분기보고서 4.9 주식회사 뷰노

134811-0319279

분 기 보 고 서

(제 9 기)

2022년 01월 01일2022년 09월 30일

사업연도	부터
	까지

금융위원회
한국거래소 귀중	2022년 11월 14일

주권상장법인해당사항 없음

제출대상법인 유형 :

면제사유발생 :

회 사 명 :	주식회사 뷰노
대 표 이 사 :	이예하
본 점 소 재 지 :	서울시 서초구 강남대로 479, 9층 (반포동)
	(전 화) 02-518-6629
	(홈페이지) http://www.vuno.co
작 성 책 임 자 :	(직 책) 본부장 (성 명) 임재준
	(전 화) 02-518-6629

목 차

대표이사등의 확인----------------------------------------------I. 회사의 개요--------------------------------------------------Ⅱ. 사업의 내용-------------------------------------------------Ⅲ. 재무에 관한사항----------------------------------------------Ⅳ. 이사의 경영진단 및 분석의견------------------------------------Ⅴ. 회계감사인의 감사의견 등--------------------------------------Ⅵ. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항-------------------------------Ⅶ. 주주에 관한 사항---------------------------------------------Ⅷ. 임원 및 직원 등에 관한 사항------------------------------------Ⅸ. 계열사 등에 관한 사항----------------------------------------Ⅹ. 대주주 등과의 거래내용---------------------------------------XI. 그 밖의 투자자 보호를 위하여 필요한 사항-------------------------XII. 상세표----------------------------------------------------

【 대표이사 등의 확인 】

대표집행임원 등의 확인서.jpg 대표집행임원 등의 확인서

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭당사의 명칭은 "주식회사 뷰노"(이하 "당사" 또는 "지배기업")이고, 영문명은 "VUNO Inc."입니다. 나. 설립일자당사는 2014년 12월 10일 "주식회사 뷰노코리아"로 설립되었으며, 2017년 4월 28일 상호를 주식회사 뷰노로 변경하였습니다. 다. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

구분	내용
본점소재지	서울시 서초구 강남대로 479, 9층 (반포동, 신논현타워)
전화번호	02-515-6646
홈페이지	http://www.vuno.co

라. 연결대상 종속회사 개황

(1) 연결대상 종속회사 현황(요약)

(단위 : 사)

-----1--1-1--1-

구분	연결대상회사수				주요종속회사수
	기초	증가	감소	기말
상장
비상장
합계

※상세 현황은 '상세표-1. 연결대상 종속회사 현황(상세)' 참조

(2) 연결대상회사의 변동내용

--------

구 분	자회사	사 유
신규연결
	연결제외

마. 중소기업 해당 여부

해당해당미해당

중소기업 해당 여부

벤처기업 해당 여부

중견기업 해당 여부

바. 주요사업의 내용당사는 딥러닝 기술을 기반으로 의료 현장에서 의료영상, 생체신호 등에 근거한 의료진의 진단행위를 보조하여 정확도를 제고하고, 진단시간을 단축시키거나, 새로운 진단 및 예측 기술 및 솔루션을 개발하여 판매하는 사업을 영위하고 있습니다. 작성 기준일 현재 영상 제품 11종, 병리 제품 1종, 생체신호 제품 2종 등 총 14종의 제품이 식품의약품안전처 인허가를 획득하였고, 이중 사업성을 면밀히 겸토하여 입원 환자 대상 심정지 예측 제품 VUNO Med-DeepCARS, 안저영상 진단보조 제품 VUNO Med-Fundus AI, 골연령 진단 보조 제품 VUNO Med-BoneAge, 흉부 엑스레이 진단보조 제품 VUNO Med-Chest X-ray 와 비의료기기인 음성솔루션 VUNO Med-DeepASR 등을 출시하여 국내외 의료기관과 의료기기 제조사에 판매하고 있습니다. 기타 자세한 사항은 동 보고서 'Ⅱ. 사업의 내용' 을 참조하시기 바랍니다. 사. 신용평가에 대한 사항당사는 해당사항이 없습니다.

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

코스닥시장2021년 02월 26일기술성장기업의코스닥시장 특례상장코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에서 정하는 기술 성장기업으로서, 동규정 제7조 제2항의 신규상장 심사요건 특례요건 적용

주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 주권상장(또는 등록ㆍ지정)일자 특례상장 등여부 특례상장 등적용법규

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

변동일자	본점소재지
2017년 08월 04일	서울특별시 서초구 강남대로 507, 6층 (반포동, 신태양빌딩)
2021년 09월 29일	서울특별시 서초구 강남대로 479, 9층 (반포동, 신논현타워)

나. 경영진의 중요한 변동

2019년 03월 29일정기주총사내이사 이상진-기타비상무이사 손민수2020년 03월 31일정기주총최대주주인 사내이사 이예하기타비상무이사 백인수-최대주주인 대표이사 이예하주요주주인 사내이사 김현준사내이사 정규환기타비상무이사 이인직사내이사 이상진2021년 03월 31일정기주총사내이사 김현준사내이사 정규환-　-2022년 03월 31일정기주총-사외이사 정희교감사 박삼철-

변동일자	주총종류	선임		임기만료또는 해임
		신규	재선임

(*1) 상기표는 등기이사 및 감사의 변동 사항으로 이사회에서 선임되는 집행임원의 변동은 포함되지 않았습니다.(*2) 당사는 집행임원 제도를 도입하여 2020년 3월 31일 주요주주인 사내이사 김현준, 사내이사 정규환, 사내이사 이상진이 등기 이사직을 사임하였으나, 같은 날 집행임원 김상기, 집행임원 임재준과 함께 등기 집행임원으로 선임되었습니다.(*3) 공시대상기간 중 사내이사 김현준, 정규환의 사임으로, 보고서 작성 기준일 당사의 이사회는 사내이사 1인(이예하), 사외이사 1인(정희교), 기타비상무이사 2인(길준일, 백인수)로 구성되어 있습니다.

다. 최대주주의 변동

일자	구분	성명	지분율	변경사유
2014.12.22	변경 전	이예하	100.0%	주식양수도
	변경 후	VUNO Inc.	100.0%
2016.08.10	변경 전	VUNO Inc.	80.0%	주식양수도
	변경 후	이예하	43.2%

당사는 설립 당시부터 국내에 국한되지 않고 글로벌 의료용 인공지능 서비스 시장 개척을 계획하였으며, 이에 빠른 미국시장 진출을 계획하여 미국 내 당사를 지배하는 별도의 법인을 설립하였으나, 의료기기 관련 기업의 특성상 R&D 환경 및 사용사례 구축 등 사업환경을 고려하여 미국 법인을 폐쇄하고 당사의 설립시 주주가 직접 당사 지분을 보유하는 구조로 변경하였습니다. 최대주주 관련 상세한 내용은 'Ⅶ. 주주에 관한 사항'을 참조하시기 바랍니다. 라. 상호의 변경공시대상기간 중 상호의 변경은 없었습니다. 마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과당사는 보고서 기준일 현재 해당사항 없습니다. 바. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용당사는 보고서 기준일 현재 해당사항 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

1. 인공지능 기반 의료솔루션 개발 및 서비스업

2. 인공지능 기반 영상진단 의료기기 개발 및 서비스업

3. 전자상거래 관련 소프트웨어개발 및 서비스업

4. 인터넷 마케팅 관련 소프트웨어개발 및 서비스업

5. 정보통신 시스템 개발 및 시설업

6. 소프트웨어, 데이터베이스 개발사업 및 공급업

7. 컴퓨터 및 주변기기 관련사업

8. 모바일 비즈니스업

9. 의료기기 제조, 임대 및 도소매업

10. 신약 개발업

11. 부동산업 및 부동산임대업

12. 통신판매업

13. 각 호에 관련된 수출입업

14. 각 호에 관련된 부대사업 일체

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

연월	내 용
2018.05	VUNO Med-BoneAge 인허가 획득(식품의약품안전처)
2018.08	2018 ICT 특허경영대상(IP Awards)에서 은상 수상 (특허청)
2019.01	VUNO Med-BoneAge CE인증 획득
2019.06	VUNO Med-DeepBrain 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2019.08	VUNO Med-Chest X-Ray 인허가획득(식품의약품안전처)
2019.11	제2기 혁신아이콘 선정 (신용보증기금)
2019.12	2019 대한민국 ICT 대상 - 지능정보 부문 장관상 수상 (과학기술정보통신부)
2019.12	VUNO Med-LungCT 일본 판매 허가 완료 (PMDA)
2020.03	집행임원제도 도입
2020.04	VUNO Med-FundusAI 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2020.04	VUNO Med-LungCT AI 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2020.04	VUNO Med-Chest X-ray 신SW상품대상 수상 (과학기술정보통신부) 및 GS인증 획득
2020.06	국내 식약처 인허가 획득한 5개 솔루션 유럽 CE인증 획득 (VUNO Med-BoneAge, VUNO Med-DeepBrain, VUNO Med-Chest X-Ray, VUNO Med-Fundus AI, VUNO Med-LungCT AI)
2020.06	소니 자회사 M3와 VUNO Med 일본 내 판권 계약 체결
2020.07	VUNO Med-Fundus AI, 혁신의료기기 1호 지정 (식품의약품안전처)
2020.09	VUNO Med-DeepCars, 혁신의료기기 6호 지정 (식품의약품안전처)
2020.10	대만 CHC 판권 계약 체결
2020.11	제1회 스마트대한민국 포럼 중소기업연구원장상 수상
2020.11	올해의 DNA 기업 한국정보화진흥원장상 수상 (과학기술정보통신부/한국정보화진흥원)
2020.12	제 1차 혁신형 의료기기기업(혁신도약형) 선정 (보건복지부)
2020.12	3대 신산업(BIG3) 성과공유회 중소벤처기업부장관 표창장 수여
2020.12	전립선MR영상 분석소프트웨어(PROMISE-I) 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2020.12	지식재산(IP) 경영인증 획득 (한국발명진흥회)
2020.12	PROMISE-I 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2020.12	VUNO Med-DeepBrain AD 인허가 획득 (식품의약품안전처)
2021.01	유비케어와의 서비스 이용권 공급 및 판매 계약 체결
2021.02	미국 현지 법인 설립
2021.02	코스닥시장 상장
2021.03	'2021 글로벌 헬스케어 유공포상' 보건복지부장관 표창 (한국보건산업진흥원 개최)
2021.04	최초 혁신의료기기소프트웨어 제조기업 인증 획득 (식품의약품안전처)
2021.04	'닥터앤서 1.0' 치매 분야 대표 성과 기업 선정 (과학기술정보통신부)
2021.05	뷰노 김현준 대표, 대통령직속 4차산업혁명위원회 제4기 민간위원 위촉
2021.06	VUNO Med-PathQuant 허가 완료 (식품의약품안전처)
2021.07	VUNO Med-Chest X-ray 대만 판매 허가 완료 (TFDA)
2021.08	VUNO Med-FundusAI 필리핀 판매 허가 완료 (FDA 필리핀)
2021.08	VUNO Med-DeepCARS 허가 획득 (식품의약품안전처)
2021.01	VUNO Med-DeepECG, 혁신의료기기 16호 지정 (식품의약품안전처)
2021.11	제1회 혁신형의료기기 기업 정부포상 특별상 표창 (한국보건산업진흥원)
2021.12	2021 벤처창업진흥유공포상 장관표창 (중소벤처기업부)
2022.03	VUNO Med-LungQuant 인증 획득 (식품의약품안전처)
2022.03	뷰노메드 솔루션 3종 말레이시아 MDA 인증 획득 (VUNO Med-Chest X-ray, VUNO Med-Lung CT AI, VUNO Med-Fundus AI)
2022.05	VUNO Med-DeepCARS, 선진입 의료기술 확정 (한국보건의료연구원)
2022.06	VUNO Med-DeepBrain 활용한 3D MRI 촬영 및 판독 급여 인정 (건강보험심사평가원)
2022.06	VUNO Med-Chest X-ray 태국 판매허가 획득 (Thai FDA)
2022.06	VUNO Med-Chest X-ray 사우디아라비아 인증 획득 (Saudi FDA)
2022.08	Hativ Pro 의료기기 인증 획득 (식품의약품안전처)
2022.09	퍼즐에이아이와 AI 의료음성 사업 전략적 제휴 협약 체결
2022.09	VUNO Med-Fundus AI 싱가포르 인증 획득 (HSA)

3. 자본금 변동사항

자본금 변동사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

4. 주식의 총수 등

주식의 총수 등은 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

5. 정관에 관한 사항

정관에 관한 사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 의료 분야에 인공지능 기술을 적용해, 의료 영상 데이터부터 생체신호까지 광범위한 의료 데이터를 학습 및 분석하고, 진단과 치료, 예후/예측을 아우르는 의료 전 분야에서의 혁신을 이끄는 의료 인공지능 솔루션 개발 기업입니다.

당사는 국내 의료 IT 분야에 Deep Learning을 도입해 실제 상용화를 이루어 낸 시장 개척자(pioneer)로서 평가받고 있으며, 2018년도 국내 1호 인공지능 의료기기인 'VUNO Med-BoneAge’를 시장에 선보이며 우리나라 인공지능 의료기기 시장을 개척하였습니다. 이후 당사는 독보적인 딥러닝 기술력을 토대로 음성, 생체신호, 방사선 영상, 병리영상 및 안저영상 다양한 활용 가능한 의료데이터를 분석하면서 의료 영상 진단, 병리 영상 진단, 생체신호분석을 통한 진단 및 예측, 의료음성인식을 통한 의료 현장 시스템 개선 등 의료현장에서 의료진에게 도움을 줄 수 있는 다양한 의료 인공지능 소프트웨어를 개발하여 상용화하고 있습니다.(상세 내용은 '2. 주요 제품 및 서비스'을 참조하여 주십시오.)현재 당사의 제품은 국내외 상급종합병원부터, 의원급에 이르기까지 다양한 의료기관에 공급되고 있으며, 공급방식은 솔루션을 의료기기에 탑재하여 공급하는 방식(on-device)과 서버에 탑재하여 공급하는 방식(stand-alone)과, 클라우드(cloud) 기반으로 서비스하는 방식을 채택하고 있습니다. On-device는 솔루션을 의료기기에 탑재하여 공급하는 방식으로 X-ray 등 의료기기 제조사에 소프트웨어를 납품함으로써 수익이 발생합니다. Stand-alone은 서버에 탑재하여 공급하는 방식으로, 대형병원 위주로 Cloud 사용이 병원 내부 보안정책상 허용되지 않는 경우 사용하고 있으며, 연간 라이선스, pay per use 등 다양한 과금 방식이 사용되고 있습니다. Cloud는 Cloud 서버를 통해 서비스를 제공하는 방식으로 비교적 의원급 등 소형 의료기관에서 사용 중에 있으며, 분석 횟수 별로 과금하는 방식, 월별, 연간 이용료 구독 방식 등으로 판매되고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 용어 설명

용어	영문	해설
머신러닝	Machine Learning	인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법
딥러닝	Deep Learning	여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합
(데이터) 레이블링	(Data) Labeling / Annotation	인공지능 알고리즘을 학습시키기 위한 정답지 또는 표준을 만드는 작업. 의료 인공지능에서는 의사들이 X-Ray 등 영상에 직접 병변을 표시하는 작업을 함
인공신경망	Artificial neural network	기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘
영상의학	Radiology	X선 촬영뿐만 아니라 전자기장, 초음파 등을 이용하여 신체 부위의 영상을 획득하여 질병을 진단하고 치료하는 데 이용하는 의학의 한 분야
의료영상	Medical image	영상의학에 추가하여 Funduscopy 를 포괄하는 의미로 사용
정량화	Quantification	의료영상에서 장기나 병변에 해당하는 크기, 부피 등을 측정하는 행위
모달리티	Modality	신체 장기에 대해서 측정하는 방법에 대한 구분개념. 예를 들어 흉부의 병변을 찾기 위하여 X-Ray 와 CT 또는 심전도 측정 등 다른 모달리티로 진단한다고 표현할 수 있음.
특이도	Specificity	질환이나 소견이 없는 사람이 검사를 받았을 때 음성 판정을 받는 비율
민감도	Sensivity	질환이나 소견이 있는 사람이 검사를 받았을 때 양성 판정을 받는 비율
인공지능 엔진	AI Engine	인공지능 알고리즘를 생성하고, 작동하도록 하는 기반 소프트웨어
AUROC	Area Under the Receiver Operating Characteristics	민감도와 특이도의 상관관계를 복합적으로 확인할 수 있는 그래프로서, 1에 가까울수록 높은 성능을 의미함
DICOM	Digital Imaging and Communications in Medicine	의료용 디지털 영상 및 통신 표준
SaMD	Software as a Medical Device	치료목적으로 쓰이는 소프트웨어로서, ‘하드웨어로서 의료기기의 일부가 아니며, 하나 이상의 의료적 목적을 수행하기 위해 사용되는 소프트웨어’로 정의함(FDA)
CAD	Computer Aided Diagnosis	인공지능 기반 컴퓨터 보조 진단 소프트웨어를 의미함
PACS	Picture Archiving and Communication System	의학영상정보시스템으로서 의학용 영상정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템
EMR	Electronic Medical Record	환자의 임상진료에 관한 모든 정보를 데이터베이스로 처리하는 의료정보시스템
전사자	Medical Transcriptionist	의료진 음성으로 기록된 의무 기록, 처방전 등을 문서화하는 업무를 진행하는 인력 혹은 업무를 의미함

나. 제품 현황

당사의 제품은 ⑴ X-Ray, CT, MR, Funduscopy등의 장비에서 촬영된 데이터를 분석해 의료진의 의사결정을 돕는 의료영상 분야, ⑵ 조직 또는 세포검체 슬라이드에서 세포를 분석 및 계측하고, 환자의 예후 진단 결정을 보조하는 병리 분야, ⑶ Vital Sign, ECG 등 생체신호 데이터를 실시간 모니터링 및 분석해, 다양한 이상 징후를 탐지하고 예측하는 생체신호 분야, ⑷ 의료진의 음성을 인식하는 자동음성인식 기술로 의료문서를 작성하는 의료음성 분야 등 크게 4가지 영역으로 구분됩니다. 이중 의료영상, 병리, 생체신호 분야에서는 총 14건의 제품이 국내 및 유럽, 일본, 대만(※해외인허가의 경우 일부 제품임) 인허가를 득하였고, 의료음성영역에서 음성솔루션 1건의 제품을 출시하였습니다. 대다수의 국내 인허가를 획득한 제품들은 단순한 영상분석장치가 아닌 검출보조나 진단보조로 활용할 수 있으며, 임상시험을 기반으로 그 성능을 식약처로부터 인정받아 의료기기로서 허가 받은 제품들입니다.

당사는 폭넓은 사업영역을 보유함과 동시에 각 제품에 대한 기술력 또한 세계 최고 수준을 유지하고 있습니다. 80편 이상의 세계적으로 권위를 보유한 임상학술지 또는 학술대회에 발표된 연구논문을 통해 자사 제품의 임상적 가치를 입증해왔으며, 전세계에서 인공지능 역량을 겨루는 대회에서도 최상위 성적을 꾸준히 유지하고 있습니다. 또한 제품들을 다수의 의료기관에 도입해 임상현장에서 근거를 축적하는 한편, 국내외 의료 시장에서 견고한 유통망을 보유한 다양한 의료 기업과의 파트너십을 통해 판매 시너지를 강화하고 시장 확대에 속도를 내고 있습니다. 이와 동시에 영상장비에 탑재 및 PACS, EMR 등 기존 의료 소프트웨어와의 연동 등을 통해 각 제품별 사업화 모델도 다각화하고 있습니다.

[당사 주요 제품 인허가 현황]

제품군	기능	주요 제품	인허가 현황 (완료 시기)
의료영상	X-Ray, CT, MRI 및 Funduscopy 등 의료영상 기반 진단보조	VUNO Med-BoneAge 소아 수골 X-Ray 영상을 기반으로 표준 골연령 이미지와 비교하여 골연령 진단보조	국내(2018.05)유럽(2020.06)일본(2020.10)대만(2022.07)
		VUNO Med-Chest X-Ray Chest X-Ray 영상 기반 5가지 주요소견/질환 판독 보조	국내(2019.08) 유럽(2020.06)대만(2021.07)말레이시아(2022.01) 태국(2022.06) 사우디아라비아(2022.06)
		VUNO Med-LungCT AI 저선량 Chest CT내 폐결절 탐지 및 정량화	국내(2020.04) 유럽(2020.06)일본(2019.12)말레이시아(2022.01)
		VUNO Med-DeepBrain 뇌 MR 영상의 뇌영역 분할 및 위축 정도 정량화	국내(2019.06) 유럽(2020.06)
		VUNO Med-Fundus AI 안저 영상에서 12개 비정상 소견 탐지 및 판독 보조	국내(2020.04) 유럽(2020.06)필리핀(2021.08)말레이시아(2022.01)싱가폴(2022.09)
		PROMISE-I 인공지능 기반 전립선 MR 영상 분석 보조	국내 (2020.12)
		VUNO Med-DeepBrain AD인공지능 기반 치매진단 보조	국내 (2020.12)
		VUNO Med-LungQuant 흉부CT 영상의 폐영역 분할 및 특징적 음영 패턴 정량화 분석	국내(2022.02)
		VUNO Med-Extremity X-ray 상지 X-ray영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.07.08)
		VUNO Med- Spine CT 척추 CT영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.09.27)
		VUNO Med-Knee MR 무릎 MR영상을 분석하여 골절 의심영역 분석	국내 (2022.09.27)
병리	디지털 스캐너, 현미경검사 기반 세포정량화 및 종양세포 등 검출	VUNO Med-PathQuant 인공지능 기반 디지털 스캔 세포 검체 슬라이드의 세포 정량화 및 바이오마커 분석 지원	국내 (2021.06)
생체신호	활력징후 및 심전도 등 시계열 생체신호 데이터 기반 진단보조 및 예측	VUNO Med-DeepCARS 5가지 생체 활력 징후 데이터를 활용해 24시간 내 발생할 심정지 예측	국내(2021.08)
	심전도 측정 및 분석	Hativ Pro 심전도를 측정, 기록 하고 심박수를 분석	국내(2022.07.29)
의료음성	음성인식기반 의료차트 자동작성	VUNO Med-DeepASR 실시간 음성 및 녹음파일을 인식하여 판독문 생성	국내 상용화 완료 (2018.08)

(*) 보고서 작성 기준일 현재 인허가 획득 제품을 기준으로 작성하였습니다. (가) VUNO Med-BoneAge① 제품개요골연령 검사는 성장기 아동의 수골(손/손목 뼈) X-ray를 기반으로 시행되는 검사로서, 질병관리본부에 따르면 성장 잠재력을 예측해 최종 성인 신장을 예상하는데 중요한 척도로 알려져 있습니다. 최근 자녀의 성장에 대한 관심이 높아짐에 따라 골연령의 검사 시행건수 또한 증가하고 있습니다. 이에 VUNO Med-BoneAge는 성장기 아동의 수골 X-ray 를 인공지능이 수골 엑스레이를 분석해 GP방식(Greulich-Pyle)에서 정의한 연령 구간(남자31개, 여자27개) 중 가장 유사한 골연령을 3순위까지 제시하고, 이를 기반으로 골연령 결과값(VUNO Score)을 제공해, 의료진의 진단을 돕는 제품입니다. ② 제품의 성능가장 유사한 정도에 따른 최대 3순위까지의 예상 골연령을 사용자에게 제안하며, 모델이 골연령 측정에서 중요하게 생각하는 부위를 나타내는 Activation Map을 제공함으로써 사용자의 골연령 판독에 가이드라인을 제시합니다. 또한, 단순히 골연령만 제공하는 것이 아닌 환자의 골연령, 현재 나이, 키 등 환자 정보를 바탕으로 예측 성장 키 등 환자에게 유용한 성장 정보를 담은 리포트를 제공해 의료진과 환자의 만족도를 높이고 있습니다.

VUNO Med-BoneAge가 제시하는 3가지 골연령 판독 값과 전문의들이 판독한 결과와의 일치도가 93.5%에 달했고, 판독시간은 최대 40% 감소했습니다. 이에 따라 의료진이 환자의 엑스레이 영상과 표준 자료를 일일이 비교해야 했던 과거의 골연령 평가 방법을 혁신해, 판독 효율을 대폭 향상시키고 의료진의 숙련도와 관계없이 일관성 있는 판독 결과를 제시할 수 있습니다.

vuno med-boneage 판독시간 및 일치도 그래프.jpg vuno med-boneage 판독시간 및 일치도 그래프

(자료) Computerized BoneAge Estimation Using Deep Learning-Based Program: Evaluation of the Accuracy and Efficiency, AJR: 209, December 2017

③ 관련 논문

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자
2016-11	RSNA 2017	A Comparative Study of Automatic Hand Bone Age Assessment Systems	Ji Hoon Kim, Hyun-Jun Kim, Kyu-Hwan Jung, Ilji Choi, Sangki Kim, Yeha Lee, Woo Hyun Shim, Jin Seong Lee, Hee Mang Yoon
2017-09	AJR	Computer-Assisted Program using Deep Learning Technique in Determination of Bone Age: Evaluation of the Accuracy and Efficiency	Jeong Rye Kim, Woo Hyun Shim, Hee Mang Yoon, Sang Hyup Hong, Jin Seong Lee, Young Ah Cho and Sangki Kim
2020-09	MICCAI 2020	Manifold Ordinal-Mixup for Ordered Classes in TW3-Based Bone Age Assessment	Byeonguk Bae, Jaewon Lee, Seo Taek Kong, Jinkyeong Sung, and Kyu-Hwan Jung
2021-06	European Radiology	Assessment of Rapidly Advancing Bone Age during Puberty on Elbow Radiographs using a Deep Neural Network Model	Kyung-Sik Ahn, Byeonguk Bae, Woo Young Jang, Jin Hyuck Lee, Saelin Oh, Baek Hyun Kim, Si Wook Lee, Hae Woon Jung, Jae Won Lee, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Chang Ho Kang, and Soon Hyuck Lee

(나) VUNO Med-Chest X-Ray

① 제품개요Chest X-ray는 가장 빈번하게 행해지는 방사선 검사 중 하나지만, 대한공중보건의사협의회(2016)에 따르면 판독 난이도가 매우 높아 보건소 등 국가의료기관에서의 판독품질에 대한 문제가 지속적으로 제기되고 있습니다. 이에 따라 Chest X-ray의 판독품질 향상을 위해 원격판독업체 및 대학병원 및 보건소, 군병원, 개발도상국 병원 등 다양한 병의원 및 업체들에서 판독품질 개선 제품을 필요로 하고 있습니다.

VUNO Med-Chest X-ray 는 5가지 대표적인 흉부 소견의 위치 및 심각도를 판독자에게 알려줌으로써 오진률 및 판독시간을 현저히 줄일 수 있습니다. ② 제품의 성능5가지의 주요 흉부 X-ray 소견인 결절(Nodule/Mass), 경화(Consolidation), 간질성음영(Interstitial Opacity), 흉수(Pleural Effusion), 기흉(Pneumothorax)을 정상, 비정상 여부와 소견명을 확신도(%)와 함께 제공합니다. 각 소견들의 조합으로 더욱 많은 질병들(e.g., 결핵, 폐렴 등)을 찾아낼 수 있는 강점이 있습니다. 또한 의료진 선호도에 따라 소견 표시여부를 세팅할 수 있고, AP 및 PA 흉부 X-ray 촬영 방식 모두 포괄함으로써 의료현장에 최적화된 기능을 제공합니다.Chest X-ray의 특성상, 병원간 장비 제조사 간 편차가 심해 인공지능 진단 S/W의 성능에 편차가 있을 수 있으나, 2개 병원에서 촬영된 다른 데이터로 당사 제품의 성능을 평가해보았을 때, 유의미한 차이가 없었음이 확인되었습니다. 이러한 Multi-center study 결과는 당사의 제품이 다양한 병원 환경에서도 안정적인 성능을 보여줄 수 있다는 것으로 본 S/W의 큰 장점 중 하나로 꼽을 수 있습니다.

vuno med-cxr 의료기관별 성능 비교.jpg VUNO Med-Chest X-ray의 의료기관별 성능 비교

(자료) Deep learning-based automatic chest PA screening system for various devices and hospitals, RSNA 2018

또한 한 연구결과에 따르면 숙련도가 다른 평가자들로 구성된 세 그룹(영상의학 수련의, 비흉부 영상의학 전문의, 흉부 영상의학 전문의) 모두 뷰노메드 체스트 엑스레이™을 활용해 흉부 X-ray를 판독했을 때, 단독으로 판독했을 때보다 병변 및 영상 단위의 모든 지표에서의 진단 정확도가 유의미하게 개선되었고, 판독 시간은 평균 약 50% 감소하는 결과를 확인할 수 있습니다.

vuno med-chest x-ray 성능비교.jpg vuno med-chest x-ray 성능비교

(자료) Jinkyeong Sung, MD et al., Added Value of Deep Learning based Detection System for Multiple Major Findings on Chest Radiographs: A Randomized Crossover Study, Radiology. 2021 Mar 23;202818.

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자
2018-07	SIIM	False Positive Reduction by Actively Mining Negative Samples for Pulmonary Nodule Detection in Chest Radiographs	Sejin Park, Woochan Hwang, Kyu Hwan Jung, Joon Beom Seo, Namkug Kim
2018-11	NeurIPS 2018	Integrating Reinforcement Learning to Self Training for Pulmonary Nodule Segmentation in Chest X-rays	Sejin Park, Woochan Hwang, Kyu-Hwan Jung
2018-11	RSNA 2018	Deep Learning-Based Automatic Chest PA Screening System for Various Devices and Hospitals	Woong Bae, Sejin Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo, Namkug Kim
2018-11	RSNA 2018	Deep Learning-Based Computer-Aided Detection System for Multiclass Multiple Lesions on Chest Radiographs: Observers’ Performance Study	Jooae Choe, Sang Min Lee, Kyunghee Lee, Kyu-Hwan Jung, Jaeyoun Yi, Sang Min Lee, Joon Beom Seo
2019-11	European Radiology	Deep Learning-based Detection System for Multiclass Lesions on Chest Radiographs: Comparison with Observer Readings	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyung Hee Lee, Kyu-Hwan Jung, Woong Bae, Jooae Choe & Joon Beom Seo
2019-12	RSNA 2019	Evaluation of the Performance of Deep Learning Models Trained on a Combination of Major Abnormal Patterns on Chest Radiographs for Major Chest Diseases at International Multi-Centers	Woong Bae, Beomhee Park, Minki Jung, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Sang Min Lee, Joon Beom Seo
2019-12	Scientific Reports	Short-term Reproducibility of Pulmonary Nodule and Mass Detection in Chest Radiographs: Comparison among Radiologists and Four Different Computer-Aided Detections with Convolutional Neural Net	Young-Gon Kim, Yongwon Cho, Chen-Jiang Wu, Sejin Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo, Hyun Joo Lee, Hye Jeon Hwang, Sang Min Lee, Namkug Kim
2020-11	RSNA 2020	A Deep Learning Framework for Interpretable Diagnoses of Pulmonary Diseases through Odds-Ratio Analysis in Radiographic Findings	Jaemin Son, Beomhee Park, Jin-Kyeong Sung, Seo Taek Kong, Jeonghyuk Park, and Kyu-Hwan Jung
2020-11	RSNA 2020	Localizing Nodules in Chest Radiographs: Deep Learning-based Image Processing for Multi-Center, Multi-Device Validation	Seo Taek Kong, Beomhee Park, Woong Bae, Minki Jung, and Kyu-Hwan Jung
2021-03	Radiology	Added Value of Deep Learning-based Detection System for Multiple Major Findings on Chest Radiographs: A Randomized Crossover Study	Jinkyeong Sung, Sohee Park, Sang Min Lee, Woong Bae, Beomhee Park, Eunkyung Jung, Joon Beom Seo, Kyu-Hwan Jung
2021-11	RSNA 2021	Automatic Windowing Parameter Estimation For Chest Radiographs: A Deep Learning Approach	Younjoon Chung, Hyun Joon An, Ryoungwoo Jang, Minki Chung, Jinkyeong Sung, Eun Kyoung Hong, Kyu-Hwan Jung
2022-03	JDI 2022	Utilizing Synthetic Nodules for Improving Nodule Detection in Chest Radiographs	Minki Chung, Seo Taek Kong, Beomhee Park, Younjoon Chung, Joon Beom Seo, and Kyu-Hwan Jung

(다) VUNO Med-LungCT AI ① 제품개요통계청에 따르면 폐암은 지난 10년간 국내에서 가장 높은 사망률을 기록한 암종입니다. 우리나라는 지난 2019년부터 국가 폐암검진 시범사업을 시행해 폐암의 조기발견율을 높이고 있으며, 이에 따라 국내 흉부CT 촬영 건수 역시 꾸준히 늘고 있습니다.그러나 이와 동시에 검사량의 증가와 까다로운 판독기준으로 영상의학과 전문의 업무량 증가에 대한 우려의 목소리도 높아지고 있는 상황입니다.흉부 CT 검사는 촬영 당 수 백장에 이르는 단층사진으로부터 결절을 찾아내야하므로 장시간이 소요되며, 판독자에게 높은 피로감을 준다는 문제가 있습니다. 또한 장기의 특성 상 혈관 등 결절과 유사해 보이는 이미지와 병변을 구별하여야 하므로 병변의 확인이 어렵습니다.VUNO Med-LungCT AI는 이러한 폐결절들을 효과적으로 탐지, 정량화 하고, 악성도 예측에 필요한 특징들을 감지하여 폐결절의 효율적인 관리를 보조합니다. ② 제품의 성능초해상도(Super Resolution) 알고리즘을 적용해 극대화된 성능으로 폐결절을 탐지하며, 위치, 크기, 부피 등 폐결절의 정량화 정보 뿐아니라 레포트를 위한 폐결절의 상세 추가 정보를 제공합니다. 결절 탐지 성능 평가의 벤치마크로 사용되는 세계 최대 공개 데이터셋(LUNA16)으로 진행한 성능 평가에서 당사 제품은 한 환자의 CT 스캔 당 하나의 위양성을 나타내는 기준점에서 92.9%의 민감도를 보여 우수한 탐지 성능을 보였습니다.

뷰노의 초해상도 알고리듬으로 변환한 ct영상 이미지.jpg 뷰노의 초해상도 알고리듬으로 변환한 ct영상 이미지

※좌: 1mm 두께 영상 원본, 우: 3mm 두께 영상을 1mm로 변환한 영상

(자료) Sang Min Lee, et al., Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomic Features in Lung Cancer, Korean J Radiol. 2019 Oct;20(10):1431-1440

국내 주요 대형병원 세 곳에서 진행된 다기관 임상시험에서 낮은 위양성율 대비 높은 검출율을 확인했는데, 촬영 장비, 슬라이스 두께, 조영제 사용여부, 선량 등 병원별로 차이가 날 수 있는 여러 변수에도 영향을 받지 않고 우수한 성능을 입증했습니다.또한 국내 건강검진센터에서 정상으로 판독된 환자 9952명의 CT영상을 재판독한 결과, 269명의 폐 결절 환자를 발견했고 이 중 10명의 환자는 면밀한 추적 관찰이 필요한 것으로 확인되었습니다. 이를 통해 바쁜 임상현장에서 의료진이 놓칠 수 있는 폐 결절을 정확하게 탐지해 보다 효과적인 폐 결절 스크리닝 도구로서의 효용성에 대한 가능성을 보여줍니다.

뷰노메드 흉부ct ai가 9,952명의 환자 흉부ct 영상을 판독한 결과.jpg 뷰노메드 흉부ct ai가 9,952명의 환자 흉부ct 영상을 판독한 결과

(자료) A Deep Learning Based CAD that Can Reduce False Negative Reports: A Preliminary Study in Health Screening Center, RSNA 2019

뿐만 아니라 VUNO Med-LungCT AI는 결절별 세부 정보와 환자별 전체 소견을 보고서로 제공합니다. 해당 보고서는 이미지나 텍스트 형태로 EMR/PACS 시스템에 입력될 수 있습니다.

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문명	저자
2018-11	RSNA 2018	CNN-based Image Super Resolution for CT Slice Thickness Reduction using Paired CT Scans for Improving Robustness of Computer-aided Nodule Detection System	Kyu-Hwan Jung, Woong Bae, Seungho Lee, Gwangbeen Park, Hyunho Park, Sang Min Lee
2019-08	KJR	Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomic Features in Lung Cancer	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyung-Hyun Do, June-Goo Lee, Woong Bae, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, Joon Beom Seo
2019-12	RSNA 2019	Deep Learning Algorithm for Reducing CT Slice Thickness: Effect on Reproducibility of Radiomics in Lung Cancer	Sohee Park, Sang Min Lee, Kyu-Hwan Jung, Hyunho Park, Woong Bae, Joon Beom Seo
2019-12	RSNA 2019	A Deep Learning-based CAD that Can Reduce False Negative Reports: A Preliminary Study in Health Screening Center	Hyunho Park, Soo-Youn Ham, Hwa-Young Kim, Hyon Joo Kwag, Seungho Lee, Gwangbeen Park, Sangkeun Kim, Minsuk Park, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung
2020-11	RSNA 2020	Multicenter Validation to Evaluate the Diagnostic Performance of Deep Learning-based Lung Nodule Detection System in Chest CT	Hyunho Park and Kyu-Hwan Jung
2020-11	RSNA 2020	Auto-measurement of Solid Portion at CT in Lung Cancer with GGO: Comparisons with Readers and Invasive Size on Pathology	Yura Ahn, Sang Min Lee, Wooil Kim, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, and Joon Beom Seo
2021-02	Radiology	Use of a Commercially Available Deep Learning Algorithm to Measure the Solid Portions of Lung Cancer Manifesting as Subsolid Lesions at CT: Comparisons with Radiologists and Invasive Component Size at Pathologic Examination	Yura Ahn, Sang Min Lee , Han Na Noh, Wooil Kim, Jooae Choe, Kyung-Hyun Do, Joon Beom Seo
2021-02	Radiology	Computer-aided Detection of Subsolid Nodules at Chest CT : Improved Performance with Deep Learning-based CT Section Thickness Reduction	Sohee Park, Sang Min Lee, Wooil Kim, Hyunho Park, Kyu-Hwan Jung, Kyung-Hyun Do, Joon Beom Seo, Eunkyung Jung, Joon Beom Seo,Kyu-Hwan Jung
2021-07	European Radiology	Application of computer-aided diagnosis for Lung-RADS categorization in CT screening for lung cancer: effect on inter-reader agreement	Sohee Park, Hyunho Park, Sang Min Lee, Yura Ahn, Wooil Kim, Kyuhwan Jung and Joon Beom Seo
2021-08	European Radiology	Deep learning-based differentiation of invasive adenocarcinomas from preinvasive or minimally invasive lesions among pulmonary subsolid nodules	Sohee Park, Gwangbeen Park, Sang Min Lee, Wooil Kim, Hyunho Park, Kyuhwan Jung, Joon Beom Seo
2021-11	RSNA 2021	AI-aided Diagnosis On The Performance Of Radiologists To Diagnose Lung Nodule Malignancy: A Sequential Reader Study	Eun Kyoung Hong, Hyun Ho Park, Min Suk Choi, Jin-Kyeong Sung, and Kyu-Hwan Jung
2021-11	RSNA 2021	Highly Robust Deep Learning Model For Lung-RADS Category 4X Classification	Joonhyung Lee, Hyunjoon An, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hyungjin Kim, Kyu-Hwan Jung
2021-11	RSNA 2021	Overlooked Area Of Abdomen CT: Utilization Of AI Lung Nodule Detection And Characterization System For Basal Lung Metastasis In Colon Cancer Patients	Eun Kyoung Hong, Sae-Jin Park, Seung Ho Lee, Jin-Kyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Ijin Joo, Jeong Min Lee

(라) VUNO Med-DeepBrain & VUNO Med-DeepBrainAD① 제품개요Alzheimer's Disease Internatioanl (ADI)에 따르면 전 세계적인 고령화 현상으로 인해 치매환자 수가 급격히 증가하고 있으며, 2018년 현재 전 세계 치매 환자는 약 5,000만명으로 2030년에는 약 7,500만 명, 2050년에는약 13,150만 명에 이를 것으로 예상 됩니다.

