정 정 신 고 (보고)

※ 금번 정정사항은 변경된 일정 및 증권신고서 내 기재사항을 보완하기 위한 것으로, 정정사항 확인의 편의를 위해 정정사항은 '굵은 초록색'을 사용하여 기재하였습니다.

(주1) 정정 전

당사의 최근 3년 간 손익계산서상 주요 항목의 추이는 다음과 같습니다.

당사의 최근 3년 간 매출액은 2022년 98.97억원, 2023년 36.63억원, 2024년 90.93억원, 2025년 1분기 7.84억원 수준이며, 매출원가는 2022년 94.24억원, 2023년 34.75억원, 2024년 77.83억원, 2025년 1분기 5.05억원 수준입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 NVIDIA GPU 등 원재료이며, 그 외 노무비 및 경비 등이 구성하고 있습니다. 당사의 매출원가율은 최근 3년 간 2022년 95.22%에서 2023년 94.86%, 2024년 85.59%, 2025년 1분기 64.38%로 개선되었는데, 이는 AI Infra 부문에서의 고부가가치 제품 비중 증가와 Vision AI 부문에서의 제품 안정화에 따른 원가 절감 효과에 기인합니다.

(후략)

(주1) 정정 후

당사의 최근 3년 간 손익계산서상 주요 항목의 추이는 다음과 같습니다.

당사의 최근 3년 간 매출액은 2022년 98.97억원, 2023년 36.63억원, 2024년 90.93억원, 2025년 1분기 7.84억원 수준이며, 매출원가는 2022년 94.24억원, 2023년 34.75억원, 2024년 77.83억원, 2025년 1분기 5.05억원 수준입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 NVIDIA GPU 등 원재료이며, 그 외 노무비 및 경비 등이 구성하고 있습니다. 당사의 매출원가율은 최근 3년 간 2022년 95.22%에서 2023년 94.86%, 2024년 85.59%, 2025년 1분기 64.38%로 개선되었는데, 이는 AI Infra 부문에서의 고부가가치 제품 비중 증가와 Vision AI 부문에서의 제품 안정화에 따른 원가 절감 효과에 기인합니다. 특히, 2025년 1분기에는 AI Infra 부문의 제품매출과 용역매출 중 용역매출만 발생하였고, 매출원가율이 평균 93% 수준으로 높은 제품 매출이 발생하지 않았기 때문에 용역매출에 대한 원가만 반영되어 일시적으로 총 매출원가율이 더욱 개선된 것처럼 나타났습니다. 향후 AI Infra 부문의 제품 매출이 발생할 경우 해당 제품의 높은 원가율 특성상 총 매출 기준의 매출원가율은 2025년 1분기 64.38% 대비 상승할 수 있습니다.

(후략)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의 확인_250627

증 권 신 고 서

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의 확인_250514

요약정보

1. 핵심투자위험

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

당사는 2025년 05월 14일 이사회 및 2025년 05월 28일 정정 이사회 및 2025년 06월 13일 이사회 결의를 통하여 대표주관회사인 NH투자증권(주)과 주주배정 후 실권주를 인수하는 계약을 체결하고 사전에 그 실권주를 일반에 공모하기로 하여 기명식 보통주 3,290,000주를 주주배정후 실권주 일반공모 방식으로 발행하기로 결정하였으며, 동 증권의 개요는 다음과 같습니다.

발행가액은 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-18조 (유상증자의 발행가액 결정)에 의거, 주주배정 증자 시 할인율 등이 자율화 되어 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (구)「유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제57조를 일부 준용하여 산정할 예정입니다.

■ 모집예정가액의 산출근거

이사회결의일 직전 거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가와 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여, 아래의 산식에 따라 결정하며, 할인율은 25%를 적용합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.)

상기 방법에 따라 산정된 예정발행가액은 참고용이며, 구주주 청약일전 3거래일에 확정발행가액을 결정될 예정입니다.

■ 공모일정 등에 관한 사항

당사는 2025년 05월 14일 이사회 및 2025년 05월 28일 정정 이사회 및 2025년 06월 13일 이사회 를 통해 유상증자를 결의하였으며, 세부 일정은 다음과 같습니다.

2. 공모방법

[공모방법 : 주주배정후 실권주 일반공모]

▶ 구주주 1주당 배정비율 산출 근거

3. 공모가격 결정방법

'증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정' 제5-18조에 의거 주주배정 증자 시 가격산정 절차 폐지 및 가격산정의 자율화에 따라 발행가액을 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (구) '유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정' 제 57조를 일부 준용하여 아래와 같이 산정합니다.

① 예정발행가액 : 예정발행가액은 이사회결의일 전일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가, 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 종가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여 할인율 25%를 적용, 아래의 산식에 의하여 산정된 발행가액(예정발행가액)으로 합니다. 단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 이하일 경우에는 액면가액을 발행가액으로 합니다.

* 예정발행가액 = [기준주가 × (1-할인율)] / [1 + (증자비율 × 할인율)]

② 1차 발행가액은 코스닥시장에서 성립된 발행회사의 주가에 대한 거래대금과 거래량으로 신주배정기준일 전 제3거래일을 기산일로 하여 소급한 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가 , 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 기준주가로 하며 할인율 25%를 적용하여 아래의 산식에 의하여 산정된 발행가액으로 합니다. 단, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액을 발행가액으로 합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상함)

* 1차 발행가액 = [기준주가 x (1-할인율)] / [1+(증자비율 x 할인율)]

③ 2차 발행가액은 코스닥시장에서 성립된 발행회사의 주가에 대한 거래대금과 거래량으로 구주주 청약일 전 제3거래일을 기산일로 하여 소급한 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 2차 기준주가로 하여 아래의 산식에 따라 결정하며 할인율은 25%를 적용합니다. 단, 할인율 적용에 따른 모집가액이 액면가액 이하일 경우에는 액면가액을 발행가액으로 합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상함)

* 2차 발행가액 = 기준주가 x (1-할인율)

④ 확정 발행가액 : 확정 발행가액은 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액으로 합니다. 다만 '자본시장과금융투자업에관한법률'제165조의6 및 '증권의발행및공시등에관한규정' 제5-15조의2에 의거하여 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액이 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가를 기준주가로 하여 40% 할인율을 적용하여 산정한 가격보다 낮은 경우 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 40% 할인율을 적용하여 산정한 가격을 확정 발행가액으로 합니다. (단, 주가호가단위 미만은 절상함).

* 확정 발행가액 = Max{Min[1차 발행가액, 2차 발행가액], 기준주가의 60%}

※ 일반공모 발행가액은 구주주 청약 시에 적용된 확정 발행가액을 동일하게 적용합니다.

※ 최종 발행가액은 구주주 청약 개시일(2025년 08월 06일)전 3거래일(2025년 08월 01일)에 확정되어 2025년 08월 04일에 금융감독원 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr) 및 당사의 인터넷 홈페이지(www.xiilab.com)에 공시될 예정입니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출조건

나. 모집 또는 매출의 절차
1) 공고의 일자 및 방법

주) 청약결과 초과청약금 환불에 대한 통지는 대표주관회사 홈페이지에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

2) 청약방법

가) 구주주 청약: 구주주 중 주권을 증권회사에 예탁한 주주(기존 "실질주주")는 주권을 예탁한 증권회사의 본/지점 및 대표주관회사의 본/지점에서 청약할 수 있습니다. 다만, 구주주 중 증권회사에 예탁하지 않고 자기명의의 주권을 직접 보유하고 있는 명부상 주주는 신주배정통지서를 첨부하여 실명확인증표를 제시한 후 대표주관회사의 본/지점에서 청약할 수 있습니다. 청약시에는 소정의 청약서 2통에 필요한 사항을 기입하여 청약증거금과 함께 제출해야 합니다.

나) 신주인수권증서 청약을 한 자에 한하여 신주인수권증서 청약 한도 주식수의 20%를 추가로 청약할 수 있습니다. 이때, 신주인수권증서 청약 한도주식수의 20%에 해당하는 주식 중 소수점 이하인 주식은 청약할 수 없습니다.

다) 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자는 「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」의 규정에 의한 실명자이어야 하며, 청약사무 취급처에 실명확인증표를 제시하고 청약합니다. 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자의 청약 시, 각 청약처별로 다중청약은 가능하나, 한 개의 청약처에서 이중청약은 불가능하며, 집합투자기구 중 운용주체가 다른 집합투자기구를 제외한 청약자의 한 개 청약처에 대한 복수청약은 불가능합니다. 또한 고위험고수익투자신탁등은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 요건을 충족하고, 제9조제4항에 해당하지 않음을 확약하는 서류 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다. 벤처기업투자신탁은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제20호에 따른 요건을 충족하고, 제9조제10항에 따른 확약서 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다.

라) 일반청약자의 청약은 청약주식의 단위에 따라 될 수 있으며, 1인당 청약한도를 초과하는 청약부분에 대하여는 청약이 없는 것으로 하고 청약사무 취급처는 그 차액을 납입일까지 당해 청약자에게 반환하며, 이때 받은 날부터의 이자는 지급하지 않습니다.

마) 본 유상증자에 청약하고자 하는 투자자(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제5항에 규정된 전문투자자 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제 132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는자 제외)는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부 받아야 하고, 이를 확인하는 서류에 서명 또는 기명날인하여야 합니다.

바) 「자본시장법과 금융투자업에 관한 법률」 제180조의4 및 동법 시행령 제208조의4제1항에 의거, 2025년 05월 15일부터 2025년 08월 01일까지 당사의 주식을 공매도 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 동법 제429조의3제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만, 모집(매출)가액 의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 동법 시행령 제208조의4제2항에 해당할 경우에는 공매도하거나 공매도 주문을 위탁하더라도 금번 모집(매출)에 따른 주식을 취득할 수 있으며, 세부적인 동법 시행령 제208조의4제2항의 내용은 하기와 같습니다.

3) 청약취급처

4) 청약결과 배정방법

가) 구주주 청약 (신주인수권증서 청약): 보유하고 있는 신주인수권증서 수량 범위 내에서 청약한 주식수에 따라 배정됩니다.(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165의6조3항 및 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-19조에 의거하여 구주주에게 신주인수권증서를 발행합니다.)

나) 구주주 청약 : 신주배정기준일(2025년 07월 02일 예정) 18시 현재 주주명부에 등재된 주주(이하 "구주주"라 한다)에게 본 주식을 1주당 0.5400273526주를 곱하여 산정된 배정주식수(단, 1주 미만은 절사함)로 하고, 배정범위 내에서 청약한 수량만큼 배정합니다. 단, 신주배정기준일 전 주식관련사채의 행사, 주식매수선택권의 행사, 자기주식수의 변동 등으로 인하여 1주당 배정주식수가 변동될 수 있습니다.

다) 초과청약 : 구주주(신주인수권증서 보유자) 청약 이후 발생한 실권주 및 단수주가 있는 경우, 실권주 및 단수주를 구주주(신주인수권증서 보유자)가 초과청약(초과청약비율 : 배정 신주 1주당 0.2주)한 주식수에 비례하여 배정하며, 1주 미만의 주식은 절사하여 배정하지 않습니다.(단, 초과청약 주식수가 실권주 및 단수주에 미달한 경우 100% 배정)
(ⅰ) 청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 + 초과청약한도 주식수
(ⅱ) 신주인수권증서 청약한도 주식수 = 보유한 신주인수권증서의 수량
(ⅲ) 초과청약 한도주식수 = 신주인수권증서청약 한도주식수 × 초과청약 비율(20%)

라) 일반공모 청약: 상기 구주주 청약 및 초과청약 결과 발생한 실권주 및 단수주는 대표주관회사가 다음 각호와 같이 일반에게 공모하되, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항 제6호에 따라 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10%를 배정하고, 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25%를 배정합니다. 나머지 65%에 해당하는 주식은 개인청약자 및 기관투자자에게 구분 없이 배정합니다. 고위험고수익투자신탁등에 대한 공모주식 10%와 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25%와 개인투자자 및 기관투자자에 대한 공모주식 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 어떤 그룹에 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.

마) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 공모주식수를 초과하는 경우에는 청약경쟁률에 따라 5사 6입을 원칙으로 안분 배정하여 잔여주식이 최소화되도록 합니다. 이후 최종 잔여주식은 대표주관회사가 합리적으로 판단하여 배정합니다.

바) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 공모주식수에 미달하는 경우에는 청약주식수대로 배정하되 잔여주식은 대표주관회사가 인수계약서 제2조제5항에 따른 인수의무비율에 따라 각각 자기 계산으로 인수합니다. 단, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제2항제7호의 규정에 따라 배정하여야 할 주식이 50,000주 이하(액면가 500원 기준)이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 이를 청약자에게 배정하지 아니하고 자기 계산으로 인수할 수 있습니다.

5) 투자설명서 교부에 관한 사항

- 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조에 의거, 본 주식의 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 당사 및 대표주관회사가 부담하며, 금번 유상증자의 청약에 참여하시는 투자자께서는 투자설명서를 의무적으로 교부받으셔야 합니다.

- "본 주식"에 청약하고자 하는 투자자(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조 제5항에 규정된 전문투자자 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는 자 제외)는 청약 전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 단, 투자설명서 수령거부의사표시는 서면, 전화, 전신, 팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 가능합니다.

-전자문서의 방법으로 투자설명서를 교부받고자 하는 투자자는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조제1항 각호의 요건을 모두 충족하여야 합니다.

가) 투자설명서 교부 방법 및 일시

※ 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.

나) 확인절차
(1) 우편을 통한 투자설명서 수령 시
(가) 청약하시기 위해 지점을 방문하셨을 경우, 직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.
(나) HTS 또는 MTS를 통한 청약을 원하시는 경우, 청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.
(다) 주주배정 유상증자 경우 유선청약이 가능합니다. 유선 상으로 신분확인을 하신 후, 투자설명서 교부 확인을 해주시고 청약을 진행하여 주시기 바랍니다.

(2) 지점 방문을 통한 투자설명서 수령 시
직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.

(3) 홈페이지 또는 HTS, MTS를 통한 교부
청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.

다) 기타
(1) 금번 유상증자에서 당사는 본 증권신고서의 효력발생 이후 주주명부상 주주분들에게 투자설명서를 우편으로 발송할 예정입니다. 우편의 반송 등에 의한 사유로 교부를 받지 못하신 투자자께서는 지점 방문을 통해 인쇄물을 받으실 수 있으며, 또한 동일한 내용의 투자설명서를 전자문서의 형태로 대표주관회사의 홈페이지에서 다운로드 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서의 형태로 교부 받으실 경우, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조제1항 각 호의 요건을 모두 충족해야만 청약이 가능합니다.

(2) 구주주 청약 시 대표주관회사 이외의 증권회사를 이용한 청약 방법
- 해당 증권회사의 청약 방법 및 규정에 의해 청약을 진행하시기 바랍니다. 이 경우에도, 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.

※ 투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령거부의사를 서면 등의 방법으로 표시하지 않을 경우, 본 유상증자의 청약에 참여할 수 없습니다.

6) 주권유통에 관한 사항

가) 주권유통개시일: 2025년 08월 29일
(2019년 9월 16일 전자증권제도가 시행됨에 따라 실물 주권의 교부 없이 각 주주의 보유 증권계좌로 상장일에 주식이 등록발행되어 입고되며, 상장일부터 유통이 가능합니다. 단, 유관기관과의 업무 협의 과정에서 상기 일정은 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.)

7) 청약증거금의 대체 및 반환 등에 관한 사항
청약증거금은 청약금액의 100%로 하고, 주금납입기일에 주금납입금으로 대체하며, 청약증거금에 대해서는 무이자로 합니다.

8) 주금납입장소 : 하나은행 서울대역금융센터지점

다. 신주인수권증서에 관한 사항

1) 금번과 같이 주주배정방식의 유상증자를 실시할 때, 주주가 소유하고 있는 주식수 비율대로 신주를 인수할 권리인 신주인수권에 대하여 당사는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165의6조3항 및 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-19조에 의거하여 주주에게 신주인수권증서를 발행합니다.

