E8 반기보고서 (2026.06)

1. 회사의 개요

가. 연결대상회사

가-1. 연결대상 종속회사 현황(요약)

가-2. 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적 ㆍ 상업적 명칭 당사의 국문 명칭은 "이에이트 주식회사"로 표기합니다.또한 영문 명칭은 "E8 Co.,Ltd."로 표기합니다. 다. 설립일 및 존속기간 당사는 2012년 5월 7일에 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

[이미지: 중소기업확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

[이미지: 벤처기업확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

바. 주요 사업의 내용당사는 온톨로지(Ontology) 기반 데이터 구조화 기술, 인공지능(AI) 기술 및 물리 기반 시뮬레이션 기술을 바탕으로 피지컬 AI(Physical AI) 기반 산업 운영 플랫폼 및 관련 솔루션을 개발ㆍ공급하는 기업입니다. 당사는 산업, 도시 및 시설 등 다양한 환경에서 발생하는 데이터를 수집ㆍ연계ㆍ분석하고 이를 디지털 환경에 구현함으로써, 모니터링, 예측 및 의사결정 지원이 가능한 서비스를 제공하고 있습니다. 특히 OWL(Web Ontology Language), RDF(Resource Description Framework) 기반의 온톨로지 기술을 활용하여 이기종 데이터를 의미 기반으로 표준화하고, AI가 이해 및 활용 가능한 구조로 전환함으로써 데이터 활용성과 확장성을 제고하고 있습니다.

당사의 주요 사업은 물리 기반 시뮬레이션 솔루션, 디지털 트윈 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼, 지능형 운영 시스템 및 관련 구축 프로젝트로 구성되어 있습니다. 디지털 트윈 플랫폼인 NDX Pro는 다양한 산업 데이터를 통합하여 디지털 공간에 구현하고 운영 환경을 재현하는 기능을 제공하고 있으며, 스마트시티, 건물 및 산업시설 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼인 NAXiS는 분산된 이기종 데이터를 의미 기반으로 구조화하여 통합 관리하고, 데이터 간 관계에 기반한 추론 기능을 제공하고 있습니다. 지능형 운영 시스템인 NAX Ops는 데이터 분석 결과를 기반으로 운영 판단을 지원하는 기능을 제공하고 있으며, 물리 기반 시뮬레이션 솔루션인 NFLOW Ai는 입자 기반 물리 해석과 AI 기반 예측을 결합하여 유체, 열, 구조 등 물리 현상에 대한 해석 및 예측 기능을 제공하고 있습니다. 이와 같이 당사는 단일 제품 중심이 아닌, 데이터 구조화, 운영 환경 재현, 물리 기반 예측 및 의사결정 지원으로 이어지는 통합 플랫폼 라인업을 기반으로 사업을 영위하고 있습니다. 또한 스마트시티, 제조, 에너지, 건설 및 공공 분야를 중심으로 디지털 트윈 및 시뮬레이션 기반 프로젝트를 수행하고 있으며, 세종 5-1 생활권 스마트시티 구축 사업 및 부산 에코델타 스마트시티 사업 등에 참여하고 있습니다. 이러한 주요 기업 및 공공기관과의 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 사업 영역을 지속적으로 확장하고 있습 니다. 아울러 정부 연구개발 과제 참여를 통해 에너지, 데이터센터 및 제조 분야의 기술 실증과 사업화 기반을 확보하고 있습니다.

또한, 클라우드 기반 서비스와 웹 기반 플랫폼 환경을 활용하여 솔루션의 확장성과 접근성을 제고하고 있으며, 자산관리, 시설관리 및 에너지관리 등 운영 최적화 분야로의 적용 범위를 넓혀가고 있습니다. 향후에는 기존 구축형 사업과 함께 플랫폼 및 서비스 기반 사업 비중을 확대하여 사업 구조를 고도화하는 한편, AI 기반 운영 지원 기능을 강화하여 산업 현장 중심의 경쟁력을 확대해 나갈 계획입니다.

사. 신용평가에 관한 사항

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

다. 최대주주의 변동 당사의 최대주주는 김진현이며, 회사설립 이후 보고서 작성기준일 현재까지 변동 사실이 없습니다.

라. 상호의 변경

마. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

바. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 사. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

(주1) 2022년 3월 15일 정기주주총회에서 준비금의 자본전입(무상증자)을 통해 1주당 7주 배정을 의결하고 2022년 4월 5일 등기 완료하였습니다.(주2) 2024년 2월 23일 코스닥시장 상장 공모를 통하여 1,163,900주(주관사 의무 인수 33,900주 포함)가 증가되었으며, 전환우선주의 보통주 전환청구(2024년 2월 23일)로 모든 우선주는 보통주로 전환되어 보고서 작성기준일 현재 우선주는 존재하지 않습니다.(주3) 2024년 12월 13일 이사회에서 유상증자 신주발행(주주배정 후 실권주 일반공모, 보통주 3,200,000주)을 의결하고 2025년 3월 21일 주금납입이 완료되었으며, 2025년 9월 29일 이사회에서 유상증자 신주발행(주주배정 후 실권주 일반공모, 보통주 7,000,000주)을 의결하고 2025년 12월 23일 주금납입이 완료되었습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

※ 정관 제8조의 3에 의거하여 발행예정주식총수 중 종류주식의 발행한도는 발행주식총수의 100분의 25입니다. 나. 자기주식 취득 및 처분 현황

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일 당사 정관의 최근 개정일은 2026년 3월 31일입니다. 나. 정관 변경 이력

※ 최근 3사업연도의 정관 변경 이력입니다.

다. 사업목적 현황

(1) 사업목적 변경 내용

(2) 변경 사유

(3) 정관상 사업목적 추가 현황표

1) 그 사업 분야 및 진출 목적당사는 정관 변경을 통해 디지털 콘텐츠 제작 및 배급, 건축기술 및 엔지니어링 서비스, 광고, 교육 지원, 창작 및 예술 서비스, 정보 및 사업 지원 서비스, 부동산 임대업 등 고성장성이 기대되는 신규 사업 영역을 추가하였습니다. 이들 사업 분야는 당사의기존 디지털 트윈, 시뮬레이션, 데이터 표준화 기술과 연계가 가능하며 영상 콘텐츠 기획ㆍ제작, 스마트시티 솔루션 제공, SaaS 기반 정보 서비스, 교육 및 브랜드 콘텐츠 제공 등으로 구체화되고 있습니다. 또한, 기존 기술과 조직 역량을 활용하여 신사업 진출 기반을 확보하고, 수익 구조 다변화와 중장기 성장을 도모하고자 합니다.

2) 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성당사는 정관 변경을 통해 디지털 전환과 융복합 기술 확산에 대응하고, 고성장이 예상되는 신사업 분야로의 진출 기반을 마련하였습니다. 새롭게 추가된 사업영역은 콘텐츠 제작, 스마트시티 엔지니어링, 디지털 광고, 실감형 교육, 창작예술, SaaS 기반 정보 서비스, 기술 컨설팅, IT 운영지원, 부동산 임대 등으로 각 산업은 정부 정책, 민간 수요 증가, 산업 구조 고도화에 따라 중장기적으로 안정적인 성장세가 전망됩니다. 한국콘텐츠진흥원, 과학기술정보통신부, Statista 등 공신력 있는 기관의 보고서에 따르면, 해당 시장들은 연평균 8~15% 수준의 성장을 보이고 있으며 당사의 기술력 및 기존 사업과의 시너지를 통해 지속 가능한 수익 기반 확대가 가능할 것으로 판단됩니다.

3) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액, 투자자금 조달원천, 예상투자회수기간 등당사는 신규사업의 추진을 위해 추가적인 인력 충원이나 별도의 투자 없이 현재 보유한 내부 자원으로 사업을 수행하고 있습니다. 신규사업이 본격적으로 확장되는 시기가 되면 신규 투자를 집행할 가능성이 있으나 시기와 규모는 현재로서는 예측하기 어려운 부분이 있습니다. 다만, 신규사업과 관련한 투자는 신규 인력 충원이 중심이 될 것으로 예상합니다. 신규사업 투자 시 투자 자금은 내부 유보 자금과 정부 과제연계 자금을 중심으로 조달할 계획이며, 사업 확장 속도에 따라 외부 투자 유치 또는 금융기관 차입 등도 병행 검토할 예정입니다. 당사는 시장 반응과 사업성과를 지속적으로 점검하며, 투자 효율성과 회수 가능성을 고려한 유연한 자금 운용 전략을 병행해 나갈 계획입니다.

4) 사업 추진현황당사는 정관 변경을 통해 추가된 신규 사업의 본격적인 추진을 위해 콘텐츠 기획, 시뮬레이션 솔루션 개발, 스마트시티 연계 사업 등을 담당하는 전문 인력을 단계적으로 확충하고 있습니다. 연구개발 측면에서는 NFLOW Ai 및 NDX Pro의 고도화를 중심으로 GPU 병렬 연산, 다상 유동 해석, NGSI-LD 기반 데이터 표준화, WebGL 기반 3D 스트리밍 기술 등을 개발하고 있으며, 일부 기술은 실증 사업과 연계되어 상용화가 진행 중입니다. 제품 및 서비스 측면에서는 홍보 콘텐츠 영상 제작, 디지털 시각화 기반 콘텐츠 서비스, 스마트시티 시뮬레이션 솔루션 등에서 초기 상용 프로젝트가 수행되고 있으며, 파일럿 사업 및 일부 레퍼런스를 기반으로 매출이 발생하고 있습니다. 당사는 향후 상용화를 본격화하여 신규 수익원을 창출하고, 기존 사업과의 시너지를 통해 안정적인 사업 확장을 이어갈 계획입니다.

5) 기존 사업과의 연관성당사가 이번 정관 변경을 통해 추가한 신규 사업 분야는 기존의 핵심 역량인 디지털 트윈, 시뮬레이션, 데이터 표준화 기술과 밀접한 연관성을 가지고 있습니다. 특히, NDX Pro와 NFLOW Ai 시뮬레이터를 중심으로 축적해온 기술력은 콘텐츠 제작, 스마트시티 엔지니어링, SaaS 기반 정보 서비스 등 다양한 신규 사업에 적용 가능하며 기술적 확장성이 높습니다. 예를 들어, 영화ㆍ비디오물ㆍ방송 프로그램 제작 및 배급업, 광고업, 교육 지원 서비스업 등은 당사의 디지털 시각화 기술, 3D 모델링 및 시뮬레이션 기술과 연계하여 IR 영상, 교육 콘텐츠, 기업 브랜디드 콘텐츠 제작 사업으로 확대되고 있으며, 일부는 실제 상용 프로젝트에 활용되고 있습니다. 건축 기술 엔지니어링 및 관련 기술 서비스업, 부동산 임대업 등은 기존의 스마트시티, BEMS(Building Energy Management System), 디지털 트윈 플랫폼 기술의 응용 영역으로서, 현재 추진 중인 지자체 및 민간 프로젝트와도 연계가 가능합니다. 또한, 기타 전문, 정보, 사업 지원 서비스업은 당사의 플랫폼 운영 및 IT 기술 기반과 직접적으로 연결되며, 기존 사업의 부가가치를 높이고 서비스 범위를 확장하는 역할을 수행하고 있습니다. 이처럼 신규 사업은 단순히 새로운 시장 진입이 아닌, 기존 사업과의 기술적ㆍ기획적 연계성을 바탕으로 한 범용화 및 고도화 전략의 일환으로 추진되고 있으며, 향후 수익 다변화 및 기업가치 제고에 기여할 것으로 기대됩니다.

6) 주요 위험당사의 정관 변경을 통한 신규 사업을 추진함에 따른 수익 실현까지의 시간 지연, 전문 인력 확보의 어려움, 기술 경쟁 심화, 정책 및 규제 변화, 초기 시장 진입 장벽 등의 위험요인이 존재합니다. 또한, 사업 초기에는 투자 회수 지연이나 자금 운영 부담이 발생할 가능성도 있습니다. 당사는 이러한 리스크를 사전에 인지하고 단계적 사업 추진과 내부 기술력 활용, 외부 협력 확대 등을 통해 위험을 최소화할 계획입니다.

