사 업 보 고 서

                                   (제 23 기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사확인서명_20230323

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황
1). 연결대상 종속회사 현황(요약)

2). 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 "오브젠 주식회사"이며, 영문으로는 "OBZEN Inc."라 표기합니다.

다. 설립일자 및 존속기간
당사는 2000년 4월 28일 설립되었습니다. 당사는 계속기업으로 존속기간이 정해져 있지 않습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

바. 주요 사업의 내용
당사는 기업을 대상으로 마케팅 솔루션을 개발하여 공급하는 소프트웨어 개발 전문 기업입니다. 마케팅 솔루션은 기업이 고객 특성에 맞는 마케팅을 하도록 지원하는 가장 대표적인 기업용 소프트웨어 분야입니다.
주요 사업 및 향후 추진하려는 신규사업은 동 보고서 "Ⅱ. 사업의 내용"을 참조하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항
1) 최근 3년간 신용평가 내역

2) 신용평가회사의 신용등급 정의

주) 'AA'부터 'CCC'까지는 등급내 우열에 따라 '+' 또는 '-'를 부가하게 됩니다.

아. 회사의 주권상장(또는 등록·지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 연혁
1) 회사의 설립 및 주요 연혁

2) 본점소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

다. 최대주주의 변동
당사의 설립 이후 해당사항 없습니다.

라. 상호의 변경
당사의 설립 이후 해당사항 없습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과
당사의 설립 이후 해당사항 없습니다.

바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용
당사의 설립 이후 해당사항 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화
당사의 정관 상 사업의 목적사업은 다음과 같습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

3. 자본금 변동사항

4. 주식의 총수 등

5. 정관에 관한 사항

II. 사업의 내용

※ 용어의 정리

1. 사업의 개요

AI마케팅 솔루션은 기업이 고객 특성에 맞는 마케팅을 하도록 지원하는 가장 대표적인 기업용 소프트웨어 분야입니다. AI마케팅의 기본이 되는 데이터 기반 마케팅을 지원하기 위해서는 고객 데이터의 수집, 분석, 활용 전반에 걸친 기술력이 요구되며 마케팅의 기획, 실행, 평가 전 과정에 대한 프로세스 자동화를 지원해야 합니다. 또한 이 과정에서 수반되는 대량의 빅데이터 저장/처리 기술과 AI 알고리즘을 개발하고 적용하는 기술이 필요합니다.  당사는 지난 20여 년간 국내 선도 기업의 비즈니스 요구사항을 지속적으로 반영하여 AI마케팅 분야 전반에 걸친 독자적 기술력을 공고히 하였습니다.
 
AI마케팅 시장은 1980년대 '생산자 중심'에서 '고객 중심'으로 패러다임이 전환되는 시대에 데이터베이스 마케팅이라는 방식으로 출발하였습니다. 이후 1990년대부터 고객정보 관리, 정교한 분석, 체계적인 마케팅 프로그램 등의 '진정한 고객 중심'에 대한 필요성이 대두되며 CRM이 등장하였고, 여기에 빅데이터, AI 등의 새로운 기술이 접목되며 AI마케팅의 개념이 정착되었습니다. CRM 도입 초기에는 국내 기업들은 고가의 외산 제품을 무비판적으로 수용하다 보니 국내 실정과 맞지 않아 많은 기업들이 시행착호를 겪기도 했습니다. 한동안 부진했던 마케팅 솔루션 관련 투자는 2010년대에 들어서면서 이벤트 마케팅, 실시간 마케팅 등 기술력에 기반한 우수한 제품들이 등장하면서 마케팅 솔루션에 대한 관심과 함께 점진적으로 증가했습니다. 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션, 마이데이터 시대 도래, 마케팅에 AI 기술을 접목한 초개인화 마케팅 시대의 본격화 등으로 2020년대를 맞는 최근에 본격적인 AI마케팅 시장이 시작되었고, 최신 트렌드에 맞춰 급격히 성장하고 있습니다.
 
당사의 제품은 기업이 고객에게 개인화된 경험을 제공하기 위해 필요한 모든 단계를 지원하는 국내 유일의 완성도 높은 AI마케팅 솔루션입니다. 이와 같은 기업용 소프트웨어의 생산은 크게 3단계로 구분됩니다. 소프트웨어 제품 자체를 만드는 제품 개발 단계, 개발된 제품을 구매한 기업에 설치 및 맞춤 구현(커스터마이징)하는 납품 단계, 설치된 제품을 고객이 잘 사용하도록 유지보수하는 운영 단계입니다. 당사는 3단계 업무를 모두 자체적으로 담당하고 있으며, 제품의 개발을 통해 제품 라이선스비, 납품을 통해 프로페셔널 서비스, 유지보수하는 운영을 통해 제품 기술비와 제품 운영비로 구분하여 매출을 인식하고 있습니다.
 
당사는 AI마케팅 분야의 보다 혁신적인 제품을 제공하고, 기술력을 바탕으로 한 유관 분야 확장을 목적으로 신규 사업을 추진하고 있습니다. 첫번째는 데이터 가공/재판매 사업입니다. 당사는 마케팅 관점에서 다양한 산업에서 데이터를 분석하고 활용해 온 경험을 보유하고 있습니다. 즉, 데이터의 의미를 잘 알고 있어 데이터 원천사의 데이터를 제대로 분석할 수 있고, 데이터를 마케팅에 활용하는 방안을 잘 알고 있어 데이터 활용사의 니즈를 충족시킬 수 있는 특이점이 있습니다. 이러한 당사만의 강점을 바탕으로 데이터 거래를 활성화하고자 하는 데이터 원천사와 제휴하여 원천 데이터를 선별, 분석, 지수화, 구조화, 시각화 등을 통해 활용사의 니즈에 맞게 재구성하여 제공하는 데이터 가공/재판매 사업을 진행하고 있습니다. 두번째는 구독형 솔루션 사업입니다. 당사 제품은 기업의 IT 환경에 설치하여 구현하는 구축형(On-Premise) 솔루션입니다. 구축형 솔루션은 대기업에 적합한 제품으로 중견/중소기업으로 영역을 확장하기 위해 초기 투자비가 낮은 SaaS 방식의 구독형 솔루션을 개발하여 제공하고자 합니다. 세번째는 신규 솔루션으로 영역을 확장하는 것입니다. CDP(Customer Data Platform), 마이데이터 특화 솔루션과 같은 당사가 보유한 AI마케팅 기술력을 적용하여 비즈니스 연관도가 높은 분야로 제품을 확장해 나가고자 합니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품, 서비스의 매출 비중
                                                                                   

                                                                                                  (단위 : 백만원)

(1)  매출 구성

(가) 제품 라이선스비

기업이 구매한 제품의 판매가입니다. 제품이 제공되는 프로젝트에는 제품 라이선스비가 포함되어 있으며, 컨설팅 프로젝트, 추가 수주 프로젝트 등 제품이 제공되지 않는 일부 경우에는 제품 라이선스비 없이 프로페셔널 서비스 비용만 발생합니다. 기업용 소프트웨어 제품은 통상 표준 가격이 큰 의미가 없고 기업의 요구사항 수준, IT 환경, 관계/중요도 등에 따라 제품의 부합도, 맞춤 업무에 소요되는 공수, 경쟁 상황 등을 감안하여 가격이 결정됩니다. 연/월별 매출은 프로젝트 기간 동안 총 예정 투입 인력의 실제 투입 비율을 계산한 진행률에 따라 인식합니다. 일부 기업은 구독형 서비스의 구독료와 유사하게 월 사용료로 제품 라이선스비를 지급하고 있으며, 이 경우에는 월별 매출로 인식합니다.

(나) 프로페셔널 서비스

기업이 구매한 제품을 납품하는 프로젝트에 투입되는 인력에 대한 매출입니다. 투입 인원은 프로젝트의 특성과 난이도를 고려하여 역할, 스킬, 등급별로 구성하고, 고객사와 협의하여 확정합니다. 투입 인력의 인별 단가는 경력 연차와 자격증 여부에 따라 특급/고급/중급/초급 등 차등적으로 구성됩니다. 제품 라이선스비와 동일하게 연/월별 매출은 프로젝트 기간 동안 총 예정 투입 인력의 실제 투입 비율을 계산한 진행률에 따라 인식합니다.

(다) 제품 기술비

당사 제품을 도입한 모든 고객사에서 발생하며 제품 사용 대가에 대한 매출입니다. 통상 기업이 도입한 제품 라이선스의 15%로 책정되며, 프로젝트 완료 후 협의된 시점(일반적으로는 1년 무상 유지보수 종료 시점)부터 매출이 발생합니다. 매년 갱신하는 것이 원칙이나, 대부분 자동 갱신됩니다. 제품 기술비 매출의 월별 매출은 고객사별 매출액을 계약 기간동안 월로 안분하여 인식합니다.

(라) 제품 운영비

기업이 당사 제품의 운영관리 인력 제공을 요청한 경우에 한해 별도의 계약을 통해 발생하는 매출입니다. 일반적으로는 기업의 자체 IT 인력이 프로젝트 종료시 운영에 대한 인수인계를 받지만, 제품의 수정이 빈번한 경우, 당사 인력에 대한 신뢰도가 높은 경우, 자체 IT 인력 확보가 어려운 경우 등에 해당되는 기업에서 요청하는 경우가 있습니다. 투입 인원은 운영 규모에 따라, 인별 단가는 당사 등급별 단가와 고객사 IT 인력의 계약단가를 감안하여 고객사와 협의하여 확정합니다. 주로 연간으로 계약하기 때문에 월별 매출은 연간 계약금액을 1/12로 안분하여 인식합니다.

나. 주요 제품 및 서비스 내용

당사는 기업의 데이터 가공부터 인사이트 도출, 커뮤니케이션 전 과정에 대한 솔루션을 제공하며, 이 근간에는 빅데이터 및 인공지능 기반 기술과 선도적 개발 프레임워크 기술이 있습니다.

오브젠 제품구성

(1) 제품의 특성

당사는 기업이 고객에게 개인화된 경험을 제공하기 위해 필요한 모든 단계를 지원하는 진보된 AI마케팅 솔루션을 제공합니다. 당사 제품은 고객의 일상에서 발생하는 모든 데이터를 연결, 분석하여 고객이 일상에서 이용하는 모든 접점으로 개인화된 경험을 제공하는 솔루션입니다.

(가) 마케팅 자동화 솔루션

고객 데이터를 분석하여 모든 마케팅 업무를 자동화하는 솔루션입니다.

■ obzen Classic Marketing
가장 전통적인 제품으로 오랜 기간 다양한 고객사에 납품된 제품입니다. 캠페인 마케팅의 모든 프로세스를 자동화하여 마케터의 업무 효율성과 마케팅 정교성을 제고합니다.

■ obzen DataIntelligence

Enterprise Business Intelligence 솔루션입니다. 전문가와 초보자 모두를 위한 풍부한 분석 기능을 제공하고, 다양한 목적을 위한 시각화 템플릿을 제공합니다.

■ obzen DataPipeline

모든 사용자를 위한 데이터 탐색 및 전처리 솔루션입니다. Flow 형태의 가공 프로세스 설계 및 자동 실행 설정이 가능하고, 다양한 Skill Set에 맞는 데이터 처리 방식을 지원합니다.

(나) AI마케팅 솔루션

빅데이터 실시간 분석과 AI  신기술을 적용한 초개인화 마케팅 수행을 위한 솔루션입니다.

■ obzen Digital Marketing
고객의 디지털 채널 내 행동정보를 분석하여 인사이트를 도출하고, 고객의 실시간 행동에 대응하여 적시 마케팅을 수행하는 실시간 마케팅 솔루션입니다.

■ obzen BigData

분산 환경 기반의 빅데이터 수집·저장·분석 플랫폼입니다. 대규모 멀티 소스 데이터 처리를 위한 환경을 제공하고, 로그 관리, 모니터링, 배포 등 운영 관리를 지원합니다.

■ obzen SmartAI

인공지능 모형 개발 및 운영·관리 자동화 솔루션입니다. 모델링 프로세스 자동화로 모형 개발을 효율화하고, 인공지능 모형의 적용·배포 및 관리를 자동화합니다.

(다) 통합 표준화 솔루션

대기업에서 축적된 노하우를 중견 기업으로 확장하기 위한 솔루션입니다.

■ obzen Daisy Suite
개별 제품의 주요 기능과 함께 당사 고유의 산업별 최적화된 표준 데이터 구조를 기반으로 비즈니스 처리 로직, 각종 보고서 등 사전에 정의된 맞춤 컨텐츠를 제공합니다. 당사의 구축형 제품을 SaaS로 전환하기 전 단계의 제품에 해당하며, 개별 고객사에 대한 맞춤 개발 없이 표준 제품을 그대로 사용하는 것을 기본으로 하기 때문에 고객사는 초기 큰 규모의 투자 없이 신속하게 End-to-End 기능이 탑재된 솔루션을 비즈니스에 활용할 수 있습니다.

(라) 데이터-마케팅 결합 솔루션

기업의 내부 데이터 외에 외부 데이터를 추가로 결합하여 마케팅 효과를 극대화하는 솔루션입니다.

■ obzen Persona Insight
국내 경제 인구 대부분에 대한 금융 및 생활 정보를 보유하고 있는 NICE평가정보의 데이터를 기반으로 당사의 마케팅 노하우를 통해 다각도로 분석한 결과를 제공하는 솔루션입니다. 마케터 및 전략 수립 담당자는 본 제품을 통해 자사 고객을 넘어 전체 시장 및 온전한 고객에 대한 이해 및 인사이트를 도출할  수 있습니다.

다. 주요 제품 가격변동 추이

당사는 AI마케팅 솔루션 개발 및 공급을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 본 사업은 사업 범위와 경쟁 상황에 따라 가격 정책이 책정되고, 발주처의 요구사항에 따라 투입되는 인력의 전문성, 투입기간, 업무 범위가 결정되기 때문에 프로젝트 별로 매출 규모가 상이합니다. 이에 단순히 주요 제품 또는 프로젝트의 가격변동 추이는 유의미한 결과가 나오지 않습니다. 다만, 각 매출에 있어 가격산정은 아래와 같이 진행하고 있습니다.

