아크릴 반기보고서 (2026.06)

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 현황

(1) 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적 ㆍ 상업적 명칭 당사의 명칭은 주식회사 아크릴이며, 영문명은 Acryl Inc. 입니다. 다. 설립일자 당사는 2011년 3월 22일에 설립되었습니다. 라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

(1) 「중소기업기본법」제2조에 의거한 중소기업에 해당

[이미지: (주)아크릴 중소기업 확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

(2) 「벤처기업육성에 관한 특별법」제25조에 의거한 벤처기업에 해당

[이미지: (주)아크릴 벤처기업확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

바. 대한민국에 대리인이 있는 경우에는 이름, 주소 및 연락처

2025년 12월 16일 당사는 코스닥시장에 신규상장 했으며, 본 보고서 제출일 현재 다음과 같이 공시대리인을 선임하였습니다.

사. 주요 사업의 내용

㈜아크릴(이하 '당사')은 2011년 3월에 설립되었으며, AI 인프라 기술을 기반으로 AI 서비스 구축부터 인프라 운영까지 전 과정을 지원하는 AX(AI eXperience) 인프라 전문기업입니다. 국내 최초의 감성 컴퓨팅 전문 기업을 표방하며 설립한 (주)아크릴은, 고성능의 감성 인식을 위한 요소 기술로서 NLP(Natural Language Processing) 관련 딥러닝 원천 기술 확보 및 고객에게 효과적으로 인공지능을 전달하기 위한 소프트웨어 서비스들의 개발을 꾸준하게 진행해 왔으며, 이러한 과정에서 획득된 지적 자산들은 유기적으로 통합되어 통합 인공지능 플랫폼 '조나단'과 의료특화 인공지능 플랫폼 '나디아' 제품군으로 이어졌습니다. 또한, 생성형 AI 기술이 대두됨에 따라, 독자적인 LLM(Large Language Model)인 '조나단-아름(ALLM)'을 개발하여 리더보드에서 1위를 차지하였으며, 조나단을 LLMOps 제품군으로 확장하며 AX 인프라 전문 기업으로서, 국가 경쟁력 확보를 통한 사회적 기여와 인공지능의 산업적 가치를 실질적 매출로 입증하는 것을 목표로 사업을 확대해오고 있습니다. 아. 신용평가에 관한 사항(1) 연도별 신용평가내역

(2) (주)나이스디앤비 신용등급 정의

자. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동 보고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 3인, 사외이사 1인으로 구성되어 있으며, 감사 1인이 감사 업무를 수행하고 있습니다.

다. 최대주주의 변동 당사의 최대주주는 박외진 대표이사이며, 본 보고서 제출일 현재까지 최근 5년 동안 최대주주의 변동사항이 없습니다.

라. 상호의 변경 당사는 2016년 12월 5일 임시주주총회를 통해 영문명을 Acriil Inc. 에서 Acryl Inc.로 변경하였습니다. 마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행 중인 경우 그 내용과 결과 - 해당사항 없음. 바. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용 당사는 2024년 11월 26일 이사회 결의를 통해 (주)파인헬스케어와 포괄적 주식 교환을 결의하였으며, 2024년 12월 30일부로 (주)파인헬스케어는 당사의 완전 자회사가 되었습니다. 당사는 피합병법인의 주주들에게 보통주식 353,800을 교부하였습니다.상세 사항은 'Ⅸ. 계열회사 등에 관한 사항'를 참조하시기 바랍니다. 사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화 - 해당사항 없음. 아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

3. 자본금 변동사항

4. 주식의 총수 등

주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황 - 해당사항 없음. 다. 종류주식 발행현황 당사는 설립 이후 종류주식(상환전환우선주)을 총 2,995,576주 발행하였습니다. 2022년 10월 21일에 종류주식 400,000주가 보통주로 전환되었으며, 2025년 2분기에 종류주식 2,595,576주를 보통주로 전환하여 본 보고서 제출일 현재 종류주식은 존재하지 않습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일 당사의 최근 정관 개정일은 2026년 03월 26일이며, 정기주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

나. 정관 변경 이력

다. 사업목적 현황 및 변경 사항

(1) 사업목적 현황

(2) 정관상 사업목적 변경 내용

(3) 사업의 목적 변경 사유

1. 사업의 개요

사업에 대한 이해를 돕기 위해 당사가 영위하는 사업 분야 및 기술, 제품에 대한 전문용어 해설을 아래 표와 같이 기재합니다.

당사는 AI 개발의 전 과정을 지원하는 인프라 기술, 서비스 구축 기술을 통해 모든 산업의 AI를 접목해 혁신을 이끌어내는 AX 인프라 전문 기업입니다.GPU 최적화, GPU 자원 가상화, RDMA 기반 고속 전송, 학습/추론 트래픽 차등화 기술 등을 기반으로 AI 인프라 운영 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 워크로드 최적화와 효율적 자원 운영 관리를 실현할 수 있습니다.또한, 다중 에이전트 기반 멀티모달 데이터 워크로드 처리 기술, LLM을 비롯한 대규모 AI 모델들을 고객의 요구사항에 맞게 최적화 하는 기술 등 AI 서비스 구축 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 데이터 수집부터 전처리, AI 모델 개발, 배포 및 운영까지 전 과정을 손쉽게 구현할 수 있습니다.독자 개발한 통합 인공지능 플랫폼 '조나단'은 고가의 대규모 GPU 자원 효율을 극대화하는 'GPUBASE'와 AI 인프라와 데이터를 연결하는 'AgentBase' 제품을 기반으로 기업의 성공적인 AI 도입과 상용화를 지원합니다. 이를 통해 데이터센터 운영 효율을 높이고, 산업 현장의 적용성 극대화를 목표로 하고 있습니다.특히, 헬스케어 분야에서 독보적인 기술력을 입증하며 시장의 신뢰를 구축하고 있습니다. 2025년 8월 보건복지부 주관 '한국형 ARPA-H' 프로젝트에 선정되어 병원 감염병 대응을 위한 에이전틱 AI 기반 대규모 국책 연구를 수행 중입니다. 또한, 과학기술정보통신부 주관 '닥터앤서 3.0' 1차, 2차 사업에도 연속 선정되어 피부질환, 전립선증식증 디지털의료기기 및 의료 특화 파운데이션 모델을 개발 중입니다. 업계에서 국가 주도의 양대 의료 AI 사업을 모두 수행하는 기업은 아크릴이 유일합니다.통합 인공지능 플랫폼 조나단(JONATHAN)과 의료특화 인공지능 플랫폼 나디아(NADIA) 및 산업 특화 파운데이션 모델 아름(ALLM)을 통해 헬스케어, 공공 등의 각 산업 분야 별로 최적화된 AI 솔루션을 고객들에게 제공하며 지속적으로 성장하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품

당사는 통합 인공지능 플랫폼 조나단(JONATHAN), 헬스케어 특화 플랫폼 나디아(NADIA), 산업 특화 파운데이션 모델 아름(ALLM)을 통해 헬스케어, 공공 등 각 산업 분야별로 최적화된 AI 솔루션을 고객들에게 제공하며 지속적으로 성장하고 있습니다. AI 인프라 운영 계층부터 모델 개발ㆍ운영, 산업 특화 AI 서비스 계층에 이르는 AI 스택 전 영역을 자체 기술로 보유하고 있으며, 전체 패키지 공급과 제품 단위의 개별 공급이 모두 가능한 구조를 갖추고 있습니다.

(1) 조나단(JONATHAN)

[이미지: 조나단(JONATHAN) 제품군] 원문에서 확인할 수 있어요.

조나단(JONATHAN)은 데이터 수집ㆍ정제ㆍ가공부터 모델 개발과 운영까지 AI 도입 전 주기를 지원하는 통합 인공지능 플랫폼으로, 전문적인 AI 기술인력이 아닌 일반 사용자도 인공지능 서비스를 손쉽게 구축ㆍ운영할 수 있습니다. 데이터센터ㆍ클라우드 사업자와 공공ㆍ국방기관, 대기업을 비롯해 제조ㆍ의료ㆍ바이오ㆍ교육 등 산업 특화 AI 시장에서 활용되고 있으며, 구축뿐만 아니라 전문 컨설팅ㆍ운영 지원ㆍ유지보수에 이르는 통합 서비스를 제공하여 고객사의 AI 도입 및 운영 부담을 최소화하고 있습니다.

세부 제품은 GPU 자원 최적화 및 성능 향상 솔루션인 'GPUBASE', End-to-End MLOps인 'ModelBase', 멀티에이전트 기반 LLMOps인 'AgentBase'로 구성되어 있으며, 각 제품은 단독 공급과 순차적 확장 도입이 모두 가능합니다.

