인력(홍종희 포스트오믹스 연구소장)의 주요 연구실적은 다음과 같습니다.
2009년~2011년 : 바이오공용빅데이터 DB생성 (BIORI)

2011년~2013년 : 단백체빅데이터 DB생성(BMAP)

2013년~2017년 :유전체 빅데이터 DB생성(PMAP)

2017년~현재 : AI신약 알고리듬 개발 (Neoscan)

SCI 논문 4편
특허 출원 12건, 특허 등록 8건

(주3) 당 연구인력(김동명 인실리코 임상연구소장)의 주요 연구실적은 다음과 같습니다.

10여 가지의 표적 기반 신약개발 과제 수행 (당뇨/고지혈증/CNS/암질환 영역)

CDK 2/4 저해제 신규 후보 도출 및 다수의 특허 출원

유전체 기반 약물 타겟 스크리닝 시스템 개발 및 상용화

AI 기술 기반의 신규 비임상 후보 발굴 및 비임상 개발 진행 중 (AI 신약개발 총괄)

특허 출원: 30여건

(3)  연구개발비 집행현황(별도재무제표 기준)

(주1) 연구개발비용은 정부보조금을 차감하기 전의 지출총액 기준으로 산정하였습니다.
(주2) 연결재무제표 기준 연구개발비 집행현황도 상기와 동일하여 별도로 작성하지 않았습니다.

(4) 연구개발현황
당사는 AI 신약 플랫폼 서비스를 이용하여 자체적으로 합성신약 후보 물질 및 약물재창출 후보물질(Drug Repositioning Candidates) 발굴과 항암백신 및 세포치료제 타겟을 발굴하는 연구개발을 진행하고 있습니다.

그림 01. 일반적인 신약개발 R&D 과정

출처: 식품의약품안전처 의약품통합정보시스템

당사는 AI 신약 플랫폼 서비스인 DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스, DeepMatcher®물질 최적화 서비스와 NEO-ARS™ 개인 맞춤 신생항원 발굴 서비스를 이용하여 상기 그림 01. 일반적인 신약개발 R&D과정 중 주로 기초/탐색연구 단계에 해당하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 단계에서는 약물의 특징(약효, 체내 노출도, 대사정도, 독성, 물성 등)을 약효평가, ADME 평가와 독성평가를 통해 파악하면서 타겟에 대해 가장 효과가 뛰어나고 안전하며 안정성이 뛰어난  물질을 찾는 연구가 수행됩니다. 그 결과 유효물질(Hit)을 발굴하여 최적화 과정을 통하여 선도물질(Lead)과후보물질을 확보하게 됩니다. 상기 그림과 같이 평균 10,000개의 화합물 중 후보물질 최적화 단계로 50개의 화합물만 진입하는 것에서 알 수 있듯이 성공확률이 아주 낮은 R&D 단계입니다. 이 같은 특성으로 인해 당사의 연구개발도 프로젝트별로 탐색 물질의 수가 매우 많은 특성이 있습니다. 다만, 당사의 AI 신약 플랫폼 서비스를 이용하므로 평균적으로 5년이 걸리는 일반적인 신약개발 R&D 과정과 비교했을 때 대폭  단축된 기간만 소요됩니다.

① 당사가 AI 신약 발굴 플랫폼 기술인 DeepMatcher®를 이용하여 수행하고 있는 주요 후보물질 발굴 연구개발 프로젝트는 다음과 같습니다.

② 후보물질 등 연구 현황

- 면역항암제 (IDOㆍTDO 이중 억제제, 개발번호 : STB-C017)

- 3CL protease저해제 (STB-R040)

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황
당사의 지적재산권 보유 현황은 아래와 같습니다.

나. 시장여건 및 영업의 개황

(1) 산업의 특성

AI Summit은 비즈니스분야에서 인공지능(AI)을 어떻게 적용하고 활용할 것인지 탐구하는 목적으로 열리는 국제 컨퍼런스로 2016년에 이어 지속적으로 개최되었습니다. 2017년 당시, 본 행사의 첫 기조연설 연사는 GSK(글락소스미스클라인)의 최고기술경영자(CTO)인 카네난테렐(Karenann Terrell)이었습니다. 이는 현 시점에서 AI가 가장 활발하게 적용되고 꽃피는 분야가 바로 의료 및 의약품 분야(healthcare)임을 상징적으로 보여줍니다. 또한, CBinsight에서 산업별 AI 기술 도입 및 투자현황을 조사한 결과, 2015년 기준 AI스타트업에 대한 투자액의 총 15%가 의료 및 의약품 분야에서 나온 것으로 가장 큰 규모였습니다.

헬스케어 시장의 화두는 헬스케어 비용을 얼마나 효과적으로 감축시킬 수 있느냐가 향후 인공지능 기반 헬스케어 발달의 방향과 속도에 결정적 영향을 미칠 것으로 보입니다. 미국의 경우 연간 전체 헬스케어 비용의 3분의1에 해당하는 1조달러 이상이 과도한 치료, 불필요한 의료진 진찰, 치료 실패 등으로 낭비되고 있는데 환자-의료진의 효과적인 매칭, 건강정보 통합을 기반으로 한 환자 특성 파악, 치료 결정 보조 등 데이터 분석을 기반으로 한 인공지능 기술이 치료 비용을 감축시켜줄 것으로 기대되고 있습니다. 또한 2015년 기준 미국의 제약 매출액의 약 20%가 신약 개발에 이용되고 있는 반면 개발 성공률은 4.1%에 그쳐 신약개발 비용 증가와 약가 인하의 압력을 받고 있는 제약사 들은 인공지능을 활용한 신약개발 과정 혁신에 기대를 걸고 있습니 다.

신약 개발은 대표적인 고위험, 고수익 분야로 매우 높은 불확실성을 가집니다. 하나의 신약을 시판하기까지 평균 10년 이상의 기간과 2조원 이상의 개발 비용이 투입될 정도로 신약 연구개발 분야는 실패 위험이 높고, 오랜 개발기간과 막대한 비용을 필요로 하기 때문에, 초기 연구개발 효율성과 효과성이 제약 산업 지속 가능성을 위한 가장 중요한 요소입니다.

전 세계적으로 제약 연구개발비 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며, 2019년부터는 연 3.2%씩 증가해 2026년에는 2,330억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 하지만 연구개발 비용은 증가하는 반면, 시장에 출시되는 신약의 개수는 감소하면서 투자대비 신약개발 생산성은 감소하고 있는 상황에 직면하고 있습니다.

그림 10. 전세계 제약 R&D 비용 규모 및 성장률 추이

출처: Evaluate Pharma

의약품 고유의 특성때문에 전적으로 실험을 배제하고 인공지능만 활용하는 것은 불가능하지만, 모든 경우를 다 실험하고 증명해야 하기 때문에 비용이 많이 소요되는 기존의 연구 방식에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 인공지능을 통해 사전지식 데이터베이스를 통합한 빅데이터를 취합, 구축하고 이를 분석함으로써 빠른 신약개발 방법을 제안할 수 있으며 신약개발 기간을 획기적으로 단축할 수도 있습니다. 후보물질 도출 단계에서는 인공지능으로 방대한 양의 논문 탐색 및 화학물 스크리닝이 가능하고, 임상시험 단계에서는 인공지능이 화합물 구조와 생체 내 단백질의 결합능력을 계산하거나 병원 진료 기록을 토대로 타깃 질병과 관련성이 높은 임상 대상 환자군을 빠르게 선별해 내는 등 다양한 방법으로 활용되며 신약개발 기간의 단축에 기여할 수 있습니다.

또한 인공지능은 치료 중심에서 예측 및 예방 중심으로 의료 및 제약 부문의 패러다임을 전환시킬 것으로 예상됩니다. 진단 과정의 효율화, 의료 데이터의 활용도 제고, 신약개발 기간의 단축 등 많은 부분에서 인공지능으로부터 비롯되는 혁신적인 변화가 있을 것으로 전망됩니다.

그림 11. 이룸의 법칙

출처: Plot after Scannel et al(2012) with additional post-2012 data

2000년대 이후 세계적으로 신약에 대한 연구개발 비용은 빠르게 상승하고 있으나 투자효율은 오히려 낮아지면서 의약계에서는 이처럼 '무어의 법칙(Moore's Law)'을 정면으로 뒤집는 '이룸의 법칙(Eroom's law)'이 나타납니다. 생명공학 통계에 따르면 지난 40여년간 신약물질을 만드는 데 소요된 R&D 예산은 9년 단위로 2배씩 증가합니다.

그러나 막대한 비용을 들여 의약품을 개발한다고 하더라도 FDA 등 인증기관으로부터 까다로운 심사를 거쳐 생산 허가를 받아야 하는 어려움이 있습니다. 이에 따라 신약개발 효율화를 위한 새로운 접근방법이 절실히 요구되는 상황입니다.

