[기재정정]의결권대리행사권유참고서류 2024-03-20 16:18:00
출처 : http://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20240320001077
| 2024 년 03 월 20 일 |
1. 정정대상 공시서류 : 의결권 대리행사 권유 참고서류
2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2024년 03월 13일
3. 정정사항
| 항 목 | 정정요구ㆍ명령 관련 여부 | 정정사유 | 정 정 전 | 정 정 후 |
|---|---|---|---|---|
| Ⅲ.주주총회 목적사항별 기재사항 □이사의보수한도승인 | 부 | 이사의 수 오기 | 주1) | 주2) |
주1) 정정전
□이사의 보수한도 승인
(당 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 2( 1 ) |
| 보수총액 또는 최고한도액 | 1,000,000,000 |
(전 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 3( 2 ) |
| 실제 지급된 보수총액 | 397,833,360 |
| 최고한도액 | 1,500,000,000 |
주2) 정정후
□이사의 보수한도 승인
(당 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 3( 1 ) |
| 보수총액 또는 최고한도액 | 1,000,000,000 |
(전 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 5( 2 ) |
| 실제 지급된 보수총액 | 397,833,360 |
| 최고한도액 | 1,500,000,000 |
| 금융위원회 / 한국거래소 귀중 | |
| 2024년 3월 13일 | |
| 권 유 자: | 성 명: 주식회사 딥노이드 주 소: 서울시 구로구 디지털로33길 55, 1305호 전화번호: 02-6952-6001 |
| 작 성 자: | 성 명: 신수연 부서 및 직위: 경영지원본부 경영기획팀 대리 전화번호: 02-6952-6001 |
| 1. 의결권 대리행사 권유에 관한 사항 | |||
| 가. 권유자 | 주식회사 딥노이드 | 나. 회사와의 관계 | 본인 |
| 다. 주총 소집공고일 | 2024.03.13 | 라. 주주총회일 | 2024.03.28 |
| 마. 권유 시작일 | 2024.03.18 | 바. 권유업무 위탁 여부 | 미위탁 |
| 2. 의결권 대리행사 권유의 취지 | |||
| 가. 권유취지 | 주주총회의 원할한 회의 진행 및 의사 정족수 확보 | ||
| 나. 전자위임장 여부 | 전자위임장 가능 | (관리기관) | 삼성증권 |
| (인터넷 주소) | (PC/모바일) https://vote.samsungpop.com | ||
| 다. 전자/서면투표 여부 | 전자투표 가능 | (전자투표 관리기관) | 삼성증권 |
| (전자투표 인터넷 주소) | (PC/모바일) https://vote.samsungpop.com | ||
| 3. 주주총회 목적사항 | |||
| □ 재무제표의승인 | |||
| □ 이사의보수한도승인 | |||
| □ 감사의보수한도승인 | |||
| □ 주식매수선택권의부여 | |||
| 성명 (회사명) | 주식의 종류 | 소유주식수 | 소유비율 | 회사와의 관계 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| 주식회사 딥노이드 | 보통주 | 0 | 0 | 본인 | 0 |
- 권유자의 특별관계자에 관한 사항
| 성명 (회사명) | 권유자와의 관계 | 주식의 종류 | 소유주식수 | 소유 비율 | 회사와의 관계 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 최우식 | 최대주주 | 보통주 | 1,906,796 | 17.16 | 최대주주 | - |
| 김태규 | 임원 | 보통주 | 1,488,498 | 13.40 | 임원 | - |
| 계 | - | 3,395,294 | 30.56 | - | - | |
가. 주주총회 의결권행사 대리인 (의결권 수임인)
| 성명 (회사명) | 주식의 종류 | 소유 주식수 | 회사와의 관계 | 권유자와의 관계 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| 신수연 | 보통주 | 0 | 직원 | 직원 | - |
| 이혜원 | 보통주 | 0 | 직원 | 직원 | - |
나. 의결권 대리행사 권유업무 대리인
| 성명 (회사명) | 구분 | 주식의 종류 | 주식 소유수 | 회사와의 관계 | 권유자와의 관계 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| - | 해당사항없음 | - | - | - | - | - |
가. 권유기간
| 주주총회 소집공고일 | 권유 시작일 | 권유 종료일 | 주주총회일 |
|---|---|---|---|
| 2024.03.13 | 2024.03.18 | 2024.03.27 | 2024.03.28 |
나. 피권유자의 범위
| 2023년 12월 31일 기준 주주명부에 기재되어 있는 의결권 있는 주식을 보유한 주주전원 |
| 주주총회의 원활한 회의 진행 및 의사 정족수 확보 |
가. 전자적 방법으로 의결권을 위임하는 방법 (전자위임장)
| 전자위임장 수여 가능 여부 | 전자위임장 가능 |
| 전자위임장 수여기간 | 2024년 3월 18일(09시) ~ 2024년 3월 27일(17시) |
| 전자위임장 관리기관 | 삼성증권 |
| 전자위임장 수여 인터넷 홈페이지 주소 | (PC/모바일) https://vote.samsungpop.com |
| 기타 추가 안내사항 등 | ■ 전자투표 행사 시간 : 기간 중 24시간 이용 가능 (단, 첫날은 오전 9시부터, 마지막날은 오후 5시까지만 가능) ■ 전자투표 행사 방법 : 공동인증, 카카오페이, 휴대폰인증을 통해 주주본인을 확인 후 의안별로 의결권을 행사 ■ 수정 동의안 처리 : 주주총회에서 상정된 의안에 관하여 수정 동의가 제출 되는 경우 전자투표는 기권으로 처리 (삼성증권 전자투표서비스 이용약관 제13조 제2항) |
나. 서면 위임장으로 의결권을 위임하는 방법
□ 권유자 등이 위임장 용지를 교부하는 방법
| 피권유자에게 직접 교부 | X |
| 우편 또는 모사전송(FAX) | X |
| 인터넷 홈페이지 등에 위임장 용지를 게시 | X |
| 전자우편으로 위임장 용지 송부 | X |
| 주주총회 소집 통지와 함께 송부 (발행인에 한함) | O |
※ 위 방법 중 '주주총회 소집 통지와 함께 송부'는 1% 이상 주주에게만 해당합니다.
