반 기 보 고 서

                                   (제 14 기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인 서명

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

1. 연결대상 종속회사 개황(연결재무제표를 작성하는 주권상장법인이 사업보고서, 분기ㆍ반기보고서를 제출하는 경우에 한함)
연결대상 종속회사 현황(요약)

1-1. 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 "주식회사 씨유박스"이며, 영문으로는 "CUBOX Co., Ltd"로 표기합니다.

다. 설립일자
당사는 2010년 5월 31일에 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

바. 주요 사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규사업에 관한 간략한 설명
당사는 AI 비전인식 알고리즘 개발, AI 학습데이터 구축/가공/정제, AI얼굴인식 관련소프트웨어 및 하드웨어 설계/개발을 주요 사업으로 영위하고 있습니다. 기타의 자세한 사항은 동 보고서 'Ⅱ.사업의 내용'을 참조하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 주요 연혁

나. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

다. 경영진 및 감사의 중요한 변동

라. 최대주주의 변동
당사가 본격적으로 사업이 시작된 2014년도 중 지분 양수도를 통하여 현재 최대주주 남운성이 당사 지분 100%를 보유한 최대주주가 된 이후 최대주주가 변경된 내역이 없습니다.

마. 상호의 변동

당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

바. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 결과
당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

사. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용

아. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화
당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

자. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용
당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황
당 반기에는 변동사항 없으며 관련 내용은 2023.05.15에 제출된 2023년 1분기 보고서를 참조하시기 바랍니다.

다. 종류주식(전환우선주) 발행현황
당 반기에는 변동사항 없으며 관련 내용은  2023.05.15에 제출된 2023년 1분기 보고서를 참조하시기 바랍니다.

【발행 이후 전환권 행사가 있을 경우】

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일
당사의 최근 정관 개정일은 2023년 03월 31일이며, 정기주주총회에서 정관 일부 변경의 건 의안이 원안대로 승인되었습니다. 개정 내용은 아래 표와 같습니다.

나. 정관 변경 이력

다. 사업목적 현황

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 AI 알고리즘 개발, AI 학습데이터 구축/가공/정제, 얼굴인식 관련 하드웨어 및 소프트웨어의 설계, 개발을 영위하고 있는 AI 전문기업입니다. 지금까지 AI Vision 중 얼굴인식 분야에 집중하여 개발을 진행해 왔으며, 이를 통해 글로벌 얼굴인식 분야에서 최고의 공신력을 얻고 있는 NIST(National Institute of Standards and Technology, 미국 국립표준기술연구소)의 FRVT(Face Recognition Vendor Test) 5개 부문에서 글로벌 1위((1:1 Verification Kiosk(21.11기준), 1:N Identification Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Border-Border(21.09기준), Paperless Travel(21.10기준))를 달성하는 높은 인식률의 알고리즘을 보유하고 있습니다. 또한 운영 환경과 사용자환경에 따른 3가지 타입의 얼굴 위ㆍ변조 검출 기술도 보유하고 있으며, 특히 일반 RGB 카메라만으로 3D마스크까지 검출 가능한 liveness 기술을 개발함으로써 국내 얼굴인식 산업의 리드기업으로 자리매김하고 있습니다.

당사는 집중적인 R&D 투자와 다수의 사업 수행을 통해 얼굴인식 분야에서 국내 최고의 기술력을 확보하였고 현재는 객체인식까지 기술 범위를 확대해 나가고 있습니다. 또한 학습데이터 구축 과정을 자동화함으로써 우수한 AI 알로리즘 개발에 필수적인 양질의 학습데이터를 효율적으로 생산하는 역량을 확보하고 있습니다. 이와 같이 당사는 학습데이터부터 알고리즘 개발, 알고리즘을 활용한 솔루션 개발, 하드웨어 설계 및 제작까지 내재화하여 AI 상용화를 위한 전체 과정에서 기술 경쟁력을 확보하고 있습니다.

                                    [당사 사업 분야 및 사업 내용]

2. 주요 제품 및 서비스

가. 사업분류별 주요 제품 및 제품설명

나. 주요 제품 등의 매출현황

주1) 세부 매출사항은 '4. 매출 및 수주상황' 항목을 참조하시기 바랍니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입현황

나. 원재료 가격변동추이
당사는 프로젝트별로 고객의 요구사항에 맞추어 시스템 구축 및 솔루션을 제공함으로 그에 따라 발생하는 원재료비 또는 외주용역비를 표준화하기 어렵습니다. 당사의 H/W제품은 외주생산을 진행하기 때문에 그 외 PC, 여권판독기, 카메라 등 일부 원재료 구입은 발생하지만 고객사의 요구사양에 따라 가격 또한 변동적이기 때문에 비교 분석에 큰 의미가 없습니다.

다. 생산능력 및 생산실적
당사는 외주 생산을 진행하고 있어 생산능력, 가동률을 산출하기 어렵습니다.

라. 생산설비에 관한 사항
당사는 반기보고서 제출일 현재 자체적인 생산설비 없이 외주생산을 진행하고 있기 때문에 해당사항 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출상황

(1) 매출실적  

(2) 주요 매출처

나. 판매조직과 경로
(1) 판매조직  
당사의 영업조직은 국내영업과 해외영업으로 구성됩니다.

(2) 판매경로
당사는 고객사와 직접 계약하는 방식, 타사와 컨소시엄을 구성하는 방식 2가지로 사업에 참여하고 있습니다. 당사가 고객사와 직접 계약을 하는 경우 고객이 필요한 S/W, H/W 및 용역을 직접 제공하고, 컨소시엄으로 참여하는 경우 전체 사업금액 중 당사의 매출액 포션만큼 시스템과 솔루션, 그리고 용역을 고객에게 직접 제공하게 됩니다.

다. 판매 전략
당사는 오랜기간 현장기반의 노하우와 글로벌 탑티어 수준의 AI 얼굴인식 기술을 확보하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 고객사에 커스터마이징 솔루션을 구축할수 있는 기술력을 보유하고 있습니다. 현재까지 기술력의 꾸준한 고도화, 시장의 흐름에 앞선 신제품 개발 그리고 고객의 요구에 빠르게 대응하는 전략으로 고객만족을 이끌어내고 있습니다.

당사의 고객은 크게 공공과 민간으로 나뉘며, 공공의 경우 규모에 따라 대기업과의 컨소시엄 방식으로 또는 단독 입찰 참여 방식으로 고객을 확보하고 있습니다. 공공기관은 사전에 예산이 확보되어야 사업공고가 나오기 때문에 사전영업을 통해 기술도입의 필요성을 전파하고 공고에 따라 입찰을 진행하고 있습니다. 민간의 경우 당사의AI얼굴인식 기술 도입을 희망하는 고객의 니즈에 맞는 솔루션을 제안하고 있습니다. 또한 당사는 매년 국내외 AI 및 보안 관련 전시회에서 당사의 최신 기술력을 선보이면서 방문 고객들 대상으로 적극적인 영업을 진행하고 있습니다.

