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위세아이텍에 대하여, 위세아이텍 상승 이유 본문
2023.03.22 위세아이텍 상한가 이유
유진투자증권에서 위세아이텍은 국내 소프트웨어 업종 PER 46.3배 국내 AI관련 기업(셀바스 AI, 알체라, 비투엔, 솔트룩스코난테크놀로지 등 )에 비해 크게 저평가되어 투자 가치가 있다고 분석했습니다. 또한 영업이익이 계속해서 증가하고 있습니다. 매출액 95억 원, 영업이익 8억 원으로 전년동기대비 각각 25.2%, 27.2% 증가해 성장 가능성이 있다고 보았습니다.
위세아이텍에 대하여
위세아이텍 역사
| 1990 | 09 | (주)위세정보기술 설립 |
| 1990 | 10 | 국내 최초 RDB 컨설팅 사업 수행 |
| 1999 | - | 벤처캐피탈 투자 유치 |
| 2000 | 03 | 빅데이터분석 WiseIntelligence™ 출시, (주)위세아이텍으로 사명 변경 |
| 2003 | 07 | 딜로이트투쉬 주관 2003 Korean Technology Fast 50 선정 |
| 2004 | 01 | 메타데이터관리 도구 WiseMeta™ 출시 |
| 2008 | 09 | 데이터품질관리 도구 WiseDQ™ 출시 |
| 2013 | 09 | 공공데이터 개방관리 도구 WiseOpen™ 출시 |
| 2015 | - | AI 기반 철도사고 위험예측 수행 |
| 2016 | - | 공공데이터 개인화 추천, 금융 이상징후 탐지 연구 개발 선정 |
| 2017 | - | 군전력장비 예측정비, 빅데이터품질관리 연구개발 선정 |
| 2018 | 04 | 코넥스(KONEX) 시장 상장 |
| 2019 | 03 | AI개발 플랫폼 WiseProphet™ 클라우드 버전 출시 |
| 2020 | 02 | 코스닥(KOSDAQ) 상장 |
| 08 | 합작벤처 에듀에이아이 설립 | |
| 2021 | 09 | VFX 전문 딥엑스알랩(DeepXRLab) 전략적 투자 |
| 2022 | 04 | 메타버스 분석 도구 MetaAnalytics™ 출시 |
| 2022 | 05 | 와이즈프로핏(WiseProphet) 클라우드서비스 인증 |
| 2022 | 06 | 제품개발센터 출범 |
| 2022 | 07 | 각자대표 체제 출범 (김종현, 이제동 대표이사) |
가. 회사의 본점소재지 및 그 변경
당사의 본점소재지는 경기도 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 C동 5층이며, 공시작성대상기간 중 본점소재지는 변동없습니다.
나. 경영진 및 감사의 중요한 변동
변동일자주총종류선임임기만료 또는 해임신규재선임
| 2018.03.12 | 정기주총 | - | - | 사외이사 김창헌 |
| 2019.03.26 | 정기주총 | 사외이사 신승수 | 사내이사 황덕열 감사 김성은 |
- |
| 2020.03.23 | 정기주총 | 사외이사 고대식 | - | 사외이사 신승수 |
| 2020.07.28 | 임시주총 | - | 사내이사 김종현 사내이사 이제동 |
- |
| 2022.03.22 | 정기주총 | 사외이사 김광용 | 사내이사 황덕열 감사 김성은 |
사외이사 고대식 |
다. 최대주주의 변동
해당사항 없습니다.
라. 상호의 변경
해당사항 없습니다.
위세아이텍이 하는 사업에 대하여
당사는 AI(인공지능)와 빅데이터를 중심으로 사업을 영위하고 있습니다.
인공지능 분야에서는 AI 프로세스를 체계화하여 코딩 없이 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 AI 개발 플랫폼 와이즈프로핏(WiseProphet)을 제공합니다. 사용자가 학습하고자 하는 데이터를 입력하면 다양한 알고리즘 중 가장 적합한 알고리즘을 선택하고, 예측 결과를 시각화합니다. 확장성과 범용성을 보유하여 제조, 에너지, 교육, 환경 등 다양한 산업에서 AI 기술을 손쉽게 적용할 수 있습니다.
빅데이터 분야는 빅데이터 품질관리와 분석으로 나눌 수 있습니다. 빅데이터 품질관리는 데이터의 표준을 정립하고 데이터의 중복이나 오류를 최소화하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 빅데이터 분석은 다량의 데이터를 다양한 관점으로 분석하고 시각화하여 데이터 기반의 객관적이고 효과적인 의사결정을 이끌어 줍니다.
AI와 빅데이터는 서로 연관성이 깊어 각 분야가 별개로 발주될 뿐만 아니라, 두 개 분야가 융합되어 사업이 함께 발주되는 경우도 많습니다. 당사는 빅데이터 품질관리부터 분석, AI 예측까지 빅데이터 활용을 위한 토털 소프트웨어(SW)를 보유하여 고객 수요에 맞게 제공하고 있습니다.
각 사업부문 모두 이익창출 단위는 제품과 용역으로 이루어져 있고, 판매 방법은 온라인 판매(조달청 디지털서비스몰)와 직접판매 및 간접판매로 구성됩니다. 특히 최근에는 온라인 판매의 비중이 급속도로 늘고 있어 판매비가 절감되는 효과를 보이고 있습니다.
주요 고객사로는 NH농협, 신한은행, 전북은행, KB국민카드, 하나은행, 한국은행, 한화생명 등 금융기관과 교육부, 경기도청, 사행산업통합감독위원회, 산림청, 통계청, 한국문화정보원, 한국지능정보사회진흥원 등 공공기관, 공영홈쇼핑, 이베이, 홈 앤 쇼핑 등 유통회사, 연세대학교, 한국교육학술정보원, 한국기술교육대학교와 같은 교육기관, 이외에도 방대한 데이터를 보유한 곳으로 1990년 회사 설립 후 현재까지 360여 개의 고객사를 확보하고 1,000여 개의 프로젝트를 수행하였습니다.
또한, 2021년 09월 시각특수효과(VFX)와 확장현실(XR) 전문기업 딥엑스알랩에 전략적 투자를 결정하고, 자본금 투자와 공동 기술 개발을 통해 메타버스로 사업영역을 확장하였습니다. 당사가 이미 영위하고 있는 AI와 빅데이터에 메타버스 기술요소를 결합하여 동종업계와 차별화된 제품을 제공하고자 현재 R&D에 박차를 가하고 있으며, 작년 12월 메타버스 개발엔진 ‘와이즈메타엔진’ 개발을 완료하였습니다.
위세아이텍 대표 김종현
위세아이텍 제품
AI 개발 플랫폼 와이즈프로핏(WiseProphet)
한국개발연구원(KDI)에서 2020년 진행한 ‘AI에 대한 기업체 인식 및 실태조사’에 따르면 기업의 77.8%가 AI 기술 도입이 경영과 성과에 도움이 되었다고 응답했습니다. 그러나 조사 대상자의 3.6%만이 AI 기술을 도입했다고 응답하여, AI 기술이 기업에 긍정적인 효과를 가져옴에도 불구하고 자본력과 인프라가 갖추어진 대기업 중심으로 AI 기술 도입이 이루어지고 있음을 확인할 수 있습니다.
또한, AI 기술 도입의 가장 큰 걸림돌로 ‘기업 수요에 맞는 AI 기술 및 설루션 부족’이 35.8%, ‘AI 기술 및 솔루션 개발 비용’이 20.6%, ‘전문인력 및 역량 부족’이 15.7%를 차지하였습니다.
이처럼 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 여러 가지 문제 즉, 데이터 환경의 미흡, 데이터 전문가 부족, 복잡한 코딩 기반 모델 개발의 어려움, 오랜 소요 시간 등으로 인해 AI 도입을 결정하지 못하는 기관과 기업의 문제 해결을 위해 당사는 와이즈프로핏을 개발하였습니다.
와이즈프로핏은 AI 모델 개발 프로세스를 체계화하여 코딩 없이 AI 프로젝트를 수행할 수 있도록 개발된 제품입니다. 데이터를 입력하면 다양한 AI 알고리즘을 적용해 성능평가를 진행하고, 가장 적절한 알고리즘을 선택해 예측 결과를 시각화합니다. 클릭만으로 프로세스를 진행할 수 있어 비전문가들도 쉽게 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
또한 비정형인 텍스트와 이미지로부터 필요한 피처(Feature)를 추출하고 이를 정형데이터로 변수 화하여 AI 학습에 활용할 수 있도록 합니다. 라벨링 된 데이터를 학습하는 지도학습뿐만 아니라 비지도학습인 클러스터링도 지원합니다.