(1) 제품 라이선스비

제품 라이선스비는 제품별로 발생합니다. 각 제품의 List Price는 제품 특성에 따라 Node, Core, Server 단위로 판매하고 있으며, 각 제품 마다 기본 수량을 전제로 고객사 상황에 따라 수량을 조절하고, 시스템 규모 및 판매 형태에 따라 가격이 다르게 책정되고 있습니다.
 

(2) 프로페셔널 서비스

프로페셔널 서비스는 시스템 개발 및 컨설팅 수행 용역으로 구분됩니다. 개발자의 경우 특급, 고급, 중급, 초급으로 구분하여 단가를 관리하고 있으며, 컨설팅 관련 컨설턴트 및 데이터 사이언티스트는 각각 시니어, 주니어 및 특급, 고급, 중급, 초급으로 구분하여 단가를 관리하고 있습니다. 투입되는 인력의 전문성, 투입기간, 업무범위가 상이하기 때문에 프로젝트별로 매출 규모가 상이합니다.

(3) 제품 기술비

제품 기술비는 통상적으로 1년간의 무상 하자보증기간 이후부터 발생하며 제품 라이선스 판매시 책정된 연요율로 책정하고 있습니다.

(4) 제품 운영비

구축한 제품을 운영관리하는 용역에 해당하는 제안가격은 인력에 따라 특급, 고급, 중급, 초급으로 구분하여 단가를 관리하고 있습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 주요 원재료에 관한 사항

당사는 AI마케팅 솔루션 개발 및 공급을 주된 사업으로 영위하고 있으며, 해당 사업은 일반 제조업과 달리 원재료, 부재료, 저장품 등의 매입이 존재하지 않습니다.
다만, 당사는 사업 영위를 위해 일부 외주 인력을 통해 제품 공급을 진행하고 있습니다. 당사는 "제품 개발 - 납품 - 운영"의 생산 전 과정을 지원하고 있으며, 이 과정에서 외주 인력은 주로 납품 단계에 참여하고 있습니다.

[외주 관련 비용 상세]
                                                                                                   (단위 : 백만원)

* 연간계약직 인력과 영업 등 생산 과정 외 관리 인력이 포함됨

나. 생산능력 및 생산 실적

당사의 주된 사업은 소프트웨어 개발 등 인적자원을 활용하여 사업을 영위하고 있으므로 고정된 생산설비에서 반복적인 생산활동을 통해서 물리적인 제품을 만들어 내는 생산설비가 없어 별도의 생산실적을 산정할 수 없습니다.

다. 생산설비에 관한 사항

당사는 생산 활동을 진행하지 않기에 별도의 생산설비를 가지고 있지 않지만 아래와 같은 유형자산을 보유하고 있습니다.

                                                                                                      (단위 : 천원)

4. 매출 및 수주상황

가. 매출유형별 실적
                                                                                             
                                                                                                   (단위 : 백만원)

주) 당사는 현재 수출을 통한 매출이 발생하지 않고 있습니다.

나. 판매경로와 방법
 

당사의 판매경로는 고객사와 직접 계약하는 경우, 고객사 IT 계열사와 계약하는 경우, 주사업자와 계약하는 경우로 구분됩니다. 동일 고객사라 하더라도 프로젝트 성격, 금액, 범위 주관 부서 등에 따라 판매경로가 달라질 수 있습니다. 판매경로별 매출액은 영업기밀사항으로 기재를 생략합니다.

■ 고객사와 직접 계약

IT 계열사가 없거나, 있더라도 고객사 발주 부서에서 비즈니스/IT 모두를 주관하거나 IT 계열사와 무관하게 수행하는 등의 상황에서는 고객사와 직접 계약을 진행합니다.

■ 고객사 IT 계열사와 계약

IT 계열사가 사업을 주관하거나 고객사의 요청이 있는 경우 IT 계열사가 계약의 주체가 됩니다.

■ 주사업자와 계약

당사가 대형 프로젝트에 참여하거나 특정사가 사업 주관사로 확정된 상태에서 참여하는 등의 경우 당사는 주사업자와 계약하고 주사업자가 발주처와 계약합니다.

다. 판매전략

(1) 고객사의 사업 계획 시점부터 관여

당사는 선제적이고 적극적인 사전 영업을 통해 본 입찰에 들어가기 전에 수의계약/단독입찰로 판매가 결정되는 것을 우선적으로 추진하고 있습니다. 이를 위해 Sales Lab은 AI마케팅 솔루션을 고민하는 고객사를 파악하여 사업 계획 수립 시점부터 지속적으로 관여합니다. 기업이 관련 고민을 시작하는 시점부터 영업 활동이 시작되기 때문에 다른 경쟁업체들이 영업기회를 인지하기도 전에 이미 우선적으로 고객사와 접촉하여 업계 동향, 관련 기술 등 고객사에서 필요로 하는 자료와 정보를 제공하며 신뢰를 선점하게 됩니다. 사업이 본격화되면 사업 품의를 위한 내부 보고서 작성과 예산 책정 과정을 지원하여 당사에 유리한 제반 여건을 조성합니다. 또한 입찰이 진행되면 정보제공요청서(RFI; Request for Information), 제안요청서(RFP; Request for Proposal) 작성을 지원하여 당사의 장점인 다양한 선도 기업 구축 사례, 제품간 통합, 마케팅과 데이터/인공지능 기술의 융합, 독자 개발 프레임워크 등이 사업에 미치는 중요성을 인지시킵니다. 해당 항목이 요청서에 포함되고 평가 반영도가 커질수록 당사의 수주 확률이 높아지게 됩니다.

(2) 기존 고객사 대상 재판매/추가판매 활성화

당사는 무상 하자보수 및 유상 기술지원 서비스의 정기 방문 및 이슈 해결 과정에 Sales Lab이 참여하여 AI마케팅와 관련된 추가 기능 또는 업무 확대 적용과 관련한 영업기회를 감지합니다. 기존 도입한 마케팅 제품 버전이 가진 한계점을 해소한 당사의 새 마케팅 제품 버전의 신규 기능과 신기술을 설명하여 업그레이드 재구매를 유도하고, 문제의 원인이 데이터 처리와 인공지능 분석 등과 관련이 있는 경우 당사의 데이터 제품과 인공지능 제품을 소개하여 추가구매를 유도합니다. 당사 복수 제품을 결합 구매하여 업무 혁신을 이룬 성공사례들을 바탕으로 데이터 수집부터 활용까지 전 과정에서 당사 제품을 사용하는 고객사들을 지속적으로 늘려 나갈 계획을 가지고 있습니다.

(3) 산업별 선도 기업 구축 경험을 활용한 고객사 확대

기업이 기업용 소프트웨어를 구매할 때 가장 기본적이고 우선적으로 고려하는 사항은 업계의 구현 사례입니다. 자사와 경쟁하고 있는 경쟁기업, 따라잡거나 배우고 싶은 선도기업이 도입한 제품과 도입 과정에서 함께 검토한 제품들을 조사하여, 제품의 기능과 적용 기술을 확인하고 자사 도입 현황과의 차이점을 비교합니다.

당사는 은행, 카드, 보험, 증권, 캐피탈, 저축은행, 금융지주, 백화점, 마트, 홈쇼핑, 멤버십, 통신 등 다양한 산업의 선도기업을 고객사로 확보하고 있으며, 이는 경쟁업체 대비 확고하게 독점적인 강점입니다. 기업마다 비교 대상으로 선정하고 있는 경쟁기업이 상이하기 때문에, 주요 선도기업에 수행한 성공사례를 정리하여 선별적으로 영업 과정에 활용하고 있습니다.

(4) 파트너사 협업을 통한 공동 영업

당사는 다양한 분야별 선도기업을 제휴 파트너사로 확보하고 영업 외에 신제품 개발, 신사업 추진, 프로젝트 수행, 인력운영 지원 등 다양한 분야에서 상호 협력하고 있습니다.

영업 관점에서 주된 공동 영업 파트너사는 글로벌 컨설팅사와 대형 SI사입니다. 기업이 대규모 프로젝트를 진행할 때 제품 도입의 타당성을 검증하거나 비즈니스 관점의 개선 방향을 먼저 설정하기 위해 구축 프로젝트에 앞서 컨설팅 프로젝트를 진행하는 경우가 있으며, 컨설팅 결과의 공신력 확보를 위해 글로벌 컨설팅사가 주로 수행을 담당합니다. 글로벌 컨설팅사는 당사 제품이 제공하는 폭넓은 기능과 당사가 수행해 온 실제 적용 사례를 바탕으로 기업의 까다로운 기대 수준을 충족시킬 수 있고, 당사는 기업에 당사 제품의 강점을 각인시킬 수 있어 상호 윈윈(Win-Win) 관계에서 공동 영업이 수행됩니다. 당사는 글로벌 컨설팅사 출신의 마케팅 컨설턴트들을 보유하고 있어 개발자로만 구성된 경쟁업체들과 달리 컨설팅 프로젝트에 참여가 가능하기 때문에, 수주에 성공하면 공동으로 프로젝트를 수행합니다. 당사의 인력 상황에 따라 프로젝트 참여가 어려운 경우, 제품 관련 자료를 제공하고 고객사 설명회를 진행하는 등 프로젝트팀과 진행 과정에서 협력합니다.

대형 SI사는 기업의 대형 프로젝트 수주전 과정에서 다양한 기술 영역에서 경쟁업체와 경쟁하게 되는데, AI마케팅 영역은 대형 SI사의 자체개발 역량으로는 우수한 평가를 받기가 어렵습니다. 따라서 대형 SI사는 AI마케팅 영역에 당사의 제품을 선정하고, 자사의 제품/서비스와 연계하여 대형 프로젝트 수주전을 진행하는 경우가 많습니다. 공동 영업시의 통일성과 일관성을 위해 상호 영업조직 간에 영업전략을 공유하고, 프로젝트시의 품질과 안정성 보장을 위해 상호 연구조직 간에 기술 구조에 대해 검토하고 교류하는 과정을 진행하고 있습니다. 당사는 AI마케팅 분야에서의 우수한 위상으로 인해 다수의 대형 SI사와 공동 영업을 수행하고 있으며, 이로 인해 프로젝트에 참여하는 복수 또는 전체 대형 SI사가 당사 제품을 선정하여 입찰하는 경우도 있습니다.

라. 수주상황

당기말 기준으로 거래가 종료되지 아니한 주요 제품 및 서비스에 대한 수주현황은 다음과 같습니다.

주1)  상기 수주계약은  당기 중 수주한 계약과 23년 연간계약된 제품기술비 제품운영비만 포함한 것입니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리

당사는 기업공시서식 작성기준에 따른 소규모기업(최근 사업연도말 자산총액 1천억원 미만 및 매출액 500억원 미만)에 해당하므로 '시장과 위험관리' 기재를 생략합니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황

당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등

당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

나. 연구개발활동

(1) 연구개발 조직 및 운영

당사의 연구개발 조직은 전배문 CTO 산하 연구부문 내 3개 Lab입니다. Digital Lab은 마케팅 및 데이터 관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당하고, AI & Cloud Lab은 인공지능/클라우드 관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당하며, Strategy Lab은 비즈니스 인사이트를 바탕으로 한 시장/기술 동향 리서치와 제품 전략/기획을 담당합니다. 연구부문은 기업부설연구소를 포함하고 있습니다.

                               [당사 조직도 내 연구개발 조직]

오브젠 조직도(연구부문)

Digital Lab은 Digital Marketing, BigData, DataPipeline, DataIntelligence 등 마케팅 및 데이터 관련 4개 제품을 담당하고 있으며, 각 제품과 관련 기술에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다. 창업 초기부터 전배문 CTO와 연구개발을 진행해 온 핵심 인력들을 주축으로 젊고 감각있는 개발자를 선별하여 구성하고 있습니다.

[Digital Lab 팀별 수행 업무]

* Lab장 포함시 총 29명

AI & Cloud Lab은 인공지능 관련 SmartAI 제품, 마케팅 제품에 접목된 인공지능 기술, 마케팅 분야 인공지능 알고리즘, 구독형 솔루션(SaaS)을 위한 클라우드 기술 등을 담당하고 있으며, 관련 기술분야에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다. 리더급 인력들은 글로벌 AI/클라우드 전문 연구소 출신과 국내 선도 기업의 AI 담당 임원 출신들로 혼합되어 기술의 전문성과 비즈니스의 실효성을 동시에 달성할 수 있는 최적의 조합으로 구성되어 있습니다. 카드, 생명, 증권, 제조, 의료 등 산업 경험도 다양해 AI 적용 분야 확대에도 유리합니다. 또한 실무급 인력들은 주로 석사 이상 학력의 통계학, 컴퓨터공학 전공자가 함께 연구하도록 하여 AI 알고리즘의 솔루션화에 용이한 조직운영을 하고 있습니다.

당사의 AI & Cloud Lab은 마케팅 영역의 인공지능 기술을 전문으로 연구하는 국내 최대 규모의 조직으로 이론 연구, 제품 개발, 비즈니스 문제 해결 등 마케팅 분야에 인공지능이 적용되는 전 분야에 대한 연구개발을 국내 최고 수준의 기술로 선도하고 있습니다. 또한 서울대 김용대 교수, 서봉원 교수, 이화여대 송종우 교수 등 국내 유수 대학의 명망있는 인공지능 분야 교수진들로 인공지능/빅데이터 자문교수단을 구성하여 학문적 깊이를 더하고 있습니다.