(2) 산업의 성장성

이러한 상황에서 AI는 신약개발의 초기 단계에서 비용과 시간을 줄이고 성공률을 높일 수 있는 대안으로 각광받고 있고, 전문가들은 AI 활용을 통해 2025년까지 글로벌 제약바이오 R&D비용을 $270억(약 32조원)까지 절감할 수 있을 것으로 예상합니다.

그림 12. 신약개발 단계별 AI 빅데이터 활용 방안

출처: 한국보건산업진흥원, 인공지능(AI)을 활용한 신약개발 국내외 현황과 과제. 2020.09

또한 기술의 특성상, 다양한 질환과 적응증에 활용이 가능하므로 헬스케어 산업내에서도 신약개발 부문이 향후 핵심이 될 것으로 예상됩니다. 전문 시장조사 기관들도 글로벌 AI 신약개발 부문이 2024년 $40억(약 4조 8천억원) 규모의 시장으로 성장하여 전체 AI 헬스케어 시장의 핵심 부문이 될 것으로 전망입니다.

그림 13. 글로벌 AI 헬스케어 영역별 시장규모 전망(2024)

출처: TM Capital, "The Next Generation of Medicine: Artificial Intelligence and Machine Learning"

그림 14. 주요 AI 신약개발 스타트업 누적 투자유치 규모

출처: Crunchbase

(3)  경기변동 및 계절성
바이오 제약산업은 고령화 추세 및 정부의 규제에 영향을 받고 있으나, 일부 의약품을 제외하고는 계절적인 영향은 미미합니다. 또한 타산업군에 비하여 경기변동성이 낮습니다. 신약에 대한 수요는 인류의 수명연장과 건강에 대한 높아진 관심과 소득 수준이 향상됨에 따라 증가하는 속성을 가지고 있습니다. AI 플랫폼 서비스의 경우에도 주 고객층이 제약 바이오 기업이므로 경기변동과 계절의 영향이 미미할 것으로 보입니다. 다만, 경기 후퇴로 제약 바이오 기업의 연구개발 활동이 대폭 감소하게 된다면 그 영향을 받을 가능성은 있습니다.

(4) 시장여건

AI 신약개발분야에 대한 시장의 기대는 해당 분야 전문 스타트업에 대한 투자와 해당스타트업-주요 제약사간 파트너링을 통하여 이미 현실화되고 있습니다. 또한 주요 선진국에서는 국가적 차원에서 AI 활용 신약개발을 적극 지원해오고 있으며, 최근 국내에서도 AI 신약개발 관련, 다방면의 정책지원이 이루어지고 있습니다.

                                         
                                  [국가별 AI 신약개발 지원 정책 및 프로젝트]

출처: 한국보건산업진흥원 보건산업브리프, 기사 검색

                             [주요 AI 스타트업 - 주요 제약사 협업 현황]

출처: BiopharmaTrend, 일본제약협회, IP Pragmatics, Deep Knowledge Ventures, TM Capital, 보건산업통계, KEIT, 기사검색

전문가들은 기존 제약사들이 AI 스타트업들의 경쟁자가 될 가능성은 적고, 그 보다는주요 제약사가 향후 이들에 대한 M&A 시장에서 주요 매수세력이 될 것으로 전망하고 있습니다. 실제로 전통적 제약 R&D와 달리 IT적 요소가 강한 AI 기술 특성상, 대부분의 제약사들은 자체 역량구축보다는 AI 스타트업들과 협업을 통해 아웃소싱하는 전략을 취하고 있습니다. 2017년부터는 Evotec, Celgene, Amgen 등 대형 제약사들이 AI 신약개발 스타트업들에 대한 지분투자를 시작함에 따라, 전문가들은 주요 대형 제약사의 AI 스타트업 인수가 수년 내에 본격화될 것으로 전망하고 있습니다.

사업모델 측면에서 대부분의 AI 스타트업들은 제약사들의 신약개발을 지원하는 'Service Provider' 모델이나, 일부 회사들은 자체 파이프라인을 운영하는 'AI 기반의 제약사' 모델을 지향하면서 시장에서 높은 평가를 받고 있습니다. 대부분의 AI 스타트업들은 제약사들과 프로젝트 단위의 협업을 통해 Fee(통상 계약금 + 성공보수로 구성)를 받는 수익모델을 운영하고 있습니다. 반면 당사를 포함해 BenevoletAI, Recursion 등의 회사들은 자체 파이프라인을 운영하면서 Service Provider를 벗어나 'AI 기반 제약사' 모델로의 변화를 추구하고 있습니다.

                                            [자체 파이프라인 보유 AI 스타트업 사례]

출처: 기사검색, 각사 홈페이지

(5) 회사의 경쟁력

당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로 자체적으로 보유한 바이오 빅데이터 처리기술과 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 통해 AI 신약개발 회사로서의 사업을 영위하고 있습니다. 다양한 기업, 연구소, 병원과 파트너십을 구축하여 AI를 기반으로 한 신속한 신약 후보물질 발굴 및 면역항암제 개발을 주축으로 새로운 패러다임의 치료제 개발에 힘쓰고 있습니다. 뿐만 아니라, 유전체 빅데이터 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 신규 항암제 바이오 마커 발굴, 유전체 정밀의료 서비스 사업을 진행하고 있습니다.

당사는 하나의 사업부문으로 사업을 영위하고 있습니다. 당사의 주요 서비스는 고객을 대상으로 직접 서비스할 수 있는 플랫폼 기술인 AI 신약 플랫폼 서비스와 Genome Platform Services(유전체 빅데이터 플랫폼)가 있습니다. 또한 상기 두 플랫폼을 기반으로 자체적으로 합성신약 후보 물질 및 약물재창출 후보물질(Drug RepositioningCandidates) 발굴과 항암백신 및 세포치료제 타겟을 발굴하고 연구개발하여 사업화하는 사업을 진행하고 있습니다.

AI 신약 플랫폼 서비스는 DeepMatcher®유효물질 스크리닝 서비스, DeepMatcher®물질 최적화 서비스와 NEO-ARS™ 개인 맞춤 신생항원 발굴 서비스를 포함하고 있으며, 임상 및 비임상 단계 물질의 독성예측 서비스(Cyp-Tox)를 준비 중에 있습니다. Genome Platform Services는 유전체 정밀의료 서비스(NGS-ARS)를 포함하고 있으며, 약물 유전자형 마커(GBL-ARS™)와 환자표현형계층화(PTscan) 서비스를 준비 중에 있습니다. 이 중 유전체 정밀의료 서비스는 국내 대학병원에 서비스를 제공함으로써 매출이 발생하고 있습니다.

당사는 전통적인 신약연구개발의 비효율성을 극복하기 위한 AI신약개발 솔루션을 개발해 공동연구 또는 자체개발을 통한 AI 신약개발을 추진하고 있습니다. AI 기술을신약개발에 접목할 시 신약후보물질 발굴부터 임상 데이터 확보, 개발 타당성 검토 등 신약개발에 소요되는 기간을 대거 단축할 수 있어 개발 효율성이 증대되는 장점이있습니다. 이에 따라 글로벌 AI 신약개발 시장 규모는 매년 40%의 성장세를 보이고 있으며, 마켓인사이트는 오는 2024년에는 관련 시장규모가 40억 달러에 이를 것으로전망하고 있습니다.

AI를 통한 후보물질 발굴에 대한 제약사들의 관심이 증대되고 있는 만큼, 당사 또한 JW중외제약, 한미사이언스 등과 공동 연구개발을 진행하고 있으며 앞으로도 이러한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

(6) 신규사업 등의 내용과 전망

당사는 이제까지 축적해 온 당사의 슈퍼컴퓨터 인프라와 유전체 빅데이터 분석 기술,합성신약 후보물질 발굴 AI 플랫폼 '딥매처', 암 특이항원(신생항원)을 예측하는 'NEO-ARS™' 등을 활용하여 국내외 제약사들과 공동 연구개발을 추진하는 것은 물론, '딥매처'를 기반으로 PaaS(서비스형 플랫폼) 방식의 클라우드 서비스 환경을 구축하여 고객사에게 더 나은 서비스를 제공하고자 합니다. AI를 활용한 빠르고 정확한 후보물질 발굴에 대한 제약사들의 니즈를 반영하여 수행할 수 있을 것으로 예상됩니다.

당사는 클라우드 서비스가 원활하게 진행될 수 있도록 대전광역시 둔곡지구에 슈퍼컴퓨팅센터를 구축(3. 원재료 및 생산설비 중 생산설비 내용 참조)할 예정입니다.