[이미지: 조나단 GPUBASE] 원문에서 확인할 수 있어요.

GPUBASE는 AI 인프라 환경에서 가장 핵심적인 요소인 GPU 자원과 컴퓨팅 인프라를 자동화 및 최적화하는 솔루션입니다. 제조사와 세대가 다른 GPU는 물론 NPUㆍTPUㆍDPU 등 이기종 가속기를 단일 자원 풀로 통합하고, 자원의 집적ㆍ분할ㆍ공유를 통해 유휴 자원을 제거합니다. 여기에 자체 개발한 다중경로 RDMA 전송(UL-MPRDMA, IEEE Access 2021)과 AI 트래픽 차등화(PeRF, USENIX ATC 2024) 기술로 대규모 분산 학습의 통신 병목까지 해소한다는 점에서, 자원 분할에 그치는 기존 솔루션과 차별화됩니다. 또한 기존 서버에 소프트웨어를 설치하는 것만으로 적용되어 학습 코드를 수정할 필요가 없으며, InfiniBandㆍ이더넷(RoCEv2) 등 네트워크 규격과 온프레미스ㆍ클라우드ㆍ폐쇄망 환경을 가리지 않고 동일하게 운영할 수 있습니다.

당사는 이러한 성능을 국가 규모(GPU 1,000장 이상) AI 컴퓨팅 인프라에서 입증하기 위하여 자체 실증 프로젝트 'K-Scale Evaluation'을 추진하고 있으며, 2026년 상반기 글로벌 3대 상용 클라우드(AWSㆍGCPㆍAzure) 총 1,272장을 대상으로 한 1단계 실증을 7개 검증 항목 전 항목 통과로 완료하였습니다. 그 결과 자원 분할ㆍ통신 경로ㆍSLA 보장 기능을 동시에 적용한 조건에서 업계 통상 50~60% 수준인 GPU 실가동률이 최대 93%(실측 상단값)까지 향상되고, 고부하 구간의 학습 성능이 최대 25배 개선됨을 확인하였습니다. 이와 같은 기술 경쟁력을 바탕으로 2026년 과학기술정보통신부 'GPU 클러스터 네트워크 국산화' 국책과제 주관기관으로 선정되어, 대규모 AI 인프라 시장 진입을 위한 기반을 확보하였습니다.

[이미지: 조나단 ModelBase] 원문에서 확인할 수 있어요.

ModelBase는 데이터 처리부터 모델 개발 및 운영까지의 모든 흐름을 자동화하는 MLOps 솔루션으로, GUI 기반의 템플릿화된 워크플로우를 통해 비전문가도 ML/DL 기반 모델을 실시간으로 학습ㆍ버전 관리ㆍ배포할 수 있습니다. 데이터 수집ㆍ전처리부터 최적 모델 탐색(AutoML), 실험 관리, 드리프트 모니터링과 재학습까지 AI 개발 전주기를 단일 환경에서 지원하며, GPUBASE와 연계 시 작업 단위로 연산 자원을 자동 할당받아 자원 확보 대기 시간을 최소화합니다. 사용자ㆍ프로젝트 단위 권한 관리와 데이터 버전 관리ㆍ접근 제어 등 거버넌스 기능을 갖추어 망분리ㆍ폐쇄망 등 보안 요건이 높은 공공ㆍ제조 분야에서도 안정적으로 운영할 수 있습니다.

[이미지: 조나단 AgentBase] 원문에서 확인할 수 있어요.

AgentBase는 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 산업별ㆍ업무별로 특화된 AI 에이전트를 생성 및 운영할 수 있는 지능화 솔루션으로, 코딩 없이 업무 워크플로우를 구성하는 저작 환경과 함께 검색증강생성(RAG), 멀티 에이전트 파이프라인 자동화, 가드레일 기반 환각 억제 기능을 제공합니다. 당사의 파운데이션 모델 아름(ALLM)과 외부 상용ㆍ오픈소스 LLM을 함께 지원하고 온프레미스 구축이 가능하여, 기업 데이터를 외부로 반출하지 않고 공공ㆍ국방ㆍ제조ㆍ의료 등 산업 특화 AI 에이전트를 구축하는 사업의 핵심 제품으로 활용되고 있습니다.

(2) 나디아(NADIA)

나디아(NADIA)는 병원이 보유한 진료 기록을 인공지능이 바로 활용할 수 있는 형태로 정리해 주는 헬스케어 특화 AI 플랫폼으로, AI-Native EMR인 '나디아앤(NADIA-ANE)'을 핵심 제품으로 합니다. 기존 시스템의 교체 없이 도입할 수 있어 6개월~수년이 소요되던 온보딩 기간을 수일~수개월로 단축하고, 한 번 구축한 3계층 지식구조를 타 의료기관에 재사용함으로써 구축 용역 중심의 사업 구조를 라이선스 중심으로 전환할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 의료진의 자연어 질의를 검증된 질의문으로 변환하는 기능(NL2SQL)은 국제 공개 벤치마크 EHRSQL 2024 리더보드에서 오답 무감점 기준 정확률(RS@0) 88.48%를 기록하여 종전 최고치(88.17%)를 상회하였으며, 필요한 데이터가 병원 스키마에 존재하지 않는 경우 답변을 생성하지 않고 거부하는 안전 응답 구조를 내장하여 임상 안전성을 확보하였습니다.

나디아는 국내 대학병원ㆍ상급종합병원과 공공ㆍ전문 의료기관을 주요 대상으로 하며, 병원 자체 서버에 설치하는 방식(온프레미스)을 기본으로 하여 환자 데이터를 외부로 내보내지 않고 운영할 수 있습니다.

[이미지: 나디아앤(NADIA-ANE)] 원문에서 확인할 수 있어요.

아름(ALLM)

아름(ALLM)은 산업별 지식과 용어를 집중적으로 학습시킨 당사의 파운데이션 모델로, 의료 분야에 특화된 아름 에이치(ALLM.H)를 중심으로 상용화되어 있습니다. 사전학습부터 지도학습ㆍ선호 정렬ㆍ강화학습에 이르는 5단계 학습 파이프라인을 적용하여, 한국 의사 국가고시 기반 임상 지식 평가 벤치마크(KorMedMCQA Doctor Test)에서 정답률 96.78%를 기록하며 해외 주요 상용 모델을 앞서는 성능을 확인하였습니다.

아름은 단일 모델이 아닌 모델군(Model Zoo) 형태로 요약ㆍ임상 개체명 인식ㆍ자연어 질의 변환(-SQL)ㆍ의료 영상(-V)ㆍ의료 문서 OCR(-OCR)ㆍ정신건강 특화(-MH) 등 과제별 전문 모델을 9B~31B 규모로 제공하며, 경량 구조로 병원 내 온프레미스 구축이 가능하여 환자 데이터를 외부로 반출하지 않고 운영할 수 있습니다.당사는 동일한 학습 방식을 적용하여 의료 외 산업 도메인으로 모델군을 확장하고 있습니다.

[이미지: 아름(ALLM)] 원문에서 확인할 수 있어요.

나. 주요 제품 등의 현황

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으며, 주요 제품의 특성상 원재료 주요 매입은 해당사항이 없습니다. 다만, 프로젝트 수행 및 솔루션, 용역 매출 시 발생하는 외주비와 하드웨어는 매입하여 활용하고 있습니다.

나. 원재료 가격변동추이 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으며, 주요 제품의 특성상 원재료가 별도로 존재하지 않습니다. 다. 주요 매입처에 관한 사항

라. 생산 능력 및 생산 실적 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로 해당사항 없습니다. 마. 생산 설비에 관한 사항 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로, 일반적인 제조업 형태의 생산설비를 구비하고 있지 않습니다. 다만, 제품 개발을 위한 SW 인프라 및 HW 인프라를 보유하고 있습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출 실적

나. 판매경로

(1) 판매 조직 당사의 판매조직은 테크세일즈 그룹 중심으로 구성되어 있으며, 전통적인 영업조직과는 달리 기술기획, 시장전략, 사업제안, 브랜딩, 대외 협력 등 전 과정을 아우르는 기능 중심의 전략형 판매조직입니다. AI 기술 기업의 특성상 제품이 단일 솔루션이 아닌 복합 기술 기반의 서비스 패키지로 구성되기 때문에, 고객의 니즈를 기술과 연결하는 정교한 기획 제안 역량이 필수적입니다.특히, 사업 초기 단계부터 AX인프라 연구소의 AAAI랩 및 해당 사업그룹 (예: 조나단 그룹, 나디아 그룹 등)과 긴밀히 협력하여, 고객 산업 특화 요구사항을 반영한 기술 전략 수립, 제품화 방향 설정, 제안서 구성 및 파트너십 설계를 함께 수행합니다.예를 들어, 조나단 기반 사업의 경우, AAAI 랩에서 보유한 최신 기술 자산과 조나단 그룹의 개발 전략을 종합한 뒤, 사업기술전략본부에서 이를 고객 관점의 사업 제안으로 구체화합니다. 이처럼 당사의 판매조직은 기술, 연구, 사업 조직 간 허브 역할을 수행하며, 사업성 검토부터 실제 수주까지의 핵심 연결고리로 작동하고 있습니다.