와이즈프로핏은 최종 모델이 확정되면 모델 실행으로 신규 데이터에 대한 예측과 성과를 모니터링할 수 있습니다. 또한 사용자가 파이썬으로 직접 작성한 모델도 배포할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.
무엇보다도 당사의 AI 개발 플랫폼을 기반으로 실제 적용된 수질 예측, 부품 수요예측, 교육과정 추천, 에너지 효율화, 콘텐츠 추천과 같은 산업별 AI 참조 모델을 제공하여 고객의 모델 구축을 더욱 효과적으로 지원하고 있습니다.
단계기능
| 데이터 선택 | - 로컬파일, 데이터 베이스 업로드 |
| 데이터 탐색 | - 데이터의 구조와 특징 파악, 통계량 확인 - 데이터 스케일링 |
| 특징 선택 | - 특징별 영향과 상관관계 분석을 통해 예측에 필요한 최적의 특징 선택 |
| 알고리즘 선택 | - 예측 모델 유형별 알고리즘 제공 |
| 모델 실행 | - 결과 시각화 - 모델 성능 평가 |
| 모델 관리 | - 생성된 모델의 상태 확인 (모니터링) - 정해진 스케줄을 기준으로 배포된 모델관리 |
<표Ⅱ-1> 와이즈프로핏 주요 기능
나. 빅데이터 분석 와이즈인텔리전스(WiseIntelligence)
와이즈인텔리전스(WiseIntelligence)는 빅데이터분석 시각화 도구로 정형·비정형 데이터를 다양한 관점으로 분석하고, 대시보드를 활용한 시각화 분석으로 데이터를 기반으로 하는 객관적인 의사결정에 도움을 줍니다.
그리드, 피봇그리드, 트리맵, 파이차트, 막대차트, 점차트, 누적막대차트 및 버블차트 등 40여 가지의 차트 유형을 제공하여 데이터를 다양한 형태로 표현할 수 있고, 드래그 앤 드롭(Drag&dDrop) 방식의 편리한 사용자 인터페이스로 데이터를 직접 조회하고 분석할 수 있습니다.
또, 회귀분석, 상관분석 등 고급통계 분석기법을 10개 이상 제공하여 다양한 통계분석에 활용될 수 있습니다. 와이즈프로핏과의 결합을 통하여 고급 통계 분석기법 외에도 AI 알고리즘을 활용하여 군집, 분류 및 회귀 모델을 손쉽게 개발하고 인공지능 기반의 비즈니스 예측을 제공합니다.
기능구분상세설명
| 다차원 비정형 분석 |
- Drag & Drop 방식으로 편리하게 분석 관점과 분석 항목을 자유롭게 선택하여 조회할 수 있는 비정형분석 - Drill Up/Down, Drill Through, Pivoting, Filtering, Sorting, Null Eliminating, Highlight 등 다양한 분석 - 다중합계분석, 사용자 정의 분석, 델타값 분석, 상하위 분석 - Multi-Tap 방식의 다양한 비교 교차 분석 - 다양한 포맷(엑셀, CSV, PDF, XML, RTF, HTML) 다운로드 |
| 정형 리포팅 | - 사용자들에게 익숙한 오피스 프로그램 형태의 보고서 - Excel 및 Spread sheet, Word호환 보고서 작성 - 사용자가 기존 활용하던 양식을 그대로 활용한 보고서 구축 |
| 대시보드 | - 다차원 분석과 동일 구조로 대시보드 생성 - 다양한 대시보드 레이아웃 - 게이지, Map, Pie 등 다양한 차트 유형 |
| 모니터링 분석 | - 카드, 지도형태의 보고서로 효과적인 시각화 - 특정 지표별 Alert - 목표대비 실적(달성율) 관리 |
| 관리자 모듈 | - 다양한 관점의 분석보고서 분류 - 보고서뿐만 아니라, 디멘전, 메저, 특정 속성(멤버)까지 권한 설정을 통한 보안성 극대화 - 다양한 사용 로그 현황 |
<표Ⅱ-2> 와이즈인텔리전스 주요 기능
전통적으로 빅데이터 분석 소프트웨어 시장은 IBM, 오라클, SAP, 세일즈포스(2019 태블로 인수), Mocrostrategy 등 글로벌 SW가 강세를 보여왔습니다.
그러나 당사가 와이즈인텔리전스를 출시한 2000년 이래 점차 외산 설루션의 비중이 하락하고 국산 비중이 상승하고 있습니다. 이는 외산 제품에 비해 국산 제품의 기술력이 떨어진다는 편견을 극복하고 기술력을 입증하면서 나타난 결과입니다
다. 빅데이터 품질관리 와이즈디큐(WiseDQ)
데이터로 가치를 생산하고 비즈니스에 활용하기 위해서는 무엇보다 양질의 데이터를 대량으로 확보하는 것이 필수입니다. AI 기술을 적용할 때에도 모델을 학습시킬 수 있는 고품질의 데이터가 확보되어야 도입 효과를 극대화할 수 있습니다.
와이즈디큐는 데이터를 통합하여 표준을 정립하고, 중복 제거, 오류 개선 등을 통해 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 제품입니다.
▲품질지표 설정 ▲품질 측정 ▲결과 분석 ▲모니터링의 프로세스로 데이터의 품질을 향상합니다. 테이블, 칼럼, 날짜형식, 문자열 패턴 등 프로파일의 유형별로 분석을 실행하고 도메인규칙과 업무규칙을 기반으로 품질을 측정합니다. 측정한 결괏값은 시각화해 주기 때문에 사용자는 오류를 쉽게 찾아낼 수 있으며, 발생한 오류 데이터는 원인을 분석하여 그에 맞는 개선 계획을 수립할 수 있습니다.
기능설명
| 빅데이터 탐색 | - 데이터항목의 의미, 형식, 패턴을 분석하여 도메인 자동 판별 - 데이터 매칭 알고리즘을 통해 다르게 명명된 데이터를 판별 |
| 이상값 탐지 | - 데이터분포를 기준으로 이상값(outlier)을 탐지 - 텍스트클러스터링(Text Clustering) 기법을 통해 텍스트데이터의 오류를 탐지 |
| 규칙기반 빅데이터 품질 측정 |
- 도메인규칙과 업무규칙을 통한 데이터품질 진단 - 이기종 DB간 데이터 건수, 합계 대사 기능을 제공 |
| 측정 결과 분석 | - 다양한 관점에서 진단결과 정보를 제공 - 스케줄링을 통해 데이터품질 측정 부하를 분산하고, 주기적으로 모니터링 |
| 빅데이터 품질 개선 | - 데이터오류, 개선계획과 개선결과를 관리 - 데이터품질관리 절차와 역할에 따라 승인 프로세스를 제공 |
<표Ⅱ-3> 와이즈디큐 주요 기능
특히 국내 최초로 AI 알고리즘을 적용하여 데이터 정비를 자동화하였습니다. 정확한 업무 규칙이 없어도 데이터의 분포와 상관관계를 분석해 이상값을 탐지합니다. 또 텍스트 데이터의 유사도를 분석하여 중복된 데이터를 자동 탐지합니다.
2022년에는 와이즈디큐가 공공데이터 품질관리 수준평가 공식 진단도구로 선정되었습니다. ‘데이터관리체계'와'데이터 값 관리', 2개 영역의 10개 지표에 대한 진단 기능을 제공하고, 데이터 표준 확산, 구조 안정화, 오류 진단 및 결과 조치 등 공공데이터 품질관리 수준평가의 대응 기능을 갖추고 있습니다. 또한, 진단별 결과 정보를 일원화하고 결과보고서를 자동으로 생성하는 등 사용자 편의 기능도 제공하는 품질관리 수준평가 특화 제품입니다.
‘공공데이터 품질관리 수준평가'는 공공기관이 생성하거나 취득해 관리하는 공공데이터의 적정한 품질 수준을 확보하고 개방과 활용을 촉진하기 위해 실시하는 제도로 행정안전부가 2016년부터 평가를 시작해 해마다 그 대상을 확대하고 있습니다.
라. 메타버스 개발엔진 와이즈메타엔진(WiseMetaEngine)
와이즈메타엔진 (WiseMetaEngine)은 특정 메타버스 플랫폼에서 제공하는 폐쇄적인 메타버스 공간이 아닌 기업의 독자적인 메타버스 사이트를 구축할 수 있는 메타버스 개발 엔진입니다. 모듈화 된 콘텐츠를 자유롭게 조합해 생산성을 극대화하고 간단한 사용자 인터페이스(UI)를 활용해 공간을 자유롭게 운영할 수 있습니다.
