정 정 신 고 (보고)

(주1) 정정 전

(없음)

(주1) 정정 후

(아래 용어추가)

(주2) 정정 전

(전략)

인공지능 및 데이터 산업은 전세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전세계적으로 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, 특히 기업들의 소프트웨어와  IT 서비스 관련 투자 지출 전망이 2024년 기준 전년 대비 각각 11.5%, 6.5% 성장하여, 해당 분야가 국내 IT 지출의 증가를 견인할 것으로 전망됩니다. Gartner의 2022년~2024년 국내 부문별 IT 지출 전망은 다음과 같습니다.

한편, 정부 또한 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. 국내 공공부문의 인공지능 도입의 경우, 2016년 알파고가 등장하면서 인공지능에 대한 관심이 촉발되어 국내 공공기관도 2017년부터 인공지능 도입이 크게 늘어나기 시작하였습니다. 공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준까지 증가하였습니다.

(후략)

(주2) 정정 후

(전략)

인공지능 및 데이터 산업은 전세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전세계적으로 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. 국내 소재 IT 시장조사기관 KRG(날리지리서치그룹)에 따르면, 2025년 국내 기업용 ICT 시장규모(개인용 IT시장 및 통신장비 시장 제외)는 2024년 39조 8,930억원 대비 3.3% 성장한 41조 2,040억원에 이를 것으로 전망하였습니다. 특히, SW & Solution 부문이 전체 시장 성장을 주도할 것으로 예상되는 가운데, 기업용 SW & Solution 부문은 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 2025년에는 전년 대비 6.6% 성장한 7조 900억원으로 전망됩니다. KRG의 2020년 이후 국내 기업용 ICT 시장규모 추이 및 2024년 대비 2025년의 부문별 ICT 시장 전망을 아래와 같습니다.

2024년 대비 2025년 부문별 ICT 시장 전망

또한, 삼성SDS가 2025년 2월 발표한 국내 대기업 및 중소기업에 재직 중인 IT 의사결정 관여자 300여명을 대상으로 2024년말에 진행한 설문조사 자료에 따르면, IT 기술 분야 중 생성형 AI, 데이터, AI 컨택 센터 등에 대해 기업의 투자 규모를 늘릴 것이라는 응답이 상위에 위치하였습니다.

기술 분야별 투자규모 변화 전망

한편, 정부 또한 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. 국내 공공부문의 인공지능 도입의 경우, 2016년 알파고가 등장하면서 인공지능에 대한 관심이 촉발되어 국내 공공기관도 2017년부터 인공지능 도입이 크게 늘어나기 시작하였습니다. 공공부문의 인공지능 도입 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가하였으며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 증가하였습니다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준까지 증가하였습니다.

(후략)


(주3) 정정 전

(전략)

(1) Text AI 사업

Text AI 부문에서 당사의  주요 사업영역인 LLM, 검색, 챗봇 사업 영역을 기준으로, 해당 영역의 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 와이즈넛, 솔트룩스가 존재합니다.

LLM의 경우, 국내에서 네이버와 카카오 같은 IT 대기업 또한 시장 내 위치하고 있습니다. 다만, 당사는 해당 두 업체가 자사 플랫폼을 통해 사용자 친화적인 서비스를 강조하는 전략을 사용하고 B2C 고객군을 주로 타겟한다는 점에서, 기존 보유하는 메인 플랫폼이 부재하고 B2G 및 B2B 고객군을 타겟하는 당사와는 시장 세그먼트가 구분되어 있다고 판단하고 있습니다.

㈜와이즈넛은 2000년 5월에 설립된 인공지능 및 빅데이터 기반의 소프트웨어 전문기업으로, 2025년 1월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 공공, 금융, 교육, 유통 등 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등의 솔루션을 개발 및 제공하는 기업입니다. 특히, 자체 자연어처리 기술을 기반으로 한 통합검색솔루션 '서치포뮬러원(SF-1)', 기업용 챗봇 솔루션 '와이즈아이챗(WISE iChat)' 및 클라우드 기반 SaaS형 챗봇 서비스 '앤써니(Answerny), 그리고 자체 벡터검색 기반의 생성형 AI 솔루션 'WISE iRAG V2'를 통해 다양한 산업 분야에 AI 자동화 솔루션을 공급하고 있습니다. ㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 '시스메타'와 다국어처리 전문기업 '모비코인터내셔널'이 합병되어 설립되었으며, 2006년 '솔트룩스'로 사명을 변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있으며, 최근 LUXIA, 젠웨이브와 같은 생성형 AI 분야 제품을 출시하고 있습니다.  

(중략)

첫째, 자체 개발한 고성능 검색엔진 및 벡터 검색 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 당사의 Konan Search 제품은 구글 검색 알고리즘 방식을 차용한 고도화된 색인 구조를 기반으로, 수십억 건 이상의 비정형 데이터에 대해서도 빠르고 정확한 검색 응답을 제공합니다. 실제로, 행정안전부의 약 20억 건 규모 대용량 데이터 검색 구축 사업에서 속도와 정확도 측면에서의 우위를 인정받아 기존 공급사를 대체(Win-back)한 사례가 있습니다.

둘째, 생성형 AI 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 및 검색 응답 정확도와 통합형 어플라이언스 구현 기술에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. Konan Agentic RAG 등 당사의 제품은 단순 텍스트 검색을 넘어, 기업 내 구축형 LLM 시스템에서의 문맥 이해와 빠른 응답속도 측면에서 속도·정확도·보안성을 모두 고려한 최적화 구조를 구현하고 있습니다.

셋째, 와이즈넛과 솔트룩스는 모두 전문경영인 체제를 기반으로 영업 및 수주 역량 강화에 집중하며, 외형 확대 전략을 병행하고 있습니다. 와이즈넛의 경우, 자체 LLM이나 검색 엔진 기술을 직접 보유하기보다는 외부 기술 조달과 파트너십을 통해 검색 및 RAG 기반 솔루션 매출 확대 중심 전략을 채택하고 있으며, 민간 영역 중심의 수주 역량에 강점을 보이고 있습니다. 솔트룩스 역시 다수 기업 인수 및 사업 통합을 통해 제품 라인업과 고객 접점을 확장하며, 영업 범위에서 우위를 추구하는 방향을 유지하고 있습니다. 두 기업 모두 기술 고도화보다는 시장 점유 확대와 M&A 중심의 전략을 통해 영업력을 강화하고 있는 것이 특징입니다.

반면, 당사는 전문 기술 기반의 연구개발 중심 체제를 유지하면서, 핵심 기술의 내재화 및 고도화를 일관되게 추진해왔습니다. 특히 국방·공공·금융 등 기술 신뢰도가 중시되는 산업군을 중심으로 실제 구축 실적 및 PoC 성과를 통해 실증 기반의 기술력을 입증하고 있으며, 생성형 언어모델 기반 제품군에 대해서도 다수 기관과의 연동 경험을 보유하고 있습니다.

특히, 다수의 정부 연구과제 수주 및 LLM 기반 AI 프로젝트 수행 이력은 당사가 단순 제품 공급을 넘어 고도화된 기술 설계 및 현장 구현이 가능한 기업임을 보여주고 있습니다. 연구개발 및 기술 고도화 능력이 수주 과정에서 정량화되기 어려운 구조이지만, 실제 시장 내에서는 PoC 성공률 및 복수 기관에서의 후속 제안 요청 등을 통해 기술 중심 기업으로서의 평가가 반영되고 있는 상황입니다.

이와 같은 경쟁력은 향후 본격적인 온프레미스 LLM 도입 수요 확산 국면에서, 당사가 기술력과 구축 실적을 겸비한 공급사로서 경쟁우위를 지속 확보하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

(중략)

또한, 씨메스 등과 같이 디지털트윈을 주력으로 하는 기업들과 비교해, 당사는 2022년 한국항공우주산업(KAI)과의 전략적 MOU 체결을 계기로 국방 영역에 특화된 디지털트윈 솔루션을 빠르게 적용하고 있으며, 예지보수 시스템 및 국방 특화 영상 AI 등 고도화된 솔루션으로 복수의 실증 및 레퍼런스를 확보하였습니다. 특히 국방 분야는 폐쇄망·보안 환경에서의 온프레미스 최적화 기술력이 필수이며, 당사는 자체 개발한 어플라이언스 기반 기술을 통해 타사 대비 우위를 보이고 있습니다.

AI 기반 솔루션은 특성상 단일 완성형 제품이 아니라, 데이터 수집 - 정제 - 분석 - 운영까지 전 과정을 아우르는 전 주기 구축 역량이 필수적입니다. 당사는 국방·공공·금융 분야의 연구 과제 및 구축 프로젝트를 다수 수행하며 전 주기 실증 경험과 매출 실적을 모두 보유하고 있으며, 특히 국방용 디지털트윈 시스템은 외부 접근이 불가능한 환경 특성상 신규 공급자가 진입하기 어려운 구조로, 당사가 선점한 기술적·사업적 우위가 지속적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

(주3) 정정 후

(전략)

(1) Text AI 사업

Text AI 부문에서 당사의  주요 사업영역인 LLM, 검색, 챗봇 사업 영역을 기준으로, 해당 영역의 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 와이즈넛, 솔트룩스가 존재합니다.
 
LLM의 경우, 국내에서 네이버와 카카오 같은 IT 대기업 뿐만 아니라 SK텔레콤, KT 등 대형 통신사들도 자본력과 인프라를 바탕으로 시장에 진입하고 있습니다. 네이버와 카카오는 자사의 포털, SNS 등 다양한 플랫폼과의 직접 연계를 통해 사용자 기반의 B2C 서비스를 강화하고 있으며, SK텔레콤은 에이닷을 중심으로 통신 서비스와 연계한 AI 서비스 제공에 주력하고 있습니다. KT는 '믿음' 출시 이후 B2B 영역으로도 적극 진출하고 있어 당사와는 일부 프로젝트에서 경쟁 관계에 놓여 있으나, 다른 한편으로는 컨소시엄 형태로 당사와 협력 또한 이루고 있습니다. 한편, 당사는 외부 서버를 거치지 않고 기관 내부에 직접 설치해 사용하는 온프레미스 방식의 구축형 LLM 수요에 초점을 맞추고 있으며, 공공 및 기업 고객(B2B/B2G)을 주요 타겟으로 특화된 서비스를 제공합니다.

현재 시점에서는 당사와 주요 대기업 간에 시장 세그먼트가 구분되어 있으나, 네이버, 카카오 등 플랫폼 기반 IT 대기업과 KT, SK텔레콤 등 통신사들이 각사가 보유한 자본력과 인프라를 바탕으로 B2B 및 B2G 시장으로 사업을 확장할 가능성을 배제할 수 없습니다.

먼저, 네이버는 검색광고, 스마트스토어 등 커머스 중심 생태계에 집중하고 있으며, 자체 플랫폼(검색, 쇼핑 등)과의 통합을 통해 사용자 경험을 강화하는 방향으로 LLM을 발전시키고 있습니다. 또한, 자회사인 네이버클라우드를 통해 API 및 프라이빗 기반의 클라우드형 LLM 서비스를 제공 중이며, 클라우드 사업 구조상 온프레미스 환경 제공에는 한계가 있어 당사가 주력하는 온프레미스 구축형 시장과는 운영방식에서 차이가 존재합니다. 다만, 네이버는 일부 대기업 B2B 시장도 점진적으로 공략 중에 있어, B2B 시장에서의 간접적 경쟁 가능성은 있을 것으로 판단됩니다. 즉, 고객사가 LLM 구축을 결정함에 있어 온프레미스 환경을 구축하고자 하는 경우에는 당사의 제품을 채택할 가능성이 있으나, 클라우드형으로 구축하고자 하는 경우 고객사는 네이버를 채택할 수 있습니다.

구체적으로, 온프레미스형의 경우 기업이 자체 인프라를 보유 및 운영하므로 전적으로 통제가 가능하고 내부망 운영으로 데이터 유출의 우려가 상대적으로 적으나, 초기 비용이 다소 높고 스케일업이 어려운 단점이 있습니다. 이로 인해 민감한 내부 정보 처리가 필요하거나, 고정된 사용량으로 장기적인 운용 계획을 보유한 곳에서 주로 도입될 것으로 예상됩니다. 반면, 클라우드형의 경우 네이버클라우드와 같은 클라우드 서비스 제공업체가 서버를 제공하여 도입 기업은 해당 사업자의 보안 정책에 의존됩니다. 또한 외부망 전송으로 정보 유출 리스크가 존재하는 측면도 있습니다. 그러나, 클라우드형은 상대적으로 유연한 확장성과 비용 효율성을 가진 것으로 판단됩니다. 이로 인해 빠른 테스팅 및 프로토타입 구현이 필요하거나, 비정기적이고 탄력적인 운영을 원하는 기업은 클라우드형을 선호할 가능성이 높습니다. LLM은 도입 초창기에 있어 글로벌 및 국내의 클라우드형 LLM과 온프레미스형 LLM 간의 비중을 공신력 있게 나타낸 자료는 아직 부재한 상황입니다.

