분 기 보 고 서

                                   (제 21 기)

【 대표이사 등의 확인 】

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I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

"회사의 개요는 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

2. 회사의 연혁

"회사의 연혁은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

3. 자본금 변동사항

"자본금 변동사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

4. 주식의 총수 등

"주식의 총수 등은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

5. 정관에 관한 사항

"정관에 관한 사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 필요한 용어에 대한 참고 해설은 다음과 같습니다.

나. 사업개요  

회사는 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI 및
CI 분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다.  

* AI: Artificial Intelligence / BI: Business Intelligence / CI: Collaboration Intelligence

2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 Big Data  처리 및 고급 인공지능 모델링을 통한 첨단 분석 예측 분야로
사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 Big Data엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다.

2019년 부터는 AI와 당사가 자체 개발한 SW로봇을 활용한 코딩 자동화 기술 기반의
Low Code 업무시스템 구축 사업에 진출하여 SI 사업의 첨단 효율화를 선도하면서 성공적으로 사업 영역을 넓혀가고 있습니다.

최근에는 글로벌 시장에서 가장 주목받고 있는 생성형 AI 분야를 미래 성장 전략 사업으로 정하고 회사가 가장 큰 경쟁력을 가지고 있는 데이터 분석 분야에 특화된 생성형 AI 기반 데이터 분석 솔루션과 자체 개발한 LLM(Large-language Model)엔진까지 탑재한 플랫폼 제품을 국내 최초로 출시, 다수의 계약까지 완료하면서 순조롭게 사업을 추진하고 있으며 앞으로도 AI 분야의 성공적 사업 확장을 위하여 전사적 역량을 집중하면서 회사의 새로운 도약의 전기를 맞이하고 있습니다.

다. 주요 사업영역

2. 주요 제품 및 서비스

가.  주요 제품 등의 매출 현황

나. 주요 제품등의 현황

다. 제품의 특성

1) G-MATRIX
Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진(MX-7B, 14B, 70B)과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다.

가) 주요 특징

(1) 자연어 기반 대화형 UI 적용: 일상적으로 사용하는 자연어 기반으로 대화형 형태의 UI를 적용함으로써 사용자가 사용법을 쉽고 빠르게 이해하고 사용할 수 있도록 제공합니다.

(2) 직관적 시각화 제공: 사용자의 요청에 대하여 기존 Text 형태의 답변 형태가 아닌 조회된 데이터를 분석할 수 있는 최적화된 형태의 분석 화면, 시각화 화면을 제공하여 매우 직관적인 insight를 제공합니다.

(3) AI를 통한 최적의 추천 예제 방식 적용: 사용자 질의에 대한 정확도를 AI가 판단하여, 최적의 데이터 조회를 위한 질문의 형태를 추천하고 지속적으로 추천 질문에 대한 업그레이드까지 지원하여 기존 생성형 AI와 차별화된 UI를 제공합니다.

G-MATRIX 작동예시1

G-MATRIX 작동예시2

G-MATRIX 작동예시3

나) 제품의 구성 및 적용 기술

(1) LLM(Large language model): Foundation model 기반의 전용 7B LLM이 사용자가 입력한 자연어 질문을 이해하고 분석하여 JSON을 생성해 줍니다.

(2) Coding 생성 AI: JSON 데이터를 기반으로 SQL 쿼리를 생성합니다. 이때 작성된 쿼리는 사용자가 원하는 데이터를 데이터베이스에서 추출하기 위해 작성됩니다.

(3) 데이터베이스 인터페이스: 다양한 데이터베이스(DB)와 상호작용하여 데이터를 추출해 줍니다.

(4) 결과 처리 및 시각화 도구: 추출된 데이터를 사용자가 이해할 수 있는 형태로 변환하고 시각화 해줍니다.

(5) Self-BI 도구: 제시된 답변을 바탕으로 사용자가 직접 분석에 필요한 컬럼과 조건을 변경하여 결과를 생성할 수 있습니다.

(6) Security Module: DB 접근에서부터 보고서 공유까지 시스템 전반적으로 필요한 사용자 권한 관리, 데이터 암호화 및 보안, 사용Log 관리, 시스템 자원관리 등 보안 기능들을 통합 적용, 관리할 수 있습니다.

G-MATRIX 제품구조

다) 제품의 처리 프로세스

(1) 요구사항 입력: 사용자가 자연어로 대화창에 질문을 입력하면 G-MATRIX가 이를 LLM에 전달합니다.

(2) 자연어 처리 및 이해: LLM은 입력된 질문을 분석하고 이해하여 필요한 정보를 생성합니다.

(3) JSON 생성: LLM이 생성한 정보를 바탕으로 JSON을 자동 생성합니다.

(4) SQL 생성: JSON 데이터를 바탕으로, 데이터베이스 질의를 위한 SQL 쿼리를 자동 생성합니다.

(5) 데이터베이스 연동: 만들어진 SQL 쿼리를 데이터베이스에서 실행하여, 필요한 데이터를 추출합니다.

(6) 추출 결과 제시 및 시각화: 추출된 데이터를 사용자가 원하는 형태로 가공, 분석하고 필요에 따라 시각화하여 결과를 보여주는 보고서를 제공합니다.

제품 아키텍처

라) 사업진행 현황

당사는 국내 주요 대기업과 중견기업, 공공 기관 및 각종 금융기관과 생성형 AI 기반의 데이터 분석 솔루션 도입을 위한 수주 활동을 적극 추진하고 있으며 일차적인 결과로 2024년 5월 생성형 AI 기반 데이터분석솔루션으로는 국내 최초로  G-MATRIX 공급계약을 연이어 체결하는 성과를 이루기도 하였습니다.

현재 본사 영업조직과 파트너 네트워크를 통한 고객 직접 영업활동 외에도 국내외 전시회 및 세미나 참가 및 홍보 매체를 통한 마케팅을 강화하고 있으며 다수의 국내 주요 기업들과 정부부처, 은행권 고객들과 제품 도입을 위한 PoC(Proof of Concept)프로젝트를 포함한 구체적 협의 절차를 진행하고 있어 G-MATRIX 관련 수주가 순조롭게 이어질 것으로 예상하고 있습니다.

2) AUD플랫폼

가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼

지금까지 업무 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입 비용 및 유지 보수의 어려움이 존재했습니다.

시스템 개발의 어려움

하지만 당사 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹 포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석 시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다.

AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력

나) 전체 개발 프로세스 로우코드 코딩 자동화 기술

일부 업체들이 로우 코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우 코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우 코드 개발 기능을 제공합니다.

또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급 개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급 개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹 화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다.

엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)

다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화

AUD플랫폼의 Excel 자동화 기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 당사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다.

라) 기술지원 및 유지보수 용이

AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술 지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다.

3) M4PLAN

M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S&OP에 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다.

M4PLAN 제품 Key Value

M4PLAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석 편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.

가) 국내 최고 수준의 전문인력  

당사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고 수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다.

나) 당사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지  

국내 최고 수준인 당사의 BI솔루션과 AI 엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다.

다) Low-code을 기반으로 한 사용성  

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측 모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다.

라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유  

삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다.

라. 주요 제품 등의 가격변동 추이

당사의 제품 가격은 시간의 경과와 상관없이 고객사의 사용자 수 또는 업무 규모 등에 따라 변화합니다. 또한 고객의 요구에 맞추어 맞춤 설계하는 경우도 있기에 가격변동 추이를 산출하기 어렵습니다. 또한 서비스에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품별 단가를 기재하지 않았습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 주요 원재료 등에 관한 사항
(1) 주요 원재료 매입 현황

당사가 영위하는 소프트웨어 개발 및 공급업은 일반 제조업과 달리 원재료, 부재료, 저장품 등의 매입이 존재하지 않으며, 당사가 속한 업종 특성상 외주용역비가 발생하고 있습니다. 이러한 외주용역비는 특정업체 위주가 아닌 다양한 업체를 통해 발생하고 있으며, 매출액 대비 외주용역비 비중은 아래와 같습니다.

(2) 원재료 등의 제품별 비중
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다.

(3) 원재료 가격변동추이
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다.

나. 생산 및 설비에 관한 사항
(1) 생산능력 및 생산실적
당사는 소프트웨어를 개발하여 공급하고, 고객의 요청에 따라 커스터마이징하여 제공하는 것을 주요 사업영역으로 영위하고 있으므로 일반적인 제조업체의 생산능력과 생산실적 산출이 불가능합니다.

(2) 생산설비에 관한 사항
당사는 사업의 특성상 별도의 생산공장을 보유하고 있지 않으며, 모든 제품의 설치와 제품을 바탕으로 한 정보시스템 환경의 구축은 고객사에서 이루어지므로 해당 내역을 기재하지 않았습니다.

(3) 제품별 생산공정도
당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하고 있으며, 그에 따라 생산 및 생산설비에 관하여 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가.  주요 제품 등의 매출 현황

나. 판매경로와 방법
(가) 판매조직

당사는 자체적인 영업 조직, 서비스 수행 조직 및 기술 지원 조직을 갖추고 있습니다. 당사의 제품 특성상 계약 후 제품 공급 시 고객사가 효과적으로 제품을 활용할 수 있도록 시스템을 구축하는 서비스를 같이 제공하는 경우가 많습니다. 또한 제품에 대한 기술 지원 조직 및 체계를 갖추어 고객이 안정적으로 제품을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.  

- 조직도

25년1q조직도
25년1q조직도.pdf

(나) 판매 경로

당사의 판매경로는 직접판매, 간접판매 및 해외 판매 등이 있습니다. 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 현재 간접판매 비중은 매년 중가하고 있으며, 장기적으로 직접판매보다는 파트너사를 통한 간접판매 비중이 더 늘어날 것으로 예상하고 있습니다.