[이미지: 판매 조직도] 원문에서 확인할 수 있어요.

(2) 판매경로별 비중

다. 판매전략 당사는 고객군 별 최적화된 판매전략을 수립하여 사업을 전개합니다. 각 고객군별 판매전략은 제품 확장 및 고도화 전략과 연계하며, 제품 고도화와 영업 네트워크 확대를 동시에 추진합니다.(1) 중앙부처 및 공공기관

중앙부처 및 공공기관은 인공지능 전환(AX) 흐름에 발맞춰, 장기 AI 인프라 구축 형태의 프로젝트를 지속적으로 확보하는 전략을 채택하고 있습니다.

2026년 현재 4년 연속으로 한 중앙부처 사업을 수행(연 13억 원 규모)하고 있으며, 이 레퍼런스를 활용해 다른 부처나 공공기관에도 조나단 도입을 제안 중입니다.

공공기관 사업은 보안 수준이 매우 높고, 장기 프로젝트 형태로 진행되는 경우가 많기에, 전문 상주 인력을 투입해 기관별 특화 인공지능 요구사항을 맞춤형으로 대응할계획입니다. 이를 통해 한번 프로젝트가 성사되면 단순 납품에 그치지 않고, 연차별 예산 증액을 이끌어내면서 AI 솔루션 범위를 단계적으로 확장하여 매출을 확대합니다. 예컨대, 데이터 분석, 자료 관리 등을 지원하는 맞춤형 커스터마이징을 제공하는 방식으로, 장기 파트너십을 구축 중입니다.

(2) 민간 중견기업

구매력이 높은 중견기업들을 대상으로 조나단 제품을 납품하거나 조나단 제품에 하드웨어를 패키징하여 납품합니다.

조나단 제품 납품은 조나단 제품에 1~2주 정도의 기관 맞춤 커스터마이징을 제공하여 높은 영업이익률을 기대할 수 있습니다. 조나단 플랫폼 및 HW(GPU) 패키징 공급은 HW 비용으로 영업이익률이 10%대이지만, 후속 유지보수나 추가 패키징 판매를 통해 연속 매출 확보가 가능합니다. 초기 하드웨어 마진은 낮더라도, 후속 유지보수나 업셀링(Up-selling)을 통해 장기 매출을 확보하는 구조를 지향합니다.

대기업 계열사와 협업한 레퍼런스를 적극 활용하여, 대기업 수준의 까다로운 요건에도 단기간에 대응할 수 있음을 강조하며, 프리세일즈 과정에서 미리 PoC 시나리오와예상 ROI를 제시하고, HW(GPU) 패키징을 옵션으로 제공하여 AI 도입 장벽(인프라 구축, 하드웨어 비용 등)을 최소화합니다.

(3) 헬스케어 기업 (제약ㆍ바이오, F&B 등)

헬스케어 분야는 아직 AI 도입 자체가 낯선 기업이 많아, 이들 기업을 상대로 단계적 AI 도입 컨설팅부터 시작합니다. 도입 초기에는 연구소 등 한정된 부서 및 센터에 대해 솔루션을 공급하며, 단계적인 AI 도입 계획(로드맵)에 따라 기업 전체로 확대합니다.

글로벌 빅테크 기업과 협력하여 자금력이 있는 헬스케어 분야 기업들의 내부 데이터(임상시험, 의약품 마케팅 등)를 자산화하고, 소규모 PoC로 효과를 검증한 뒤 전사 확장하도록 유도하며, 중장기 파트너로서 포지셔닝하여 사업을 전개합니다.

예컨대, 한 제약ㆍ바이오 회사와 공동 연구 형태로 AI가 의약품 개발이나 질병유형 분석 등에 기여할 수 있음을 입증하면, 이 노하우를 토대로 유사 제약 바이오 기업에까지 솔루션 판매를 확대하는 방식입니다.

결국, 헬스케어 기업들 대상으로 "AI 로드맵 전 과정을 함께해주며, 실질적인 성과 창출까지 책임진다" 는 메시지를 전달하여 중장기 파트너십을 형성할 수 있습니다.(4) AI 반도체 기업

국산 AI 반도체(NPU) 기술은 아직 시장이 초기 단계이지만, 정부의 육성 정책과 함께 향후 급격한 성장이 예상됩니다.

이에 따라, 공동 R&D 및 최적화 작업을 통해, 조나단을 NPU 상에서 최대 성능으로 구현할 계획입니다. 정부연구개발 과제에서 이미 NPU 기반 AI 플랫폼 개발을 진행 중이며, 해당 과제 종료 시점에 “NPU+조나단” 패키지를 공식 출시할 예정입니다.

AI 반도체 기업들과 협력하는 방식은 서로에게 윈윈 효과를 창출합니다. NPU 기술이 아직 레퍼런스가 부족하므로, 당사가 가진 GPU 최적화 역량을 통해 PoC를 통해 산업 현장에 적용하고, 제약ㆍ바이오, 의료기기, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스 등 차세대 산업으로의 확장을 추진합니다.

(5) 해외 보건국 및 병원

중저소득국(LMIC) 대상 ODA(공적개발원조) 사업에 참여해, 국가 단위 HIS(병원정보시스템) 구축을 추진하는 전략입니다.

이미, 우즈베키스탄 타슈켄트 제4병원(200병상 규모) 사업을 성공적으로 수행한 레퍼런스가 있어, KOICA, EDCF 등 국내 ODA 보건사업에서 경쟁 우위를 보유 중이며, 이 레퍼런스를 통해 해당 국가 내에 HIS를 전국으로 확대하거나, 타지키스탄, 카자흐스탄 등 주변국으로 연속 사업을 이어가는 인접국 확장을 계획 중입니다.

나디아가 이미 현지화된 경험이 있어, 후속 커스터마이징 비용이 낮다는 점, 구축 후 원격 유지보수와 자동화 기능으로 운영인력 부담을 최소화한다는 점을 강조하며, ODA 사업 특유의 장기 프로젝트 성격상, 한 번 성공적인 구축 레퍼런스를 만들면 연속적으로 추가 사업을 이어받는 구조를 형성하기 쉽다는 점도 부각합니다.

우즈베키스탄 내 공공기관 및 병원 대상 직접 사업개발을 추진하였고, 이해관계에 있는 기관(IT-MED, 건강보험공단 등)과 협약을 하여 사업의 확도가 높습니다.

(6) 국내외 병원국내 대학병원은 자체 의료정보시스템(EMR)을 갖춘 경우가 많지만, 정형외과, 치과, 비만, 피부과 등 특정 진료과 특화 서비스를 제공하는 병원의 경우 데이터 활용 노하우가 부족한 상황입니다.

이들 병원에서 환자 데이터를 활용 가능하게 하는 나디아 모듈형을 공급해 진료 매출 수익을 극대화하고 낭비요소를 제거하여 병원운영을 지원하며, 유지보수 계약을 통해 병원이 신규 데이터나 기술을 손쉽게 적용할 수 있게끔 지원하며, 이 과정에서 함께 신규 AI 의료서비스를 발굴할 수 있습니다.

(7) 인공지능 의료기기 기업

당사는 조나단, 나디아를 기반으로 의료 데이터를 정제하여 원하는 솔루션(SaMD)으로 구현하여 결과를 보여줄 수 있는 국내 유일의 기술 스택을 보유하고 있습니다. 이미 전립선 증식증, 우울증 등 총 5종의 품목에서 디지털의료기기(SaMD) 허가를 받은 경험이 있으며, 앞으로 다양한 데이터(엑스레이, 초음파, 혈액, 문진 등)를 통합 처리할 수 있는 조나단을 통해 새로운 의료기기를 지속적으로 출시할 계획입니다.

당사는 멀티모달 의료데이터를 단일 플랫폼에서 수집·정제·학습·분석할 수 있어, 개발 기간 단축과 정확도 향상을 동시에 실현했다는 점이 경쟁사 대비 강점입니다.

