| 2022년 09월 19일 |
1. 정정대상 공시서류 : 증권신고서(지분증권)
2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2022년 09월 01일
3. 정정사항금번 정정신고서는 기재사항 추가 및 보완을 위한 자진정정으로써, 정정사항은 ' 굵은 파란색 글씨체'를 사용하여 기재하였습니다.
| [증권신고서 제출 및 정정 연혁] |
| 제출일자 | 문서명 | 비고 |
|---|---|---|
| 2022년 09월 01일 | 증권신고서(지분증권) | 최초제출 |
| 2022년 09월 19일 | [기재정정]증권신고서(지분증권) | 기재정정( 파란색) |
| [정정사항] |
| 항 목 | 정정사유 | 정 정 전 | 정 정 후 |
|---|---|---|---|
| 요약정보 | 기재정정 | 본 증권신고서의 본문 정정 사항을 동일하게 반영하였으므로 따로 정오표를 작성하지 않으니 참고하시기 바랍니다. | |
| 제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 | |||
| Ⅲ. 투자위험요소 | |||
| 사업위험 - 가 | 기재정정 | (주1) 정정 전 | (주1) 정정 후 |
| 사업위험 - 나 | (주2) 정정 전 | (주2) 정정 후 | |
| 사업위험 - 다 | (주3) 정정 전 | (주3) 정정 후 | |
| 사업위험 - 라 | (주4) 정정 전 | (주4) 정정 후 | |
| 사업위험 - 마 | (주5) 정정 전 | (주5) 정정 후 | |
| 사업위험 - 사 | (주6) 정정 전 | (주6) 정정 후 | |
| 사업위험 - 아 | (주7) 정정 전 | (주7) 정정 후 | |
| 사업위험 - 자 | (주8) 정정 전 | (주8) 정정 후 | |
| 회사위험 - 가 | (주9) 정정 전 | (주9) 정정 후 | |
| 회사위험 - 다 | (주10) 정정 전 | (주10) 정정 후 | |
| 회사위험 - 라 | (주11) 정정 전 | (주11) 정정 후 | |
| 회사위험 - 마 | (주12) 정정 전 | (주12) 정정 후 | |
| 회사위험 - 바 | (주13) 정정 전 | (주13) 정정 후 | |
| 회사위험 - 아 | (주14) 정정 전 | (주14) 정정 후 | |
| 회사위험 - 타 | (주15) 정정 전 | (주15) 정정 후 | |
| 기타위험 - 나 | (주16) 정정 전 | (주16) 정정 후 | |
| ※ 정오표 내용 외 단순 오기는 본문에 직접 반영하였습니다. | |||
(주1) 정정 전
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가. COVID-19 유행, 러시아-우크라이나 전쟁 및 대내외 불확실성이 미치는 위험세계 각국은 백신 개발과 코로나-19 확산 방지에 총력을 다하고 있습니다. 2021년 백신 접종을 시작으로, 세계 각국은 일정 수준 이상의 백신 접종률 달성을 위해 총력을 기울이고 있습니다. 그러나 코로나-19는 여전히 종식되지 않았으며, 각종 변이 코로나-19가 확산되는 등 장기화될 가능성이 존재 합니다. IMF는 러시아-우크라이나 전쟁, 긴축적 통화ㆍ재정정책, 중국의 성장 둔화, 코로나19 영향 등의 영향으로 세계 경제 회복세가 대폭 둔화될 것으로 전망하며, 2022년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 01월) 4.4% 대비 0.8%p 하향한 3.6%를 전망하였고, 2023년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 01월) 3.8% 대비 0.2%p 하향한 3.6%를 전망하였습니다.국내 경기 또한 글로벌 COVID-19 팬데믹의 장기화 및 추후 재발 가능성과 더불어 소비 및 금융 시장 심리 악화, 러시아-우크라이나 전쟁의 장기화, 원자재 가격의 급격한 상승, 높은 인플레이션으로 인한 고강도 통화정책 실시 등 부정적인 요인들은 향후에도 경기 회복세가 둔화될 수 있는 가능성이 존재합니다.나아가 COVID-19 이외에도 2022년 02월 24일 러시아가 우크라이나를 침공함으로써 러시아-우크라이나 전쟁이 발발하였습니다. 증권신고서 제출일 현재 러시아-우크라이나 전쟁이 당사에 직접적으로 영향을 미칠지 여부는 미지수입니다. 따라서 투자자께서는 러시아-우크라이나 전쟁이 당사 및 당사가 영위하는 사업에 미칠 미칠 영향에 대해 면밀히 검토하시기 바랍니다. |
(생략)2022년 7월 IMF(국제통화기금)가 발표한 세계경제전망에 따르면 2020년 세계 경제성장률은 -3.1%를 기록한 것으로 추정되며, 2021년에는 6.1%, 2022년에는 3.2%, 2023년에는 2.9%의 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. IMF는 러시아-우크라이나 전쟁, 긴축적 통화ㆍ재정정책, 중국의 성장 둔화, 코로나19 영향 등의 영향으로 세계 경제 회복세가 대폭 둔화될 것으로 전망하며, 2022년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 04월) 3.6% 대비 0.4%p 하향한 3.2%를 전망하였고, 2023년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 04월) 3.6% 대비 0.7%p 하향한 2.9%를 전망하였습니다.전망치의 하향 조정은 미국, 유럽에서 예상보다 높은 인플레이션이 발생하였고, 중국의 성장 둔화, 러시아 우크라이나 전쟁의 장기화 및 코로나 19의 재유행 등으로 2022년 2분기의 성장률이 대폭 감소한 결과입니다.(생략)
한편, 국내 경기의 경우 2022년 05월 한국은행이 발표한 경제전망보고서에 따르면 최근 국내외 여건변화 등을 감안할때 경제성장률은 2022년 2.7%, 2023년 2.4% 수준을 나타낼 것이라고 전망하였습니다. 한국은행에 따르면 국내경제는 중국 봉쇄조치, 우크라이나 사태 등 대외여건 악화가 하방요인으로 작용하겠으나, 방역조치 완화 등에 힘입어 회복세를 지속할 것으로 예상하고 있습니다. 그러나, 향후 코로나19 바이러스의 변이에 의한 재확산, 실업률 증가, 금융 여건 악화 등 팬데믹 관련 위험뿐만 아니라 우크라이나 사태, 주요국의 통화정책 긴축 움직임 등이 세계 경제에 부정적인 영향을 끼칠 수 있으며 특히 코로나19 확산세가 지속될 경우 경기 회복세가 더뎌질 수 있습니다.
| [ 국내 주요 거시경제지표 전망 ] |
| (단위: 전년동기 대비 %) |
| 경제성장률 | 2021 | 2022(E) | 2023(E) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 연간 | 상반 | 하반 | 연간 | 상반 | 하반 | 연간 | |
| GDP | 4.0 | 2.8 | 2.5 | 2.7 | 2.3 | 2.5 | 2.4 |
| 민간소비 | 3.6 | 3.9 | 3.5 | 3.7 | 3.1 | 2.3 | 2.7 |
| 설비투자 | 8.3 | -5.4 | 2.6 | -1.5 | 6.4 | -2.1 | 2.1 |
| 지식재산생산물 투자 | 4.0 | 4.7 | 3.3 | 4.0 | 3.4 | 3.9 | 3.7 |
| 건설투자 | -1.5 | -3.4 | 2.2 | -0.5 | 3.9 | 1.5 | 2.6 |
| 상품수출 | 10.0 | 5.8 | 1.1 | 3.3 | 0.6 | 3.6 | 2.1 |
| 상품수입 | 11.9 | 5.3 | 1.5 | 3.4 | 2.4 | 2.4 | 2.4 |
| 출처) 한국은행 경제전망보고서(2022.05) |
(주1) 정정 후
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가. COVID-19 유행, 러시아-우크라이나 전쟁 및 대내외 불확실성이 미치는 위험세계 각국은 백신 개발과 코로나-19 확산 방지에 총력을 다하고 있습니다. 2021년 백신 접종을 시작으로, 세계 각국은 일정 수준 이상의 백신 접종률 달성을 위해 총력을 기울이고 있습니다. 그러나 코로나-19는 여전히 종식되지 않았으며, 각종 변이 코로나-19가 확산되는 등 장기화될 가능성이 존재 합니다. IMF는 러시아-우크라이나 전쟁, 긴축적 통화ㆍ재정정책, 중국의 성장 둔화, 코로나19 영향 등의 영향으로 세계 경제 회복세가 대폭 둔화될 것으로 전망하며, 2022년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 01월) 4.4% 대비 0.8%p 하향한 3.6%를 전망하였고, 2023년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 01월) 3.8% 대비 0.2%p 하향한 3.6%를 전망하였습니다. 국내 경기의 경우 최근 국내외 여건변화 등을 감안할때 경제성장률은 2022년 2.6%, 2023년 2.1% 수준을 나타낼 것이라고 전망하였습니다. 한국은행에 따르면 국내경제는 중국 봉쇄조치, 우크라이나 사태 등 대외여건 악화가 하방요인으로 작용하겠으나, 방역조치 완화 등에 힘입어 회복세를 지속할 것으로 예상 하고 있습니다. 그러나, 향후 코로나19 바이러스의 변이에 의한 재확산, 실업률 증가, 금융 여건 악화 등 팬데믹 관련 위험 뿐만 아니라 우크라이나 사태, 주요국의 통화정책 긴축 움직임 등이 세계 경제에 부정적인 영향 을 끼칠 수 있으며 특히 코로나19 확산세가 지속될 경우 경기 회복세가 더뎌질 수 있습니다.국내 경기 또한 글로벌 COVID-19 팬데믹의 장기화 및 추후 재발 가능성과 더불어 소비 및 금융 시장 심리 악화, 러시아-우크라이나 전쟁의 장기화, 원자재 가격의 급격한 상승, 높은 인플레이션으로 인한 고강도 통화정책 실시 등 부정적인 요인들은 향후에도 경기 회복세가 둔화될 수 있는 가능성이 존재합니다.나아가 COVID-19 이외에도 2022년 02월 24일 러시아가 우크라이나를 침공함으로써 러시아-우크라이나 전쟁이 발발하였습니다. 증권신고서 제출일 현재 러시아-우크라이나 전쟁이 당사에 직접적으로 영향을 미칠지 여부는 미지수입니다. 따라서 투자자께서는 러시아-우크라이나 전쟁이 당사 및 당사가 영위하는 사업에 미칠 미칠 영향에 대해 면밀히 검토하시기 바랍니다. |
(생략)
2022년 7월 IMF(국제통화기금)가 발표한 세계경제전망에 따르면 2020년 세계 경제성장률은 -3.1%, 2021년에는 6.1%를 기록하였으며, 2022년에는 3.2%, 2023년에는 2.9%의 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다. IMF는 러시아-우크라이나 전쟁, 긴축적 통화ㆍ재정정책, 중국의 성장 둔화, 코로나19 영향 등의 영향으로 세계 경제 회복세가 대폭 둔화될 것으로 전망하며, 2022년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 04월) 3.6% 대비 0.4%p 하향한 3.2%를 전망하였고, 2023년 경제성장률은 직전 전망치(2022년 04월) 3.6% 대비 0.7%p 하향한 2.9%를 전망하였습니다.전망치의 하향 조정은 미국, 유럽에서 예상보다 높은 인플레이션이 발생하였고, 중국의 성장 둔화, 러시아 우크라이나 전쟁의 장기화 및 코로나 19의 재유행 등으로 2022년 2분기의 성장률이 대폭 감소한 결과입니다.(생략)
| [ 국내 주요 거시경제지표 전망 ] |
| (단위: 전년동기 대비 %) |
| 경제성장률 | 2021 | 2022(E) | 2023(E) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 연간 | 상반 | 하반 | 연간 | 상반 | 하반 | 연간 | |
| GDP | 4.1 | 2.9 | 2.4 | 2.6 | 1.7 | 2.4 | 2.1 |
| 민간소비 | 3.7 | 4.2 | 3.8 | 4.0 | 3.1 | 2.1 | 2.6 |
| 설비투자 | 9.0 | -7.1 | -0.2 | -3.8 | 3.1 | -1.4 | 0.9 |
| 지식재산생산물 투자 | 4.4 | 4.5 | 3.6 | 4.0 | 3.2 | 3.7 | 3.5 |
| 건설투자 | -1.6 | -4.3 | 1.0 | -1.5 | 3.3 | 1.3 | 2.2 |
| 상품수출 | 10.5 | 5.9 | 0.8 | 3.2 | -1.5 | 4.6 | 1.6 |
| 상품수입 | 12.8 | 5.2 | 0.6 | 2.9 | 0.9 | 3.2 | 2.1 |
| 출처) 한국은행 경제전망보고서(2022.08) |
(주2) 정정 전
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나. 전방산업 침체에 따른 영상인식 관련 투자 축소 위험당사가 제공하는 서비스의 1차 수요자는 대부분 정부, 공공기관, 금융기관 등으로 이루어져 있습니다. 따라서 해당 기관의 IT/보안 부문 투자에 따라 당사의 영업실적에 영향을 미칠 수 있습니다. 정부, 공공기관, 금융기관 등의 IT/보안 부문 투자는 수요처의 실적 등에 따라 변동될 수 있으며, 경기 변동, 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의해 영향을 받습니다. 인공지능(AI) 산업은 AI를 생산, 유통, 활용하는 모든 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 산업을 아울러 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 부각되고 있으며 다양한 산업과의 융복합을 통해 시너지를 창출하고 있습니다. 기존 산업 전반과 공공분야 등 사회 전반에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있으며, 단순 신기술이 아닌 사회, 경제 변혁의 핵심동력으로 부상하고 있으며 지속적인 성장이 예상되는 산업입니다. 다만, 기술 트렌드의 급격한 변화 및 코로나19로 인한 글로벌 경제 및 기업경기 악화 등으로 전방산업 시장 악화에 따른 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 수요처가 정부를 비롯한 공공기관 및 금융기관 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 금융기관 등의 AI 투자 전략 등에 따라 사업 진행 시점이 계획과 달리 지연되거나 무산될 수 있습니다. 이러한 경우 수요처의 영상인식 기술 관련 분야에 대한 니즈가 감소하여 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(주2) 정정 후