                              [AI & Cloud Lab 인력 구성의 특징]

ai & cloud lab 인력 구성 특징

* 출처 : 당사 내부자료

                              [AI & Cloud Lab 팀별 수행 업무]

* Lab장 및 AI팀장 포함시 총 24명

Strategy Lab은 주로 글로벌 컨설팅사 경력 10년 이상의 마케팅 컨설턴트들을 다수 영입하여 설립한 부서로, 컨설팅 역량에 기반한 비즈니스 인사이트를 바탕으로 시장/기술 동향 리서치, 정책 변화 연구, 경쟁사/경쟁제품 분석 등을 통한 당사의 제품 전략 및 기획을 담당하고 있습니다. Strategy Lab의 연구결과는 사내 각 부문과 심도있게 소통되어 회사의 선진적이고 일관된 방향성 유지에 기여하고 있습니다. 연구부문의 타 Lab은 관련 상세 기술을 구체화하여 제품 개발로 연결하고 있고, 사업부문 내 판매조직은 영업전략 수립 및 신사업 영업에 활용하고 있으며, 사업부문 내 프로젝트 조직은 구축 품질 향상 및 고객사 신뢰 제고에 활용하고 있습니다. Strategy Lab은 업무 분야와 전문성에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다.

                              [Strategy Lab 팀별 수행 업무]

* Lab장 포함시 총 17명

(2) 연구개발 비용
                                                                                                   (단위 : 백만원)

(3) 연구개발 실적

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 등

(1) 특허 현황

당사는 마케팅 업무에 AI 기술을 접목한 개인화 추천, 마케팅 분야의 AI 알고리즘/모델(인과추론 기술 포함), 빅데이터 수집 및 처리 기술, 마케팅/광고 통합 서비스 등 제품 전반에 걸쳐 등록된 특허 19건, 출원 완료된 특허 3건을 보유하고 있습니다. 모든 특허는 국내에 해당됩니다.

[특허 등록 현황]

[특허 출원 현황]

(2) 프로그램, 저작권, 상표권 현황

나. 영업 및 환경 관련 규제사항

당사는 AI마케팅 솔루션을 개발 및 제공하는 회사로 당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의 진흥에 관한 법률, 데이터3법 (개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 국가정보화기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다.

다. 회사의 비전

당사는 설립 이후 20여 년간 기업이 필요로 하는 기능을 가장 충실하게 충족하는 소프트웨어 개발사로 성장 및 발전하며 '마케팅 분야에서 기업이 필요로 하는 솔루션을 가장 완벽하게 지원하는 회사'로 자리매김하였습니다. 이제 4차 산업혁명과 디지털 변환의 시대를 맞아 당사는 '기업과 고객을 연결하는 성공 파트너'를 새로운 비전으로 설정하고 보다 적극적으로 기업의 변화와 혁신을 주도하고자 합니다.

[당사 비전]

오브젠 회사 비전

* 출처 : 당사 내부자료

당사는 기업이 고객 한 사람 한 사람과 밀접하게 연결된 커뮤니케이션을 함으로써, 고객을 중심으로 비즈니스를 전환하고 기업의 디지털 혁신을 견인하여 지속적인 성장을 이루도록 이끄는 성공의 동반자를 지향합니다. 이를 위해 가장 중심이 되는 소프트웨어 기술 역량을 기반으로 AI 기술 역량, 비즈니스 인사이트 역량, 데이터 연계 역량을 강화해 나가고 있습니다. AI 기술 역량을 위해 글로벌 AI 연구소와 국내 선도기업의 AI 임원 출신들을 영입하여 AI & Cloud Lab을 구성하였고, 비즈니스 인사이트 역량을 위해 글로벌 컨설팅사 출신의 마케팅 컨설턴트들을 영입하여 Strategy Lab을 구성하였습니다. 또한 데이터 연계 역량 확보를 위해 네이버/네이버클라우드, NICE평가정보, KB국민카드, 롯데카드 등과 데이터 사업 협업을 추진하고 있습니다.

당사는 국내 마케팅 시장을 선도하는 AI마케팅 기업으로서, 마케팅 본연의 기술뿐만 아니라 빅데이터 기술, 인공지능 기술을 각각 완성도 있게 보유하고 각 기술을 상호 융합하여 통합 제품을 제공하고 있습니다. 당사는 보유 역량들을 조합하여, 기업에 마케터의 개인 역량에 상관없이 우수한 마케팅 성과를 보장하고 재학습을 통해 지속적으로 진화하는 AI 기반 디지털 마케팅 자동화 솔루션을 진행하고 있습니다. '22년초 AI를 기반으로 모든 마케팅 요소를 최적화하고 전체 마케팅 프로세스를 완전 자동화하는 KB국민카드 AIMs(AI Marketing System) 프로젝트를 수주하였고, 해당 프로젝트가 완료되는 '22년말부터는 본격적으로 신시장을 선점하고 독보적인 위상을 확보해 나가게 될 것입니다. 또한 마케팅 분야의 기술력과 비즈니스에 대한 이해를 기반으로 데이터 재판매 사업을 신사업으로 추진하여 사업 영역을 확대해 나가고 있습니다.

라. 시장 상황
 

(1)  시장의 특성

(가) AI마케팅 산업의 연혁

'고객'은 기업이 비즈니스를 영위함에 있어 가장 근간이 되는 대상입니다. 산업혁명 이후 발달해 온 기계화는 1900년대를 맞아 대량생산 체계를 갖추게 되면서 폭발적 생산력을 바탕으로 없어서 못 파는 '생산자 중심'의 시대를 열었습니다. 이 시대에는 제품을 세상에 널리 알리는 것이 가장 중요하고 효과적이었기 때문에 TV, 라디오, 신문, 잡지 등 불특정 다수를 대상으로 한 '매스 마케팅'이 전통적인 마케팅 방식으로 자리잡았습니다.

이후 현대사회에 들어서며 점차 독과점이 해소되고 누구나 경쟁에 참여할 수 있는 기회를 갖게 되면서 시장에서 경쟁자가 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 구매력의 축이 생산자에게 고객으로 이동하는 변화를 맞이하게 되었습니다. 성장의 한계와 경쟁의 심화로 인해 제품 본질보다 마케팅의 중요성이 점차 커지고, 고객은 소비의 주체임을 자각하면서 제품 구매를 보다 합리적으로 의사결정하게 되면서 10대, 중장년, 실버계층 등 서로 다른 니즈를 가진 고객층이 등장하게 되었습니다. '생산자 중심'에서 '고객 중심'으로 패러다임이 전환되는 시대를 맞아 많은 기업들은 앞다투어 고객을 이해하고 해석하려는 노력에 관심을 기울이게 되었습니다.

이러한 기업들의 관심은 IT 기술의 발달과 맞물려 1980년대에 '데이터베이스 마케팅'을 탄생시켰습니다. 고객의 인구통계 정보와 거래 데이터를 데이터베이스에 축적하고 IT 기술을 이용해 분석할 수 있게 되면서, 오랜 숙련도를 가진 전문가의 경험과 감에 의존했던 관행을 벗어나 데이터 분석을 통해 특정 니즈, 취향, 선호가 있다고 판단되는 고객들을 선별하여 마케팅을 수행할 수 있게 된 것입니다. 데이터베이스 마케팅은 전통적인 마케팅을 대체/보완하는 새로운 마케팅 방식으로 각광받게 되었습니다.

그러나, 데이터베이스 마케팅은 확보한 데이터를 활용한 단기 성과에만 집착하다 보니, 무분별한 수행으로 인해 부정확하거나 과도하게 빈번한 마케팅으로 고객을 피로하게 하거나, 저신용자에게 추가 대출을 권유하는 것처럼 기업 내 부서간에 데이터 오너십을 둘러싼 갈등이 커지는 등의 문제점이 발생하였습니다. 이에 통합된 데이터베이스 관리, 다양하고 정교한 분석, 체계적인 마케팅 프로그램, 장기적이고 지속적인 고객관리 등을 통한 '진정한 고객 중심'에 대한 필요성이 대두되며 1990년대에 'CRM(Customer Relationship Management; 고객 관계 관리)'이 등장합니다.

초기에 세간의 기대에 걸맞게 당대 최고의 기업용 소프트웨어 회사인 오라클(Oracle), IBM, SAP 등이 주도하였습니다. 우수한 솔루션의 기능성으로 인해 은행, 카드, 증권, 보험 등 금융사, 백화점, 마트, 체인점 등 유통사, 통신사, 제조사 등 고객과 커뮤니케이션하는 모든 산업에서 CRM은 기업의 핵심 경쟁력으로 자리잡게 되었습니다. 이제 디지털 시대를 맞이하게 되면서 전통적인 CRM을 넘어 빅데이터, AI 등과 같은 새로운 기술이 마케팅에 필수적인 요소가 되었고, 이와 같은 기술과 마케팅이 결합된 AI마케팅이 시장의 주류가 되었습니다.

해외에서 AI마케팅 시장이 확산되는 과정에서 나타난 특징을 살펴보면 아래와 같습니다.

① 대기업에서 중견, 중소기업으로 확대

초기의 해외 마케팅 시장은 가격이 높고, 큰 업무 변화를 동반하며, 새로운 전문 인력이 요구되는 특성 등으로 인해 웰스파고(Wells Fargo), 알리안츠(Allianz), 씨티은행(Citibank), 스프린트(Sprint), 메리어트(Marriott), BMW 등 금융, 통신, 서비스, 제조 업계의 선도 기업들이 우선적으로 도입하였습니다. 이들의 성공사례가 전파되고 마테크 솔루션 간의 경쟁으로 가격이 내려가면서 점차 기업 규모에 상관없이 보편화되었습니다. 현 시점에서 AI마케팅 솔루션은 기업이 옵션으로 선택하는 솔루션이 아니라 비즈니스 수행에 반드시 동반되는 필수 솔루션으로 인식되고 있습니다. 이로 인해 기존 고객사들의 재구매/확장구매뿐만 아니라, 스타트업 등 신규 고객사들이 끊임없이 늘어나고 있습니다.

② 단순 기능에서 복합 기능으로 확대

AI마케팅 솔루션사들은 특정 분야 또는 특정 기술을 중심으로 비즈니스를 시작하여 점진적으로 분야와 기술을 확장해 나가면서 다양한 제품 라인업을 확보한 대형 회사로 성장하고 있습니다. 고객을 대상으로 하는 업무가 다양하고 고객 데이터의 활용 범위가 광범위하기 때문에, 초기 제품의 성공을 바탕으로 관련성이 높은 제품들을 추가하면서 기업의 요구사항을 보다 폭넓게 해결하고 있습니다. 기업 입장에서는 초기 도입한 솔루션에 만족하는 경우, 다양한 업무에 확대해서 추가 도입하여 통합 솔루션으로 사용하고 있습니다. 다만, 일부 중소형 솔루션사들은 제한된 기능과 제한된 타겟고객을 대상으로 틈새(Niche) 시장을 공략하고 있습니다.

③ 끊임없는 신기술 적용

산업 분야, 기업 규모, 디지털마케팅 세부 분야 등을 확장해 나가려면 이에 수반되는 기술력을 끊임없이 확보해야 합니다. 경쟁력 있는 우수한 연구 조직을 보유하는 것이 필수이며, 자본력이 뒷받침될 경우 인수합병도 활발히 진행됩니다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 신기술에 대한 기업의 요구수준이 지속적으로 높아지고 있기 때문에, 마케팅 소프트웨어 개발 기술을 근간으로 데이터 분야, 인공지능 분야의 기술 접목이 요구됩니다.

위와 같이 해외 AI마케팅 시장이 확산되어 가는 과정의 주역은 클라우드를 기반으로 초대형 소프트웨어 기업으로 발전한 세일즈포스입니다. 해외 AI마케팅 시장의 확산을 주도해 온 세일즈포스와 국내 AI마케팅 솔루션 시장을 선도해 온 당사를 비교하여 성장 과정 상의 유사점과 특이점은 아래와 같습니다.

세일즈포스는 1999년 CRM의 지류인 세일즈 분야의 기업용 소프트웨어 회사로 설립되었습니다. 이 후 매년 지속적인 고성장을 통해 '18년 기준 포춘지 선정 100대 기업 중 99개 기업, 전체적으로는 총 15만여 개의 기업에서 솔루션을 사용하고 있으며 '21년 기준 연 매출 265억 달러, '22년 4월 기준 시가총액 211조 원에 달하는 세계 최대 규모의 IT 기업으로 성장하였습니다. 세일즈포스를 중심으로 AI마케팅 시장이 재편되면서 초기 시장을 선점했던 오라클(Oracle), IBM 등은 디지털마케팅 부문이 크게 축소되거나 타사에 매각하였습니다. 현재는 세일즈포스를 선두로 하여, 페가시스템즈(Pegasystems), 젠데스크(Zendesk), 마이크로소프트(Microsoft)의 Dynamics 365, 어도비(Adobe)의 Marketing Cloud, 허브스팟(HubSpot) 등 종합/전문 솔루션사들의 AI마케팅 제품들이 미주 시장을 분점하고 있습니다.

① 고객사 관점

세일즈포스의 고객사는 기업의 규모에 무관하게 매우 다양합니다. 저가의 구독형 솔루션으로 사업을 시작하였기 때문에 초기에는 중소기업 고객이 많았으나, 점차적으로 공략하는 기업의 규모를 확대해 나갔습니다. 전망있는 스타트업 수준이었던 세일즈포스는 전통적인 디지털마케팅 솔루션 강자들이 선점하고 있던 대기업 고객들을 확보해 나가면서 점차 시장의 주역으로 명성과 위상을 높이게 되었습니다. 대기업, 중견기업, 중소기업 각각 니즈가 다르기 때문에, 세일즈포스의 모든 솔루션들은 2~4개의 등급(Edition)으로 구분되어 기능, 사용 데이터량, 사용자 수 등이 차등적으로 제공되고 있습니다.