(다) 판매 전략
당사의 AUD플랫폼은 고객사의 요구사항을 하나의 솔루션으로 다양한 기능을 제공하는 Low-code 개발 플랫폼 기반의 All-In-One 솔루션입니다. 기존 기업에서 요구되는 BI/OLAP 분석, 대시보드 시각화, 통합 UI/UX개발, Reporting 및 Excel 자동화 기능을 하나의 툴에서 제공함으로써 고객의 개발 비용 및 운영 비용을 절감하여 효율적인 기업 운영을 지원합니다.

당사의 주요한 판매전략은 파트너 에코시스템 구축, 클라우드 사업 확장, 공공시장 시장 확대 및 해외사업 강화를 통하여 매출을 늘리고 확고한 성장세를 유지하는 것으로 요약할 수 있습니다.

(1) 시장 선점과 초격차를 통한 생성형 AI 시장 선도

Open AI의 Chat GPT 발표 이후 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI에 대한 다양한 시도와 적용 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 당사는 이러한 시장의 성장 가능성을 확신하고 제품 개발 착수하여 2023년 7월 생성형 AI 기반 DB의 데이터 분석 솔루션 G-MATRIX를 개발 완료 하였고 2024년 5월에는 국내 최초로 생성형AI 을 기반으로 하는 분석 시스템 구축 계약을 비롯한 다수의 AI프로젝트를 수주하면서 국내 생성형AI 기반 데이터분석 시장을 선점하고 있습니다. 당사는 현재 시장 독점적 위치에 만족하지 않고 향후 경쟁업체 출현에 대비하며 시장 선도업체의 위치를 더욱 공고히 하기 위하여 현재 수행중인 프로젝트들을 성공적으로 완료하여 고객 신뢰도를 배가시키고 빠르게 발전하고 있는 AI 기술과 고객 Needs를 반영하는 신속한 제품 고도화 및 업그레이드를 통한 제품 초격차를 강화함으로써 경쟁업체와 차별화하면서 시장을 지속적으로 선도할 수 있도록 하고 있습니다.

(2) 기업의 DT/DX 표준 솔루션 도약  

가속화되고 있는 기업의 디지털 트랜스포매이션(디지털전환, DT/DX) 요구사항을 수행하기에 적합한 도구로써 당사 주력 제품중 하나인 AUD플랫폼에 대한 관심이 급성장을 하고 있습니다. DX/DT는 빠르게 변화하는 외부 경영 환경에 효과적으로 대응하기 위해서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 활용하여 신속하게 대응하고 전통적인 운영방식과 서비스를 혁신하는 경영방식을 의미합니다.

AUD플랫폼은 기업의 데이터 분석 및 활용을 통한 비즈니스 모델 및 프로세스 개선에 최적화된 Low-code 솔루션으로, 빠른 효과와 대응을 요구하는 DT/DX 구현에 매우 효과적인 솔루션이어서 장기적으로 DT/DX 수행에 필수적인 표준 UI/UX솔루션으로 성장을 예상합니다. 현재 당사는 DX/DT 수요가 급증하는 주요 대기업그룹 중에서 우선적으로 이미 당사품을 사용 중인 기존 대기업 고객에 대하여 AUD플랫폼이 DT/DX 표준솔루션으로 지정될 수 있도록 확실한 제품의 비교 경쟁력과 성공사례를 통한 영업 전략을 추진하고 있습니다.

(3) 글로벌 표준 Low-code 플랫폼 성장  

Low-code/노코드 플랫폼은 복잡한 코딩과정을 단순화/최소화하여 SW를 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 개발환경을 제공합니다. Low-code/노코드는 이미 거스를 수 없는 세계적인 기술 트렌드이며, 글로벌 기업의 절반 이상에서 전략적 애플리케이션 플랫폼으로 사용될 것이라고 전문가들은 예상하고 있습니다. 특히 소프트웨어 개발 인력이 크게 부족한 상황을 해결할 수 있는 유일한 대안으로 Low-code/노코드가 국내외 시장의 주목을 받고 있습니다. 당사의 Low-code솔루션인 AUD플랫폼은 국내 Low-code/노코드 시장을 선도하는 제품으로 시장의 주목을 받고 있습니다.

(4) 클라우드 비즈니스 강화  

최근 업계의 IT환경의 대세로 자리잡은 클라우드 영업 강화를 통하여 PaaS/SaaS 비즈니스 전개 예정입니다. 기업은 클라우드 환경을 디지털 혁신을 위한 고도의 전략적인 IT플랫폼으로 보고 있으며, 디지털 서비스 경쟁이 가열됨에 따라 클라우드 공급업체들은 더욱 높은 수준의 기능 및 서비스를 제공해야 하는 상황에 놓여있습니다. 이에 당사는 클라우드 서비스 공급업체들(CSP, mcP)과의 협업을 통하여 클라우드 비즈니스를 확장하여 3년 이내 클라우드 서비스 공급업체가 제공하는 표준 솔루션의 하나로 자리매김하면서 성장 할 수 있을 것으로 예상합니다.

(5) 파트너 에코 시스템 구축 강화  

당사는 성장을 가속화하기 위하여 자체 영업조직을 통한 직접 판매만으로 한계가 있다고 판단하고 파트너를 통한 간접판매 비중을 높이는데 노력하고 있습니다. 이를 위하여 파트너사업본부 조직을 신설하고 신규 파트너사를 발굴하는 등의 파트너 에코시스템 구축 중입니다.

파트너 에코시스템을 구축하고 확장하기 위하여 대기업 SI 계열사(삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등)의 빅데이터, DT 조직과의 협력강화, 특화된 시장에서의 주요 중대형 SI사업자(금융, 바이오, 유통 등), 공공시장에서의 영업/기술파트너 및 지방거점의 SI사 등과의 협업 및 파트너 계약을 체결하고 있습니다.

(6) 정부공공기관 표준 솔루션화

2020년 조달청 나라장터에 제3자단가 수의계약 소프트웨어로 최초 등록하여, 2021년 5건 4.9억원에서 2022년도 15건 20.3억원의 수주를 통하여 성장성을 확인하였습니다. 디지털 트랜스포메이션이 기업에서 점차 정부공공 부문으로 확산되고 있는 상황이어서 정부공공 시장에서 보다 견고한 성장세를 지속할 것으로 예상됩니다. 장기적으로 당사 솔루션이 정부공공기관의 UI/UX 표준 솔루션으로 자리잡기 위해서 공공SI 수행사와 지속적인 협업 예정입니다.

(7) 글로벌 사업 역량 강화  

당사는 국내 소프트웨어 시장의 주요 벤더로서 만족하지 않고, 해외로 진출하여 글로벌 소프트웨어 시장을 선도하는 리더로 성장하겠다는 계획을 가지고 있습니다. 해외 시장을 공략하기 위하여 일차적으로 2017년 일본지사를 설립하고, 2018년에 히타치하이테크솔루션즈과 일본 대리점 계약을 체결하는등 일본 시장에 진출하여 다수의 의미있는 성과를 이루어내고 있습니다.

또한 북미/유럽 시장에 진출하기 위하여  동양시스템즈와 MOU를 체결하여 협업  중이며, CES등 주요 전시회 및 세미나 참가를 통하여 직접 마케팅 활동을 적극 추진하고 해외 비즈니스를 전개하는 국내외 IT기업들과 협력도 강화하여 글로벌 사업 역량을 강화하고 있습니다.  

(라) 수주 상황

주1) 당사의 2025년 3월 31일 기준 수주잔고 현황을 기재하였습니다.
주2) 주요계약 외 품목은 기타로 합산하여 기재하였습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리

당 회사는 소규모기업에 해당되며, 기업공시서식 작성기준에 따라 해당내용을 작성하지 않았습니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황
- 당사는 보고서 제출 현재 해당사항이 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등
당사는 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 존재하지 않습니다.

나. 연구개발활동
(1) 연구개발비

(2) 연구개발 조직
당사는 2008년 10월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다.

연구개발 조직도
연구개발 조직도.pdf

(3) 연구개발 조직 주요업무

(4) 연구개발 실적
(가) 연구개발 프로젝트 수행 실적

(나) 정부과제 수행실적

 
(다) 주요 논문 실적

7. 기타 참고사항

가. 주요 지적재산권 보유 현황
당사는 영위하는 사업과 관련하여 특허권, 상표권 등 지적재산권을 취득하여 보유하고 있으며, 보유현황은 다음과 같습니다.
세부사항은 XII. 상세표의 4. 주요지적재산권 보유현황(상세)페이지를 참고해주시기 바랍니다.

나. 시장 현황

(1) 시장의 특성  

(가) 목표 시장  

1) 데이터 산업의 개요

당사는 데이터를 기반으로 하는 데이터 산업을 주요 시장으로 하고 있습니다. 최근 수 년간, 데이터 기반 산업은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 성장세는 국내에서도 동일하게 나타나고 있으며, 이는 국내 데이터산업이 사회적 주요 인프라로 자리 잡았다는 것을 보여줍니다. 전 산업 분야에서 데이터 기반의 변화가 일어나고 있으며, 기존 산업의 디지털 전환과 데이터를 활용한 신산업 창출이 동시에 이루어지며 산업 내 혁신이 활발하게 진행되고 있습니다.