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나. 매출처 침체에 따른 영상인식 관련 투자 축소 위험당사가 제공하는 서비스의 1차 수요자는 대부분 정부, 공공기관, 금융기관 등으로 이루어져 있습니다. 따라서 해당 기관의 IT/보안 부문 투자에 따라 당사의 영업실적에 영향을 미칠 수 있습니다. 정부, 공공기관, 금융기관 등의 IT/보안 부문 투자는 수요처의 실적 등에 따라 변동될 수 있으며, 경기 변동, 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의해 영향을 받습니다. 인공지능(AI) 산업은 AI를 생산, 유통, 활용하는 모든 소프트웨어, 하드웨어, 서비스 산업을 아울러 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 부각되고 있으며 다양한 산업과의 융복합을 통해 시너지를 창출하고 있습니다. 기존 산업 전반과 공공분야 등 사회 전반에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있으며, 단순 신기술이 아닌 사회, 경제 변혁의 핵심동력으로 부상하고 있으며 지속적인 성장이 예상되는 산업입니다. 다만, 기술 트렌드의 급격한 변화 및 코로나19로 인한 글로벌 경제 및 기업경기 악화 등으로 전방산업 시장 악화에 따른 IT 투자 수요가 감소할 수 있으며, 수요처가 정부를 비롯한 공공기관 및 금융기관 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 금융기관 등의 AI 투자 전략 등에 따라 사업 진행 시점이 계획과 달리 지연되거나 무산될 수 있습니다. 이러한 경우 수요처의 영상인식 기술 관련 분야에 대한 니즈가 감소하여 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(주3) 정정 전
| 다. 정부 정책 및 규제 변화에 따른 위험당사가 영위하는 사업의 근간이 되는 AI 기술이 비약적으로 발전하면서 산업 내 다양한 사업에 활용되고 있습니다. 그러나 최신 AI 기술은 기계학습에 기반하여 불확실, 불투명한 측면이 있고 고의적으로 악용될 위험이 존재합니다.AI 활용 과정에서 의도치 않은 불합리한 차별이나 개인정보 및 사생활 침해가 발생할 가능성도 존재합니다. 4차산업혁명의 기반 산업으로서 대한민국 이외에도 전 세계가 전략산업으로 인식하고 있으며, 정부의 각종 정책들이 산업의 발전 방향 혹은 규제 등에 영향을 크게 미치고 있습니다. 정책에 더불어 관계 법령들을 제정함으로써 산업의 기본 발전 및 방향성이 민간 뿐 아닌 정부 차원의 주도로 이루어지고 있습니다. 위와 같이 국가 전략산업으로서 인공지능 산업 분야의 경우 향후 산업 디지털화의 기반 산업으로 여러 분야 여러 방식을 통하여 그 영역을 확장해 나갈 수 있을 것으로 전망됩니다. 다만, 상기의 정책 등의 지원책에도 불구하고, 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 현재 규제 완화의 방향으로 이루어지고 있으나, 추후 환경등의 변화로 인하여 규제가 엄격해질 시 당사가 사업을 영위하는데 필요한 데이터의 수집 등에 제약이 발생할 가능성 또한 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. |
(생략)현 시점으로 미국이 AI 및 빅데이터 관련 최고기술을 보유하고 있다고 판단되며, 한국의 경우 아직은 주요국 중 열위에 있다고 판단됩니다. 이에 2020년 7월 정부가 발표한 한국형 뉴딜정책 중, 동 산업이 속한 디지털 뉴딜이 그린 뉴딜과 함께 정책의 주요 축 중 하나로 선정되었습니다. 해당 정책의 경우 데이터, 네트워크, 인공지능(D.N.A) 등 디지털 신기술을 바탕으로 산업의 혁신을 견인하고 국가경쟁력을 결정짓는 디지털 전환을 주목표로 합니다. 디지털뉴딜로 20년 추경부터 22년까지 총 23.4조원, 25년까지 58.2조원을 투자하여 일자리를 각각 22년까지 39만개, 25년까지 90.3만개 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다. (생략)빅데이터(D), 5G(N), 인공지능(A)를 주요 요소로 하여 구축, 활용, 융합, 전산업 적용을 목표로 하고 있습니다. (주3) 정정 후
| 다. 정부 정책 및 규제 변화에 따른 위험당사가 영위하는 사업의 근간이 되는 AI 기술이 비약적으로 발전하면서 산업 내 다양한 사업에 활용되고 있습니다. 그러나 최신 AI 기술은 기계학습에 기반하여 불확실, 불투명한 측면이 있고 고의적으로 악용될 위험이 존재합니다.AI 활용 과정에서 의도치 않은 불합리한 차별이나 개인정보 및 사생활 침해가 발생할 가능성도 존재합니다. 4차산업혁명의 기반 산업으로서 대한민국 이외에도 전 세계가 전략산업으로 인식하고 있으며, 정부의 각종 정책들이 산업의 발전 방향 혹은 규제 등에 영향을 크게 미치고 있습니다. 정책에 더불어 관계 법령들을 제정함으로써 산업의 기본 발전 및 방향성이 민간 뿐 아닌 정부 차원의 주도로 이루어지고 있습니다. 위와 같이 국가 전략산업으로서 인공지능 산업 분야의 경우 향후 산업 디지털화의 기반 산업으로 여러 분야 여러 방식을 통하여 그 영역을 확장해 나갈 수 있을 것으로 전망됩니다. 다만, 상기의 정책 등의 지원책에도 불구하고, 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 현재 규제 완화의 방향으로 이루어지고 있으나, 추후 환경등의 변화로 인하여 규제가 엄격해질 시 당사가 사업을 영위하는데 필요한 데이터의 수집 등에 제약이 발생할 가능성 또한 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. |
(생략)현 시점으로 미국이 AI 및 빅데이터 관련 최고기술을 보유하고 있다고 판단되며, 한국의 경우 아직은 주요국 중 열위에 있다고 판단됩니다. 이에 2020년 7월 정부가 발표한 한국형 뉴딜정책 중, 동 산업이 속한 디지털 뉴딜이 그린 뉴딜과 함께 정책의 주요 축 중 하나로 선정되었습니다. 디지털뉴딜로 2020년 추가경정예산부터 2022년까지 총 23.4조원, 25년까지 58.2조원을 투자하여 일자리를 각각 2022년까지 39만개, 2025년까지 90.3만개 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다.
(생략) D.N.A는 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(AI)을 말하며, 데이터(data)를 인공지능(AI)으로 분석하여 최적화된 정보와 서비스를 유무선 통신망(Network)을 통해 전달한다는 의미로, 디지털 신기술을 바탕으로 산업의 혁신을 견인하고 국가경쟁력을 결정짓는 디지털 전환을 주목표로 합니다. 정부의 디지털 뉴딜 정책은 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(AI)를 주요 요소로 하여 구축, 활용, 융합, 전산업 적용을 목표로 하고 있습니다. (주4) 정정 전
| 라. 영상인식 시장 경쟁 심화 위험 당사가 속한 영상인식 AI 솔루션 시장은 데이터 집약적 산업 특성상 기술력과 데이터 확보 수준이 핵심 경쟁요소로 작용할 것으로 예상되며 높은 수준의 기술이 필요하기 때문에 기술 장벽이 존재합니다. 다만, 향후 경쟁 업체들이 영상인식 AI 솔루션 시장 진입을 위해 투자 및 사업 확장, 또는 신규 경쟁 업체의 대거 진입 등으로 경쟁이 심화됨에 따라 영업에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 솔루션 가격 인하와 과도한 마케팅 비용 지출 등으로 성장성과 수익성에도 부정적인 영향을 미칠 가능성이 존재할 수 있습니다. |
(생략)
국내 경쟁사와 비교했을 때 NIPA 및 외교부에 적용한 레퍼런스와 인식율 차이로 상대적으로 비교우위를 점하고 있습니다. 해외 업체에 대해서는 국내 고객사 대응시 customization 및 즉각적인 대응이 가능하다는 점을 강점으로 경쟁을 하고 있습니다. 또한 해외 경쟁사의 경우 동양인에 대한 레퍼런스가 부족하기 때문에 이 부분에서 당사가 강점을 가질 수 있습니다. 당사의 경우 자체 데이터 센터에서 동양인에 대한 데이터를 제작하여 얼굴인식 엔진 성능 고도화를 진행하고 있습니다. 당사의 잠재적인 주요 AI 얼굴인식 분야의 경쟁업체는 다음과 같습니다.
| [얼굴인식 AI 분야 경쟁업체] |
| 국내외 | 경쟁사 | 사업 내용 | 기술 경쟁력 |
| 국내 | A사 |
공공기관, 공항 출입국 장비 |
국산 장비, 자동출입국 경험 |
| B사 |
출퇴근 장비 |
라이브니스 체크 기술 |
|
| C사 |
신분증 얼굴인증 |
은행권 및 정부기관 경험 |
|
| 중국 | D사 |
중국 도시 안보 |
세계 최대 AI 기업, 중국 정부가 방대한 DB 제공 |
| E사 |
중국 도시 안보 |
중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| F사 |
중국 도시 안보 |
중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| G사 |
CCTV 장비 |
세계 최대 CCTV 업체, 중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| H사 |
컨텐츠 플랫폼 |
새로운 기능을 빠르게 출시 |
|
| 일본 | I사 |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
| 유럽/미국 | J사 |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
| 러시아 | K사 |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
높은 인식률 |
| 이스라엘 | L사 |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
(생략)
[이상상황 감지 AI 분야]이상상황 감지 AI 분야의 경우 산불 감시 분야에서 기술력을 향상하고자 관련 연구개발팀을 따로 운영하며 연구에 집중하고 있습니다. 산불의 경우 오알람이 작동하는 경우가 있기 때문에, 화재에 대한 발화점을 조기에 감지하여 알람을 주어 오알람을 줄이고 조기 감지가 가능하도록 연구에 매진하며 경쟁에서 우위 기술력을 가지고자 진행중에 있습니다. 아래는 이상상황 감지 AI 분야에서 경쟁업체로 볼 수 있는 회사들 목록입니다.
| [이상상황감지 AI 분야 경쟁업체] |
| 국내외 | 경쟁사 | 사업 내용 | 기술 경쟁력 |
| 국내 | A사 |
감시용 카메라 |
인공지능 CCTV용 SoC 자체 개발 |
| B사 |
감시 시스템 |
CCTV 보안 솔루션 제공 |
|
| C사 |
지능형 영상보안 서비스 |
보안 시스템 구축 경험 풍부 |
|
| D사 |
감시 시스템 |
감시 솔루션 제공 |
|
| 해외 | E사 |
영상보안 장비 |
세계 최대 영상보안 업체 |
| F사 |
영상보안 장비 |
세계 2위 영상보안 업체 |
|
| G사 |
종합 보안방재 솔루션 |
상업용, 산업용 안전 기술 |
|
| H사 |
안전 보안 관련 솔루션 |
영상 감시 및 침입 감시 |
|
| I사 |
네트워크 비디오 |
보안 감시 및 원격 모니터링 |
(주4) 정정 후
| 라. 영상인식 시장 경쟁 심화 위험 당사가 속한 영상인식 AI 솔루션 시장은 데이터 집약적 산업 특성상 기술력과 데이터 확보 수준이 핵심 경쟁요소로 작용할 것으로 예상되며 높은 수준의 기술이 필요하기 때문에 기술 장벽이 존재합니다. 당사는 2021년 미국국립표준기술연구소(NIST)가 주관하는 FRVT(Face Recognition Vendor Test)에 참여한 국내 기업 중 NIST가 제시하는 기준을 유일하게 넘어서며 상위 랭커에 안착하는 등 국내 최상위 기술력을 보유했습니다. 또한, 2021년 08월 FRVT의 얼굴 노화 인식 및 출입국심사대 촬영 사진 인식 부문에서도 국내 기업 중 1위라는 성적을 받으며 국내 뿐만 아니라 세계적인 수준의 기술력를 증명하는 등 경쟁 우위를 보이고 있습니다. 다만, 향후 경쟁 업체들이 영상인식 AI 솔루션 시장 진입을 위해 투자 및 사업 확장, 또는 신규 경쟁 업체의 대거 진입 등으로 경쟁이 심화됨에 따라 영업에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 솔루션 가격 인하와 과도한 마케팅 비용 지출 등으로 성장성과 수익성에도 부정적인 영향을 미칠 가능성이 존재할 수 있습니다. |
(생략)
국내 경쟁사와 비교했을 때 정보통신산업진흥원(NIPA) 및 외교부에 적용한 레퍼런스와 인식율 차이로 상대적으로 비교우위를 점하고 있습니다. 해외 업체에 대해서는 국내 고객사 대응시 고객 맞춤형 및 즉각적인 대응이 가능하다는 점을 강점으로 경쟁을 하고 있습니다. 또한 해외 경쟁사의 경우 동양인에 대한 레퍼런스가 부족하기 때문에 이 부분에서 당사가 강점을 가질 수 있습니다. 당사의 경우 자체 데이터 센터에서 동양인에 대한 데이터를 제작하여 얼굴인식 엔진 성능 고도화를 진행하고 있습니다. 당사의 잠재적인 주요 AI 얼굴인식 분야의 경쟁업체는 다음과 같습니다.
| [얼굴인식 AI 분야 경쟁업체] |
| 국내외 | 경쟁사 | 사업 내용 | 기술 경쟁력 |
| 국내 | 씨유박스 |
공공기관, 공항 출입국 장비 |
국산 장비, 자동출입국 경험 |
| 네오시큐 |
출퇴근 장비 |
라이브니스 체크 기술 |
|
| 한국인식산업 |
신분증 얼굴인증 |
은행권 및 정부기관 경험 |
|
| 중국 | Sensetime |
중국 도시 안보 |
세계 최대 AI 기업, 중국 정부가 방대한 DB 제공 |
| Megvii |
중국 도시 안보 |
중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| YITU |
중국 도시 안보 |
중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| HikVision |
CCTV 장비 |
세계 최대 CCTV 업체, 중국 정부가 방대한 DB 제공 |
|
| ByteDance |
컨텐츠 플랫폼 |
새로운 기능을 빠르게 출시 |
|
| 일본 | NEC |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
| 유럽/미국 | Idemia |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
| 러시아 | VisionLabs |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
높은 인식률 |
| 이스라엘 | AnyVison |
공항 출입국 장비 얼굴인식 SDK |
Global 영업망 |
(생략)
[이상상황 감지 AI 분야]이상상황 감지 AI 분야의 경우 산불 감시 분야에서 기술력을 향상하고자 관련 연구개발팀을 따로 운영하며 연구에 집중하고 있습니다. 산불의 경우 오알람이 작동하는 경우가 있기 때문에, 화재에 대한 발화점을 조기에 감지하여 알람을 주어 오알람을 줄이고 조기 감지가 가능하도록 연구에 매진하며 경쟁에서 우위 기술력을 가지고자 진행중에 있습니다. 아래는 이상상황 감지 AI 분야에서 경쟁업체로 볼 수 있는 회사들 목록입니다.
