분 기 보 고 서

                                   (제 26기)

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의확인_251114

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황
연결대상 종속회사 현황(요약)

1) 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 '주식회사 바이브컴퍼니'라고 표기하며, 영문명은 VAIV company Inc. 라고 표기합니다.

다. 설립일자
당사는 2000년 7월 8일 '주식회사 다음소프트'로 설립되었으며, 2020년 8월 14일 '주식회사 바이브컴퍼니'로 상호를 변경하고 2020년 10월 28일 코스닥 시장에 상장하였습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

바. 계열회사의 총수, 주요계열사의 명칭 및 상장여부
계열회사에 관한 사항은 동 보고서 'IX. 계열회사 등에 관한 사항'을 참조하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항
1) 최근 3년간 신용평가 내역

2) 신용평가회사의 신용등급 정의

* 'AA'부터 'CCC'까지는 등급내 우열에 따라 '+' 또는 '-'를 부가하게 됩니다.

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 경영진 및 감사의 중요한 변동

나. 회사의 연혁

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

다. 종류주식 발행현황
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력

나. 사업목적 현황

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

 당사는 2000년 다음커뮤니케이션에서 사내 인큐베이팅을 통해 다음소프트(현 바이브컴퍼니)라는 이름으로 창업을 하게 된 인공지능 전문 기업입니다. 당사가 설립된 1990년대 후반부터 2000년 초반까지는 소위 닷컴 버블로 알려진 시기로, 당사는 인터넷 문서가 기하급수적으로 증가하며 정보가 넘쳐나는 현상에 주목했습니다. 정보가 넘쳐나는 상황에서 정보처리비용은 계속해서 증가할 것이라고 생각한 당사는 자연어 처리(NLP)와 인공지능 기술의 중요성을 확신했으며 연구 개발을 시작했습니다.

  당사는 AI, 빅데이터를 핵심으로 하는 2개의 사업부가 있으며, AI연구소 및 AX연구소를 설립해 핵심 기술을 개발 및 확보하고 있습니다. AI 사업부는 AI 솔루션을 개발 및 구축하는 VAIV Solution 기반의 사업을 영위하고 있으며, 빅데이터 사업부는 국내 최대 규모의 빅데이터 기반 분석 서비스인 썸트렌드 중심의 사업을 진행하고 있습니다.

1) VAIV Solution

① VAIV Search

 바이브 서치는 최근 LLM 사용에 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 각광받는 RAG(검색 증강 생성) 기술이 적용된 솔루션으로, 원하는 정답만 빠르고 정확하게 찾아주는 검색 솔루션입니다.

[정답 탐색 과정]

1) 사용자의 질의에 대한 문서를 먼저 찾은 뒤,

2) 정답 문서 내에서 정답의 위치를 탐색합니다.

3) 찾아낸 정답에 기반해 생성 요약된 답을 제공합니다.

해당 솔루션은 2023, 2024 초거대 AI 지원사업을 통해 다수의 기관에 PoC를 진행해 만족도 95% 이상을 얻으며 검증을 마쳤으며, 2024년에는 국회도서관을 포함해 실제 도입 사례를 확보했습니다. 점진적으로 PoC 기관들 대상 본사업 및 구축 레퍼런스 기반을 활용해 추가적인 고객을 지속 확보해나갈 계획입니다.

② VAIV Chatbot

 바이브 챗봇은 대화형 인공지능기술에 기반한 챗봇으로, 한국어의 고유한 특성을 반영한 대규모 언어모델(LLM) VAIV GeM과 VAIV Search기술을 결합하여 산업별 특화된 지식을 학습시켜 질의답변이 가능한 AI 챗봇입니다. 뿐만 아니라 생성형 AI 기술을 활용해 많은 시간과 비용이 소모되는 질의-응답(Q-A) 페어 관련 지식 구축을 자동화하는 기능을 제공합니다. 실제 고객들과의 미팅을 통해 지식 구축 자동화 기능에 대한 수요를 확인했으며 클라우드 서비스로도 제공해 사업을 확장해나갈 계획입니다.

③ AIR Report

 AIR Report(이하 AI 리포트)는 바이브가 보유하고 있는 데이터와 생성형 AI 기술의 결합을 통해 조사ㆍ연구 업무를 지원하는 솔루션입니다. AI리포트는 사전에 정의한 리포트 형식과 컨텐츠에 맞추어 보고서를 자동 생성 및 제공해주며 고객에게 시간 절약 및 편의성의 가치를 제공합니다. AI 리포트는 충남도와의 협업을 통해 시범 운영 중이기도 하며 AI 기술을 활용해 실질적인 편의성을 제공한다는 점에서 추가 고객 확보가 기대되는 솔루션입니다.