특히, ▲재사용이 가능한 모듈화된 메타버스 에셋 ▲국내 최초 웹 기반 노코드 메타버스 콘텐츠 관리 ▲다중 사용자 간 의사소통과 자료 공유 ▲로우코드 기반의 3D 아바타 행동 이벤트 대응 등의 특장점을 바탕으로 고객이 보다 쉽고 빠르게 메타버스 UI와 UX를 완성할 수 있도록 돕는 역할을 수행합니다.
빅테크 기업이 아닌 일반 기업에서는 메타버스 공간 구현에 대한 니즈가 있더라도 고비용과 저 생산성의 문제로 독자적인 서비스 구축이 어려운 실정입니다. 와이즈메타엔진은 자산의 재사용과 조합 만으로 메타버스의 구축과 유지보수 가능한 제품으로 개발을 완료했으며, 올해 상용화 될 예정입니다
매출과 수주
가. 매출실적
| (단위: 천원) |
사업부문 제33기 제32기 제31기
| AI | 12,382,647 | 7,173,590 | 3,072,699 |
| 빅데이터 (분석과 품질) | 25,509,418 | 26,890,442 | 21,789,750 |
| 합계 | 37,892,065 | 34,064,032 | 24,862,449 |
나. 수주상황
| (단위 : 천원) |
발주처계약명계약일계약종료일계약금액 진행률 수익인식액 계약잔액
| 한국은행 | 정보시스템 운영용역(2020.04~2023.03) | 2020-04-01 | 2023-03-31 | 10,000,800 | 92% | 3,333,600 | 798,432 |
| 한국기술교육대학교 | 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP) 2차 고도화 | 2021-08-17 | 2023-08-17 | 3,055,039 | 56% | 1,030,864 | 1,333,853 |
| 흥국생명 | 흥국생명 차세대 구축_데이터 이행 | 2022-01-03 | 2023-12-21 | 1,593,200 | 9% | 150,400 | 1,442,800 |
| 국회사무처 | 국회홈페이지 통합서비스 확충/노후 홈페이지 개선 | 2022-11-25 | 2023-04-24 | 920,273 | 24% | 220,865 | 699,407 |
| 한국환경공단 | 폐기물처리 현장정보 관리시스템 확대구축 | 2022-12-08 | 2023-09-04 | 818,182 | 9% | 72,727 | 745,455 |
| 기타 | 45,997,366 | 72% | 33,083,609 | 2,764,092 | |||
| 합 계 | 62,384,860 | 37,892,065 | 7,784,039 | ||||
다. 판매조직 및 전략 등
당사는 제품과 수요처에 맞는 적절한 영업·마케팅 전략을 통해 사업 매출을 확대할 계획입니다.
1) 제품별 판매 전략
제품시장특성영업전략
| 와이즈프로핏 (WiseProphet) |
- 수요 확대 - 제한된 공급사 - 공공데이터개방과 디지털플랫폼 정부 구축으로 공공시장 확대 |
- 시장 선점 - 광고 및 마케팅 극대화 - 혁신시제품 선정 -> 3년간 공공기관 수의계약에 집중 - 나라장터 디지털서비스몰을 통한 수의계약 추진 |
| 와이즈인텔리전스 (WiseIntelligence) |
- 꾸준한 전통적 BI 수요와 더불어 예측분석 수요가 증가되고 있음 - 다수의 공급사 존재 - IBM, 오라클, SAP 등 글로벌 벤더와의 경쟁 심화 -공공데이터개방과 디지털플랫폼 정부 구축으로 공공시장 확대 |
- 와이즈프로핏과의 결합을 통한 증강분석으로 제품 차별화 - 고객맞춤 서비스 차별화 - 사용자 친화적인 유저 인터페이스, 유지보수와 교육 등 고객 맞춤형 서비스로 글로벌 벤더들과의 경쟁에 대응 - 나라장터 디지털서비스몰을 통한 수의계약 추진 |
| 와이즈디큐 (WiseDQ) |
- 빅데이터 품질 수요 본격적으로 성장 - 공공데이터개방과 디지털플랫폼 정부 구축으로 공공시장 확대 - 4개 공급사의 치열한 경쟁 |
- AI 기능을 탑재한 제품 차별화 - 공공시장 특화 기능 개발 - 공급사 경쟁 조합 케이스별 영업 전략 실행방안 준비 - 2022년 공공데이터 품질관리 수준평가 공식 진단 도구 채택 - 나라장터 디지털서비스몰을 통한 수의계약 추진 |
(1) 와이즈프로핏
당사는 와이즈프로핏을 활용하여 코딩이나 데이터 전문 지식 없이 AI 기술 적용이 가능하도록 다양한 산업별 참조모델을 제공하고 있습니다.
이 중 가장 핵심 애플리케이션인 예측정비와 에너지 효율화 모델의 경우 메타버스 기술을 활용하여 가상세계에서 장비 및 시스템 운영을 시뮬레이션하고 이를 토대로 사고 위험 예방 및 최적의 운영 방안을 제시할 계획입니다.
수처리 시장에도 본격적인 영업활동이 진행될 예정입니다. 당사는 2021년 수처리 전문업체인 위코테크와 ‘스마트 수처리 공정관리를 위한 빅데이터 분석기반 AI 설루션 도입’ 사업을 통해 관련 솔루션 개발을 완료하였습니다. 하수처리장에서 수집한 다양한 데이터를 학습시켜 유입 수질과 수처리 공정 데이터를 입력하면 방류수 수질을 정확히 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기존 수질 모니터링의 한계를 극복하고 최적화된 하수처리 공정관리가 가능할 것으로 기대 됩니다. 향후 위코테크와 협력하여 1,000여개 중·대규모 하수처리장과 수천개의 소규모 하수처리장 및 민간 폐수처리장 등 수질관리 시장에 진출할 계획입니다.
더불어 2022년 한국수자원공사에서 추진하는 ‘AI기반 대청댐 수계 수질예측 서비스 개발’ 사업을 성공적으로 완료하였습니다. 이 사업은 과기정통부와 NIA에서 주관하는 ‘2022년 디지털 공공서비스 혁신 프로젝트’ 과제 중 하나로, 최적의 AI 기반 수질 예측 모델을 개발하였습니다.
([구축사례] 한국수자원공사, AI 기술 활용해 고도화된 수질예측 시스템 마련 < 솔루션 리뷰·사례 < 기사본문 - 아이티데일리 (itdaily.kr))
동시에 AI 개발 플랫폼 와이즈프로핏은 더욱 다양한 사용자들이 AI 기술을 쉽게 경험해 볼 수 있도록 유저풀을 늘리고자 대학과 AI 교육 센터 등에 제품과 교재를 보급할 예정입니다. 이미 국립군산대학교, 성신여자대학교, 한국항공대학교와 숭실대학교, 가천대학교, 강원대학교 등에서 대학원생과 학부생들이 와이즈프로핏을 AI 수업 도구로 사용하고 있으며, AI 교육 센터와 협력을 통해 관련 교육 커리큘럼을 개발하는 등 앞으로도 AI 기술에 대한 진입장벽을 낮추고 AI 대중화를 위한 영업 활동을 지속해 나갈 예정입니다.
또한 비즈니스 규모나 목적(일반/학습용)에 따라 필요한 서비스를 선택해 사용할 수 서버형과 함께 클라우드 서비스형(SaaS)도 제공합니다. 2022년 05월에는 TTA 소프트웨어시험인증연구소에서 진행하는 ‘클라우드서비스 적격 평가’와 ‘클라우드 확인 및 검증(V&V) 시험’에서 와이즈프로핏이 우수한 성능을 기록하며 클라우드 기반 서비스로서의 기술력과 안정성을 입증받았습니다. 설치형 제품과 클라우드 기반 서비스형 제품을 모두 제공함으로써 판매를 다각도록 추진할 수 있습니다.
(2) 와이즈인텔리전스
빅데이터 다차원 분석 시각화 도구인 와이즈인텔리전스는 외국계 기업이 시장 지배자 입지를 유지하던 빅데이터 분석 시장에서 기술력으로 외산 제품을 누른 제품입니다. 빅데이터 분석이 중요한 홈 앤 쇼핑, 공영홈쇼핑 등 유통 산업과 한국은행, MG손해보험, 웰컴저축은행, 상호저축은행중앙회, 한국투자신탁운용, NH농협생명 등 금융기관에서 와이즈인텔리전스를 사용하고 있습니다.