[세일즈포스의 마케팅 솔루션 등급 구분]

세일즈포스 마케팅 솔루션 가격정책

* 출처 : 세일즈포스 글로벌 홈페이지 (Marketing Cloud Engagement Pricing)

당사는 초기부터 대기업을 중심으로 사업을 영위해왔기 때문에, 상대적으로 중견기업, 중소기업으로의 확장이 용이합니다. 대기업에 성공적으로 납품한 구축형 솔루션의 강점을 활용하여 중견기업으로 확장하는 obzen Daisy Suite와 중소기업을 공략하기 위한 새로운 구독형 솔루션으로 제품 라인업을 확대함으로써, 기업 규모에 상관없이 니즈에 따라 당사 제품을 선택할 수 있는 구조를 확립해가고 있습니다.

② 솔루션 기능 관점

세일즈포스는 CRM의 한 지류인 세일즈 분야에서 사업을 시작하여 고객서비스, 마케팅으로 순차적 확장하였고, 이후 인공지능 자동화, 데이터 분석/시각화, 고객 데이터 플랫폼 등 보다 다양한 분야로 사업 영역을 넓혀갔습니다. AI마케팅 솔루션이 고객과 관련된 방대한 분야를 다루고 있기 때문에 전문성과 확장성의 조화가 중요한 성공요인으로 평가됩니다. 세일즈포스는 세일즈, 고객서비스, 마케팅, 데이터, 인공지능 등 AI마케팅 세부 각 분야 모두에서 우수한 기능성을 확보하고 있습니다. 다만, 인수합병을 중심으로 사업 확장을 진행하였기 때문에 각 제품간 완전한 통합성을 보장하기까지 다소간의 시간이 소요되는 경향이 발생합니다.

당사는 마케팅 분야에서 사업을 시작하여 실시간 마케팅, 데이터 분석/시각화, 데이터 탐색/전처리, 인공지능 서비스/분석, 빅데이터 수집/저장/처리 등으로 사업을 고도화하고 확장해 왔습니다. 모든 제품은 완전히 연계/통합되어 있어 기능이 상호 호환되고, 동일한 GUI로 구성되어 있어 사용자의 편의성을 보장하고 있습니다. 현 시점에는 각 제품을 개별 판매할뿐만 아니라 마케팅, 빅데이터, 인공지능이 융합된 '고객 빅데이터 통합 플랫폼'의 형태로 통합 판매하고 있습니다.

[세일즈포스와 당사 연혁 비교]

세일즈포스와 오브젠 사업 연혁 비교표

* 출처 : 세일즈포스 글로벌 홈페이지, 당사 내부자료

③ 신기술 관점

세일즈포스는 사업 영역 확장 과정에서 자체 기술뿐만 아니라 풍부한 자본력을 바탕으로 인스트라넷(InStranet), 이그잭트타겟(ExactTarget), 태블로(Tableau) 등 다수의 인수합병을 통해 AI마케팅 유관 기술을 확보해 왔습니다. 최근에는 전통적인 마케팅 분야를 넘어 애플리케이션 통합 솔루션인 뮬소프트(Mule Soft), 헙업 메신저 툴인 슬랙(Slack) 등을 인수하면서 기업용 소프트웨어 전반으로 비즈니스와 기술력의 범위를 넓혀가고 있습니다.

당사는 전 제품을 자체 연구부문에서 개발한 독자적인 개발 프레임워크로 개발하여 모두 동일한 기술 기반을 공유하고 있습니다. 소프트웨어 기술을 전담하는 Digital Lab과 인공지능 기술을 전담하는 AI & Cloud Lab을 구성하여 신제품의 개발부터 지속적인 업데이트까지 책임있게 진행하고 있습니다.

이처럼 세일즈포스와 당사는 시장과 회사의 규모에서는 차이가 있지만 각자의 처한 상황에서 장점을 극대화하며 유사한 성장의 과정을 진행해 왔습니다. 세계 AI마케팅 시장의 흐름에 맞춰 경쟁력을 갖춰 온 당사는 국내 AI마케팅 시장의 성장에 따라 세일즈포스와 유사하게 독보적인 시장 지배력을 확보해 나갈 것으로 기대하고 있습니다.

(나) 목표 시장

■ 목표 산업

일반적으로 마케팅은 고객을 중심으로 비즈니스를 영위하는 모든 산업에서 핵심 경쟁력으로 요구되고 있으며, 특히 대량의 고객 데이터를 축적하고 분석하여 빈번하게 고객과 커뮤니케이션하는 금융, 유통업에서 적극적이고 선행적인 투자가 이루어집니다. 따라서 이들 산업을 우선적으로 확보하는 것이 타 산업으로 확산해 나가는데 있어 유리합니다. 당사는 금융, 유통의 선도사들을 고객사로 확보하고 있으며, 선도 기업의 납품 과정에서 요구사항을 반영해 온 우수하고 풍부한 기능성을 바탕으로 해당 산업의 모든 기업들로 확대해 나갈 예정입니다.

[산업별 마케팅 솔루션에 대한 대표적인 요구사항 및 당사 보유기능]

* 출처 : 당사 내부자료

금융/유통 산업에서 특징적인 기능들은 타 산업으로 확대할 때에도 유용하게 활용됩니다. 대표적으로 제조업의 경우 고객 접근성을 높이기 위해 자체 유통망을 구축하고자 노력하고 있는데, 운영 방식에서는 유통업과 유사하기 때문에 바로 적용이 가능합니다.

■ 목표 기업 규모

당사의 기존 고객사는 대부분 대기업으로, 시장을 선도하는 요구사항을 제시하여 제품의 기능성 제고에 기여하고 시장의 평판과 위상 확보에 유리한 장점이 있습니다. 당사는 대기업 시장에서의 높은 점유율을 지속적으로 향상시켜 나갈 예정입니다.

[당사 대기업 고객사 현황]

오브젠 고객사 현황

* 출처 : 당사 내부자료

기존 고객 중 중견 기업들은 IT 신기술을 통해 대기업과 경쟁하고자 하거나, 대기업의 선진 노하우를 이식받고자 하는 기업들입니다. 영업 과정에서 접촉한 많은 중견 기업들이 유사한 니즈를 가지고 있음에도 높은 초기 투자비용과 긴 프로젝트 기간으로 인해 제품 도입을 망설이거나 포기하고 있습니다. 이에 중견 기업 공략용 제품인 obzen Daisy Suite는 구축형/구독형 2가지 형태로 구성하여 기업의 환경과 선호에 따라 선택 가능하도록 제공할 예정입니다.

중소기업 시장은 별도의 구독형 솔루션 개발이 진행중입니다. 중소기업 시장은 시장으로서의 가치뿐만 아니라, 당사가 운영 대행을 통해 데이터를 직접 분석할 수 있어 인사이트를 발굴하고 보다 창의적인 마케팅을 개발할 수 있는 원천이 됩니다. 다양한 실험적 마케팅을 실행하고 성공 사례를 공유하고 정규화하는 방식을 통해, 구독형 솔루션 이용자뿐만 아니라 구축형 솔루션 이용자에게도 새로운 가치 제안이 가능할 것으로 기대하고 있습니다.

[구축형 솔루션과 구독형 솔루션의 선순환 구조]

구축형,구독형 솔루션의 선순환 구조

* 출처 : 당사 내부자료

(다) 수요 변동요인

국내 AI마케팅 시장은 전통적인 제품 라이프사이클 상의 성장기 중에서도 폭발적인 성장이 예상되는 '도약의 성장기' 단계에 진입하고 있어 AI마케팅 솔루션에 대한 수요는 급격히 증가할 것으로 전망됩니다. 이를 입증하는 각종 사회/문화적 변화를 살펴보겠습니다.

■ MZ 세대의 성장

가치관과 구매 의사결정 방식이 기존 세대와 확연히 상이한 MZ 세대가 소비의 주류로 급성장하고 있습니다. 정보 검색을 즐기고 상품 비교에 예민하며 유행에 민감하고 까다로운 MZ 세대와 성공적으로 커뮤니케이션하기 위해서는 개인의 선호에 대해 분석하고 맞춤 대응할 수 있는 고도화되고 정교한 마케팅이 요구됩니다.

[MZ 세대 특성 및 규모]

mz 세대 특성 및 규모

전 세계 세대별 구매력 전망

* 출처 : 이코노미조선, 월드데이터랩, 행정안전부

■ 비대면/언택트의 일상화

비대면 커뮤니케이션은 대면 커뮤니케이션의 보완을 넘어 주류로 자리매김해 가고 있습니다. 필요한 정보를 비대면으로 취사선택한 후 니즈를 셀프서비스로 해결 또는 판단하는 방식을 보다 편리하고 비용 효율적이라 인지하는 소비자층이 증가하고 있습니다. AI마케팅 솔루션은 전통적인 대면 커뮤니케이션을 비대면 커뮤니케이션으로 대체하는 도구로서, 모든 기업으로 도입이 보편화될 전망입니다.

[비대면/언택트 트렌드]

비대면,언택트 트렌드

* 출처 : 현대카드/현대캐피탈 뉴스룸

■ 마이데이터 시대 본격화

'20년 12월부터 시행된 마이데이터 서비스에 1달만에 1,084만 명, 3달만에 2,596만 명이 가입하였습니다. 고객은 한 회사의 한 앱을 이용하면서 자신의 모든 자산/소비 패턴 분석, 최적 금융상품 추천 등 혁신적인 금융 서비스를 제공받게 되었습니다. 금융사들은 고객정보 통합조회 등과 같은 기본적인 서비스 제공을 위한 인프라 확충을 넘어 차별화된 마케팅 서비스 개발에 노력하고 있습니다. 마이데이터는 고객 데이터의 일종으로, 마이데이터를 다각도로 분석하고 활용하기 위한 AI마케팅 솔루션 도입이 본격화될 것으로 전망됩니다.

[마이데이터 가입자 현황]

마이데이터 가입자 현황

* 출처 : 금융위원회, 배진교 국회의원실

■ 마케팅과 인공지능의 접목 가속화

글로벌 컨설팅사인 딜로이트가 마케터 대상으로 조사한 결과에 따르면, 마케팅에 인공지능 기술이 미치는 중요도가 '결정적으로 중요(Critically Important)'하다는 답변이 2020년에 10%인데 반해 2년 후인 2022년에는 38%로 예측되었습니다. 기술의 발전에 따라 마케터의 인식 변화가 가속화되고 있음을 확인할 수 있습니다. 기존에 자동화 기능이 중심인 마케팅 솔루션을 사용하고 있던 기업들이 인공지능 기술이 접목된 고급화된 마케팅 솔루션으로 전환하고, 마케팅 솔루션 도입을 망설이던 기업들이 인공지능에 대한 기대로 도입을 결정하는 추세가 확산될 전망입니다.

[마케팅 분야의 인공지능 기술이 차지하는 위상 : 2020년 vs. 2022년]

마케팅 분야에서 인공지능이 차지하는 위상

* 출처 : 딜로이트 인사이트, 2020

■ 초개인화 마케팅의 활성화

고객의 구매 이력 상의 패턴 분석을 통한 개인화 마케팅을 넘어, 고객의 검색, 조회, 방문 등 각종 정형/비정형 데이터를 수집하여 고객의 선호를 정교하게 분석하는 초개인화 마케팅에 대한 소비자의 선호가 높아지고 있습니다. 이에 상응하여 빅데이터 수집, 데이터 분석, 인공지능 알고리즘, 마케팅 최적화 등이 통합된 기술 집약적인 마케팅 솔루션에 대한 기업의 수요가 높아질 전망입니다.

[초개인화 마케팅에 대한 소비자 수용도]

초개인화 마케팅 소비자 수용도

* 출처 : 엠브레인, 2020 트렌드 모니터

(3) 시장 규모 및 전망

(가) 패키지 소프트웨어 시장

4차 산업혁명 시대는 소프트파워를 통한 사물의 지능화로 정의되고 있으며, 이로 인해 소프트웨어는 역할과 중요성이 더욱 확장 및 증대되고 국가 경쟁력의 핵심요소로 평가되고 있습니다. 소프트웨어는 인간의 창조적 지식과 기술을 컴퓨터 시스템을 통해 구현하여 삶의 질과 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심기술로, 기기-서비스-사람을 연결하는 산업 성장엔진으로써 역할을 담당하고 있습니다. 세계적으로 소프트웨어의 중요성과 시대 주도성은 높게 평가받고 있어, '21년 포춘지 선정 10대 기업에 아마존(Amazon), 애플(Apple), 알파벳(Alphabet) 등 소프트웨어 기술을 핵심 경쟁력으로 보유한 회사들이 선정되어 있습니다.

소프트웨어 시장은 이미 만들어진 응용SW 제품을 완성된 형태로 제공하는 '패키지 SW', 정보시스템에 관한 기획, 구축, 운용/관리, 교육/훈련 등 과정상에서 필요한 서비스를 제공하는 'IT서비스 산업', 디지털콘텐츠 서비스를 제공하는 '게임 SW'로 구분됩니다. 이 중 당사는 소프트웨어 제품을 개발하여 납품하는 패키지 SW 시장에 해당됩니다.

세계 패키지 SW 시장 규모는 2019년 5,898억 달러에 이른 것으로 추산되며, 2019~2023 4년간 연평균 8.4% 성장하면서 2023년 8,147억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 산업/서비스가 고도화됨에 따라 신기술이 적용된 제품인 패키지 SW는 새로운 시장, 새로운 사업모델의 기회를 제시하는 도구로 활용되고 있습니다. 다양하고 복잡한 사회 문제를 해결하고 소비자에게 고부가가치를 제공하는 패키지 SW의 미래는 유망할 것으로 전망되고 있습니다.

