사 업 보 고 서

                                   (제 26 기)

【 대표이사 등의 확인 】

[대표이사 등의 확인서]

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

주1) 상세 현황은 'XI. 상세표. 연결대상 종속회사 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다.
주2) 주요종속회사 여부 판단 기준
  1) 직전사업연도 자산총액이 지배회사 자산총액의 10% 이상
  2) 직전사업연도 자산총액이 750억원 이상

가-1. 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 주식회사 와이즈넛이며, 영문명은 WISEnut, Inc. 입니다.

다. 설립일자
당사는 2000년 05월 16일에 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

당사는 중소기업기본법 제2조에 의한 중소기업에 해당합니다.
당사는 벤처기업육성에 관한 특별법 제2조의2에 따라 벤처기업에 해당합니다.

바. 주요 사업의 내용
당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot), 생성형 인공지능 및 AI 에이전트에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 정부의 디지털 뉴딜 기조에 맞는 빅데이터 및 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 기타 자세한 사항은 동 보고서의 'II. 사업의 내용'을 참고하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항

* (주)이크레더블 신용등급 정의

* 한국기업데이터 신용등급 정의

* (주)나이스평가정보 신용등급 정의

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

다. 최대주주의 변동
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 상호의 변경

당사는 2025년 01월 24일 코스닥상장을 진행하는 과정에서 유관기관의 권고에 따라상호를 정비하였습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

주1) 해당 사항은 2005년 11월 11일 실시된 주식병합으로인한 무상감자를 반영합니다.

나. 자기주식 취득 및 처분 현황
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 다양한 종류의 주식 현황
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력
당사의 보고서 작성기준일 현재 공시대상기간 중 변경된 정관의 이력은 다음과 같습니다.

*해당 정관 변경안은 2026년 03월 26일 개최될 제26기 정기주주총회를 통하여 확정될 예정입니다.

다. 사업목적 현황

※ 기준일 이후 발생한 변동사항

* 17. 정보통신공사업의 경우 2026년 3월 26일 주주총회를 통하여 사업목적이 확정될 예정입니다.

라. 사업목적 변경 내용

라-(가) 변경 사유

라-(나) 정관상 사업목적 추가 현황표

* 17. 정보통신공사업의 경우 2026년 3월 26일 주주총회를 통하여 사업목적이 확정될 예정입니다.

(1) 그 사업 분야(업종, 제품 및 서비스의 내용 등) 및 진출 목적

 주력 사업인 AI 에이전트 솔루션 사업입찰 시, 소프트웨어 납품 외 하드웨어(서버, 네트워크 등)설치가 포함된 통합 발주 사업의 입찰 자격 요건 충족을 위해서 진출하고자 합니다. 이를 통해 공공기관 및 정부 지자체의 정보화 사업 수주 경쟁력 강화 및 사업영역을 확대 하고자 합니다.

(2) 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성

특히 공공부문의 정보화 사업은 단순 소프트웨어 도입을 넘어 시스템 인프라 구축을포함하는 통합 발주 형태가 증가하고 있습니다. 해당 사업 수행을 위해서는 '정보통신공사업' 면허 보유가 필수적인 상황입니다

 디지털 플랫폼 정부 구현 및 공공기관의 클라우드 전환, AI 도입 확대로 인해 관련 정보통신 인프라 구축 시장은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다.

(3) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액(총 소요액, 연도별 소요액), 투자자금 조달원천, 예상투자회수기간 등

기존 보유 인력 및 자금을 활용하여 면허를 취득하였으며, 별도의 시설 투자가 수반되지 않습니다.

(4) 사업 추진현황(조직 및 인력구성 현황, 연구개발활동 내역, 제품 및 서비스 개발 진척도 및 상용화 여부, 매출 발생여부 등)

등록기준을 충족하는 전문 기술 인력은 내부에서 확보하였으며, 관할 협회 등록을 완료하였습니다. 현재 즉시 입찰 참여 및 사업수행이 가능한 상태입니다. 신규 추가되는 목적사업으로 현재 직접적인 매출은 없으나, 향후 사업 수주를 통해 매출 발생을 기대하고 있습니다.

(5) 기존 사업과의 연관성

당사의 핵심 사업인 AI에이전트 솔루션 공급시, 최적화된 하드웨어 및 네트워크 환경 구축이 필수적입니다. 금번 사업목적 추가를 통해 SW(소프트웨어)와 HW(하드웨어)를 일괄 제공하는 통합 형태의 사업 수행이 가능해짐에 따라, 기존 사업의 수주 기회 확대 및 시저니 효과를 예상하고 있습니다.

(6) 주요 위험

정보통신공사 시장 내 다수 경쟁자가 존재하여 당순 공사 수주 시 수익성이 낮을 수 있습니다. 다만 당사는 단순 공사가 아닌 당사의 AI에이전트 솔루션과 연계된 고부가가치 사업 위주로 선별적으로 수주를 진행할 예정입니다.

(7) 향후 추진계획

주력 사업인 AI 에이전트 솔루션 사업입찰 시, 소프트웨어 납품 외 하드웨어(서버, 네트워크 등)설치가 포함된 통합 발주 사업의 입찰 자격 요건 충족을 위해서 진출하고자 합니다. 이를 통해 공공기관 및 정부 지자체의 정보화 사업 수주 경쟁령 강화 및 사업영역을 확대 하고자 합니다.

(8) 미추진 사유

해당사항 없습니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 기업소개

(주)와이즈넛은 2000년 5월 설립된 이래 20여 년간 자체 개발한 자연어처리기술을 바탕으로 성장해 온 국내 대표 AI 에이전트 전문 기업입니다.

설립 초기 기업용 검색엔진을 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot) 사업으로 확장하며 국내 6,000여 개 고객사를 확보, 시장 점유율 1위를 굳건히 지켜왔습니다. 현재는 축적된 기술력을 바탕으로 RAG(검색 증강 생성) 솔루션 및 도메인 특화 LLM을 상용화하여, 급성장하는 생성형 AI 및 AI 에이전트 시장을 선도하고 있습니다.

당사는 단순 솔루션 공급을 넘어, 산업 특화형 LLM과 RAG 기술이 집약된 'AI 에이전트 플랫폼' 기업으로 도약했습니다. 고객 맞춤형 AI 에이전트를 생성·운영할 수 있는 플랫폼을 중심으로 기술 혁신을 지속하며 2025년 사업 구조 전환에 성공했습니다.

나. 주요사업

당사는 B2B 및 B2G 시장을 중심으로 AI 에이전트와 인공지능(챗봇/검색) 부문을 핵심 사업 영역으로 영위하고 있습니다.

검색 소프트웨어와 챗봇 솔루션은 당사의 안정적인 수익원(Cash Cow)으로, 10년 이상 장기 고객 비중이 전체의 81%에 달하며 견고한 매출 기반을 형성하고 있습니다. 또한 전체 매출의 약 60%를 차지하는 공공부문은 대외 경기 변동에도 흔들리지 않는 사업 안정성을 제공합니다.

특히 2025년은 당사가 'AI 에이전트 사업'으로의 대전환(Agent Shift)을 통해 괄목할 만한 성과를 거둔 원년입니다.

당사의 2025년 연간 AI 에이전트 관련 매출은 70.4억 원을 기록하였습니다. 이는 본격적인 사업 진입 전이었던 2024년 연간 매출(9.2억 원) 대비 약 7.6배(665%) 성장한 수치입니다. 분기별 추이에서도 1분기 0.7억 원에서 4분기 37.4억 원으로 매 분기 가파른 성장세(J-Curve)를 실현하며 시장 수요를 성공적으로 흡수했습니다.

이러한 성과는 ▲전담 조직 신설을 통한 기민한 시장 대응 ▲'WISE Agent Sphere', 'WISE iRAG' 등 신제품의 성공적인 런칭 ▲공공부문의 대형 프로젝트 수주 확대가 맞물린 결과입니다. 특히 주력 제품인 'WISE iRAG'와 'Search Formula-1 V7 벡터 에디션'은 GS인증 1등급 획득 및 조달청 디지털서비스몰 등록을 완료하여 기술적 신뢰성을 입증받았습니다.

당사는 2025년 확보한 AI 에이전트 분야의 독보적인 레퍼런스와 기술 경쟁력을 바탕으로, 2026년에도 공공 및 민간 시장에서의 지배력을 더욱 강화해 나갈 것입니다.

2. 주요 제품 및 서비스

당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설R&D연구소를 통해 인공지능 소프트웨어 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화 처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로, AI 에이전트, 인공지능 챗봇, 인공지능 검색, 챗봇서비스, 광고서비스 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다.

가. 부문별 매출 현황

* 연결 기준으로 작성되었습니다.
 ** 주요 제품에 대한 자세한 설명은 아래 ' 나. 주요 제품 현황'을 참조하여 주시기 바랍니다.

나. 주요 제품 현황

다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이

당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황
당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출현황
 2025년 매출은 연결기준 347.3억원으로 전년 대비 0.55% 소폭 감소하였습니다. 부문별로 보면 생성형인공지능(AI Agent) 부문은 신규사업 수주 확대 및 레거시 사업의 전환 가속화로 전년대비 660.00% 급증하였으나, 인공지능 챗봇 부문과 검색(Search) 부문은 기존 사업의 재분류 및 생성형 AI로의 수요 이동 영향으로 각각 40.39%, 17.29% 감소하였습니다. 또한 빅데이터 부문은 5.45% 감소, 서비스 부문의 챗봇서비스와 광고서비스는 각각 32.20%, 2.56% 감소하였으며, 유지보수 부문은 기존 고객사의 안정적인 확보를 통해 4.94% 증가하였습니다.