또한, 정부도 현재 민관이 함께 성장하는 동반 성장 기반을 마련하고자 모든 데이터가 연결되는 디지털플랫폼 정부 구현을 목표로 정책을 추진 중입니다. 이렇듯 정부 주도의 디지털 혁신이 진행되는 가운데 새롭게 주요 법·제도 정비를 바탕으로 국내 데이터산업의 기틀이 마련되고 있습니다. 데이터산업 내 기업들을 지원하기 위한 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법'이 지난 4월 시행되었고, 국가 차원의 데이터 전략을 추진하기 위한 '국가데이터정책위원회'가  출범하기도 하였습니다.

2) 당사의 목표 시장  

데이터 산업은 크게 1. 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업, 2.데이터 구축 및 컨설팅 서비스업, 3.데이터 판매 및 제공 서비스업으로 구분됩니다. 당사는 이 중 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업에 해당되며, 한 단계 더 분류하면 데이터분석 솔루션 개발 공급업에 속하고 있습니다.

당사가 영위하는 사업의 목표시장은 더욱 구체적으로 데이터를 기반으로AI 데이터 분석, 업무 시스템 구축과SCM 관련 Planning & Simulation분야 등 상세 적용분야에 따라 아래와 같이 분류할 수 있습니다.

가) AI데이터 분석 시장

AI기반 데이터 분석은 생성형 AI기술을 활용하여 기업의 복잡하고 여러 시스템 내 데이터베이스의 데이터를 분석하고 활용할 수 있게 해주는 영역을 의미합니다. 최근 Open AI의 Chat GPT 발표 이후 생성형 AI 는 글로벌 전반에서 엄청난 관심 속에 커다란 변혁을 불러오고 있으며 실제로 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI에 대한 폭발적인 관심과 이를 적용하는 많은 시도가 진행되고 있습니다.

특히, 기업에서도 생산성 향상을 위하여 다양한 업무에서 적용 또는 적용 검토가 이루어지고 있는 초기적 단계로서 기존의 챗봇 업무 고도화 등 일부 성공적인 적용 사례가 나오고 있으며 데이터 분석 시장 또한 생성형 AI 적용 성공 가능성이 높은 분야로 데이터 분석이 복잡하고 어려운 대기업과 금융기관, 공공기관 등을 중심으로 Pilot 시스템 또는 PoC(Proof of Concept) 프로젝트 형태로 시장이 형성되고 있는 도입기 초기 단계에 있다고 할 수 있습니다. 글로벌 생성형 AI 시장 동향과 기술도입 사례 등을 감안할 때, 국내 시장은 빠른 속도로 성장할 가능성이 매우 높을 것으로 예상되고 있습니다.

현재 생성형 AI 데이터 분석 솔루션 시장 참가자로는 Macro 관점을 포함하면 글로벌 데이터 Analytics솔루션 기업인 Tableau와 Strategy 등이 있으며 국내 공급업체는 당사가 유일한 것으로 파악되고 있습니다.

나) BI 시장  

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)란 기업 내부에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 분석하여 의사 결정을 지원하는 기술과 프로세스를 의미합니다.

BI는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)나 데이터 마트(Data Mart)와 같은 데이터 저장소에서 데이터를 추출하고, 이를 데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 분석(Data Analysis), 데이터 시각화(Data Visualization) 등의 기술을 활용하여 기업의 데이터를 의미 있는 정보형태로 추출합니다. 이 정보는 의사 결정자들이 기업의 현재 상황을 파악하고, 비즈니스 전략을 개발하고, 성과를 평가하고, 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. BI는 기업 전반의 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 마케팅팀은 고객 세그먼트, 마케팅 캠페인 효과, 경쟁사 동향 등을 분석하여 마케팅 전략을 개발합니다. 영업팀은 매출 추이, 고객 구매 패턴, 영업 성과 등을 분석하여 판매 전략을 수립합니다. 경영진은 기업의 재무 상황, 비즈니스 리스크, 성과 평가 등을 분석하여 기업 전략을 수립합니다. BI를 통해 기업은 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고, 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 따라서 BI는 현대 기업 경영에서 필수적인 기술 중 하나입니다.

BI 시장은 데이터의 수집, 축적, 분석, 보고 등의 과정을 통해 비즈니스 통찰력을 도출하는 솔루션의 수요가 증가하면서 지속적으로 성장하고 있습니다. BI 시장의 변화를 이끄는 요인으로는 첨단 AI(Artificial Intelligence) 기술의 적용과 사용자의 셀프서비스(Self-Service)개념의 도입이 있습니다. AI는 데이터 분석의 편의성과 정확성을 높여서 더욱 정확한 예측과 추천을 제공하며, 셀프서비스는 현업 비즈니스 조직이 직접 데이터를 분석할 수 있게 함으로 확정성과 신속성을 강화할 수 있게 해줍니다.

다) UI/UX 개발 플랫폼 시장  

UI/UX 개발 플랫폼이란 사용자 인터페이스(User Interface)와 사용자 경험(User Experience)을 개발하기 위한 소프트웨어 도구(tool)입니다. UI/UX 개발 플랫폼을 사용하면 웹사이트나 애플리케이션 등의 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 사용자가 느끼는 만족도나 편의성을 높일 수 있습니다. UI/UX 개발 플랫폼은 다양한 기기와 운영체제에 대응할 수 있도록 반응형 웹이나 적응형 웹 등의 기술을 지원하고, 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등의 신기술과의 융합도 가능합니다.

UI/UX 개발 플랫폼은 반응형 웹과 적응형 웹 등의 기술을 활용하여 다양한 화면 크기와 해상도에 맞게 사용자 환경을 최적화하고 있습니다. 또한 액티브X 기반 UI 플랫폼의 전환 시장과 HTML5 표준 기반 UI 플랫폼의 도입 시장도 UI/UX 개발 플랫폼의 수요를 증가시키는 주요 요인이 되고 있습니다.

국내의 UI/UX 개발 플랫폼 시장은 다양한 기기와 운영체제에 대응하는 솔루션과 클라우드, 인공지능, 빅데이터 등 신기술과의 융합에 따라 꾸준히 성장하고 있습니다. ㈜투비소프트, ㈜인스웨이브시스템즈, ㈜토마토시스템 등이 주요 기업으로 꼽히며, 넥사크로, 웹스퀘어, 엑스빌더 등이 대표적인 제품입니다.

라) Low-code 개발 플랫폼 시장  

Low-code는 코딩을 최소화해서 비전문가도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있는 기술을 말합니다. 이를 통해 프로그래밍 지식이 부족한 사용자들도 간단한 “드래그 앤 드롭” 방식으로 웹 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. Low-code 개발 플랫폼 시장은 기업들이 IT 프로젝트를 빠르게 완료하고, 비용을 절감할 수 있도록 돕는 도구로써 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 시장 수요와 함께, 다양한 Low-code 개발 플랫폼 업체들이 등장하고 있으며, 이들 업체는 다양한 서비스와 기능을 제공하여 기업들의 다양한 요구에 부합하고 있습니다.

Low-code 개발 플랫폼 시장에서는 기업용 애플리케이션을 개발할 수 있는 다양한 툴과 솔루션이 제공됩니다. OutSystems, Mendix, Appian, Microsoft PowerApps, Google App Maker, Salesforce Lightning 등이 대표적인 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 업체입니다.

Low-code 개발 플랫폼은 기존의 애플리케이션 개발 방식과 비교했을 때, 개발 기간을 단축하고, 프로젝트 비용을 절감할 수 있으며, 비전문가도 쉽게 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 이러한 이점들로 인해, Low-code 개발 플랫폼 시장은 급속도로 성장하고 있으며, 앞으로도 더욱더 많은 기업들이 이를 도입할 것으로 예상됩니다. Low-code 시장은 개발자 부족 현상을 해결하고 디지털 혁신을 가속화하는 방안으로 주목받고 있습니다.

마) SCM(Supply Chain Management) 시장  

SCM(공급망 관리, Supply Chain Management)은 제품이 생산되어 판매되기까지의 모든 공급과정을 관리하는 시스템을 의미하며, 공급자에서 고객까지의 Supply Chain상의 물자/정보/자금 등을 총체적인 관점에서 통합과 관리를 통하여 공급자, 고객, 그리고 기업 내부의 다양한 니즈를 만족시키고 업무의 효율성을 극대화하는 영역의 시장입니다. 당사의 공급망 관리(Supply Chain Management) 솔루션은 다양한 산업분야의 기업들이 자사의 공급망을 관리하고 최적화하는 시스템 구축에 활용되는 제품으로써 SCM시장은 SCM(공급망관리)이라고 특정 분야의 한정된 참여자로 구성되는 전문화된 시장입니다. 주요 SCM 기업으로는 SAP, O9, Kinzxis등의 글로벌 업체들과 ㈜엠로, ㈜자이오넥스 등의 국내 업체들이 있습니다.

이런 SCM 시장은 2020년대로 접어들면서 글로벌 공급 사슬 붕괴하는 위기 속에서 소비자 수요가 대면에서 비대면으로 급변하는 새로운 물류환경에서 디지털 공급사슬관리 고도화가 요구됨에 따라 새로운 성장의 국면을 맞고 있습니다. 기업에게 소비자 수요를 정확하게 예측하면서 공급 유연성을 높여 SCM이 효율적으로 이루어질 수 있도록 IoT, 빅데이터, AI, 블록체인 등 4차 산업혁명을 이끄는 새로운 첨단 기술을 활용한 공급망 관리 시스템으로의 혁신이 강하게 요구되면서 고객들로부터 고도화된 새로운 SCM 시스템 구축에 대한 수요가 지속적으로 빠르게 증가하고 있어 향후 시장 성장에 대한 기대가 높은 상황입니다.