2) VAIV Service

① 썸트렌드

 썸트렌드는 당사의 구독형 빅데이터 분석 플랫폼입니다. 트위터, 인스타그램, 유튜브 등 소셜미디어와 뉴스, 블로그, 커뮤니티 서비스 등의 온라인 데이터에 대한 수집, 저장, 분석 및 시각화 결과를 제공해 고객들은 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

  영역에서 이용하고 있습니다. 특히 2024년 개인화된 대시보드 구성이 가능한 썸트렌드 Cloud를 출시하며 서비스의 경쟁력을 한층 끌어올렸습니다. 썸트렌드 Cloud는 통계, 검색량 등의 정형 데이터 분석이 가능하며 AI와 연계한 기능들을 지속적으로 더해나가고 있습니다. 빅데이터 분석에 대한 니즈는 대기업뿐만 아니라 중소기업, 소상공인 모두 꾸준하게 증대하고 있기 때문에 향후 전망이 밝은 시장입니다.

 2025년에는 범용 빅데이터 분석 플랫폼인 Us의 개편과 동시애 Cloud에 생성형 AI 기능을 더하는 등 AI 빅데이터 분석 플랫폼으로 포지셔닝할 계획입니다.

② GPT 프로파일링

 GPT 프로파일링은 멀티모달 AI를 활용해 텍스트, 이미지, 동영상 데이터를 통합 분석하는 동시에, GPT의 다국어 분석 능력을 통해 글로벌 소비자들의 관심사와 행동 양식을 신속하고 정확하게 파악할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 당사는 GPT 프로파일링을 통해 소비자 조사, 브랜드 페르소나 분석, 마케팅 성과 측정, 인플루언서 추천 등 다양한 서비스를 제공할 계획입니다.

나. 시장 현황

1) 인공지능 시장 규모와 성장성

 인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, 전산업에 영향을 끼치며 급격히 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

 시장 조사업체 한국IDC에 따르면 국내 인공지능 시장은 2023년 2조 6,123억 원에서 연평균 14.9% 성장해 2027년 4조 4,636억 원이 될 것이라고 전망됩니다.

출처) 마켓앤마켓, 한국IDC "국내 인공지능 분석 시장 전망, 2023-2027 "

2) 목표 시장 세분화

 당사는 2000년부터 자연어 처리 기술과 인공지능을 연구해오며 국내 최고 수준의 기술력을 확보했습니다. 당사는 인공지능에 대한 기술력을 바탕으로 파급효과가 큰 시장을 세분화했습니다.

가) 데이터 거래 시장

① 시장 정의

 데이터 거래 시장은 다양한 산업과 기업들이 데이터를 구매, 판매, 공유할 수 있는 플랫폼을 포함해 가공된 고품질의 데이터를 판매하는 시장을 의미합니다. 이 시장은 특히 챗GPT의 등장으로 인해 데이터의 중요성이 다시 한번 부각되면서 빠르게 성장하고 있는 상황입니다. 민간 데이터 거래는 아직까지는 활성화되지 않은 상태이나, 다양한 산업 분야에서의 데이터 활용 가능성을 고려할 때 매우 큰 성장 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터는 인공지능과 다양한 기술의 발전을 위한 핵심 자원으로서 그 가치가 인정받고 있으며, 이에 따라 데이터를 효율적으로 거래할 수 있는 시장의 필요성이 증가하고 있습니다.

② 시장 분석

 데이터 거래 시장은 마이 데이터 개방, 데이터 댐, 데이터 3법 개정 등 정부의 적극적인 지원 속에서 연평균 35.4%의 빠른 성장을 하고 있는 시장입니다. 데이터의 중요성이 부각되는 만큼 다수의 기업이 시장에 참여해 경쟁할 것으로 예상되며, 양질의 데이터 공급 여부가 데이터 거래 시장에서의 성공을 결정할 것입니다.

 당사는 20년이 넘는 기간동안 양질의 데이터를 수집해 제공해온 경험이 있으며, 다른 회사와의 협업을 통해 양질의 데이터를 공급 및 판매하고자 합니다.