앞으로도 빅데이터를 다루고자 하는 산업 분야는 더 다양해지고 수요가 높아질 것으로 예상되기 때문에 당사는 보유하고 있는 오랜 기술력과 성공사례를 기반으로 시장을 공략할 예정입니다.
또한 빅데이터 분석 분야에서도 정부의 디지털플랫폼 정부 전략에 부응하는 다양한 사업이 활발하게 추진되고 있습니다. 당사는 최근 한국주택금융공사의 ‘주택금융통계시스템 고도화 사업’, 한국환경산업기술원의 ‘환경통계정보시스템 고도화’, 산림청의 ‘산림경영. 자원 빅데이터 수집. 관리체계 구축’, 축산물품질평가원의 ‘축산물이력제 통계정보 시스템 고도화 구축사업’ 등 다양한 사업을 추진하며 공공 디지털 전환 지원에 나서고 있습니다. 공공데이터의 수집관리 체계의 디지털화와 정보화 역량 편중을 해소하기 위한 데이터 개방의 중요성이 증대되면서 빅데이터 통합 시스템 구축과 맞춤형 시각화에 대한 수요는 더욱 확산될 것으로 예상합니다.
이와 더불어 와이즈프로핏과 결합해 예측 분석 기능을 추가 탑재하고 AI 기반의 예측분석 자동화 기능을 내장하여 분석 SW 시장을 주도해 나갈 것입니다.
(3) 와이즈디큐
빅데이터 품질관리는 데이터를 활용하기 위한 가장 첫 번째 단계로, 데이터가 축적될수록, 그리고 이를 활용하고자 하는 산업분야가 많아질수록 많은 수요가 예상되는 분야입니다.
또한, 정부는 보유하고 있는 정보를 적극적으로 개방하고, 부처 간 원활한 데이터 공유를 통해 국민 맞춤형 서비스를 제공하고자 노력하고 있습니다. 국민과 기업의 공공데이터 재사용은 일자리 창출, 새로운 비즈니스 발굴 등 경제 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 공공데이터 공유와 활발한 활용을 위해서는 데이터의 품질이 우선 되어야 합니다.
특히, ‘데이터기반행정 활성화에 관한 법률’ 시행으로 기관 간의 데이터 공동 활용이 더욱 증가하고, 정책 수립에 데이터 활용이 활성화되면서 데이터 품질 확보와 함께 유관기관 간, 중앙정부와 기관과의 데이터 연계 요구가 증가하고 있습니다.
현재 국내기업들 간의 경쟁이 치열한 상황이나, 당사는 AI를 활용한 데이터품질관리와 공공에 특화된 기능을 제공하여 영업 전략을 강화할 계획입니다. 2022년 와이즈디큐가 공공데이터 품질관리 수준평가 공식 진단 도구로 채택되었고, 이미 국내에서 유일하게 범정부 데이터플랫폼과 기관 데이터시스템 자동연계, 공통표준관리 지원, 품질관리 수준평가 맞춤형 진단기능과 결과보고서 자동 생성 기능 등 공공 특화 기능 제공으로 공공시장을 적극 공략하고 있습니다.
더불어 지난해부터 금융권에서 차세대시스템 구축이 활발하게 일어나고 있습니다. 당사의 데이터품질 관련 제1금융권 점유율은 59.1%로 이미 1위를 기록하고 있으며, 올해에도 카카오뱅크, 농협, 전북은행, 토스, 하나카드, 웰컴저축은행 등 다양한 금융사에 당사가 데이터 관리 시스템을 구축하였습니다. 제품에 대한 안정성과 기술의 신뢰도가 중요한 금융권에서는 레퍼런스가 중요하기 때문에 앞으로도 해당 업계에서 호황을 유지할 수 있을 것으로 생각하고 해당 분야 영업 및 판매를 적극 추진하고 있습니다.
2) 유통 및 제조 판매전략
당사의 판매경로는 주로 직접판매, SI사 판매, 대리점으로 구성되어 있습니다.
또, 온라인 채널 확보와 공공 빅데이터 시장 수요에 발 빠르게 대응하고자 국가 종합 전자조달 시스템인 나라장터 디지털서비스몰에 와이즈프로핏, 와이즈인텔리전스(구 와이즈올랩), 와이즈디큐 등 주력 제품을 등록하였습니다. 일반 경쟁입찰의 경우 공급기업과 수요기관 입장에서 번거로운 계약 과정이 수반되지만, 나라장터 디지털서비스몰을 유통채널로 확보하면 복잡하지 않은 구매 프로세스로 판매가 가능합니다.
당사는 매출액 증대를 위하여 판매경로를 다음의 5가지로 확장하고 있습니다.
판매경로특성실행 방안
| 직접 판매 | 당사 영업조직 | - 영업대표 전문화 |
| SI사 | SI 사를 통한 간접 판매 | - 산업별 SI사 영업조직과의 관계관리 |
| 대리점 | 판매 대행사 | - 제품별 전문 대리점 확대 - 대리점 관리 전담 조직 확충 |
| 온라인 쇼핑몰 | 조달청 상품등록에 따른 간소한판매 프로세스 | - 제품 등급별 상품등록 세분화 - 조달등록상품 집중 광고 |
| SaaS | 클라우드 기반 제품 임대 | - Saas 기반 WiseProphet 홍보 - 대량 임대 가능한 교육기관을 고객으로 확보 |
3) 마케팅 전략
당사는 IT기업으로서 브랜드 이미지 제고를 위한 세미나 개최, 콘퍼런스 참가, PR 활동 등 다양한 마케팅 활동을 수행합니다.
국제인공지능대전, 글로벌 상용 SW명품대전, 소프트웨이브, 공공설루션마켓 등 IT 관련 인지도 높은 대규모의 콘퍼런스에 참여하여 AI와 빅데이터 전문 기업으로서 기업 전문성을 제고하고 인지도를 높이고 있습니다.
또한, 2022년 10월 12일에는 ‘AI와 빅데이터, 어디까지 활용해 봤니?’라는 주제로 온라인 세미나를 개최하여 그동안 쌓아 온 AI와 빅데이터 관련 노하우와 수질, 의료, 공공 등 다양한 고객 사례를 제공하였습니다.
2023년에도 당사의 AI 및 빅데이터 기술력을 알리고 제품 브랜드 강화를 위해 다양한 전시회에 참여하여 데모와 시연을 진행할 계획입니다. 4월에는 공공 정보화 담당자를 타겠어로 하는 공공설루션마켓이, 5월에는 국제인공지능대전의 참가가 예정되어 있습니다.
PR(Public relations)은 불특정 다수의 일반 대중을 대상으로 이미지의 제고나 제품의 홍보 등을 목적으로 전개하는 커뮤니케이션 활동으로 당사는 보도자료와 같은 언론홍보를 포함해, 블로그, 유튜브, 페이스북 등 다양한 채널을 운영하고 있습니다.
특히 유튜브 채널 활용의 경우, 당사의 사업 영역을 쉽게 이해하실 수 있도록 야구 데이터를 활용한 야구 분석 콘텐츠, 인기 가수의 인기 요인을 분석한 브레이브걸스 역주행 분석 콘텐츠 등 흥미 요소를 담은 다양한 콘텐츠를 발굴하고 제작하고 있습니다. 또한 제품별/도메인별 디지털 혁신 사례 제공을 통해 기업과 기관들이 AI와 빅데이터를 더 효과적으로 활용하고 다양한 기능을 사용해 볼 수 있도록 지원합니다.