※ 당사는 코스닥 상장 예비심사 신청서 작성 중 매출 구분 기준을 변경하였습니다. 따라서 매출합계는 동일하나, 부문별 매출이 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.

나. 제품 판매 조직, 방법 및 전략  

(가) 제품 판매 조직

당사는 제품군별 기술 전문성과 실행력을 기반으로 시장 대응력을 강화하기 위해, 영업, 개발, 컨설팅 조직이 유기적으로 협업하는 통합형 사업조직 체계를 운영하고 있습니다.

  현재 AI Agent 사업부문, Global사업본부, AI융합사업본부, AI Nexus사업본부로 세분화된 전문 조직을 통해 다양한 산업 분야에 최적화된 AI 솔루션 및 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 중부 이남 지역의 효율적인 영업 활동 및 고객 대응 강화를 위해 대전 지역에 중부지사를 설치ㆍ운영하고 있습니다.

  아울러, 생성형 AI 및 AI 에이전트 등 차세대 AI 기술 기반의 신규 사업 확대와 전략 실행력을 제고하기 위해, 미래전략본부를 2025년 7월부로 CTO(Chief Technology Officer) 산하 조직으로 개편하였습니다.

  이를 통해 기술과 전략 간 연계성을 강화하고, 기술 기반의 사업 기획, 시장 분석, 기술 검증(PoC)까지의 실행 체계를 내재화함으로써 AI 기반 신규 사업의 시장 적용 속도와 사업화 가능성을 제고할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

[사업부 조직도]

(나) 판매 경로와 방법

당사는 고객사와 직접 계약을 체결하거나, 파트너사와의 공동 사업 수주 및 연계 계약을 통해 제품 및 서비스를 제공합니다.

  제품판매는 고객 대상 직접 영업 중심으로 이루어지며, 자사 홈페이지, 홍보 콘텐츠, 세미나 등 온ㆍ오프라인 채널을 통한 간접 유입 기반의 판매도 병행하고 있습니다.

  공공 시장에서는 조달청 디지털서비스몰을 통해 제품을 공급하고 있습니다. 2025년12월 기준 디지털서비스몰에 등록된 AI 챗봇솔루션(58.1%), 수집 및 분석 솔루션(72.9%), 검색 솔루션(59%) 모든 제품이 분야별 판매 1위를 기록했습니다.

[국내 시장점유율]

※ 자료 : 조달청 디지털서비스몰 분야별 2025년12월 판매액 기준

(다) 판매 전략

당사는 지난 25년간 축적한 인공지능 및 데이터 처리 기술 리더십과 6,000여개 고객사 기반을 바탕으로, 빠르게 성장하는 생성형 AI 시장에서의 주도권을 확보하기 위한 핵심 판매 전략을 추진하고 있습니다.

  안정적인 수익 기반인 공공 부문의 지배력을 강화하는 동시에, 높은 성장 잠재력을 지닌 민간 부문으로의 사업 확장을 가속화하고, 장기적으로는 AI 에이전트 플랫폼 생태계를 구축하여 지속 가능한 성장을 도모하고자 합니다.

(1) 생성형 AI 시장 선도를 위한 사업 역량 집중

당사는 자체 개발한 검색증강생성(RAG) 솔루션 'WISE iRAG'와 도메인 특화 거대언어모델(LLM) 'WISE LLOA'를 중심으로 AI 에이전트 솔루션 'WISE Agent Sphere'를 본격적으로 전개하고 있습니다.

  시장의 검증된 수요에 기반하여 기술력과 사업 노하우를 결합하고, 기술검증(PoC) 및 실증 사업을 통해 확보한 성공 사례를 바탕으로 시장의 신뢰를 확보하며 사업 기회를 확대해 나가고 있습니다.

  이를 통해 기존 솔루션 중심의 사업 모델을 넘어, 고객과 파트너사가 AI 에이전트를 직접 개발하고 활용할 수 있는 플랫폼 기반의 고부가가치 사업으로 전환하는 기틀을 마련하고 있습니다.

(2) 공공 및 민간 시장별 맞춤형 전략을 통한 시장 확대

1) 공공 부문 리더십 강화

전체 매출의 약60%를 차지하는 공공 부문은 당사의 안정적인 수익 기반입니다.
주요 공공기관의 대규모 생성형 AI 사업 성공 사례를 바탕으로 타 기관으로의 확산을 적극 추진하고 있습니다.

  또한, 조달청 디지털서비스몰에서 AI 챗봇, 검색, 수집·분석 솔루션 분야 판매 1위를 기록한 경쟁력을 활용하여 생성형 AI 솔루션의 시장 점유율을 빠르게 높여나갈 계획입니다.

  더불어, 국내 유수의 대형 시스템 통합(SI) 기업들과의 전략적 파트너십을 강화하여 국가 단위의 대규모 프로젝트 수주 경쟁력을 지속적으로 확보해 나가고 있습니다.

2) 민간 부문 신규 성장 동력 확보

금융, 제조 등 당사가 강점을 보유한 산업을 중심으로 특화된 AI 에이전트 솔루션을 제공하여 고부가가치 시장을 공략하고 있습니다.

  이와 함께, 6,000여 기존 고객사를 대상으로 차세대 AI 솔루션으로의 전환을 유도하는 업셀링 및 크로스셀링 전략을 적극적으로 전개하고 있습니다.

  특히 노후화된 기존 검색 솔루션을 최신 벡터 검색 및 RAG 솔루션으로 업그레이드하도록 유도하고, 구축형 챗봇 고객에게는 생성형 AI 기반의 신규 서비스를 제안하여 새로운 성장 기회를 창출하고 있습니다.

다. 주요 매출처
2025년 당사의 주요 매출처로는 경기도청, 네이버 주식회사, (주)엘지유플러스, (주)크로니아이티, 한국지능정보사회진흥원 (가나다 순)등이 있습니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 21.25% 수준입니다.

라. 수주상황

당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리
당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다.

  연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다.

( 가) 위험관리
위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 경영지원부 주관으로 이루어지고 있습니다. 경영지원부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다.

 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다.

( 나) 시장위험 관리

(1) 외환위험
 당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다.

  중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다.

  당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다.

(3) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다.

  당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다.

(다) 신용 위험 관리

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 거래합니다.

 기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

(라) 유동성 위험 관리
당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

( 마) 자본 위험 관리

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

 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

나. 파생상품 등 거래현황
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

보고서 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비정상적인 주요계약 및 사건은 없습니다.

나. 연구개발활동

(가) 연구개발 조직

당사 연구소는 자율지능랩, 인공지능기술랩, AI솔루션랩, S&P랩으로 구분되어 운영되고 있습니다.

(나) 연구개발비용

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

(다) 연구개발실적

7. 기타 참고사항

가. 시장 현황  

(가) 인공지능(AI) 시장 현황

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝 (Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다.

특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 '모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화'를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.

인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(1) 자연어처리 시장

자연어처리(이하 NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야입니다.

  자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호연결하는 것으로 '언어입력'이라고도 합니다. 자연어처리에 대한 연구는 1950년대 디지털 컴퓨터가 발명된 직후부터 시작되었으며, 언어학과 인공지능을 모두 활용합니다.

  자연어처리는 머신러닝으로 사람이 입력한 데이터로부터 배우고 일반화하는 시스템을 개발하는 AI의 한 분야였습니다. 최근에는 딥러닝을 통해 대규모 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 방법을 사용하여 기술을 고도화 하고 있습니다. 의료서비스에서 NLP를 활용하여 의료기록을 분석하거나, 법률, 금융계에서 대량의 데이터 내 필요한 정보를 찾고 분석하는과정을 신속하게 진행하는 등 비즈니스 업무에 효율성을 더해주는 방법으로 활용하고 있습니다

[자연어처리 분석단계]

자연어처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 적용되면서 이에 대한 필요성과 중요성이 확산되고 있습니다.

여기에 클라우드 컴퓨팅 기반으로 업무 프로세스가 점차 전환되고, 클라우드 기반의 자연어 처리 솔루션이 빠르게 보급되면서 시장 조성과 성장의 발판이 되고 있습니다

  특히, 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. NLP는 고객 경험 관리, 가상 비서, 소셜 미디어 모니터, 감정 분석, 텍스트 분류 및 요약 등 세분화된 분야에 자연어 처리 기술을 적용하여 경제적으로 의미 있는결과를 낼 것으로 기대됩니다. 오늘날 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르기까지 엄청난 양의 텍스트 및 음성 데이터를 효율적이고 일관적이며 중립적인 방식으로 분석하기 위해서는 자동화가 필수적입니다.

자연어처리 중 검색 산업은 자연어처리 기술을 검색에 도입한 것으로, 자연어 처리 기술을 통해 문맥에 기반하여 단어의 의미를 명확히 하고, 형태학적 변형을 고려하여 문서에 대한 키워드 일치 검색 및 FAQ 검색 효율을 개선할 수 있습니다.