□ 피권유자가 위임장을 수여하는 방법
| 주주총회 개시 전까지 대리인에게 직접 교부 또는 우편접수 - 위임장 접수처 : (주)딥노이드 - 주소 : 서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호 경영기획팀 - 전화번호 : 02-6952-6001 - 우편 접수 여부 : 가능 - 접수기간 : 2024년 3월 18일(월) ~ 2023년 3월 27일(수) 17시 까지 |
다. 기타 의결권 위임의 방법
| - |
가. 주주총회 일시 및 장소
| 일 시 | 2024년 3월 28일 오전 9시 |
| 장 소 | 서울시 구로구 디지털로271, 벽산디지털밸리3차 B201, 휴넷캠퍼스 |
나. 전자/서면투표 여부
□ 전자투표에 관한 사항
| 전자투표 가능 여부 | 전자투표 가능 |
| 전자투표 기간 | 2024년 3월 18일(09시) ~ 2024년 3월 27일(17시) |
| 전자투표 관리기관 | 삼성증권 |
| 인터넷 홈페이지 주소 | (PC/모바일) https://vote.samsungpop.com |
| 기타 추가 안내사항 등 | ■ 전자투표 행사 시간 : 기간 중 24시간 이용 가능 (단, 첫날은 오전 9시부터, 마지막날은 오후 5시까지만 가능) ■ 전자투표 행사 방법 : 공동인증, 카카오페이, 휴대폰인증을 통해 주주본인을 확인 후 의안별로 의결권을 행사 ■ 수정 동의안 처리 : 주주총회에서 상정된 의안에 관하여 수정 동의가 제출 되는 경우 전자투표는 기권으로 처리 (삼성증권 전자투표서비스 이용약관 제13조 제2항) |
□ 서면투표에 관한 사항
| 서면투표 가능 여부 | 해당사항 없음 |
| 서면투표 기간 | - |
| 서면투표 방법 | - |
| 기타 추가 안내사항 등 | - |
다. 기타 주주총회에서의 의결권 행사와 관련한 사항
■ 정기주주총회 참석 준비물 - 직접행사 : 주주총회참석장, 본인 신분증(신분증 미지참 시 주주총회장 입장이 - 대리행사 : 대리인의 신분증, 주주총회참석장, 위임장 ■ 전자투표 및 전자위임장제도 권유에 관한 사항 우리회사는「상법」제368조의4에 따른 전자투표제도와「자본시장과 금융투자에 관한 시행령」제160조제5호에 따른 전자위임장권유제도를 이번 주주총회에서 활용하기로 결의하였고, 이 두 제도의 관리업무를 삼성증권에 위탁하였습니다. 주주님들께서는 아래에서 정한 방법에 따라 주주총회에 참석하지 아니하고 전자투표방식으로 의결권을 행사하시거나, 전자위임장을 수여하실 수 있습니다. 1. 전자투표, 전자위임장 권유관리시스템 인터넷 및 모바일 주소 2. 전자투표 행사, 전자위임장 수여 기간 : 2024년 3월 18일 9시 ~ 2024년 3월 27일 17시 - 기간 중 24시간 의결권 행사 가능(단, 마지막 날은 오후 5시까지만 가능) |
1. 해당 사업연도의 영업상황의 개요
가. 업계의 현황
(1) 산업의 특성
(가) 의료 인공지능 산업
당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다.
해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.
1) 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.
2) 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.
3) 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.
(나) 산업 인공지능 사업
1) 보안 인공지능
가) 2022년 글로벌 시장조사업체 Global Market Insights에 따르면, 최근 급증하는 높은 수준의 정교한 테러활동으로 인해 이를 탐지하고 예방하고자 공항 등의 교통수단 터미널 등을 중심으로 X-ray 보안검색 시장 수요가 발생하고 있다고 보고하였습니다. 일반산업, 공공기관 등에서의 보안검색 수요 또한 급증하고 있지만, 22년 기준 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색은 이들을 합친 것보다 많은 것으로 집계되었습니다. 하지만 이러한 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색 시장은 불특정 다수의 국민이 이용하는 시설의 보안인만큼 안전성과 검증된 보안기술이 확보되지 않으면 시장의 진입조차 할수 없습니다.
나) 보안 X-ray는 보안이 중요한 특정 기업과 장소에만 한정적으로 적용되어 시장 자체가 작아 투자 기업들을 찾는 것이 매우 어렵고 투자까지 이루어질 가능성이 낮습니다. 보안 중 특히 대테러 관련 수요처의 경우 일반적인 보안 시장 보다 사용처가 더 한정적이기 때문에 일회성 사업으로 인식되기가 쉬워 지속적인 투자와 사업영위가 어렵습니다.
다) 인공지능 보안 솔루션의 표준화 및 인증시장은 현재 Accuracy 및 F1 Score 등 일반적인 인공지능 성능측정 지표를 이용하고 있습니다. 인공지능 기반 X-ray 판독시스템의 인증 체계 및 표준화 절차는 존재하지 않습니다.
라) 인공지능 보안 솔루션 사업을 수행하기 위해 가장 중요한 것은 인공지능 학습을 위한 탐지 물품의 데이터 확보입니다. 하지만 고객이 요청하는 탐지/판독 물품 중 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품은 일반 기업이 확보하기 어려운 총기류, 칼류, 탄약, 폭발물, 장대류, 활류 등이 포함되어 있어 데이터 확보에 어려움이 있습니다.
2) 머신비전 인공지능
산업자동화 시장에 인공지능, 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 관련 기술이 빠르게 융합되고 있습니다. 2022년 AI 기술이 가장 활발하게 적용된 분야는 머신비전 분야이며, 머신비전은 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하는 것을 카메라와 영상인식 알고리즘이 대체한 시스템입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 기존 룰 기반(Rule-based)에서 인공지능 기반으로 빠르게 전환되고 있습니다.
기존 룰 기반(Rule-based) 검사는 불량에 대한 정보를 컴퓨터 시스템에 암호화해 지식기반으로 저장하는 규칙을 만들어 알고리즘을 구현하여 검사를 진행하고 있습니다.
이런 경우 비정형화된 오류는 탐지하기 어렵다는 한계가 있습니다. 다만, 인공지능 기반 검사는 이미지를 딥러닝으로 학습하고 정기적인 학습을 통해 새로운 불량도 탐지할 수 있습니다. 기존 사람의 검사작업을 대신하여 인건비에 대한 비용 절감 효과와 공장, 작업환경의 조명세기, 조명각도 등의 다양한 변화에도 적응 가능하여 환경 변화에 강인함을 보여주고 있습니다.
(2) 산업의 성장성
(가) 의료 인공지능 사업
인공지능 딥러닝 기술이 적용된 알파고로 인해 인공지능 제품들의 관심이 높아졌으며 ChatGPT의 영향으로 누구나 사용 가능한 인공지능의 상용화와 시장성에 대하여 긍정적인 검증을 받았고, 향후 5~7년간 인공지능 산업은 성장이 기대되고있습니다.
세계 인공지능 시장 규모는 Marketsandmarkets(2018)에 따르면 2018년에 214억 6천만 달러에 이른 인공지능 기술 시장이 2025년 1,906억 1천만 달러로 성장할 것을 예상하며, 연평균성장률(CAGR)을 36.62%로 전망했습니다. 인공지능 기술 중에서도 기계학습과 자연어 처리, 이미지 처리가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측했습니다.
국내 인공지능 시장 규모는 한국IDC가 발간한 '국내 인공지능 시장 전망 2021-2025 ' 연구 보고서에 따르면, 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)을 15.1% 성장세를 이어가면서 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이라고 밝혔습니다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total cost of ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세입니다.