2) 금번 유상증자시 신주인수권증서는 전자증권제도 시행일(2019년 9월 16일) 이후에 발행되고 상장될 예정으로 전자증권으로 발행됩니다. 주주가 증권사 계좌에 보유하고 있는 주식(기존 '실질주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 해당 증권사 계좌에 발행되어 입고되며, 명의개서대행기관 특별계좌에 관리되는 주식(기존 '명부주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 명의개서대행기관 내 특별계좌에 소유자별로 발행 처리됩니다.

3) 신주인수권증서 매매의 중개를 할 증권회사는 대표주관회사인 NH투자증권(주)로 합니다.

4) 신주인수권증서 매매 등
가) 신주인수권증서를 매매하고자 하는 주주는 신주인수권증서를 예탁하고 있는 증권회사에 신주인수권증서의 매매를 증명할 수 있는 서류를 첨부하여 거래상대방 명의의 위탁자 계좌로 신주인수권증서의 계좌대체를 청구합니다. 위탁자계좌를 통하여 신주인수권증서를 매수한 자는 그 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.

나) 신주인수권증서를 양수한 투자자의 청약방법
신주인수권증서를 증권회사에 예탁하고 있는 양수인은 당해 증권회사 점포 및 NH투자증권(주)의 본점 및 지점을 통해 해당 신주인수권증서에 기재되어 있는 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약 기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.

5) 당사는 금번 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자 관련 신주인수권증서의 상장을 한국거래소에 신청할 예정입니다. 동 신주인수권증서가 상장될 경우 상장기간은 2025년 07월 21일부터 2025년 07월 25일까지 5거래일간으로 예정하고 있으며, 동 기간 중 상장된 신주인수권증서를 한국거래소에서 매매할 수 있습니다. 동 신주인수권증서는 2025년 07월 28일에 상장폐지될 예정입니다. 「코스닥시장 상장규정」 제16조 3(신주인수권증서의 신규상장)에 따라 5거래일 이상 상장되어야 하며, 동 규정 제44조의3 "신주인수권증서의 상장폐지기준"에 따라 신주청약 개시일 5거래일전에 상장폐지되어야 함)

6) 신주인수권증서의 거래 관련 추가사항
당사는 금번 유상증자의 신주인수권증서를 상장신청할 예정인 바, 현재까지 관계기관과의 협의를 통해 확인된 신주인수권증서 상장시의 제반 거래 관련 사항은 다음과 같습니다.

가) 상장방식 : 전자등록발행된 신주인수권증서 전부를 상장합니다.

나) 주주의 신주인수권증서 거래

(1) 상장거래 : 2025년 07월 21일부터 2025년 07월 25일(5영업일간) 거래 가능합니다.

(2) 계좌대체거래 : 신주배정통지일인 2025년 07월 14일(예정)부터 2025년 07월 29일까지 거래 가능 합니다.
* 신주인수권증서의 계좌대체(장외거래)는 신주인수권증서 상장거래의 결제일인 2025년 07월 29일까지 가능하며, 동일 이후부터는 신주인수권증서의 청약권리 명세를 확정하므로 신주인수권증서의 계좌대체(장외거래)가 제한됩니다.

(3) 신주인수권증서는 전자등록발행되므로 실물은 발행되지 않습니다.

다) 특별계좌 소유주(기존 '명부주주')의 신주인수권증서 거래
(1) '특별계좌  보유자(기존 '명부주주')'는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후 금번 유상증자 청약 참여또는 신주인수권증서의 매매가 가능합니다.
(2) '특별계좌  보유자(기존 '명부주주')'는 신주인수권증서의 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 이전 없이 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 직접 청약하는 방법으로도 금번 유상증자에 청약이 가능합니다. 다만 신주인수권증서의 매매는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후에만 가능하므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

라. 기타 모집 또는 매출에 관한 사항

1) 본 증권신고서는 공시심사과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용의 변경시에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수도 있으므로 투자자 여러분께서는 투자시 이러한 점을 감안하시기 바랍니다.

2) 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제120조3항에 의거 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

3) 본 증권신고서에 기재된 내용은 신고서 제출일 현재까지 발생된 것으로 본 신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름 또는 손익상황에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다. 따라서, 주주 및 투자자가 투자의사를 결정함에 있어 유의하여야 할 사항이 본 증권신고서상에 누락되어 있지 않습니다.

4) 금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서, 반기보고서, 분기보고서 및 감사보고서 등 기타 정기공시사항과 수시공시사항 등이 전자공시되어 있사오니 투자의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.

5) 본 증권신고서의 예정 모집가액은 확정되어 있는 것은 아니며, 청약일 3거래일 전에 확정 발행가액을 산정함으로써 확정될 예정입니다. 또한, 본 증권신고서의 발행예정금액은 추후 주당 발행가액이 확정되는 내용에 따라 변경될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

5. 인수 등에 관한 사항

II. 증권의 주요 권리내용

당사가 금번 유상증자를 통하여 발행할 증권은 기명식 보통주이며, 동 증권의 주요 권리 내용은 다음과 같습니다.

1. 액면금액

2. 주식의 발행 및 배정에 관한 사항

3. 의결권에 관한 사항

4. 배당에 관한 사항

III. 투자위험요소

당사는 2010년 07월 27일에 설립되어 2013년 12월 24일 코넥스 시장에 상장하였으며, 2021년 02월 24일 코스닥 시장에 이전상장하였습니다. 당사는 'Seeing the Unseen : Vision AI'라는 슬로건 아래, 사람의 눈에 보이지 않는 데이터를 AI를 통해 가시화하여 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. 당사의 사업부문은 ▲AI Infra ▲Vision AI, ▲Digital Twin으로 구분되며 5개의 핵심 솔루션 제품을 통해 사업을 영위하고 있습니다.

(AI Infra) 당사는 NVIDIA 파트너 회사로서 NVIDIA 제품판매권을 보유하고 있으며, AI Infra 사업은 NVIDIA의 GPU 제품에 당사의 솔루션 AstraGo가 함께 탑재되어 어플라이언스 형태로 판매되는 사업입니다. 어플라이언스 제품은 GPU 공급금액과 별도로 당사 솔루션 제품의 사용료가 더해져 공급가액이 결정됩니다. 또한, 지속적인 기술지원을 통한 유지보수 수익이 발생합니다. 당사는 NVIDIA 뿐만아니라 Dell, HPE 등 글로벌 IT 인프라 제조사와도 파트너쉽을 체결하고 제품통합을 진행하며 어플라이언스 제품라인업을 확대하고 있습니다.

(Vision AI) Vision AI 사업은 당사의 AI 영상분석 제품 XAIVA와 VidiGo를 구축형 또는 클라우드 형태로 판매하는 사업입니다. 구축형 판매는 솔루션 제품을 고객의 요구사항에 따라 커스터마이징하여 판매하거나 당사 제품과 타시스템이 결합되어 통합형 시스템으로 판매되는 방식입니다. 고객의 요구사항에 따라 당사의 GPU 인프라를 활용한 클라우드 방식으로 판매되기도 합니다. 서비스형 판매는 당사의 AI 영상분석 서비스를 웹과 앱을 통해 제공한 뒤 사용료를 청구하는 방식입니다.

(디지털트윈) 합성데이터(Synthetic data)를 생성하여 AI 모델을 개발하거나 디지털트윈 환경을 구축하는 사업으로, 당사의 합성데이터 생성 솔루션 X-GEN과 NVIDIA의 디지털트윈 구축 플랫폼인 Omniverse가 활용됩니다. X-GEN을 활용해 AI 모델 개발에 필요한 학습데이터를 가상으로 생성하거나 실제 환경과 동일한 디지털 환경을 합성데이터로 구성하는 디지털트윈 구축 판매 두 가지의 비즈니스 모델로 구성되어 있습니다.

당사의 최근 3년간 매출 유형별 매출액 및 비중은 다음과 같습니다.

당사의 공시서류 작성 기준일 현재 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

당사의 연결대상 종속회사는 그 자산 및 매출 등의 규모가 크지 않아 당사 연결회사 기준으로 미치는 영향의 중요도가 높지 않으며, 그에 따라 투자위험요소상 주요 재무정보는 연결기준을 위주로 작성하되 별도기준으로 작성이 필요한 경우 함께 작성하였습니다. 또한 당사는 주된 사업부문을 영위하는 데 있어 중대한 영향을 미친다고 판단되는 사항들을 위주로 투자위험요소를 작성하였습니다. 그럼에도 불구하고 당사와 관련성이 적다고 판단하거나 미처 파악하지 못한 원인으로 인해 경영환경이 악화될 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 아래 기재한 투자위험요소 뿐만 아니라 다양한 정보를 면밀히 검토하시어 금번 유상증자에 대한 의사결정을 내리시기 바랍니다.


※ 주요 용어 정리

1. 사업위험

당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발, NVIDIA와의 파트너쉽을 기반으로 하는 어플라이언스 제품 판매를 주요 사업으로 영위하고 있으며, 인공지능과 관련 사업은 경기 변동에 민감한 특성이 있어 국내외 경기 변동에 따라 매출이 직간접적인 영향을 받을 수 있습니다.

코로나19의 확산으로 2020년 글로벌 경제는 큰 침체를 겪은 후, 2022년부터 백신 보급의 확대로 국가 간 이동이 정상화 추세를 보이며 경기 회복세를 보였으나, 러시아-우크라이나 전쟁 발발을 비롯해 글로벌 인플레이션과 각국 중앙은행의 통화 긴축 정책으로 인해 경기 둔화 우려가 확산되었습니다. 2023년에는 러시아-우크라이나 전쟁 장기화, 인플레이션 지속에 따른 주요국 긴축 기조 유지 및 실리콘밸리 은행·크레딧스위스 사태 등 금융시장 불안 요인 확산에 따라 경기 회복 둔화 및 불확실성 이슈가 존재했으며, 2024년 중동 지역의 무력 충돌 사태, 글로벌 통화 긴축 정책 지속, 중국의 부동산 경기 침체 등으로 인해 여전히 글로벌 경제가 높은 변동성을 나타냈습니다. 또한, 2025년 역시 미국, 중국 등 주요국들이 앞다투어 보호무역 정책을 발표하며, 글로벌 경제의 불확실성이 확대되고 있는 추세입니다. 투자자께서는 불확실성 요인에 대해 지속적으로 관찰하시기 바라며, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

(1) 글로벌 경기 동향

2025년 3월 발표된 경제협력개발기구(OECD)의 경제전망 중간 보고서(Economic Outlook Interim Report)에 따르면 세계경제는 2025년 3.1%, 2026년 3.0%의 경제성장이 이루어질 것으로 전망됩니다. 2024년 12월에 발표한 전망치인 2025년 3.3%, 2026년 3.3%와 비교 시 2025년 전망치는 0.2%p, 2026년 전망치는 0.3%p 하향조정 되었습니다.

OECD는 세계 GDP 성장률이 내년까지 점차 둔화될 것으로 예상하고 있으며, 일부 주요 20개국 경제의 무역 장벽이 높아지고 지정학적, 정책적 불확실성이 증가하면서 투자와 가계 지출에 부담이 될 것으로 전망하였습니다. 또한 OECD는 미국과 유럽 간 대서양 동맹 균열로 유럽 국가들 내에서 국방비 지출 증대를 추진 하는 것과 관련해, 국방에 대한 지출 증가는 단기적으로 성장을 뒷받침할 수 있지만, 장기적으로는 재정 압박을 가중할 수 있다고 지적하였습니다.

또한, 국제통화기금(IMF)은 2025년 4월 22일 4월 세계경제전망(World Economic Outlook) 보고서를 발표하였으며, 이번 전망보고서에서는 최근 높은 정책 불확실성을 감안하여 전망 기준일에 따른 기준 전망(reference forecast)과 보완 전망(alternatives)을 함께 제시하였습니다. 기준 전망에서 2025년 4월 4일 기준 반영 가능한 정보를 기반으로 국가별 성장률을 전망하되, 보완 전망을 통해 4월 2일 상호관세 부과 이전 및 4월 9일 상호관세 유예 이후 기준 전망으로 세계 성장률 범위를 추가로 제시하였습니다. 다만, 보완 전망은 지역, 국가별 전망에 대해서는 공개하지 않았습니다.

4월 4일을 기준으로 한 기준 전망에서는 무역긴장 등 글로벌 불확실성을 반영하여 대부분 국가의 성장률 전망을 하향하면서 2025년 세계경제 성장률을 지난 1월 전망 대비 0.5%p. 하향조정한 2.8%로 전망하였습니다.

보완전망에서 4월 2일 상호관세 부과 이전 기준으로는 미국의 2~3월 무역정책, 높은 유가 전망으로 중국, 캐나다, 멕시코의 성장률이 대폭 둔화됨에 따라 2025년 세계경제 성장률을 1월 전망 대비 0.1%p. 하향 조정한 3.2%로 전망하였습니다. 한편, 4월 9일 이후 기준으로는 2025년 상호관세 90일 유예의 효과가 미국과 중국의 성장률 하락으로 상쇄되어 세계경제성장률 2.8%를 전망하였고, 2026년에는 미국과 중국의 손실이 다른 국가의 이득을 넘어섬에 따라 2.9%의 성장률을 전망하였습니다.

한편, 국가별, 지역별 성장률은 기준전망만 제시하였으며, 선진국 그룹의 2025년 성장률은 지난 1월 전망 대비 0.5%p. 하향 조정된 1.4%로 전망하였습니다. 미국은 정책 불확실성, 무역 긴장, 소비 회복 지연 등으로 성장률 전망치가 대폭 하락 조정되었고, 대부분의 유럽국가와 일본도 하향 조정되었습니다. 한국 성장률의 경우 2025년 1월 전망 대비 1.0%p. 하향 조정된 1.0%로 전망되었습니다.

신흥개도국 그룹의 경우 2025년 성장률은 1월 전망 대비 0.5%p. 하향 조정된 3.7%로 전망되었으며, 특히 중국은 예상보다 견조한 2024년 4분기 실적 및 재정확대에도 불구하고 관세 조치의 부정적 영향으로 2025년 및 2026년 성장률 전망치가 모두 하향 조정되었으며, 멕시코는 2024년말 이후 부진한 경제활동과 더불어 미국의 관세 부과, 지정학적 리스크 및 긴축적 금융환경 등의 영향으로 2025년 성장률이 1월 전망 대비 대폭 하향조정 되었습니다.

국제통화기금(IMF)은 세계경제의 리스크가 하방 요인에 집중되어 있다고 진단하면서, 무역갈등 등 정책 불확실성 확대에 따른 소비·투자 위축, 고금리 및 높은 부채수준으로 인한 재정·통화 정책 여력 부족, 주가 및 시장가격 재조정 가능성 등 금융·외환시장의 높은 변동성 등을 위험 요인으로 제시하였습니다. 다만, 미국 관세 조치 인하와 상호 협상 등이 진전될 경우 세계경제의 상방 조정 요인으로 작용할 수 있다고 언급하였습니다.

국제통화기금(IMF)은 고조된 불확실성과 성장 둔화에 대응하기 위해 예측가능한 무역환경 조성의 필요성을 강조하며 무분별한 산업 보조금을 지양하고 지역, 다자간 무역협정 확대를 통한 무역 분절화 방지 노력이 필요하다고 강조하였습니다. 또한 금융시장 안정과 기대 인플레이션간의 균형을 유지하는 신중한 통화정책과 건전한 재정 운용의 필요성을 언급하고, 자본 변동성 확대에 대응하여 국가별 금융, 외환시장 성숙도에 맞는 적절한 개입 및 건전성 조치를 시행할 것을 권고하였습니다. 그 밖에 중기 성장잠재력 회복을 위한 여성·고령층 노동 참여 제고와 AI, 디지털 기술 투자확대, 규제 정비 등의 노력도 촉구하였습니다.

