분 기 보 고 서

                                   (제 26 기)

【 대표이사 등의 확인 】

240516 대표이사등의확인_1

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

회사의 개요는 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.

2. 회사의 연혁

회사의 연혁은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.

3. 자본금 변동사항

자본금 변동사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.

4. 주식의 총수 등

주식의 총수 등은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.

5. 정관에 관한 사항

정관에 관한 사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 AI솔루션사업부, 빅데이터컨버전스사업부, CS사업부, VU(Video Understanding)사업부, 데이터사이언스사업부 총 5개의 사업부가 있으며, 주요 기술을 기반으로 'Text AI 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Vision AI 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'를 설립하여 핵심기술 연구에 집중하고 있습니다.

당사는 주요 기반기술을 기준으로 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 현재 8제품으로 라인업됩니다. Text AI에는 코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇, 코난LLM으로 구성되어 있으며, Vision AI에는 코난와처, 코난보이스, 코난리스너로 구성되어 있습니다. 각 부문별 주요 제품은 다음과 같습니다.

2024년 1분기 매출은 전년 1분기 대비 20.1% 상승한 2,573백만원으로 마감되었습니다. 기존 시나리오 기반의 챗봇에서 STT, TTS 및 LLM을 활용하는 AICC와, 애널리스틱, 펄스케이와 같은 AI 분석 도구의 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 챗 GPT 발표 이후 민간의 AI 솔루션을 통한 비즈니스 혁신과 실질적 효율성 증대에 대한 관심이 반영된 결과라고 판단하고 있습니다.

2023년 1분기 대비 2024년 1분기의 영업비용은 3,467백만원 증가한 8,793백만 원 으로, 비용 증가의 원인은 코난 LLM을 포함한 AI 기술 개발 및 AI 기반 제품화를 위해 연구 개발 인력 및 지원 인력 확충, 개발을 위한 장비의 감가상각 등이 반영된 결과입니다. AI 사업에 필수적인 연구 및 개발 인력은 전년 대비 157명에서 193명으로 36명 추가 확보 하였으며, 증가하는 수요에 대응하기 위하여 영업 및 지원 인력도 49명에서 59명으로 10명 추가 채용 하였습니다. 이에 따라 총 46명의 인력이 새롭게 합류하여 증가된 수요에 대응할 준비를 완료하였습니다.

전체 계약 수주잔고는 2021년말 기준 5,017백만원에서, 2022년말 13,037백만원, 2023년말 15,003백만원, 24년 1분기말 기준 21,584백만원으로 23년말 대비 43.9% 상승하여 수주잔고의 지속적인 증가추세를 보이고 있으며, 단일 제품 판매 뿐만이 아닌 솔루션으로 진행되는 매출 금액도 커지고 있습니다.

특히, 올해는 AI의 일상화와 산업 고도화를 이끄는 원년으로 전망됩니다. 이에 따라 관련 예산 편성이 지속적으로 늘어나고, 챗 GPT로 인한 민간 부문의 관심이 증가함에 따라 AI 시장의 규모가 크게 확장될 것으로 전망하고 있습니다.

193명에 이르는 AI 연구 개발인력을 중심으로, 당사는 생성형 AI 분야에서의 매출을 본격화하고, AICC 및 코난 챗봇+ 그리고 AI 기술을 적용한 '온-디바이스' 솔루션을 강화할 계획입니다. 이를 통해 당사 AI 제품이 보다 다양한 응용 분야로 확장될 것으로 예상됩니다.

☞ 저희의 신규 사업에 대한 자세한 정보는 본 보고서의 '2. 사업의 내용 > 7. 기타 참고사항 > 마. 신규사업' 부분을 참조해 주시기 바랍니다.

(1) Text AI 사업
 
Text AI 사업은 '뉴럴서치엔진, 코난서치6'를 중심으로, 초대용량 벡터 검색 및 텍스트, 이미지, 동영상을 아우르는 멀티모달 서치 기술을 활용합니다. 이 기술은 제조 현장의 스마트 워크 환경 구축, 유사 이미지 검색을 통한 이커머스 매출 증대, 그리고 공공 서비스 및 기업 업무의 효율화에 기여하고 있습니다. 또한, 코난서치는 10억건 이상의 검색 결과를 처리할 수 있는 디스크 기반 벡터 검색을 국내에서 유일하게 제공합니다. 'Konan Search'에 기반한 검색 증강 생성[RAG(Retrieval Augmented Generation)] 기술을 활용하면 최신 정보와 명확한 데이터에 기반하여 LLM의 응답을 구성, 최신성 문제를 보완하고, 문서 등의 접근권한 부여에 이점이 있으며, 정보 왜곡(할루시네이션) 현상을 방지합니다.
 
 '코난 애널리틱스' 및 'pulseK'는 비정형 텍스트 데이터 분석을 통해 숨겨진 인사이트를 발견하는 비즈니스 솔루션으로, 다양한 정부 및 민간 분야에서의 AI 기반 분석 수요의 증가에 따라 광범위하게 활용되고 있습니다. 이들 서비스는 대량의 비정형 데이터로부터 기업의 핵심 의사결정을 지원하는 비즈니스 인사이트를 포착 및 제공함으로써 기업과 정부 기관이 데이터 주도적인 접근 방식을 채택하도록 돕고 있습니다.