단순 가격 경쟁을 통한 판매전략보다는 우수한 기술을 선보이며 최적화된 솔루션과 하이엔드 통합 시스템을 제공함으로써, 경쟁사와의 차별화를 얻고 이를 기반으로 수주 또는 영업에 성공하는 전략을 택하고 있습니다.

라. 수주현황
당사의 2023년 반기 말 현재 수주잔고는 7,476백만원입니다. 당사는 고객의 주문에 따라 시스템 구축, 솔루션 제공 및 제품을 생산하고 있습니다.

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
보고기간 종료일 현재 당사가 보유중인 파생상품 전환사채의 발행 내역은 다음과 같습니다.

주1) 2022년 체결한 변경합의서에 의해 3회차 전환사채 전환가격은 공모가격 100%에 해당하는 가격으로 변경되었습니다.

당사는 전환사채 발행에 따라 파생상품평가 손익이 발생하였으며, 2023년 반기말 현재 해당 파생상품의 공정가치는 정현회계법인이 평가하였습니다. 파생상품평가 손익의 세부 내역은 아래와 같습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등

반기보고서 제출일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.

나. 연구개발 활동
(1) 연구개발 조직
당사는 AI 영역에 있어서 AI 학습데이터 구축, 알고리즘 개발, S/W 및 H/W 개발, 기술지원 등 모든 프로세스를 직접 진행하고 있습니다. AI 학습데이터와 알고리즘 모델개발, SDK 개발 등 원천기술은 AI Lab에서 연구개발 및 고도화하며, 서비스개발그룹은 원천기술을 기반으로 응용 솔루션 및 하드웨어 제품을 개발하고 있습니다. 2022년부터 신규사업으로 로봇연구소를 신설하였으며, 해당 연구소는 기존 얼굴인식 영역에서 벗어나 비전기반의 객체인식 물류로봇을 연구개발하고 있습니다.

[연구소 조직도]

주1) 연구개발조직도는 2023년 반기말 기준입니다.

                                              [연구소 R&R]

(2) 연구개발 비용  

주1) 경상연구개발비(비용)는 연구개발 유형자산 감가상각비를 포함하였습니다.

(3) 연구개발 실적

(4) 정부출연 연구과제 현황  

7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 등
(1) 특허 현황

(2) 디자인등록, 상표권, 저작권 현황

나. 산업 법령 및 정부 규제
얼굴인식기술은 공항, 빌딩, 금융 등 영역에서 본인인증 수단으로 사용되고 있으며, 이에 따른 개인정보보호법과 금융실명법 및 전자금융거래법에 의한 비대면 인증방식에 따른 규제 등을 적용 받고 있습니다. 당사 영위 관련 산업의 규제상황 및 기업규모에 따른 규제내용은 하기와 같습니다.

(1) 개인정보 활용에 관한 규제 현황

국내에서는 개인정보 보호법을 통해 얼굴인식 정보를 민감정보로 규정하고, 개인정보처리자가 민감정보를 수집ㆍ이용ㆍ제공하는 경우 그 목적과 보유기간 등에 대해 정보주체의 동의를 받아야 함을 규정하고 있습니다.

당사는 공항/항만/정부청사 등 공공영역에 얼굴인식시스템을 공급하는 기업으로서 고객의 요구에 따라 시스템과 솔루션을 공급합니다. 따라서 당사가 공급한 시스템 및 솔루션 사용을 위한 고객사의 사용자 정보는 고객사가 원칙적으로 보관하며 당사는 보관하지 않습니다. 원활한 시스템 및 솔루션 사용을 위해 고객사가 정부 보안 지침에 따른 개인정보관리, 서버관리, 데이터 획득 및 활용 시 개인 동의 등의 절차를 준수하도록 솔루션을 제공하며 이를 통해 데이터 수집에 의한 정보 침해 위험을 예방하고 있습니다. 또한 고객사가 보관하고 있는 사용자의 얼굴정보는 원본 얼굴사진이 아닌 얼굴에서 추출한 특징점 정보이며 이는 암호화된 정보를 매칭하는 역할만 하기 때문에 개인정보 사용에 직접적으로 영향을 받고 있지 않습니다. 특징점 정보는 정부 기준에 맞게 암호화되어 저장되며 설령 암호화가 풀린다 하더라도 원본 얼굴사진으로 복원은 불가능하여 개인정보라 보기 어렵습니다.

(2) 금융권 비대면 실명확인 방법에 관한 규제 현황

국내에서는 금융실명법 및 전자금융거래법에 의해 2015년 5월 이전까지는 직접 대면을 통한 실명확인만 인정되었으나, 금융위원회의 '계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화방안’이 발표되면서 비대면(Non Face-To-Face) 인증을 이용한 실명확인 방식이 허용되고 있습니다. 현재 국내 허용된 비대면 인증 방식은 다음과 같으며, 금융회사는 아래표에서 필수로 분류된 비대면 인증 방식 중 2가지를 필수 도입해야 하며, 권고로 분류된 방식 중 1가지를 추가 도입할 수 있습니다.

                               [국내 허용 비대면 인증 방식]

                                                  자료: 금융위원회, 계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화 방안

2020년부터는 각 금융사들이 '혁신금융서비스'라는 금융규제 샌드박스 제도를 통해 얼굴인식을 활용한 혁신적인 비대면 실명확인 서비스를 선보이고 있습니다. 이는 기존의 실명확인 방법과 달리 신분증 사진과 고객이 촬영한 얼굴 사진을 대조해 본인 여부를 확인하는 방식이며, 계좌 개설, 이체한도 제한, 송금 등으로 사용되고 있습니다. 최근에는 금융결제원에서 보이스피싱 대응방안으로 얼굴인식 공동시스템 구축계획안을 발표하면서 전체 금융권내 얼굴인식을 통한 비대면 실명확인 방식이 공론화되고 있습니다. 금융권에서는 비대면 계좌개설 시 본인확인 강화를 위해 반드시 신분증 진위확인을 검증하고, 추가로 얼굴인식시스템을 통한 본인인증을 진행하는 방식으로 진행되며, 기존 비대면 인증방식 이외 추가 방식 또는 대체 방식으로 도입되고 있는 추세입니다. 당사는 얼굴인식 전문기업으로 '혁신금융서비스'와 같은 금융규제 샌드박스 또는 금융결제원 시스템을 통해 새로운 기술로 시장에 긍정적인 효과를 발생시킬 것으로 예상하고 있습니다.