| [이상상황감지 AI 분야 경쟁업체] |
| 국내외 | 경쟁사 | 사업 내용 | 기술 경쟁력 |
| 국내 | 한화테크윈 |
감시용 카메라 |
인공지능 CCTV용 SoC 자체 개발 |
| ADT캡스 |
감시 시스템 |
CCTV 보안 솔루션 제공 |
|
| 에스원 |
지능형 영상보안 서비스 |
보안 시스템 구축 경험 풍부 |
|
| 아이디스 |
감시 시스템 |
감시 솔루션 제공 |
|
| 해외 | HikVision |
영상보안 장비 |
세계 최대 영상보안 업체 |
| Dahua |
영상보안 장비 |
세계 2위 영상보안 업체 |
|
| 하니웰 |
종합 보안방재 솔루션 |
상업용, 산업용 안전 기술 |
|
| 보쉬 |
안전 보안 관련 솔루션 |
영상 감시 및 침입 감시 |
|
| 엑시스 |
네트워크 비디오 |
보안 감시 및 원격 모니터링 |
(주5) 정정 전
| 마. 수주 실패 관련 위험 코로나19라는 대위기 상황에서도 디지털 생산과 수출(2021년 기준 ICT 수출은 역대 최대 기록)은 성장을 지속해왔고 비대면 사회로의 전환 속도가 가속화되는 등 관련 기술을 보유한 기업들이 수혜를 받을 수 있었습니다. 특히 분야별 데이터가 구축 및 활용되면서 데이터 시장이 빠르게 성장했고, 금융 및 의료 등의 다양한 분야에 데이터 및 AI 혁신 서비스가 생겨나며 해외수출, 투자유치, 사업화 등의 성과가 창출되고 있습니다. 국내 뿐만 아니라 해외에도 당사의 기술력과 경쟁할 업체들이 많지 않은 상황으로 시장 점유 확대에 총력을 가하고 있습니다. 다만, 정부에서 2022년에만 국비 9조원을 투자할만큼 대대적인 지원을 받고 있는 시장일 뿐만 아니라 대기업들의 시장 진입 시 유지해오던 고객사를 빼앗길 수 있다는 불안감이 존재하며, 해외 시장 또한 기술 개발에 따른 경쟁 업체가 등장한다면 현지 규제에 발빠르게 대처가 가능한 현지 업체로부터 유지해오던 고객사를 빼앗겨 당사의 경쟁력이 약화될 수 있습니다. 이로 인하여 당사의 재무상태 및 영업실적에 부정적인 영향이 있을 수 있습니다. |
2020년, 2021년에 이어 2022년 1월 정부는 경제 및 사회 전반의 디지털 대전환을 위해 추진 중인 국가 혁신 프로젝트 '디지털 뉴딜'을 발표했습니다. 정부의 대규모 재정투자와 법과 제도를 개선하며 디지털 선도국가로의 도약을 위해 총력을 기울이고 있습니다. 2020년부터 추진해온 디지털 뉴딜 사업에 중소기업을 중심으로 약 22만개의 기업과 기관 및 14만 명 이상의 인력이 참여했고, 코로나19라는 대위기 상황에서도 디지털 생산과 수출(2021년 기준 ICT 수출은 역대 최대 기록)은 성장을 지속해왔습니다. 또한, 비대면 사회로의 전환 속도가 가속화되는 등 관련 기술을 보유한 기업들이 수혜를 받을 수 있었습니다.(생략)
(주5) 정정 후
| 마. 수주 실패 관련 위험 코로나19라는 대위기 상황에서도 디지털 생산과 수출(2021년 기준 국내 ICT 수출 규모는 2,203억 달러(+24% YoY)로 역대 최대 기록)은 성장을 지속해왔고 비대면 사회로의 전환 속도가 가속화되는 등 관련 기술을 보유한 기업들이 수혜를 받을 수 있었습니다. 특히 분야별 데이터가 구축 및 활용되면서 데이터 시장이 빠르게 성장했고, 금융 및 의료 등의 다양한 분야에 데이터 및 AI 혁신 서비스가 생겨나며 해외수출, 투자유치, 사업화 등의 성과가 창출되고 있습니다. 국내 뿐만 아니라 해외에도 당사의 기술력과 경쟁할 업체들이 많지 않은 상황으로 시장 점유 확대에 총력을 가하고 있습니다. 다만, 정부에서 2022년에만 국비 9조원을 투자할만큼 대대적인 지원을 받고 있는 시장일 뿐만 아니라 대기업들의 시장 진입 시 유지해오던 고객사를 빼앗길 수 있다는 불안감이 존재하며, 해외 시장 또한 기술 개발에 따른 경쟁 업체가 등장한다면 현지 규제에 발빠르게 대처가 가능한 현지 업체로부터 유지해오던 고객사를 빼앗겨 당사의 경쟁력이 약화될 수 있습니다. 이로 인하여 당사의 재무상태 및 영업실적에 부정적인 영향이 있을 수 있습니다. |
2020년, 2021년에 이어 2022년 1월 정부는 경제 및 사회 전반의 디지털 대전환을 위해 추진 중인 국가 혁신 프로젝트 '디지털 뉴딜'을 발표했습니다. 정부의 대규모 재정투자와 법과 제도를 개선하며 디지털 선도국가로의 도약을 위해 총력을 기울이고 있습니다. 2020년부터 추진해온 디지털 뉴딜 사업에 중소기업을 중심으로 약 22만개의 기업과 기관 및 14만 명 이상의 인력이 참여했고, 코로나19라는 대위기 상황에서도 디지털 생산과 수출(2021년 기준 국내 ICT 수출 규모는 2,203억 달러(+24% YoY)로 역대 최대 기록)은 성장을 지속해왔습니다. 또한, 비대면 사회로의 전환 속도가 가속화되는 등 관련 기술을 보유한 기업들이 수혜를 받을 수 있었습니다.(생략)
(주6) 정정 전
| 사. 신규 사업 추진 실패 관련 위험 당사는 기존에 영위해오고 있는 영상인식 관련 주요 사업이 아닌 새로운 분야 신규 사업을 계획 및 영위하고 있습니다. 새로운 분야로의 신규 사업 확장은 그에 따른 비용이 발생하며 당사가 추진하는 신규 사업은 다양한 분야로의 확장가능성 및 성장성이 높은 사업으로 판단됩니다. 다만, 새로운 분야의 신규 사업 추진에 따른 연구개발비용 및 기타 마케팅 비용 지출에도 불구하고 사업 진행에 차질이 발생하거나 수요 부진 등으로 사업 계획대로 창출되지 않을 가능성이 존재하며, 예상치 못한 대외 변수로 협상이 결렬되는 등 다양한 리스크가 존재 합니다. 이처럼 신규 사업 추진에도 불구하고 관련 기술 개발 지연 및 계획에 차질이 생기는 경우 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. |
당사는 기존에 영위해오고 있는 영상인식 관련 주요 사업이 아닌 새로운 분야 신규 사업을 계획 및 영위하고 있습니다. 보유한 기술을 기반으로 비교적 경쟁이 치열하지 않은 새로운 분야인 1) 인공지능 기반 의료 솔루션 개발 및 서비스업, 2) 대체불가토큰(NFT)의 제작 및 판매사업, 3) 블록체인 플랫폼 개발, 투자 및 관련 서비스업 등 디지털 헬스케어 및 레그테크 산업 진출 및 혁신를 계획하고 있습니다. 이를 통해 기존 인공지능 기반 사업을 의료 분야로 확대하고, 최근 주목받고 있는 블록체인과 NFT로 사업을 확장하며 흑자전환을 전망하고 있습니다.당사는 자회사를 두어 신규 사업을 영위하고 있습니다. 자회사는 헬스케어 솔루션 개발 및 공급업을 영위하는 (주)바이엘, 가상자산 및 NFT 플랫폼 개발 및 공급업을 영위하는 (주)팔라로 구성되어있습니다. (생략)2022년 1월에는 커뮤니티 결합 NFT 마켓 플레이스인 팔라스퀘어(PalaSquare)의 베타 버전을 출시하여 성공적으로 운영하고 있습니다. 또한, 2022년 5월에는 페타버스 플랫폼인 젭(ZEP)과 전략적 업무 협약(MoU)를 체결하며 블록체인과 NFT를 연동한 메타버스 구현 기술을 바탕으로 다양한 NFT 프로젝트 및 커뮤니티를 형성할 예정입니다. 2022년 6월에는 첫 공식 AMA(Ask Me Anything)을 통해 3분기 내 원스톱 NFT 런치패드, 4분기 내 이더리움(ETH) 연동 등의 계획을 공개했고 2022년 8월에는 자체 NFT 프로젝트 알랍(ALAP)의 리브랜딩과 함께 새로운 공식 페이지를 공개하며 모든 부분을 새롭게 탈바꿈시켜 지식재산권(IP) 정체성을 확고히하여 국내를 넘어 글로벌 시장 진출 비전을 공개하는 등 글로벌 시장 경쟁력 강화를 목표로 하고있습니다.
(주6) 정정 후
| 사. 신규 사업 추진 실패 관련 위험 당사는 기존에 영위해오고 있는 영상인식 관련 주요 사업이 아닌 새로운 분야 신규 사업을 계획 및 영위하고 있습니다. 당사의 신규 사업은 현재 공동기업을 통해 영위하고 있으며, 인공지능 기반의 의료 솔루션을 개발하고 서비스하는 (주)바이엘, 가상자산 및 NFT 플랫폼을 개발하고 공급하는 (주)팔라로 구성되어있습니다. 새로운 분야로의 신규 사업 확장은 그에 따른 비용이 발생하며 당사가 추진하는 신규 사업은 다양한 분야로의 확장가능성 및 성장성이 높은 사업으로 판단됩니다. 다만, 새로운 분야의 신규 사업 추진에 따른 연구개발비용 및 기타 마케팅 비용 지출에도 불구하고 사업 진행에 차질이 발생하거나 수요 부진 등으로 사업 계획대로 창출되지 않을 가능성이 존재하며, 예상치 못한 대외 변수로 협상이 결렬되는 등 다양한 리스크가 존재 합니다. 이처럼 신규 사업 추진에도 불구하고 관련 기술 개발 지연 및 계획에 차질이 생기는 경우 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. |
당사는 기존에 영위해오고 있는 영상인식 관련 주요 사업이 아닌 새로운 분야 신규 사업을 계획 및 영위하고 있습니다. 보유한 기술을 기반으로 비교적 경쟁이 치열하지 않은 새로운 분야인 1) 인공지능 기반 의료 솔루션 개발 및 서비스업, 2) 대체불가토큰(NFT)의 제작 및 판매사업, 3) 블록체인 플랫폼 개발, 투자 및 관련 서비스업 등 디지털 헬스케어 및 레그테크 산업 진출 및 혁신를 계획하고 있습니다. 이를 통해 기존 인공지능 기반 사업을 의료 분야로 확대하고, 최근 주목받고 있는 블록체인과 NFT로 사업을 확장하며 흑자전환을 전망하고 있습니다.당사는 공동기업 형태로 신규 사업을 영위하고 있습니다. 자회사는 헬스케어 솔루션 개발 및 공급업을 영위하는 (주)바이엘, 가상자산 및 NFT 플랫폼 개발 및 공급업을 영위하는 (주)팔라로 구성되어있습니다.
(생략)2022년 1월에는 커뮤니티 결합 NFT 마켓 플레이스인 팔라스퀘어(PalaSquare)의 베타 버전을 출시하여 성공적으로 운영하고 있습니다. 또한, 2022년 5월에는 게임사 슈퍼캣과 네이버제트가 합작하여 운영중인 메타버스 플랫폼인 젭(ZEP)과 전략적 업무 협약(MoU)를 체결하며 블록체인과 NFT를 연동한 메타버스 구현 기술을 바탕으로 다양한 NFT 프로젝트 및 커뮤니티를 형성할 예정입니다. 2022년 6월에는 첫 공식 AMA(Ask Me Anything)을 통해 3분기 내 원스톱 NFT 런치패드, 4분기 내 이더리움(ETH) 연동 등의 계획을 공개했고 2022년 8월에는 자체 NFT 프로젝트 알랍(ALAP)의 리브랜딩과 함께 새로운 공식 페이지를 공개하며 모든 부분을 새롭게 탈바꿈시켜 지식재산권(IP) 정체성을 확고히하여 국내를 넘어 글로벌 시장 진출 비전을 공개하는 등 글로벌 시장 경쟁력 강화를 목표로 하고있습니다. (주7) 정정 전당사의 핵심 연구개발 인력 현황과 주요 연구개발 실적은 아래와 같습니다.