한편 24시간 고객 응대가 가능하며, 고객 데이터 분석에도 유용한 '코난 챗봇'은 기업의 커뮤니케이션 효율성을 대폭 향상시킵니다. 최저임금의 상승, 수익성 저하, 컨택센터 인력 확보의 어려움, 감정 노동 및 전문성 결여 등의 다양한 운영상의 고민을 해결하고자 하는 추세에 발맞춰, 당사는 고객 빅데이터 축적 및 비즈니스 인사이트 분석이 가능한 코난 음성 인식/합성 기술을 기반으로 한 'AICC(인공지능 컨택센터)'를 제공하고 있습니다. 2023년 8월부터는 이 서비스를 K컨택센터에 SaaS(서비스형 소프트웨어) 모델로 제공하며, 좌석당 이익 분배 방식 및 매출처 확보를 통해 매출 증대에 주력하고 있습니다. 이와 더불어, 텍스트 분석(TA)에 그치지 않고 실시간으로 음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech to Text), 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS(Text to Speech)기술, 그리고 기존의 시나리오 기반 답변 제공 외에도 생성형 AI인 코난 LLM을 결합하여 제품의 고도화를 진행중입니다.

2023년 12월에는 13개국 언어를 실시간으로 인식하고 처리할 수 있는 인공지능 동시통역 솔루션이 탑재된 '외국어 동시 대화 시스템[챗봇+]'이 서울 지하철에 적용, 여러 국가 관광객 요구에 부응하며 크게 관심을 받고 있습니다. 현재 명동역, 종로5가역, 시청역, 광화문역, 경복궁역, 이태원역, 강남역 등 주요 역사에서 운용 중인 가운데, 확대 시행이 예정되어 있으며 2024년 04월 SK텔레콤과의 공동판매 파트너십을 통해 '트랜스 토커'라는 명칭으로 파라다이스카지노, 롯데백화점 등에 납품되어 외국인과의 원활한 소통이 필요한 다양한 분야에서 높은 관심을 받고 있어 활용 분야가 크게 확대될 것으로 전망됩니다.

코난LLM은 보고서 초안생성에 특화해 파인튜닝 된 모델로서, 국내 최다 한국어 데이터 학습으로 한국어 답변품질이 매우 뛰어납니다. 2023년에 13.1B 파라미터 모델을 선보였고, 같은 해 12월 41B 모델을 출시하며 기술력을 한층 더 향상시켰습니다. 검색 증강 생성 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 통해 사전에 학습되지 않은 정보에 대해서도 정확한 답변을 제공할 수 있으며, 내부 문서에 대한 접근 권한 제어와 할루시네이션 현상을 최소화할 수 있는 고유의 언어 모델 개발로 차별화를 도모하고 있습니다. 각 사업부에서 발굴한 다수의 고객사 및 SK텔레콤과의 사업 협력을 통해 생성형 AI 부분의 영업 활동 또한 함께 전개하고 있습니다. 2023년 9월에는 청와대 영빈관에서 열린 '초대형 AI 출정 선언' 행사에서 코난 LLM을 시연하여 그 우수성을 입증했으며, 행정안전부 AI 행정지원 서비스 시범개발 기술실증 PoC에 참여하며 행안부 장관표창을 받기도 했습니다. 올해는 B2G(기업 대 정부) 및 B2B(기업 대 기업) 시장을 중심으로 다수의 공공기관 및 민간기업 등과 기술 실증(PoC)사업을 진행하고 있고, 판매 확대를 위한 다각적인 노력을 지속하고 있습니다.

2024년 1분기 Text AI사업의 매출은 전년 1분기 대비 39.7% 상승한 22.5억을 기록했습니다. 서치는 1.4억 감소한 10.4억으로 전년 1분기 대비 감소 하였지만, 애널리틱스는 0.8억 증가, 펄스케이는 3.5억을 기록하였으며, 챗봇은 7억 증가한 7.6억으로 마감되어 AI 기반 분석수요가 증가함과 동시에 제품 다각화를 통해 챗봇 사업의 성장세가 지속적인 증가세를 보일 것으로 판단됩니다.

기존의 단일 제품 판매 형식의 매출에서 벗어나, 비정형 텍스트 데이터 분석 및 빅데이터 분석등에 활용될 수 있는 고도화된 AI 솔루션의 맞춤형 제공에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있음을 반영하합니다. 텍스트 AI 분야가 단순한 기술 제공을 넘어, 다양한 산업 분야와 업무에서 실질적인 가치를 제공, 시장의 요구에 부응하는 맞춤형 솔루션을 개발하고 제공하는 방향으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 추세는 챗 GPT로 인한 생성형 AI의 관심 증대에 따라 향후에도 지속될 것으로 예상되며, 텍스트 AI 기술의 발전과 함께 그 적용 범위와 영향력이 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.

특히 챗봇 기술은 기존의 시나리오 기반에서 발전하여, LLM의 도입을 통해 고객의 다양한 질문에 대응하는 새로운 단계에 접어들었습니다. 이는 Text Analytics(TA)와 대기업의 업무 지원 챗봇 등 다양한 분야에서 적용되어 이로 인해 전년 같은 대비 7억 증가한 점이 방증합니다. AICC는 K콘택센터에 성공적으로 구축 및 납품되어 좌석당 이익 분배 모델을 통해 수익을 창출하고 있으며, 코난 외국어 동시 통역 시스템 챗봇+(공동 파트너십 판매 명칭 '트랜스토커')등의 매출이 2분기부터 반영될 예정입니다.