건강보험심사평가원(2020)에 따르면 우리나라 치매환자 증가율은 연평균 16%에 달할 정도로 가파르며, 치매 유병률 역시 높아 65세 이상 노인의 10명 중 1명이 앓고 있습니다. 치매는 초기에 발견 시 증상을 완화하고 경과를 둔화시킬 수 있기 때문에 조기 발견이 중요합니다. 더욱이 중앙치매센터(2019)에 따르면 국가 치매 관리비용도 2019년 연간 16.5조 원에서 2040년 약 63.1조 원까지 증가할 것으로 추정되는 만큼, 치매 조기 검진에 대한 필요성은 강조되고 있습니다.VUNO Med-DeepBrain은 뇌MR 영상을 통하여 단시간 내 치매 등 퇴행성 뇌질환과 연관된 주요 뇌 영역들을 분석하고, 정량적 분석 결과를 분석 리포트 형태로 제공함으로써 의료진의 치매 진단을 도울 수 있는 제품입니다. 후속 제품으로 출시된 VUNO Med-DeepBrain AD는 알츠하이머질환에서 특이적으로 나타나는 뇌의 구조적 변화 및 질감을 분석하는 인공지능 기반의 알고리즘으로 뇌MRI를 분석해 알츠하이머병의 위험도를 점수로 제공하는 제품입니다. ② 제품의 성능VUNO Med-DeepBrain은 뇌 MRI를 기반으로 뇌 영역을 100여개 이상으로 분할(parcellation)하고 주요 뇌 영역의 위축정도 정보를 제공합니다. 의료진에게 뇌의 영역별 위축정도의 정상군 대비 비교수치와 이를 기반으로 계산한 뇌나이, 그리고 뇌건강순위를 알려주기 때문에 치매 등 퇴행성 뇌질환 진단에 활용될 수 있습니다.

국내외 관련 시장 최다 점유 제품인 기존 상용화 제품 대비 10배 이상 빠르면서 더욱 정확한 분석 결과를 제공하고, 의료기관 및 MRI 촬영기기 별로 차이를 보이는 촬영 영상에 대해서도 분석 전 전처리 작업을 통해 안정적인 성능을 보입니다.

딥브레인_뇌 정량화 분석 시간 비교.jpg VUNO Med-DeepBrain 뇌 정량화 분석 시간 비교

(자료) 자체 성능 평가 및 타사 제품의 기업 홈페이지

[VUNO Med-DeepBrainAD 제품개요 및 성능]

알츠하이머 질환은 진단을 위해 뇌의 기능적인 변화를 확인하는 PET(양전자 방출 단층촬영) 검사가 시행되지만, 해당 검사는 비용이 높고, 시행하는 병원이 많지 않아 환자의 접근성이 낮아 한계가 지적돼 왔습니다. VUNO Med-DeepBrain AD는 이에 반해 상대적으로 비용이 낮고 접근성이 높은 뇌 MRI를 기반으로 일관성 있는 알츠하이머병 가능성을 제시하기 때문에, 알츠하이머병의 조기 진단을 위한 비용 효과적인 임상도구로 활용될 수 있습니다. 해당 제품은 국내 임상시험에서 AUC 0.88 이상의 우수한 알츠하이머병 진단 정확도를 입증한 바 있습니다. ③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2020-11	RSNA 2020	An Artificial Intelligence Framework for Analysis of Cognitive Impairment without Prior Knowledge	Hyunwoo Oh, Jin-Kyeong Sung, Eunpyeong Hong, Sejin Park, Dongsoo Lee, Kyu-Hwan Jung
2020-11	AJNR	Development and Validation of a Deep Learning Based Automatic Brain Segmentation and Classification Algorithm for Alzheimer Disease Using 3D T1-Weighted Volumetric Images	C.H. Suh, W.H. Shim, S.J. Kim, J.H. Roh, J.-H. Lee, M.-J. Kim, S. Park, W. Jung, J. Sung, G.-H. Jahng
2020-12	Scientific Reports	Identification of Alzheimer's Disease using a Convolutional Neural Network Model Based on T1-weighted Magnetic Resonance Imaging	Jong Bin Bae, Subin Lee, Wonmo Jung, Sejin Park, Weonjin Kim, Hyunwoo Oh, Ji Won Han, Grace Eun Kim, Jun Sung Kim, Jae Hyoung Kim and Ki Woong Kim
2021-11	RSNA 2021	ntroduction Of MRI-based AI Model In Prediction Of MCI Conversion To Dementia: Could It Be A Key To Early Diagnosis Of Alzheimer’s Disease?	Eun Kyoung Hong, Dong Soo Lee, Hyun Woo Oh, Jin-Kyeong Sung, KyuHwan Jung
2021-12	RSNA 2021	Development And Validation Of An Automatic Classification Algorithm For The Diagnosis Of Alzheimer's Disease Using A High-performance Interpretable Deep Learning Network	Su Jin Lim, Chong Hyun Suh, Hyun Woo Oh, Eunpyeong Hong, Sejin Park, Jinkyeong Sung, Woo Hyun Shim, Sang Joon Kim
2022-07	ECR 2022	Introduction of MRI-based AI model in prediction of MCI conversion to dementia: could it be a key to early diagnosis of Alzheimer's disease?	Dongsoo Lee, , Hyun Woo Oh, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Wooseok Jung
2022-07	ECR 2022	Comparative performance of AI algorithm using MRI for the diagnosis of Alzheimer’s disease: can MRI replace PET?	Dongsoo Lee, , Hyun Woo Oh, Jinkyeong Sung, Kyu-Hwan Jung, Wooseok Jung
2022-09	PLOS ONE	Diagnostic performance of deep learning-based automatic white matter hyperintensity segmentation for classification of the Fazekas scale and differentiation of subcortical vascular dementia	Leehi Joo, Woo Hyun Shim, Chong Hyun Suh, Su Jin Lim, Hwon Heo, Woo Seok Kim, Eunpyeong Hong, Dongsoo Lee, Jinkyeong Sung, Jae-Sung Lim, Jae-Hong Lee, Sang Joon Kim
2022-09	MICCAI 2022 Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging	Volume is All You Need: Improving Multi-task Multiple Instance Learning for WMH Segmentation and Severity Estimation	Wooseok Jung, Chong Hyun Suh, Woo Hyun Shim, Jinyoung Kim, Dongsoo Lee, Changhyun Park, Seo Taek Kong, Kyu-Hwan Jung, Hwon Heo, Sang Joon Kim
2022-09	MICCAI 2022 Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging	Augmenting Magnetic Resonance Imaging with Tabular Features for Enhanced and Interpretable Medial Temporal Lobe Atrophy Prediction	Dongsoo Lee, Chong Hyun Suh, Jinyoung Kim, Wooseok Jung, Changhyun Park, Kyu-Hwan Jung, Seo Taek Kong, Woo Hyun Shim, Hwon Heo, Sang Joon Kim
2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-Based Automatic Segmentation of IntraCranial Volume: Comparison with NeuroQuant and FreeSurfer	Pae Sun Suh, Chong Hyun Suh, Wooseok Jung, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim
2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Segmentation and Classification of Cerebral White Matter Hyperintensities	So Yeong Jeong, Chong Hyun Suh, Wooseok Jung, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Pae Sun Suh, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim
2022-09	KCR 2022	Development and Validation of a Deep Learning-Based Automatic Classification Algorithm for the Medial Temporal Lobe Atrophy Scale Using a Multi-Modality Cascade Transformer	So Jeong Lee, Chong Hyun Suh, Dongsoo Lee, Jinyoung Kim, Eun Kyoung Hong, Jinkyeong Sung, Hwon Heo, Woo Hyun Shim, Pae Sun Suh, Ho Sung Kim, Sang Joon Kim

(마) VUNO Med-Fundus AI ① 제품개요최근 고령화 심화와 만성질환자의 증가로 국내 3대 실명 원인 질환자는 2015년 127만 명에서 2019년 170만 명으로 약 34% 늘어 급격한 증가 추세를 보여 안저 검사의 필요성이 강조되고 있습니다. 특히 고혈압, 당뇨병, 고지혈증 등 주요 만성질환에서 높은 안 질환 발병 위험이 확인됨에 따라, 안과뿐 아니라 가정의학과, 내과 등에서도 안저 검사를 시행하고 있으며, 최근 효율성과 정확도를 높인 인공지능 기반 안저 검사가 주목을 받고 있습니다.안저 검사는 시력에 중요한 역할을 하는 망막, 시신경유두, 황반 등으로 구성된 안저 상태를 확인하는 검사로 황반변성, 당뇨망막병증, 녹내장 등 3대 실명 원인 질환 조기 발견에 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다.VUNO Med-Fundus AI는 안구의 상이 맺히는 망막을 Funduscopy 로 촬영한 영상으로부터 병변을 수초 내 탐지하고 분류 및 Localization 하여 진단 가능한 정보를 제공하여 안과 질환 진단에 도움을 주고 있습니다. ② 제품의 성능경쟁제품들은 한두가지의 질환을 진단 보조하는데 비하여 본 제품은 총 12가지의 소견을 탐지하여 결과를 contour 라인으로 시각적으로 보여주는 기능을 가지고 있습니다. 국내 최대 규모 데이터 (10만 case 이상)에 대하여 50인 이상의 안과전문의가 Labeling 및 검증하여 학습을 진행한 바 있습니다.안과분야 최고 권위 학회지인 Ophthalmology에 게재된 연구 논문에 따르면, 해당 제품의 12가지 소견에 대한 정상·비정상 분류 성능(AUROC)은 96.2-99.9%로 높은 수치를 기록했고, 외부 데이터셋에서도 94.7-98.0%로 안정적인 성능을 보여 유의미한 정확도를 입증한 바 있습니다.

vuno med-fundus ai의 12가지 소견 정상 및 비정상 분류 성능.jpg vuno med-fundus ai의 12가지 소견 정상 및 비정상 분류 성능

(자료) Development and Validation of Deep Learning Models for Screening Multiple Abnormal Findings in Retinal Fundus Images. Ophthalmology, Volume 127, Issue 1, January 2020.

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2018-06	JDI	Laterality Classification of Fundus Images using Interpretable Deep Neural Networks	Yeonwoo Jang, Jaemin Son, Kyu Hyung Park, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung
2018-07	JKMS	A Novel Fundus Image Reading Tool for Efficient Generation of a Multi-dimensional Categorical Image Database for Machine Learning Algorithm Training	Sang Jun Park, Jaemin Son, Sangkeun Kim, Kyu-Hwan Jung
2018-09	MICCAI 2018	Classification of Findings with Localized Lesions in Fundoscopic Images using a Regionally Guided CNN	Jaemin Son, Woong Bae, Sangkeun Kim, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung
2018-10	JDI	Towards Accurate Segmentation of Retinal Vessels and the Optic Disc in Fundoscopic Images with Generative Adversarial Networks	Jaemin Son, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jun
2018-10	MICCAI 2018	An Efficient and Comprehensive Labeling Tool for Large-Scale Annotation of Fundus Images	Jaemin Son, Sangkeun Kim, Sang Jun Park, Kyu-Hwan Jung
2019-05	Ophthalmology	Development and Validation of Deep Learning Models for Screening Multiple Abnormal Findings in Retinal Fundus Images	Jaemin Son, Joo Young Shin, Hoon Dong Kim, Kyu-Hwan Jung, Kyu Hyung Park, Sang Jun Park
2020-05	TVST	Predicting High Coronary Artery Calcium Score from Retinal Fundus Images with Deep Learning Algorithms	Jaemin Son, Joo Young Shin, Eun Ju Chun, Kyu-Hwan Jung, Kyu Hyung Park, and Sang Jun Park
2021-01	MDPI	Leveraging the Generalization Ability of Deep Convolutional Neural Networks for Improving Classifiers for Color Fundus Photographs	Jaemin Son, Jaeyoung Kim, Seo Taek Kong, Kyu-Hwan Jung
2022-10	MICCAI 2022	Bag of Tricks for Developing Diabetic Retinopathy Analysis Framework to Overcome Data Scarcity	Gitaek Kwon, Eunjin Kim, Sunho Kim, Seongwon Bak, Minsung Kim, Jaeyoung Kim

(바) VUNO Med-PathGC AI① 제품개요국가암정보센터(2020)에 따르면 위암은 조기에 발견할수록 생존율이 높은 것으로 알려져 있는데, 국립암센터(2020)의 발표에 따르면 국가 암 조기 검진 사업 시행, 내시경 검사 시행 건수의 증가 등으로 2013년부터 2017년의 5년 상대 생존율은 76.5%로 1993년도와 1995년 대비 32.6% 증가한 바 있습니다. 그러나 보건복지부(2017)에 따르면 위암의 내시경 검사 및 조직 검사는 중요성이 강조되고 있으나, 조직검사가 수행되는 실제 병리 임상 현장에서는 정원대비 60.7% 수준의 병리 전문의만이 충원되고 있어 의료 인력이 부족한 실정으로 자동화된 조직 검사 진단 보조를 활용하여 병리 의사의 업무량을 경감하고, 오진을 줄이고자 하는 수요가 존재합니다.VUNO Med-PathGC AI는 위암 조직검사(조직 병리) 국내 위탁 검사로 가장 시장점유율이 높은 녹십자그룹과 공동연구를 통하여 개발된 인공지능 위암 병리 진단 보조 소프트웨어 입니다. ② 제품의 성능VUNO Med-PathGC AI는 위암조직검사 사진으로부터 조직을 정상(위염)/선종/선암 3가지 중 하나로 분류합니다. 이와 함께 진단 결과를 시각화하여 설명 가능하고 신뢰성 있는 결과 제공, 슬라이드 단위 정량적 진단 결과를 제공합니다. 모델 개발에 사용된 학습 데이터는 약 2500여장의 위장 검체 Whole Slide Image (WSI)로 전향적 연구로서 7440 WSI의 데이터를 수집하여 검증 되었습니다.세계적인 암 연구 학술지인CCR에 게재된 연구에 따르면 VUNO Med-PathGC AI의 위암 및 위선종 탐지에서 민감도는 100%고, 특이도 97%를 보여 높은 정확도를 입증했습니다. 더 나아가 6명의 숙련된 병리전문의들을 대상으로 비교연구를 진행한 결과, VUNO Med-PathGC AI를 활용한 그룹에서는 타 그룹보다 정확도에서는 유의미한 차이가 없는 반면 진단 시간은 최대 58% 감소했습니다. 이러한 연구 결과에 따라 본 솔루션이 실제 의료 현장에서 활용될 경우 높은 민감도로 악성 위 조직을 포착하는 한편, 의료 현장의 효율성도 향상시킬 수 있을 것으로 기대를 받고 있습니다.

vuno med-pathgc ai 분석 시간 비교.jpg VUNO Med-PathGC AI 분석 시간 비교

(자료) A prospective validation and observer performance study of a deep learning algorithm for pathologic diagnosis of gastric tumors in endoscopic biopsies, Author Manuscript Published Online First on November 10, 2020

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2020-05	ASCO 2020	Deep learning-based unsupervised morphological subtyping in histopathology images of gastric cancer.	Kyu-Hwan Jung, Jeonghyuk Park, Kyungdoc Kim, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Myeong-Cherl Kook, Dong-Il Kim
2021-02	CCR	A Prospective Validation and Observer Performance Study of a Deep Learning Algorithm for Pathologic Diagnosis of Gastric Tumors in Endoscopic Biopsies	Jeonghyuk Park, Bo Gun Jang, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Baek-hui Kim, Myeung Ju Kim, Hyungsuk Ko, Jae Moon Gwak, Eun Ji Lee, Yul Ri Chung, Kyungdoc Kim, Jae Kyung Myung, Jeong Hwan Park, Dong Youl Choi, Chang Won Jung, Bong-Hee Park, Kyu-Hwan Jung and Dong-Il Kim
2021-02	Scientific Reports	Aggregation of cohorts for histopathological diagnosis with deep morphological analysis	Jeonghyuk Park, Yul Ri Chung, Seo Taek Kong, Yeong Won Kim, Hyunho Park, Kyungdoc Kim, Dong-Il Kim and Kyu-Hwan Jung

(사) VUNO Med-DeepCARS ① 제품개요

대한마취과학회지(2002)에 따르면 병원 내 심정지는 75%의 높은 사망률을 보이며, 특히 심정지가 발생 이후 생존율이 20% 미만으로 낮은 것으로 보고되고 있습니다. 미국의 경우 연간 290,000명의 입원환자가 심정지를 경험하는 것으로 알려져 있으며, 국내의 경우 입원 1,000건당 평균 약 2.46건의 병원 내 심정지가 발생하며 특히 상급종합병원의 경우 입원 1,000건당 5.17건의 병원 내 심정지가 발생하는 것으로 보고되고 있습니다.

전자의무기록시스템이 보편화됨에 따라 일반 병동 내 EMR 데이터 축적 및 이를 통하여 딥러닝 기반 제품을 개발 및 판매하는데 충분한 환경이 갖추어지고 있습니다. 실제로, 점점 더 많은 생체신호 데이터들을 분석 가능한 형태로 축적해 나가는 국내의 병원들이 증가하고 있습니다. 본 제품은 인공지능이 전자의무기록(EMR) 등에서 자동수집한 혈압, 맥박, 호흡, 체온의 4가지 활력징후를 분석하고 일반병동 입원환자의 24시간 내에 심정지 발생 위험도를 점수로 제공하여, 임상현장에 도입될 경우 보다 효율적으로 입원환자를 모니터링하고 심정지 발생 전 예방 조치를 가능하게 합니다.

② 제품의 성능 국내 인허가를 위한 확증 임상시험 결과에 의하면 VUNO Med-DeepCARS가 심정지를 예측하는 정확도(AUC)는 0.8934로 높은 수준을 보였고, 최초 심정지 예측 시간으로부터 실제 발생까지의 평균 시간은 15.78 시간을 기록했습니다. 이를 통해 해당 솔루션이 의료진이 충분한 예방 조치를 취할 수 있는 시간을 제공할 수 있음을 확인했습니다.

또 다른 연구 논문에 따르면, 일반 병동에서 VUNO Med-DeepCARS는 24시간내 심정지 발생에 대한 예측 정확도가 AUC 0.905로 기존 방법 대비 월등히 뛰어난 성능을 보입니다. 본 알고리즘을 통해 심정지 예방과 동시에 오경보율이 줄임으로써 신속대응팀 등 원내 의료자원의 효율적인 운영 및 보다 효과적인 환자 안전관리가 가능할 것으로 기대하고 있습니다.

뷰노 딥카스 정확도.jpg 뷰노 딥카스 정확도

(자료) A multicentre validation study of the deep earning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards

또한 상급종합병원과 종합병원을 포함하여 총 5곳의 의료기관에서 실시한 임상시험 결과에서도 본 제품이 기존 방법 대비 우수하고 안정적인 성능을 보여주고, 뿐만 아니라 조기에 심정지를 예측하는 결과를 보여주고 있습니다.

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2018-06	JAHA	An Algorithm Based on Deep Learning for Predicting In-Hospital Cardiac Arrest	Joon-myoung Kwon, Youngnam Lee, Yeha Lee, Seungwoo Lee, Jinsik Park
2018-08	ACC	Deep Learning in the Medical Domain: Predicting Cardiac Arrest Using Deep Learning	Youngnam Lee, Joon-myoung Kwon, Yeha Lee, Hyunho Park, Hugh Cho, Jinsik Park
2018-10	PLOS ONE	Validation of Deep Learning-based Triage and Acuity Score using a Large National Dataset	Joon-myoung, Kwon Youngnam, Lee Yeha, Lee Seungwoo, Lee Hyunho, Park Jinsik Park
2019-09	CinC 2019	Improving the Performance of a Neural Network for Early Prediction of Sepsis	ByeongTak Lee, KyungJae Cho, Oyeon Kwon, Yeha Lee
2019-12	KATRD	A Validation of deep learning based early warning score to predict in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards	Yeon-Joo Lee, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Hyunho Park, Yeha Lee, Joon-myoung Kwon, Jinsik Park, Jung Soo Kim, Man-Jong Lee, Ah Jin Kim, Ryoung-Eun Ko, Kyeongman Jeon, You Hwan Jo
2020-03	SJTREM	Artificial intelligence algorithm to predict the need for critical care in prehospital emergency medical services	Da-Young Kang, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Joon-myoung Kwon, Ki-Hyun Jeon, Hyunho Park, Yeha Lee, Jinsik Park, Byung-Hee Oh
2020-04	Critical Care Medicine	Detecting Patient Deterioration Using Artificial Intelligence in a Rapid Response System	Cho Kyung-Jae, Kwon Oyeon, Kwon Joon-myoung, Lee Yeha, Park Hyunho, Jeon Ki-Hyun, Kim Kyung-Hee, Park Jinsik, Oh Byung-Hee
2020-11	Critical Care Medicine	Graph Convolutional Networks-based Noisy Data Imputation in Electronic Health Record	Lee, Byeong Tak, Kwon, O-Yeon,l Park Hyunho, Cho Kyung-Jae, Kwon, Joon-Myoung, Lee Yeha
2021-01	Biomedical Journal	Development and validation of a deep-learning-based pediatric early warning system: A single-center study	Seong Jong Park, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Hyunho Park, Yeha Lee, Woo Hyun Shim, Chae Ri Park, Won Kyoung Jhang
2021-04	Resuscitation	A multicentre validation study of the deep learning-based early warning score for predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to general wards	Yeon Joo Lee, Kyung-Jae Cho, Oyeon Kwon, Ryoung-Eun Ko, Kyeongman Jeon, You Hwan Jo
2022-04	JKMS	Quick Sequential Organ Failure Assessment Score and the Modified Early Warning Score for Predicting Clinical Deterioration in General Ward Patients Regardless of Suspected Infection	Ryoung-Eun Ko, Oyeon Kwon, Kyung-Jae Cho, Yeon Joo Lee, Joon-myoung Kwon, Jinsik Park, Jung Soo Kim, Ah Jin Kim, You Hwan Jo, Yeha Lee, and Kyeongman Jeon

(아) VUNO Med-DeepASR① 제품개요2가지 방식으로 진행되는 기존 영상판독문 작성의 한 가지 방식은 의료진이 판독내용을 녹음하여 음성파일로 저장한 뒤 이를 전사자(Medical Transcriber)가 일일이 청취하며 음성파일의 내용을 타이핑하는 방식입니다. 나머지 방식은 의료진이 직접 타이핑하여 작성하는 방식을 일컫습니다.

전자 방식의 경우 전사자가 초안을 작성한 뒤 다시 의료진의 검증을 받아야 하므로 판독을 완료하는데 긴 시간이 소요되고 특히 재녹음(판독내용 수정)이 필요한 경우 작성과정이 더욱 복잡해지는 문제가 제기됐습니다. 또한 후자 방식의 경우 일반용어에 비해 길고 어려운 의학용어를 한/영문으로 의료진이 직접 타이핑해야 하므로 그에 따른 피로도가 누적되는 결과를 초래했습니다. 각 방식의 비효율성은 판독문을 완료하는데 장시간을 소요하게 하는 직접적인 원인이 되었습니다.

VUNO Med-DeepASR은 인공지능 음성인식 엔진을 이용하여 의료진의 음성(말)을 실시간으로 인식하고 판독문의 형태로 변환해 주어 신속한 판독문 작성이 가능하도록 함으로써 이러한 기존 방식의 문제점을 해결할 수 있습니다.VUNO Med-DeepASR은 사용자에게 의료진용과 전사자용 두가지 버전으로 제공되며, 의료진용 버전은 의료진의 발화(말)를 실시간으로 판독문으로 변환하고, 전사자용 버전은 녹음된 의료진의 음성파일을 판독문으로 변환합니다 ② 제품의 성능VUNO Med-DeepASR은 자사의 자체 딥러닝 엔진 뷰노넷(VUNO Net)을 기반으로 수천 시간에 달하는 국내 의료 데이터 수십만 건을 학습해 개발된 의료 음성인식 솔루션으로써, 99%에 달하는 학습 데이터가 의료 데이터로 집중 구성되어 있어 실제 의료현장에 최적화된 것이 특징입니다. 또한 해당 솔루션은 내부 성능 검증 결과 98% 이상의 음성 인식 정확도와 기존 속도보다 1.5배 빠른 의료 문서 작성 시간을 기록한 바 있습니다. 또한 뷰노의 음성인식 성능은 인터스피치(INTERSPEECH)와 국제 음성 신호처리학회(ICASSP) 등 음성인식 분야 최고 권위 학회에서 발표된 논문을 통해, 국영문이 혼재돼 있는 국내 의료 의무기록 데이터로 검증한 높은 정확도를 입증한 바 있습니다.뿐만 아니라, 의료진의 영상판독 결과를 포함한 환자 기본 정보, 생체신호 등 다양한 항목을 음성인식으로 입력 가능하며, 영상전송시스템(PACS), 전자의무기록(EMR) 등 다양한 전자의료시스템에 탑재 가능해 각 의료기관의 환경에 따라 설정할 수 있어 사용 편의성이 높은 것이 특징입니다.

[두 가지 데이터 셋(TIMIT와 WSJ) 기반 인식 성능]

두 가지 데이터 셋(timit와 wsj) 기반 인식 성능.jpg 두 가지 데이터 셋(TIMIT와 WSJ) 기반 인식 성능

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2019-02	ICASSP 2019	Speech Augmentation using WaveNet in Speech Recognition	Jisung Wang, Sangki Kim, Yeha Lee
2020-10	INTERSPEECH 2020	Exploring Lexicon-Free Modeling Units for End-to-End Korean and Korean-English Code-Switching Speech Recognition	Jisung Wang, Jihwan Kim, Sangki Kim, Yeha Lee
2020-10	INTERSPEECH 2020	Evolved Speech Transformer: Applying Neural Architecture Search to End-to-End Automatic Speech Transformer	Jihwan Kim, Jisung Wang, Sangki Kim, Yeha Lee

(자) VUNO Med-DeepECG

① 제품개요

WHO(2020)에 따르면 전 세계에서 심혈관 질환으로 사망하는 환자가 전체 사망 원인의 30% 이상이며 그 수는 100만명 이상입니다. 또한 국내 통계청 자료(2019)에 의하면 심혈관 질환은 암에 이어 한국인 사망 원인 2위로 중년 남성 돌연사 원인의 80%를 차지합니다. 주요 심혈관 질환 중 하나인 심부전증 환자 중 증상을 느껴 병원에 오는 비율은 3%에 불과하며, 심근경색증 마저도 흉통 외 무증상 등 비전형적인 증상을 보이는 경우가 많아 진단이 지연되고(급성심근경색의 골든타임은 2시간으로 알려져 있음), 치료시기를 놓쳐 환자의 1/3은 병원 도착 전에 사망한다고 보고되었습니다. 또, 가장 흔한 부정맥 중 하나인 심방세동의 경우, 심방세동 환자는 혈전색전증에 의한 뇌졸중의 빈도가 약 5배 증가하는 것으로 되어 있고 실제 매년 심방세동 환자의 약 5%에서 뇌졸중이 발생하는 것으로 알려져 있음에 비해 정확한 진단 및 검사가 잘 이루어지지 못하고 있는 것으로 확인되고 있습니다.

이처럼 심혈관 질환은 환자가 병을 인지하지 못한 채 악화되는 경우가 많아 항상 주의하고 미리 예방해야 할 필요성이 높으나, 가정에서 증상을 기반으로 심혈관 질환여부를 판단하기는 사실상 불가능한 상황입니다. 최근 가정에서 활용할 수 있는 심전도(ECG) 분석기기가 보급되기 시작하는데 이들 대부분은 부정맥 여부만을 분석하는데 그쳐 주요 심혈관 질환을 예방하는데 한계가 있습니다.

VUNO Med-DeepECG는 딥러닝을 기반으로 심전도(ECG) 데이터를 분석해 부정맥을 더 정확하게 판별해 내는 것은 물론 인간의 눈으로 그동안 탐지하지 못한 심부전증 및 심근경색증을 검출하는 소프트웨어형 의료기기로, 2021년 10월 식품의약품안전처로부터 기술의 혁신성과 임상적 개선 가능성, 공익성 및 산업적 가치를 인정받아 제16호 혁신의료기기로 지정되었으며, 만성콩팥병을 포함하여 심전도 데이터를 인공지능 기술로 분석함으로써 탐지 가능한 질환군을 계속해서 확장해 나가고 있습니다.

향후 VUNO Med-DeepECG 제품의 식약처 인허가 및 상용화를 통해 간단한 심전도 검사를 통하여 무증상 환자를 조기 발견하고 적시에 치료가 가능하게 함으로써 3대 심혈관질환(부정맥, 심근경색, 심부전)을 비롯한 주요 질환으로 인한 사망률을 감소시키고 삶의 질을 개선하여 사회경제적 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

② 제품의 성능

VUNO Med-DeepECG는 다양한 심전도 데이터를 학습 및 검증에 사용하였고, 노이즈 검출 기법, ECG delineation 및 PQRST 파형에 대한 자가 지도 학습기법 등을 적용하여 개발된 제품입니다.

심부전증의 경우, 심장초음파 검사를 통해 ‘좌심실수축기능 저하 심부전증’에 해당하는 환자 탐지에 대해 AUROC 0.913(95% 신뢰구간)의 높은 성능을 보여주었으며, 심근경색증의 경우 응급실에 흉통으로 내원한 환자의 급성심근경색증 여부를 탐지함에 있어서, AUROC 0.877 (95% 신뢰구간)의 높은 성능을 보여주었습니다.

또한 의료기관에서 주로 사용하는 표준 12유도 심전계로부터 수집된 데이터뿐 아니라 애플워치 등 시계형 제품이나 심전도 패치와 같은 휴대용 심전계의 데이터 역시 높은 정확도로 분석 가능하여 범용성이 매우 높은 제품입니다.

본 제품은 당사의 축적된 의료데이터 전처리 및 인공지능 분석 기술을 적용한 것으로써 다양한 환경에서 측정되는 심전도 데이터를 분석하고 해석값을 제공함으로써 사용자들이 언제 어디서나 간편하게 심혈관질환 등 자신의 건강상태를 확인하고 적시에 의료진의 진료 및 치료를 받을 수 있도록 하는 제품으로, 향후 심혈관질환 및 만성질환 관리에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

q.jpg VUNO Med-DeepECG 질환별 탐지 정확도

(자료) 1) Cho J, Lee B, Kwon JM, et al. Artificial Intelligence Algorithm for Screening Heart Failure with Reduced Ejection Fraction Using Electrocardiography. ASAIO J. 2021;67(3):314-321. doi:10.1097/MAT.0000000000001218,2) Jentzer JC, Kashou AH, Attia ZI, et al. Left ventricular systolic dysfunction identification using artificial intelligence-augmented electrocardiogram in cardiac intensive care unit patients. Int J Cardiol. 2021;326:114-123. doi:10.1016/j.ijcard.2020.10.0743) Internal Validation Report( 6-2. 성능시험성적서-심근경색증.pdf)4) Internal Validation Report ( 6-3. 성능시험성적서-부정맥.pdf)

③ 관련 연구

발표연월	저널/컨퍼런스	논문/연구명	저자
2020-03	JAHA	Deep learning based algorithm for detecting aortic stenosis using electrocardiography	Joon-Myoung Kwon, Soo Youn Lee, Ki-Hyun Jeon, Yeha Lee, Kyung-Hee Kim, Jinsik Park, Byung-Hee Oh, Myong-Mook Lee
2021-03	ASAIO	Artificial intelligence algorithm for screening heart failure with reduced ejection fraction using electrocardiography	Cho, Jinwoo, Lee ByeongTak, Kwon Joon-Myoung, Lee Yeha, Park Hyunho, Oh Byung-Hee, Jeon Ki-Hyun, Park Jinsik, Kim Kyung-Hee
2021-09	JMIR	Automated Detection of Acute Myocardial Infarction Using Asynchronous Electrocardiogram Signals-Preview of Implementing Artificial Intelligence With Multichannel Electrocardiographs Obtained From Smartwatches: Retrospective Study	Changho Han, Youngjae Song, Hong-Seok Lim, Yunwon Tae, Jong-Hwan Jang, Byeong Tak Lee, Yeha Lee, Woong Bae, Dukyong Yoon
2021-11	EMBC 2021	Self-Supervised Learning with Electrocardiogram Delineation for Arrhythmia Detection	Byeong Tak Lee, Seo Taek Kong, Youngjae Song, Yeha Lee
2022-02	Journal of Personalized Medicine	Diagnostic accuracy of the deep learning model for detection of ST-elevation myocardial infarction on electrocardiogram	Hyun Young Choi, Wonhee Kim, Gu Hyun Kang, Yong Soo Jang, Yoonje Lee, Jae Guk Kim, Namho Lee, Dong Geum Shin, Woong Bae, Youngjae Song
2022-04	Frontiers in Cardiovascular Medicine	Evaluating the risk of paroxysmal atrial fibrillation in noncardioembolic ischemic stroke using artificial intelligence-enabled ECG algorithm	Changho Han, Oyeon Kwon, Mineok Chang, Sunghoon Joo, Yeha Lee ,Jin Soo Lee, Ji Man Hong, Seong-Joon Lee, Dukyong Yoon
2022-07	Frontiers in Cardiovascular Medicine	An Artificial Intelligence Algorithm With 24-h Holter Monitoring for the Identification of Occult Atrial Fibrillation During Sinus Rhythm	Ju Youn Kim, Kyung Geun Kim, Yunwon Tae, Mineok Chang, Seung-Jung Park, Kyoung-Min Park, Young Keun On, June Soo Kim, Yeha Lee and Sung-Won Jang

다. 주요 제품 등의 현황

(단위: 백만원)

품목	생산(판매) 개시일	주요제품	제9기 3분기	제8기
영상솔루션	2018-08-13	VUNO Med-BoneAgeVUNO Med-Chest X-rayVUNO Med-DeepBrainVUNO Med-Fundus AIVUNO Med-LungCT AIVUNO Med-LungQuanti-Safe BoneAge	914(46.9%)	956(42.5%)
병리솔루션	2020-11-30	VUNO Med-TrivuVUNO Med-PathQuant	12(0.6%)	247(11.0%)
음성솔루션	2018-10-17	VUNO Med-DeepASR	399(20.5%)	515(22.9%)
생체솔루션	2022-08-01	VUNO Med-DeepCARS	234(12.0%)	-
기타	-	R&D 용역제공기타 매출	390(20.0%)	530(23.6%)
합계	-	-	1,949(100.0%)	2,248(100.0%)

3. 원재료 및 생산설비

가. 주요 원재료

(1) 주요 원재료 등의 현황 및 가격변동 추이

당사의 주요 제품은 소프트웨어인 VUNO Med 솔루션이므로 원재료를 가공, 조립하는 일반 제조사와 달리 원재료 매입이 당사의 영업에 중대한 영향을 미치지 않습니다. 다만 당사의 제품을 납품하는 데 있어 고객의 사용 편의성을 위하여 소프트웨어를 완제품인 하드웨어(서버 등)와 함께 납품할 경우 상품 매입과 매출이 발생할 수 있습니다.

(2) 주요 매입처에 관한 사항

(단위: 백만원)

매입유형	품목	구분	제9기 3분기	제8기	제7기
상품	넥스피어	합계	-	-	78
		국내	-	-	78
		수입	-	-	-
	서버 외	합계	584	2	-
		국내	584	2	-
		수입	-	-	-

나. 생산 및 생산설비에 관한 사항당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어의 공급 및 클라우드 기반 인공지능 진단보조 서비스를 주 업으로 하고 있으므로, 일반적인 제조업 형태의 생산설비를 구비하고 있지 않습니다. 다만, 제품 개발을 위한 인력의 투입과 서비스 제공을 위한 PC 등의 유형자산과, 특허권 및 상표권 등으로 구성되는 무형자산을 보유하고 있습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출 실적

(단위: 백만원)

매출유형	품목		제9기 3분기	제8기	제7기
			금액	금액	금액
제품	영상솔루션	수출	100	86	28
		내수	814	870	590
		소계	914	956	618
	병리솔루션	수출	-	82	-
		내수	12	165	19
		소계	12	247	19
	음성솔루션	수출	-	-	-
		내수	399	515	539
		소계	399	515	539
	생체솔루션	수출	-	-	-
		내수	234	-	-
		소계	234	-	-
기타	기타	수출	144	237	-
		내수	246	293	81
		소계	390	530	81
합계		수출	244	405	28
		내수	1,705	1,843	1,229
		소계	1,949	2,248	1,257

나. 판매경로 및 판매방법 등(1) 판매 조직(가) 신사업본부 - 국내영업 : 국내 전국 병/의원, 검진센터 직접 영업, 유통업체를 통한 간접 판매 - 해외영업 : 해외 주요 국가 병원, Distributor, AI platform 사업자 - 국내외 B2B 사업 및 신사업을 통한 매출 증진 (나) 생체신호마케팅본부- 국내영업 및 마케팅 : Vuno Med-DeepCARS 전담 / 국내 전국 병원 직접 영업, 유통업체를 통한 간접 판매

(2) 판매 경로

(단위: 백만원)

매출유형	품목	경로구분	판매경로	제9기 3분기	매출 비중 (%)
제품	영상솔루션	수출	대리점	-	0%
			직판	100	5%
		내수	대리점	175	9%
			직판	639	33%
	병리솔루션	수출	대리점	-	0%
			직판	-	0%
		내수	대리점	1	0%
			직판	11	1%
	음성솔루션	수출	대리점	-	0%
			직판	-	0%
		내수	대리점	14	1%
			직판	385	19%
	생체솔루션	수출	대리점	-	0%
			직판	-	0%
		내수	대리점	-	0%
			직판	234	12%
기타매출	용역제공 등	수출	대리점	-	0%
			직판	144	7%
		내수	대리점	16	1%
			직판	230	12%
합계				1,949	100%

(3) 판매 전략

당사의 제품은 수요 의료기관에 직접 공급하거나, 의료장비, 소프트웨어에 탑재하는 제공하는 방식을 모두 채택하고 있습니다.