7) 향후 추진계획당사는 정관 변경을 통해 확보한 신규 사업 영역을 기반으로, 기술 고도화 및 사업화 전략을 단계적으로 추진할 계획입니다. 우선, 디지털 콘텐츠 및 스마트시티 분야에서의 초기 실적과 내부 역량을 바탕으로 파일럿 프로젝트 및 레퍼런스 확보에 집중할 예정입니다. 또한, NFLOW Ai 및 NDX Pro 등 기존 플랫폼 기술을 중심으로 SaaS 모델 확대, 콘텐츠 제작 자동화 도구 개발, 실감형 교육ㆍ홍보 콘텐츠 제작 등의 응용 분야로 서비스를 확장할 계획입니다. 중장기적으로는 공공 프로젝트 및 민간 수요에 대응할 수 있는 맞춤형 솔루션을 통해 수익 모델을 다변화하고 주요 사업별 외부 파트너십 및 정부 과제 연계를 통해 안정적인 시장 진입과 지속 가능한 성장을 도모하겠습니다.

8) 미추진 사유현재 모든 신규 사업은 기획 및 준비 단계이며, 정관 변경 이후 연차별 계획에 따라 순차적으로 추진 중입니다.

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황당사는 온톨로지 기반 AI 디지털 트윈 기술을 중심으로, 산업ㆍ도시ㆍ시설 등 다양한 환경에서 발생하는 데이터를 의미 단위로 구조화하고, 이를 기반으로 AI가 스스로 분석ㆍ예측ㆍ추론하며 실제 운영 의사결정까지 연결하는 지능형 플랫폼을 개발하고 있습니다. 기존의 단순 시각화나 모니터링 중심 디지털 트윈을 넘어, 데이터 이해부터 판단, 실행까지 이어지는 운영형 디지털 트윈을 핵심 사업 영역으로 하고 있습니다. 기술 체계는 물리 기반 예측부터 운영 의사결정까지 이어지는 통합 구조로 구성되어 있으며, 물리 기반 시뮬레이션과 AI 가속 예측을 수행하는 NFLOW Ai, 현실 운영 환경을 디지털로 재현하는 NDX Pro, 데이터를 의미 단위로 구조화하고 추론하는 NAXiS, 그리고 이를 기반으로 실제 운영 판단과 실행을 지원하는 NAX Ops로 이어지는 통합 플랫폼을 통해 산업 현장의 의사결정 체계를 고도화하고 있습니다.

NDX Pro는 다양한 산업 데이터를 수집ㆍ연계하고 디지털 공간에서 실제 운영 환경을 재현하는 통합 디지털 트윈 플랫폼으로, NGSI-LD 기반 표준 구조를 통해 이기종 데이터 간 연결성과 확장성을 확보하고 있습니다. NAXiS는 온톨로지와 지식 그래프 기반으로 데이터를 구조화하여 AI가 의미를 이해하고 검증 가능한 방식으로 추론할 수 있도록 지원하며, 산업 현장에서 요구되는 신뢰성 높은 데이터 기반 판단을 가능하게 합니다. 또한 NAX Ops는 이러한 데이터와 디지털 트윈 환경을 기반으로 일관된 운영 기준과 실행 체계를 제공함으로써, 경험 의존적인 운영 방식을 시스템 중심의 의사결정 구조로 전환하고 있습니다. NFLOW Ai는 입자 기반 물리 해석 엔진과 AI Surrogate 기술을 결합한 시뮬레이션 플랫폼으로, 복잡한 물리 현상을 정밀하게 분석하는 동시에 AI를 통해 초고속 예측을 수행하여 다양한 시나리오를 빠르게 비교ㆍ검토할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기존 고비용ㆍ고시간의 시뮬레이션 구조를 개선하고, 설계 및 운영 의사결정의 속도와 효율성을 동시에 향상시키고 있습니다.당사는 세종 5-1 생활권 스마트시티 사업을 통해 공공 부문에서 디지털 트윈 기반 운영 기술을 실증하고 있으며, 부산 에코델타 스마트시티 사업에 참여하고 있습니다. 또한 에너지, 데이터센터 및 제조 분야의 정부 연구개발 과제에 주관 및 공동연구개발기관으로 참여하여 산업별 적용 기술을 확보하고 있습니다. 또한 주요 대기업 및 공공기관과의 프로젝트 수행 경험을 기반으로 B2G 및 B2B 시장에서의 레퍼런스를 확보하여 사업을 확대하고 있으며, 상반기에는 국내 제조 대기업을 대상으로 AI 에이전트 기반 업무 자동화 시스템 구축 사업을 수주하였습니다. 이를 기반으로 자산관리(AMS), 시설관리(FMS), 에너지관리(BEMS) 등 산업별 운영 최적화 솔루션으로 사업 영역을 확장하고 있습니다.

현재 당사는 단일 제품 중심이 아닌, 데이터 구조화-운영 재현-물리 예측-의사결정 실행으로 이어지는 통합 플랫폼 라인업을 기반으로 산업 전반의 운영 방식을 변화시키고 있으며, 장기적으로는 AI가 실제 현장의 운영을 지원하고 실행까지 연결하는 'Physical AI 기반 산업 운영 인프라' 구축을 목표로 하고 있습니다.

나. 시장 현황

최근 산업 환경에서는 AI 기술이 단순한 데이터 분석을 넘어 물리적 환경과 결합하여 실제 운영에 적용되는 방향으로 발전하고 있으며, 이른바 '피지컬 AI(Physical AI)'로의 전환이 점차 가속화되고 있습니다. 이는 AI가 디지털 영역에서의 정보 처리에 머무르지 않고, 설비ㆍ공정ㆍ도시 등 현실 세계의 다양한 시스템을 이해하고 운영 의사결정에 활용되는 단계로 진화하고 있음을 의미합니다.

이와 같은 흐름에 따라 글로벌 주요 기업들은 AI를 개별 기능 단위의 도구가 아닌, 생산ㆍ운영 전반에 통합되는 핵심 기술로 인식하고 관련 투자를 확대하고 있습니다. 특히 제조, 모빌리티, 에너지, 인프라 등 물리적 자산 중심 산업을 중심으로 AI 적용 범위가 확대되고 있으며, 운영 효율성 제고, 비용 절감, 안전성 강화 등 실질적인 성과 개선을 위한 수단으로 활용되고 있습니다. 또한 산업 전반에서는 데이터의 수집 및 분석을 넘어, 이를 기반으로 한 예측과 의사결정까지 연결되는 구조에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이에 따라 개별 시스템 중심의 기술 도입에서 벗어나, 데이터 이해부터 운영 판단까지 통합적으로 수행할 수 있는 구조로 기술이 발전하고 있으며, 이러한 변화가 산업 경쟁력의 주요 요소로 작용하고 있습니다.

한편, 산업 현장에서는 기술의 정확성뿐만 아니라 실제 운영에 적용 가능한 수준의 신뢰성과 활용성이 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 이에 따라 AI 기술 역시 설명 가능성, 재현성 및 기존 시스템과의 연계성을 중심으로 발전하고 있으며, 단순 성능 중심 경쟁에서 벗어나 실제 적용 역량 중심의 경쟁 환경으로 전환되고 있습니다.

종합적으로 볼 때, 현재 시장은 디지털 기반 분석 단계에서 물리적 환경과 결합된 실행 중심 단계로 이동하고 있으며, 이러한 변화는 다양한 산업에서 동시에 진행되고 있습니다. 이에 따라 향후에는 물리적 시스템과 AI를 통합적으로 활용할 수 있는 기술과 경험이 중요한 경쟁 요소로 작용할 것으로 예상되며, 관련 시장의 성장 잠재력 또한 지속적으로 확대될 것으로 전망됩니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 등의 현황 주요 제품 및 서비스는 온톨로지 기반 AI 기술과 디지털 트윈, 시뮬레이션을 결합한 통합 플랫폼 형태로 구성되어 있으며, 산업ㆍ도시ㆍ시설 등 다양한 환경에서 발생하는 데이터를 구조화하고 분석ㆍ예측ㆍ의사결정까지 연결되는 지능형 운영 지원 솔루션을 제공하고 있습니다. 제품 라인업은 데이터 수집 및 운영 환경 재현을 담당하는 NDX Pro, 물리 기반 시뮬레이션 및 예측 기능을 제공하는 NFLOW Ai, 온톨로지 기반 데이터 구조화 및 추론을 수행하는 NAXiS, 그리고 이를 기반으로 실제 운영 판단과 실행을 지원하는 NAX Ops로 구성되어 있으며, 데이터 재현-예측-이해-실행으로 이어지는 통합 구조를 기반으로 산업 현장의 운영 효율성과 의사결정 체계 고도화를 지원하고 있습니다. 또한 글로벌 클라우드 환경을 기반으로 SaaS형태의 서비스 제공 체계를 구축하여, 고객이 별도의 인프라 구축 없이 데이터 분석, 시뮬레이션 및 운영 관리 기능을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

나. 주요 제품에 대한 내용

(1) NFLOW Ai

NFLOW Ai는 입자 기반 물리 해석 기술(LBM, SPH)과 AI Surrogate(대리모델) 기반 예측 기술을 결합한 시뮬레이션 플랫폼으로, 복잡한 물리 현상을 분석하고 다양한 조건에 대한 결과를 신속하게 도출할 수 있도록 설계된 시스템입니다. AI Surrogate는 물리 해석 엔진이 생성한 시뮬레이션 결과를 학습하여 수치해석을 대체하는 예측 모델로, 동일 계열의 조건에 대해서는 전체 해석을 반복 수행하지 않고도 결과를 도출할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정밀한 해석 정확도가 요구되는 구간에는 물리 기반 해석을 적용하고, 다수 시나리오의 신속한 비교가 요구되는 구간에는 AI Surrogate 예측을 적용하는 선택적 운용 구조를 제공하고 있습니다. 웹 기반 환경에서 시뮬레이션 실행과 결과 확인이 가능하며, 반복적인 분석 과정을 효율화하여 설계 및 운영 단계에서의 의사결정을 지원합니다.

[제품 특징]- (물리 해석 엔진) LBM, SPH 기반 유체 및 다물리 현상 해석- (AI Surrogate 예측) 물리 해석 결과를 학습한 대리모델을 통한 고속 결과 예측- (웹 기반 서비스) 설치 없이 브라우저 환경에서 시뮬레이션 수행- (시나리오 분석) 다양한 조건 변경 및 결과 비교 기능 제공

[활용 분야] 유체 흐름, 상변화, 열전달, 음장, 물질 혼합 등 복합 물리현상 정밀 해석, 전자ㆍ가전 제품의 냉각 및 소음 해석, 데이터센터의 냉각 및 전력 효율 해석, 항공ㆍ국방 분야의 충격파 및 엔진 유동 해석, 재난ㆍ환경 분야의 침수 피해 예측 및 대기오염 확산 해석, 화학ㆍ공정 산업의 혼합 및 반응 해석, 해양ㆍ선박 분야의 유체 저항 분석 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있습니다.

(2) NDX Pro

NDX Pro는 다양한 산업 데이터를 수집ㆍ연계하고 현실 운영 환경을 디지털 공간에서 재현하는 통합 디지털 트윈 플랫폼입니다. NGSI-LD 기반 데이터 모델을 적용하여 설비ㆍ공정ㆍ공간 데이터를 통합 관리하며, 운영 환경을 실시간으로 반영하고 다양한 시스템과 연계 가능한 데이터 허브 역할을 수행합니다. 또한 웹 기반 환경에서 데이터 시각화 및 운영 관리 기능을 제공하여 실제 현장의 운영 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 지원합니다.

[제품 특징] - (데이터 통합) 이기종 시스템 데이터를 표준 기반으로 통합 관리- (디지털 트윈 모델링) Entity 기반 구조로 현실 객체 및 관계 표현- (실시간 연계) 운영 데이터의 실시간 반영 및 상태 동기화- (시각화 기능) 웹 기반 2D/3D 통합 뷰어 및 운영 대시보드 제공

[활용 분야]스마트시티, 제조, 에너지, 교통 등에서 운영 환경 모니터링, 설비 관리, 인프라 운영 및 데이터 기반 관리 체계 구축에 활용되고 있습니다. (3) NAXiS

NAXiS는 온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼으로, 산업 전반에서 발생하는 데이터를 의미 단위로 구조화하고 데이터 간 관계를 반영한 지식 구조를 구축하는 시스템입니다. 이를 통해 단순 데이터 조회를 넘어 맥락 기반 분석 및 추론이 가능하도록 지원하며, 데이터 활용의 정확성과 일관성을 확보합니다. 또한 구조화된 데이터와 추론 체계를 기반으로 다양한 AI 에이전트와의 연계를 통해 기능 확장이 가능한 구조를 제공하여, 데이터 기반 의사결정 자동화 및 지능형 운영 환경 구축을 지원합니다.