다만, 당사는 다수의 기업들이 초기 비용의 이점으로 초기에 클라우드형 LLM을 선택하는 경향이 높았으나, 최근 클라우드 비용의 지속적인 증가, 데이터 주권 강화, GPU 비용 최적화, 모델 경량화 등의 요인으로 인해 하이브리드 및 온프레미스 LLM에 대한 선호도가 증가하고 있는 것으로 판단하고 있습니다.

카카오는 카나나를 중심으로, 카카오톡, 카카오페이 등 자사 플랫폼에 통합되는 대화형 AI 서비스에 초점을 맞추고 있으며, 현재까지는 B2B 또는 B2G로 진출하고자 하는 움직임은 없는 것으로 판단됩니다. 당사는 향후에도 카카오 생태계 내 서비스 중심 전략이 유지될 가능성이 높으며, 당사가 영위하는 공공·산업 특화 시장과는 직접적인 중첩이 제한적일 것으로 판단하고 있습니다.

SK텔레콤과은 에이닷을 통해 생활 밀착형 AI 서비스, 고객상담 특화 모델 등의 실증을 지속하고 있으며, 현재는 자사 통신서비스의 고도화에 집중하고 있는 것으로 당사는 판단하고 있습니다.

한편, KT는 '경기 생성형 AI 플랫폼', '재판업무 지원을 위한 AI 플랫폼 구축 및 모델 개발 사업' 등 공공 영역의 생성형 AI 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있으며, 당사 역시 해당 사업들에 동일 컨소시엄의 일원으로 함께 수행하고 있습니다. 현재까지는 특정 사업에서 상호 협력적 관계를 유지하고 있으나, KT의 플랫폼 및 AI 인프라 확대 전략에 따라 향후 주요 영역에서의 경쟁 가능성도 존재합니다. 다만, KT는 공공부문에서 대기업 참여 제한 규정에 따라 단독으로 주요 프로젝트에 참여하거나 수행하기 어려운 구조이며 실제로 중소기업과의 컨소시엄 형태로 참여하는 경우가 대부분입니다. 또한, KT가 자체 개발 중인 '믿:음 LLM'이 존재하긴 하나, 이를 단독으로 솔루션 단위에 적용하거나 어플라이언스 형태로 현장에 납품한 실적은 제한적인 것으로 파악됩니다. 반면, 당사는 다수의 공공 및 산업 현장에서 직접 구축 및 납품한 경험을 바탕으로 기술 구현 역량과 실행력을 입증하고 있어, 당사와 타겟 시장에서 실질적인 차별성과 세그먼트 구분이 존재한다고 판단하고 있습니다. 당사는 기술 차별화와 특화 서비스 역량을 지속적으로 강화하여, 협력과 경쟁이 공존하는 시장 환경에 전략적으로 대응해 나갈 계획입니다.

이와 같은 대기업의 인프라 및 자본력, 고객 기반을 고려할 때, 향후 공공 및 산업용 LLM 시장으로의 본격적인 확장 가능성은 충분히 존재하며, 이에 따라 당사와의 시장 중첩 가능성 역시 배제할 수 없습니다. 이러한 대기업들의 전략 변화나 확장 움직임은 당사가 집중해온 B2G 및 B2B 시장에서 경쟁 심화를 야기할 수 있으며, 시장 내 입지와 수익성 유지에 불확실성을 증가시킬 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

다만, 당사는 위와 같은 경쟁 심화를 대비하여 온프레미스 기반의 고객 환경에 맞춰 구축을 완료한 다양한 제품과 빠른 대응 체계를 통해 경쟁 우위를 확보하고자 노력하고 있습니다. 일례로, 당사는 단순히 LLM를 제공하는 것을 넘어 벡터검색을 활용하여 검색한 자료를 기반으로 AI가 정리하고 새로운 답을 만들어 주는 RAG, 빅데이터 처리, 데이터 정제부터 학습/평가/튜닝/운영까지 보유 데이터를 기반으로 AI를 활용하는 전 주기에 대해 구축 완료한 경험이 있으며, 실제 사례로는 '한국남부발전 생성형 AI 시스템 구축', '한림대의료원 전주기 진료기록 기반 생성형 AI 플랫폼 구축' 등의 프로젝트가 해당됩니다. 당사는 이러한 전 주기 구축 과정에서 고객에게 AI 도입과 운영 방안 또한 제공하고 있습니다. 이러한 기술적 기반은 공공 및 산업 고객이 요구하는 고속 검색, 대용량 데이터 처리, 프라이빗 환경 내 보안 유지, 그리고 컨소시엄 기반 다기관 협업 구조에 LLM이 통합되는 실제 사업 모델 등에서 특히 경쟁력을 발휘하고 있으며, 시장 구조가 점점 정교해지는 환경 속에서 모델 공급 이상의 통합 역량이 차별화 요소로 작용할 것으로 기대하고 있습니다.

한편, 시장 내 유사 사업영역을 영위하는 주요 경쟁사로는 와이즈넛과 솔트룩스 등이 있으며, 이들 기업 역시 생성형 AI 솔루션을 중심으로 사업 확장을 추진 중입니다.

㈜와이즈넛은 2000년 5월에 설립된 인공지능 및 빅데이터 기반의 소프트웨어 전문기업으로, 2025년 1월 기술성장기업 요건을 충족하여 코스닥시장에 상장하였습니다. 동사는 공공, 금융, 교육, 유통 등 다양한 산업군의 고객사를 대상으로 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등의 솔루션을 개발 및 제공하는 기업입니다. 특히, 자체 자연어처리 기술을 기반으로 한 통합검색솔루션 '서치포뮬러원(SF-1)', 기업용 챗봇 솔루션 '와이즈아이챗(WISE iChat)' 및 클라우드 기반 SaaS형 챗봇 서비스 '앤써니(Answerny), 그리고 자체 벡터검색 기반의 생성형 AI 솔루션 'WISE iRAG V2'를 통해 다양한 산업 분야에 AI 자동화 솔루션을 공급하고 있습니다. ㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 '시스메타'와 다국어처리 전문기업 '모비코인터내셔널'이 합병되어 설립되었으며, 2006년 '솔트룩스'로 사명을 변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있으며, 최근 LUXIA, 젠웨이브와 같은 생성형 AI 분야 제품을 출시하고 있습니다.  

(중략)

첫째, 자체 개발한 고성능 검색엔진 및 벡터 검색 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 당사의 Konan Search 제품은 구글 검색 알고리즘 방식을 차용한 고도화된 색인 구조를 기반으로, 수십억 건 이상의 비정형 데이터에 대해서도 빠르고 정확한 검색 응답을 제공합니다. 실제로, 행정안전부의 약 20억 건 규모의 대용량 데이터 검색 구축 사업에서 속도와 정확도 측면에서의 우위를 인정받아 경쟁사로 언급된 기존 공급사를 대체(Win-back)하여 선정된 바 있습니다.

둘째, 생성형 AI 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조 및 검색 응답 정확도와 통합형 어플라이언스 구현 기술에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. Konan Agentic RAG 등 당사의 제품은 단순 텍스트 검색을 넘어, 기업 내 구축형 LLM 시스템에서의 문맥 이해와 빠른 응답속도 측면에서 속도·정확도·보안성을 모두 고려한 최적화 구조를 구현하고 있습니다.

셋째, 와이즈넛과 솔트룩스는 모두 전문경영인 체제를 기반으로 영업 및 수주 역량 강화에 집중하며, 외형 확대 전략을 병행하고 있습니다. 와이즈넛의 경우, 자체 LLM이나 검색 엔진 기술을 직접 보유하기보다는 외부 기술 조달과 파트너십을 통해 검색 및 RAG 기반 솔루션 매출 확대 중심 전략을 채택하고 있으며, 민간 영역 중심의 수주 역량에 강점을 보이고 있습니다. 솔트룩스는 일정 수준의 H100급 GPU 인프라를 보유하고 있어 자체 LLM 학습에 일부 대응 가능한 구조로 파악되나, 당사가 판단하기에 와이즈넛은 자체 LLM 개발보다는 검색 기반의 RAG 기술에 집중하는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 일례로, 2024년 5월 동사 대표의 인터뷰에서도 LLM은 글로벌 빅테크 기업이 주도하는 시장 구조 속에서 국내 기업이 경쟁우위를 확보하기에는 현실적인 제약이 크다는 의견을 밝히며, 와이즈넛은 자체 보유한 검색 기술을 바탕으로 RAG 솔루션 중심의 고품질 AI 서비스를 제공하는 데 주력하겠다는 입장을 나타낸 바 있습니다. 또한, 최근 와이즈넛이 70B 모델 개발을 언급하며 LLM 관련 기술 역량 확보를 시도하고 있으나, 공개된 자료만을 기준으로 할 경우 고가의 H100급 GPU 인프라를 대량 보유하고 있지 않은 것으로 보여 대규모 모델의 학습·정제·튜닝을 독립적으로 수행하기에는 일정한 물리적 제약이 따를 것으로 예상됩니다. 따라서, 현 단계에서 와이즈넛의 생성형 AI 솔루션은 자체 개발보다는 오픈소스 기반 모델의 커스터마이징 및 외부 협력을 통한 개발 방식를 채택하여, 오픈소스 모델에 도메인 데이터를 학습시켜 파인튜닝한 형태일 가능성이 높다고 판단하고 있습니다. 반면, 당사는 약 140장의 H100 GPU와 약 250억 건 규모의 자체 문서 데이터를 기반으로, 오픈소스 활용 수준을 넘어선 독자적 LLM을 개발하여 실질적인 모델 내재화 역량을 확보하고 있습니다.

다만, 당사는 경쟁사인 솔트룩스에 비해 외형 확대 측면에서 상대적으로 열위한 구조입니다. 솔트룩스는 2023년 11월 검색, 챗봇 등 사업을 영위하는 NHN다이퀘스트 인수를 통해 고객 접점과 제품 포트폴리오를 빠르게 확장하고 있으며, 2025년 6월 출시한 AI 에이전트 플랫폼 구버(Goover) 등 소비자용 서비스 출시 및 솔트룩스벤처스와 같은 투자 부문 보유를 포함한 다각화 전략을 통해 매출 규모 자체를 증가시키는 것에 주력하고 있는 것으로 보입니다. 당사는 솔트룩스와 같이 다각화를 통해 영업 및 사업 확장을 펼치기 보다는, 당사가 자체 개발한 코난 LLM 등 보유 제품에 대한 고도화를 통해 기술 경쟁력을 제고하여 수주 기회를 확보하는 전략을 갖고 있으며, 해당 기술 경쟁력 전략이 B2G 및 B2B를 대상으로 이미 확보한 레퍼런스와 함께 점진적으로 진입장벽을 구축하여 당사의 수주에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다.

와이즈넛 역시 검색엔진 및 챗봇 기반 솔루션을 중심으로 민간 부문 수주에 강점을 보이며, 영업 효율 중심의 체계를 통해 당사 대비 안정적으로 영업이익을 창출하고 있는 상황입니다. 특히, 자체 LLM 엔진 보유보다는 외부 기술 협력 및 오픈소스 활용 중심의 전략을 채택함으로써 비용 효율성 측면에서는 일정한 장점을 확보하고 있어 일부 고객군을 대상으로 합리적인 대안으로 인식될  것으로 보입니다.

반면, 당사는 전문 기술 기반의 연구개발 중심 체제를 유지하면서, 핵심 기술의 내재화 및 고도화를 일관되게 추진해왔습니다. 특히 국방·공공·금융 등 기술 신뢰도가 중시되는 산업군을 중심으로 실제 구축 실적 및 PoC 성과를 통해 실증 기반의 기술력을 입증하고 있으며, 생성형 언어모델 기반 제품군에 대해서도 다수 기관과의 연동 경험을 보유하고 있습니다.