(나) 수요 변동 요인

1) 데이터 기반 생성형 AI 분야에 대한 폭발적 수요

데이터 시장은 지속적으로 수요가 증가하는 시장이며, 최근 생성형 AI 기술이 글로벌 시장 전체에 엄청난 속도로 확산이 진행되고 있고 산업 전반에서도   이로 인한 수요가 폭발적으로 증가되고 있는 상황에서 국내 생성형 AI시장도 가파른 성장세가 예상되고 있다. 특히, 데이터 학습기반의 생성형 AI 개발 분야는 데이터 저장·처리 기술의 큰 발전으로, 다양한 형태, 방대한 양의 데이터를 학습해 텍스트나 이미지, 음성 등의 새로운 데이터를 생성하는 ‘생성형(Generative) AI’ 기술이 활발히 활용되고 있으며 국내 많은 기업들이 생성형 AI를 활용한 새로운 서비스 개발에 박차를 가하고 있어 국내시장 규모도 빠른 증가세를 보이며 성장할 것으로 예상됩니다.

2) IT 인력 부족  

IT 시장은 인공지능 (AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술 발전과 디지털 혁신에 따라 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 이에 비해 공급되는 인력은 부족한 상태입니다. 이런 IT 인력 부족 현상은 개발자를 활용한 직접 개발이 아니라 솔루션 도입을 촉진하게 되고 특히 최소한의 개발자도 시스템 구축이 가능한 Low-code 솔루션 도입을 더욱 촉진하여, Low-code 솔루션 도입에 대한 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

2022년 한국데이터산업진흥원의 발표자료에 따르면, 이후 5년간 데이터산업의 데이터 직무 필요 인력은 총 1만 6,984명으로 조사되었습니다. 직무별 수요는 데이터 개발자가 8,035명(47.3%)으로 가장 높았고, 데이터 엔지니어 2,131명(12.5%), 데이터 분석가 1,744명(10.3%) 순으로 나타났습니다. 향후 5년 내 데이터산업의 기술등급별 데이터 직무 필요 인력 비중을 살펴보면 현재와 마찬가지로 중급 인력에 대한 수요가 7,336명(43.2%)으로 가장 높게 나타났습니다.

국내 데이터산업의 향후 5년 내 데이터 직무 인력 부족률

3) 소프트웨어 기술자 노임단가의 지속적 상승  

한국소프트웨어산업협회는 매년 소프트웨어 기술자의 표준 노임 단가를 발표하고 있으며, 2019년 7.7%(2019년 12월 02일 발표), 2020년 5.0%(2020년 12월 01일 발표), 2021년 2.6%(2022년 1월 10일 발표), 2022년 6.9%(2022년 12월 21일 발표)로 지속적으로 상승하고 있으며, 최근에는 그 상승세가 가팔라지고 있습니다. 이는 업체에 인건비 부담으로 작용하여 인건비를 최소화 할 수 있는 Low-code 개발 플랫폼 도입 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

4) 경제 상황  

경제가 성장하거나 위기에 직면하면 데이터 분석의 필요성이 증가하거나 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 코로나 팬데믹으로 인해 많은 산업에서 디지털 혁신을 가속화하고 데이터 분석을 활용하여 시장 변동성에 대응하기 위한 전략을 수립하려는 수요가 높아지면서 데이터 분석이나 데이터를 활용한 업무 시스템 구축 수요가 증가하였습니다.

4) 기술 발전  

데이터 분석을 가능하게 하는 기술의 발전은 데이터 분석 시장의 수요를 증가시킵니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 플랫폼, 인공지능, Low-code/노코드 플랫폼 등의 기술은 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화 등을 보다 쉽고 빠르게 할 수 있게 하고, 다양한 산업과 부문에서 데이터 분석을 활용할 수 있게 합니다. 이러한 최첨단 기술을 적용하여 데이터 분석 및 업무 시스템을 구축하려는 요구가 증가하면서 신규 도입 고객은 물론 기 도입 고객의 차세대 프로젝트가 증가하여 전제적으로 수요가 증가합니다.

(2) 시장 규모 및 전망
(가) 시장 규모 및 추이
1) 데이터 산업 시장규모 및 추이

한국데이터산업진흥원은 2023년 데이터산업백서 자료에서 국내 데이터산업의 시장규모는 2023년 전년 대비 12.6% 성장한 28조2,168억 원이며, 2024년에는31조 이상의 규모로 지속적 성장을 할 것으로 전망하고 있습니다. 또한 2022년부터 20287년 추정치 기준 연평균 시장증가율(CAGR)은 12.6%를 기록하면서 전년도와 유사한 증가세를 이어 갈 것으로 예상하고 있습니다.

국내데이터산업시장전망

2) 생성형 AI 시장 현황

가) 글로벌 생성형 AI 시장

2023년 6월 발표한 세계적 신용평가기관인 스탠다드앤푸어스(S&P)의 동향자료에 따르면 생성형 AI 기술 보유 기업의 2023년 기준 매출을 조사한 결과 37억360만달러로 조사되었고 향후 5년간 매출 성장추이는 연평균 57.9%의 증가를 보여 2028년에는 2023년 대비 10배 이상 커진 최소 363억5,810만달러에서 최대 500억달러로 매우 빠른 성장을 보일 것으로 전망되었습니다.

2023년 글로벌생성형AI시장규모전망(2023~2028)

이러한 글로벌 시장의 높은 성장은 2020년 발생한COVID-19 팬데믹기간 동안 세계적으로 디지털화가 빠르게 진행되면서 글로벌 생성AI 시장이 크게 성장하는 계기가 되었고 2022년11월 Open AI의 Chat GPT 발표 이후 글로벌 시장에서는 생성형 Ai를 기반으로 한 디지털화와 관련 비즈니스에 대한 새로운 인식이 폭발적으로 확산되면서 더 많은 기업들이 생성 AI를 채택하고 있어 글로벌 생성AI 시장은 향후에도 상당기간 매년 60% 가까운 급속한 성장을 지속할 수 있을 것으로 예상되고 있습니다.

나) 국내 생성형 AI 시장 규모 및 추이

2022년 말 Open AI의 Chat GPT 발표이후 본격화되기 시작한 국내 생성형 AI시장은 현재 도입기 단계로서 시장규모를 추정할 수 있는 자료가 충분하지는 않은 상황으로, 지난 7월 발표한 글로벌 컨설팅업체 액센츄어의 조사에 따르면 국내 생성형 AI시장은 연평균 성장률 26%를 보일 것으로 2030년40억달러로 늘어날 것으로 추정됩니다. 특히 소비재와 유통 영역에서 주도적으로 생성형 AI 활용을 기획·실행하고 있는 것으로 분석하고 있습니다.

이러한 국내 생성형 AI시장의 성장율 전망은 글로벌 생성형 AI 시장의 연평균 57%이상의 급속급 성장에 비하면 상대적으로 낮은 성장세인데, 주된 이유로는 아직 국내에는 생성형AI 기술자들이 부족한 상황이며 주 고객인 기업에서도 생성형AI에 대한 본격적인 투자보다는 시험적 수준의 제한적 적용이 이루어지고 있는 상황에 기인한다고 할 수 있습니다.

* 참조: 엑센츄어‘AI 마케팅 성숙도 프레임워크’ 보고서, 자사 추정자료

3)BI시장 현황
가) 글로벌 BI시장 규모 및 추이  

데이터 분석 및 인사이트 제공의 중요성이 증가하면서 기업들이 BI 툴에 더욱 많은 투자를 하고 있기 때문에 BI시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히, 최근 COVID-19 대유행으로 인해 기업들이 변화에 대한 대응력을 높이고자 데이터 분석과 인사이트 제공에 대한 필요성이 더욱 커졌습니다. 이에 따라, BI 시장은 고성장을 이어나갈 것으로 예상됩니다.

시장 분석 기관 Precedence Research의 최근 조사에 따르면, 글로벌 BI 시장 규모는 2022년 약 272억 달러 수준으로 파악되며, 2032년까지 연평균 7.26% 성장해 총 549억 달러 규모로 커질 것으로 예측됩니다.
 

글로벌 bi시장 규모 전망

나) 국내 BI 시장 규모 및 추이  

국내 BI시장 또한 전 산업분야에 걸친 기업데이터의 효과적 사용에 대한 니즈와 디지털 전환 수요 증가에 따라 빠르게 성장할 전망입니다. 해외 BI시장은 시장이 활발함에 따라 시장규모 및 예측과 관련된 자료가 풍부하나, 국내 BI시장은 규모에 대한 세부적인 통계자료는 존재하지 않습니다. 한국데이터산업진흥원 자료에 의하면, BI솔루션이 속한 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 공급업 시장은 2021년 기준 약 30억원에 이르는 것으로 추정되며, 2019년부터 2021년까지 약 21%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 정도로 빠르게 성장하고 있는 시장인 것을 확인할 수 있습니다.

국내데이터산업부문별시장규모

4) UI/UX 개발 플랫폼 시장규모 및 추이
  Low-code 개발 플랫폼은 IT 인력 부족, 비즈니스 요구 사항의 변화, 디지털 혁신 등의 동인에 의해 수요가 증가하고 있습니다.

가) 글로벌 Low-code 개발 플랫폼 시장규모 및 전망

가트너의 최신 전망에 따르면, 2023년 Low-code 개발 기술 시장 규모는 2022년 대비 19.6% 성장하여 269억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 Low-code 개발 기술의 수요가 계속 증가하고 있음을 나타냅니다.