(3) 기업규모에 따른 규제

정부는 중소기업의 건전한 발전을 위하여 소프트웨어사업자가 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 대기업 참여를 제한하고 있습니다. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전략 등과 같은 국가안보에 대기업이 불가피하게 참여해야 하는 경우에는 정보통신산업진흥원은 승인 하에 예외를 두고 있고 대기업 참여 가능한 사업규모에 하한을 두고 있습니다.

현재 중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침에 따르면 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다. 더불어 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다.

당사는 중소기업으로 공공기관에서 발주하는 프로젝트에 제한없이 입찰 가능하며, 세종 스마트청사와 같은 대기업참여 프로젝트에도 대등한 지위에서 컨소시엄 방식으로 참여하여 수주하고 있습니다. 향후 관련 법령 및 규정이 개정되더라도 당사는 그 동안의 레퍼런스로 안정적인 수주가 가능할 것으로 예상됩니다.

다. 시장여건 및 영업의 개황

(1) 시장의 특성
인공지능(AI)은 4차 산업혁명 중 주요 첨단 ICT 기술로 경제 및 사회 전반에 융합되어 전면적으로 조명 받고 있습니다. 세계 각국은 AIㆍ빅데이터 산업의 발전을 위해 각자 다양한 정책을 발표하고 있으며, 우리나라는 2020년 7월 코로나19 사태 이후 경기 회복을 위해 마련한 국가 프로젝트 '한국판 뉴딜 종합계획'을 발표하며 인공지능의 중요성을 강조하고 있습니다. 이후 2022년 10월 12대 국가전략 기술에 인공지능을 포함면서 해당산업의 전략적 중요성을 부여하고 있습니다.

인공지능산업은 현재 성장기 초기에 진입하였으며, 기술집약성으로 인해 높은 진입장벽을 이루고 있습니다. 전세계적인 디지털전환 가속화에 힘입어 인공지능에 대한 수요는 증가하고 있으며, 공공영역뿐 아니라 민간 기업에서의 수요도 점차 늘어나는 추세입니다. 제조, 의료, 금융서비스 등 다양한 분야에서도 인공지능을 도입하려는 시도가 끊임없이 이어지고 있습니다

한국IDC에서 최근 발간한 '국내 인공지능(AI)시장 전망'에 따르면 국내 인공지능시장은 2021년 전년 대비 24.1% 성장하여 9,435억원의 매출 규모를 형성하고 있으며, 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%를 기록하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

                              [2020-2025 국내 인공지능(AI) 시장 전망]

                                                                                                   (단위: 십억원)

                                                             자료: IDC Semiannual Artificial Intelligence Tracker(2021)

(2) 목표 시장
당사는 인공지능 중에서도 사람의 시각을 대체하는 컴퓨터비전 영역을 주요 사업으로 하고 있습니다.카메라를 통해 이미지 속의 사람 얼굴과 다양한 객체들을 인식하고 있으며, 이러한 AI Vision기술들을 기존 사업들에 접목하여 시장에서 새로운 부가가치를 창출하고 있습니다.

(가) AI 얼굴인식

AI 얼굴인식 기술은 인공지능 기술의 발전과 함께 성장하고 있으며, 경제적, 보안적, 법적인 이점 등으로 인해 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있습니다. 특히 정확성, 신속성,비접촉성의 특징을 갖기 때문에 금융, 보안, IT 등 다양한 분야에서 AI 얼굴인식 기술의 수요가 높아지고 있습니다.

당사는 국내 AI 얼굴인식 전문기업으로 다양한 분야에서 얼굴인식 기술을 적용하고 있습니다. 공급형태는 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 시스템과 소프트웨어만으로 구성된 솔루션으로 구분하고 있으며, 이에 따라 얼굴시스템과 얼굴솔루션으로 목표시장을 구분하고 있습니다.

① AI 얼굴인식 시스템 시장
AI 얼굴인식 시스템은 별도의 시장으로 구분되어 있지 않으며 기존 업종의 하드웨어 시장에 귀속되어 부가가치를 창출하고 있습니다. 예를 들어 당사의 얼굴인식 기술은 공항 영역에서 자동출입국심사대, 체크인키오스크 및 보딩게이트에 적용하여 스마트공항(One-ID)이라는 신규 시장을 창출하고 있으며, 그 외에도 빌딩, 교통 등 스마트시티 영역에도 적용되여 부가가치를 창출하고 있습니다.

-  스마트공항 시장

스마트공항은 첨단 ICT 기술 및 데이터 기반 통합 플랫폼을 통해 여객 프로세스 간소화, 효율적 공항 운영 및 새롭고 혁신적인 융합 서비스 가치 창출이 가능한 공항을 의미합니다. 기존의 공항은 인력에 의존한 탑승 수속 프로세스 및 공항 운영관리를 진행했다면, 스마트 공항은 여객들이 공항 직원의 도움 없이 직접 생체정보로 신원확인과 탑승 수속을 마치는 무인화 시스템과 인공지능, 데이터 등에 기반한 공항운영 시스템을 추구하고 있습니다.

이러한 공항 자동화 패러다임에 따라 국제항공운송협회(IATA)는 생체인증 토큰을 활용하여 여객 수속을 간소화하는 원아이디(One-ID) 계획을 발표하였고 각국 정부와 항공사의 조속한 도입을 촉구하고 있습니다. 또한 생체 중에서도 얼굴인증을 표준으로 하고 있어 현재 자동출입국 단계 또는 셀프보딩 단계에서만 사용하는 얼굴인식이 향후에는 공항 전체 구역에 도입될 전망입니다. 따라서 얼굴인식 기술이 접목된 시스템들에 대한 수요도 폭발적으로 늘어날 것으로 예상됩니다.

공항 one-id 시스템

                                                                                                 자료: 회사 제공

Astute Analytica의 보고에 따르면 스마트공항 시장의 전체 규모는 2021년 294.6억 달러에서 2027년에는 548.6억 달러로 연평균성장률 10.9%로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 특히, 엔데믹 도래 후 각 국마다 해외여행 수요가 폭증하고 있으나 감축한 공항 및 항공사 인력의 복귀가 여의치 않아 원활한 공항시스템 가동까지는 앞으로 상당기간이 소요될 것으로 예상되고 있으며 이런 상황은 스마트 공항으로의 전환을 더욱 가속화 시킬 것으로 예상됩니다.

                     [2021-2027 글로벌 스마트공항 시장규모 및 전망]

2021-2027 글로벌 스마트공항 시장규모 및 전망

또한, 글로벌 조사기관인 Acuity MI에 따르면 생체인식 기반 여객처리장비의 글로벌시장규모는 2020년 2.6억 달러이며 향후 연평균 17.4% 성장하여 2025년에는 5.82억 달러에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 다만 해당 전망은 얼굴, 지문 등이 적용된자동출입국심사대 및 키오스크 위주의 전망치로 One-ID에 따른 스마트 공항 전환을 감안하지 않은 수치이기에 스마트 공항 전환에 따른 실제 생체인식 기반 여객처리장비 시장 규모는 이보다 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다.