나) 빅데이터 및 분석도구 시장

① 시장 정의

 빅데이터 및 분석도구 시장은 데이터 플랫폼 구축 및 빅데이터 분석 솔루션 등의 데이터를 활용하기 위한 소프트웨어, 하드웨어 시장을 의미합니다. 데이터는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 동인으로 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 '데이터 경제'로 패러다임이 전환하고 있습니다. 데이터가 기존 생산 요소인 자본, 노동을 능가하는 경쟁원천으로 부상할 것으로 예상되며, 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장 혁신을 주도할 것으로 보입니다. 국내에서는 데이터를 활용한 의사결정에 대한 수요에 힘입어 성장하고 있으며, 특히 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객의 데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 자체 데이터 플랫폼 구축, 분석 시스템 도입이 늘어나고 있습니다.

② 시장 분석

 빅데이터 및 분석도구 시장은 데이터 산업으로 IT 핵심 산업 분야 중 하나입니다.연평균 10.6%의 성장률을 보일 것이라 전망되며 공공, 기업, 개인들에게 빅데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 다양한 기업들이 경쟁할 것으로 예상됩니다.

공공 기관의 경우 “디지털 플랫폼 정부”를 핵심 키워드로 빅데이터 플랫폼 구축, 공공 빅데이터 구축 등 정부 주도 투자가 이루어지고 있습니다. 당사는 이미 정부 주요 부처의 빅데이터 플랫폼 구축 사업을 성공적으로 수주하여 구축하고 있으며, 공공 기관의 사업에 참여하기 위해서는 사업 경험과 노하우가 중요한 요소로 작용할 것입니다.

 또한 기업들은 고객 확보를 위해 소비자들의 니즈와 유형, 생활양식의 변화와 패턴을 분석해주는 솔루션에 대한 지출을 늘리고 있습니다.데이터 3법의 개정으로 빅데이터 수집 및 분석을 위한 법적, 제도적 장치는 마련되었으며, 당사는 2000년부터 개발해온 빅데이터 수집 및 분석 기술을 활용하여 시장에서 포지셔닝하고자 합니다.

다) 구독형 SaaS 시장

① 시장 정의

 구독형 SaaS는 사용자들이 소프트웨어를 구입하는 대신 일정 기간 동안 사용료를 지불하며 서비스를 이용하는 모델을 말합니다. 구독형 SaaS는 초기 비용 부담이 적고, 접근성이 좋아 다양한 기업들이 업무용 소프트웨어로 채택하고 있으며, 업데이트와 유지보수가 용이한 장점이 있습니다. 이러한 초기 비용 부담의 감소는 기업의 디지털트랜스포메이션 전략과, 코로나 19로 인한 비대면 서비스의 활성화에 힘입어 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.

② 시장 분석

 구독형 SaaS 시장은 다수의 사업자들이 참여해 경쟁이 치열한 분야로, 인공지능, 머신러닝, 블록체인 등 신기술의 통합이 SaaS 서비스의 혁신과 진화에 기여하고 있습니다. 기업들은 운영 비용 절감 및 효율성 향상을 이유로 SaaS 서비스를 도입하고 있으며, 인공지능과 같은 기술들은 서비스의 가치를 높이는 데 사용되고 있습니다.

당사의 대표 SaaS 서비스 썸트렌드는 국내 최대 규모의 소셜 빅데이터를 분석해 제공하고 있으며, 클라우드로의 전환을 통해 사용자들은 더욱 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 챗봇 솔루션을 SaaS로 전환해 새로운 구독 모델을 준비하고 있으며 추가적으로 구독 서비스를 개발할 예정입니다.

라) 생성형 AI 시장

① 시장 정의

 생성형 AI는 인공지능의 한 분야로서, 기계가 데이터를 학습하여 새로운 정보나 내용을 생성하는 기술을 말합니다. 이는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 포함하며, 예를 들어 이미지 생성, 텍스트 작성, 음악 및 영상 생성 등의 작업이 해당됩니다. 생성형 AI 기술은 주로 콘텐츠 생성, 디자인, 엔터테인먼트, 광고 등의 분야에서 활용되며, 이를 통해 인간의 창의성을 보완하고 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

 생성형 AI 기술은 사용자의 경험을 직접적으로 변화시키며, 데이터 생산 비용의 감소로 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 이유로 기업들은 생성형 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있으며 앞으로 지속적인 성장이 기대되는 시장입니다.

② 시장 분석

 생성형 AI 시장은 연평균 26% 성장하고 있는 기술 분야 중 하나로, 많은 기업들이 이 시장에 진입하려고 하고 있습니다. 챗GPT로 인해 촉발된 생성형 AI 시장의 성장은 다양한 산업에서의 활용 및 기술의 발전에 기인하고 있습니다. 다만, 이 시장은 아직 초기 단계에 있어 기술의 표준화와 법규 제약, 윤리적 고려 사항 등이 주요 과제로 남아 있습니다.