출처 : 데일리시큐(https://www.dailysecu.com)
2023년 기준으로 시장규모가 6,400억원을 넘을 것으로 예상하고 있습니다. 특히, AI 하드웨어 시장은 2019년 기준 인공지능 시장에서 가장 큰 규모를 점하고 있지만, 2022년 이후에는 인공지능 구축을 위한 컨설팅·개발 관련 서비스 시장의 규모가 더 커질 것으로전망하고 있습니다.
(나) 산업 인공지능 사업
1) 보안 인공지능
보안 X-ray 솔루션은 폭발물, 무기, 기타 위험물질, 밀수품 등을 감지하기 위해 공항, 항만, 국경 검문소, 기업 건물 및 주요 행사장과 같은 다양한 장소에서 사용되는 기술입니다. 이러한 시스템은 사람들의 안전과 국가 보안을 보호하는 데 결정적인 역할을 합니다. 보안 X-ray 시장은 기술적 발전, 국가 간 무역 활동, 국제 테러 위협 등 다양한 요인에 의해 성장하고 있습니다.
X-ray 보안 검색기 시장규모는 보안검색 장비 시장은 2018년 78.5억불에서 2028년 159억불로 10년간 7.3%의 CAGR로 성장할 것으로 전망되고 있으며, 전 세계적 테러 공격 사례의 발생 및 증가에 따른 보안검색에 대한 필요성과 수요 증가가 시장 규모의 확대를 견인하는 것으로 분석되고 있습니다.
세계 보안검색 시스템 시장분석 |
2019년 FMI의 Global Security Screening Systems Market Analysis에 따르면 휴대수하물 보안검색 장비 시장은 아시아 시장이 제일 크게 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 동아시아 시장은 2018년 전세계 시장의 15.1%에서 2028년 16.7%로, 서아시아 시장은 2018년 9.1%에서 2028년 10.5%로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.
※ 국내외 AI X-ray 보안검색 솔루션 시장 현황
| 번호 | 기업 | 국가 | 내용 |
| 1 | 딥노이드 | 대한민국 | 국내 최초 보안 X-ray Ai 솔루션으로 위해품목 20종, 기업보안 품목 6종을 자동으로 검출하는 솔루션으로 한국공항공사의 4개 공항, 행안부, 국회, 경찰청, 삼성전자 등 다양한 기관에 공급하여 사업화 하고 있음. 2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가됨. |
| 2 | A사 | 대한민국 | 약 90%이상의 정확도로 반입금지물품(노트북, 저장매체, 위험물 등)을 검출하는 기능을 제공함. |
| 3 | B사 | 대한민국 | 기업보안을 위한 USB, 휴대폰, PC 등의 저장매체를 자동으로 검출되는 솔루션을 개발하였으며 아직 위해품목을 검출하는 기능은 제공하지 않고 있음. |
| 4 | C사 | 미국 | 위해품목을 자동 검출하는 Syntech ONE 이라는 제품을 보유하고 있으며 미공군, 미국 특허청 등에 공급하고 있음. |
| 5 | D사 | 영국 | AI 기반 무기, 폭발물 , 전기충격기, 등의 위해물품을 자동으로 검출하는 솔루션 회사임. |
| 6 | E사 | 영국,미국 | 휴대용 수하물 검색을 자동으로하는 인공지능 솔루션을 보유하고 있으며 Smith Detection 과 써드파트로 협력하고 있음. |
2) 머신비전 인공지능
가) 머신비전 시장규모
국내 머신 비전 시장의 규모는 2019년 기준 9,800억원에서 2020년 1조원으로 기록되어 있습니다. 글로벌 시장조사 업체인 "grandviewresearch"에 따르면 글로벌 머신비전 시장의 규모는 2021년 132억 3000만명으로 평가되었고, 2022년부터 2030년까지 연평균 복합성장률(CAGR) 6.7%로 확대될 전망입니다.
u.s. 마켓 machine vision 시장 규모 |
스마트 팩토리의 상승세에 따라 인공지능과 팩토리가 융합해 동반 성장이 기대되며 비대면 문화가 확산되며 머신비전의 수요가 향상될 것 입니다.
나) 인공지능 기반 스마트팩토리 시장규모
효율적이고 생산성 향상을 위해 검사 장비의 자동화 시장의 수요가 높아지고 있으며 특히 다품종, 고도화된 생산 시장에서 검사 자동화의 역량은 더욱 제고되고 있습니다. 산업별 업종별 품질검사와 자동화에 대한 수요 증가가 시장을 견인할 것으로 보이며 자동차, 식음료, 제약 및 화학, 포장 분야에 걸친 비전 검사 시스템의 필요성은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상합니다.
스마트제조혁신협회 리포트(21.02)에 따르면 2020년 코로나 19의 열악한 환경에도 불구하고 스마트 공장 7,139개를 보급하여 당초 목표치 5,600개를 초과 달성하고 누적 기준 목표치 19,799개를 달성하는 등 스마트 공장 인프라를 적극적으로 확산하고 있습니다.
스마트 공장 보급 추이 |
다) 전체 산업화 자동화 시장에서 머신비전 분야는 높은 성장세를 보이고 있습니다. 글로벌 전문 시장조사 업체 Markets&Markets은 전세계 머신비전 시장이 연평균 7%의 성장세로 2021년 110억 달러(약12조원)에서 2026년에는 155억 달러(약17조원)에 달할것으로 예상했습니다. 머신비전 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류되는데, 당사에 적용되는 소프트웨어 시장의 경우 10.3% 성장률을 보이고 있습니다.
소프트웨어 시장은 인공지능 기반 소프트웨어가 급성장할 것으로 전망하며, 기존 소프트웨어 시장이 8.5% 성장률을 보이는데 비해, 인공지능 기반 소프트웨어 시장은 28.6% 성장률로 고속 성장할 것으로 예상했습니다. 국내 시장의 경우 글로벌 성장률 보다 높은 10.8% 급성장세가 전망되며 2019년 1조 680억원 시장규모에서 2025년 1조 9,761억원 시장으로 증가한다고 예측하고 있습니다.
(3) 경기변동의 특성
당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비즈니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 포함하여, 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등에 이용되고 있으며, 그 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다.
IDC는 국내 인공지능 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 구분하여 각각 다른 전망을 제시하였습니다. 하드웨어 시장의 경우 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터 센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤하는 모습을 보였으나, 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 소프트웨어 시장을 중심으로 성장세가 가속화될 것으로 분석하였습니다.
(4) 경쟁요소
(가) DEEP:AI
당사는 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 17개로, 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI와의 연동이 가능하다는 점 덕분에 다수의 제품을 개발하고 보유할 수 있었습니다. DEEP:PHI에서 쉽게 DEEP:AI를 개발하고 필요 시 고도화까지 연속적으로 운영이 가능하여 다양하고 전문적인 DEEP:AI 제품들이 신속하게 개발될 수 있습니다. 또한 개발이 완료된 DEEP:AI 제품들은 당사의 DEEP:PACS에 쉽게 연동 탑재되어 의료현장에서 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.