(2) Vision AI 사업

Vision AI 사업은 대용량 영상 처리 기술과 인공지능 기술이 융합된 비디오 이해 AI솔루션인 '코난와처'를 통해서 등장인물, 상황, 장소 등으로 검색하거나 얼굴인식, 객체 인식과 이상상황감지를 통한 공공 및 국방 등 AI 기술을 활용한 다양한 영상 분석 분야 및 AI 모델 및 데이터 처리 분야에 활용되고 있습니다. 2023년 12월에는 드론과 결합된 AI 기반 식별 시스템을 통해 약 200미터 상공(대략 50층 높이)에서 실종자를 탐지할 수 있는 기술로 KISA에서 CCTV 성능 시험인증(이동형)_실종자 인증을 획득했습니다. 이를 기반으로 실종자 수색, 특정 지역 경계 등의 신규 매출 창출을 위해 노력중입니다.
 

'코난리스너'는 정확한 음성 인식 기능을 제공하며, '코난 보이스'는 사람의 목소리와 유사한 고품질의 음성 합성 기술을 바탕으로 하여 구독 서비스 형태로 제공됩니다. 코난리스너와 코난보이스는 현재 클라우드는 물론 'On-Device' 방식으로 제공, 이를 로봇이나 장치에 장착하여 신규 매출 창출을 목표로 하고 있습니다.

Vision AI 사업의 매출은 전년 동기 대비 2.1억 감소하여 3.18억을 기록했음에도 불구하고, 코난와처 제품은 병력자원 감소로 인해 국방 분야에서 지속적인 도입 수요가 있습니다. 이에 따라 국방 분야를 중심으로 매출 확대가 기대되며, 공공 분야에서도 코난와처의 영상 분석 수요가 증가하고 있어 추가적인 매출 성장이 예상됩니다.

지난해 Vision AI 사업은 88.33억 원의 매출을 달성했습니다. 갈수록 높아지는 안보 위기 의식과 국방 예산 증가 사이클의 장기화는 관련 기술력을 자체 확보한 업체들에게는 큰 기회로 작용하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 등의 현황

나. 주요 제품 등의 가격변동 추이

당사 제품들은 데이터량, 트래픽의 규모, 필요 기능, 구현 난이도에 따라 가격이 결정되는 구조로 표준 가격으로 판매하지 않는 특성으로 인해 가격 변동 추이를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황

나. 원재료의 제품별 비중

당사는 소프트웨어 라이선스 및 용역, 서비스를 제공하는 업종 특성상 업체로 실물 원재료, 상품 등의 매입이 존재하지 않습니다.

다. 원재료 가격변동추이

당사는 소프트웨어 라이선스 및 용역, 서비스 매출을 주요 사업 영역으로 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되어 않고 있으므로 해당 사항은 없습니다.

라. 생산능력 및 생산 실적

당사는 제조업체가 아니므로 생산 및 설비에 관한 사항은 없으나, 영업활동을 위한 기말 기준 자산의 내역은 아래와 같습니다.

마. 생산설비에 관한 사항

비디오, 이미지, 음성, 텍스트 등 빅데이터를 처리해서 결과물을 제공하는 AI기술제품을 생산하기 위해서는 대량의 서버와 인프라를 갖추고 이를 중단없이 운영/관리하는 역량이 필요합니다. 당사는 160대의 서버를 보유/운영하고 있습니다.(2024년 03월기준) 또한 KT 강남 IDC센터등에 입주하여 업계 최고 수준의 인프라 운영 능력과 24시간 모니터링 보안관제 하에서 개발 및 서비스용 서버들을 운영/관리하면서 개발 및 서비스의 안정성을 확보하고 있고, 데이터량과 트래픽 증가 시 신속하게 확장할 수 있습니다. 또한 LLM의 학습을 위한 GPU 장비를 다량 확보하고 있습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

나. 판매 경로와 방법

당사는 각 사업부의 특성에 맞는 판매조직을 갖추고 있으며, 각 사업부는 영업과 기술조직을 동시에 보유하여 유기적으로 판매활동을 하고 있습니다.

다. 수주 상황

주1) 상기 수주계약은 당기 중 수주한 계약 중 주요 계약만 포함된 내역입니다. 거래처 및 계약내역 공개가 어려운 경우 하이픈으로 기재하였습니다.

(1) 전체 계약 수주잔고

주1) 수주잔고는 매출액으로 인식되지 않은 금액들이며, 전체계약 수주잔고는 구축계약 수주잔고가 포함된 내역입니다.

(2) 구축 계약 수주잔고

주1) 자세한 사항은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 > 18. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채 (5) 구축 계약 미이행 부분을 참조하여 주시기 바랍니다

5. 위험관리 및 파생거래

당사는 보고서 제출일 현재 시장성위험(금리 위험, 가격 위험, 환위험)에 노출되어 있지 않으며 외환 관련 파생상품 계약을 체결하지 않았습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

당사는 보고서 작성일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비정상적인 중요계약이 존재하지 않습니다.  