 생성형 AI 기술을 성공적으로 적용하려면 기술 연구와 개발에 대한 지속적인 투자가 필요하며, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 분야의 기술을 복합적으로 활용할 수 있는 능력이 요구됩니다. 또한, 생성된 콘텐츠의 품질과 다양성, 그리고 윤리적인 사용을 보장하는 기술과 프로세스 또한 중요한 고려 사항입니다.

 당사는 이러한 시장의 트렌드와 과제를 충분히 이해하고, 시장의 기회를 최대한 활용하려고 노력하고 있습니다. 기존의 경험과 노하우를 바탕으로, 시장의 변화와 사용자의 요구에 빠르게 대응하며, 지속적인 기술 혁신과 서비스 개선을 통해 시장의 선두주자로서의 위치를 강화할 계획입니다.

마) 대화형 AI 시장

① 시장 정의

 대화형 AI란 디바이스, 챗봇과 같은 앱에서 자연어를 사용하여 사람들과 대화할 수 있는 일련의 기술을 활용한 AI를 뜻합니다. 대화형 AI 시장은 크게 IVA(Intelligence Virtual Assistant) 가상비서와 AI 챗봇 두가지로 구분되며, 시장 성장을 주도하는 주요 요인은 인공지능(AI) 기반 고객 지원 서비스에 대한 수요 증가, 코로나로 인해 비대면 서비스(챗봇, 상담 등)의 수요 증가 등이 있습니다.

 또한 국내에서는 AI를 통한 업무 프로세스의 효율성 증가, 비용 절감을 목적으로 챗봇을 적극적으로 도입해왔습니다. 실제로 국내에서 AI를 챗봇 형태로 가장 많이 도입했으며, 챗GPT로 인해 대화형 AI의 관심은 앞으로 더욱 커질 것으로 기대됩니다.

② 시장 분석

 대화형 AI 시장은 많은 기업들이 경쟁하고 있으며, 진입장벽이 높지 않습니다. 그러나 대화형 AI를 도입하는 주요 요인인 고객 경험 및 업무 자동화에 대한 요구가 광범위하고 복잡하기 때문에 시장이 포화하거나 일반화되지 않아서, 다양한 기업들에게 기회가 열려있는 시장이기도 합니다. 또한 다양한 오픈소스 개발 도구를 활용해 시장에 쉽게 진입할 수 있지만, 해당 시장에서 성공하기 위해서는 다른 공급자들과 차별화될 수 있는 요소, 서비스의 정확도가 중요할 것으로 생각되며, 이를 충족시키는 것은 높은 기술 난이도를 요구합니다.

 당사는 기계 독해(MRC- Machine Reading Comprehension)라는 주어진 문서에서 사용자가 던진 질문에 대한 답을 추출하여 보여주는 차별화된 기술 요소를 챗봇에 적용할 계획입니다. 또한 사용자의 질의에 대한 정확한 인식, 질의에 대한 정확한 답변 등 국내 최고 수준의 챗봇 기술력을 보유하고 있습니다. 당사는 챗GPT 열풍으로 다시금 주목받는 대화형 AI 시장에서 선두주자로 자리매김하고자 합니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 솔루션 및 서비스 소개

나. 주요 제품 매출 구분

다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이

 당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객이 이용하는 서비스 또는 솔루션의 적용 방식에 따라 달라지기 때문에 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다.

 현재 당사의 주요 사업은 솔루션 / 서비스 사업으로 구분되고 있으며 각 사업들은 다음 방식들로 제공됩니다.

1) 솔루션 사업

 솔루션 사업은 크게 두가지 (1) 솔루션을 단독 판매하는경우, (2) 솔루션을 포함한 구축 사업을 진행하는 경우로 구분할 수 있습니다. 솔루션을 단독 판매할 경우 당사가 정해놓은 가격에 근거해서 매출이 발생하게 됩니다. 또한 On-premise 구축뿐 아니라, 솔루션을 월구독하는 방식, API를 통해서 이용할 수 있는 방식 등 다양한 방식으로 제공하고 있습니다. 솔루션을 포함한 구축 사업의 경우 개발 기간, 필요 기능, 난이도 등에 따라 가격이 결정되는 구조로 표준적인 가격을 정해서 판매하고 있지 않습니다.          