(7) 사업부문별 요약 재무현황
당사는 단일의 사업부문을 영위하고 있으므로 재무현황은 III. 재무에 관한 사항의   1.요약재무정보를 참고해주시기 바랍니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

재무에 관한 사항에 기재된 연결재무제표와 별도재무제표는 주주총회 승인전 재무제표입니다. 향후 정기주주총회에서 재무제표 승인 관련 안건이 부결되거나 수정이 발생한 경우 정정보고서를 통해 그 내용 및 사유 등을 반영할 예정입니다.

가. 요약연결재무정보

(주1) 괄호 (   ) 표시는 음(-)의 수치임
(주2) 비교표시된 제12기와 제11기의 재무정보는 개별재무제표 기준으로 작성되었습니다.

나. 요약별도재무정보

(주1) 괄호 (   ) 표시는 음(-)의 수치임
(주2) 비교표시된 제12기와 제11기의 재무정보는 개별재무제표 기준으로 작성되었습니다.

2. 연결재무제표

3. 연결재무제표 주석

1. 회사의 개요
주식회사 신테카바이오와 그 종속기업(이하 "연결실체")의 지배기업인 주식회사 신테카바이오(이하 "지배기업")는 2009년도 9월에 설립되어 2019년 12월에 한국거래소 코스닥시장에 상장하였고, 본사는 대전시 유성구 테크노 2로 187에 위치하고 있습니다.

연결실체는 빅데이터와 개인 유전체지도(PMAP)를 활용하여 유전체 분석과 대량의 바이오 데이터를 관리, 분석하는 사업을 영위하고 있습니다. 설립시 자본금은 30,000천원이었으나, 이후 수 차례 증자를 거쳐 당기말 현재 납입자본금은 6,750,008천원입니다.

당기말 현재 지배기업의 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

2. 재무제표 작성기준

연결실체는 주식회사등의외부감사에관한법률 제5조 1항 1호에서 규정하는 한국채택국제회계기준에 따라 연결재무제표를 작성하였습니다.

연결실체의 연결재무제표는 2022년 2월 9일자 이사회에서 승인되었으며, 2022년 3월 31일자 주주총회에서 최종 승인될 예정입니다.

(1) 측정기준
연결재무제표는 아래에서 열거하고 있는 연결재무상태표의 주요 항목을 제외하고는 역사적원가를 기준으로 작성되었습니다.
 - 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 확정급여부채
 - 공정가치로 측정되는 파생상품자산 및 부채

(2) 기능통화와 표시통화
연결실체 내 개별기업의 재무제표는 각 개별기업의 영업활동이 이루어지는 주된 경제환경의 통화인 기능통화로 작성되고 있습니다. 연결실체의 연결재무제표는 보고기업인 지배기업의 기능통화 및 표시통화인 원화로 작성하여 보고하고 있습니다.  

(3) 추정과 판단
한국채택국제회계기준에서는 연결재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 보고기간 말 현재 자산 및 부채 그리고 수익 및 비용의 보고금액에 영향을 미치는사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 보고기간 말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치는 추정치의 결정에 사용된 가정이 실제와 다를 경우 실제 결과치와 다를 수 있습니다.

추정치와 추정에 대한 기본 가정은 지속적으로 검토되고 있으며, 회계추정의 변경은 추정이 변경된 기간과 미래 영향을 받을 기간 동안 인식되고 있습니다.

① 경영진의 판단
연결재무제표에 인식된 금액에 유의한 영향을 미치는 회계정책의 적용과 관련된 주요한 경영진의 판단에 대한 정보는 종업권급여, 수익, 리스 등의 주석사항에 포함되어 있습니다.

② 가정과 추정의 불확실성
다음 보고기간 이내에 중요한 조정이 발생할 수 있는 유의한 위험이 있는 가정과 추정의 불확실성에 대한 정보는 확정급여채무의 측정, 주식기준보상, 전환사채 등의 주석사항에 포함되어 있습니다.

③ 공정가치 측정
자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 연결실체는 최대한 시장에서 관측 가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.
- 수준 1: 투입변수가 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의 조정되지 않은 공시가격인 경우

- 수준 2: 투입변수가 수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는 간접적으로 관측가능한 경우
- 수준 3: 투입변수가 자산이나 부채에 대해 관측가능하지 않은 경우

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계 내에서 서로 다른 수준으로 분류되는 경우, 연결실체는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간 말에 공정가치 서열체계의 수준간 이동을 인식하고 있습니다.

3. 주요 회계정책

연결실체가 한국채택국제회계기준에 따른 연결재무제표 작성에 적용한 유의적인 회계정책은 아래 기술되어 있으며, 다음에서 설명하고 있는 사항을 제외하고 당기 및 비교표시 된 전기의 연결재무제표는 동일한 회계정책을 적용하여 작성되었습니다.

연결실체는 2021년 1월 1일부터 이자율지표 개혁 2단계 개정사항- 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1039호 '금융상품: 인식과 측정', 제1107호 '금융상품: 공시'및 제1116호 '리스'를 최초로 적용하였습니다. 이자율지표 개혁과 관련하여 상각후원가로 측정되는 금융상품의 이자율지표 대체 시 장부금액이 아닌 유효이자율을 조정하고, 위험회피관계에서 이자율지표 대체가 발생 한 경우에도 중단없이 위험회피회계를 계속할 수 있도록 하는 등의 예외규정을 포함하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 연결실체의 연결재무제표에 미치는 영향은 중요하지 않습니다.

(1) 연결
① 사업결합
사업결합은 동일지배 하에 있는 기업실체나 사업에 대한 결합을 제외하고 취득법을 적용하여 회계처리하고 있습니다.

이전대가는 일반적으로 식별가능한 취득 순자산을 공정가치로 측정하는 것과 동일하게 공정가치로 측정하고 있습니다. 사업결합의 결과 영업권이 발생되면 매년 손상검사를 수행하고 있으며, 염가매수차익이 발생되면 즉시 당기손익으로 인식하고 있습니다. 취득관련원가는 기업회계기준서 제1032호와 기업회계기준서 제1039호에 따라 인식하는 채무증권과 지분증권의 발행원가를 제외하고, 원가가 발생하고 용역을
제공받은 기간에 비용으로 회계처리하고 있습니다. 이전대가는 기존관계의 정산과 관련된 금액을 포함하고 있지 않으며, 기존관계의 정산금액은 일반적으로 당기손익으로 인식하고 있습니다. 조건부대가는 취득일에 공정가치로 측정되고 있습니다. 자본으로 분류되는 조건부대가는 재측정하지 않으며, 그 후속 정산은 자본 내에서 회계처리하고 있습니다. 조건부대가가 자본으로 분류되지 않는 경우, 후속적으로 조건부대가의 공정가치 변동을 인식하여 당기손익으로 처리하고 있습니다.

② 비지배지분
비지배지분은 취득일에 피취득자의 식별가능한 순자산에 대해 인식한 금액 중 현재의 지분상품의 비례적 몫으로 측정하고 있습니다.

지배력을 상실하지 않는 종속기업에 대한 지배기업의 소유지분 변동은 자본거래로 회계처리하고 있습니다.

③ 종속기업
종속기업은 연결실체에 의해 지배되는 기업입니다. 연결실체는 피투자기업에 대한 관여로 변동이익에 노출되거나 변동이익에 대한 권리가 있고 피투자기업에 대하여 자신의 힘으로 그러한 이익에 영향을 미치는 능력이 있을 때 피투자기업을 지배합니다. 종속기업의 재무제표는 지배기업이 종속기업에 대한 지배력을 획득하는 날부터 지배력을 상실할 때까지 연결재무제표에 포함됩니다.

④ 지배력의 상실
지배기업이 종속기업에 대한 지배력을 상실한다면, 연결재무상태표에서 종전의 종속기업에 대한 자산과 부채를 제거하고 종전의 지배지분에 귀속되는 지배력 상실 관련 손익을 인식합니다. 종속기업에 대한 잔존 투자는 지배력을 상실한 때의 공정가치로 인식합니다.

⑤ 지분법피투자기업에 대한 지분
연결실체의 지분법피투자기업에 대한 지분은 관계기업과 공동기업 지분으로 구성되어 있습니다.

관계기업은 당사가 재무정책 및 영업정책에 대한 유의적인 영향력을 보유하고 있으나, 지배하거나 공동지배하지 않는 기업입니다. 공동기업은 당사가 공동지배력을 보유하면서 약정의 자산에 대한 권리와 부채에 대한 의무를 보유하는 것이 아니라 약정의 순자산에 대한 권리를 보유하고 있는 기업입니다.

공동기업은 연결실체가 약정의 자산에 대한 권리와 부채에 대한 의무를 보유하는 것이 아니라 약정의 순자산에 대한 권리를 보유하고 있는 기업입니다.