나. 연구개발 조직

당사의 연구소는 'Human Language Understanding 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Video Understanding 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'로 두 개의 연구소를 편성하여 당사의 주요기술 연구에 집중하고 있습니다.

인력운영 측면에서는 주요기술별로 전문 연구조직을 만들어서 전문역량을 강화할 수 있는 환경을 마련하고 있고, 기술제품별로 담당 Product Owner를 배정하여 제품개발전략을 주도하도록 하고 있습니다.

연구개발인력의 다수가 동 업계 경력 10년 이상 된 전문가 그룹입니다. 이처럼 동 업계 전문가들이 각자의 전문성을 바탕으로 회사의 제품 기획-설계-개발-테스트-상용화의 '표준 소프트웨어 개발 프로세스 전과정'을 여러 해 동안 반복 숙달하면서 손발을 맞추고 협업을 해왔기 때문에 생산성이 높고 '팀워크가 좋은 인재그룹'이 구성되어 있습니다.

▷ 연구개발인력 증감표 (2024-03-31 기준)

다. 연구개발 비용

라. 연구개발 실적

7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 보유 현황

(1) 지식재산권 보유 현황

(2) 기술 인증 현황

(3) 수상 실적

나. 지원정책 및 규제 환경

(1) 지원정책

정부는 AI활용 생태계를 조성하고, 데이터-AI 융합을 촉진하는 계획의 일환으로 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능(AI)를 적극적으로 활용하고, 기존 주력산업 경쟁력을 높이고 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 [AI+X] 플래그십 프로젝트를 추진한바 있으며, 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련하였고 2023년 9월에는 청와대 영빈관에서 진행된 초거대 AI 출정선언 행사를 통해 지원 계획등을 발표했습니다.

2022년 11월말 OpenAI의 챗GPT 발표 이후, 전 세계는 물론 우리나라에서도 생성형 AI가 중요한 이슈로 부상하고 있습니다. 특히, 정부 부처들이 업무 효율성 개선과 업무 부담 감소를 위해 다양한 기술 도입을 적극 검토하고 있는 가운데, 보고서 작성 업무에 상당한 시간과 노력이 소요되는 문제를 해결하기 위한 대안으로 생성형 인공지능(AI)의 활용을 지시한 바 있으며, 정부의 추진 계획에 따라 공공기관뿐만 아니라 민간부문에서도 산업구조 고도화를 위한 AI기술 도입 수요가 크게 늘어날 것으로 전망되어 당사는 AI기술 도입 및 활용도가 높은 분야와 생성AI를 활용한 서비스 등에 우선순위를 두고 AI기술 제품과 서비스로 시장점유율을 확대해 나가는 전략을 추진하고 있습니다.

(2) 규제 환경
정부는 AI의 개인정보 오남용을 막고 개인정보보호를 강화하기 위해 개인정보보호법을 개정하였습니다. 개인정보보호법의 주요 개정내용은 다음과 같습니다.

○ 드론, 자율주행차 등 '이동형 영상정보처리기기'를 통한 개인영상정보 촬영을 원칙적으로 제한하되, 촬영사실을 표시했음에도 거부의사를 밝히지 않은 경우 예외적으로 허용

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스의 부작용을 줄이기 위해 ‘콘텐츠 추천 등 맞춤형 서비스’가 정보주체에게 법적인 영향을 주는 경우 이의제기 및 설명을 요구할 수 있는 권한을 신설

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 쉽게 인식할 수 있도록 알릴 의무 신설

당사는 개인정보 보호법을 준수하여 AI기술제품을 통한 추천서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 인식할 수 있도록 알리는 장치를 마련하여 ‘표준 제품 품질인증 프로세스’에 반영하여 점검하고 제품 릴리즈를 하는 등 개인정보 보호활동을 이행해 나가고 있습니다.

다. 외부 기관의 상장 기술 평가 내역

당사는 2021년 08월 24일 한국거래소에 기술성장기업용 기술성 평가를 신청하였으며, 2021년 9월과 10월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 한국기업데이터 및 나이스디앤비의 기술평가와 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2021년 11월에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 한국기업데이터는 'AA', 나이스디앤비는 'A'입니다.

라. 산업의 현황

(1) 산업의 특성

인공지능은 미래를 바꿀 핵심기술로 산업 전반에서 각광을 받고 있습니다. 기업들은 AI적용을 통해 고부가가치 업무에 집중함으로써 생산성의 혁신을 경험하고 있습니다. 뿐만 아니라 복잡한 현상의 데이터 속에서 인사이트를 발굴하고 신속한 의사결정과 미래예측 등에 AI가 활용되어 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다.

"국내 인공지능 시장은 선도기업을 주축으로 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상을 보임에 따라 향후 5년 간 괄목할만한 성장을 보일 것으로 전망됩니다."

인공지능 산업의 특징은 ▣ 성장기 초기에 위치한 산업 ▣ 진입장벽이 높은 사업 ▣ 기술집약적 산업이라는 점을 꼽을 수 있습니다.

인공지능솔루션 수요는 디지털전환 가속화에 의해 성장이 촉진되고, GPU 등 AI프로세서의 가격 급등과 같은 요인에 의해서 성장이 억제됩니다.