2) 서비스 사업

 현재 당사의 서비스 사업은 월 구독 기반으로 매출이 발생하고 있습니다. 당사가 구축해놓은 서비스의 ID와 PW를 제공하고, 고객이 접속해 이용하는 방식이며 가장 대표적으로 썸트렌드 서비스가 있습니다. 썸트렌드는 크게 범용 / 기업 두가지로 구분할 수 있습니다. 기업들 대상으로도 동일한 구독 서비스를 제공하고 있으며, 2024년 썸트렌드 클라우드 서비스를 출시해 고객사별로 매출을 극대화할 수 있게 되었습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황

나. 가격변동 추이 및 가격 변동 요인
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 생산 설비에 관한 사항
회사는 제조업체가 아니므로 생산 및 설비에 관한 사항은 없으나, 영업활동을 위한 자산의 내역은 아래와 같습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출 실적

나. 판매전략

1) 구독형 매출 강화

 디지털 시대의 변화 속에서 구독 기반의 비즈니스 모델은 사업의 지속가능성과 안정적인 매출흐름을 제공하는 핵심 전략으로 부상하고 있습니다. 한국 IDC의 '한국 퍼블릭 클라우드 소프트웨어 마켓 전망'에 따르면 2022년 1조 7,456억 원 규모를 형성했으며, 향후 5년간 연평균 12.5%의 성장을 보일 것으로 전망하고 있습니다. 이에 당사는 구독형 매출 강화를 위해 썸트렌드 서비스 고도화와 함께 클라우드로의 전환을 진행했습니다. B2B뿐만 아니라 B2C 영역에서도 매출 확장을 위해 생성형 AI를 활용한 신규 기능 AIR(AI Research)를 공개했습니다.

2) 생성형 AI 솔루션 판매

 당사는 국내 최고 수준의 빅데이터 수집 및 분석 기술과, 자연어 처리 기술을 포함한 인공지능 기술을 활용해 초거대 언어모델 (LLM)인 바이브 GeM을 선보인바 있습니다.
  당사는 단순히 LLM개발에 그치지 않고 실제 인공지능 기술과 접목해 서비스를 운영하고 있으며, 이로 인해 PoC 및 도입 문의가 지속적으로 이루어지고 있습니다. 이러한 문의에 당사는 적극적으로 대응하고 있으며, 생성형 AI 솔루션의 활용성을 입증해 본 사업까지 연계하고자 합니다.
  또한 당사는 지속적으로 LLM의 고도화 및 생성형 AI 솔루션 개발을 하고 있으며 추가적인 솔루션 및 서비스를 선보이며 생성형 AI 솔루션 판매를 확대할 계획입니다.

3) AI 솔루션 기반 수익성 강화

 AI 솔루션이란 AI 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 제품화한 것을 뜻하며,  제품화를 통해 사업을 더욱 쉽고 안정적으로 수행할 수 있습니다. 이로 인해 AI 솔루션이 포함된 사업은 수익성이 확보되며, 당사는 전략적으로 AI 솔루션이 포함된 사업들 위주로 수행할 계획입니다.

4) 파트너사 생태계 구축

 파트너사를 활용한 영업 전략은 비즈니스 확장과 시장 점유율 증대를 위한 중요한 방법 중 하나입니다. 파트너사와의 협력을 통해 리소스를 공유하고, 서로의 강점을 활용하여 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다. 당사는 전략적으로 협업이 가능하고, 핵심 솔루션과 서비스의 영업 수행을 맡아줄 파트너사를 확보해 운영할 예정입니다.

다. 수주상황

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리
당사는 시장위험에 대한 노출이 중요하지 않으며 환위험, 이자율 위험, 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있지 않습니다. 또한, 외환 관련 포지션이나 손익이 발생한 적 없으며, 파생상품 계약을 체결하지 않았습니다. 향후 2년 간 이러한 계약을 체결한 계획이 없습니다.

나. 파생상품 등 거래현황
당사는 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약
당사는 보고서 제출일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약이 존재하지 않습니다.

나. 연구개발활동

1)   연구개발 조직 개요

당사의 연구개발 조직은 바이브 연구소 산하에 크게 AI & Big Data연구소(자연어처리연구소+자체 연구조직)와 AX연구소로 구분됩니다.

가)   AI & Big Data 연구소

 AI & Big Data 연구소는 자연언어처리연구소와 사내 자체 연구 조직간의 긴밀한 연구협력을 통해 빠르게 변화하는 인공지능 분야에 대응하며 지속적인 기술발전을 이루고자 합니다. 연구분야는 데이터 수집, 지식베이스, 자연어 처리, 기계학습 및 통계분석 모델링, 빅데이터, 시각화, 기술제품 개발로 나누어집니다. 당사의 핵심기술 발전과 제품의 고도화를 위한 끊임없는 연구를 진행합니다.