특히, 다수의 정부 연구과제 수주 및 LLM 기반 AI 프로젝트 수행 이력은 당사가 단순 제품 공급을 넘어 고도화된 기술 설계 및 현장 구현이 가능한 기업임을 보여주고 있습니다. 연구개발 및 기술 고도화 능력은 공공 BMT(벤치마크 테스트)를 통해 평가되며 수주 과정에서 정량화되기 어려운 구조이지만, 실제 시장 내에서는 PoC 성공률 및 복수 기관에서의 후속 제안 요청 등을 통해 기술 중심 기업으로서의 평가가 반영되고 있는 상황입니다. 수주 과정에서 정량화가 어려운 이유는 다표준화된 데이터셋이나 환경이 부재하고 테스트 조건에 따라 결과 편차가 커 정량적 비교에는 근본적인 한계가 존재하기 때문입니다. 또한, 사전 학습 조정이나 최적화 과정을 통해 점수를 인위적으로 끌어올릴 수 있어, 제안요청서와 같이 실제 적용을 전제로 한 실무 기반의 평가 기준이 명확히 제시되지 않으면 일반 기업 입장에서는 객관적이고 신뢰성 있는 점수를 확보하는 것이 매우 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 당사는 단순 점수 맞춤형 튜닝이 아닌 실제 서비스 수준과 연계된 실무적 대응을 기반으로, 제안요청서 상 평가 기준에 맞춘 기술 설계와 검증 체계를 제시하여 BMT에서도 실질적으로 높은 점수를 확보하였으며, 대표적으로 이에 해당하는 수주 건으로는 총 10개사가 경쟁하였던 한국남부발전 프로젝트가 있습니다. 이와 관련된 구체적인 내용은 'III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 다. 성장성 및 수익성 관련 위험'을 참고하시기 바랍니다.

이와 같은 경쟁력은 향후 본격적인 온프레미스 LLM 도입 수요 확산 국면에서, 당사가 기술력과 구축 실적을 겸비한 공급사로서 경쟁우위를 지속 확보하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

(중략)

또한, 씨메스 등과 같이 디지털트윈을 주력으로 하는 기업들과 비교해, 당사는 2022년 한국항공우주산업(KAI)과의 전략적 MOU 체결을 계기로 국방 영역에 특화된 디지털트윈 솔루션을 빠르게 적용하고 있으며, 예지보수 시스템 및 국방 특화 영상 AI 등 고도화된 솔루션으로 복수의 실증 및 레퍼런스를 확보하였습니다. 특히 국방 분야는 폐쇄망·보안 환경에서의 온프레미스 최적화 기술력이 필수이며, 당사는 자체 개발한 어플라이언스 기반 기술을 통해 타사 대비 우위를 보이고 있습니다.

그러나, 당사가 상대적으로 두 경쟁사 대비 열위를 보이는 측면도 존재합니다. 먼저, 씨이랩은 실시간 객체 인식 솔루션 시리즈와 합성데이터 생성 기술을 바탕으로 제조·바이오·국방 등 다양한 산업군에 솔루션을 공급하고 있으며, NVIDIA 옴니버스 기반의 디지털트윈 실증 경험을 통해 산업별 확장 가능성을 넓혀가고 있습니다. 반면, 당사의 디지털트윈 기술은 국방 분야의 특화된 요구에 맞춰 고도화되어 왔으며, 현재는 범용 산업으로의 적용 가능성을 검토해 나가고 있는 단계입니다. 또한, 씨메스는 3D 비전 기반 AI 로봇 통합 솔루션을 통해 물류·제조·스포츠 산업군에 자동화 라인을 구축한 경험이 있으며, SAP 기반 ERP/MES 시스템과의 실시간 연동 등 EPC 연계 실행력에서 높은 완성도를 보이고 있습니다. 당사는 이러한 로봇 통합형 자동화보다는 전장 인식 중심의 영상 AI 분야에 집중하고 있어, 현장 기반 통합 솔루션 측면에서는 보완이 필요한 부분이 있습니다. 즉, 당사는 씨이랩이 보유한 범용성이나 씨메스가 보유한 자동화 통합 역량에서는 다소 열위이나, AI 기반 솔루션 전 주기 구축 능력과 국방 AI 실적 측면에서 경쟁사와 차별화된 입지를 보유하고자 노력하고 있습니다.

AI 기반 솔루션은 특성상 단일 완성형 제품이 아니라, 데이터 수집 - 정제 - 분석 - 운영까지 전 과정을 아우르는 전 주기 구축 역량이 필수적입니다. 당사는 국방·공공·금융 분야의 연구 과제 및 구축 프로젝트를 다수 수행하며 전 주기 실증 경험과 매출 실적을 모두 보유하고 있으며, 특히 국방용 디지털트윈 시스템은 외부 접근이 불가능한 환경 특성상 신규 공급자가 진입하기 어려운 구조로, 당사가 선점한 기술적·사업적 우위가 지속적으로 작용할 것으로 기대됩니다.

(후략)


(주4) 정정 전

(전략)

다만, 당사는 B2G 중심의 매출 구조에서 B2B 및 B2C 시장으로의 확장을 통해 매출 다변화를 추진하고 있습니다. 2022년 상장 당시에는 월 단위 과금 방식의 PulseK를 비롯해, 구독형 음성합성 서비스 출시 등 구독형 비즈니스 모델 확대를 계획하였으나, 분석 수요 기반의 PulseK를 제외하고는 확장성이 제한된 바 있습니다.

따라서, 현재는 AICC, 챗봇+ 등 월 과금 체계 기반의 제품과 RAG-X와 같은 신규 서비스를 출시하여, 특정 고객군 및 계절성에 대한 매출 의존도를 점진적으로 완화할 계획입니다. 다만, 신규 사업 부문은 시장 수요, 경쟁 심화, 기술 발전 속도 등 외부 환경 변화에 따라 매출 창출이 예상보다 지연되거나 기대에 미치지 못할 가능성도 존재합니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 매출 구조 다변화 추진이 단기간에 가시적인 성과로 이어지지 않을 수 있다는 점을 고려하시어, 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다.

(주4) 정정 후

(전략)

다만, 당사는 계절성으로 인한 실적 변동성 및 B2G 고객군 의존도를 완화하기 위해 B2G 중심의 매출 구조에서 B2B 및 B2C 시장으로의 확장을 통해 매출 다변화를 추진해왔습니다. 2022년 상장 당시에는 월 단위 과금 방식의 PulseK를 비롯해, 구독형 음성합성 서비스인 코난 보이스 출시 등 구독형 비즈니스 모델 확대를 시도하였습니다. 이 중 PulseK는 분석 수요 증가와 함께 실질적인 성과로 이어졌지만, 코난 보이스는 시장 확장 측면에서 확장성이 제한된 바 있습니다.

다만, 당사는 상장 당시 계획 수립 이후 실제 사업을 영위하면서, 코난 보이스 시장 확장의 제한의 사유를 단지 당사 내부 역량의 한계보다는 계획 수립 이후 음성 구독형 서비스가 직면한 시장의 발전 형태에 따른 구조적인 제약에 기인한 것으로 분석하였습니다. 당사는 상장 당시 AI 음성 구독 시장에서 교육 콘텐츠, 유튜브 영상 제작 등 다양한 B2C 활용 가능성을 염두에 두고 코난 보이스(구독형 음성합성 서비스)를 통해 수요 창출을 기대하였습니다. 그러나, 시장 형성 초기 단계에서 네이버의 '클로버노트'와 같은 AI 음성 서비스들이 무료로 공급되었고, 이는 단순 음성 기록 기능을 넘어 사용자의 일상 언어 데이터를 확보하려는 플랫폼 기업들의 전략의 일환이었습니다. 이러한 구조 속에서는 음성 부분에 대한 유료 구독 전환 유인이 낮을 수밖에 없었으며, 음성 인식·합성 콘텐츠가 무료로 형성된 시장에서는 기술 품질이 아무리 우수하더라도 품질만으로 실제 사용자 선택에 영향을 미치는 데 한계가 있었습니다. 특히, 당사가 제공한 고품질 음성 합성 기능 역시 콘텐츠 반복 사용, 캐릭터 기반 활용 등과 같이 실사용 목적과 맞물려야 효과가 발휘되는데, 당시 B2C 시장에서는 무료 서비스 중심으로 저변이 확대됨에 따라 당사가 겨냥한 이와 같은 구조적 연결고리가 충분히 형성되지 못하였습니다.

한편, 음성 기반 서비스 자체는 다양한 산업군에서 활용 범위를 넓혀가고 있으나, 정밀한 음성합성 또는 인식 기술에 대한 일반 소비자의 지불용의(Willingness to Pay)는 아직 보편화되지 않은 상황이며, 시장 내 무료 사용 흐름이 언제까지 유지될 지도 불확실합니다. 네이버 등 일부 대형 플랫폼 역시 장기적으로 음성 데이터를 통해 서비스를 차별화하거나 수익 모델을 도입할 가능성은 있으나, 당장 유료 전환을 목표로 한다기보다는 데이터 생태계 내 경쟁력 확보 목적을 추구하고 있다고 판단됩니다.

따라서, 현재는 AICC, 챗봇+ 등 월 과금 체계 기반의 제품과 RAG-X, AI 어플라이언스와 같은 상시 운용 가능한 신규 서비스를 출시하여 계절성에 대한 매출 의존도를 점진적으로 완화하고 안정적인 매출 구조를 일부 확보할 계획입니다. 다만, 신규 사업 부문은 시장 수요, 경쟁 심화, 기술 발전 속도 등 외부 환경 변화에 따라 매출 창출이 예상보다 지연되거나 기대에 미치지 못할 가능성도 존재합니다. 이에 따라 투자자께서는 당사의 매출 구조 다변화 추진이 단기간에 가시적인 성과로 이어지지 않을 수 있다는 점을 고려하시어, 신중한 투자 판단을 하시기 바랍니다.

(주5) 정정 전

(전략)

(주5) 정정 후

(전략)

(후략)


(주6) 정정 전

당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

1. 코난 LLM

(후략)

(주6) 정정 후

당사는 AI 분야 중 성장률이 높게 전망되는 분야를 중심으로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다. 특히, 당사가 추진 중인 신사업들은 모두 기존에 정관에 반영된 사업 목적 범위 내에서 이루어지고 있어 별도의 정관 변경 리스크는 발생하지 않을 것으로 사료됩니다. 당사가 현재 추진 중인 주요 AI 신사업 5개 분야에 대한 시장 규모, 경쟁 환경, 인력 및 자원 현황, 매출 실적은 아래와 같습니다.

1. 코난 LLM

(후략)


(주7) 정정 전

(후략)

(주7) 정정 후

(후략)


(주8) 정정 전

(중략)

매출에 이어서, 영업이익 및 당기순이익에서 괴리가 발생한 사유는 다음과 같습니다. 당사는 증권신고서 상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996백만원으로 당기순이익을 3,547백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -4,041백만원, -3,277백만원으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 또한, 증권신고서 상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575백만원, 당기순이익을 7,427백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -10,995백만원, -9,836백만원으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 한편, 당사는 증권신고서 상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283백만원으로 당기순이익을 11,292백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

(중략)

2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 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.

(중략)

4. 플랫폼 및 온프레미스 전환에 따른 제품 전환기 매출 공백 발생

2022년 상장 당시, 당사는 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 단일 기능 중심의 구축형 제품을 기반으로 한 공공 및 기업 프로젝트 수주 매출을 중심으로 경영 실적을 추정하였습니다. 이는 기존 시장 구조에서는 일정한 수요와 반복적인 구축 수요를 통해 안정적인 수익 흐름을 창출하던 방식으로, 당시 기준으로는 예측 가능한 매출 구조였습니다.

그러나, 2023년 이후 생성형 AI 기술의 급속한 부상과 함께, 고객 요구는 단일 기능 제공을 넘어 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 통합형 플랫폼 구조로 이동하였습니다. 특히, 검색, 분석, 음성, 문서 자동화 등 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요가 증가함에 따라, 기존 단품형 제품 전략으로는 시장 요구를 충족하기 어려운 상황이 되었습니다.

이에 따라 당사는 온프레미스 기반의 고도화 제품군 개발로 전략 전환을 단행하였고, 이는 결과적으로 기술 대응에는 성공했지만 기존 방식 대비 리드타임이 증가하면서 상장 당시 예측과의 매출 시차가 발생하였습니다. 온프레미스 방식은 고객사의 사전 검토 주기와 보안 인프라 환경 구축, PoC 수행, 장비투자 결정 등 사전 절차가 필수적으로 수반되어, 실제 도입까지 수개월 이상의 시간이 소요되는 특징이 있습니다. 특히 기존처럼 구축 계약 → 단기 납품 구조가 아닌, 고객 내부 시스템과의 통합 설계 및 맞춤형 대응이 요구되면서 실질적인 계약 체결 및 매출 인식 시점이 전년 대비 현저히 지연되었습니다.