(2) 국내 경기 동향

한국은행이 2025년 02월 발간한 '경제전망보고서'에 따르면 2024년의 경제성장률은 연간 2.0%를 기록하였습니다. 하지만 2024년 4분기 중 성장률은 비상계엄 사태 및 여객기 참사 등으로 경제심리가 위축됨에 따라 내수 중심의 회복세가 더뎌지며 당초의 예상에 미치지 못하는 0.1%를 기록하였습니다. 2025년에 들어서도 심리적 위축이 이어지는 가운데 기상여건 악화 등의 일시적 요인 또한 작용할 것으로 전망하며 1분기에는 낮은 성장세를 나타낼 것으로 전망하였습니다. 하지만 이후에는 정치 불확실성의 점진적 해소, 금융여건의 완화 등의 영향으로 내수의 회복세를 예상하였고, 전년동기 대비 2025년 국내 경제성장률은 1.5%를 예상하였습니다. 2026년에는 대외여건의 악화가 성장의 주요 하방요인으로 작용할 수 있지만 내수의 완만한 회복세에 의한 성장세를 보일 것으로 전망하였고, 2026년의 국내 경제성장률은 1.8% 수준을 나타낼 것이라고 전망하였습니다.

한국은행은 각 부문에 대해서 다음과 같이 전망하고 있습니다. 민간소비는 심리위축 등의 영향으로 부진한 흐름을 보이고 있지만, 2분기 이후에 정치적 불확실성이 줄어들고 금융여건 완화 등의 영향이 나타나며 점차 회복세를 보일 것으로 전망하였습니다. 건설투자는 2024년 4분기까지 부동산PF 부실의 영향을 받으며 불확실성이 확대되어 위축된 분위기를 보였습니다. 2025년 상반기 또한 위축된 흐름을 이어갈 것으로 전망되지만 하반기 이후에는 금융여건 완화 영향이 가시화됨에 따라 낮은 수준의 회복세를 예상하고 있습니다. 설비투자의 경우 향후 주요 대기업 등의 AI 및 첨단공정, 생산라인 고도화 관련 투자가 이어질 전망이지만, 무역정책의 불확실성 등의 하방 요인 또한 복합적으로 작용할 것으로 예상하고 있으며, 2025년 2.6%의 성장을 전망하고 있습니다. 지식재산생산물투자의 경우 정부의 연구개발 예산의 확대에 힘입어 기업의 연구개발 등이 지속되며 증가율이 확대될 것으로 예상하고 있으며, 재화수출은 미국의 통상압력 등을 고려할 때 지난 전망에 비해 둔화될 것으로 보고 있습니다.

이와 별개로 '12.3 비상계엄 사태'와 이후 촉발된 탄핵 정국으로 인해 국내 정치적 리스크가 고조되었으며, 이는 국내 경기 둔화와 중장기 경제성장 저하로 이어질 수 있다는 우려가 존재합니다. 글로벌 투자은행 골드만삭스는 2024년 12월 9일 '짧은 계엄령 사태의 여파'라는 제목의 보고서를 통해 비상계엄 사태와 탄핵 정국 등 정치적 불안으로 인해 한국 경제 성장률의 하방 리스크가 확대됐다는 분석을 발표했습니다. 한편, 헌법재판소는 2025년 04월 04일, 재판관 8명 전원일치 의견으로 대통령 탄핵소추안을 인용하였습니다. 금번 인용 결정으로 탄핵에 대한 정치적 불확실성은 해소되며, 대선국면으로 전환되었습니다. 향후 대선국면 전개에 따라 국내 경제에 미치는 영향 관련하여 불확실성이 존재하니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

상기 기재한 바와 같이, 2025년에도 세계경제의 둔화흐름이 이어지겠으나 미국과 대형 신흥시장 및 개발도상국의 예상보다 큰 회복력, 기준금리 인하, 인플레이션율 하락 등으로 인해 둔화흐름은 개선될 것으로 전망됩니다. 그럼에도 불구하고, 글로벌 공급차질 지속, 러시아-우크라이나 전쟁 및 중동분쟁에 따른 지정학적 리스크 증가 그리고 각 국가의 긴축적인 통화정책 및 재정정책에 따라 경제활동이 장기적으로 둔화될 경우, 소비 위축 및 투자 이연 등에 따른 경기 침체 가능성이 높아질 수 있습니다. 이에 따라 당사가 영위하는 사업의 실적 및 당사 재무 상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

코로나19 이후 세계 각국은 중국의 리오프닝, 주요 선진국의 견조한 고용 등에 힘입어 민간소비가 양호한 성장세를 보였음에도 불구하고, 금융 불안 심화, 지정학적 리스크, 통화긴축의 여파로 인한 투자심리 위축 등의 영향으로 성장세가 둔화되고 있으며 국내외 경기 회복이 향후에도 한동안 지연될 가능성을 배제할 수 없습니다. 이처럼 코로나19 이후에도 여전히 인플레이션 우려, 통화정책의 변동성, 지정학적 분열 등의 불확실성이 존재하고 있으며, 국내외 경기 회복이 향후에도 한동안 지연될 가능성을 배제할 수 없습니다. 또한, 전방산업의 경기가 악화될 경우 당사 주요 제품의 수요 감소가 초래될 수 있습니다. 수급 상황(Fundamental) 이외의 세계 금융 시장 환경 변화에도 제한적으로 영향을 받을 수 있으므로, 글로벌 경기와 산업 전반의 부진이 지속될 경우 당사의 영업환경에도 피해를 줄 수 있는 점 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는 사업은 넓은 범주에서는 인공지능 산업에 큰 영향을 받으며 세부적으로는 디지털트윈 산업의 변동에 직간접적 영향을 받으며, 특히 정부기관 및 기업들의 소프트웨어와 IT 서비스 관련 투자 지출 규모에 영향을 받습니다. 글로벌 ICT 컨설팅 기관인 프리시던스 리서치에 따르면, 2023년 전세계 인공지능 시장 규모는 5,381억달러에서 연 평균 19.1% 성장하여 2034년 3.68조달러에 도달할 것으로 전망하고 있습니다. 디지털 기술과 인터넷의 급속한 보급 또한 최근 몇 년 동안 글로벌 인공 지능 시장의 성장에 크게 기여하고 있으며 기술 혁신에 대한 대규모 연구 및 개발에 대한 투자는 기술적 발전을 지속적으로 촉진하고 있어 전세계적으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 도입 속도는 가속화 될 것으로 예상됩니다.

글로벌 인공지능 기술 시장 규모

국내 인공지능 시장 또한 글로벌 인공지능 시장의 흐름에 맞추어 지속 성장할 것으로예상되며, 국내 인공지능 시장은 2022년 약 2.2조원에서 2027년 약 4.5조원으로 연평균 14.3%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 국내 선도기업을 주축으로 인공지능 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상과 더불어 국내의 높은 ICT 인프라 및 교육 수준, 신기술에 대한 빠른 수용성 등을 고려해 보았을 때, 공공 및 기업의 IT 투자 확대를 기반으로 국내 시장의 성장 속도는 지속하여 증가할 것으로 판단됩니다.
 

인공지능은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, 인공지능 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비지니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 기업 및 공공기관에서의 수요가 지속 증가하고 있습니다. 또한, 당사가 영위 중인 주요 사업 부문인 AI 인프라 사업과 관련하여 인공지능을 위한 하드웨어의 표준으로 엔비디아의 GPU를 활용하고 있음에 따라 인공지능 산업의 시장상황은 당사의 매출 안정성 및 수익성에 높은 영향을 미칠 수 있습니다.

또한 당사가 영위 중인 디지털트윈 사업의 전방산업과 관련하여 살펴보면 전세계 디지털트윈 시장은 스마트시티, 스마트제조, 의료업 등과 같은 다양한 산업에 적용하여 설계 비용 및 기간 단축, 위험 사고 예방, 탄소배출량 감소 등 의사결정에 대한 기여를 통해 빠르게 성장하고 있습니다. 전세계 시뮬레이션 소프트웨어 시장과 디지털 트윈 시장은 각각 CAGR +13.1%(2023년~2028년), CAGR +61.3%(2023~2028)로 지속 성장할 것으로 전망됩니다.

글로벌 시장 조사 기관 Markets and Markets에 따르면 글로벌 디지털 트윈 시장 규모는 2023년 101억 달러에서 2028년 1,101억 달러로, CAGR +61.3% 성장할 것으로 예상됩니다. 성장의 주요인은 사물인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등 연결성이 향상된 첨단 기술 도입의 급증으로 파악됩니다.

글로벌 디지털트윈 시장 전망

디지털트윈 산업에 대한 국내 시장의 규모에 대해 발표된 조사 자료는 없으나, 글로벌 시장이 성장하는 배경과 마찬가지로 국내에서도 디지털트윈과 시뮬레이션에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 디지털트윈 시뮬레이션 기술의 경우 다양한 산업 분야에서 생산성 향상 및 비용 절감을 위한 수요가 점차 확대 되고 있으며, 스마트시티, 스마트제조 시장이 새로운 시장으로 확대되고 있습니다. 당사의 재무실적은 이러한 전방산업들의 시장 환경에 의해 직간접적인 영향을 받을 수 있습니다.

인공지능 및 데이터 산업은 전 세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 높은 관심과 함께 정책적 지원이 뒷받침되고 있습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다. 글로벌 시장 리서치 기업 Gartner의 자료에 따르면, 기업들의 소프트웨어 및 IT 서비스 관련 투자 지출 전망은 2022년부터 2024년까지 IT 지출 중 각각 11.5%, 6.6%로 높은 증가세를 보이는 주요 시장이 될 것으로 전망됩니다. Gartner의 2022년~2024년 국내 부문별 IT 지출 전망은 다음과 같습니다.

정부는 빅데이터 활용의 중요성과 인공지능 역량 강화가 향후 경제 성장의 핵심 동력임을 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 좁히기 위해 다양한 정책적 지원을 통해 관련 산업을 육성시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다. 당사가 영위하는 인공지능 관련 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반기업의 IT 지출 및 투자 규모에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다. 기술 트렌드의 급격한 변화, 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 전방산업의 시장상황 악화에 따라 공공기관 및 일반기업의 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 속해 있는 인공지능 산업은 기술 기반 산업으로, 음성, 텍스트, 영상 등 다양한 데이터 유형과 적용된 기술 방식에 따라 세부 시장이 형성되어 있습니다. AI 산업의 경쟁은 AI 모델의 성능과 기술적 우위에 의해 좌우되며, 이는 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 핵심 요소가 됩니다. 각 분야별로 요구되는 데이터 특성과 기술 수준이 상이하기 때문에 많은 기업은 특정 방식이나 산업군에 집중해 기술을 개발하고 사업을 전개하는 구조를 갖고 있습니다.

이러한 상황 속에서 최근 ChatGPT와 같은 초거대언어모델(LLM, Large Language Models)의 등장은 AI 기술의 범용성 확대를 견인하며 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있습니다. LLM은 방대한 범위의 텍스트 데이터를 학습하여 일반적인 질의응답이 가능한 수준에 도달했지만, 특정 산업의 고유한 환경이나 데이터를 깊이 있게 반영하는 데는 한계가 있습니다. 범용 모델은 다양한 분야를 포괄할 수는 있으나 산업 현장에서 요구되는 정밀한 상황 인식이나 복잡한 환경 조건, 특수한 상황에 대한 분석 제공은 미흡할 수 밖에 없습니다.

이에 따라 실제 산업 환경에서는 여전히 고도화된 산업 특화 AI 모델에 대한 수요가 높습니다. 그러나 이러한 특화 모델을 구현하기 위해서는 대규모의 고품질 학습 데이터를 확보해야 하며 이는 많은 산업에서 현실적으로 어려운 과제로 남아 있습니다. 이를 해결하기 위해 당사는 X-GEN이라는 합성데이터 생성 소프트웨어를 자체 개발하여 운영하고 있으며, 실제 데이터 수집이 어렵거나 부족한 환경에서도 산업별 특성에 맞는 학습 데이터를 효과적으로 구축하고 있습니다. X-GEN은 단순히 데이터를 대체하는 수준을 넘어, 현장 상황을 정밀하게 반영한 합성데이터를 생성하고, 이를 통해 정확도와 신뢰도를 높인 산업 특화 Vision AI 모델 개발을 가능하게 합니다. 당사가 구축한 Vision AI 모델은 이러한 X-GEN 기반의 학습 체계를 통해 고정밀도, 고신뢰도의 분석 성능을 구현하고 있으며 이는 범용 모델 대비 명확한 경쟁 우위를 확보하는 핵심 기술력입니다.

또한, 영상과 이미지 데이터를 기반으로 하는 Vision AI 기술은 텍스트 기반 LLM보다 훨씬 더 많은 연산 자원과 실시간 분석 기술을 요구합니다. 실시간 영상 처리, 조도나 노이즈, 물리적 환경 변수에 대한 대응, 고해상도 영상의 병렬 분석 등은 고성능 GPU 인프라와 효율적인 인프라 자원 관리 기술 없이는 실현되기 어렵습니다. 이에 당사는 GPU 관리 솔루션 AstraGo를 통해 고성능 컴퓨팅 자원을 효율적으로 운영하며, AI 영상분석의 속도와 정확도를 동시에 개선하고 있습니다. AstraGo는 다양한 하드웨어 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 설계되었으며, GPU 자원 활용 효율을 높여 분석 비용 절감과 서비스 품질 향상에 기여하고 있습니다. 이 같은 인프라 운영 경쟁력은 시장 내에서 당사의 비용 우위를 가능케 하는 요소입니다.

그럼에도 불구하고, AI 산업은 기술 진화 속도가 빠르고 경쟁 강도가 심화되고 있는 산업입니다. 향후 외부 환경 변화나 경쟁사의 기술 추격, 그리고 당사의 신규 제품 개발 지연이나 영업력 강화 부족 등의 요인으로 인해 시장 내 차별적 경쟁력을 유지하지 못할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 당사의 세 가지 사업부문별 주요 경쟁 상황을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(1) AI 인프라 사업

당사는 GPU의 AI 연산처리를 효율적으로 운영하기 위해 자체 개발한 GPU 관리 솔루션 AstraGo를 NVIDIA GPU와 통합하여 판매하는 어플라이언스 사업을 영위하고 있습니다. AI 산업 발전에 따라 전 세계 고성능 컴퓨팅 인프라 수요는 꾸준히 증가하고 있으나, GPU는 단일 연산 작업에 최적화된 고가의 장비로 시스템 구조상 다수의 사용자가 동시에 사용하는 데 어려움이 있습니다. 때문에 하나의 GPU를 여러 사람이 사용할 수 있도록 돕는 잡스케줄링, 자원 할당 최적화 등의 관리 기술이 필요하며 이러한 자동화된 GPU 리소스 배포 및 할당 기술이 GPU 관리 소프트웨어의 핵심 경쟁력으로 작용합니다.

AstraGo는 당사가 독자 개발한 AI 학습 시간 예측 기술을 기반으로 GPU 사용량을 정밀하게 예측하고 이에 따라 효율적으로 GPU 자원을 할당합니다. 이로써 고비용의 GPU 자원의 사용 효율을 극대화합니다. 또한, HPE사의 Oneview, Redfish등의 외부 소프트웨어와 연동을 진행하여 AstraGo 내에서 GPU외에도 서버, 스토리지, 네트워크와 같은 다른 IT 인프라 상태를 함께 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이러한 기술과 협력 제휴는 타사 제품 대비 AstraGo가 갖는 제품 경쟁력으로 작용하고 있습니다.

최근 국내에서는 GPU 리소스 관리 기능을 제공하는 유사 솔루션 업체가 시장 내 출현하고 있으며, 글로벌 시장에서는 오픈소스 기반 스케줄링 솔루션의 고도화도 빠르게 이루어지고 있습니다. 특히, 글로벌 하드웨어 제조사들이 자체 소프트웨어 번들을 강화하여 수직통합화를 확대할 경우 독립 소프트웨어인 AstraGo는 상대적으로 경쟁력이 약화될 우려도 존재합니다.

