크라우드웍스 소액공모공시서류(지분증권)

1. 공모개요

가. 모집주식의 내용

나. 공모 주요일정

2. 공모방법

가. 공모방식

자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의6제1항 및 회사 정관 제10조에 따라 특정한 자(해당 주권상장법인의 주식을 소유한 자를 포함)에게 신주인수의 청약을 할 기회를 부여하고 이에 따라 청약을 한 자에 대하여 신주를 배정하는 제3자배정 방식으로 모집하여 발행합니다.

1) 제3자 배정 발행 목적회사는 경영상의 목적 달성을 위한 운영자금을 조달하기 위하여 이번 제3자 배정 유상증자 발행을 진행하며, 동 목적은 정관규정 제10조 규정에 부합합니다.

2) 제3자배정 대상자에 관한 사항

주1) 회사와 제3자배정 대상자 간 별도의 약정은 없습니다.

3. 공모가격 결정방법

가. 발행가액 산정방법

「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제5-18조(유상증자의 발행가액 결정)제1항에 의거하여, 청약일전 제3거래일(2026년 10월 01일)부터 제5거래일(2026년 09월 29일)까지의 가중산술평균주가를 기준주가로 하여, 10% 할인된 금액을 확정 발행가액으로 합니다. (단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만일 경우에는 액면가액을 발행가액으로 합니다.)또한 기준주가의 산정은 금융감독원 권장사항에 따라 [정규장 기준 산정한 기준주가]와 [에프터마켓을 포함한 전체 거래 기준 산정한 기준주가] 중 높은 가액을 기준으로 산정합니다.[발행가액 산정표]

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출조건

나. 공고의 일자 및 방법

다. 청약방법

가. 소정의 청약서 2통에 필요한 사항을 기입하여 청약증거금과 함께 청약취급처에 청약한다.나. 청약자는 1인 1건에 한하여 청약할 수 있으며, "금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률"에 의한 실명자이어야 한다.다. 청약결과 이중청약, 무자격청약을 한 경우에는 그 전부를 청약하지 않은 것으로 본다.라. 방문 시 주민등록증 사본 2부(원본 복사 선명하게, 법인은 사업자 등록증 사본)와 주권교부용 증권카드 사본 1부 또는 증권계좌사본 1부, 환불통장 사본 1부(청약자 본인명의)와 도장을 반드시 지참하여야 하며, 대리인의 방문 청약의 경우에는 청약자 본인의 주민등록증 사본 2부, 인감도장, 인감증명서, 주권교부용 증권카드 사본 1부 또는 증권계좌사본 1부 및 환불 통장(청약자 본인명의), 대리인 주민등록증 사본 1부, 위임장과 함께 청약취급처에 제출한다.

라. 청약취급처 1) 청약취급처: (주)크라우드웍스 본점2) 주금납입은행: 하나은행 교대역금융센터

마. 청약결과 배정방법

바. 주권 상장 및 유통개시에 관한 사항

※ 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제309조 제5항 규정에 의한 신청을 한 경우, 해당청약자에게 배정된 주식은 한국예탁결제원의 명의로 일괄 발행되고 동 주권은 청약취급처의 장부상 계좌에 자동 입고됩니다.

사. 청약증거금의 대체 및 반환 등에 관한 사항

1) 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 제137조 제1항 제3의2호를 반영하여, 당사는 청약증거금 납입관리점과 청약증거금의 예치, 보관 및 투자자에 대한 반환 등에 관한 사항을 포함하는 청약증거금관리(주금납입 수납의뢰) 됩니다.2) 청약증거금은 주금납입일에 주금 납입으로 대체하며, 청약일로부터 납입일까지의 이자는 지급하지 않습니다.

아. 기타 모집 또는 매출에 관한 사항

1) 본 유상증자는 소액공모로 증권신고서를 제출하지 않으며, 반드시 소액공모공시서류를 열람하시기 바랍니다.2) 상세한 내용은 전자공시시스템 (http://dart.fss.or.kr)을 참조하시기 바랍니다.3) 본 소액공모공시서류상의 일정은 관계기관의 협의과정에서 변경될 수 있습니다.4) 본 유상증자와 관련하여 이사회에서 정하지 아니한 사항은 대표이사에게 위임합니다.

5. 인수 등에 관한 사항

- 해당사항 없음.