▣ 성장 촉진요인:
 - 디지털전환 가속, 기업체 수 증가, CCTV 및 드론 보급률 증가, 생성AI 확대

▣ 성장 억제요인:
 - GPU 등 AI프로세서의 가격 상승, 개인정보보호 강화 및 윤리 보안 이슈, 전문인력 부족

가) 성장 촉진요인

1) 디지털전환 가속

최근에는 디지털 전환을 넘어 AI 전환이 트렌드로 등장함에 따라,  기업, 정부, 그리고 일상생활에서 인공지능의 활용도가 지속적으로 증가하고 있습니다. 미국의 Mckinsey 설문조사에 따르면 2022년 현재 조사 대상 조직의 50%가 적어도 하나의 비즈니스 단위 또는 기능면 에서 AI기술을 채택했다고 응답하였으며, 지난 2017년 20% 대비 5년동안 급속도로 증가하였습니다.

인공지능 기술 채택에 관한 설문조사

2022년 기능별로 가장 일반적으로 채택된 AI 기술 사례는, (1)서비스 운영 최적화(24%), (2)AI 기반 제품생성(20%), (3)고객세분화 (19%), (4)고객서비스분석(19%), (5)AI 기반 제품 향상(19%)순이였으며,

인공지능 기능별 일반적 채택 사례

아래 표에서 처럼 하이테크/통신, 금융 서비스 및 비즈니스, 법률 및 전문 분야에서 로보틱스자동화(RPA)의 AI 기술을 가장 많이 활용 하였으며, 모든 산업에서 가장 많이 내장된 AI 기술은 (1)RPA(39%), (2)컴퓨터 비전(34%), (3)자연어 텍스트 이해(33%) 및 가상 에이전트(33%)순으로 나타났습니다.

인공지능 기술 산업 영역별 내장된 AI기술

2) 기업체 수의 증가

중소벤처기업부의 통계에 따르면 인공지능솔루션 수요자인 기업체수가 증가 추세이며 특히 선행 도입처인 대기업의 수가 증가세를 보이고 있어서 인공지능솔루션 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.

3) CCTV 및 드론 보급률 증가

- CCTV 보급률 증가

컴퓨터비전 분야의 수요 촉진요인인 CCTV보급률을 공공기관의 보급률을 통해서 살펴보면 지속적으로 성장하는 추세를 보이고 있습니다.

- 드론 산업의 발전

2022년 국토교통부의 드론 산업 실태조사에 따르면, 국내 드론 산업은 2021년 기준으로 약 8,406억 원 규모에 달하며, 이 중 58%가 다양한 활용 분야에 속해 있습니다(약 4,887억 원). 활용분야의 드론은 이전까지 주로 농업 방제(40%), 촬영 및 레저(28%), 측량 및 탐사(17%), 교육(12%) 등의 분야에서 사용되었습니다. 그러나 초거대 인공지능, 센서 이미징, 통신 기술 등의 발전으로 드론 기술은 이제 단순한 활용을 넘어 치안, 방재, 국방, 자율 임무 수행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 개발로 인해 확장 결합 되고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 드론 산업 및 AI 산업의 성장을 가속화하는 주요 요인 중 하나로 작용하고 있습니다.

국내 드론 산업 및 사업체 현황

나) 성장 억제요인

1) GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승,

성장 억제요인으로 지목된 GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승은 복합적인 요인들에 의해 발생합니다. 초기에는 암호화폐 채굴 붐으로 인한 GPU 가격의 급등이 주요 원인이었습니다. 이후 가격이 안정화되는 듯했으나, 챗 GPT 출시 이후 AI 학습을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 GPU에 대한 수요가 급증하면서 다시금 수급 문제가 발생하였습니다. 이러한 상황은 AI 연구개발에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원의 확보를 어렵게 만들어, 자본력이 부족한 AI 기업의 성장 장애 요소로 작용하고 있습니다.

하지만, 새로운 GPU의 출시일별 FP32(단정밀도)의 성능이 빠르게 증가 함에 따라, 미화 달러당 FLOP/S 측면에서 GPU성능의 추세를 고려하였을때, 2022년은 2021년 대비 1.4배, 2003년 대비 5600배로 1.5년 마다 2배의 실적을 보이고 있으며 이는, 점점 더 큰 학습 실행을 촉진하고 대규모 AI 모델의 확장을 장려하고 있으며 촉진요인으로서 작용중입니다.

미화 달러당 FP32 성능

대규모 언어 모델은 점점 더 크고 많은 데이터와 파라미터로 인해 학습과 추론에 드는 비용이 상승하고 있습니다. 이에 대한 대응의 일환으로 상대적으로 가격이 낮고 빠르게 구축할 수 있는 라마와 같은 소형언어모델(sLLM) 또한 발표되고 있습니다. 라마는 매개변수가 70억~650억개로, 슈퍼컴퓨터를 사용하지 않아도 언어모델 학습이 가능해서 비용과 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 특정 분야에서는 미세조정과 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM에 준하는 성능을 보여주는 것도 장점으로, B2B와 같은 특정 도메인에 적합한 것으로 알려져 있습니다.