Low-code 개발 기술 시장은 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP), 비즈니스 프로세스 자동화 (BPA), 멀티엑스피리언스 개발 플랫폼 (MDXP), 로봇 프로세스 자동화 (RPA), 통합 플랫폼 서비스 (iPaaS), 시민 자동화 및 개발 플랫폼 (CADP) 등의 다양한 세그먼트로 구성됩니다. 당사의 제품이 속하는 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP)은 Low-code 개발 기술 시장에서 가장 큰 성분으로, 2023년에는 25% 성장하여 100억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. LCAP은 사용자 인터페이스, 비즈니스 로직, 워크플로우, 데이터 서비스 등을 포함하는 완전한 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 코딩을 최소화하거나 대체하는 기능을 제공합니다.

출처 : Gartner 2022.12.13

- 국내 Low-code 개발 플랫폼

대한민국의 Low-code 개발 플랫폼 시장 규모는 정확한 통계가 존재하지 않으나, 2022년 IT시장조사업체 가트너의 발표에 따르면 2021년부터 2023년까지 Low-code시장이 전체 IT시장에서 차지하는 비율이 약 0.5% 내외라는 점으로 보아 국내 시장 또한 유사한 비율로 Low-code시장이 형성되어 있을 것이라는 가정 하에 국내 Low-code시장은 2021년 3,994억원에서 2023년 5,676억원으로 성장할 것이라 추정할 수 있습니다.

[국내 Low-code시장 규모 추정]

출처 : 가트너 자료를 기반으로 당사 추정

5) SCM 시장규모 및 추이  

전 세계적으로 물류 산업의 규모는 꾸준히 확대되고 있으며, 이에 따라 SCM 시장 규모도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 2020년 COVID-19의 영향으로 인해 대규모로 이루어진 온라인 쇼핑으로 인한 물류 증대 및 비대면 서비스 수요 증가 등의 요인으로 SCM 시장의 성장세가 더욱 가속화되고 있습니다. 국내에서도 SCM 산업이 지속적으로 성장하고 있는 추세이며, 기업들이 SCM에 대한 관심과 투자가 늘어나고 있습니다.

가) 글로벌 SCM 시장규모 및 전망  

글로벌 SCM시장은 2020년 179억 달러에서 2024년에는 약 236억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. SCM시장은 공급망 계획(SCP), 공급망 실행(SCE) 및 조달(Procurement)등 3개의 영역으로 구성되어 있으며, 최근의 글로벌 SCM시장 동향으로는 On-Opremis 형태의 구축형에서 SaaS형태로의 전환이 빠르게 진행되고 있습니다.

글로벌SCM SW시장규모

이에 따라, 주요 공급업체들은 클라우드 우선 또는 클라우드 전용 배포 기반의 최첨단 SaaS 솔루션을 공급하고 있으며, 이에 대한 시장의 반응 또한 호의적이어 관련 시장의 성장세는 지속적으로 높아지고 있습니다. 아울러, 중소기업과 신흥국가 시장의 고객들도 SaaS형태의 SCM 구축에 대한 관심을 높이고 있어 향후 전체 시장 규모는 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

나) 국내 SCM 시장규모 및 전망  

국내 SCM 시장은 2020년 1,675억원에서 2024년에는 1,786억 원으로 성장할 것으로 전망됩니다.

SCM 시장은 1990년대 후반부터 인터넷 등 네트워크 기술의 발전과 더불어 기업 로지스틱스 부문의 최적화로 인해 수요가 증가함에 따라 국내 시장이 형성되었습니다. 이후, 기업들이 정보 인프라를 제공하는 ERP 시스템 구축을 완료하고, IT기술이 제공하는 다양한 전략적인 정보를 본격적으로 활용함에 따라 로지스틱스 측면에서 최적의 솔루션을 제공하는 SCM시장은 빠르게 성장할 수 있었습니다.

특히, 2010년 중반으로 접어들면서 과거에는 기술적 한계로 제한적이었던 SCM의 활용이 빅데이터. AI 및 블록체인등 첨단기술의 발전으로 효과적이고 새로운 분석과 모델링 기법을 적용한 더욱 정확한 최적화와 예측이 가능하게 됨에 따라 최근 이러한 첨단기술을 적용한 SCM에 대한 고객의 수요가 급격히 늘고 있어 국내 SCM시장은 상당기간동안 높은 성장을 지속할 수 있을 것으로 전망되고 있습니다.

국내SCM SW시장규모

(나) 대체 시장

1) IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발  

IT 개발자의 프로그래밍을 통한 직접 개발 방식은 기업의 요구사항에 맞춰서 개별 개발자들이 시스템을 처음부터 설계하고 개인별 프로그래밍을 통하여 직접 개발하는 방식으로 시스템을 구축하는 방식입니다. 이 방식의 장점은 기업의 특성과 비즈니스 프로세스, 고객의 요구에 맞춤 형태로 시스템을 만들 수 있다는 것이나, 단점은 개발자의 수작업에 의존하기 때문에 개발 기간이 길고 비용이 많이 들며 개발자의 능력에 따른 결과물의 편차가 크고, 유지보수가 어렵다는 점입니다. 특히 최근 IT 개발자 부족 현상이나 개발자 노임단가의 급상승으로 직접 개발에 대한 어려움이 배가되고 있는 현실입니다.

2) 시장의 진화

데이터를 분석하고 업무 시스템 화면을 구축하는 수요를 대체할 수 있는 다른 시장은 찾기 어렵습니다. 당사의 솔루션은 비즈니스 데이터를 활용하여 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이런 역할은 현재 많은 기업들이 필요로 하는 것으로 빅데이터 시대에 접어들면서 더욱 중요해지고 성장하고 있는 시장입니다.

따라서 대체 시장이 존재하기보다 전통적인 BI 시장에 대응하는 신규 기능들이 많이 등장하여 더욱 강력한 데이터 분석과 업무시스템 구축 기능을 제공하는 시장으로 진화해 나가고 있습니다. 예로써, AI 기술을 결합한 BI 제품이 출시되면서 전통적인 BI 시장은 AI 기반 분석 시장으로 진화했으며, 업무 시스템 구축 시장에 당사와 같이 Low-code 기술을 활용하여 업무시스템을 구축하는 솔루션이 출시되며 기존의 업무시스템 구축 시장은 Low-code 시장으로 진화하고 있습니다.

AI 기술의 발전으로 인해 자동화된 애플리케이션 개발 도구와 프레임워크 또한 발전하고 있으며, 이러한 도구를 사용하면 기존의 Low-code 솔루션 보다 더 높은 생산성과 자동화 수준을 제공할 수 있습니다. 최근에는 ChatGPT와 연계한 Low-code 제품이 출시되며, Low-code 시장이 화면 개발에서 사용자에게 필요한 정보를 대화형으로 빠르게 제공하는 시장으로 진화를 거듭할 것으로 예상됩니다.

나. 시장 경쟁 상황
(1) 경쟁 상황
(가) 경쟁 형태
다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공하는 AUD플랫폼의 경우 각 영역별로 특정 업체와 경쟁하는 상태이며, M4PLAN 제품은 시장 내 소수의 관련 사업을 영위하는 기업들과 경쟁하고 있습니다.

1) G-MATRIX

G-MATRIX는 기본 BI 제품과는 달리 생성형 AI 활용하여 직접 솔루션과 대화형 형태로 자연어을 사용하여 데이터베이스 내 데이터를 추출하고 분석 화면을 자동적으로 제작해주는 AI 데이터 분석 솔루션입니다. 현재 국내 시장에 출시되어 있는 솔루션 중에서 국내업체가 개발한 G-MATRIX와 같은 솔루션은 없으며 글로벌 벤더들의 제품중에서는 기존 BI분야 경쟁업체인 타블로(Tableau)와 마이크로스트라티지(MicroStrategy)에서 각각 생성형 AI를 적용한 제품Tableau Einstein Copilot과 MicroStrategy ONE발표하였으나, 이들 제품의 Concept 이나 기능성에서 기존 BI제품에서 만든 보고서를 기반으로 생성형AI가 추가적인 상세 정보 화면을 만들어준다거나 회의용 심층 분석 자료를 추가해주는 형태로 당사의 AI활용 DB 데이터 추출에서 분석 보고서 자동 생성까지 분석 과정 전반을 모두 처리해주는 구조와는 많이 다르게 구성되어 실제 제품의 적용 분야까지도 다른 것으로 분석되고 있습니다.

아울러, 이들 제품 모두AI 데이터분석의 핵심 중 하나인 생성형 AI의 한글 학습조차도 지원하지 되지 않고 것으로 알려져 있고 현재 국내 시판 되지 않고 있는 상황을 감안하면 시장경쟁형태는 거의 독점에 가까운 제한적 일부 경쟁상황이라고 할 수 있습니다.

2) AUD플랫폼

AUD플랫폼은 BI/OLAP, Dashboard/Visualization, Report, UI/UX, Excel 자동화 기능을 하나의 플랫폼에서 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 솔루션이며, 이러한 각 영역별로 국내외의 다양한 플레이어들이 존재합니다.

창업 이래 지금까지 주로 주력으로 해온 데이터 분석영역의 BI/OLAP 시장 경우, 주로 글로벌 외산 솔루션들과 직접 경쟁중이며 일부 국내업체와도 경쟁 상태이나, Excel 업무 자동화 시스템의 경우 당사가 글로벌 시장 포함 독점적 위치에 있습니다.

BI/OLAP과 Excel 자동화 시장을 제외한 다른 영역의 경우, AUD플랫폼이 기능별로 시장의 다른 플레이어들과 전면적인 경쟁관계보다는 당사의 제품이 기존 제품들이 가지고 있는 기능을 필수적인 부분들 위주로 제공하는 통합 All-in-One 솔루션이라는 특징으로 일부 경쟁의 형태이라고 할 수 있습니다. 다만, AUD플랫폼과 같이 업무 시스템 구축에 필요한 다양한 기능을 제공하는 통합 플랫폼 제품은 당사 제품을 제외하면 전무하여 다양한 툴을 도입하지 않고 하나의 툴로 업무 시스템을 구축하려고 하는 니즈가 있는 경우 독점적 상태입니다.