위세아이텍 특허권, 미래 모습
가. 특허권등 지적재산권 보유현황
호구분내용 등록일적용제품
| 1 | 특허권 | 인공지능 기반의 정비 수요 예측 시스템 및 방법 | 2022.02.07 | WiseProphet™ |
| 2 | 특허권 | 딥러닝 기반의 진동신호 잡음제거를 이용한 회전설비 결함 탐지 장치 및 방법 | 2021.11.30 | WiseProphet™ |
| 3 | 특허권 | 회전설비의 진동 신호에 대한 이상 탐지 장치 및 방법 | 2021.10.01 | WiseProphet™ |
| 4 | 특허권 | 클라우드 기반의 머신러닝 플랫폼과 사전정의 모델을 활용한 엔지니어링 데이터 관리 및 분석 장치 | 2021.10.15 | WiseProphet™ |
| 5 | 특허권 | 플랜트 엔지니어링 업무 단계별 의사결정 지원을 위한 머신러닝 자동화 플랫폼 장치 | 2021.09.24 | WiseProphet™ |
| 6 | 특허권 | 센서 데이터를 이용한 이상패턴 탐지 모델 구축 방법 및 이를 이용한 이상 탐지 장치 및 방법 | 2021.07.01 | - |
| 7 | 특허권 | 딥러닝을 활용한 시계열 예측 기반의 정비 주기 예측 장치 및 방법 | 2021.03.05 | WiseProphet™ |
| 8 | 특허권 | 인공지능 기반의 보험금 부당청구 및 부당패턴 탐지 장치 및 방법 | 2020.09.03 | WiseProphet™ |
| 9 | 특허권 | 보험금 부당청구 패턴 탐지를 위한 음성 데이터의 변수 도출 장치 및 방법 | 2020.08.24 | WiseProphet™ |
| 10 | 특허권 | 신규 부당청구 검출 장치 및 방법 | 2020.08.24 | WiseProphet™ |
| 11 | 특허권 | 딥러닝 기반의 시계열 분석을 이용한 회전설비 진동 상태 감시 장치 및 방법 | 2020.07.21 | WiseProphet™ |
| 12 | 특허권 | 텍스트 데이터에서 생성한 단어 벡터에 주성분 분석을 적용하여 피처를 추출하는 장치 및 방법 |
2020.07.29 | WiseProphet™ |
| 13 | 특허권 | 텍스트 데이터에서 생성한 단어 벡터에 주성분 분석을 적용하여 추출한 피처의 주요 단어 시각화 장치 및 방법 |
2020.06.25 | WiseProphet™ |
| 14 | 특허권 | 인공지능 기반의 보험금 부당청구 및 부당패턴 탐지 장치 및 방법 | 2020.06.03 | WiseProphet™ |
| 15 | 특허권 | 3D 설계도면 데이터 처리를 통한 딥러닝용 2D 이미지 데이터셋 생성 장치 및 이를 이용한 딥러닝 기반의 유사설계도면 검색 시스템 |
2020.05.11 | WiseIntelligence™ |
| 16 | 특허권 | 비표준화 데이터베이스를 위한 도메인 판별 장치 및 방법 | 2020.05.07 | WiseDQ™ |
| 17 | 특허권 | 컴포넌트 기반의 머신러닝 자동화 예측 장치 및 방법 | 2020.04.14 | WiseProphet™ |
| 18 | 특허권 | 인공지능 기반의 신규 부당청구 패턴 분석 장치 및 방법 | 2020.03.02 | WiseProphet™ |
| 19 | 특허권 | 피처 엔지니어링 기반 알고리즘 정확도 향상 장치 및 방법 | 2020.01.16 | WiseProphet™ |
| 20 | 특허권 | 고장확률을 활용한 열차 사고 위험도 예측 장치 및 방법 | 2020.01.16 | WiseProphet™ |
| 21 | 특허권 | 변수 중요도에 따른 가중치가 적용된 변수를 이용한 이상값 탐지 장치 및 방법 | 2020.01.15 | WiseProphet™ |
| 22 | 특허권 | 장비 고장 예측 장치 및 방법 | 2019.12.31 | WiseProphet™ |
| 23 | 특허권 | 빅데이터 표준화를 위한 표준용어 자동 추천 장치 및 방법 | 2019.11.13 | WiseDQ™ |
| 24 | 특허권 | 복합모형을 활용한 선로 위험도 예측 장치 및 방법 | 2019.11.04 | WiseProphet™ |
| 25 | 특허권 | 빅데이터의 이상값 탐지 프로세스 자동화 장치 및 방법 | 2019.10.28 | WiseDQ™ |
| 26 | 특허권 | 피처 엔지니어링에 의한 결과 데이터 대응 관계의 시각화 장치 및 방법 | 2019.10.23 | WiseProphet™ |
| 27 | 특허권 | 빅데이터 분석을 위한 데이터 병합 장치 및 방법 | 2019.10.10 | WiseDQ™ |
| 28 | 특허권 | 인공지능 기반 악성 연체 탐지 장치 및 방법 | 2019.08.05 | WiseProphet™ |
| 29 | 특허권 | 비정형 데이터를 활용한 인공지능 기반의 군 장비 고장 예측 시스템 및 방법 | 2019.06.03 | WiseProphet™ |
| 30 | 특허권 | 열차사고 위험도 예측 장치 및 방법 | 2019.05.21 | WiseProphet™ |
| 31 | 특허권 | 빅데이터 분석을 위한 비정형 텍스트 데이터의 용어 군집화 장치 및 방법 | 2019.04.29 | WiseDQ™ |
| 32 | 특허권 | 인공지능 기반의 보험금 부당청구 탐지 장치 및 방법 | 2019.04.25 | WiseProphet™ |
| 33 | 특허권 | 이상탐지시스템 내의 데이터에 대한 이상을 탐지하는 장치 및 그 방법 | 2019.03.29 | WiseDQ™ |
| 34 | 특허권 | 기계학습 기반 공공데이터 추천을 위한 로그 교환 방법 | 2019.03.26 | WieProphet™ WiseOpen™ |
| 35 | 특허권 | 선로 결함의 현황 파악 장치 및 방법 | 2019.01.24 | WiseProphet™ |
| 36 | 특허권 | 데이터의 도메인을 판별하는 장치 및 그 방법 | 2018.12.11 | WiseDQ™ |
| 37 | 상표 | WISEITECH | 2002.02.14 | - |
| 38 | 저작권 | 원천 데이터 특성 추출 모듈 | 2021.12.03 | - |
| 39 | 저작권 | WISE-MoldAD(금형장비 이상탐지) | 2020.04.23 | - |
| 40 | 저작권 | WISE BDQ SaaS(와이즈 빅데이터 품질관리 사스) | 2019.10.01 | - |
| 41 | 저작권 | WiseProphet(와이즈프로핏) | 2019.09.02 | - |
| 42 | 저작권 | WISEDQ(와이즈디큐) v5.0 | 2019.08.29 | - |
| 43 | GS인증 | WISEProphet v1.0 | 2020.04.20 | - |
| 44 | GS인증 | WISE DQ v5.0 | 2019.06.10 | - |
| 45 | GS인증 | WISE Intelligence v6.0 | 2018.10.25 | - |
| 46 | GS인증 | Wise Open v2.0 | 2014.05.26 | - |
| 47 | GS인증 | WISE Meta v3.0 | 2005.11.02 | - |
| 48 | GS인증 | WISE DQ v3.0 | 2009.10.29 | - |
나. 산업분석
1) 산업의 특성
글로벌 컨설팅업체 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 2030년까지 AI가 세계 경제에 15조 7000억 달러를 기여할 것으로 내다보고 있습니다. 맥킨지(McKinsey)도 2030년까지 AI는 세계 경제에 13조 달러를 기여하고, 전 세계 국내총생산(GDP)을 매년 1.2% 상승시킨다는 긍정적인 전망을 내놓고 있습니다. 2030년까지 약 16조에 달할 것으로 예상되는 데이터와 AI 시장을 선도하기 위해 많은 나라와 기업들이 산업별 플랫폼 육성에 박차를 가하고 있습니다.
당사는 이미 빅데이터와 AI를 아우르는 토털 소프트웨어를 보유하고 있으며, 현재 산업에서는 AI와 빅데이터 분야는 서로 연관성이 깊어 각 분야가 별개로 발주될 뿐만 아니라, 두 세 분야가 융합되어 사업이 발주되는 경우가 많이 발생하고 있습니다.
2) 국내외 시장여건
(1) AI
IDC(International Data Corporation)의 2021년 '세계 인공지능 시장 전망 예측 (IImproved Growth for Global AI Market in 2021)'보고서에 따르면 오는 2024년까지 인공지능 시장은 연평균 성장률(CAGR)이 17.5%이고 총매출은 5,543억 달러(약 622조 원)에 달할 것이라고 예측했습니다. 또한, 2021년 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스를 포함한 AI시장의 전 세계 매출은 전년 대비 16.4% 증가한 3,275억 달러(약 368조 원)로 예상됩니다.
특히, 세 가지 기술 범주 중 AI 소프트웨어는 2020년 전체 AI 시장 매출의 88%를 차지하고 있습니다.
글로벌 시장과 마찬가지로 국내 AI 시장 역시 전 세계적인 흐름과 같이 지속적으로 성장하고 있습니다. 국내 AI 시장은 2018년 1조 원에서 2019년 1조 5000억 원으로 연평균 39.9% 증가하였으며, 향후 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여, 10조 5000억 원 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다.