관계기업과 공동기업에 대한 투자지분은 최초에 거래원가를 포함하여 원가로 인식하고, 취득 후에는 지분법을 사용하여 회계처리하고 있습니다. 즉, 취득일 이후에 발생한 피투자자의 당기순손익 및 기타포괄손익 중 연결실체의 지분에 해당하는 금액을 장부금액에 가감하고, 피투자자에게 받은 분배액은 투자지분의 장부금액에서 차감하고 있습니다.

⑥ 내부거래 제거
연결실체 내의 거래, 이와 관련된 잔액, 수익과 비용, 미실현손익은 연결재무제표 작성시 모두 제거하고 있습니다. 한편, 연결실체는 지분법피투자기업과의 거래에서 발생한 미실현이익 중 연결실체의 몫은 제거하고 있으며, 미실현손실은 자산손상의 증거가 없다면 미실현이익과 동일한 방식으로 제거하고 있습니다.

⑦ 동일지배하 사업결합

동일지배하에 있는 기업실체나 사업에 대한 결합은 취득한 자산과 인수한 부채를 최상위지배기업의 연결재무제표상 장부금액으로 인식하고 있습니다. 연결실체는 이전대가와 취득한 순자산 장부금액의 차액을 자본잉여금에서 가감하고 있습니다.

(2) 현금및현금성자산
연결실체는 보유 현금과 요구불예금 등과 같이 유동성이 매우 높고 확정된 금액의 현금으로 전환이 용이하며 가치변동의 위험이 경미한 금융자산 중 발행일로부터 만기가 3개월 이내인 금융자산을 현금및현금성자산으로 분류하고 있습니다. 지분상품은 현금및현금성자산에서 제외하고 있으며, 다만, 상환일이 정해져 있고 취득일로부터 상환일까지의 기간이 단기인 우선주와 같이 실질적인 현금및현금성자산인 경우에는 현금및현금성자산에 포함하고 있습니다.

(3) 비파생금융자산
① 인식 및 최초 측정
매출채권과 발행 채무증권은 발행되는 시점에 최초로 인식됩니다. 다른 금융상품과 금융부채는 연결실체가 금융상품의 계약 당사자가 되는 때에만 인식됩니다.

유의적인 금융요소를 포함하지 않는 매출채권을 제외하고는, 최초 인식시점에 금융자산이나 금융부채를 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정 금융자산 또는 당기손익-공정가치 측정 금융부채가 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득이나 해당 금융부채의 발행과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가감합니다. 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 매출채권은 최초에 거래가격으로 측정합니다.

② 분류 및 후속측정
최초 인식시점에 금융자산은 상각후원가, 기타포괄손익-공정가치 채무상품, 기타포괄손익-공정가치 지분상품 또는 당기손익-공정가치로 측정되도록 분류됩니다. 금융자산은 연결실체가 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하지 않는 한 최초 인식 후에 재분류되지 않으며, 이 경우 영향 받는 모든 금융자산은 사업모형의 변경 이후 첫 번째 보고기간의 첫 번째 날에 재분류됩니다.

금융자산이 다음 두가지 조건을 모두 만족하고, 당기손익-공정가치 측정항목으로 지정되지 않은 경우에 상각후원가로 측정됩니다.
- 계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 보유합니다.
- 금융자산의 계약 조건에 따라 특정일에 원금과 원금잔액에 대한 이자지급만으로 구성되어 있는 현금흐름이 발생합니다.

채무상품이 다음 두가지 조건을 충족하고 당기손익-공정가치 측정항목으로 지정되지 않은 경우에 기타포괄손익-공정가치로 측정됩니다.
- 계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유합니다.
- 금융자산의 계약조건에 따라 특정일에 원리금 지급만으로 구성되어 있는 현금흐름이 발생합니다.

단기매매를 위해 보유하는 것이 아닌 지분상품의 최초 인식 시에 연결실체는 투자자산의 공정가치의 후속적인 변동을 기타포괄손익으로 표시하도록 선택할 수 있습니다.다만 한번 선택하면 이를 취소할 수 없습니다. 이러한 선택은 투자 자산별로 이루어집니다.

상기에서 설명된 상각후원가나 기타포괄손익-공정가치로 측정되지 않는 모든 금융자산은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 이러한 금융자산은 모든 파생상품을 포함합니다. 최초 인식시점에 연결실체는 상각후원가나 기타포괄손익-당기손익으로 측정되는 금융자산을 당기손익-공정가치 측정항목으로 지정한다면 회계불일치를 제거하거나 유의적으로 줄이는 경우에는 해당 금융자산을 당기손익-공정가치 측정 항목으로 지정할 수 있습니다. 다만 한번 지정하면 이를 취소할 수 없습니다.

가. 금융자산 - 사업모형
연결실체는 금융자산의 포트폴리오 수준에서 보유되는 사업모형이 사업이 관리되는 방식과 경영진에게 정보가 제공되는 방식을 가장 잘 반영하기 때문에 사업모형의 목적을 평가합니다. 그러한 정보는 다음을 고려합니다.
- 포트폴리오에 대해 명시된 회계정책과 목적 및 실제 이러한 정책의 운영
- 사업모형에서 보유하는 금융자산의 성과를 평가하고, 그 평가내용을 주요 경영진에게 보고하는 방식
- 사업모형(그리고 사업모형에서 보유하는 금융자산)의 성과에 영향을 미치는 위험과 그 위험을 관리하는 방식

- 경영진에 대한 보상방식(예: 관리하는 자산의 공정가치에 기초하여 보상하는지 아니면 수취하는 계약상 현금흐름에 기초하여 보상하는지)
- 과거기간 금융자산의 매도의 빈도, 금액, 시기, 이유, 미래의 매도활동에 대한 예상

이러한 목적을 위해 제거요건을 충족하지 않는 거래에서 제3자에게 금융자산을 이전하는 거래는 매도로 간주되지 않습니다.

단기매매의 정의를 충족하거나 포트폴리오의 성과가 공정가치 기준으로 평가되는 금융자산 포트폴리오는 당기손익-공정가치로 측정됩니다.

나. 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 이루어져 있는지에 대한 평가
계약상 현금흐름이 원금과 이자에 대한 지급만으로 이루어져 있는지를 평가할 때, 연결실체는 해당 상품의 계약조건을 고려합니다. 금융자산이 계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건을 포함하고 있다면, 그 계약조건 때문에 해당 금융상품의 존속기간에 걸쳐 생길 수 있는 계약상 현금흐름이 원리금 지급만으로 구성되는지를 판단해야 합니다.

이를 평가할 때 연결실체는 다음을 고려합니다.
- 현금흐름의 금액이나 시기를 변경시키는 조건부 상황
- 변동 이자율 특성을 포함하여 계약상 액면 이자율을 조정하는 조항
- 중도상환특성과 만기연장특성
- 특정 자산으로부터 발생하는 현금흐름에 대한 연결실체의 청구권을 제한하는 계약조건

중도상환금액이 실질적으로 미상환된 원금과 잔여원금에 대한 이자를 나타내고, 계약의 조기청산에 대한 합리적인 추가 보상을 포함하고 있다면, 조기상환특성은 특정일에 원금과 이자를 지급하는 조건과 일치합니다.

또한, 계약상 액면금액을 유의적으로 할인하거나 할증하여 취득한 금융자산에 대해서, 중도상환금액이 실질적으로 계약상 액면금액과 계약상 이자 발생액(그러나 미지급된)을 나타내며 (이 경우 계약의 조기 청산에 대한 합리적인 추가 보상이 포함될 수있는), 중도상환특성이 금융자산의 최초 인식시점에 해당 특성의 공정가치가 경미한 경우에는 이러한 조건을 충족한다고 판단합니다.

③ 금융자산: 후속측정과 손익
가. 당기손익-공정가치 측정 금융자산
이러한 자산은 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 이자와 배당수익을 포함한 순손익은 당기손익으로 인식합니다.

나. 상각후원가 측정 금융자산
이러한 자산은 후속적으로 유효이자율법을 사용하여 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가는 손상손실에 의해 감소됩니다. 이자수익, 외화환산손익 및 손상은 당기손익으로 인식합니다. 제거에 따르는 손익도 당기손익으로 인식합니다

다. 기타포괄손익-공정가치 측정 채무상품
이러한 자산은 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 유효이자율법을 사용하여 계산된이자수익, 외화환산손익과 손상은 당기손익으로 인식합니다. 다른 순손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 제거시에 기타포괄손익에 누적된 손익은 당기손익으로 재분류합니다.

라. 기타포괄손익-공정가치 측정 지분상품
이러한 자산은 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 배당은 배당금이 명확하게 투자원가의 회수를 나타내지 않는다면 당기손익으로 인식합니다. 다른 순손익은 기타포괄손익으로 인식하고 절대로 당기손익으로 재분류되지 않습니다.