2023년 2월 24일 메타의 LLM '라마'의 출시로 인해 sLLM의 관심이 증가하였으며, 이러한 소형 언어 모델은 기업 맞춤형으로 적합할 것으로 예상됩니다. 이는 고성능서버의 높은가격에도 불구하고, 대규모 언어 모델 학습에 영향력을 발휘할 수 있음을 시사합니다. 이러한 발전은 기존의 대규모 언어 모델에 대한 접근 방식과 학습 방법에 변화를 가져오고 있으며, 다양한 방법론들이 출시되고 있습니다.

다) 경기변동의 특성 및 계절성

당사 매출은 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 제품매출의 경우 공공사업의 종료시기가 4분기에 집중되어 있는 특성이 있기 때문이고, 서비스매출의 경우 공공기관의 차년도 사업 선정이 연말에 일어나는 특성이 있기 때문입니다.

(2) 경쟁상황 등 시장여건

(가) 목표시장

당사는 인공지능 산업 내에서 주력 분야인 Text AI 및 Vision AI 기술을 중심으로 한  시장을 목표로 설정하고 있습니다. 특히 AI 기술 활용도가 높은 산업 및 업무 분야를 우선적으로 고려하여 시장 점유율을 확대할 방침입니다.

인공지능 기술 산업 영역별 내장된 AI기술

촉진 요인에서 언급된 산업 분야에서 가장 활발히 사용되고 있는 AI 기술인 RPA(39%), 컴퓨터 비전(34%), 자연어 처리(33%) 시장에 저희가 보유한 AI 기술을 활용함으로써, 고객의 Pain Point를 해결하고, 그들의 Needs를 충족시키는 제품과 서비스를 제공하여 세부 목표 시장을 공략 하겠습니다.

AI 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사_응답결과

또한, 2024년 3월 소프트웨어 정책 연구소의 조사에 따르면 중소기업에서 인공지능 기술의 '활용성', '수용 의향', '유용성' 등이 높게 평가되어, 정부나 공공기관, 대기업은 물론 중견 및 중소기업에서도 AI를 활용하고자 하기 때문에 당사가 주력하는 AI 목표 시장의 확대 가능성을 예상 할 수 있습니다.

20여 년간 고객들에게 신뢰와 사랑을 받아온 Text AI 기반의 검색 및 분석, 챗봇 제품에 생성형 AI와 같은 진보된 기술을 통합하여 제품 경쟁력을 강화하고 시장 기대를 뛰어넘는 성과를 창출하겠습니다.

또한, 13개국 언어를 실시간으로 인식하고 처리할 수 있는 인공지능 동시통역 솔루션이 탑재된 '외국어 동시 대화 시스템[챗봇+]'을 출시하여, 백화점, 지자체, 외국인과의 원활한 소통이 필요한 다양한 분야로의 확대중이며, 보고서 초안생성에 특화된 코난 LLM을 통해 B2G(기업 대 정부) 및 B2B(기업 대 기업) 시장을 중심으로 자사의 LLM 판매를 통한 신규 매출 창출에 집중하고 있습니다.

한편, 비전 AI 제품인 코난와처를 활용해 국방, 공공 안전, 재난 관리 등의 분야에서 이상 상황 감지 및 대응 시장을 목표로 확대할 예정입니다. 또한, 챗봇 제품에 '코난 리스너', '코난 보이스'와 같은 음성 인식 및 생성형 AI 기술을 융합, AICC 시장 등으로의 확장도 진행중입니다.

'코난 디지털 트윈 프레임워크'를 기반으로 한 '코난 AI Pilot', '코난 PHM' 등의 프로젝트도 추진 중입니다. 이를 통해 텍스트 및 비전 AI 분야에서의 시장 점유율 확대를 목표로 하고 있습니다.

(나) 경쟁상황

인공지능솔루션은 데이터와 AI기술을 접목해 다양한 산업분야에서 제품과 서비스로 상용화되고 있습니다. 세계인공지능 시장에서는 구글, 페이스북, 마이크로소프트, OpenAI와 같은 빅테크기업들이 경쟁하고 있고, 국내에서는 네이버, 카카오, SKT, KT 등 통신/포털 대기업을 한축으로, 각각 특화분야에 참여하고 있는 중소규모의 인공지능솔루션 전문업체들이 시장에 참여하여 경쟁하고 있습니다.

OpenAI의 챗GPT 3.5 발표를 계기로, 이 분야에서도 경쟁이 가열되고 있는 상황입니다. 대형 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하거나 개선할 수 있는 능력을 가지고 있어, 기존의 인공지능 기술을 보완하고 확장할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 급속한 발전에 따라, 기존 시장 참여자뿐만 아니라 중소규모의 새로운 스타트업들과 연구기관들도 이 분야에 진출하고 있으며, 시장 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상됩니다.

(다) 시장 점유율

당사의 매출은 주로 국내 시장에 기반을 두고 있으며, 2022년에는 공공기관 매출이 전체 매출의 64.1%를 차지했으며, 코난서치를 통한 매출이 약 55%였습니다. 이 데이터를 바탕으로, 조달청 나라장터를 기준으로 한 "공공기관 검색엔진 라이센스 매출액"에 따라 시장 점유율을 추정해왔습니다. 하지만 2022년 11월 챗 GPT의 출시와 함께 시장 상황이 크게 변화하면서, AI Text, AI Video를 포함한 다양한 특화 솔루션이 등장했습니다. 이에 따라 2023년에는 민간 부분의 증대에 힘입어 공공기관 매출 비중이 51.37%로 감소했으며, 다른 제품의 매출이 증가하면서 코난서치가 매출액에서 차지하는 비중 또한 약 32%로 감소하였습니다.