이러한 인공지능 기반 디지털의료기기를 병원이나 제약ㆍ바이오, CRO, 의료기기 기업에 납품할 수 있습니다. 추후, CE·FDA 등 해외 시장에도 진출할 수 있는 구조를 마련 중입니다.

(8) AI 파트너

LG전자를 비롯한 전략 파트너사의 시스템 개발ㆍ운영 서비스를 장기적으로 제공하여, 안정적인 캐시카우를 보유하고 있습니다.

스마트TV 기반 추천·Billing 시스템 등에서 발생하는 꾸준한 매출을 기반으로, 향후 전장(자동차 전기부품) 분야(VS 사업부)까지 AI 플랫폼 기술을 적용해 파트너십을 확대할 계획입니다.

파트너와 협업하는 과정에서는 상주 인력과 전담 PM을 두어 해외 진출, 신제품 라인업 론칭 시마다 협업 포인트(AI 솔루션 접목)를 제안하며, 지속적으로 업셀링(Up-selling)을 유도합니다. 이렇게 확보한 캐시카우 모델에서 나오는 현금흐름은 회사의 신기술 R&D, 해외 공공 사업 입찰 등 재투자함으로써 전사적 사업 확장을 도모할 수 있는 동력으로 작용합니다.

라. 주요 매출처

마. 수주 현황 본 보고서 작성기준일 현재 수주 현황은 아래와 같으며, 세부 수주 내역은 영업기밀에 해당되어 수주잔고 현황으로 간략하게 기재합니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 재무위험관리

연결회사의 재무위험관리는 주로 시장위험(환위험, 공정가치 이자율 위험, 현금흐름 이자율 위험 및 가격위험), 신용위험, 유동성위험에 대해 회사가 안정적이고 지속적으로 경영성과를 창출할 수 있도록 지원하고, 동시에 재무구조 개선 및 자금운영의 효율성제고를 통해 금융원가를 절감함으로써 사업의 원가경쟁력 제고에 기여하는데 그 목적이 있습니다.또한, 연결회사는 정기적으로 재무위험관리 정책의 재정비, 재무위험 모니터링 등을 통해재무위험으로부터 발생할 수 있는 영향을 최소화하는데 주력하고 있습니다.

연결회사가 노출되어 있는 금융위험 및 이러한 위험이 연결회사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

(1) 시장위험

시장위험은 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다.시장위험은 이자율위험, 환위험 및 기타 가격위험의 세 가지 유형으로 구성됩니다.1) 이자율위험이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 연결회사는 변동이자부 차입금과 관련된 시장이자율의 변동위험에 노출되어 있습니다. 이에 따라, 연결회사의 경영진은 이자율 현황을 주기적으로 검토하여 고정이자율차입금과 변동이자율차입금의 적절한 균형을 유지하고 있습니다. 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 이자율변동위험에 노출된 차입금의 장부금액은 다음과 같습니다.

당반기 및 전기 중 변동금리부 차입금의 이자율이 1% 변동할 경우 1년간 발생하는 이자비용이 법인세비용차감전순이익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

2) 환위험

보고기간말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산ㆍ부채의 내역의 원화환산 기준액은 다음과 같습니다.

3) 기타 가격위험기타 가격위험은 이자율위험이나 환위험 이외의 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험이며, 당반기말 현재 기타 가격위험이 존재하는 자산 및 부채는 없습니다.

(2) 신용위험

신용위험은 연결회사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래 상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다.

신용위험은 연결회사가 보유하고 있는 수취채권을 포함한 주요 거래처에 대한 신용위험 뿐 아니라 현금성자산, 은행 및 금융기관 예치금으로부터 발생하고 있습니다.

신용위험은 연결회사의 신용정책에 의하여 효율적 신용위험 관리, 신속한 의사결정 지원 및 채권 안전장치 마련을 통한 손실 최소화를 목적으로 관리하고 있습니다. 연결회사는 당기 중 손상의 징후나 회수기일이 초과된 채권 등에 대하여 보고기간종료일 현재 채무불이행이 예상되는 경우 그 위험을 적절히 평가하여 재무상태표에 반영하고 있습니다.

당반기말과 전기말 현재 연결회사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

한편, 당반기와 전반기 중 손익으로 인식된 금융자산의 손상 관련 대손상각비는 다음과 같습니다.

(3) 유동성위험

유동성위험은 연결회사가 유동성 부족으로 인해 금융부채에 대한 지급 의무를 이행 못하거나, 정상적인 영업을 위한 자금조달이 불가능한 경우 발생하고 있습니다.

연결회사는 자금수지계획을 수립함으로써 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측하고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.연결회사의 금융부채를 보고기간종료일로부터 계약 만기일까지의 잔여기간에 따라 만기별로 구분한 내역은 다음과 같습니다. 아래 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름입니다.

<당반기말>

<전기말>

(4) 자본위험관리연결회사의 자본관리목적은 건전한 자본구조를 유지하는 것입니다. 연결회사는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며, 부채비율은 총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황 - 해당사항 없음.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 본 보고서 제출일 현재 기준 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동 (1) 연구개발 조직 개요당사의 연구개발 조직은 AX인프라 연구소가 중심이 되며, 조나단 그룹과 나디아 그룹에서 기술 응용 및 현장적용을 담당합니다. AX인프라 연구소는 AI 인프라 관련 시스템 기술 설계 및 자체 LLM 개발 등 당사의 핵심 원천 기술 개발과 제품 내 기술 탑재를 통한 상용화 및 최적화를 비롯한 지적재산권의 확보를 수행합니다. 조나단 그룹은 조나단 플랫폼 개발 및 고도화부터 산업 특화 AI 에이전트 개발까지 다양한 산업 분야의 AI 기술 상용화를 담당하며, B2B, B2G 프로젝트를 맞춤형으로 수행합니다. 나디아 그룹은 의료 특화 AI 플랫폼 나디아를 개발하며, AI 기반 디지털의료기기 개발 및 상용화를 담당합니다. 각 사업그룹은 사업적 성과 극대화를 위해 시장 요구를 반영한 제품 개발과 서비스 기획 및 품질관리를 지원하며, 연구개발조직 간 협업을 통해 기술과 비즈니스 간의 연결고리를 강화하는 역할을 수행합니다.

[이미지: 연구개발 조직도] 원문에서 확인할 수 있어요.

(2) 연구개발 조직의 역할

(3) 연구개발 인력현황 당사는 박사급 5명, 석사급 15명 등 총 77명의 연구개발 인력을 보유하고 있으며 그 현황은 다음과 같습니다.

(4) 연구개발비 집행현황

다. 연구개발실적

당사가 본 보고서 작성 기준일 현재까지 최근 5년간 수행해온 총 연구개발 과제 누적 건수는 15건, 총 누적 금액은 약 116억 원으로, 다수의 핵심 기술 확보에 중요한 역할을 해왔습니다. 감성 컴퓨팅과 NLP 관련 연구 과제들은 AI 서비스 구축 기술의 발전 계기를 제공했으며, 드론 AI 플랫폼과 차세대 지능형 반도체 연구를 통해 AI 인프라 운영 기술의 기틀을 마련했습니다.

또한, 연구 과정에서 인공지능 모델의 운영ㆍ관리 측면 및 GPU 서버 부족 등 인프라 관리 측면의 어려움을 직접 인식하여, AI 플랫폼 연구개발 과제 등을 수행하며 조나단 제품 출시의 기반을 마련할 수 있었습니다.

이후에는, 인공지능 병원 구축이라는 중장기 목표 하에 AI 서비스 구축 기술을 기반으로 의료 특화 데이터 수집ㆍ관리 및 의료 인공지능 모델 관련 연구 개발 과제들을 수행하였고, 이러한 연구 결과들은 나디아의 개발 및 출시에 결정적인 계기가 되었습니다.

(1) 정부과제 수행 이력 (최근 5년)

(2) 주요 논문 실적

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 현황 당사가 권리를 보유한 특허는 국내외를 포함하여 총 92건(등록 41건, 출원 51건)이며, 상표권은 21건, 저작권은 21건입니다. 상세 내역은 아래와 같습니다.

(1) 특허 내역

(2) 상표권 및 저작권 내역

(3) 인증 내역

나. 환경물질의 배출 또는 환경보호 당사가 영위하는 사업과 관련하여 환경물질의 배출 또는 환경보호 관련 정부규제가 없습니다. 다. 시장여건 및 영업의 개황 (1) 산업의 특성AI 인프라 (AI Infrastructure)는 AI 기반 앱을 구축, 테스트, 학습 및 배치하기 위하여 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기술 스택 전반을 의미합니다. AI 인프라 시장의 기술 Stack은 총 4개의 Layer와 2개의 공급자로 구성되어 있으며, 각 Layer 별 특징 및 주요 공급자는 아래와 같습니다.