  이 중 '기업검색시장'은 고객을 기업에 초점을 맞추어, 기업들이 시간을 절약하는 데이터 검색을 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시장입니다. 기업 검색 솔루션은 데이터베이스, 이메일, 인트라넷, 데이터 관리 시스템등에서 필요한 데이터 또는 정보를 기업이 이용할 수 있도록합니다.

이러한 솔루션은 비즈니스 효율성을 향상시켜주고, 보안성도 높아 정보에 대한 권한 있는 엑세스를 제공합니다. 인공지능 및 머신러닝 기능과 같은 기술 발전과 접목은 기업 검색 솔루션 시장의 전망을 더욱 변화시킬 것으로 예상됩니다.

  이제는 대기업뿐만 아니라 공공기관에서도 방대한 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 내부 검색 추세가 상당할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 최근 생성형, LLM 등과 함께 정확한 정보 검색에 대한 요구도 증가하고 있습니다.

(2) 생성형AI 시장

 생성형 AI(Generative AI)란 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어내는 파운데이션(기반)모델을 바탕으로 구동되는 AI입니다.

 기존의 데이터 학습을 통해 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 생성형AI는 기존AI와 비교하여 창의적인 결과물을 생성하는 능력을 갖추고 있다는 점에서 차별화됩니다.

  대표적인 기술로는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model), 이미지 생성 모델(Diffusion Model) 등이 있으며, 이를 활용한 다양한 응용 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다.

 생성형AI는 대규모 언어모델을 활용하여 보다 자연스럽고 맥락을 고려한 문장을 생성할 수 있으며, 다양한 언어와 도메인에 적용이 가능합니다. 또한 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 동영상 등의 다양한 멀티모달 콘텐츠를 생성하는 기술이 발전하면서 크리에이티브 작업의 자동화가 가능해지고 있습니다.

 생성형AI 초반 시장의 급성장은 하드웨어와 서비스형 인프라(IaaS), 시스템 인프라 소프트웨어(SIS) 등 '인프라 구축'에 대한 집중 투자가 이끌 것으로 보고있습니다. 그러나 생성형AI 플랫폼과 애플리케이션 소프트웨어는 향후 엄청난 성장률을 기록하며 인프라 분야를 점차 추월할 것이라고 전망됩니다. IT 및 비즈니스 서비스를 포함한 생성 AI 서비스의 성장률도 인프라 지출과 흡사한 규모로 따라붙을 것으로 예측되고있습니다.

 또한, 최근 저비용 고성능LLM이 연이어 출시되면서 LLM 학습 비용 절감, 추론에 특화된 엔지니어링 기법, 성능 좋은 경량 모델을 만드는 기술 등이 효과가 있음을 입증하고 있습니다. 이를 통해 고객들에게는 점점 더 저렴하면서도 높은 품질의 인공지능을 활용할 수 있는 환경이 조성될 것으로 예상되고 있습니다.

 이러한 변화는 와이즈넛이 추구하는 엔터프라이즈AI제품의 품질 향상과 고객을 위한 최적화된AI서비스 제공에 더욱 유리한 환경을 만들 것으로 전망됩니다.

(3) 챗봇 시장

 챗봇(Chat-bot)이란 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션 하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간이 실제 사람과 소통하는 것과 동일한 방식으로 디지털 장치와 상호작용할 수 있게 해주는 AI 기반 프로그램입니다.

  챗봇은 AI, 자동화된 규칙, 자연어처리, 머신러닝을 기반으로 하여 데이터를 처리하고, 모든종류의 질문에 대한 응답을 제공합니다. 챗봇은 작업지향적(선언적) 챗봇과, 데이터 기반의 예측형(대화형)챗봇으로 분류됩니다.

 챗봇의 품질은 개발자가 챗봇에 사용한 AI 및 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 데이터의 품질이 높은상태에서 챗봇이 개발되면 데이터가 챗봇의 동력원과 같은 역할을 하게 됩니다. 그러나, 데이터의 품질이좋지 못한 상태에서는 오히려 챗봇이 데이터로의 접근과 답변을 제한하게 되는 역효과가 발생할 가능성이 있습니다.

 인공지능 챗봇은 금융권을 시작으로 의료, 유통, 제조, 교육, 여행, 엔터테인먼트 등의 분야에서 활발히 활용되었습니다. 고객지원, 세일즈, 상품 추천, 예약 및 안내 등의 단순 반복적인 업무는 챗봇으로 대신 처리하고 복잡하고 전문적인 영역은 인력이 투입되는 등 노동생산성과 업무 효율성 향상을 위해 주로 활용되었습니다.

  챗봇 시장의 발달은 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등에 있어 근본적인 변화를 촉발하며 편리함을 제공해 주었고, 더 나아가 최근에는 글, 소설, 논문 작성 등의 작문, 이미지 생성, 디자인, 영상 및 음악 편집, 작곡, 지식 관리, 알고리즘 코딩 등 생성형 AI에 기반한 서비스 수요가 발생하여 창작의 작업을 수행하는 새로운 시장이 형성되면서 더욱 다양한 산업에서 인공지능 챗봇 기술의 활용을 가속화하고 있습니다.

  초기에는 단순한 질의응답을 위한 도구로 시작된 챗봇은 이제 전략적 비즈니스 파트너로, 그리고 소비자와 기업 사이의 중요한 커뮤니케이션 채널로 변모하고있습니다.

(나) 빅데이터 시장

빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고결과를 분석하는 기술입니다.

 빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업 혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다.

(다) 클라우드 시장

 클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다.

  클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다.

  또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다.

 클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다.

  이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로 비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다.

  인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다.

  소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다.

  플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화 된 플랫폼 형태로 공급됩니다.

 클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다.

  클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축연구기관 및 대학이나 데이터백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다

[클라우드 컴퓨팅 서비스 종류]

나. 시장 규모 및 전망  

(가) 인공지능(AI) 산업

 글로벌 인공지능 시장은 전 산업군의 디지털 전환 가속화로 기하급수적인 성장세를 기록하고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2024년 기성치 기준 6,382.3억 달러에서 2025년 추정치 기준 7,575.8억 달러로 확대되었으며, 2033년에는 약 3조 4,972.6억 달러에 도달할 것으로 전망됩니다. 한국의 인공지능 시장은 2024년 54.7억 달러에서 2025년 106.1억 달러 규모로 약 2배 가까이 급증하며, 2033년까지 글로벌 평균을 상회하는 연평균 41.0%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 분석됩니다.

[글로벌 AI 전체 시장 전망]

출처: Grand View Research

[국내 AI 전체 시장 전망]

출처: Grand View Research

(나) 자연어처리(NLP) 산업

자연어처리 시장은 대규모 언어 모델(LLM)의 보급과 함께 지능형 검색 및 분석 수요를 흡수하며 재편되고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2024년 597.0억 달러에서 2025년 약 858.0억 달러로 성장 중이며, 2030년에는 4,398.5억 달러에 이를 것으로 보입니다. 국내 시장 역시 2024년 4.4억 달러에서 2025년 5.30억 달러 규모로 확대되어 2030년까지 견고한 우상향 곡선을 그릴 전망입니다. 예측 기간(2025~2030) 국내 시장의 연평균 성장률(CAGR)은 17.0%로 예상됩니다.

[글로벌 NLP 시장]

출처: Grand View Research

[국내 NLP 시장]

출처: Grand View Research

(다) 인공지능 챗봇 산업

챗봇은 단순 응대 도구를 넘어 자율적인 세일즈 에이전트 역할을 수행하며 진화하고 있습니다. 글로벌 챗봇 시장 규모는 2024년 69.5억 달러에서 2025년 약 96.0억 달러로 확대되었으며, 2030년까지 약 272.9억 달러에 도달할 것으로 보입니다. 국내 시장은 2024년 3.8억 달러에서 2025년 4.8억 달러 규모로 성장하며, 연평균 16.0%의 성장률(CAGR)을 유지할 것으로 분석됩니다.

[글로벌 인공지능 챗봇 시장]

출처: Grand View Research

[국내 인공지능 챗봇 시장]

출처: Statista

(라) 생성형 AI 산업

 생성형 AI는 창의적 콘텐츠 생성과 업무 생산성 혁신을 주도하며 전 산업에 확산되고 있습니다. 글로벌 시장 규모는 2024년 360.6억 달러에서 2025년 537.0억 달러로 급성장하였으며, 2030년까지 연평균 40.8%의 가파른 성장세가 예상됩니다. 국내 시장은 2024년 10.5억 달러에서 2025년 15.0억 달러 규모로 늘어날 전망이며, 연평균 25.9%의 성장률을 기록할 것으로 보입니다.

[글로벌 생성형 AI 시장]

출처: Grand View Research

[국내 생성형 AI 시장]

출처: Grand View Research

(마) 빅데이터 산업

 빅데이터 산업은 데이터의 양적 축적을 넘어 실질적인 비즈니스 인텔리전스를 추출하는 분석 시장으로 진화하고 있습니다. 글로벌 빅데이터 분석 시장 규모는 2024년 695.4억 달러에서 2025년 약 895.0억 달러로 성장 중이며, 2030년에는 약 3,020.1억 달러에 도달할 것으로 전망되어 예측 기간 내 연평균 성장률(CAGR) 28.7%를 기록할 것으로 보입니다. 한국의 경우 데이터 분석 시장 규모가 2024년 19.1억 달러에서 2025년 27.2억 달러 규모로 급증하였으며, 2030년에는 151.8억 달러에 도달하여 글로벌 평균보다 높은 연평균 성장률(CAGR) 42.4%를 시현할 것으로 분석됩니다.