3) M4PLAN

SCM(Supply Chain Management)은 구축영역이 기업의 활동에 있어 공급망과 관련되는 기업의 전반적인 업무에 폭넓게 걸쳐 있어 상당한 업무지식과 경험을 가진 소수의 솔루션 기업들로 구성되는 시장 특성을 가지고 있습니다. 따라서 경쟁현황은 제한적 플레이어들에 의한 경쟁 구조이며 SCM업체에서 경쟁사대비 상대적인 비교우위를 가지는 적용 분야나 기능상 강점들을 각각 가지고 있어 완전 전면 경쟁보다는 일부 경쟁으로 보는 것이 타당합니다.

또한, 최근 빅데이터와 AI 등 급격한 기술상의 발전과 COVID-19 이후 일어나고 있는 글로벌 공급망 체계의 변화에 따라 이를 적용한 새로운 SCM 시스템에 대한 Needs가 고객사로부터 급속히 증가함에 따라 시장 규모가 급속도로 확대되고 있어 현재는 관련 사업분야에서 업체 간 경쟁은 심화되고 있지 않은 상황입니다.

(나) 진입장벽

1) G-MATRIX

가) 높은 생성형 AI 및 데이터 분석 연구개발 능력

현재까지 국내시장에 G-MATRIX와 같이 생성형 AI를 활용하여 DB 데이터를 분석하고 보고서가지 자동 제작해주는 솔루션은 없는 상황입니다. 왜냐하면 이러한 솔루션을 개발하여 제품화하기 위하여서는 먼저 첨단 생성형 AI에 대한 충분한 기술력과 데이터 분석 솔루션 개발에 필요한 연구개발 능력과 기술적 Know-how를 모두 갖추어야 가능합니다만, 현실적으로 국내시장에서 이러한 기술력을 모두 갖추기는 매우 어려운 실정입니다. 무엇보다, 아래 표에서 보는 바와 같이 최근 수년간 AI관련 인력이 절대적으로 부족한 상황으로 Chat GPT 발표이후 생성형 Ai에 대한 인력수요가 엄청나게 빠른 속도로 증가함에 따라 생성형AI관련 기술 인력 부족 현상은 더욱 심화되고 있는 실정입니다. 아래 표는2022년 AI관련 전체 인력 현황 조사자료로써 이미 이때도 수요대비 약 16.7%, 7,841명의 인력 부족을 겪고 있음을 알 수 있습니다.  

2022년 AI인력과부족현황

출처: 소프트웨어정책연구소, ‘인공지능 산업 실태조사’, 2023년 4월

2) 고객사의IT 현실과Needs를 충족하는 경험과Know-how

G-MATRIX는 생성형 AI를 활용하여 기업의 데이터베이스에서 원하는 데이터를 추출하고 원하는 형태의 보고서를 제작하여 주는 솔루션 제품입니다. 주요 고객으로는 국내 주요 대기업들, 금융기관과 공공기관들로서 고객사의 다양한 시스템의 복잡하고 어려운 분석 업무를 처리할 수 있는 솔루션으로 지정되기 위해서는 고객사의 시스템 기준이나 처리 Process, 보안 정책 등 까다롭고 엄격한 IT 표준과 여러 규정 및 정책을 모두 만족시켜야 제품공급이 가능합니다. 이를 위하여 솔루션 공급사는 단순히 제품의 기술적 기능성이나 완성도외에도 데이터 처리에서부터 각 고객사별 IT 표준 원칙, 보안 정책, 시스템 구축 및 유지업무 관련 규정, 분석 업무 필수사항에 이르기까지 까다롭고 엄격한 고객사의 여러 과정을 통과하여야 무난히 제품 수주와 공급이 완료할 수 있기 때문에 이러한 고객들에 오랜 기간 다양한 실제 경험 통하여 확보된 지식과 Know-how등은 새롭게 이 사업분야로 진입하는 업체는 쉽게 가질수 없는 사업의 성공적 안착에 반드시 필요한 필수 요건들입니다.  

2) AUD플랫폼

가) All-in-One 플랫폼 측면

업무 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 UI 기능이 필요하며, 이러한 다양한 UI 기능을 구축하기 위해 고객사는 다양한 툴을 도입하거나 개발자를 활용하여 직접 개발을 해야 했습니다. 지금까지 업무 시스템 개발에 다양한 툴이 활용된 이유는 CRUD 기능을 제공하지 않는 BI/OLAP툴, 데이터 분석 기능을 제공하지 못하는 UI/UX툴 등 각 툴들이 가진 한계 때문이었습니다. 20년 이상의 국내시장 역사를 가진 BI/OLAP, UI/UX, Reporting 시장에 그동안 국산 통합 솔루션이 나오지 못한 이유는 그 한계를 해결하기 위한 기술적 장벽이 존재하기 때문입니다.

실례로, 현재 국내 Reporting Tool 시장의 선두 업체에서 2010년대 중반 당사와 유사한 구조의 데이터 분석기능이 가능한 솔루션을 개발한 적이 있었으나, 미흡한 기능성과 제한적 활용성 등의 문제로 출시 후 수 년 지난 시점에 자진 철수한 바 있었습니다. 향후로도 제품 개발 시 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높아 당사의 AUD플랫폼과 같이  SW 제품의 개발·상품화하는데 큰 어려움이 따릅니다.

나) Low-code 개발 플랫폼 측면

로우코드 개발 플랫폼을 개발하기 위해서는 업무 시스템 개발에 필수적이었던 프로그래밍 언어, 쿼리 작성 기술은 물론 DB스키마와 테이블 구조, 업무시스템 구축에 필요한 프로세스 등에 대한 광범위한 이해를 필요로 합니다.

다년간 BI 기술을 개발해 온 당사는 좀 더 쉬운 BI 기술 제공을 위해 쿼리 작성을 포함한 다양한 자동화 기술을 지속적으로 개발해 왔고, 18년간 개발해 온 다양한 코딩 자동화 기술을 바탕으로 기반으로 로우코드 개발 솔루션을 출시할 수 있었습니다.

당사의 로우코드 개발 플랫폼의 핵심 기능은 SQL과 JAVA 코딩을 자동화하는 SW로봇 기능입니다. 코딩을 모르는 사람도 개발이 가능하도록 Drag & Drop UI 기반의 코딩 자동화 기술을 제공하는 SW로봇은 세 가지의 ‘Bot(봇)’으로 구성되어 있습니다. 데이터를 조회하고 저장하기 위해 DB SQL을 자동으로 생성해주는 ‘DB봇’, 컴포넌트와 함수를 이용하여 데이터를 연계하고 엑셀로 설계한 화면을 웹 화면으로 자동 변환해주는 'UI봇', 화면 동작에 필요한 각종 이벤트나 업무 프로세스를 사용자가 코딩 과정 없이 워크플로우 기반으로 개발하게 해 주는 'Process봇'으로 구성되어 있습니다.

당사는 이미 관련 기술에 대한 특허를 다수 확보하여 후발주자의 동일 분야 진입에 기술적인 어려움이 있을 것으로 예상됩니다. 또한 당사는 당사가 보유한 로우코드 기술에 대해 TTA의 품질 검증을 거쳐 GS(Good Software)인증을 받았으며, 로우코드 기술력을 인정받아 산업통상자원부로부터 우수기술연구센터로 지정된 바 있습니다. 로우코드 핵심 기술에 대한 특허 보유는 물론 보유한 기술에 대한 품질 검증과정을 마쳤으며 정부로 부터 우수 기술로 인정을 받는 등 검증된 기술을 바탕으로 국내 로우코드 시장을 선도하고 있어 국내 로우코드 시장 선도자로서의 위치 선점에 성공한 상태입니다.

이처럼 Low-code 개발 플랫폼의 성공적 개발을 위해서는 단순히 우수한 프로그래밍 기술로는 부족하며 관련 IT 환경에 대한 높은 이해도는 불론 다양한 업무 시스템 개발 경험이 필요하므로 신생업체가 쉽게 진출하기 어려운 분야입니다. 물론 모바일 앱 개발을 목적으로 한 로우코드 개발 솔루션의 경우 상대적으로 기술적 난이도가 낮아 진입장벽이 낮은 편이지만, 당사의 솔루션과 같이 방대한 기능을 요구하는 기업용 업무 시스템 개발을 목표로 하는 로우코드 솔루션은 모바일 앱 개발 환경에서 적용가능한 기술력만으로는 쉽사리 진입할 수 없는 분야라고 할 수 있습니다.

3) M4PLAN

가) 다양하고 복잡한 업무 지식과 처리 프로세스에 대한 이해 필수

공급망 관리 솔루션 분야는 고객의 수요를 예측하고 이에 맞는 생산, 판매와 물류에 이르는 기업의 공급망 관리에 빅데이터와 AI등의 IT기술을 적용하는 최적화된 시스템 구축을 통하여 업무의 효율을 높이고 수익을 극대화할 수 있습니다. 이러한 최적의 SCM 시스템 구축을 위하여서는 수요예측에서, 생산, 공급, 판매 및 물류, 창고관리에 이르기 까지 회사 전반의 업무 지식과 각 업무가 연계되는 공급망 프로세스에 대한 깊고 다양한 전문 지식이 필수적이며 이러한 지식을 시스템으로 구현하기 위한 다양한 관련 IT기술에 대한 이해까지 요구되는 Domain Knowledge가 절대 필수 요건인 영역입니다.