④ 제거
가. 금융자산

연결실체는 금융자산의 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나, 금융자산의 현금흐름에 대한 권리를 양도하고 금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우, 또는 연결실체가 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 보유 또는 이전하지 아니하고 금융자산을 통제하고 있지 않은 경우에 금융자산을 제거합니다. 연결실체가 연결재무상태표에 인식된 자산을 이전하는 거래를 하였지만, 이전되는 자산의 소유에 따른 대부분의 위험과 보상을 보유하고 있는 경우에는 이전된 자산을 제거하지 않습니다.

나. 이자율지표 개혁
이자율지표 개혁의 결과로 상각후원가로 측정하는 금융자산이나 금융부채의 계약상 현금흐름 산정 기준이 변경되는 경우 연결실체는 이자율지표 개혁에서 요구되는 변경을 반영하기 위하여 금융자산이나 금융부채의 유효이자율을 조정합니다. 다음의 두 가지 조건을 모두 충족하는 경우에만 이자율지표 개혁에서 요구된 계약상 현금흐름 산정 기준의 변경입니다.
- 이자율지표 개혁의 직접적인 결과로 변경이 필요함.
- 계약상 현금흐름을 산정하는 새로운 기준은 이전 기준(즉, 변경 직전 기준)과 경제적으로 동등함.

이자율지표 개혁에서 요구된 계약상 현금흐름 산정 기준의 변경에 추가하여 금융자산이나 금융부채의 변경이 이루어진 경우 연결실체는 먼저 이자율지표 개혁에서 요구되는 변경을 반영하기 위하여 금융자산이나 금융부채의 유효이자율을 조정합니다.그 다음 추가 변경에 대해서는 기존의 회계정책을 적용하여 처리합니다.

⑤ 금융자산과 부채의 상계

연결실체는 연결실체가 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계차액으로 결제하거나, 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도가 있는 경우에만 상계하고 연결재무상태표에 순액으로 표시합니다.

(4) 금융자산의 손상
연결실체는 다음 자산의 기대신용손실에 대해 손실충당금을 인식합니다.
- 상각후원가로 측정하는 금융자산
- 한국채택국제회계기준 제1115호에서 정의된 계약자산

연결실체는 12개월 기대신용손실로 측정되는 다음의 금융자산을 제외하고는 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 손실충당금을 측정합니다.
- 보고기간말에 신용이 위험이 낮다고 결정된 채무증권
- 최초 인식 이후 신용위험(즉, 금융자산의 기대존속기간동안에 걸쳐 발생할 채무불이행 위험)이 유의적으로 증가하지 않은 기타 채무증권과 은행예금

매출채권과 계약자산에 대한 손실충당금은 항상 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 측정됩니다.

금융자산의 신용위험이 최초 인식 이후 유의적으로 증가했는지를 판단할 때와 기대신용손실을 추정할 때, 연결실체는 과도한 원가나 노력 없이 이용할 수 있고 합리적이고 뒷받침될 수 있는 정보를 고려합니다. 여기에는 미래지향적인 정보를 포함하여 연결실체의 과거 경험과 알려진 신용평가에 근거한 질적, 양적인 정보 및 분석이 포함됩니다.

연결실체는 다음과 같은 경우 금융자산에 채무불이행이 발생했다고 고려합니다.
- 채무자가 연결실체가 소구활동을 하지 않으면, 연결실체에게 신용의무를 완전하게 이행하지 않을 것 같은 경우

전체기간 기대신용손실은 금융상품의 기대존속기간에 발생할 수 있는 모든 채무불이행 사건에 따른 기대신용손실입니다.

12개월 기대신용손실은 보고기간 말 이후 12개월 이내(또는 금융상품의 기대존속기간이 12개월 보다 적은 경우 더 짧은 기간)에 발생 가능한 금융상품의 채무불이행 사건으로 인한 기대신용손실을 나타내는 전체기간 기대신용손실의 일부입니다.

기대신용손실을 측정할 때 고려하는 가장 긴 기간은 연결실체가 신용위험에 노출되는 최장 계약기간입니다.

① 기대신용손실의 측정
기대신용손실은 신용손실의 확률가중추정치입니다. 신용손실은 모든 현금부족액(계약에 따라 지급받기로 한 모든 계약상 현금흐름과 수취할 것으로 예상하는 모든 계약상 현금흐름의 차이)의 현재가치로 측정됩니다. 기대신용손실은 해당 금융자산의 유효이자율로 할인됩니다.

② 신용이 손상된 금융자산
매 보고기간말에, 연결실체는 상각후원가로 측정되는 금융자산과 기타포괄손익-공정가치로 측정되는 채무증권의 신용이 손상되었는지 평가합니다. 금융자산의 추정미래현금흐름에 악영향을 미치는 하나 이상의 사건이 발생한 경우에 해당 금융자산은 신용이 손상된 것입니다.

금융자산의 신용이 손상된 증거는 다음과 같은 관측 가능한 정보를 포함합니다.
- 발행자나 차입자의 유의적인 재무적 어려움
- 채무불이행과 같은 계약 위반
- 차입자의 재무적 어려움에 관련된 경제적이나 계약상 이유로 당초 차입조건의 불가피한 완화
- 차입자의 파산가능성이 높아지거나 그 밖의 재무구조조정 가능성이 높아짐
- 재무적 어려움으로 인해 해당 금융자산에 대한 활성시장 소멸

③ 연결재무상태표 상 신용손실충당금의 표시
상각후원가로 측정하는 금융자산에 대한 손실충당금은 해당 자산의 장부금액에서 차감합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대해서는 손실충당금을 당기손익에 포함하고 기타포괄손익에 인식합니다.

④ 제각
금융자산의 계약상 현금흐름 전체 또는 일부의 회수에 대한 합리적인 기대가 없는 경우 해당 자산을 제거합니다. 고객으로부터 회수에 대한 합리적인 기대가 있는지를 평가하여 제각의 시기와 금액을 개별적으로 평가합니다. 연결실체는 제각한 금액이 유의적으로 회수될 것이라는 기대를 갖고 있지 않습니다. 그러나 제각된 금융자산은 연결실체의 만기가 된 금액의 회수 절차에 따라 회수활동의 대상이 될 수 있습니다.

(5) 유형자산
연결실체는 유형자산을 최초에 원가로 측정하여 인식하고 있습니다. 유형자산의 원가에는 경영진이 의도하는 방식으로 자산을 가동하는데 필요한 장소와 상태에 이르게 하는데 직접 관련되는 원가 및 자산을 해체, 제거하거나 부지를 복구하는데 소요될 것으로 추정되는 원가가 포함됩니다.

유형자산은 최초 인식 후에 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액을 그 장부금액으로 하고 있습니다.

유형자산 중 토지는 감가상각을 하지 않으며, 그 외 유형자산은 자산의 취득원가에서잔존가치를 차감한 금액에 대하여 아래에 제시된 내용연수에 걸쳐 해당 자산에 내재되어 있는 미래 경제적 효익의 예상 소비 형태를 가장 잘 반영한 정액법으로 상각됩니다.

유형자산의 당기말 및 전기말의 추정내용연수는 다음과 같습니다.

유형자산을 구성하는 일부의 원가가 당해 유형자산의 전체 원가와 비교하여 유의적인 경우, 연결실체는 해당 유형자산을 감가상각할 때 그 부분을 별도로 구분하여 감가상각하고 있습니다.

유형자산의 제거로 인하여 발생하는 손익은 순매각금액과 장부금액의 차이로 결정되고 그 차액은 당기손익으로 인식됩니다.

연결실체는 매 보고기간말에 자산의 잔존가치와 내용연수 및 감가상각 방법을 재검토하고 재검토 결과 이를 변경하는 것이 적절하다고 판단되는 경우 회계추정의 변경으로 처리하고 있습니다.

(6) 무형자산
연결실체는 무형자산을 최초 인식할 때 원가로 측정하며, 최초 인식 후에 원가에서 상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액을 장부금액으로 인식하고 있습니다.

무형자산은 사용 가능한 시점부터 잔존가치를 영("0")으로 하여 아래의 내용연수 동안 정액법으로 상각하고 있습니다. 무형자산의 당기말 및 전기말의 추정내용연수는 다음과 같습니다.

내용연수가 유한한 무형자산의 상각기간과 상각방법은 매 보고기간말에 재검토하고 내용연수가 비한정인 무형자산에 대해서는 그 자산의 내용연수가 비한정이라는 평가가 계속하여 정당한지를 매 보고기간말에 재검토하며, 이를 변경하는 것이 적절하다고 판단되는 경우 회계추정의 변경으로 처리하고 있습니다.