| [핵심 연구인력 현황] |
| 소속 | 근무지 | 직위 | 성명 | 담당업무 | 주요 경력 | 주요 연구 실적 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기술 연구소 | 본사 | 연구소장 | 조민국 | 연구소 총괄 | 알체라 기술연구소 연구소장 | RGB 영상에서 초기 산불 및 실내 화재 검출 |
| 삼성 에스원 융합보안연구소 AI Lab 부서장 | 야간모드 시 IR 기반 산불 감지 모델 연구 개발 | |||||
| 경북대학교 전자전기컴퓨터공학 박사 | 카메라 메타데이터 기반의 화재 위치 추정 기술 개발 | |||||
| 경북대학교 컴퓨터과학 석사 | 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발 | |||||
| 경북대학교 컴퓨터과학 학사 | 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선 | |||||
| 공항 출입국 시스템에서의 실데이터 기반 인공지능 추적 엔진 고도화 및 실증 | ||||||
| 딥러닝 기반 안전환경 시스템 기술 연구 | ||||||
| 딥러닝 기반 터널내 사고 유무 탐지 기술 연구 | ||||||
| Subspace Segregation based on Multi-Factor for High-Dimensional Data | ||||||
| Probabilistic Modeling of Visual Precessing | ||||||
| Pattern Recognition : Multi Classifier using Data Generation Model | ||||||
| 얼굴인식 분석 연구소 | 본사 | Lead | 조동민 | 얼굴 인식 AI 기술 연구 총괄 | 2017년 7월 ~, 현재 알체라 연구소 Face Analysis Lab, Lead | 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발 |
| 2012년 03월 ~ 2017년 6월, 아주대학교 소프트웨어학부 학사 | IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 | |||||
| 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선 | ||||||
| NIST FRVT 2개 항목 국내 1위(글로벌 12위, 14위) 획득 | ||||||
| 이상감지상황 분석 연구소 | 본사 | Lead | 차영서 | 이상상황 분석 AI 기술 연구 총괄 | 現) AAL Lead & Firescout Tech Lead, Alchera | RGB 영상에서 초기 산불 및 실내 화재 검출 |
| 야간모드 시 IR 기반 산불 감지 모델 연구 개발 | ||||||
| 카메라 메타데이터 기반의 화재 위치 추정 기술 개발 | ||||||
| Manager, Vision Product AI, T3K, SK Telecom | Development of Human attributes detector | |||||
| Development of Safety helmet detector | ||||||
| Manager, Quantum Sensing Proejct, T3K, SK Telecom | Quantum sensing LiDAR (CEShow 2020) | |||||
| Quantum sensing LiDAR system development | ||||||
| Human / Car detector of the LiDAR | ||||||
| 선임연구원, 센서솔루션 연구소, 생산기술원, LG전자 | LG G8 ToF Sensor mass production for sensor calibration part. | |||||
| Development of ToF camera visualization engine | ||||||
| Human detector of the ToF Camera | ||||||
| Development of IR camera visualization engine | ||||||
| ToF/IR Camera calibration | ||||||
| 선임연구원, 인공지능 연구소, CTO 부문, LG전자 | CLion prototype(Homebot) development (CEShow 2017) | |||||
| 3D reconstruction with Computer Vision | ||||||
| Vision based tracker to track a human face | ||||||
| Image classification with deep learning | ||||||
| 선임연구원, Robot Task, CTO 부문, LG전자 | Robot system development with C++ / Android | |||||
| WebRTC based application | ||||||
| 주임연구원, Solution team, IDS | Windows/Android client application development | |||||
| 얼굴인식 분석 연구소 | 본사 | Manager | 장정우 | IR 얼굴 위조 판별 AI 기술 연구 | 現)알체라 Research Institute Face Analysis Lab 연구원 | 이미지 기반 3차원 얼굴 모델 정합 알고리즘 개발 |
| Univ. of Hong Kong, Post Doctoral researcher | 이미지 기반 3차원 관절 모델 정합 알고리즘 개발 | |||||
| 영상 품질 적합도 측정 AI 기술 연구 | 플루토 게임즈, 리드 프로그래머 | 적외선 이미지 anti-spoofing 모듈 학습 | ||||
| 삼성전자, 책임연구원 | RGB 얼굴 이미지 적합성 추정 모듈 학습 | |||||
| 베스파 인터랙티브, 프로그래머 | ||||||
| 이상감지상황 분석 연구소 | 본사 | Manager | 김지수 | RGB 기반 산불 이상상황 감지 AI 기술 연구 | 現)알체라 Research Institute Anomaly Analysis Lab 연구원 | CPU 기반 딥러닝을 활용한 객체 인식 기술 개발 |
| 스카이오토넷 (2017~2022) | 자율주행 플랫폼 기반 객체 인식 기술 개발 | |||||
| ADAS, AEB, LKAS 기술 개발 | ||||||
| 연세대학교 박사 학위 취득(~2021) | RGB 카메라를 사용한 산불 조기 검출 기술 개발 |
| [최근 5년간 주요 연구개발 내용 및 결과] |
| 연도 | 연구과제 | 개발내용 | 연구결과 |
|---|---|---|---|
| 2017~2018 | 손인식 기반 AR | - RGB 영상에서 손과 각 손가락 관절 인식- 3차원 손 모델 정합- 3차원 손 형상 기반 AR 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람의 손을 인식하여 마치 영상속의 손 또는 손가락이 가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술 |
| 2019 | 신체 인식 기반 AR | - RGB 영상에서 사람 신체와 신체 관절 위치 인식- 3차원 신체 모델 정합- 3차원 신체 형상 기반 AR 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람의 신체를 인식하여 마치 영상 속 사람의 팔다리가가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술 |
| 2018~2019 | 3차원 얼굴 정합 및 변형 | - RGB 영상에서 인식한 얼굴 및 얼굴 각 지점 Landmark 기반으로 3차원 얼굴 모델 정합- 3차원 얼굴 정합 기반 애니모지 엔진 개발- 3차원 얼굴 변형 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람 얼굴 위치, 방향, 표정 등 인식하여 얼굴에3차원 물체(스티커) 부착된 느낌 또는 사용자가 표정을 따라하는3차원 동물 탈(애니모지)을 쓴 느낌 제공하거나 사용자 얼굴 동적으로 변형하는 기술 |
| 2017~2019 | 차량 및 행인 검출 | - 4K영상이나 HD CCTV영상에서 차량과 행인을 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 검출 모델 경량화 연구 | 고화질 영상에서 차량 및 행인 검출 기술과 capacity가 큰 딥모델을 chip에 넣을 수 있을 정도의 경량화하는 기술 |
| 2018 | 운전자 상태 모니터링 | - IR영상에서의 안면 검출, 안면 랜드마크 추출 기술 개발- 안면을 분석하여 운전자의 상태를 파악하는 기술 개발 | 차량 내의 운전자 시선 검출 및 상태 모니터링을 통해 운전자의 시선 검출 및 상태를 예측 |
| 2018~2020 | 안면인식 용 LivenessDetection | - depth 또는 IR 영상을 이용해서 입력된 안면 영상이 진짜 사람얼굴인지 검증하는 딥러닝 모델 연구 | 다른 사람의 얼굴 사진이나 영상을 이용한 인증을 방지하기 위한 기술 |
| 2018~2020 | 안면인식 기술 | - RGB 영상에서 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 얼굴의 특징점인 랜드마크를 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 안면인식을 위한 얼굴 정렬 방법- 검출된 얼굴을 확인(1:1) 및 인증(1:N)하는 딥러닝 모델 연구 개발 | 입력 영상에서 사람 얼굴을 찾고 찾은 얼굴이 누구의 얼굴인지 판단할 수 있는 얼굴 인식 기술 |
| 2019~2020 | 안면 특징 파악 기술 | - 안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 추정하는 딥러닝 모델 연구 | 안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 파악하는 기술 |
| 2018~2019 | 전력시설 상태 모니터링 | - 아날로그 형을 포함한 다양한 형태의 계전기 상태를 파악 | 아날로그 계전기의 영역 분할 및 상태 파악을 위한 후처리 기술과 디지털 게이지의 숫자 인식 기술 |
| 2019~2020 | 이상상황(산불, 화재)상태 모니터링 | - RGB 영상에서 초기산불 검출- RGB 영상에서 실내외 화재 검출 | 초기에 발생한 산불과 화재를 검출하여 산불과 화재가 확산되는 것을 조기에 예방할 수 있는 기술로화재검출 기술은 한전 남서울사업부 화재감시 시스템 적용하였고 산불 검출 기술은 현재 미국 캘리포니아 지역 산불 모니터링 서비스 운영에 적용 중 |
| 2019~2020 | Continual learningsystem 연구/개발 | - 모니터링 상황에서 발생하는 오류(오검출, 미검출)를 찾아내고, 이를 효과적으로 추가 학습하기 위한 시스템 개발 | CCTV와 같이 다양한 환경에 대해 대응하고 지속적으로 딥러닝 모델의 정확도를 올리기 위한 기술 |
| 2019~ | 이상행동인식 기술 | - 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치 및 포즈를 동시에 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 영상과 포즈 데이터 기반의 행동인식 기술 연구 개발 | 입력 영상에서의 사람의 위치 및 포즈를 동시에 추출하고 사람의 행동을 인식하는 기술 |
| 2020~ | 사람인식 기술 | - 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치를 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 단일 영상안에 사람의 동선을 파악하는 딥러닝 기반 추적기술 연구 개발- 강인한 사람 특징점 추출 및 매칭 기술 연구 | 여러 개의 입력 영상에서 사람의 위치를 찾고 각 사람간의 특징점을 파악하여 사람을 인식하는 기술 |
| 2021~ | 야간 모드 시 산불 감지 기능개발 및 발화 위치 추정 | - 딥러닝 기반의 카메라 야간 모드 시 산불 감지 모델 연구 개발- 산불 감지 카메라 메타 데이터 기반의 발화 위치 추정 기술 개발 | 야간의 카메라 IR 모드 적용 시 산불 상황을 모니터링 할 수 있는 감지 모델 개발 및산불의 발화 위치를 추정할 수 있는 기능 개발 |
| 2021~ | 안면인식 기술 성능 고도화및 위조판별 연구 개발 | - 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선- IR 및 RGB 기반의 위조판별 기술 개발 | 안면인식 기술 고도화를 통해서 글로벌 성능평가 기관인 NIST에서 총 6개 항목 중 2개 항목 국내 1위(글로벌 12위, 14위) 획득 및 IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 |
| 2022~ | 안면인식 기술 성능 고도화및 eKYC향 위조판별 연구 개발 | - 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 고도화- eKYC향 얼굴 위조판별 기술 고도화 | 안면인식 기술 고도화 중경량화 IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 중 |
| 2022~ | 아바타 생성 기술 확보3D 생성 기술 확보 | - 적대적 생성 신경망(GAN) 기반의 딥러닝 기술 확보- 3DMM 기반의 3D 안면 생성 기술 확보 | GAN 기반 아바타 생성 기술 확보 중3D 모델 생성 기술 확보 중 |
당사는 위와 같은 우수 인력을 지속적으로 확보하기 위해 근무 환경 개선, 급여 인상, 복지 지원, 교육비 투자 등의 투자와 같은 노력에도 불구하고 우수한 전문인력 부족, 국내외 경쟁사 또는 연구기관으로의 이탈 등의 사유로 인해 우수한 전문인력을 유지하거나 확보하는 데 어려움이 발생하여 당사의 사업경쟁력이 약화될 수 있으며 이로 인하여 당사의 재무상태 및 영업실적에 부정적인 영향이 있을 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(주7) 정정 후당사의 핵심 연구개발 인력 현황과 주요 연구개발 실적은 아래와 같습니다.
| [핵심 연구인력 현황] |
| 소속 | 근무지 | 직위 | 성명 | 근속연수 | 주식매수선택권 부여 수량 | 주식매수선택권 행사 수량 | 담당업무 | 주요 경력 | 주요 연구 실적 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기술 연구소 | 본사 | 연구소장 | 조민국 | 1년 4개월 | - | - | 연구소 총괄 | 알체라 기술연구소 연구소장 | RGB 영상에서 초기 산불 및 실내 화재 검출 |
| 삼성 에스원 융합보안연구소 AI Lab 부서장 | 야간모드 시 IR 기반 산불 감지 모델 연구 개발 | ||||||||
| 경북대학교 전자전기컴퓨터공학 박사 | 카메라 메타데이터 기반의 화재 위치 추정 기술 개발 | ||||||||
| 경북대학교 컴퓨터과학 석사 | 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발 | ||||||||
| 경북대학교 컴퓨터과학 학사 | 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선 | ||||||||
| 공항 출입국 시스템에서의 실데이터 기반 인공지능 추적 엔진 고도화 및 실증 | |||||||||
| 딥러닝 기반 안전환경 시스템 기술 연구 | |||||||||
| 딥러닝 기반 터널내 사고 유무 탐지 기술 연구 | |||||||||
| Subspace Segregation based on Multi-Factor for High-Dimensional Data | |||||||||
| Probabilistic Modeling of Visual Precessing | |||||||||
| Pattern Recognition : Multi Classifier using Data Generation Model | |||||||||
| 얼굴인식 분석 연구소 | 본사 | Lead | 조동민 | 5년 2개월 | 18,000주 | 18,000주 | 얼굴 인식 AI 기술 연구 총괄 | 2017년 7월 ~, 현재 알체라 연구소 Face Analysis Lab, Lead | 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발 |
| 2012년 03월 ~ 2017년 6월, 아주대학교 소프트웨어학부 학사 | IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 | ||||||||
| 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선 | |||||||||
| NIST FRVT 2개 항목 국내 1위(글로벌 12위, 14위) 획득 | |||||||||
| 이상감지상황 분석 연구소 | 본사 | Lead | 차영서 | 3개월 | - | - | 이상상황 분석 AI 기술 연구 총괄 | 現) AAL Lead & Firescout Tech Lead, Alchera | RGB 영상에서 초기 산불 및 실내 화재 검출 |
| 야간모드 시 IR 기반 산불 감지 모델 연구 개발 | |||||||||
| 카메라 메타데이터 기반의 화재 위치 추정 기술 개발 | |||||||||
| Manager, Vision Product AI, T3K, SK Telecom | Development of Human attributes detector | ||||||||
| Development of Safety helmet detector | |||||||||
| Manager, Quantum Sensing Proejct, T3K, SK Telecom | Quantum sensing LiDAR (CEShow 2020) | ||||||||
| Quantum sensing LiDAR system development | |||||||||
| Human / Car detector of the LiDAR | |||||||||
| 선임연구원, 센서솔루션 연구소, 생산기술원, LG전자 | LG G8 ToF Sensor mass production for sensor calibration part. | ||||||||
| Development of ToF camera visualization engine | |||||||||
| Human detector of the ToF Camera | |||||||||
| Development of IR camera visualization engine | |||||||||
| ToF/IR Camera calibration | |||||||||
| 선임연구원, 인공지능 연구소, CTO 부문, LG전자 | CLion prototype(Homebot) development (CEShow 2017) | ||||||||
| 3D reconstruction with Computer Vision | |||||||||
| Vision based tracker to track a human face | |||||||||