          [2020-2025 글로벌 생체인식기반 여객처리 장비 시장 전망]

2020-2025 글로벌 생체인식기반 여객처리장비 시장 전망

-  스마트시티 시장

스마트시티 시장은 빅데이터, 인공지능, 네트워크 등 디지털 기술이 경제ㆍ사회 전반에 융합되면서 4차 산업 혁명의 신사업으로 주목받고 있습니다. 해당 시장은 산업에 따라 스마트 에너지, 스마트 환경, 스마트 교통 및 스마트 빌딩 시장으로 분류되며, 새로운 시장 창출 뿐만 아니라 지속가능 모델로도 대두되고 있습니다. 당사의 얼굴인식 기술은 스마트 빌딩, 스마트 교통 등 영역에 적용하고 있으며, 이로 인해 기존의 물리적 인프라를 데이터 중심 플랫폼으로 변화시키고 있습니다.

전세계 스마트시티 시장 규모는 2020년 1,046억 달러에서 연평균 24.7%로 급격하게 증가하여 2024년에는 2,530억 달러 규모에 달할 것으로 전망됩니다. 그 중 당사가 주력하고 있는 스마트 빌딩의 시장 규모는 2020년 107억 달러에서 2024년 258억달러로 성장할 것으로 예상되며, 신규 진입 예정인 스마트 교통 시장은 2020년 95억 달러에서2024년230억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

                                     [스마트시티 세계시장 전망]

                                                                                               (단위: 억 달러, %)

                                              자료: Weekly KDB Report(2018), Grand View Research(2020)

국내 스마트시티 시장은 정부 주도로 발전방향을 제시하고 해외진출을 도모하고 있어 향후 더욱 급격한 성장이 기대되고 있습니다. 이는 세계 성장수준을 넘어선 연평균 성장률 34.0%로 전망되며 2024년에 35조 9,957억원 규모에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 세부적으로는 스마트 빌딩 시장 2024년 3조 6,715억원, 스마트 교통 시장 2024년 3조 2,755억원으로 확인되며 두 영역에서 ICT 기술에 대한 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 기대됩니다.

                                      [국내 스마트시티 시장 전망]

                                                                                                  (단위: 억원, %)

 
② AI 얼굴인식 솔루션 시장

글로벌 얼굴인식 시장은 솔루션 시장으로 COVID-19가 대유행으로 확산된 2019년부터 2021년까지 32.5억 달러에서 50.4억 달러로 2년간 약 55%의 폭발적인 성장을 이루었습니다. 풍토병으로 전환되고 있는 2022년부터는 지난 2년간의 성장세 대비 다소 둔화되나 비대면, 비접촉 방식에 대한 선호도는 증가하여 얼굴인식과 관련된 소프트웨어 및 서비스들이 본격적으로 출시되고 있습니다. 이에 따라 2020년부터 2025년까지 향후 5년간 글로벌 얼굴인식 시장 규모는 2020년 38.7억 달러에서 2025년 85.8억 달러로 연평균 성장률17.23%로 성장할 것으로 전망됩니다.

                       [2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장 규모 및 전망]
                                                                                                    (단위: 억 달러)

2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장규모 및 전망

                    자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020; 글로벌 시장동향보고서

그 중 소프트웨어시장은 2020년 26.8억 달러에서 연평균성장률 16.7%로 성장하여, 2025년에는 57.9억 달러에 이를 것으로 전망되며, 서비스시장은 2020년 11.9억 달러에서 연평균성장률 18.6%로 증가하여 2025년에는 27.9억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

               [전 세계 얼굴인식 시장의 구성요소별 시장 규모 및 전망]

전 세계 얼굴인식 시장의 구성요소별 시장 규모 및 전망

                                                        자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020

또한, 글로벌 얼굴인식 시장은 산업별로 구분되며, Markets and Markets의 리서치 자료에 의하면 당사가 최근 적극 추진하고 있는 금융권 (본인인증, 결제)산업에서의 얼굴인증 시장은 2020년 7.79억 달러에서 연평균 19.8%로 성장하여 2025년에는 19.26억 달러에 달할 것으로 기대됩니다

            [2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장의 산업별 시장 규모 및 전망]
                                                                                                    (단위: 억 달러)

2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장의 산업별 시장 규모 및 전망

                                                       자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020

[AI 영상인식]

당사는 AI 얼굴인식 기술을 넘어 AI 영상인식 영역으로 사업을 확대하고 있습니다. 2021년부터는 국토부 사업을 통해 3D X-Ray 영상을 활용한 위험물 판독 기술을 내재화하고 있으며, 2022년부터는 물류 로봇에 적용함으로써 인간의 식별 활동을 지원하거나 또는 대체 가능한 빈피킹 로봇 및 자율주행 로봇 개발을 진행하고 있습니다. 해당 기술들은 영상 데이터 기반으로 개발되는 솔루션이며 그 시장규모는 아래와 같습니다.

CISION이 2020년 발표한 영상 데이터 기반 AI 서비스 세계 시장규모는 2020년 57억 달러에서 연평균 39.9%의 폭발적 성장을 이루어 2025년에는 305억 달러 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

                       [영상 데이터 기반 AI 서비스 세계 시장 규모]  
                                                                                                    (단위: 억 달러)

영상 데이터 기반 ai 서비스 세계 시장 규모

국내 시장은 행정안전부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부 등 정부 부처들이 지능형 기술의 성장에 주목하고 있으며, 그 규모는 2020년 1,000억원에서 연평균 성장률 23.4%를 기록하며 2025년 2,861억원으로 급성장할 전망입니다.

                        [영상 데이터 기반 AI 서비스 국내 시장 규모]
                                                                                                         (단위: 억원)

영상 데이터 기반 ai 서비스 국내 시장 규모

(3) 경기변동의 특성 및 계절성
얼굴인식 시장은 초창기에는 정부 및 공공기관에서 이끌어 왔지만, 현재는 은행, 증권 등 금융권과 소매 및 전자상거래업 등에서 적극적으로 얼굴인식 기술을 도입하는 추세입니다. 얼굴인식은 차세대 보안수단으로서 경기변동에는 비탄력적인 성향을 보이고 있으며, 디지털시대에 자주 발생하는 해킹 위협이나 개인정보 유출 등 정보보호이슈에 따른 영향을 받습니다. 최근에는 사람들이 비대면 환경에 익숙해지면서 재택근무, 온라인 업무 등에서 정보보호의 수요가 많이 발생하고 있습니다. 한편 계절적변동성의 경우 고객사의 예산 편성 등의 특징에 따라 영향을 받으며 공공기관의 경우전년도 예산에 따라 상반기 사업 수주 후 하반기 사업 수행 및 매출 인식이 집중되는 경향이 있습니다.