① 연구 및 개발
연구 또는 내부프로젝트의 연구단계에 대한 지출은 발생시점에 비용으로 인식하고 있습니다. 개발단계의 지출은 자산을 완성할 수 있는 기술적 실현가능성, 자산을 완성하여 사용하거나 판매하려는 기업의 의도와 능력 및 필요한 자원의 입수가능성, 무형자산의 미래 경제적 효익을 모두 제시할 수 있고, 관련 지출을 신뢰성 있게 측정할 수 있는 경우에 무형자산으로 인식하고 있으며, 기타 개발관련 지출은 발생시점에 비용으로 인식하고 있습니다.

② 후속지출
후속지출은 관련되는 특정자산에 속하는 미래의 경제적 효익이 증가하는 경우에 한하여 자본화하며, 내부적으로 창출한 영업권 및 상표명 등을 포함한 다른 지출은 발생 즉시 비용화하고 있습니다.

(7) 정부보조금
연결실체는 정부보조금에 부수되는 조건을 준수하고 그 보조금을 수취하는 것에 대해 합리적인 확신이 있을 경우에만 정부보조금을 인식하고 있습니다.

연결실체는 비유동자산을 취득 또는 건설하는데 사용해야 한다는 기본조건이 부과된정부보조금을 수령하고 있으며, 보조금을 자산의 차감항목으로 인식하여 자산의 내용연수에 걸쳐 당기손익으로 인식하고 있습니다. 수익관련 보조금은 정부보조금으로보전하려 하는 관련원가를 비용으로 인식하는 기간에 걸쳐 관련비용에서 차감하는 방법으로 당기손익으로 인식하고 있으며, 상환의무가 있는 정부보조금에 대한 상환예정금액을 부채로 계상하고 있습니다.

(8) 비금융자산의 손상
종업원급여에서 발생한 자산, 이연법인세자산을 제외한 모든 비금융자산에 대해서는매 보고기간말마다 자산손상을 시사하는 징후가 있는지를 검토하며, 만약 그러한 징후가 있다면 당해 자산의 회수가능액을 추정하고 있습니다. 단, 내용연수가 비한정인무형자산, 아직 사용할 수 없는 무형자산에 대해서는 자산손상을 시사하는 징후와 관계없이 매년 회수가능액과 장부금액을 비교하여 손상검사를 하고 있습니다.

회수가능액은 개별 자산별로, 또는 개별 자산의 회수가능액을 추정할 수 없다면 그 자산이 속하는 현금창출단위별로 회수가능액을 추정하고 있습니다. 회수가능액은 사용가치와 순공정가치 중 큰 금액으로 결정하고 있습니다. 사용가치는 자산이나 현금창출단위에서 창출될 것으로 기대되는 미래현금흐름을 화폐의 시간가치 및 미래현금흐름을 추정할 때 조정되지 아니한 자산의 특유위험에 대한 현행 시장의 평가를 반영한 적절한 할인율로 할인하여 추정합니다.

자산이나 현금창출단위의 회수가능액이 장부금액에 미달하는 경우 자산의 장부금액을 감소시키며 즉시 당기손익으로 인식하고 있습니다.

매 보고기간말에 자산에 대해 과거기간에 인식한 손상차손이 더 이상 존재하지 않거나 감소된 것을 시사하는 징후가 있는지를 검토하고 직전 손상차손의 인식시점 이후 회수가능액을 결정하는 데 사용된 추정치에 변화가 있는 경우에만 환입합니다. 손상차손환입으로 증가된 장부금액은 과거에 손상차손을 인식하기 전 장부금액의 감가상각 또는 상각 후 잔액을 초과할 수 없습니다.

(9) 리스

계약에서 대가와 교환하여, 식별되는 자산의 사용 통제권을 일정기간 이전하게 한다면 그 계약은 리스이거나 리스를 포함합니다.

① 리스이용자
리스요소를 포함하는 계약의 개시일이나 변경유효일에 연결실체는 계약대가를 상대적 개별 가격에 기초하여 각 리스요소에 배분합니다. 다만, 연결실체는 리스이용자인리스계약에서 비리스요소를 분리하지 않는 실무적 간편법을 적용하여 리스요소와 관련된 비리스요소를 하나의 리스요소로 회계처리합니다.

연결실체는 리스개시일에 사용권자산과 리스부채를 인식합니다. 사용권자산은 최초에 원가로 측정되며, 해당 원가는 리스부채의 최초 측정금액, 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료(받은 리스 인센티브 차감), 리스개설직접원가, 기초자산을 해체 및 제거하거나 기초자산이나 기초자산이 위치한 부지를 복구할 때 리스이용자가 부담하는 원가의 추정치로 구성됩니다.

사용권자산은 후속적으로 리스개시일부터 리스기간 종료일까지 정액법으로 감가상각됩니다. 다만, 리스기간 종료일에 사용권자산의 소유권이 이전되거나 사용권자산의 원가에 매수선택권의 행사가격이 반영된 경우에, 연결실체는 유형자산의 감가상각과 동일한 방식에 기초하여 기초자산의 내용연수 종료일까지 사용권자산을 감가상각합니다. 또한 사용권자산은 손상차손으로 인하여 감소하거나 리스부채의 재측정으로 인하여 조정될 수 있습니다.

리스부채는 리스개시일 현재 지급되지 않은 리스료의 현재가치로 최초 측정합니다. 리스료는 리스의 내재이자율로 할인하되, 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 연결실체의 증분차입이자율로 할인합니다. 일반적으로 연결실체는 증분차입이자율을 할인율로 사용합니다.

연결실체는 다양한 외부 재무 정보에서 얻은 이자율에서 리스의 조건과 리스 자산의 특성을 반영하기 위한 조정을 하고 증분차입이자율을 산정합니다.

리스부채 측정에 포함되는 리스료는 다음 항목으로 구성됩니다.
- 고정 리스료(실질적인 고정리스료 포함)
- 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료. 최초에는 리스개시일의 지수나 요율(이율)을 사용하여 측정함
- 잔존가치보증에 따라 지급할 것으로 예상되는 금액
- 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우 매수선택권의 행사가격, 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우 연장기간의 리스료, 리스기간이 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

리스부채는 유효이자율법에 따라 상각합니다. 리스부채는 지수나 요율(이율)의 변동으로 미래 리스료가 변동되거나 잔존가치 보증에 따라 지급할 것으로 예상되는 금액이 변동되거나 매수, 연장, 종료 선택권을 행사할지에 대한 평가가 변동되거나 실질적인 고정리스료가 수정되는 경우에 재측정됩니다.

리스부채를 재측정할 때 관련되는 사용권자산을 조정하고, 사용권자산의 장부금액이영("0")으로 줄어드는 경우에는 재측정 금액을 당기손익으로 인식합니다.

2021년 1월 1일부터 이자율지표 개혁으로 인해 미래 리스료의 산정 기준이 변경되는경우 연결실체는 대체 이자율지표의 변경을 반영하는 개정 할인율을 적용한 수정 리스료를 할인하여 리스부채를 재측정합니다.

연결실체는 연결재무상태표에서 투자부동산의 정의를 충족하지 않는 사용권자산을  '유형자산'으로 표시하고 리스부채는 '기타부채' 로 표시하였습니다.

연결실체는 리스기간이 12개월 이내인 단기리스와 소액 기초자산 리스에 대하여 사용권자산과 리스부채를 인식하지 않는 실무적 간편법을 선택하였습니다. 연결실체는이러한 리스에 관련된 리스료를 리스기간에 걸쳐 정액법에 따라 비용으로 인식합니다.

② 리스제공자
리스요소를 포함하는 계약의 약정일이나 변경유효일에 연결실체는 상대적 개별가격에 기초하여 각 리스요소에 계약대가를 배분합니다.

리스제공자로서 연결실체는 리스약정일에 리스가 금융리스인지 운용리스인지 판단합니다.

각 리스를 분류하기 위하여 연결실체는 리스가 기초자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전하는지를 전반적으로 판단합니다. 기초자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 리스이용자에게 이전하는 경우에는 리스를 금융리스로 분류하고, 그렇지 않은 경우에는 리스를 운용리스로 분류합니다. 이 평가 지표 중 하나로 연결실체는 리스기간이 기초자산의 경제적 내용연수의 상당 부분을 차지하는지 고려합니다.

연결실체가 중간리스제공자인 경우에는 상위리스와 전대리스를 각각 회계처리합니다. 또한 전대리스의 분류는 기초자산이 아닌 상위리스에서 생기는 사용권자산에 따라 판단합니다. 상위리스가 인식 면제규정을 적용하는 단기리스에 해당하는 경우에는 전대리스를 운용리스로 분류합니다

약정에 리스요소와 비리스요소가 모두 포함된 경우에 연결실체는 기업회계기준서 제1115호를 적용하여 계약 대가를 배분합니다.