그러나 GPU 인프라의 운영 효율화는 단순한 소프트웨어 설치를 넘어 현장 맞춤형 기술 지원과 운영 최적화가 병행되어야 하는 고난이도 영역으로, 기술지원 역량이 사업 성패에 직접적인 영향을 미칩니다. 이와 관련하여 글로벌 솔루션은 국내 고객의 요구사항이나 환경 변화에 대한 즉각적인 대응이 어렵고, 시차와 언어 장벽, 유지보수 체계의 한계로 인해 기술 지원 측면에서 애로사항이 많습니다. 반면, 당사는 국내 고객에게 맞춤형 기능 제공과 전문 기술지원 조직에 기반한 현장 밀착형 대응이 가능하다는 점에서 수직통합형 글로벌 솔루션과 차별화된 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이러한 요소는 AI 연산 환경의 고도화와 복잡성이 높아질수록 더욱 중요한 경쟁력으로 작용하며, 향후 AstraGo의 시장 점유와 확장성 유지에 있어 핵심 기반이 될 것으로 판단됩니다.

(2) Vision AI 사업

LLM(Large Language Model) 기반의 언어 AI는 범용성을 바탕으로 다양한 분야에 적용이 가능하지만, Vision AI는 구조적으로 범용성이 낮고 분석 대상에 따라 AI 모델을 별도로 학습해야 하는 특성을 지니고 있습니다. 이는 각 산업별로 요구되는 객체나 환경 조건이 상이하기 때문에 Vision AI 사업은 용도별 맞춤형 모델 개발이 필수적으로 요구되는 특성을 지니고 있습니다.

Vision AI 모델은 높은 정확도를 확보하기 위해 최소 수만 장 이상의 이미지 데이터를 기반으로 학습이 이루어져야 하며, 특히 특수한 상황이나 산업 현장을 다루는 경우 실제 데이터를 확보하는 것이 어렵고 제한적인 경우가 많습니다. 이에 따라, 당사는 합성데이터를 활용하여 필요한 상황을 가정한 다양한 데이터셋을 생성하고 있으며, 이로써 학습 효율성과 정확도를 동시에 확보하고 있습니다. 합성데이터는 실제 촬영이 어렵거나 위험한 상황을 모사할 수 있어 AI 모델의 정밀성과 확장성 면에서 실효성 있는 대안으로 주목받고 있습니다.

또한, 당사는 설립 이후 15년간 대용량 영상 데이터 처리 기술의 내재화에 집중해 왔으며, 특히 실시간 처리, 다채널 영상 병렬 분석 등 다양한 요구 조건을 만족시키기 위한 고성능 Vision AI 엔진을 자체 개발해 왔습니다. 이러한 기술 축적을 통해 영상 데이터를 정교하게 다룰 수 있는 기반을 확보하였습니다.

이러한 역량을 기반으로 당사는 고난이도 산업 현장의 영상 분석에 대응하는 전략을 선택하고 있습니다. 당사는 X-GEN을 통해 생성한 합성데이터를 활용하여 바이오 분야의 초미세 이물질 탐지, 위생복 착용 여부 검출, 반도체 웨이퍼 정렬 및 결함 탐지, 국방 분야의 특수 무기류 자동 검출 등 고난이도 과제를 수행할 수 있는 맞춤형 Vision AI 모델을 구축하고 있습니다. 이는 당사가 타 Vision AI 기업 대비 차별화된 경쟁력을 확보하고 있는 영역입니다.

한편, 국내 Vision AI 시장 내 주요 플레이어도 각기 다른 방식으로 산업에 진출하고 있습니다. 국내 Vision AI 회사는 얼굴인식 등 특정 응용 분야에 집중하는 전략을 취하고 있습니다. 얼굴인식 기술을 기반으로 금융권, 공공 보안 시장으로 진출하거나 바이오 인식 기술과의 융합을 통해 통합보안시스템을 구축하기도 합니다. Vision AI 기업은 각자의 특화된 AI 모델과 기술을 통해 다양한 산업으로 진입하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 만약 합성데이터 생성 기술이 공개되고 고도화된다면 이들이 당사가 주력하는 산업 특화 영상 분석 분야로 진출할 가능성이 존재합니다. 합성데이터는 복잡한 산업 현장의 실제 상황을 가상으로 모사함으로써, 기존에 구현이 어려웠던 영역으로의 AI 모델 개발을 가능하게 하는 기술입니다. 따라서 기존에 얼굴인식, 보안, 미디어 콘텐츠 분석 등에 집중하던 기업들이 합성데이터 생성 기술을 확보하게 될 경우 당사가 추구하는 고정밀 산업특화 AI 모델 전략을 모사할 가능성이 있으며 시장으로의 진입 장벽이 낮아질 수 있습니다.

이와 같은 시장 내 기술 수렴 및 경쟁사의 전략 변화는 Vision AI 분야의 경쟁 강도를 더욱 높이는 요인이 될 수 있으며, 당사가 기술 우위를 유지하고 산업 특화 영역에서의 선도적 위치를 잃지 않기 위해서는 지속적인 R&D 투자와 차별화된 데이터 생성 및 활용 전략이 필요합니다. 만약 당사가 기술 개발 속도에서 뒤처지거나 시장 대응 전략이 미흡할 경우 장기적으로 재무실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점을 유의하여 주시기 바랍니다.

(3) 디지털트윈

디지털트윈은 실제 물리 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 이를 통해 시뮬레이션·분석·예측을 수행하는 고난이도 기술입니다. 최근 산업 전반에서 디지털 전환이 가속화됨에 따라 디지털트윈 기술은 스마트팩토리, 물류, 반도체, 건설 등 다양한 분야에서 실질적 가치를 창출하며 빠르게 확산되고 있습니다. 이러한 디지털트윈 시장은 기존의 3D CAD 및 정적 모델링 중심에서 AI 기반의 실시간 분석, 시뮬레이션  시스템으로 진화하고 있으며, 물리 데이터, 센서, 영상 데이터 등과의 통합 운용 기술이 핵심 경쟁요소로 부상하고 있습니다.

당사는 NVIDIA Omniverse 플랫폼 기반의 디지털트윈 구현 기술을 보유하여 이를 통해 디지털트윈 구축 사업을 진행하고 있습니다. NVIDIA Omniverse Competency를 획득하며 공식 파트너로 등록되었고 Omniverse 제품의 공식 판매권을 확보하고 있습니다. 이를 통해 반도체, 제조 산업군을 중심의 디지털트윈 프로젝트를 수행하며 실증 경험을 축적해왔습니다. 또한, 내부 보유 기술과 제품을 Omniverse와 연동하여 고정밀 3D 시뮬레이션, 시나리오 기반 AI 시뮬레이션 자동화, 실시간 연산 최적화 등을 구현하고 있으며, 산업 현장에서 요구되는 복잡한 시뮬레이션 환경에 효과적으로 대응하고 있습니다.

특히, 당사는 자체 개발한 합성데이터 생성 소프트웨어인 X-GEN을 활용해 디지털트윈에 적용되는 고정밀 학습 데이터를 효과적으로 확보하고 있습니다. 현실에서 수집이 어렵거나 비효율적인 다양한 물리적 상황을 합성데이터로 시뮬레이션하여, Omniverse 기반 AI 시뮬레이션의 예측 정확도를 높이고 3D 데이터 모델링 비용을 절감하고 있습니다. 이와 같은 합성데이터 연계 기술은 경쟁사 대비 차별화된 경쟁력으로 작용하며, 실제 산업 현장의 디지털트윈 구현에서 비용 우위로 작용하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 시장 경쟁 속에서 당사가 차별화된 기술 고도화와 고객 맞춤형 시뮬레이션 역량 확보에 실패하거나, 신규 프로젝트 수주 및 영업 확대가 지연될 경우, 디지털트윈 사업의 실적 및 당사의 전체 수익구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

상기와 같은 경쟁 상황하에서 당사와 유사한 사업을 영위하는 주요 상장 경쟁회사는 다음과 같습니다.

당사는 상기 기술한 바와 같이 크게 AI 인프라 사업, Vision AI 사업, 디지털트윈의 세 가지 사업부문을 영위하며 시장 내 다양한 회사와 경쟁하고 있습니다. AI 인프라 사업의 주요 솔루션 제품인 'AstraGo'의 경쟁 제품을 살펴보면, 국내 비상장기업(L사)의 'Backend.AI', 엔비디아의 'BCM', 엔비디아가 2019년 인수한 'Run.AI' 등이 있습니다. 다만 AI 인프라 시장의 경우 시장이 매우 빠르게 성장하고 있고 주요 경쟁회사들이 제품별 매출액 등 핵심 데이터를 공개하지 않는 경우가 많아 시장 내 당사의 점유율 및 순위를 객관적으로 산출하는데에 한계가 존재하며, 각 기업이 자체적으로 정의하는 사업의 범위가 달라 직접적인 비교가 어려운 상황입니다.

한편, 당사가 Vision AI 및 디지털트윈 사업을 추진하며 국내의 주요 경쟁회사로 인식하고 있는 회사로는 한국거래소 코스닥시장 상장회사인 '코난테크놀로지' 및 '씨메스' 등이 있습니다. 다만 두 회사는 당사가 영위하는 Vision AI 및 디지털트윈 사업분야 외에도 Text AI(LLM 기반) 또는 로봇 및 물류, 제조 자동화 등의 다양한 사업 분야를 영위하고 있기에 엄밀히 말하면 당사와 완전히 동일한 사업 구조나 동일한 제품 포트폴리오를 가진 직접적인 경쟁회사로 단정하기 어렵습니다.

'코난테크놀로지'는 Text AI, Vision AI 두 가지 사업부문을 영위하며 AI 솔루션을 제공하고 있는데, 2024년말 연결기준 매출액은 약 263억원 수준이며, 이 중 Text AI 매출 비중이 약 84%, Vision AI 매출 비중이 약 16%를 구성하고 있습니다. '씨메스'는 지능형 로봇솔루션과 3D 검사 솔루션 두 가지 사업부문을 영위하고 있으며, 다양한 사업 영역에서 물류 및 제조 자동화 솔루션을 제공하고 있고, 3차원 스캐너를 통한 이차전지, 자동차 부품 3D 검사 솔루션 및 검사기 등을 제조, 판매하고 있습니다. '씨메스'의 2024년말 연결기준 매출액은 약 68억원 수준이며, 이 중 지능형 로봇 솔루션의 매출 비중이 약 75%, 3D 검사 솔루션의 매출 비중이 약 16%를 차지하고 있습니다.

이처럼 당사가 제시한 당사의 경쟁회사는 당사와 일정 부분 사업적 공통분모는 있지만 각 사의 주력 시장과 기술적 특장점, 사업 확장 방향에는 다소 차이가 있습니다. 따라서 상기 경쟁회사는 당사의 사업분야와 관련한 경쟁 현황을 참고할 만한 경쟁사로 볼 수 있으나, 이들 역시 여러 사업을 병행하고 있으므로 당사와 완전히 동일한 시장에서 경쟁한다고 보기는 어려울 수 있습니다. 즉, 투자자께서는 상기 경쟁회사를 시장 내 당사와 유사한 경쟁회사로 참고하되, 직접적인 비교나 객관적인 시장점유율 및 순위 산출에는 한계가 있음을 양지하시기 바랍니다.

이처럼 현재 AI 산업은 상업화의 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적 등에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점을 유의하여 주시기 바랍니다.

당사가 영위하는 사업의 근간이 되는 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 산업 내 다양한 사업에 활용되고 있으며, 이에 정부의 각종 정책들이 산업의 발전 방향 혹은 규제 등에 영향을 크게 미치고 있습니다. 정책에 더불어 관계 법령들을 제정함으로써 산업의 기본 발전 및 방향성이 민간 뿐 아닌 정부 차원의 주도로 이루어지고 있습니다. 국내 정부 또한 그 중요성을 인식하여 데이터·AI 경제 활성화 계획(2019.01)을 시작으로, 혁신성장 확산·가속화 전략(2019.08), 한국판 뉴딜 2.0(2021.07), 제1차 데이터 산업 진흥 기본계획(2023.01) 및 초거대AI 경쟁력 강화 방안(2023.04), 비정형 데이터 익명화 가이드라인(2024.02) 등의 정책을 연달아 시행하며 인공지능 국가 경쟁력 강화를 위해 적극적인 투자를 진행하고 있습니다.

(1) 데이터·AI 경제 활성화 계획(2019.01)

과학기술정보통신부는 2019년 01월 16일 4차 산업혁명의 성공이 고도의 인공지능 기술 확보 등에 의존한다는 인식 아래 데이터 및 인공지능의 육성전략 및 융합을 촉진하는 5개년 실행계획을 수립 및 발표하였습니다. 향후 5년간 데이터의 수집에서 유통, 활용에 이르는 가치사슬의 전주기를 활성화하고 인공지능 생태계의 조성 등을 촉진하는 9개의 정책과제를 제시하였습니다. 이러한 과제를 통해 정부는 2023년까지 국내 데이터 시장을 30조원 규모로 성장시키고 인공지능 분야의 유니콘 기업 10개 육성, 관련분야 전문 인력 1만 명 양성 등의 목표를 수립하였습니다.

(2) 혁신성장 확산·가속화 전략(2019.08)

상기에서 기술한 데이터·AI 경제 활성화 계획(2019.01)을 데이터·AI  분야에서의 단기 및 중장기 정책과제를 담은 로드맵으로 삼아 추진하는 과정에서 정부는 그간의 성과를 바탕으로 혁신성장을 한 단계 업그레이드 하기 위한 방안으로서 2019년 08월 혁신성장 확산·가속화 전략을 마련하였습니다. 산업생태계 혁신 가속화를 위한 전략으로 '플랫폼 경제 가속화', '선도사업 성과 고도화', '산업간 연결·융합 촉진'의 3가지 정책 과제 및 80개의 세부 과제를 발표하였으며, 주요 세부 과제는 아래와 같습니다.

(3) 한국판 뉴딜 2.0 (2021.07)

한국판 뉴딜 2.0은 코로나19 사태로 인한 경제 위기를 극복하고 글로벌 경제를 선도하기 위한 한국의 국가발전전략으로, 디지털뉴딜 정책의 일환으로 D.N.A(Data, Network, AI) 생태계 강화와 메타버스, 지능형로봇, IOT 등 AI 기반의 초연결 신산업 육성을 표방하며 정부는 국내 AI 산업 발전을 위해 투자하고 있습니다. 특히, 2020년 07월 한국판 뉴딜 1.0을 통해 추진하였던 D.N.A 생태계 육성 성과의 확산을 한국판 뉴딜 2.0을 통해 유도하고자 하였으며, 구체적으로 개인전보보호법 개정을 통한 마이데이터 전분야 확산, 가명정보 결합 및 활용 지원을 통한 민간 데이터 활용 촉진 등을추진전략으로 삼았습니다. 또한, 한국판 뉴딜 1.0 당시 D.N.A 생태계 강화에 편성되었던 31.9조원의 사업비를 33.5조원으로 추가편성 하는 등 데이터 및 인공지능 분야에 대한 적극적인 정책적 투자 의지를 나타냈습니다.

(4) 제1차 데이터 산업 진흥 기본계획(2023.01) 및 초거대 AI 경쟁력 강화 방안(2023.04)

2023년 01월 '제2차 국가데이터정책위원회'를 통해 정부는 향후 3년간 국가 데이터 정책 방향을 결정할 '제1차 데이터 산업 진흥 기본계획' 및 '인공지능 일상화 및 산업고도화 계획'을 안건으로 논의하며 약 7,100억원을 투입하는 데이터 시장의 성장 전략 및 AI의 일상화 전략을 위한 청사진을 제시하였습니다. 정부는 그간의 데이터 시장의 한계를 극복하고 민관 협력을 통한 전량적 데이터 개방과 선제적 투자를 추진할계획이며, 이를 위하여 모든 데이터의 혁신적 생산·개방·공유 추진, 민간 중심 데이터 유통·거래 생태계 마련, 안전하고 혁신을 촉진하는 데이터 활용기반 조성, 국가 디지털 전환 전면화 등을 세부 전략으로 확립하였습니다.