[세계 주요 소프트웨어 시장 규모 및 추이]
                                                                                                   (단위: 억 달러)

세계 주요 소프트웨어 시장

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

국내 패키지 SW 시장 규모는 2019년 5조 2,000억 원으로 추산되며, 2019~2023 4년간 연평균 6.2% 성장하면서 2023년 6조 6,000억 원에 달할 것으로 전망됩니다. 대기업 IT 계열사에 대한 의존이 점차 낮아지고 SI 형태의 자체개발과 전문 소프트웨어 제품 간의 기술 격차가 커지면서 패키지 SW에 대한 시장의 신뢰와 만족도가 높아지고 있습니다. 세계 시장에서의 성공사례들을 통해 기술이 비즈니스를 지원하는 것뿐만 아니라 비즈니스의 변화를 견인하는 도구라는 인식이 확산되고 있어, 패키지 SW의 도입은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

[국내 주요 소프트웨어 시장 규모 및 추이]
                                                                                                   (단위: 조원)

국내 주요 소프트웨어 시장

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

(나) 애플리케이션(응용 SW) 시장

패키지 SW는 시스템 운용 및 관리를 지원하는 '시스템 인프라 SW', 다양한 산업과 비즈니스에서 프로세스를 자동화하고 생산성을 높이는 '애플리케이션(응용 SW)', 애플리케이션(응용 SW) 개발을 지원하고 데이터를 다루는 DBMS 영역을 포함한 '애플리케이션 개발/배포 SW'로 구분됩니다. 이 중 당사는 ERP, SCM 등 여타 기업용 소프트웨어와 함께 CRM 분야에서 소프트웨어 제품을 제공하는 애플리케이션(응용 SW) 시장에 해당됩니다.

세계 애플리케이션(응용 SW) 시장은 2018년 2,880억 달러로 전체 패키지 SW 시장의 53.1%를 차지하고 있으며, 2019~2023 4년간 연평균 8.3% 성장하면서 2023년 4,329억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 기업이 새로운 비즈니스를 창출하고 업무 방식을 혁신하기 위해, 흔히 ABC로 표현되는 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 미래를 선도하는 신기술이 반영된 소프트웨어 제품에 대한 선호는 필연적으로 지속 성장할 것으로 예상됩니다. 구축형 솔루션과 구독형 솔루션이 각각의 장점을 극대화하며 동반 성장해 나갈 것으로 예상됩니다.

[세계 패키지 SW 시장 규모 및 추이]
                                                                                                   (단위: 억 달러)

세계 패키지 sw 시장

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

국내 애플리케이션(응용 SW) 시장은 2018년 2조 79억 원으로 전체 패키지 SW 시장의 41.0%를 차지하고 있으며, 2019~2013 4년간 연평균 5.8% 성장하면서 2023년 2조 6,618억 원에 달할 것으로 전망됩니다. 새로운 기술에 민감하고 적응성이 높은 국내 소비자들이 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션에 대한 기대치가 높아, 이들의 니즈에 부합하기 위한 기업의 유관 애플리케이션(응용 SW) 도입은 향후에도 적극적으로 이어지며 시장의 높은 성장에 기여할 것으로 전망됩니다. 상대적으로 도입이 늦었던 구독형 솔루션이 점차 확대되어 나갈 것으로 예상됩니다.

[국내 패키지 SW 시장 규모 및 추이]
                                                                                                   (단위: 억 원)

국내 패키지 sw 시장

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

(다) AI마케팅 시장

AI마케팅은 데이터 분석 기반 마케팅이 발전된 CRM에 빅데이터, AI 등의 신기술이 접목된 시장입니다. 마케팅 기술에 데이터 처리 기술과 인공지능 기술을 융합하여 적용하고 있기 때문에 각 분야 전문제품은 별도 판매를 통해 데이터 시장과 인공지능 시장에 해당합니다.

■ CRM 시장

CRM 시장은 당사의 주력시장으로, 세계 CRM 시장은 2019년 541.3억 달러에서 2023년 787.5억 달러로 4년간 연평균 9.8% 성장할 것으로 전망됩니다. 디지털 기술의 발달로 고객 데이터의 획득, 저장, 활용을 위한 다양한 신기술이 등장하면서 CRM 시장의 성장세를 촉진하고 있습니다. 기업간 치열한 경쟁으로 인해 상품 본연의 차별화가 점차 어려워져 가는 추세 속에서 고객관리와 마케팅에 대한 관심과 투자, 이를 통한 ‘고객관리 경쟁력’ 확보 경쟁이 심화되면서 CRM 시장은 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다.

[세계 CRM 시장 규모 및 추이]
                                                                                               (단위: 십억 달러)

세계 crm 시장

* 출처 : statista, Worldwide Customer Relationship Management software

국내 CRM 시장은 2020년 6,413억 원에서 2023년 9,524억 원으로 3년간 연평균 10.1% 성장할 것으로 전망됩니다. MZ 세대를 포함해 연령대, 성별, 소득, 지역, 교육수준 등 다양한 기준에 따라 니즈가 분화되고 있으며, 높은 신기술 수용, 비대면 선호, 까다롭고 예민한 구매 의사결정 등 국내 소비자의 특성으로 인해 정교화 및 체계화된 CRM에 대한 기업의 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 시장 전망 시점에 감안되지 않은 마이데이터 시장의 활성화에 따라 보다 큰 성장폭도 기대됩니다.

[국내 CRM 시장 규모 및 추이]
                                                                                                      (단위: 억 원)

국내 crm 시장

* 출처 : NICE디앤비, Gartner(2018, 2020), 소프트웨어정책연구소
(국내 CRM 시장을 별도 집계/발표하는 시장자료가 확인되지 않아 소프트웨어정책연구소가 소프트웨어 통계포탈을 통해 시장조사 전문기관 IDC의 'Worldwide Blackbook'을 인용해 제공하는 소프트웨어 세계 시장 대비 국내 시장 비율을 적용하여 간접적으로 파악)

■ 데이터 시장

세계 데이터 시장은 2019년 490억 달러에서 2023년 770억 달러로 4년간 연평균 12.0% 성장할 것으로 전망됩니다. 빅데이터 시장에 포함되지 않은 전통적인 데이터 솔루션, 데이터 구축/가공, 판매/제공 등까지 감안하면 잠재 시장의 규모는 훨씬 더 클 것으로 판단됩니다.

[세계 데이터 시장 규모 및 추이]
                                                                                               (단위: 십억 달러)

세계 데이터 시장

* 출처 : statista, Big data market size revenue forecast worldwide from 2011 to 2027

국내 데이터 시장은 크게 '데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업', '데이터 구축 및 컨설팅 서비스업', '데이터 판매 및 제공 서비스업'으로 구분됩니다. 이 중 당사의 기존 데이터 제품들은 '데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업'에 해당되고, 신규 사업인 데이터 사업은 '데이터 구축 및 컨설팅 서비스업'과 '데이터 판매 및 제공 서비스업'에 해당됩니다. 당사의 기존 데이터 제품과 관련된 시장은 2019년 6,117억 원에서 2021년 9,206억 원으로 3년 간 연평균 22.7% 성장한 것으로 예상됩니다. 데이터는 4차 산업혁명의 근간으로 전반적으로 지속적인 성장이 예상되며, 특히 국내는 마이데이터 시대 도래와 데이터 관련 규제의 혁신으로 인해 데이터 시장의 큰 성장이 예상됩니다.

[국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업 시장 규모 및 추이]
                                                                                                       (단위: 억원)

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원
   주1) 노란색 음영 표시된 부분이 동사 제품 관련 시장입니다.

[국내 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 시장 규모 및 추이]
                                                                                                       (단위: 억원)

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원

[국내 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장 규모 및 추이]
                                                                                                       (단위: 억원)

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원

■ 인공지능 시장

세계 인공지능 시장은 소프트웨어 분야에서 2019년 157억 달러에서 2023년 388억 달러로 4년 간 연평균 25.4% 성장할 것으로 전망됩니다. 인공지능 기술에 대한 시장의 높은 기대와 빠른 기술 발전 속도에 걸맞게 매우 높은 성장이 예상되는 시장입니다.

[세계 인공지능 시장 규모 및 추이]
                                                                                                  (단위: 억 달러)

세계 인공지능 시장

* 출처 : 2020 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

국내 인공지능 시장은 소프트웨어 분야에서 2020년 8,072억 원에서 2023년 1조 3,561억 원으로 3년 간 연평균 18.9% 성장할 것으로 전망됩니다. 정부와 공공기관이 인공지능 인재 양성 및 생태계 구축에 적극적으로 나서고 있고, 다양한 산업과 분야에서 인공지능의 중요성을 인지하고 성과를 체감하며 투자를 전향적으로 늘리고 있어 향후 시장의 지속적인 성장이 예상됩니다.

[국내 인공지능 시장 규모 및 추이]
                                                                                                   (단위: 십억 원)

국내 인공지능 시장

* 출처 : IDC, Semiannual Artificial Intelligence Tracker

마.  경쟁 현황

(1)  경쟁 상황

(가) 경쟁 형태

마케팅 분야의 기업용 소프트웨어 경쟁은 크게 '제품'(AI마케팅 분야의 전문제품)과 '자체개발'로 구분됩니다. 국내 대부분의 대기업/중견기업들은 자체 IT 계열사를 보유하고 있으며, IT 계열사들은 그룹 내 회사들의 IT 구축과 운영에 관여하면서 그룹사의 지출 비용을 자사의 매출로 전환하여 성장해 오고 있습니다. 이로 인해 현업 사용자의 요구사항을 전적으로 수용하며 상대적으로 기술력이 월등한 제품을 비교 입찰하여 선택/적용하는 대신에, IT 계열사가 입찰 없이 수의계약을 통해 자체개발하는 방식이 관행으로 유지되었습니다. 또한 중소기업들도 비용 효율화 관점에서 소규모의 중소 IT사에 최소한의 기능을 전제로 자체개발을 의뢰하고 있습니다. 자체개발로도 고객 데이터를 수집하고 분석하여 활용하는 최소한의 업무 진행은 가능하지만, 대용량 데이터의 수집 및 처리, 정교한 고객 분석, 다양하고 선도적인 마케팅 방식의 자유로운 추가, 성과 분석에 기반한 선순환 체계 제공, 실시간 마케팅 수행, 인공지능 기술 적용 등 다양한 기업에 적용하면서 발전해 온 AI마케팅 제품의 기술력 및 완성도와 비교하면 점점 격차가 벌어질 수밖에 없습니다. 당사의 경우에도 자체개발 제품을 이용하고 있는 현업 사용자의 불만과 비즈니스의 한계로 인한 제품 설명회 요청 및 실제 수주가 활발하게 진행되고 있습니다.

따라서 현재의 AI마케팅 시장은 아직까지는 자체개발을 통해 기본적인 기능을 활용하는 기업들이 많지만, 당사를 포함한 국내 솔루션사들과 해외 솔루션사들이 경쟁하면서 대기업 시장부터 점차적으로 AI마케팅 제품으로의 전환이 진행되고 있는 상태입니다. 선도 기업들을 중심으로 AI마케팅 제품의 적용 성공사례가 시장에 전파되고 있으며, 이러한 추세는 전 산업, 전 기업 규모에 걸쳐 확산될 것으로 전망됩니다. 정리하면, AI마케팅 시장은 자체개발을 하는 대기업/중견기업들의 IT 계열사들과 중소 IT사들, 제품을 제공하는 국내외 AI마케팅 솔루션사들이 산재하고 있으며, 대기업 시장을 선도하는 당사를 제외하면 뚜렷한 시장 지배사는 존재하고 있지 않습니다.

(나) 진입장벽

AI마케팅 솔루션 시장에 성공적으로 진입하기 위해서는 마케팅 업무에 대한 이해, 마케팅 소프트웨어 개발 기술, 빅데이터 수집/처리 기술, 인공지능 기술 등이 필요합니다. 마케팅 업무에 대한 이해는 기업과의 프로젝트 경험을 통해 축적되며, 각 기술들은 개별적인 기술력과 기술간의 융합 역량이 모두 필요합니다.

당사는 20여년 간 각 산업의 선도기업에 전문 솔루션을 납품하면서 요구사항을 제품에 반영해 왔으며, 비즈니스 연구소(Strategy Lab)와 기술 분야별 전문 연구소(Digital Marketing Lab, AI & Cloud Lab)를 운영하며 지속적으로 연구개발에 투자하고 있습니다. 경험과 기술력의 차이는 제품력의 차이로 이어져 완성도가 낮은 제품은 시장에 진입하더라도 틈새(Niche) 시장에서 활동할 수밖에 없습니다. 또한, 마케팅은 일반 소비자와 커뮤니케이션하는 분야이기 때문에 해외에서 성공한 제품이라 하더라도 마케팅 업무 방식과 고객 데이터 구조/항목이 상이한 국내 기업에 적합하다는 보장이 되지 않습니다. 이로 인해 데이터에 기반해 정확도가 결정되는 인공지능 기술의 경우 해외에서 운영하고 있는 모델을 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

(2) 경쟁업체 현황

경쟁업체의 유형은 크게 해외 솔루션사, 국내 솔루션사, 국내 IT 계열사, 중소 IT사 등으로 구분됩니다. 이 중 국내 IT 계열사와 중소 IT사는 제품을 보유하고 있지 않고 자체개발로 서비스하고 있기 때문에, 시간이 흐름에 따라 AI마케팅 제품에 시장을 잠식당할 것으로 예상되어 비교 대상에서 제외하였습니다.

해외 솔루션사는 해외 시장에서 운영중인 제품력이 강점인 반면, 국내 시장/기업/고객의 특성을 반영하는 유연성의 부족과 기술지원의 제약이 단점입니다. 주요 경쟁업체로는 세일즈포스(Salesforce)와 어도비(Adobe)가 있습니다. 향후 국내 AI마케팅 시장의 성장에 따라 많은 해외 솔루션사들의 본격적인 진출이 예상되고 있으나, 당사는 이미 세일즈포스, 어도비 등 최고의 해외 솔루션사들과 경쟁하며 수주경쟁에서 승리해 왔기 때문에 경쟁 우위를 지속할 것으로 전망하고 있습니다.