나)   AX연구소

 AX연구소는 당사의 빅데이터 기술과 소셜 데이터, IoT 데이터 융합을 통해 도시의 구조적 문제를 분석하고 정책 실험을 검증하는 플랫폼을 구축하고자 합니다. 당사에서 정형/비정형 데이터를 분석하여 추출한 인사이트를 개인의 행동 모형으로 재현하고, 사회 현상의 복합적 원인을 추정하여 시뮬레이션 과정을 거칩니다. 이를 통해 도시문제를 회피 혹은 예방하여 지속가능한 '스마트시티'를 만들어 가는 것을 목표로 합니다.

2) 연구개발 비용

7. 기타 참고사항

1) 수상 실적

2) 인증실적

3) 특허현황

 4) 프로그램 및 상표 현황

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약연결재무정보

나. 연결대상범위의 변동

가. 요약별도재무정보

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 지배기업의 개요

주식회사 바이브컴퍼니(이하 '지배회사')와 그 종속기업(이하 회사와 종속기업을 합하여  '연결회사')는 2000년 7월 8일에 검색엔진 및 텍스트 마이닝 소프트웨어 등의 제조 및 판매를 사업목적으로 설립되었으며, 본사는 서울시 용산구 독서당로  97에 소재하고 있습니다.

지배회사는 2020년 10월 28일 대한민국 코스닥 시장에 상장하였습니다. 당분기말 현재 납입자본금은 6,577백만원이며, 주요 주주는 다음과 같습니다.

(1) 연결대상 종속기업 현황
당분기말 및 전기말 현재 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 종속기업의 주주로부터 위임받은 의결권을 고려할 경우, 지분율은 51%로 과반수의 의결권을 보유하여 종속기업투자주식으로 분류하였습니다.

(2) 종속기업 관련 재무정보 요약
보고기간 말 현재 연결대상 종속기업의 요약재무상태표와 동일로 종료되는 회계연도의 요약포괄손익계산서는 다음과 같습니다.
① 요약재무상태표

② 요약포괄손익계산서

(*1) 청산종결일 전까지의 재무성과 입니다.

(3) 당분기 중 신규로 연결대상으로 포함된 종속기업은 없습니다.

(4) 당분기 중 연결대상에서 제외된 종속기업은 다음과 같습니다.

2. 재무제표의 작성기준
(1) 회계기준의 적용

연결회사의 분기연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 중간재무제표입니다. 동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호(중간재무보고)에 따라 작성되었으며, 연차연결재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 연결회사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.

(2) 추정과 판단

1) 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성

한국채택국제회계기준은 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다.

분기연결재무제표에서 사용된 연결회사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 변경을 제외하고는, 2024년 12월31일로 종료되는 회계연도의 연차연결재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를사용하였습니다.

2) 공정가치 측정

연결회사는 공정가치평가 정책과 절차를 수립하고 있습니다. 동 정책과 절차에는 공정가치 서열체계에서 수준3으로 분류되는 공정가치를 포함한 모든 유의적인 공정가치 측정의 검토를 책임지는 평가부서의 운영을 포함하고 있으며, 그 결과는 재무담당임원에게 직접 보고되고 있습니다.

평가부서는 정기적으로 관측가능하지 않은 유의적인 투입변수와 평가 조정을 검토하고 있습니다. 공정가치 측정에서 중개인 가격이나 평가기관과 같은 제3자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제3자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.

연결회사는 유의적인 평가 문제를 감사에게 보고하고 있습니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 연결회사는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계 내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 연결회사는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간 말에 공정가치 서열체계의 수준간 이동을 인식하고 있습니다.

3. 중요한 회계정책정보

(1) 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서
연결회사는 다음에서 설명하고 있는 사항을 제외하고 2024년 12월 31일로 종료하는회계연도의 연차연결재무제표를 작성할 때 적용한 것과 동일한 회계정책을 적용하고있습니다. 다음에서 설명하고 있는 회계정책의 변경사항은 2025년 12월 31일로 종료하는 회계연도의 연차연결재무제표에도 반영될 것입니다.

1) 기업회계기준서 제1021호 ‘환율변동효과’와 기업회계기준서 제1101호 ‘한국채택국제회계기준의 최초채택’ 개정 - 교환가능성 결여
통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 연결회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서

제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

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

실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 ‘금융상품’과 제1107호 ‘금융상품: 공시’가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 연결회사는 동 개정으로 인한 연결재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.  