[제품 특징]

- (온톨로지 구조화) Entity-Relation 기반 데이터 모델링

- (지식 그래프) 데이터 간 관계를 반영한 구조적 정보 관리

- (추론 기능) 단계적 질의 처리 및 논리 기반 분석 지원

- (에이전트 확장성) AI 에이전트 연계를 통한 기능 확장 및 자동화 구조 지원

- (추적성 확보) 데이터 흐름 및 판단 과정의 추적 가능

[활용 분야] 제조, 공공, 에너지 등 다양한 분야에서 데이터 통합, 지식 기반 분석, 운영 의사결정 지원 시스템으로 활용되고 있습니다.

(4) NAX Ops

NAX Ops는 디지털 트윈 환경과 데이터 기반 판단 구조를 결합하여 실제 운영 의사결정을 지원하는 운영 시스템입니다. 설비, 공정, 운영 데이터를 통합하고, 이를 기반으로 일관된 기준에 따른 판단과 실행을 가능하게 하며, 운영 이력을 축적하여 지속적인 개선이 가능한 구조를 제공합니다.

[제품 특징]

- (운영 통합) 설비ㆍ공정ㆍ운영 데이터를 하나의 구조로 통합

- (판단 기준 정립) 정책 및 규칙 기반의 일관된 의사결정 체계 제공

- (실행 지원) 분석 결과를 실제 운영 프로세스에 반영

- (지속 개선) 운영 데이터 축적을 통한 최적화 및 성능 개선

[활용 분야] 제조, 에너지, 스마트시티 등에서 운영 관리, 공정 제어, 조직 간 협업 및 데이터 기반 의사결정 지원에 활용되고 있습니다.

다. 주요제품 가격변동현황 당사의 시뮬레이션 및 플랫폼 솔루션은 고객의 프로젝트 발주 요청사항에 따라 납품시마다 그 규모 및 내용 등이 상이한바, 프로젝트별 특성에 따라 공급가격에 편차가 있습니다. 이에 따라 일관된 기준하에서 가격 산출 및 가격 변동 추이를 산정하기 어려우므로 기재를 생략하였습니다.

3. 원재료 및 생산설비

당사는 시뮬레이션 소프트웨어 및 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 판매를 주된 사업으로영위하고 있으며, 이는 일반적인 제조업과 달리 유형의 제품을 생산하지 않습니다. 이에 당사는 주요 서비스를 생산하기 위한 별도의 매입비용이 발생하지 않으며, 특히순수 자체 기술로 제품개발이 완료되었으므로 외부에 지급되는 로열티 역시 발생하지 않고 있어 원재료 매입 금액 및 가격변동추이, 생산설비에 관한 기재를 생략합니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적 당사의 매출실적은 아래와 같이 매출유형과 품목에 따라 구별하였으며 연결 기준 실적입니다.

나. 판매 경로당사는 국내외 시장을 대상으로 직접 판매(Direct Sales)와 전략적 파트너사를 통한 간접 판매(Indirect Sales)를 병행하고 있습니다.

직접 판매는 공공기관, 지방자치단체, 대기업 및 주요 산업 고객을 대상으로 한 프로젝트 수주 중심으로 이루어지며, 디지털 트윈 플랫폼 및 시뮬레이션 기반 솔루션의 구축ㆍ적용을 포함한 통합 사업 형태로 수행되고 있습니다. 고객 요구에 따라 데이터 수집ㆍ정제 및 구조화, 시뮬레이션 모델 구축, 시각화, AI 기반 분석 및 운영 의사결정 지원 시스템 구현까지 연계된 형태로 제공하고 있습니다. 또한 초기 기획 및 설계 단계부터 PoC(개념검증), 본 구축, 운영 고도화 단계까지 전주기 사업 수행 구조를 갖추고 있으며, 이를 통해 고객 맞춤형 디지털 트윈 환경 구축 및 실제 운영 적용을 지원하고 있습니다.간접 판매는 국내외 기술 파트너 및 산업별 협력사를 통한 공동 사업 발굴, 솔루션 연계 및 공급 방식으로 이루어지고 있으며, 파트너의 산업 전문성 및 네트워크를 활용하여 시장 접근성과 사업 확장성을 강화하고 있습니다. 특히 당사는 데이터 구조화-운영 재현-의사결정 지원 및 실행-물리 기반 예측으로 이어지는 통합 제품 라인업을 기반으로, 단일 솔루션 공급을 넘어 고객의 실제 운영 환경에 적용 가능한 디지털 트윈 구축 및 운영 체계를 제공하고 있습니다.

다. 판매 계획

당사는 향후 매출 확대를 위해 기존 프로젝트 중심의 구축형 사업을 유지하는 한편, 플랫폼 기반 제품 및 운영형 서비스 중심의 사업 구조로 점진적으로 전환할 계획입니다. 우선, 주요 제품 라인업을 기반으로 산업별 적용 모델을 구체화하고, 초기 PoC 및 파일럿 프로젝트를 실제 구축 및 운영 단계로 전환함으로써 매출 전환율을 제고하고 이를 위해 기존 수행 프로젝트의 후속 확장 사업 및 추가 고도화 수주를 병행하여 동일 고객 내 매출 확대를 추진하고 있습니다. 또한 스마트시티, 스마트빌딩, 제조, 에너지 및 공공 인프라 등 핵심 산업군을 중심으로 반복 적용 가능한 사업 구조를 확보하고, 프로젝트 단위 수주에서 나아가 운영ㆍ유지보수 및 서비스형 매출로 확장하여 중장기적인 수익 기반을 강화할 예정입니다. 아울러 국내외 기술 파트너 및 협력 네트워크를 활용한 간접 판매 채널을 확대하고, 산업별 레퍼런스를 기반으로 신규 고객 확보 및 후속 사업 수주를 추진할 계획입니다. 현재 당사는 다수의 PoC 및 초기 사업을 기반으로 향후 매출 전환이 가능한 사업 기회를 확보하고 있으며, 주요 프로젝트는 단계별 계약 구조에 따라 순차적으로 매출로 인식될 예정입니다.

라. 판매 전략

마. 주요 매출처 당사의 2026년 6월 30일 기준 주요 매출처 및 매출 비중은 다음과 같으며, 매출처명은 영업 대외비에 해당하여 기재하지 않았습니다.

바. 수주상황

(주1) 수주잔고에 대한 상세 내용은 당사 및 고객사의 영업활동에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기밀 사항으로 그 기재를 생략하고 각 매출유형별 총액으로 표시하였습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리 "III. 재무에 관한 사항-3. 연결재무제표 주석-28. 재무위험"에 자세한 내역이 기재되어 있으니 참고하시기 바랍니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 나. 연구개발활동 (1) 연구개발 조직 당사의 연구개발 조직은 유체 역학 시뮬레이션 소프트웨어(NFLOW Ai)와 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 플랫폼(NDX Pro) 개발을 담당하는 사업개발그룹과, 신규 사업 기획, 국책 과제, B2G 및 B2B 비즈니스를 총괄하는 디지털전략그룹으로 구성되어 기술 개발부터 사업화까지의 시너지를 창출하고 있습니다.

(2) 연구개발인력 구성

(3) 연구개발비용

(4) 국가 연구과제 실적

당사는 디지털 트윈, 물리 기반 시뮬레이션 및 온톨로지 기반 AI 기술을 바탕으로 정부 연구개발 과제에 지속적으로 참여하고 있습니다. 현재 진행중인 국가 연구과제는 아래와 같으며 에너지, 데이터센터 및 제조 분야를 중심으로 주관 및 공동연구개발기관으로 참여하고 있습니다. 당사는 각 과제에서 디지털 트윈 구축, 운영 데이터 연계 및 AI 기반 의사결정 기술 개발을 담당하고 있습니다.

또한 당사는 아래와 같이 꾸준한 국내외 논문 발표 및 학술대회 발표 실적을 거두었습니다.

[E8(이에이트) 국내 논문 게재 실적]

[E8(이에이트) 해외 논문 게재 실적]

[E8(이에이트) 국내외 학술대회 발표 실적]

(5) 연구개발 계획

[이미지: 기술개발 로드맵] 원문에서 확인할 수 있어요.

본 로드맵은 '물리 예측 → 운영 재현 → 의미 이해 → 판단 실행'으로 이어지는 통합 데이터 파이프라인을 중심으로 설계되어 있으며, 당사는 2025년부터 2027년까지 물리 기반 예측 기술과 디지털 트윈, 데이터 지능, 운영 시스템을 단계적으로 통합하여, 최종적으로 Physical AI 기반 산업 운영 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 연구개발을 진행하고 있습니다.

2025년: 통합 기반 구축 (Foundation)

2025년에는 각 기술 요소의 개별 고도화와 함께, 전체 시스템 간 연계를 위한 기반 구축을 중심으로 연구개발이 진행되었습니다.먼저, 물리 기반 시뮬레이션 영역에서는 NFLOW Ai 3.0을 정식 출시하고, AI Surrogate 모델의 기초 학습을 완료하였습니다. 이를 통해 LBM(Lattice Boltzmann Method) 기반의 유동 해석 기술을 확보하고, 반도체 및 제약 공정에서의 다상 유동 해석과 같은 산업에 적용 가능성을 검증하였습니다. 또한, 군중 밀집 및 재난 상황을 대상으로 한 사고 예측 솔루션을 상용화함으로써 시뮬레이션 기반 예측 기술의 실제 활용 기반을 마련하였습니다.

디지털 트윈 플랫폼(NDX Pro) 측면에서는 NGSI-LD 기반의 통합 데이터 모델을 안정화하고, 스마트시티 운영을 위한 기본 구조를 구축하였습니다. BIM 데이터를 중심으로 한 데이터 통합 구조를 정립하고, WebGL 기반의 대규모 3D 시각화 기능을 구현함으로써 실제 환경을 디지털 상에서 재현할 수 있는 기반을 확보하였습니다.

데이터 지능 플랫폼(NAXiS)에서는 온톨로지 기반 Entity-Relation 모델 v1을 정식 출시하고, 지식그래프 기반의 단계적 추론 및 데이터 추적성을 확보하였습니다. 제조 및 차량 분야를 중심으로 도메인 PoC를 수행하였으며, AI 에이전트와의 연계를 위한 인터페이스 구조를 구축하였습니다.

운영 시스템(NAX Ops)에서는 운영 통합 프레임워크 v1을 출시하고, 정책 및 규칙 기반 의사결정 엔진을 개발하였습니다. 건물 에너지(BEMS) 운영 모듈을 개발하고, 운영 이력의 축적 및 재활용 구조를 정립함으로써 이후 자율 운영으로 확장하기 위한 기반을 마련하였습니다.

2026년: Physical AI 활성화 (Activation)

2026년에는 2025년에 구축된 기반을 바탕으로, AI 기반 예측과 의사결정 기능을 실제 산업 운영 환경에 적용하는 단계로 연구개발을 진행하고 있습니다. 반기 중에는 온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼 NAXiS와 지능형 운영 시스템 NAX Ops를 정식 출시하여 통합 플랫폼 라인업을 완성하였으며, 에너지, 데이터센터 및 제조 분야의 정부 연구개발 과제를 통해 각 제품의 산업 적용 기술을 확보하고 있습니다.NFLOW Ai는 AI Surrogate 모델의 상용화를 추진하고 있으며, 이를 통해 조건에 따라 시뮬레이션 수행 시간을 대폭 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 유체ㆍ구조ㆍ음향 등 다물리 결합 해석을 표준화하고 있습니다. 또한 반도체 및 자동차 산업을 중심으로 한 산업 특화 기능을 강화하고, 웹 기반 시뮬레이션 실행 환경을 고도화하여 접근성을 확대하고 있습니다. 아울러 데이터센터 냉각 및 전력 효율 해석 분야로 적용 영역을 확대하고 있습니다.

NDX Pro는 LLM을 통합한 자연어 기반 운영 인터페이스를 도입하고, Web 기반 Ray Tracing 및 Path Tracing 기술을 적용하여 시각화 품질을 고도화하고 있습니다. 또한 스마트시티, BEMS, 제조 등 산업별 디지털 트윈 템플릿을 제공하고, 디지털 트윈과 시뮬레이션 간 자동 연계 구조를 구축함으로써 운영 효율성을 향상시키고 있습니다.NAXiS는 지식그래프와 LLM 기반 추론 기능을 결합하여 온톨로지 구조를 고도화하고 있으며, 도시, 건설, 제조 분야를 대상으로 도메인 온톨로지 라이브러리를 구축하고 있습니다. 또한 설명 가능성과 추적성을 강화하여 국내외 AI 관련 법령 및 규제 대응 기반을 마련하고, AI 에이전트 마켓플레이스 베타를 통해 멀티 에이전트 환경으로의 확장을 준비하고 있습니다.