AI 인프라 시장은 Layer 0 부터 Layer 3까지 전반에 걸친 시장으로 정의될 수 있으며, 각 Layer와 연관 산업을 포함하여 세부시장을 정의할 수 있습니다. 또한, 각 세부시장은 당사의 사업화 제품인 통합 인공지능 플랫폼, 의료특화 인공지능 플랫폼과 연결됩니다.

당사의 주요 목표 시장인 AI 인프라 시장의 특성은 아래와 같습니다.

AI 인프라에 대한 정부, 벤처 캐피탈리스트 등의 사상 최고치 투자 기록

2025년 1월에 Fortune Business Insights에서 발표한 시장 보고서에 따르면, 각 국의 정부, 벤처 캐피탈리스트 등에서 AI 인프라 기술에 대한 투자는 사상 최고치를 기록하고 있으며, 자체적으로 막대한 투자를 집행하는 기업들도 늘어나고 있는 추세입니다.

기업이 최종 사용자로서 급성장

AI 인프라는 거대 다국적 기업부터 중소기업에 이르기까지 모든 산업 분야에서 기업 운영과 전략적 의사결정에 혁신을 일으키고 있습니다. 의료, 소매, 금융, 제조 및 자동차 산업에 이르기까지 새로운 차원의 자동화 혁신을 가져왔으며, AI 인프라 지원, 보안, 리소스 프로비저닝 및 기타 중요한 활동의 자동화가 현장에서 강조되고 있습니다. Flexera Software에 따르면 기업 응답자의 75 % 가 퍼블릭 클라우드로 Microsoft Azure를 채택할 것이라고 응답했습니다. 기업용 AI 인프라 시장은 AI의 급속한 활용에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 이를 기반으로 기업은 다양한 분야에서 생산성을 높이고, 고객 서비스를 개선하고 전략적 목표를 달성하는 AI 기반 혁신을 가속화할 것으로 전망됩니다.

높은 구현 비용과 복잡한 시스템으로 인한 시장 성장 저해

AI 인프라의 구축 및 운영에는 많은 비용이 들며, 이는 GPU 및 TPU와 같은 특화 하드웨어, 소프트웨어 라이선스 및 숙련된 인력 운영 비용 등이 포함됩니다. 또한, AI 인프라를 기존 IT 시스템 및 워크플로우와 통합하는 작업은 복잡하고 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 대량의 민감한 데이터의 경우에는 심각한 개인정보 보호 및 보안 문제가 발생할 수 있으며, 이는 조직의 데이터 보호 규정 준수를 위한 제반사항을 마련하는 동안 AI 인프라 프로젝트의 지연을 의미하며, 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하게 됩니다.

(2) 산업의 성장성AI 인프라 산업은 AI 기술 기반 앱을 구축, 테스트, 학습 및 배치하기 위하여 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기술 스택 전반을 의미합니다. 구체적으로는 고성능 컴퓨팅 장비(GPU, NPU 등)와 대용량 데이터 저장ㆍ처리 인프라, 그리고 이를 운영하는 플랫폼 및 소프트웨어 프레임워크를 모두 포함합니다. 오늘날 딥러닝을 비롯한 AI 기술의 발전은 막대한 연산량을 필요로 하며, 방대한 데이터의 축적과 병렬처리가 가능한 GPU 등의 발전이 이러한 AI 혁신을 뒷받침해 왔습니다. 특히, 2010년대 초반부터 딥러닝 알고리즘이 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 혁신적 성과를 내자, 이를 학습시키기 위한 연산 인프라 수요가 폭발적으로 증가했습니다.

이러한 배경에서 클라우드 컴퓨팅의 역할도 중요해졌습니다. 과거에는 기업이 자체 서버를 구축해야 했지만, 이제는 AWS, Azure, GCP 등 클라우드 제공업체들이 온디맨드 GPU 인스턴스, AI 플랫폼 서비스 등을 제공하여 AI 인프라를 손쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 클라우드와 AI의 결합은 기업들이 초기 대규모 설비 투자 없이 필요한 만큼 연산 자원을 확보하여 AI 모델 개발ㆍ배포를 할 수 있도록 해주어 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 발전, 전례 없는 규모의 데이터 축적, GPU로 대표되는 병렬처리 연산자원 확보, 클라우드 인프라의 확산 등이 맞물려 AI 인프라 산업이 탄생하고 빠르게 성장하게 되었습니다.

글로벌 시장조사기관 및 국내외 연구보고서 등을 검토한 결과, AI 인프라 시장의 세부시장인 ‘Private LLM 시장, AI 플랫폼 시장, 의료 인공지능 시장’ 모두 2030년까지 적게는 17.8 %에서 많게는 50.8 %까지 성장 (글로벌 온디바이스 AI 시장의 경우, 연평균 37.7% 성장하여 2023년 25조에서 2030년 237조 시장 형성)할 것으로 전망되었습니다. 특히 2023년 기준, 국내 시장은 글로벌 시장에 비해 0.7 % ~ 4.33 % 내외의 시장규모 (Private LLM 시장 4.32%, AI 플랫폼 시장 0.7%, 의료 인공지능 시장 4.33%)를 차지하였으나, 2026년 이후에는 0.32 %~3.93 % 내외의 시장규모 (Private LLM 시장 3.93%, AI 플랫폼 시장 0.32%, 의료 인공지능 시장 3.59%)을 차지할 것으로 예측하였습니다. 이를 통해, 국내 시장의 성장전망에 비해 해외 시장의 성장속도가 더 빠르게 진행되는 것으로 관측되었습니다.

[이미지: 목표시장 동향 및 전망] 원문에서 확인할 수 있어요.

국내 AI 인프라 시장 역시 글로벌 추세에 발맞추어 성장하고 있으나, 시장 규모나 인프라 수준에서 선진국 대비 격차가 존재하는 상황입니다. 다만, 현재 AI 인프라에 대한 민간 투자가 활성화되고 있고, 네이버, 카카오 등 ICT 대기업을 중심으로 초거대 AI 모델 개발을 위한 자체 GPU 데이터센터 구축도 시작되고 있습니다. 통신사들도 AI 전용 데이터센터와 클라우드 서비스를 확대하고 있습니다. SKT의 계열사인 사피온코리아와 리벨리온의 합병으로 AI 반도체를 개발하여 데이터센터 에너지 효율을 높이고 비용을 절감하려는 노력을 기울이는 등, 기업 차원의 AI 인프라 투자와 기술 내재화 움직임도 나타나고 있습니다.

이러한 민간 노력과 더불어 정부 정책과 지원이 국내 AI 인프라 확충의 중요한 동인이 되고 있습니다. 정부는 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 2023년부터 전략적 AI 인프라 투자 계획을 수립하였고, ‘국가 AI컴퓨팅 인프라 종합대책’에 따라 AI 인프라 구축에 대규모 예산이 투입되고 있습니다.

국내 AI 인프라 시장은 이처럼 정부의 인프라 투자, 민간 대기업들의 클라우드ㆍ데이터센터 확장, AI 반도체 육성 노력 등을 배경으로 성장 기반을 다지고 있습니다. 다만, 현재 수준은 글로벌 AI 선진국 대비 부족한 수준(미국 대비 AI 민간 투자액 약 2% 수준)입니다. 이러한 인프라 격차를 해소하고 산업 전반의 AI 활용을 뒷받침하기 위해, 정부와 업계가 대규모 투자를 단행하며 인프라 확충에 박차를 가하고 있는 단계라고 볼 수 있습니다.

AI 인프라 산업은 앞으로도 지속적인 고성장세를 유지할 것으로 전망됩니다. AI 모델의 출현, 자율주행차, 메타버스 등 다양한 응용 분야의 AI 수요 증가, 그리고 각국의 전략적 투자 경쟁이 맞물려 수요가 한층 확대될 것입니다. 실제로 미국에서는 2025년 초 대규모 AI 인프라 투자 프로젝트인 스타게이트(Stargate)를 발표하여 향후 4년간 5,000억 달러를 AI 데이터센터 구축에 투입할 계획을 밝히는 등 AI 인프라를 국가 경쟁력의 핵심 기반으로 간주하고 있습니다. 이러한 전 세계적인 움직임에 힘입어 AI 인프라 시장은 당분간 공급자 우위 시장이 아닌 수요자 견인형 초과성장 시장으로서, 관련 산업과 기업들에게 많은 기회를 제공할 것입니다.