| Image classification with deep learning | |||||||||
| 선임연구원, Robot Task, CTO 부문, LG전자 | Robot system development with C++ / Android | ||||||||
| WebRTC based application | |||||||||
| 주임연구원, Solution team, IDS | Windows/Android client application development | ||||||||
| 얼굴인식 분석 연구소 | 본사 | Manager | 장정우 | 5년 5개월 | 8,143주 | 8,143주 | IR 얼굴 위조 판별 AI 기술 연구 | 現)알체라 Research Institute Face Analysis Lab 연구원 | 이미지 기반 3차원 얼굴 모델 정합 알고리즘 개발 |
| Univ. of Hong Kong, Post Doctoral researcher | 이미지 기반 3차원 관절 모델 정합 알고리즘 개발 | ||||||||
| 영상 품질 적합도 측정 AI 기술 연구 | 플루토 게임즈, 리드 프로그래머 | 적외선 이미지 anti-spoofing 모듈 학습 | |||||||
| 삼성전자, 책임연구원 | RGB 얼굴 이미지 적합성 추정 모듈 학습 | ||||||||
| 베스파 인터랙티브, 프로그래머 | |||||||||
| 이상감지상황 분석 연구소 | 본사 | Manager | 김지수 | 5개월 | - | - | RGB 기반 산불 이상상황 감지 AI 기술 연구 | 現)알체라 Research Institute Anomaly Analysis Lab 연구원 | CPU 기반 딥러닝을 활용한 객체 인식 기술 개발 |
| 스카이오토넷 (2017~2022) | 자율주행 플랫폼 기반 객체 인식 기술 개발 | ||||||||
| ADAS, AEB, LKAS 기술 개발 | |||||||||
| 연세대학교 박사 학위 취득(~2021) | RGB 카메라를 사용한 산불 조기 검출 기술 개발 |
| [최근 5년간 주요 연구개발 내용 및 결과] |
| 연도 | 연구과제 | 개발내용 | 연구결과 |
|---|---|---|---|
| 2017~2018 | 손인식 기반 AR | - RGB 영상에서 손과 각 손가락 관절 인식- 3차원 손 모델 정합- 3차원 손 형상 기반 AR 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람의 손을 인식하여 마치 영상속의 손 또는 손가락이 가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술 |
| 2019 | 신체 인식 기반 AR | - RGB 영상에서 사람 신체와 신체 관절 위치 인식- 3차원 신체 모델 정합- 3차원 신체 형상 기반 AR 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람의 신체를 인식하여 마치 영상 속 사람의 팔다리가가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술 |
| 2018~2019 | 3차원 얼굴 정합 및 변형 | - RGB 영상에서 인식한 얼굴 및 얼굴 각 지점 Landmark 기반으로 3차원 얼굴 모델 정합- 3차원 얼굴 정합 기반 애니모지 엔진 개발- 3차원 얼굴 변형 엔진 개발 | 2차원 RGB 영상으로부터 사람 얼굴 위치, 방향, 표정 등 인식하여 얼굴에3차원 물체(스티커) 부착된 느낌 또는 사용자가 표정을 따라하는3차원 동물 탈(애니모지)을 쓴 느낌 제공하거나 사용자 얼굴 동적으로 변형하는 기술 |
| 2017~2019 | 차량 및 행인 검출 | - 4K영상이나 HD CCTV영상에서 차량과 행인을 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 검출 모델 경량화 연구 | 고화질 영상에서 차량 및 행인 검출 기술과 capacity가 큰 딥모델을 chip에 넣을 수 있을 정도의 경량화하는 기술 |
| 2018 | 운전자 상태 모니터링 | - IR영상에서의 안면 검출, 안면 랜드마크 추출 기술 개발- 안면을 분석하여 운전자의 상태를 파악하는 기술 개발 | 차량 내의 운전자 시선 검출 및 상태 모니터링을 통해 운전자의 시선 검출 및 상태를 예측 |
| 2018~2020 | 안면인식 용 LivenessDetection | - depth 또는 IR 영상을 이용해서 입력된 안면 영상이 진짜 사람얼굴인지 검증하는 딥러닝 모델 연구 | 다른 사람의 얼굴 사진이나 영상을 이용한 인증을 방지하기 위한 기술 |
| 2018~2020 | 안면인식 기술 | - RGB 영상에서 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 얼굴의 특징점인 랜드마크를 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 안면인식을 위한 얼굴 정렬 방법- 검출된 얼굴을 확인(1:1) 및 인증(1:N)하는 딥러닝 모델 연구 개발 | 입력 영상에서 사람 얼굴을 찾고 찾은 얼굴이 누구의 얼굴인지 판단할 수 있는 얼굴 인식 기술 |
| 2019~2020 | 안면 특징 파악 기술 | - 안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 추정하는 딥러닝 모델 연구 | 안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 파악하는 기술 |
| 2018~2019 | 전력시설 상태 모니터링 | - 아날로그 형을 포함한 다양한 형태의 계전기 상태를 파악 | 아날로그 계전기의 영역 분할 및 상태 파악을 위한 후처리 기술과 디지털 게이지의 숫자 인식 기술 |
| 2019~2020 | 이상상황(산불, 화재)상태 모니터링 | - RGB 영상에서 초기산불 검출- RGB 영상에서 실내외 화재 검출 | 초기에 발생한 산불과 화재를 검출하여 산불과 화재가 확산되는 것을 조기에 예방할 수 있는 기술로화재검출 기술은 한전 남서울사업부 화재감시 시스템 적용하였고 산불 검출 기술은 현재 미국 캘리포니아 지역 산불 모니터링 서비스 운영에 적용 중 |
| 2019~2020 | Continual learningsystem 연구/개발 | - 모니터링 상황에서 발생하는 오류(오검출, 미검출)를 찾아내고, 이를 효과적으로 추가 학습하기 위한 시스템 개발 | CCTV와 같이 다양한 환경에 대해 대응하고 지속적으로 딥러닝 모델의 정확도를 올리기 위한 기술 |
| 2019~ | 이상행동인식 기술 | - 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치 및 포즈를 동시에 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 영상과 포즈 데이터 기반의 행동인식 기술 연구 개발 | 입력 영상에서의 사람의 위치 및 포즈를 동시에 추출하고 사람의 행동을 인식하는 기술 |
| 2020~ | 사람인식 기술 | - 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치를 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 단일 영상안에 사람의 동선을 파악하는 딥러닝 기반 추적기술 연구 개발- 강인한 사람 특징점 추출 및 매칭 기술 연구 | 여러 개의 입력 영상에서 사람의 위치를 찾고 각 사람간의 특징점을 파악하여 사람을 인식하는 기술 |
| 2021~ | 야간 모드 시 산불 감지 기능개발 및 발화 위치 추정 | - 딥러닝 기반의 카메라 야간 모드 시 산불 감지 모델 연구 개발- 산불 감지 카메라 메타 데이터 기반의 발화 위치 추정 기술 개발 | 야간의 카메라 IR 모드 적용 시 산불 상황을 모니터링 할 수 있는 감지 모델 개발 및산불의 발화 위치를 추정할 수 있는 기능 개발 |
| 2021~ | 안면인식 기술 성능 고도화및 위조판별 연구 개발 | - 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 개선- IR 및 RGB 기반의 위조판별 기술 개발 | 안면인식 기술 고도화를 통해서 글로벌 성능평가 기관인 NIST에서 총 6개 항목 중 2개 항목 국내 1위(글로벌 12위, 14위) 획득 및 IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 |
| 2022~ | 안면인식 기술 성능 고도화및 eKYC향 위조판별 연구 개발 | - 안면인식 기술 고도화를 위한 얼굴검출 및 특징 추출 성능 고도화- eKYC향 얼굴 위조판별 기술 고도화 | 안면인식 기술 고도화 중경량화 IR/RGB 기반 위조판별 모델 개발 중 |
| 2022~ | 아바타 생성 기술 확보3D 생성 기술 확보 | - 적대적 생성 신경망(GAN) 기반의 딥러닝 기술 확보- 3DMM 기반의 3D 안면 생성 기술 확보 | GAN 기반 아바타 생성 기술 확보 중3D 모델 생성 기술 확보 중 |
당사의 행사가능 주식매수선택권 부여 현황은 아래와 같습니다.
| [행사가능한 주식매수선택권 부여현황] | |
| (기준일 : 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 원, 주) |
| 부여방법 | 부여받은자 | 관 계 | 부여일 | 주식의종류 | 미행사수량 | 행사기간 | 행사가격 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 신주교부 | ㅇㅇㅇ 외 28인 | 직원 | 2019.08.26 | 보통주 | 20,400 | 2021.08.26~2026.08.25 | 5,000 |
| 이강의 | 등기임원 | 2019.08.26 | 보통주 | 5,100 | 2021.08.26~2026.08.25 | 5,000 | |
| 등기임원 | 2020.01.17 | 보통주 | 15,000 | 2022.01.17~2027.01.16 | 8,334 | ||
| 위호천 | 등기임원 | 2020.01.17 | 보통주 | 1,600 | 2022.01.17~2027.01.16 | 8,334 | |
| ㅇㅇㅇ 외 38인 | 직원 | 2020.01.17 | 보통주 | 29,400 | 2022.01.17~2027.01.16 | 8,334 | |
| 소계 | 71,500 | - | - | ||||
| 차액보상 | 위호천 | 등기임원 | 2021.03.31 | 보통주 | 30,000 | 2023.03.31~2028.03.30 | 35,541 |
| 출처) 당사 제시 |
당사는 위와 같은 우수 인력을 지속적으로 확보하기 위해 근무 환경 개선, 급여 인상, 복지 지원, 교육비 투자 등의 투자와 같은 노력에도 불구하고 우수한 전문인력 부족, 국내외 경쟁사 또는 연구기관으로의 이탈 등의 사유로 인해 우수한 전문인력을 유지하거나 확보하는 데 어려움이 발생하여 당사의 사업경쟁력이 약화될 수 있으며 이로 인하여 당사의 재무상태 및 영업실적에 부정적인 영향이 있을 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
(주8) 정정 전
| 자. 지적재산권 관련 위험 당사의 영상인식 및 인증 기술은 자체 특허사항으로 타사 대비 비교 우위를 가지고 있습니다. 당사가 보유한 특허는 주요 제품 개발의 핵심 요소로 향후 성장을 결정하는 가장 중요한 사항인 만큼 지적재산권을 효과적으로 관리하지 못할 경우 경쟁 제품 출현 등으로 인해 경쟁력 확보에 어려움이 있을 수 있습니다. 당사는 보유하고 있는 기술에 대하여 향후 진입장벽을 더욱 견고하게 하고 경쟁 업체의 유사 기술 개발 등을 위해 지적재산권 확보 및 보호 전략을 수립하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 특허권에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생할 가능성을 배제할 수 없으며, 대기업들의 시장 진입을 위한 투자 확대 및 특허 만료로 동일 기반 기술이 개발될 수 있음에 따라 당사의 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(주8) 정정 후
| 자. 지적재산권 관련 위험 당사의 영상인식 및 인증 기술은 자체 특허사항으로 타사 대비 비교 우위를 가지고 있습니다. 당사가 보유한 특허는 주요 제품 개발의 핵심 요소로 향후 성장을 결정하는 가장 중요한 사항인 만큼 지적재산권을 효과적으로 관리하지 못할 경우 경쟁 제품 출현 등으로 인해 경쟁력 확보에 어려움이 있을 수 있습니다. 당사는 보유하고 있는 기술에 대하여 향후 진입장벽을 더욱 견고하게 하고 경쟁 업체의 유사 기술 개발 등을 위해 지적재산권 확보 및 보호 전략을 수립하고 있습니다. 현재 국내에만 특허 8개, 출원 4개의 지적재산권이 등록되어있으며 경쟁 업체보다 빠르게 시장 점유 확대가 가능할 것으로 예상되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 특허권에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생할 가능성을 배제할 수 없으며, 대기업들의 시장 진입을 위한 투자 확대 및 특허 만료로 동일 기반 기술이 개발될 수 있음에 따라 당사의 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(주9) 정정 전
|
가. 지속적인 영업적자로 인한 재무구조 악화 위험당사는 모든 사업 영역에 적용되는 원천기술인 영상 인식 AI 기술 수준의 제고를 위한 인건비와 연구개발비가 지속적으로 발생하고, 사업 확장을 위한 마케팅 비용 발생으로 설립 이후 영업손실이 지속되고 있지만, 최근 3개년 매출은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 2021년에는 금융기업에서 비대면 본인인증을 도입하는 추세에 따라 당사 안면인식 솔루션에 대한 수요가 증가하며 전체 매출은 전년 대비 118.84% 증가한 10,001백만원의 매출을 기록했습니다. 다만, 사업 규모 확장으로 인해 원가 부담과 인건비가 증가했고, 2022년 반기 기준 2021년 09월 제1회 전환사채 26,000백만원, 2021년 11월 제2회 전환사채 23,000백만원 발행하여 총 49,000백만원의 전환사채의 파생상품자산 및 파생상품부채의 평가손익이 발생함에 따라 영업외비용이 당기순이익에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이처럼 지속적인 영업적자로 인해 당사의 재무구조는 악화되어 왔으며, 추후에도 당사의 예상과는 달리 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 영업흑자로 전환되지 못한다면 재무구조는 계속해서 악화될 것으로 예상됩니다. |
(생략)
당사의 최근 3개년 매출은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 2019년 매출액이 3291백만원으로 전년대비 112.32% 증가하였고, 2020년 매출은 4,570백만원으로 전년대비 38.86% 증가하였습니다. 2021년에는 금융기업에서 비대면 본인인증을 도입하는 추세에 따라 당사 안면인식 솔루션에 대한 수요가 증가하며 안면인식 사업영역에서 전년 대비 305.87% 증가한 6,498백만원, 전체 매출은 전년 대비 118.84% 증가한 10,001백만원의 매출을 시현하였으나 사업 규모 확장으로 인해 원가 부담과 인건비가 증가하였습니다.2022년 반기 매출은 2,538백만원으로 전년 동기 대비 소폭 상승하였는데, 이는 당사의 주력 상품인 솔루션 구축형 상품과 학습용 AI 학습 데이터 제작 사업의 특성상 진행률에 따른 매출 인식이 아닌 완전한 상품 및 용역 제공 후에 매출을 인식할 수 있기 때문에 당사 매출이 구축 및 용역 제공이 완료되는 매 사업연도 4분기에 집중되고 있기 때문입니다. 당사 영업수익을 살펴 보면 2021년의 경우, 연간 매출의 59%가 4분기에 발생하였으며, 2020년의 경우 연간 매출의 53%가 4분기에 발생하였습니다. (생략)이처럼 지속적인 영업적자로 인해 당사의 재무구조는 악화되어 왔으며, 추후에도 당사의 예상과는 달리 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 영업흑자로 전환되지 못한다면 재무구조는 계속해서 악화될 것으로 예상됩니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. (주9) 정정 후
|
가. 지속적인 영업적자로 인한 재무구조 악화 위험당사는 모든 사업 영역에 적용되는 원천기술인 영상 인식 AI 기술 수준의 제고를 위한 인건비와 연구개발비가 지속적으로 발생하고, 사업 확장을 위한 마케팅 비용 발생으로 설립 이후 영업손실이 지속되고 있지만, 최근 3개년 매출은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 2021년에는 금융기업에서 비대면 본인인증을 도입하는 추세에 따라 당사 안면인식 솔루션에 대한 수요가 증가하며 전체 매출은 전년 대비 118.84% 증가한 10,001백만원의 매출을 기록했습니다. 다만, 사업 규모 확장으로 인해 원가 부담과 인건비가 증가했고, 2022년 반기 기준 2021년 09월 제1회 전환사채 26,000백만원, 2021년 11월 제2회 전환사채 23,000백만원 발행하여 총 49,000백만원의 전환사채의 파생상품자산 및 파생상품부채의 평가손익이 발생함에 따라 영업외비용이 당기순이익에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이처럼 지속적인 영업적자로 인해 당사의 재무구조는 악화되어 왔으며, 추후에도 당사의 예상과는 달리 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 영업흑자로 전환되지 못한다면 재무구조는 계속해서 악화될 것으로 예상됩니다. |
(생략)
당사의 최근 3개년 매출은 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 2019년 매출액이 3291백만원으로 전년대비 112.32% 증가하였고, 2020년 매출은 4,570백만원으로 전년대비 38.86% 증가하였습니다. 2021년에는 금융기업에서 비대면 본인인증을 도입하는 추세에 따라 당사 안면인식 솔루션에 대한 수요가 증가하며 안면인식 사업영역에서 전년 대비 305.87% 증가한 6,498백만원, 전체 매출은 전년 대비 118.84% 증가한 10,001백만원의 매출을 시현하였으나 사업 규모 확장으로 인해 원가 부담과 인건비가 증가하였습니다.2022년 반기 매출은 2,538백만원이 발생하였고, 당사의 매출은 매 사업연도 4분기에 집중되는 특성을 보이고 있습니다. 매출이 4분기에 집중되는 이유는 당사의 주력 상품인 솔루션 구축형 상품과 학습용 AI 학습 데이터 제작 사업의 특성상 진행률에 따른 매출 인식이 아닌 완전한 상품 및 용역 제공 후에 매출을 인식할 수 있기 때문에 당사 매출이 구축 및 용역 제공이 완료되는 매 사업연도 4분기에 집중되고 있기 때문입니다. 당사 영업수익을 살펴 보면 2021년의 경우, 연간 매출의 59%가 4분기에 발생하였으며, 2020년의 경우 연간 매출의 53%가 4분기에 발생하였습니다.