【DEEP:AI 제품 경쟁력 요약】
구분 | 경쟁력 |
AI 솔루션 확장성 | 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 통해 개발되는 의료 인공지능 제품들이 솔루션 형태로 지속적으로 업데이트될 예정 |
다수의 질환 커버 | 식약처 인허가 17건의 솔루션 보유로 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환 등 크게 7가지 영역의 질환 커버 가능 |
손쉬운 PACS 탑재 | 당사의 DEEP:PACS와 연동되어, 개발된 솔루션을 의료 현장에서 손쉽게 활용 가능 |
(나) DEEP:PACS
당사의 DEEP:PACS는 일반 PACS의 기본 기능을 제공하면서 동시에 인공지능 판독 지원 및 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. DEEP:AI와 연동되어 PACS 내에서 쉽게 인공지능 판독을 실행하여 결과를 확인할 수 있고, 별도의 레이블링 툴이 없이도 인공지능 학습을 위한 데이터 레이블링 작업이 가능합니다. 또한, 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송하여 기존 연구에 이어서 후속 연구를 진행할 수 있도록 지원합니다. DEEP:PACS의 상세 경쟁력은 아래와 같습니다.
【DEEP:PACS 제품 경쟁력 요약】
구분 | 경쟁력 |
PACS 기본 기능 충실 | - 의료 영상 데이터 조회/ 판독 기능 등 PACS 기본 기능 제공 |
AI 특화 기능 제공 | - 당사의 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 판독 가능 |
레이블링 기능 제공 | - 별도 S/W없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능 |
타 시스템과 연동 | - PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원 |
(다) DEEP:PHI
DEEP:PHI의 경쟁력은 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 적용하여 프로그래밍을 모르더라도 인공지능 연구를 진행하여 빠르게 결과를 도출 할 수 있다는 점입니다. DEEP:PHI의 모든 기능은 웹 환경에 접속하여 바로 실행이 가능하므로 연구자가 별도의 인공지능 H/W, S/W 환경을 구축하지 않아도 되는 편리함도 제공합니다. 또한, 연구 결과물은 공유할 수 있고, 필요 시 유사 프로젝트에 재사용할 수 있어 연구의 연속성과 지속가능성이 우수합니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.
【DEEP:PHI 제품 경쟁력 요약】
구분 | 경쟁력 |
코딩없는 GUI 방식 | - 의료인이 코딩 없이 GUI 방식으로 인공지능 연구 가능 - 드래그앤드롭 및 파이프라인 연결 방식으로 직관적 사용 가능 |
실시간 공동연구 가능 | - 의료인 간 연구 협업을 위해 실시간 동작 연동, 채팅 기능, 결과 공유, 히스토리 공유 등의 기능 제공 |
클라우드 연구환경 | - 개인 사용자가 인공지능 개발 환경을 구축하지 않아도 웹으로 접속하여 실행 가능 |
제품 간 연동 | - 당사의 인공지능 마켓플레이스 DEEP:STORE와도 연동 가능 |
연구결과 자산화 | - 연구결과의 공유 및 확산을 통해 연속성 및 지속가능성 강화 |
(라) DEEP:SECURITY
가) 당사는 2019년부터 한국공항공사와 협업을 통해 연구개발 및 사업화를 추진해왔습니다. 한국공항공사와의 협업을 통해 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 제품을 납품완료 하였으며, 추가적인 제품 납품을 진행중에 있습니다.
1) DEEP:SECURITY는 2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL(한국산업기술시험원)을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가 되었습니다.
2) DEEP:SECURITY는 한국공항공사와 협업을 통해 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품의 데이터를 취득하고 인공지능 학습을 할 수 있었습니다.
3) 당사의 DEEP:SECURITY는 위와 같이 보안사업 시장의 가장 큰 비중을 차지하는 교통수단인 공항에 제품을 납품하며 시장을 선점할 수 있었으며, 조달혁신제품 지정 및 KTL(한국산업기술시험원)의 신뢰성 시험을 확보하여 고객의 신뢰성 을 확보할 수 있게 되었습니다. 또한 인공지능 X-ray 보안판독솔루션의 위해물품 탐지/판독 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 학습데이터를 한국공항공사의 협업으로 대규모 데이터를 확보할 수 있었고 이를 통해 DEEP:SECURITY의 탐지/판독 성능을 크게 향샹시킬 수 있었습니다.
DEEP:SECURITY는 시장에서의 선점과 고객의 신뢰성 확보, 성능의 우위로 시장을 선도하고 진입장벽을 구축하고 있습니다.
(마) DEEP:FACTORY
당사는 의료영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량으로 인공지능 개발, 배포, 활용의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 보안 인공지능 사업에 진출하였습니다. 당사의 기술 역량으로 정부과제 수행 혹은 공공기관과 협업을 통해 보안분야의 사업화를 추진하였습니다. 이러한 배경으로 다양한 도메인의 인공지능 이미지 판독 관련 경력의 노하우를 가진 전문인력을 보유하고 있으며 기술과 경험을 통해 더욱 정밀한 인공지능 기반 검사를 진행할 수 있습니다.
(5) 자금조달상의 특성
의료 인공지능 시장은 성장 단계에 접어든 시장으로 현재 회사를 운영할 수 있는 충분한 자금조달은 어렵습니다. 회사는 신규사업인 보안, 산업, 교육 산업의 실적으로 자금을 조달할 계획이며, 현재 정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하였습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였습니다.
공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업은 2020년 말 공동개발을 완료 후 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 납품하였으며 추가적인 납품 사업을 진행중에 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있기에 추가적인 투자없이 자체 매출만으로 사업의 진행이 가능합니다.
(6) 관련 법령 또는 정부의 규제 등
가) 인공지능 산업에 대한 정책적 지원 축소 위험
국내에서도 인공지능 등 신기술이 의료에 도입되어 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤 치료법을 제공하려는 노력들이 증가하면서, 이러한 변화를 반영하고자 정부에서도 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안', '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인' 등을 제시하는 등 적극적인 정책적 지원을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강과 직결되는 산업인 만큼 기기의 안전성 확보를 위한 일정 수준의 규제가 적용될 수밖에 없으며, 새로운 의료기기의 상용화에 이르기까지는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 또한, 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 수가 적용 사례는 아직까지 없는 상황으로, 인공지능 관련 의료기기에 보험 수가가 적용되어 활성화되기까지는 앞으로도 오랜 기간이 소요될 수 있습니다.
나) 사업 관련 법령 및 규정 개정에 따른 위험
소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로 중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능합니다.
관계 법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 기준 충족 여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
나. 회사의 현황
(1) 영업개황 및 사업부문의 구분
(가) 영업개황
당사는 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료AI 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업AI 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하는 AI교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.