[글로벌 빅데이터 시장]

출처: Grand View Research

[국내 데이터 분석 시장]

출처: Grand View Research

(바) 클라우드 산업

클라우드는 모든 인공지능 워크로드를 수용하는 필수 인프라로서 그 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 글로벌 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 2024년 기성치 기준 6,838.0억 달러에서 2025년 추정치 기준 7,524.4억 달러로 성장하였으며, 2030년에는 약 1조 5,549.4억 달러에 도달하여 연평균 성장률(CAGR) 14.1%를 기록할 것으로 전망됩니다. 특히 대한민국 클라우드 시장은 최신 지표 기준 2024년 매출액 80억 6,910만 달러를 달성하였고, 2025년에는 약 100억 2,989만 달러 규모의 달성이 예상됩니다. 향후 2030년에는 약 310억 2,470만 달러 규모의 매출을 시현할 것으로 보이며, 2025년부터 2030년까지 연평균 24.3%의 높은 복합 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다.

[글로벌 클라우드 시장]

출처: Grand View Research

[국내 클라우드시장]

출처: Grand View Research

다. 경쟁 현황

(가) 경쟁 현황

[국내 동종업계 타사 현황]

당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있습니다.

이를 기반으로 지난 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있으며, 국내 대표 인공지능 SW기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.

인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난해 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다.

[국내 동종업계 3개년 매출액]

[국내 동종업계 3개년 영업이익]

(출처 : 전자공시시스템 자료 재구성)

[해외 동종업계 현황]

 지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 25년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다.

 외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다.

  해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

  당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다.

 특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다.

(나) 경쟁구도 변경 가능성

 클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위상을 굳건히 지켜나갈 것 입니다.

라. 신규사업

(가) 시장여건 및 영업의 개황

(1) AI 에이전트

1) AI 에이전트 특성 및 성장성

AI 에이전트는 사용자 목적을 이해하고 스스로 판단해 목표를 달성하기 위한 필요한작업을 수행하는 소프트웨어입니다. 자율성, 추론, 계획, 기억 능력을 갖추고 있으며 일정 수준의 자율성을 가지고 의사 결정, 학습 및 조정을 처리합니다. 전통적인 인공지능은 RPA, 챗봇처럼 명확하게 정의된 규칙 기반으로 작동하며, 단순 문제 해결, 단순 자동화 개념이었지만 AI 에이전트는 이를 넘어 지식기반, 맥락 이해를 바탕으로 작업을 수행한다는 점에서 큰 차이가 있습니다.

  정보통신 기술을 기반으로 한 지식산업 시대에서는 공공기관이나 기업들이 IT투자, 또는 IT인프라 투자를 통하여 생산성과 효율성의 극대화를 추구하였다면, 최근 AI 기술의 발달로 촉발되고 있는 AX(인공지능 대전환)시대에서는 AI 기술의 도입과 적용이 기관과 기업의 생존 자체가 걸려있는 필수불가결한 투자라는 것은 주지의 사실입니다.

  이러한 시대적 흐름 속에서 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 수요가 증가하고 있습니다. 시장에서는 생성형AI를 이용한 사업 수익화 모델로 AI 에이전트를 개발하고 제품을 출시하며 최근 몇 년 사이 급격한 성장과 발전을 이뤄내 향후 발전 가능성이 있는 분야로 손꼽히고 있습니다.

  최근 대규모 언어 모델(LLM)의 성능이 상향 평준화되고 기술 발전 속도가 급격히 빨라지면서, 자체 LLM 개발에 집중해오던 기업들도 전략을 전환하고 있습니다. 이제는 고도화된 LLM을 직접 개발하기보다는, 이를 활용한 AI 에이전트와 다양한 응용 서비스를 빠르게 출시하여 사업화를 가속화하는 방향으로 움직이는 사례가 증가하고 있습니다. CB인사이츠(CB Insights)가 발표한 보고서에 따르면 2025년 2분기 벤처 자금 조달 금액에서 AI 파운데이션 모델이 3%를 차지했다고 밝혔습니다. 2024년 4분기 29%와 2025년 1분기 36%에 비하면 큰 폭으로 투자규모가 축소되고 있습니다.

  빅테크 기업은 AI 에이전트 제품과 서비스를 출시해 생성형 AI를 활용한 수익화 모델을 만들어내는데 집중하고 있습니다. 특히 AI 에이전트는 제조, 의료, 법률 등 기존인적 전문성이 강해 기술이 침투하지 못했던 영역에서 빠르게 발전이 이뤄지고 있습니다.

2) 국내외 시장 여건

 글로벌 AI 에이전트 시장은 최근 급격한 성장을 이뤄내고 있습니다. 2025년 4월 발간된 리서치 기관 Precedence Research의 보고서에 따르면, 2024년 54억 3천만 달러에 달했으며, 2025년 79억 2천만 달러에서 2034년에는 약 2,360억 3천만 달러로 증가해 CAGR 45.82%로 확대될 것으로 전망됩니다.

[AI Agent 글로벌 시장 규모 그래프]

출처 : Precedence Research

 국내 AI 에이전트 시장 규모 및 전망은 글로벌 리서치 기관 Grand View Research 보고서에 따르면 2024년 매출은 127.9백만 달러로 2030년까지 17억 9,810만 달러의 매출을 달성할 것으로 예상됩니다.

  2025년부터 2030년까지 한국 AI 에이전트 시장은 연평균 56.1%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 소프트웨어정책연구소가 발표한 보고서에 따르면 2024년 국내 AI 산업 매출액은 6조 3천억원으로 집계되었습니다.

  2022년 4조 3천억원, 2023년 5조 6천억원으로 2024년 성장률 12.5%를 기록했습니다. 사업분야별 매출액은 'AI응용 소프트웨어'가 2조6700억원으로 가장 많은 숫자를 기록했습니다.

 이와 같이 AI 에이전트 시장은 글로벌 및 국내 모두 높은 성장세가 예상되며 관련 산업 및 응용 서비스 전반의 매출이 확대될 것으로 전망됩니다. 당사는 이러한 시장 흐름에 발맞춰 고객 맞춤형 AI 에이전트사업을 확대 및 강화하고 더 나아가 AI 에이전트 플랫폼을 개발해 고객 맞춤 AI 서비스를 제공할 계획입니다.

(2) RAG

1) RAG 특성 및 성장성

 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 대규모 언어 모델(LLM)출시 이후 LLM의 환각(Hallucination) 문제를 극복하고 신뢰성 있는 답변을 도출하기위해 도입된 기술입니다.

  RAG 아키텍처는 응답을 생성하기 전에 내부 데이터베이스, 벡터 저장소, 웹 등의 외부 소스에서 동적으로 관련 정보를 검색해 답변의 정확성과 최신성을 향상시킵니다.

  이러한 특성으로 인해 RAG는 검색 기술과 언어 생성 기술의 융합이 핵심이며, 특히임베딩 품질, 하이브리드 검색(키워드 검색 + 벡터 검색), 프롬프트 설계, Reranker 적용 여부가 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

  최근에는 단순한 검색+생성 구조에서 벗어나 멀티스텝 검색, 지식그래프 결합, 에이전트 기반의 'Advanced RAG'로 발전하고 있으며, LangChain, LlamaIndex, LangGraph 등 RAG 프레임워크를 활용한 개발과 SaaS·API 형태의 서비스 제공이 확산되고 있습니다.

  RAG는 의료(최신 임상연구·가이드라인 반영), 법률(판례·법령 검색), 금융(위험 분석ㆍ시장 보고서 반영), 제조(기술 매뉴얼·설비 진단) 등 최신 정보와 높은 정확도가 요구되는 산업에서 필수적인 기술로 자리잡고 있으며, 기업 내부 지식과 연계해 고객센터, 지식관리시스템(KMS), 맞춤형 챗봇 등 다양한 영역으로 적용 범위를 확대하고 있습니다.

2) 국내외 시장 여건

글로벌 리서치 기관 Grand View Research는 보고서를 통해 글로벌 RAG 시장 규모는 2024년에 12억 200만 달러로 추산되었으며, 2030년까지 110억 3000만 달러에 도달할 것으로 예상했습니다. 그리고 2025년도부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 49.1%로 확대될 것으로 전망됩니다.

[RAG 글로벌 시장 규모 그래프]

출처 : Grand View Research

 RAG시장을 문서검색, 응답생성, 요약 및 보고, 추천엔진으로 세분화해서 데이터를 살펴보면, 추천엔진이 예측 기간 2025년~2030년 까지 가장 빠른 성장을 기록하며 가장 수익성 높은 시장으로 예측합니다.

 글로벌 리서치 기관 Grand View Research의 동일한 보고서에 의하면 한국의 RAG시장 규모는 2024년 2,650만 달러로 추산되었으며, 2030년까지 3억 3,340만 달러에 도달할 것으로 예상했습니다.

  그리고 2025년도부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)은 57%로 확대될 것으로 전망 됩니다. 한국이 아시아 태평양 지역에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상했습니다. RAG 시장을 세분화하였을 때 글로벌 시장과 동일하게 추천엔진이 가장 빠르게 성장을 기록하며 가장 수익성이 높을 것으로 전망합니다.

3) 경쟁우위 요소

 당사의 WISE iRAG는 한국어에 최적화된 국산 제품으로 고도화된 검색 정확도와 높은 응답 신뢰도를 바탕으로 차별화된 RAG 성능을 제공합니다.