수요 의료기관(국내 소재 상급종합병원 및 공공의료기관 등)에 공급하는 경우, 당사의 영업조직에서 직접 판매활동을 수행하고 있으며, 그 외 병원이나 의원급 의료기관의 경우 파트너사나 대리점이 판매활동을 수행하고 있습니다.

의료장비에 탑재하는 방식의 판매는 당사의 제품을 해당 의료 장비 소프트웨어에 탑재를 하게 되는 것으로, 수요 의료기관은 해당 의료장비를 도입하면 인공지능 알고리즘을 활용할 수 있게 되는 형태입니다.

또한, 당사는 Stand-alone 용 서버 탑재 또는 클라우드 서버 방식으로 솔루션을 제공하고 있으며, 과금방식은 연간 혹은 다년 구독형으로 일정 주기별로 과금을 하거나, 분석 건당 과금을 하는 방식으로 수요자의 초기 도입 비용을 최소화하고 수요자의 매출 상황에 따라 비용이 지출되는 합리적인 방식으로 과금 정책을 수립하였습니다.

국내 1, 2차 병원은 해당 지역이나 제품에 대한 풍부한 경험과 네트워크를 보유하고 있는 안국약품, 인피니트 등 대리점을 활용하여 판매하고 있습니다. 특히, VUNO Med-BoneAge, VUNO Med-Fundus AI 등 2종의 제품은 주요 대상시장이 클리닉과 중소 병원이기 때문에 보다 현장에 가깝고 빠르게 대응할 수 있는 전문 대리점을 활용합니다. 클리닉과 중소 병원은 대체로 월정액이나 판독 건당 사용료를 부과하는 Pay-Per-Use형태의 서비스 공급을 선호하며, 이에 맞게 병원 내 내부 서버를 구축하기 보다는 Cloud Server를 활용하여 제품을 공급하고 있습니다.

해외 판매는 의료장비, PACS, EMR, AI Platform, Medical modality 등 기존의 시스템과 연동하여 판매하는 방식 또는 대형 의료기기 판매 대리점을 통한 판매에 집중하고 있습니다.

VUNO Med-DeepCARS는 보험 급여화를 염두하여 체계적으로 기획한 솔루션으로 2022년 5월 신의료기술평가 유예 결정을 받아 의료AI로써 국내 최초로 선진입 의료기술로 허용 되었습니다. 2022년 8월 1일 런칭에 앞서 신속대응시스템 심포지엄 개최 및 데모 설치 등을 통하여 DeepCARS 인식 제고를 위해 노력하였으며, 의료기관이 환자들에게 청구한 비용 중 일부를 당사에 지급하는 후 정산 방식으로 DeepCARS를 공급함으로써 병원의 도입 부담을 낮추어 상급종합병원과 종합병원 중심으로 빠르게 확산시키고자 합니다.

2022년 6월 건강보험심사평가원으로부터 뇌 MRI 검사에 VUNO Med-DeepBrain을 활용할 경우 3차원 MRI 촬영 및 판독 행위로 요양급여 대상임을 인정 받아 일반 뇌 MRI 촬영 및 판독보다 약 8만원 높은 수가를 적용 받는 3D 뇌 MRI 촬영 및 판독 행위료를 청구할 수 있게 되었습니다. 이로써 주요 뇌 영역 정량화 정보를 제공하여 주요 퇴행성 뇌질환 진단을 돕는 것은 물론 의료기관이 추가적인 수익 창출이 가능하다는 장점을 기반으로 적극적인 영업을 전개하고 있습니다.

VUNO Med-LungCT AI는 2019년 12월 일본 PMDA 인증을 받았으며, 이후 Sony 자회사인 M3와 계약하여 M3의 Edge Server를 통해 일본 전역 병원에 납품하고 있로습니다. 이를 위해 일본 내 상위권 PACS업체인 Nobori와 기술적 협업을 진행하고 있습니다.

VUNO Med-Chest X-ray는 인공지능 알고리즘 연산 최적화를 통해 모델 경량화가 가능하다는 강점을 기반으로 레이언스, 뷰웍스, LG전자 등 X-ray Detector 업체, 그리고 삼성전자와 같은 엑스레이 시스템 회사의 소프트웨어와 연동하여 판매하고 있습니다. VUNO Med-Chest X-ray는 국내는 물론 유럽 CE인증과 대만 식품의약청 허가를 획득하였기에 X-ray 업체들과의 협업을 통하여 글로벌 디지털 X-ray 시장을 공략하고자 합니다. VUNO Med-Fundus AI는 안국약품과 판권계약을 체결하여 국내 내과와 가정의학과에 본격적으로 침투하고자 합니다. 뿐만 아니라 Fundus AI는 글로벌 TOP 안과 장비 업체인 Topcon, Kowa, Canon, 휴비츠 장비와 호환이 가능하여 Topcon의 헬스케어 AI Platform과의 연동을 제안하였고, LGCNS 등과 더불어 필리핀 대형병원에 납품하는 시범 사업을 시작하는 등 본격적인 해외 시장 진출을 모색하고 있습니다. 또한, 당사가 상용화한 모든 제품에 대해 주요 의료 AI Platform에 연동하여 제품을 국제적으로 알릴 수 있는 기회를 확대해 나가고 있습니다.

다. 수주상황당사의 제품은 의료 분야의 고객사들의 주문 생산 방식으로 이루어지고 있으며 통상 30일 이내의 단기 발주형식으로 진행됩니다. 따라서 고객의 발주시 즉각 납품될 수 있도록 적절하게 대응하고 있으며 일부 장기 발주 형식의 수주 계약은 아래와 같습니다.

(단위 : 백만원)

품목	수주일자	납기	수주총액	기납품액	수주잔고
			금액	금액	금액
병리 솔루션	2021-03-03	2021-11-26	200	168	32
인공지능기반 희귀질환 스크리닝 솔루션	2021-04-05	2023-06-30	235	165	70
의료용 음성인식 솔루션(*)	2021-04-22	2021-07-15	172	147	25
영상 솔루션	2021-04-27	2021-10-31	277	230	47
영상 솔루션	2021-06-25	2023-12-31	300	154	146
영상 솔루션	2021-09-28	2023-12-31	300	155	145
영상 솔루션	2021-10-22	2021-12-31	190	107	83
인공지능기반 희귀질환 스크리닝 솔루션	2021-11-16	2024-01-15	507	50	457
의료인공지능 솔루션	2022-03-31	2022-10-31	2,108	0	2,108
의료인공지능 솔루션 공급 계약	2022-05-02	2025-04-30	600	0	600
의료인공지능 솔루션 공급 계약	2022-07-25	2025-12-31	700	0	700
합 계			5,589	1,176	4,413

(*) 해당 계약은 2021년 4월 23일 단일판매 공급계약 공시된 계약으로 공시 상 계약금액은 부가세가 포함되었기에 상기 수주 금액과 차이가 있습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리시장 위험은 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 (1) 기술도입계약

계약자	계약일	계약종료일	계약명	계약세부
이화여자대학교 목동병원 / 이화여자대학교 산학협력단	2018.07.15	2038.07.15	기술전용실시허락계약서	의료용 음성인식 소프트웨어 기술
서울아산병원	2015.01.01	특허권 만료일	기술이전계약서	심층신경망을 이용한 골 연령 산출방법 및 프로그램
서울아산병원/울산대학교 산학협력단	2019.03.05	2038.11.27	기술이전계약서	뇌 MRI 뇌 영역별 분할 치매
	2020.07.01	2030.07.01	기술이전계약서	2018년1월~2020년 12월까지 병리과 음성데이터
	2021.12.29	2031.12.29	기술이전계약서	전립선암 인공지능 기반 진단 소프트웨어 개발 노하우 (Pathpros 데이터 및 레이블링)
국립암센터	2018.08.31	특허권 만료일	기술이전 계약서	위암 증례 전달
코어라인 소프트	2017.06.14	연동 완료 후 2년	기술이전 계약서	ILD Module에 대한 기술료 지급
고려대학교 산학협력단	2018.06.29	특허권 만료일	기술이전 계약서	근골격계 연령 측정진단 특허 이전
	2018. 10. 01	특허권 만료일	기술이전 계약서	구강 병변 특허 이전
분당서울대학교병원	2018. 11. 21	특허권 만료일	기술실시 계약서	Funduscopy
	2019.10.17	2038.11.27	공동개발에 따른 사업화 계약	DeepBrain ver1
	2019.10.07	실시기간 만료일	전용실시 계약서	DeepBrain ver2
	2021.12.22	2038.08.07	전용실시 계약서	DeepBrain ver2의 변경계약
서울아산병원/울산대산학협력단/분당서울대병원	2020.11.27	2030.11.27	기술이전계약서	CXR 제품에 대한 사업화 계약
강북삼성병원	2021.06.16	2031.06.16	자문계약에 따른 결과물의 사업화 계약	VunoMed-LungCT 사업화계약
서울아산병원/울산대학교 산학협력단	2022.09.23	2032.09.23	기술이전계약서	병리 형태계측 AI 기반 S/W 개발 노하우

(2) 판권계약

계약자	계약시기	대상지역	계약세부
M3 Inc. /Nobori Ltd.	2020년 6월	일본	VUNO Med-LungCT AI 제품 공급 및 판매 계약
레이언스	2020년 7월	전세계(인허가 가능지역)	VUNO Med-Chest X-ray 라이선스 제공 계약
Allabis Co.,Ltd.	2020년 10월	태국	VUNO Med-Chest X-ray, TriVu 제품에 대한 태국 비독점 판매 계약
Swissray Asia Healthcare	2020년 11월	대만	계약자는 대만 최대 의료 종합기업 CHC 헬스케어 그룹의 계열회사로, 해당 기업과 VUNO Med-Chest X-ray, LungCT AI, BoneAge, Fundus AI의 대만지역 독점판권 계약
암웨이	2020년 12월	전세계(인허가 가능지역)	수골영상 유사사례 검색서비스 개발 및 제공 계약 (비의료 본에이지)
Magicmed Co.,Ltd.	2020년 12월	몽고	VUNO Med-Chest X-ray, LungCT, TriVu 제품에 대한 몽고 독점 판매 계약
ResQmed Sp. Z o.o.	2021년 2월	폴란드	VUNO Med-Chest X-ray, LungCT, BoneAge, Fundus AI 제품에 대한 폴란드 비독점 판매 계약
테크하임	2021년 2월	한국	PACS와 VUNO Med-Chest X-ray 연동 판매
뷰웍스	2021년 4월	전세계(인허가 가능지역)	VUNO Med-Chest X-ray 라이선스 제공 계약
Hollywood	2021년 4월	태국	VUNO Med-Fundus AI의 태국 내 독점판권 계약
HCK	2021년 4월	스위스	CE 인증 5개 제품 공급 및 판매 계약
LG 전자	2021년 6월	전세계(인허가 가능지역)	디지털 X-ray 디텍터에 VUNO Med-Chest X-ray 연동
삼성전자	2021년 6월	전세계(인허가 가능지역)	이동형 디지털 X-ray 시스템에 VUNO Med-Chest X-ray 기본 탑재
MeVis	2021년 9월	전세계(인허가 가능지역)	MeVis Software에 VUNO Med-Fundus AI 탑재
삼성전자	2021년 9월	전세계(인허가 가능지역)	천장 고정형 X-ray 시스템에 VUNO Med-Chest X-ray 기본 탑재
CARPL	2021년 11월	인도	인도 AI Platform 업체로 VUNO Med-Chest X-ray, BoneAge Platform 연동 및 파트너십 계약 체결
Medi-Life	2021년 12월	말레이시아	VUNO Med-Chest X-ray, LungCT, Fundus AI에 대한 말레이시아 비독점 판매 계약
Huvitz	2021년 12월	전세계(인허가 가능지역)	안저촬영장비에 당사 VUNO Med-Fundus AI 탑재 및 판매 계약
동국생명과학	2022년 2월	한국	VUNO Med-BoneAge, Fundus AI, DeepASR 제품 공급 및 판매 계약
INFINITT	2022년 3월	전세계(인허가 가능지역)	VUNO Med-Chest X-ray, LungCT, BoneAge, Fundus AI 제품에 대한 PACS 연동 판매 계약
메디칼스탠다드	2022년 4월	한국	PACS와 VUNO Med-Chest X-ray, BoneAge 연동 판매
디지레이	2022년 4월	전세계(인허가 가능지역)	VUNO Med-Chest X-ray 공급 및 라이선스 기본 계약
안국약품	2022년 5월	한국	소규모 병원에 대한 독점 판매 계약
마이허브	2022년 7월	한국	CXR-Link, i-Safe BA, 제너레이터 제품 공급 및 판매 계약

나. 연구개발활동 (1) 연구개발 활동의 개요 당사는 2015년 8월 기업부설연구소를 설립하여 초기 인공지능 엔진개발에 매진하고 국내에서 유일하게 자체 인공지능 엔진인 VUNO NET을 개발하였으며, 이를 기반으로 영상진단, 병리진단, 생체신호 분석, 의료음성 등 다양한 분야에 의학적 진단을 보고하고 향후 질병과 관련된 예후 또는 이벤트를 예측하는 AI기반 의료용 진단 솔루션을 연구개발하고 있습니다. (2) 연구개발 담당 조직

(가) 개요

뷰노 기업부설연구소.jpg 뷰노 기업부설연구소

당사의 연구개발 조직은 연구개발 총책임자(CTO)인 대표집행임원과 기업부설연구소 산하 조직으로 이루어져 있습니다. 연구개발본부는 VUNO-Med 제품 및 생체신호 제품 연구와 기술개발을, 의학본부는 제품 연구개발 관련 임상 및 학술 지원, 의학 자문 역할을 수행하며, SW개발본부는 상용 및 연구용 제품의 SW개발 및 유지보수를 담당합니다. 임상팀은 의료기기 임상시험을 계획, 승인, 모니터링 및 사후 관리하며, 음성사업본부는 DeepARS 제품 연구 및 기술고도화 업무를 담당하고 있으나, 주식회사 퍼즐에이아이와의 전략적 제휴 협약을 체결함에 따라 해당 업무는 이관될 예정입니다.

(나) 연구개발 인력 현황

당사의 본부 별 학력별 연구개발 인력 현황은 아래와 같습니다.

구분	인원
	박사	석사	학사	기타	계
연구개발본부	5	36	6	0	47
의학본부	3	0	0	0	3
SW개발본부	0	7	24	5	36
음성사업본부	0	3	1	0	4
임상팀	0	1	4	0	5
계	8	47	35	5	95

(3) 연구개발 비용당사의 최근 3년 간 연구개발비용은 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구분		제9기 3분기	제8기	제7기
판관비	원재료비	-	-	-
	인건비	3,715	4,515	1,929
	기타	135	557	472
제조경비	원재료비	-	-	-
	인건비	-	-	-
	기타	-	-	-
합 계		3,850	5,072	2,401
(매출액 대비 비율 %)		197.5%	225.6%	191.0%

(4) 연구개발 실적공시서류 작성기준일 현재 당사가 연구개발 진행 중인 의료 인공지능 솔루션 개발 현황은 다음과 같습니다.

번호	연구 개발 단계	과제 건수
1	과제성공	25
2	진행중	10

※상세 현황은 '상세표-4. 연구개발 실적(상세)' 참조

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 현황보고서 작성 기준일 현재 당사는 국내 특허권 78개, 해외 특허 11개, 국내 상표권 25개, 해외 상표권 49개를 보유하고 있습니다.

구분	특허권		상표권
	국내	해외	국내	해외
건수	78	11	25	49
합계	89		74

※상세 현황은 '상세표-5. 지적재산권 현황(상세)' 참조

나. 제품 품질 관련 인증 현황

[인증 내역]

No.	인증	인증기관	시기
1	KGMP	한국건설생활환경시험연구원	2016.12
2	ISO13485	SZUTEST	2018.11
3	GS 1등급	한국정보통신기술협회	2020.04
4	QSD(대만품질)	TFDA	2020.11
5	혁신의료기기기업인증	보건복지부	2020.12
6	KGMP(체외진단)	한국건설생활환경시험연구원	2020.12

다. 사업 현황 및 전망 (1) 산업의 특성

당사는 딥러닝 기술을 기반으로 의료 현장에서 의료영상, 병리, 생체신호, 음성 등에 근거한 의료진의 진단행위를 보조하여 정확도를 제고하고, 진단시간을 단축시키거나, 새로운 진단 및 예측 기술 및 솔루션을 개발하는 사업을 영위하고 있습니다. 인공지능 기술은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 일컬으며, 특히 뇌의 신경망을 모사한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 활용하는 딥러닝(Deep Learning) 기술은 인공지능 및 기계학습(Machine Learning)의 큰 범주 아래 존재하는 다양한 기술 중 현재까지 가장 혁신적이고 뛰어난 기술로 인정받고 있습니다. 이는 다량의 데이터를 학습하면서 기계 스스로 유의미한 특징들을 추출하고, 이 특징들을 토대로 주어진 문제의 답을 확률적으로 추론해 내는 기술로, 인간이 주어진 정보로부터 결론을 도출하는 과정과 유사한 것으로 알려져있으며, 의료, 정보/통신, 쇼핑, 운송, 교육 등 전 산업 분야에 적용되고 있습니다.의료 인공지능 솔루션 산업은 인간의 건강 또는 생명과 직접적으로 연관되어 있으므로, 반드시 국가별 제도에서 요구하는 인허가를 받아야 하며, 의료 전문가의 기대수준에 부합하는 기술력을 확보하는 것이 필수적입니다. 또한 보수적인 의료업계의 특성상 충분한 성능의 근거를 확보하는 것이 판매를 위하여 중요합니다. 이러한 근거는 임상시험에서 입증한 성능과, 임상결과를 바탕으로한 논문 및 임상현장에서의 도입현황 등이 해당합니다.

단계	진입장벽
R&D	의료기관으로부터 의료 빅데이터 확보와 전문 의료인력에 의한 Gold Standard 제작을 위한 레이블링 작업이 필수적입니다. 이러한 의료기관 및 의료진의 협업을 위해서는 기업의 개발역량에 대한 신뢰도가 높아야 달성 가능합니다.
인허가	인공지능 의료기기 또한 의료기기로 분류되므로 이에 해당하는 인허가를 득하여야 제품의 판매가 가능합니다. 인허가를 득하기 위하여 독립적인 기관에 의한 임상시험을 진행하게 되며 목표성능을 달성하여야 합니다.
판매	인허가를 득하였다고 하더라도 의료기관에서는 독립적인 테스트를 수행하게 되며, 약 1개월 간의 높은 강도의 데모테스트와 이후 입찰절차 등을 거쳐 최종적인 구매의사결정을 하게 됩니다. 따라서 충분한 수준의 기술력이 반드시 필요하며, 높은 신뢰도 및 명성도 수요자의 구매결정에 영향을 미치게 됩니다.
시스템	솔루션의 특성상 수요처에 납품하는 경우 고가의 의료영상, 보안영상 장비와 기존의 병원 PACS 시스템 등 높은 수준의 보안을 요하는 시스템과의 연동되고 장시간의 현장 테스트를 통하여 사용자의 개별 사용환경에 맞게 변경되는데는 상당한 시간이 필요합니다.

인공지능 기반 의료기기는 의료 빅데이터로 학습된 지능형 의료기기로 기존의 규칙에 기반한(Rule-based) 의료기기보다는 진단 예측률이 더 높고, 위양성(False Positive)이 낮으며, 인간과 비교하였을 때 소요시간이 대부분 더 짧거나, 의료인력이 진단을 수행하기 전 미리 데이터를 분석하는 등의 방법으로 의료진의 진단을 효율적이고 효과적으로 보조합니다. 이러한 인공지능 기술은 의료산업에서도 도입이 확대되고 있으며, X-Ray, CT, MRI, 등 의료영상 및 신체조직의 검체 병리영상 또는, 생체신호를 바탕으로 의료빅데이터 기반의 학습된 인공지능솔루션이 진단을 수행 또는 보조하거나, 질병이나 치료제의 예후를 예측하는 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대됩니다.

기술영역	인공지능 솔루션의 기능
의료영상	X-Ray, CT, MRI 및 Funduscopy 등 의료영상 기반 병변을 검출하거나, 질환관련 부위를 정량화 함으로써 의료진의 진단을 보조하거나, 환자의 예후를 예측
병리	디지털 스캐너, 현미경검사 기반 세포정량화 및 종양세포 등 검출, 형태 계측, 진단보조, 예후예측, 치료 반응 예측
생체신호	활력징후 및 심전도 등 시계열 생체신호 데이터 기반 진단보조 및 예측
의료음성	음성인식기반 의료차트 자동작성

(2) 산업의 현황

당사는 2018년 5월 당사의 VUNO Med-BoneAge 제품이 인공지능이 적용된 의료기기로서는 국내 최초로 식품의약품안전처로부터 인허가를 받은 바 있습니다. 현재 다양한 의료영상 및 병리영상 분야에서 진단보조 솔루션들이 국내외에서 활발하게 출시되어 시장 성장의 초입기에 진입해 있으며, 생체신호 분야의 경우 당사의 VUNO Med-DeepCARS 제품이 2021년 8월 식품의약품안전처 허가를 획득하였습니다.

(3) 산업의 성장성국내외 인공지능 헬스케어 시장은 가파르게 성장하고 있습니다. 2018년도 BIS 리서치가 발표한 '세계 인공지능 헬스케어 시장 및 전망' 리포트에 따르면, 2018년도부터 2023년까지 45.1%의 연평균 성장율로 시장규모가 확대될 것으로 내다보고 있습니다.

[세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망]

(단위: 백만 달러)

세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망.jpg 세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망

(자료) Global Artificial Intelligence Market in Healthcare Sector: Analysis&Forecasts, 2017-2025, BIS research, 2018, 식약처 재가공 (2020년 신개발 의료기기 전망 분석 보고서)

AI 의료기기 산업의 성장성은 국내외 주요 인허가를 획득한 AI 기반 의료기기 제품의 현황을 통해 확인 할 수 있습니다. 미국 FDA 승인을 받은 AI 기반 의료기기는 2016년도 11월 Arterys 사의 'Cardio DL' (MR 영상 기반 심혈관질환 분석 솔루션)을 시작으로 현재까지 29개에 달하는 제품이 FDA를 획득한 바 있고, 미국 보험청 (CMS)으로부터 건강보험 수가를 적용받는 소프트웨어들이 속속 등장하고 있습니다. 예를 들어, Viz.AI의 뇌졸증 소프트웨어는 AI 최초로 미국에서 신기술 추가 지불보상을 인정받아 사용건당 최대 1,040달러의 추가 보상이 이뤄지고 있습니다. 해당 소프트웨어를 사용하는 병원은 추가보상을 통해 재정적인 부담을 덜수 있는 구조이기 때문에 임상현장에서의 대대적인 제품 도입이 기대되고 있습니다. 이러한 움직임은 미국 뿐만 아니라 전세계 AI 의료기기 시장의 대대적인 성장에 기폭제 역할을 할 것으로 예상됩니다.

fda approvals for ai-based devices in medicine.jpg FDA approvals for AI-based devices in medicine

(자료) The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database

국내의 인허가 상황을 살펴보면, 지난 2018년부터 2021년 9월 현재까지 총 85개의 제품이 국내 허가를 획득하였습니다. 현재까지 수가로 인정된 사례는 없으나 보건복지부와 건강보험심사평가원의 '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인'을 통해 영상의학분야 AI기반 의료기술 및 병리학분야 AI기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 판단 기준 등을 제시하고 사례에 따라 급여를 인정할 것이라고 안내하고 있습니다. 건강보험수가 적용 여부와 상관없이도 의료현장에서 AI 기반 의료기기들의 임상적 유효성이 검증됨에 따라 더 많은 의료기관들이 구매결정을 내리고 있고, 이는 점차 가속화 될 것으로 예상됩니다.

(4) 경기변동의 특성 및 계절성당사의 솔루션은 인간의 건강과 관련된 수요이므로, 경기변동에는 둔감하며, 계절성도 낮습니다. 다만, 전세계적으로 도입기에 해당하므로, 본 산업에 속해있는 기업들은 수요를 창출하기 위하여 다양한 홍보 마케팅 활동을 진행하고 있습니다. (5) 규제환경의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산·판매하는 산업으로 기기의 안전성 및 유효성 확보와 건전하고 공정한 유통질서 확립을 위해 각국 정부에서 제품의 개발, 생산, 판매 및 유통 전 과정에 걸쳐 엄격하게 규제를 하는 특성을 지니고 있습니다. 이에 따라 새로운 의료기기를 개발하여 생산·판매하기 위해서는 제품에 따라 상이하지만 정부에서 관리하는 임상시험, 기술문서 심사, GMP, 의료기기 허가 등의 단계를 거친 후에야 시장에 진출할 수 있고 건강보험 평가 및 리베이트 금지 등 유통·판매에 있어서도 정부 규제를 준수하여야 하는 등 신규 진입자들의 시장 진입이 용이하지 않으며, 그에 따라 시장 진입까지의 상당 시간이 소요되는 특성이 있습니다.

또한 의료정보 빅데이터 활용은 질병 치료, 질병 예방 의료서비스 질 향상 및 의료비용 절감 등 향후 사용가치를 더욱 증가시킬 것으로 예상하지만 그 어느 분야보다도 개인의 민감한 정보를 많이 담고 있음에 따라 개인정보 보호에 있어 이를 취급하는 병원 등의 기관은 의료법 및 개인정보보호법, 생명윤리 및 안전에 관한 법률 등에 대한 규정된 절차와 의무를 준수하여야 합니다. 대표적으로 해당 법령에 따라 병원 등 기관들은 각 기관 또는 공용기관 생명윤리위원회(IRB) 심의를 거친 후 의료데이터를 연구·개발 목적으로 활용할 수 있는 등의 사용 제한이 있음에 따라 의료데이터 활용에 있어서 상당한 시간과 비용이 소요됩니다.

당사는 의료데이터를 활용한 의료인공지능 솔루션의 개발 및 판매에 있어서 국내 의료법, 의료기기법, 생명윤리 및 안전에 관한 법률, 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 클라우드컴퓨터 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 관련 법령을 준수하고 있으며, 경영에 심각한 제약을 받을 만한 사항은 특별히 존재하지 않습니다.

한편, 정부는 복잡한 허가 프로세스와 데이터 활용에 대한 제한이 산업의 성장을 둔화시킬 수 있다는 판단 하에 2018년 7월 '의료기기 규제혁신 및 산업육성 방안'을 발표하였고 후속조치로 의료기기산업 육성을 위한 근거법인 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'이 2019년 4월 국회 본회의를 통과하였습니다. 해당 법안의 주요 내용은 다음과 같습니다.

[의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법]

1. 보건복지부는 적극적으로 연구개발에 투자하는 기업을 혁신형 의료기기 기업으로 인증: 국가연구개발사업 우대, 연구시설 건축 특례, 각종 부담금 면제 등 다양한 지원으로 기술경쟁력 강화를 통한 의료기기산업 육성 추진

2. 식약처는 기존의 의료기기에 비해 안전성 및 유효성이 현저히 개선된 의료기기를 보건복지부와 협의하여 혁신의료기기로 지정: 혁신의료기기는 단계별로 심사할 수 있도록 하고, 다른 의료기기에 비해 우선 심사하는 등 신속히 제품화하여 새로운 의료기술을 활용한 치료 기회를 국민에게 빠르게 제공

3. 혁신의료기기소프트웨어 제조기업 인증제 도입: 허가 시 제조 및 품질관리체계 평가자료 등의 중복자료 제출 면제, 임상시험심사위원회의 계획승인 받아 임상시험 실시하도록 절차 개선

의료기기 산업의 인증/허가 제도와 데이터 활용에 따른 의료정보보호 등으로 인공지능 진단 분야는 타산업에서와 달리 시장 신규 진입자에게 높은 진입장벽으로 작용될 수 있지만 반면에 이 분야에 진입한 기업들에게는 정부 차원의 혁신의료기기 육성책에 따라 규제혁신 및 산업육성 지원 혜택의 수혜 대상이 될 것으로 전망됩니다. 정부는 2020년 7월 당사의 VUNO Med-Fundus AI 제품을 국내 최초로 혁신의료기기로 지정하였으며, 2020년 12월에는 보건복지부로부터 혁신형 의료기기기업(혁신도약형) 선정된 바 있습니다. 이에 따라 당사는 의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법령에 따라 다양한 혜택을 누릴 수 있는 지위를 가지게 되었습니다.

한편, 2020년 1월 이른바 데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 개정되었습니다. 개정 데이터 3법은 개인정보 보호 감독기능이 행정안전부, 방송통신위원회, 개인정보보호위원회 등으로, 개인정보 보호 관련 법령은 개인정보보호법과 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 등으로 각각 분산되어 있어 신산업 육성을 위한 데이터 이용 활성화 지원에 한계가 있음에 따라 불필요한 규제를 없애고 4차 산업혁명 도래에 맞춰 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있도록 함으로써 데이터 산업 활성화를 위한 기반을 조성하기 위해 마련되었습니다. 구체적으로 개정 데이터 3법으로 추가 정보의 결합 없이는 개인을 식별할 수 없도록 안전하게 처리된 가명정보 개념의 도입 및 정보주체의 동의 없이 가명정보의 과학적 연구 등에 활용할 수 있는 근거 마련, 가명정보의 결합 절차 규정 등 데이터를 활용한 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발할 수 있는 기틀이 마련되었으며, 이를 바탕으로 기업들이 미래 신성장 동력인 데이터산업을 전개할 수 있을 것으로 기대됩니다. 당사 신제품 개발 및 기존 제품의 성능 고도화에 필요한 데이터를 원활히 확보할 수 있을 것으로 생각되며, 그에 따라 R&D 수행에 보다 탄력을 받을 수 있을 것으로 생각됩니다.

(6) 시장 규모의료 데이터 축적 속도가 기하급수적으로 증가하고 있는 현 시점에 인공지능은 헬스케어 분야에서 적극적으로 활용될 수 있는 기술입니다. BIS Research(2018)에 따르면, 인공지능 헬스케어 시장 규모는 2018년 약 2조 3천억 원(19억 달러), 2019년 약 3조 원(25억 달러)이며 2023년에는 약 14조 원(115억 달러)을 기록할 것으로 예상됩니다.

인공지능 헬스케어 시장은 크게 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 세 부문으로 구분 할 수 있는데, Market and Markets(2018)에 따르면 이 중 소프트웨어 분야를 가장 비중이 큰 산업으로 전망하고 있습니다. 세계 인공지능 소프트웨어 시장은 2018년 약 1.6조 원(14억 달러)에서 연평균 50.1% 만큼 성장하여 2025년에는 약 27조 원(229억 달러)로 예상됩니다.

[세계 인공지능·빅데이터 기반 소프트웨어 의료기기 시장현황]

세계 인공지능 및 빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기기 시장현황.jpg 세계 인공지능 및 빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기기 시장현황

(자료) Artificial Intelligence Healthcare Market Global Forecasts to 2025, Markets and Markets, 2018.11, 식약처 재가공 (2020년 신개발 의료기기 전망 분석 보고서)

또한, Allied Market Research (2018)에 따르면 인공지능 헬스케어 시장을 인공지능 기술별로 살펴보면 딥러닝(Deep Learning)이 가장 높은 연평균 성장률인 52.5%로 2023년까지 28.5억 달러 규모의 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 딥러닝이 기술의 정확도를 급격히 향상시켜 시간과 비용측면에서 압도적인 성능을 나타내기 시작하였으며, 시각/언어지능 분야에서는 딥러닝을 활용하여 인간의 수준을 넘어서는 단계로 진입하고 있기 때문인 것으로 추정됩니다. 또한, Signify Research(2020)에 따르면 의료 인공지능 분야 중 가장 활발하게 성장하고 있는 의료 영상 분야는 2024년 기준 1,424백 만 달러로 추산됩니다.

[글로벌 인공지능 헬스케어 시장 내 딥러닝 시장 규모]

(단위: 백만 달러)

구분	2016	2018	2020	2022	2023	CAGR
딥러닝	149	356	832	1,902	2,854	52.5%

(자료) Allied Market Research (2018)

인공지능 헬스케어 중 가장 크게 성장한 의료영상 분야에서 CT가 가장 큰 비중을 차지하며, 이 추세는 향후에도 이어질 것으로 예상되고 있습니다. Signify Research(2020)에 따르면 전체 의료영상 Modality 중에서 CT와 MRI가 가장 많이 임상에 적용되고 있는 것으로 알려져 있으며, 이러한 규모는 전체 임상 적용 분야가 확대됨에 따라 함께 성장할 것으로 보이고 있습니다. CT 영상은 폐암, 뇌출혈, 관상동맥질환, 간암 및 지방간 진단 등에 활용되고 있으며 CT진단 횟수가 전세계적으로 증가하고 있어 향후 인공지능 기반 의료 영상 시장의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

라. 사업의 현황 (1) 기반 기술(가) 인공지능 엔진 개발

당사는 세계적으로 주목을 받던 딥러닝 기술을 의료 분야에 접목을 시도하던 초기 시점에 설립되었습니다. 창업 시점에는 의료 인공지능에 대한 개념이 모호한 시기였으며, 인공지능이 과연 의료라는 최고의 전문적 지식을 필요로 하는 분야에까지 활용될 수 있을 지에 대한 의문이 상존하였습니다. 당사 창업자들은 삼성전자 종합기술원에서 인공지능을 연구하며 딥러닝 기술의 잠재성을 확인하였으며, 의료분야에도 높은 경쟁력을 발휘할 수 있다는 충분한 검토를 마치고 본격적으로 의료 인공지능의 연구에 몰두하게 되었으며, 설립 이후 단기간 내에 인공지능 의료솔루션을 제품화하는데 필요한 자체 인공지능 엔진부터 개발과정에서 필요한 전 주기 기술력을 확보하였습니다.

사업 초기 단계에서 인공지능(딥러닝)을 통한 학습을 수행 할 수 있는 프로그램인 뷰노넷(VUNO Net)을 독자적으로 구축해 글로벌 IT 기업들이 제공하는 인공지능 엔진에 종속되지 않고 자체적인 제품을 개발할 수 있는 환경을 조성하였습니다. 현재 대부분의 의료인공지능 기업들은 글로벌 IT 사들이 무료 오픈소스로 제공하는 범용 엔진을 이용하여 R&D 를 진행하고 있으나, 당사는 오픈소스 엔진 이외에도 자체 딥러닝 엔진을 통해 다양한 연구 및 제품화에 활용하고 있습니다. 특히 저사양 의료기기에도 탑재될 수 있도록 커스터마이징이 가능함에 따라 점차 고도화 된 상용화 제품의 개발이 가능해지게 되었습니다.

또한, 다년간의 연구를 통해 인공지능 알고리즘 개발뿐 아니라, 인공지능을 통한 제품 개발에서 있어서의 가장 핵십으로도 볼 수 있는 학습 데이터 수집 및 수집한 데이터의 레이블링을 위한 사용자 인터페이스(User Interface)등의 기술을 개발해 가장 효율적으로 높은 성과를 도출해 낼 수 있는 시스템을 완비하였습니다. 당사가 의료진과의 협력을 위해 자체적으로 보유한 기술은 ⑴ 기관 및 장비별 비정형화되어 있는 데이터를 정제해 데이터 수집을 용이하게 하는 기술 ⑵ 익명화, 비식별화 등 데이터의 활용에 필수적인 기술 ⑶ 의료진의 레이블링 효율을 극대화할 수 있도록 별도의 개발을 위한 인공지능 개발 플랫폼을 적용하여 레이블링의 편의성을 높여 줄 수 있는 기술 등을 포함합니다.

설립 초기부터 축적된 인공지능 솔루션을 성공적으로 개발한 경험은 당사의 제품이 의료현장에 최고의 기술력으로 인정받고 지속적으로 신규 제품을 개발할 수 있는 밑거름이 되었습니다.

(나) 기술협력 네트워크 및 양질의 데이터 확보 및 학습 위한 Reference 구축

국내 의료환경은 다양한 질환을 갖고 있는 환자에 대한 가능한 많은 양의 데이터를 필요로 하는 의료 인공지능 특성에 최적화되어 있습니다. 이는 수도권 주요 상급병원으로 전국의 환자들이 몰리는 특수성으로 인하여 수도권 주요 상급병원들이 방대한 의료 데이터를 확보하고 있기 때문이며, 이를 통해 의료 인공지능 기술이 빠르게 발전할 수 있는 토대가 마련된 것입니다. 전 세계적으로 의료 인공지능 분야의 초기에 설립된 뷰노는 초기부터 이러한 환경을 기반으로 선점효과를 극대화하기 위해 국내 대형 의료기관 및 유수의 의료진과의 연구협력을 최우선 순위로 두고 연구 및 사업화를 빠르게 진행해 왔습니다.

그 결과 당사는 국내 대부분의 최상위 의료기관 및 유럽 선진국부터 개발도상국까지 다양한 해외 의료기관과 공동 R&D와 임상연구를 수행하여 최고 수준에 달하는 양질의 데이터 확보해 나아가고 있으며, 이를 통해 최상의 학습 데이터 및 학습/검증을 위한 Reference Standard를 구축해 가고 있습니다. 또한, 의료기관을 통한 임상연구를 통해 제품의 유효성과 안정성을 객관적이고 실증적으로 검증해 나가고 있습니다.

뷰노의 연구협력체계.jpg 뷰노의 연구협력체계

(2) 회사 성장 과정당사는 ⑴ 설립 초기 R&D 인프라를 조성하기 위한 의료기관 및 연구기관과 협력을 도모하는 시기를 거쳐, ⑵ 2017년부터 본격적으로 제품 개발을 위한 토대를 마련하는 동시에 실제 솔루션을 시장에 선보이는 성과를 도출하였고, ⑶ 2019년 하반기 이후에는 국내외 의료기기 관계당국의 인허가를 획득하는 등 사업화와 영업을 본격화하고 있습니다.