세일즈포스는 '21년 지역별 매출 구성이 미주 68%, 유럽 23%, 아시아 9%로 구성되며, 아시아에는 14개 지사가 있으며 그 중 하나가 한국입니다. 글로벌 회사라는 장점을 살려 삼성전자, 현대자동차 등 글로벌 사업중인 제조 대기업을 중심으로 글로벌 컨설팅사와 협력하여 세일즈 업무 혁신을 위한 대형 프로젝트를 진행해 왔습니다. 최근 들어 국내 시장 공략을 위해 인원을 크게 충원하고 매출도 신장되고 있습니다. 다만, 미국 시장에서와 같이 세일즈 제품을 우선적으로 판매하고 있으며, 마케팅 제품 판매는 당사가 선점한 대기업 시장이 아닌 중견/중소기업 시장 진출에 노력하고 있습니다. 세일즈, 마케팅, 고객서비스, 데이터 분석/시각화, 인공지능 자동화, 고객 데이터 플랫폼 등 폭넓은 제품 라인업을 구독형 솔루션으로 보유하고 있으며, 어플리케이션 통합, 협업 메신저 등 AI마케팅 외 분야로도 적극 진출하면서 종합 소프트웨어 기업으로 성장해 나가고 있습니다.

어도비는 '크리에이티비티 및 디자인'(대표 제품 '포토샵'), PDF 및 전자서명(대표 제품 '아크로뱃'), 마케팅 및 커머스 등이 주사업 영역으로, AI마케팅 제품은 마케팅 및 커머스 분야에 해당됩니다. 마케팅, 데이터 분석/시각화, 고객 데이터 플랫폼, 광고 등 폭넓은 제품 라인업을 구독형 솔루션으로 보유하고 있으며, 마케팅 등 일부 제품은 구축형 솔루션도 존재합니다. 국내 시장 공략을 위한 노력을 꾸준히 전개하여 국내 금융 대기업 시장에서 당사와 가장 빈번하게 경쟁입찰하고 있으나, 대기업 구축 경험, 고객사 요구사항에 대한 높은 이해도, 제품개발부터 구축-유지보수까지 책임 서비스 제공 등에서 강점을 보유한 당사가 대부분 수주해 왔습니다.

국내 솔루션사는 솔루션의 범용성 수준에 따라 종합 솔루션사와 틈새(Niche) 솔루션사로 구분됩니다. 종합 AI마케팅 솔루션사는 당사와 같이 타겟 마케팅, 실시간 마케팅 등 폭넓은 기능을 제공하며 산업에 무관하게 대기업에도 제품을 납품하는 기업으로, 경쟁업체들은 대부분 상대적으로 낮은 기술력으로 인해 저가를 강점으로 경쟁에 참여하고 있습니다.

틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사는 제한된 기능으로 특정 산업에 특화된 제품을 제공하는 기업입니다. 당사와는 타겟 고객군이 달라 직접 경쟁하고 있지는 않으며, 향후 당사가 중견/중소기업 시장으로 진출시 이커머스 산업에서 경쟁 관계가 형성될 것으로 예상됩니다. 국내 AI마케팅 시장이 성장함에 따라 기존 국내 기업의 진출과 신생 기업의 등장이 예상되나, 시장의 진입장벽을 극복하고 완성도 높은 제품력을 보유하는데 오랜 시간이 소요되어 대부분 틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사를 지향할 것으로 전망됩니다.

(3) 비교우위 사항

(가) 구현경험 (브랜드 인지도)

기업은 기업용 소프트웨어 제품 도입 검토시 선도사 구현 사례를 조사하여 설명회를 요청하고 이를 기반으로 경쟁입찰을 진행하기 때문에 구현 경험은 곧 브랜드 인지도와 일치합니다. 당사는 은행, 카드, 증권, 보험, 캐피탈, 금융지주, 백화점, 마트, 홈쇼핑, 멤버십, 통신 등 다양한 산업 분야의 업계 선도 기업들에 제품을 공급해 왔습니다. 선도 기업들의 업무 노하우(Best Practice)를 수용하여 제품의 완성도가 지속적으로 제고되었고, 까다로운 요구사항을 반영하면서 기술력을 검증받았습니다.

(나) 제품 다양성/통합성

제품이 다양할수록 기업의 요구사항을 보다 폭넓게 해결할 수 있고, 통합성이 높을수록 사용이 편리하고 업무품질이 향상됩니다. 당사는 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기능이 융합된 '고객 빅데이터 통합 플랫폼'을 보유하고 있으며, 하위 7개 제품은 개별 제품의 완성도가 높고 제품간 연계/통합되어 있기 때문에 개별 판매와 결합 판매 모두 가능합니다.

국내 틈새(Niche) 솔루션사는 가장 기본이 되는 마케팅 제품과 데이터 분석/시각화 제품만을 보유하고 있어, 기업이 데이터를 정교하게 조합하거나 빅데이터 활용을 할 수 없고 AI 기술이 적용되어 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 폭넓은 제품 라인업을 보유하고 있으나 국내 실정에 맞지 않는 데이터와 알고리즘으로 구성된 AI 기술은 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

(다) 연구 조직/인력

당사는 제품 개발을 전담하는 기술 분야별 전문 연구소(Digital Marketing Lab, AI & Cloud Lab)에 기술 인력 50여 명을 확보하고 있으며, 제품의 완성도를 높이기 위한 비즈니스 연구소(Strategy Lab)도 운영하고 있습니다. 연구인력은 프로젝트 현장 현황을 지속적으로 모니터링하여 필요한 지원을 신속하게 제공하고, 고객사의 요구사항을 선별하여 제품 업그레이드에 반영하고 있습니다.

국내 경쟁사는 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문 인력에서 제품/기술 연구를 병행하고 있어 연구의 지속성과 전문성, 제품의 품질 우수성, 기술의 최신성 등에 한계가 있을 수밖에 없습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사에 다수의 제품/기술 연구인력을 보유하고 있지만 국내 인력은 기술지원만을 담당하고 있어, 제품 핵심영역에 대한 접근이 불가하고 문의/이슈 해결에 많은 시간이 소요됩니다.

(라) 책임 서비스

책임 서비스는 제품 개발, 납품, 운영으로 이어지는 생산 방식 상의 종합적인 역량을 의미합니다. 마케팅은 기업의 매출과 직결되는 제품이기 때문에 납품시 맞춤 구현(커스터마이징) 요구사항의 완성도 있는 반영과 운영시 발생한 이슈의 신속한 해결이 매우 중요합니다. 당사는 제품 개발은 연구부문, 납품은 사업부문, 운영은 연구부문 내 MA팀 등 전 과정을 자사 직원이 직접 수행하여 상호 연결성 높은 책임 서비스를 제공하고 있습니다.

국내 경쟁사는 체계적인 조직 구성/운영이 미비하여 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문이 여건과 상황에 따라 제품 개발과 운영을 지원하고 있습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사는 제품 개발, 영업, 기술지원을 제공하고 납품과 운영은 프로젝트 건마다 다른 국내 협력업체가 담당하여 진행하고 있으며, 이로 인해 구현 품질에 편차가 발생하고 이슈 발생시 신속한 대응이 어려운 구조입니다.

(마) 제품 외 특화 서비스

당사는 연구부문 Strategy Lab에서 마케팅 비즈니스에 대해, AI & Cloud Lab에서 AI 기술에 대해 컨설팅 자문 서비스를 제공하여 제품 사용 효과를 극대화하도록 지원하고 있습니다. 우수한 제품을 도입하여 강점을 극대화하기 위해서는 업무 방식의 혁신이 동반되어야 합니다. 당사는 글로벌 컨설팅사/연구소 출신 인력들을 보유하고 있어, 고품질의 컨설팅 방법론과 업계 선진사례를 기반으로 마케팅 비즈니스를 혁신하고 AI 기술을 다양한 업무에 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

국내 경쟁사는 개발자들로만 인력이 구성되어 컨설팅 형태의 특화 서비스를 제공하고 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 자체적으로 컨설턴트를 보유하고 있지는 않고 글로벌 컨설팅사와 제휴하여 특화 서비스를 제공하고 있으나 높은 추가 비용이 수반되거나, 자체 인력과 협력업체가 함께 마케팅 비즈니스 컨설팅을 제공하더라도 글로벌 컨설팅사에 비해 품질이 낮고 AI 기술에 대한 컨설팅은 제공하고 있지 않습니다.

(바) 가격

당사의 주력 제품인 Classic Marketing 제품과 Digital Marketing 제품은 비슷한 조건의 고객사에 해외 솔루션사(세일즈포스/어도비)와 유사한 수준의 가격으로 판매하고 있습니다. 국내 구현 경험 확보를 위해 공격적인 가격 정책을 추구해 온 해외 솔루션사들의 가격이 점차 정상화되면서 당사 제품의 가격도 동반 상승하고 있는 추세입니다. 그 외에 당사의 데이터 및 인공지능 관련 제품들은 상대적으로 고객사를 확대해 나가는 과정에 있기 때문에 각 분야 전문 외산 솔루션 대비 80~85% 수준의 가격대로 시장을 공략하고 있습니다. 당사의 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기술의 융합에 대한 시장의 호평이 확산되고 있어 조만간 외산 솔루션사를 상회하는 가격 프리미엄을 기대하고 있습니다. 국내 솔루션사의 경우 기술력과 경험의 차이로 인해 통상적으로 당사 대비 50~60% 수준으로 저가 입찰하고 있습니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 연결요약재무정보

당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

나. 별도요약재무정보

오브젠 주식회사        
                                                                                                          (단위: 원)

2. 연결재무제표

당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

5. 재무제표 주석

1. 회사의 개요

오브젠 주식회사(이하 "당사")는 기업이 필요한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위한 솔루션 제공 등을 목적으로 2000년 4월 28일 설립되었으며, 본사는 서울특별시 영등포구 여의도동에 위치하고 있습니다.

당기말 현재 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

2. 재무제표의 작성기준

당사는 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 제5조 1항 1호에서 규정하고 있는 국제회계기준위원회의 국제회계기준을 채택하여 정한 회계처리기준인 한국채택국제회계기준에 따라 재무제표를 작성하였습니다.

(1) 측정기준
재무제표는 아래에서 열거하고 있는 재무상태표의 주요항목을 제외하고는 역사적 원가를 기준으로 작성되었습니다.

-  당기손익-공정가치측정금융자산

(2) 기능통화와 표시통화

당사는 재무제표에 포함되는 항목들을 영업활동이 이루어지는 주된 경제환경의 통화(기능통화)이며 재무제표 작성을 위한 표시통화인 '원화'로 표시하고 있습니다.

(3) 추정과 판단

한국채택국제회계기준에서는 재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 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
재무제표에 인식된 금액에 유의한 영향을 미치는 회계정책의 적용과 관련된 주요한 경영진의 판단에 대한 정보는 리스의 분류 등 주석에 포함되어 있습니다.

② 추정 불확실성의 주요 원천

차기 회계연도 내에 자산과 부채의 장부금액에 중요한 수정사항을 야기할 수 있는 중요한 위험요소를 가지고 있는 보고기간 말 현재의 미래에 관한 주요 가정 및 기타 추정불확실성의 주요 원천은 다음과 같습니다.

- 총공사수익 및 총공사원가에 대한 추정의 불확실성

공사수익금액은 누적발생계약원가를 기준으로 측정하는 진행률의 영향을 받으며, 총계약원가는 재료비, 노무비, 공사기간 등의 미래 예상치에 근거하여 추정합니다. 총계약원가는 계약 개시 후 당분기 말까지 발생한 상황에 근거하여 추정하였으며, 총계약원가와 총계약수익은 미래 기간에 변동될 수 있습니다.

③  가정과 추정의 불확실성
다음 보고기간 이내에 중요한 조정이 발생할 수 있는 유의한 위험이 있는 가정과 추정의 불확실성에 대한 정보는 다음의 주석사항에 포함되어 있습니다.
- 주석 6: 매출채권과 기타채권
- 주석 10: 리스(리스기간 산정)
- 주석 15: 종업원급여
- 주석 17: 주식선택권
- 주석 27: 법인세

④ 공정가치 측정
당사의 회계정책과 공시사항은 다수의 금융 및 비금융자산과 부채에 대해 공정가치 측정을 요구하고 있는 바, 당사는 공정가치평가 정책과 절차를 수립하고 있습니다. 동 정책과 절차에는 공정가치 서열체계에서 수준 3으로 분류되는 공정가치를 포함한모든 유의적인 공정가치 측정의 검토를 책임지는 평가부서의 운영을 포함하고 있으며, 그 결과는 재무담당 임원에게 직접 보고되고 있습니다.

평가부서는 정기적으로 관측가능하지 않은 유의적인 투입변수와 평가 조정을 검토하고 있습니다. 공정가치 측정에서 중개인 가격이나 평가기관과 같은 제3자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제3자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.

당사는 유의적인 평가 문제를 감사에 보고하고 있습니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 당사는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

- 수준 1: 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의 조정되지 않은 공시가격
- 수준 2: 수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는 간접적으로 관측가능한 투입변수
- 수준 3: 자산이나 부채에 대한 관측가능하지 않은 투입변수

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계 내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 당사는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간말에 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 인식하고 있습니다.

공정가치 측정 시 사용된 가정의 자세한 정보는 주석 29에 포함되어 있습니다.

3. 중요한 회계정책과 공시의 변경

3.1  당사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

당사는 2022년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제개정 기준서 및 해석서를신규로 적용하였습니다.

(1) 기업회계기준서 제 1116호 '리스' 개정 - 2021년 6월 30일 후에도 제공되는 코로나19 관련 임차료 할인 등
 

코로나19의 직접적인 결과로 발생한 임차료 할인 등이 리스변경에 해당하는지 평가하지 않을 수 있도록 하는 실무적 간편법의 적용대상이 2022년 6월 30일 이전에 지급하여야 할 리스료에 영향을 미치는 리스료 감면으로 확대되었습니다. 리스이용자는 비슷한 상황에서 특성이 비슷한 계약에 실무적 간편법을 일관되게 적용해야 합니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 개념체계의 인용

사업결합 시 인식할 자산과 부채의 정의를 개정된 재무보고를 위한 개념체계를 참조하도록 개정되었으나, 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 및 해석서 제2121호 '부담금'의 적용범위에 포함되는 부채 및 우발부채에 대해서는 해당 기준서를 적용하도록 예외를 추가하고, 우발자산이 취득일에 인식되지 않는다는 점을 명확히 하였습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은없습니다.