  핵심 기술인 하이브리드 검색 방식(키워드 + 벡터)을 기반으로, 각각의 검색 결과를 리랭킹(Re-ranking)하여 최종 검색 정밀도를 극대화하며, 이를 통해 질의와 높은 연관성을 갖는 응답을 생성하는 고성능 RAG 솔루션을 구현하였습니다.

  이러한 성능의 기반에는 당사가 설립 초기부터 독자적으로 개발해온 국산 형태소 분석기 및 검색엔진 기술력이 있습니다. 자체 개발한 형태소 분석기는 한국어 언어 특성에 최적화된 정밀 분석이 가능하며, 이를 토대로 구축된 검색엔진은 20년 이상 축적된 기술과 운영 노하우가 집약된 고도화된 솔루션입니다.

  대표 검색 솔루션인 Search Formula-1 V7은 한국어 검색에 최적화된 기능을 지속적으로 업그레이드하고 있으며, 이는 RAG 시스템의 핵심인 검색 성능의 정확도를 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 벡터 검색 성능을 좌우하는 벡터 DB 또한 자사 기술로 자체 개발되었으며, 내부 성능 검증 결과 오픈소스 DB 우수한 처리 능력을 확인하였고, 특히 대용량 데이터 환경에 강점을 갖고 있습니다.

  이와 같이 당사는 검색엔진부터 벡터 DB까지 전 영역에 걸친 독자 기술력을 바탕으로, 생성형 AI 시장에서 경쟁사 대비 차별화된 RAG 제품 경쟁력을 확보하고 있습니다.

(나) 경기변동 특성 및 경쟁시장

 당사 주요 고객은 공공기관으로 공공 사업의 특성상 사업 종료가 4분기에 집중되어 있어 매출이 4분기에 집중되는 경향이 있습니다.

(1) 경쟁시장

 AI 에이전트와 RAG는 글로벌 AI 기업뿐만 아니라 국내ㆍ외 중소규모 업체에서 사업화되어 제품과 서비스가 출시되고 있습니다. 글로벌 빅테크 기업인 Open AI, 마이크로소프트(MS, Microsoft), 구글(Google) 등의 기업에서 자체 LLM 뿐만 아니라 RAG를 통해 기존 LLM의 단점을 보완하고, AI 에이전트를 이용해 매출 확대 전략을 펼치고 있습니다. 또한 국내 대기업, 통신사인 삼성SDS, LG CNS, KT 그리고 중소규모의 기업인 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 시장에 참여해 경쟁하고 있습니다.

 이러한 경쟁 구도 속에서 AI 에이전트와 RAG의 결합은 단순 생성형 AI 대비 산업 적용성과 부가가치 창출 측면에서 뚜렷한 우위를 보입니다. RAG는 벡터 검색, 하이브리드 검색, Reranker 등 고도화 기술을 통해 AI 에이전트의 의사결정 품질을 높이고, Agent는 이를 바탕으로 자율적으로 업무를 실행해 고객지원, 지식관리시스템(KMS), 보고서 생성, 추천 엔진 등 다양한 산업 영역에서 고부가가치 서비스를 창출합니다. 생성형 AI는 국내외 기업간 경쟁이 치열해질 것으로 예상됩니다.

 당사는 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무 구조를 확보하고 있습니다. 치열한 생성형 AI 시장에서 자사 기술력을 바탕으로 한국 대표 인공지능 SW기업으로 시장을 선도해 나갈것입니다.

마. 지식재산권 보유현황

(가) 특허권

(나) 컴퓨터 프로그램 및 소프트웨어권

(다) 상표권

(4) 인증실적

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

당사는 기업공시서식 작성기준에 따라 소규모기업에 해당하므로 1. 요약재무정보를 기재하지 않습니다.

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 일반사항

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")과 종속기업(이하  그 종속기업을 일괄하여 "연결회사")의 일반적인 사항은 다음과 같습니다.

(1) 회사의 개요

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")은 2000년 5월 16일 설립되어, 현재까지 자체 부설 R&D연구소를 통해 언어처리기술 기반의 텍스트 마이닝, 의미 분석, 수집, 검색, 인공지능대화처리 등의 기술을 지속적으로 개발하고 연구해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 서비스, 디스플레이 광고를 포함한 애드네트워크 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 특히 최근 인공지능 기반 기술들이 적용된 구축형 소프트웨어들의 클라우드 환경 전환을 진행하며 사업을 확대해 나가고 있습니다. 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 중국등에 현지법인을 두고 있습니다. 한편, 지배기업은 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였습니다.

지배기업은 2025년 1월 24일 대한민국 코스닥 시장에 상장하였습니다.

당기말 현재 지배기업의 주요 주주는 윤여걸(20.56%), 주식회사 솔본인베스트먼트(9.44%) 및 한국스탠다드차타드은행(KB STAR AI&로봇 ETF)(4.01%) 등으로 구성되어 있습니다.

(2) 종속기업의 개요

1) 당기말  현재 연결대상 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.

2) 당기 및 전기 중 연결대상 종속기업의 요약 재무정보(내부거래제거전)는 다음과 같습니다.

[당기]

[전기]

2. 중요한 회계정책

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

2.1 연결재무제표 작성 기준

연결회사의 연결재무제표는 한국채택국제회계기준(이하 "기업회계기준")에 따라 작성됐습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서와 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다.

한국채택국제회계기준은 연결재무제표 작성 시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석 3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

2.2.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서

연결회사는 2025년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

(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. 동 개정사항이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.2.2 공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

당기말 현재 제정ㆍ개정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 연결회사가 채택하지 않은 한국채택국제회계기준의 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품:공시' 개정
실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서 제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다.
주요 개정내용은 다음과 같으며, 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상됩니다.

ㆍ특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용
ㆍ금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함
ㆍ계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시
ㆍFVOCI지정 지분상품에 대한 추가 공시

(2)  한국채택국제회계기준 연차개선 Volume 11
한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026년 1월 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

ㆍ기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택': K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용
ㆍ기업회계기준서 제1107호 '금융상품:공시':제거 손익, 실무적용지침
ㆍ기업회계기준서 제1109호 '금융상품':리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의
ㆍ기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표':사실상의 대리인 결정
ㆍ기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표':원가법

(3) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 자연에 의존하는 전력과 관련된 계약

전력 생산의 원천이 통제할 수 없는 자연 조건(예: 날씨)에 의존하기 때문에 기업이 기초 전력량의 변동성에 노출되는 계약으로 자연에 의존하는 전력과 관련된 계약을 정의하고, '자연에 의존하는 전력을 매입 또는 매도하는 계약'이 자가 사용 예외의 평가 대상임을 명확히 하였습니다. 또한, 자연에 의존하는 '예상 전력거래의 변동 가능 명목수량'을 '위험회피대상항목'으로 지정할 수 있게 하는 등 위험회피회계 요건을 변경하고, 관련 공시를 추가하였습니다. 동 개정사항은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

(4) 기업회계기준서 제1118호 ‘재무제표 표시와 공시’ 제정

기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 제1001호 '재무제표 표시'를 대체하며, 유사 기업 간 재무성과의 비교가능성을 높이고 이용자에게 더욱 목적적합한 정보를 제공하기 위한 새로운 요구사항을 포함합니다. 재무제표 항목의 인식이나 측정에는 영향을 미치지 않지만, 손익계산서와 '경영진이 정의한 성과측정치'의 공시를포함해 표시와 공시에 미치는 영향은 광범위할 것으로 예상합니다.

기준서는 2027년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기도입이 가능합니다. 기준서의 소급 작성 요구에 따라, 2026년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 비교정보는 기업회계기준서 제1118호에 따라 재작성됩니다.

2.3 연결

연결회사는 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표'에 따라 연결재무제표를 작성하고 있습니다.

(1) 종속기업

종속기업은 지배기업이 지배하고 있는 모든 기업입니다. 회사가 투자한 기업에 관여해서 변동이익에 노출되거나 변동이익에 대한 권리가 있고, 투자한 기업에 대해 자신의 힘으로 그러한 이익에 영향을 미칠 능력이 있는 경우, 해당 기업을 지배한다고 판단합니다. 종속기업은 회사가 지배하게 되는 시점부터 연결재무제표에 포함되며, 지배력을 상실하는 시점부터 연결재무제표에서 제외됩니다.

연결회사의 사업결합은 취득법으로 회계처리 됩니다. 이전대가는 취득일의 공정가치로 측정하고, 사업결합으로 취득한 식별가능한 자산ㆍ부채 및 우발부채는 취득일의 공정가치로 최초 측정하고 있습니다. 연결회사는 청산 시 순자산의 비례적 몫을 제공하는 비지배지분을 사업결합 건별로 판단하여 피취득자의 순자산 중 비례적 지분 또는 공정가치로 측정합니다. 그밖의 비지배지분은 다른 기준서의 요구사항이 없다면 공정가치로 측정합니다. 취득관련 원가는 발생 시 당기비용으로 인식됩니다.

영업권은 이전대가, 피취득자에 대한 비지배지분의 금액과 취득자가 이전에 보유하고 있던 피취득자에 대한 지분의 취득일의 공정가치 합계액이 취득한 식별가능한 순자산을 초과하는 금액으로 인식됩니다. 이전대가 등이 취득한 종속기업 순자산의 공정가액보다 작다면, 그 차액은 당기손익으로 인식됩니다.  