(중략)

상기 기재한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(주8) 정정 후

(중략)

당사는 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 향후 3개년 매출액을, 각 제품별로 당시 기준 수주 가능성이 높은 프로젝트 및 유지보수 계약에 시장점유율 등을 반영하여 추정하였습니다. 수주 가능성이 높은 프로젝트는 당사 각 사업부에서 수 개월 이상에 걸쳐 집중적으로 제안·추진한 주요 사업에 해당합니다.

상기 표와 같이 당사의 매출액과의 괴리가 발생한 주된 사유는 2022년 경제 둔화에 따른 민간 투자 감소와 프로젝트 순연이 이루어진 것과 2022년 11월 ChatGPT 발표 이후 생성형 AI가 대두되는 등 LLM 등 기술 트렌드의 변화로 인해 당시 수주 가능성이 높다고 판단했던 일부 프로젝트가 취소되거나 이연 또는 수주 실패 등이 발생한 것에 기인합니다. 이에 따라 당사는 증권신고서에 기재한 제품별 수주 예상 프로젝트 내역과 수주 결과, 해당 결과에 대한 근거를 아래와 같이 정리하였습니다.

수주 결과는 연간 신규 수주 금액과 매출 내역 및 내부 백데이터를 바탕으로 사실에 근거하여 최대한 추적·기재하였습니다. 다만, 과거 사업이 취소되거나 수주에 실패한 프로젝트에 대해서는 별도 관리 자료는 존재하지 않아, '사업 무산·보류·수주 실패' 등은 모두 수주 실패로 간주하였으며, 해당 건은 아래 표들의 수주 결과 부분에 금액 없이 '-' 기호로 표기하였습니다. 또한, 일부 프로젝트는 명칭이 변경되었거나 상이할 수 있으며, 이 경우에는 최종 납품 사이트 기준의 유지보수 금액 또는 신규 수주 내역을 기준으로 작성하였습니다.

먼저, Konan Search의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

당사는 상장 당시 Konan Search 제품군의 주요 프로젝트들에 대해 수주 가능성이 높다고 판단하였으며, 해당 판단의 근거로는 다수의 공공기관 사업이 수개월 이상에 걸쳐 준비된 프로젝트를 기준으로 제안 또는 추진 중이었고, 기존 유지보수 기반의 업셀링 구조에 더해 일정 규모 이상의 신규 사업이 병행되고 있었기 때문입니다. 특히, 당사는 시장 확대 가능성 산정을 위해 조달청 누적 발주 실적을 근거로 시장규모 및 점유율을 추정하였고, 해당 데이터는 일정 수준의 신뢰도를 갖춘 근거로 평가되었습니다. 당시 당사의 B2B 검색 솔루션 기반 시장점유율은 안정적인 성장세를 보여 추정의 기초로 삼기에 타당하다고 판단하였습니다.

다만, 이후 실제 수주 결과는 일부 사업이 보류·무산되거나 제안이 철회되는 등으로 이어졌고, 이는 2022년 5월 새로운 정부가 출범한 이후 부처별 정책 방향 및 예산 집행의 재조정 영향이 주요 원인으로 작용했습니다. 여기에 더해, 러시아-우크라이나 전쟁 등 외부 불확실성 증가로 인해 공공 및 민간 전반에서 IT 투자가 위축되었고, 이로 인해 '추가 반영 사업' 다수의 수주가 이연되거나 확보되지 못하며, 당초 계획 대비 실적 괴리가 발생하였습니다.

한편, 증권신고서에 기재된 수주 추정금액은 2022년 62.6억원, 2023년 106.8억원, 2024년 132억 원이었으며, 같은 기간 실제 수주 실적은 각각 77.9억원, 87.3억원, 104.9억원으로 집계되었습니다. 수치상 일정 부분 차이는 존재하나, 전체적으로 수주 실적 자체는 일정 수준 이상 유지된 것으로 판단됩니다.

또한, Konan Analytics의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

당사가 당시 Konan Analytics 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 주요 기업 고객들을 대상으로 한 데이터 기반 의사결정 수요가 점차 증가하고 있었고, 당사의 구축형 솔루션이 보안성과 도입 유연성 측면에서 경쟁 우위를 갖고 있다고 판단했기 때문입니다. 특히, 특정 산업군(제조·통신·공공 등)에서 복수의 제안 또는 사전 협의가 진행 중이었고, 이를 기반으로 실질적인 수주 전환이 가능하다고 보았습니다.

그러나, 생성형 AI의 부상으로 인해 고객사들이 기존 텍스트 분석 기반의 애널리틱스 기술을 구형으로 인식, 새로운 기술 도입을 검토하며 관망하는 분위기가 형성되었습니다. 여기에 더해 일부 기관의 내부 정책 변경, 투자 집행 보류, 사업 범위 축소 등이 맞물리며 프로젝트 추진이 무산되었고, 전반적인 경기 위축으로 인해 민간 영역의 IT 투자도 지연되면서 다수의 기회가 실현되지 못한 채 종료되었습니다. 이에 따라 상기 사업들은 수주로 이어지지 못하고 실패로 정리되었습니다.

또한, Konan BI의 경우 신규 매출이 2024년까지 점진적으로 발생할 것으로 기대하고 연간 고객 확보 목표를 30개로 설정하였으나, 실제로는 초기 사업화 단계에서 목표한 고객사 유치가 이루어지지 않아, 보고 기준 기간 내 실질적인 매출이 발생하지 않았습니다.

한편, 당사는 '추가 반영 사업' 항목에 대해 차세대 AI 기반 e-감사 시스템 구축, 인물 분석 기술 개발, 차세대 ERP 구축, 디지털 경제교육 플랫폼 구축, 외교부·GS홈쇼핑 등 주요 기관 대상 사업, 그리고 중소·중견기업 대상 프로젝트(2023년 5건, 2024년 8건 가정) 등을 기반으로 매출을 추정하였습니다. 그러나, 생성형 AI의 부상에 따른 고객사의 기술 전략 변화, 주요 공공사업의 일정 연기 및 예산 구조 변경, 민간 부문 도입 지연 등의 요인으로 인해, 해당 계획은 실적과 일정 부분 괴리가 발생하였습니다.

다만, 일부 프로젝트는 축소되거나 통합된 형태로 진행되었으며, 국방부의 '스마트 인재관리 시스템'은 당초 약 25억원 규모에서 74억원으로 확대 수주되어 실제로 수행된 바 있습니다. 또한, 2023년 이후에는 정부 예산 구조조정과 민간 기업의 투자 보수화가 맞물리며, 전반적인 수주 규모가 감소하는 추세를 보였습니다. 그러나 축소되거나 연기된 일부 사업은 향후 LLM을 기반으로 재추진 가능성이 존재할 것으로 예상하고 있습니다.

한편, Konan Chatbot의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다.

당사가 당시 Konan Chatbot 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 공공 및 대기업 고객을 중심으로 챗봇 고도화 및 고기능 상담 서비스에 대한 수요가 확산되던 시점이었고, 특히 시나리오 기반의 질의응답 기능 중심 챗봇이 다수 기관에 빠르게 도입되며 기술적 검증이 진행되고 있었기 때문입니다. 실제로 IPO 당시 제시되었던 기관들을 제외하고, 2022년 한 해 동안 KTCS, 국세청, 하이닉스 등 16개 기관에 신규 구축이 이루어졌고, 이를 통해 당사 플랫폼의 기술력과 안정성이 시장 내에서 일정 수준의 신뢰를 확보하고 있는 상황이었습니다.

다만, 당시 제안 단계에서 포착되었던 IPO 당시 제시 기관들은 일부 프로젝트가 지연되거나 변경되며, 실질적으로는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등 소수의 기관을 중심으로 신규 프로젝트가 진행되었습니다. 다양한 중앙부처 및 지자체에서 시나리오 기반 상담 시스템에 대한 수요는 존재했으나, 대규모 언어모델(LLM)의 도입 확산이 기존 챗봇 시장에 기술적 전환점을 가져오며 수요 수준이 한 단계 도약하는 변곡점이 되었습니다.

당사는 시나리오 기반 챗봇 외에도, 생성형 언어모델(LLM)을 활용한 응답 기능을 결합한 하이브리드 형태의 챗봇을 도입하는 방식으로 시장 변화에 대응하였습니다. 이로 인해 매출 기준에서는 일부 괴리율이 발생하였으나, 시장 변화에 유연하게 대응한 결과 수주 실적 기준으로는 비교적 양호한 성과를 기록하였습니다. 2023년에는 여성가족부 아이돌봄 플랫폼, 법무부, 국세청 등과의 사업이 진행되었고, 2024년에는 여가부, 국세청 등 총 21개 기관에서 프로젝트가 집행되었습니다. 특히 일부 사업은 '챗봇+' 등으로 기능이 분리되거나 명칭이 변경되어 추진되었으며, 이러한 대응을 통해 2024년 기준 실질 수주 실적은 계획 대비 대부분 달성된 것으로 판단됩니다.

추가로, PulseK의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 PulseK는 구독형 서비스 기반 사업으로, 기존 고객사 대상 유지·업셀링 항목을 '계속사업', 신규 도입 제안 중심 프로젝트를 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

당사가 당시 PulseK 제품군에 있어 상기 프로젝트들을 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 구독형 고객의 재계약 및 고도화 수요가 지속되고 있었고, 이를 기반으로 주요 공공기관 대상의 확장 제안도 병행되었기 때문입니다. 특히, 사용자 기반을 바탕으로 한 유지보수 및 업셀링 수요가 유효하게 작동하고 있어 일정 수준의 수주 전환 가능성이 높다고 보았습니다.

다만, 일부 신규 프로젝트는 예산 지연, 기술 검토 장기화, 타 시스템과의 통합 논의 등으로 실질적 추진이 미뤄졌으며, 이 중 일부는 수주로 이어지지 못한 채 사업 종료 또는 무산으로 정리되었습니다.

한편, 당사는 '추가 반영 사업'에 대한 매출을 추정함에 있어, 서울시, 성남시, 부산시 등 주요 지자체를 중심으로 한 공공 모니터링 시장 확대 계획을 기반으로 하였고, 구독형 서비스 특성을 반영해 기존 매출 기반의 유지·확장을 '계속사업', 신규 진입을 '신규사업'으로 구분하여 가정하였습니다. 그러나, 실제로는 계획했던 추가반영 사업 중 Prime, Essential 구독의 신규 고객 확보가 제한되었고, 일부 수주는 예측하지 않았던 분야에서 발생하는 등, 매출 구성과 수주처 측면에서의 괴리가 나타났습니다.

그럼에도 불구하고 2024년을 제외한 기간에는 수주 기준으로 고도화된 수요에 안정적으로 대응한 결과, 기존 고객군의 유지·확장 성과가 반영되어 일정 수준 이상의 수주 실적을 확보하였습니다. 이에 따라 전체 추정 대비 수주는 일정 부분 보완된 것으로 판단됩니다.

Vision AI 부문 중 Konan Watcher의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시에는 기존 방송국을 중심으로 유지되던 사업을 '계속사업'으로, 신규 산업 영역 진입이나 신규 고객사를 대상으로 한 사업을 '신규사업'으로 구분하여 추정하였습니다.

당사가 당시 Konan Watcher 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 기존 방송사(SKT, YTN, KBS 등) 대상의 안정적인 구축·운영 경험을 바탕으로, 시각 기반 인공지능 기술 수요가 타 산업으로 확장될 가능성이 있다고 판단했기 때문입니다. 특히 공공 및 산업 분야에서의 제안 요청과 초기 검토가 일부 이루어졌고, 시장 전반의 기술적 관심도 상승 추세에 있었습니다.

그러나, 실제 사업화 단계에서는 예산 미편성, 유사 솔루션과의 중복 검토, 정책 우선순위 변화 등으로 인해 사업이 보류되거나 무산되는 사례가 적지 않았고, 제안 대비 실질 수주로 이어진 건수는 제한적이었습니다.

한편, 당사는 '추가 반영 사업'의 매출을 추정함에 있어, 방송 산업 기반 위에 국방 및 공공 분야로의 확장이 가능할 것으로 보고, 관련 시장 성장률을 준용하여 예측하였습니다. 그러나 실제로는 공공 분야 진출이 기대에 미치지 못했고, 일부 대형 프로젝트에 편중되는 양상을 보이면서 전반적인 수주는 제한적인 수준에 머물렀습니다.