NAX Ops는 AI와 정책 기반 의사결정을 결합한 자율 의사결정 엔진 v2를 개발하고 있으며, BEMS 및 FMS, AMS 등 산업별 운영 패키지를 표준화하고 있습니다. 또한 실시간 이상 감지 및 예지정비 기능을 포함하고, 운영 성과를 정량적으로 확인할 수 있는 ROI 가시화 대시보드를 제공하고 있습니다.

2027년: 산업 운영 플랫폼 확장 (Industry Platform)

2027년에는 각 기술 요소를 통합하여 산업 전반에 적용 가능한 Physical AI 기반 운영 플랫폼으로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.NFLOW Ai는 Physics-Informed Neural Network(PINN)를 표준으로 적용하고, 도시ㆍ건물ㆍ제조 등 3대 버티컬 산업에 대한 검증된 솔버 패키지를 완성할 계획입니다. 또한 GPU 기반 수억 입자 규모의 실시간 시뮬레이션을 구현하고, API 기반 시뮬레이션 마이크로서비스 형태로 제공할 예정입니다.NDX Pro는 Physical AI Operating System 커널을 완성하고, 도시ㆍ산단ㆍ시설 간 멀티 디지털 트윈 페더레이션 구조를 구축할 계획입니다. 또한 엣지와 클라우드를 결합한 하이브리드 운영 구조를 구현하고, 디지털 자산의 인증 및 라이프사이클 관리 체계를 확립할 예정입니다.

NAXiS는 산업 특화 온톨로지 마켓플레이스를 구축하고, 데이터 입력만으로 자동 구조화되는 자율 학습형 지식그래프 구조를 구현할 계획입니다. 또한 멀티 에이전트 기반 협업 추론 엔진을 통해 복합적인 의사결정 환경을 지원하고, 신뢰성 인증 및 거버넌스 체계를 완성할 예정입니다.

NAX Ops는 인간 개입을 최소화하는 자율 운영 에이전트를 구현하고, 도시 OS, BEMS Pro, 제조 Pro 등 산업별 SaaS 형태로 확장할 계획입니다. 또한 Outcome 기반 과금 모델을 도입하고, 운영 데이터를 기반으로 AI 정책이 자동으로 진화하는 구조를 구축할 예정입니다.

이와 같이 물리 기반 시뮬레이션, 디지털 트윈, 데이터 지능, 운영 시스템을 단계적으로 통합하여, 단순 분석 중심의 시스템을 넘어 실제 산업 운영에 직접 적용 가능한 Physical AI 기반 운영 플랫폼으로 발전해 나가고 있습니다. 특히 각 기술 요소 간의 연계를 통해 데이터의 생성부터 해석, 의사결정, 실행까지 이어지는 통합 구조를 구축함으로써, 산업 현장에서의 실질적인 활용 가능성을 지속적으로 확대하고 있습니다.

(6) 보유 기술의 경쟁력

[물리 기반 시뮬레이션-AI 통합 구조 확보]

당사는 물리 기반 수치해석 엔진을 기반으로 한 시뮬레이션 체계를 보유하고 있으며, 이를 AI Surrogate 모델과 결합하는 구조를 단계적으로 구축하고 있습니다. 해당 구조는 고비용ㆍ고시간이 소요되는 물리 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 대신, 학습된 모델을 활용하여 유사 조건에 대한 결과를 빠르게 도출할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 단일 해석 정확도 중심이 아닌, 다수 시나리오 비교 및 반복 실행이 가능한 구조로 확장하고 있으며, 실제 운영 환경에서의 의사결정 지원을 위한 활용성을 높이고 있습니다.

[표준 기반 디지털 트윈 데이터 모델링 및 연계 기술]

NDX Pro를 중심으로 NGSI-LD 기반의 데이터 모델을 적용하여, 설비, 공정, 환경, 운영 데이터 등 이질적인 데이터를 통합 가능한 구조로 모델링하고 있습니다. 해당 구조는 데이터 간 관계 정의를 포함한 표준 기반 설계를 통해 확장성과 상호운용성을 확보하는 것을 목표로 하며, BIM 및 3D 시각화 기술과 결합하여 물리 공간과 데이터 간의 정합성을 유지하는 디지털 트윈 환경을 구성하고 있습니다. 또한 시뮬레이션 및 운영 시스템과의 연계를 고려한 데이터 흐름 구조를 함께 설계하여, 분석 결과가 후속 프로세스로 연결될 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

[온톨로지 기반 데이터 구조화 및 추론 체계]

NAXiS는 온톨로지 기반의 데이터 모델과 지식그래프를 활용하여, 데이터 간 의미 관계를 구조화하는 체계를 구성하고 있습니다. 이를 통해 단순 데이터 저장 및 조회를 넘어, 개체 간 관계 및 맥락을 반영한 질의 및 추론이 가능한 구조를 지향하고 있으며, 최근에는 LLM 기반 추론 기능과의 결합을 통해 비정형 질의 대응 및 해석 범위를 확장하고 있습니다. 해당 구조는 데이터 기반 의사결정 과정에서의 설명 가능성 및 추적 가능성 확보를 주요 목표로 기술 고도화를 진행하고 있습니다.

[분석-의사결정-운영 실행 연계 아키텍처]

데이터 분석 결과가 실제 운영 의사결정 및 실행으로 이어질 수 있도록, NAX Ops를 중심으로 한 운영 연계 구조를 설계하고 있습니다. 정책 기반 의사결정 로직, 이상 탐지 및 예지정비 기능 등을 포함하여, 분석 결과를 단순 보고 형태로 제공하는 것이 아니라, 운영 프로세스 내에서 활용 가능한 형태로 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 데이터 분석과 운영 실행 간의 단절을 최소화하고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하고 있습니다.

[통합 플랫폼 아키텍처 및 모듈화 구조]

시뮬레이션(NFLOW Ai), 디지털 트윈(NDX Pro), 데이터 지능(NAXiS), 운영 시스템(NAX Ops)은 개별 기능 단위로 분리되어 있으면서도, 공통 데이터 구조를 기반으로 상호 연계 가능한 형태로 설계되어 있습니다. 해당 구조는 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반으로 구성되어, 기능 단위 확장 및 산업별 커스터마이징이 가능하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서의 유연한 적용을 고려하고 있습니다. 이를 통해 단일 솔루션 제공이 아닌, 산업별 요구사항에 맞는 조합형 플랫폼으로 확장이 가능한 구조를 확보하고 있습니다.

[단계적 검증 기반 기술 고도화 수행 경험]

스마트시티, 건물 에너지, 제조 등 다양한 영역에서 PoC 및 실증 프로젝트를 수행하며, 기술 검증과 적용 가능성 확보를 병행하고 있습니다. 특히 디지털 트윈 기반 시뮬레이션과 운영 데이터 연계를 중심으로, 실제 환경에서의 적용성을 검증하고 있으며, 이를 통해 기술 개발과 실제 운영 간의 간극을 줄이는 방향으로 고도화를 진행하고 있습니다.

(7) 외부기관의 기술평가 내역당사는 2020년 이후 총 5개 전문평가기관으로부터 모두 A 등급을 받으며 모든 평가기관으로부터 우수한 기술 역량을 인정받았습니다.

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 현황 보고서 작성기준일 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권은 총 244건입니다.

(1) 특허 당사는 온톨로지 기반 AI 디지털 트윈 기술을 중심으로 통합 디지털 트윈 플랫폼, 입자 기반 해석 엔진 AI 시뮬레이션 플랫폼 등과 관련한 국내외 특허 72건을 보유하고 있으며, 글로벌 시장 진입을 고려하여 당사의 핵심기술 보호 및 분쟁 예방을 위해 주요 국가(미국, 일본 외) 대상으로 권리화하고 있습니다. 특허법 제94조에 의거하여 당사는 해당 특허에 대한 독점적 실시권을 가집니다. (2) 상표 당사의 지적재산권 중 약 42%를 차지하는 국내외 상표권은 103건으로 대표적인 상표로는 당사 사명인 이에이트(E8)를 포함하여 주요 제품 및 서비스 NDX PRO, NFLOW AI등이 있습니다. 상표법 제89조에 의거하여 당사는 해당 상표에 대한 독점적 사용권을 가집니다.

(3) 디자인 당사는 총 11건의 디자인 특허를 보유하고 있습니다. 당사의 입자 기반 해석 엔진 AI 시뮬레이션을 구현하기 위한 프로그램 화면 디자인을 권리화하여 활용하고 있습니다. 디자인보호법 제92조에 의거하여 당사는 해당 디자인에 대한 독점적 실시권을 가집니다. (4) 프로그램 당사는 총 58건의 프로그램 저작권을 보유하고 있습니다. 당사의 지능형 디지털 트윈 플랫폼, 입자 기반 시뮬레이션 소프트웨어 등을 프로그램화하여 저작권으로 등록함으로써 당사만의 온톨로지 기반 AI 디지텉 트윈 및 시뮬레이션 구현 기술에 활용하고 있습니다. 저작권법 제9조에 의거하여 당사는 해당 프로그램에 대한 저작권을 가집니다.특허권 관련 세부 내역은 'XII. 상세표 - 4. 지적재산권 현황'을 참고해주시기 바랍니다.

나. 산업 및 시장 개요 디지털 트윈 산업은 현실 세계의 사물, 시스템 및 환경을 디지털 공간에 구현하고, 이를 기반으로 상태를 모니터링하고 시뮬레이션 및 예측 분석을 수행하는 기술을 중심으로 발전하고 있습니다. 초기에는 3D 시각화 및 모니터링 중심으로 활용되었으나, 최근에는 데이터 통합, 분석 및 예측 기능이 결합되면서 산업 전반의 운영 효율성 제고 및 의사결정 지원을 위한 핵심 기술로 확대되고 있습니다.

특히 인공지능(AI), 클라우드, 사물인터넷(IoT), 빅데이터 기술의 발전과 함께 디지털 트윈의 활용 범위는 스마트시티, 제조, 에너지, 건설, 물류 등 다양한 산업으로 확장되고 있으며, 복잡한 시스템을 통합적으로 관리하고 운영 효율성을 향상시키기 위한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한 산업 현장에서 발생하는 다양한 이기종 데이터를 통합ㆍ활용하고 이를 기반으로 예측 및 시뮬레이션을 수행하려는 요구가 확대됨에 따라, 데이터 구조화 및 표준화 기술의 중요성도 함께 증가하고 있습니다. 한편 물리 기반 시뮬레이션 기술은 제품 설계, 공정 최적화 및 성능 검증 등 다양한 산업 분야에서 활용되어 왔으며, 최근에는 고성능 연산 기술과 AI 기술의 발전으로 시뮬레이션의 속도 및 활용성이 향상되고 있습니다. 특히 반복적인 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 AI 예측 기술이 적용되면서, 설계 및 운영 단계에서 다양한 시나리오를 신속하게 검토할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 이와 같은 기술적 발전을 기반으로, 산업 전반에서는 단순한 데이터 수집 및 모니터링을 넘어 데이터 분석, 예측 및 운영 의사결정까지 연계하는 통합 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이에 따라 디지털 트윈, AI, 시뮬레이션 기술을 결합한 플랫폼 형태의 서비스에 대한 관심이 확대되고 있으며, 클라우드 기반 서비스 및 구독형 모델을 중심으로 사업 구조도 점차 변화하고 있습니다.

당사는 이러한 산업 환경 변화에 대응하여 디지털 트윈 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 플랫폼, AI 기반 운영 최적화 솔루션 및 물리 기반 시뮬레이션 솔루션을 결합한 사업 구조를 구축하고 있으며, 스마트시티, 제조, 에너지 및 공공 분야를 중심으로 사업을 확대하고 있습니다.

다. 시장 규모 및 현황 (1) 글로벌 시장 동향 및 성장 전망

글로벌 디지털 트윈 시장은 산업 전반의 디지털 전환 가속화와 함께 빠르게 성장하고 있습니다. 주요 시장조사기관(Grand View Research, MarketsandMarkets 등)에 따르면, 글로벌 디지털 트윈 시장 규모는 2026년 약 260억~540억 달러 수준으로 추정되며, 향후 연평균 30%대 중반 이상의 성장률을 기록하며 2030년에는 약 1,200억~1,500억 달러 규모로 확대될 것으로 전망되고 있습니다. 다만 기관별 시장 정의 및 산정 범위에 따라 추정치에는 상당한 편차가 존재합니다.