연결회사 내의 기업간에 발생하는 거래로 인한 채권, 채무의 잔액, 수익과 비용 및 미실현이익 등은 제거됩니다. 또한 종속기업의 회계정책은 연결회사에서 채택한 회계정책을 일관성 있게 적용하기 위해 차이가 나는 경우 수정됩니다.

지배력의 상실을 발생시키지 않는 비지배지분과의 거래는 비지배지분의 조정금액과 지급 또는 수취한 대가의 공정가치의 차이를 지배기업의 소유주에게 귀속되는 자본으로 직접 인식합니다.

연결회사가 종속기업에 대해 지배력을 상실하는 경우, 보유하고 있는 해당 기업의 잔여 지분은 동 시점에 공정가치로 재측정되며, 관련 차액은 당기손익으로 인식됩니다.

(2) 관계기업

관계기업은 연결회사가 유의적 영향력을 보유하는 기업이며, 관계기업 투자는 최초에 취득원가로 인식하며 지분법을 적용합니다. 연결회사와 관계기업 간의 거래에서 발생한 미실현이익은 연결회사의 관계기업에 대한 지분에 해당하는 부분만큼 제거됩니다. 또한 관계기업 투자에 대한 객관적인 손상의 징후가 있는 경우 관계기업 투자의 회수가능액과 장부금액과의 차이는 손상차손으로 인식됩니다.

2.4 외화환산

(1) 기능통화와 표시통화

연결회사는 연결회사의 영업활동이 이뤄지는 주된 경제 환경에서의 통화("기능통화")를 적용하여 측정하고 있습니다. 연결회사의 기능통화와 표시통화는 대한민국의 원화입니다.

(2) 외화거래와 보고기간 말의 환산

외화거래는 거래일의 환율 또는 재측정되는 항목인 경우 평가일의 환율을 적용한 기능통화로 인식됩니다. 외화거래의 결제나 화폐성 외화 자산ㆍ부채의 환산에서 발생하는 외환차이는 당기손익으로 인식됩니다.

비화폐성 금융자산ㆍ부채로부터 발생하는 외환차이는 공정가치 변동손익의 일부로 보아 당기손익-공정가치 측정 지분상품으로부터 발생하는 외환차이는 당기손익으로,기타포괄손익-공정가치 측정 지분상품의 외환차이는 기타포괄손익에 포함하여 인식됩니다.

2.5 금융자산

(1) 분류

연결회사는 다음의 측정 범주로 금융자산을 분류합니다.
- 당기손익-공정가치 측정 금융자산

- 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

- 상각후원가 측정 금융자산

금융자산은 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에근거하여 분류합니다.

공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 채무상품에 대한 투자는 해당 자산을 보유하는 사업모형에 따라 그 평가손익을 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 연결회사는 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하는 경우에만 채무상품을 재분류합니다.

단기매매항목이 아닌 지분상품에 대한 투자는 최초 인식시점에 후속적인 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 지정하는 취소불가능한 선택을 할 수 있습니다. 지정되지 않은 지분상품에 대한 투자의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다.

(2) 측정

연결회사는 최초 인식시점에 금융자산을 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가산합니다. 당기손익-공정가치측정 금융자산의 거래원가는 당기손익으로 비용처리합니다.

내재파생상품을 포함하는 복합계약은 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 구성되어 있는지를 결정할 때 해당 복합계약 전체를 고려합니다.

① 채무상품

금융자산의 후속적인 측정은 금융자산의 계약상 현금흐름 특성과 그 금융자산을 관리하는 사업모형에 근거합니다. 연결회사는 채무상품을 다음의 세 범주로 분류합니다.

(가) 상각후원가 측정 금융자산
계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 자산은 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가로 측정하는 금융자산으로서 위험회피관계의 적용 대상이 아닌 금융자산의 손익은 해당 금융자산을 제거하거나 손상할 때 당기손익으로 인식합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다.

(나) 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산
계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 금융자산은 기타포괄손익-공정가치로 측정합니다. 손상차손(환입)과 이자수익 및 외환손익을 제외하고는, 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 금융자산을 제거할 때에는 인식한 기타포괄손익누계액을 자본에서 당기손익으로 재분류합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은  '금융수익'에 포함됩니다. 외환손익은 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시하고 손상차손은 '기타비용'으로 표시합니다.

(다) 당기손익-공정가치 측정 금융자산
상각후원가 측정이나 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산이 아닌 채무상품은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 위험회피관계가 적용되지 않는 당기손익-공정가치 측정 채무상품의 손익은 당기손익으로 인식하고 발생한 기간에 포괄손익계산서에 '기타수익(비용)' 또는 '금융수익(원가)'으로 표시합니다.

② 지분상품

연결회사는 모든 지분상품에 대한 투자를 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 선택한 중장기 투자목적 또는 전략적 투자목적의 지분상품에 대해 기타포괄손익으로 인식한 금액은 해당 지분상품을 제거할 때에도 당기손익으로 재분류하지 않습니다. 이러한 지분상품에 대한 배당수익은 연결회사가 배당을 받을 권리가 확정된 때 '금융수익'으로 표시하여 당기손익으로 인식합니다.

당기손익-공정가치로 측정하는 금융자산의 공정가치 변동은 포괄손익계산서에 '금융수익(원가)'으로 표시합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 지분상품에 대한손상차손(환입)은 별도로 구분하여 인식하지 않습니다.  

(3) 손상

연결회사는 미래전망정보에 근거하여 상각후원가로 측정하거나 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대한 기대신용손실을 평가합니다. 손상 방식은 신용위험의 유의적인 증가 여부에 따라 결정됩니다. 단, 매출채권에 대해 연결회사는 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 적용합니다.

(4) 인식과 제거

금융자산의 정형화된 매입 또는 매도는 매매일에 인식하거나 제거합니다. 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다.

연결회사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 연결회사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다. 해당 금융부채는 재무상태표에 '차입금'으로 분류하고 있습니다.

(5) 금융상품의 상계

금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다.

2.6 매출채권

매출채권은 공정가치로 인식할 때에 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 경우에는 무조건적인 대가의 금액으로 최초 인식합니다. 매출채권은 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가에 손실충당금을 차감하여 측정됩니다.

2.7 유형자산

유형자산은 취득원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다.

유형자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로 상각됩니다.

유형자산의 감가상각방법과 잔존가치 및 경제적 내용연수는 매 회계연도 말에 재검토되고 필요한 경우 추정의 변경으로 조정됩니다.

2.8 정부보조금

정부보조금은 보조금의 수취와 정부보조금에 부가된 조건의 준수에 대한 합리적인 확신이 있을 때 공정가치로 인식됩니다. 자산 관련 보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시되며, 수익 관련 보조금은 이연하여 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시됩니다.

2.9 무형자산

연결회사는 신규개발 프로젝트가 제품검증단계를 통과한 이후 발생한 지출 중 자산화요건을 충족한 경우 개발비로 인식하고, 이전 단계에서 발생한 지출은 연구개발비로 보아 당기 비용처리하고 있습니다. 영업권을 제외한 무형자산은 역사적 원가로 최초 인식되고, 원가에서 상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액으로 표시됩니다.
한정된 내용연수를 가지는 다음의 무형자산은 추정내용연수동안 정액법으로 상각됩니다.

회원권은 이를 이용할 수 있을 것으로 기대되는 기간에 대하여 예측가능한 제한이 없으므로 내용연수가 비한정인 것으로 평가하여 상각하지 않고 있습니다.

2.10 투자부동산

임대수익이나 시세차익 또는 두 가지 모두를 얻기 위하여 보유하고 있는 부동산은 투자부동산으로 분류하고 있습니다. 투자부동산은 취득시 발생한 거래원가를 포함하여최초 인식시점에 원가로 측정하며, 최초 인식 후에 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액을 장부금액으로 표시하고 있습니다.

후속원가는 자산으로부터 발생하는 미래 경제적 효익이 유입될 가능성이 높으며, 그 원가를 신뢰성 있게 측정할 수 있는 경우에 한하여 자산의 장부금액에 포함하거나 적절한 경우 별도의 자산으로 인식하고 있으며, 후속지출에 의해 대체된 부분의 장부금액은 제거하고 있습니다. 한편, 일상적인 수선 및 유지와 관련하여 발생하는 원가는 발생시점에 당기손익으로 인식하고 있습니다. 투자부동산은 경제적 내용연수에 따라정액법으로 상각하고 있습니다.

2.11 비금융자산의 손상  

내용연수가 비한정인 무형자산에 대하여는 매년, 상각대상 자산에 대하여는 자산손상을 시사하는 징후가 있을 때 손상검사를 수행하고 있습니다. 손상차손은 회수가능액(사용가치 또는 처분부대원가를 차감한 공정가치 중 높은 금액)을 초과하는 장부금액만큼 인식되고 영업권 이외의 비금융자산에 대한 손상차손은 매 보고기간말에 환입가능성이 검토됩니다.
 

2.12 매입채무와 기타채무

매입채무와 기타채무는 연결회사가 보고기간말 전에 재화나 용역을 제공받았으나 지급되지 않은 부채입니다. 해당 채무는 무담보이며, 보통 인식 후 30일 이내에 지급됩니다.매입채무와 기타채무는 지급기일이 보고기간 후 12개월 후가 아니라면 유동부채로 표시되었습니다. 해당 채무들은 최초에 공정가치로 인식되고 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가로 측정됩니다.