이러한 변화로 인해 검색엔진 라이센스 매출액을 기반으로만 시장 점유율을 추정하는 것이 어려워졌으며, 상장사들이 운영하는 산업 범위가 확장되고, 매출 구조가 다양화되면서, 단순한 제품 판매가 아닌 일부 특화 솔루션등의 매출 부분의 가중치와 같은 산정 기준에 따라 변화하기 때문에 점유율 추정에 어려움이 있습니다.

마. 신규사업

성장률이 높게 전망되는 분야로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

※ 용어의 정리

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

요약재무정보는 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다. (소규모기업 해당)

2. 연결재무제표

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 보고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 재무제표

4-1. 재무상태표

4-2. 포괄손익계산서

4-3. 자본변동표

4-4. 현금흐름표

5. 재무제표 주석

1. 회사의 개요

주식회사 코난테크놀로지(이하 "회사"라 함)는 1999년 4월에 설립되어, 소프트웨어(디지탈아카이브시스템, 정보검색시스템, 동의어사전, 검색솔루션, 미디어자산관리솔루션)개발, 공급 등 응용소프트웨어 개발 및 공급 등을 주요 영업으로 하고 있습니다.당기말 현재 서울특별시 서초구 강남대로 327에 본사를 두고 있습니다.

당사는 2022년 7월 7일 대한민국 코스닥 시장에 상장하였습니다.

회사의 당분기말 현재 납입 자본금은 5,711백만원(전기말: 5,711백만원)이며 주주현황은 다음과 같습니다.

2. 중요한 회계정책

다음은 재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성기준

분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 분기재무제표는 보고기간말 현재 유효한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었으며, 분기재무제표를 작성하기 위하여 채택하 중요한 회계정책은 별도의 언급이 없는 한 전기 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일하게 적용되었습니다.

재무제표는 다음을 제외하고는 역사적 원가에 기초하여 작성하였습니다.
- 특정 금융자산과 금융부채(파생상품 포함)
- 확정급여제도

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

(1) 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서  및 해석서

회사가 2024년 1월 1일 이후 개시하는 회계기간부터 적용한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(가) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류, 약정사항이 있는 비유동부채

보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습 니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 또한, 기업이 보고기간말 후에 준수해야하는 약정은 보고기간말에 해당 부채의 분류에 영향을 미치지 않으며, 보고기간 이후 12개월 이내 약정사항을 준수해야하는 부채가 보고기간말 현재 비유동부채로 분류된 경우 보고기간 이후 12개월 이내 부채가 상환될 수 있는 위험에 관한 정보를 공시해야 합니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(나) 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 공급자금융약정에 대한 정보 공시

공급자금융약정을 적용하는 경우, 재무제표이용자가 공급자금융약정이 기업의 부채와 현금흐름 그리고 유동성위험 익스포저에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 공급자금융약정에 대한 정보를 공시해야 합니다. 이 개정내용을 최초로 적용하는 회계연도 내 중간보고기간에는 해당 내용을 공시할 필요가 없다는 경과규정에 따라 중간재무제표에 미치는 영향이 없습니다.

(다) 기업회계기준서 제1116호 ‘리스’ 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채

판매후리스에서 생기는 리스부채를 후속적으로 측정할 때 판매자-리스이용자가 보유하는 사용권 관련 손익을 인식하지 않는 방식으로 리스료나 수정리스료를 산정합니다. 해당 기준서의 제정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(라) 기업회계기준서 제1001호 ‘재무제표 표시’ 개정 - '가상자산 공시’

가상자산을 보유하는 경우, 가상자산을 고객을 대신하여 보유하는 경우, 가상자산을 발행한 경우의 추가 공시사항을 규정하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

당분기말 현재 제정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 아니하였고, 회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기업회계기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(가) 기업회계기준서 제1021호 ‘환율변동효과’와 기업회계기준서 제1101호 ‘한국채택국제회계기준의 최초채택’ 개정 - 교환가능성 결여

통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 동 개정사항은 2025 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 미치는 중요한 영행은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

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.

회사는 영업위험에 대한 익스포저를 검토하였으나 당분기말 현재 회사의 재무실적이나 재무상태에 영향을 미칠 수 있는 위험은 식별되지 않았습니다. 회사는 기존 차입금의 약정사항을 충족할 수 있도록 충분한 자금여력을 보유하고 있으며, 영업활동과 지속적인 투자를 뒷받침할 충분한 운전자본 및 자금조달약정을 통한 미사용 자금한도를 보유하고 있습니다.

분기재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 재무위험관리

회사가 노출되어 있는 재무위험 및 이러한 위험이 회사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

위험관리는 회사에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 경영진은 신용위험,유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책뿐 아니라, 전반적인위험관리에 대한 문서화된 정책을 검토한 후 승인합니다.

4.1.1 시장위험

(1) 외환위험

회사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 회사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 이자율 위험
 

회사의 이자율 위험은 주로 변동금리부 조건의 장기 차입금에서 발생하는 현금흐름 이자율 위험입니다. 회사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.