-특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용

-금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함.

-계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시

-FVOCI 지정 지분상품에 대한 추가 공시

2) 한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11

한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동 개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

- 기업회계기준서 제1101호‘한국채택국제회계기준의 최초채택’: K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용

- 기업회계기준서 제1107호‘금융상품:공시’: 제거 손익, 실무적용지침

- 기업회계기준서 제1109호‘금융상품’: 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의

- 기업회계기준서 제1110호‘연결재무제표’: 사실상의 대리인 결정

- 기업회계기준서 제1007호‘현금흐름표’: 원가법

(3) 주요 회계정책
분기연결재무제표의 작성에 적용된 중요한 회계정책 정보와 계산방법은 주석3(1)에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

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

4. 금융상품

(1) 당분기말과 전기말 현재 금융자산의 범주별 구성내역은 다음과 같습니다.
① 당분기말

② 전기말

(2) 당분기말과 전기말 현재 금융부채의 범주별 구성내역은 다음과 같습니다.

(3) 범주별 금융수익과 금융비용
당분기와 전분기 금융수익과 금융비용의 내역은 다음과 같습니다.

(4) 공정가치
① 당분기말과 전기말 현재 금융상품의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다.

i) 당분기말

(*1) 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치이므로 공정가치 공시대상에서 제외하였습니다.

ii) 전기말

(*1) 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치이므로 공정가치 공시대상에서 제외하였습니다.

② 공정가치 서열체계

연결회사는 공정가치측정에 사용된 투입변수의 유의성을 반영하는 공정가치 서열체계에 따라 공정가치측정치를 분류하고 있으며, 공정가치 서열체계의 수준은 다음과 같습니다.

③ 가치평가기법과 유의적이지만 관측가능하지 않은 투입변수
수준 3의 공정가치 측정을 위해 사용된 평가기법과 유의적이지만 관측가능하지 않은투입변수는 다음과 같습니다.

(*1) 금융감독원 비상장주식에 대한 공정가치 평가관련 가이드라인(2020-01)에 따라 원가로 측정하였습니다.

④ 당분기와 전기 중 수준 3으로 분류된 금융상품의 변동 내역은 다음과 같습니다.
i) 당분기

ii) 전기

5. 매출채권및기타채권
(1) 매출채권및기타채권은 대손충당금이 차감된 순액으로 재무상태표에 표시되었는바, 당분기말과 전기말 현재 대손충당금 차감전 총액 기준에 의한 매출채권및기타채권과 대손충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 대손충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

6. 재고자산
당분기말과 전기말 현재 재고자산의 내역은 다음과 같습니다.

7. 당기손익-공정가치측정금융자산
당분기말과 전기말 현재 당기손익-공정가치측정 금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 전환사채 발행에 따른 매도청구권입니다(주석 17참조).

8. 관계기업투자주식
(1) 당분기말과 전기말 현재 관계기업 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 의결권이 있는 상환전환우선주까지 포함한 지분율이며, 자기주식을 차감한 보통주에 대한 지분율은 43.20%입니다.
(*2) 의결권이 있는 상환전환우선주까지 포함한 지분율이며, 보통주에 대한 지분율은 29.04%입니다.

(2) 당분기 및 전기 중 관계기업투자주식에 대한 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당분기

(*1) 제3자배정 유상증자에 따른 지분율 감소로 간주처분손익을 인식하였습니다.

② 전기

(3) 관계기업의 요약 재무정보는 다음과 같습니다.

① 요약재무제표

②  요약포괄손익계산서

(4) 당분기말과 전기말 현재 중요한 관계기업투자주식의 재무정보금액을 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.

① 당분기말

② 전기말

9. 유형자산

(1) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 전분기의 경우 매각예정비유동자산으로 대체된 금액입니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 계정과목별 유형자산 상각내역은 다음과 같습니다.

(3) 연결회사는 주석 31에서 설명하고 있는 바와 같이 유형자산을 차입금  등에 대한 담보로 제공하고 있습니다.

10. 투자부동산

(1) 당분기 및 전분기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 전분기의 경우 매각예정비유동자산으로 대체된 금액입니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 투자부동산에서 발생한 임대수익은 다음과 같습니다.

(3) 연결회사는 주석 31에서 설명하고 있는 바와 같이 당분기말 현재 투자부동산을 차입금  등에 대한 담보로 제공하고 있습니다.