나아가, 2023년 04월 정부는 전세계적인 챗GPT 돌풍을 계기로 국내 역시 독자적인 초거대 AI 플랫폼을 기반으로 글로벌 선두권 경쟁에 참여햐여야 하는 필요성을 인식하고 초거대 AI 경쟁력을 확보하기 위한 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 제시하였습니다. 이를 위하여 초거대 AI 개발·고도화를 지원하는 기술·산업 인프라 확충, 민간·공공 초거대 AI 융합 등 초거대 AI 혁신 생태계 조성, 범국가 AI 혁신 제도·문화 정착 등을 추진 전략으로 확립하였으며 세부 내용은 아래와 같습니다.

(5) 비정형 데이터 익명화 가이드라인(2024.02)

2024년 02월 개인정보보호위원회는 이미지, 영상, 음성, 텍스트 등 인공지능 시대 기술개발의 핵심 재료인 비정형데이터에 대한 가명처리 기준을 새롭게 마련했습니다. 기존의 '가명정보 처리 가이드라인'은 정형데이터에 대한 처리기준만 제시하고 있어 기업, 연구기관 등은 적합한 가명처리 방법이나 수준을 알지 못하는 등 현장의 불확실성이 컸습니다. 개정된 가이드라인에는 비정형데이터를 가명처리하고 활용하는 과정에서 특수하게 나타날 수 있는 개인정보 위험을 사전에 확인하고 통제하기 위한 원칙과 함께, 의료/교통/챗봇 등 각 분야 사례 및 시나리오를 제공함으로써 현장에서 손쉽게 활용할 수 있도록 개선하였습니다.

비정형데이터는 개인식별 가능 정보에 대한 판단이 상황에 따라 달라질 수 있는 만큼, 데이터 처리목적 및 환경, 민감도 등을 종합적으로 고려하여 개인식별 위험을 판단하고 합리적인 처리방법과 수준을 정했으며, 개인정보위는 가이드라인에서 제시한 개인식별 위험성 검토 체크리스트를 통해 식별위험을 사전에 진단하고, 위험을 낮추기 위한 관리적 및 환경적 통제방안을 마련하였습니다. 특히, 연구목적 달성에 필수적인 정보항목을 남기는 경우에는 그 외 정보에 대한 가명처리 수준을 높이거나 접근권한 통제, 식별에 악용될 수 있는 소프트웨어(SW) 반입제한, 보안서약서 징구 등 조치를 추가하였습니다.

(6) 국가 AI 전략 정책 방향(2024.09)

2024년 09월 정부는 대한민국을 글로벌 AI 중추국가(AI G3)로 도약시키기 위한 청사진으로 「국가 AI전략 정책방향」을 발표했습니다. 국가인공지능위원회에서 공개된 이 정책은 AI가 국가 경제·안보를 좌우하는 시대적 전환기임을 반영하여 AI 인프라·기술·인재·안전체계 등을 총망라한 범국가적 전략을 담았고, 구체적으로  핵심 4대 AI 플래그십 프로젝트를 지원하는 내용을 담았습니다. 주된 내용은 ▲2027년까지 최신 GPU 2EF 규모 확보 및 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, ▲4년간 민간 AI 투자 65조 원 유치, ▲산업·공공·국방 등 국가 전반에 AI 도입('30년 산업 70%, 공공 95% 도입률 목표), ▲AI 안전·신뢰·국제규범 주도입니다. 이와 함께 기술·인프라 혁신, 글로벌 리더십 확보, 스타트업·인재 양성, 공정 기반 조성을 4대 정책 분야로 설정하고 실행할 계획을 발표하였습니다. 특히, AI 컴퓨팅 인프라 부족 문제 해결을 위해 민·관이 공동으로 대규모 GPU 인프라를 구축하고, 국산 AI 반도체(NPU, PIM) 상용화를 추진함으로써 글로벌 AI 기술 경쟁에서 자립적 생태계를 육성할 계획임을 발표하였습니다. 정부는 국가AI위원회를 중심으로 정책 실행을 총괄하며 민간 전문가와 긴밀히 협력해 세부 과제들을 단계별로 추진할 예정입니다.

위와 같이 국가 전략산업으로서 인공지능 산업 분야의 경우 향후 산업 디지털화의 기반 산업으로 여러 분야 여러 방식을 통하여 그 영역을 확장해 나갈 수 있을 것으로 전망됩니다. 다만, 상기의 정책 등의 지원책에도 불구하고, 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 속한 인공지능 산업의 경우 본격 상업화 이전 단계로 제품의 상품성 확보 이전에 원천기술력이 매우 중요하나, 현시점에서 기술력으로 보았을 시 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있는 상황입니다. 미국은 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 중국과의 기술패권 경쟁의 핵심요소로 인식하여 미국 중심의 글로벌 인공지능 생태계 구축을 위한 정책을 추진하고 있습니다. 현재 다른 국가와 약 1년 가량의 기술격차를 보유하고 있으며, 빅테크 기술력을 바탕으로 후발 국가들과의 기술격차를 벌리고 있는 추세입니다. 미국 외에도 유럽과 중국 또한 한국보다 앞선 기술력을 보유하고 있는 상황입니다.

한국의 경우 인공지능 기술수준은 지속적으로 성장하고 있으나 아직은 타 주요국들과 격차가 크게 존재하고 있다고 판단됩니다. 한국은 최근 AI아바타, 건축 리테일 등 타 산업에 생성형 인공지능을 접목하는 응용연구가 활발히 일어남에 따라 복합지능 기술 수준이 상승하였으나, 머신러닝 등의 학습지능은 실질적 기술 진보나 응용사업화에서 구체적인 성과를 보이지 못해 기술수준이 정체되었고, 언어/청각지능 등의 단일지능은 선도국에 비해 뚜럿한 성과 사례가 두드러지지 않고 있는 상황입니다. 다만, 정부의 인공지능 산업 육성 의지 등에 따라 기술수준이 더욱 향상될 수 있을 것으로 전망됩니다.

또한, 인공지능 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장이 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다. 당사 역시 다양한 산업 분야의 기업과 함께 당사의 원천기술을 바탕으로 AI 영상분석 사업 및 디지털트윈 사업을 협의 및 진행 중에 있습니다. 다만, 이러한 국가적 지원 및 원천기술의 지속적인 연구개발에도 불구하고, 현재 기술력이 앞선 글로벌 기업들이 등장할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당하여 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 인공지능 관련 산업은 전통적 일반 제조업과 달리 빅데이터의 구축, AI 기술의 사업화에 필요한 응용프로그램 및 엔진 개발 등 연구개발역량이 사업 영위에 핵심 요소로서 고급 연구개발인력의 확보가 회사의 경쟁력을 유지하기 위한 중요한 요인이 됩니다.

당사는 2025년 4월 말 현재 연구개발 조직을 R&D Group, Sales Group, Supply Group으로 구분하고 있으며, 석사급 9명, 학사급 29명 등 총 38명의 연구인력을 보유하고 있으며, 그 현황은 다음과 같습니다.

또한, 2021년부터 2024년말까지 최근 4년 간 당사의 연구개발 인력 유출입 현황을 살펴보면 다음과 같습니다.

기존 18명이었던 연구인력은 2021년 코스닥시장 상장 이후 2021년말 26명, 2022년말 35명으로 크게 증가하였으며, 2023년말 41명, 2024년말 37명 수준을 유지하고 있습니다. 2024년말 당사 직원 63명 중 37명이 연구개발인력임에 따라 각 연구개발 조직의 핵심 인력들이 대거 이탈하거나, 연구인력의 회전율이 더 빨라져 관련 업무의 인계가 잘 이루어지지 않는 경우 당사가 진행하고 있는 기술개발에 차질이 생길 가능성이 있습니다. 다만, 2024년말 기준 당사 임직원의 평균 근속년수는 약 31개월로, 핵심연구인력 이탈로 인해 기술개발이 중단될 위험은 상대적으로 낮다고 판단됩니다.

당사의 핵심 연구개발 인력 현황은 다음과 같습니다.

최근 전 세계적으로 인공지능 전문 인력이 부족하며, 국내에서는 특히 채용 가능한 시니어 연구원이 부족한 상황입니다. 중소벤처기업부와 한국소프트웨어정책연구소(SPRi)는 2021년부터 2025년까지 5년간 소프트웨어 분야 신규 인력 수요는 35만 3,000명으로 추산했으며, 공급은 32만 4,000명으로 예상했고, 이에 따라 2025년까지 연평균 소프트웨어 분야 신규 인력 수요는 6,000명 가량 부족할 것이라고 전망하였습니다. 특히 인공지능 산업군은 신 학문으로 다수의 인력풀을 가지고 있지 않아 인재를 영입하기 위해서는 대기업들과의 경쟁이 필요합니다.

급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서는 연구개발인력의 확보 및 관리가 중요하며, 기존 핵심인력의 고용안정성을 보장할 뿐만 아니라 신규인력의 전문성 및 숙련도를 향상시켜야 하는 과제를 안고 있습니다. 따라서 핵심 연구인력의 이탈은 당사의 경쟁력을 약화시킬수 있는 매우 중요한 요소로 당사는 인력 이탈을 최소화하기 위하여, 주식매수선택권 부여 및 확대된 복리후생제도 시행 등 연구 인력의 확보를 위하여 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 인력의 이탈 위험을 배제할 수 없으며, 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술 유출 등 당사 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

공시서류 제출 전일 현재 당사의 주식매수선택권 부여 현황은 다음과 같습니다.  

당사는 상기와 같이 핵심 인력의 고용 안정과 애사심 고취, 기업 조직력 향상을 위해 주식매수선택권을 부여하고 있습니다. 하지만, 공시서류 제출 전일 기준 당사의 주가는 약 7,000원 ~ 8,000원 수준의 주가를 형성하고 있으며, 부여한 주식매수선택권의 행사가격은 대부분 시가보다 하회하는 OTM(Out-of-the-money)인 상태입니다. 따라서, 장기간 당사의 주가가 회복하지 못할 경우 당사의 전략과는 달리 주식매수선택권이 연구개발인력이 당사에 근속할 유인으로 작용하지 않을 수 있으므로, 투자자께서는 이 점 유의하시길 바랍니다.

벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능(AI) 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 당사는 공시서류 제출 전일 현재 지적재산권 관련 진행 중인 소송은 없으며, 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 국내 및 해외에서 기술을 보호하기 위한 다수의 특허를 출원하고 있습니다. 당사의 지적재산권 보유 현황 및 주요 특허 현황은 다음과 같습니다.

당사는 주요 제품 및 연구개발 산출물의 지적재산권 확보에도 집중하여 현재까지 총 65건의 지적재산권을 보유하고 있습니다. 또한, 미국 내 특허를 등록하며 글로벌 진출을 위한 노력을 진행하고 있습니다. 보유한 지식재산권은 당사의 주요 제품에 적용되거나 활용될 예정이며 미래 신기술의 권리 확보를 통해 지식재산권 분쟁을 예방하고 최소화하고자 노력하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 지적재산권에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생할 수 있으며, 분쟁의 결과에 따라 당사가 보유하고 있는 기술에 대한 독점적 권리를 향유하지 못할 수 있습니다. 이러한 분쟁의 결과에 따라 당사의 영업활동 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 국내외 대기업의 시장 진입을 위한 투자 확대, 당사 특허 만료 등으로 인해 유사한 기술 기반의 제품이 개발됨에 따라 당사의 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서, 2020년 11월 26일 상장예비심사 승인을 득하고, 2021년 2월 24일 코스닥시장에 상장하였습니다.

기술성장기업으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사 역시 기술성장기업으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 2021년 상장 당시 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이는 상황이었습니다.

코스닥시장상장규정 제53조(관리종목)에 따라 기술특례상장 기업인 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함하여(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월미만인 경우에는 그 다음 사업연도)연속하는 5개 사업연도에 대해서는 매출액 미달 요건을 적용받지 않으며, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도 동안 해당 요건을 적용 받지 않게 됩니다.

당사는 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2021년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2025년까지 지정 유예를 받습니다. 또한, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2021년)를 포함한 연속하는 3개 사업연도, 즉 2023년까지 지정 유예를 받습니다. 그러나, 지정유예 기간 이후에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다.

당사의 2024년말 기준 코스닥시장상장규정 제53조(관리종목), 제54조(형식적 상장폐지), 제56조(상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지)에 따른 각 요건을 검토한 결과는 다음과 같습니다.

상기 검토 결과 중 관리종목 지정과 관련한 주요 요건을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(1) 매출액 미달 요건 검토

「코스닥시장 상장규정」 제53조제1항제1호에 따라 최근 사업연도의 매출액이 30억 미만일 경우 관리종목으로 지정되게 됩니다. 당사는 2021년 2월 24일 코스닥시장에 상장하였으며, 「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제1호가목에 따라 기술성장 특례 적용 기업으로서 매출액 미달 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2021년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도, 즉 2025년까지 지정 유예를 적용받습니다. 당사의 2024년말 기준 매출액은 90.85억원으로 관리종목 지정 요건에 해당하지 않습니다. 다만, 당사가 현재 예측할 수 없는 대내외적 변수로 매출액이 감소하여 2026년말 기준 당사의 별도기준 매출액이 30억원 미만일 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다.

또한, 최근 금융당국의 상장폐지 요건 강화에 따라 2027년 이후부터는 시가총액 600억원 미만이면서 매출액(별도 기준) 50억원을 유지하지 못할 경우 관리종목으로 지정될 뿐 아니라 상장폐지 요건에 해당되어 상장폐지 될  수 있습니다. 당사의 시가총액은 최고 약 1,850억원에서 최저 약 310억원까지 기록한 바 있으며, 공시서류 작성 기준일 현재 당사의 시가총액은 약 300억원 ~ 400억원 수준입니다. 당사의 시가총액은 상장 당시의 기대와는 달리 매출의 성장성이 정체되고, 수익성이 악화되어 지속적으로 하락하고 있습니다.

상장폐지 요건이 강화되는 2027년 이후 당사의 별도기준 매출액이 50억원을 초과하지 못하고, 당사의 시가총액이 600억원 미만 수준을 유지할 경우 상장폐지 요건에 해당될 위험이 있습니다. 향후 당사의 매출액 성장이 정체되거나 감소되고, 금융당국의 제도 변화 등에 따라 요건이 강화되는 등 당사의 관리종목 지정 및 상장폐지 요건과 관련하여 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.


(2) 법인세비용차감전계속사업손실 발생 요건 검토

「코스닥시장 상장규정」 제53조제1항제2호에 따라 최근 3사업연도 중 2사업연도에 각각 당해 사업연도말 자기자본의 50%를 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실이 있고 최근 사업연도에 법인세비용차감전계속사업손실이 있는 경우 관리종목으로 지정되게 됩니다. 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제2호나목에 따라 신규상장일이 속한 사업연도를 포함하여 연속하는 3개 사업연도(2023년 12월 31일)까지 관리종목지정 유예를 적용받습니다. 따라서 당사가 최초로 관리종목 지정요건의 판단 대상이 되는 3개 사업연도는 관리종목 지정유예 종료 시점인 2023년 12월 31일 이후인 2024년부터 2026년까지입니다. 다만, 유예기간이 종료되고 2025년 말을 기준으로 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도의 법인세차감전계속사업손실액이 10억원 이상이고, 자기자본의 50%를 초과하는 경우 관리 종목 지정 사유에 해당됩니다.