당사는 2014년 12월 설립 이후, 2015년 8월 기업부설연구소를 설립하여 초기 인공지능 엔진개발에 매진하였으며, 국내에서 유일하게 자체 인공지능 엔진인 VUNO NET을 개발하였습니다. 이후 서울아산병원, 강북삼성병원 등 다양한 국내 유수 기관과 MOU를 통해 ① 영상진단 ② 병리진단 ③ 생체신호 분석 ④ 의료음성 등 다양한 분야에 의학적 진단을 보고하고 향후 질병과 관련된 예후 또는 이벤트를 예측하는 의료 인공지능 솔루션을 연구개발하는 토대를 마련했습니다.

2018년 국내 최초로 식약처의 허가를 받은 인공지능 의료기기인 VUNO Med-Bone Age의 인허가 과정은 당사의 사업화에 있어서 첫번째 도전이었습니다. 초기 버전의 제품을 개발 완료했지만, 시장에는 인공지능 의료기기에 대한 인허가 제도가 설정되어 있지 않는 등 컨센서스가 형성되어 있지 아니하였으며, 인공지능 의료기기가 부정적 인식이 업계에 만연했습니다. 이에 당사는 정부의 인공지능 의료기기 인허가 가이드라인 등 관련 규제 구축이 인공지능 의료기기 시장 발전의 첫걸음이 될 것이라는 판단 하에 설립 초부터 약 3년 간 인허가 프로세스 설립 전과정에 참여해 관련 규정 제정 및 시장 내 컨센서스 형성에 힘써왔습니다. 그 결과, 2017년 11월 식품의약품안전처의 인공지능 의료기기에 대한 허가 가이드라인이 제정되었으며, 이를 바탕으로 국내 1호의 인공지능 의료기기인 ⑴ VUNO Med-BoneAge(2018년 5월)가 인허가를 완료하게 되었습니다. 이후 당사는 ⑵ VUNO Med-DeepBrain (2019년 6월), ⑶ VUNO Med-Chest X-ray (2019년 8월), ⑷ VUNO Med-Fundus AI (2020년 4월), ⑸ VUNO Med-Lung CT AI (2020년 4월)와 같은 다양한 분야의 의료 인공지능 솔루션에 대하여 국내 판매허가를 순차적으로 획득하는 한편, 해당 5가지 제품에 대해서 2020년 6월 유럽 CE 인증을 획득하고, 본격적인 영업을 위한 파트너사 선정, 영업조직 구축 후 본격 영업 활동을 전개해 나가고 있습니다. 이어 ⑹ VUNO Med-DeepBrain AD 및 ⑺PROMISE-I (2020년 12월), ⑻ VUNO Med-PathQuant(2021년 6월), (9) VUNO Med-DeepCARS(2021년 8월), (10) VUNO Med - LungQuant(2022년 2월), (11)VUNO Med-Extremity X-ray(2022년 7월), (12) Hativ Pro(2022년 7월), (13) VUNO Med- Spine CT(2022년 9월), (14)VUNO Med-Knee MR(2022년 9월) 에 대하여 추가로 식약처 인허가를 획득하였습니다.

당사는 국내 최초 의료 인공지능 솔루션을 개발한 데 이어 의료영상 및 안저 등 비의료영상, 생체신호, 음성 등 최다 분야에서 우수한 성능의 의료 인공지능 솔루션 상용화에 성공하고, 국내 시장에 성공적으로 자리잡았습니다. 이에 그치지 않고 다양한 의료기관에 제품을 도입하고 국제 학술저널 및 학술대회에서 연구논문을 발표하면서 임상적 유효성을 달성해 나가는 한편, 국가기관의 대외 수상 및 인증을 통해 제품의 성능 또한 입증해 나가고 있습니다. 또한 최근 2020년 7월 당사의 VUNO Med-Fundus AI는 『의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법』에 따라 식품의약품안전처로 국내 1호 '혁신의료기기'로 지정되면서 당사 제품의 혁신성을 인정받는 성과를 달성하기도 했습니다. 이후 인공지능 기반 심정지 예측 소프트웨어인 VUNO Med-DeepCARS가 제 6호, 인공지능 기반 심전도 분석 소프트웨어인 VUNO Med-DeepECG 제16호 '혁신의료기기'로 추가 지정되었습니다.

[식품의약품안전처 혁신의료기기 최초 지정 보도자료 및 공고문]

식품의약품안전처 혁신의료기기 최초 지정 보도자료 및 공고문.jpg 식품의약품안전처 혁신의료기기 최초 지정 보도자료 및 공고문

당사는 2018년 VUNO Med-Bone Age로 인공지능 의료기기로써 국내 최초 식약처의 허가를 받은 이후 지난 3년간 제품기획/기술개발/인허가/임상검증 등 인공지능 의료기기 상용화 전주기에서 독보적인 입지를 구축하게 되었으며, 이러한 사업화 경험을 바탕으로 당사는 향후 전 세계의 의료 영역에서의 혁신을 일궈내는 데 매진할 예정입니다.

뿐만 아니라 2020년 12월에는 보건복지부의 제1차 혁신형 의료기기기업으로 인증을 받음으로서 혁신 기술력 기반 전문성으로 의료기기산업의 미래 주역으로 성장이 유망한 기업으로 인정 받기도 했습니다. 이렇게 대외적으로 입증된 기술혁신성과 함께,국내 최초의 의료 인공지능 솔루션을 필두로 하여 축적된 영업 및 연구개발 성과를 기반으로 당사는 제품기획/기술개발/인허가/임상검증 등 인공지능 의료기기 상용화 전주기에서 독보적인 입지를 구축하게 되었습니다. 이러한 기술력과 사업화 경험을 바탕으로 당사는 향후 전 세계의 의료 영역에서의 혁신을 일궈내는데 매진할 예정입니다.

[보건복지부 혁신형 의료기기기업 인증서]

보건복지부 혁신형 의료기기기업 인증서.jpg 보건복지부 혁신형 의료기기기업 인증서

(3) 성장 및 사업화 전략

인공지능 기술은 인류의 실생활에서 다양하게 접목될 수 있지만, 기술적 우수성과 잠재적 가능성 자체보다는 실제 현장에 활용되기 위한 제품을 만들고 사업화를 하는 것이 무엇보다도 중요합니다. 따라서 당사는 융복합을 통한 인공지능 기술이 유용하게 활용될 수 있는 분야인 의료분야에서 사업화를 진행하였습니다. 향후 본격적인 매출 증대를 위한 핵심 사업화 전략은 다음과 같습니다.

(가) 의료 전분야를 포괄하는 제품 파이프라인 확보

환자에게 나타나는 질병 및 증상은 환자가 처한 상황 및 진행의 정도에 따라 각기 다를 수 있습니다. 이에 따라 의사는 가능한 많은 정보를 환자로부터 수집하여 적절한 진단을 한 후 이에 따른 최선의 치료법을 적용하게 됩니다. 주로 방사선영상, 생체신호, 병리영상 등의 Modality를 활용하게 되며, 서로 다른 정보를 종합적으로 판단함으로써 최적의 결과를 얻을 수 있는데, 이는 인공지능에도 마찬가지로 적용될 수 있는 부분입니다. 아무리 성능이 뛰어난 인공지능이라 하더라도 의사보다 훨씬 적은 정보량을 갖고는 의사가 만족할만한 정보를 제공하기 어렵기 때문입니다. 따라서 뷰노는 단일 Modality를 뛰어넘어 앞서 기술한 다양한 Modality를 종합적으로 분석할 수 있는 인공지능 기술을 개발하고 이에 대한 제품 파이프라인을 확보해 나아가고 있습니다. 현재까지 대부분의 의료 인공지능 기업의 경우 X-ray, CT, MRI 등 단일 Modality에만 집중하여 기술 및 사업개발을 진행하고 있는데, 뷰노는 다양한 Modality를 종합적으로 분석할 수 있는 인공지능 기술을 확보하고 있기에 수년 안에 경쟁 제품들과 뷰노의 제품 큰 격차가 발생하게 될 것입니다. 뷰노는 영상의학뿐 아니라, 병리영상, 생체신호, 음성 등 병원에서 의사가 환자를 진료하며 생성해 내는 데이터를 모두 활용할 수 있는 기술력과 제품 파이프라인을 확보하였으며, 이를 가장 빨리 시장에 출시함에 따라 동 분야의 혁신을 가속화 해나가고 있는 선도기업입니다.

현재 당사는 의료영상 분야 11개, 병리 분야 1개, 생체신호 분야 2개 제품에 대해 식품의약품안전처로부터 인허가를 취득하였고, 의료음성 분야의 1개 제품에 대해서는 비의료기기로서 판매를 진행하고 있습니다. 다수 기업의 경우 의료분야의 데이터를 정량화하는 정도로, 별도의 임상시험이 필요하지 않은 인증 제품을 출시하고 있는 반면, 당사는 주력 제품 대다수가 임상시험을 통해 기술력 및 제품의 우수성을 입증하고 있습니다.

뷰노 의료인공지능 솔루션 파이프라인.jpg 뷰노 의료인공지능 솔루션 파이프라인

(나) 단순 정량화/분석으로부터 진단 및 예후/예측으로의 확대

인공지능은 기술의 고도화 수준 및 적용 범위에 따라 단순히 크기/부피 등을 측정하는 수준부터 병변으로 의심되는 부위를 자동으로 찾아주거나, 또는 현재의 데이터를 통해 미래에 질병이 어떻게 발달할지 등에 대한 예후/예측하는 수준까지 다양하게 나타날 수 있습니다. 인공지능 도입 초기에는 단순히 정량화/이상여부 탐지 등에 좀더 초점을 맞춰서 상용화가 이루어지고 있으나, 이미 이러한 단순한 수준의 기능은 숙련된 전문의 수준 또는 이를 능가하는 것으로 많은 연구들을 통해 밝혀지고 있으며, 향후 좀더 중요하고 위해도가 높은 문제로 제품이 고도화될 것으로 당사는 예상하고 있습니다.

이에 따라 당사는 단순 방사선 영상에서부터 실제 의료진이 환자의 질병을 Confirm하는 단계까지 인공지능을 적용하려는 노력을 진행하고 있습니다. 예를 들어 생검을 통해 확진이 이루어지는 단계인 병리영상에서의 암종 진단이나, 일반병동에 입원한 환자의 위험도를 조기 예측하여 중환자실로 이송시키는 명령을 하는 인공지능까지 넓은 분야의, 좀더 높은 중요도를 갖는 기술로 개발을 진행해오고 있습니다.

(다) Pay-Per-Use 방식의 의료분야의 새로운 사업 모델 구축 및 정착

기존의 의료기기 시장은 영구사용을 위한 일시적인 비용을 지불하게 되면 그 기기에 대해서 고객은 영구적인 소유권을 갖게 되는 과금구조가 대부분이었습니다. 이는 기존의 의료기기 시장은 주로 하드웨어 기반이었으며, 물리적인 기계장치는 시간이 지날수록 성능이 저하되는 필연적 특징을 갖고 있기 때문이었으며, 시장 자체도 시간이 지남에 따라 장비 교체 수요가 자연발생하기 때문에 구매자와 판매자 양측 모두의 이익에 부합하였기 때문입니다. 그러나 SW기반의 의료기기 (SaMD: Software as a Medical Device)의 경우 영구사용 시 노후화 되지 않는다는 특징을 갖고 있으며, 따라서 진단을 도와주는 의료 인공지능 기기의 특성 상 영구사용을 위한 판매 시 제품 보급이 완료됨에 따라 시장이 사라지는 위험이 존재합니다.

당사는 이에 착안해 현재 비의료분야의 다양한 SW서비스들이 갖고 있는 형태를 벤치마크하였으며, 클라우드(Cloud) 기반으로 서비스되는 SW의 경우 사용량에 따른 과금정책을 갖고 있는데, 의료분야도 마찬가지로 적용할 수 있다고 판단하였습니다. 다시 말해, 고객이 사용하고 싶은 만큼 사전에 크레딧(이용권)을 구매하는 방식을 적용하고 있습니다. 물론 아직까지 상급종합병원 등지에서는 개인정보의 이슈로 데이터를 클라우드로 주고 받는 것에 대한 아직까지는 부정적인 내부 정책을 갖고 있으며, 이에 따라 이러한 일부 고객들에게는 1년 사용에 대한 추정가격을 계산하여 연 단위 계약을 진행하고 있습니다. 하지만, 이는 과금방식의 차이일 뿐 실제 Pay-per-use 정책을 사용하고 있는 것으로 볼 수 있습니다. 실례로 VUNO Med-BoneAge 제품의 경우 보고서 작성 기준일 현재426여개 병원에서 채택하여 사용하고 있으며. 이중 90%의 고객이 클라우드 기반으로 크레딧을 구매하여 이용하고 있습니다.

[VUNO Med 솔루션 클라우드 과금 방식]

vuno med 솔루션 과금 방식.jpg VUNO Med 솔루션 과금 방식

(라) 판매 채널의 다변화를 통한 신규시장 개척의 가속화

의료기기 산업은 전통적으로 의료기기장비 영업 및 PACS/EMR등 시스템들에 대한 영업 등의 네트워크 및 판매 체계가 구축되어 있기에 해당 채널을 충분히 활용함으로써 당사 제품의 시장 판로를 넓힐 수 있다고 판단됩니다. 의료기기의 특성 상 강력한 규제 산업이고 인허가 등의 절차가 까다로우나, 제품이 일정 수준 이상 진입 시 오히려 다양한 판매 채널을 확보할 수 있는 장점이 있습니다.

판매 채널은 크게 ① 직접 판매와 ② 협력 판매의 큰 틀을 갖고 있으며, 직접 판매의 경우, 업계 내 오피니언을 주도하는 주요 상급 병원 내 권위 있는 의사(KOL: Key Opinion Leader)에 대한 직접 영업을 통한 서비스는 자체적으로 진행하며, 다양한 고객층 및 서비스 방식 및 방대한 영업망을 보유한 사업자와는 기술료/라이센싱 기반의 계약을 통해 제품을 시장에 공급하고 있습니다.

또한 경량화된 모델로써 VUNO Med 에 적용된 다양한 영상 장비에 탑재돼 분석 결과를 제시하는 장비 연동에 최적화된 기술을 기반으로, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 의료기기 기업과 협력관계를 구축해, 각 장비에 탑재해 판매할 수 있도록 기존의 의료기기 기업에게 판매하는 B2B 판매채널도 성공적으로 구축해 나가고 있습니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결 재무정보

(단위: 원)

과목	제9기 3분기	제8기	제7기
	2022년 9월말	2021년 12월말	2020년 12월말
유동자산	12,734,779,072	26,745,349,225	7,380,493,888
비유동자산	8,860,340,107	8,860,488,639	2,206,600,391
자산총계	21,595,119,179	35,605,837,864	9,587,094,279
유동부채	10,844,328,016	8,466,957,131	12,498,702,223
비유동부채	3,212,069,425	4,547,275,218	730,532,873
부채총계	14,056,397,441	13,014,232,349	13,229,235,096
자본금	1,137,965,600	1,120,865,600	897,745,000
자본잉여금	69,409,706,343	68,535,064,959	23,442,326,789
기타자본구성요소	1,623,491,180	1,740,744,936	1,133,929,532
결손금	(64,632,441,385)	(48,805,069,980)	(29,116,142,138)
자본총계	7,538,721,738	22,591,605,515	(3,642,140,817)
	2022년 1월~9월	2021년 1월~12월	2020년 1월~12월
영업수익	1,949,000,781	2,247,879,936	1,257,218,734
영업이익(손실)	(15,955,199,934)	(17,812,680,120)	(9,721,688,063)
당기순이익(손실)	(16,002,390,766)	(19,555,732,057)	(11,108,598,035)
기타포괄손익	299,682,260	(71,814,870)	(50,172,121)
총포괄손익	(15,702,708,506)	(19,627,546,927)	(11,158,770,156)
기본주당순이익(손실)	(1,415)	(1,806)	(1,245)
희석주당순이익(손실)	(1,415)	(1,806)	(1,245)
연결에 포함된 회사수	2개	2개	-

※ 한국채택국제회계기준 작성기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

나. 요약 별도 재무정보

(단위: 원)

과목	제9기 3분기	제8기	제7기
	2022년 9월말	2021년 12월말	2020년 12월말
유동자산	12,149,408,134	25,892,042,543	7,380,493,888
비유동자산	9,864,490,507	9,864,639,039	2,206,600,391
자산총계	22,013,898,641	35,756,681,582	9,587,094,279
유동부채	10,826,564,259	8,452,780,104	12,498,702,223
비유동부채	3,212,069,425	4,547,275,218	730,532,873
부채총계	14,038,633,684	13,000,055,322	13,229,235,096
자본금	1,137,965,600	1,120,865,600	897,745,000
자본잉여금	69,409,706,343	68,535,064,959	23,442,326,789
기타자본구성요소	1,457,656,162	1,699,572,817	1,133,929,532
결손금	(64,030,063,148)	(48,598,877,116)	(29,116,142,138)
자본총계	7,975,264,957	22,756,626,260	(3,642,140,817)
종속ㆍ관계ㆍ공동기업 투자주식의 평가방법	원가법	원가법	원가법
	2022년 1월~9월	2021년 1월~12월	2020년 1월~12월
영업수익	1,949,000,781	2,247,879,936	1,257,218,734
영업이익(손실)	(15,559,014,561)	(17,606,487,256)	(9,721,688,063)
당기순이익(손실)	(15,606,205,393)	(19,349,539,193)	(11,108,598,035)
기타포괄손익	175,019,361	(112,986,989)	(50,172,121)
총포괄손익	(15,431,186,032)	(19,462,526,182)	(11,158,770,156)
기본주당순이익(손실)	(1,380)	(1,787)	(1,245)
희석주당순이익(손실)	(1,380)	(1,787)	(1,245)

※ 한국채택국제회계기준 작성기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

2. 연결재무제표

연결 재무상태표

제 9 기 3분기말 2022.09.30 현재

제 8 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기말	제 8 기말
자산
유동자산	12,734,779,072	26,745,349,225
현금및현금성자산	7,358,866,364	5,140,829,789
단기금융상품	1,110,000,000	12,110,000,000
매출채권 및 기타채권	2,665,435,849	3,243,989,507
계약자산	62,839,000	38,800,000
재고자산	250,804,080	2,384,181
당기손익-공정가치측정금융자산	881,261,014	5,974,880,586
기타유동자산	361,153,645	218,437,652
당기법인세자산	44,419,120	16,027,510
비유동자산	8,860,340,107	8,860,488,639
장기금융상품	20,000,000	20,000,000
비유동 당기손익-공정가치 측정 지정 금융자산	464,670,714	464,670,714
비유동 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산	2,320,124,260	1,460,123,938
유형자산	4,831,620,519	5,761,779,287
무형자산	651,706,392	598,847,501
기타비유동금융자산	572,218,222	555,067,199
자산총계	21,595,119,179	35,605,837,864
부채
유동부채	10,844,328,016	8,466,957,131
미지급금 및 기타채무	1,857,173,038	2,190,341,172
리스부채	835,597,612	809,555,579
계약부채	2,808,919,534	938,154,973
단기차입금	4,200,000,000	4,200,000,000
기타유동부채	1,142,637,832	328,905,407
비유동부채	3,212,069,425	4,547,275,218
장기미지급금	265,388,926	746,348,546
비유동리스부채	2,557,632,593	3,171,341,014
확정급여부채	168,745,455	416,149,100
기타충당부채	220,302,451	213,436,558
부채총계	14,056,397,441	13,014,232,349
자본
지배기업의 소유주에게 귀속되는 자본	7,538,721,738	22,591,605,515
자본금	1,137,965,600	1,120,865,600
자본잉여금	69,409,706,343	68,535,064,959
기타자본구성요소	1,623,491,180	1,740,744,936
이익잉여금(결손금)	(64,632,441,385)	(48,805,069,980)
자본총계	7,538,721,738	22,591,605,515
자본과부채총계	21,595,119,179	35,605,837,864

연결 포괄손익계산서

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기		제 8 기 3분기
	3개월	누적	3개월	누적
영업수익	834,599,420	1,949,000,781	326,425,462	1,032,709,870
영업비용	5,477,869,058	17,904,200,715	4,838,463,684	14,300,436,830
영업이익(손실)	(4,643,269,638)	(15,955,199,934)	(4,512,038,222)	(13,267,726,960)
금융수익	47,812,039	170,933,168	114,952,676	187,584,215
금융비용	54,079,498	293,093,177	41,942,269	2,049,796,942
기타수익	54,461,283	94,684,020	1,365,263	3,309,929
기타비용	3,218,582	19,714,843	735,031	8,921,649
법인세비용차감전순이익(손실)	(4,598,294,396)	(16,002,390,766)	(4,438,397,583)	(15,135,551,407)
법인세비용	0	0	0	0
당기순이익(손실)	(4,598,294,396)	(16,002,390,766)	(4,438,397,583)	(15,135,551,407)
기타포괄손익	60,147,898	299,682,260	46,291,808	(66,247,721)
후속적 당기손익 재분류 불가능 항목:
확정급여제도의 재측정요소	0	175,019,361	0	(111,828,945)
후속적 당기손익 재분류 가능 항목:
환율변동효과	60,147,898	124,662,899	46,291,808	45,581,224
총포괄손익	(4,538,146,498)	(15,702,708,506)	(4,392,105,775)	(15,201,799,128)
주당이익(손실)
기본주당이익(손실) (단위 : 원)	(404)	(1,415)	(397)	(1,415)
희석주당이익(손실) (단위 : 원)	(404)	(1,415)	(397)	(1,415)

연결 자본변동표

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

			자본
			지배기업의소유주에게귀속되는자본					비지배지분	자본 합계
			자본금	자본잉여금	기타자본구성요소	이익잉여금(결손금)	지배기업의소유주에게귀속되는자본 합계
2021.01.01 (기초자본)			897,745,000	23,442,326,789	1,133,929,532	(29,116,142,138)	(3,642,140,817)	0	(3,642,140,817)
총포괄이익	당기순이익(손실)		0	0	0	(15,135,551,407)	(15,135,551,407)	0	(15,135,551,407)
	기타포괄손익	확정급여제도의 재측정요소	0	0	0	(111,828,945)	(111,828,945)	0	(111,828,945)
		환율변동효과	0	0	45,581,224	0	45,581,224	0	45,581,224
자본에 직접 반영된 소유주와의 거래	유상증자		159,266,400	38,615,237,100	0	0	38,774,503,500	0	38,774,503,500
	전환우선주의 전환권 행사		30,458,700	8,147,702,250	0	0	8,178,160,950	0	8,178,160,950
	우리사주조합 발행		25,495,500	0	0	0	25,495,500	0	25,495,500
	주식선택권 행사		3,900,000	104,447,466	(104,447,466)	0	3,900,000	0	3,900,000
	신주발행비 지급		0	(1,945,086,770)	0	0	(1,945,086,770)	0	(1,945,086,770)
	주식보상비 인식		0	0	636,923,064	0	636,923,064	0	636,923,064
2021.09.30 (기말자본)			1,116,865,600	68,364,626,835	1,711,986,354	(44,363,522,490)	26,829,956,299	0	26,829,956,299
2022.01.01 (기초자본)			1,120,865,600	68,535,064,959	1,740,744,936	(48,805,069,980)	22,591,605,515	0	22,591,605,515
총포괄이익	당기순이익(손실)		0	0	0	(16,002,390,766)	(16,002,390,766)	0	(16,002,390,766)
	기타포괄손익	확정급여제도의 재측정요소	0	0	0	175,019,361	175,019,361	0	175,019,361
		환율변동효과	0	0	124,662,899	0	124,662,899	0	124,662,899
자본에 직접 반영된 소유주와의 거래	유상증자		0	0	0	0	0	0	0
	전환우선주의 전환권 행사		0	0	0	0	0	0	0
	우리사주조합 발행		0	0	0	0	0	0	0
	주식선택권 행사		17,100,000	878,138,604	(578,738,604)	0	316,500,000	0	316,500,000
	신주발행비 지급		0	(3,497,220)	0	0	(3,497,220)	0	(3,497,220)
	주식보상비 인식		0	0	336,821,949	0	336,821,949	0	336,821,949
2022.09.30 (기말자본)			1,137,965,600	69,409,706,343	1,623,491,180	(64,632,441,385)	7,538,721,738	0	7,538,721,738

연결 현금흐름표

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기	제 8 기 3분기
영업활동현금흐름	(13,189,742,004)	(10,110,099,786)
영업으로부터 창출된 현금흐름	(13,206,606,066)	(10,105,261,361)
이자의 수취	239,938,222	70,860,793
이자의 지급	(194,682,550)	(69,389,736)
법인세환급(납부)	(28,391,610)	(6,309,482)
투자활동현금흐름	15,557,427,116	(22,522,174,206)
투자활동으로 인한 현금유입	18,635,576,913	5,220,449,812
단기금융상품의 감소	12,000,000,000	4,500,000,000
대여금의 감소	629,413,250	453,198,000
당기손익-공정가치측정금융자산 처분	6,002,406,696	0
유형자산의 처분	3,756,967	6,181,812
보증금의 감소	0	261,070,000
투자활동으로 인한 현금유출	(3,078,149,797)	(27,742,624,018)
단기금융상품의 증가	(1,000,000,000)	(15,000,000,000)
대여금의 증가	0	(2,525,937,750)
당기손익-공정가치측정금융자산 취득	(994,685,617)	(7,928,894,296)
기타포괄손익-공정가치측정금융자산 취득	(860,000,322)	(1,039,932,000)
유형자산의 취득	(112,022,000)	(351,528,172)
무형자산의 취득	(111,441,858)	(223,586,800)
보증금의 증가	0	(672,745,000)
재무활동현금흐름	(274,663,608)	36,706,891,674
재무활동으로 인한 현금유입	316,500,000	38,803,899,000
유상증자	0	38,799,999,000
주식선택권 행사	316,500,000	3,900,000
재무활동으로 인한 현금유출	(591,163,608)	(2,097,007,326)
리스부채 상환	(587,666,388)	(151,920,556)
신주발행비 지급	(3,497,220)	(1,945,086,770)
현금및현금성자산에 대한 환율변동효과	125,015,071	45,581,224
현금및현금성자산의순증가(감소)	2,218,036,575	4,120,198,906
기초현금및현금성자산	5,140,829,789	1,691,243,132
기말현금및현금성자산	7,358,866,364	5,811,442,038

3. 연결재무제표 주석

제 9 (당) 기 3분기 2022년 01월 01일부터 2022년 09월 30일까지

제 8 (전) 기 2021년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지

주식회사 뷰노와 그 종속기업

1. 연결대상기업의 개요

(1) 지배기업의 개요주식회사 뷰노(이하 '지배기업')는 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스업을 주된 사업으로 2014년 12월 10일에 주식회사 뷰노코리아를 사명으로 하여 설립되었고, 2017년 4월 28일에 주식회사 뷰노코리아에서 주식회사 뷰노로 사명을 변경하였으며, 서울특별시 서초구 강남대로 479, 9층에 본사를 두고 있습니다.한편, 지배기업은 설립 이후 수차례 유상증자를 하였으며, 보고기간말 현재 지배기업의 자본금은 1,137,966천원으로 주요 주주의 구성내역은 다음과 같습니다.

주주명	소유주식수(주)	지분율(%)
이예하	1,920,910	16.88%

(2) 종속기업의 현황

당분기말과 전기말 현재 연결재무제표 작성대상에 속한 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.

종속기업명	주요 영업활동	소재지	결산월	소유지분율(%)
				당분기	전기
VUNO MED Inc.	인공지능 의료 소프트웨어 제작	미국	12월	100.00	100.00

(3) 종속기업의 요약 재무정보당분기 중 종속기업의 요약 재무정보는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)
종속기업명	자산	부채	자본	매출	분기순손실	총포괄손익
VUNO MED Inc.	585,371	17,764	567,607	-	(396,185)	(271,522)

(4) 비지배지분당분기말과 전기말 현재 종속기업의 비지배지분은 존재하지 않습니다.

2. 재무제표 작성기준

(1) 회계기준의 적용지배기업 및 그 종속회사(이하 '연결실체')의 분기연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 요약중간연결재무제표입니다. 동 연결재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차연결재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 연결실체의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.(2) 추정과 판단1) 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성한국채택국제회계기준은 중간연결재무제표를 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 연결실체의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2021년 12 월 31 일로 종료되는 회계연도의 연차연결재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.세계적인 COVID-19의 확산으로 각국 정부는 이를 통제하기 위하여 공장 폐쇄, 자가격리, 입국제한, 여행 금지 등의 조치를 시행하고 있습니다. COVID-19 팬데믹이 회사의 영업에 미칠 궁극적인 영향은 아직 알 수 없고, 향후 전개되는 국면에 따라 달라질 것으로 보입니다. COVID-19의 지속기간, 심각성은 매우 불확실하고 예측할 수 없으며, 정부나 회사의 보호조치로 인하여 실질적인 영업중단이 발생하고 영업규모가 감소할 수 있습니다. 이로 인한 재무 영향은 합리적으로 추정할 수 없지만 경영진은 회사가 사업을 영위하는 대부분의 지역 및 영업 부문이 어느 정도 영향을 받을 것으로 예상하고 있습니다. COVID-19가 회사의 영업에 미치는 영향의 정도와 기간은 아직 결정할 수 없습니다.

2) 공정가치 측정연결실체는 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 제 3 자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제 3 자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.연결실체는 유의적인 평가 문제를 감사에 보고하고 있습니다.자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 연결실체는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

구 분	투입변수의 유의성
수준 1	측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의조정되지 않은 공시가격
수준 2	수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는간접적으로 관측가능한 투입변수
수준 3	자산이나 부채에 대한 관측가능하지 않은 투입변수

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 연결실체는 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.공정가치 측정시 사용된 가정의 자세한 정보는 주석 5에 포함되어 있습니다.

3. 유의적인 회계정책

분기연결재무제표에 적용된 회계정책은 직전 연차연결재무제표에 적용된 회계정책과 동일합니다. 2022년 1월 1일부터 시행되는 새로운 회계기준이 있으나, 그 기준들은 당사의 재무제표에 중요한 영향을 미치지 않습니다.

4. 영업부문(1) 부문수익연결실체는 단일 사업부문(인공지능 의료 소프트웨어 제작)을 영위하고 있습니다.(2) 지역에 대한 정보

연결실체의 수익을 지리적 시장에 따라 구분한 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
국내	1,678,284	977,735
아시아	225,745	54,975
유럽	44,972	-
합계	1,949,001	1,032,710

(3) 주요 고객에 대한 정보당분기 및 전분기 중 연결실체 매출액의 10% 이상을 차지하는 주요 고객에 대한 매출 정보는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
주요고객 매출	257,500	143,124
주요고객수	1 개사	1 개사
전체매출 중 비중	13.2%	13.9%

5. 금융상품 및 재무위험관리 정책(1) 금융상품의 범주별 분류 및 공정가치당분기말 및 전기말 현재 공정가치 서열체계를 포함한 금융자산과 금융부채의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다. 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치에 해당하여 공정가치를 측정하지 않은 금융자산과 금융부채에 대한 공정가치 정보는 포함하고 있지 않습니다.1) 당분기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액						공정가치
	상각후원가측정금융자산	상각후원가측정금융부채	당기손익공정가치측정금융자산	기타포괄손익공정가치측정금융자산	당기손익공정가치측정금융부채	합 계	수준 3
공정가치로 측정되는 금융자산 :
당기손익-공정가치측정금융자산	-	-	1,345,932	-	-	1,345,932	1,345,932
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	-	-	-	2,320,124	-	2,320,124	2,320,124
소 계	-	-	1,345,932	2,320,124	-	3,666,056	3,666,056
상각후원가로 측정되는 금융자산 :
현금및현금성자산	7,358,866	-	-	-	-	7,358,866	-
단기금융상품	1,110,000	-	-	-	-	1,110,000	-
장기금융상품	20,000	-	-	-	-	20,000	-
매출채권및기타채권	2,665,436	-	-	-	-	2,665,436	-
기타금융자산	572,218	-	-	-	-	572,218	-
소 계	11,726,520	-	-	-	-	11,726,520	-
금융자산 합계	11,726,520	-	1,345,932	2,320,124	-	15,392,576	3,666,056
공정가치로 측정되는 금융부채 :
소 계	-	-	-	-	-	-	-
상각후원가로 측정되는 금융부채 :
미지급금및기타채무	-	2,122,562	-	-	-	2,122,562	-
리스부채	-	3,393,231	-	-	-	3,393,231	-
단기차입금	-	4,200,000	-	-	-	4,200,000	-
소 계	-	9,715,793	-	-	-	9,715,793	-
금융부채 합계	-	9,715,793	-	-	-	9,715,793	-

2) 전기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액						공정가치
	상각후원가측정금융자산	상각후원가측정금융부채	당기손익공정가치측정금융자산	기타포괄손익공정가치측정금융자산	당기손익공정가치측정금융부채	합 계	수준 3
공정가치로 측정되는 금융자산 :
당기손익-공정가치측정금융자산	-	-	6,439,552	-	-	6,439,552	6,439,552
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	-	-	-	1,460,124	-	1,460,124	1,460,124
소 계	-	-	6,439,552	1,460,124	-	7,899,676	7,899,676
상각후원가로 측정되는 금융자산 :
현금및현금성자산	5,140,830	-	-	-	-	5,140,830	-
단기금융상품	12,110,000	-	-	-	-	12,110,000	-
장기금융상품	20,000	-	-	-	-	20,000	-
매출채권및기타채권	3,243,990	-	-	-	-	3,243,990	-
기타금융자산	555,067	-	-	-	-	555,067	-
소 계	21,069,887	-	-	-	-	21,069,887	-
금융자산 합계	21,069,887	-	6,439,552	1,460,124	-	28,969,563	7,899,676
공정가치로 측정되는 금융부채 :
전환우선주부채	-	-	-	-	-	-	-
소 계	-	-	-	-	-	-	-
상각후원가로 측정되는 금융부채 :
미지급금및기타채무	-	2,936,690	-	-	-	2,936,690	-
리스부채	-	3,980,897	-	-	-	3,980,897	-
단기차입금	-	4,200,000	-	-	-	4,200,000	-
소 계	-	11,117,587	-	-	-	11,117,587	-
금융부채 합계	-	11,117,587	-	-	-	11,117,587	-

(2) 다음 표는 수준 3 공정가치측정에 사용된 가치평가기법, 공정가치 서열체계 수준,유의적이지만 관측 가능하지 않은 투입변수 및 범위와 관측 가능하지 않은 투입변수와 공정가치측정치 간의 연관성을 설명한 것입니다.

구분	공정가치(단위: 천원)		공정가치서열체계	가치평가기법	유의적이지만 관측가능하지 않은 투입변수 및 범위	관측가능하지 않은 투입변수와 공정가치 측정치 간의 연관성
	당분기말	전기말
투자지분증권	3,666,056	7,899,676	수준3	비상장주식 공정가치평가 가이드라인에 따라 측정하고 있습니다.	-	-

(3) 수준3 공정가치 금융상품의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)
구분	당분기		전기
	지분증권 및 채무증권	전환우선주	지분증권 및 채무증권	전환우선주
기초금액	7,899,676	-	755,202	6,198,005
취득	1,854,686	-	11,184,686	-
처분	(5,989,899)	-	(4,202,643)	-
발행	-	-	-	-
공정가치평가	(98,407)	-	162,431	-
전환	-	-	-	(6,198,005)
기말금액	3,666,056	-	7,899,676	-

(4) 신용위험① 신용위험의 최대 노출정도금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대 노출정도를 나타냅니다. 당분기말 및 전기말 현재 연결실체의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
현금및현금성자산	7,358,866	5,140,830
단기금융상품	1,110,000	12,110,000
장기금융상품	20,000	20,000
매출채권및기타채권	2,665,436	3,243,990
기타금융자산	572,218	555,067
당기손익-공정가치측정금융자산	1,345,932	6,439,552
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	2,320,124	1,460,124
합 계	15,392,576	28,969,563

② 매출채권과 계약자산의 각 지역별 신용위험의 노출정도연결실체의 매출채권과 계약자산은 모두 국내 및 아시아, 유럽에서 발생하였습니다.

③ 매출채권과 계약자산의 기대신용손실 평가연결실체는 매출채권과 계약자산의 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권이 연체에서 제각이 되기까지의 가능성을 기초로 채무불이행률을 추정하고 있습니다. 연결실체는 설립 이래 연체 채권이 존재하지 않아 매출채권 및 계약자산에 대해 대손충당금을 설정하지 않았습니다.

(5) 유동성 위험당분기말 및 전기말 현재 연결실체의 유동성위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

① 당분기말

(단위: 천원)
구 분	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상 ~5년 미만
미지급금및기타채무	2,122,562	2,122,562	1,857,173	265,389
리스부채	3,393,231	3,677,539	962,215	2,715,324
단기차입금	4,200,000	4,280,850	4,280,850	-
합 계	9,715,793	10,080,951	7,100,238	2,980,713

② 전기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상 ~5년 미만
미지급금및기타채무	2,936,690	2,936,690	2,190,341	746,349
리스부채	3,980,897	4,382,770	962,215	3,420,555
단기차입금	4,200,000	4,218,270	4,218,270	-
합 계	11,117,587	11,537,730	7,370,826	4,166,904

(6) 이자율위험변동금리부 금융상품의 이자율변동위험은 시장금리 변동으로 인한 재무상태표 항목의 가치변동(공정가치) 위험과 투자 및 재무활동으로부터 발생하는 이자수익, 비용의현금흐름이 변동될 위험으로 정의할 수 있습니다. 이러한 연결실체의 이자율변동위험은 주로 예금 및 변동금리부 차입금에서 비롯되며, 연결실체는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융비용의 최소화를 위한 정책을 수립 및 운영하고 있습니다. 이자율이 1% 변동할 경우, 연결실체의 손익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
변동이자율 금융상품
현금성자산	7,358,866	5,140,830
단기금융상품	1,110,000	12,110,000
장기금융상품	20,000	20,000
단기차입금	(4,200,000)	(4,200,000)
금융상품 순투자	4,288,866	13,070,830
손익 및 자본에 미치는 영향
이자율 1% 증가시	42,889	130,708
이자율 1% 감소시	(42,889)	(130,708)

(7) 자본관리연결실체의 자본관리는 계속기업으로서의 존속능력을 유지하는 한편 자본조달비용을 최소화하여 주주이익을 극대화하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다.연결실체의 자본구조는 차입금과 사채 등에서 현금및현금성자산을 차감한 순차입금과 자본으로 관리하며, 연결실체의 경영진은 순차입금비율을 주기적으로 관리하고 있습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
차입금 및 사채	4,200,000	4,200,000
현금및현금성자산	7,358,866	5,140,830
순차입금	(3,158,866)	(940,830)
총자본	7,538,722	22,591,606
순차입금비율(*)	-	-

(*) 당분기말 및 전기말 순차입금비율은 부의 비율임에 따라 산정하지 아니하였습니다.