(4) 경쟁 현황

(가) 경쟁형태

당사가 속한 얼굴인식 시장은 얼굴인식 시스템 업체와 솔루션 업체로 나뉘며 이는 얼굴인식 알고리즘 이외에 전용 하드웨어장비 자체 보유 여부에 따라 구분되고 있습니다. 대부분의 경우 얼굴인식 알고리즘만 자체 개발하여 타사 전용장비에 적용하고 있으며, 일부 기업들은 자체 하드웨어제품은 있으나 알고리즘이 없어 타사 알고리즘을 구입하여 공급하고 있습니다. 당사와 같이 자체 알고리즘과 전용 하드웨어 모두를 직접 공급하는 기업은 전세계적으로도 손에 꼽힐 정도이며 특히 국내에서는 극소수의 기업들만 경쟁하는 과점 형태의 시장을 구성하고 있습니다. 일부 유명 해외기업들도 국내에 진출하였으나 얼굴이라는 민감한 개인정보를 다루는 만큼 외산 알고리즘은 제외하는 사회적 분위기를 형성하고 있어 얼굴인식 솔루션은 국내 기업들 위주로 경쟁하고, 하드웨어 제품은 전용 하드웨어장비 기업들간에 경쟁하고 있는 양상을 띄고 있습니다.

(나) 진입장벽

얼굴 인식 알고리즘이 일정 수준 이상의 성능을 확보하기 위해서는 양질의 학습용 데이터와 학습을 위한 컴퓨팅 파워가 우선적으로 확보되어야 합니다. 컴퓨팅 파워를 늘리기 위해서는 고가의 하드웨어 장비를 대량으로 구축해야 하므로 상당한 연구비 투자가 필요하며, 학습용 데이터셋 역시 개인정보보호법 등에 의해 합법적으로 얼굴 이미지 데이터를 수집하기가 쉽지 않습니다. 또한, 자체 데이터셋을 구축한다고 하더라도 다양한 촬영 장비, 각도, 조명 및 인물의 포즈, 시선 등을 모두 고려한 대량/고품질 데이터셋을 구축하기 위해서는 상당한 비용 및 시간이 절대적으로 필요합니다. 당사는 최고의 얼굴인식 알고리즘 성능 수준에 도달하기 위해서 충분한 양의 양질의 데이터를 확보하고 AI 인프라에 대한 과감한 투자를 감행함으로써 충분한 학습, 그리고 이러한 학습을 통한 알고리즘 훈련 로직의 최적화 튜닝을 반복하는 선순환 구조를 마련하고 있습니다.

①  양질의 학습 데이터셋 구축 역량

당사는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회화진흥원(NIA)이 추진하는 AI 학습용 데이터 구축사업에 참여함으로써 양질의 데이터셋 구축 노하우를 확보하고 있습니다. 데이터 구축사업을 진행하면서 편향성과 이에 따른 오버 피팅의 문제점, 그리고 이를 해결하기 위한 구체적인 노하우들을 터득하게 되었으며 이를 기반으로 양질의 데이터셋을 구축할 수 있는 데이터셋 구축 노하우를 정립하고 관련 시스템의 개발도 완료하였습니다. 당사는 데이터셋 구축 전문기업이 아닌 데이터셋의 수요기업임에도 불구하고 얼굴인식 데이터 구축사업 4회 연속 수주하였으며, 이는 얼굴인식뿐만 아니라 다른 AI 알고리즘 연구에 있어서도 훌륭한 기초자산으로 작용하고 있습니다.

②  최고 수준의AI 인프라 확보

당사는 현재 최첨단 GPU 서버인 NVIDIA DGX-A100, HPE Apollo 6500을 포함해 NVMe All Flash NAS, NVIDIA InfiniBand 스위치 등 상당한 대규모의 AI 시스템 인프라를 보유하고 있고, 그 외에도 추가적인 GPU서버 증설을 계획하고 있습니다. 국내 대기업의 경우, 당사보다 더 큰 규모의 AI 인프라를 보유하고 있을 것으로 추정되지만 해당 AI 인프라를 얼굴인식 연구 외 다른 연구 분야에서도 AI 인프라를 활용하기 때문에, 당사가 속한 영상인식 영역으로의 온전한 투자 불가능할 것으로 판단됩니다.

당사는 이러한 적극적인 투자를 통해 대규모 AI 인프라를 구축한 상태이며 이를 활용해 지속적으로 최적의 얼굴인식 모델을 찾기 위한 시도를 하고 있습니다. 이미 다년간의 딥러닝 훈련을 통해 많은 노하우들을 축적한 상태이며, 앞으로도 AI 인프라를 활용해 계속해서 최적의 기술을 탐색할 것입니다.

③  현장 경험 기반 알고리즘 개선 프로세스 보유

당사는 얼굴 인식 알고리즘을 실제로 서비스하고 운영 한 경험을 통해 비효율적인 학습 과정을 대폭 줄이고 있습니다. 인천국제공항을 비롯한 국내 모든 공항 및 항만, 정부 청사 등 하루에도 수백만명이 이용하는 대규모 현장에서 인식 실패 시나리오를 분석하며, 현장 경험 및 피드백을 기반으로 지속적인 알고리즘 성능을 개선하는 선순환 구조를 취하고 있습니다.

그 외에도 게이트, 노트북, 모바일 등 다양한 디바이스에서 얼굴인식 기술을 상용화하고 있으며, 그 어떤 디바이스에서도 높은 성능을 구현하는 노하우를 확보하고 있습니다. 해당 경험들은 대규모의 얼굴 인식 시스템을 직접 서비스화 하고 운영해본 기업만이 얻을 수 있는 당사만의 노하우이며 세계적인 수준의 성능을 보유한 당사의 얼굴 인식 알고리즘 기술력의 주요 근간이 되고 있습니다.

(5) 비교우위 사항

①  얼굴인식 알고리즘의 정확도

얼굴인식의 정확도는 인식의 오류, 즉 실제 사용자의 얼굴을 오인식 하거나, 타인으로 인식하는 에러가 얼마나 낮은 지로 판단되며 당사의 알고리즘은 NIST(미국 국립표준기술연구소)에서 진행하는 FRVT(Face Recognition Vendor Test)의 5개 부문에서((1:1 Verification Kiosk(21.11기준), 1:N Identification Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Border-Border(21.09기준), Paperless Travel(21.10기준)) 글로벌 1위의 낮은 오류를 입증하면서 독보적인 정확도를 자랑하고 있습니다. 또한, 대부분의 경쟁사의 경우 1:1 인증에서의 정확도를 내세우는 반면 당사는 1:1 인증영역 뿐만 아니라 난이도가 훨씬 높은 1:N에서 타사 대비 월등한 경쟁력을 가지고 있으며 고객의 입장에서 객관적인 수치에 근거하여 얼굴인식 성능을 판단할 수 있어 NIST 성적은 강력한 경쟁우위로 작용하고 있습니다.