당사의 2024년말 연결기준 법인세비용차감전순손실이 약 51.86억원 발생함에 따라 연결기준 자본총계 96억원 대비 약 54%를 차지하여 당사의 법인세차감전계속사업손실률은 2024년말 기준으로 관리종목 지정 요건 50%를 초과하였습니다. 다만, 동 규정상 최근 3개 사업연도 중 2개 사업연도에 발생하여야 하므로 2025년말 또는 2026년말 연결기준 법인세비용차감전손실률이 10억원 이상 발생하고 사업연도 말 자기자본의 50%를 초과할 경우에 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

당사는 금번 유상증자를 통해 자본을 확충할 계획임에 따라 2025년말 기준으로는 관리종목 지정 요건에 해당하지 않을 것으로 판단하고 있으나, 당사가 기대하는 수준의 자본이 확충되지 않거나, 더욱 큰 규모의 법인세차감전순손실이 발생할 경우 법인세차감전순손실률이 50%를 초과할 가능성을 배제할 수 없으며, 이에 따라 관리종목에 지정될 우려가 있습니다. 또한, 2025년말 기준으로는 법인세차감전순손실률이 50%를 초과하지 않더라도, 2026년말 기준으로 법인세차감전순손실이 10억원 이상 발생하고, 자기자본 대비 50%를 초과할 경우 관리종목에 지정될 위험이 있습니다. 관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 50%를 초과하는 10억원 이상의 법인세비용차감전계속사업손실이 발생할 경우 상장적격성실질심사에 따른 상장폐지 요건에 해당하며, 이에 따른 거래정지 및 심사 이후 상장폐지 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(3) 자본잠식 및 자기자본 미달 요건 검토

「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제3호와 제4호에 따라 매 사업연도 말을 기준으로 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 A) 최근 사업연도말을 기준으로 자본잠식률 50%이상 / B) 최근 사업연도말을 기준으로 자기자본 10억원 미만인 경우 관리종목으로 지정됩니다.

당사는 A) 최근 사업연도말(2024년) 기준 자본잠식에 있지 않아 50% 미만이며, B) 최근 사업연도말(2024년) 기준 자기자본이 96억원으로 10억원 이상입니다. 이에 따라 당사는 자본잠식 요건에 의한 관리종목 지정요건에 해당하지 않습니다. 다만, 지속적인 영업손실 발생 등에 따라 최근과 유사한 결손금 누적 추세가 지속되고, 금번 유상증자 등을 통한 자본 확충이 충실히 이루어지지 않을 경우 자본이 잠식될 가능성이 있으며, 자본잠식에 따라 관리종목 지정 등 요건에 해당할 수 있습니다. 투자자 께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

한편, 코스닥시장 상장규정 제52조에 의거하여 최근 반기말 현재 자본잠식률이 50% 이상인 경우 투자주의 환기종목에 지정될 수 있습니다. 이와 관련한 코스닥시장 상장규정은 다음과 같습니다. 당사는 상장 이후 코스닥시장 상장규정에 따른 투자주의 환기종목에 지정된 이력이 없으며, 공시서류 제출 전일 현재 투자주의 환기종목에 해당하지 않습니다.

(4) 상장폐지 요건 강화 관련

한편, 2025년 01월 21일 금융위원회와 금융감독원, 한국거래소, 금융투자협회, 자본시장연구원은 'IPO 및 상장폐지 제도 개선 방안'을 발표하면서 시가총액 및 매출 관련 상장폐지 요건을 강화하였으며, 상장폐지 절차 또한 효율적으로 개정하였습니다. 기업가치 기반 투자를 활성화하고 부실 기업 퇴출을 유도해 국내 주식 시장의 질적 성장을 도모하겠다는게 제도 개선안의 목표입니다.

현행 제도의 문제점으로는 기업 회생기회 부여, 투자자 보호에 초점을 둔 제도운영으로 저성과 기업의 적절한 퇴출이 지연되고 있다는 평가 등이 거론되고 있으며, 상장회사의 수 증가율은 높지만, 이에 비해 주가의 상승률은 높지 않아 주요국 대비 '상장기업수 대비 시가총액' 수치 또한 저조한 수준을 보이고 있다고 지적하였습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 저성과기업의 적시 적절한 퇴출을 통한 증시 전반의 밸류업에 기여하기 위해, 상장폐지 요건은 강화하고 그 절차는 효율화 할 수 있는 세부적인 개선안이 논의되었습니다. 금융당국은 상장폐지 정량적 요건인 시가총액과 매출 기준을 실효성 있는 수준으로 강화하기로 했습니다. 연착륙을 위해 최종 목표치까지 3단계, 3년에 걸쳐 상장 유지 기준을 단계적으로 상향하기로 했습니다.

시가총액 요건은 2026년 150억원, 2027년 200억원, 2028년 300억원으로 높아집니다. 매출 요건의 경우 시가총액 대비 적응 기간이 더 필요하다는 점에서 시행일을 1년씩 늦췄습니다. 상장 유지를 위한 매출 요건은 2027년 50억원, 2028년 75억원, 2029년 100억원으로 강화되었습니다. 대신 성장 잠재력은 높지만 매출이 낮은 기업을 고려, 코스닥 상장기업 기준 최소 시가총액 600억원을 충족하면 매출 요건을 면제하는 완충 장치도 도입됩니다.

[상장폐지 제도 개선 방안: 시총/매출 요건 강화]

상장폐지 제도 개선 방안

출처: 금융위원회, 데일리팜

당사의 공시서류 작성 기준일 현재 최근 사업연도 매출액은 약 90억원으로, 현재 수준과 동일한 매출액이 발생함을 가정한다면 상기 매출액 요건에는 2029년에 해당할 가능성이 있습니다. 또한, 당사의 최근 시가총액은 약 300억원~400억원 사이 수준을 유지하고 있어 시가총액이 향후 하락한다면 2028년부터 적용되는 시가총액 요건에 해당될 가능성 또한 배제할 수 없습니다. 향후 당사의 매출 성장성이 둔화되어 당사의 계획만큼 매출액 증진이 이뤄지지 않고 시가총액이 지속적으로 하락하여 상장폐지 요건에 해당될 경우 즉시 상장폐지 될 수 있습니다. 투자자들께서는 투자 판단 시 최근 상장폐지 요건 강화에 따른 상장폐지 위험에 대해서 충분히 인지하시길 바랍니다.

이 외에도 상장폐지의 비재무적 요건 강화 방안으로는 '감사의견 미달요건'기준의 강화를 발표했습니다. 현행 '감사의견 미달요건'의 경우 이의신청이 허용되는 형식적 상장폐지 사유로서, 이의신청시 개선기간을 부여하였습니다. 따라서 다음 혹은 다다음 사업연도 감사의견이 나올 때 까지 개선기간을 부여하는 등 다소 완화적으로 요건을 적용하였습니다.

이러한 '감사의견 미달요건'의 개선사항으로, 감사의견 미달사유 발생 이후 다음 사업연도 감사의견 미달시 즉시 상장폐지 절차를 진행하게 되었습니다. 즉, 감사의견 2회 연속 미달을 '이의신청 불가 형식적 사유'로 규정하게 되었습니다. 상기 개선사항은 2025년 07월 01일부터 시행 예정입니다.

이렇듯 금융 관계기관의 국내증시 상장폐지 제도에 대한 개선방안 논의가 진행되었고, 현행 제도에서 단계적으로 유가증권시장 및 코스닥 시장의 상장폐지 요건이 엄격하게 작용될 전망입니다. 이에 따라 현행 기준으로 당사는 재무적, 비재무적 상장폐지 요건에 해당되는 바 없지만, 당사가 이후 영업실적의 악화나 재무구조의 급격한 변화 등에 의해 강화된 상장폐지 요건에 해당되게 된다면 상장폐지 사유에 해당될 위험이 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 공시서류 작성 기준일 현재 코스닥시장 상장규정 상 관리종목 지정 및 상장폐지요건에 해당하는 사항은 없습니다. 하지만 당사는 최근 3개년동안 매출액 규모가 다소 변동성이 큰 편이며, 최근 3년 간 지속적인 영업적자로 법인세비용차감전손실이 발생하고 있습니다. 이와 같은 추세가 향후 지속될 경우 당사는 관리종목 지정 사유뿐만 아니라 형식적 상장폐지 사유에 해당될 수 있습니다. 추가적으로, 최근 한국증시 발전 및 부실기업 퇴출을 위해 금융감독원, 한국거래소 등에서 상장폐지제도 개선 움직임이 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후 상장폐지 요건이 현재보다 강화될 예정이며 향후 적자 상태가 지속될 경우 관리종목 및 상장폐지 요건을 충족시킬 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2013년 12월 24일 코넥스 시장에 상장하였으며, 2021년 02월 24일 코스닥 시장에 이전상장하였습니다. 당사는 코스닥시장 상장 당시 증권신고서상 아래와 같이 향후 4개년에 대한 영업실적을 추정한 바 있으며, 추정 실적은 다음과 같습니다.

그러나, 당사는 상기와 같은 4개년 추정 실적과 달리, 2021년부터 매출액 및 영업이익, 당기순이익 등 주요 손익계산서 항목에서 아래와 같이 큰 괴리가 발생하였습니다.

당사는 상장 당시 당사의 매출액을 2021년 170.08억원, 2022년 257.73억원, 2023년 378.14억원으로 예측하였으나, 실제 발생한 매출액은 2021년 57.78억원, 2022년 98.97억원, 2023년 36.63억원으로 예측치 대비 크게 하회하였습니다. 그 괴리율은 2021년 66%, 2022년 62%, 2023년 90% 수준입니다. 흑자를 기록할 것으로 예상되었던 영업이익 및 당기순이익 역시 매출액이 하회함에 따라 2021년부터 적자전환하여 영업손실 및 당기순손실을 기록하였습니다. 영업손익은 2021년 11.45억원, 2022년 45.60억원, 2023년 104.24억원 흑자를 기록할 것으로 예측하였으나, 2021년 적자전환하여 -20.06억원, 2022년 -49.26억원, 2023년 -69.11억원의 영업손실을 기록하였습니다. 당기순손익 또한 2021년 9.40억원, 2022년 45.60억원, 2023년 81.78억원의 흑자를 기록할 것으로 예측하였으나, 실제로는 2021년 적자전환하여 -21.36억원, 2022년 -45.45억원, 2023년 -64.59억원을 기록하였습니다. 이처럼 당사의 상장 당시 실적과 실제 실적은 괴리율이 큰 편에 속합니다.

2021년부터 2023년까지의 당사의 추정 영업 실적과 실제 실적 간 큰 괴리의 발생 원인은 당사의 사업환경 변화 및 일부 사업부문의 구조적 한계, 외부 시장 상황에 따른 영향 등 복합적인 요인에서 비롯된 것으로 이에 대한 구체적인 원인은 다음과 같습니다.

(1) 어플라이언스 제품의 수명주기 종료와 리뉴얼

상장 당시 당사의 주요 제품인 GPU 최적화 소프트웨어 'Uyuni'는 업계 최초로 출시된 솔루션으로 초기 시장 내 빠른 성장과 수요를 기반으로 추정실적이 산정되었습니다. 그러나 Uyuni는 2018년 출시 이후 약 5년 간의 제품수명주기(Product Life Cycle)를 거치면서 판매가 둔화되기 시작했고, 신규 고객의 수요 역시 정체되면서 매출 성장이 지체되었습니다. 이는 AI 산업의 고도화와 GPU 아키텍처의 변화 그리고 고객 수요의 다양화로 인해 Uyuni가 제공하던 기능만으로는 점차 최신 환경의 요구를 충족하기 어려운 상황이 도래했습니다.

제품을 출시하던 2018년 및 상장을 추진하던 2020년에는 'Uyuni'의 제품수명주기가 5년 정도일 것으로 예측하지 못하였고, 오히려 수요가 점진적으로 증가할 것으로 예상하였습니다. 'Uyuni'는 2018년 출시 당시 중소규모 GPU 클러스터 환경을 기준으로 설계되었으며 주로 수 개에서 수십 개의 GPU를 보유한 AI 어플리케이션 개발 기업 또는 연구기관 등이 주요 타겟 고객이었습니다.

그러나 2021년 당사가 코스닥시장에 상장한 이후인 2022년 ChatGPT를 포함한 초거대언어모델(LLM)이 등장함에 따라 AI 시장 내 GPU 수요의 급격한 변화가 발생하였습니다. 국내외 AI 산업은 소규모 AI 모델 기반 분산 연산 중심에서 수천억개의 파라미터 기반의 대규모 모델 학습 중심으로 전환되었습니다. 이로 인해 AI 모델을 자체 개발하던 AI 개발사나 연구기관은 자체 LLM 구축보다는 상용화된 LLM을 활용해 서비스를 개발하기 시작하였고, 이에 따라 전방시장의 중소규모 GPU 도입은 상대적으로 감소하고, LLM 구축을 위한 초대형 데이터센터 중심으로 GPU 시장이 확대되었습니다. 따라서 이러한 시장 환경 변화에 따라 중소 규모 GPU 클러스터 환경을 기준으로 설계된 'Uyuni'는 이러한 인프라 요건을 충족하기에 시스템 구조가 적합하지 않았습니다.

또한, 구체적으로는 다음과 같은 요인이 복합적으로 작용하였습니다.

①  GPU 아키텍처 변화와 MLOps 수요 증가

2021년 이후 GPU 시장은 초거대 AI 모델 학습을 위해 A100, H100 등 고사양 GPU 및 대규모 분산 학습 환경으로 전환되었고, 단순 자원 스케줄링 외에도 AI 모델 배포, 추적 관리, 모니터링 등 머신러닝 운영환경(MLOps) 전반에 대한 요구가 증가하였습니다. Uyuni는 시스템 구조상 이러한 복잡한 요구사항을 빠르게 수용하기 어려운 구조였으며 확장성의 부족도 제한 요소로 작용했습니다.

② OEM 하드웨어 확장성의 제약

Uyuni는 NVIDIA 제품 환경에 최적화된 설계를 바탕으로 개발되어, HPE, DELL 등 다양한 OEM 서버 환경과의 범용 호환성 확보에 한계가 있었습니다.

AI 인프라 산업은 기술의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에 예측하기 어려운 분야입니다. 당사가 Uyuni를 출시하였던 2018년 및 당사가 Uyuni를 주요 제품으로하여 상장하였던 2021년 당시에는 AI 인프라 산업이 현재와 달리 초기에 머물러 있었고, 대다수의 고객이 NVIDIA의 제품 환경을 사용하고 있었습니다. 따라서 당사의 제품 Uyuni는 NVIDIA의 DGX 서버 제품군에 최적화된 형태로 설계되었으며, 다양한 하드웨어 환경에 맞추어 커스터마이징할 필요성을 충분히 예측하지 못하였습니다. 그러나 결과적으로 이러한 예측의 한계로 인하여 2022년 Chat GPT가 출시되고 시장 환경이 급변하는 과정에서 당사의 솔루션 Uyuni는 특정 하드웨어에 종속되는 제약이 생겨 기업 고객의 다양한 인프라 환경에 유연하게 대응하는 데 어려움이 있었고 범용성 부족은 사업 확산에 장애 요인이 되었습니다.

기존의 Uyuni는 NVIDIA의 DGX 서버 제품군에 최적화된 형태로 설계된 GPU 관리 소프트웨어로, 초기에는 해당 하드웨어를 사용하는 고객을 중심으로 빠른 도입이 이루어졌습니다. 그러나 AI 인프라 시장이 확산됨에 따라 고객들은 점점 더 다양한 하드웨어 환경에 맞춘 커스터마이징 요구를 제기하고 있으며, 특히 HPE, DELL, Supermicro 등의 OEM 서버를 활용한 시스템 구축 수요가 증가하였습니다. 이러한 흐름 속에서 Uyuni는 특정 하드웨어에 의존도가 높은 구조로 인해 다양한 고객 인프라 환경에 유연하게 대응하는 데 한계가 있었고, 범용성 부족이 확산의 제약 요인으로 작용하였습니다.  이와 같은 한계를 극복하기 위해 당사는 AstraGo를 출시하였으며, 이는 HPE, DELL과 같은 글로벌 OEM 서버 제품과도 연동을 지원하는 범용 관리 인터페이스를 채택하고 다양한 OEM 환경에 최적화된 아키텍처를 적용함으로써 고객의 하드웨어 선택 자유도를 보장하고 구축 유연성을 크게 향상시켰습니다.

③ 기술 트렌드의 고도화와 보안 요건 강화

최근 GPU 기반 환경에서 컨테이너 이미지에 대한 보안 취약점 검출, CI/CD 자동화 대응, 소프트웨어 자산 관리 등의 기능 요구가 빠르게 증가하였으며, Uyuni는 시스템 구조상 이와 같은 트렌드 변화에 빠르게 대응하기 어려웠습니다.