2.13 금융부채

(1) 분류 및 측정

연결회사의 당기손익-공정가치 측정 금융부채는 단기매매목적의 금융상품입니다. 주로 단기간 내에 재매입할 목적으로 부담하는 금융부채는 단기매매금융부채로 분류됩니다. 또한, 위험회피회계의 대상이 아닌 파생상품이나 내재파생상품을 포함한 금융상품으로부터 분리된 파생상품도 단기매매금융부채로 분류됩니다.

당기손익-공정가치 측정 금융부채, 금융보증계약, 금융자산의 양도가 제거조건을 충족하지 못하는 경우에 발생하는 금융부채를 제외한 모든 비파생금융부채를 상각후원가로 측정하는 금융부채로 분류되고 있으며, 재무상태표 상 매입채무 및 기타채무, 금융부채로 표시됩니다.

특정일에 의무적으로 상환해야 하는 우선주는 부채로 분류됩니다. 이러한 우선주에 대한 유효이자율법에 따른 이자비용은 다른 금융부채에서 인식한 이자비용과 함께 포괄손익계산서 상 '금융원가'로 인식됩니다.

(2) 제거

금융부채는 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료되어 소멸되거나 기존 금융부채의 조건이 실질적으로 변경된 경우에 재무상태표에서 제거됩니다. 소멸하거나 제3자에게 양도한 금융부채의 장부금액과 지급한 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

2.14 충당부채

과거사건의 결과로 현재의 법적의무나 의제의무가 존재하고, 그 의무를 이행하기 위한 자원의 유출가능성이 높으며, 당해 금액의 신뢰성 있는 추정이 가능한 경우 충당부채를 인식하고 있습니다. 충당부채는 의무를 이행하기 위하여 예상되는 지출액의 현재가치로 측정되며, 시간경과로 인한 충당부채의 증가는 이자비용으로 인식됩니다.

2.15 당기법인세 및 이연법인세  

법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성됩니다. 법인세는 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식된 항목과 관련된 금액은 해당 항목에서 직접 인식하며, 이를 제외하고는 당기손익으로 인식됩니다.

법인세비용은 보고기간 말 현재 제정되었거나 실질적으로 제정된 세법을 기준으로 측정됩니다. 경영진은 적용 가능한 세법 규정이 해석에 따라 달라질 수 있는 상황에 대하여 연결회사가 세무신고 시 적용한 세무정책에 대하여 주기적으로 평가하고 있습니다. 연결회사는 세무당국에 납부할 것으로 예상되는 금액에 기초하여 당기법인세비용을 인식합니다.

이연법인세는 자산과 부채의 장부금액과 세무기준액의 차이로 발생하는 일시적 차이에 대하여 장부금액을 회수하거나 결제할 때의 예상 법인세효과로 인식됩니다. 다만,사업결합 이외의 거래에서 자산이나 부채를 최초로 인식할 때 발생하는 이연법인세자산과 부채는 그 거래가 회계이익이나 과세소득에 영향을 미치지 않는다면 인식되지 않습니다.

이연법인세자산은 차감할 일시적차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우에 인식됩니다.

종속기업, 관계기업 및 공동기업 투자지분과 관련된 가산할 일시적차이에 대하여 소멸시점을 통제할 수 있고 예측가능한 미래에 일시적차이가 소멸하지 않을 가능성이 높은 경우를 제외하고 이연법인세부채를 인식하고 있습니다. 또한 이러한 자산으로부터 발생하는 차감할 일시적차이에 대하여 일시적차이가 예측가능한 미래에 소멸할가능성이 높고 일시적차이가 사용될 수 있는 과세소득이 발생할 가능성이 높은 경우에만 이연법인세자산을 인식하고 있습니다.

이연법인세 자산과 부채는 법적으로 당기법인세자산과 당기법인세부채를 상계할 수 있는 권리를 연결회사가 보유하고 있고, 이연법인세 자산과 부채가 동일한 과세당국에 의해서 부과되는 법인세와 관련된 경우에 상계합니다. 당기법인세 자산과 부채는 법적으로 상계할 수 있는 권리를 연결회사가 보유하고 있고, 순액으로 결제할 의도가 있거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제하려는 의도가 있는 경우에 상계합니다.

2.16 종업원급여

(1) 퇴직급여

연결회사는 확정기여형 퇴직연금제도를 도입하였습니다. 확정기여제도는 연결회사가 고정된 금액의 기여금을 별도 기금에 지급하는 퇴직연금제도이며, 기여금은 종업원이 근무용역을 제공했을 때 비용으로 인식됩니다.

(2) 주식기준보상

임직원 등에게 부여한 주식결제형 등 주식기준보상은 부여일에 지분상품의 공정가치로 측정되며, 가득기간에 걸쳐 종업원급여비용으로 인식됩니다. 가득될 것으로 예상되는 지분상품의 수량은 매 보고기간말에 비시장성과조건을 고려하여 재측정되며, 당초 추정치로부터의 변동액은 당기손익과 자본으로 인식됩니다.

주식선택권의 행사시점에 신주를 발행할 때 직접적으로 관련되는 거래비용을 제외한순유입액은 자본금(명목가액)과 주식발행초과금으로 인식됩니다.

2.17 수익인식

연결회사는 재화의 판매, 용역의 제공이나 자산의 사용에 대하여 받았거나 또는 받을 대가의 공정가치로 수익을 측정하고 있으며, 부가가치세, 매출에누리와 할인 및 환입은수익에서 차감하고 있습니다. 연결회사는 수익을 신뢰성 있게 측정할 수 있으며 관련된 경제적 효익의 유입 가능성이 매우 높은 경우에 수익을 인식합니다.

(1) 재화의 판매

연결회사는 소프트웨어개발공급업을 운영하고 있습니다. 재화의 판매에 따른 수익은재화가 구매자에게 인도되는 시점에서 인식하고 있습니다. 재화의 인도는 재화가 특정 장소로 이전되고, 재화의 진부화와 손실에 대한 위험이 구매자에게 이전되며, 구매자가 판매 계약에 따라 재화의 수령을 승인하거나 그 승인기간이 만료되거나 또는 연결회사가 재화의 수령 승인요건이 충족되었다는 객관적인 증거를 가지는 시점이 되어야 발생합니다.

(2) 용역의 제공

연결회사는 다수의 고객사에게 컨설팅용역 등을 제공하고 있습니다. 동 용역은 주로 시간 및 인원투입에 따른 계약에 의하여 제공되며, 계약기간은 일반적으로 1년 미만입니다.

통상적으로 컨설팅용역 등의 제공과 관련한 계약의 경우, 진행률에 따라 수익을 인식하고 있으며, 투입법을 사용하여 측정하고 있습니다.

2.18 리스

연결회사는 건물, 차량운반구,기타유형자산 등을 리스하고 있습니다.

리스요소를 포함하는 계약의 개시일이나 변경유효일에 연결회사는 계약대가를 상대적 개별 가격에 기초하여 각 리스요소에 배분합니다.

연결회사는 리스개시일에 사용권자산과 리스부채를 인식합니다. 사용권자산은 최초에 원가로 측정하며, 해당 원가는 리스부채의 최초 측정금액, 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료(받은 리스 인센티브 차감), 리스개설직접원가, 기초자산을 해체 및 제거하거나 기초자산이나 기초자산이 위치한 부지를 복구할 때 리스이용자가 부담하는 원가의 추정치로 구성됩니다.

사용권자산은 후속적으로 리스개시일부터 리스기간 종료일까지 정액법으로 감가상각합니다. 다만, 리스기간 종료일에 사용권자산의 소유권이 이전되거나 사용권자산의 원가에 매수선택권의 행사가격이 반영된 경우에는 유형자산의 감가상각과 동일한방식에 기초하여 기초자산의 내용연수 종료일까지 사용권자산을 감가상각합니다. 또한 사용권자산은 손상차손으로 인하여 감소하거나 리스부채의 재측정으로 인하여 조정될 수 있습니다.

리스부채는 리스개시일 현재 지급되지 않은 리스료의 현재가치로 최초 측정합니다. 리스료는 리스의 내재이자율로 할인하되, 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 연결회사의 증분차입이자율로 할인합니다. 일반적으로 연결회사는 증분차입이자율을 할인율로 사용합니다.

연결회사는 다양한 외부 재무 정보에서 얻은 이자율에서 리스의 조건과 리스 자산의 특성을 반영하기 위한 조정을 하고 증분차입이자율을 산정합니다.

리스부채 측정에 포함되는 리스료는 다음 항목으로 구성됩니다.

- 고정리스료(실질적인 고정리스료 포함)
- 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료. 최초에는 리스개시일의 지수나 요율(이율)을 사용하여 측정함
- 잔존가치보증에 따라 지급할 것으로 예상되는 금액
- 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우 매수선택권의 행사가격, 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우 연장기간의 리스료, 리스기간이 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

리스부채는 유효이자율법에 따라 상각합니다. 리스부채는 지수나 요율(이율)의 변동으로 미래 리스료가 변동되거나 잔존가치 보증에 따라 지급할 것으로 예상되는 금액이 변동되거나 매수, 연장, 종료선택권을 행사할지에 대한 평가가 변동되거나 실질적인 고정리스료가 수정되는 경우에 재측정됩니다.