11. 사용권자산 및 리스부채

(1) 당분기 및 전분기 중 사용권자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 중도해지로 인한 증감액입니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 리스부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 중도해지로 인한 증감액입니다.

(3) 당분기 및 전분기 중 리스와 관련하여 손익으로 인식한 금액은 다음과 같습니다.

(4) 당분기 및 전분기 중 리스의 총 현금유출은 다음과 같습니다.

12. 무형자산

(1) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당분기

② 전분기

(2) 당분기 및 전분기 중 계정과목별 무형자산 상각내역은 다음과 같습니다.

(3) 당분기 및 전분기의 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.

13. 기타금융자산
당분기말과 전기말 현재 기타금융자산의 상세 내역은 다음과 같습니다.

14. 기타자산

당분기말과 전기말 현재 기타자산의 상세 내역은 다음과 같습니다.

15. 매입채무및기타채무
당분기말과 전기말 현재 매입채무및기타채무의 상세 내역은 다음과 같습니다.

16. 장단기차입금
(1) 당분기말과 전기말 현재 장단기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 차입금에 대해서는 토지와 건물이 담보로 설정되어 있습니다(주석31 참조).

17. 전환사채
(1) 당분기말과 전기말 현재 전환사채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기말 현재 전환사채의 발행내역은 다음과 같습니다.

(*) 주가하락시 또는 전환사채의 발행가액을 하회하여 유상증자, 주식배당, 준비금 자본전입 등을 하거나 합병, 자본의 감소, 주식분할, 병합 등에 따라 전환가격이 조정될 수 있습니다.

연결회사는 전환권 행사가격 조정조건이 내재된 전환사채에 대해서는 금융감독원의 질의회신 "회제이-00094"에 따라 발행시점의 전환권대가를 자본으로 분류하고, 최초인식시점 이후의 공정가액 변동은 회계처리하지 아니하였습니다.

(3) 주계약과 분리하여 인식한 전환사채에 내재된 매도청구권 및 조기상환권의 내역은 다음과 같습니다.

18. 기타유동부채
당분기말과 전기말 현재 기타유동부채의 상세 내역은 다음과 같습니다.

19. 충당부채
당분기 및 전분기 중 충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(1) 당분기

(2) 전분기

20. 자본금과 자본잉여금
(1) 당분기말과 전기말 현재 자본금 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기 및 전기 중 발행주식수 변동은 다음과 같습니다.

(3) 당분기말과 전기말 현재 자본잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

21. 주당손익

(1) 기본주당손실
당분기 및 전분기 중 기본주당손익 계산내역은 다음과 같습니다.

(2) 가중평균유통보통주식수 계산내역
당분기 및 전분기 중 유통보통주식수의 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당분기

(*) 가중평균유통보통주식수 = 3,549,765,088 ÷ 273일 = 13,002,803주

② 전분기

(*) 가중평균유통보통주식수 = 3,384,049,519 ÷ 274일 = 12,350,546주

(3) 희석주당손익

당분기말 현재 반희석효과 때문에 희석주당손익을 계산하지 않았지만 잠재적으로 미래에 기본주당손익을 희석할 수 있는 내역은 다음과 같습니다.

22. 주식기준보상
(1) 주식선택권 (주식결제형)

연결회사는 주요 경영진에게 연결회사의 주식을 매입할 수 있는 주식선택권을 부여하였습니다. 이 주식선택권은 부여일의 주식 시가로 행사할 수 있습니다.

당분기말 현재 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 부여일 현재의 공정가치 측정을 위한 기초자료
주식선택권을 부여하고 제공받는 용역의 공정가치는 이항모형으로 측정한 주식선택권의 공정가치에 기초하여 측정합니다. 부여일 현재의 주식기준보상 공정가치를 측정하기 위하여 사용된 기초자료는 다음과같습니다.

(3) 당분기 및 전분기 중 발생한 주식보상원가의 내역은 다음과 같습니다.

23. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산, 계약부채
(1) 당분기 및 전분기 중 매출액의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기말과 전기말 현재 고객과의 계약에서 생기는 수익과 관련하여 인식하고 있는 계약부채는 다음과 같습니다.

(3) 연결회사가 전기에서 이월된 계약부채와 관련하여 당분기에 수익으로 인식한 금액은 당분기 474,094천원 (전분기 : 2,164,044천원) 입니다.

24. 성격별 비용
당분기 및 전분기 중 발생한 비용의 성격별 분류에 대한 정보는 다음과 같습니다.