이로 인해 매출 기준으로는 괴리가 발생하였으며, 수주 기준으로도 2022~2023년에는 대형 국방 과제 수주를 통해 일정 수준의 실적이 확보되었지만, 대부분의 항목에서는 성과 도출이 어려웠습니다. 특히 2024년에는 유사 규모 프로젝트 부재로 수주가 더욱 축소되며, 당초 계획 대비 전반적인 실적은 제한적인 수준에 머물렀습니다.

마지막으로, Konan Voice&Listener의 과거 추정 시 예상 프로젝트 내역 및 결과는 다음과 같습니다. 당시 사업 구분은 내부 전략에 따라, 기존 매출이 발생 중이거나 유지가 가능하며 확장이 예상되는 영역을 '계속사업', 신규 추진이나 메타버스 등 신시장 진입을 목표로 한 영역을 '신규사업'으로 구분하였습니다.

당사가 당시 Konan Voice&Listener 제품군에 있어 상기 프로젝트를 수주 가능성이 높다고 판단한 이유는, 음성 인식·합성 기술에 대한 공공 및 산업 분야의 수요가 점차 확대되고 있었고, 회의록 자동화, 상담 기록화, 교육자료 제작 등 구체적 활용 사례 중심으로 초기 검토 요청이 이어지고 있었기 때문입니다.

그러나, 제안 이후 네이버 '클로바노트' 등 유사 서비스가 무상으로 확산되면서 시장에서의 상용 솔루션에 대한 도입 유인이 약화되었고, 이에 따라 당사 제안의 실효성이 일부 제한되었습니다. 또한, 일부 기관은 기술 우선순위 변경이나 도입 검토 장기화 등의 사유로 실제 수주로 이어지지 못해, 당초 계획 대비 수주 실적 간 괴리율이 발생하였습니다.

또한, IPO 당시 메타버스 산업의 빠른 성장이 기대되면서, 이에 연계된 음성 API 수요 역시 확대될 것으로 보고 매출을 추정하였습니다. 그러나 실제로는 메타버스 산업의 성장 속도가 기대에 미치지 못했고, 관련 사업 추진도 제한되면서 해당 항목은 계획 대비 괴리율이 발생하였습니다.

매출에 이어서, 영업이익 및 당기순이익에서 괴리가 발생한 사유는 다음과 같습니다. 당사는 증권신고서 상 2022년도(1차연도) 영업이익을 3,996백만원으로 당기순이익을 3,547백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -4,041백만원, -3,277백만원으로 괴리율은 각 201%, 192% 입니다. 또한, 증권신고서 상 2023년도(2차연도) 영업이익을 8,575백만원, 당기순이익을 7,427백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -10,995백만원, -9,836백만원으로 괴리율은 각 228%, 232% 입니다. 한편, 당사는 증권신고서 상 2024년도(3차연도) 영업이익을 13,283백만원으로 당기순이익을 11,292백만원으로 추정 기재하였으나, 실적은 각 -14,106 백만원, -13,603 백만원으로 괴리율은 각 206%, 220% 입니다. 증권신고서 상의 예측치 및 그에 대한 추정 근거, 실제 실적과의 괴리 발생 원인은 아래 표와 같습니다.

(중략)

손익에 영향을 미치는 비용 부분에서, 당사가 상장 당시 증권신고서(지분증권)(2022.06.24) 상에 추정한 2022년 이후 2024년까지의 각 비용 계정의 금액과 실제 발생한 금액 간의 차이 및 차이 발생 사유는 아래와 같습니다.

(i) 인건비

상기 분류한 비용의 성격 중 인건비는 임직원급여, 퇴직급여, 경상연구개발비로 구분됩니다. 이 중 임직원급여와 경상연구개발비는 과거 상장 당시 사업부별 인원 충원 계획과 임금상승률, 국고보조금 수입 효과를 반영하여 추정하였습니다. 또한, 사업 확장 및 연구개발을 위해 음성합성, 디지털 트윈 관련 신규사업 준비 일정 등에 맞춰 필요인력을 고려하였습니다. 한편, 퇴직급여의 경우 인건비의 1/12 수준으로 고려하였습니다.

최근 3개년 간 당사의 임직원급여 및 퇴직급여, 경상연구개발비가 추정치 대비 높은 수준을 보인 것은 연구인력 및 프로젝트 수행인력의 증가에 기인합니다. 2024년 경우 추정치 대비 인원 감소했으나, 2023년 이후 AI 분야 등 고급 직군에서의 채용 증가로 인해 평균 인건비가 증가하였습니다. 다만, 당사는 2025년 1분기 기준 2024년말 대비 줄어든 인원 수를 보유하고 있으며, 이는 손익 개선을 위한 비용절감 목적에 따라 인원을 효율화한 것입니다. 또한 전년 대비 2025년 정부과제 수행 건이 증가하여 인건비 지원액이 증가하였으므로 전체 인건비는 전년 대비 감소할 것으로 예상하고 있습니다.

(ii) 감가상각비 (유형, 무형, 사용권)

상장 당시 당사는 인원충원계획에 따른 비품 취득 계획, 서버 확충 계획 등을 고려하여 추정하였습니다. 특히, 당사는 공모자금 중 50억원을 투자하여 AI 서버 Farm을 구축하고, 이를 통해  AI 연구개발에 들이는 시간을 대폭 절감하고 시장에서 요구하는 인공지능 기술에 적시 대응함으로써 기술 경쟁에서 우위를 확보하고자 하였으며, 원활한 구독 서비스를 위해서는 자체 클라우드가 필요하고, 영상/이미지/텍스트 등 인공지능 개발에도 대량의 스토리지는 필수적이므로 스토리지 구매에 10억원을 사용을 예정하여, 아래 유형자산 취득 계획을 포함하여 상기 감가상각비 추정에 활용하였습니다.

다만, 2023년 LLM의 등장에 따른 신속한 대응을 위해 2023년 6월1일 투자심의위원회를 개최하여 GPU 구매에 대한 최초 의사결정을 하였고, 2023년 6월말부터 구매를 시작하여 2024년 1월까지 추가 구매함에 따라 감가상각비가 추정치 대비 크게 상승하였습니다. 상장 당시에도 GPU farm에 대한 계획이 일부 있었으나, 2023년 LLM 등장이라는 시장의 큰 변화에 맞추어 2022년 상장 시점의 계획 대비 구매 대수를 대폭 늘리는 방향으로 당초 계획을 수정하였습니다.

또한, 당사는 계획 변경 이후 GPU 확보에 한정된 자금을 집중하고자 스토리지 확보를 위한 자금을 계획 상의 2,000백만원 대비 적은 218백만원의 금액만을 투입하였으며, Peta scale 대비 작은 scale로 투자하였습니다. 이는 당시 네이버가 2020년 10월 1,120개의 GPU를 탑재해 AI 연구개발용 슈퍼컴퓨터와 스토리지를 확보한 점을 참고하여 향후 투자 계획을 수립하였던 것으로, 당시에는 AI의 학습을 위해 방대한 데이터가 필요하여 Peta scale 스토리지와 같은 대용량 저장소 또한 중요하다고 판단하였습니다. 다만, ChatGPT와 LLM의 대두 이후 AI에 있어서 데이터 학습 대비 실시간 추론의 중요도가 크게 증가하고 이에 필요한 엔비디아 GPU의 수요 또한 급격히 증가하였습니다. 따라서, 당사는 LLM 개발에 가장 직접적인 병목 요소가 된 GPU 자산의 확보가 보다 우선이라고 판단하였습니다. 대용량 저장소가 확보되더라도, GPU를 통해 계산이 안되면 LLM의 훈련과 추론의 성능 향상에 제약이 있고, 특히 엔비디아의 GPU는 수급에 대한 제약이 있는 상황으로 조기에 확보하는 것이 중요하다고 판단하였습니다.

(iii) 기타 인건비성

복리후생비, 차량유지비, 교육훈련비, 소모품비, 세금과공과는 인건비성 경비로 인건비에 따라 비례하여 발생하는 것으로, 상장 당시 추정치는 2019~2021년까지 발생한 인건비 대비 개별 비용의 비율을 평균한 값을 미래 추정 인건비 기준으로 적용하여 반영하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 교육훈련비, 세금과공과이며, 이는 임직원 수 자체의 추정치 상회와 더불어 AI 메가 트렌드 대두 및 당사의 LLM 시장 진출 등에 따라 임직원을 대상으로 관련 교육을 확대한 것에 기인합니다.

(iv) 변동비

당사는 상장 당시 재료비, 외주용역비, 접대비 등 매출과 관련이 있는 비용의 경우 2019~2021년 3개년 평균 발생 매출액 비중을 적용하여 추정 매출액에 비례하여 발생하는 것으로 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 재료비, 여비교통비, 도서인쇄비, 대손상각비입니다. 당사의 실제 매출액이 추정치를 하회하였음에도 해당 계정들의 실제치가 추정치를 상회한 이유는 변동비적 성격이 강한 계정들이기는 하나, 수주시기와 매출인식 시점의 차이에 따라 일시적 괴리가 발생할 수 있기 때문입니다.

(v) 개별 분석

당사는 상장 당시 지급수수료는 과거 지급하였던 지급수수료 중 비경상적으로 발생하는 지급수수료는 과거 3년간의 평균금액으로 추정하고, 데이터 구입 등 경상적으로 발생하는 수수료는 최근 3년 평균 소비자물가상승률(1.13%)보다 높은 3%를 반영하여 추정 하였습니다. 또한, 주식보상비용은 부여된 스톡옵션의 보상원가를 바탕으로 연도별로 인식할 주식보상비용을 추정 하였습니다. 다만, 두 계정 모두 실제치가 추정치를 모두 상회하였습니다. 지급 수수료는 상장이후 수주증가 및 인원수 증가에 따라 외주용역비, 채용수수료,월정유지료 등 상당수의 해당 항목이 추정치를 초과하였고, 주식보상비용의 경우, 2023년 6월 2차 스톡옵션 부여가 실시되어 추정치를 상회하였습니다.

(vi) 고정비

당사는 상장 당시 고정비 성격의 비용은 최근 3년간 연평균 발생금액에 최근 3년 평균 소비자물가상승률 (1.13%) 보다 더 보수적인 3% 수준을 적용하여 추정 하였습니다. 실제치가 추정치를 초과한 계정은 통신비, 수선비, 보험료, 운반비이며 이는 주로 전사 인원수의 증가에 기인합니다.

2022년부터 2024년까지의 당사의 추적 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.

(중략)

4. 플랫폼 및 온프레미스 전환에 따른 제품 전환기 매출 공백 발생

2022년 상장 당시, 당사는 코난 서치, 코난 애널리틱스 등 단일 기능 중심의 구축형 제품을 기반으로 한 공공 및 기업 프로젝트 수주 매출을 중심으로 경영 실적을 추정하였습니다. 이는 기존 시장 구조에서는 일정한 수요와 반복적인 구축 수요를 통해 안정적인 수익 흐름을 창출하던 방식으로, 당시 기준으로는 예측 가능한 매출 구조였습니다.

과거 제품을 개별 기능 단위로 제공한 시기에도 일부 보안이 요구되는 기관에 한해 온프레미스 방식으로 납품된 사례가 있었습니다. 그러나, 상기와 같은 기존의 제품 공급 방식은 제품 단위 공급에 한정된 것이었으며, 전사적인 플랫폼 단위의 도입은 아니었습니다. 2023년 이후 생성형 AI 기술의 급속한 부상과 함께, 고객 요구는 단일 기능 제공을 넘어 초거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 통합형 플랫폼 구조로 이동하였습니다. 특히, 검색, 분석, 음성, 문서 자동화 등 다양한 기능을 LLM을 중심으로 묶어 제공하는 '모듈형 어플라이언스' 수요가 증가함에 따라, 기존 단품형 제품 전략으로는 시장 요구를 충족하기 어려운 상황이 되었습니다.