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황 (1) 연결대상 종속회사 현황(요약)

(2) 연결대상회사의 변동내용

나. 회사의 법적, 상업적 명칭 당사의 명칭은 "주식회사 크라우드웍스"라고 하고, 영문으로 "CrowdWorks, Inc."라고 표기 합니다. 단, 약식으로 표기할 경우에는 "(주)크라우드웍스"라고 표기합니다. 다. 설립일자 및 존속기간당사는 2017년 04 월 25일에 설립되었습니다. 또한 2023년 08월 31일에 상장되어 코스닥시장에서 매매가 개시되었습니다. 라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

당사는 보고서 작성기준일 현재 「중소기업기본법시행령」 제3조 제1호 및 제2호의 규정에 의한 중소기업에 해당됩니다.

[이미지: 중소기업확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

당사는 보고서 작성기준일 현재 벤처기업육성에관한특별조치법 제25조의 규정에 의한 벤처기업에 해당됩니다.

[이미지: 벤처기업확인서] 원문에서 확인할 수 있어요.

바. 주요사업의 내용 당사 AI사업의 주요 사업은 크게 데이터와 AI 두 개의 영역으로 구분되어 있으며, 두 사업 영역의 역량이 시너지를 내고 있습니다. 데이터 영역에서는 인공지능 학습 및 맞춤형 LLM 개발에 필요한 고품질 데이터 구축 사업을, AI 영역에서는 자체개발한 Agentic AI 솔루션 Alpy를 활용한 (1) 맞춤형 AI Agent 개발, (2) AI 모델 및 AI Agent 평가 사업을 전개하고 있습니다. 또한 당사는 고품질 데이터 구축을 위한 전문인력 양성을 목적으로 크라우드아카데미를 설립, 운영하고 있으며, 급변하는 디지털 환경에 대응하여 미래를 선도할 인재를 육성하기 위한 교육 프로그램으로 확대해 나가고 있습니다.종속기업 디더블유컴퍼니를 통해 고품질 의료 AI 데이터 구축 사업을 진행하고 있으며, 의료진을 위한 LLM 서비스를 신규사업으로 추진하고 있습니다. 글로벌 사업과 관련해 종속기업 CWJ(크라우드웍스 일본법인)를 통해 일본 시장에 AI 데이터 및 LLM 개발 비즈니스를 개척하기 위해 노력하고 있습니다.자세한 사항은 동 보고서의 'II. 사업의 내용'을 참조하시기 바랍니다. 사. 신용평가에 관한 사항 당사의 최근 신용평가에 관한 사항은 다음과 같습니다. (1) 신용등급

(2) 신용등급체계와 해당 신용등급에 부여된 의미

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제1항 제39호에서 정하는 기술성장기업으로서,동 규정 제30조 제1항의 기술성장기업에 대한 특례요건을 적용받았습니다.

2. 회사의 연혁

가. 회사의 주요 연혁 당사의 설립부터 현재까지의 주요 연혁은 아래와 같습니다.

나. 회사의 본점소재지 및 그 변경 당사는 공시대상 기간 내 해당사항 없습니다.

다. 경영진 및 감사의 중요한 변동

라. 최대주주의 변동

당사의 공시작성기준일 현재 최대주주는 엑스알피1호조합이며, 2026년 02월 06일 최대주주가 변경되었습니다. (기존:박민우 → 변경:엑스알피1호조합)

마. 상호의 변경

바. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 합병 등을 한 경우 그 내용 주식회사 크라우드웍스와 한국제10호기업인수목적 주식회사는 2023년 05월 19일 이사회 결의 및 2023년 07월 07일 주주총회 합병승인을 통해 2023년 08월 09일자로 합병하였습니다. 합병은 주식회사 크라우드웍스가 한국제10호기업인수목적 주식회사를 흡수합병하는 방법으로 진행되었으며, 합병비율은 1 : 0.0910788의 비율(회사 : 한국제10호기업인수목적 주식회사)로 합병하여 한국거래소 코스닥시장에 회사의 보통주식을 상장하였습니다.

상세한 관련 내용은 제8기 사업보고서(2025.03.20 제출) 연결재무제표 주석 '37. 합병에 관한 사항' 을 참조하시기 바랍니다. 아. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

자. 그 밖에 경영활동과 관련된 주요한 사실의 발생 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 현황 (1) 자기주식 취득 및 처분 현황

5. 정관에 관한 사항

가. 최근 정관 개정일 당사의 최근 정관 개정일은 2026년 03월 31일로 제9기 정기주주총회에서 정관 개정 안건이 승인되었습니다.