(3) 경기변동의 특성 및 계절성AI 인프라 시장은 일반적으로 경기변동에 소폭 반응하는 편입니다. 경기가 호황일 경우, 기업들은 AI 기술에 더 많은 투자를 하는 경향이 있습니다. 또한, 국내의 경우 정부 주도의 AI 시장 성장으로 인하여, 정부의 정책 방향에 따라 변동이 있을 수 있습니다. 2026년 정부의 예산은 700조원을 넘을 것으로 예상되며, AIㆍ반도체 등 지원 확대 및 기존 산업 AI 전환을 본격 추진한다는 골자가 주를 이루고 있습니다. AI 민간 부문의 투자는 2022년 대비 2023년에 31.0억 달러에서 13.9억 달러로 절반 이하로 규모가 떨어졌으나, 2024년 18.0억 달러로 반등하고 있는 상황입니다.

인공지능 산업 생태계는 초기 성장기이므로, 정부의 예산과 민간의 투자 규모에 소폭 영향을 받을 수 있으나, 글로벌 성장에 따라 변동에 영향은 제한적일 것으로 판단됩니다. 한편 계절적 변동은 상대적으로 적은 편이나, 기업의 회계연도 말이나 정부 예산 집행 시기에 따라 투자가 집중될 수 있습니다.

(4) 경쟁상황(가) 조나단(JONATHAN)국내 AI 플랫폼 (MLOps/LLMOps) 경쟁사들은 대부분 데이터 수집/가공, 모델 개발, 배포 등 AI 모델 개발 전주기의 일부 단계만을 집중적으로 지원하는 제품들을 출시하고 있습니다. 당사는 AI 모델 개발 프로세스를 end-to-end 로 지원할 뿐만 아니라, 타사 대비 탁월한 강점을 가진 AI 인프라 관리 서비스들을 제공합니다. GPU 가상화 기술과 GPU 네트워킹 기술 모두를 지원하는 방식이며, AI 모델 개발에 필수적인 GPU 자원을 경제적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통하여, 고객들은 장기적으로 지속 가능한 AI 모델 개발 환경을 갖추게 되는 큰 강점을 가지게 됩니다. 또한, 당사는 AI 반도체 업체들과 이미 협업을 진행하고 있으며, AI 반도체 특화 플랫폼 개발을 진행 중입니다. 이는 타사와 비교할 수 없는 차세대 제품 출시 기회를 만들게 될 예정입니다.(나) 나디아(NADIA) 경쟁사들은 의료정보시스템(HIS)에 고객이 필요로 하는 인공지능 솔루션을 추가 개발, 또는 소싱을 통해 탑재하여 고객에게 공급하고 있습니다. 그러나, 당사의 나디아는 의료정보시스템과 AI 플랫폼인 조나단이 연동되는 구조로 AI-HIS의 형태를 갖고 있습니다. 이를 통해, 당사는 의료 인공지능 시장에서 AI 플랫폼(조나단), 병원 EHR 스키마 비종속형 AI 데이터 레이어(NADIA-ANE), 헬스케어 특화 파운데이션 모델(ALLM.H), 및 의료 AI 에이전트 오케스트레이션(Jonathan.H)로 구성된 기술 스택을 보유하고 있습니다. (5) 회사의 경쟁력당사의 목표시장은 기술적, 경제적 진입 장벽을 가지고 있어, 신규 기업들의 진출이 제한되는 상황이며, 이러한 상황에서 당사는 기술 차별성을 확보하여 시장 내 입지를 강화하고 있습니다.

【진입 장벽 요인 ① - 기술적 난이도】

당사는 기존의 텍스트 기반 단일 모달 LLM 구축 파이프라인을 고도화하여, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 모달리티를 아우르는 멀티모달 LLM 개발을 위한 종합적인 플랫폼을 제공합니다또한, 다수의 AI 에이전트를 효율적으로 관리하고, 이들 간의 데이터 흐름을 원활하게 연결하며, 협업 모델을 학습하고 최적화하는 등 멀티모달 LLM 개발의 전 과정을 지원합니다. 특히, 멀티모달 데이터 전처리, 특징 추출, 모달 간 상관관계 학습, 그리고 최종 모델 통합에 이르기까지 필요한 모든 기술적 요소를 제공하여, 고객이 복잡한 멀티모달 LLM 개발 과정을 간소화하고, 빠르게 시장에 진출할 수 있도록 지원합니다.

【진입 장벽 요인 ② - 막대한 비용 부담】

당사는 대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 추론을 위한 최적화된 컴퓨팅 인프라 구축 및 관리 솔루션을 제공합니다. 특히, 다수의 GPU를 효율적으로 병렬 처리하여 모델 학습 속도를 극대화하고, 클러스터 가상화 기술을 통해 제한된 하드웨어 자원을 최대한 활용하여 고객의 비용 부담을 경감시킵니다.

【진입 장벽 요인 ③ - 신뢰성과 품질 보장 요구】

당사는 AI 인프라 시장에서 탁월한 기술력과 신뢰성을 바탕으로 고객에게 최고의 가치를 제공합니다. GS 인증 1등급 획득 및 중소벤처기업부 우수 연구개발 혁신 제품 인정을 통해 제품의 품질과 기술력을 공식적으로 인정받았으며, 의료 및 공공 부문에서 요구되는 엄격한 데이터 보안, 개인정보 보호, 의료정보 관리 등 관련 규제를 준수하기 위한 체계적인 시스템을 구축하여 고객 데이터의 안전성을 보장합니다.

GMP 및 임상시험 관련 프로세스를 도입하여 제품의 신뢰성을 더욱 강화하였으며, 국내외 다수의 공공기관 프로젝트를 성공적으로 수행하며 기술력을 입증했습니다. 특히, 호랑이 리더보드 오픈소스 모델 부문 1위라는 객관적인 성과를 통해 당사 모델의 우수한 성능을 입증하였습니다.

당사는 AI 서비스 구축 및 AI 인프라 운영을 위한 종합 솔루션을 제공하여 고객이 빠르고 효율적으로 고성능 AI를 구축하고 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히, Performance, Privacy, Profitability라는 3P 가치를 중심으로 고객의 성공적인 AI기반 디지털 혁신을 가속화하고 있습니다.

탁월한 기술력 : 15년간 축적된 AI 기술 노하우와 170 여건 이상의 성공적인 AI 사업 수행 경험을 바탕으로, 고객의 다양한 요구사항을 충족하는 맞춤형 LLM 솔루션을 제공합니다. LG전자, SK C&C 등 국내 대기업은 물론, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업 분야에서 검증된 기술력을 보유하고 있습니다. 3억 건 이상의 자체 수집 데이터와 25종의 인공지능 모델을 보유하고 있으며, 매년 SCI급 논문을 게재하여 연구개발을 통한 원천기술을 축적하고 있습니다.

강력한 보안과 성능 : GS 인증 1등급 획득, 중소벤처기업부 우수 연구개발 혁신 제품 인정 등 다수의 공인 인증을 통해 제품의 품질과 신뢰성을 입증하였으며, 의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 요구되는 엄격한 보안 기준을 충족합니다.

빠른 구축 및 운영 : 조나단의 최적화된 인프라와 자동화된 툴을 활용하여 LLM 모델 개발 및 배포 시간을 단축하고, 효율적인 운영 환경을 제공합니다.

맞춤형 컨설팅 : 고객의 비즈니스 목표와 데이터 특성에 맞는 최적의 LLM 모델을 설계하고, 구축부터 운영까지 전 과정을 지원합니다. 제조 분야에서는 공정 전문가 50명 Pool을 보유하고 있으며, 의료분야는 당사 소속 의사 2명을 포함한 의료 전문인력과 Big 5병원 소속의 의료 자문단이 의료데이터, AI 의료기기 연구개발에 참여하고 있습니다. 또한 인공지능 분야에서는 산학연 자문단을 보유하여 영역별 전문적인 컨설팅을 제공합니다.

라. 공시대상 기간 중 새로이 추진하였거나, 이사회 결의 등을 통하여 새로이 추진하기로 한 중요한 신규사업에 관한 사항 - 해당사항 없음.

1. 요약재무정보

가. 요약연결재무상태표

나. 요약별도재무정보

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 일반사항1.1 지배기업주식회사 아크릴(이하 "지배기업")은2011년 3월 22일 설립되어, 응용소프트웨어 개발 및 공급업 등을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 서울시 강남구 선릉로 704에 본사를 두고 있습니다. 지배기업의 설립 후 여러차례 유상증자를 거쳐 당반기말 현재 자본금은 4,015백만원이며, 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

당반기말 현재 지배기업의 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

1.2 종속기업 현황당반기말 현재 연결회사의 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

1.3 주요 종속기업의 요약 재무정보

당반기말 현재 중요한 연결대상 종속기업의 요약재무현황은 다음과 같습니다.