SCM 프로세스구성도

나) 장기투자 소요 및 긴 구매주기

SCM분야는 타 IT분야와는 다르게 시스템 구축을 위한 업무지식 축척 및 인력 양성을 위하여 장기간 투자해야한다는 점과 고객의 구매주기가 상당히 길다는 점이 또 하나의 진입장벽으로 존재합니다.

해당 산업에 이해에서부터 다양한 업무의 현장 및 고객들의 세부적인 요구사항을 반영하기 위한 전문지식과 첨단의 IT기술까지의 시스템 구현을 위한 기반을 확보하는 데는 장기간의 투자가 필요합니다. 또한 SCM시스템의 특성상 고객사에서도 SCM시스템의 전면 재구축은 최소 7~8년에서 길게는 10년~15년의 긴 기간의 주기를 두고 진행됩니다. 이는 시스템의 재구축 또는 업그레이드에는 상당한 예산 규모와 내부인력 투입이 수반되기 때문입니다. 따라서 시장 선도업체의 이점이 매우 높으며 후발주자의 경우 이러한 사업 기반을 구축하는데 오랜 기간이 소요됩니다.

다) 해당 산업분야 구축경험과 레퍼런스 유무

높은 수준의 Domain Knowledge가 요구되는 SCM분야에서 고객은 프로젝트 제안 요청시 필수적으로 해당산업분야에 대한 구축 경험과 구축 Reference에 대한 요건을 전제로 하는 경우가 많습니다.

당사는 자동차, 철강, 전자, 화학, 제지, 소비재 등 주요한 산업 분야에서 유수한 고객의 구축 사례를 가지고 해당 산업분야의 초기부터 공급망 계획 수립 및 분석 시스템 구축을 해왔기 때문에 큰 어려움은 없으나 신규 진입기업이나 해당 구축 Reference가 없는 기존 SCM업체에게는 이런 점들이 높은 진입장벽으로 작용될 수 있습니다

다. 기술적 차별성

(가) 제품의 특장점

 
1) G-MATRIX

가) 데이터분석 특화 LLM과AI 분석솔루션의 통합 생성형AI 데이터분석 플랫폼  

G-MATRIX는 DB 데이터 분석을 특화하여 자체개발한 LLM 엔진과 AI데이터분석 솔루션을 통합하여 사용할 수 있는 분석 플랫폼으로 기업 내 여러 종류의 데이터베이스나 데이터웨어하우스에서 사용자가 원하는 데이터를 추출하고 다양한 형태의 분석 보고서를 자동 제작할 수 있는 생성형 AI기반 DB 데이터 분석 제품입니다. 특히, 데이터 분석에 특화된 경량 LLM을 장착하고 철저히 사용자 편의성 및 활용성을 위한 초자동화(Hyper Automation) 기능성의 AI 분석 솔루션이 하나의 플랫폼으로 가장 효율적 구조로 구성되어 있어 AI를 활용한 분석 업무 생산성의 혁신적 향상은 물론, 생성형 AI 적용 시 가장 큰 문제 중 하나인 정보 유출 문제를 해결하면서 H/W 구축비용까지 대폭 절감할 수 있다는 점입니다.

나) AI를 통한 자연어 기반 대화형 및 최적의 추천예제 방식 UI 적용

일상적으로 사용하는 자연어 기반으로 대화형 형태의 UI를 적용함으로써 사용자가 사용법을 쉽고 빠르게 이해하고 사용할 수 있도록UI를 제공합니다. 또한, 사용자 질의에 대한 정확도를 AI가 판단하여, 최적의 데이터 조회를 위한 질문의 형태를 추천하고 지속적으로 추천 질문에 대한 업그레이드까지 지원하여 기존 생성형 AI와 차별화된UI를 제공합니다.

G-MATRIX 구성도

출처 : 당사 자체 자료

다) 높은 처리결과 정확도

기업 내 존재하고 있는 데이터베이스를 기준으로 학습하여, Hallucination에 예민한 기업에서 사용자의 자연어 질문을 정확하게 이해하고 필요한 데이터를 추출합니다. 이는 비정형 데이터가 아닌 기업의 정형화된 데이터를 조회하기 때문에 데이터에 대한 정확도나 품질이 보장됩니다

라) 뛰어난 사용자 활용 경쟁력

사용자 친화적 설계로 DB 구조나 SQL 지식이 없는 사용자들도 쉽게 데이터를 추출하고 원하는 대로 데이터를 분석할 수 있습니다. 또한 사용자의 요청에 대하여 기존 Text 형태의 답변 형태가 아닌 조회된 데이터를 분석할 수 있는 최적화된 형태의 분석화면, 시각화 화면을 제공하여 매우 직관적인 insight를 제공합니다..

마) 강력한 보안: 제품 내 자체 LLM 엔진의 활용으로 Private LLM 구축이 가능하여 정보의 보안성이 완벽하게 보장되고 강력한 Security Admin Module을 가지고 있어 레코드별, 사용자별, 조직별 권한 관리부터 특정 데이터 열람에 대한 Log 관리까지 철저히 보안관리 유지하면서도 사용자에게 전사 데이터를 활용한 높은 수준의 분석 자유도를 제공합니다.

2) AUD플랫폼

가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼

지금까지 업무시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입비용 및 유지보수의 어려움이 존재했습니다.

시스템 개발의 어려움

하지만 당사의 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다.

AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력

나) 전체 개발 프로세스  로우코드 코딩 자동화 기술

일부 업체들이 로우코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우코드 개발 기능을 제공합니다.

또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화 되어 있어서 Drag&Drop 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다.

특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다.

엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇)

다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화

AUD플랫폼의 Excel 자동화 기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 당사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다.

라) 기술지원 및 유지보수 용이

AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다.

2) M4PLAN

M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S&OP에 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다.

M4PLAN 제품 Key Value

M4PAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보 할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.

가) 국내 최고 수준의 전문인력

당사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다.

나) 당사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지

국내 최고수준인 당사의 BI솔루션과 AI엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다.

다) Low-code을 기반으로 한 사용성

코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다.

라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유

삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다.

(나) 기술 수준

1) 높은 제품 연구개발 능력 및 기술적 성숙도

당사는 지난 19년간 코딩 자동화에 대해 지속적으로 기술개발을 해 온 덕분에 누구보다 빠르게 시장에 로우코드 제품을 출시할 수 있었습니다. 국내 시장 초기 단계였던 2018년도에 이미 코딩을 자동화해 주는 SW로봇을 출시했으며 이를 지속적으로 시장에 소개하며 국내 로우코드 시장을 개척해 왔습니다. 로우코드 분야 선도업체로 앞서 기술개발을 시작하여 수준 높은 로우코드 기술을 확보하고 있습니다.

 
또한 당사는 AI 분야에서도 2015년 고급 분석가용 AI 솔루션인 i-Stream을 출시, 상용화에 성공한 이후 축척된AI기술력과 연구개발진의 노력으로 국내 경쟁사는 물론 글로벌 SW 솔루션 벤더들보다도 앞서, 생성형AI기반 DB데이터 분석 플랫폼 제품 연구개발을 완료하고 2023년 하반기 제품을 출시하였고 국내 최초 국내 금융기관과 주요 제약기업과 연이어 생성형 AI 제품 공급계약을 체결할 정도로 탁월한 제품의 우수성을 인정받고 있으며, 정부로부터도 이러한 당사의 뛰어난 제품 연구개발 능력 및 기술 경쟁력을 검증받아 2024년 상반기에는 전자기술연구원, 한양대학교와 함께2년간 20억원이 지원되는 생성형 AI기반 글로벌 SW시장 진출을 위한 제품개발 정부지원 사업(사업명:‘제조,금용,서비스 부문의 SW글로벌 시장 진출을 위한 클라우드 기반의 노코드 환경 프론트엔드 도구 기술개발’)   주관 기관으로 선정되면서 당사의 높은 제품 연구개발 기술력과 신뢰성을 인정받고 있습니다.

2) 기술 신뢰도

가) 품질 인증

AUD플랫폼과 플랫폼 하위 모듈 제품에 대해서도 한국정보통신기술협회(TTA)의 품질 검사를 거쳐 GS(Good Software) 품질 인증을 획득하였습니다. GS인증은 국산 소프트웨어의 품질을 증명하는 국가 인증제도로 제품이 사용될 실제 운영환경의 테스트시스템을 갖추어 제품(소프트웨어, 사용자 매뉴얼, 제품설명서)의 품질을 검증합니다. ISO 국제표준에 준하는 소프트웨어의 기능적합성, 성능효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등에 대한 시험을 수행해 우수한 품질을 가진 제품에 대해서만 인증이 부여되며 당사의 전 모듈을 GS인증 1등급을 획득하였습니다. 또한 AUD플랫폼의 모듈 중 i-CANVAS의 경우 TTA에서 수행한 BI분야 제품 간 BMT에서 전 항목을 통과한 유일한 제품으로 기능 또한 매우 우수합니다.

국내인증

나) 수상 및 인증으로 입증된 로우코드 기술 우수성

2022년 당사가 보유한 로우코드 기술로 산업통상자원부에서 지정하는 우수기술연구센터(ATC: Advanced Technology Center)로 지정되었습니다. 당사의 로우코드 기술력과 그간 로우코드 시장의 활성화에 기여해 온 점을 인정받아, 연평균 5:1에 달하는 높은 경쟁률을 뚫고 우수기업연구소로 지정되었으며 2025년 12월까지 총 45개월간 로우코드 기술 고도화 및 사업화를 위해 24억 원을 정부로부터 지원받습니다.