| [당사 영업수익의 분기별 비중 현황] | |
| (K-IFRS, 연결) | (단위: 백만원) |
| 구분 | 2021년 4분기 | 2021년 3분기 | 2021년 2분기 | 2021년 1분기 | 합계 | 2020년 4분기 | 2020년 3분기 | 2020년 2분기 | 2020년 1분기 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 영업수익 | 5,925 | 1,553 | 1,847 | 676 | 10,001 | 2,429 | 761 | 953 | 427 | 4,570 |
| 비중 | 59.25% | 15.53% | 18.47% | 6.76% | 100% | 53.16% | 16.65% | 20.84% | 9.34% | 100% |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
(생략)이처럼 지속적인 영업적자로 인해 당사의 재무구조는 악화되어 왔으며, 추후에도 당사의 예상과는 달리 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 영업흑자로 전환되지 못한다면 재무구조는 계속해서 악화될 것으로 예상됩니다. 또한, 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. (주10) 정정 전
|
다. 재무안정성 관련 위험당사 연결재무제표를 살펴보면 2022년 반기말 연결기준 총자산 66,154백만원 및 유동자산 56,472백만원, 총 차입금 49,191백만원, 차입금 의존도 74.36%, 부채비율 210.23%, 유동비율 985.72%를 나타내고 있습니다. 당사의 영업수익은 2019년 3,291백만원, 2020년 4,570백만원, 2021년 10,001백만원, 2022년 반기 2,538백만원이 발생하였으며 영업수익 대비 영업비용이 지속적으로 상회하고 있습니다. 이자비용의 경우 2019년 286백만원, 2020년 35백만원, 2021년 824백만원, 2022 반기 2,008백만원이 발생하였고, 당사의 이자보상배율은 지속적으로 1배 미만을 기록하여 영업을 통한 이익으로 이자비용을 충당하지 못하는 상황입니다. 이는 당사의 채무상환능력이 취약하다는 것을 나타내며, 높은 원가율로 인해 영업 적자가 심화되고 있음에 기인합니다. 당사의 예상과는 달리 기존 사업 및 신규 사업의 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 향후에도 이자보상배율이 1배를 하회할 수 있습니다. 향후 지속적으로 매출 성장 및 수익성 개선이 이루어지지 않는다면, 이자비용으로 인한 재무적 부담으로 인해 당사의 재무 안정성이 훼손될 가능성이 있습니다. |
(생략)
| [전환사채 발행 개요] |
| 구분 | 제1회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 | 제2회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 |
|---|---|---|
| 액면가액 | 26,000백만원 | 23,000백만원 |
| 현재 잔액 | - | 23,000백만원 |
| 이자지급조건 | 표면금리 0% | 표면금리 0% |
| 만기보장수익률 | 0% | 0% |
| 발행일 | 2021.09.17 | 2021.11.29 |
| 만기일 | 2026.09.17 | 2026.11.29 |
| 전환비율 | 100% | 100% |
| 전환시 발행할 주식 | 기명식 보통주식 | 기명식 보통주식 |
| 전환가액(*) | 주당 23,415원 (주1) | 주당 26,682원 (주2) |
| 전환청구기간 | 2022.09.17~2026.08.17 | 2022.11.29~2026.10.29 |
| 투자자의 조기상환청구권 (Put Option) | 2024년 09월 17일 및 이후 매 3개월에 해당되는 날에 사채의 전자등록금액의전부 또는 일부에 대하여 만기 전 조기상환 청구 가능 | 2024년 10월 29일 및 이후 매 3개월에 해당되는 날에 사채의 전자등록금액의전부 또는 일부에 대하여 만기 전 조기상환 청구 가능 |
| 발행자의 매도청구권 (Call Option) | 2022년 09월 17일부터 2024년 08월 17일까지 매 1개월에 해당되는 날에 전환사채의 일부(최대 40%)에 대하여 발행회사 또는 발행회사가 지정하는 제3자에게 매도하도록 청구 가능. | 2022년 11월 29일부터 2024년 09월 29일까지 매 1개월에 해당되는 날에 전환사채의 일부(최대 40%)에 대하여 발행회사 또는 발행회사가 지정하는 제3자에게 매도하도록 청구 가능. |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주1) 시가하락에 의한 전환가격 조정사유로 인하여 당기 2022년 05월 17일 23,415원으로 전환가액이 조정되었습니다. |
| 주2) 시가하락에 의한 전환가격 조정사유로 인하여 당기 2022년 02월 28일 26,682원으로 전환가액이 조정되었습니다. |
| 주3) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득하여 소각 진행이므로, 기재하지 않았습니다. |
(주10) 정정 후
|
다. 재무안정성 관련 위험당사 연결재무제표를 살펴보면 2022년 반기말 연결기준 총자산 66,154백만원 및 유동자산 56,472백만원, 총 차입금 49,191백만원, 차입금 의존도 74.36%, 부채비율 210.23%, 유동비율 985.72%를 나타내고 있습니다. 당사의 영업수익은 2019년 3,291백만원, 2020년 4,570백만원, 2021년 10,001백만원, 2022년 반기 2,538백만원이 발생하였으며 영업수익 대비 영업비용이 지속적으로 상회하고 있습니다. 이자비용의 경우 2019년 286백만원, 2020년 35백만원, 2021년 824백만원, 2022 반기 2,008백만원이 발생하였고, 당사의 이자보상배율은 지속적으로 1배 미만을 기록하여 영업을 통한 이익으로 이자비용을 충당하지 못하는 상황입니다. 이는 당사의 채무상환능력이 취약하다는 것을 나타내며, 높은 원가율로 인해 영업 적자가 심화되고 있음에 기인합니다. 당사의 예상과는 달리 기존 사업 및 신규 사업의 영업환경의 급격한 악화, 글로벌 경기 침체, 전방 산업의 경기 악화 등과 더불어 예상치 못한 사유로 수익성 개선 시기가 지연되거나, 매출 실적이 부진할 경우 영업실적 개선이 이루어지지 않아 향후에도 이자보상배율이 1배를 하회할 수 있습니다. 향후 지속적으로 매출 성장 및 수익성 개선이 이루어지지 않는다면, 이자비용으로 인한 재무적 부담으로 인해 당사의 재무 안정성이 훼손될 가능성이 있습니다. |
(생략)
| [전환사채 발행 개요] |
| 구분 | 제1회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 | 제2회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 |
|---|---|---|
| 액면가액 | 26,000백만원 | 23,000백만원 |
| 현재 잔액 | - | 23,000백만원 |
| 이자지급조건 | 표면금리 0% | 표면금리 0% |
| 만기보장수익률 | 0% | 0% |
| 발행일 | 2021.09.17 | 2021.11.29 |
| 만기일 | 2026.09.17 | 2026.11.29 |
| 전환비율 | 100% | 100% |
| 전환시 발행할 주식 | 기명식 보통주식 | 기명식 보통주식 |
| 전환가액(*) | 주당 23,415원 (주1) | 주당 26,682원 (주2) |
| 전환청구기간 | 2022.09.17~2026.08.17 | 2022.11.29~2026.10.29 |
| 투자자의 조기상환청구권 (Put Option) | 2024년 09월 17일 및 이후 매 3개월에 해당되는 날에 사채의 전자등록금액의전부 또는 일부에 대하여 만기 전 조기상환 청구 가능 | 2024년 10월 29일 및 이후 매 3개월에 해당되는 날에 사채의 전자등록금액의전부 또는 일부에 대하여 만기 전 조기상환 청구 가능 |
| 발행자의 매도청구권 (Call Option) | 2022년 09월 17일부터 2024년 08월 17일까지 매 1개월에 해당되는 날에 전환사채의 일부(최대 40%)에 대하여 발행회사 또는 발행회사가 지정하는 제3자에게 매도하도록 청구 가능. | 2022년 11월 29일부터 2024년 09월 29일까지 매 1개월에 해당되는 날에 전환사채의 일부(최대 40%)에 대하여 발행회사 또는 발행회사가 지정하는 제3자에게 매도하도록 청구 가능. |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주1) 시가하락에 의한 전환가격 조정사유로 인하여 당기 2022년 05월 17일 23,415원으로 전환가액이 조정되었습니다. |
| 주2) 시가하락에 의한 전환가격 조정사유로 인하여 당기 2022년 02월 28일 26,682원으로 전환가액이 조정되었습니다. |
| 주3) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다. |
(주11) 정정 전
|
라. 최대주주 및 특수관계인 지분희석 및 경영권 관련 위험증권신고서 제출 전일 기준 당사 최대주주는 스노우 주식회사로 2,057,184주(지분율 14.75%) 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함할 시 5,503,120주(지분율 39.45%)를 보유 중에 있습니다. 당사는 안정적인 경영권 확보를 위하여 최대주주인 스노우 주식회사와 당사 경영진인 특수관계인은 의무보유 및 공동보유확약을 체결하고있습니다. 금번 유상증자에서 최대주주 스노우 주식회사 및 황영규 대표이사 및 김정배 이사는 증서 매각 대금을 활용하여 청약에 참여할 예정입니다. 증서 매각 대금을 활용한 청약률은 약 10% 내외를 예상하고 있으며, 증서 청약률은 매각 당시 주가 흐름과 시장 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 만약 시장 상황 악화로 인하여 당사의 주가가 하락한다면 증서 매각대금 또한 감소하여 청약률이 낮아질 수 있습니다. 이 경우 청약률 하락으로 인해 지분 희석이 심화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 그 외 특수관계인들에 대한 청약 참여 여부는 미정입니다. 만약 최대주주 및 특수관계인이 전액 미참여할 경우 지분율은 현재 39.45%에서 30.66%까지 감소할 수 있으며, 스노우 주식회사가 배정분의 10% 참여하고, 황영규 대표이사 및 김정배 이사가 각자 배정분의 15% 참여하고, 특수관계인이 전액 미참여할 경우 최대주주 및 특수관계인의 지분율은 현재 39.45%에서 31.76%까지 감소할 수 있습니다. 이에 따라, 당사에 대한 적대적 M&A 등의 위험성이 존재하며, 이는 경영진 변동의 위험성으로 이어져 안정적인 경영활동이 어려울 수 있습니다. |
(생략)
| [의무보유 및 공동보유확약 주요 내용] |
|
구분 |
내용 |
|---|---|
|
약정주주 및 대상주식 |
스노우(주) 2,057,184주(14.75%) 황영규 대표이사 1,593,792주(11.42%) 김정배 이사 1,644,960주(11.79%) |
|
약정기간 |
2020년 12월 21일 ~ 2023년 12월 20일 |
|
약정내용 |
1) 약정기간 동안 의결권 공동 행사, 2) 코스닥시장 상장일로부터 3년간 보호예수 |
| 출처) 당사 제시 |
(생략)
| [최대주주 및 특수관계인 청약률에 따른 지분변동 가정] |
| 성명 | 현재 | 증자 후 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (최대주주 및 특수관계인 미참여) | (최대주주 및 특수관계인 일부 참여) | ||||||
| 주식수(주) | 지분율(%) | 배정주식수(주) | 주식수(주) | 지분율(%) | 주식수(주) | 지분율(%) | |
| 스노우㈜ | 2,057,184 | 14.75% | 589,833 | 2,057,184 | 11.46% | 2,116,167 | 11.79% |
| 황영규 | 1,593,792 | 11.42% | 456,970 | 1,593,792 | 8.88% | 1,639,489 | 9.13% |
| 김정배 | 1,644,960 | 11.79% | 471,641 | 1,644,960 | 9.16% | 1,692,124 | 9.43% |
| 위호천 | 10,400 | 0.07% | 2,981 | 10,400 | 0.06% | 10,400 | 0.06% |
| 이강의 | 196,784 | 1.41% | 56,421 | 196,784 | 1.10% | 196,784 | 1.10% |
| 합계 | 5,503,120 | 39.45% | 1,577,846 | 5,503,120 | 30.66% | 5,654,964 | 31.50% |
| 주1) 스노우 주식회사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 58,983주입니다. |
| 주2) 황영규 대표이사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 45,697주입니다. |
| 주3) 김정배 이사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 47,164주입니다. |
| 주4) 증자 전 발행주식 총수 : 13,950,944주 → 증자 후 발행주식 총수 : 17,950,944주 |
한편, 당사는 증권신고서 제출 전일 현재 미발행 주식수가 총 933,504주가 존재하며, 그 내역은 미전환 제2회 전환사채 23,000백만원의 전환가능주식수 862,004주 및 미행사 주식매수선택권 71,500주입니다.
| [미상환 전환사채 내역] | |
| (기준일 : 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 종류＼구분 | 회차 | 발행일 | 만기일 | 권면총액 | 전환대상주식의 종류 | 전환청구가능기간 | 전환조건 | 미상환사채 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 전환비율(%) | 전환가액 | 권면총액 | 전환가능주식수 | |||||||
| 무기명식 무보증 사모 전환사채 | 2 | 2021.11.29 | 2026.11.29 | 23,000 | 보통주 | 2022.11.29 ~ 2026.10.29 | 100 | 26,682 | 23,000 | 862,004 |
| 합 계 | - | - | - | 23,000 | - | - | - | - | 23,000 | 862,004 |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득하여 소각 진행이므로, 기재하지 않았습니다. |
(주11) 정정 후
|
라. 최대주주 및 특수관계인 지분희석 및 경영권 관련 위험증권신고서 제출 전일 기준 당사 최대주주는 스노우 주식회사로 2,057,184주(지분율 14.75%) 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함할 시 5,503,120주(지분율 39.45%)를 보유 중에 있습니다. 당사는 안정적인 경영권 확보를 위하여 최대주주인 스노우 주식회사와 당사 경영진인 특수관계인은 의무보유 및 공동보유확약을 체결하고있습니다. 금번 유상증자에서 최대주주 스노우 주식회사 및 황영규 대표이사 및 김정배 이사는 증서 매각 대금을 활용하여 청약에 참여할 예정입니다. 증서 매각 대금을 활용한 청약률은 약 10% 내외를 예상하고 있으며, 증서 청약률은 매각 당시 주가 흐름과 시장 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 만약 시장 상황 악화로 인하여 당사의 주가가 하락한다면 증서 매각대금 또한 감소하여 청약률이 낮아질 수 있습니다. 이 경우 청약률 하락으로 인해 지분 희석이 심화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 그 외 특수관계인들에 대한 청약 참여 여부는 미정입니다. 만약 최대주주 및 특수관계인이 전액 미참여할 경우 지분율은 현재 39.45%에서 30.66%까지 감소할 수 있으며, 스노우 주식회사가 배정분의 10% 참여하고, 황영규 대표이사 및 김정배 이사가 각자 배정분의 15% 참여하고, 특수관계인이 전액 미참여할 경우 최대주주 및 특수관계인의 지분율은 현재 39.45%에서 31.76%까지 감소할 수 있습니다. 이에 따라, 당사에 대한 적대적 M&A 등의 위험성이 존재하며, 이는 경영진 변동의 위험성으로 이어져 안정적인 경영활동이 어려울 수 있습니다. |
(생략)
| [의무보유 및 공동보유확약 주요 내용] |
|
구분 |
내용 |
|---|---|
|
약정주주 및 대상주식 |
스노우(주) 2,057,184주(14.75%) 황영규 대표이사 1,593,792주(11.42%) 김정배 이사 1,644,960주(11.79%) |
|
약정기간 |
2020년 12월 21일 ~ 2023년 12월 20일 |
|
약정내용 |
1) 약정기간 동안 의결권 공동 행사, 2) 코스닥시장 상장일로부터 3년간 보호예수 |
| 출처) 당사 제시 |
당사가 진행하는 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자는 주주가 보유 중인 주식 수에 비례하여 신주인수의 청약 기회를 부여하는 방식이며, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6제3항에 따라 신주인수권증서를 주주에게 발행하고 유통을 위하여 한국거래소에 상장할 예정입니다.