또한 당사는 최근GPT-3와 같이 널리 사용되는 언어 모델의 중추인 트랜스포머(Transformer)모델을 국내 최초로 얼굴인식에 적용하여 지속적인 성능 고도화를 진행하고 있습니다. 이는 자동차산업으로 비유하면 내연기관 대신 전기모터를 사용하는 정도의 혁신으로 얼굴인식 알고리즘의 정확도를 한단계 더 끌어올려 글로벌 얼굴인식 시장을 선도할 기술적 역량을 갖추고 있다고 설명할 수 있습니다.

②  위ㆍ변조를 검출하는 보안성

얼굴인식기술은 편의성을 보유함과 동시에 위ㆍ변조의 위험, 즉 얼굴 컬러 사진, 모바일의 사진 혹은 3D마스크 제작하여 악의적으로 사용될 수 있는 가능성 또한 존재하고 있습니다. 이러한 정상적인 얼굴이 아님을 감지해 방어하는 기술을 Liveness Detection라고 하며 고도의 보안이 필요한 신원확인 영역 또는 비대면으로 신원인증을하는 서비스에서는 필수 기능으로 작용하고 있습니다.

당사는 2021년 국내 최초로 Liveness Detection 기술을 검증하는 ISO 30107-1을 인증 받았으며, 당시에 전세계적으로도 30개 미만의 기업만이 인증을 받았던 상황이어서 국내는 물론 세계적으로도 당사의 Liveness Detection 기술력을 입증하는 계기가 되었습니다. 금융보안원은 최근 금융권의 얼굴인식 보안 강화를 위해 이러한 국제/국내 기관의 인증을 받은 소프트웨어를 의무 사용하는 방안을 검토 중이며, 의무화 시 당사의 경쟁 우위는 더욱 더 강력해질 것으로 보고 있습니다
한편 Liveness Detection 방식에 있어 대부분의 경쟁사 경우에는 멀티모달(RGB+IR+DEPTH) 방식을 사용하여 컬러 사진이나 모바일 사진을 가려내고 있지만 3D마스크까지는 제대로 가려내지 못하고 있는 현실인데 반해 당사는 상기 멀티모달 방식 외에도 고가의 카메라가 아닌 일반 기기(노트북, 태블릿, 스마트폰 등)에 기본적으로 장착되어 있는 RGB 카메라 하나만으로 3D마스크까지 가려내는 독보적인Liveness Detection 기술을 보유하고 있어 탁월한 기술적 우위를 확보하고 있습니다.

③  금융, 공공 등 상위 보안시설에서의 레퍼런스

얼굴인식 분야는 단순히 정확도 높은 알고리즘, 우수한 보안성 등 이론상의 수치만으로 실제 사업을 수주하거나 공급계약을 따낼 수 없습니다. 이는 얼굴인식시스템이 주변에서 쉽게 접할 수 있거나 일반 소비재처럼 소비자가 직접 구입 후 설치한다고 제대로 된 성능이 나오지 않기 때문입니다. 따라서 얼굴인식 시스템 또는 솔루션을 구축/운영하면서 쌓은 노하우가 성능 수치만큼이나 중요한 경쟁 요소이며, 실제로 금융권과 공공, 민간에서도 동종 업계에서 서비스 도입을 한 레퍼런스를 필수로 검토하고 있습니다. 당사는 4대 정부청사를 포함한 국가 '가’급 보안시설에 얼굴인식 시스템을 오래전부터 공급해왔고 2022년에는 기존 고객 사이트에서 더욱 규모도 크고 발전된 시스템, 즉 법무부 자동출입국심사대에서 인천국제공항의 스마트패스 사업, 4대 정부청사에서 스마트 정부청사 구축사업 등 대규모 사업들을 수주하면서 국내 최다 현장 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 또한 솔루션의 경우 업계 최초로 가장 보안성이 높은 Liveness Detection 기술이 구현되는 얼굴인증 솔루션을 3개 금융사에 공급하고 있습니다. 그 외에도 통신사와 기술 제휴를 통하여 기업의 원격근무 시 안전한 사용자 인증을 구현하는 등 신규 사업영역에서도 괄목할 만한 성과를 거두고 있어 레퍼런스 확보에 머무르는 것이 아니라 국내 얼굴인식 솔루션 시장의 성장을 견인하고 있습니다.

④  전용장비 설계능력

얼굴인식은 카메라를 통해 촬영된 동영상 혹은 이미지 파일에서 얼굴을 검출하는 단계부터 진행됩니다. 다양한 이미지 품질을 보정하는 기술이 발전하고 있지만 물리적인 촬영수단인 카메라와 카메라를 포함하는 장비 설계에 따라 원천 데이터의 품질이 좌우되기 때문에 장비 설계 능력 또한 얼굴 알고리즘 성능과 관련하여 중요한 요소입니다. 당사는 2013년부터 현재까지 자동출입국심사대를 비롯한 스마트패스(One-ID) 장비를 개발하면서 얼굴인증에 최적화된 카메라 화각과 배치 등에 관련된 노하우를 쌓아 왔고, 해당 기술 기반으로 다수의 지식재산권을 보유하고 있습니다.

또한, 2019년 2M Pixel급의 RGB/IR 듀얼 카메라를 자체적으로 개발하여 당사 제품에 적용하고 있으며, 해당 카메라 모듈은 렌즈에 의한 얼굴 왜곡을 최소화할 뿐만 아니라 주간/야간 시에도 고품질 이미지 취득이 가능하여 타사 대비 보다 정확한 얼굴인증 솔루션을 공급하고 있습니다. 당사는 위와 같이 제품과 레퍼런스 측면에서 모두 경쟁사가 쉽게 들어올 수 없는 상당 수준의 진입장벽을 형성 해 놓았기 때문에 과점 경쟁 시장임에도 불구하고 다양한 영역에서 독보적인 사업 확장을 도모하고 있습니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결 재무정보
당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 요약 재무정보    

당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 연결재무제표

당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 반기보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

5. 재무제표 주석

1. 일반 사항

주식회사 씨유박스(이하 "회사")는 2010년 5월 31일 설립되었으며, 서울특별시 강남구 테헤란로 22길 12에 본사를 두고 있습니다. 회사는 자체 개발한 지문인식 및 얼굴인식 알고리즘을 이용한 바이오 인식 인증 소프트웨어 솔루션의 개발 및 통합시스템 구축, 공항에서 사용되는 자동출입국심사대 개발 및 제조와 바이오 인식 출입통제단말기의 제조 및 판매 등을 주요 사업으로 영위하고 있습니다. 한편, 회사는 벤처기업육성에 관한 특별조치법의 규정에 의거하여 2017년 7월 10일자로 중소기업진흥공단으로부터 벤처기업 확인을 받았으며, 2023년 5월 19일에 회사의 주식을 한국거래소가 개설한 코스닥시장에 상장하였습니다.