또한, 현재 윤석열 정부에서 디지털 기술과 빅데이터에 기반한 디지털플랫폼 정부 구축을 적극 추진하면서 AI와 빅데이터, 데이터품질 관련 사업이 더욱 성장할 것으로 기대됩니다.
해당 사업은 한 곳에서 모든 민원을 처리하는 원사이트 토털 서비스를 제공하는 국민 맞춤형 서비스 정부를 꾸리겠다는 뜻으로, 모든 정부 부처를 하나로 연결해 행정 서비스를 제공하고 데이터 분석도 부처별로 적용할 계획입니다. 사람이 아닌 과학적 데이터에 기반한 행정 서비스 제공하기 위해서는 부처 간 데이터 교류와 품질 개선, 분석 등의 과정이 필요합니다. 임기 3년 내 완료를 목표로 하고 있어 많은 사업과 예산이 쏟아질 것으로 예상하고 있습니다.
(2) 빅데이터
전 세계 빅데이터 시장은 2020년 1,388억 8,600만 달러에서 연평균 성장률 10.6%로 증가하여, 2025년에는 2,294억 2,300만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.
해당 빅데이터 설루션에는 빅데이터 분석, 데이터 탐색, 데이터 시각화 및 데이터 관리 설루션이 포함된 규모입니다. 조직에서는 더 나은 의사결정과 전략적 비즈니스를 위한 통찰력을 얻기 위해 빅데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 설루션을 지속적으로 구축하고 있습니다. 이와 더불어 AI, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 신기술과 빅데이터의 통합으로 글로벌 빅데이터 시장은 무한한 가능성을 지니고 있습니다.
국내 시장은 최근 한국 IDC가 발간한 ‘국내 빅데이터 및 분석 시장 전망, 2021-2025’ 연구 보고서에 따르면 2021년 전년 대비 5.5% 성장해 2조 296억 원의 매출 규모를 형성했고, 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%를 기록하여 2025년에는 2조 8353억 원 규모에 이를 것으로 기대하고 있습니다.
다양한 산업에서 이전보다 더 많은 데이터를 확보하고 있고, 높아진 데이터 가치에 따라 이를 활용하기 위한 수요가 높아지면서 빅데이터 관련 시스템 도입이 적극적으로 추진되고 있습니다. 특히 데이터 사이언티스트나 일부 개발자들의 영역이었던 전문화된 데이터 분석을 사용이 쉬운 분석 도구들의 확대로 현업 사용자들도 활용할 수 있게 되면서 데이터의 중요성이 더욱 높아졌고, 기업 내 IT 투자 또한 지속적이고 활발하게 이루어질 것으로 예상됩니다.
(3) 메타버스
글로벌 시장조사업체 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 분석에 따르면 메타버스 구현 기술인 VR과 AR 시장은 2019년 455억 달러(약 53조 7500억 원)에서 2030년 1조 5429억 달러(약 1800조 원)까지 성장할 것으로 전망했습니다.
또, 시장조사업체 이머전 리서치는 2020년 476억 9000만 달러(약 57조 400억 원) 수준이던 세계 메타버스 시장 규모가 매년 40% 이상 성장해 2028년 8289억 5000만 달러(약 991조 4000억 원)에 이른다고 추산하고 있습니다
단순히 메타버스 플랫폼을 활용한 체험형 서비스들을 내놓는 것에서 나아가 플랫폼을 직접 구축하거나 경제 생태계를 구현하는 등 인프라 확충에도 기업들의 많은 투자가 이뤄지고 있습니다.
특히 코로나 19에 따른 언택트 확산으로 국가 간 이동, 여행은 물론 각종 모임에 제한이 생기면서 게임, 취미, 업무 등 일상의 모든 영역이 메타버스로 진화하는 속도가 10년 이상 더 빨라졌다는 분석이 나오고 있습니다. 메타버스가 기존 인터넷을 뛰어넘는 차세대 플랫폼으로 발전할 것이라는 전망이 나오면서 이미 SK텔레콤, KT, LG유플러스와 같은 이동통신 3사를 비롯해 네이버, 현대자동차, 카카오엔터, CJENM 등 대기업 또한 메타버스 시장에 뛰어든 상황입니다. 메타버스는 시공간 제약이 없는 확장성을 갖고 있고 산업과 사회 전 영역에 혁신을 창출할 수 있는 것을 예상되어 국내외 많은 기업들이 주목하고 있는 시장입니다.
정부 또한 이에 발맞춰 산업 육성을 위한 지원을 적극적으로 추진하고 있습니다. 2035년까지 디지털 뉴딜 분야 예상 투자액을 기존 44조 8,000억 원에서 49조로 확대하면서 실감미디어 기술이 융합된 메타버스 산업생태계 구축에 나서고 있습니다. 새롭게 시작하는 윤석열 정부에서도 거시적인 목표로 메타버스 기술 혁신을 위한 법제화와 메타버스 생태계 구축 및 지속 가능한 발전을 추진하고, 글로벌 메타버스로의 확장성을 위한 디지털화를 꾀하겠다고 발표했습니다. 세부적으로는 ‘메타버스 활성화지원 특별법’ 제정, 메타버스 전자정부 구축 추진, 메타버스 산업 활성화로 일자리 확대를 추진할 예정입니다.
3) 회사의 경쟁력
(1) 정적분석 전문 아카이브테크놀로지 인수
올해 2월 당사는 인공지능(AI)과 데이터품질 분야의 전문성 강화, 비즈니스 확장 가속화를 위해 소프트웨어 정적분석 전문기업 아카이브테크놀로지를 인수하였습니다.
아카이브테크놀로지는 소스코드 진단과 개선을 위한 정적분석 도구를 개발하는 소프트웨어 품질 전문 기업으로, 애플리케이션 소스코드, 데이터베이스 등을 분석해 변경 영향도를 측정하고 품질 평가 정보를 제공합니다. KEB하나은행, 신한은행, 한국은행, NH농협은행, 하나카드, 카카오페이 등 시스템의 성능과 안정성을 중요하게 여기는 금융권에서 영향분석시스템 최다 구축실적을 보유하고 있습니다.
당사는 이번 인수를 통해 정적분석에 대한 기술과 노하우를 AI 기술을 결합해 지능형 애플리케이션 정적분석 도구를 선보일 계획입니다. 최근 이슈가 되고 있는 ‘챗GPT’와 같이 품질 담당자와 개발자에게 적합한 소스코드를 큐레이션 하거나 보안 위험이 감지되면 이를 경고하는 등 정적분석 도구의 성능 향상과 동시에 사용자와의 상호작용이 가능할 것으로 기대합니다.
(2) 제품개발센터 출범과 끊임없는 연구개발에 의한 기술력 확보
비즈니스 환경 변화에 민첩하게 대응하고 기술 역량 강화와 제품 고도화를 추진하기 위해 제품개발센터를 출범하였습니다. 먼저 전통적 설치 방식의 소프트웨어 제공 환경에서 벗어나 산업과 기술 간의 융복합, 클라우드 서비스로의 전환, 신기술 접목 등 변화하는 IT 환경과 비즈니스에 효과적으로 대응하고, 제품 개발 속도와 업무 효율성 제고를 추진합니다. 각 사업부에 흩어져 있던 제품개발 조직을 센터로 통합해 제품별 융합과 협업을 촉진하고, 통합 Help Desk를 운영하여 유연성과 신속성을 겸비한 기술지원 서비스를 제공합니다.
또한 제품개발과 별도로 인공지능 분야 핵심 기술 선도와 국책 연구개발과제 수행을 위해 연구소 내 AI 관련 전문 인원을 대거 확충하였습니다. 당사는 제품 출시 이후 끊임없는 연구개발과 고도화를 통해 제품의 경쟁력과 기술력을 끌어올렸습니다. 2022년에는 ▲국가마우스표현형 분석사업단의 전 임상 데이터베이스 구축 및 이에 기반한 병리/영상 분석 시스템 구축 ▲정보통신기획평가원의 제조 품질관리를 위한 자율실행학습 기술 개발 ▲한국산업기술평가원의 AI 기반 엔지니어링 설계정보 디지털 변환·추출 기술 개발 등 다수의 AI 관련 국책과제에 선정돼 연구를 진행 중입니다.