6. 현금및현금성자산당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
현금	1,000	-
보통예금	7,357,866	5,140,830
합 계	7,358,866	5,140,830

7. 사용이 제한된 예금 등당분기말 및 전기말 현재 사용이 제한된 예금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	금융기관	당분기말	전기말	제한내용
장기금융상품	우리은행	20,000	20,000	질권설정
단기금융상품	기업은행	110,000	110,000	질권설정
합 계		130,000	130,000

8. 매출채권및기타채권(1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권및기타채권의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
매출채권	1,279,013	1,042,545
차감 : 대손충당금	-	-
매출채권(순액)	1,279,013	1,042,545
기타채권
받을어음	29,500	-
미수금	188,963	305,403
미수수익	11,885	110,553
특수관계자 대여금	1,156,075	1,785,489
소 계	1,386,423	2,201,445
합 계	2,665,436	3,243,990

(2) 당분기와 전기 중 대손충당금의 변동과 관련된 사항은 없습니다.

9. 재고자산당분기말, 전기말 현재 재고자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
상품	250,804	2,384

10. 기타유동자산당분기말 및 전기말 현재 기타유동자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
선급금	333,929	192,351
선급비용	27,225	26,087
합 계	361,154	218,438

11. 공정가치측정금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	피투자기업	업종	당분기말	전기말
채무상품	지아이비엘제일차 ABCP 외	기타	-	3,993,008
지분상품	Ovitz	특수콘택트렌즈 제작	464,671	464,671
	에셋원공모주코스닥벤처A 외	투자	881,261	1,981,873
합계			1,345,932	6,439,552
재무상태표:
- 유동			881,261	5,974,881
- 비유동			464,671	464,671
합계			1,345,932	6,439,552

(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타포괄손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	피투자기업	업종	당분기말	전기말
지분상품	닥프렌즈(주)	병원전용 메신저 개발	420,192	420,192
	케이클라비스-넥스트랜스 신기술조합 제3호	투자	500,000	500,000
	주식회사 온코소프트	응용 소프트웨어 개발 및 공급업	499,932	499,932
	스마트 대한민국 KT 넥스트 투자조합	투자	100,000	40,000
	주식회사 덴컴	컴퓨터 프로그래밍 서비스업	800,000	-
합계			2,320,124	1,460,124

당분기 중 기타포괄손익-공정가치측정금융자산으로 지정된 투자자산을 처분하지 아니하였으며, 자본 내에서 대체된 누적손익은 존재하지 않습니다.

12. 유형자산당분기와 전기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	기계장치	비품	시설장치	건설중인자산	사용권자산		합 계
					부동산	차량운반구
취득원가 :
전기초	639,709	531,867	368,921	-	874,778	18,519	2,433,794
취득(*)	32,900	283,507	905,765	70,000	4,537,205	-	5,829,377
처분	-	(18,593)	-	-	(874,778)	(18,519)	(911,890)
전기말	672,609	796,781	1,274,686	70,000	4,537,205	-	7,351,281
당분기초	672,609	796,781	1,274,686	70,000	4,537,205	-	7,351,281
취득(*)	-	90,722	1,300	20,000	-	-	112,022
처분	(15,909)	(4,620)	-	-	-	-	(20,529)
대체	-	-	-	(90,000)	-	-	(90,000)
당분기말	656,700	882,883	1,275,986	-	4,537,205	-	7,352,774
감가상각누계액 :
전기초	352,366	178,737	273,088	-	707,425	14,403	1,526,019
감가상각	116,890	133,782	95,857	-	532,084	3,379	881,992
처분	-	(7,823)	-	-	(874,777)	(17,782)	(900,382)
전기말	469,256	304,696	368,945	-	364,732	-	1,507,629
당분기초	469,256	304,696	368,945	-	364,732	-	1,507,629
감가상각	69,040	118,083	140,218	-	656,515	-	983,856
처분	(12,462)	(3,124)	-	-	-	-	(15,586)
당분기말	525,834	419,655	509,163	-	1,021,247	-	2,475,899
정부보조금 :
전기초	120,785	29,929	-	-	-	-	150,714
감가상각	(57,811)	(11,030)	-	-	-	-	(68,841)
전기말	62,974	18,899	-	-	-	-	81,873
당분기초	62,974	18,899	-	-	-	-	81,873
감가상각	(30,150)	(6,469)	-	-	-	-	(36,619)
당분기말	32,824	12,430	-	-	-	-	45,254
장부금액 :
전기말	140,379	473,186	905,741	70,000	4,172,473	-	5,761,779
당분기말	98,042	450,798	766,823	-	3,515,958	-	4,831,621

(*) 사용권자산의 경우 계약의 발생 및 연장에 해당합니다.

13. 무형자산당분기와 전기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	특허권	상표권	디자인권	소프트웨어	건설중인자산	기타무형자산	합 계
취득원가 :
전기초	108,933	17,422	-	142,026	121,009	38,000	427,390
취득	-	-	-	34,386	256,206	32,000	322,592
대체(*)	17,554	21,110	9,673	53,520	(108,932)	-	(7,075)
전기말	126,487	38,532	9,673	229,932	268,283	70,000	742,907
당분기초	126,487	38,532	9,673	229,932	268,283	70,000	742,907
취득	-	-	-	6,802	136,038	-	142,840
대체(*)	38,078	12,838	2,421	20,000	(84,642)	-	(11,305)
당분기말	164,565	51,370	12,094	256,734	319,679	70,000	874,442
상각누계액 :
전기초	33,512	1,289	-	22,188	-	633	57,622
상각	24,029	7,081	1,014	39,304	-	13,867	85,295
전기말	57,541	8,370	1,014	61,492	-	14,500	142,917
당분기초	57,541	8,370	1,014	61,492	-	14,500	142,917
상각	22,623	7,205	1,693	37,472	-	10,500	79,493
당분기말	80,164	15,575	2,707	98,964	-	25,000	222,410
정부보조금 :
전기초	2,231	-	-	-	-	-	2,231
상각	(1,090)	-	-	-	-	-	(1,090)
전기말	1,141	-	-	-	-	-	1,141
당분기초	1,141	-	-	-	-	-	1,141
상각	(816)	-	-	-	-	-	(816)
당분기말	325	-	-	-	-	-	325
장부금액 :
전기말	67,805	30,162	8,659	168,440	268,283	55,500	598,849
당분기말	84,076	35,795	9,387	157,770	319,679	45,000	651,707

(*) 건설중인자산에서 비용으로 대체되었습니다.

14. 기타금융자산당분기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
임차보증금	657,205	657,205
현재가치할인차금	(96,487)	(113,638)
기타보증금	11,500	11,500
합 계	572,218	555,067

15. 미지급금및기타채무당분기말 및 전기말 현재 미지급금및기타채무의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
미지급금	834,269	1,126,231
미지급비용	1,022,904	1,064,110
합 계	1,857,173	2,190,341

16. 정부보조금연결실체가 당분기 중 수행완료하거나, 보고기간말 현재 수행 중인 연구과제의 내역은 다음과 같습니다.

(1) 선출연방식

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	2020년 AI융합 의료영상 진료판독시스템 구축사업 - 3차	AI융합 신규 감염병 대응시스템 3차	2022년 DNA 대중소 파트너십 동반진출	2022년 혁신분야 창업패키지 (사업화)	바이오산업 핵심기술개발사업	중소기업 기술혁신 개발사업 (시장확대형)
과제명	군 의료개선을 위한 AI융합 의료영상 진료판독 시스템 구축	감영병 대응을 위한 클라우드 기반 임상데이터 플랫폼 구축 및 AI 기반 예후예측 솔루션 개발	SaaS 기반의 글로벌 AI 의료영상분석 서비스	의료 인공지능 기술이 적용된 사업화 모델 개발	병원 업무 프로세스의 혁신적 개선을 위한 음성인식 AI 어시스턴트 솔루션 개발 및 실증	흉부 X-Ray 진단보조를 위한 인공지능 기술이 융합된 판독문 생성을 지원하는 의료영상 진단용 솔루션 개발
총과제 수행기간	2022.01.01~ 2022.12.31	2022.01.01~ 2022.12.31	2022.03.01~ 2022.11.30	2022.01.01~ 2022.12.10	2022.01.01~ 2022.12.31	2021.09.21~ 2022.09.20
전문기관	정보통신산업진흥원	정보통신산업진흥원	정보통신산업진흥원	창업진흥원	한국산업기술평가관리원	중소기업기술정보진흥원
총사업비(현금)	2,070,500	410,000	150,000	145,000	131,343	58,072
정부출연금	2,020,000	400,000	105,000	145,000	128,122	56,656
민간부담금	50,500	10,000	45,000	-	3,221	1,416
연구비 집행액	1,055,411	271,454	122,298	117,461	72,291	53,353
미집행액	1,015,089	138,546	27,702	27,539	59,052	4,719
장기미지급금	-	-	-	-	12,559	-

(2) 사용금액 후 정산방식

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	범부처전주기의료기기 연구개발사업 (2차)	범부처전주기의료기기 연구개발사업 (3차)	2021년도 제 1차 ICT R&D 혁신 바우처 지원사업	범부처전주기의료기기연구개발사업	대-스타 해결사 플랫폼 후속 사업화 3차
과제명	인공지능 기반 중증악화 예측 가능한 고성능 환자감시장치 시스템 개발	인공지능 기반 중증악화 예측 가능한 고성능 환자감시장치 시스템 개발	인공지능기반 심장 건강관리용 자가 심전도 측정기기 개발	일반 병동 입원환자의 신속대응팀 활동에서 딥러닝 기반 고위험 환자 감시 체계와 기존 감시체계의 성능	활력징후 기반 심정지 위험도 분석기술
총과제 수행기간	2021.03.01~ 2022.02.28	2022.03.01~ 2022.12.31	2021.04.01~ 2022.03.31	2021.05.01~ 2022.04.30	2021.10.01~ 2022.06.30
전문기관	(재)범부처전주기 의료기기연구개발사업단	(재)범부처전주기 의료기기연구개발사업단	정보통신기획평가원	(재)범부처전주기 의료기기연구개발사업단	창업진흥원
총사업비(현금)	326,807	274,075	5,000	2,355	100,000
정부출연금	316,600	265,215	-	1,819	100,000
민간부담금	10,207	8,860	5,000	536	-
연구비 집행액	310,982	22,928	5,000	2,318	98,690
미집행액	15,825	251,147	-	37	1,310
장기미지급금	41,353	4,301	-	-	-

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	대스타 해결사 플랫폼 사업	중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 컨소시엄(2차)	혁신형 의료기기기업 기술상용화 지원	구매조건부신제품개발사업
과제명	심부전 환자를 위한 인공지능기반 소프트웨어 개발	딥러닝 기반 실시간 중환자실 환자 상태악화 위험도 평가 시스템 개발	흉부 CT 폐결절 탐지 및 진단을 위한 AI기반 소프트웨어 의료기기의 해외 임상 검증 및 고도화	빅데이터 기반 공중근무자 질환 예측모델 개발
총과제 수행기간	2021.09.01~ 2022.08.31	2022.01.01~ 2022.12.31	2022.04.01~ 2022.12.31	2022.08.01~ 2022.12.31
전문기관	중소기업기술정보진흥원	한국보건산업진흥원	한국보건산업진흥원	중소기업기술정보진흥원
총사업비(현금)	100,896	550,217	387,500	205,000
정부출연금	99,496	513,381	375,000	200,000
민간부담금	1,400	36,836	12,500	5,000
연구비 집행액	100,283	390,252	104,593	68,419
미집행액	613	159,965	282,907	136,581
장기미지급금	9,889	65,892	10,122	6,675

연결실체는 상기 정부출연금 중 상환의무가 있는 정부보조금에 대해서는 비유동부채의 장기미지급금(과제 종료 후 해당 기술의 상용화 기간을 고려하여 상환의무를 유예)으로 계상하고 있습니다.

17. 리스연결실체는 본사 건물을 임차하고 있습니다. 리스는 일반적으로 3년간 지속됩니다. 그리고 정수기와 공기청정기, 차량 등을 임차하고 있으며, 이러한 리스는 단기리스이거나 소액자산리스에 해당합니다. 연결실체는 이러한 리스에 대해 사용권자산과 리스부채를 인식하지 않는 실무적 간편법을 적용합니다.(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련하여 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
사용권자산(*)
부동산	3,515,957	4,172,474
합 계	3,515,957	4,172,474
리스부채
유동	835,598	809,556
비유동	2,557,632	3,171,341
합 계	3,393,230	3,980,897

(*) 재무상태표 상 유형자산에 포함되어 있습니다.(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
사용권자산의 감가상각비
부동산	656,515	311,602
차량운반구	-	3,379
소 계	656,515	314,981
리스부채에 대한 이자비용	117,565	32,188
단기리스	18,130	127,463
소액자산리스	3,686	2,882
합 계	795,896	477,514

(3) 당분기와 전기 중 리스부채의 변동내역은 다음과 같습니다.① 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	이자비용	리스료 지급	기타	기 말
유동리스부채	809,556	117,565	(705,231)	613,708	835,598
비유동리스부채	3,171,341	-	-	(613,708)	2,557,633
합 계	3,980,897	117,565	(705,231)	-	3,393,231

② 전기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	계약발생및연장	이자비용	리스료 지급	기타	기 말
유동리스부채	142,546	-	75,782	(441,092)	1,032,320	809,556
비유동리스부채	-	4,204,551	-	-	(1,033,210)	3,171,341
합 계	142,546	4,204,551	75,782	(441,092)	(890)	3,980,897

(4) 당분기와 전분기 중 리스로 인한 현금유출액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
리스부채에서 발생한 현금유출	705,231	184,108
단기리스 비용	18,130	127,463
소액리스 비용	3,686	2,882
합 계	727,047	314,453

18. 차입금당분기말 및 전기말 현재 차입금 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	금융기관	이자율	만기	당분기말	전기말
단기차입금	산업은행	3.85%	2023-03-28	4,200,000	4,200,000

(1) 지배기업이 발행한 전환우선주의 내역은 다음과 같습니다.

구분	내용
발행일	2020년 4월 14일
만기일	2030년 4월 14일(만기 10년)
발행주식수	304,587주
액면가액	100원
발행가액	15,759원
액면총액	30,458,700원
발행총액	4,799,986,533원
인수인	한국산업은행
배당에 관한 사항	매 사업연도에 배당 결의가 있을 시 1주당 발행가액 기준 연 1%
전환청구기간	발행일 다음날부터 존속기간 만료일까지
전환가격 및전환비율	최초의 전환가격은 전환우선주식의 주당 발행가격으로 하되, 다음의 사유가 발생하는 경우 전환가격을 조정(1) 투자기업이 발행일 이후 전환기준가액을 하회하는 발행가액으로 제3자에게 유상증자를 하거나 주식관련사채를 발행하는 경우에는 투자자가 인수한 우선주식의 전환가액도 같은 금액으로 하향 조정(2) 전환우선주가 분할 또는 병합되는 경우 전환비율은 그 분할 및 병합의 비율에 따라 조정되고, 투자기업의 보통주식을 분할 또는 병합하였으나 전환우선주가 분할 또는 병합되지 않은 경우 전환가격은 그 분할 및 병합의 비율에 비례하여 조정(3) 투자기업이 무상증자 또는 주식배당을 실시하여 주식수가 증가하는 경우 전환가액은 (기발행주식수X조정전 전환가액)/(기발행주식수+신발행주식수)의 산식에 의하여 조정(4) 투자기업의 IPO 공모단가(또는 기업의 인수 또는 합병(분할합병의경우 포함)시 기준가격)의 100%에 해당되는 금액이 전환우선주의 전환가격을 하회하는 경우 전환비율은 (조정 후 우선주 1주당 전환되는 보통주식의 수 = 조정 전 우선주 1주당 전환되는 보통주식의 수 X 조정 전 본건 우선주식의 전환가격 / 투자기업의 IPO 공모단가의 [100]%에해당하는 금액)의산식에 의하여 조정
의결권	1주당 1개의 의결권

(2) 지배기업이 발행한 전환우선주는 인도할 자기지분상품의 수량이 변동가능한 비파생상품에 해당하며, 변동가능한 수량의 자기지분상품으로 결제할 수 있는 상황을 회피할 수 없으므로 기업회계기준서 제1032호에 근거하여 금융부채로 분류하였습니다.

(3) 지배기업이 발행한 전환우선주는 전기 중 전액 보통주로 전환되었습니다. 20. 기타유동부채당분기말 및 전기말 현재 기타유동부채의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
선수금	105,583	4,708
예수금	158,007	151,200
정부보조예수금	879,048	172,997
합 계	1,142,638	328,905

21. 기타충당부채연결실체는 원상복구의무가 존재하는 사무실 임차와 관련하여 복구충당부채를 설정하였으며, 동 금액을 사용권자산으로 반영하였습니다. 당분기와 전기 중 복구충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전 기
기초금액	213,437	118,700
당기전입액	-	209,715
당기환입액	-	(118,700)
이자비용	6,865	3,722
기말금액	220,302	213,437

22. 자본금과 자본잉여금(1) 당분기말 및 전기말 현재 지배기업의 자본금 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
수권주식수 (*)	50,000,000 주	50,000,000 주
주당액면금액	100 원	100 원
발행주식수	11,379,656 주	11,208,656 주
자본금	1,137,966	1,120,866

(*) 당분기말 현재 수권주식수 중 우선주식의 발행한도는 10,000,000주 입니다.(2) 당분기와 전기 중 보통주 발행주식수(유통주식수)의 변동은 다음과 같습니다.

(단위 : 주)
구 분	당분기	전 기
기초 발행주식수	11,208,656	8,977,450
유상증자	-	1,592,664
전환우선주 전환	-	304,587
우리사주조합 신주배정	-	254,955
주식매수선택권 행사	171,000	79,000
기말 발행주식수	11,379,656	11,208,656

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

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
주식발행초과금	69,409,706	68,535,065

(4) 당분기와 전기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전 기
	자본금	자본잉여금	자본금	자본잉여금
기초금액	1,120,866	68,535,065	897,745	23,442,327
유상증자	-	-	159,266	31,342,181
전환우선주전환	-	-	30,459	8,147,111
우리사주조합 신주배정	-	-	25,496	5,328,560
주식매수선택권 행사	17,100	874,641	7,900	274,886
기말금액	1,137,966	69,409,706	1,120,866	68,535,065

23. 기타자본항목(1) 당분기말 및 전기말 현재 기타자본항목의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
주식선택권	1,437,447	1,679,364
기타포괄손익-공정가치측정금융자산평가이익	20,209	20,209
해외사업환산손익	165,835	41,172
합 계	1,623,491	1,740,745

(2) 연결실체는 설립, 경영 및 기술혁신 등에 기여하였거나 기여할 능력을 갖춘 임직원을 대상으로 주주총회결의를 거쳐 주식선택권을 부여하였으며, 그 주요 내역은 다음과 같습니다.

구 분	부여일	부여주식수(*)	부여방법	행사가격	가득조건	행사가능기간
2차 주식선택권	2016-04-01	12,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 5년 이내
3차 주식선택권	2016-09-01	12,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 5년 이내
4차 주식선택권	2017-09-07	30,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 2년 이내
5차 주식선택권	2018-07-16	40,000 주	신주발행 교부	225 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 1달 이내
6차 주식선택권	2018-10-11	80,000 주	신주발행 교부	700 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 1년 이내
7차 주식선택권	2019-03-29	169,400 주	신주발행 교부	1,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
8차 주식선택권	2019-08-14	60,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
9차 주식선택권	2020-01-03	14,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
10차 주식선택권	2020-03-31	36,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
11차 주식선택권	2020-07-01	99,458 주	신주발행 교부	5,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
12-1차 주식선택권	2022-04-21	4,750 주	신주발행 교부	11,450 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
12-2차 주식선택권	2022-04-21	4,750 주	신주발행 교부	11,450 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 4년 이내

(*) 연결실체는 2019년 3월 13일 무상증자를 실시하였으며, 상기 부여주식수는 무상증자로 인한 주식수 변동을 반영하였습니다.

(3) 연결실체는 이항모형에 의한 공정가치 접근법을 적용하여 보상원가를 산정하였으며, 공정가치 산정에 사용된 방법과 가정은 다음과 같습니다.

구 분	보통주공정가치	행사가격	보통주 공정가치변동성	무위험수익률	주식선택권공정가치
2차 주식선택권	1,896 원	100 원	25.60%	1.53%	1,892 원
3차 주식선택권	1,803 원	100 원	19.10%	1.36%	1,799 원
4차 주식선택권	2,927 원	100 원	14.80%	1.92%	2,923 원
5차 주식선택권	4,391 원	225 원	22.70%	2.12%	4,156 원
6차 주식선택권	4,303 원	700 원	23.30%	2.15%	3,661 원
7차 주식선택권	5,166 원	1,500 원	22.80%	1.80%	3,850 원
8차 주식선택권	5,269 원	3,500 원	21.00%	1.22%	2,284 원
9차 주식선택권	14,697 원	3,500 원	60.43%	1.62%	12,354 원
10차 주식선택권	15,109 원	3,500 원	83.18%	1.45%	13,469 원
11차 주식선택권	15,791 원	5,500 원	90.38%	1.27%	13,842 원
12-1차 주식선택권	10,900 원	11,450 원	48.78%	3.28%	5,723 원
12-2차 주식선택권	10,900 원	11,450 원	48.78%	3.24%	5,307 원

(4) 당분기와 전기 중 미행사 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위 : 주)
구 분	기초	부여	행사	소멸	기말
2차 주식선택권	-	-	-	-	-
3차 주식선택권	-	-	-	-	-
4차 주식선택권	-	-	-	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	40,000	-	(40,000)	-	-
7차 주식선택권	92,400	-	(85,000)	-	7,400
8차 주식선택권	60,000	-	(46,000)	-	14,000
9차 주식선택권	14,000	-	-	-	14,000
10차 주식선택권	24,000	-	-	-	24,000
11차 주식선택권	59,000	-	-	(22,600)	36,400
12-1차 주식선택권	-	4,750	-	-	4,750
12-2차 주식선택권	-	4,750	-	-	4,750
합 계	289,400	9,500	(171,000)	(22,600)	105,300

2) 전기

(단위 : 주)
구 분	기초	부여	행사	소멸	기말
2차 주식선택권	6,000	-	(6,000)	-	-
3차 주식선택권	3,000	-	(3,000)	-	-
4차 주식선택권	30,000	-	(30,000)	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	80,000	-	(40,000)	-	40,000
7차 주식선택권	149,400	-	-	(57,000)	92,400
8차 주식선택권	60,000	-	-	-	60,000
9차 주식선택권	14,000	-	-	-	14,000
10차 주식선택권	36,000	-	-	(12,000)	24,000
11차 주식선택권	99,458	-	-	(40,458)	59,000
합 계	477,858	-	(79,000)	(109,458)	289,400

(5) 당분기와 전기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기초	당분기인식보상원가	행사	소멸(*1)	기말
2차 주식선택권	-	-	-	-	-
3차 주식선택권	-	-	-	-	-
4차 주식선택권	-	-	-	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	146,438	-	(146,438)	-	-
7차 주식선택권	470,853	28,238	(327,247)	-	171,844
8차 주식선택권	108,896	28,131	(105,054)	-	31,973
9차 주식선택권	115,041	43,081	-	-	158,122
10차 주식선택권	261,975	80,593	-	-	342,568
11차 주식선택권	576,161	147,127	-	-	723,288
12-1차 주식선택권	-	4,039	-	-	4,039
12-2차 주식선택권	-	5,613	-	-	5,613
합 계	1,679,364	336,822	(578,739)	-	1,437,447

2) 전기

(단위 : 천원)
구 분	기초	당기인식보상원가	행사	소멸(*1)	기말
2차 주식선택권	11,353	-	(11,353)	-	-
3차 주식선택권	5,397	-	(5,397)	-	-
4차 주식선택권	87,697	-	(87,697)	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	217,253	75,624	(146,439)	-	146,438
7차 주식선택권	337,973	153,370	-	(20,490)	470,853
8차 주식선택권	63,262	45,634	-	-	108,896
9차 주식선택권	57,442	57,599	-	-	115,041
10차 주식선택권	122,217	139,758	-	-	261,975
11차 주식선택권	231,335	344,826	-	-	576,161
합 계	1,133,929	816,811	(250,886)	(20,490)	1,679,364

(*1) 가득요건을 충족하기 전 퇴사로 인한 소멸입니다.

24. 결손금(1) 당분기말 및 전기말 현재 결손금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
미처리결손금	(64,521,925)	(48,519,534)
확정급여제도의 재측정요소	(110,516)	(285,536)
합 계	(64,632,441)	(48,805,070)

(2) 당분기말 및 전기말 중 결손금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
기초 미처리결손금	(48,805,070)	(29,116,142)11
당기순손실	(16,002,390)	(19,555,732)
확정급여제도의 재측정요소	175,019	(133,196)
기말 미처리 결손금	(64,632,441)	(48,805,070)

25. 고객과의 계약에서 생기는 수익(1) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같이 구분됩니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
주요계약 :
상품판매수익	91,376	301,940	40,000	87,306
사용권판매수익	86,948	123,609	43,380	96,900
라이선스판매수익	656,276	1,485,349	207,555	806,407
용역수익	-	38,103	35,491	42,097
합 계	834,600	1,949,001	326,426	1,032,710
수익인식시기 :
한 시점에 인식	728,001	1,595,099	244,682	807,928
기간에 걸쳐 인식	106,599	353,902	81,744	224,782
합 계	834,600	1,949,001	326,426	1,032,710

(2) 당분기말 및 전기말 현재 고객과의 계약에서 발생하는 수취채권, 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
수취채권(*1)	1,279,013	1,042,545
계약자산(*2)	62,839	38,800
계약부채(*3)	2,808,920	938,155

(*1) 재무상태표 상 매출채권및기타채권에 포함되어 있습니다.(*2) 라이선스판매수익과 관련하여 보고기간말 현재 미청구한 금액으로 구성되어 있으며, 연결실체가 청구서를 발행할 때 매출채권으로 대체됩니다.(*3) 사용권판매 및 라이선스판매와 관련하여 고객으로부터 선수취한 금액 중 보고기간말 현재 미사용 및 기간 미경과 금액으로 구성되어 있습니다.

(3) 수행의무와 수익인식 정책수익은 고객과의 계약에서 약속된 대가를 기초로 측정됩니다. 연결실체는 고객에게 재화나 용역에 대한 통제가 이전될 때 수익을 인식합니다.고객과의 계약에서의 수행의무의 특성과 이행시기, 유의적인 대금 지급조건과 관련 수익인식 정책은 다음과 같습니다.

재화/용역 구분	재화나 용역의 특성, 수행의무 이행시기, 유의적인 지급조건	수익인식 정책
상품판매수익	상품은 제품이 고객에게 인도되고 고객이 인수한 시점에 통제가 이전되며, 이 시점에 청구서를 발행하고 수익이 인식됩니다. 청구서는 인도 즉시 발행합니다. 상품에는 할인이 적용되며 할인금액을 차감한 대가를 수령하고 있습니다. 일부 계약은 고객에게 반품권이 부여되어 있으나 현재까지 반품된 상품은 없습니다.	제품이 고객에게 이전되어 고객이 인수한 때 수익을 인식합니다. 계약상 고객에게 반품권을 부여한 경우, 수익은 누적수익 금액 중 유의적인 환원이 발생하지 않을 가능성이 높은 정도까지 인식합니다. 그러나 과거 반품 경험이 없어 경험률을 산정할 수 없었고 그에 따라 받을 대가를 모두 수익으로 인식합니다.
사용권판매수익(Cloud)	회사는 고객과의 계약에 따라 Credit(포인트)을 제공합니다. 고객은 보유 Credit 한도 내에서 자유롭게판독서비스를 이용하며 판독 1건당 1Credit이 소진됩니다. 회사는 Credit 제공시점에 청구서를 발행하며 대가를 선수령합니다. 고객이 재화나 용역의 대가를 선급하였지만 그 재화의 이전 시점은 고객의 재량에 따르므로 유의적인 금융요소는 존재하지 않습니다.	사용권판매의 수행의무는 고객이 Credit을 사용한 때에 이행되므로 고객이 판독서비스를 이용할 때 수익을 인식합니다. 이미 수령한 계약 대가는 계약부채로 인식하며 Credit이 소진될 때 마다 계약부채를 차감하고 수익으로 인식합니다.
라이선스수익(Stand alone)	회사는 고객과의 계약에 따라 본에이지, ASR, DeepBrain, CXR, Dental 라이선스를 유지보수 및 업데이트 용역과 함께 제공하며 라이선스 운용을 위한 서버를 제공하고 있습니다. 서버는 고객에게 인도되고 고객이 인수한 시점에 통제가 이전되며, 라이선스는 사용기간이 유한하거나 영구적입니다. 계약대가는 계약에 따라 일시 또는 최대 7회차로 분할하여 수령하고 있습니다.	서버는 고객에게 이전되어 고객이 인수한 때 수익을 인식합니다. 유지보수 업무는 외주가 가능한 부분은 별도의 수행의무로 식별하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하며, 외주가 불가능한 부분은 확신보증으로 판단하여 수행의무로 식별하지 않고 있습니다. 업데이트 의무는 별도의 수행의무로 식별하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하며, 이에 따라 라이선스는 사용권으로 판단되어 한시점에 수익을 인식합니다.
용역수익	회사는 계약에 따라 연구과제를 수행하거나, 연구용역을 제공합니다.	연구과제를 완료한 때 수익을 인식합니다. 다만, 회사가 용역을 수행하는 대로 그 수행의 효익을 고객이 얻고 동시에 소비하는 연구용역은 기간에 걸쳐 수익을 인식합니다.

26. 성격별 비용당분기와 전분기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같이 구분됩니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
재고자산의 변동	68,304	(248,420)	(11,250)	(11,250)
상품매입액	100,879	584,237	-	-
종업원급여	2,712,093	8,206,484	2,261,155	6,201,109
감가상각비	316,678	947,238	201,157	517,052
무형자산상각비	27,075	78,677	21,787	58,248
여비교통비	78,803	260,284	44,432	134,865
세금과공과	128,924	494,029	110,906	286,969
지급임차료	7,518	14,053	76,882	135,757
보험료	62,835	248,565	40,869	135,099
경상연구개발비	1,123,920	3,849,805	1,104,796	4,150,062
소모품비	58,103	348,965	337,456	649,558
지급수수료	657,518	2,583,917	505,619	1,550,422
광고선전비	151,903	299,766	14,343	104,497
외주용역비	8,661	144,306	38,573	152,899
기타영업비용	(25,345)	92,295	91,739	235,150
합 계	5,477,869	17,904,201	4,838,464	14,300,437

27. 종업원급여(1) 당분기와 전분기 중 비용으로 인식된 종업원급여의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
급여및상여	1,881,250	5,708,674	1,482,042	3,991,784
경상연구개발비(*)	1,499,528	4,843,383	1,481,774	4,658,582
퇴직급여	377,822	1,077,612	260,704	722,035
복리후생비	356,494	1,083,376	306,794	850,367
주식결제형 주식기준보상	96,527	336,822	211,615	636,923
합 계	4,211,621	13,049,867	3,742,929	10,859,691

(*) 정부보조금 차감 전 금액입니다.

(2) 당분기말 및 전기말 현재 재무상태표에 인식된 종업원급여 관련 부채의 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
확정급여형 퇴직급여제도 관련 부채	168,745	416,149
확정기여형 퇴직급여제도 관련 부채	427,537	290,622
유급휴가 관련 부채	168,494	380,099
합 계	764,776	1,086,870

(3) 확정기여형 퇴직급여보고기간종료일 현재 연결실체는 자격을 갖춘 모든 종업원들을 위하여 확정기여형 퇴직급여제도를 운영하고 있으며, 당분기 중 확정기여형 퇴직급여제도와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 936,908천원 입니다.

(4) 확정급여형 퇴직급여당분기와 전기 중 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전 기
기초금액	416,149	137,114
당기 비용으로 인식 :
당기근무원가	132,373	164,045
이자원가	8,331	5,629
소 계	140,704	169,674
이익잉여금으로 인식 :
재측정손실(이익)
- 인구통계적 가정	-	-
- 재무적 가정	(40,712)	23,336
- 경험조정	(134,308)	109,859
소 계	(175,020)	133,195
기타 :
퇴직금 지급	(213,088)	(23,834)
확정기여형 퇴직급여제도로 전환	-	-
소 계	(213,088)	(23,834)
기말금액	168,745	416,149

(5) 확정급여채무의 보험수리적평가에 대한 주요 추정은 다음과 같습니다.

(단위 : %)
구 분	당분기말	전기말
할인율	4.45%	3.03%
기대임금상승률	5.00%	5.00%

28. 금융수익 및 금융비용당분기와 전분기 중 금융수익 및 금융비용의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
금융수익 :
유효이자율법으로 계산한 이자수익
- 현금성자산 및 장단기금융상품	42,036	141,270	76,636	128,525
- 임차보증금 현재가치할인차금 상각	5,776	17,151	3,701	12,471
기타 금융수익
- 당기손익-공정가치측정금융자산평가이익	-	-	25,738	37,711
- 당기손익-공정가치측정금융자산처분이익	-	12,512	8,877	8,877
금융수익 소계	47,812	170,933	114,952	187,584
금융비용 :
차입금 이자	28,900	70,251	12,175	37,202
리스부채 이자	37,193	117,565	29,617	32,188
복구충당부채 이자	2,313	6,866	-	-
당기손익-공정가치측정금융자산평가손실	(14,327)	98,407	151	251
당기손익-공정가치측정금융자산처분손실	-	4	-	-
전환우선주부채 평가손실	-	-	-	1,980,156
금융비용 소계	54,079	293,093	41,943	2,049,797
당기손익으로 인식된 순금융손익	(6,267)	(122,160)	73,009	(1,862,213)

29. 기타수익 및 기타비용당분기와 전분기 중 기타수익 및 기타비용의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
기타수익 :
외환차익	2,042	9,708	88	215
외화환산이익	25,757	43,466	657	1,310
리스자산처분이익	-	-	-	152
잡이익	26,662	41,510	620	1,633
기타수익 소계	54,461	94,684	1,365	3,310
기타비용 :
외환차손	7,832	14,217	1,021	1,674
외화환산손실	(4,615)	-	(286)	-
유형자산처분손실	-	1,186	-	-
잡손실	2	4,312	-	7,248
기타비용 소계	3,219	19,715	735	8,922

30. 법인세비용법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 이에 따라 추정된 당분기 및 전분기 법인세비용은 없습니다. 한편, 연결실체는 이연법인세자산의 경우 실현가능성에 대한 판단을 토대로 인식하고 있습니다

31. 주당손실(1) 당분기와 전분기의 기본주당손실의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원, 주)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
보통주분기순손실	(4,598,294,396)	(16,002,390,766)	(4,438,397,583)	(15,135,551,407)
가중평균유통보통주식수	11,355,156	11,306,055	11,168,656	10,699,365
보통주기본주당손실	(405)	(1,415)	(397)	(1,415)

(2) 당분기와 전분기의 기본주당손실 계산에 사용된 가중평균유통보통주식수는 다음과 같습니다.

(단위 : 주)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
기초 보통주식수(*)	11,333,656	11,208,656	11,166,810	8,977,450
유상증자	-	-	-	1,277,632
주식선택권 행사	21,500	97,399	-	28,891
우리사주조합 주식발행	-	-	1,846	204,524
전환우선주 전환권 행사	-	-	-	210,868
가중평균유통보통주식수	11,355,156	11,306,055	11,168,656	10,699,365

(*) 각 기간의 기초를 나타냅니다.

(3) 당분기와 전분기 중 분기순손실이 발생함에 따라 잠재적 보통주의 희석화 효과가 없으므로, 희석주당손실은 기본주당손실과 동일합니다.

32. 현금흐름표(1) 당분기와 전분기의 영업활동으로부터 창출된 현금흐름은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
분기순손실	(16,002,391)	(15,135,551)
비현금흐름조정 :
퇴직급여	140,703	117,818
감가상각비	947,238	517,052
무형자산상각비	78,677	58,248
주식보상비	336,822	636,923
유형자산처분손실	1,186	-
당기손익-공정가치측정금융자산평가손실	98,407	251
당기손익-공정가치측정금융자산처분손실	4	-
전환우선주평가손실	-	1,980,156
지급수수료	101,304	7,076
이자비용	194,682	37,202
이자비용(상각)	-	32,188
이자수익	(158,421)	(128,525)
이자수익(상각)	-	(12,471)
당기손익-공정가치측정금융자산평가이익	-	(37,711)
당기손익-공정가치측정금융자산처분이익	(12,512)	(8,877)
외화환산이익	(43,466)	(1,310)
리스자산처분이익	-	(152)
소 계	1,684,624	3,197,868
영업활동 자산부채의 변동 :
매출채권의 감소(증가)	(246,893)	114,471
미수금의 감소(증가)	116,440	34,568
선급금의 감소(증가)	(141,578)	(74,761)
선급비용의 감소(증가)	(1,138)	11,871
선급부가세의 감소(증가)	-	130,334
재고자산의 감소(증가)	(248,420)	(11,250)
미지급금의 증가(감소)	(790,666)	165,848
선수금의 증가(감소)	100,874	50,863
미지급비용의 증가(감소)	(47,993)	9,394
예수금의 증가(감소)	6,807	(9,122)
정부보조예수금의 증가(감소)	706,051	1,042,923
계약부채의 증가(감소)	1,870,765	391,117
퇴직금의 지급	(213,088)	(23,834)
소 계	1,111,161	1,832,422
영업활동으로부터 창출된 현금흐름	(13,206,606)	(10,105,261)

(2) 당분기와 전분기의 현금흐름표에 포함되지 않는 비현금 투자활동거래와 비현금 재무활동거래는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
사용권자산의 취득	-	4,186,032
무형자산 취득 미지급금	31,398	-
취득중인무형자산 본계정대체	73,337	68,419
리스부채 유동성대체	613,708	811,321
리스해지 사용권자산 감소	-	737
전환우선주 전환권 행사	-	8,178,161
주식선택권 행사	578,739	104,447

(3) 재무활동에서 발생한 부채의 당분기와 전기의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	현금흐름	비현금변동				기 말
			리스계약발생	공정가치 평가	보통주전환	기타
유동리스부채	809,556	(587,666)	-	-	-	613,708	835,598
비유동리스부채	3,171,341	-	-	-	-	(613,708)	2,557,633
단기차입금	4,200,000	-	-	-	-	-	4,200,000
합 계	8,180,897	(587,666)	-	-	-	-	7,593,231

2) 전기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	현금흐름	비현금변동				기 말
			이자비용	리스계약발생	공정가치평가	유동성 대체
유동리스부채	142,546	(365,310)	-	-	-	1,032,320	809,556
비유동리스부채	-	-	4,204,551	-	-	(1,033,210)	3,171,341
단기차입금	4,200,000	-	-	-	-	-	4,200,000
전환우선주부채(유동)	6,198,004	-	-	1,980,156	(8,178,160)	-	-
합 계	10,540,550	(365,310)	4,204,551	1,980,156	(8,178,160)	(890)	8,180,897

33. 특수관계자 거래(1) 당분기말 현재 연결실체의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구분	특수관계자 명칭
주요 경영진	이사, 집행임원

(2) 보고기간종료일 현재 지배기업은 사내이사 및 대표집행임원으로부터 이행지급보증 등 지급보증을 제공받고 있습니다.