또한 2022년에 진행한 기술신용평가에서 상위 10% 기술력을 가진 기업에게만 주어지는 '매우 우수' 단계인 TI-2 등급을 획득하였습니다. TI-2 등급은 매우 우수한 기술력과 성장 잠재력이 우수한 시장을 바탕으로 미래 성장 가능성이 매우 우수한 수준의 기업에 부여되는 등급으로 코스닥 기술 특례 상장 조건은 물론 대기업 수준의 기술력을 가진 것을 의미합니다.

기술인증

2021년 기획재정부의 디지털 전환 프로젝트를 로우코드 솔루션을 활용하여 성공적으로 완료하였으며, 이에 기획재정부의 추천으로 공공 SW 어워드에서 대상을 수상하였습니다. 공공 SW 어워드는 △국가 발전 기여도 △업무 개선 효과 △편의성 및 이식성 △이용효과 △제품품질 △공급자 지원 △납품실적 등 총 7개 기준에 대한 심사를 거치며, 당사는 국내 공공 분야에 우수한 품질의 상용SW를 보급하고 효율적인 시스템을 구축해 상용SW 발전에 기여한 공을 인정받아 본 상을 수상하였습니다.


(다) 주요 레퍼런스

1) 산업별 주요 레퍼런스 (최근 5년, 2020~2024년)

당사는 금융, 공공, 제조, 건설, 유통, 서비스, ICT 등 전 산업분야에 걸쳐 다양한 고객사를 보유하고 있습니다. 프로젝트 기간 단축 및 개발비 절감효과 보장으로 개발 및 운영 생산성의 극대화가 가능한 솔루션으로 주목받으며 국내 주요 기업 및 기관의 대형 프로젝트가 증가하는 추세이며, 외산 선호 현상이 뚜렷하던 금융권의 레퍼런스도 증가되는 추세입니다.  특히, 2024년 신규 레퍼런스로서 가장 주목할 변화는 미래 성장 전략사업인 생성형 AI 분석 제품 G-MATRIX가 성공적으로 납품되면서 금융부문과 기업부문 주요 구축사례로 포함되었다는 점이라고 할 수 있습니다.    

금융부문, 공공부문, 제조/유통/서비스 등 기업부문에 대한 주요 구축 사례는 다음 표와 같습니다.

가) 금융부문 주요 구축 사례

나) 공공부문 주요 구축 사례

공공부문은 창업초기부터 강세가 있던 시장으로 지속적으로 높은 점유율을 점해왔으며, 특히 2020년 조달청 나라장터에 당사의 솔루션을 조달등록하면서 더욱 수요가 증가하고 있는 시장으로 현재까지10개 기관에 300여개 프로젝트 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 기획재정부, 행정안전부, 외교부, 농림축산식품부, 국방부, 법무부, 환경부, 고용노동부, 국토교통부, 해양수산부, 여성가족부 등 주요 부, 청 단위의 국가행정조직을 고객사로 보유하고 있습니다.

다) 기업부문 주요 구축 사례  

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

"요약재무정보는 기업공시서식 작성기준에 따라 분기보고서에 기재하지 않습니다.(반기ㆍ사업보고서에 기재 예정) 관련 내용은 2025년 3월 20일 제출된 사업보고서를 참고하시기 바랍니다."

2. 연결재무제표

- 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

- 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

4-1. 재무상태표

4-2. 포괄손익계산서

4-3. 자본변동표

4-4. 현금흐름표

5. 재무제표 주석

1. 일반 사항

주식회사 비아이매트릭스(이하 "당사")는 Business Intelligence 솔루션 전문기업으로기업의 AI분야를 비롯한 BI 및 CI분야 솔루션을 개발ㆍ시스템구축, Big Data Analytics 솔루션 개발ㆍ시스템 구축 공급을 목표로 2005년 4월 2일 설립되었습니다. 본사는 강남구 선릉로 433번지 17층에 위치하고 있습니다. 당기말 현재의 자본금은 약 3,603백만원입니다.

 당분기말 현재 당사의 주주는 다음과 같습니다.

2. 중요한 회계정책

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

 2.1 재무제표 작성 기준

 당사의 2025년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한 요약분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 요약분기재무제표는 보고기간말인 2025년 3월 31일 현재 유효하거나 조기 도입한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다.

 요약분기재무제표는 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 당사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.

 2.1.1  당사가 채택한 제ㆍ개정 기준서

당사가 2025년 1월 1일 이후 개시하는 회계기간부터 적용한 제ㆍ개정 기준서 및해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과', 제1101호 '한국채택국제회계기준 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

 다른 통화와의 교환가능성을 평가하고 교환가능성 결여 시 현물환율을 추정하도록 하며 그러한 영향에 대한 추가 공시를 요구하는 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과', 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택'이 개정되었습니다. 이 개정사항은 다른 통화와의 교환가능성 결여로 기업이 노출되는 위험 및 영향을 재무제표이용자가 이해할 수 있도록 도움을 주기 위한 것입니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.1.2 공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

 당분기말 현재 제정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 당사가 채택하지 않은 한국채택국제회계기준의 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1109호 ‘금융상품’, 제1107호 ‘금융상품: 공시’

 개정실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서 제1109호 ‘금융상품’과 제1107호 ‘금융상품: 공시’가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 당사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.

2.2 회계정책

요약분기재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석에서 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.

2.2.2. 중요한 회계추정 및 가정

 당사는 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 수도 있습니다.

3. 공정가치

 해당 주석에서는 직전 연차 재무보고 이후 당사가 금융상품 공정가치를 산정하는 데 사용한 판단 및 추정에 대한 당분기의 정보를 제공합니다. 당분기 중 회사의 금융자산과 금융부채의 공정가치에 영향을 미치는 사업환경 및 경제적인 환경의 유의적인 변동은 없습니다.

4.  매출채권 및 계약자산

 당사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용하며, 일부의 채권은 개별적으로 손상여부를 검토하여 평가하는 방법을 적용하고 있습니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하고 있습니다.

당분기말 및 전기말의 매출채권 및 계약자산에 대한 손실충당금은 다음과 같습니다.

당분기와 전분기 중 매출채권의 손실충당금 변동내역은 다음과 같습니다.

 매출채권은 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 경우 제각됩니다. 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 지표에는 당사와의 채무조정에 응하지 않는 경우, 파산, 부도, 강제집행, 사업의 폐지 등으로 인해 채권의 회수불능이 객관적으로 입증된 경우 등이 포함됩니다.

매출채권에 대한 손상은 포괄손익계산서상 대손상각비 과목으로 표시되고 있습니다.제각된 금액의 후속적인 회수는 동일한 계정과목에 대한 차감으로 인식하고 있습니다.

5. 금융상품 공정가치

5.1 금융상품 종류별 공정가치

 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(*1) 기타금융부채에는 종업원급여와 관련된 1,138백만원(전기말: 1,315백만원)을 포함하고 있습니다.

6. 범주별 금융상품

6.1 금융상품 범주별 장부금액

(*1) 당분기말의 기타금융부채에는 종업원급여와 관련된 1,138백만원을 포함하고 있습니다.

(*1) 전기말의 기타금융부채에는 종업원급여와 관련된 1,315백만원을 포함하고 있습니다.

6.2 금융상품 범주별 순손익

7. 현금및현금성자산
 
 당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

 8. 단기금융상품

 당분기말 및 전기말 현재 단기금융상품의 구성 내역은 다음과 같습니다.

9. 매출채권

 당분기말 및 전기말 현재 매출채권의 구성 내역은 다음과 같습니다.

10. 기타금융자산

 당분기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

11. 공정가치측정 금융자산

(1) 당분기말과 전기말 현재 공정가치측정 금융자산의 내용은 다음과 같습니다.

12. 기타자산

 당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

13. 유형자산
 
 (1) 당분기말과 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기와 전분기 중 유형자산의 변동은 다음과 같습니다.

14. 무형자산

 (1) 당분기말과 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기와 전분기 중 무형자산의 변동 내역은 다음과 같습니다.

15. 리스

(1) 재무상태표에 인식된 금액

리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

 당분기 중 증가된 사용권자산은 존재하지 않습니다.(전분기: 61백만원)입니다.

(2) 포괄손익계산서에 인식된 금액

리스와 관련해서 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

 당분기 중 리스의 총 현금유출은 227백만원(전분기: 253백만원)입니다.

 16. 기타금융부채

 당분기말 및 전기말 현재 기타금융부채의 구성 내역은 다음과 같습니다.

 17. 기타부채

 당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 구성 내역은 다음과 같습니다.

 18. 충당부채
 
 당분기와 전분기 중 충당부채의 내역 및 그 변동 내역은 다음과 같습니다.

19. 순확정급여부채

 (1) 순확정급여부채 산정 내역

 (2) 확정급여채무의 변동 내역

 (3) 기타장기종업원급여

장기근속종업원에게 근속기간에 따라 지급하는 장기근속포상에 대해 당분기 비용으로 인식된 금액은 7,352,086원입니다.

20. 법인세비용 및 이연법인세

 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정과 이연법인세자산의 실현가능성에 대한 평가 결과에 기초하여 인식하였습니다.

당분기 및 전기 회계연도의 유효법인세율은 당기순손실로 공시되지 않습니다.

 21. 자본

 (1) 당분기말 및 전기말 현재 자본금의 구성내역은 다음과 같습니다.

 (2) 당분기말 및 전기말 현재 자본잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

22. 기타포괄손익누계액항목 및 기타자본

 (1)당분기말 및 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말 및 전기말 현재 기타자본의 구성내역은 다음과 같습니다

 23. 이익잉여금

 (1) 이익잉여금의 구성내역

24. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채

(1) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

당사는 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다.

당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 발생한 수익의 내역은 다음과 같습니다.

25. 판매비와관리비