사업부문별 제품 |
의료AI부문의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기진단 등을 수요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 인공지능 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구, 연단위 사용료 청구, 상용량에 비례한 사용료 청구형태로 수익을 획득합니다.
의료AI부문 주요 제품으로는 DEEP:LUNG, DEEP:SPINE, DEEP:CHEST, DEEP:NEURO, DEEP:PACS 등으로 구성되어 있습니다. DEEP:LUNG 제품은 저선량 흉부 CT에서 폐결절 관련 정보를 제공하는 솔루션, DEEP:SPINE 제품은 척추 X-Ray영상에서 척추 질환을 진단 보조하는 솔루션, DEEP:CHEST 제품은 흉부 X-Ray 영상에서 폐질환 의심 부위를 표시하는 진단 보조 솔루션, DEEP:NEURO 제품은 뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 탐지하는 솔루션 입니다. 이러한 DEEP:AI 제품과 연동해서 사용하는 DEEP: PACS는 AI 의료영상판독 모델과의 연동에 최적화된 차세대 PACS 시스템 입니다.
두번째 산업AI부문의 주요 수익은 항공 위험 물품 및 정보보안 물품을 수요로 하는 공항과 정부부처, 데이터 센터 등 보안시스템의 고도화를 필요로 하는 고객과 인적 오류 최소화 및 비용절감과 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 통해 공장 자동화를 필요로 하는 고객으로 하여 발생합니다.
고객사가 요구하는 방법에 따라 커스터마이징하여 제공하고 일시납품에 따른 대금을 청구하는 형태로 수익을 획득합니다.
산업AI부문의 주요 제품은 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY로 구성되어 있습니다. DEEP:SECURITY 제품은 X-Ray 영상에서 높은 정확도로 위험물품을 탐지, 판독하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션 입니다. DEEP: FACTORY 제품은 딥러닝 기반의 비전 검사를 통해 공장 자동화를 위하여 특별히 설계된 솔루션 입니다.
세번째 AI플랫폼부문의 DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 주요 수익은 코딩없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 대학병원, 의료학회, 세미나 등 제품 개발을 진행하는 의료인과 같이 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 필요로 하는 고객과 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 인공지능 교육은 대학교 정규 수업, 특성화고 강의 등 필요로 하는 고객으로 하여 수익을 획득합니다.
(나) 공시대상 사업부문의 구분
당사가 영위하고 있는 사업은 크게 의료 인공지능 사업, 산업 인공지능 사업, 플랫폼 및 교육 인공지능 사업으로 나눌 수 있습니다.
| 품목 | 용도 | 기능 및 특징 |
|---|---|---|
| DEEP:AI | DEEP:AI는 의료 인공지능 솔루션으로 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변 영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료행위를 보조하는 역할을 수행합니다. | - 의료 영상 데이터 대상 질환 분류 (Classification) - 특정 병변 기준으로 병변 영역 검출 (Segmentation, Detection) - 데이터 분석을 통한 예후 예측 (Prediction) - 분석 결과에 대한 심층 레포트 생성 |
| DEEP:PHI | DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 특히 코딩에 익숙하지 않거나 인공지능 프로그래밍 경험이 없더라도 DEEP:PHI를 이용해 쉽게 연구를 수행할 수 있습니다. 이를 위해 인공지능 연구에 필요한 이미지 전처리 모듈, 신경망 모듈이 기본으로 제공되고, 다양한 템플릿 프로젝트가 공유되어 쉽게 인공지능 연구개발을 시작할 수 있습니다. | - 다양한 포맷의 의료 영상/레코드 파일 및 2D, 3D 레이블링 파일 지원 (DICOM, SVS, PNG, JPG, XLS, CSV, TIFF, NIFTI 등) - 70여 개의 전처리 기술, 50여 개의 인공지능 신경망 모듈을 지원 - 성능 지표 관리 기능 제공 (학습 및 검증 히스토리 저장 및 관리) - 컴퓨팅 자원 분산 기능 지원 - 인공지능 학습결과 테스트 및 배포 기능 지원 - 프로젝트 공유 및 복사 기능 제공 |
| DEEP:SECURITY | DEEP:SECURITY는 공항 X-ray보안검색대 사업을 시작으로 공공기관과 기업에 납품되고 있으며, 위험물품 및 고객이 지정하는 특정물품(데이터보안을 위한 저장매체, 반입금지 품목 등)을 탐지/판독 하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션입니다. | - 위험물품 및 특정물품 탐지 - 지능형 X-ray 이미지 자동 판독으로 인적오류 최소화 - 보안검색의 정확도 향상 및 수하물 처리속도 향상 등 보안검색의 효율성 향상 |
| DEEP:FACTORY | DEEP:FACTORY는 기업 공장 자동화를 위한 딥러닝 기반 비전 솔루션으로 전통적인 머신비전으로 해결되지 않는 다양한 이미지 분석과 인공지능 학습을 통해 제품/공정변화에 따른 자동 업데이트 제공, 공장/작업환경의 조명세기, 조명 가동 등의 변화 적응이 가능한 솔루션입니다. | - 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석 - 인공지능을 통해 비정형화된 표면의 불량과 제품의 다양한 형태의 불량 검사 가능 - 공장, 작업환경 등의 변화 적응 가능 |
(2) 시장점유율
당사는 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI는 인공지능 솔루션을 연구개발 및 제품화에 활용하고 있습니다. 현재까지 17개의 인공지능 의료영상 판독보조 솔루션을 개발하여 인허가를 획득하였으며, 현재도 DEEP:PHI를 활용하여 다수의 의료기관과 협업하여 60여개 이상의 연구개발을 진행중에 있습니다. 다만 의료인공지능 분야는 전세계적으로 도입기에 해당되는 시장으로 관련업계의 시장 점유율이 집계되지 않았으며, 의료분야 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI는 시장에서 경쟁제품이 없기에 시장점유율을 파악하기 어렵습니다.
당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다.
특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.
당사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인 Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다.
업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 글로벌 대기업은 인공지능전문 기업과의 협업을 통해 인공지능 역량을 강화해 향후 성장 가능성이 높은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.
병원 내 인프라를 보유한 PACS 업체와 인공지능 제품을 보유한 인공지능 업체 간 협업이 대표적인 예로, 당사 또한 이러한 움직임에 맞추어 국내 주요 PACS 업체와의 소프트웨어 공급 계약 및 업무 협약을 통한 협업을 진행하고 있습니다. 또한 당사는 제약 분야의 글로벌 기업인 Novartis Korea와 2020년부터 인공지능 공동연구개발을 진행하는 등 글로벌 기업과의 협업을 통한 시너지 형성에 노력하고 있습니다.
(3) 시장의 특성
(가) 의료 인공지능 산업
당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다.
해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.
1) 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.
2) 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.
3) 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.