이를 위해 회사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화, 고금리 조건 및 단기 차입금 비중 축소, 정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다.

당분기 및 전분기 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율 1% 변동이 세전손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

4.1.2 신용 위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.

회사는 은행 및 금융기관의 경우 A 신용등급 이상과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다.
 

회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

· 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

· 용역 제공에 따른 계약자산

· 상각후원가로 측정하는 기타금융자산

현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

4.1.3 유동성 위험

회사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.

당분기말과 전기말 현재 주요 금융부채의 명목가액에 대한 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.

(1) 당분기말

(2) 전기말

4.2 자본위험 관리

회사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 회사는 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다.

회사는 산업내 다른 기업과 일관되게 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다.

한편, 당분기말과 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다.

5. 사용제한금융상품

당분기말과 전기말 현재 사용이 제한된 금융상품은 다음과 같습니다.

(*1) 특정 국책연구개발과제를 수행하기 위한 목적에만 사용이 가능합니다.

6. 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산

당분기말과 전기말 현재 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산은 다음과 같습니다.

7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산

당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

8. 금융상품 공정가치

(1) 당분기말과 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

기타포괄손익-공정가치측정금융자산을 제외하고는 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치에 해당합니다.

(2) 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 항목은 공정가치 서열체계에 따라 구분하며, 정의된 수준들은 다음과 같습니다.
- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의(조정하지 않은)공시가격(수준1)
- 수준1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수있는 투입변수(수준2)
- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수(수준3)

공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

회사는 금융상품의 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜에 인식합니다.

당분기 및 전분기 중  공정가치 서열체계의 수준 간 이동은 없습니다.

(4) 가치평가기법 및 투입변수
 
회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치측정치, 비반복적인 공정가치측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

9. 범주별 금융상품

(1) 금융자산

당분기말과 전기말 현재 금융자산의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

2) 전기말

(2) 금융부채

당분기말과 전기말 현재 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

(3) 금융상품의 범주별 손익

당분기 및 전분기 중 금융상품별 범주별 손익은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

10. 유형자산

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

1) 당분기말

2) 전기말

(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

(3) 당분기 중 발생한 감가상각비는 1,000,375천원이고 매출원가와 판관비에 각각 5,633천원, 994,742천원 포함되어 있습니다. 한편 전분기 중 발생한 감가상각비는 296,764천원이고 매출원가와 판관비에 각각 6,212천원, 290,552천원 포함되어 있습니다.

(4) 당분기 및 전분기 중 유형자산 관련 정부보조금 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

11. 리스

(1) 재무상태표에 인식된 금액

당분기말과 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

1)사용권자산

당분기 및 전분기 중 증가된 사용권자산은 각각 302백만원과 1,474백만원 입니다.

2)리스부채

(2) 손익계산서에 인식된 금액

당분기 및 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당분기 맟 전분기 중 리스의 총 현금흐름 유출은 각각 535백만원과 225백만원입니다.

12. 무형자산

(1) 당분기말과 전기말 현재 무형자산의 장부금액 구성내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

2) 전기말

(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

(3) 당분기 및 전분기 중 무형자산 관련 정부보조금 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전분기

(4) 당분기 및 전분기 중 연구 및 개발과 관련하여 인식한 비용은 각각 1,639,349천원과 1,190,805천원입니다.

13. 기타유동부채

(1) 당분기말과 전기말 현재 기타유동부채 내역은 다음과 같습니다.

14. 순확정급여부채

(1) 당사는 전기 중 확정급여제도를 적용한 인원의 퇴직금 제도를 확정기여제도로 변경함에 따라 당기말 현재 순확정급여부채는 없습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는다음과 같습니다.

(3) 당분기 및 전분기 중 확정급여채무의 변동 내역은 다음과 같습니다.

(4) 기타장단기종업원급여부채 금액은 다음과 같습니다.

기타장단기종업권급여부채는 장기근속종업원에게 근속기간에 따라 지급하는 근속포상금이 포함되어 있습니다.

(5) 당분기 및 전분기 중 손익계산서에 반영된 확정기여제도 관련 퇴직급여는 다음과같습니다.

15. 복구충당부채

당분기 및 전분기 중 복구충당부채의 내역 및 변동내역은 다음과 같습니다.

복구충당부채는 당분기말 및 전기말 현재 존속하는 임차 사무실의 미래 예상 복구비용의 최선 추정치를 적절한 할인율로 할인한 현재가치입니다. 상기 복구충당부채는 개별 임차계약 시점에 계상되며, 종료시점에 환입됩니다.

16. 자 본

(1) 당분기말과 전기말 현재 발행한 주식의 총수, 1주당 액면금액 및 자본금 내역은 다음과 같습니다.

(2) 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역

당분기 및 전기 중 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

2) 전기

(3) 당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

(4) 당분기말과 전기말 현재 기타자본구성요소의 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당분기말과 전기말 현재 결손금의 내역은 다음과 같습니다.

17. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채

(1) 당분기 및 전분기 중 회사가 인식한 영업수익은 전액 고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

회사는 다음의 주요 부문에서 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다. 회사의 대부분의 매출은 국내에서 발생하며, 외부고객으로부터의 수익으로 보고기간종료일 현재 보고부문은 AI부문, CS부문 등 6개 부문으로 이루어져 있습니다.

1) 당분기