위와 같은 사항을 극복하기 위해 당사는 2023년부터 Uyuni 제품을 전면 리뉴얼하여 AstraGo라는 신규 제품으로 출시하였습니다. AstraGo는 GPU 사용 효율뿐 아니라 MLops 기반의 AI 모델 배포, 운영 관리 기능을 탑재하였으며 HPE, Dell 등 글로벌 OEM 제품과의 호환성까지 확보하며 제품경쟁력을 강화하였습니다.

구체적으로, AstraGo는 기술 고도화를 통해 기존 Uyuni의 한계점을 보완하고 최신 AI 인프라 환경에서도 적합한 구조로 진화하였습니다. 대규모 GPU 클러스터를 지원할 수 있도록 고도화된 스케줄링 기능을 확보하였으며, 수 천장의 GPU를 단일 클러스터 형태로 통합 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 다수의 사용자 환경에서도 정교하게 GPU 자원을 분배하여 대규모 AI 연산 환경에도 운영될 수 있도록 개선하였습니다. 또한, 호퍼, 블랙웰 등 NVIDIA GPU의 최신 아키텍쳐 제품에도 호환성 검증을 진행하였으며 AI 모델을 배포하고 관리할 수 있는 MLops 기능을 추가하였습니다. 또한, HPE, DELL, Supermicro 등 주요 OEM 서버 제품군과의 범용 호환성을 확보하였으며 HPE OneView, Redfish 등 외부 관리 소프트웨어와의 연동 기능도 구현되어 이기종 환경에서도 일관된 자원 관리를 제공합니다. 또한, GPU 컨테이너 보안 검사, 이미지 서명 검증, CI/CD 자동 연동 등 최신 MLOps 환경에서 요구되는 보안 기능을 개발하여 보안성도 강화하였습니다.

다만, 기존 제품 대비 기능이 개선된 신제품이 출시되었음에도 당사의 최근 매출이 부진한 현상은 제품 교체에 따른 과도기적 상황에서 비롯된 것으로 판단됩니다. 대규모 GPU 인프라를 운용하는 주요 고객군은 도입 전 상당한 수준의 안정성 테스트와 검증을 요구하는 경향이 강하고, 당사의 AstraGo는 신규 제품임에 따라 각 기업 고객의 기술 검증(PoC) 및 내부 보안·인프라 적합성 검토 절차에 시간이 소요되고 있으며, 이는 일시적으로 구매 결정이 지연되는 원인으로 작용하고 있습니다. 당사는 AstraGo 출시 후 제품 안정성 입증 및 고객 사례 확보를 위해 국내 주요 기관 및 대기업과의 PoC를 적극적으로 확대하고 있으며 이를 기반으로 본격적인 상용 도입 확대를 목표로 하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 당사의 신규 제품인 AstraGo가 기업 고객의 기술 및 안정성 입증 요건에 미달하거나 적합하지 않아 고객 확보가 되지 않는다면 상장 당시의 당사의 예측과 다르게 실제 시장 환경이 변화함에 따라 당사의 매출액이 감소하였듯이 향후 당사의 매출액에 부정적 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

결론적으로 어플라이언스 사업의 핵심 제품인 Uyuni의 기술적 노후화 및 확장성 한계로 제품수명주기가 종료된 것으로 판단하고 있으며, 후속 제품 AstraGo를 출시하며 시장의 최신 수요에 부합하는 제품 경쟁력을 갖추고 재도약을 진행하고 있습니다.

(2) LLM 중심의 AI 시장 환경 변화로 Vision AI 시장의 상대적 수요 감소

2022년 OpenAI의 ChatGPT 출시를 기점으로 글로벌 AI 시장은 텍스트 기반의 초거대언어모델(LLM) 중심으로 빠르게 재편되었습니다. 이는 기업 및 정부 고객들의 투자 방향을 전환시키며 상대적으로 Vision AI 분야에 대한 시장의 관심과 수요가 일시적으로 위축되는 결과를 초래하였습니다.

이에 따라, 당사가 주력으로 개발해온 AI 영상분석 솔루션 X-AIVA의 수요 역시 기존 전망 대비 낮게 나타났고 이로 인해 예상 대비 실적을 하회하게 되었습니다. 당사는 이를 극복하기 위해 VLM(Vision Language Model)기반의 멀티모달 영상 분석 기술을 고도화하며 Vision AI 시장을 선점하기 위한 노력을 지속하고 있습니다.

(3) 전략적 제품개발 집중으로 인한 단기 실적 영향

당사는 중소기업의 조직적 특성상 한정된 개발 인력으로 인해 제품 개발과 사업 수행 등을 동시에 집중하기 어려운 구조를 갖고 있습니다. 특히, 2023년은 AstraGo 개발과 및 신규 클라우드 기반 영상분석 서비스 VidiGo 개발에 집중하며 내부 개발 자원을 제품개발에 우선 투입하였습니다. 이로 인해 외부 고객 유치 및 신규 AI 프로젝트 확대가 상대적으로 위축되었습니다. 각각의 제품은 AI 시장의 급격한 변화에 따른 수요에 대응하기 위한 핵심 솔루션으로 개발되었으며 두 제품 모두 2024년 상반기에 정식 출시되었습니다.

이러한 기술개발 집중 전략은 중장기적으로는 제품경쟁력 강화로 이어질 수 있으나, 단기 실적에는 영향을 미쳤으며 결과적으로 당초 예측한 실적치에 괴리를 발생시켰습니다. 그러나 AstraGo와 VidiGo가 제품화 단계를 넘어 정식 출시를 완료한 만큼  2024년부터 본격적인 판매 확대와 수익화에 집중하고 있습니다.

(4) 초거대모델 등장에 따른 데이터 유통 수요 감소

상장 당시 데이터 가공 및 유통 사업은 기존 AI 산업에서 필수적인 기반 사업으로, AI 모델의 학습 성능을 좌우하는 고품질 학습 데이터를 수작업으로 정제하고 라벨링하여 제공하는 형태가 주를 이루었습니다. 특히 산업분야에서는 높은 수준의 AI 품질 정확성을 요구하기 때문에 AI 적용을 위해서는 사람이 직접 데이터를 가공하는 과정이 필요했습니다. 이에 따라 데이터셋 구축 사업은 안정적인 수요를 바탕으로 성장할 것으로 전망했습니다.

그러나 2022년 이후 초거대언어모델(LLM)의 급속한 확산과 기술 진보는 데이터 시장 구조에 근본적인 변화를 초래했습니다. LLM은 웹 기반의 공개 텍스트, 오픈 소스 데이터, 크롤링 정보 등 대규모 범용 데이터를 활용해 사전학습이 가능하며, 이를 통해 기본적인 문장 생성, 문서 요약, 질문응답 등의 기능을 수행할 수 있는 수준에 도달하였습니다. 이러한 흐름은 AI 고도화 과정에서 기존의 수작업 중심 데이터 가공 수요를 대체하거나, 기업들이 추가적인 데이터 라벨링 없이도 자체 응용을 시도할 수 있게 만들며 데이터 가공 시장의 위축을 초래하게 되었습니다. 특히 텍스트 기반의 데이터 수요는 오픈 데이터와 사전학습 모델 중심으로 빠르게 대체되면서, 기존의 인건비 중심 수작업 라벨링 사업모델의 성장성이 제한되고 있으며 국내 공공 데이터 구축사업 등도 구조적인 수요 위축을 겪고 있는 상황입니다.

당사는 당사가 파악하고 있는 괴리율에 대한 구체적 원인인 상기 (1)~(4)의 내용을 당사가 코스닥시장에의 상장을 추진하던 2020년~2021년 당시에는 예측할 수 없었습니다. LLM의 상용화 및 기업 내 활용은 상장 추진 당시 실제 운영사례가 전무하였으며, Vision AI에서 언어모델 중심의 급격한 시장 수요 전환도 시장 보고서나 산업 전망에서 충분히 포착되지 않았습니다. 또한, AI 인프라 수요가 대기업 중심으로 집중될 것이라는 구조적 전환도 상장 추진 당시에는 정부의 AI 확산 정책 및 중소기업 대상 GPU 인프라 확대 기조와는 상반되는 방향이었기에 그 영향력을 사전에 구체적으로 예측하기 어려웠습니다.

이에 대응하여 당사는 합성데이터 생성 소프트웨어 X-GEN을 개발하여 기존의 데이터 구축 방식에서 탈피하고 시뮬레이션 환경에서 산업별 특화 데이터를 자동 생성하는 기술을 확보하였습니다. X-GEN은 현실에서 수집이 어려운 위험상황, 특수작업, 극한환경 등의 데이터를 가상공간에서 정밀하게 구현할 수 있으며 특히 당사의 Vision AI 및 디지털트윈 사업과 유기적으로 연계되어 고정밀 AI 학습용 데이터 공급의 핵심 인프라로 기능하고 있습니다.

당사는 이와 같은 기술 전환을 바탕으로 기존 데이터 사업의 한계를 극복하고, 고부가가치 중심의 데이터 생성 및 공급 플랫폼으로 사업모델을 재편하였으며, 향후 다양한 산업과의 협업을 통해 데이터 수익 다각화를 적극 추진할 계획입니다.

당사의 사업 부문별 매출액 추정 및 실적치와 그 달성여부, 괴리율을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(1) 어플라이언스 및 솔루션 사업 부문

당사는 상장 당시 GPU 어플라이언스 사업부문의 매출이 연평균 30% 수준으로 안정적인 성장을 이어갈 것으로 전망하고 추정 실적을 산정하였습니다. 이는 당시 전 산업 분야에서 인공지능 도입이 확산되며 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하던 시장 상황과 NVIDIA GPU의 시장 지배력 확대에 기반한 예측이었습니다. 실제로 당사의 어플라이언스 사업 부문의 매출액의 경우 2018년~2020년 3개년간 연평균성장률 58%로 높은 성장세를 보여왔습니다. 또한, 솔루션 매출액은 당시 시장분석 자료에 의한 솔루션의 시장성장률인 22.3%에 기반하여, 보수적으로 20%의 성장률을 가정하여 추정하였습니다. 그러나 실제 실적은 이와 같은 성장률을 실현하지 못하였으며 그 주요 원인은 다음과 같습니다.

2022년 Chat GPT 출현에 따른 초거대언어모델(LLM)의 등장으로 인해 시장 수요가 소형 AI 모델에 기반한 중소규모 GPU 판매에서, 초거대 AI 모델 학습 및 추론을 위한 데이터센터 중심의 대량 GPU 통합 환경으로 급격히 이동하였습니다. 고객사는 단순한 자원 스케줄링을 넘어서, 통합 관리, 자동화, 보안, 전력 최적화 등 복합 기능을 갖춘 소프트웨어를 요구하게 되었으나, 당사의 주요 제품인 'Uyuni'는 2018년 출시 당시의 인프라 수요에 따라 중소규모 GPU 클러스터 환경을 기준으로 설계되어 이러한 대규모 AI모델 위주의 시장 성장과는 달리 제한적인 중소규모 고객군에만 대응하게 되었습니다. 또한, 2021년부터 지속된 반도체 공급망 이슈와 NVIDIA GPU의 글로벌 수급난 역시 실적 하락에 영향을 주었습니다. 글로벌 AI 수요 폭증과 생산 병목으로 인해 고사양 GPU(H100, A100 등)의 국내 확보가 어려워졌고, 납기 지연으로 인한 매출 이연 사례가 발생하였습니다. 이는 특히 하드웨어와 소프트웨어를 통합 제공하는 어플라이언스 사업에서 납기 일정에 민감한 고객 대응에 제한을 초래했고, 이는 실적 인식 지연뿐만 아니라 후속 사업에 대한 사업기회 손실로 이어졌습니다. 이러한 복합적인 요인으로 인해 당사의 어플라이언스 및 솔루션 사업은 상장 당시 추정했던 성장률을 실현하지 못하였습니다.

(2) AI 기술 용역

당사는 당사의 AI 기술용역과 관련하여 각 사업 분야별 및 사업 내용별로 구분하여 AI 영상분석은 국방,  금융권, 유통업, 공공부문의 4개의 부문으로 구분하였으며, 외에도 빅데이터 플랫폼 구축, AI GPU 인프라 서비스, 신규 AI 이행사업의 사용 내용을 구분하여 향후 매출을 추정한 바 있습니다. 각 사업분야별 및 사업 내용별 추정치와 실적치 간 발생한 괴리율에 대하여 각각 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

(2-1) AI영상분석 - 국방

당사는 상장 당시 국방 분야에서의 AI 기술 도입 확대와 국방예산의 증가, 그리고 과거 국방과학연구소(ADD)와의 기술개발 실적을 바탕으로, 2021년부터 국방 분야의 AI 영상분석 서비스 사업이 본격화될 것으로 기대하고 매출 추정치를 반영하였습니다. 특히, 당사가 2017년부터 진행해온 3건의 AI기술개발용역(실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼, AI 학습용 가상데이터 생성 SW개발, 가시광 학습용 가상데이터 생성 SW개발사업)은 유무인 복합체계 사업의 일환으로 2021년부터 본 사업으로 전환되어 SW엔진이 납품될 것으로 예상하여 국방분야의 AI기술개발 용역 수주금액을 추정하였습니다. 이는 당시 국방분야의 유무인 복합체계 사업의 예산 증가와 발주처인 국방과학연구소 연구인프라 보강 예산의 증액 수준, 과거 수주 경험을 통하여 본 사업으로의 전환될 경우의 수주 규모를 반영한 것이었습니다.

그러나, 해당 사업의 기존계획이 변경됨에 따라 매출액은 추정 대비 괴리가 발생하였습니다. 국방 분야의 특성상 기술 개발 완료 후 실제 인프라에 적용되기까지 다수의 시험, 실증, 체계 연계 검토 및 타 사업 간 연계평가 과정이 존재하며, 그에 따라 기술 도입 시점이 장기화되는 구조를 갖고 있습니다. 특히, 연례 예산 승인 절차와 구조에 따라 도입 여부가 매년 재검토되는 특성이 있어 당초 예상과 달리 사업의 추진여부가 지연되거나 변경된 것으로 판단하고 있습니다. 또한, 2021년부터 국방부는 AI, 유무인 복합체계 등 미래기술 도입에 대한 전략적 중요성은 유지하고 있으나, 우선 도입 대상 장비와 예산 편성 기준이 변경됨에 따라 당사가 관련된 프로젝트인 유도무기 탐색기술 영상분석 서비스가 조정된 것으로 파악됩니다. 이에 따라 실제 사업화 일정은 대폭 지연되거나 대체사업으로 통합 검토되는 등 불확실성이 확대되었고 당사의 매출에 영향을 미쳤습니다. 또한, 공군 스마트관제탑 사업의 경우 공항 관제 및 통신시스템과의 연계성, 영상 장비 표준화, 보안 적합성 등 여러 부처 및 기관 간 협업이 필요한 고난도 프로젝트입니다. 당사는 AI 영상분석 기술을 보유하고 비행장 1개소에 시스템 적용을 완료하였으나, 추후 시스템 확장을 위한 여러 부처 협의 및 예산확보의 문제로 실질적인 사업 확대가 이뤄지지 못하였습니다.