디지털 트윈 시장의 성장은 산업용 사물인터넷(IoT), 클라우드, 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 데이터 기반 운영 관리 및 예측 수요가 증가함에 따라 촉진되고 있습니다. 특히 제조, 에너지, 스마트시티, 건설 및 인프라 분야를 중심으로 설비 상태 모니터링, 예지 정비, 운영 최적화 및 리스크 관리에 대한 수요가 확대되면서 디지털 트윈 기술의 적용 범위가 지속적으로 확대되고 있습니다. 또한 최근에는 단순한 시각화 및 모니터링 중심의 디지털 트윈에서 나아가, 시뮬레이션 및 AI 기반 예측 기능이 결합된 고도화된 형태로 발전하고 있으며, 물리 기반 시뮬레이션과 AI 기술을 결합한 고속 분석 및 의사결정 지원 기술에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이러한 기술적 발전은 기업의 운영 효율성 제고, 비용 절감 및 의사결정 고도화를 위한 핵심 수단으로 활용되며 시장 성장을 견인하고 있습니다.

지역별로는 북미와 유럽이 기술 도입 및 시장 형성을 선도하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 대규모 인프라 투자 및 정부 주도의 디지털 전환 정책을 기반으로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망되고 있습니다. 특히 스마트시티 및 제조 산업을 중심으로 디지털 트윈 기술 도입이 확대되면서 해당 지역의 시장 성장세가 두드러질 것으로 예상됩니다. 이와 같은 시장 환경 변화에 따라, 디지털 트윈, AI 및 시뮬레이션 기술을 결합한 통합 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있으며, 구축형 사업 중심에서 클라우드 기반 서비스 및 구독형 모델로의 전환도 점진적으로 이루어지고 있습니다. 이에 따라 관련 시장은 중장기적으로도 높은 성장세를 지속할 것으로 전망됩니다.아울러 최근에는 AI가 데이터 분석 영역을 넘어 설비ㆍ공정ㆍ도시 등 물리적 시스템의 운영에 직접 적용되는 이른바 피지컬 AI(Physical AI) 영역이 형성되고 있습니다. 디지털 트윈과 물리 기반 시뮬레이션이 AI의 학습 및 검증 환경으로 활용되면서, 두 기술 영역의 결합이 확대되는 추세입니다. 다만 해당 시장은 형성 초기 단계로 기관별 정의와 산정 범위의 차이가 커, 시장 규모에 대한 정량적 추정에는 한계가 있습니다.

(2) 국내 시장 규모 및 성장성

국내 디지털 트윈 시장은 정부 주도의 디지털 전환 정책과 산업 전반의 데이터 기반 운영 수요 증가에 따라 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 국토교통부는「제7차 국가공간정보정책 기본계획(2023~2027)」을 통해 5년간 약 3조 7,700억원 규모의 투자 계획을 제시하였으며, 국가 디지털트윈 구축을 핵심 추진 방향으로 설정하고 있습니다. 국내 디지털 트윈 시장 규모에 대해서는 산정 기준 및 범위에 따라 기관별 추정치의 편차가 크게 나타나고 있으나, 정부 정책 투자와 산업별 도입 확대에 따라 중장기적으로 높은 성장세가 지속될 것으로 전망되고 있습니다.

국내 시장 성장은 제조업 중심의 산업 구조와 밀접하게 연관되어 있습니다. 자동차, 반도체, 전자 등 주요 산업에서 생산 공정 최적화, 품질 관리 및 예지 정비를 위한 디지털 트윈 도입이 확대되고 있으며, 특히 스마트팩토리 및 산업 자동화와 연계된 수요가 증가하고 있습니다. 한편 정부는 스마트시티, 디지털 정부, 산업 디지털 전환 정책 등을 통해 디지털 트윈 기술 도입을 적극 지원하고 있으며, 이에 따라 공공 인프라 및 도시 운영 분야에서도 적용이 확대되고 있습니다. 이러한 정책적 지원과 함께 IoT, AI, 클라우드 등 관련 기술의 발전이 시장 성장을 견인하고 있으며, 향후에도 산업 전반에서 데이터 기반 운영 체계 구축 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 최근에는 단순한 시각화 및 모니터링 중심에서 벗어나, 시뮬레이션 및 AI 기반 예측 기능을 결합한 고도화된 디지털 트윈에 대한 수요가 증가하고 있으며, 클라우드 기반 서비스 및 구독형 모델을 중심으로 사업 구조도 점진적으로 변화하고 있습니다. 이에 따라 국내 디지털 트윈 시장은 중장기적으로도 안정적인 성장세를 지속할 것으로 전망됩니다.

(3) 주요 수요 변동 요인 및 리스크 요인

디지털 트윈 및 관련 시장의 수요는 산업 전반의 설비 투자 규모, 디지털 전환 추진 수준 및 거시경제 환경에 영향을 받습니다. 경기 변동, 기업의 투자 축소, 공공부문의 예산 조정 등은 디지털 트윈 구축 및 관련 프로젝트 발주 지연 또는 축소로 이어질 수 있으며, 이에 따라 당사의 사업 수행 및 매출에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 디지털 트윈 사업은 제조, 건설, 에너지, 스마트시티 등 주요 산업의 설비 투자 및 인프라 구축과 밀접하게 연관되어 있어, 해당 산업의 업황 변화 및 투자 계획 변동에 따라 수요가 영향을 받을 수 있습니다. 특히 프로젝트 기반 사업의 특성상 발주 시기 및 사업 규모에 따라 매출 인식 시점이 변동될 수 있으며, 이에 따라 실적의 변동성이 발생할 수 있습니다.

한편 디지털 트윈, 인공지능(AI), 시뮬레이션 등 관련 기술은 지속적인 고도화가 요구되는 분야로, 기술 경쟁 심화에 따른 연구개발 투자 확대 필요성이 존재합니다. 당사가 기술 경쟁력을 유지ㆍ강화하지 못할 경우 시장 내 경쟁력 저하로 이어질 수 있으며, 이는 향후 수익성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 산업 현장의 데이터 통합 및 활용과 관련하여 데이터 품질, 표준화 수준, 시스템 연계 환경 등에 따라 사업 수행의 난이도가 증가할 수 있으며, 프로젝트 수행 과정에서 예상치 못한 추가 비용 또는 일정 지연이 발생할 가능성이 있습니다.

아울러 클라우드, 인공지능 등 외부 기술 및 인프라에 대한 의존도가 증가함에 따라 관련 기술 환경 변화, 비용 구조 변화 및 주요 파트너와의 협력 관계 변화가 사업 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 이와 함께 공공부문 사업 비중이 일정 수준 존재하는 경우 정부 정책 방향, 규제 환경 및 예산 집행 계획 변화에 따라 사업 기회 및 수요에 영향을 받을 수 있습니다. 당사는 이러한 시장 환경 변화에 대응하기 위하여 사업 포트폴리오 다변화 및 기술 경쟁력 강화를 지속적으로 추진하고 있습니다.

(4) 국내외 정책 및 제도 동향

국내에서는 정부의 디지털 전환 정책과 공간정보 정책을 중심으로 디지털 트윈 관련 제도 기반이 지속적으로 강화되고 있습니다. 국토교통부는 「제7차 국가공간정보정책 기본계획(2023~2027)」을 통해 국가 디지털트윈 구축, 공간정보 기반 행정 고도화 및 디지털플랫폼정부 연계를 주요 방향으로 제시하였으며, 2026년 국가공간정보정책 시행계획에서는 디지털 트윈 구축, 플랫폼 고도화, 인재양성 및 기술개발 등을 포함한 공간정보 정책사업을 추진하고 있습니다. 중앙부처와 지방자치단체 차원의 관련 사업도 지속적으로 집행되고 있어 디지털 트윈 관련 시장 기반이 점차 확대되는 추세입니다.

스마트시티 분야에서도 관련 제도 정비가 이어지고 있습니다. 「스마트도시 조성 및 산업진흥 등에 관한 법률」 및 동 시행령 개정을 통해 스마트도시 특화단지, 규제특례 및 민간 참여 기반이 확대되었으며, 2026년 스마트도시 특화단지 조성사업 공모에서도 해당 법률에 근거한 지정 및 지원 구조가 유지되고 있습니다. 이는 디지털 트윈, 도시 데이터, 운영형 서비스 등과 연계된 사업 기회를 제도적으로 뒷받침하는 요소로 작용하고 있습니다.

인공지능 분야에서는 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」이 2026년 1월 22일 시행되었으며, 이후 개정 법률이 2026년 7월 21일부터 시행되고 있습니다. 아울러 동 법 시행령 개정을 통해 법률상 위임사항이 구체화되고 AI 제품ㆍ서비스 확인 제도가 신설되는 등 하위법령 정비가 이어지고 있습니다. 이에 따라 AI 기반 서비스 및 플랫폼 사업은 기술 경쟁력뿐 아니라 신뢰성, 안전성, 거버넌스 및 제도 준수 역량이 함께 요구되는 방향으로 제도 환경이 변화하고 있습니다.

해외에서는 유럽연합(EU)을 중심으로 AI, 데이터 활용 및 공공 데이터 상호운용성 관련 제도 정비가 빠르게 진행되고 있습니다. EU AI Act는 2024년 8월 1일 발효되어 금지 AI 관행 및 범용 AI 모델 관련 의무가 단계적으로 적용되고 있으며, 2026년 8월 2일부터는 투명성 의무와 범용 AI 모델에 대한 집행 권한이 적용됩니다. 다만 고위험 AI 시스템에 대한 의무는 2026년 중 개정을 통해 적용 시점이 유예되어, 독립형 고위험 AI는 2027년 12월부터, 제품 내장형 고위험 AI는 2028년 8월부터 적용될 예정입니다. 이와 함께 EU Data Act 및 Interoperable Europe Act가 시행되어 데이터 접근성과 공공부문 간 상호운용성 강화를 제도적으로 뒷받침하고 있습니다. 이러한 흐름은 디지털 트윈, AI 및 데이터 플랫폼 사업에서 데이터 접근성, 연계성, 투명성 및 규제 준수의 중요성을 높이는 방향으로 작용하고 있습니다.

또한 해외 주요 기관들은 디지털 트윈의 제도화와 표준화 기반 마련을 병행하고 있습니다. 미국 NIST는 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈 요구사항, 데이터 관리 및 모델 활용 체계에 관한 연구와 표준화 활동을 추진하고 있으며, 유럽연합은 공공ㆍ환경ㆍ도시 영역에서 대규모 디지털 트윈 정책 사업을 확대하고 있습니다. 이에 따라 디지털 트윈이 단순 기술 실증을 넘어 공공정책 및 산업 인프라의 한 축으로 자리잡는 추세입니다.

종합하면, 국내외 정책 및 제도 환경은 디지털 트윈, AI 및 데이터 기반 산업의 확산을 지원하는 방향으로 발전하고 있으나, 동시에 데이터 표준화, 상호운용성, 신뢰성 및 규제 준수 요구 수준도 함께 높아지고 있습니다. 이에 따라 관련 기업은 기술 개발뿐 아니라 제도 변화에 대응할 수 있는 표준 기반 제품 구조, 데이터 거버넌스 및 규제 대응 역량을 함께 확보할 필요가 있습니다.

(5) 경쟁 현황 및 경쟁우위

디지털 트윈 및 관련 시장은 글로벌 대형 IT 기업, 산업용 소프트웨어 기업, 플랫폼 사업자 및 SI(시스템 통합) 기업 등이 참여하는 경쟁 구조를 형성하고 있습니다. 글로벌 시장에서는 클라우드 기반 디지털 트윈 플랫폼을 제공하는 기업과 CADㆍPLM 등 설계 기반 소프트웨어 기업들이 시장을 선도하고 있으며, 산업별 특화 솔루션을 중심으로 경쟁이 이루어지고 있습니다. 국내 시장에서도 대형 IT 서비스 기업 및 SI 기업을 중심으로 공공 및 민간 프로젝트 수주 경쟁이 이루어지고 있으며, 일부 기업은 자체 플랫폼 및 솔루션을 기반으로 사업 영역을 확대하고 있습니다. 한편 디지털 트윈 사업은 데이터 수집 및 연계, 모델링, 시뮬레이션, 플랫폼 구축 및 운영 등 다양한 기술 요소가 결합된 구조를 가지고 있어, 단일 기술보다는 통합적인 기술 역량과 프로젝트 수행 경험이 중요한 경쟁 요소로 작용하고 있습니다. 또한 산업별 요구사항에 따라 맞춤형 구축이 필요한 경우가 많아, 사업 수행 경험과 레퍼런스 확보 여부도 경쟁력에 영향을 미치고 있습니다.