(3) 범용성과 모델 개발의 용이성을 바탕으로 AI 애플리케이션 시장 선점
AI는 이미 관련 기술이 적용되지 않은 산업을 찾기가 어려울 정도로 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
당사는 와이즈프로핏을 활용하여 30여 개에 달하는 이상탐지, 예측, 추천 등 다양한 형태의 AI 모델을 개발하고 적용하여 왔습니다. 그동안의 AI 개발 성과를 바탕으로 3대 핵심 분야를 육성하여 AI 모델의 산업별 확산을 추진하고 있습니다.
특히 예측정비와 에너지효율화 부문 AI 애플리케이션은 메타버스 기술을 활용해 가상세계에서 장비 및 시스템 운영을 시뮬레이션하여 공정의 운전을 최적화하고 비용 절감 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다.
이와 더불어 교육 시장의 개인화 학습에 주목하여 비대면 개인화 학습의 초기 시장을 선도하기 위해 2020년 9월 ㈜이투스교육과 교육 AI 전문회사인 에듀에이아이(주)를 설립했습니다. 그 결과, 2021년 6월에는 AI 기반의 강좌 추천 서비스를 입시교육 업계 최초로 출시하였습니다. 학습자의 학습 현황과 수준, 모의고사 성적 등 다양한 데이터를 활용하여 학생에게 필요한 맞춤 학습과 강의를 추천하는 개인화 맞춤 교육 ‘이투스 AI’를 ㈜이투스교육 수강생 14만 명에게 서비스하고 있습니다.
에듀에이만의 교육기반 인공지능 상품인 ‘AiDO’를 론칭하여 영재 수학 마이크로 러닝 개인화 진단 및 추천, 성인 학습 개인화 추천, 내신입시 컨설팅 분석 등 에듀테크 분야에 다양한 서비스를 제공할 계획입니다.
또한, 2022년 2월과 12월, 데이터 활용의 진입장벽을 낮추고 AI 생태계 확대를 위해 일반인들도 AI을 활용해 볼 수 있도록 AI 실습 교재를 발간하였습니다.
특히 예측정비와 에너지효율화 부문 AI 어플리케이션은 메타버스 기술을 활용해 가상세계에서 장비 및 시스템 운영을 시뮬레이션하여 공정의 운전을 최적화하고 비용 절감 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다.
이와 더불어 교육 시장의 개인화 학습에 주목하여 비대면 개인화 학습의 초기 시장을 선도하기 위해 2020년 9월 ㈜이투스교육과 교육 AI 전문회사인 에듀에이아이(주)를 설립했습니다. 그 결과, 2021년 6월에는 AI 기반의 강좌 추천 서비스를 입시교육 업계 최초로 출시하였습니다. 학습자의 학습 현황과 수준, 모의고사 성적 등 다양한 데이터를 활용하여 학생에게 필요한 맞춤 학습과 강의를 추천하는 개인화 맞춤 교육 ‘이투스 AI’를 ㈜이투스교육 수강생 14만 명에게 서비스하고 있습니다.
에듀에이만의 교육기반 인공지능 상품인 ‘AiDO’를 론칭하여 영재 수학 마이크로 러닝 개인화 진단 및 추천, 성인 학습 개인화 추천, 내신입시 컨설팅 분석 등 에듀테크 분야에 다양한 서비스를 제공할 계획입니다.
또한, 2022년 2월과 12월, 데이터 활용의 진입장벽을 낮추고 AI 생태계 확대를 위해 일반인들도 AI을 활용해 볼 수 있도록 AI 실습 교재를 발간하였습니다.
숭실대학교 경영학 김광용 교수와 위세아이텍 김종현 대표이사, SNS마케팅연구소 임은택 연구원이 공동 집필을 맡은 해당 책은 데이터 사이언스 커뮤니티인 캐글(Kaggle)과 공공데이터포털에서 공개하고 있는 데이터 셋을 활용해 산업별 AI 모델을 제작하여 일반 사용자들도 쉽게 따라 하실 수 있습니다. KBO 야구 분석이나 부동산 예측, 신용평가 모델 등 일반인이 관심을 가질 만한 흥미로운 예측모델을 직접 제작해 볼 수 있습니다. 와이즈프로핏의 특징인 범용성과 확장성을 더욱 넓혀 더 많은 사용자를 확보할 수 있을 것으로 예상합니다.
(4) 글로벌 수준의 대규모 분석 성능
빅데이터 분석 도구인 와이즈인텔리전스는 공공기관 입찰경쟁 시 기술평가에서 외산 제품보다 높은 점수를 얻고 있으며, 국내 1위 제품으로 손꼽히고 있습니다. 특히 2022년 진행한 제품 업그레이드를 통해 다차원 데이터 큐브를 활용한 데이터 처리 기술과 캐싱 기술로 대용량 데이터를 빠르게 분석할 수 있게 되었습니다.
최근 와이즈인텔리전스를 도입한 고객사의 경우, 10만 건 이상의 대량 데이터 조회 시 기존 외산 제품을 사용할 때 소요되던 12초를 10초로 단축하였고, 엑셀 다운로드 속도도 75초에서 14.5초로 단축하며 80.6%의 속도 개선 효과를 확인하였습니다.
또한, AI 기술을 적용하여 증강분석(Augmented Analytics) 기능을 탑재합니다. 증강분석은 현재의 데이터 분석 방법에 AI 기술을 적용하여 ‘증강된 부가가치’ 능력을 분석에 사용하는 것을 말합니다. 데이터 분석 과정을 AI를 활용해 자동화하고 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 인사이트를 제공하는 것으로 기존의 현상 분석을 넘어 향후에 어떤 일이 발생할 것인가를 자동화하여 예측할 수 있습니다.
(5) 다양한 산업 포트폴리오 확보
당사는 금융, 공공, 복지, 교육, 문화·콘텐츠 등 특정 산업군에 한정되지 않고, 고객 다변화가 가능하다는 장점을 보유하고 있습니다. 데이터를 다루는 모든 산업에서 도입이 가능하여 한두 가지 산업에 집중된 매출 구성을 보이는 기업보다 매출 성장의 기회가 많아, 지속 성장이 예상됩니다. 매년 경신하고 있는 실적 추세가 이를 방증하고 있습니다.
아울러 현재 추진하고 있는 메타버스 제품들도 특정 산업군에 국한되지 않은 범용성을 갖춘 제품이 될 것입니다.