이에 따라 당사는 단순히 제품을 묶어 제공하는 것을 넘어 복합형 LLM을 포함한 통합 AI 플랫폼 형태로 구조를 전환하였으며, 이는 동시에 온프레미스 방식의 본격적인 확산을 동반하였습니다. 즉, '공급 형태가 본질적으로 변화한 것'이며, 기존 제품 공급과는 명확한 차이가 있습니다. 당사는 온프레미스 기반의 고도화 제품군 개발로 전략 전환을 단행하였고, 이는 결과적으로 기술 대응에는 성공했지만 해당 공급 방식은 기존 방식 대비 서버 수요의 증가가 요구되었고, 고객사의 도입 의사결정 및 설치 준비 등에 시간이 소요되어 리드타임이 증가하면서, 결과적으로 제품 전환기 동안 일시적인 매출 공백이 발생하였습니다. 온프레미스 방식은 고객사의 사전 검토 주기와 보안 인프라 환경 구축, PoC 수행, 장비투자 결정 등 사전 절차가 필수적으로 수반되어, 실제 도입까지 수개월 이상의 시간이 소요되는 특징이 있습니다. 특히 기존처럼 구축 계약 → 단기 납품 구조가 아닌, 고객 내부 시스템과의 통합 설계 및 맞춤형 대응이 요구되면서 실질적인 계약 체결 및 매출 인식 시점이 전년 대비 현저히 지연되었습니다.

(중략)

상기 기재한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 향후 당사의 예상 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 구체적으로, 상기 기재한 2022년의 글로벌 경기 둔화 및 민간 투자 감소, 2023년 이후의 AI, LLM 등 신기술 등장 및 산업 재편에 따른 프로젝트 연기/취소/축소, 공공기관 및 지자체의 긴 검토주기, 보수적 도입 결정, 예산 편성에 따른 변동 가능성 등 수요처 특성에 따른 불확실성, 제품 전환에 따른 공백기 발생, 고정비 증가에 따른 실적 압력 등의 과거 3개년 간 괴리 발생의 주요 사유는 당사가 영위하는 소프트웨어 개발 사업 고유의 특성, 당사의 B2G 및 B2B 대상의 프로젝트 수주 방식의 영업 방식 상 향후에도 발생할 가능성이 있습니다. 과거의 괴리 발생 사유가 향후에도 재발생할 경우 당사의 실적이 예상보다 저조할 수 있으며, 이로 인해 지속적으로 당사가 이익을 미실현할 경우 자본 잠식이 발생할 위험이 있으니 투자자께서는 본 위험요소에서 기재한 과거의 괴리 발생 사유의 향후 재발생 여부에 대해 지속적으로 모니터링하시기 바랍니다.


(주9) 정정 전

(전략)

당사의 2021년 이후 매출액은 2021년 17,849백만원, 2022년, 15,388백만원, 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2025년 1분기 4,066백만원 수준이며, 매출원가는 동 기간 2021년 9,194백만원, 2022년 10,307백만원, 2023년 19,402백만원, 2024년 21,426백만원, 2025년 1분기 4,152백만원입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 프로젝트를 수행하는 사업부 소속 직원 등으로 구성된 인건비, NVIDIA GPU 등 하드웨어 장비 및 소프트웨어 구매에 따른 원재료이며, 그 외 당사 직원을 대체하는 경우 또는 프로젝트 수행에 더욱 적합하다고 판단 시에 발생하는 외주비를 중심으로 구성되어 있습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 51.5%, 2022년 67.0%에서 2023년 79.4%, 2024년 81.4%, 2025년 1분기 102.1%로 지속적인 증가 양상을 보이고 있으나, 2025년말부터는 하향 추세를 보일 것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 판매비와관리비의 경우, 2021년 6,415백만원, 2022년 9,122백만원, 2023년 16,021백만원, 2024년 18,999백만원, 2025년 1분기 3,903백만원을 기록하였는데, 주로 당사의 인력 채용 및 연구개발비용에 연동되어 변동되었습니다. 당사의 판매비와관리비 세부 내역 및 그 비중을 살펴보면 다음과 같습니다.

(중략)

상기와 같은 매출총이익, 판매비와관리비 발생에 따라 당사는 최근 2021년 지속적으로 영업적자를 기록하고 있는데, 당사의 영업손실은 2021년 2,240백만원을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원을 기록하였습니다. 이에 따른 당사의 영업이익률은 2021년 12.6%를 기록한 뒤 2022년 -26.3%, 2023년 -45.0%, 2024년 -53.6%, 2025년 1분기 -98.1% 수준을 기록하였습니다. 당사의 영업이익이 2022년부터 적자로 전환되고 이후 지속적으로 영업이익률이 악화된 원인은 연구인력 채용 및 서버 투자 확대에 따른 비용 증가입니다. 다만, 집중적인 투자는 2024년까지 마무리되어 2025년부터 영업이익률은 개선될것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사는 최근 4개년 및 2025년 1분기의 기타손익 및 금융손익 등 영업외손익의 규모가 크지 않습니다. 당사의 영업외손익은 주로 이자와 관련된 것으로 이뤄져 있습니다. 통상적으로 동 기간 금융상품에 따른 이자수익이 차입금 및 리스부채에 따른 이자비용을 상회하고 있으며, 이에 따라 당기순손실은 영업손실을 소폭 상회하고 있습니다. 당사의 당기순이익은 2021년 1,894백만원에서 2022년 -3,277백만원, 2023년 -9,836백만원, 2024년 -13,604백만원, 2025년 1분기 -3,942백만원을 기록하였습니다. 당사의 당기순손실률은 2021년 10.6%, 2022년 -21.3%, 2023년 -40.3%, 2024년 -51.7%, 2025년 1분기 -97.0% 수준을 기록하였습니다.

(중략)

종합적으로, 당사는 2021년까지 코난 서치 제품 중심의 안정적인 수익구조를 기반으로 흑자를 유지해왔습니다. 그러나 2022년 오픈AI의 ChatGPT 출시를 기점으로 생성형 언어모델(LLM)과 고도화된 AI 활용 기술의 확산이라는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하고자, 기술 중심 사업으로의 전환을 본격화하였습니다.

신규 기술 중심 사업의 경쟁력 확보를 위해 각 영역별로 연구개발 인력을 대폭 확충하였으며, 이에 따라 인건비를 비롯해 NVIDIA H100 등 고가 장비 도입에 따른 경상연구개발비, 감가상각비 등의 비용 구조가 확대되었습니다. 이로 인해 2022년부터는 영업이익 및 당기순이익이 적자 전환되었으며, 최근까지 기술 고도화를 위한 선투자가 재무성과에 일정 부분 부담 요인으로 작용하였습니다.

전략적 전환과 동시에 기존 주력 매출원이었던 단품 중심의 검색 제품 매출 비중은 점차 축소되었고, 신규 AI 제품군은 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치는 과정에 있었기 때문에 2022~2023년에는 해당 제품군의 매출 기여가 제한적인 수준에 머물렀습니다. 다만, 이 기간 동안 다수의 연구과제를 수주하며 기술 완성도를 확보했고, 주요 고객사로부터의 반복 수주와 높은 기술 평가 점수를 확보하며, 향후 본격적인 제품 확산 기반을 마련하는 데 성공하였습니다. 당사는 이러한 구조적 변화가 단기적인 실적 부담을 수반하였지만, 중장기적으로는 핵심 기술 내재화와 AI 플랫폼 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자로 판단하고 있습니다.

한편, 2025년부터는 정부의 AI 내재화 기조 및 국산 기술 확대 방향과 맞물려, 공공 및 국방 시장에서의 독자 제품 도입 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 원가 구조가 비교적 안정적인 어플라이언스 기반 AI Infra 제품의 수주가 본격화되고 있으며, Vision AI 및 Digital Twin 제품군 역시 국방 분야를 중심으로 실질적인 확대가 시작되고 있습니다.

아울러, 단순한 솔루션 공급이 아닌 고객 맞춤형 온프레미스형 AI 시스템 구축 역량, 국방 등 폐쇄망 환경에 특화된 독자 기술력, 그리고 AI 전문 상장사로서의 희소성은 당사가 다양한 프로젝트 컨소시엄 내에서 핵심 파트너로 지속 선택받는 주요 배경이 되고 있습니다. 이와 같은 실질 매출원의 구조적 전환과 시장 내 입지 강화를 기반으로, 당사는 2025년부터 점진적인 실적 턴어라운드를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

그러나, 당사가 예측하지 못한 글로벌 경기 변동 등 대내외적 부정적인 요인이 발생할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사는 이러한 경영환경 변화에 적극적으로 대응하고 실적 개선 및 수익성 향상을 위하여 노력할 예정이나 당사의 대응이 적절하지 못할 경우 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(주9) 정정 후

(전략)

당사의 2021년 이후 매출액은 2021년 17,849백만원, 2022년, 15,388백만원, 2023년 24,428백만원, 2024년 26,319백만원, 2025년 1분기 4,066백만원 수준이며, 매출원가는 동 기간 2021년 9,194백만원, 2022년 10,307백만원, 2023년 19,402백만원, 2024년 21,426백만원, 2025년 1분기 4,152백만원입니다. 당사의 매출원가를 구성하는 대부분의 항목은 프로젝트를 수행하는 사업부 소속 직원 등으로 구성된 인건비, NVIDIA GPU 등 하드웨어 장비 및 소프트웨어 구매에 따른 원재료이며, 그 외 당사 직원을 대체하는 경우 또는 프로젝트 수행에 더욱 적합하다고 판단 시에 발생하는 외주비를 중심으로 구성되어 있습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 51.5%, 2022년 67.0%에서 2023년 79.4%, 2024년 81.4%, 2025년 1분기 102.1%로 지속적인 증가 양상을 보이고 있으나, 2025년말부터는 하향 추세를 보일 것으로 전망하고 있습니다. 당사가 이와 같이 전망한 이유는 2025년의 경우 대형 프로젝트 용역이 완료된 건에 대한 매출 인식이 2025년 3분기에 이루어지면서 전년 대비 온기 기준 매출이 급증할 것으로 예상되기 때문입니다. 이에 따라 원재료, 외주비 등 변동비적 성격의 원가 항목 금액은 함께 증가하나, 원가의 가장 큰 구성요소인 노무비가 사업부 인원 수의 감소로 인해 하락할 예정이므로 매출원가율 또한 하락할 것으로 전망하고 있습니다.

한편, 당사의 최근 4개년 및 2025년 1분기의 판매비와관리비의 경우, 2021년 6,415백만원, 2022년 9,122백만원, 2023년 16,021백만원, 2024년 18,999백만원, 2025년 1분기 3,903백만원을 기록하였는데, 주로 당사의 인력 채용 및 연구개발비용에 연동되어 변동되었습니다. 당사의 판매비와관리비 세부 내역 및 그 비중을 살펴보면 다음과 같습니다.

(중략)

상기와 같은 매출총이익, 판매비와관리비 발생에 따라 당사는 최근 2021년 지속적으로 영업적자를 기록하고 있는데, 당사의 영업손실은 2021년 2,240백만원을 기록한 이후 2022년 -4,041백만원, 2023년 -10,995백만원, 2024년 -14,106백만원, 2025년 1분기 -3,989백만원을 기록하였습니다. 이에 따른 당사의 영업이익률은 2021년 12.6%를 기록한 뒤 2022년 -26.3%, 2023년 -45.0%, 2024년 -53.6%, 2025년 1분기 -98.1% 수준을 기록하였습니다. 당사의 영업이익이 2022년부터 적자로 전환되고 이후 지속적으로 영업이익률이 악화된 원인은 연구인력 채용 및 서버 투자 확대에 따른 비용 증가입니다. 다만, 집중적인 투자는 2024년까지 마무리되어 2025년부터 영업이익률은 개선될 것으로 전망하고 있습니다. 서버 투자에 대한 집중적인 투자가 마무리되어 감가상각비 규모의 증가는 크지 않을 예정이나, 기 실행한 유형자산 취득에 따른 현재 수준의 감가상각비는 내용연수 5년에 걸쳐 지속발생할 예정입니다. 다만, 판매비와관리비와 관련하여 이를 구성하는 비용 중 인건비는 당사 인원 수의 감소, 정부과제 수주 증가에 따른 지원금 규모 확대로 인해 감소할 것으로 예상되고, 주식보상비용 또한 2025년 상반기 중 계상이 종료되어 2025년 이후 영업이익률의 개선을 예상하고 있습니다.

한편, 당사는 최근 4개년 및 2025년 1분기의 기타손익 및 금융손익 등 영업외손익의 규모가 크지 않습니다. 당사의 영업외손익은 주로 이자와 관련된 것으로 이뤄져 있습니다. 통상적으로 동 기간 금융상품에 따른 이자수익이 차입금 및 리스부채에 따른 이자비용을 상회하고 있으며, 이에 따라 당기순손실은 영업손실을 소폭 상회하고 있습니다. 당사의 당기순이익은 2021년 1,894백만원에서 2022년 -3,277백만원, 2023년 -9,836백만원, 2024년 -13,604백만원, 2025년 1분기 -3,942백만원을 기록하였습니다. 당사의 당기순손실률은 2021년 10.6%, 2022년 -21.3%, 2023년 -40.3%, 2024년 -51.7%, 2025년 1분기 -97.0% 수준을 기록하였습니다.