(3) 당분기말 현재 연결실체가 특수관계자에게 제공하는 지급보증은 없습니다.

(4) 당분기 및 전기 중 특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	거래내용	기초	증가	감소	기말
기타	임직원	대여금	1,785,489	-	(629,414)	1,156,075

2) 전기

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	거래내용	기초	증가	감소	기말
기타	임직원	대여금	-	2,565,938	(780,449)	1,785,489

(5) 당분기말 및 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 다음과 같습니다.① 당분기말

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	채권
		대여금
기타	임직원	1,156,075

② 전기말

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	채권
		대여금
기타	임직원	1,785,489

(6) 당분기와 전분기 중 주요 경영진에 대한 보상 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
단기종업원급여	540,509	1,805,065	1,026,241	1,746,399
퇴직급여	151,302	374,902	46,475	112,438
주식기준보상	32,375	108,841	74,824	233,032
합 계	724,186	2,288,808	1,147,540	2,091,869

34. 지급보증 및 약정사항

당분기말 현재 연결실체가 타인으로부터 제공받은 보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)
지급보증내역	지급보증처	한도금액		제공자
		당분기말	전기말
이행보증	정부 및 공공기관	4,214,400	2,983,373	서울보증보험
	판매처	423,648	101,596
	금융기관	29,000	22,200
신용보증	한국산업은행	4,200,000	4,200,000	신용보증기금
합계		8,867,048	7,307,169

(2) 당분기말 현재 당사가 타인에게 제공하는 보증은 없습니다.(3) 당분기말 현재 당사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.

4. 재무제표

재무상태표

제 9 기 3분기말 2022.09.30 현재

제 8 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기말	제 8 기말
자산
유동자산	12,149,408,134	25,892,042,543
현금및현금성자산	6,773,495,426	4,287,523,107
단기금융상품	1,110,000,000	12,110,000,000
매출채권 및 기타채권	2,665,435,849	3,243,989,507
계약자산	62,839,000	38,800,000
재고자산	250,804,080	2,384,181
당기손익-공정가치측정금융자산	881,261,014	5,974,880,586
기타유동자산	361,153,645	218,437,652
당기법인세자산	44,419,120	16,027,510
비유동자산	9,864,490,507	9,864,639,039
장기금융상품	20,000,000	20,000,000
비유동 당기손익-공정가치 측정 지정 금융자산	464,670,714	464,670,714
비유동 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산	2,320,124,260	1,460,123,938
종속기업투자	1,004,150,400	1,004,150,400
유형자산	4,831,620,519	5,761,779,287
무형자산	651,706,392	598,847,501
기타비유동금융자산	572,218,222	555,067,199
자산총계	22,013,898,641	35,756,681,582
부채
유동부채	10,826,564,259	8,452,780,104
미지급금 및 기타채무	1,857,173,038	2,190,341,172
리스부채	835,597,612	809,555,579
계약부채	2,808,919,534	938,154,973
단기차입금	4,200,000,000	4,200,000,000
기타유동부채	1,124,874,075	314,728,380
비유동부채	3,212,069,425	4,547,275,218
장기미지급금	265,388,926	746,348,546
비유동리스부채	2,557,632,593	3,171,341,014
확정급여부채	168,745,455	416,149,100
기타충당부채	220,302,451	213,436,558
부채총계	14,038,633,684	13,000,055,322
자본
자본금	1,137,965,600	1,120,865,600
자본잉여금	69,409,706,343	68,535,064,959
기타자본구성요소	1,457,656,162	1,699,572,817
이익잉여금(결손금)	(64,030,063,148)	(48,598,877,116)
자본총계	7,975,264,957	22,756,626,260
자본과부채총계	22,013,898,641	35,756,681,582

포괄손익계산서

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기		제 8 기 3분기
	3개월	누적	3개월	누적
영업수익	834,599,420	1,949,000,781	326,425,462	1,032,709,870
영업비용	5,318,271,765	17,508,015,342	4,736,781,652	14,198,738,032
영업이익(손실)	(4,483,672,345)	(15,559,014,561)	(4,410,356,190)	(13,166,028,162)
금융수익	47,812,039	170,933,168	114,952,676	187,584,215
금융비용	54,079,498	293,093,177	41,942,269	2,049,796,942
기타수익	54,461,283	94,684,020	1,365,263	3,309,929
기타비용	3,218,582	19,714,843	735,031	8,921,649
법인세비용차감전순이익(손실)	(4,438,697,103)	(15,606,205,393)	(4,336,715,551)	(15,033,852,609)
법인세비용	0	0	0	0
당기순이익(손실)	(4,438,697,103)	(15,606,205,393)	(4,336,715,551)	(15,033,852,609)
기타포괄손익	0	175,019,361	0	(111,828,945)
후속적 당기손익 재분류 불가능 항목:
확정급여제도의 재측정요소	0	175,019,361	0	(111,828,945)
총포괄손익	(4,438,697,103)	(15,431,186,032)	(4,336,715,551)	(15,145,681,554)
주당이익(손실)
기본주당이익(손실) (단위 : 원)	(390)	(1,380)	(388)	(1,405)
희석주당이익(손실) (단위 : 원)	(390)	(1,380)	(388)	(1,405)

자본변동표

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

			자본
			자본금	자본잉여금	기타자본구성요소	이익잉여금(결손금)	자본 합계
2021.01.01 (기초자본)			897,745,000	23,442,326,789	1,133,929,532	(29,116,142,138)	(3,642,140,817)
총포괄이익	당기순이익(손실)		0	0	0	(15,033,852,609)	(15,033,852,609)
	기타포괄손익	확정급여제도의 재측정요소	0	0	0	(111,828,945)	(111,828,945)
자본에 직접 반영된 소유주와의 거래	유상증자		159,266,400	38,615,237,100	0	0	38,774,503,500
	전환우선주의 전환권 행사		30,458,700	8,147,702,250	0	0	8,178,160,950
	우리사주조합 발행		25,495,500	0	0	0	25,495,500
	주식선택권 행사		3,900,000	104,447,466	(104,447,466)	0	3,900,000
	신주발행비 지급		0	(1,945,086,770)	0	0	(1,945,086,770)
	주식보상비 인식		0	0	636,923,064	0	636,923,064
2021.09.30 (기말자본)			1,116,865,600	68,364,626,835	1,666,405,130	(44,261,823,692)	26,886,073,873
2022.01.01 (기초자본)			1,120,865,600	68,535,064,959	1,699,572,817	(48,598,877,116)	22,756,626,260
총포괄이익	당기순이익(손실)		0	0	0	(15,606,205,393)	(15,606,205,393)
	기타포괄손익	확정급여제도의 재측정요소	0	0	0	175,019,361	175,019,361
자본에 직접 반영된 소유주와의 거래	유상증자		0	0	0	0	0
	전환우선주의 전환권 행사		0	0	0	0	0
	우리사주조합 발행		0	0	0	0	0
	주식선택권 행사		17,100,000	878,138,604	(578,738,604)	0	316,500,000
	신주발행비 지급		0	(3,497,220)	0	0	(3,497,220)
	주식보상비 인식		0	0	336,821,949	0	336,821,949
2022.09.30 (기말자본)			1,137,965,600	69,409,706,343	1,457,656,162	(64,030,063,148)	7,975,264,957

현금흐름표

제 9 기 3분기 2022.01.01 부터 2022.09.30 까지

제 8 기 3분기 2021.01.01 부터 2021.09.30 까지

(단위 : 원)

	제 9 기 3분기	제 8 기 3분기
영업활동현금흐름	(12,797,143,361)	(10,018,036,370)
영업으로부터 창출된 현금흐름	(12,814,007,423)	(10,013,197,945)
이자의 수취	239,938,222	70,860,793
이자의 지급	(194,682,550)	(69,389,736)
법인세환급(납부)	(28,391,610)	(6,309,482)
투자활동현금흐름	15,557,427,116	(23,526,324,606)
투자활동으로 인한 현금유입	18,635,576,913	5,220,449,812
단기금융상품의 감소	12,000,000,000	4,500,000,000
대여금의 감소	629,413,250	453,198,000
당기손익-공정가치측정금융자산 처분	6,002,406,696	0
유형자산의 처분	3,756,967	6,181,812
보증금의 감소	0	261,070,000
투자활동으로 인한 현금유출	(3,078,149,797)	(28,746,774,418)
단기금융상품의 증가	(1,000,000,000)	(15,000,000,000)
대여금의 증가	0	(2,525,937,750)
당기손익-공정가치측정금융자산 취득	(994,685,617)	(7,928,894,296)
기타포괄손익-공정가치측정금융자산 취득	(860,000,322)	(1,039,932,000)
종속기업투자주식 취득	0	(1,004,150,400)
유형자산의 취득	(112,022,000)	(351,528,172)
무형자산의 취득	(111,441,858)	(223,586,800)
보증금의 증가	0	(672,745,000)
재무활동현금흐름	(274,663,608)	36,706,891,674
재무활동으로 인한 현금유입	316,500,000	38,803,899,000
유상증자	0	38,799,999,000
주식선택권 행사	316,500,000	3,900,000
재무활동으로 인한 현금유출	(591,163,608)	(2,097,007,326)
리스부채 상환	(587,666,388)	(151,920,556)
신주발행비 지급	(3,497,220)	(1,945,086,770)
현금및현금성자산에 대한 환율변동효과	352,172	0
현금및현금성자산의순증가(감소)	2,485,972,319	3,162,530,698
기초현금및현금성자산	4,287,523,107	1,691,243,132
기말현금및현금성자산	6,773,495,426	4,853,773,830

5. 재무제표 주석

제 9 (당) 기 3분기 2022년 01월 01일부터 2022년 09월 30일까지

제 8 (전) 기 2021년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지

주식회사 뷰노

1. 회사의 개요주식회사 뷰노(이하 '당사')는 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스업을 주된 사업으로 2014년 12월 10일에 주식회사 뷰노코리아를 사명으로 하여 설립되었고, 2017년 4월 28일에 주식회사 뷰노코리아에서 주식회사 뷰노로 사명을 변경하였으며, 서울특별시 서초구 강남대로 479, 9층에 본사를 두고 있습니다.한편, 당사는 설립 이후 수차례 유상증자를 하였으며, 보고기간말 현재 당사의 자본금은 1,137,966천원으로 주요 주주의 구성내역은 다음과 같습니다.

주주명	소유주식수(주)	지분율(%)
이예하	1,920,910	16.88%

2. 재무제표 작성기준

(1) 회계기준의 적용당사의 분기재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 요약중간재무제표입니다. 동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 당사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.(2) 추정과 판단1) 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성한국채택국제회계기준은 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.분기재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은2021년 12 월 31 일로 종료되는 회계연도의 연차재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.세계적인 COVID-19의 확산으로 각국 정부는 이를 통제하기 위하여 공장 폐쇄, 자가격리, 입국제한, 여행 금지 등의 조치를 시행하고 있습니다. COVID-19 팬데믹이 회사의 영업에 미칠 궁극적인 영향은 아직 알 수 없고, 향후 전개되는 국면에 따라 달라질 것으로 보입니다. COVID-19의 지속기간, 심각성은 매우 불확실하고 예측할 수 없으며, 정부나 회사의 보호조치로 인하여 실질적인 영업중단이 발생하고 영업규모가 감소할 수 있습니다. 이로 인한 재무 영향은 합리적으로 추정할 수 없지만 경영진은 회사가 사업을 영위하는 대부분의 지역 및 영업 부문이 어느 정도 영향을 받을 것으로 예상하고 있습니다. COVID-19가 회사의 영업에 미치는 영향의 정도와 기간은 아직 결정할 수 없습니다.

2) 공정가치 측정당사는 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 제 3 자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제 3 자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.당사는 유의적인 평가 문제를 감사에 보고하고 있습니다.자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 당사는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

구 분	투입변수의 유의성
수준 1	측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의조정되지 않은 공시가격
수준 2	수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는간접적으로 관측가능한 투입변수
수준 3	자산이나 부채에 대한 관측가능하지 않은 투입변수

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 당사는 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.공정가치 측정시 사용된 가정의 자세한 정보는 주석 5에 포함되어 있습니다.

3. 유의적인 회계정책분기재무제표에 적용된 회계정책은 직전 연차재무제표에 적용된 회계정책과 동일합니다. 2022년 1월 1일부터 시행되는 새로운 회계기준이 있으나, 그 기준들은 당사의 재무제표에 중요한 영향을 미치지 않습니다.

4. 영업부문(1) 부문수익당사는 단일 사업부문(인공지능 의료 소프트웨어 제작)을 영위하고 있습니다.(2) 지역에 대한 정보

당사의 수익을 지리적 시장에 따라 구분한 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
국내	1,678,284	977,735
아시아	225,745	54,975
유럽	44,972	-
합 계	1,949,001	1,032,710

(3) 주요 고객에 대한 정보당분기 및 전분기 중 당사 매출액의 10% 이상을 차지하는 주요 고객에 대한 매출 정보는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
주요고객 매출	257,500	143,124
주요고객수	1 개사	1 개사
전체매출 중 비중	13.2%	13.9%

5. 금융상품 및 재무위험관리 정책(1) 금융상품의 범주별 분류 및 공정가치당분기말 및 전기말 현재 공정가치 서열체계를 포함한 금융자산과 금융부채의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다. 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치에 해당하여 공정가치를 측정하지 않은 금융자산과 금융부채에 대한 공정가치 정보는 포함하고 있지 않습니다.1) 당분기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액						공정가치
	상각후원가측정금융자산	상각후원가측정금융부채	당기손익공정가치측정금융자산	기타포괄손익공정가치측정금융자산	당기손익공정가치측정금융부채	합 계	수준 3
공정가치로 측정되는 금융자산 :
당기손익-공정가치측정금융자산	-	-	1,345,932	-	-	1,345,932	1,345,932
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	-	-	-	2,320,124	-	2,320,124	2,320,124
소 계	-	-	1,345,932	2,320,124	-	3,666,056	3,666,056
상각후원가로 측정되는 금융자산 :
현금및현금성자산	6,773,495	-	-	-	-	6,773,495	-
단기금융상품	1,110,000	-	-	-	-	1,110,000	-
장기금융상품	20,000	-	-	-	-	20,000	-
매출채권및기타채권	2,665,436	-	-	-	-	2,665,436	-
기타금융자산	572,218	-	-	-	-	572,218	-
소 계	11,141,149	-	-	-	-	11,141,149	-
금융자산 합계	11,141,149	-	1,345,932	2,320,124	-	14,807,205	3,666,056
공정가치로 측정되는 금융부채 :
소 계	-	-	-	-	-	-	-
상각후원가로 측정되는 금융부채 :
미지급금및기타채무	-	2,122,562	-	-	-	2,122,562	-
리스부채	-	3,393,231	-	-	-	3,393,231	-
단기차입금	-	4,200,000	-	-	-	4,200,000	-
소 계	-	9,715,793	-	-	-	9,715,793	-
금융부채 합계	-	9,715,793	-	-	-	9,715,793	-

2) 전기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액						공정가치
	상각후원가측정금융자산	상각후원가측정금융부채	당기손익공정가치측정금융자산	기타포괄손익공정가치측정금융자산	당기손익공정가치측정금융부채	합 계	수준 3
공정가치로 측정되는 금융자산 :
당기손익-공정가치측정금융자산	-	-	6,439,552	-	-	6,439,552	6,439,552
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	-	-	-	1,460,124	-	1,460,124	1,460,124
소 계	-	-	6,439,552	1,460,124	-	7,899,676	7,899,676
상각후원가로 측정되는 금융자산 :
현금및현금성자산	4,287,523	-	-	-	-	4,287,523	-
단기금융상품	12,110,000	-	-	-	-	12,110,000	-
장기금융상품	20,000	-	-	-	-	20,000	-
매출채권및기타채권	3,243,990	-	-	-	-	3,243,990	-
기타금융자산	555,067	-	-	-	-	555,067	-
소 계	20,216,580	-	-	-	-	20,216,580	-
금융자산 합계	20,216,580	-	6,439,552	1,460,124	-	28,116,256	7,899,676
공정가치로 측정되는 금융부채 :
소 계	-	-	-	-	-	-	-
상각후원가로 측정되는 금융부채 :
미지급금및기타채무	-	2,936,690	-	-	-	2,936,690	-
리스부채	-	3,980,897	-	-	-	3,980,897	-
단기차입금	-	4,200,000	-	-	-	4,200,000	-
소 계	-	11,117,587	-	-	-	11,117,587	-
금융부채 합계	-	11,117,587	-	-	-	11,117,587	-

(2) 다음 표는 수준 3 공정가치측정에 사용된 가치평가기법, 공정가치 서열체계 수준,유의적이지만 관측 가능하지 않은 투입변수 및 범위와 관측 가능하지 않은 투입변수와 공정가치측정치 간의 연관성을 설명한 것입니다.

구분	공정가치(단위: 천원)		공정가치서열체계	가치평가기법	유의적이지만 관측가능하지 않은 투입변수 및 범위	관측가능하지 않은 투입변수와 공정가치 측정치 간의 연관성
	당분기말	전기말
투자지분증권	3,666,056	7,899,676	수준3	비상장주식 공정가치평가 가이드라인에 따라 측정하고 있습니다.	-	-

(3) 수준3 공정가치 금융상품의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)
구분	당분기		전 기
	지분증권 및 채무증권	전환우선주	지분증권 및 채무증권	전환우선주
기초금액	7,899,676	-	755,202	6,198,005
취득	1,854,686	-	11,184,686	-
처분	(5,989,899)	-	(4,202,643)	-
발행	-	-	-	-
공정가치평가	(98,407)	-	162,431	-
전환	-	-	-	(6,198,005)
기말금액	3,666,056	-	7,899,676	-

(4) 신용위험① 신용위험의 최대 노출정도금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대 노출정도를 나타냅니다. 당분기말 및 전기말 현재 당사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
현금및현금성자산	6,773,495	4,287,523
단기금융상품	1,110,000	12,110,000
장기금융상품	20,000	20,000
매출채권및기타채권	2,665,436	3,243,990
기타금융자산	572,218	555,067
당기손익-공정가치측정금융자산	1,345,932	6,439,552
기타포괄손익-공정가치측정금융자산	2,320,124	1,460,124
합 계	14,807,205	28,116,256

② 매출채권과 계약자산의 각 지역별 신용위험의 노출정도당사의 매출채권과 계약자산은 모두 국내 및 아시아, 유럽에서 발생하였습니다.

③ 매출채권과 계약자산의 기대신용손실 평가당사는 매출채권과 계약자산의 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권이 연체에서 제각이 되기까지의 가능성을 기초로 채무불이행률을 추정하고 있습니다. 당사는 설립 이래 연체 채권이 존재하지 않아 매출채권 및 계약자산에 대해 대손충당금을 설정하지 않았습니다.

(5) 유동성 위험당분기말 및 전기말 현재 당사의 유동성위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

① 당분기말

(단위: 천원)
구 분	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상 ~5년 미만
미지급금및기타채무	2,122,562	2,122,562	1,857,173	265,389
리스부채	3,393,231	3,677,539	962,215	2,715,324
단기차입금	4,200,000	4,280,850	4,280,850	-
합 계	9,715,793	10,080,951	7,100,238	2,980,713

② 전기말

(단위 : 천원)
구 분	장부금액	계약상현금흐름	1년 미만	1년 이상 ~5년 미만
미지급금및기타채무	2,936,690	2,936,690	2,190,341	746,349
리스부채	3,980,897	4,382,770	962,215	3,420,555
단기차입금	4,200,000	4,218,270	4,218,270	-
합 계	11,117,587	11,537,730	7,370,826	4,166,904

(6) 이자율위험변동금리부 금융상품의 이자율변동위험은 시장금리 변동으로 인한 재무상태표 항목의 가치변동(공정가치) 위험과 투자 및 재무활동으로부터 발생하는 이자수익, 비용의현금흐름이 변동될 위험으로 정의할 수 있습니다. 이러한 당사의 이자율변동위험은 주로 예금 및 변동금리부 차입금에서 비롯되며, 당사는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융비용의 최소화를 위한 정책을 수립 및 운영하고 있습니다. 이자율이 1% 변동할 경우, 당사의 손익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
변동이자율 금융상품
현금성자산	6,773,495	4,287,523
단기금융상품	1,110,000	12,110,000
장기금융상품	20,000	20,000
단기차입금	(4,200,000)	(4,200,000)
금융상품 순투자	3,703,495	12,217,523
손익 및 자본에 미치는 영향
이자율 1% 증가시	37,035	122,175
이자율 1% 감소시	(37,035)	(122,175)

(7) 자본관리당사의 자본관리는 계속기업으로서의 존속능력을 유지하는 한편 자본조달비용을 최소화하여 주주이익을 극대화하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다.당사의 자본구조는 차입금과 사채 등에서 현금및현금성자산을 차감한 순차입금과 자본으로 관리하며, 당사의 경영진은 순차입금비율을 주기적으로 관리하고 있습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
차입금 및 사채	4,200,000	4,200,000
현금및현금성자산	6,773,495	4,287,523
순차입금	(2,573,495)	(87,523)
총자본	7,975,265	22,756,626
순차입금비율(*)	-	-

(*) 당분기말 및 전기말 순차입금비율은 부의 비율임에 따라 산정하지 아니하였습니다.

6. 현금및현금성자산당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
현금	1,000	-
보통예금	6,772,495	4,287,523
합 계	6,773,495	4,287,523

7. 사용이 제한된 예금 등당분기말 및 전기말 현재 사용이 제한된 예금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	금융기관	당분기말	전기말	제한내용
장기금융상품	우리은행	20,000	20,000	질권설정
단기금융상품	기업은행	110,000	110,000	질권설정
합 계		130,000	130,000

8. 매출채권및기타채권(1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권및기타채권의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
매출채권	1,279,013	1,042,545
차감 : 대손충당금	-	-
매출채권(순액)	1,279,013	1,042,545
기타채권
받을어음	29,500	-
미수금	188,963	305,403
미수수익	11,885	110,553
특수관계자 대여금	1,156,075	1,785,489
소 계	1,386,423	2,201,445
합 계	2,665,436	3,243,990

(2) 당분기와 전기 중 대손충당금의 변동과 관련된 사항은 없습니다.

9. 재고자산당분기말, 전기말 현재 재고자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
상품	250,804	2,384

10. 기타유동자산당분기말 및 전기말 현재 기타유동자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
선급금	333,929	192,351
선급비용	27,225	26,087
합 계	361,154	218,438

11. 공정가치측정금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	피투자기업	업종	당분기말	전기말
채무상품	지아이비엘제일차 ABCP 외	기타	-	3,993,008
지분상품	Ovitz	특수콘택트렌즈 제작	464,671	464,671
	에셋원공모주코스닥벤처A 외	투자	881,261	1,981,873
합 계			1,345,932	6,439,552
재무상태표:
- 유동			881,261	5,974,881
- 비유동			464,671	464,671
합 계			1,345,932	6,439,552

(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타포괄손익-공정가치측정금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	피투자기업	업종	당분기말	전기말
지분상품	닥프렌즈(주)	병원전용 메신저 개발	420,192	420,192
	케이클라비스-넥스트랜스 신기술조합 제3호	투자	500,000	500,000
	주식회사 온코소프트	응용 소프트웨어 개발 및 공급업	499,932	499,932
	스마트 대한민국 KT 넥스트 투자조합	투자	100,000	40,000
	주식회사 덴컴	컴퓨터 프로그래밍 서비스업	800,000	-
합 계			2,320,124	1,460,124

당분기 중 기타포괄손익-공정가치측정금융자산으로 지정된 투자자산을 처분하지 아니하였으며, 자본 내에서 대체된 누적손익은 존재하지 않습니다. 12. 종속기업투자주식당사는 전기 중 인공지능의료 소프트웨어 제작업을 영위하는 VUNO MED Inc.를 미국에 설립하여 동사의 지분증권 100%를 취득한 바, 동 지분증권을 종속기업투자주식으로 분류하고 원가법으로 평가하였습니다.

13. 유형자산당분기와 전기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	기계장치	비품	시설장치	건설중인자산	사용권자산		합 계
					부동산	차량운반구
취득원가 :
전기초	639,709	531,867	368,921	-	874,778	18,519	2,433,794
취득(*)	32,900	283,507	905,765	70,000	4,537,205	-	5,829,377
처분	-	(18,593)	-	-	(874,778)	(18,519)	(911,890)
전기말	672,609	796,781	1,274,686	70,000	4,537,205	-	7,351,281
당분기초	672,609	796,781	1,274,686	70,000	4,537,205	-	7,351,281
취득(*)	-	90,722	1,300	20,000	-	-	112,022
처분	(15,909)	(4,620)	-	-	-	-	(20,529)
대체	-	-	-	(90,000)	-	-	(90,000)
당분기말	656,700	882,883	1,275,986	-	4,537,205	-	7,352,774
감가상각누계액 :
전기초	352,366	178,737	273,088	-	707,425	14,403	1,526,019
감가상각	116,890	133,782	95,857	-	532,084	3,379	881,992
처분	-	(7,823)	-	-	(874,777)	(17,782)	(900,382)
전기말	469,256	304,696	368,945	-	364,732	-	1,507,629
당분기초	469,256	304,696	368,945	-	364,732	-	1,507,629
감가상각	69,040	118,083	140,218	-	656,515	-	983,856
처분	(12,462)	(3,124)	-	-	-	-	(15,586)
당분기말	525,834	419,655	509,163	-	1,021,247	-	2,475,899
정부보조금 :
전기초	120,785	29,929	-	-	-	-	150,714
감가상각	(57,811)	(11,030)	-	-	-	-	(68,841)
전기말	62,974	18,899	-	-	-	-	81,873
당분기초	62,974	18,899	-	-	-	-	81,873
감가상각	(30,150)	(6,469)	-	-	-	-	(36,619)
당분기말	32,824	12,430	-	-	-	-	45,254
장부금액 :
전기말	140,379	473,186	905,741	70,000	4,172,473	-	5,761,779
당분기말	98,042	450,798	766,823	-	3,515,958	-	4,831,621

(*) 사용권자산의 경우 계약의 발생 및 연장에 해당합니다.

14. 무형자산당분기와 전기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	특허권	상표권	디자인권	소프트웨어	건설중인자산	기타무형자산	합 계
취득원가 :
전기초	108,933	17,422	-	142,026	121,009	38,000	427,390
취득	-	-	-	34,386	256,206	32,000	322,592
대체	17,554	21,110	9,673	53,520	(108,932)	-	(7,075)
전기말	126,487	38,532	9,673	229,932	268,283	70,000	742,907
당분기초	126,487	38,532	9,673	229,932	268,283	70,000	742,907
취득	-	-	-	6,802	136,038	-	142,840
대체(*)	38,078	12,838	2,421	20,000	(84,642)	-	(11,305)
당분기말	164,565	51,370	12,094	256,734	319,679	70,000	874,442
상각누계액 :
전기초	33,512	1,289	-	22,188	-	633	57,622
상각	24,029	7,081	1,014	39,304	-	13,867	85,295
전기말	57,541	8,370	1,014	61,492	-	14,500	142,917
당분기초	57,541	8,370	1,014	61,492	-	14,500	142,917
상각	22,623	7,205	1,693	37,472	-	10,500	79,493
당분기말	80,164	15,575	2,707	98,964	-	25,000	222,410
정부보조금 :
전기초	2,231	-	-	-	-	-	2,231
상각	(1,090)	-	-	-	-	-	(1,090)
전기말	1,141	-	-	-	-	-	1,141
당분기초	1,141	-	-	-	-	-	1,141
상각	(816)	-	-	-	-	-	(816)
당분기말	325	-	-	-	-	-	325
장부금액 :
전기말	67,805	30,162	8,659	168,440	268,283	55,500	598,849
당분기말	84,076	35,795	9,387	157,770	319,679	45,000	651,707

(*) 건설중인자산에서 비용으로 대체되었습니다.

15. 기타금융자산당분기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
임차보증금	657,205	657,205
현재가치할인차금	(96,487)	(113,638)
기타보증금	11,500	11,500
합 계	572,218	555,067

16. 미지급금및기타채무당분기말 및 전기말 현재 미지급금및기타채무의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
미지급금	834,269	1,126,231
미지급비용	1,022,904	1,064,110
합 계	1,857,173	2,190,341

17. 정부보조금당사가 당분기 중 수행완료하거나, 보고기간말 현재 수행 중인 연구과제의 내역은 다음과 같습니다.

(1) 선출연방식

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	2020년 AI융합 의료영상 진료판독시스템 구축사업 - 3차	AI융합 신규감염병대응시스템 3차	2022년 DNA 대중소 파트너십 동반진출	2022년 혁신분야 창업패키지(사업화)	바이오산업핵심기술개발사업	중소기업기술혁신개발사업(시장확대형)
과제명	군 의료개선을 위한AI융합 의료영상진료판독시스템 구축	감영병 대응을 위한 클라우드 기반임상데이터 플랫폼 구축 및 AI 기반예후예측 솔루션개발	SaaS 기반의 글로벌 AI 의료영상분석 서비스	의료 인공지능 기술이 적용된 사업화 모델 개발	병원 업무 프로세스의 혁신적 개선을 위한 음성인식 AI 어시스턴트 솔루션 개발 및 실증	흉부 X-Ray 진단보조를 위한 인공지능 기술이융합된판독문 생성을지원하는 의료영상진단용 솔루션 개발
총과제 수행기간	2022.01.01~2022.12.31	2022.01.01~2022.12.31	2022.03.01~2022.11.30	2022.01.01~2022.12.10	2022.01.01~2022.12.31	2021.09.21~2022.09.20
전문기관	정보통신산업진흥원	정보통신산업진흥원	정보통신산업진흥원	창업진흥원	한국산업기술평가관리원	중소기업기술정보진흥원
총사업비(현금)	2,070,500	410,000	150,000	145,000	131,343	58,072
정부출연금	2,020,000	400,000	105,000	145,000	128,122	56,656
민간부담금	50,500	10,000	45,000	-	3,221	1,416
연구비 집행액	1,055,411	271,454	122,298	117,461	72,291	53,353
미집행액	1,015,089	138,546	27,702	27,539	59,052	4,719
장기미지급금	-	-	-	-	12,559	-

(2) 사용금액 후 정산방식

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	범부처전주기의료기기 연구개발사업(2차)	범부처전주기의료기기 연구개발사업(3차)	2021년도 제 1차 ICT R&D 혁신 바우처 지원사업	범부처전주기의료기기연구개발사업	대-스타 해결사 플랫폼 후속 사업화 3차
과제명	인공지능 기반 중증악화 예측 가능한 고성능 환자감시장치 시스템 개발	인공지능 기반 중증악화 예측 가능한 고성능 환자감시장치 시스템 개발	인공지능기반 심장 건강관리용 자가 심전도 측정기기 개발	일반 병동 입원환자의 신속대응팀 활동에서 딥러닝 기반 고위험 환자 감시 체계와 기존 감시체계의 성능	활력징후 기반 심정지 위험도 분석기술
총과제 수행기간	2021.03.01~2022.02.28	2022.03.01~2022.12.31	2021.04.01~2022.03.31	2021.05.01~2022.04.30	2021.10.01~2022.06.30
전문기관	(재)범부처전주기의료기기연구개발사업단	(재)범부처전주기의료기기연구개발사업단	정보통신기획평가원	(재)범부처전주기의료기기연구개발사업단	창업진흥원
총사업비(현금)	326,807	274,075	5,000	2,355	100,000
정부출연금	316,600	265,215	-	1,819	100,000
민간부담금	10,207	8,860	5,000	536	-
연구비 집행액	310,982	22,928	5,000	2,318	98,690
미집행액	15,825	251,147	-	37	1,310
장기미지급금	41,353	4,301	-	-	-

(단위 : 천원)
구분	내역
사업명	대스타 해결사 플랫폼 사업	중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 컨소시엄(2차)	혁신형 의료기기기업 기술상용화 지원	구매조건부신제품개발사업
과제명	심부전 환자를 위한 인공지능기반 소프트웨어 개발	딥러닝 기반 실시간 중환자실 환자 상태악화 위험도 평가 시스템 개발	흉부 CT 폐결절 탐지 및 진단을 위한 AI기반 소프트웨어 의료기기의 해외 임상 검증 및 고도화	빅데이터 기반 공중근무자 질환 예측모델 개발
총과제 수행기간	2021.09.01~2022.08.31	2022.01.01~2022.12.31	2022.04.01~2022.12.31	2022.08.01~2022.12.31
전문기관	중소기업기술정보진흥원	한국보건산업진흥원	한국보건산업진흥원	중소기업기술정보진흥원
총사업비(현금)	100,896	550,217	387,500	205,000
정부출연금	99,496	513,381	375,000	200,000
민간부담금	1,400	36,836	12,500	5,000
연구비 집행액	100,283	390,252	104,593	68,419
미집행액	613	159,965	282,907	136,581
장기미지급금	9,889	65,892	10,122	6,675

당사는 상기 정부출연금 중 상환의무가 있는 정부보조금에 대해서는 비유동부채의 장기미지급금(과제 종료 후 해당 기술의 상용화 기간을 고려하여 상환의무를 유예)으로 계상하고 있습니다.

18. 리스당사는 본사 건물을 임차하고 있습니다. 리스는 일반적으로 5년간 지속됩니다. 그리고 정수기와 공기청정기 등을 임차하고 있으며, 이러한 리스는 단기리스이거나 소액자산리스에 해당합니다. 당사는 이러한 리스에 대해 사용권자산과 리스부채를 인식하지 않는 실무적 간편법을 적용합니다.(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련하여 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
사용권자산(*)
부동산	3,515,957	4,172,474
합 계	3,515,957	4,172,474
리스부채
유동	835,598	809,556
비유동	2,557,632	3,171,341
합 계	3,393,230	3,980,897

(*) 재무상태표 상 유형자산에 포함되어 있습니다.(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
사용권자산의 감가상각비
부동산	656,515	311,602
차량운반구	-	3,379
소 계	656,515	314,981
리스부채에 대한 이자비용	117,565	32,188
단기리스	5,283	127,463
소액자산리스	3,686	2,882
합 계	783,049	477,514

(3) 당분기와 전기 중 리스부채의 변동내역은 다음과 같습니다.① 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	계약발생및연장	이자비용	리스료 지급	기타	기 말
유동리스부채	809,556	-	117,565	(705,231)	613,708	835,598
비유동리스부채	3,171,341	-	-	-	(613,708)	2,557,633
합 계	3,980,897	-	117,565	(705,231)	-	3,393,231

② 전기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	계약발생및연장	이자비용	리스료 지급	기타	기 말
유동리스부채	142,546	-	75,782	(441,092)	1,032,320	809,556
비유동리스부채	-	4,204,551	-	-	(1,033,210)	3,171,341
합 계	142,546	4,204,551	75,782	(441,092)	(890)	3,980,897

(4) 당분기와 전분기 중 리스로 인한 현금유출액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
리스부채에서 발생한 현금유출	705,231	184,108
단기리스 비용	5,283	127,463
소액리스 비용	3,686	2,882
합 계	714,200	314,453

19. 차입금당분기말 및 전기말 현재 차입금 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	금융기관	이자율	만기	당분기말	전기말
단기차입금	산업은행	3.85%	2023-03-28	4,200,000	4,200,000

20. 전환우선주부채

(1) 당사가 발행한 전환우선주의 내역은 다음과 같습니다.

구분	내용
발행일	2020년 4월 14일
만기일	2030년 4월 14일(만기 10년)
발행주식수	304,587주
액면가액	100원
발행가액	15,759원
액면총액	30,458,700원
발행총액	4,799,986,533원
인수인	한국산업은행
배당에 관한 사항	매 사업연도에 배당 결의가 있을 시 1주당 발행가액 기준 연 1%
전환청구기간	발행일 다음날부터 존속기간 만료일까지
전환가격 및전환비율	최초의 전환가격은 전환우선주식의 주당 발행가격으로 하되, 다음의 사유가 발생하는 경우 전환가격을 조정(1) 투자기업이 발행일 이후 전환기준가액을 하회하는 발행가액으로 제3자에게 유상증자를 하거나 주식관련사채를 발행하는 경우에는 투자자가 인수한 우선주식의 전환가액도 같은 금액으로 하향 조정(2) 전환우선주가 분할 또는 병합되는 경우 전환비율은 그 분할 및 병합의 비율에 따라 조정되고, 투자기업의 보통주식을 분할 또는 병합하였으나 전환우선주가 분할 또는 병합되지 않은 경우 전환가격은 그 분할 및 병합의 비율에 비례하여 조정(3) 투자기업이 무상증자 또는 주식배당을 실시하여 주식수가 증가하는 경우 전환가액은 (기발행주식수X조정전 전환가액)/(기발행주식수+신발행주식수)의 산식에 의하여 조정(4) 투자기업의 IPO 공모단가(또는 기업의 인수 또는 합병(분할합병의경우 포함)시 기준가격)의 100%에 해당되는 금액이 전환우선주의 전환가격을 하회하는 경우 전환비율은 (조정 후 우선주 1주당 전환되는 보통주식의 수 = 조정 전 우선주 1주당 전환되는 보통주식의 수 X 조정 전 본건 우선주식의 전환가격 / 투자기업의 IPO 공모단가의 [100]%에해당하는 금액)의산식에 의하여 조정
의결권	1주당 1개의 의결권

(2) 당사가 발행한 전환우선주는 인도할 자기지분상품의 수량이 변동가능한 비파생상품에 해당하며, 변동가능한 수량의 자기지분상품으로 결제할 수 있는 상황을 회피할 수 없으므로 기업회계기준서 제1032호에 근거하여 금융부채로 분류하였습니다.