(나) 보안 인공지능 산업
가) 2022년 글로벌 시장조사업체 Global Market Insights에 따르면, 최근 급증하는 높은 수준의 정교한 테러활동으로 인해 이를 탐지하고 예방하고자 공항 등의 교통수단 터미널 등을 중심으로 X-ray 보안검색 시장 수요가 발생하고 있다고 보고하였습니다. 일반산업, 공공기관 등에서의 보안검색 수요 또한 급증하고 있지만, 22년 기준 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색은 이들을 합친 것보다 많은 것으로 집계되었습니다. 하지만 이러한 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색 시장은 불특정 다수의 국민이 이용하는 시설의 보안인만큼 안전성과 검증된 보안기술이 확보되지 않으면 시장의 진입조차 할수 없습니다.
세계 보안검색 시장 |
나) 보안 X-ray는 보안이 중요한 특정 기업과 장소에만 한정적으로 적용되어 시장 자체가 작아 투자 기업들을 찾는 것이 매우 어렵고 투자까지 이루어질 가능성이 낮습니다. 보안 중 특히 대테러 관련 수요처의 경우 일반적인 보안 시장 보다 사용처가 더 한정적이기 때문에 일회성 사업으로 인식되기가 쉬워 지속적인 투자와 사업영위가 어렵습니다.
다) 인공지능 보안 솔루션의 표준화 및 인증시장은 현재 Accuracy 및 F1 Score 등 일반적인 인공지능 성능측정 지표를 이용하고 있습니다. 인공지능 기반 X-ray 판독시스템의 인증 체계 및 표준화 절차는 존재하지 않습니다.
라) 인공지능 보안 솔루션 사업을 수행하기 위해 가장 중요한 것은 인공지능 학습을 위한 탐지 물품의 데이터 확보입니다. 하지만 고객이 요청하는 탐지/판독 물품 중 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품은 일반 기업이 확보하기 어려운 총기류, 칼류, 탄약, 폭발물, 장대류, 활류 등이 포함되어 있어 데이터 확보에 어려움이 있습니다.
(다) 머신비전 인공지능 산업
산업자동화 시장에 인공지능, 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 관련 기술이 빠르게 융합되고 있습니다. 2022년 AI 기술이 가장 활발하게 적용된 분야는 머신비전 분야이며, 머신비전은 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하는 것을 카메라와 영상인식 알고리즘이 대체한 시스템입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 기존 룰 기반(Rule-based)에서 인공지능 기반으로 빠르게 전환되고 있습니다.
기존 룰 기반(Rule-based) 검사는 불량에 대한 정보를 컴퓨터 시스템에 암호화해 지식기반으로 저장하는 규칙을 만들어 알고리즘을 구현하여 검사를 진행하고 있습니다.
이런 경우 비정형화된 오류는 탐지하기 어렵다는 한계가 있습니다. 다만, 인공지능 기반 검사는 이미지를 딥러닝으로 학습하고 정기적인 학습을 통해 새로운 불량도 탐지할 수 있습니다. 기존 사람의 검사작업을 대신하여 인건비에 대한 비용 절감 효과와 공장, 작업환경의 조명세기, 조명각도 등의 다양한 변화에도 적응 가능하여 환경 변화에 강인함을 보여주고 있습니다.
(4) 신규사업 등의 내용 및 전망
당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 산업 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 고객이 요구하는 특정 물품 및 특징을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다.
당사의 신규사업으로 산업 인공지능 사업을 진행하고 있으며, 산업 인공지능 시장은 인공지능 X-Ray 영상 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템 보안 시장과 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사 시장으로 생산 단계 혹은 생산 완료단계에서 영상처리를 통해 제조를 하거나, 품질을 검사하는 이미지 기반 검사 시장입니다. 당사의 산업 인공지능 제품인 DEEP:SECURITY는 높은 정확도로 위험물품을 탐지/판독하여 보안검색 대기시간을 단출할 뿐 아니라 육안 판독을 효과적으로 지원하여 Human Error를 최소화하는데 도움을 주는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션이고, DEEP:FACTORY는 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 해결할 수 있는 인공지능 기반의 솔루션으로 해당 시장에 최적화 되어 있습니다.
(5) 조직도
조직도 |
※ 외부감사인의 감사의견을 포함한 최종 재무제표 및 주석사항은 3월 19일까지 전자공시시스템 (https://dart.fss.or.kr)에 공시예정인 당사의 감사보고서를 참조하시기 바랍니다.
나. 해당 사업연도의 대차대조표(재무상태표)ㆍ손익계산서(포괄손익계산서)ㆍ이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)
※ 아래의 재무제표는 감사 전 개별 재무제표입니다.
- 개별 재무상태표
| 재 무 상 태 표 | |
| 제 16 (당) 기말 : 2023년 12월 31일 현재 | |
| 제 15 (전) 기말 : 2022년 12월 31일 현재 | |
| 주식회사 딥노이드 | (단위 : 원) |
| 과 목 | 주 석 | 제 16 (당) 기말 | 제 15 (전) 기말 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 자 산 | |||||
| Ⅰ. 유 동 자 산 | 31,630,547,056 | 11,753,582,331 | |||
| 1. 현금및현금성자산 | 5,6,7 | 21,515,851,417 | 8,147,032,503 | ||
| 2. 단기금융상품 | 5,6 | 7,999,999,914 | 3,000,000,000 | ||
| 3. 매출채권 | 5,6,8 | 413,600,000 | 137,584,166 | ||
| 4. 단기기타채권 | 5,6,8 | 264,167,536 | 269,889,498 | ||
| 5. 단기리스채권 | 12 | 3,497,249 | 3,497,249 | ||
| 6. 기타유동금융자산 | 5,6,9 | 110,000,000 | 92,330,124 | ||
| 7. 기타유동자산 | 10 | 1,323,430,940 | 103,248,791 | ||
| Ⅱ. 비 유 동 자 산 | 2,793,510,131 | 2,773,719,853 | |||
| 1. 장기리스채권 | 12 | 5,943,804 | 8,947,621 | ||
| 2. 유형자산 | 11 | 1,234,992,928 | 1,321,403,946 | ||
| 3. 사용권자산 | 12 | 374,699,388 | 561,647,604 | ||
| 4. 무형자산 | 13 | 89,190,979 | 108,935,681 | ||
| 5. 당기손익-공정가치측정금융자산 | 5,6 | 748,820,000 | 484,420,000 | ||
| 6. 기타비유동금융자산 | 5,6,9 | 274,011,337 | 226,051,572 | ||
| 7. 기타비유동자산 | 10 | 65,851,695 | 62,313,429 | ||
| 자 산 총 계 | 34,424,057,187 | 14,527,302,184 | |||
| 부 채 | |||||
| Ⅰ. 유 동 부 채 | 5,379,521,690 | 2,902,459,343 | |||
| 1. 단기기타채무 | 4,5,6,15 | 1,315,700,160 | 1,507,797,090 | ||
| 2. 단기차입금 | 4,5,6,16 | 417,757,628 | 352,794,650 | ||
| 3. 당기손익-공정가치측정금융부채 | 4,5,6,17 | 736,062,118 | 441,440,743 | ||
| 4. 유동성리스부채 | 12 | 164,351,951 | 201,087,415 | ||
| 5. 기타유동부채 | 19 | 2,745,649,833 | 399,339,445 | ||