리스부채를 재측정할 때 관련되는 사용권자산을 조정하고, 사용권자산의 장부금액이영("0")으로 줄어드는 경우에는 재측정 금액을 당기손익으로 인식합니다.

연결회사는 재무상태표에서 투자부동산의 정의를 충족하지 않는 사용권자산을 사용권자산으로 표시하고 리스부채는 리스부채로 표시하였습니다.

연결회사는 리스기간이 12개월 이내인 단기리스와 소액 기초자산 리스에 대하여 사용권자산과 리스부채를 인식하지 않는 실무적 간편법을 선택하였습니다. 연결회사는이러한 리스에 관련된 리스료를 리스기간에 걸쳐 정액법에 따라 비용으로 인식합니다.

2.19 영업부문

영업부문은 최고영업의사결정자에게 보고되는 내부 보고자료와 동일한 방식으로 보고하고 있습니다(주석 6 참조). 최고영업의사결정자는 영업부문에 배부될 자원과 영업부문의 성과를 평가하는데 책임이 있으며, 연결회사는 전략적 의사결정을 수행하는 이사회를 최고의사결정자로 보고 있습니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

연결재무제표 작성에는 미래에 대한 가정 및 추정이 요구되며 경영진은 연결회사의 회계정책을 적용하기 위해 판단이 요구됩니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에 비추어 합리적으로 예측가능한 미래의 사건을 고려하여 이루어집니다. 회계추정의 결과가 실제 결과와 동일한 경우는 드물 것이므로 중요한 조정을유발할 수 있는 유의적인 위험을 내포하고 있습니다.

다음 회계연도에 자산 및 부채 장부금액의 조정에 영향을 미칠 수 있는 경영진 판단과 유의적 위험에 대한 추정 및 가정은 다음과 같습니다. 일부 항목에 대한 유의적인 판단 및 추정에 대한 추가적인 정보는 개별 주석에 포함되어 있습니다.

(1) 법인세

연결회사의 과세소득에 대한 법인세는 세법 및 과세당국의 결정을 적용하여 산정되므로 최종 세효과를 산정하는 데에는 불확실성이 존재합니다.

연결회사는 특정 기간동안 과세소득의 일정 금액을 투자, 임금 증가 등에 사용하지 않았을 때 세법에서 정하는 방법에 따라 산정된 법인세를 추가로 부담합니다. 따라서, 해당 기간의 당기법인세와 이연법인세를 측정할 때 이에 따른 세효과를 반영하여야 하고, 이로 인해 연결회사가 부담할 법인세는 각 연도의 투자, 임금 증가 등의 수준에 따라 달라지므로 최종 세효과를 산정하는 데에는 불확실성이 존재합니다.

(2) 금융상품의 공정가치

활성시장에서 거래되지 않는 금융상품의 공정가치는 원칙적으로 평가기법을 사용하여 결정됩니다. 연결회사는 보고기간 말 현재 중요한 시장상황에 기초하여 다양한 평가기법의 선택 및 가정에 대한 판단을 하고 있습니다(주석 5 참조).

(3) 금융자산의 손상

금융자산의 손실충당금은 부도위험 및 기대손실률 등에 대한 가정에 기초하여 측정됩니다. 연결회사는 이러한 가정의 설정 및 손상모델에 사용되는 투입변수의 선정에 있어서 연결회사의 과거 경험, 현재 시장 상황, 재무보고일 기준의 미래전망정보 등을 고려하여 판단합니다(주석 4.1.2 참조).

(4) 리스

리스기간을 산정할 때에 경영진은 연장선택권을 행사하거나 종료선택권을 행사하지 않을 경제적 유인이 생기게 하는 관련되는 사실 및 상황을 모두 고려합니다. 연장선택권의 대상 기간(또는 종료선택권의 대상 기간)은 리스이용자가 연장선택권을 행사할 것(또는 행사하지 않을 것)이 상당히 확실한 경우에만 리스기간에 포함됩니다.

일반적으로 가장 관련된 요소는 다음과 같습니다.

선택권이 실제로 행사되거나(행사되지 않거나) 연결회사가 선택권을 행사할(행사하지 않을) 의무를 부담하게 되는 경우에 리스기간을 다시 평가합니다. 리스이용자가 통제할수 있는 범위에 있고 리스기간을 산정할 때에 영향을 미치는 유의적인 사건이 일어나거나 상황에 유의적인 변화가 있을 때에만 연결회사는 연장선택권을 행사할 것(또는 행사하지 않을 것)이 상당히 확실한지의 판단을 변경합니다.

4. 재무위험관리

4.1 재무위험관리요소

연결회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다.

4.1.1 시장위험

(1) 외환위험

1) 외환위험

당기말 및 전기말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산의 내역의 원화환산 기준액은 다음과 같습니다.

2) 환율변동위험

당기와 전기 중 외화에 대한 원화환율의 10% 변동 시 손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(2) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 연결회사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다.

(3) 가격위험

연결회사는 재무상태표상 당기손익-공정가치금융자산으로 분류되는 연결회사 보유 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다.

연결회사의 투자 금융상품이 당기손익에 미치는 영향은 주석 7에서 설명하고 있습니다.

4.1.2 신용위험

(1) 매출채권 및 계약자산

연결회사는 매출채권 및 계약자산에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권 및 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 당기말 및 전기말 현재 매출채권 및 계약자산 손실충당금은 다음과 같습니다.

당기와 전기 중 매출채권 및 계약자산의 손실충당금 변동내역은 다음과 같습니다.

연결회사는 다음의 징후가 있는 경우 손상의 객관적인 증거가 있는 것으로 간주하였습니다.

-  지급의무자의 유의적인 재무적 어려움

-  차입자의 파산이나 기타 재무구조조정의 가능성이 높은 상태가 됨

-  이자지급이나 원금상환의 불이행이나 지연

(2) 상각후원가 기타채권

상각후원가로 측정하는 기타채권은 미수금, 미수수익, 대여금, 보증금으로 구성되어 있습니다. 당기와 전기 중 상각후원가로 측정하는 기타채권에 대한 손실충당금의 변동은 없습니다.

상각후원가로 측정하는 기타채권은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 금융상품은 채무불이행위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이있는경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

신용위험은 재무적 손실의 최소화를 목적으로 연결회사 차원에서 관리되고 있습니다. 신용위험은 연결회사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 거래상대방이 계약조건상의무사항을 지키지 못하여 연결회사에 재무적 손실을 미칠 위험을 의미합니다. 이러한 신용위험을 관리하기 위하여 연결회사는 거래시 재무상태와 과거 경험 및기타 요소들을 포함한 거래상대방의 신용도를 고려하고 있습니다.

신용위험은 보유하고 있는 수취채권에 대한 신용위험뿐 아니라 현금및현금성자산, 단기금융상품으로부터 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 연결회사는 신용도가 높은 금융기관들과 거래를 하고 있습니다.

당기말 및 전기말 현재 연결회사가 보유한 금융상품과 관련하여 신용위험 최대노출액은 장부금액과 동일합니다.

4.1.3 유동성 위험  

연결회사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 연결회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 연결회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

당기말 및 전기말 현재 연결회사의 유동성 위험 분석 내역은 다음과 같습니다. 아래 표시된 금액은 현금흐름을 할인하지 아니한 금액이며, 예상 이자비용이 포함된 금액입니다.

4.2 자본위험관리  

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

연결회사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

당기말 및 전기말 현재 자본조달비율은 다음과 같습니다.

(*1) 순부채가 부의 금액이므로 자본조달비율을 산정하지 않았습니다.

5. 금융상품 공정가치

5.1 금융상품 종류별 공정가치

당기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.

5.2 공정가치 서열 체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

당기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

5.3 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

공정가치로 측정되는 금융자산 중 수준 3으로 분류되는 항목의 당기 및 전기 중 변동내역은 다음과 같습니다.

5.4 가치평가기법 및 투입변수

수준 3에 해당하는 금융자산의 공정가치를 결정하기 위하여 경영진은 가치평가기법을 이용하였으며, 중요한 투입변수는 시장에서 관측하지 않은 자료입니다.

당기말 및 전기말 현재 공정가치 서열체계에서 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치 측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

6. 영업부문 정보

연결회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다.

(1) 수익의 세부내역

(2) 지역별 정보

당기와 전기의 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.

(3) 주요 고객에 대한 정보

당기와 전기 중 연결회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.

7. 범주별 금융상품

(1) 당기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

8. 현금및현금성자산과 단기금융상품

(1) 당기말 및 전기말 현재 연결회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말 및 전기말 현재 연결회사의 사용제한 예금은 없습니다.

9. 매출채권 및 기타채권

(1) 당기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

10. 계약자산 및 계약부채

(1) 당기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당기와 전기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(6) 당기와 전기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(7) 당기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.

11. 당기손익-공정가치금융자산

(1) 당기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

12. 기타자산

당기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

13. 관계기업투자

(1) 당기말 및 전기말 현재 관계기업투자의 내역은 다음과 같습니다.

(*)당기중 관계기업인 IZENE TECH, Inc.에 대한 제3자의 출자전환으로 인해 연결회사의 지분율이 30.93%에서 20.94%로 감소하였습니다.

(2) 당기 및 전기 중 관계기업투자의 변동내역은 없습니다.

(3) 당기말 및 전기말 현재 관계기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.

1)당기말

2)전기말