(2-2) AI영상분석 - 금융권

당사는 2020년 AI 영상분석 솔루션인 X-AIVA를 출시하였으며 금융권, 유통업, 공공부문을 중심으로 사업을 확대할 계획을 수립하였습니다. 당사는 2021년부터 주요 금융기관과의 협의를 통해 지점 내 CCTV 기반의 AI 분석 시스템 도입 사업을 추진하였습니다. 전국 1,000개 이상의 지점이 있는 금융기관을 대상으로, 지점당 평균 25대의 CCTV 데이터를 중앙 관제센터에서 수집·분석하고, 이를 통해 고객 동선, 대기시간, 혼잡도, 이상행동 등을 실시간 분석·통계화하여 지점 운영의 효율성을 제고하고 고객 응대 품질을 향상시키는 목적이었습니다. 특히, 당사는 금융권 K사와 진행 중이었던 예상 계약 규모와 계약 단계를 기반으로 매출을 추정하였습니다. 또한, X-AIVA는 연간 라이선스 기반의 가격 구조와 기술지원 및 유지보수 체계를 갖추고 있으며, 다수의 지점 확산을 통해 안정적인 SaaS 기반 수익 구조로의 전환을 기대하며 매출을 추정하였습니다. 해당 사업은 금융권 AI 도입 확산 및 정부의 디지털금융 활성화 정책 기조와도 부합하여 초기 레퍼런스를 기반으로 타 금융기관으로의 확장 가능성도 고려된 전략적 사업이었습니다. 그러나 실제 실적은 당초 예측과 큰 차이를 보이며 제한적인 규모로 진행되었습니다.

상장 당시 예측하였던 금융권 K사와의 계약 규모 및 K사와 실제 진행된 계약 관련 내용은 다음과 같습니다.

당사는 상장 추진 당시 금융권 K사와 협력하여 AI 영상분석 서비스 제공 사업을 추진하였으며 K사 지점의 CCTV 데이터를 AI로 분석하는 시스템을 납품하였습니다. 해당 사업은 1차년도에 2개 지점에 CCTV 50대 도입을 시작으로 2차년도에는 144개 지점에 CCTV 3,600대로 확장하고, 최종적으로 1,000개 지점에 CCTV 약 25,325대까지 확대하는 것으로 협의되었습니다. 이에 따른 수주 예상금액은 2021년 약 3.62억원, 2022년 19.44억원, 2023년 30.39억원 이었습니다. 그러나 실제로는 1차년도인 2021년에 1개 지점에 25대의 CCTV를 도입하는 데 그쳤으며, 그에 따라 실제 인식된 매출액은 약 2.87억원 수준에 그쳤습니다. 이후 금융권 K사와의 계약은 본 사업으로 이어지지 못하였고, 2022년 이후 당사는 금융권 AI 영상분석 사업을 공시서류 제출 전일 현재까지 추진하고 있지 않습니다. 그 주요 사유는 다음과 같습니다.

X-AIVA의 초기 제품 구조는 중앙 통합형 분석 서버 기반으로 설계되어, 각 지점에 설치된 CCTV 데이터를 본사 데이터센터로 전송하여 분석하는 구조였습니다. 그러나 실제 금융권 현장에서는 지점마다 CCTV 장비의 제조사(VMS), 저장 방식, 운영주체가 상이하고 사내망 환경이 폐쇄적인 경우가 많아 일괄적인 시스템 연동이 어려웠습니다. 특히, 일부 영업점은 독립적으로 운영되는 아날로그 시스템을 사용하는 등 이기종 환경이 혼재되어 있었고, 이에 따라 영상 데이터의 수집 및 분석이 실시간으로 이루어지기 어렵거나 장비 교체 등 막대한 추가 인프라 투자가 필요한 상황이 발생하였습니다.

또한, 고객의 영상정보는 개인정보 혹은 민감정보로 분류되며 이에 대한 처리 및 분석에는 법률상 매우 높은 수준의 보안 및 규제 요건이 적용됩니다. 특히 외부 솔루션을 도입하여 지점 내 또는 본사 중앙 관제센터와 연동하는 경우 네트워크 망분리, 영상 비식별화, 암호화 전송, 접근통제, 로그 감사 등 다양한 보안기술 요건을 충족해야 하며 관련 인증 체계도 필수적으로 확보해야 합니다. 당사는 이러한 보안 요구사항에 대응하기 위해 제품 내 보안 모듈을 강화하고 각 고객사별 컴플라이언스 기준에 맞춰 커스터마이징을 진행했으나, 실제 도입을 위한 내부 정보보호부서 및 감사부서와의 승인 절차가 장기화되었고 이로 인해 사업 전개 속도가 지연되었습니다.

또한, X-AIVA는 고객 동선 분석, 혼잡도 측정, 대기시간 예측 등의 기능을 제공함으로써 지점 운영 효율성을 개선하는 솔루션이지만, 지점 통폐합 추진과 온라인 응대의 증가로 인해 지점별 방문객 수가 줄어드는 추세 속에서, AI 영상분석을 통해 얻는 통계정보가 창구 운영방식 또는 고객 응대 품질 개선에 얼마나 영향을 미치는지에 대한 정밀한 검토가 우선되어야 한다는 고객의 사정에 따라 후속사업의 확대가 보류되었습니다.

(2-3) AI영상분석 - 유통업

당사는 상장 당시 유통 산업을 X-AIVA의 주요 타깃 시장 중 하나로 설정하고, 편의점 및 프랜차이즈 업체를 대상으로 AI 영상분석 기반 상품진열 분석, 재고관리 자동화, 조리품질 관제 시스템 등을 구현하는 프로젝트를 추진한 바 있습니다. 특히, 유통사 G사 및 프랜차이즈 업체 P사와의 MOU 체결 및 실증 협업을 바탕으로 향후 본격적인 매출 확대를 기대하며 실적을 추정하였습니다. 상장 당시 예측하였던 유통업 G사와의 계약 규모 실제 진행된 계약 관련 내용은 다음과 같습니다.

당사는 상장 추진 당시 유통업체 G사와 영상분석 서비스 제공을 위한 MOU를 체결하였으며, G사 1개 지점의 5대의 CCTV 데이터를 AI로 분석하는 실증 프로젝트를 진행하였습니다. G사와의 영상분석 서비스 계약을 통해 2021년 약 0.37억원, 2022년 약 3.84억원, 2023년 20.06억원 규모의 수주를 예상하였으나, 실증 단계에서 본계약으로 전환이 이루어지지 못해 유통업 G사로부터 매출을 인식하지 못하였습니다.

유통사의 경우 진열대 점유율 분석 및 재고 파악을 위한 AI 영상분석 도입을 계획하였으나 유통사의 지점 대부분은 독립적으로 운영되는 가맹점주 중심의 영세 사업자이며, 이들은 AI 인프라 투자에 대한 부담이 매우 큰 구조로 AI 도입의 인력 축소, 매출 증가와 같은 직접적인 비용 대비 효과 확보가 어려웠습니다. 또한, 금융권과 마찬가지로 각 점포에 설치된 CCTV 장비의 종류와 운영방식이 이질적(VMS 소프트웨어, 저장 장치, 카메라 해상도 등)으로 구성되어 있어, X-AIVA를 표준 방식으로 연동하기 위해서는 상당한 커스터마이징이 요구되었습니다. 이러한 시스템 환경의 분산성은 구축 단가와 개발 기간을 증가시켰고 사업 확산에 실질적인 제약 요인으로 작용하였고, 정량적 성과 도출이 어렵고 유지관리 비용 부담이 과도하다는 고객사의 판단 하에 실제 계약 전환으로 이어지지 못하였습니다.

한편, 유통업 내 피자 프렌차이즈 회사 P사와의 AI 영상분석 사업 계약의 예측치 및 실적치는 다음과 같습니다.

당사는 상장 당시 유통업 내 피자 프랜차이즈 회사 P사와 AI 영상분석 기반의 조리품질 관리 시스템 도입을 위한 실증 사업을 추진하였습니다. 당시 협의 내용은 주방 내 CCTV 영상을 활용하여 피자 조리 과정 중 토핑 재료의 투입 누락 여부, 제품 형태 이상 여부, 비위생적 조리행위 등을 AI를 통해 실시간으로 감지하여 식품 제조 과정의 품질관리를 자동화하는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 당사는 P사와의 협의를 통해 1개 지점 내 5대의 CCTV 영상 AI를 통해 분석하는 실증 프로젝트를 진행하였으나 본 사업으로 전환되지 못하였습니다.

당사는 본 프로젝트가 실증 이후 수주로 연결되지 못한 사유에 대해 다음과 같이 판단하고 있습니다. 점포별로 주방 구조와 조리 동선, 조명 조건, 조리대 위치, 작업자 동작 패턴 등이 상이하여 AI 모델의 일관된 학습이 불가능하였으며 CCTV 영상의 해상도, 촬영 각도, 저장 방식 등이 상이하여 고품질 AI 학습 데이터 확보가 어려웠습니다. 이러한 요인은 AI 모델의 신뢰도 및 정확도 저하로 이어졌습니다. 또한, 조리 공간 내 CCTV 설치에 대해 가맹점주의 사생활 침해와 영상 유출에 대한 우려를 표명하면서 가맹점과 본사 간의 갈등 가능성도 제기되었습니다. 더불어, CCTV 설치 및 AI 분석 시스템 구축에 필요한 초기 투자와 유지관리 비용이 가맹점에 과도한 부담으로 작용될 수 있다는 고객사의 우려가 존재하였고, 위와 같은 사유로 고객사는 상용화 타당성이 낮다고 판단하며 본 사업은 실증 단계에서 중단되었습니다.

(2-4) AI영상분석 - 공공분야

당사는 AI 영상분석 솔루션 X-AIVA를 지자체 통합관제센터 중심으로 도입하여, 방범·재난 등 공공 CCTV 기반의 실시간 관제 효율성을 높이는 것을 목표로 시장을 개척하고자 했습니다. 특히 2021년부터는 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 등과 협의하여 데모 테스트 및 사업화를 추진하였고, 영주시의 경우 약 30채널 규모의 CCTV에 X-AIVA를 적용한 데모 사업이 실증적으로 진행되었습니다.

지자체와의 CCTV 선별 관제 서비스 관련 계약의 예측치 및 실적치는 다음과 같습니다.

당사는 상장 당시 2021년 지자체 1곳에 1,000대의 CCTV 수주를 통해 약 2.4억원의 매출을, 2022년 지자체 2곳에 6,000대의 CCTV 수주를 통해 약 14.4억원의 매출을, 2023년 지자체 6곳에 18,000대의 CCTV 수주를 통해 약 43.2억원의 매출을 예상하였습니다. 그러나 당사는 2021년과 2022년 합산하여 총 약 9억원 수준의 매출을 기록하는데 그쳤으며, 실증적으로 진행된 데모사업 이후 해당 사업은 본사업으로 전환되지 못하였습니다.

본사업으로의 전환 및 시장 확대에는 다음과 같은 구조적·환경적 한계가 존재했습니다. 지자체의 통합관제센터는 수년간 동일 사업자가 시스템 구축 및 유지보수를 담당해 왔으며, 다년간의 운영 계약 및 시스템 호환성 문제로 인해 외부 신규 기술 도입에 대한 진입장벽이 높습니다. 특히 기존 사업자 중심의 생태계 내에서 영상분석 AI 솔루션의 독립 도입이 아닌, 기존 통합 시스템 내 연동 방식이 요구되어 당사의 X-AIVA 단독 공급 구조로는 경쟁력 확보에 제약이 발생했습니다. 또한, 공공기관은 새로운 기술 도입 시 보안성, 안정성, 조달 적격성 등을 입증해야하며 이 과정에서 상당한 사전 검증과 실증 기간이 요구됩니다. 당사의 제품은 기술적 우위를 보유하고 있음에도 관련 인증과 표준 조달체계 부재로 인해 본 사업 단계로의 전환이 지연되었습니다.

상기 기재한 바와 같이 AI 영상분석 사업과 관련하여 당사가 상장을 추진던 당시 계약을 협의하는 과정에 있어 매출액 추정의 근거가 되었던 금융권 K사, 유통업 G사 및 P사, 그리고 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 등 지자체와는 모두 실증단계 이후 본 사업으로 전환하지 못하였습니다. 그럼에도 불구하고 당사는 민간 및 공공의 다양한 산업 분야에서 AI 영상분석 사업을 지속적으로 추진하고자 하였고, 실제 추진된 주된 프로젝트 내역은 다음과 같습니다.

당사는 2021년 서울지하철 3호선 일부 역사에 지하철 교통약자 인식 및 무임승차 감지 모델을 납품하여 서울지하철 3호선 전체 3,057대의 CCTV 중 약 1,200개 CCTV 채널에 AI 영상분석 시스템을 적용하였습니다. 2022년에는 드론 영상에 기반한 녹조, 적조 등의 기후환경 변화를 예측하는 영상분석 사업을 추진하였고, 2024년부터 바이오 산업분야를 중심으로 보호장비 착용, 초미세 오염물질 탐지 등 GMP 인증 시설에 적합한 AI 영상분석 모델을 개발하여 사업을 추진하고 있습니다. 또한, 2025년에는 한국도로공사를 대상으로 도로 결빙 감지 AI 모델을 개발하여 납품을 진행하고 있습니다.

이처럼 당사는 단순 CCTV 관제시스템이 아닌 합성데이터 기반의 특수상황 감지 AI 모델 개발과 실제 납품을 통한 실증 기반 구축 전략으로 전환함으로써, 여러 산업분야에 특화된 AI 수요를 선제적으로 대응하고 있습니다. 향후에도 특수한 상황을 분석할 수 있는 AI 영상분석 시장을 공략하여 매출 성장을 달성할 계획입니다.

(2-5) AI 이행사업 등

당사는 설립 초기부터 민간 및 공공기관을 대상으로 다양한 빅데이터 및 AI 인프라 구축, 기술개발 용역을 수행해 왔으며, 상장 당시에는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 수요예보를 기반으로 매해 정부 예산이 집행되는 구조에 따라 AI·빅데이터 이행사업 시장 내 일정 점유율(2018~2020년 평균 2.14%)을 유지할 것으로 가정하고 2021년부터 2023년까지의 매출을 추정하였습니다. 그러나 실제 매출은 추정치를 크게 하회하였으며 이는 다음과 같은 요인에 기인한 것으로 판단하고 있습니다.

수요예보 조사 이후 실제 사업 집행까지는 상당한 시간이 소요되며, 사업 기획 변경, 예산 조정 등의 사유로 발주 일정이 지연되거나 축소되는 경우가 빈번하게 발생합니다. 2021~2023년 기간 동안 다수의 AI·빅데이터 관련 공공사업이 축소 또는 변경되었고, 이에 따라 당사가 계획한 사업 역시 지연되거나 보류되는 경우가 발생하였습니다. 또한, AI 수요가 증가함에 따라 경쟁 업체의 수주 참여가 확대되었으며 AI 솔루션의 성능 및 실증 이력 등 보다 높은 기술 신뢰도를 요구받는 구조로 전환되며 시장 경쟁이 심화되었습니다. 또한, 정부의 디지털 뉴딜 정책이 초기에는 데이터 구축 및 인프라 중심으로 시작되었으나 2022년 이후 생성형 AI와 디지털플랫폼정부 등 정책 초점이 변경되며 기존의 플랫폼 구축 위주의 사업 수요가 축소되었습니다. 이에 따라 당사가 전략적으로 참여했던 분야의 사업 예산 감소가 직접적인 매출 하락으로 이어졌습니다.

또한, 당사가 지속 수행하던 빅데이터 플랫폼 사업과 GPU 인프라 서비스 사업의 경우 고객의 예산 축소로 인해 2021년 이후 점차 과업 범위가 축소되었으며, 이로 인해 2021년 이후 수주 규모가 점차 감소하였습니다. 당사는 2019년 민간 최초 데이터 거래 플랫폼인 KDX한국데이터거래소를 구축하고 플랫폼을 고도화하는 사업을 추진하였습니다. 또한, 매일방송과의 업무협약을 통해 매일방송이 보유한 영상 콘텐츠 데이터를 AI 학습용 데이터로 가공하여 KDX한국데이터거래소 내에서 판매하는 사업을 계획하였습니다. 그러나 2022년 LLM의 등장으로 LLM API를 연동한 범용 AI 활용이 급격히 상승하였고, 이에 따라 자체적인 학습용 데이터 구축에 대한 수요도 감소함에 따라 민간 데이터 거래소의 수요 감소로도 이어졌습니다. 이에 따라 기존 고객사의 예산 규모가 변경되었으며 이로 인해 당사가 제시한 매출 실적과 괴리가 발생하였습니다.

(3) 데이터 유통