| Ⅱ. 비 유 동 부 채 | 1,866,793,156 | 1,658,494,018 | |||
| 1. 장기기타채무 | 4,5,6,15 | 15,000,000 | 15,000,000 | ||
| 2. 비유동성리스부채 | 4,12 | 223,866,730 | 371,086,476 | ||
| 3. 복구충당부채 | 18 | 40,779,840 | 38,264,584 | ||
| 4. 장기종업원급여부채 | 21 | 71,378,764 | 51,932,630 | ||
| 5. 순확정급여부채 | 20 | 1,515,767,822 | 1,182,210,328 | ||
| 부 채 총 계 | 7,246,314,846 | 4,560,953,361 | |||
| 자 본 | |||||
| Ⅰ. 자본금 | 22 | 5,531,067,000 | 4,658,567,000 | ||
| Ⅱ. 자본잉여금 | 22 | 74,126,501,281 | 49,403,834,726 | ||
| Ⅲ. 기타자본 | 23 | 2,140,698,562 | 3,729,278,562 | ||
| Ⅳ. 기타포괄손익누계액 | 24 | 83,032,834 | 141,160,332 | ||
| Ⅴ. 결손금 | 25 | (54,703,557,336) | (47,966,491,797) | ||
| 자 본 총 계 | 27,177,742,341 | 9,966,348,823 | |||
| 부 채 및 자 본 총 계 | 34,424,057,187 | 14,527,302,184 | |||
| 별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다. |
- 개별 포괄손익계산서
| 포 괄 손 익 계 산 서 | |
| 제 16 (당) 기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 | |
| 제 15 (전) 기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 | |
| 주식회사 딥노이드 | (단위 : 원) |
| 과 목 | 주 석 | 제 16 (당) 기 | 제 15 (전) 기 |
|---|---|---|---|
| Ⅰ. 매출액 | 35,36 | 1,933,065,857 | 3,181,548,542 |
| Ⅱ. 매출원가 | 27 | 1,123,517,311 | 1,632,384,018 |
| Ⅲ. 매출총이익 | 809,548,546 | 1,549,164,524 | |
| Ⅳ. 판매비와관리비 | 26,27 | 7,536,388,064 | 7,707,711,330 |
| Ⅴ. 영업손실 | (6,726,839,518) | (6,158,546,806) | |
| Ⅵ. 금융손익 | (17,195,644) | 722,762,977 | |
| 1. 금융수익 | 29 | 367,218,402 | 836,613,083 |
| 2. 금융비용 | 29 | (384,414,046) | (113,850,106) |
| Ⅶ. 기타손익 | 6,969,623 | 101,801,019 | |
| 1. 기타수익 | 28 | 10,953,138 | 112,570,001 |
| 2. 기타비용 | 28 | (3,983,515) | (10,768,982) |
| Ⅷ. 법인세차감전순손실 | (6,737,065,539) | (5,333,982,810) | |
| Ⅸ. 법인세비용 | 30 | - | - |
| Ⅹ. 당기순손실 | (6,737,065,539) | (5,333,982,810) | |
| XI. 기타포괄손익 | (58,127,498) | 132,444,949 | |
| 1. 후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목 | |||
| 순확정급여부채의 재측정요소 | 20 | (58,127,498) | 132,444,949 |
| XII. 총포괄손실 | (6,795,193,037) | (5,201,537,861) | |
| XIII. 주당순손실 | 31 | ||
| 기본주당손실 | (700) | (574) | |
| 희석주당손실 | (700) | (574) |
| 별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다. |
- 개별 자본변동표
| 자 본 변 동 표 | |
| 제 16 (당) 기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 | |
| 제 15 (전) 기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 | |
| 주식회사 딥노이드 | (단위 : 원) |
구 분 | 자본금 | 자본잉여금 | 기타자본 | 기타포괄손익 누계액 | 결손금 | 합 계 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022.1.1(전기초) | 4,638,873,000 | 48,783,178,655 | 2,949,599,769 | 8,715,383 | (42,632,508,987) | 13,747,857,820 |
| 총포괄이익 : | ||||||
| 당기순손실 | - | - | - | - | (5,333,982,810) | (5,333,982,810) |
| 확정급여제도의 재측정요소 | - | - | - | 132,444,949 | - | 132,444,949 |
| 자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등: | ||||||
| 전환상환우선주의 전환 | 19,694,000 | 620,656,071 | - | - | - | 640,350,071 |
| 주식선택권 | - | - | 779,678,793 | - | - | 779,678,793 |
| 2022.12.31(전기말) | 4,658,567,000 | 49,403,834,726 | 3,729,278,562 | 141,160,332 | (47,966,491,797) | 9,966,348,823 |
| 2023.01.01(당기초) | 4,658,567,000 | 49,403,834,726 | 3,729,278,562 | 141,160,332 | (47,966,491,797) | 9,966,348,823 |
| 총포괄이익 : | ||||||
| 당기순손실 | - | - | - | - | (6,737,065,539) | (6,737,065,539) |
| 확정급여제도의 재측정요소 | - | - | - | (58,127,498) | - | (58,127,498) |
| 자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등: | ||||||
| 유상증자 | 750,000,000 | 21,545,028,055 | - | - | - | 22,295,028,055 |
| 주식선택권 | 122,500,000 | 3,177,638,500 | (1,588,580,000) | - | - | 1,711,558,500 |
| 2023.12.31(당기말) | 5,531,067,000 | 74,126,501,281 | 2,140,698,562 | 83,032,834 | (54,703,557,336) | 27,177,742,341 |
| 별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다. |
- 개별 현금흐름표
| 현 금 흐 름 표 | |
| 제 16 (당) 기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 | |
| 제 15 (전) 기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 | |
| 주식회사 딥노이드 | (단위 : 원) |
| 구 분 | 주석 | 제 16 (당) 기 | 제 15 (전) 기 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Ⅰ. 영업활동으로 인한 현금흐름 | (4,771,676,689) | (3,707,291,293) | |||
| 1. 영업에서 창출된 현금흐름 | 32 | (5,105,436,533) | (3,850,580,945) | ||
| 2. 이자 수취 | 384,890,614 | 196,288,114 | |||
| 3. 이자 지급 | (22,204,790) | (28,303,612) | |||