1.4 연결대상범위의 변동

당반기에 신규로 연결재무제표에 포함된 종속기업은 없습니다. 2. 연결재무제표 작성기준

(1) 회계기준의 적용지배기업과 그 종속기업(이하 "연결회사")의 반기연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 요약연결중간재무제표입니다. 동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차연결재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후발생한 연결실체의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.(2) 추정과 판단1) 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성한국채택국제회계기준은 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다.반기재무제표에서 사용된 연결회사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2025년 12 월 31 일로 종료되는 회계연도의 연차재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.

2) 공정가치 측정연결회사는 공정가치평가 정책과 절차를 수립하고 있습니다. 동 정책과 절차에는 공정가치 서열체계에서 수준3으로 분류되는 공정가치를 포함한 모든 유의적인 공정가치 측정의 검토를 책임지는 평가부서의 운영을 포함하고 있으며, 그 결과는 재무담당임원에게 직접 보고되고 있습니다.평가부서는 정기적으로 관측가능하지 않은 유의적인 투입변수와 평가 조정을 검토하고 있습니다. 공정가치 측정에서 중개인 가격이나 평가기관과 같은 제 3 자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제 3 자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.연결회사는 유의적인 평가 문제를 감사에 보고하고 있습니다.자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 연결회사는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 연결회사는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간 말에 공정가치 서열체계의 수준간 이동을 인식하고 있습니다.공정가치 측정시 사용된 가정의 자세한 정보는 주석 30에 포함되어 있습니다.

3. 회계정책의 변경하기에 기재된 사항을 제외하고 반기연결재무제표에 적용된 회계정책은 직전 연차연결재무제표에 적용한 회계정책과 동일합니다.당반기부터 새로 도입된 기준서 및 해석서와 그로 인한 회계정책의 변경 내용은 다음과 같습니다.

(1) 연결실체가 채택한 제ㆍ개정 기업회계기준서

연결실체는 2026년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다.

- 특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용

- 금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위한 추가 지침을 명확히 하고 추가함.

- 계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과 기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시

- FVOCI 지정 지분상품에 대한 추가 공시

2) 한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용됩니다.

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

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

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

- 기업회계기준서 제1110호'연결재무제표': 사실상의 대리인 결정

- 기업회계기준서 제1007호'현금흐름표': 원가법

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

전력 생산의 원천이 통제할 수 없는 자연 조건(예: 날씨)에 의존하기 때문에 기업이 기초 전력량의 변동성에 노출되는 계약으로 자연에 의존하는 전력과 관련된 계약을 정의하고, '자연에 의존하는 전력을 매입 또는 매도하는 계약'이 자가 사용 예외의 평가 대상임을 명확히 하였습니다. 또한, 자연에 의존하는 '예상 전력거래의 '변동 가능명목수량'을 '위험회피대상항목'으로 지정할 수 있게 하는 등 위험회피회계 요건을 변경하고, 관련 공시를 추가하였습니다.

(2) 연결실체가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

1) 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시' 제정

기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'를 대체합니다. 제1118호는 손익계산서를 중심으로 정보이용자에게 기업의 성과를 분석하고 비교하는 데 유용한 정보를 제공하여 유사 기업 간 재무성과의 비교가능성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.제1118호는 2027년 1월 1일 이후 최초로 시작되는 회계연도부터 적용해야 하며, 조기적용이 허용됩니다. 기업은 기업회계기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정치 변경과 오류'에 따라 이 기준서를 소급 적용해야 하므로 2026년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 비교정보는 제1118호에 따라 재작성됩니다.연결실체가 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 따라 변경될 수 있습니다.[손익계산서 표시 등 변경]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 해연결실체업활동이 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 기업회계기준서 제1001호에 따른 영업손익과는 유의적인 차이가 있습니다. 제1118호는 현행 기업회계기준서 제1001호에 따라 산정된 영업손익을 주석으로 공시할 것을 요구하고 있으며, 제1118호에 따른 영업손익과 현행 기업회계기준서 제1001호에 따른 영업손익과의 차이 조정내역도 주석으로 공시해야 합니다.또한, 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]제1118호는 경영진이 정의한 성과측정치를 기업이 재무제표와 구분하여 공개적인 의사소통에 사용하고, 기업 전체의 재무성과 측면에 대한 경영진의 견해를 재무제표 이용자에게 전달하기 위해 사용하며, 제1118호 문단 118에서 열거하지 않거나 기업회계기준서에서 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 제1118호에서 명시하는 가장 직접적으로 비교가능한 중간합계와의 조정내역, 각 조정항목의 법인세 효과, 비지배지분에 미치는 효과 등을 공시하여야 합니다.[현금흐름 분류 등 변경]한편, 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.① 주요 영향 평가연결실체는 제1118호의 의무적용일이 도래하지 않아 이를 적용하지 아니하였으며, 2027년 6월 30일로 종료되는 기간의 첫 중간재무제표를 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.연결실체는 2026년 6월 30일 현재 입수 가능한 정보 등에 기초하여 제1118호의 적용 영향에 대한 전반적인 예비 평가를 수행하였으며, 그 결과 다음과 같은 잠재적 영향이 식별되었습니다.

- 재무상태표, 손익계산서 등 변동

제1118호의 수익과 비용 분류에 따르면 현행 영업외손익으로 분류한 유형자산 처분손익, 유·무형자산손상차손(환입) 등이 영업 범주로 분류됩니다. 이자수익, 배당금 수익, 관계기업과 공동기업에 대한 지분법손익 등은 투자 범주로, 이자비용, 사채상환 손익 등은 재무 범주로 분류되며, 외환차이는 해당 외환차이를 발생시킨 항목의 수익 및 비용과 동일한 범주로 분류될 것으로 예상됩니다.상기의 변동 결과 연결실체의 당기순이익은 변동이 없으나 영업손익이 변동될 것으로 예상됩니다. 특히, 현행 영업손익으로 분류하는 지분법손익을 투자 범주로 재분류하는 것은 영업손익의 변동에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.또한, 기업회계기준서 제1007호의 개정으로 현행 현금흐름표상 영업활동현금흐름으로 분류하는 이자 수취, 이자 지급 및 배당금 수입이 투자활동 또는 재무활동으로 분류됨에 따라 영업활동현금흐름이 변경될 것으로 예상됩니다.- 경영진이 정의한 성과측정치 평가연결실체는 외부에 공시 또는 보고 중인 다른 지표들 중 경영진이 정의한 성과측정치에 해당하는 지표가 있는지에 대해 추가적으로 평가하고 있습니다.

- 특정한 주된 사업활동 평가한편, 연결실체는 투자부동산에 대한 투자 사업이 연결실체의 주된 사업활동인지 여부를 평가 중이며, 평가 결과에 따라 수익과 비용의 범주 분류에 유의적인 영향이 발생할 수 있습니다.

4. 영업부문 및 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 영업부문의 식별연결회사는 한국채택국제회계기준 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다.① 영업수익에 대한 정보

② 지역에 대한 정보

(2) 주요 고객에 대한 정보당반기와 전반기 중 연결회사 영업수익의 10% 이상을 차지하는 단일 고객에 대한 정보는다음과 같습니다.

5. 현금및현금성자산당반기말과 전기말 현재 연결회사의 현금및현금성자산의 내역은 다음과 같습니다.

6. 장단기금융상품당반기말과 전기말 현재 연결회사의 장단기 금융상품의 내역은 다음과 같습니다.

7. 매출채권및기타채권

당반기말과 전기말 현재 연결회사의 매출채권및기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

8. 기타자산

(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타비금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

9. 유형자산(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.<당반기말>

<전기말>

(2) 당반기 및 전기 중 연결회사의 유형자산 증감내역은 다음과 같습니다.<당반기>

<전기>

10. 무형자산1) 당반기 및 전기 중 연결회사의 무형자산 증감내역은 다음과 같습니다.<당반기>

<전기>

(2) 연결회사가 비용으로 인식한 연구와 개발 지출내역은 다음과 같습니다.

11. 사용권자산 및 리스부채

(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다.<당반기말>

<전기말>

(2) 당반기 및 전기 중 연결회사의 사용권자산 증감내역은 다음과 같습니다.<당반기>

<전기>

(3) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

(4) 당반기 및 전기 중 연결회사의 리스부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

<당반기>

<전기>

(5) 당반기말과 전기말 현재 연결회사가 인식한 리스부채(명목가액)의 만기분석 내용은 다음과 같습니다.<당반기말>

<전기말>

(6) 손익계산서에 인식된 금액

당반기와 전반기 중 연결회사가 리스와 관련해서 손익계산서에 인식한 금액은 다음과 같습니다.