회사의 당반기말 현재 자본금은 5,173,931천원이며, 자본금에 관한 내용은 다음과 같습니다.

당반기말 및 전기말 현재 회사의 주주내역은 다음과 같습니다.

(*1) 회사는 2023년 1월 26일 이사회 결의를 통하여 대표이사로부터 49,998주를 무상증여 받았으며, 증여 받은 자기주식은 상장일로부터 1년의 의무보유기간을 거쳐 의무보유기간 종료 후 이사회 결의를 통해 소각할 예정입니다.

2. 중요한 회계정책

2.1 재무제표 작성기준

회사의 반기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 동반기재무제표에 대한 이해를 위해서는 한국채택국제회계기준에 따라 작성된 2022년12월 31일자로 종료하는 회계연도에 대한 연차재무제표를 함께 이용하여야 합니다.

반기재무제표의 작성에 적용된 중요한 회계정책은 아래에서 설명하는 기준서나 해석서의 도입과 관련된 영향을 제외하고는 2022년 12월 31일로 종료하는 회계연도에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.

2.1.1 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

회사는 2023년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 주요 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였으며, 해당 기준서 및 해석서의 개정이 회사의 반기재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'(개정): 중요한 회계정책 공시
개정사항은 유의적인 회계정책이 아닌 중요한 회계정책을 공시하고, 중요하지 않은 회계정책을 공시하는 경우에는 그 정보가 중요한 회계정책 정보를 불분명하게 하지 않도록 하고 있습니다. 회사는 개정 기준서에 따라 분류된 회사의 중요한 회계정책을연차재무제표에 공시할 예정입니다.

(2) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'(개정): 리픽싱 조건 금융부채 공시
개정사항은 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건(리픽싱 조건)이 있는 금융상품의 전부나 일부가 금융부채로 분류되는 경우에는 그 전환권이나 신주인수권에 대해 보고기간에 발생한 평가손익을 제외한 법인세비용차감전계속사업손익을 주석으로 공시하도록 하고 있습니다.

(3) 기업회계기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정치 변경 및 오류'(개정): 회계추정치 정의
개정사항은 '회계추정의 변경'에 대한 정의를 삭제하고 '회계추정치'에 대한 정의를 추가하여, 회계정책에서 측정불확실성을 고려하여 회계추정치를 개발하도록 하는 경우 추정치 개발 시 사용한 측정기법과 투입변수는 회계추정치에 포함되어 측정기법이나 투입변수의 변경이 전기오류수정으로 인한 것이 아닌 한 회계정책의 변경이 아닌 회계추정치의 변경임을 명확히 하고 있습니다.

(4) 기업회계기준서 제1012호 '법인세'(개정): 이연법인세 최초 인식 예외 규정의 요건 추가
개정사항은 이연법인세의 최초 인식 예외 규정에 '거래 당시 동일한 금액으로 가산할일시적차이와 차감할 일시적차이가 생기지는 않는다'는 요건을 추가하여, 단일 거래에서 자산과 부채를 최초 인식할 때 동일한 금액의 가산할 일시적차이와 차감할 일시적차이가 생기는 경우에는 이연법인세 자산과 부채를 모두 인식해야 함을 명확히 하고 있습니다.

(5) 기업회계기준서 제1117호 '보험계약'(제정): 기준서 제1104호 '보험계약' 대체

기준서 제1117호 '보험계약'은 보험계약의 인식과 측정을 다룬 종전 기준서 제1104호 '보험계약'을 대체합니다. 해당 기준서는 보험계약을 발행한 기업의 유형과 관계없이 모든 보험계약에 포괄적이고 일반적인 모형을 제시합니다.
 

2.1.2 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정ㆍ공표되었으나 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도에 시행일이 도래하지 않았고 회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 유동부채와 비유동부채의 분류

개정사항은 보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않으며 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된 경우는 제외됨을 명확히 하고 있습니다.

또한, 기업이 약정사항을 준수해야 부채의 결제를 연기할 수 있는 경우, 보고일 또는 그 이전에 준수되도록 요구되는 약정사항만이 부채를 유동 또는 비유동으로 분류하는 데 영향을 미치며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리가 보고기간 후 12개월 이내에 약정사항을 준수했는지 여부에 좌우되는 비유동부채의 경우, 해당 약정사항에 대한 정보 및 기업이 약정사항을 준수하기 어려울 수 있음을 나타내는 사실과 상황 등을 공시하도록 추가 개정되었습니다.

개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정사항이 재무제표에 미치는 영향을 검토하고 있습니다.

2.2 회계정책

요약반기재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서 합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.

3.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균 유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

4. 재무위험관리
 

4.1 재무위험관리요소

회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험), 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 예측불가능성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 잠재적으로 불리할수 있는 효과를 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

중간재무제표는 연차재무제표에서 요구되는 모든 재무위험관리와 공시사항을 포함하지 않으므로 2022년 12월 31일의 연차재무제표를 참고하시기 바랍니다.

5. 금융상품의 공정가치

5.1 금융상품 종류별 공정가치(단위:천원)

(*) 종업원 관련 채무는 제외하였습니다.

5.2 금융상품 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 항목은 공정가치 서열체계에 따라 구분하며, 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

상기 서열체계에 따른 공정가치 측정치 현황은 다음과 같습니다. 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치에 해당하여 공정가치를 측정하지 않은 금융자산과 금융부채는공정가치 정보가 포함되어 있지 않습니다(단위:천원).

(1) 당반기말

(2) 전기말

5.3 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

(1) 당반기와 전반기 중 수준 1과 수준 2간의 대체는 없습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

5.4 가치평가기법 및 투입변수

회사는 공정가치 서열체계에서 수준 3으로 분류되는 금융상품의 공정가치에 대하여 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다(단위:천원).

회사는 재무보고 목적의 공정가치 측정에 외부 전문가를 이용하여 내부 담당자가 검토하고 있으며 이러한 공정가치 측정치는 수준 3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 공정가치 평가 결과는 매 보고기간말 대표이사와 재무담당이사에게 보고 및 협의합니다.

6. 범주별 금융상품

6.1 당반기말과 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다(단위:천원).

(*) 종업원 관련 채무는 제외하였습니다.