재무제표
| 재무상태표 |
| 제 33 기 2022.12.31 현재 |
| 제 32 기 2021.12.31 현재 |
| 제 32 기초 2021.01.01 현재 |
| (단위 : 원) |
제33 기제 32 기제 32 기초
| 자산 | |||
| 유동자산 | 11,858,206,703 | 14,484,818,426 | 26,834,961,862 |
| 현금및현금성자산 | 3,444,556,488 | 4,547,683,904 | 1,951,957,481 |
| 매출채권 | 3,138,574,020 | 3,333,107,361 | 2,685,418,626 |
| 당기손익-공정가치측정금융자산 | 1,617,336,459 | 2,696,234,040 | 20,543,049,110 |
| 기타유동금융자산 | 1,787,602,220 | 1,303,252,171 | 174,773,998 |
| 재고자산 | 168,900,333 | 290,799,333 | 972,862,667 |
| 기타유동자산 | 1,701,237,183 | 2,313,741,617 | 506,899,980 |
| 비유동자산 | 37,167,807,959 | 32,983,050,859 | 14,778,131,891 |
| 당기손익-공정가치측정금융자산 | 0 | 0 | 6,000,000,000 |
| 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 | 14,703,217,500 | 13,825,735,603 | 1,875,822,780 |
| 기타비유동금융자산 | 311,150,262 | 1,155,204,728 | 355,750,900 |
| 관계기업및공동기업투자주식 | 523,035,446 | 168,576,192 | 413,118,965 |
| 유형자산 | 18,385,970,698 | 15,632,418,670 | 4,922,009,416 |
| 무형자산 | 2,707,941,662 | 1,914,838,462 | 1,115,791,772 |
| 이연법인세자산 | 532,698,209 | 264,001,152 | 35,009,370 |
| 기타비유동자산 | 3,794,182 | 22,276,052 | 60,628,688 |
| 자산총계 | 49,026,014,662 | 47,467,869,285 | 41,613,093,753 |
| 부채 | |||
| 유동부채 | 11,484,481,650 | 9,642,680,408 | 5,639,953,136 |
| 매입채무 | 2,270,133,875 | 1,715,060,732 | 1,251,260,935 |
| 단기차입금 | 4,940,000,000 | 0 | 0 |
| 기타유동금융부채 | 1,090,560,715 | 1,171,514,612 | 924,569,469 |
| 기타유동부채 | 2,562,280,678 | 5,836,186,224 | 2,848,786,575 |
| 하자보수충당부채 | 52,666,667 | 52,666,667 | 59,000,000 |
| 당기법인세부채 | 568,839,715 | 867,252,173 | 556,336,157 |
| 비유동부채 | 9,554,708,000 | 12,093,444,234 | 11,177,615,481 |
| 전환사채 | 400,738,000 | 0 | 10,218,057,581 |
| 장기차입금 | 8,569,470,000 | 11,311,551,334 | 0 |
| 기타비유동금융부채 | 584,500,000 | 781,892,900 | 959,557,900 |
| 부채총계 | 21,039,189,650 | 21,736,124,642 | 16,817,568,617 |
| 자본 | |||
| 자본금 | 3,287,937,000 | 3,287,937,000 | 2,226,805,500 |
| 자본잉여금 | 10,329,834,817 | 10,329,834,817 | 11,402,970,997 |
| 기타자본항목 | (4,434,819,435) | (3,875,739,051) | (1,405,378,501) |
| 기타포괄손익누계액 | (7,593,655) | 123,067,092 | 110,396,668 |
| 이익잉여금 | 18,811,466,285 | 15,866,644,785 | 12,460,730,472 |
| 자본총계 | 27,986,825,012 | 25,731,744,643 | 24,795,525,136 |
| 부채와 자본총계 | 49,026,014,662 | 47,467,869,285 | 41,613,093,753 |
| 포괄손익계산서 |
| 제 33 기 2022.01.01 부터 2022.12.31 까지 |
| 제 32 기 2021.01.01 부터 2021.12.31 까지 |
| (단위 : 원) |
제 33 기제 32 기
| 매출액 | 37,892,065,422 | 34,064,031,790 |
| 매출원가 | 30,972,327,268 | 23,622,876,782 |
| 매출총이익 | 6,919,738,154 | 10,441,155,008 |
| 판매비와관리비 | 5,615,064,773 | 4,628,397,735 |
| 영업이익 | 1,304,673,381 | 5,812,757,273 |
| 금융수익 | 5,906,905,295 | 1,464,657,324 |
| 금융원가 | 2,502,097,859 | 2,089,295,304 |
| 기타수익 | 40,285,119 | 189,155,457 |
| 기타비용 | 45,154,771 | 96,633,076 |
| 관계및공동기업투자이익 | 154,459,254 | 0 |
| 관계및공동기업투자손실 | 0 | 244,542,773 |
| 법인세비용차감전순이익 | 4,859,070,419 | 5,036,098,901 |
| 법인세비용 | 988,835,769 | 993,505,538 |
| 당기순이익 | 3,870,234,650 | 4,042,593,363 |
| 기타포괄손익 | (130,660,747) | 12,670,424 |
| 총포괄이익 | 3,739,573,903 | 4,055,263,787 |
| 주당이익 | ||
| 기본주당이익 (단위 : 원) | 629 | 680 |
| 희석주당이익 (단위 : 원) | 628 | 680 |
| 자본변동표 |
| 제 33 기 2022.01.01 부터 2022.12.31 까지 |
| 제 32 기 2021.01.01 부터 2021.12.31 까지 |
| (단위 : 원) |
자본자본금자본잉여금기타 자본항목기타 포괄손익누계액이익잉여금자본 합계
| 2021.01.01 (기초자본) | 2,226,805,500 | 11,402,970,997 | (1,405,378,501) | 110,396,668 | 12,460,730,472 | 24,795,525,136 |
| 연차배당 | 0 | 0 | 0 | 0 | (636,679,050) | (636,679,050) |
| 무상증자 | 1,061,131,500 | (1,073,136,180) | 0 | 0 | 0 | (12,004,680) |
| 자기주식 취득 | 0 | 0 | (2,730,747,050) | 0 | 0 | (2,730,747,050) |
| 전환사채 상환 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 기타포괄손익-공정가치 측정금융자산평가손익 | 0 | 0 | 12,670,424 | 12,670,424 | 0 | 12,670,424 |
| 주식보상비용 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 260,386,500 |
| 당기순이익 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4,042,593,363 | 4,042,593,363 |
| 2021.12.31 (기말자본) | 3,287,937,000 | 10,329,834,817 | (3,875,739,051) | 123,067,092 | 15,866,644,785 | 25,731,744,643 |
| 2022.01.01 (기초자본) | 3,287,937,000 | 10,329,834,817 | (3,875,739,051) | 123,067,092 | 15,866,644,785 | 25,731,744,643 |
| 연차배당 | 0 | 0 | 0 | 0 | (925,413,150) | (925,413,150) |
| 무상증자 | 0 | 0 | (290,734,000) | 0 | 0 | (290,734,000) |
| 자기주식 취득 | 0 | 0 | (513,038,355) | 0 | 0 | (513,038,355) |
| 전환사채 상환 | 0 | 0 | 244,691,971 | 0 | 0 | 0 |
| 기타포괄손익-공정가치 측정금융자산평가손익 | 0 | 0 | 0 | (130,660,747) | 0 | (130,660,747) |
| 주식보상비용 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 244,691,971 |
| 당기순이익 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3,870,234,650 | 3,870,234,650 |
| 2022.12.31 (기말자본) | 3,287,937,000 | 10,329,834,817 | (4,434,819,435) | (7,593,655) | 18,811,466,285 | 27,986,825,012 |
| 현금흐름표 |
| 제 33 기 2022.01.01 부터 2022.12.31 까지 |
| 제 32 기 2021.01.01 부터 2021.12.31 까지 |
| (단위 : 원) |
제33 기제 32 기
| 영업활동으로 인한 현금흐름 | (1,336,332,406) | 7,329,886,882 |
| 영업에서 창출된 현금 | 106,563,746 | 8,258,763,874 |
| 당기순이익 | 3,870,234,650 | 4,042,593,363 |
| 당기순이익에 대한 조정 | (1,580,168,547) | 2,417,880,754 |
| 영업활동 자산·부채의 증감 | (2,183,502,357) | 1,798,289,757 |
| 이자수취 | 48,657,361 | 7,561,963 |
| 이자지급 | (87,840,533) | (21,283,942) |
| 법인세납부 | (1,403,712,980) | (915,155,013) |
| 투자활동으로 인한 현금흐름 | 420,937,443 | (1,354,729,679) |
| 투자활동으로 인한 현금유입액 | 37,503,190,497 | 60,874,137,550 |
| 단기대여금의 감소 | 46,324,000 | 16,660,000 |
| 단기금융상품의 감소 | 9,085,276,392 | 0 |
| 공정가치측정금융자산의 감소 | 26,415,028,638 | 59,703,564,532 |
| 유형자산의 처분 | 788,662,777 | 518,183,818 |
| 보증금의 감소 | 353,881,500 | 635,729,200 |
| 시설이용권의 처분 | 814,017,190 | 0 |
| 투자활동으로 인한 현금유출액 | (37,082,253,054) | (62,228,867,229) |
| 단기금융상품의 증가 | (8,000,000,000) | (1,000,000,000) |
| 단기대여금의 증가 | (400,000,000) | (50,000,000) |
| 장기금융상품의 증가 | (76,174,362) | (1,000,000,000) |
| 공정가치측정금융자산의 증가 | (22,598,187,322) | (47,358,447,720) |
| 관계기업투자주식의 취득 | (200,000,000) | 0 |
| 보증금의 증가 | (436,365,000) | (532,470,700) |
| 유형자산의 취득 | (3,751,337,980) | (11,473,931,619) |
| 시설이용권의 취득 | (1,620,188,390) | (814,017,190) |
| 재무활동으로 인한 현금흐름 | (187,732,453) | (3,379,430,780) |
| 재무활동으로 인한 현금유입액 | 1,088,414,697 | (12,004,680) |
| 무상증자 | 0 | (12,004,680) |
| 단기차입금의 차입 | 5,000,000,000 | 0 |
| 장기차입금의 차입 | 400,738,000 | 0 |
| 전환사채의 상환 | (4,312,323,303) | 0 |
| 재무활동으로 인한 현금유출액 | (1,276,147,150) | (3,367,426,100) |
| 단기차입금의 상환 | (60,000,000) | 0 |
| 자기주식 | (290,734,000) | (2,730,747,050) |
| 배당금의 지급 | (925,413,150) | (636,679,050) |
| 현금및현금성자산의 순증가(감소) | (1,103,127,416) | 2,595,726,423 |
| 기초 현금및현금성자산 | 4,547,683,904 | 1,951,957,481 |
| 기말 현금및현금성자산 | 3,444,556,488 | 4,547,683,904 |
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