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

기업이 자산을 의도한 방식으로 사용하기 전에 생산된 품목의 판매에서 발생하는 수익을 생산원가와 함께 당기손익으로 인식하도록 요구하며, 유형자산의 취득원가에서차감하는 것을 금지하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(4) 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 개정 - 손실부담계약: 계약이행원가

손실부담계약을 식별할 때 계약이행원가의 범위를 계약 이행을 위한 증분원가와 계약 이행에 직접 관련되는 다른 원가의 배분이라는 점을 명확히 하였습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(5) 한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020

한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

·기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초 채택' : 최초채택기업인    종속기업
·기업회계기준서 제1109호 '금융상품' : 금융부채 제거 목적의 10% 테스트 관련 수   수료
·기업회계기준서 제1041호 '농림어업' : 공정가치 측정

3.2 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

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

보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.

(2) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' - '회계정책'의 공시

중요한 회계정책 정보를 정의하고 이를 공시하도록 하였습니다. 동 개정 사항은 2023년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용되며 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.

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

회계추정을 정의하고, 회계정책의 변경과 구별하는 방법을 명확히 하였습니다.  동 개정 사항은 2023년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용되며 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

(4) 기업회계기준서 제1012호 '법인세' -  단일거래에서 생기는 자산과 부채에 대한 이연법인세

자산 또는 부채가 최초로 인식되는 거래의 최초 인식 예외 요건에 거래시점 동일한 가산할 일시적차이와 차감할 일시적차이를 발생시키지 않는 거래라는 요건을 추가하였습니다. 동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

(5) 기업회계기준서 제1001호 ' 재무제표 표시 ' - 행사가격 조정 조건이 있는 금융부채 평가손익 공시

발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건이 있는 금융상품의 전부나 일부가 금융부채로 분류되는 경우 그 금융부채의 장부금액과 관련 손익을 공시하도록 하였습니다. 동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

3.3 금융자산

(1) 분류

당사는 다음의 측정 범주로 금융자산을 분류합니다.

- 당기손익-공정가치 측정 금융자산

- 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

- 상각후원가 측정 금융자산

금융자산은 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에근거하여 분류합니다.

공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 채무상품에 대한 투자는 해당 자산을 보유하는 사업모형에 따라 그 평가손익을 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 당사는 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하는 경우에만 채무상품을 재분류합니다.

단기매매항목이 아닌 지분상품에 대한 투자는 최초 인식시점에 후속적인 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 지정하는 취소불가능한 선택을 할 수 있습니다. 지정되지 않은 지분상품에 대한 투자의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다.

(2) 측정

당사는 최초 인식시점에 금융자산을 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가산합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 거래원가는 당기손익으로 비용처리합니다.

내재파생상품을 포함하는 복합계약은 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 구성되어 있는지를 결정할 때 해당 복합계약 전체를 고려합니다.

① 채무상품

금융자산의 후속적인 측정은 금융자산의 계약상 현금흐름 특성과 그 금융자산을 관리하는 사업모형에 근거합니다. 당사는 채무상품을 다음의 세 범주로 분류합니다.

(가) 상각후원가

계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 자산은 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가로 측정하는 금융자산으로서 위험회피관계의 적용 대상이 아닌 금융자산의 손익은 해당 금융자산을 제거하거나 손상할 때 당기손익으로 인식합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다.

(나) 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 금융자산은 기타포괄손익-공정가치로 측정합니다. 손상차손(환입)과 이자수익 및 외환손익을 제외하고는, 공정가치로 측정하는 금융자산의 평가손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 금융자산을 제거할 때에는 인식한 기타포괄손익누계액을 자본에서 당기손익으로 재분류합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다.  외환손익은 '기타수익' 또는 '기타비용'으로 표시하고 손상차손은'기타비용'으로 표시합니다.

(다) 당기손익-공정가치 측정 금융자산

상각후원가 측정이나 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 채무상품은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 위험회피관계가 적용되지 않는 당기손익-공정가치 측정 채무상품의 손익은  당기손익으로 인식하고  발생한 기간에 손익계산서에 '금융수익' 또는 '금융비용'으로 표시합니다.

② 지분상품

당사는 모든 지분상품에 대한 투자를 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 선택한 장기적 투자목적 또는 전략적 투자목적의 지분상품에 대해 기타포괄손익으로 인식한 금액은 해당 지분상품을 제거할 때에도 당기손익으로 재분류하지 않습니다. 이러한 지분상품에 대한  배당수익은  당사가 배당을 받을 권리가 확정된 때 '금융수익'으로 당기손익으로 인식합니다.

당기손익-공정가치로 측정하는  금융자산의 공정가치 변동은 손익계산서에  '금융수익' 또는 '금융비용'으로 표시합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 지분상품에 대한 손상차손(환입)은 별도로 구분하여 인식하지 않습니다.

(3) 손상

당사는 미래전망정보에 근거하여 상각후원가로 측정하거나 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대한 기대신용손실을 평가합니다. 손상 방식은 신용위험의 유의적인 증가 여부에 따라 결정됩니다.  단, 매출채권 및 리스채권에 대해 당사는 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 적용합니다.

(4) 인식과 제거

금융자산의 정형화된 매입 또는 매도는 매매일에 인식하거나 제거합니다. 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다.

당사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 당사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다. 해당 금융부채는 재무상태표에 '차입금'으로 분류하고 있습니다.

(5) 금융상품의 상계

금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다.

3.4 매출채권

매출채권은 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 경우에는 무조건적인 대가의 금액으로, 유의적인 금융요소를 포함하는 경우에는 공정가치로 최초 인식합니다. 매출채권은 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가에 손실충당금을 차감하여 측정됩니다.

3.5 유형자산

유형자산은 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다.

토지를 제외한 자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로 상각됩니다.

유형자산의 감가상각방법과 잔존가치 및 경제적 내용연수는 매 회계연도 말에 재검토되고 필요한 경우 추정의 변경으로 조정됩니다.

3.6 리스

(1) 리스제공자

당사가 리스제공자인 경우 운용리스에서 생기는 리스수익은 리스기간에 걸쳐 정액기준으로 인식합니다. 운용리스 체결 과정에서 부담하는 리스개설직접원가를 기초자산의 장부금액에 더하고 리스료 수익과 같은 기준으로 리스기간에 걸쳐 비용으로 인식합니다. 각 리스된 자산은 재무상태표에서 그 특성에 기초하여 표시하였습니다.

(2) 리스이용자

당사는 다양한 사무실, IT기기, 차량운반구, 사무용품을 리스하고 있습니다. 리스계약은 일반적으로 2개월~60개월의 고정기간으로 체결되지만 아래 (3)에서 설명하는 연장선택권이 있을 수 있습니다.

계약에는 리스요소와 비리스요소가 모두 포함될 수 있습니다. 당사는 상대적 개별 가격에 기초하여 계약 대가를 리스요소와 비리스요소에 배분하였습니다. 그러나 당사가 리스이용자인 부동산 리스의 경우 리스요소와 비리스요소를 분리하지 않고 하나의 리스요소로 회계처리하는 실무적 간편법을 적용하였습니다.

리스조건은 개별적으로 협상되며 다양한 계약조건을 포함합니다. 리스계약에 따라 부과되는 다른 제약은 없지만 리스자산을 차입금의 담보로 제공할 수는 없습니다.

당사는 계약이 집행가능한 기간 내에서 해지불능기간에 리스이용자가 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간과 종료선택권을 행사하지 않을 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간을 포함하여 리스기간을 산정합니다. 당사는 리스이용자와 리스제공자가 각각 다른 당사자의 동의 없이 종료할 수 있는 권리가 있는 경우 계약을 종료할 때 부담할 경제적 불이익을 고려하여 집행가능한 기간을 산정합니다.

리스에서 생기는 자산과 부채는 최초에 현재가치기준으로 측정합니다. 리스부채는 다음 리스료의 순현재가치를 포함합니다.

·받을 리스 인센티브를 차감한 고정리스료(실질적인 고정리스료 포함)

·개시일 현재 지수나 요율을 사용하여 최초 측정한, 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료

·잔존가치보증에 따라 당사(리스이용자)가 지급할 것으로 예상되는 금액

·당사(리스이용자)가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우에 그 매수선택권의 행사가격

·리스기간이 당사(리스이용자)의 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 그 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

리스이용자가 리스 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한(reasonably certain) 경우 그 선택권의 행사에 따라 지급할 리스료 또한 리스부채의 측정에 포함됩니다.

리스의 내재이자율을 쉽게 산정할 수 있는 경우 그 이자율로 리스료를 할인합니다. 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 리스이용자가 비슷한 경제적 환경에서

비슷한 기간에 걸쳐 비슷한 담보로 사용권자산과 가치가 비슷한 자산을 획득하는 데 필요한 자금을 차입한다면 지급해야 할 이자율인 리스이용자의 증분차입이자율을 사용합니다.

당사는 증분차입이자율을 다음과 같이 산정합니다.

·가능하다면 개별 리스이용자가 받은 최근 제3자 금융 이자율에 제3자 금융을 받은 이후 재무상태의 변경을 반영

·국가, 통화, 담보, 보증과 같은 리스에 특정한 조정을 반영

개별 리스이용자가 리스와 비슷한 지급일정을 가진 분할상환 차입금 이자율을 쉽게 관측(최근의 금융 또는 시장 자료를 통해)할 수 있는 경우, 당사는 증분차입이자율을 산정할 때 그 이자율을 시작점으로 사용합니다.

각 리스료는 리스부채의 상환과 금융원가로 배분합니다. 금융원가는 각 기간의 리스부채 잔액에 대하여 일정한 기간 이자율이 산출되도록 계산된 금액을 리스기간에 걸쳐 당기손익으로 인식합니다.

사용권자산은 다음 항목들로 구성된 원가로 측정합니다.

·리스부채의 최초 측정금액

·받은 리스 인센티브를 차감한 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료

·리스이용자가 부담하는 리스개설직접원가

·복구원가의 추정치

사용권자산은 리스개시일부터 사용권자산의 내용연수 종료일과 리스기간 종료일 중 이른 날까지의 기간동안 감가상각합니다. 당사가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한(reasonably certain) 경우 사용권자산은 기초자산의 내용연수에 걸쳐 감가상각합니다.

부동산 및 차량운반구의 단기리스와 모든 소액자산 리스와 관련된 리스료는 정액 기준에 따라 당기손익으로 인식합니다. 단기리스는 매수선택권 없이 리스기간이 12개월 이하인 리스이며, 소액리스자산은 IT기기와 소액의 사무실 가구로 구성되어 있습니다.

3.7 무형자산

무형자산은 최초 인식할 때 원가로 측정하며, 최초 인식 후에 원가에서 상각누계액과손상차손누계액을 차감한 금액을 장부금액으로 인식하고 있습니다.

당사의 무형자산은 잔존가치를 영("0")으로 하여 다음의 추정내용연수를 기준으로 정액법으로 상각하고 있습니다.

3.8 매입채무와 기타채무

매입채무와 기타채무는 당사가 보고기간말 전에 제공받은 재화나 용역에 대하여 지급하지 않은 부채입니다. 해당 채무는 무담보이며, 인식 후에 통상 30일 이내에 지급됩니다. 매입채무와 기타채무는 보고기간 후 12개월 후에 지급기일이 도래하는 것이아니라면 재무상태표에서 유동부채로 표시합니다. 해당 채무는 최초에 공정가치로 인식하고 이후 유효이자율법을 사용한 상각후원가로 측정합니다.

3.9 금융부채

(1) 분류 및 측정

당사의 당기손익-공정가치 측정 금융부채는 단기매매목적의 금융상품입니다. 주로 단기간 내에 재매입할 목적으로 부담하는 금융부채는 단기매매금융부채로 분류됩니다. 또한, 위험회피회계의 수단으로 지정되지 않은 파생상품이나 금융상품으로부터 분리된 내재파생상품도 단기매매금융부채로 분류됩니다.

당기손익-공정가치 측정 금융부채, 금융보증계약, 금융자산의 양도가 제거조건을 충족하지 못하는 경우에 발생하는 금융부채를 제외한 모든 비파생금융부채는 상각후원가로 측정하는 금융부채로 분류되고 있으며,  재무상태표 상 '매입채무와 기타채무', '차입금' 등으로 표시됩니다.

차입금은 공정가치에서 발생한 거래원가를 차감한 금액으로 최초 인식하고 이후 상각후원가로 측정합니다. 받은 대가(거래원가 차감 후)와 상환금액의 차이는 유효이자율법을 사용하여 기간에 걸쳐 당기손익으로 인식합니다. 차입한도를 제공받기 위해 지급한 수수료는 차입한도의 일부나 전부로써 차입을 실행할 가능성이 높은(probable) 범위까지는 차입금의 거래원가로 인식합니다. 이 경우 수수료는 차입을 실행할 때까지 이연합니다.  차입한도약정의 일부나  전부로써 차입을 실행할 가능성이 높다는증거가 없는 범위의 관련 수수료는 유동성을 제공하는 서비스에 대한 선급금으로서 자산으로 인식 후 관련된 차입한도기간에 걸쳐 상각합니다.

특정일에 의무적으로 상환해야 하는 우선주는 부채로 분류됩니다. 이러한 우선주에 대한 유효이자율법에 따른 이자비용은 다른 금융부채에서 인식한 이자비용과 함께 손익계산서 상 '금융비용'으로 인식됩니다.

보고기간 후 12개월 이상 부채의 결제를 연기할 수 있는 무조건의 권리를 가지고 있지 않다면 차입금은 유동부채로 분류합니다.