당사는 온톨로지 기반 데이터 구조화 기술을 바탕으로 이기종 데이터를 의미 단위로 통합하고, 이를 디지털 트윈 플랫폼 및 시뮬레이션 기술과 연계하여 활용하는 구조를 갖추고 있습니다. 또한 디지털 트윈 플랫폼(NDX Pro), 데이터 플랫폼(NAXiS), 운영 최적화 솔루션(NAX Ops), 시뮬레이션 솔루션(NFLOW Ai)을 연계한 제품 라인업을 기반으로 데이터 수집, 분석, 예측 및 운영 지원까지 통합적인 기능을 제공하고 있습니다. 아울러 당사는 스마트시티, 제조, 에너지 및 공공 분야에서의 프로젝트 수행 경험을 통해 디지털 트윈 구축 및 운영 관련 기술 역량을 축적하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 산업 영역으로 사업을 확대하고 있습니다. 또한 클라우드 및 웹 기반 서비스 환경을 활용하여 솔루션의 확장성과 접근성을 제고하고 있습니다. 다만 디지털 트윈 및 AI 관련 시장은 기술 발전 속도가 빠르고 경쟁이 심화되고 있어, 지속적인 연구개발 투자 및 기술 고도화가 요구되며, 대형 IT 기업 및 플랫폼 사업자와의 경쟁 환경에 따라 시장 경쟁이 더욱 심화될 가능성이 있습니다. 이에 따라 당사는 기술 경쟁력 확보 및 사업 포트폴리오 다변화를 통해 경쟁 대응력을 강화해 나갈 계획입니다.

1. 요약재무정보

당사는 보고서 작성기준일 현재 소규모기업(최근 사업연도말 현재의 자산총액이 1천억원 미만이거나 최근 사업연도의 매출액이 500억원 미만인 회사)에 해당하므로 본 항목의 기재를 생략합니다.

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 일반사항 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표'에 의한 지배기업인 이에이트 주식회사(이하 '지배기업')는 종속기업(이하 이에이트 주식회사와 그 종속기업을 일괄하여 '연결회사')을 연결대상으로 하여, 연결재무제표를 작성하였습니다.

(1) 지배기업의 개요

지배기업은 패키지 소프트웨어 개발사업, 3D 유체 시뮬레이션 용역사업을 주된 영업으로 하여 2012년 5월 7일에 설립되었으며, 2024년 2월 23일 코스닥시장에 상장하였습니다. 지배기업의 본사는 서울특별시 송파구 올림픽로 300, 25층(신천동, 롯데월드타워)에 소재하고 있습니다.보고기간종료일 현재 대표이사는 김진현이며, 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

(2) 연결대상 종속기업의 개요1) 현황보고기간종료일 현재 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

(*) 지배기업이 100% 지분을 출자한 회사로 전기 신규 설립되었습니다.

2) 종속기업의 요약 재무정보보고기간종료일 현재 연결대상 종속기업의 요약재무현황은 다음과 같습니다.- 요약 재무상태

- 요약 손익현황

2. 재무제표 작성기준 및 중요한 회계정책2.1 재무제표 작성기준

연결회사의 반기연결재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다.

반기연결재무제표는 연차연결재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2025년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차연결재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.

2.2 제ㆍ개정된 기준서의 적용

하기에 기재된 사항을 제외하고 반기연결재무제표에 적용된 회계정책은 직전 연차재무제표에 적용한 회계정책과 동일합니다.

(1) 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서연결회사가 2026년 1월 1일 이후 개시하는 회계기간부터 적용한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 및 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 금융상품 분류와 측정

개정 기준서에서는 계약상 현금흐름 특성을 평가할 때, 원리금 지급만으로 구성되어 있는 현금흐름 관련 규정을 명확히 하고, 기타포괄손익-공정가치 측정 지분상품의 투자 종류별 공정가치 변동 및 실현손익 정보에 대한 공시 요구사항을 추가하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

② 한국채택국제회계기준 연차개선

동 연차개선은 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택', 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시', 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' 및 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표'에 대한 일부 개정사항을 포함하고 있습니다.

- 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용

- 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 제거 손익, 실무적용지침

- 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 개정 - 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의

- 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' 개정 - 사실상의 대리인 결정

- 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' 개정 - 원가법

해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

③ 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 및 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 자연에 의존하는 전력과 관련된 계약

개정 기준서에서는 태양력, 풍력 등과 같이 자연에 의존하여 전력 매입량이 변동하는특성으로 인해 구매한 미사용 전력을 판매해야 하는 경우 미사용 전력을 다시 판매하더라도 합리적인 기간 동안 계약물량만큼 사용했다는 점이 인정된다면 '자가사용' 요건을 충족한 것으로 보아 파생상품으로 회계처리하지 않는다는 점을 명확히 하였습니다. 또한, 자연조건에 따라 발전량이 변동하더라도 계약물량 전체에 대하여 위험회피회계를 적용할 수 있도록 허용하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 제정ㆍ공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

중간보고기간말 현재 제정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 아니하였고, 연결회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기업회계기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시' 제정

K-IFRS 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 K-IFRS 제1001호 '재무제표 표시'를 대체합니다. K-IFRS 제1118호는 손익계산서를 중심으로 정보이용자에게 기업의 성과를 분석하고 비교하는 데 유용한 정보를 제공하여 유사 기업 간 재무성과의 비교가능성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

K-IFRS 제1118호는 2027년 1월 1일 이후 최초로 시작되는 회계연도부터 적용해야 하며, 조기적용이 허용됩니다. 기업은 K-IFRS 제1008호 '회계정책, 회계추정치 변경과 오류'에 따라 이 기준서를 소급 적용해야 하므로 2026년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 비교정보는 제1118호에 따라 재작성됩니다.

연결실체가 K-IFRS 제1118호를 적용하여 재무제표를 작성하는 경우 현행 재무제표와 유의적인 차이를 발생시킬 것으로 예상되는 주요 회계정책은 다음과 같습니다. 이러한 부분은 향후 발생할 모든 차이를 포함한 것은 아니며 추가적인 분석결과에 따라변경될 수 있습니다.[손익계산서 표시 등 변경]K-IFRS 제1118호는 손익계산서에 포함된 모든 수익과 비용을 영업 범주, 투자 범주, 재무 범주, 법인세 범주, 중단영업 범주의 다섯 가지 범주 중 하나로 분류하도록 합니다. 동 기준서는 투자, 재무, 법인세, 중단영업으로 분류되지 않은 모든 수익과 비용을 영업 범주로 분류하며 영업손익을 잔여 개념의 손익으로 정의하고 있습니다.

연결실체는 수익과 비용의 범주 분류를 위하여 주된 사업활동을 평가하여야 하며, 연결실체가 특정 유형의 자산 투자 또는 고객에 대한 금융제공을 주된 사업활동으로 영위하는 경우 해당 사업활동이 주된 사업활동이 아니었다면 투자 또는 재무 범주로 분류하였을 일부 수익과 비용을 영업 범주로 분류합니다.

이에 따른 영업손익은 수익에서 매출원가 및 판매비와관리비를 차감한 것으로 정의되는 현행 K-IFRS 제1001호에 따른 영업손익과는 유의적인 차이가 있습니다. K-IFRS제1118호는 현행 K-IFRS 제1001호에 따라 산정된 영업손익을 주석으로 공시할 것을 요구하고 있으며, K-IFRS 제1118호에 따른 영업손익과 현행 K-IFRS 제1001호에 따른 영업손익과의 차이 조정내역도 주석으로 공시해야 합니다.

또한, K-IFRS 제1118호는 손익계산서에 영업 범주로 분류되는 모든 수익과 비용으로 구성되는 '영업손익', 영업손익과 투자 범주로 분류된 모든 수익과 비용으로 구성되는 '재무손익및법인세비용차감전손익', 그리고 '당기순손익'을 표시하도록 요구하고 있습니다. 다만, 연결실체가 주된 사업활동으로 고객에게 금융을 제공하는 경우 회계정책 선택에 따라 '재무손익및법인세비용차감전손익' 표시는 적용되지 않을 수 있습니다. [경영진이 정의한 성과측정치 공시 도입]K-IFRS 제1118호는 경영진이 정의한 성과측정치를 기업이 재무제표와 구분하여 공개적인 의사소통에 사용하고, 기업 전체의 재무성과 측면에 대한 경영진의 견해를 재무제표 이용자에게 전달하기 위해 사용하며, K-IFRS 제1118호 문단 118에서 열거하지 않거나 K-IFRS에서 표시ㆍ공시를 명시적으로 요구하지 않는 수익과 비용의 중간합계로 정의하고 이와 관련된 공시 요구사항을 새롭게 도입하였습니다.

경영진이 정의한 성과측정치가 있는 경우 해당 지표를 보고하는 이유, 해당 지표의 산정 방법, 해당 지표와 K-IFRS 제1118호에서 명시하는 가장 직접적으로 비교가능한 중간합계와의 조정내역, 각 조정항목의 법인세 효과, 비지배지분에 미치는 효과 등을 공시하여야 합니다.[현금흐름 분류 등 변경]한편, K-IFRS 제1118호의 제정에 따라 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표'에 대한 일부 개정이 이루어졌으며, 동 개정에 따라 간접법에 따른 영업활동현금흐름 산정의 출발점이 당기순손익에서 영업손익으로 변경되었고, 이자 및 배당 관련 현금흐름에 대한 분류 선택권이 삭제되었습니다.[주요 영향 평가]

연결실체는 K-IFRS 제1118호의 의무적용일이 도래하지 않아 이를 적용하지 아니하였으며, 2027년 12월 31일로 종료되는 기간의 첫 중간재무제표를 K-IFRS 제1118호에 따라 보고할 예정 입니다. 연결실체는 새로운 수익과 비용의 분류를 반영한 회계결산시스템의 구축을 완료하였으며, 2026년 중 지속적인 시스템의 정합성 검증 및 병행결산 준비 등의 작업을 수행하고 있습니다.

3. 현금및현금성자산보고기간종료일 현재 현금및현금성자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

4. 범주별 금융상품

(1) 보고기간종료일 현재 범주별 금융자산의 내역과 공정가치 비교는 다음과 같습니다.

(2) 보고기간종료일 현재 범주별 금융부채의 내역과 공정가치 비교는 다음과 같습니다.

(*1) 리스부채는 기업회계기준서 제1107호 '금융상품 : 공시'에 따라 공정가치 공시에서 제외하였습니다.(*2) 종업원급여 관련 부채가 포함되어 있습니다.

(*1) 리스부채는 기업회계기준서 제1107호 '금융상품 : 공시'에 따라 공정가치 공시에서 제외하였습니다.(*2) 종업원급여 관련 부채가 포함되어 있습니다.

(3) 금융상품의 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

(4) 보고기간종료일 현재 금융상품의 수준별 공정가치 측정치는 다음과 같습니다.

(*1) 2024년 중 하나에스앤비-제이엔엠 메디칼 1호 조합에 1,000,000천원을 출자하였으며, 당반기 중 원금 및 이익분배금 1,517,372천원을 회수하였습니다.(*2) 2022년 중 세종스마트시티(주)의 보통주 150,000주를 취득하였으며, 설립 후 경영성과나 영업에 중요한 변동이 없어 원가가 공정가치의 최선의 추정치라고 판단하였습니다.(*3) 2024년 중 스마트시티부산(주)의 보통주 50,000주를 취득하였으며, 설립 후 경영성과나 영업에 중요한 변동이 없어 원가가 공정가치의 최선의 추정치라고 판단하였습니다.

(5) 공정가치 서열체계 수준 3 관련 공시공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않 은) 공시가격(수준 1)- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수(수준 2)- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수(수준 3)

공정가치로 측정되는 자산ㆍ부채 중 공정가치 서열체계 수준 3로 분류된 자산ㆍ부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

5. 매출채권 및 기타채권(1) 보고기간종료일 현재 매출채권 및 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전기 중 매출채권 및 기타채권의 대손충당금 설정액은 없습니다.

6. 재고자산

(1) 보고기간종료일 현재 재고자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기 중 영업비용으로 인식한 재고자산의 원가는 754,365천원이며, 이 중 재고자산평가손실금액은 557,609천원입니다.

7. 기타자산보고기간종료일 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

8. 금융자산

보고기간종료일 현재 금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 2024년 중 하나에스앤비-제이엔엠 메디칼 1호 조합에 1,000,000천원을 출자하였으며, 당반기 중 원금 및 이익분배금 1,517,372천원을 회수하였습니다.(*2) 2022년 중 세종 5-1생활권 스마트시티 국가시범도시 스마트서비스 구축/운영 및 선도지구 조성사업을 위해 설립된 세종스마트시티(주)의 보통주 150,000주를 취득하였습니다.(*3) 2024년 중 부산 에코델타 스마트시티 국가시범도시 스마트서비스 구축/운영 및 선도지구 조성사업을 위해 설립된 스마트시티부산 주식회사의 보통주 50,000주를 취득하였습니다.