(생략)
| [최대주주 및 특수관계인 청약률에 따른 지분변동 가정] |
| 성명 | 현재 | 증자 후 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (최대주주 및 특수관계인 미참여) | (최대주주 및 특수관계인 일부 참여) | ||||||
| 주식수(주) | 지분율(%) | 배정주식수(주) | 주식수(주) | 지분율(%) | 주식수(주) | 지분율(%) | |
| 스노우㈜ | 2,057,184 | 14.75% | 589,833 | 2,057,184 | 11.46% | 2,116,167 | 11.79% |
| 황영규 | 1,593,792 | 11.42% | 456,970 | 1,593,792 | 8.88% | 1,639,489 | 9.13% |
| 김정배 | 1,644,960 | 11.79% | 471,641 | 1,644,960 | 9.16% | 1,692,124 | 9.43% |
| 위호천 | 10,400 | 0.07% | 2,981 | 10,400 | 0.06% | 10,400 | 0.06% |
| 이강의 | 196,784 | 1.41% | 56,421 | 196,784 | 1.10% | 196,784 | 1.10% |
| 합계 | 5,503,120 | 39.45% | 1,577,846 | 5,503,120 | 30.66% | 5,654,964 | 31.50% |
| 주1) 스노우 주식회사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 58,983주입니다. |
| 주2) 황영규 대표이사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 45,697주입니다. |
| 주3) 김정배 이사의 10% 참여에 따른 청약 참여주식수는 47,164주입니다. |
| 주4) 증자 전 발행주식 총수 : 13,950,944주 → 증자 후 발행주식 총수 : 17,950,944주 |
한편, 당사는 증권신고서 제출 전일 현재 미발행 주식수가 총 933,504주가 존재하며, 그 내역은 미전환 제2회 전환사채 23,000백만원의 전환가능주식수 862,004주 및 미행사 주식매수선택권 71,500주입니다. 제1회 전환사채는 2022년 08월 31일 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다.
| [미상환 전환사채 내역] | |
| (기준일 : 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 종류＼구분 | 회차 | 발행일 | 만기일 | 권면총액 | 전환대상주식의 종류 | 전환청구가능기간 | 전환조건 | 미상환사채 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 전환비율(%) | 전환가액 | 권면총액 | 전환가능주식수 | |||||||
| 무기명식 무보증 사모 전환사채 | 2 | 2021.11.29 | 2026.11.29 | 23,000 | 보통주 | 2022.11.29 ~ 2026.10.29 | 100 | 26,682 | 23,000 | 862,004 |
| 합 계 | - | - | - | 23,000 | - | - | - | - | 23,000 | 862,004 |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다. |
(주12) 정정 전
| 마. 종속회사 및 공동기업 관련 위험당사는 증권신고서 제출 전일 현재 4개의 종속회사와 2개의 공동기업이 있으며 종속회사와 공동기업의 경영실적은 당사의 연결재무제표에 반영하고 있습니다. 당사의 종속회사에 대한 지분투자 금액은 K-IFRS 회계처리 기준에 따라 해당 개별 종속회사의 영업실적에 의한 재무제표 작성 후, 연결 재무제표로 합산 작성되어 공시되고 있어 종속회사의 실적에 따라 당사의 연결재무제표 손익에 직접적인 영향을 미치고, 공동기업의 경우 지분율에 따라 지분법손익으로 당사의 연결재무제표 손익에 영향을 미치고 있습니다. 이에 따라 자본 거래 내역의 경우, 공동기업의 출자가 존재하고 있으며, 채권 및 채무내역의 경우, 종속회사의 운영자금을 목적으로 대여금이 주로 존재하고 있습니다.종속회사의 손익은 모두 당사의 연결 재무손익으로 반영되고, 공동기업의 경우 지분법손익으로 당사 재무손익으로 반영되고 있음에 따라 종속회사 및 공동기업의 영업활동이 사업계획과 다르게 진행될 경우, 당사의 수익성에 악영향을 미칠 수 있습니다. 또한 사업 부진으로 인해 당사가 출자한 자본금 및 대여금이 손상처리되어 수익성 및 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. |
(생략)(3) 주식회사 바이엘 주식회사 바이엘은 2022년 06월 설립된 기업입니다. 바이엘의 주된 사업의 형태는 재가요양서비스의 수요자인 노인과 공급자인 요양보호사를 Matching 시키는 재가요양전문서비스 플랫폼의 개발 및 관련 서비스 제공입니다. 회사의 주요 수익원은 재가요양서비스 수요자와 공급자를 Matching 시키는 플랫폼을 제공하는 대가로 요양보호사로부터 수취하는 수수료입니다. (주12) 정정 후
| 마. 종속회사 및 공동기업 관련 위험당사는 증권신고서 제출 전일 현재 4개의 종속회사와 2개의 공동기업이 있으며 종속회사와 공동기업의 경영실적은 당사의 연결재무제표에 반영하고 있습니다. 당사의 종속회사에 대한 지분투자 금액은 K-IFRS 회계처리 기준에 따라 해당 개별 종속회사의 영업실적에 의한 재무제표 작성 후, 연결 재무제표로 합산 작성되어 공시되고 있어 종속회사의 실적에 따라 당사의 연결재무제표 손익에 직접적인 영향을 미치고, 공동기업의 경우 지분율에 따라 지분법손익으로 당사의 연결재무제표 손익에 영향을 미치고 있습니다. 이에 따라 자본 거래 내역의 경우, 공동기업의 출자가 존재하고 있으며, 채권 및 채무내역의 경우, 종속회사의 운영자금을 목적으로 대여금이 주로 존재하고 있습니다.종속회사의 손익은 모두 당사의 연결 재무손익으로 반영되고, 공동기업의 경우 지분법손익으로 당사 재무손익으로 반영되고 있음에 따라 종속회사 및 공동기업의 영업활동이 사업계획과 다르게 진행될 경우, 당사의 수익성에 악영향을 미칠 수 있습니다. 또한 사업 부진으로 인해 당사가 출자한 자본금 및 대여금이 손상처리되어 수익성 및 재무 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. |
(생략)(3) 주식회사 바이엘 주식회사 바이엘은 2022년 06월 설립된 기업입니다. 바이엘의 주된 사업의 형태는 재가요양서비스의 수요자인 노인과 공급자인 요양보호사를 매칭 시키는 재가요양전문서비스 플랫폼의 개발 및 관련 서비스 제공입니다. 회사의 주요 수익원은 재가요양서비스 수요자와 공급자를 매칭 시키는 플랫폼을 제공하는 대가로 요양보호사로부터 수취하는 수수료입니다.
(주13) 정정 전
| 바. 잦은 자금조달로 인한 주주가치 희석화 위험당사는 2020년 12월 기업공개를 포함하여 사모 및 공모 형태로 총 4회(금번 유상증자 포함)에 걸쳐 자금을 조달했습니다. 사업계획에 따라 당사의 영상인식 AI 기술을 활용한 얼굴인식 AI, 이상상황 감지 AI 솔루션의 해외시장 진출 등을 위한 인건비, 연구개발비용, 마케팅 비용 등의 운영자금 이외에도 Defi 및 NFT 플랫폼 개발 및 공급(팔라), 재가요양전문서비스 플랫폼(바이엘) 등의 신사업 전개로 대규모 자금이 필요할 것으로 예상되어 IPO를 포함하여 사모 전환사채 및 금번 유상증자 등의 자금 조달이 이루어지고 있습니다. 금번 유상증자를 통해 조달한 자금은 기존 사업 및 진행 예정인 신규 사업의 운영비용 및 신규인력채용, 마케팅 비용 등으로 사용할 계획입니다. 이처럼 당사는 자본시장에서 자금조달을 통해 운영자금을 확보하고 있기 때문에 현재 당사의 얼굴 인식 AI 솔루션, 이상상황감지 AI 솔루션, AI 학습 데이터 제작 및 신규로 진행 예정인 사업이 예상치 못한 사유로 인해 성과가 저조하거나 장기적인 사업계획과 자금운용계획을 적절하게 수립하지 못할 경우, 향후에도 추가적인 자금조달을 할 수 있습니다. 또한 시장 상황으로 인해 자금조달이 원활하지 않을시에는 유동성 위험에 직면하여 큰 어려움에 처할 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(생략)
| [2020년 12월 ~ 신고서제출일 현재 자본시장을 통한 자금조달 내역] |
| (단위 : 백만원) |
| 구분 | 최초 주요사항보고서 공시일 | 납입일 | 규모 | 발행방식 | 자금사용목적 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기업공개 | 2020년 10월 15일 | 2020년 12월 15일 | 19,248 | 기업공개 공모 | 운영자금 |
| 제1회 전환사채 | 2021년 09월 14일 | 2021년 09월 17일 | 26,000 | 사모 전환사채 | 운영자금 및 타법인증권취득자금 |
| 제2회 전환사채 | 2021년 11월 25일 | 2021년 11월 29일 | 23,000 | 사모 전환사채 | 운영자금 및 타법인증권취득자금 |
| 유상증자 | 2022년 08월 31일 | 2022년 11월 08일 | 42,600 | 주주배정 후 실권주 일반공모 | 운영자금 |
| 합계 | 110,848 | - | - | ||
| 주) 금번 유상증자의 납입일인 2022년 11월 08일은 예정일이므로, 관계기관과의 협의에 의하여 변경될 수 있으며, 발행규모는 예정발행가액 기준으로 확정발행가액 산정 시 변경될 수 있습니다. |
(생략)
| [상장 이후 자금조달 내역 및 사용 현황] | |
| (기준일: 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 구 분 | 납입일 | 납입금액 | 자금사용 계획 | 실제 자금사용 현황 | 차이 발생 금액 | 차이발생 사유 등 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기업공개 | 2020년 12월 15일 | 19,248 | 연구개발 17,249국내 마케팅 294해외 법인 운영비 1,705 | 연구개발 6,140국내 마케팅 385해외 법인 운영비 2,711 | 연구개발 11,109국내 마케팅 -91해외 법인 운영비 -1,006 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였으며, 제품 및 회사 홍보를 위한 마케팅과 해외 법인 운영을 통한 연구개발의 증가로 마케팅비용 및 해외법인 운영비가 계획 대비 증가되었습니다. |
| 제1회 사모 전환사채 | 2021년 09월 17일 | 26,000 | 운영자금 20,000타법인증권취득 6,000 | 운영자금 10,547타법인증권취득 3,859 | 운영자금 9,453타법인증권취득 2,141 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였습니다. |
| 제2회 사모 전환사채 | 2021년 11월 29일 | 23,000 | 운영자금 10,000타법인증권취득 13,000 | 미사용 | 운영자금 10,000타법인증권취득 13,000 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였습니다. |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득하여 소각 진행이므로, 기재하지 않았습니다. |
(생략)미사용자금의 운용내역은 다음과 같습니다.
| [미사용자금 운용현황] | |
| (기준일: 2022년 06월 30일) | (단위 : 백만원) |
| 종류 | 금융상품명 | 운용금액 | 계약기간 | 실투자기간 |
|---|---|---|---|---|
| 예ㆍ적금 | 새마을금고 정기예탁금 | 5,800 | 2022.04 ~ 2023.04 | 3개월 |
| 예ㆍ적금 | 새마을금고 정기예탁금 | 1,000 | 2021.07 ~ 2022.07 | 12개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 11,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 기타 | 새마을금고 출자금 | 5,000 | 2022.01 ~ 2022.12 | 6개월 |
| 기타 | 새마을금고 보통예금 | 7,722 | - | 12개월 |
| 계 | 46,522 | - | ||
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
(주13) 정정 후
| 바. 잦은 자금조달로 인한 주주가치 희석화 위험당사는 2020년 12월 기업공개를 포함하여 사모 및 공모 형태로 총 4회(금번 유상증자 포함)에 걸쳐 자금을 조달했습니다. 사업계획에 따라 당사의 영상인식 AI 기술을 활용한 얼굴인식 AI, 이상상황 감지 AI 솔루션의 해외시장 진출 등을 위한 인건비, 연구개발비용, 마케팅 비용 등의 운영자금 이외에도 Defi 및 NFT 플랫폼 개발 및 공급(팔라), 재가요양전문서비스 플랫폼(바이엘) 등의 신사업 전개로 대규모 자금이 필요할 것으로 예상되어 IPO를 포함하여 사모 전환사채 및 금번 유상증자 등의 자금 조달이 이루어지고 있습니다. 금번 유상증자를 통해 조달한 자금은 기존 사업 및 진행 예정인 신규 사업의 운영비용 및 신규인력채용, 마케팅 비용 등으로 사용할 계획입니다. 이처럼 당사는 자본시장에서 자금조달을 통해 운영자금을 확보하고 있기 때문에 현재 당사의 얼굴 인식 AI 솔루션, 이상상황감지 AI 솔루션, AI 학습 데이터 제작 및 신규로 진행 예정인 사업이 예상치 못한 사유로 인해 성과가 저조하거나 장기적인 사업계획과 자금운용계획을 적절하게 수립하지 못할 경우, 향후에도 추가적인 자금조달을 할 수 있습니다. 또한 시장 상황으로 인해 자금조달이 원활하지 않을시에는 유동성 위험에 직면하여 큰 어려움에 처할 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
(생략)
| [2020년 12월 ~ 신고서제출일 현재 자본시장을 통한 자금조달 내역] |
| (단위 : 백만원) |
| 구분 | 최초 주요사항보고서 공시일 | 납입일 | 규모 | 발행방식 | 자금사용목적 |
|---|---|---|---|---|---|
| 기업공개 | 2020년 10월 15일 | 2020년 12월 15일 | 19,248 | 기업공개 공모 | 운영자금 |
| 제1회 전환사채 | 2021년 09월 14일 | 2021년 09월 17일 | 26,000 | 사모 전환사채 | 운영자금 및 타법인증권취득자금 |
| 제2회 전환사채 | 2021년 11월 25일 | 2021년 11월 29일 | 23,000 | 사모 전환사채 | 운영자금 및 타법인증권취득자금 |
| 유상증자 | 2022년 08월 31일 | 2022년 11월 08일 | 42,600 | 주주배정 후 실권주 일반공모 | 운영자금 |
| 합계 | 110,848 | - | - | ||
| 주) 금번 유상증자의 납입일인 2022년 11월 08일은 예정일이므로, 관계기관과의 협의에 의하여 변경될 수 있으며, 발행규모는 예정발행가액 기준으로 확정발행가액 산정 시 변경될 수 있습니다. |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다. |
(생략)
| [상장 이후 자금조달 내역 및 사용 현황] | |
| (기준일: 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 구 분 | 납입일 | 납입금액 | 자금사용 계획 | 실제 자금사용 현황 | 차이 발생 금액 | 차이발생 사유 등 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기업공개 | 2020년 12월 15일 | 19,248 | 연구개발 17,249국내 마케팅 294해외 법인 운영비 1,705 | 연구개발 6,140국내 마케팅 385해외 법인 운영비 2,711 | 연구개발 11,109국내 마케팅 -91해외 법인 운영비 -1,006 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였으며, 제품 및 회사 홍보를 위한 마케팅과 해외 법인 운영을 통한 연구개발의 증가로 마케팅비용 및 해외법인 운영비가 계획 대비 증가되었습니다. |
| 제1회 사모 전환사채 | 2021년 09월 17일 | 26,000 | 운영자금 20,000타법인증권취득 6,000 | 운영자금 10,547타법인증권취득 3,859 | 운영자금 9,453타법인증권취득 2,141 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였습니다. |
| 제2회 사모 전환사채 | 2021년 11월 29일 | 23,000 | 운영자금 10,000타법인증권취득 13,000 | 미사용 | 운영자금 10,000타법인증권취득 13,000 | 자금사용계획 상 지출시기 미도래로 차이가 발생하였습니다. |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료하였습니다. 이에 따라 상기 자금사용 계획이 변동될 수 있습니다. |
(생략)미사용자금의 운용내역은 다음과 같습니다.