(중략)

종합적으로, 당사는 2021년까지 코난 서치 제품 중심의 안정적인 수익구조를 기반으로 흑자를 유지해왔습니다. 그러나 2022년 오픈AI의 ChatGPT 출시를 기점으로 생성형 언어모델(LLM)과 고도화된 AI 활용 기술의 확산이라는 산업 구조 변화에 선제적으로 대응하고자, 생성형 AI 중심 사업으로의 전환을 본격화하였습니다.

생성형 AI 중심 사업의 경쟁력 확보를 위해 각 영역별로 연구개발 인력을 대폭 확충하였으며, 이에 따라 인건비를 비롯해 NVIDIA H100 등 고가 장비 도입에 따른 경상연구개발비, 감가상각비 등의 비용 구조가 확대되었습니다. 이로 인해 2022년부터는 영업이익 및 당기순이익이 적자 전환되었으며, 최근까지 기술 고도화를 위한 선투자가 재무성과에 일정 부분 부담 요인으로 작용하였습니다.

전략적 전환과 동시에 기존 주력 매출원이었던 단품 중심의 검색 제품 매출 비중은 점차 축소되었고, 신규 AI 제품군은 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치는 과정에 있었기 때문에 2022~2023년에는 해당 제품군의 매출 기여가 제한적인 수준에 머물렀습니다. 다만, 이 기간 동안 다양한 산업 및 공공기관을 대상으로 한 다수의 프로젝트 수주를 통해 기술 적용 가능성을 검증하였고, 반복 수주처 확보와 더불어 일부 사업에서는 높은 기술 평가 점수를 기록하는 등 기술 완성도와 시장 수요를 입증할 수 있는 성과는 지속적으로 확보해왔습니다. 당사가 이와 같이 판단한 구체적인 사유는 아래와 같습니다.

(i) 주요 수주 실적 개요 (10억원 이상 수주 건 기준)

당사는 2022년에 10억원 이상 규모의 수주 건이 1건에 불과했으나, 2023년 2건으로 증가하였고, 2024년 총 6건으로 확대되는 등 고액 수주 실적이 점차 향상되는 추세를 보이고 있습니다. 이는 코난 서치, 코난 와처, 코난 LLM 등 당사의 전략 제품의 시장 반응이 지속적으로 호조를 보이고 있고, 당사의 기술력과 제안 역량을 인정하는 잠재 고객사 Pool이 점진적으로 증가하고 있는 것에 기인한다고 당사는 판단하고 있습니다.

(ii) 반복 수주처 확보 현황

당사는 공공 및 산업 분야에서 다양한 기관을 대상으로 반복적인 수주 실적을 확보하고 있으며, 특히 경찰청 29건, 서울특별시청 24건, 국민은행 23건, 대법원 22건 등 주요 고객과의 거래가 대표적입니다. 이외에도 우리은행 19건, 한국방송통신대학교 및 한국직업능력연구원 각 17건 등과도 안정적인 파트너십을 유지하고 있어, 당사의 지속 가능한 기술 공급력과 고객 신뢰도를 간접적으로 입증하고 있습니다.

(iii) 기술 평가 기반 수주 사례

일반적인 기업 환경에서는 대형언어모델(LLM) 및 Vision AI와 같은 생성형 인공지능 기술에 대해 정량적 평가가 어려우며, 이는 모델이 학습된 데이터셋 구성에 따라 성능이 달라질 수 있으며 성능을 평가할 수 있는 공인된 표준 지표나 절대적 기준이 부재하기 때문입니다.

그러나, 당사는 이러한 평가의 난이도에도 불구하고 제안요청서 제출 시 LLM 및 Vision AI에 대해 수치 기반의 배점 평가 항목을 명확히 제시하고자 노력하였습니다. 특히 LLM의 경우, 기계번역 품질 평가 지표로 활용되는 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy), 텍스트 요약 품질 평가 지표로 활용되는 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation), LLM이 다음 단어를 얼마나 잘 예측하는지 평가하는 PPL(Perplexity) 등의 지표를 활용하여 번역력, 요약력, 언어 유창성 등 생성 텍스트의 품질을 정량화하였고, Vision AI 영역에서는 이미지 및 영상 인식 정확도, 기능 구현의 타당성, 기술 적용의 실현 가능성 등을 기준으로 기능 기반 배점 평가가 이루어졌습니다. 이처럼 단순 기술 소개를 넘어 실제 적용 가능성과 품질 수준을 수치로 검증하는 구조 하에서, 본사는 각 모델의 학습 환경, 사전 학습 데이터의 품질, 파인튜닝 범위, API 기반 성능 검증 결과 등을 기반으로 세부 항목에 대해 구체적이고 실증적인 대응 전략을 제시하였습니다.

그 결과, 총 10개사가 경쟁한 한국남부발전 제안 평가에서 자사는 기술력과 실증 성능에서 확실한 우위를 입증하며 압도적인 점수로 수주에 성공하였습니다. BMT(벤치마크 테스트) 기반 성능평가에서 자사는 83.27점을 기록하여 경쟁사 대비 뚜렷한 격차를 보였으며, A사(79.77점), B사(76.83점), C사(76.51점) 등 주요 경쟁사를 모두 상회하는 성과를 냈습니다. 특히, 기술점수뿐 아니라 입찰 가격 점수까지 포함한 최종 평가 점수에서도 자사는 92.49점을 획득하여, A사(88.33점), B사(86.20점), C사(85.03점)를 큰 폭으로 제치며 종합 1위를 차지하였습니다. 당사는 이를 실질적 적용 가능성과 기술 완성도, 가격 경쟁력까지 모두 인정받았다는 것을 의미한다고 판단하고 있습니다.

특히, 기술적으로 수주 가능한 기업이 국내 2곳만 존재했던 국방 지능형 AI 플랫폼 구축 사업에서도, 당사는 D사와의 경쟁 속에서 기술 평가 및 가격 평가 모두에서 종합평점 100점을 기록하며 수주에 성공하였습니다. 이는 조달 시장의 특성상 평가 기준이 까다롭고, 상대평가 방식으로 인해 최고점을 받기 극히 어려운 구조임을 감안할 때, 당사의 기술 완성도와 실현 가능성, 그리고 제안서 정합성까지 모두가 인정받은 고무적인 결과라고 판단하고 있습니다.

제안요청서에 기재된 LLM(TextAI) 및 Vision AI 각각에 대한 정량 평가 기준이 명확히 제시되어 있으며, 주요 항목은 다음과 같습니다

가. 한국남부발전 생성형 AI 구축 및 학습 용역

나. 국방 지능형 플랫폼 구축 용역

(iv) R&D 수주 현황

당사는 2021년 이후 당사는 다수의 정부 연구과제를 안정적으로 수주하며 기술 완성도를 확보하였습니다. 상기 기재한 (ii) 반복 수주처 확보 현황과 같이 주요 고객사로부터 반복 수주를 지속적으로 이끌어냈으며, (iii) 기술 평가 기반 수주 사례와 같이 높은 기술 평가 점수를 기록하며 향후 본격적인 제품 확산을 위한 기술적 기반을 성공적으로 구축하였습니다. 당사의 해당 기간의 구체적인 R&D 수주 실적은 'III. 투자위험요소 - 1. 사업위험. - 마. 선진기술을 보유한 해외기업의 국내 진출 위험'의 [2021년 이후 주요 정부 과제 수행 이력] 표에 상세히 기재되어 있으니 참고 바랍니다.

위와 같은 성과를 바탕으로, 당사는 AI 메가 트렌드라는 소프트웨어 기술 산업 내 구조적 변화가 촉발한 기존 주력 매출원인 단품 중심 검색 제품의 매출 비중 축소 속에서 단기적인 실적 부담을 수반하였지만, 신규 AI 제품군의 기술 검증과 실증 중심의 과도기를 거치며 핵심 기술 내재화와 AI 플랫폼 경쟁력 확보를 위한 전략적 투자의 결과로 중장기 성장 동력을 확보하였다고 판단하고 있습니다.

한편, 2025년부터는 정부의 AI 내재화 기조 및 국산 기술 확대 방향과 맞물려, 공공 및 국방 시장에서의 독자 제품 도입 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 원가 구조가 비교적 안정적인 어플라이언스 기반 AI Infra 제품의 수주가 본격화되고 있으며, Vision AI 및 Digital Twin 제품군 역시 국방 분야를 중심으로 실질적인 확대가 시작되고 있습니다.

아울러, 단순한 솔루션 공급이 아닌 고객 맞춤형 온프레미스형 AI 시스템 구축 역량, 국방 등 폐쇄망 환경에 특화된 독자 기술력, 그리고 AI 전문 상장사로서의 희소성은 당사가 다양한 프로젝트 컨소시엄 내에서 핵심 파트너로 지속 선택받는 주요 배경이 되고 있습니다. 이와 같은 실질 매출원의 구조적 전환과 시장 내 입지 강화를 기반으로, 당사는 2025년부터 점진적인 실적 턴어라운드를 이룰 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

그러나, 당사가 예측하지 못한 글로벌 경기 변동 등 대내외적 부정적인 요인이 발생할 경우 당사의 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사는 이러한 경영환경 변화에 적극적으로 대응하고 실적 개선 및 수익성 향상을 위하여 노력할 예정이나 당사의 대응이 적절하지 못할 경우 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 특히, 당사는 10억원 이상 수주 건 및 반복 수주처 확보, 높은 기술평가 기반 등 성과를 보이고 있으나, 당사 현재 보유한 기술 우위는 경쟁사의 기술 개발, 소프트웨어 및 AI 기술 관련 시장 트렌드의 재변화 등에 당사가 대응하지 못할 경우 약화될 수 있는 점을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(주10) 정정 전

(전략)

(중략)

당사의 본 공시서류 제출일 기준 향후 4개 분기의 자금수지계획을 살펴보면, 영업수지의 경우 당사가 상기 [당사 수주 계획] 표에 기재한 프로젝트가 성공적으로 수주되고, 잠재적인 신규 매출이 발생할 수 있다는 전제 하에 작성되었으며, 이에 따라 향후 4개 분기 동안 매출액이 증가함에 따라 영업수지가 2025년 하반기부터는 흑자로 전환될 것으로 예상됩니다. 구체적으로, 2025년 3분기부터 2026년 2분기까지 총 매출대금 약 470억원의 수입이 발생할 것으로 예상되고, 재료비 및 외주비, 경상연구비, 판관비 등 약 450억원의 지출이 발생하여 영업수지는 약 20억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다.

투자수지의 경우 금번 유상증자를 확보한 자금을 기반으로 한 서버 등 자산 구매로인한 시설투자로 인한 지출로 4개 분기 동안 총 8억원의 순유출이 발생할 것으로 예상됩니다. 재무수지의 경우 금번 유상증자 대금의 유입으로 인한 290.5억원, 미사용 유상증자 대금의 운용 등을 통한 이자수익 일부 발생으로 인하여 총 299.2억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 상기와 같은 자금수지 계획은 향후 당사의 사업환경 변화 및 금번 유상증자의 최종 모집 규모의 변동 등에 따라 실제 내역과는 차이가 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(후략)

(주10) 정정 후

(전략)

(중략)

한편, 당사는 2025년 7월 16일 최초 제출한 증권신고서에서 자금수지계획 상 영업현금흐름의 지출 중 재료비 및 외주비, 판매관리비를 합산한 수치를 2025년 3분기 10,500백만원, 2025년 4분기 10,800백만원, 2026년 1분기 10,000백만원, 2026년 2분기 10,000백만원으로 추정하였으나, 2025년 7월 30일 기준 정정 증권신고서에는 해당 금액을 아래와 같이 조정하였습니다.