(7) 연결회사는 리스개시일에 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한지 평가합니다. 연결회사가 통제 가능한 범위에 있는 유의적인 사건이 일어나거나 상황에 유의적인 변화가 있을 때 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한지 다시 평가합니다.

12. 매입채무및기타채무당반기말과 전기말 현재 연결회사의 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

13. 장단기차입금

(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 단기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 장기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

14. 전환상환우선주부채

(1) 당반기말 현재 전환상환우선주는 전액 전환청구권을 행사하여 보통주로 전환되었습니다.(2) 당반기와 전기 중 전환상환우선주의 변동내용은 다음과 같습니다.

(3) 행사가격 조정 조건이 있는 금융부채

당반기말과 전기말 현재 발행자의 주가변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건으로 인해 부채로 분류된 각 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

(4) 당반기말 현재 전환상환우선주의 전환청구권 행사 내역입니다.

15. 파생상품

(1) 금융상품 표시 연결회사가 발행한 전환상환우선주에 부여된 전환권은 옵션의 기초자산인 보통주의 평균주가의 변동에 따라 행사가격이 변동되어 금융상품 표시 기준에 의해 당반기손익-공정가치 측정 금융부채로 구분하여 인식하였습니다.

(2) 당반기말 및 전기말 현재 파생상품자산 및 부채의 내역은 없습니다.

(3) 당반기 및 전기 중 파생상품부채의 관련 손익은 다음과 같습니다.① 당반기

② 전기

(4) 당반기 및 전기 중 파생상품부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

16. 퇴직급여

(1) 연결회사는 종업원을 위해 확정기여형 퇴직급여제도를 운영하고 있습니다. 연결회사의 의무는 별개의 기금에 고정 기여금을 납부하는 것이며, 종업원이 향후 지급받을 퇴직급여액은 기금 등에 납부한 기여금과 그 기여금에서 발생하는 투자수익에 따라 결정됩니다. 사외적립자산은 수탁자의 관리하에서 기금형태로 연결회사의 자산들로부터 독립적으로 운용되고 있습니다. 확정기여제도와 관련하여 당반기와 전반기 중 연결회사가 인식한 손익은 다음과 같습니다.

(2) 연결회사는 2018년 4월부터 확정기여형 퇴직연금제도를 시행하여 연결회사가 납부하여야할 부담금을 퇴직급여로 인식하고 있으며, 가입 이전에 발생한 퇴직급여 관련 비용 중 미지급된 금액은 퇴직급여충당부채로 계상하고 있습니다. 또한, 연결회사는 임원을 위하여 확정급여형 퇴직연금제도를 시행하고 있습니다. 이와 관련하여 확정급여채무의 보험수리적 평가는 독립적인 보험계리인에 의하여 수행되었습니다. 확정급여채무의 현재가치 관련 당기근무원가 및 과거근무원가는 예측단위적립방식을 사용하여 측정되었습니다.

1) 당반기말과 전기말 현재 확정급여제도하의 순확정급여채무와 관련하여 연결회사의 재무상태표에 인식된 내역은 다음과 같습니다.

2) 당반기 및 전기 중 연결회사의 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

3) 당반기 및 전기 중 연결회사의 사외적립자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

연결회사의 사외적립자산은 전액 현금및현금등가물로 구성되어 있습니다.

4) 연결회사가 순확정급여채무를 산정하기 위해 적용한 주요한 가정은 다음과 같습니다.

5) 당반기말과 전기말 현재 유의적인 보험수리적 가정에 대한 민감도분석은 다음과 같습니다.

확정급여채무의 증가(감소)는 보고기간 종료일 현재 확정급여채무의 현재가치를 기준으로 산출되었습니다.

6) 당반기말과 전기말 현재 확정급여채무의 가중평균만기는 다음과 같습니다.

7) 당반기말과 전기말 현재 사외적립자산의 공정가치의 구성요소의 내역은 다음과 같습니다.

17. 기타부채

(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타금융부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타비금융부채의 내역은 다음과 같습니다.

18. 충당부채

(1) 연결회사는 임차하여 사용중인 사무실과 관련하여 복구충당부채를 계상하고 있습니다. 당반기말 현재 임차계약에 의거하여 계약기간이 만료된 후에 원상을 회복하여야 하는 경우, 이러한 원상회복을 위해 시설물을 제거, 해체, 수리하는데 소요될 것으로 추정되는 비용을 복구충당부채로 계상하고 있습니다. 또한, 연결회사는 매출계약과 관련하여 하자보수충당부채를 계상하고 있습니다. 당반기말 현재 A/S 등에 소요될 것으로 추정되는 비용을 하자보수충당부채로 계상하고 있습니다.

(2) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 충당부채의 내역은 다음과 같습니다.

(3) 당반기 및 전기 중 연결회사의 충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

19. 자본

(1) 당반기말 현재 연결회사의 발행주식수는 보통주 8,030,324주이며, 연결회사가 발행 할 주식의 총수는 10,000,000주이고 1주당 액면금액은 500원입니다.(2) 당반기와 전기 중 지배기업의 발행주식수의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 우선주는 의결권이 있는 전환상환우선주이며, 전기 중 전환권이 모두 행사되어 보통주로 전환되었습니다.(3) 당반기와 전기 중 연결회사의 자본금과 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 지배기업은 전기 중 코스닥 시장 상장을 통해 2,211,282주를 유상증자 하였습니다.

(4) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타자본항목의 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

(6) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 이익잉여금(결손금)의 구성내역은 다음과 같습니다.

20. 주식기준보상

(1) 당반기말 현재 연결회사의 임직원에게 부여된 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전기 중 주식매수선택권(기타자본)의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 주식선택권의 공정가치는 이항옵션가격결정모형을 사용하여 산정하였으며, 가격결정요소에 대한 정보는 다음과 같습니다.

(4) 당반기와 전기 중 미행사 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당반기

2) 전기

21. 영업손익 (1) 당반기 및 전반기 중 발생한 고객과의 계약에서 생기는 수익의 분류내역은 다음과 같습니다.

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

(3) 당반기말 및 전기말 현재 계약자산의 잔액은 다음과 같습니다.

(4) 당반기 및 전기 중 계약자산의 기대신용손실의 변동은 다음과 같습니다.

(5) 당반기말과 전기말 현재 계약원가의 잔액 내역은 없습니다.

(6) 당반기말과 전기말 현재 계약부채의 잔액 내역은 없습니다.

(7) 당반기 및 전반기 중 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

22. 금융수익과 금융비용(1) 당반기 및 전반기 중 금융수익 내역은 다음과 같습니다

(2) 당반기 및 전반기 중 금융비용 내역은 다음과 같습니다.

23. 기타수익과 기타비용(1) 당반기 및 전반기 중 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기 및 전반기 중 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

24. 법인세 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 한편, 연결회사는 이연법인세자산의 경우 실현가능성에 대한 판단을 토대로 인식하고 있습니다.

25. 주당손익

(1) 당반기와 전반기의 기본주당손익의 산정내역은 다음과 같습니다.

<당반기>

<전반기>

(2) 희석주당손익은 보통주및 희석증권 1주에 대한 순이익을 계산한 것입니다. 당반기와 전반기의 경우, 당반기순손실이 발생하여 희석효과를 발생시키는 잠재적보통주를 고려할 경우 반희석효과가 나타남에 따라 희석주당손실은 기본주당손실과 동일합니다.

26. 특수관계자 공시

(1) 당반기말과 전기말 현재 연결회사의 특수관계자 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당반기와 전기 중 연결회사와 특수관계자와의 주요 거래 내역은 없습니다.(3) 당반기와 전기 중 연결회사와 특수관계자와의 주요 채권ㆍ채무 잔액은 없습니다.

(4) 당반기와 전반기 중 특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다.

(5) 당반기와 전기 중 특수관계자와의 지분거래 내역은 없습니다.

(6) 경영진에 대한 보상당반기와 전반기 중 지배기업의 등기임원에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

상기의 주요 경영진은 연결실체 활동의 계획, 운영, 통제에 대한 중요한 권한과 책임을 가진 지배기업의 등기이사입니다.

(7) 당반기말 현재 연결회사가 특수관계자로부터 제공받은 담보 및 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.

27. 현금흐름표

(1) 당반기와 전반기 중 연결회사의 영업으로부터 창출된 현금흐름은 다음과 같습니다

(2) 당반기와 전반기 중 당사의 중요한 비현금거래는 다음과 같습니다.

(3) 당반기와 전반기 중 당사의 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용은 다음과 같습니다.<당반기>