(3) 당사가 발행한 전환우선주는 전기 중 전액 보통주로 전환되었습니다. 21. 기타유동부채당분기말 및 전기말 현재 기타유동부채의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
선수금	105,583	4,708
예수금	140,243	137,023
정부보조예수금	879,048	172,997
합 계	1,124,874	314,728

22. 기타충당부채당사는 원상복구의무가 존재하는 사무실 임차와 관련하여 복구충당부채를 설정하였으며, 동 금액을 사용권자산으로 반영하였습니다. 당분기말와 전기말 중 복구충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전 기
기초금액	213,437	118,700
당기전입액	-	209,715
당기환입액	-	(118,700)
이자비용	6,865	3,722
기말금액	220,302	213,437

23. 자본금과 잉여금(1) 당분기말 및 전기말 현재 당사의 자본금 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
수권주식수 (*)	50,000,000 주	50,000,000 주
주당액면금액	100 원	100 원
발행주식수	11,379,656 주	11,208,656 주
자본금	1,137,966	1,120,866

(*) 당분기말 현재 수권주식수 중 우선주식의 발행한도는 10,000,000주 입니다.(2) 당분기와 전기 중 보통주 발행주식수(유통주식수)의 변동은 다음과 같습니다.

(단위 : 주)
구 분	당분기	전 기
기초 발행주식수	11,208,656	8,977,450
유상증자	-	1,592,664
전환우선주 전환	-	304,587
우리사주조합 신주배정	-	254,955
주식매수선택권 행사	171,000	79,000
기말 발행주식수	11,379,656	11,208,656

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

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
주식발행초과금	69,409,706	68,535,065

(4) 당분기와 전기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전 기
	자본금	자본잉여금	자본금	자본잉여금
기초금액	1,120,866	68,535,065	897,745	23,442,327
유상증자	-	-	159,266	31,342,181
전환우선주전환	-	-	30,459	8,147,111
우리사주조합 신주배정	-	-	25,496	5,328,560
주식매수선택권 행사	17,100	874,641	7,900	274,886
기말금액	1,137,966	69,409,706	1,120,866	68,535,065

24. 기타자본항목(1) 당분기말 및 전기말 현재 기타자본항목의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
주식선택권	1,437,447	1,679,364
기타포괄손익-공정가치측정금융자산평가이익	20,209	20,209
합 계	1,457,656	1,699,573

(2) 당사는 설립, 경영 및 기술혁신 등에 기여하였거나 기여할 능력을 갖춘 임직원을 대상으로 주주총회결의를 거쳐 주식선택권을 부여하였으며, 그 주요 내역은 다음과 같습니다.

구 분	부여일	부여주식수(*)	부여방법	행사가격	가득조건	행사가능기간
2차 주식선택권	2016-04-01	12,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 5년 이내
3차 주식선택권	2016-09-01	12,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 5년 이내
4차 주식선택권	2017-09-07	30,000 주	신주발행 교부	100 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 2년 이내
5차 주식선택권	2018-07-16	40,000 주	신주발행 교부	225 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 1달 이내
6차 주식선택권	2018-10-11	80,000 주	신주발행 교부	700 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 1년 이내
7차 주식선택권	2019-03-29	169,400 주	신주발행 교부	1,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
8차 주식선택권	2019-08-14	60,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
9차 주식선택권	2020-01-03	14,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
10차 주식선택권	2020-03-31	36,000 주	신주발행 교부	3,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
11차 주식선택권	2020-07-01	99,458 주	신주발행 교부	5,500 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
12-1차 주식선택권	2022-04-21	4,750 주	신주발행 교부	11,450 원	용역제공조건 : 3년	부여일로부터 3년 이상 경과한 날로부터 4년 이내
12-2차 주식선택권	2022-04-21	4,750 주	신주발행 교부	11,450 원	용역제공조건 : 2년	부여일로부터 2년 이상 경과한 날로부터 4년 이내

(*) 당사는 2019년 3월 13일 무상증자를 실시하였으며, 상기 부여주식수는 무상증자로 인한 주식수 변동을 반영하였습니다.

(3) 당사는 이항모형에 의한 공정가치 접근법을 적용하여 보상원가를 산정하였으며, 공정가치 산정에 사용된 방법과 가정은 다음과 같습니다.

구 분	보통주공정가치	행사가격	보통주 공정가치변동성	무위험수익률	주식선택권공정가치
2차 주식선택권	1,896 원	100 원	25.60%	1.53%	1,892 원
3차 주식선택권	1,803 원	100 원	19.10%	1.36%	1,799 원
4차 주식선택권	2,927 원	100 원	14.80%	1.92%	2,923 원
5차 주식선택권	4,391 원	225 원	22.70%	2.12%	4,156 원
6차 주식선택권	4,303 원	700 원	23.30%	2.15%	3,661 원
7차 주식선택권	5,166 원	1,500 원	22.80%	1.80%	3,850 원
8차 주식선택권	5,269 원	3,500 원	21.00%	1.22%	2,284 원
9차 주식선택권	14,697 원	3,500 원	60.43%	1.62%	12,354 원
10차 주식선택권	15,109 원	3,500 원	83.18%	1.45%	13,469 원
11차 주식선택권	15,791 원	5,500 원	90.38%	1.27%	13,842 원
12-1차 주식선택권	10,900 원	11,450 원	48.78%	3.28%	5,723 원
12-2차 주식선택권	10,900 원	11,450 원	48.78%	3.24%	5,307 원

(4) 당분기와 전기 중 미행사 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위 : 주)
구 분	기초	부여	행사	소멸	기말
2차 주식선택권	-	-	-	-	-
3차 주식선택권	-	-	-	-	-
4차 주식선택권	-	-	-	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	40,000	-	(40,000)	-	-
7차 주식선택권	92,400	-	(85,000)	-	7,400
8차 주식선택권	60,000	-	(46,000)	-	14,000
9차 주식선택권	14,000	-	-	-	14,000
10차 주식선택권	24,000	-	-	-	24,000
11차 주식선택권	59,000	-	-	(22,600)	36,400
12-1차 주식선택권	-	4,750	-	-	4,750
12-2차 주식선택권	-	4,750	-	-	4,750
합 계	289,400	9,500	(171,000)	(22,600)	105,300

2) 전기

(단위 : 주)
구 분	기초	부여	행사	소멸	기말
2차 주식선택권	6,000	-	(6,000)	-	-
3차 주식선택권	3,000	-	(3,000)	-	-
4차 주식선택권	30,000	-	(30,000)	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	80,000	-	(40,000)	-	40,000
7차 주식선택권	149,400	-	-	(57,000)	92,400
8차 주식선택권	60,000	-	-	-	60,000
9차 주식선택권	14,000	-	-	-	14,000
10차 주식선택권	36,000	-	-	(12,000)	24,000
11차 주식선택권	99,458	-	-	(40,458)	59,000
합 계	477,858	-	(79,000)	(109,458)	289,400

(5) 당분기와 전기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기초	당분기인식보상원가(*1)	행사	소멸(*1)	기말
2차 주식선택권	-	-	-	-	-
3차 주식선택권	-	-	-	-	-
4차 주식선택권	-	-	-	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	146,438	-	(146,438)	-	-
7차 주식선택권	470,853	28,238	(327,247)	-	171,844
8차 주식선택권	108,896	28,131	(105,054)	-	31,973
9차 주식선택권	115,041	43,081	-	-	158,122
10차 주식선택권	261,975	80,593	-	-	342,568
11차 주식선택권	576,161	147,127	-	-	723,288
12-1차 주식선택권	-	4,039	-	-	4,039
12-2차 주식선택권	-	5,613	-	-	5,613
합 계	1,679,364	336,822	(578,739)	-	1,437,447

2) 전기

(단위 : 천원)
구 분	기초	당기인식보상원가(*1)	행사	소멸(*1)	기말
2차 주식선택권	11,353	-	(11,353)	-	-
3차 주식선택권	5,397	-	(5,397)	-	-
4차 주식선택권	87,697	-	(87,697)	-	-
5차 주식선택권	-	-	-	-	-
6차 주식선택권	217,253	75,624	(146,439)	-	146,438
7차 주식선택권	337,973	153,370	-	(20,490)	470,853
8차 주식선택권	63,262	45,634	-	-	108,896
9차 주식선택권	57,442	57,599	-	-	115,041
10차 주식선택권	122,217	139,758	-	-	261,975
11차 주식선택권	231,335	344,826	-	-	576,161
합 계	1,133,929	816,811	(250,886)	(20,490)	1,679,364

(*1) 가득요건을 충족하기 전 퇴사로 인한 소멸입니다.

25. 결손금(1) 당분기말 및 전기말 현재 결손금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
미처리결손금	(63,919,547)	(48,313,341)
확정급여제도의 재측정요소	(110,516)	(285,536)
합 계	(64,030,063)	(48,598,877)

(2) 당분기말 및 전기말 중 결손금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
기초 미처리결손금	(48,598,877)	(29,116,142)
당기순손실	(15,606,205)	(19,349,539)
확정급여제도의 재측정요소	175,019	(133,196)
기말 미처리 결손금	(64,030,063)	(48,598,877)

26. 고객과의 계약에서 생기는 수익(1) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같이 구분됩니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
주요계약 :
상품판매수익	91,376	301,940	40,000	87,306
사용권판매수익	86,948	123,609	43,380	96,900
라이선스판매수익	656,276	1,485,349	207,555	806,407
용역수익	-	38,103	35,491	42,097
합 계	834,600	1,949,001	326,426	1,032,710
수익인식시기 :
한 시점에 인식	728,001	1,595,099	244,682	807,928
기간에 걸쳐 인식	106,599	353,902	81,744	224,782
합 계	834,600	1,949,001	326,426	1,032,710

(2) 당분기말 및 전기말 현재 고객과의 계약에서 발생하는 수취채권, 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
수취채권 (*1)	1,279,013	1,042,545
계약자산 (*2)	62,839	38,800
계약부채 (*3)	2,808,920	938,155

(*1) 재무상태표 상 매출채권및기타채권에 포함되어 있습니다.(*2) 라이선스판매수익과 관련하여 보고기간말 현재 미청구한 금액으로 구성되어 있으며, 당사가 청구서를 발행할 때 매출채권으로 대체됩니다.(*3) 사용권판매 및 라이선스판매와 관련하여 고객으로부터 선수취한 금액 중 보고기간말 현재 미사용 및 기간 미경과 금액으로 구성되어 있습니다.

(3) 수행의무와 수익인식 정책수익은 고객과의 계약에서 약속된 대가를 기초로 측정됩니다. 당사는 고객에게 재화나 용역에 대한 통제가 이전될 때 수익을 인식합니다.고객과의 계약에서의 수행의무의 특성과 이행시기, 유의적인 대금 지급조건과 관련 수익인식 정책은 다음과 같습니다.

재화/용역 구분	재화나 용역의 특성, 수행의무 이행시기, 유의적인 지급조건	수익인식 정책
상품판매수익	상품은 제품이 고객에게 인도되고 고객이 인수한 시점에 통제가 이전되며, 이 시점에 청구서를 발행하고 수익이 인식됩니다. 청구서는 인도 즉시 발행합니다. 상품에는 할인이 적용되며 할인금액을 차감한 대가를 수령하고 있습니다. 일부 계약은 고객에게 반품권이 부여되어 있으나 현재까지 반품된 상품은 없습니다.	제품이 고객에게 이전되어 고객이 인수한 때 수익을 인식합니다. 계약상 고객에게 반품권을 부여한 경우, 수익은 누적수익 금액 중 유의적인 환원이 발생하지 않을 가능성이 높은 정도까지 인식합니다. 그러나 과거 반품 경험이 없어 경험률을 산정할 수 없었고 그에 따라 받을 대가를 모두 수익으로 인식합니다.
사용권판매수익(Cloud)	회사는 고객과의 계약에 따라 Credit(포인트)을 제공합니다. 고객은 보유 Credit 한도 내에서 자유롭게판독서비스를 이용하며 판독 1건당 1Credit이 소진됩니다. 회사는 Credit 제공시점에 청구서를 발행하며 대가를 선수령합니다. 고객이 재화나 용역의 대가를 선급하였지만 그 재화의 이전 시점은 고객의 재량에 따르므로 유의적인 금융요소는 존재하지 않습니다.	사용권판매의 수행의무는 고객이 Credit을 사용한 때에 이행되므로 고객이 판독서비스를 이용할 때 수익을 인식합니다. 이미 수령한 계약 대가는 계약부채로 인식하며 Credit이 소진될 때 마다 계약부채를 차감하고 수익으로 인식합니다.
라이선스수익(Stand alone)	회사는 고객과의 계약에 따라 본에이지, ASR, DeepBrain, CXR, Dental 라이선스를 유지보수 및 업데이트 용역과 함께 제공하며 라이선스 운용을 위한 서버를 제공하고 있습니다. 서버는 고객에게 인도되고 고객이 인수한 시점에 통제가 이전되며, 라이선스는 사용기간이 유한하거나 영구적입니다. 계약대가는 계약에 따라 일시 또는 최대 7회차로 분할하여 수령하고 있습니다.	서버는 고객에게 이전되어 고객이 인수한 때 수익을 인식합니다. 유지보수 업무는 외주가 가능한 부분은 별도의 수행의무로 식별하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하며, 외주가 불가능한 부분은 확신보증으로 판단하여 수행의무로 식별하지 않고 있습니다. 업데이트 의무는 별도의 수행의무로 식별하여 기간에 걸쳐 수익을 인식하며, 이에 따라 라이선스는 사용권으로 판단되어 한시점에 수익을 인식합니다.
용역수익	회사는 계약에 따라 연구과제를 수행하거나, 연구용역을 제공합니다.	연구과제를 완료한 때 수익을 인식합니다. 다만, 회사가 용역을 수행하는 대로 그 수행의 효익을 고객이 얻고 동시에 소비하는 연구용역은 기간에 걸쳐 수익을 인식합니다.

27. 성격별 비용당분기와 전분기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같이 구분됩니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
재고자산의 변동	68,304	(248,420)	(11,250)	(11,250)
상품매입액	100,879	584,237	-	-
종업원급여	2,571,840	7,890,783	2,167,429	6,107,383
감가상각비	316,678	947,238	201,157	517,052
무형자산상각비	27,075	78,677	21,787	58,248
여비교통비	75,600	253,093	43,426	133,859
세금과공과	122,889	472,977	104,113	280,176
지급임차료	603	603	76,882	135,757
보험료	62,695	248,425	40,869	135,099
경상연구개발비	1,123,920	3,849,805	1,104,796	4,150,062
소모품비	56,422	347,284	337,456	649,558
지급수수료	656,148	2,546,946	505,461	1,550,248
광고선전비	151,903	299,766	14,343	104,497
외주용역비	8,661	144,306	38,573	152,899
기타영업비용	(25,346)	92,295	91,739	235,150
합 계	5,318,271	17,508,015	4,736,781	14,198,738

28. 종업원급여(1) 당분기와 전분기 중 비용으로 인식된 종업원급여의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
급여및상여	1,757,339	5,432,143	1,399,500	3,909,242
경상연구개발비(*)	1,499,528	4,843,383	1,481,774	4,658,582
퇴직급여	377,822	1,077,612	260,704	722,035
복리후생비	340,152	1,044,207	295,609	839,182
주식결제형 주식기준보상	96,527	336,822	211,615	636,923
합 계	4,071,368	12,734,167	3,649,202	10,765,964

(*) 정부보조금 차감 전 금액입니다.

(2) 당분기말 및 전기말 현재 재무상태표에 인식된 종업원급여 관련 부채의 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기말	전기말
확정급여형 퇴직급여제도 관련 부채	168,745	416,149
확정기여형 퇴직급여제도 관련 부채	427,537	290,622
유급휴가 관련 부채	168,494	380,099
합 계	764,776	1,086,870

(3) 확정기여형 퇴직급여보고기간종료일 현재 당사는 자격을 갖춘 모든 종업원들을 위하여 확정기여형 퇴직급여제도를 운영하고 있으며, 당분기 중 확정기여형 퇴직급여제도와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 936,908천원 입니다.

(4) 확정급여형 퇴직급여당분기와 전기 중 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전 기
기초금액	416,149	137,114
당기 비용으로 인식 :
당기근무원가	132,373	164,045
이자원가	8,331	5,629
소 계	140,704	169,674
이익잉여금으로 인식 :
재측정손실(이익)
- 인구통계적 가정	-	-
- 재무적 가정	(40,712)	23,336
- 경험조정	(134,308)	109,859
소 계	(175,020)	133,195
기타 :
퇴직금 지급	(213,088)	(23,834)
소 계	(213,088)	(23,834)
기말금액	168,745	416,149

(5) 확정급여채무의 보험수리적평가에 대한 주요 추정은 다음과 같습니다.

(단위 : %)
구 분	당분기말	전기말
할인율	4.45%	3.03%
기대임금상승률	5.00%	5.00%

29. 금융수익 및 금융비용당분기와 전분기 중 금융수익 및 금융비용의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
금융수익 :
유효이자율법으로 계산한 이자수익
- 현금성자산 및 장단기금융상품	42,036	141,270	76,636	128,525
- 임차보증금 현재가치할인차금 상각	5,776	17,151	3,701	12,471
기타 금융수익
- 당기손익-공정가치측정금융자산평가이익	-	-	25,738	37,711
- 당기손익-공정가치측정금융자산처분이익	-	12,512	8,877	8,877
금융수익 소계	47,812	170,933	114,952	187,584
금융비용 :
차입금 이자	28,900	70,251	12,175	37,202
리스부채 이자	37,193	117,565	29,617	32,188
복구충당부채 이자	2,313	6,866	-	-
당기손익-공정가치측정금융자산평가손실	(14,327)	98,407	151	251
당기손익-공정가치측정금융자산처분손실	-	4	-	-
전환우선주부채 평가손실	-	-	-	1,980,156
금융비용 소계	54,079	293,093	41,943	2,049,797
당기손익으로 인식된 순금융손익	(6,267)	(122,160)	73,009	(1,862,213)

30. 기타수익 및 기타비용당분기와 전분기 중 기타수익 및 기타비용의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
기타수익 :
외환차익	2,042	9,708	88	215
외화환산이익	25,757	43,466	657	1,310
리스자산처분이익	-	-	-	152
잡이익	26,662	41,510	620	1,633
기타수익 소계	54,461	94,684	1,365	3,310
기타비용 :
외환차손	7,832	14,217	1,021	1,674
외화환산손실	(4,615)	-	(286)	-
유형자산처분손실	-	1,186	-	-
잡손실	2	4,312	-	7,248
기타비용 소계	3,219	19,715	735	8,922

31. 법인세비용

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 이에 따라 추정된 당분기 및 전분기 법인세비용은 없습니다. 한편, 당사는 이연법인세자산의 경우 실현가능성에 대한 판단을 토대로 인식하고 있습니다.

32. 주당손실(1) 당분기와 전분기의 기본주당손실의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원, 주)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
보통주분기순손실	(4,438,697,103)	(15,606,205,393)	(4,336,715,551)	(15,033,852,609)
가중평균유통보통주식수 (*)	11,355,156	11,306,055	11,168,656	10,699,365
보통주기본주당손실	(391)	(1,380)	(388)	(1,405)

(2) 당분기와 전분기의 기본주당손실 계산에 사용된 가중평균유통보통주식수는 다음과 같습니다.

(단위 : 주)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
기초 보통주식수(*)	11,333,656	11,208,656	11,166,810	8,977,450
유상증자	-	-	-	1,277,632
주식선택권 행사	21,500	97,399	1,846	28,891
우리사주조합 주식발행	-	-	-	204,524
전환우선주 전환권 행사	-	-	-	210,868
가중평균유통보통주식수	11,355,156	11,306,055	11,168,656	10,699,365

(*) 각 기간의 기초를 나타냅니다.

(3) 당분기와 전분기 중 분기순손실이 발생함에 따라 잠재적 보통주의 희석화 효과가 없으므로, 희석주당손실은 기본주당손실과 동일합니다.

33. 현금흐름표(1) 당분기와 전분기의 영업활동으로부터 창출된 현금흐름은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
분기순손실	(15,606,205)	(15,033,853)
비현금흐름조정 :
퇴직급여	140,703	117,818
감가상각비	947,238	517,052
무형자산상각비	78,677	58,248
주식보상비	336,822	636,923
유형자산처분손실	1,186	-
당기손익-공정가치측정금융자산평가손실	98,407	251
당기손익-공정가치측정금융자산처분손실	4	-
전환우선주평가손실	-	1,980,156
지급수수료	101,304	7,076
이자비용	194,682	69,390
이자수익	(158,421)	(140,996)
당기손익-공정가치측정금융자산평가이익	-	(37,711)
당기손익-공정가치측정금융자산처분이익	(12,512)	(8,877)
외화환산이익	(43,466)	(1,310)
리스자산처분이익	-	(152)
소 계	1,684,624	3,197,868
영업활동 자산부채의 변동 :
매출채권의 감소(증가)	(246,893)	114,471
미수금의 감소(증가)	116,440	34,568
선급금의 감소(증가)	(141,578)	(74,761)
선급비용의 감소(증가)	(1,138)	11,871
선급부가세의 감소(증가)	-	130,334
재고자산의 감소(증가)	(248,420)	(11,250)
미지급금의 증가(감소)	(790,666)	156,213
선수금의 증가(감소)	100,874	50,863
미지급비용의 증가(감소)	(47,993)	9,394
예수금의 증가(감소)	3,220	(9,122)
정부보조예수금의 증가(감소)	706,051	1,042,923
계약부채의 증가(감소)	1,870,765	391,117
퇴직금의 지급	(213,088)	(23,834)
소 계	1,107,574	1,822,787
영업활동으로부터 창출된 현금흐름	(12,814,007)	(10,013,198)

(2) 당분기와 전분기의 현금흐름표에 포함되지 않는 비현금 투자활동거래와 비현금 재무활동거래는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기	전분기
사용권자산의 취득	-	4,186,032
유형자산 취득 미지급금	-	-
무형자산 취득 미지급금	31,398	-
취득중인무형자산 본계정대체	73,337	68,419
리스부채 유동성대체	613,708	811,321
리스해지 사용권자산 감소	-	737
전환우선주 전환권 행사	-	8,178,161
주식선택권 행사	578,739	104,447

(3) 재무활동에서 발생한 부채의 당분기와 전기의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	현금흐름	비현금변동				기 말
			리스계약발생	공정가치 평가	보통주 전환	기타증감
유동리스부채	809,556	(587,666)	-	-	-	613,708	835,598
비유동리스부채	3,171,341	-	-	-	-	(613,708)	2,557,633
단기차입금	4,200,000	-	-	-	-	-	4,200,000
합 계	8,180,897	(587,666)	-	-	-	-	7,593,231

2) 전기

(단위 : 천원)
구 분	기 초	현금흐름	비현금변동				기 말
			리스계약발생	공정가치 평가	보통주 전환	기타증감
유동리스부채	142,546	(365,310)	-	-	-	1,032,320	809,556
비유동리스부채	-	-	4,204,551	-	-	(1,033,210)	3,171,341
단기차입금	4,200,000	-	-	-	-	-	4,200,000
전환우선주부채(유동)	6,198,004	-	-	1,980,156	(8,178,160)	-	-
합 계	10,540,550	(365,310)	4,204,551	1,980,156	(8,178,160)	(890)	8,180,897

34. 특수관계자 거래(1) 당분기말 현재 당사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구분	특수관계자 명칭
주요 경영진	이사, 집행임원
종속회사	VUNO MED Inc.

(2) 보고기간종료일 현재 당사는 사내이사 및 대표집행임원으로부터 이행지급보증 등 지급보증을 제공받고 있습니다.(3) 당분기말 현재 당사가 특수관계자에게 제공하는 지급보증은 없습니다.(4) 당분기 중 특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다.1) 당반기① 대여거래

단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	거래내용	기초	증가	감소	기말
기타	임직원	대여금	1,785,489	-	(629,414)	1,156,075

2) 전기

① 대여거래

단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	거래내용	기초	증가	감소	기말
기타	임직원	대여금	-	2,565,938	(780,449)	1,785,489

② 지분거래

단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	거래내용	거래금액
종속회사	VUNO MED Inc.	신설법인 설립	1,004,150

(5) 당분기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 다음과 같습니다.① 당분기말

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	채권
		대여금
기타	임직원	1,156,075

② 전기말

(단위 : 천원)
구 분	특수관계자명	채권
		대여금
기타	임직원	1,785,489

(6) 당분기와 전분기 중 주요 경영진에 대한 보상 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)
구 분	당분기		전분기
	3개월	누적	3개월	누적
단기종업원급여	540,509	1,805,065	1,026,241	1,746,399
퇴직급여	151,302	374,902	46,475	112,438
주식기준보상	32,375	108,841	74,824	233,032
합 계	724,186	2,288,808	1,147,540	2,091,869

35. 지급보증 및 약정사항

(1) 당분기말 현재 당사가 타인으로부터 제공받은 보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)
지급보증내역	지급보증처	한도금액		제공자
		당분기말	전기말
이행보증	정부 및 공공기관	4,214,400	2,983,373	서울보증보험
	판매처	423,648	101,596
	금융기관	29,000	22,200
신용보증	한국산업은행	4,200,000	4,200,000	신용보증기금
합 계		8,867,048	7,307,169

(2) 당분기말 현재 당사가 타인에게 제공하는 보증은 없습니다.(3) 당분기말 현재 당사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.

6. 배당에 관한 사항

가. 배당에 관한 사항당사의 주요 사업은 지속적인 R&D 투자가 사업 경쟁력의 주요한 부분을 차지하고 있습니다. 이익잉여금 발생 시 R&D 투자를 고려하여 직접적인 잉여현금흐름에 영향을 주지 않는 범위 내에서 투자와 주주 가치를 균형 있게 고려하여 배당을 실시할 계획입니다.

(1) 당사의 정관 제58조 (이익금의 처분)이 회사는 매사업연도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정적립금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

(2) 당사의 정관 제59조 (이익 배당)

① 이익의 배당은 금전과 주식 및 기타의 재산으로 할 수 있다.

② 제1항의 배당은 매 결산기말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.

③ 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다.

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다. 다만, 제57조제6항에 따라 재무제표를 이사회가 승인하는 경우 이사회 결의로 이익배당을 정한다.

(3) 제60조 (배당금지급청구권의 소멸시효)

① 배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성된다

② 제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 이 회사에 귀속한다.

나. 주요배당지표

100100100-16,002-19,556-11,109-15,606-19,350--1,415-1,806-1,245-----------------------------------------

구 분	주식의 종류	당기	전기	전전기
		제9기 3분기	제8기	제7기
주당액면가액(원)
(연결)당기순이익(백만원)
(별도)당기순이익(백만원)
(연결)주당순이익(원)
현금배당금총액(백만원)
주식배당금총액(백만원)
(연결)현금배당성향(%)
현금배당수익률(%)
	주식배당수익률(%)
주당 현금배당금(원)
	주당 주식배당(주)

다. 과거 배당 이력

(단위: 회, %)

----

연속 배당횟수		평균 배당수익률
분기(중간)배당	결산배당	최근 3년간	최근 5년간

(*) 당사는 2021년 2월 26일 상장하였으며 설립 이래로 연구개발에 집중하면서 결손금이 발생한 바 배당을 진행한 이력이 없습니다.

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

[지분증권의 발행 등과 관련된 사항]

가. 증자(감자)현황기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다.

나. 전환사채 등 발행현황 (1) 미상환 전환사채당사는 보고서 기준일 현재 해당사항이 없습니다. (2) 미상환 신주인수권부사채당사는 보고서 기준일 현재 해당사항이 없습니다. (3) 미상환 전환형 조건부자본증권당사는 보고서 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]

다. 채무증권(1) 채무증권 발행실적

2022년 09월 30일(단위 : 원, %)

(기준일 : )

---------------

발행회사	증권종류	발행방법	발행일자	권면(전자등록)총액	이자율	평가등급(평가기관)	만기일	상환여부	주관회사
합 계	-	-	-	-

(2) 채무증권 만기별 미상환잔액 현황(가) 기업어음증권 미상환 잔액

2022년 09월 30일(단위 : 원)

(기준일 : )

---------------------------

잔여만기		10일 이하	10일초과30일이하	30일초과90일이하	90일초과180일이하	180일초과1년이하	1년초과2년이하	2년초과3년이하	3년 초과	합 계
미상환 잔액	공모
	사모
	합계

(나) 단기사채 미상환 잔액

2022년 09월 30일(단위 : 원)

(기준일 : )

------------------------

잔여만기		10일 이하	10일초과30일이하	30일초과90일이하	90일초과180일이하	180일초과1년이하	합 계	발행 한도	잔여 한도
미상환 잔액	공모
	사모
	합계

(다) 회사채 미상환 잔액

2022년 09월 30일(단위 : 원)

(기준일 : )

------------------------

잔여만기		1년 이하	1년초과2년이하	2년초과3년이하	3년초과4년이하	4년초과5년이하	5년초과10년이하	10년초과	합 계
미상환 잔액	공모
	사모
	합계

(라) 신종자본증권 미상환 잔액

2022년 09월 30일(단위 : 원)

(기준일 : )

------------------------

잔여만기		1년 이하	1년초과5년이하	5년초과10년이하	10년초과15년이하	15년초과20년이하	20년초과30년이하	30년초과	합 계
미상환 잔액	공모
	사모
	합계

(마) 조건부 자본증권 미상환 잔액

2022년 09월 30일(단위 : 원)

(기준일 : )

------------------------------

잔여만기		1년 이하	1년초과2년이하	2년초과3년이하	3년초과4년이하	4년초과5년이하	5년초과10년이하	10년초과20년이하	20년초과30년이하	30년초과	합 계
미상환 잔액	공모
	사모
	합계

라. 자본으로 인정되는 채무증권의 발행당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

가. 공모자금의 사용내역최근 3년간 당사가 증권발행을 통하여 조달한 공모자금의 사용내역은 다음과 같습니다.

2022년 09월 30일(단위 : 백만원)

(기준일 : )

코스닥시장상장공모-2021년 02월 19일- 시설자금- 운영자금- 연구개발자금- 해외진출36,784 - 운영자금 - 연구개발자금 - 해외진출30,500당사는 코스닥시장 상장공모를 통해 조달할 공모자금(상장주선인의 의무인수분취득에 따른 유입금액 포함) 중 발행제비용을 제외한 36,784백만원(공모희망가액 21,000원 기준)을 시설자금, 운영자금, 연구개발자금, 해외진출에 사용할 예정입니다.본 보고서 작성일 현재 미사용 자금은 금융상품 등에 예치되어 있습니다. 실제 공모자금의 사용금액은 당사의 영업 및 시장상황에 따라 변동 될 수 있으며 이에 따라 당초 자금 사용계획과 차이가 발생할 수 있습니다.

구 분	회차	납입일	증권신고서 등의 자금사용 계획		실제 자금사용 내역		차이발생 사유 등
			사용용도	조달금액	내용	금액

나. 사모자금의 사용내역최근 3년간 당사가 증권발행을 통하여 조달한 사모자금의 사용내역은 다음과 같습니다.

2022년 09월 30일(단위 : 백만원)

(기준일 : )

제3자배정 유상증자62020.04.29운영자금:4,8004,800운영자금:2,274임직원 대여:2,5264,800(*1)

구 분	회차	납입일	주요사항보고서의 자금사용 계획		실제 자금사용 내역		차이발생 사유 등
			사용용도	조달금액	내용	금액

(*1) 운영자금 목적으로 자금을 조달하였으나, 코스닥시장 상장시 임직원의 우리사주조합 배정주식의 원활한 청약과 인수를 위해 일부 자금이 제공되었습니다.

다. 미사용자금의 운용내역

2022년 09월 30일(단위 : 백만원)

(기준일 : )

예ㆍ적금보통예금6,772-(*1)예ㆍ적금정기예금202017년 06월 ~ 2018년 06월63개월(*2)예ㆍ적금정기예금1102021년 12월 ~ 2022년 12월9개월예ㆍ적금정기예금1,0002022년 04월 ~ 2022년 10월5개월기타종합위탁8812021년 09월12개월기타현금시재12022년 09월-8,784

종류	금융상품명	운용금액	계약기간	실투자기간
계		-

(*1) 보고서 제출 기준일 일시적 금융상품 만기에 따른 보통예금 운용액이며, 최소 운영비를 제외하고 MMDA로 운영하고 있습니다.(*2) 상기 미사용자금은 공모 조달 전 보유자금 2,500백만원이 포함된 금액이며, 인건비 지급 등 운영자금으로 사용할 계획입니다. 해당 정기예금은 보고서 제출일 현재 만기도래 하였으나, 은행 체크카드 한도 유지를 위한 질권설정으로 인해 만기 후 해지하지 않았습니다.

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항 (1) (연결)재무제표를 재작성한 경우 재작성사유, 내용 및 재무제표에 미치는 영향당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. (2) 합병, 분할, 자산양수도, 영업양수도당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. (3) 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리 및 우발채무 등에 관한 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. (4) 기타 재무제표 이용에 유의하여야 할 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 대손충당금 설정 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 연체 채권이 존재하지 않아 매출채권 및 계약자산에 대해 대손충당금을 설정하지 않았습니다. 자세한 사항은 III. 재무에 관한 사항 3. 연결재무제표 주석 8. 매출채권및기타채권를 참고하시기 바랍니다.

다. 재고자산 현황 등 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다. 자세한 사항은 III. 재무에 관한 사항 3. 연결재무제표 주석 9. 재고자산을 참고하시기 바랍니다.

라. 수주계약 현황당사는 의료용 인공지능 솔루션 소프트웨어의 개발 및 판매업을 주력 사업으로 영위하고 있으며, 매출 인식에 원가 기준 투입법을 적용하지 않고 있습니다.

마. 공정가치평가 내역

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다. 자세한 사항은 III. 재무에 관한 사항 3. 연결재무제표 주석 11. 공정가치측정금융자산을 참고하시기 바랍니다.

IV. 이사의 경영진단 및 분석의견

이사의 경영진단 및 분석의견은 기업공시서식 작성기준에 따라 분ㆍ반기보고서에 기재하지 않습니다. (사업보고서에 기재 예정)

V. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

제9기(당분기)정동회계법인---제8기(전기)정동회계법인적정COVID-19 불확실성(연결 재무제표) 1. 개발비 및 경상연구개발비 회계처리의 적절성(별도 재무제표) 1. 개발비 및 경상연구개발비 회계처리의 적절성제7기(전전기)삼정회계법인적정해당사항 없음해당사항 없음

사업연도 감사인 감사의견 강조사항 등 핵심감사사항

(*) 감사의견은 사업보고서 재무제표에 대한 감사의견으로 당사는 2021년 2월 코스닥 시장에 상장하여, 2021년도 사업보고서부터 핵심감사 사항을 설정하였습니다. 나. 최근 3사업연도의 회계감사인에게 지급한 보수 등에 관한 사항(1) 감사용역 체결현황 (단위: 천원, 시간)

제9기(당기)정동회계법인별도 및 연결 반기 재무제표 검토,별도 및 연결 재무제표에 대한 감사90,0001,17022,500351제8기(전기)정동회계법인별도 및 연결 반기 재무제표 검토,별도 및 연결 재무제표에 대한 감사90,0001,12190,0001,114제7기(전전기)삼정회계법인개별 반기 재무제표 검토,개별 재무제표에 대한 감사77,000700149,8801,108

사업연도	감사인	내 용	감사계약내역		실제수행내역
			보수	시간	보수	시간

(2) 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

제9기(당기)-----제8기(전기)-----제7기(전전기)-----

사업연도 계약체결일 용역내용 용역수행기간 용역보수 비고

(3) 내부감사기구가 회계감사인과 논의결과

12022년 02월 11일회사측: 내부감사 1인감사인측: 업무수행이사, 담당회계사 1인서면감사에서의 발견사항, 핵심감사사항 협의감사 마무리 단계 회사의 책임

구분 일자 참석자 방식 주요 논의 내용

(4) 조정협의회 내용 및 재무제표 불일치 정보해당사항이 없습니다. 다. 회계감사인의 변경당사는 제6기 사업연도(2019년)에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률' 제11조 제1항 및 동법 시행령 제17조 및 '외부감사 및 회계등에 관한 규정' 제15조 제1항에 따라 2019년 04월 14일 금융감독원으로부터 삼정회계법인 및 삼일회계법인으로 지정받아 삼정회계법인과 외부감사계약을 체결하였습니다. 또한, 당사는 2020년 금융감독원에 감사인 재지정을 요청하여 삼정회계법인을 지정감사인으로 선임하였습니다.이후 당사는 2020년 지정 감사인인 삼정회계법인과의 계약이 종료됨에 따라 2021년 2월 9일 감사인선임위원회를 통해 3년 간 (2021.01.01~2023.12.31) 정동회계법인을 외부감사인으로 자유선임하였습니다.

2. 내부통제에 관한 사항

내부통제에 관한 사항은 기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

VI. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회 구성 개요

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

나. 중요 의결사항 등기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

다. 이사회내 위원회

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

라. 이사의 독립성

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

마. 사외이사의 전문성

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

2. 감사제도에 관한 사항

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도

2022년 09월 30일

(기준일 : )

배제미도입도입-제8기(2022년도) 정기주주총회제8기(2022년도) 정기주주총회

투표제도 종류	집중투표제	서면투표제	전자투표제
도입여부
실시여부

(1) 서면투표제당사는 제5기 임시주주총회(2018년 12월 17일) 제1호 의안 '정관 개정의 건' 승인으로 서면투표제를 도입하였습니다. 그러나 서면 투표로 투입되는 비용이 과다한 반면 전자투표 활성화로 중복 사용 필요성이 낮아 제8기 정기주주총회(2022년 3월 31일) 제2호 의안 '정관 일부 변경의 건' 승인으로 서면투표제를 제외하였습니다. (2) 전자투표제당사는 주주편의 제고를 위하여 2021년 2월 9일 이사회에서 제7기(2021년 3월 23일) 주주총회부터 상법 제368조의4에 따른 전자투표제도를 활용하기로 결의하고, 이 제도의 관리 업무를 삼성증권에 위탁하여 시행하였습니다.

(3) 의결권 대리 행사 권유 제도당사는 의결권 대리행사 권유제도 실시하고 있으며, 주주 편의 제고를 위하여 2021년 2월 9일 이사회 결의를 통하여 전자위임장 제도를 채택함에 따라, 제7기(2021년 3월 31일) 정기 주주총회에서 의결권의 대리행사를 실시하였으며, 제8기(2022년 3월 31일) 정기 주주총회에서도 당사의 주주들은 서면 위임장은 물론 전자위임장을 통해 의결권을 행사하였습니다.