최초 증권신고서 제출 시 당사가 영위하는 수주 사업의 특성 상 매출과 직접연관원가 사이에 연동이 되기는 하지만 현금흐름의 관점에서는 건별로 대금 수령 시기의 시차(납품완료 전 선지급, 인보이스 수령 시 대금 지급, 납품 완료 시 지급 등 건별로 상이하며 이에 따라 매출과 비용 인식 방법 상이)가 존재하는 점을 감안하여 작성하였습니다. 그러나, 상기 기재한 것과 같이 재료비 및 외주비, 판매관리비의 경우 기본적으로 매출규모에 연동되는 변동비 성격을 가지고 있으므로 이러한 특성을 자금수지계획 표 상에 반영하는 것이 보다 적절하다고 판단하여 금액을 수정하였습니다. 이는 매출에 대응하는 비용 수준을 직관적으로 나타낸다는 점에서 향후 발생할 해당 지출 수준에 대한 투자자분들의 이해를 제고할 것으로 판단되나, 여전히 당사가 자체적으로 추정한 잠정 수치에 해당하므로 향후 회계처리 결과에 따라 변동되거나 공급망 차질 및 환율 상승에 따른 원재료 매입가격 상승 및 인건비의 상승, 예상치 못한 일시적 비용의 추가 발생 등으로 인해 추정치 대비 비용이 증가할 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

당사의 본 공시서류 제출일 기준 향후 4개 분기의 자금수지계획을 살펴보면, 영업수지의 경우 당사가 프로젝트 용역의 제공을 이미 완료하고 2025년 3분기 매출로 인식 예정인 금액과 함께, 당사가 상기 [당사 수주 계획] 표에 기재한 프로젝트가 성공적으로 수주되고, 잠재적인 신규 매출이 발생할 수 있다는 전제 하에 작성되었으며, 이에 따라 향후 4개 분기 동안 매출액이 증가함에 따라 영업수지가 2025년 하반기부터는 흑자로 전환될 것으로 예상됩니다. 구체적으로, 2025년 3분기부터 2026년 2분기까지 총 매출대금 약 470억원의 수입이 발생할 것으로 예상되고, 재료비 및 외주비, 경상연구비, 판관비 등 약 459억원의 지출이 발생하여 영업수지는 약 11억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 당사는 과거 분기 기준 당기순손실 2024년 3분기 4,675백만원, 2024년 4분기 1,396백만원, 2025년 1분기 3,942백만원을 인식하며 지속적인 적자 상태를 보이고 있고, 영업활동 현금흐름 또한 2024년 3분기 -5,513백만원, 2024년 4분기 7,431백만원, 2025년 1분기 -7,540백만원으로 주로 음(-)의 현금흐름을 보이고 있습니다. 따라서, 예상치 대비 매출이 감소하거나 비용이 증가할 경우 [당사 향후 1년간 자금수지계획] 표에 기재한 것과 같은 실적 턴어라운드에 실패하고 과거와 유사한 손익 및 현금흐름 추이를 보일 수 있습니다. 예를 들어, 프로젝트의 수주에 차질이 발생하여 수주 건수가 줄어들거나 수주처의 사정으로 수주 건의 수주규모가 줄어들 경우 잠재 신규 매출의 규모가 감소할 수 있습니다. 또한, 비용의 경우 특정 장비/부품 또는 IT 인력의 수급 불균형이 발생하여 재료비 및 외주비의 급격한 증가, 소프트웨어 분야의 인건비 증가 추세 가속화로 인한 상당한 수준의 경상연구비의 상승이 발생할 수 있습니다. 판매관리비 또한 기술 트렌드 대응 목적 교육훈련비 증가, 수주 경쟁 심화 대응 목적의 제안서 작성, PoC, 사전 컨설팅 관련 비용 증가 등 다양한 사유에 의해 상기 기재한 수치보다 증가할 가능성이 있습니다. 열거한 사유 이외의 예상치 못한 이유로 인해서도 당사가 흑자 전환에 실패하고 현금흐름이 부(-)의 흐름을 지속하여 유동성이 악화될 가능성이 있는 점을 투자자께서는 반드시 유의하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

투자수지의 경우 금번 유상증자를 확보한 자금을 기반으로 한 서버 등 자산 구매로인한 시설투자로 인한 지출로 4개 분기 동안 총 8억원의 순유출이 발생할 것으로 예상됩니다. 재무수지의 경우 금번 유상증자 대금의 유입으로 인한 290.5억원, 미사용 유상증자 대금의 운용 등을 통한 이자수익 일부 발생으로 인하여 총 299.1억원의 순유입을 기록할 것으로 예상됩니다. 다만, 상기와 같은 자금수지 계획은 향후 당사의 사업환경 변화 및 금번 유상증자의 최종 모집 규모의 변동 등에 따라 실제 내역과는 차이가 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(후략)


(주11) 정정 전

(전략)

당사의 장부금액 기준 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 2022년 6.8%, 2023년 18.1%, 2024년 26.5%, 2025년 1분기33.7%로 지속하여 증가하고  있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 기준 매출채권 및 계약자산 합계 장부금액은 2022년 3,412백만원, 2023년 8,717백만원, 2024년 11,784백만원, 2025년 1분기 12,152백만원 수준입니다. 당사는 계약자산에 따른 대손충당금 설정률은 동 기간 평균 0.1% 수준으로 미미하나, 매출채권에서 2022년 694백만원, 2023년 610백만원, 204년 837백만원, 2025년 1분기 877백만원의 대손충당금을 설정하고 있으며, 점차 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 대손충당금은 100% 설정 채권 중 장기 채권에 대한 제각 처리를 연내 실시할 계획이고, 이에 따라 충당금 규모는 대폭 감소할 것으로 예상됩니다.

한편, 당사의 2022년 이후 경과기간별 매출채권 잔액은 다음과 같습니다.

(후략)

(주11) 정정 후

(전략)

당사의 장부금액 기준 매출채권 및 계약자산 규모는 자산총계 대비 최근 2022년 6.8%, 2023년 18.1%, 2024년 26.5%, 2025년 1분기33.7%로 지속하여 증가하고  있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2025년 1분기 기준 매출채권 및 계약자산 합계 장부금액은 2022년 3,412백만원, 2023년 8,717백만원, 2024년 11,784백만원, 2025년 1분기 12,152백만원 수준입니다. 특히, 계약자산의 경우 장부금액 기준 2022년 1,217백만원 수준에서 2023년 4,473백만원, 2024년 10,181백만원, 2025년 1분기 10,424백만원으로 가파르게 증가하고 있으며, 이는 계약자산 중 계약이행원가금액의 증가에 기인합니다. 다만, 2025년 3분기부터 대규모 매출이 인식되는 과정에서 원재료 및 외주비에서 발생하는 계약이행원가금액도 대폭 감소 할 예정입니다. 당사는 계약자산에 따른 대손충당금 설정률은 동 기간 평균 0.1% 수준으로 미미하나, 매출채권에서 2022년 694백만원, 2023년 610백만원, 2024년 837백만원, 2025년 1분기 877백만원의 대손충당금을 설정하고 있으며, 점차 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 당사의 2024년 기준 매출채권의 대손충당금 설정률은 34.32%로, 이는 동 기간 당사의 주요 경쟁사 4사의 매출채권 및 대손충당금을 합산하여 산출한 평균 대손충당금 설정률 5.10%의 약 6-7배에 달하는 수치로 업계 평균 대비 다소 높은 수준에 해당합니다. 다만, 대손충당금은 100% 설정 채권 중 장기 채권에 대한 제각 처리를 연내 실시할 계획이고, 이에 따라 충당금 규모는 대폭 감소할 것으로 예상됩니다. 당사는 모든 신용거래 상대방에 대하여 신용검증절차를 수행하여 신용상태가 건전한 상대방과 거래하고자 노력하고 있으며, 지속적으로 상대방의 신용도를 재평가하는 등 매출채권 잔액에 대한 지속적인 관리업무를 수행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 거래상대방의 대금 지급에 문제가 생겨 매출채권에 대한 적절한 회수 조치가 이루어지지 않을 경우에 제각 처리를 하게 되는데, 회수 시도 기간을 늘리면서 충당금이 증가하였고, 2025년말을 기준으로 하여 일부 장기 부실 채권에 대한 제각 처리를 계획하고 있습니다. 당사는 향후 채권 관리를 보다 강화하고, 대손 처리 기간을 단축하여 과거 대비 낮은 수준의 충당금 설정율을 유지하고자 노력할 계획입니다.

한편, 당사의 2022년 이후 경과기간별 매출채권 잔액은 다음과 같습니다.

(후략)


(주12) 정정 전

(중략)

본 공시서류 제출 전일 현재, 당사는 유상증자 중점심사 대상 지정 여부를 알 수 없으나, 중점심사 대상 선정을 가정한 주요 심사항목에 대한 내용은 다음과 같습니다.

(후략)

(주12) 정정 후

(중략)

본 공시서류 제출 전일 현재, 당사는 유상증자 중점심사 대상에 지정되었으며, 지정사유는 재무구조 악화 및 IPO 후 실적 괴리율 등 입니다. 중점심사 대상 선정과 관련한 주요 심사항목은 다음과 같습니다.

(후략)


(주13) 정정 전

(전략)

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

(중략)

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

(중략)

나. 사모자금의 사용내역

주1) 당사는 2021년 11월 (주)한국항공우주산업에 대해 보통주 444,444주를 발행하여 운영 자금 목적으로 자금을 조달하였습니다. 제 24 기 3분기 기준, 총 7,204백만원이 운영 자금으로 사용되었으며, 2022년 사업보고서 제출일 기준으로 계획에 따른 운영 자금 사용이 완료되었습니다.

(후략)

(주13) 정정 후

(전략)

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

(중략)

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

(중략)

나. 사모자금의 사용내역

주1) 당사는 2021년 11월 (주)한국항공우주산업에 대해 보통주 444,444주를 발행하여 운영 자금 목적으로 자금을 조달하였습니다. 해당 자금은 (1) 2022년 상반기의 경상연구개발비, (2) 2022년 임직원급여(매출원가), 직원급여(판매관리비)에 전액 사용 되었으며, 2022년 사업보고서 제출일 기준으로 계획에 따른 운영 자금 사용이 완료되었습니다.

(후략)


(주14) 정정 전

(전략)

다. 직원 등 현황

기업공시서식 작성기준에 의거하여 본 항목을 분기보고서에는 작성하지 아니하며, 관련 내용은 제26기 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

라. 미등기임원 보수 현황

기업공시서식 작성기준에 의거하여 본 항목을 분기보고서에는 작성하지 아니하며, 관련 내용은 제26기 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

(주14) 정정 후

(전략)

다. 직원 등 현황

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 2025년 6월 말 기준이며, 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 월 평균 금액이 아닌 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.
주2) 상기 직원 현황표는 미등기임원이 포함되어 있으며, 직원 수 및 평균근속연수는 2025년 6월말 재직자 기준입니다.

1. 육아지원제도 사용 현황

주1) 육아휴직 사용자 수에는 해당 연도 출산 후 1년이 지나서 육아휴직을 사용한 인원은 포함되지 않습니다.[육아휴직 사용률 계산법 산식(당해 출산 이후 1년 이내에 육아휴직을 사용한 근로자/당해 출생일로부터 1년 이내의 자녀가 있는 근로자)]

2. 유연근무제도 사용 현황

주1) 위 유연 근무제 활용 여부는 (시차 출퇴근제, 선택 근무제, 원격 근무(재택근무 포함)) 중 1개 이상의 제도 도입ㆍ활용 여부가 기재되어 있습니다.
주2) 선택 근무제는 (1개월(신상품ㆍ신기술의 연구개발 업무는 3개월) 이내의 정산 기간을 평균하여 1주간의 소정 근로시간이 40시간을 초과하지 않는 범위에서 근무의 시작ㆍ종료 시각 및 1일 근무 시간을 조정하는 제도)를 뜻합니다.

라. 미등기임원 보수 현황

주1) 상기 임원 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 2025년 1월부터 6월까지의 지급액 기준입니다.

(주15) 정정 전

(전략)

나. 타법인출자 현황(요약)

주)기업공시서식 작성기준에 따라 소규모기업에 해당하여 본 기재를 생략합니다. 기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우에 해당하는 TecAce Software Ltd. 에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.

(주15) 정정 후

(전략)

나. 타법인출자 현황(요약)

주)기업공시서식 작성기준에 따라 기초 또는 기말 현재 해당 법인에 대한 출자비율이 5% 미만이며, 현재 장부가액이 1억원 미만인 경우로 5% 미만 소규모기업에 해당하여 기재를 생략 가능하나, 투자자분들의 이해를 돕기 위하여 기재하였습니다. 상기 1건에 해당하는 TecAce Software Ltd.에 관한 내역은 본 보고서 III. 재무에 관한 사항 > 3. 별도재무제표 주석 7. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산에 기재되어 있으니 참조하시기 바랍니다.

【 대표이사 등의 확인 】

코난테크놀로지_대표이사 등의 확인 (25.07.30)

증 권 신 고 서