9. 유형자산

(1) 보고기간종료일 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기말 현재 담보로 제공된 유형자산은 없습니다.

10. 리스(1) 보고기간종료일 현재 기초자산 유형별 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 보고기간종료일 현재 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 보고기간종료일 현재 리스부채의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다.

당반기 중 증가된 사용권자산은 64,540천원이고, 전반기 중 증가된 사용권자산은 없습니다.

(4) 리스와 관련해 손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당반기 중 리스의 총 현금유출액은 1,003,784천원(전반기: 564,236천원)입니다.

11. 무형자산

(1) 보고기간종료일 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 산업재산권 취득금액은 장기선급금 및 국고보조금(선급금)에서 전액 대체되었습니다.

(3) 당반기와 전반기의 무형자산상각비는 전액 영업비용으로 계상되었습니다.

12. 기타금융자산(1) 보고기간종료일 현재 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

13. 정부보조금(1) 연결회사가 당반기 중 수행완료하거나, 보고기간종료일 현재 수행 중인 주요 정부보조금 연구과제의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 자산취득관련 정부보조금의 변동내용은 다음과 같습니다.

연결회사는 자산의 취득 관련 보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시하며, 수익 관련 보조금은 이연하여 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시하고 있습니다.

14. 매입채무 및 기타채무

보고기간종료일 현재 매입채무 및 기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

15. 차입금

보고기간종료일 현재 차입금의 내역은 다음과 같습니다.

16. 기타부채 및 충당부채

(1) 보고기간종료일 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 복구충당부채의 증감 내역은 다음과 같습니다.

17. 퇴직급여17.1 확정급여제도연결회사는 자격요건을 갖춘 임직원들을 위하여 확정급여형퇴직급여제도를 운영하고 있습니다. 동 제도하에서 임직원들은 퇴직시점에 제공한 근무용역기간에 최종 3개월 평균급여에 지급률을 곱한 금액을 지급하도록 되어 있으며, 동 제도로 연결회사는 투자위험, 이자율위험 및 임금위험 등에 노출되어 있습니다.

가장 최근의 확정급여채무의 보험수리적 평가는 지아컨설팅(주)에 의하여 수행되었으며, 확정급여채무의 현재가치, 관련 당기근무원가 및 과거근무원가는 예측단위적립방식을 사용하여 측정되었습니다.

(1) 보고기간종료일 현재 순확정급여부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 총비용1) 당기손익으로 인식한 총비용의 내용은 다음과 같습니다.

2) 당기손익으로 인식한 총비용의 계정과목별 내용은 다음과 같습니다.

17.2 확정기여제도확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 다음과 같습니다.

17.3 기타장기종업원급여부채연결회사는 장기 근속 임직원에게 장기종업원급여를 제공하고 있습니다. 이 급여를 받을 수 있는 권리는 주로 3년 이상의 장기간 근무한 임직원에게만 주어집니다. 기타장기종업원급여는 확정급여제도와 동일한 방법으로 측정되며, 근무원가, 기타장기종업원급여부채의 순이자 및 재측정요소는 당기손익으로 인식됩니다. 이러한 부채는 매년 독립적이고 적격한 보험계리사에 의해 평가됩니다.

기타장기종업원급여와 관련하여 비용으로 인식한 금액은 다음과 같습니다.

18. 자본금과 자본잉여금

(1) 자본금1) 자본금의 내용은 다음과 같습니다.

2) 자본금과 주식발행초과금의 변동내용은 다음과 같습니다.

(2) 자본잉여금1) 보고기간종료일 현재 자본잉여금의 내용은 다음과 같습니다.

2) 자본잉여금의 변동내용은 다음과 같습니다.

19. 기타자본

(1) 보고기간종료일 현재 기타자본의 내용은 다음과 같습니다.

(2) 기타자본의 변동내용은 다음과 같습니다.

(3) 주식기준보상제도

1) 연결회사는 주주총회 결의에 의거해서 연결회사의 임직원에게 주식선택권을 부여했으며, 주요 내용은 다음과 같습니다.ㆍ주식선택권으로 발행할 주식의 종류: 기명식 보통주식ㆍ부여방법: 보통주 신주발행

ㆍ행사 가능 시점

2) 주식선택권의 수량과 가중평균 행사가격의 변동은 다음과 같습니다.

당반기말 현재 존속하는 주식선택권의 행사가격범위는 1,344원에서 13,572원이며, 가중평균잔여만기는 4.38년입니다.

3) 주식선택권의 공정가치는 연도별로 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(*1) 3차 주식선택권의 주당 공정가치와 행사가격은 2022년 중 무상증자를 고려한 금액입니다.(*2) 무위험이자율은 주식선택권 기대만기에 해당하는 국공채이자율을 이용하였습니다.

4) 비용으로 인식한 보상원가의 내용은 다음과 같습니다.

20. 영업수익

(1) 영업수익 내역은 다음과 같습니다.

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분은 다음과 같습니다.

(3) 고객과의 계약에서 생기는 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(*1) 기간에 걸쳐 이행하는 고객과의 계약을 위해 고객으로부터 미수취한 금액에 대한 자산입니다.(*2) 기간에 걸쳐 이행하는 고객과의 계약을 위해 고객으로부터 선수취한 금액에 대한 부채입니다.위와 관련하여 전기말 계약부채 중 453,130천원이 당반기에 수익으로 인식되었습니다.

(4) 당반기 중 원가기준 투입법을 적용하여 기간에 걸쳐 수익을 인식한 계약으로서 계약금액이 전기 매출액의 5% 이상인 주요 계약의 내역은 다음과 같습니다.

21. 영업비용 영업비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

22. 기타수익 및 기타비용

(1) 기타수익 내역은 다음과 같습니다.

(2) 기타비용 내역은 다음과 같습니다.

23. 금융수익 및 금융비용 (1) 금융수익 내역은 다음과 같습니다.

(2) 금융비용 내역은 다음과 같습니다.

24. 주당손익

(1) 기본주당손익의 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 가중평균유통보통주식수

(2) 희석주당손익 희석주당손익은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 연결회사가 보유하고 있는 희석성 잠재적보통주로는 주식선택권이 존재하고 있으며, 당반기 및 전반기에는 희석효과가 발생하지 않아 희석주당손익은 기본주당손익과 일치합니다.

25. 우발부채 및 주요 약정사항 (1) 소송사건 보고기간종료일 현재 연결회사가 계류 중인 소송사건은 없습니다. (2) 제공받고 있는 지급보증 보고기간종료일 현재 연결회사가 제공받고 있는 보증내역은 다음과 같습니다.

(3) 제공한 담보 보고기간종료일 현재 연결회사가 제공하고 있는 담보내역은 다음과 같습니다.

(4) 약정사항보고기간종료일 현재 금융기관과의 약정사항은 다음과 같습니다.

26. 특수관계자 (1) 보고기간종료일 현재 연결회사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

(2) 기타특수관계자와의 거래내역은 다음과 같습니다.

(3) 기타특수관계자와의 채권ㆍ채무내역은 다음과 같습니다.

(4) 기타특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다.

(5) 대표이사 및 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

27. 현금흐름표 (1) 현금및현금성자산은 연결재무상태표와 연결현금흐름표상의 금액이 일치하게 관리되고 있습니다.

(2) 영업으로부터 창출된 현금흐름의 내용은 다음과 같습니다.

(3) 현금및현금성자산의 사용을 수반하지 않는 중요한 거래내용은 다음과 같습니다.

(4) 재무활동에서 생기는 부채의 변동 내용은 다음과 같습니다.

28. 재무위험

(1) 금융위험관리 연결회사는 경영활동과 관련하여 신용위험, 유동성위험 및 시장위험 등 다양한 금융위험에 노출되어 있습니다. 연결회사는 금융위험이 경영에 미칠 수 있는 불리한 효과를 최소화하기 위해 노력하고 있으며, 특정위험을 회피하기 위하여 파생상품을 이용하고 있습니다.

1) 신용위험관리 연결회사는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키기 위하여 신용도가 일정 수준 이상인 거래처와 거래하고, 충분한 담보 또는 지급보증을 수취하고 있습니다. 연결회사는 신용위험노출 및 거래처의 신용등급을 주기적으로 검토하여 거래처의 여신한도 및 담보수준을 재조정하는 등 신용위험을 관리하고 있습니다. 보고기간종료일 현재 신용위험에 최대 익스포저를 나타내는 매출채권의 총장부금액은 71,904천원(전기말: 721,928천원)입니다.

2) 유동성위험관리

연결회사는 미래의 현금흐름을 예측하여 단기 및 중장기 자금조달 계획을 수립하여 유동성위험을 관리하고 있으며, 보고기간종료일 현재 금융부채의 잔존계약 만기에 따른 만기분석내용은 다음과 같습니다.

3) 시장위험연결회사는 국제적으로 영업활동을 영위하고 있기 때문에 다양한 통화와 관련된 환율 변동 위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 외환위험 관리의 목표는 환율변동으로 인한 불확실성과 손익 변동을 최소화함으로써 기업의 가치를 극대화하는데 있습니다.

보고기간종료일 현재 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다.

보고기간종료일 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동시, 법인세비용차감전순이익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(2) 자본위험관리 연결회사의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계자의 이익을 극대화하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 연결회사는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변화에 따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 연결회사의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다.연결회사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 연결재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

보고기간종료일 현재 자본조달비율은 다음과 같습니다.

(*1) 리스부채가 포함된 금액입니다.

29. 영업부문 (1) 부문수익 연결회사는 단일 사업부문(소프트웨어개발 및 공급업)을 영위하고 있습니다. (2) 지역에 대한 정보 연결회사의 수익을 주요 지리적 시장에 따라 구분한 내역은 다음과 같습니다.

(3) 주요 고객에 대한 정보

당반기 및 전반기의 매출액 중 10%를 넘는 주요고객은 다음과 같습니다.

30. 계속기업의 불확실성연결회사의 재무제표는 연결회사가 계속기업으로서 존속할 것이라는 가정하에 작성되었습니다. 연결회사의 자산과 부채가 정상적인 영업활동 과정을 통하여 장부가액으로 회수되거나 상환될 수 있다는 전제하에 회계처리되었습니다. 그러나 연결회사는 2026년 6월 30일로 종료되는 보고기간에 영업손실 5,178백만원, 반기순손실 5,384백만원이 발생하였으며, 영업활동으로 인한 현금흐름이 3,483백만원의 순유출을 나타내고 있습니다. 이러한 상황은 회사의 계속기업으로서의 존속능력에 대하여 유의적 의문을 제기합니다.이에 연결회사는 이러한 계속기업 관련 불확실성을 해소하기 위하여 신규 수주 확대, 정부 연구개발 과제의 지속 수행 및 신규 과제 확보를 추진하고 있으며, 유상증자 및 전환사채 발행 등의 재무구조 개선계획을 수립하여 이행 중에 있습니다.만일 이러한 계획에 차질이 발생하는 경우에는 연결회사의 자산과 부채를 정상적인 영업활동 과정을 통하여 장부가액으로 회수하거나 상환하지 못할 수도 있습니다. 연결회사의 재무제표에는 이러한 불확실성으로 인하여 발생할 수 있는 자산과 부채의 금액 및 분류표시와 관련 손익항목에 대한 조정사항이 반영되어 있지 않습니다.31. 보고기간후 사건(1) 연결회사는 2026년 8월 7일자 이사회 결의를 통하여 3자배정 유상증자를 결정하였습니다. 발행주식은 보통주 5,955,143주이며, 발행가액은 주당 678원으로 총 예정발행금액은 4,038백만원입니다. 본 유상증자의 주금납입예정일은 2026년 8월 18일 입니다.(2) 연결회사는 코스닥시장 상장규정 제53조에 따라 2026년 8월 13일 관리종목으로지정되었습니다. 이는 보통주식의 종가가 1,000원 미만인 상태가 연속하여 30일매매거래일 동안 계속되었으며, 보통주식의 시가총액이 200억원 미만인 상태가 연속하여30일 매매거래일 동안 계속됨에 따른 것입니다.