| 4. 법인세 환급(납부) | (28,925,980) | (24,694,850) | |||
| Ⅱ. 투자활동으로 인한 현금흐름 | (5,739,373,915) | (4,046,235,536) | |||
| 1. 투자활동으로 인한 현금유입액 | 5,512,211,987 | 9,178,495,655 | |||
| 단기금융상품의 처분 | 5,000,000,000 | 9,000,000,000 | |||
| 대여금의 감소 | 37,809,106 | 2,190,894 | |||
| 비품의 처분 | - | 1,707,273 | |||
| 임차보증금의 감소 | 33,000,000 | 9,760,000 | |||
| 정부보조금의 수령 | 441,402,881 | 164,837,488 | |||
| 2. 투자활동으로 인한 현금유출액 | (11,251,585,902) | (13,224,731,191) | |||
| 단기금융상품의 취득 | 9,999,999,914 | 12,000,000,000 | |||
| 대여금의 증가 | - | 40,000,000 | |||
| 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 취득 | 264,400,000 | 484,420,000 | |||
| 특허선급금의 증가 | 41,482,492 | 25,444,720 | |||
| 차량운반구의 취득 | 183,717,158 | 79,506,750 | |||
| 공구와기구의 취득 | - | 3,500,000 | |||
| 비품의 취득 | 613,466,338 | 418,729,721 | |||
| 시설장치의 취득 | - | 14,350,000 | |||
| 소프트웨어의 취득 | 18,440,000 | 10,700,000 | |||
| 임차보증금의 증가 | 130,000,000 | 148,000,000 | |||
| 기타보증금의 증가 | 80,000 | 80,000 | |||
| Ⅲ. 재무활동으로 인한 현금흐름 | 23,879,869,518 | (235,054,028) | |||
| 1. 재무활동으로 인한 현금유입액 | 24,393,763,345 | 57,865,188 | |||
| 정부보조금의 수령 | 88,763,345 | 42,865,188 | |||
| 유상증자 | 22,590,000,000 | - | |||
| 주식매수선택권의 행사 | 1,715,000,000 | - | |||
| 임대보증금의 증가 | - | 15,000,000 | |||
| 2. 재무활동으로 인한 현금유출액 | (513,893,827) | (292,919,216) | |||
| 정부보조금의 상환 | 31,525,172 | 123,099,668 | |||
| 리스부채의 지급 | 183,955,210 | 169,259,608 | |||
| 신주발행비 지급 | 298,413,445 | 559,940 | |||
| Ⅳ. 현금및현금성자산의 증가(감소)(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ) | 13,368,818,914 | (7,988,580,857) | |||
| Ⅴ. 기초 현금및현금성자산 | 8,147,032,503 | 16,135,613,360 | |||
| Ⅵ. 기말 현금및현금성자산(Ⅳ+Ⅴ) | 21,515,851,417 | 8,147,032,503 | |||
| 별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다. |
- 결손금처리계산서(안)
| 결 손 금 처 리 계 산 서 (안) | |
| 제 16 (당) 기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 | |
| 제 15 (전) 기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 | |
| 주식회사 딥노이드 | (단위: 원) |
| 구 분 | 제 16 (당) 기 | 제 15 (전) 기 | ||
|---|---|---|---|---|
| 처리예정일: 2024년 3월 28일 | 처리확정일: 2023년 3월 30일 | |||
| Ⅰ. 미처리결손금 | (54,703,557,336) | (47,966,491,797) | ||
| 1. 전기이월미처리결손금 | (47,966,491,797) | (42,632,508,987) | ||
| 2. 당기순손실 | (6,737,065,539) | (5,333,982,810) | ||
| Ⅱ. 결손금처리액 | - | - | ||
| Ⅲ. 차기이월미처리결손금 | (54,703,557,336) | (47,966,491,797) | ||
- 최근 2사업연도의 배당에 관한 사항
해당사항 없음.
가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액
(당 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 3( 1 ) |
| 보수총액 또는 최고한도액 | 1,000,000,000 |
(전 기)
| 이사의 수 (사외이사수) | 5( 2 ) |
| 실제 지급된 보수총액 | 397,833,360 |
| 최고한도액 | 1,500,000,000 |
가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액
(당 기)
| 감사의 수 | 1 |
| 보수총액 또는 최고한도액 | 100,000,000 |
(전 기)
| 감사의 수 | 1 |
| 실제 지급된 보수총액 | 0 |
| 최고한도액 | 100,000,000 |
가. 주식매수선택권을 부여하여야 할 필요성의 요지
주식매수선택권 부여로 임직원들에게 동기부여를 통한 기업가치 제고 및 장기근속을유도하여 회사의 업무 연속성을 확보함으로써 회사 성장에 기여할 것으로 기대됨
나. 주식매수선택권을 부여받을 자의 성명
| 성명 | 직위 | 직책 | 교부할 주식 | |
|---|---|---|---|---|
| 주식의종류 | 주식수 | |||
| 박종운 | 이사 | 본부장 | 보통주 | 5,526 |
| 총( 1 )명 | - | - | - | 총( 5,526 )주 |
다. 주식매수선택권의 부여방법, 그 행사에 따라 교부할 주식의 종류 및 수, 그 행사가격, 행사 기간 및 기타 조건의 개요
| 구 분 | 내 용 | 비 고 |
|---|---|---|
| 부여방법 | 보통주 신주발행 | - |
| 교부할 주식의 종류 및 수 | 보통주 / 총 5,526주 | - |
| 행사가격 및 행사기간 | 1. 행사가격 : 18,095원 2. 행사기간 : 2026년 3월 12일 ~ 2031년 3월 11일 | - |
| 기타 조건의 개요 | 1. 주식매수선택권은 부여 이후에 유상증자, 무상증자, 주식배당, 합병,액면분할, 액면병합 등으로 주식가치의 희석화가 이루어지는 경우에는 행사가격을 조정하며, 그 행사가격의 조정에 관한 사항은 주식매수선택권 계약 및 이사회의 결의에 따른다. 2. 기타 세부사항은 주식매수선택권과 관련된 제반 법규, 당사 정관 및 계약서 등의 정함에 따른다. | - |
라. 최근일 현재 잔여주식매수선택권의 내역 및 최근년도 주식매수선택권의 부여, 행사 및 실효내역의 요약
- 최근일 현재 잔여주식매수선택권의 내역
| 총발행 주식수 | 부여가능 주식의 범위 | 부여가능 주식의 종류 | 부여가능 주식수 | 잔여 주식수 |
|---|---|---|---|---|
| 11,257,894 | 발행주식 총수의 15% | 기명식 보통주 | 1,688,684 | 1,656,658 |
- 최근 2사업연도와 당해사업연도의 주식매수선택권의 부여, 행사 및 실효내역
| 사업년도 | 부여일 | 부여인원 | 주식의 종류 | 부여 주식수 | 행사 주식수 | 실효 주식수 | 잔여 주식수 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021년 | - | - | - | - | - | - | - |
| 2022년 | - | - | - | - | - | - | - |
| 2023년 | - | - | - | - | - | - | - |
| 계 | - | 총( 0 )명 | - | 총( 0 )주 | 총( 0 )주 | 총( 0 )주 | 총( 0 )주 |
출처 : http://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20240320001077