연결실체는 리스순투자에 대하여 기업회계기준서 제1109호의 제거와 손상 규정을 적용합니다. 연결실체는 추가로 리스총투자를 계산하는데 사용한 무보증잔존가치에 대한 정기적인 재검토를 수행하고 있습니다.

연결실체는 운용리스로 받는 리스료를 '기타수익'의 일부로써 리스기간에 걸쳐 정액 기준에 따라 수익으로 인식합니다.

(10) 비파생금융부채
연결실체는 계약상 내용의 실질과 금융부채의 정의에 따라 금융부채를 당기손익인식금융부채와 기타금융부채로 분류하고 계약의 당사자가 되는 때에 연결재무상태표에 인식하고 있습니다.

① 당기손익인식금융부채
연결실체는 금융부채가 단기매매항목으로 분류되거나, 파생상품인 경우, 혹은 최초 인식시점에 당기손익으로 지정하는 경우에 당기손익인식항목으로 분류합니다. 당기손익인식금융부채는 최초 인식 후 공정가치로 측정되며, 공정가치의 변동은 당기손익으로 인식되고 있습니다. 한편, 최초 인식시점에 발행과 관련하여 발생한 거래비용은 발생 즉시 당기손익으로 인식되고 있습니다.

② 기타금융부채
당기손익인식금융부채로 분류되지 않은 비파생금융부채는 기타금융부채로 분류되고 있습니다. 기타금융부채는 최초 인식시 발행과 직접 관련되는 거래원가를 차감한 공정가치로 측정되고 있습니다. 후속적으로 기타금융부채는 유효이자율법을 적용하여 상각후원가로 측정되며, 이자비용은 유효이자율법을 적용하여 인식됩니다.

③ 금융부채의 제거
연결실체는 금융부채가 소멸된 경우, 즉 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료된 경우에 한하여 연결재무상태표에서 제거하고 있습니다. 연결실체는 금융부채의 계약조건이 변경되어 현금흐름이 실질적으로 달라진 경우 기존 부채를 제거하고 새로운 계약에 근거하여 새로운 금융부채를 공정가치로 인식합니다. 금융부채의 제거 시에, 장부금액과 지급하는 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

(11) 종업원급여
① 단기종업원급여
종업원이 관련 근무용역을 제공한 보고기간말부터 12 개월 이내에 결제될 단기종업원급여는 근무용역과 교환하여 지급이 예상되는 금액을 근무용역이 제공된 때에 당기손익으로 인식되고 있습니다. 단기종업원급여는 할인하지 않은 금액으로 측정되고있습니다.

② 기타장기종업원급여
종업원이 관련 근무용역을 제공한 보고기간말부터 12개월 이내에 지급되지 않을 기타장기종업원급여는 당기와 과거기간에 제공한 근무용역의 대가로 획득한 미래의 급여액을 현재가치로 할인하여 장기미지급금으로 계상되어 있습니다. 재측정에 따른 변동은 발생한 기간에 당기손익(복리후생비)으로 인식되고 있습니다.

③ 퇴직급여: 확정급여제도

보고기간말 현재 확정급여제도와 관련된 확정급여부채는 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 금액으로 인식됩니다.

확정급여부채는 매년 독립적인 계리사에 의해 예측단위적립방식으로 계산되고 있습니다. 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감하여 산출된 순액이 부의 금액일 경우, 연결실체가 제도로부터 환급받거나 제도에 대한 연결실체의 미래기여금이 절감되는 방식으로 이용 가능한 경제적 효익의 현재가치를 한도로 자산이 인식됩니다.

순확정급여부채의 재측정요소인 보험수리적손익은 순확정급여부채의 순이자에 포함된 금액을 제외한 사외적립자산의 수익 및 순확정급여부채의 순이자에 포함된 금액을 제외한 자산인식상한효과의 변동으로 구성되어 있으며, 즉시 기타포괄손익으로인식됩니다. 순확정급여부채(자산)의 순이자는 순확정급여부채(자산)에 연차보고기간 초에 결정된 할인율을 곱하여 결정되며, 순이자의 결정에는 기여금 납부와 급여지급으로 인한 변동이 고려됩니다. 확정급여제도와 관련된 순이자비용과 기타비용은 당기손익으로 인식됩니다.

제도의 개정이나 축소가 발생하는 경우, 과거근무에 대한 효익의 변동이나 축소에 따른 손익은 즉시 당기손익으로 인식됩니다. 연결실체는 확정급여제도의 정산이 일어나는 때에 정산으로 인한 손익을 당기손익으로 인식하고 있습니다.

(12) 전환사채
연결실체가 발행한 전환사채는 보유자의 선택에 의해 자본으로 전환될 수 있는 전환사채로, 발행할 주식수는 보통주의 공정가치에 따라 변동될 수 있습니다. 따라서 전환권을 부채로 분류하고 파생상품으로 회계처리하고 있습니다.

내재파생상품인 전환권은 동일한 파생상품에 대한 시장가격 또는 합리적인 평가모형에 따라 산출된 공정가치를 이용하여 공정가치로 인식하고, 후속기간의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다. 사채요소는 최초 인식 시 전체 전환사채의 공정가치에서 전환권의 공정가치를 차감하여 인식하고, 전환으로 인한 소멸 또는 만기까지 유효이자율법을 적용하여 상각후원가로 측정하고 있습니다. 최초 인식 시점의 전환권 공정가치를 별도로 신뢰성 있게 측정할 수 없는 경우, 최초 인식 시의 전환사채의 공정가치와 사채의 공정가치의 차이금액을 전환권의 공정가치로 결정합니다.

만약, 계약조건에 따라 후속기간 중 전환권 행사로 발행될 주식수가 고정되는 경우 전환권은 자본으로 재본류됩니다.

(13) 파생금융상품
연결실체는 파생금융상품의 계약에 따라 발생된 권리와 의무를 공정가액으로 평가하여 자산과 부채로 계상하고, 동 계약으로부터 발생한 손익은 발생시점에 당기손익으로 인식하고 있습니다. 현재, 연결실체가 보유중인 파생금융상품은 전환사채의 발행으로 인한 사채권자의 조기상환청구권, 발행회사의 매도청구권이 있습니다.

(14) 납입자본
보통주는 자본으로 분류되며 자본거래와 직접 관련되어 발생하는 증분원가는 세금효과를 반영한 순액으로 자본에서 차감하고 있습니다.

우선주는 상환하지 않아도 되거나 연결실체의 선택에 의해서만 상환되는 경우와 배당의 지급이 연결실체의 재량에 의해 결정된다면 자본으로 분류하고, 연결실체의 주주총회에서 배당을 승인하면 배당금을 인식하고 있습니다. 주주가 특정일이나 그 이후에 확정되거나 확정 가능한 금액의 상환을 청구할 수 있거나 의무적으로 상환해야 하는 우선주는 부채로 분류하고 있습니다. 관련 배당은 발생시점에 이자비용으로 보아 당기손익으로 인식하고 있습니다.

연결실체가 자기지분상품을 재취득하는 경우에 이러한 지분상품은 자기주식의 과목으로 자본에서 직접 차감됩니다. 연결실체가 자기지분상품을 매입 또는 매도하거나 발행 또는 소각하는 경우에 발생하는 손익은 당기손익으로 인식되지 아니합니다.

(15) 주식기준보상
연결실체는 제공받는 재화나 용역의 대가로 종업원에게 주식이나 주식선택권을 부여하는 주식결제형 주식보상거래에 대하여 제공받는 재화나 용역의 공정가치 또는 제공받는 재화나 용역의 공정가치를 신뢰성있게 측정할 수 없다면 부여한 지분상품의 공정가치에 기초하여 재화나 용역의 공정가치를 간접 측정하고 그 금액을 가득기간 동안에 주식보상비용(당기비용)과 자본으로 인식하고 있습니다. 주식선택권의 가득조건이 용역제공조건 또는 시장조건이 아닌 가득조건인 경우에는 궁극적으로 가득되는 주식선택권의 실제 수량에 기초하여 결정되도록 인식된 종업원비용을 조정하고 있습니다.

(16) 고객과의 계약에서 생기는 수익
수익은 고객과의 계약에서 약속한 대가를 기초로 측정됩니다. 연결실체는 고객에게 재화나 용역에 대한 통제가 이전된 때 수익을 인식합니다.