(2) 제거

금융부채는 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료되어 소멸되거나 기존 금융부채의 조건이 실질적으로 변경된 경우에 재무상태표에서 제거됩니다. 소멸하거나 제3자에게 양도한 금융부채의 장부금액과 지급한 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

3.10 충당부채

과거사건의 결과로 현재의 법적의무나 의제의무가 존재하고, 그 의무를 이행하기 위한 자원의 유출가능성이 높으며, 당해 금액의 신뢰성 있는 추정이 가능한 경우 판매보증충당부채, 복구충당부채 및 소송충당부채 등을 인식하고 있습니다. 충당부채는 의무를 이행하기 위하여 예상되는 지출액의 현재가치로 측정되며, 시간경과로 인한 충당부채의 증가는 이자비용으로 인식됩니다.

3.11 당기법인세 및 이연법인세

법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성됩니다. 법인세는 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식된 항목과 관련된 금액은 해당 항목에서 직접 인식하며, 이를 제외하고는 당기손익으로 인식됩니다.

당기법인세비용은 보고기간말 현재 제정되었거나 실질적으로 제정된 세법에 근거하여 측정합니다. 경영진은 적용 가능한 세법 규정이 해석에 따라 달라질 수 있는 상황에 대하여 당사가 세무신고 시 적용한 세무정책에 대하여 주기적으로 평가하고 있으며, 세무당국이 불확실한 법인세 처리를 수용할 가능성이 높은지 고려합니다. 당사는법인세 측정 시 가장 가능성이 높은 금액 또는 기댓값 중 불확실성의 해소를 더 잘 예측할 것으로 예상되는 방법을 사용하여 불확실성의 영향을 반영합니다.

이연법인세는 자산과 부채의 장부금액과 세무기준액의 차이로 발생하는 일시적차이에 대하여 장부금액을 회수하거나 결제할 때의 예상 법인세효과로 인식됩니다. 다만,사업결합 이외의 거래에서 자산 ·부채를 최초로 인식할 때 발생하는 이연법인세 자산과 부채는 그 거래가 회계이익이나 과세소득에 영향을 미치지 않는다면 인식되지 않습니다.

이연법인세자산은 차감할 일시적차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우에 인식됩니다.

이연법인세 자산과 부채는 법적으로 당기법인세자산과 당기법인세부채를 상계할 수 있는 권리를 당사가 보유하고 있고, 이연법인세 자산과 부채가 동일한 과세당국에 의해서 부과되는 법인세와 관련된 경우에 상계합니다. 당기법인세 자산과 부채는 법적으로 상계할 수 있는 권리를 당사가 보유하고 있고, 순액으로 결제할 의도가 있거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제하려는 의도가 있는 경우에 상계합니다.

3.12 종업원급여

(1) 퇴직급여

당사는 확정급여제도를 운영하고 있습니다. 확정급여제도는 확정기여제도를 제외한 모든 퇴직연금제도입니다. 일반적으로 확정급여제도는 연령, 근속연수나 급여수준 등의 요소에 의하여 종업원이 퇴직할 때 지급받을 퇴직연금급여의 금액이 확정됩니다. 확정급여제도와 관련하여 재무상태표에 계상된 부채는 보고기간말 현재 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 금액입니다. 확정급여채무는 매년 독립된 보험계리인에 의해 예측단위적립방식에 따라 산정되며, 확정급여채무의 현재가치는 그 지급시점과 만기가 유사한 우량회사채의 이자율로 기대미래현금유출액을 할인하여 산정됩니다. 한편, 순확정급여부채와 관련한 재측정요소는    기타포괄손익으로 인식됩니다.

제도개정, 축소 또는 정산이 발생하는 경우, 과거근무원가 또는 정산으로 인한 손익은 당기손익으로 인식됩니다.

(2) 주식기준보상

종업원에게 부여한 주식결제형 주식기준보상은 부여일에 지분상품의 공정가치로 측정되며, 가득기간에 걸쳐 종업원 급여로 인식됩니다. 가득될 것으로 예상되는 지분상품의 수량은 매 보고기간말에 비시장성과조건을 고려하여 재측정되며, 당초 추정치로부터의 변동액은 당기손익과 자본으로 인식됩니다.

주식선택권의 행사시점에 신주를 발행할 때 직접적으로 관련되는 거래비용을 제외한순유입액은 자본금(명목가액)과 주식발행초과금으로 인식됩니다.

3.13 수익인식

(1) 수행의무의 식별

당사는 고객에게 시스템 구축, 운영, 유지, 보수 등 IT서비스 전반에 걸친 토탈 솔루션을 제공하는 사업을 영위하고 있습니다. 고객과의 IT 시스템 구축 계약에서 ① 시스템 구축 ② 운영, 유지, 보수 등과 같이 구별되는 수행의무를 식별합니다.

(2) 기간에 걸쳐 이행하는 수행의무

당사는 시스템 구축 및 운영, 유지, 보수 용역을 제공하고 있으며, 일반적으로 1년 내외의 용역기간이 소요됩니다. 당사가 의무를 수행하여 만든 자산이 기업 자체에는 대체용도가 없고, 지금까지 의무수행을 완료한 부분에 대해 집행 가능한 지급청구권이 있다고 판단되어 일정기간에 걸쳐 수익을 인식합니다.

(3) 변동대가

당사는 받을 권리를 갖게 될 대가를 더 잘 예측할 것으로 예상하는 기댓값 방법을 사용하여 변동대가를 추정하고, 이미 인식한 누적 수익금액 중 유의적인 부분을 되돌리지 않을 가능성이 매우 높은 금액까지만 변동대가를 거래가격에 포함하여 수익을   인식합니다. 당사가 받았거나 받을 대가 중에서 권리를 갖게 될 것으로 예상하지 않는 금액은 환불부채로 계상합니다.

4. 부문정보

당사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일 부문이므로 부문별 정보를 공시하지 않습니다. 당사의 최고영업의사결정자가 정기적으로 검토하는보고자료는 재무제표와 일관된 방법으로 측정됩니다.

5. 사용이 제한된 현금및현금성자산과 담보제공 금융자산

당기말과 전기말 및 전기초 현재 사용이 제한된 현금및현금성자산과 부채나 우발부채에 대한 담보로 제공된 금융자산의 내역은 없습니다.

6. 매출채권 및 기타채권

(1) 당기말과 전기말 현재 매출채권 및 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 신용위험 및 손실충당금

용역 매출에 대한 평균 신용공여기간은 30일이며, 매출채권에 대해서 이자는 부과되지 아니합니다. 당사는 매출채권에 대해 항상 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 손실충당금을 측정합니다. 매출채권에 대한 기대신용손실은 채무자의 과거 채무불이행 경험 및 차입자의 현재 상태에 기초한 충당금 설정률표를 사용하여 추정하며, 채무자 특유의 요소와 차입자가 속한 산업의 일반적인 경제 상황 및 보고기간말 시점의 현재와 미래 예측 방향에 대한 평가를 통해 조정됩니다. 당사는 과거 경험상 90일이 경과한 채권은 일반적으로 회수되지 않으므로 90일이 경과된 모든채권에 대하여 전액 손실충당금을 인식하고 있습니다. 당기 중 추정기법이나 중요한 가정의 변경은 없습니다.

① 당기말과 전기말 현재 당사의 충당금 설정률표에 기초한 매출채권의 위험정보의 세부내용은 다음과 같습니다.

당사의 과거 신용손실 경험상 다양한 고객부분이 유의적으로 서로 다른 손실양상을 보이지 아니하므로, 과거의 연체일수에 기초한 충당금 설정률표는 서로 다른 고객군별로 구분하지는 않습니다.

(당기말)

(전기말)

② 당기 및 전기 중 매출채권 및 기타채권의 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

7. 기타금융자산

(1) 당기말과 전기말 현재 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 당기손익-공정가치측정금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 당기말과 전기말 현재 기타금융자산의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다.

8. 기타자산

(1) 당기말과 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 기타자산의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다

9. 유형자산

(1) 당기말과 전기말 현재 유형자산 장부금액의 구성내역은 다음과 같습니다.

(당기말)

(전기말)

(2) 당기 및 전기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(당기)

(전기)

(3) 담보로 제공된 자산

당기말 현재 당사가 담보로 제공한 유형자산의 내역은 없습니다.

10. 리스

(1) 당기말과 전기말 재무상태표에 인식된 사용권자산과 리스부채 금액은 다음과 같습니다.

(*) 사용권자산과 관련하여 당기말 698,862천원(전기말 542,862천원)의 보증금을 계상하고 있습니다.

(2) 당기 및 전기 중 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당기와 전기 중 리스의 총 현금유출은  745,088천원 및 482,086천원 입니다.

(3) 당기말과 전기말 리스계약의 잔존계약만기에 따른 현금흐름의 만기분석을 다음과 같습니다.

(당기말)

(전기말)

11. 계약자산, 계약부채 및 계약원가

(1) 당기말과 전기말 현재 계약자산의 잔액은 다음과 같습니다.

경영진은 기업회계기준서 제1109호의 실무적 간편법에 따라 계약자산의 손실충당금을 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 추정하고 있습니다.

당기말, 전기말 현재 연체된 채권은 없습니다. 당기 중 계약자산에 대한 손실충당금을 평가할 때 적용된 추정기법이나 중요한 가정의 변경은 없습니다.

(2) 당기말 현재 계약자산 중 연체된 채권은 없으며, 과거 채무불이행 경험 및 고객이속한 산업에 대한 미래전망 등을 고려할 때 경영진은 계약자산 중 손상된 채권은 없다고 판단하고 있습니다.

(3) 당기말과 전기말 현재 계약부채의 잔액은 다음과 같습니다.

(주1) 용역제공과 관련하여 고객이 선수금을 모두 지급하였더라도 용역제공에 대한 수익은 기간에 걸쳐 인식합니다. 최초 용역제공 계약시점에 유지보수용역과 관련하여 선수령한 금액은 계약부채로 인식되고, 용역기간에 걸쳐 수익으로 인식됩니다.

보고기간 중 계약부채 잔액에 유의적인 변동은 없었습니다.

(4) 이월된 계약부채와 관련하여 당기 및 전기에 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(5) 당기말 현재 진행중인 계약의 잔액 현황은 다음과 같습니다.

(*) 당기말 기준 용역의 제공이 완료되지 않았습니다.

(6) 당기 및 전기 중 구축용역 계약잔액의 변동 현황은 다음과 같습니다.

12. 무형자산

(1) 당기말과 전기말 현재 무형자산 장부금액의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(당기)

(전기)

13. 기타채무

당기말과 전기말 현재 기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

경영진은 기타채무의 장부금액이 공정가치와 유사하다고 판단하고 있습니다.

14. 차입금

(1) 당기말과 전기말 현재 차입금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 단기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

(주1) 당기말 현재 신한은행 차입금과 관련하여 신용보증기금으로부터 1,980,000천원의 지급보증을 제공받고 있습니다.

15. 종업원급여

(1) 당기말과 전기말 현재 순확정급여부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기의 순확정급여부채(자산)의 변동내용은 다음과 같습니다.
(당기)

(전기)

(3) 당기와 전기 중 손익으로 인식된 비용은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 주요 보험수리적가정은 다음과 같습니다.

(5) 당기말과 전기말 현재 다른 모든 가정이 유지될 때, 유의적인 보험수리적 가정이 발생가능한 합리적인 범위 내에서 변동할 경우 확정급여채무에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(당기말)

(전기말)

보험수리적가정들 사이에는 상관관계가 있으므로 가정의 변동이 독립적으로 발생되지 않을 것이기 때문에 상기의 민감도 분석은 확정급여채무의 실제변동을 나타내지 않을 것입니다. 또한 상기의 민감도 분석에서 확정급여채무의 현재가치는 재무상태표상 확정급여채무를 측정하는 데 적용한 예측단위적립방식을 사용하여 측정되었습니다.

16. 기타부채

(1) 당기말과 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 기타부채의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다

17. 주식선택권

(1) 당기말 현재 임직원에게 부여한 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

(주1) 임직원의 퇴사로 인하여 소멸하였습니다.
(주2) 유ㆍ무상증자, 주식배당, 주식분할 및 주식병합 등이 발생할 경우 수량 및 행사가격이 조정될 수 있습니다.

(2) 주식선택권은 이항모형을 이용한 공정가액접근법을 적용하여 산정하였으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(*) 주가변동성은 유사회사의 공정가치 산출 기준일 이전 2년 동안의 일별 연속 주가 수익율의 표준편차를 기반으로 산출하였습니다.

(3) 주식보상비용

당기와 전기 중 당사가 주식선택권의 부여로 인하여 비용으로 인식한 금액과 비용으로 인식할 보상원가는 다음과 같습니다.

18. 자본금

당기말과 전기말 현재 자본금의 구성내역은 다음과 같습니다.

19. 자본잉여금

당기말과 전기말  현재 자본잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

20. 자본조정

당기말과 전기말 현재 자본조정의 구성내역은 다음과 같습니다.

21. 이익잉여금(결손금)

(1) 당기말과 전기말 현재 이익잉여금(결손금)의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기 중 이익잉여금(결손금)의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당기 및 전기 중 확정급여제도의 재측정요소의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기와 전기의 결손금처리계산서는 다음과 같습니다.

22. 영업수익

(1) 당사는 아래와 같은 주요 사업계열에서 고객과의 계약을 통해 기간에 걸쳐 용역을 수행함으로써 수익을 얻고 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 당사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객의 매출액 비율은 다음과 같습니다.

23. 영업비용

당기 및 전기 중 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

24. 비용의 성격별 분류

당기와 전기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같습니다.

25. 금융수익과 금융비용

(1) 당기 및 전기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기 중 금융비용의 내역은 다음과 같습니다.

26. 기타수익과 기타비용

(1) 당기 및 전기 중 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기 중 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

27. 법인세

(1) 당기 및 전기의 법인세비용의 주요 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기 및 전기의 회계이익과 법인세비용의 관계는 다음과 같습니다.