| [미사용자금 운용현황] | |
| (기준일: 2022년 06월 30일) | (단위 : 백만원) |
| 종류 | 금융상품명 | 운용금액 | 계약기간 | 실투자기간 |
|---|---|---|---|---|
| 예ㆍ적금 | 새마을금고 정기예탁금 | 5,800 | 2022.04 ~ 2023.04 | 3개월 |
| 예ㆍ적금 | 새마을금고 정기예탁금 | 1,000 | 2021.07 ~ 2022.07 | 12개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 4,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 예ㆍ적금 | 우리은행 정기예탁금 | 11,000 | 2022.06 ~ 2023.06 | 1개월 |
| 기타 | 새마을금고 출자금 | 5,000 | 2022.01 ~ 2022.12 | 6개월 |
| 기타 | 새마을금고 보통예금 | 7,722 | - | 12개월 |
| 계 | 46,522 | - | ||
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 제1회 전환사채를 2022년 09월 02일 사채권자와 협의를 통해 소각을 완료함에 따라 미사용자금에서 260억원을 사용하였습니다 |
(주14) 정정 전
|
아. 관리종목 지정 및 상장폐지 위험 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 2020년 12월 21일 코스닥시장에 상장했습니다. 당사는 영상인식 AI 기술 수준 제고를 위한 연구개발 인력, AI 학습 데이터 제작 사업 규모 확장에 따른 인력확충으로 인한 인건비 증가, 기술 수준 제고를 위한 연구개발비용, 사업 확장을 위한 마케팅 비용 증가로 설립 이후 현재까지 지속적으로 적자를 기록하고 있으며 이러한 추세는 일정기간 지속될 것으로 예상하고 있습니다.당사는 최근 3사업연도(2019년~2021년) 중 상장일(2020년 12월 21일) 이후 자기자본의 50%를 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실이 1회 발생하여 관리종목 지정요건에 해당하지 않습니다. 당사는 기술성장특례 적용 기업으로 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용 받지 않습니다 (영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제). 당사는 상기사항 외에 자본잠식과 관련하여 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.당사의 노력에도 불구하고 상장 후 해당 유예기간이 경과한 시점에도 당사의 AI 얼굴인식 및 AI 이상상황 솔루션 서비스 매출이 저조하여 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정 또는 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다. |
(생략)당사는 최근 4사업연도 지속적으로 영업손실이 발생하여 관리종목 지정요건에 해당합니다. 다만, 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제3호 후단에 따라 이 호를 적용받지 않고 관리종목지정 유예를 적용받습니다. (주14) 정정 후
| 아. 관리종목 지정 및 상장폐지 위험당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 2020년 12월 21일 코스닥시장에 상장했습니다. 당사는 영상인식 AI 기술 수준 제고를 위한 연구개발 인력, AI 학습 데이터 제작 사업 규모 확장에 따른 인력확충으로 인한 인건비 증가, 기술 수준 제고를 위한 연구개발비용, 사업 확장을 위한 마케팅 비용 증가로 설립 이후 현재까지 지속적으로 적자를 기록하고 있으며 이러한 추세는 일정기간 지속될 것으로 예상하고 있습니다.당사는 최근 3사업연도(2019년~2021년) 중 상장일(2020년 12월 21일) 이후 자기자본의 50%를 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실이 1회 발생하여 관리종목 지정요건에 해당하지 않습니다.당사는 기술성장특례 적용 기업으로 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용 받지 않습니다. 또한 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제3호 후단에 따라 영업손실로 인해 관리종목으로 지정되지 않습니다.당사는 상기사항 외에 자본잠식과 관련하여 신규 상장 이후 매 반기말 또는 사업연도말을 기준으로 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다. 당사의 노력에도 불구하고 상장 후 해당 유예기간이 경과한 시점에도 당사의 AI 얼굴인식 및 AI 이상상황 솔루션 서비스 매출이 저조하여 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정 또는 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다. |
(생략) 당사는 상장 이후 2020년, 2021년 총 2회 영업손실이 발생하여 관리종목 지정요건에 해당하지 않습니다. 또한, 당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」제53조제1항제3호 후단에 따라 이 호를 적용받지 않고 관리종목지정 유예를 적용받습니다. (주15) 정정 전
| 타. 우리사주조합 미배정에 관한 사항「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의7(우리사주조합원에 대한 주식의 배정 등에 관한 특례) 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9에 따르면 유가증권시장에 상장된 법인이 주식의 모집하거나 매출하는 경우 우리사주조합에 발행예정주식수의 20%를 배정하여야 합니다. 그러나 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9제3항제1호에 의거 당사 우리사주조합에 대한 배정을 실시하지 않습니다. 당사 우리사주조합은 2020년 05월 11일 설립되었으며, 증권신고서 제출 전일 현재 21명으로 구성되어 있습니다. 우리사주조합원이 직전 12개월간 지급받은 급여총액 1,829백만원으로, 금번 유상증자 모집예정금액 42,600백만원의 20%인 8,520백만원에 미달하는 관계로 당사 우리사주조합원에 대한 우선배정을 실시하지 않을 계획입니다.우리사주조합은 회사의 내부 관계자로서 조합원의 유상증자 참여 여부가 투자자에게 중요한 투자판단 근거로써 활용될 수 있습니다. 다만, 금번 유상증자의 경우 우리사주조합에 우선배정을 진행하지 않을 예정으로, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의7(우리사주조합원에 대한 주식의 배정 등에 관한 특례) 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9에 따르면 유가증권시장에 상장된 법인이 주식의 모집하거나 매출하는 경우 우리사주조합에 발행예정주식수의 20%를 배정하여야 합니다. 반면 코스닥시장 상장법인의 공모증자의 경우「근로복지기본법」제38조제2항 및「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제2항제1호에 근거하여 우리사주조합의 우선배정에 대하여 자율로 정하도록 하고 있습니다. 당사 우리사주조합은 2020년 05월 11일 설립되었으며, 증권신고서 제출 전일 현재 21명으로 구성되어 있습니다. 우리사주조합원이 직전 12개월간 지급받은 급여총액 1,829백만원으로, 금번 유상증자 모집예정금액 42,600백만원의 20%인 8,520백만원에 미달하는 관계로 당사 우리사주조합원에 대한 우선배정을 실시하지 않을 계획입니다. (주15) 정정 후
| 타. 우리사주조합 미배정에 관한 사항「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의7(우리사주조합원에 대한 주식의 배정 등에 관한 특례) 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9에 따르면 유가증권시장에 상장된 법인이 주식의 모집하거나 매출하는 경우 우리사주조합에 발행예정주식수의 20%를 배정하여야 합니다. 그러나 해당 법인이 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9제3항제1호 에 해당한다면 우리사주조합에 대한 배정을 실시하지 않습니다. 반면 코스닥시장 상장법인의 공모증자의 경우「근로복지기본법」제38조제2항 및「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제2항제1호에 근거하여 우리사주조합의 우선배정에 대하여 자율로 정하도록 하고 있습니다. 당사는 코스닥시장 상장법인으로서 우리사주조합에 대한 배정을 자율로 정할 수 있습니다. 또한 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9제3항제1호 를 준용하여 당사 우리사주조합의 조합원이 직전 12개월간 지급받은 급여총액 1,829백만원으로, 금번 유상증자 모집예정금액 42,600백만원의 20%인 8,520백만원에 미달하는 관계로 당사 우리사주조합원에 대한 우선배정을 실시하지 않을 계획입니다.우리사주조합은 회사의 내부 관계자로서 조합원의 유상증자 참여 여부가 투자자에게 중요한 투자판단 근거로써 활용될 수 있습니다. 다만, 금번 유상증자의 경우 우리사주조합에 우선배정을 진행하지 않을 예정으로, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. |
「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의7(우리사주조합원에 대한 주식의 배정 등에 관한 특례) 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9에 따르면 유가증권시장에 상장된 법인이 주식의 모집하거나 매출하는 경우 우리사주조합에 발행예정주식수의 20%를 배정하여야 합니다. 반면 코스닥시장 상장법인의 공모증자의 경우「근로복지기본법」제38조제2항 및「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제2항제1호에 근거하여 우리사주조합의 우선배정에 대하여 자율로 정하도록 하고 있습니다. 당사는 코스닥시장 상장법인으로서 우리사주조합에 대한 배정을 자율로 정할 수 있습니다.당사 우리사주조합은 2020년 05월 11일 설립되었으며, 증권신고서 제출 전일 현재 21명으로 구성되어 있습니다. 또한 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제176조의9제3항제1호를 준용하여 우리사주조합원이 직전 12개월간 지급받은 급여총액 1,829백만원으로, 금번 유상증자 모집예정금액 42,600백만원의 20%인 8,520백만원에 미달하는 관계로 당사 우리사주조합원에 대한 우선배정을 실시하지 않을 계획입니다.
(주16) 정정 전
| 나. 주가희석화 및 인수인의 실권주 인수분 물량 출회에 따른 주가하락 위험당사는 증권신고서 제출 전일 현재 미발행 주식수가 총 933,504주가 존재하며, 그 내역은 미전환 제2회 전환사채 23,000백만원의 전환가능주식수 862,004주 및 미행사 신주교부 방식 주식매수선택권 71,500주입니다. 전환사채 및 주식매수선택권 등 미발행 주식이 신규 발행될 경우 총발행주식수 13,950,944주의 약 6.69%(금번 유상증자 4,000,000주 포함 5.20%)에 해당하며, 주가 희석화 및 물량출회로 인해 투자자의 손실을 초래할 위험이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.신주 상장예정일은 유관기관과의 협의에 따라 변경될 수 있으며, 금번 유상증자에 따른 4,000,000주의 유상신주가 코스닥시장에 추가 상장될 경우 전량 보호 예수되지 않습니다.또한, 공동대표주관회사가 잔액인수한 물량은 수익을 확정하기 위해 신주상장일 2영업일 전부터 장내에서 대량 매도할 수 있습니다. 이 경우 일시적 물량 출회에 따른 주가 하락의 가능성이 존재하며, 인수한 실권주를 일정 기간 보유하더라도 동 인수물량이 잠재매각물량으로 존재하여 주가 상승에는 부담으로 작용할 가능성이 높습니다. 공동대표주관회사가 최종 실권주를 인수하게 되면 실권주 인수금액의 15%를 추가수수료로 지급하게 되며, 이를 고려 시 공동대표주관회사의 실권주 매입단가는 일반청약자들보다 15% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 공동대표주관회사의 실권주 매도단가가 신주의 발행가액보다 낮게 될 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점을 반드시 유의하여 주시기 바랍니다. |
(생략)
| [미상환 전환사채 내역] | |
| (기준일 : 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 종류＼구분 | 회차 | 발행일 | 만기일 | 권면총액 | 전환대상주식의 종류 | 전환청구가능기간 | 전환조건 | 미상환사채 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 전환비율(%) | 전환가액 | 권면총액 | 전환가능주식수 | |||||||
| 무기명식 무보증 사모 전환사채 | 2 | 2021.11.29 | 2026.11.29 | 23,000 | 보통주 | 2022.11.29 ~ 2026.10.29 | 100 | 26,682 | 23,000 | 862,004 |
| 합 계 | - | - | - | 23,000 | - | - | - | - | 23,000 | 862,004 |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 상환 및 소각 처리하였습니다. |
(주16) 정정 후
| 나. 주가희석화 및 인수인의 실권주 인수분 물량 출회에 따른 주가하락 위험당사는 증권신고서 제출 전일 현재 미발행 주식수가 총 933,504주가 존재하며, 그 내역은 미전환 제2회 전환사채 23,000백만원의 전환가능주식수 862,004주 및 미행사 신주교부 방식 주식매수선택권 71,500주입니다. 전환사채 및 주식매수선택권 등 미발행 주식이 신규 발행될 경우 총발행주식수 13,950,944주의 약 6.69%(금번 유상증자 4,000,000주 포함 5.20%)에 해당하며, 주가 희석화 및 물량출회로 인해 투자자의 손실을 초래할 위험이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.신주 상장예정일은 유관기관과의 협의에 따라 변경될 수 있으며, 금번 유상증자에 따른 4,000,000주의 유상신주가 코스닥시장에 추가 상장될 경우 전량 보호 예수되지 않습니다.또한, 공동대표주관회사가 잔액인수한 물량은 수익을 확정하기 위해 신주상장일 2영업일 전부터 장내에서 대량 매도할 수 있습니다. 이 경우 일시적 물량 출회에 따른 주가 하락의 가능성이 존재하며, 인수한 실권주를 일정 기간 보유하더라도 동 인수물량이 잠재매각물량으로 존재하여 주가 상승에는 부담으로 작용할 가능성이 높습니다. 공동대표주관회사가 최종 실권주를 인수하게 되면 실권주 인수금액의 15%를 추가수수료로 지급하게 되며, 이를 고려 시 공동대표주관회사의 실권주 매입단가는 일반청약자들보다 15% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 공동대표주관회사의 실권주 매도단가가 신주의 발행가액보다 낮게 될 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이 점을 반드시 유의하여 주시기 바랍니다. |
(생략)
| [미상환 전환사채 내역] | |
| (기준일 : 증권신고서 제출 전일 현재) | (단위 : 백만원) |
| 종류＼구분 | 회차 | 발행일 | 만기일 | 권면총액 | 전환대상주식의 종류 | 전환청구가능기간 | 전환조건 | 미상환사채 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 전환비율(%) | 전환가액 | 권면총액 | 전환가능주식수 | |||||||
| 무기명식 무보증 사모 전환사채 | 2 | 2021.11.29 | 2026.11.29 | 23,000 | 보통주 | 2022.11.29 ~ 2026.10.29 | 100 | 26,682 | 23,000 | 862,004 |
| 합 계 | - | - | - | 23,000 | - | - | - | - | 23,000 | 862,004 |
| 출처) 당사 정기보고서 및 당사 제시 |
| 주) 2022년 08월 31일 제1회 전환사채는 사채권자와 협의를 통해 전액 취득했고 2022년 09월 02일 전액 소각을 완료했습니다. |