나. 소수주주권의 행사여부

당사는 공시대상기간 중 소수주주권이 행사된 사실이 없습니다.

다. 경영권 경쟁

당사는 공시대상기간 중 경영권과 관련하여 경쟁이 발생한 사실이 없습니다.

라. 의결권 현황

2022년 09월 30일(단위 : 주)

(기준일 : )

보통주11,379,656-우선주--보통주--우선주--보통주--우선주--보통주--우선주--보통주--우선주--보통주11,379,656-우선주--

구 분	주식의 종류	주식수	비고
발행주식총수(A)
	의결권없는 주식수(B)
정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
	기타 법률에 의하여의결권 행사가 제한된 주식수(D)
의결권이 부활된 주식수(E)
	의결권을 행사할 수 있는 주식수(F = A - B - C - D + E)

마. 주주총회 의사록 요약

주총일자	의 안 내 용	가결여부
2019. 03. 29(정기주주총회)	1. 2018년 재무제표 승인의 건	1. 가결
	2. 이사 선임의 건	2. 가결
	3. 감사 선임의 건	3. 가결
	4. 이사보수한도 승인의 건	4. 가결
	5. 감사보수한도 승인의 건	5. 가결
	6. 주식매수선택권 부여의 건	6. 가결
2019. 08 14(임시주주총회)	1. 정관 변경의 건	1. 가결
	2. 이사 선임의 건	2. 가결
	3. 주식매수선택권 부여의 건	3. 가결
2020. 01. 03(임시주주총회)	1. 주식매수선택권 부여의 건	1. 가결
2020. 03. 31(정기주주총회)	1. 2019년 재무제표 승인의 건	1. 가결
	2. 기타비상무이사 선임의 건	2. 가결
	3. 사내이사 선임의 건	3. 가결
	4. 이사보수한도 승인의 건	4. 가결
	5. 정관 개정의 건	5. 가결
	6. 임원퇴직금지급규정 개정의 건	6. 가결
	7. 임직원 주식매수선택권 부여의 건	7. 가결
2020. 07. 01(임시주주총회)	1. 임직원 주식매수선택권 부여의 건	1. 가결
	2. 임원퇴직금지급규정 개정의 건	2. 가결
2021.01.21(임시주주총회)	1. 정관 개정의 건	1. 가결
	2. 이사선임의 건	2. 가결
2021.03.31(정기주주총회)	1. 제7기 재무제표 승인의 건	1. 가결
	2. 이사보수 한도승인의 건	2. 가결
	3. 감사보수 한도승인의 건	3. 가결
	4. 정관 변경의 건	4. 가결
	5. 이사 선임의 건	5. 가결
2022.03.31(정기주주총회)	1. 2021년 제8기 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건	1. 가결
	2. 정관 일부 변경의 건	2. 가결
	3. 사외이사 선임의 건	3. 가결
	4. 감사 선임의 건	4. 가결
	5. 이사보수 한도승인의 건	5. 가결
	6. 감사보수 한도승인의 건	6. 가결

바. 주식사무

구 분	내 용
정관제12조 (신주인수권)	① 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다. ② 제1항의 규정에도 불구하고 다음 각호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 주주 외의 자에게 이사회결의로 신주를 배정할 수 있다. 1. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 주주우선공모의 방식으로 신주를 발행하는 경우 2. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과금융투자업에관한법률」 제165조의6에 따라 이사회의 결의로 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우 3. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 신기술의 도입, 재무구조의 개선 등 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우 4. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 및 기관투자자(신기술금융사 및 창업투자회사 포함) 또는 이러한 기관이 운용하는 펀드에게 신주를 발행하는 경우 5. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산. 판매. 자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우. 6. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우. 7. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 우리사주조합원에게 신주를 우선배정하는 경우. 8.「근로자복지기본법」 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우 9. 상법 제340조의2 및 제542조의3 또는 「벤처기업육성에관한특별조치법」 제16조의3의 규정에 의하여 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우. 10. 주권을 유가증권시장 또는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우 11. 증권인수업무등에관한규정 제10조의2에 의거하여 신주를 발행하는 경우 ③ 제2항 각호의 어느 하나의 방식에 의해 신주를 발행할 경우에는 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가액 등은 이사회의 결의로 정한다. 주주가 신주인수권의 일부 또는 전부를 포기 또는 상실하거나 신주배정에서 단주가 발생하는 경우에 그 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.
결산일	매년 12월 31일	정기주주총회	매 사업년도 종료 후 3개월이내
주주명부 폐쇄시기	이사회 결의에 따름
주권의 종류	해당사항 없음
명의개서대리인	KB국민은행 증권대행부
주주의 특전	없음
공고방법	당사 홈페이지 또는 서울경제신문

VII. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 등에 관한 사항

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

보고서 작성 기준일 현재 당사의 최대주주는 이사회 의장이자 대표집행임원인 이예하로, 발행주식총수 기준 지분율은 16.88%(1,920,910주)이며, 특수관계인을 포함한 지분율은 17.16%(1,952,210주), 보고서 작성 기준일 현재 최대주주와 의결권 공동보유자인 정규환을 포함한 지분율은 22.08%(2,513,083주)입니다.

2022년 09월 30일(단위 : 주, %)

(기준일 : )

이예하본인보통주1,920,91017.141,920,91016.88-김현준공동보유자보통주1,070,7559.5500.00임원 퇴임(-)정규환공동보유자보통주560,8735.0000.00임원 퇴임(-)김상기임원보통주233,6372.0900.00임원 퇴임(-)임재준임원보통주7,0640.0623,0640.2주식매수선택권행사(+)박종훈임원보통주2,2360.028,2360.07주식매수선택권행사(+)김종현임원보통주7,0940.0600.00임원 퇴임(-)이상진임원보통주40,0000.3600.00임원 퇴임(-)보통주3,842,56934.281,952,21017.16-------

성 명	관 계	주식의종류	소유주식수 및 지분율				비고
			기 초		기 말
			주식수	지분율	주식수	지분율
계

(*) 상기 지분율은 기초는 발행주식총수 11,208,656주, 기말은 11,379,656주를 기준으로 작성하였습니다.

나. 최대주주에 관한 사항 (1) 최대주주의 기본 정보보고서 제출 기준일 현재 당사의 최대주주는 이예하이며, 당사 이사회 의장으로 재임중에 있습니다.

직책명	성 명 (생년월일)	담당 업무	약 력
이사회의장 (상근/등기)	이예하 (1978.01.26)	이사회 의장/대표집행임원	POSTECH 컴퓨터공학 학사POSTECH 컴퓨터공학 박사삼성전자종합기술원 전문연구원주식회사 뷰노 이사회 의장/대표집행임원

(2) 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래보고서 작성 기준일 현재 해당사항 없습니다

(3) 최대주주 변동 내역당사의 최대주주 변동현황은 다음과 같습니다.

2022년 09월 30일(단위 : 주, %)

(기준일 : )

2014년 12월 10일이예하20,000100.00 -설립자본금2014년 12월 22일VUNO Inc. 20,000100.00 주식양수도(-)-2016년 08월 10일이예하20,00080.00 특수관계인추가,주식양수도(+)-2016년 08월 18일이예하21,16877.49 주주배정유상증자-2018년 09월 11일이예하22,36861.92 특수관계인추가,주식매수선택권행사-2018년 11월 15일이예하19,24843.33 주식양수도(-)-2019년 03월 28일이예하3,849,60043.33 무상증자-2019년 06월 05일이예하3,809,60042.88 주식양수도(-)-2019년 12월 17일이예하3,793,23842.70 특수관계인추가,주식양수도(-),(+)-2020년 06월 17일이예하3,800,33141.36 특수관계인추가,주식양수도(+)-2020년 07월 14일이예하3,802,56741.38 특수관계인추가,주식양수도(+)-2020년 08월 04일이예하3,804,33140.99 특수관계인추가-2021년 02월 20일이예하3,804,33334.18특수관계인의 유상증자 참여-2021년 03월 02일이예하3,834,33334.36주식매수선택권행사-2021년 05월 28일이예하3,802,56934.05임원퇴임(-)-2021년 10월 12일이예하3,842,56934.28주식매수선택권행사(+)-2022년 02월 03일이예하3,795,45433.86임원퇴임(-)-2022년 03월 31일이예하3,801,47533.59주식매수선택권행사(+),

-

2022년 04월 04일이예하3,818,16033.69주식매수선택권행사(+),-2022년 04월 21일이예하3,801,47533.54임원퇴임(-)-2022년 05월 20일이예하3,803,06633.56기타(+)-2022년 07월 18일이예하2,732,31124.11임원퇴임(-)-2022년 07월 31일이예하2,730,72024.09임원퇴임(-)-2022년 08월 19일이예하2,746,72024.14주식매수선택권행사(+),-2022년 08월 26일이예하2,185,84719.21임원퇴임(-)-2022년 09월 02일이예하1,952,21017.16임원퇴임(-)-

변동일 최대주주명 소유주식수 지분율 변동원인 비 고

(*1) 당사는 설립 당시부터 국내에 국한되지 않고 글로벌 의료용 인공지능 서비스 시장 개척을 계획하였으며, 이에 빠른 미국시장 진출을 계획하여 미국 내 당사를 지배하는 별도의 법인을 설립하였으나, 의료기기 관련 기업의 특성상 R&D 환경 및 사용사례 구축 등 사업환경을 고려하여 미국 법인을 폐쇄하고 당사의 설립시 주주가 직접 당사 지분을 보유하는 구조로 변경하였습니다.(*2) 상기 변동내역은 최대주주의 특수관계자를 포함하여 작성하였으며, 지분율은 변동일 기준으로 작성하였습니다.(*3) 보고서 작성 기준일 현재 최대주주와 의결권 공동보유자인 정규환을 포함한 지분율은 22.08%(2,513,083주)입니다.

2. 주식의 분포 가. 주식 소유현황기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

나. 소액주주 현황기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

3. 주가 및 주식거래 실적기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않았습니다.

VIII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황

2022년 09월 30일(단위 : 주)

(기준일 : )

이예하남1978년 01월이사회의장/대표집행임원사내이사상근이사회의장(경영위원회)/CEO CTO현) 뷰노 CEO/이사회 의장전) 삼성전자종합기술원 연구원 포항공대 컴퓨터공학 박사 포항공대 컴퓨터공학 학사1,920,910-본인2014.12~현재일2023년 03월 31일정희교남1958년 01월이사사외이사비상근 사외이사(경영위원회)현) 김&장 법률사무소 고문전) 식약처 의료기기심사부 부장연세대 공대 의공학 박사연세대 공대 전기공학 학사--발행회사임원2019.08~현재일2025년 03월 31일백인수남1979년 07월이사기타비상무이사비상근경영자문(경영위원회)현) 스마일게이트인베스트먼트 투자1팀 이사성균관대 기술경영학 박사서강대 전자공학과 학사- -발행회사임원2020.03~현재일2023년 03월 31일길준일남1975년 02월이사기타비상무이사비상근경영자문현) GC녹십자 전략기획실 상무전) NHN인베스트먼트 투자이사고려대 경영전문대학원 석사고려대 생명공학 박사 서강대 화학공학과 학사--발행회사임원2021.1 ~현재일2024년 01월 21일박삼철남1960년 01월감사감사비상근감사현) 법무법인 율촌 고문 전) 금감원 공시감독국팀장고려대 법대 박사고려대 법대 학사--발행회사임원2019.03~현재일2025년 03월 31일임재준남1985년 08월본부장집행임원상근경영기획총괄현) 뷰노 경영기획본부장 전) 김&장 법률사무소 변호사 서울대 정치학 석사경찰대 법학 학사23,064- 발행회사임원2019.05~현재일2024년 01월 31일박종훈남1977년 03월본부장집행임원상근SW개발총괄현) SW개발본부장전) 알티캐스트 수석연구원 포항공대 컴퓨터공학 학사8,236- 발행회사임원2018.05~현재일2024년 01월 31일박재형남1980년 08월본부장집행임원상근경영관리총괄현) 뷰노 경영관리본부장전) 와이엠컨설팅 HR컨설팅 이사 부산대 법학 학사-- 발행회사임원2020.01~현재일2024년 01월 31일정우현남1976년 12월본부장집행임원상근생체신호마케팅총괄현) 뷰노 생체신호마케팅본부장 전) CANDELA MEDICAL(美), Global Marketing ManagerDuke University MBA 석사서강대 영미문화/경제학 학사--발행회사임원2020.12~현재일2023년 01월 31일임석훈남1974년 07월본부장집행임원상근신사업총괄현) 뷰노 신사업본부장전) 십일번가주식회사 Vertical PO서울시립대 전자전기공학 학사--발행회사임원2021.04~현재일2024년 01월 31일하충만남1970년 10월실장집행임원상근SW개발현) 뷰노 SW개발실장전) 에스피테크놀러지모바일솔루션 사업본부장/전무동국대 전자계산학 학사--발행회사임원2022.07.~현재일2024년 06월 30일

성명	성별	출생년월	직위	등기임원여부	상근여부	담당업무	주요경력	소유주식수		최대주주와의관계	재직기간	임기만료일
								의결권있는 주식	의결권없는 주식

(*1) 당사는 2020년 3월 31일 집행임원제도를 도입함에 따라 집행임원을 포함하여 작성하였습니다. (*2) 사내이사이자 대표집행임원인 이예하의 임기는 사내이사 임기를 기준으로 작성하였으며, 집행임원 임기는 2024년 1월 31일까지입니다.

나. 임원의 겸직현황

성명 (생년월일)	당사직책	선임시기	겸직현황			비고
			직장명	직위	담당업무
이예하(1978.01.26)	사내이사/대표집행임원	2014.12.10	VUNO MED INC.(*1)	President/Director	경영총괄	-
박삼철 (1960.10.23)	감사	2019.03.29	법무법인 율촌	고문	고문	-
정희교 (1958.10.10)	사외이사	2019.08.14	김앤장 법률사무소	고문	고문	-
백인수 (1979.07.21)	기타비상무이사	2020.03.31	스마일게이트인베스트먼트	이사	벤처투자	-
길준일(1975.02.21)	기타비상무이사	2021.01.21	녹십자홀딩스	상무	전략기획	-
임재준(1985.08.01)	집행임원	2020.03.31	플라즈맵	감사	감사	-

(*1)VUNO MED INC.는 당사가 100% 출자한 당사의 미국법인입니다.(*2)상기 선임시기는 당사의 현재 직책으로 선임된 시기입니다.

다. 직원 등 현황

2022년 09월 30일(단위 : 천원)

(기준일 : )

사무남23-5-281.42,699,895 71,836-22-사무여34-4-381.61,758,104 39,628-영업남7---72.1431,114 53,404-영업여1---11.735,586 35,586-연구남76-3-79 1.95,099,179 61,114-연구여14-1-151.51,671,006 114,227-155-13-1681.811,694,884 61,886-

직원										소속 외근로자			비고
사업부문	성별	직 원 수					평 균근속연수	연간급여총 액	1인평균급여액	남	여	계
		기간의 정함이없는 근로자		기간제근로자		합 계
		전체	(단시간근로자)	전체	(단시간근로자)
합 계

(*1) 직원 수는 2022년 9월 30일 기준이며, 급여액은 서류작성기준일이 속하는 사업연도 개시일부터 공시서류작성 기준일까지의 누적 금액으로, 주식매수선택권행사 이익이 포함되어 있습니다.(*2) 직원의 현황에는 집행임원이 포함되어 있습니다.(*3) 직원의 1인 평균 급여액은 월별 평균 급여액을 합산하여 산출하였습니다.

라. 미등기임원 보수 현황

2022년 09월 30일(단위 : 천원)

(기준일 : )

61,811,730220,524-

구 분	인원수	연간급여 총액	1인평균 급여액	비고
미등기임원

(*1) 상기 인원 수는 2022년 9월 30일 기준으로 등기임원을 겸임하고 있지 않은 집행임원(등기, 미등기 모두 포함)을 기준으로 작성하였으며, 급여액은 당해 퇴직 임원의 보수를 포함하여 산정하였습니다. (*2) 상기 급여는 주식매수선택권행사 이익이 포함되어 있으며, 퇴직금은 제외되었습니다.

2. 임원의 보수 등

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다.

IX. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사 현황

[계열회사 현황(요약)]

2022년 09월 30일

(기준일 : ) (단위 : 사)

----

기업집단의 명칭	계열회사의 수
	상장	비상장	계

※상세 현황은 '상세표-2. 계열회사 현황(상세)' 참조

(*) 당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 타법인 출자현황

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다.

X. 대주주 등과의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 2. 대주주와의 자산양수도 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 3. 대주주와의 영업거래당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

XI. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 중요한 소송사건 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 채무보증 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 채무인수약정 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 마. 그 밖의 우발채무 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

가. 제재현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 한국거래소 등으로부터 받은 제재당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 단기매매차익 발생 및 환수현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항2022년 11월 1일 제1회차 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 발행 결정이 있었고, 2022년 11월 2일 납입 완료하였습니다. 사채의 권면 총액은 50억원이며, 발행 시 전환가액은 5,904원입니다.

나. 중소기업기준 검토표

중소기업기준 검토표.jpg 중소기업기준 검토표

다. 외국지주회사의 자회사 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 법적위험 변동사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 마. 금융회사의 예금자보호 등에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 바. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 사. 기업인수목적회사의 금융투자업의 역할 및 의무당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 아. 합병등의 사후정보당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 자. 녹색경영당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 차. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 카. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유등의 변동현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 타. 보호예수 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

파. 특례상장기업의 재무사항 비교표

2021년 02월 26일미래에셋대우㈜, 삼성증권㈜(단위 : 천원)

(상장일 : , 인수인 : )

2020년1,623,1691,257,219 23-8,420,772-9,721,688-15-8,634,105-11,108,598-292021년7,573,1282,247,88070-5,384,958-17,606,487-227-5,239,158-19,349,539-2702022년20,386,070--5,682,457--6,409,147-

-

추정대상	계정과목	예측치	실적치	괴리율
매출액
영업이익
당기순이익
매출액
영업이익
당기순이익
매출액
영업이익
당기순이익

(*1) 당사는 2021년 2월 26일 코스닥시장 상장규정 제7조(신규상장심사요건의 특례)의 2항에 의하여 '기술특례상장'하였습니다.(*2) 위 표에서의 '예측'은 상장 시 증권신고서에 기재된 미래 영업실적의 추정치이며,실적치는 별도재무제표를 기준으로 작성하였고, 괴리율은 '(예측치-실적치)/예측치'로 산정된 비율입니다.(*3) COVID-19로 인한 영업활동 제한 및 당사의 주요 수요처인 의료기관의 신기술 도입저조 등 불리한 영업환경이 지속됨에 따라 예측치를 추정하던 당시보다 매출이 적게 발생하였으며, 기술 고도화를 위하여 연구 인력을 추가 고용하고, 영업 및 사업화 인력을 확충함에 따라 급여 등의 판관비가 높게 발생하면서 예측치와 실제 실적간의 괴리가 발생하였습니다.

하. 특례상장기업 관리종목 지정유예 현황

2022년 09월 30일(단위 : 백만원, %)

(기준일 : )

2021년(제8기)2,248해당해당2025년 12월 31일2021년(제8기)-17,606해당해당-2020년(제7기)-9,7222019년(제6기)-6,0222018년(제5기)-2,6242021년(제8기)-86.5해당해당2023년 12월 31일2020년(제7기)305.02019년(제6기)-109.1

관리종목 지정요건	요건별 회사 현황			관리종목지정요건해당여부	관리종목지정유예
	항목	사업연도	금액/비율		해당여부	종료시점
최근 사업연도말매출액 30억원 미만	최근 사업연도말 매출액(별도)
최근 4사업연도 연속 영업손실 발생	최근 4사업연도 각 영업손익(별도)
		자기자본 50%이상(10억원 이상에 한함)의 법인세차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상 및 최근 사업연도 법인세차감전계속사업손실 발생	최근 3사업연도각 자기자본대비 법인세차감전계속사업손익비율(연결)

(*1) 당사는 상장 전 코스닥시장 상장규정(제47차) 제2조 제31항에서 정하는 기술성장기업으로서, 동 규정 제7조 제2항의 신규상장심사요건의 특례를 적용하여 2021년 2월 26일 코스닥시장에 상장하였습니다.(*2) 코스닥시장 상장규정 제53조 제1항 제1호, 제2호 및 제54조 제1항 제3호, 제4호에 따라 매출액요건은 신규상장일이 속하는 사업연도(2021년)를 포함하여 연속하는 5개 사업연도까지는 해당요건을 적용하지 않습니다. 또한, 법인세차감전계속사업손실은 신규상장일이 속하는 사업연도(2021년)를 포함하여 연속하는 3개 사업연도까지는 해당요건을 적용하지 않습니다.(*3) 코스닥시장 상장규정 제53조 제1항 제3호에 따라 관리종목 지정 요건 중 영업손실은 기술성장기업으로서 이 호를 적용하지 않습니다.(*4) 당사의 법인세차감전 계속사업손익은 2021년도 -19,556백만원, 2020년도 -11,109백만원, 2019년도 -5,913백만원입니다.

XII. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

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(단위 : 원)

VUNO MED INC.

(비상장)

2021.02.04131 Coolidge Ave, Ste 128, Watertown, MA 02472응용소프트웨어 개발 및 공급업853,306,682의결권의 과반수를 소유미해당

상호 설립일 주소 주요사업 최근사업연도말자산총액 지배관계 근거 주요종속회사 여부

(*) 상기 VUNO MED INC.은 당사의 미국법인으로 북미시장 진출을 위한 시장조사, Key Opinion Leader 확보, 영업/마케팅 자료 개발을 통한 기업가치 극대화를 위해 2021년 2월 설립되었습니다.

2. 계열회사 현황(상세)

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2022년 09월 30일

(기준일 : ) (단위 : 사)

----------

상장여부	회사수	기업명	법인등록번호
상장
	비상장

3. 타법인출자 현황(상세)

기업공시서식 작성기준에 따라 기재하지 않습니다.

4. 연구개발 실적(상세)

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번호	연구개발 실적명	주관부처	사업 시작	사업 종료	비고
1	딥러닝을 활용한 폐질환 진단 기술	중소기업청	2014년 12월	2016년 11월	과제성공
2	Deep Learning을 이용한 의료영상 분석 기술	창업진흥원	2014년 12월	2015년 12월	과제성공
3	SMT 부품의 In-line X-Ray 납땜상태 검사기 개발	한국산업단지관리공단	2015년 6월	2016년 6월	과제성공
4	딥러닝을 활용한 영상기반 폐질환 진단 및 유사 증례 검색 SW 개발	정보통신기술진흥센터	2015년 9월	2017년 8월	과제성공
5	딥러닝 기반 폐혈증 예측 모델 개발	한국보건산업진흥원	2016년 4월	2018년 12월	과제성공
6	폐, 간, 심질환 영상판독지원을 위한 인공지능 원천기술개발 및 PACS 연계 상용화	한국산업기술평가관리원	2016년 12월	2020년 11월	과제성공
7	성매개감염질환에 대한 인공지능 진단 서비스	한국국제협력단	2017년 2월	2018년 1월	과제성공
8	지능형 의료영상 판독보조 서비스 개발	정보통신산업진흥원	2017년 5월	2018년 12월	과제성공
9	딥러닝 기반의 간종양 분할 및 간암 치료 반응 예측 기술 개발	한국연구재단	2017년 9월	2020년 2월	과제성공
10	X-ray 영상 기반의 인공지능 골연령 자동 측정 소프트웨어	창업진흥원	2017년 11월	2018년 11월	과제성공
11	선행 공통데이터모델 기반 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 기술 개발	한국산업기술평가관리원	2018년 4월	2020년 12월	과제성공
12	인공지능 기반 폐결절 진단보조 시스템 고도화 및 상용화	한국보건산업진흥원	2018년 4월	2021년 12월	과제성공
13	의료데이터분석 지능형 SW 기술개발	정보통신산업진흥원	2018년 4월	2020년 12월	과제성공
14	인공지능 기술 활용 개발 의료기기 고도화 및 상용화	창업진흥원	2018년 9월	2020년 9월	과제성공
15	생매개감염병 인공지능 진단 서비스	한국국제협력단	2018년 12월	2021년 12월	진행중
16	뷰노메드 본에이지(VUNO Med - Bone Age)의 중국 현지화 모델 개발	한국보건산업진흥원	2019년 4월	2019년 12월	과제성공
17	딥러닝 기반 안저영상분석시스템(VUNOmed-FundusAI) 인도네시아 진출 모델 개발	한국보건산업진흥원	2019년 5월	2019년 11월	과제성공
18	인공지능 기반 의료기기 CE 인증 획득 사업	한국보건산업진흥원	2019년 6월	2019년 11월	과제성공
19	병리영상 기반 위암 진단을 위한 PACS연동 AI진단 보조 솔루션 개발 및 사업화	한국산업기술진흥원	2019년 6월	2020년 12월	과제성공
20	소프트웨어 해외 인증 획득 비용 지원	한국화학융합시험연구원	2019년 10월	2021년 10월	과제성공
21	딥러닝 기반 안저영상분석시스템(VUNO Med-FundusAI) 인도네시아 진출 모델 개발	한국보건산업진흥원	2020년 3월	2020년 11월	과제성공
22	호흡기 감염병 진단용 인공지능 기반 폐분석 소프트웨어 개발	정보통신기획평가원	2020년 4월	2021년 12월	과제성공
23	위암 발생의 위험 인자인 위점막위축의 병리 및 내시경 진단을 위한 인공지능 프로그램 개발	국립암센터	2020년 4월	2021년 12월	과제성공
24	감염병 대응을 위한 클라우드 기반 임상데이터 플랫폼 구축 및 AI 기반 예후예측 솔루션 개발	정보통신산업진흥원	2020년 8월	2023년 11월	진행중
25	군 의료개선을 위한 AI융합 의료영상 진료판독시스템 구축	정보통신산업진흥원	2020년 8월	2022년 12월	진행중
26	흉부 X-Ray 진단보조를 위한 인공지능 기술이 융합된 자동 판독문 생성을 지원하는 의료영상 진단용 솔루션 개발	중소기업기술정보진흥원	2020년 9월	2022년 9월	진행중
27	인공지능 기반 중증악화 예측 가능한 고성능 환자감시장치 시스템 개발	범부처전주기의료기기연구개발사업단	2020년 9월	2024년 12월	진행중
28	일반 병동 입원환자의 신속대응팀 활동에서 딥러닝 기반 고위험 환자 감시 체계와 기존 감시 체계의 성능 비교: 전향적 다기관 코호트 제 2상 임상 연구	범부처전주기의료기기연구개발사업단	2020년 11월	2022년 4월	과제성공
29	병원 업무 프로세스의 혁신적 개선을 위한 음성인식 AI 어시스턴트 솔루션 개발 및 실증	한국산업기술평가관리원	2021년 4월	2024년 12월	진행중
30	인공지능기반 심장 건강관리용 자가 심전도 측정기기 개발	정보통신기획평가원	2021년 4월	2022년 3월	과제성공
31	딥러닝 기반 실시간 중환자실 환자 상태악화 위험도 평가 시스템 개발	보건산업진흥원	2021년 4월	2025년 12월	진행중
32	병리 검사 이미지 데이터 구축	한국지능정보사회진흥원(NIA)	2021년 5월	2021년 12월	과제성공
33	심부전 환자를 위한 인공지능기반 소프트웨어 개발	중소기업기술정보진흥원	2021년 9월	2022년 8월	진행중
34	흉부 CT 폐결절 탐지 및 진단을 위한 AI 기반 소프트웨어 의료기기의 해외 임상 검증 및 고도화	보건산업진흥원	2022년 4월	2024년 12월	진행중
35	안저사진 분석을 통해 12가지 망막 이상 소견 및 3가지 망막 질환을 판독하는 AI 기반 소프트웨어 의료기기 개발	중소기업기술정보진흥원(TIPA)	2022년 8월	2024년 7월	진행중

5. 지적재산권 현황(상세)

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구분	특허명(상표명)	등록일	출원국
특허권	원충성 감염병에 대한 피검체의 감염 여부를 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치	2017-10-23	한국
특허권	치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템	2018-03-13	한국
특허권	치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템	2018-03-13	한국
특허권	의료 영상 판독 과정에서 사용자의 시선 정보를 이용한 판독 효율 증대 방법 및 그 장치	2018-03-14	한국
특허권	피검체의 치명적 증상의 발생을 조기에 예측하기 위한 예측 결과를 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-03-16	한국
특허권	기계 학습에 있어서 데이터 확대를 이용하여 데이터의 분류를 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-03-22	한국
특허권	심층신경망을 이용한 골 연령 산출방법 및 프로그램	2018-04-02	한국
특허권	콘텐츠 기반 의료 영상 검색 방법 및 시스템	2018-04-10	한국
특허권	피검체에 대한 안저 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-04-16	한국
특허권	피검체에 대한 안저 영상의 소견 및 진단 정보의 생성을 위하여 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-04-16	한국
특허권	구강 병변의 진단 시스템 및 방법	2018-05-03	한국
특허권	피검체의 흉부 PA 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-06-28	한국
특허권	질환 모델 기반의 의료 정보 서비스 제공 방법 및 장치	2018-07-02	한국
특허권	영상 생성 방법 및 장치, 및 영상 분석 방법	2018-07-13	한국
특허권	제1 의료 영상의 관심 영역을 제2 의료 영상 위에 맵핑하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-07-31	한국
특허권	피검체의 의료 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-08-03	한국
특허권	일련의 슬라이스 영상을 재구성하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-08-28	한국
특허권	진행성 병변에 대한 미래 상태를 예측하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-09-07	한국
특허권	영상의 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-09-07	한국
특허권	동일 피사체에 대하여 시간 간격을 두고 촬영된 영상 간에 동일 관심구역을 자동으로 검출하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-13	한국
특허권	뼈 스캔 영상에서 암 전이 여부의 판정을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-13	한국
특허권	의료 문서의 오입력을 방지하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-13	한국
특허권	의료 영상의 레이블링을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-13	한국
특허권	입력 영상과 출력 영상의 교차 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-22	한국
특허권	의료 영상의 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-26	한국
특허권	음성 인식에 기반하여 음향 데이터로부터 전사문을 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-26	한국
특허권	영상 해시값 등록 및 검증 방법, 및 이를 이용한 장치	2018-11-29	한국
특허권	병리 영상의 판독을 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-11-29	한국
특허권	의미론에 기반하여 전사 결과에서 오류를 검출하는 방법 및 이를 이용한 장치	2018-12-03	한국
특허권	콘텐츠 기반 의료 영상 검색 방법 및 시스템	2018-12-06	한국
특허권	골밀도 추정 방법 및 장치	2018-12-07	한국
특허권	피검체의 의료 영상 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-01-22	한국
특허권	피검체의 뇌 구조를 기술하는 잠재 변수에 기반하여 상기 피검체의 뇌질환을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-02-11	한국
특허권	심층 신경망을 이용하여 영상의 분류 및 국소화를 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-02-25	한국
특허권	진단 보조를 위하여 병리 영상을 다배율로 스캔하는 방법, 이를 위한 제어 장치 및 스캐너	2019-03-07	한국
특허권	의료 영상에 기반하여 피검체의 치매에 대한 중증도를 산출하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-03-07	한국
특허권	인공지능 영상 분석에 있어 특징 공간을 활용한 부호화 및 복호화를 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-03-07	한국
특허권	Method and program for computing bone age by deep neural network	2019-03-26	미국
특허권	Method and apparatus for providing medical information service on basis of disease model	2019-04-02	미국
특허권	심층 신경망 기반 특징 추출을 통하여 진단 맵을 재구축하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-05-03	한국
특허권	의료 영상에 대한 특징 순위에 기반하여 뇌질환을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-06-26	한국
특허권	훈련된 심층 신경망 모델의 재현 성능을 개선하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-10-15	한국
특허권	영상의 색상을 조정하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-11-13	한국
특허권	피검체의 소정 증상의 발생을 예측하기 위한 예측 결과를 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-11-22	한국
특허권	피검체의 위험도를 평가하여 상기 위험도에 따라 상기 피검체를 분류하는 방법 및 이를 이용한 장치	2019-11-22	한국
특허권	치매 평가 방법 및 이를 이용한 장치	2020-01-13	한국
특허권	병리 영상으로부터 병리 보고서의 생성을 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-02-11	한국
특허권	의료 영상에서 병변의 정량화를 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-04-03	한국
특허권	의료 영상에서 병변의 시각화를 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-04-13	한국
특허권	재구성된 영상군에 기초한 영상 제공 방법 및 이를 이용한 장치	2020-04-29	한국
특허권	시계열적 신호 시각화 방법 및 이를 이용한 장치	2020-05-13	한국
특허권	결절 검출 방법 및 이를 이용한 장치	2020-05-13	한국
특허권	안저 촬영기를 제어하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-06-08	한국
특허권	Content-based medical image retrieval method and retrieval system	2020-08-18	미국
특허권	의료 영상을 시각화하는 방법 및 이를 이용한 장치	2020-08-24	한국
특허권	Method for increasing reading efficiency in medical image reading process using gaze information of user and apparatus using the same	2020-09-08	미국
특허권	레이블 있는 데이터 및 레이블 없는 데이터를 병용하는 준지도 강화 학습 방법 및 이를 이용한 장치	2020-11-05	한국
특허권	골 영상 생성 방법 및 이를 이용한 장치	2020-11-05	한국
특허권	METHOD FOR RECONSTRUCTING A SERIES OF SLICE IMAGES AND APPARATUS USING THE SAME	2020-11-13	일본
특허권	치아 병변 정보 제공 방법 및 이를 이용한 장치	2020-11-30	한국
특허권	METHOD FOR FACILITATING IMAGE VIEW AND APPARATUS USING THE SAME	2021-01-06	일본
특허권	심층 신경망을 이용하여 영상을 분류하는 방법 및 이를 이용한 장치	2021-02-19	한국
특허권	진행성 병변의 미래 영상을 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치(분할출원)	2021-02-25	한국
특허권	심층 신경망을 이용하여 영상을 분류하는 방법 및 이를 이용한 장치	2021-03-25	한국
특허권	METHOD FOR DETERMINING WHETHER EXAMINEE IS INFECTED BY MICROORGANISM AND APPARATUS USING THE SAME	2021-04-01	몽골
특허권	재구성된 영상군에 기초한 영상 제공 방법 및 이를 이용한 장치	2021-07-05	한국
특허권	치아 병변 정보 제공 방법 및 이를 이용한 장치	2021-08-11	한국
특허권	피검체의 치명적 증상의 발생을 조기에 예측하기 위한 예측 결과를 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치	2021-08-19	일본
특허권	병변 판독 방법	2021-10-20	한국
특허권	재구성된 영상군에 기초한 영상 제공 방법 및 이를 이용한 장치(METHOD FOR PROVIDING AN IMAGE BASED ON A RECONSTRUCTEDIMAGE GROUP AND AN APPARATUS USING THE SAME)	2021-11-10	일본
특허권	치과 영상으로부터 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치	2021-11-18	한국
특허권	의료 영상 기반의 병변 분석 방법	2022-01-26	한국
특허권	음성 인식에 기반하여 문서의 편집을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치	2022-02-08	한국
특허권	심전도 신호 기반의 만성질환 예측 방법	2022-02-09	한국
특허권	생체신호 분석 방법	2022-02-09	한국
특허권	의료 영상에서 이상 소견 탐지 및 판독문 생성 방법	2022-03-14	한국
특허권	병리영상으로부터 병리보고서의 생성을 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치	2022-04-20	한국
특허권	심전도 데이터 분류를 위한 심층 신경망 사전 학습 방법	2022-04-20	한국
특허권	휴대용 심전도 측정 장치	2022-05-24	한국
특허권	METHOD FOR DETERMINING WHETHER EXAMINEE IS INFECTED BY MICROORGANISM AND APPARATUS USING THE SAME	2022-06-14	미국
특허권	음성 기반 데이터 생성 방법	2022-06-28	한국
특허권	음성 인식 모델 생성 방법 및 이를 이용한 장치	2022-06-28	한국
특허권	전자의료기록으로부터 의료 이벤트를 예측하는 인공 신경망의 기계학습 방법	2022-06-28	한국
특허권	질환 판단 방법	2022-08-04	한국
특허권	METHOD FOR PROVIDING AN IMAGE BASED ON A RECONSTRUCTED IMAGE GROUP AND AN APPARATUS USING THE SAME	2022-09-20	미국
특허권	골연령 산출 시스템 및 방법	2022-09-23	한국
특허권	치아 영상 부분 변환 방법 및 장치	2022-09-23	한국
특허권	모델 학습 방법	2022-09-26	한국
특허권	의료 영상 기반의 세그먼테이션 방법	2022-09-28	한국
상표권	VUNO Med (도안)-9류	2016-07-26	한국
상표권	VUNO (도안)-42류	2016-10-28	한국
상표권	VUNO (도안)42류	2017-02-28	미국
상표권	VUNO Med (도안)-9류	2019-03-05	미국
상표권	VUNO-9, 42, 44류	2020-06-05	유럽
상표권	VUNO (도안)-42류	2020-08-01	대만
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상표권	DeepBrain-9류	2020-09-03	한국
상표권	VUNO-42류	2020-09-11	러시아
상표권	VUNO-44류	2020-09-16	한국
상표권	VUNO-44류	2020-10-07	중국
상표권	VUNO-9류	2020-10-07	중국
상표권	VUNO Med-9류	2020-10-13	호주
상표권	VUNOMed-9류	2020-10-14	중국
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상표권	VUNO-42류	2020-11-23	몽골
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상표권	VUNO-42류	2021-03-15	노르웨이
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상표권	뷰노-42류	2021-05-12	한국
상표권	VUNO Med-9류	2021-05-12	한국
상표권	VUNO-9류	2021-05-12	한국
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상표권	VUNO-42류	2021-09-03	멕시코
상표권	DEWS-9류	2021-09-23	유럽
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상표권	VUNO Care-9류	2022-01-04	영국
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상표권	VUNO-10류	2022-01-26	유럽
상표권	VUNO Care-9류	2022-01-28	중국
상표권	VUNO-35류	2022-01-28	중국
상표권	VUNO-35류	2022-02-09	유럽
상표권	VUNO-10류	2022-02-22	중국
상표권	VUNO-42류	2022-03-04	일본
상표권	Hativ(텍스트)-10류	2022-07-07	한국
상표권	Hativ(도안)-10류	2022-07-12	한국
상표권	DEWS-9류	2022-07-19	한국
상표권	듀스-9류	2022-07-19	한국
상표권	DEKG-9류	2022-07-19	한국
상표권	DECG-9류	2022-08-22	한국
상표권	DeepEKG-9류	2022-08-22	한국
상표권	DeepCARS-10류	2022-09-23	한국

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