6.2 당반기와 전반기의 금융상품의 범주별 순손익은 다음과 같습니다(단위:천원).

7. 사용제한 금융상품

당반기말과 전기말 현재 사용이 제한된 예금 등의 내역은 다음과 같습니다(단위:천 원).

8. 매출채권, 기타채권 및 계약자산

당반기말과 전기말 현재 매출채권, 기타채권 및 계약자산은 다음과 같습니다(단위:천원).

9. 재고자산

당반기말과 전기말 현재 재고자산 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

당반기 매출원가로 가산된 재고자산평가손실은 2,141천원(전반기: -천원)입니다.


10. 공동기업투자

10.1 당반기말과 전기말 현재 공동기업에 대한 지분율 현황 및 출자금액은 다음과 같습니다(단위:천원).

10.2 당반기와 전반기 중 공동기업투자의 기중 변동내역은 없습니다.

11. 유형자산

11.1 당반기말과 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

11.2 당반기와 전반기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

(1) 당반기

(2) 전반기

11.3 당반기와 전반기의 감가상각비가 포함되어 있는 항목은 다음과 같습니다(단위:천원).

(*) 경상연구개발비로 배부된 금액이 포함되어 있습니다.

12. 리스

회사가 리스이용자인 경우의 리스에 대한 정보는 다음과 같습니다.

12.1 재무상태표에 인식된 금액

당반기말과 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다(단위:천원).

(*) 당반기 및 전반기 중 증가된 사용권자산은 각각 204,273천원 및 277,669천원입니다.

12.2 포괄손익계산서에 인식된 금액

당반기와 전반기 중 리스와 관련해서 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다(단위:천원).

당반기와 전반기 중 리스의 총 현금유출은 각각 357,822천원 및 160,752천원입니다.

12.3 리스채권

(1) 당기기말과 전기말 현재 리스채권의 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

(2) 당반기와 전반기 중 손익으로 인식한 금액은 아래와 같습니다.

13. 무형자산

13.1 당반기와 전반기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

(1) 당반기

(2) 전반기

13.2 당반기와 전반기 중 무형자산상각비는 포괄손익계산서상 전액 판매관리비에 포함되어 있습니다.

13.3 당반기 중 회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비는 1,754,214천원(전반기:  873,550천원)입니다.

13.4 당반기말 현재 주요 개발 프로젝트별 장부금액 및 잔여상각기간은 다음과 같습니다(단위:천원).

14. 기타자산 및 기타금융자산

당반기말과 전기말 현재 기타자산 및 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

15. 공정가치 측정 금융자산

15.1 당반기말과 전기말 현재 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

(*) 당반기말과 전기말 현재 좌당지분가액을 공정가치 최선의 추정치로 판단하였습니다.

15.2 당반기말과 전기말 현재 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산의 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

15.3 금융자산의 공정가치에 대해서는 주석 5에서 설명하고 있습니다.

16. 매입채무 및 기타채무

당반기말과 전기말 현재 매입채무 및 기타채무 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

17. 기타부채 및 충당부채

17.1 당반기말과 전기말 현재 기타유동부채 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

17.2 당반기말과 전기말 현재 유동충당부채 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

18. 파생상품금융부채

당반기말과 전기말 현재 파생상품금융부채 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

19. 전환사채

19.1 당반기말과 전기말 현재 전환사채의 상세내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

전환사채의 전환권에 대해서 별도로 분리하여 파생상품부채로 공정가치로 인식하고 있으며, 관련 이자비용 및 유효이자율법을 적용한 상각에 따른 이자비용은 포괄손익계산서상 금융비용에 계상되어 있고 파생상품부채는 매 결산기말 공정가치로 평가하고 있습니다.

당반기말 현재 전환사채 관련 파생상품금융부채는 7,091,663천원(전기말 : 8,352,490천원)이며, 당반기 중 인식한 파생상품평가이익은 1,260,826천원(전반기 파생상품평가손실: 2,376,353천원)입니다.

19.2 전환사채의 주요 발행조건은 다음과 같습니다.

(*1) 전기 중 무상증자와 당반기 중 기업공개가 이루어짐에 따라 수정된 전환가격 입니다.
(*2) 전환권 및 조기상환권을 파생상품부채로 별도로 분리하고 공정가치로 인식하였습니다.

20. 전환우선주

당반기와 전반기 중 전환우선주의 변동내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

당반기 중 전환우선주에 대한 전환권이 모두 행사되어 보통주(주식수: 201,228주)로 전환되었습니다.

21. 확정기여제도

당반기 중 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 280,959천원(전반기: 211,539천원)입니다.

22. 자본금 및 자본잉여금

당반기말과 전기말 현재 자본금 및 자본잉여금의 내역은 다음과 같습니다(단위:주,천원).

23. 주식기준보상

23.1 회사가 부여한 주식선택권의 주요 약정사항은 다음과 같습니다.

(*) 2022년 중 무상증자가 이루어짐에 따라 수정된 부여수량 및 행사가격입니다.

주식선택권을 부여하고 제공받는 용역의 공정가치는 이항모형으로 측정한 주식선택권의 공정가치에 기초하여 측정합니다.

23.2 회사가 부여한 주식선택권의 공정가치 내역은 다음과 같습니다(단위:주, 원).

(*) 2022년 중 무상증자가 이루어짐에 따라 수정된 행사가격입니다.

23.3 당반기와 전반기의 주식선택권 변동내역은 다음과 같습니다(단위:주,원).

(1) 당반기

(2) 전반기

23.4 당반기와 전반기의 보상원가 및 잔여보상원가는 다음과 같습니다(단위:천원).

24. 기타자본항목 및 기타포괄손익누계액

24.1 당반기말과 전기말 현재 기타자본항목 등의 구성내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

24.2 당반기와 전반기의 기타포괄손익누계액의 변동은 다음과 같습니다(단위:천원).

(1) 당반기

(2) 전반기

25. 이익잉여금(결손금)

25.1 당반기말과 전기말 현재 이익잉여금(결손금)의 구성내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

26. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산

26.1 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 당반기와 전반기 중 회사가 수익으로 인식한 금액은 다음과 같습니다(단위:천원).

(2) 당반기와 전반기의 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

26.2 고객과의 계약과 관련된 자산

(1) 당반기말과 전기말 현재 회사가 고객과의 계약과 관련하여 인식한 자산은 다음과 같습니다(단위:천원).

27. 비용의 성격별 분류

당반기와 전반기의 비용의 성격별 분류내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

28. 판매비와관리비

당반기와 전반기의 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

29. 금융수익 및 금융비용

29.1 당반기와 전반기의 금융수익 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).

29.2 당반기와 전반기의 금융비용 내역은 다음과 같습니다(단위:천원).