연결실체는 주로 개인 유전체지도를 활용한 바이오 데이터를 관리 및 분석하는 용역을 제공하고 수익을 창출합니다. 연결실체가 제공하는 용역은 고객이 인수할 때 이전하거나 업무가 수행되는 대로 고객이 통제합니다. 연결실체는 고객에게 제공하는 수행의무를 고객이 통제하는 시점에 수익을 인식합니다. 연결실체는 수행을 완료한 정도를 조사, 도달한 단계, 경과한 시간 등을 고려하여 진행률을 측정하고 해당 진행률에 따라 기간에 걸쳐 수익을 인식하며, 관련 원가는 발생 시 비용으로 인식합니다. 수행의무의 진행률을 합리적으로 측정하지 못하지만 수행의무를 이행하는 동안 원가를 결국 회수할 것으로 예상하는 경우에는 발생원가의 범위 내에서 수익을 인식합니다.

(17) 금융수익과 비용
금융수익은 이자수익 등을 포함하고 있습니다. 이자수익은 기간의 경과에 따라 유효이자율법을 적용하여 당기손익으로 인식하고 있습니다.

금융비용은 차입금에 대한 이자비용, 부채로 분류되는 우선주에 대한 배당금, 당기손익-공정가치 측정 부채의 공정가치 변동 등을 포함하고 있습니다. 차입금에 대한 이자비용은 유효이자율법을 적용하여 기간의 경과에 따라 당기손익으로 인식하고 있습니다.

(18) 법인세
법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성되어 있으며, 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식되는 거래나 사건 또는 사업결합에서 발생하는 세액을 제외하고는 당기손익으로 인식하고 있습니다.

법인세와 관련된 이자와 벌금은 법인세에 해당하는지 판단하고 법인세에 해당하는 경우 한국채택국제회계기준 제1012호 '법인세'를 적용하고 법인세에 해당하지 않는다면 한국채택국제회계기준 제1037호 '충당부채, 우발부채, 우발자산'을 적용하고 있습니다.

① 당기법인세
당기법인세는 당기의 과세소득을 기초로 산정됩니다. 과세소득은 연결포괄손익계산서상의 법인세비용차감전순이익에서 다른 과세기간에 가산되거나 차감될 손익 및 비과세항목이나 손금불인정항목을 제외하므로 포괄손익계산서상 손익과 차이가 있습니다. 연결실체는 당기법인세와 관련된 미지급법인세를 제정되었거나 실질적으로 제정된 세율을 사용하여 계산하고 있습니다.

당기법인세자산과 당기법인세부채는 다음의 조건을 모두 충족하는 경우에만 상계합니다.
- 인식된 금액에 대한 법적으로 집행가능한 상계권리를 가지고 있음
- 순액으로 결제하거나, 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도가 있음

② 이연법인세
연결실체는 이연법인세부채와 이연법인세자산을 측정할 때 보고기간말에 연결실체가 관련 자산과 부채의 장부금액을 회수하거나 결제할 것으로 예상되는 방식에 따른 세효과를 반영하고 있습니다.

미사용 세무상결손금과 세액공제, 차감할 일시적 차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우 그 범위 안에서 이월된 미사용 세무상결손금과 세액공제, 차감할 일시적 차이에 대하여 이연법인세자산을 인식합니다. 미래 과세소득은 관련 가산할 일시적 차이가 이연법인세자산을 완전히 인식하기에 충분하지 않다면, 현재 일시적 차이들의 소멸을 미래 과세소득에 고려합니다.

연결실체는 이연법인세자산의 장부금액을 매 보고기간말에 검토하고, 이연법인세자산으로 인한 혜택이 사용되기에 충분한 과세소득이 발생할 가능성이 더 이상 높지 않은 경우 이연법인세자산의 장부금액을 감소시키고 있습니다.

이연법인세자산과 부채는 보고기간말 제정되었거나 실질적으로 제정된 세법에 근거하여 당해 자산이 실현되거나 부채가 지급될 보고기간에 적용될 것으로 기대되는 세율을 사용하여 측정되고 있습니다. 연결실체는 이연법인세자산과 이연법인세부채를 측정할 때 보고기간말 현재 연결실체가 관련 자산과 부채의 장부금액을 회수하거나 결제할 것으로 예상되는 방식에 따라 법인세효과를 반영하고 있습니다.

이연법인세자산과 부채는 동일 과세당국이 부과하는 법인세와 관련되어 있고, 연결실체가 인식된 금액을 상계할 수 있는 법적 권한을 가지고 있으며 당기법인세부채와 자산을 순액으로 결제할 의도가 있는 경우에만 상계됩니다. 배당금 지급에 따라 추가적으로 발생하는 법인세비용이 있다면 배당금지급과 관련 부채가 인식되는 시점에 인식되고 있습니다.

(19) 주당이익
연결실체는 보통주 기본주당이익과 희석주당이익을 당기순손익에 대하여 계산하고 연결포괄손익계산서에 표시하고 있습니다. 기본주당이익은 보통주에 귀속되는 당기순손익을 보고기간 동안에 유통된 보통주식수를 가중평균한 주식수로 나누어 계산하고 있습니다. 희석주당이익은 모든 희석화 효과가 있는 잠재적 보통주의 영향을 고려하여 보통주에 귀속되는 당기순손익 및 가중평균유통보통주식수를 조정하여 계산하고 있습니다.

(20) 미적용 제ㆍ개정 기준서

제정ㆍ공표되었으나 2021년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도에 시행일이 도래하지 아니한 주요 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다. 연결실체는 연결재무제표 작성 시 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 조기적용하지 아니하였습니다.

다음 제ㆍ개정 기준서는 연결실체에 중요한 영향을 미치지 않을 것으로 판단됩니다.

- 계약이행원가(기업회계기준서 제1037호 '손실부담계약')

- 단일거래에서 생기는 자산과 부채 관련 이연법인세(기업회계기준서 제1012호 '법 인세')

- 2021년 6월 30일을 초과하는 기간에 대한 COVID-19관련 임차료 면제/할인/유예 (기업회계기준서 제1116호 '리스')

- 개념체계 참조(기업회계기준서 제1103호 '사업결합')

- 기업회계기준서 연차개선 2018-2020

- 의도한 사용 전의 매각금액(기업회계기준서 제1016호 '유형자산')

- 부채의 유동/비유동 분류(기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시')

- 기업회계기준서 제1117호 '보험계약' 및 그 개정안

- 회계정책의 공시(기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시')

- 회계추정의 정의(기업회계기준서 제1008호'회계정책, 회계추정의 변경 및 오류')

4. 종속기업

(1) 당기말 현재 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.      

(*) 당기 중 신규 설립하였습니다.

(2) 당기말 현재 요약 재무현황은 다음과 같습니다.

5. 자본 관리

연결실체의 자본관리는 건전한 자본구조의 유지를 통한 주주이익의 극대화를 목적으로 하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다.

6. 재무위험관리
금융상품과 관련하여 연결실체는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 본 주석은 연결실체가 노출되어 있는 동 위험에 대한 정보와 연결실체의 위험관리 목표, 정책, 위험 평가 및 관리절차, 그리고 자본관리에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인 계량적 정보는 본 연결재무제표 전반에 걸쳐 공시되어 있습니다.

(1) 위험관리 체계
연결실체의 위험관리체계를 구축하고 감독할 책임은 이사회에 있습니다. 이사회는 연결실체의 위험관리 정책을 개발하고 연결실체가 직면한 위험을 식별 및 분석하고, 적절한 위험한계치 및 통제를 설정하고, 위험이 한계치를 넘지 않도록 관리ㆍ감독하고 있습니다.위험관리정책과 시스템은 시장상황과 연결실체의 활동의 변경을 반영하기 위해 정기적으로 검토되고 있습니다. 연결실체는 교육훈련의 진행 및 관리기준의 수립을 통해 모든 종업원들이 자신의 역할과 의무를 이해할 수 있는 엄격하고 구조적인 통제환경을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

(2) 신용위험
신용위험이란 고객이나 거래상대방이 금융상품에 대한 계약상의 의무를 이행하지 않아 연결실체가 재무손실을 입을 위험을 의미합니다. 주로 거래처에 대한 매출채권, 계약자산 및 기타금융자산과 채무증권에서 발생합니다.

연결실체의 신용위험에 대한 노출은 주로 각 고객별 특성의 영향을 받으나, 고객이 영업하고 있는 산업 등의 신용위험에 영향을 미치는 요소로 고려하고 있습니다.

연결실체는 매출채권, 기타금융자산과 계약자산에 대해 발생할 것으로 예상되는 손실에 대한 충당금을 설정하고 있습니다. 이 충당금은 개별적으로 유의적인 항목에 대한 구체적인 손상차손과 유사한 특성을 가진 금융자산 집합에 대하여 발생하였으나 아직 식별되지 않은 손상으로 구성됩니다. 금융자산 집합의 충당금은 유사한 금융자산 회수에 대한 과거 자료에 근거하여 결정되고 있습니다.

① 당기말과 전기말 현재 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

② 당기말과 전기말 현재 매출채권의 연령 및 각 연령별로 손상된 금액은 다음과 같습니다.