4. 재무제표

4-1. 재무상태표

4-2. 포괄손익계산서

4-3. 자본변동표

4-4. 현금흐름표

5. 재무제표 주석

1. 회사의 개요

이에이트 주식회사(이하 "회사"라 함)는 2012년 5월에 설립되었으며, 2024년 2월 23일 코스닥시장에 상장하였습니다. 회사의 본사 소재지와 주요사업 내용 등은 다음과 같습니다.

(1) 본사소재지 : 서울특별시 송파구 올림픽로 300, 25층(신천동, 롯데월드타워)

(2) 주요사업 내용 : 패키지 소프트웨어 개발사업, 3D 유체 시뮬레이션 용역사업 등

(3) 대표이사 : 김진현

(4) 주요 주주 및 지분율

2. 재무제표 작성기준 및 중요한 회계정책2.1 재무제표 작성기준

회사의 반기재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다.

반기재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 않으므로, 2025년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.

2.2 제ㆍ개정된 기준서의 적용

하기에 기재된 사항을 제외하고 반기재무제표에 적용된 회계정책은 직전 연차재무제표에 적용한 회계정책과 동일합니다.(1) 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서

회사가 2026년 1월 1일 이후 개시하는 회계기간부터 적용한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 및 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 금융상품 분류와 측정

개정 기준서에서는 계약상 현금흐름 특성을 평가할 때, 원리금 지급만으로 구성되어 있는 현금흐름 관련 규정을 명확히 하고, 기타포괄손익-공정가치 측정 지분상품의 투자 종류별 공정가치 변동 및 실현손익 정보에 대한 공시 요구사항을 추가하였습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

② 한국채택국제회계기준 연차개선

동 연차개선은 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택', 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시', 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' 및 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표'에 대한 일부 개정사항을 포함하고 있습니다.

- 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - K-IFRS 최초 채택시 위험회피회계 적용

- 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 제거 손익, 실무적용지침

- 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 개정 - 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의 정의

- 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' 개정 - 사실상의 대리인 결정

- 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' 개정 - 원가법해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

③ 기업회계기준서 제1109호 '금융상품' 및 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 자연에 의존하는 전력과 관련된 계약

개정 기준서에서는 태양력, 풍력 등과 같이 자연에 의존하여 전력 매입량이 변동하는특성으로 인해 구매한 미사용 전력을 판매해야 하는 경우 미사용 전력을 다시 판매하더라도 합리적인 기간 동안 계약물량만큼 사용했다는 점이 인정된다면 '자가사용' 요건을 충족한 것으로 보아 파생상품으로 회계처리하지 않는다는 점을 명확히 하였습니다. 또한, 자연조건에 따라 발전량이 변동하더라도 계약물량 전체에 대하여 위험회피회계를 적용할 수 있도록 허용하였습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 제정ㆍ공표되었으나 아직 시행되지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

중간보고기간말 현재 제정ㆍ공표되었으나 시행일이 도래하지 아니하였고, 회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기업회계기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시' 제정

K-IFRS 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 K-IFRS 제1001호 '재무제표 표시'를 대체합니다. K-IFRS 제1118호는 손익계산서를 중심으로 정보이용자에게 기업의 성과를 분석하고 비교하는 데 유용한 정보를 제공하여 유사 기업 간 재무성과의 비교가능성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

K-IFRS 제1118호는 2027년 1월 1일 이후 최초로 시작되는 회계연도부터 적용해야 하며, 조기적용이 허용됩니다. 기업은 K-IFRS 제1008호 '회계정책, 회계추정치 변경과 오류'에 따라 이 기준서를 소급 적용해야 하므로 2026년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 비교정보는 제1118호에 따라 재작성됩니다.

회사가 K-IFRS 제1118호를 적용하여 재무제표를 작성하는 경우 현행 재무제표와 유의적인 차이를 발생시킬 것으로 예상되는 주요 회계정책은 다음과 같습니다. 이러한 부분은 향후 발생할 모든 차이를 포함한 것은 아니며 추가적인 분석결과에 따라변경될 수 있습니다.[손익계산서 표시 등 변경]K-IFRS 제1118호는 손익계산서에 포함된 모든 수익과 비용을 영업 범주, 투자 범주, 재무 범주, 법인세 범주, 중단영업 범주의 다섯 가지 범주 중 하나로 분류하도록 합니다. 동 기준서는 투자, 재무, 법인세, 중단영업으로 분류되지 않은 모든 수익과 비용을 영업 범주로 분류하며 영업손익을 잔여 개념의 손익으로 정의하고 있습니다.

회사는 수익과 비용의 범주 분류를 위하여 주된 사업활동을 평가하여야 하며, 회사가 특정 유형의 자산 투자 또는 고객에 대한 금융제공을 주된 사업활동으로 영위하는 경우 해당 사업활동이 주된 사업활동이 아니었다면 투자 또는 재무 범주로 분류하였을 일부 수익과 비용을 영업 범주로 분류합니다.

이에 따른 영업손익은 수익에서 매출원가 및 판매비와관리비를 차감한 것으로 정의되는 현행 K-IFRS 제1001호에 따른 영업손익과는 유의적인 차이가 있습니다. K-IFRS제1118호는 현행 K-IFRS 제1001호에 따라 산정된 영업손익을 주석으로 공시할 것을 요구하고 있으며, K-IFRS 제1118호에 따른 영업손익과 현행 K-IFRS 제1001호에 따른 영업손익과의 차이 조정내역도 주석으로 공시해야 합니다.

또한, K-IFRS 제1118호는 손익계산서에 영업 범주로 분류되는 모든 수익과 비용으로 구성되는 '영업손익', 영업손익과 투자 범주로 분류된 모든 수익과 비용으로 구성되는 '재무손익및법인세비용차감전손익', 그리고 '당기순손익'을 표시하도록 요구하고 있습니다. 다만, 회사가 주된 사업활동으로 고객에게 금융을 제공하는 경우 회계정책 선택에 따라 '재무손익및법인세비용차감전손익' 표시는 적용되지 않을 수 있습니다. [경영진이 정의한 성과측정치 공시 도입]K-IFRS 제1118호는 경영진이 정의한 성과측정치를 기업이 재무제표와 구분하여 공개적인 의사소통에 사용하고, 기업 전체의 재무성과 측면에 대한 경영진의 견해를 재무제표 이용자에게 전달하기 위해 사용하며, K-IFRS 제1118호 문단 118에서 열거하지 않거나 K-IFRS에서 표시ㆍ공시를 명시적으로 요구하지 않는 수익과 비용의 중간합계로 정의하고 이와 관련된 공시 요구사항을 새롭게 도입하였습니다.

경영진이 정의한 성과측정치가 있는 경우 해당 지표를 보고하는 이유, 해당 지표의 산정 방법, 해당 지표와 K-IFRS 제1118호에서 명시하는 가장 직접적으로 비교가능한 중간합계와의 조정내역, 각 조정항목의 법인세 효과, 비지배지분에 미치는 효과 등을 공시하여야 합니다.[현금흐름 분류 등 변경]한편, K-IFRS 제1118호의 제정에 따라 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표'에 대한 일부 개정이 이루어졌으며, 동 개정에 따라 간접법에 따른 영업활동현금흐름 산정의 출발점이 당기순손익에서 영업손익으로 변경되었고, 이자 및 배당 관련 현금흐름에 대한 분류 선택권이 삭제되었습니다.[주요 영향 평가]

회사는 K-IFRS 제1118호의 의무적용일이 도래하지 않아 이를 적용하지 아니하였으며, 2027년 12월 31일로 종료되는 기간의 첫 중간재무제표를 K-IFRS 제1118호에 따라 보고할 예정 입니다. 회사는 새로운 수익과 비용의 분류를 반영한 회계결산시스템의 구축을 완료하였으며, 2026년 중 지속적인 시스템의 정합성 검증 및 병행결산 준비 등의 작업을 수행하고 있습니다.

3. 현금및현금성자산보고기간종료일 현재 현금및현금성자산의 구성내역은 다음과 같습니다.

4. 범주별 금융상품(1) 보고기간종료일 현재 범주별 금융자산의 내역과 공정가치 비교는 다음과 같습니다.

(2) 보고기간종료일 현재 범주별 금융부채의 내역과 공정가치 비교는 다음과 같습니다.

(*1) 리스부채는 기업회계기준서 제1107호 '금융상품 : 공시'에 따라 공정가치 공시에서 제외하였습니다.(*2) 종업원급여 관련 부채가 포함되어 있습니다.

(*1) 리스부채는 기업회계기준서 제1107호 '금융상품 : 공시'에 따라 공정가치 공시에서 제외하였습니다.(*2) 종업원급여 관련 부채가 포함되어 있습니다.

(3) 금융상품의 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

(4) 보고기간종료일 현재 금융상품의 수준별 공정가치 측정치는 다음과 같습니다.

(*1) 2024년 중 하나에스앤비-제이엔엠 메디칼 1호 조합에 1,000,000천원을 출자하였으며, 당반기 중 원금 및 이익분배금 1,517,372천원을 회수하였습니다.(*2) 2022년 중 세종스마트시티(주)의 보통주 150,000주를 취득하였으며, 설립 후 경영성과나 영업에 중요한 변동이 없어 원가가 공정가치의 최선의 추정치라고 판단하였습니다.(*3) 2024년 중 스마트시티부산(주)의 보통주 50,000주를 취득하였으며, 설립 후 경영성과나 영업에 중요한 변동이 없어 원가가 공정가치의 최선의 추정치라고 판단하였습니다.

(5) 공정가치 서열체계 수준 3 관련 공시공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않 은) 공시가격(수준 1)- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수(수준 2)- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수(수준 3)

공정가치로 측정되는 자산ㆍ부채 중 공정가치 서열체계 수준 3로 분류된 자산ㆍ부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

5. 매출채권 및 기타채권(1) 보고기간종료일 현재 매출채권 및 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전기 중 매출채권 및 기타채권의 대손충당금 설정액은 없습니다.

6. 재고자산(1) 보고기간종료일 현재 재고자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기 중 영업비용으로 인식한 재고자산의 원가는 754,365천원이며, 이 중 재고자산평가손실금액은 557,609천원입니다.

7. 기타자산보고기간종료일 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

8. 종속기업투자(1) 보고기간종료일 현재 종속기업투자의 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 전기 중 신규 설립하였습니다.

(2) 종속기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.

회사는 종속기업투자에 대하여 원가법을 적용하여 계상하고 있으며, 매 보고기간말 자산손상을 시사하는 징후의 존재 여부를 검토하고 있습니다. 그러한 징후가 있는 경우에는 당해 자산의 회수가능액을 미래현금흐름할인기법, 순자산공정가치법 등을 이용하여 추정하며, 회수가능액이 장부금액에 미달하는 경우 자산의 장부금액을 감소시켜 손상차손을 즉시 당기손실로 인식합니다.

(3) 보고기간종료일 현재 종속기업의 요약 재무정보는 다음과 같습니다.

9. 금융자산보고기간종료일 현재 금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 2024년 중 하나에스앤비-제이엔엠 메디칼 1호 조합에 1,000,000천원을 출자하였으며, 당반기 중 원금 및 이익분배금 1,517,372천원을 회수하였습니다.(*2) 2022년 중 세종 5-1생활권 스마트시티 국가시범도시 스마트서비스 구축/운영 및 선도지구 조성사업을 위해 설립된 세종스마트시티(주)의 보통주 150,000주를 취득하였습니다.(*3) 2024년 중 부산 에코델타 스마트시티 국가시범도시 스마트서비스 구축/운영 및 선도지구 조성사업을 위해 설립된 스마트시티부산 주식회사의 보통주 50,000주를 취득하였습니다.

10. 유형자산(1) 보고기간종료일 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기말 현재 담보로 제공된 유형자산은 없습니다.

11. 리스(1) 보고기간종료일 현재 기초자산 유형별 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 보고기간종료일 현재 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 보고기간종료일 현재 리스부채의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다.

당반기 중 증가된 사용권자산은 64,540천원이고, 전반기 중 증가된 사용권자산은 없습니다.

(4) 리스와 관련해 손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당반기 중 리스의 총 현금유출액은 1,003,784천원(전반기: 564,236천원)입니다.

12. 무형자산(1) 보고기간종료일 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*1) 산업재산권 취득금액은 장기선급금 및 국고보조금(선급금)에서 전액 대체되었습니다.

(3) 당반기와 전반기의 무형자산상각비는 전액 영업비용으로 계상되었습니다.

13. 기타금융자산보고기간종료일 현재 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

14. 정부보조금(1) 회사가 당반기 중 수행완료하거나, 보고기간종료일 현재 수행 중인 주요 정부보조금 연구과제의 내역은 다음과 같습니다.