나. 정관 변경 이력 최근 3사업연도의 정관 변동 이력은 다음과 같습니다.

다. 사업목적 현황

(1) 사업목적 변경 내용

(2) 변경 사유 당사는 신규사업을 영위하기 위하여 2026년 02월 06일 임시주주총회에서 정관을 변경하였습니다. AI 시장의 대상 영역 확장으로 다양한 사업 분야에 접목함으로써 사업 포트폴리오를 확대하고자 사업목적을 추가 하였습니다.

(3) 정관상 사업목적 추가 현황표

① 그 사업 분야 및 진출 목적당사는 기존 AI 데이터 구축 및 인공지능 교육 사업을 중심으로 사업을 영위하고 있으며, 인공지능 기술의 발전과 디지털 콘텐츠 산업의 성장에 따라 전자부품 제조, 국방(방산), 공연, 엔터테인먼트 등의 다양한 관련 산업과의 융합을 통한 신규 사업 기회를 모색하고 있습니다.

최근 생성형 AI 기술 확산, 디지털 전환 가속화 및 콘텐츠 산업의 성장에 따라 AI 기반 콘텐츠 제작, 디지털 전시, 교육 콘텐츠 및 ICT 융합 서비스 등에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 이에 당사는 기존 사업에서 축적한 AI 데이터 구축 역량을 기반으로 사업 영역을 확장하고 신규 수익원을 확보하기 위하여 관련 사업목적을 추가하였습니다.

② 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성최근 인공지능 기술 발전과 디지털 전환 가속화에 따라 AI 기반 콘텐츠, 디지털 교육 콘텐츠 및 ICT 융합 산업이 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 특히 생성형 AI 기술의 확산으로 콘텐츠 제작, 교육, 전시 및 디지털 서비스 등 다양한 분야에서 인공지능 기술 활용 수요가 증가하고 있습니다.

기업 홍보관, 박물관 및 체험형 전시관 등에서는 디지털 전시 및 인터랙티브 콘텐츠 도입이 확대되고 있으며, 문화콘텐츠 산업에서도 미디어아트, 실감형 콘텐츠 등 디지털 기술 기반 콘텐츠 시장이 성장하고 있습니다.

또한 정부, 공공기관 및 기업을 중심으로 AI 인재 양성 및 디지털 전환 교육 수요가 확대됨에 따라 AI 교육 콘텐츠 및 에듀테크(EdTech) 시장 역시 지속적인 성장세를 보이고 있습니다.

한편 최근 국방 및 방위산업 분야에서도 인공지능, 데이터 기반 기술 및 디지털 콘텐츠 기술의 활용 범위가 확대되고 있으며, 교육ㆍ훈련 콘텐츠, 시뮬레이션 및 디지털 기반 시스템 등 관련 산업의 성장 가능성이 점차 확대되고 있습니다.

이와 같은 시장 환경 변화에 따라 AI 기술 기반 콘텐츠 제작, 디지털 서비스 및 ICT 융합 산업의 성장 가능성은 향후에도 지속적으로 확대될 것으로 전망됩니다.

③ 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액. 투자자금 조달원천, 예상 투자회수기간 등해당 사업은 기존 사업의 연장선으로, 당사의 주요 사업 영역에서 크게 벗어나지 않아 추가 투자나 새로운 사업계획, 추가적인 위험 발생 가능성이 낮습니다.④ 사업 추진현황해당 사업은 현재 사업 추진을 위한 기반을 마련하는 단계로 향후 시장 환경 및 회사의 경영 전략 등에 따라 세부 사업 추진 여부 및 구체적인 내용은 변경될 수 있습니다.⑤ 기존 사업과의 연관성해당 사업은 기존 사업의 연장선으로, 당사의 주요 사업 영역에서 크게 벗어나지 않습니다.⑥ 주요 위험회사가 추진하는 신규 사업은 인공지능 및 디지털 콘텐츠 산업의 성장에 기반하고 있으나, 관련 산업은 기술 변화 속도가 빠르고 경쟁이 심화되고 있어 시장 환경 변화에 따라 사업 성과가 영향을 받을 수 있습니다. 또한 신규 사업 추진 과정에서 연구개발, 콘텐츠 제작 및 사업화에 일정 수준의 투자와 시간이 소요될 수 있으며, 시장 상황 및 회사의 경영 전략 등에 따라 사업 추진 일정 및 성과가 변동될 가능성이 있습니다. 아울러 AI 및 콘텐츠 산업은 정부 정책 및 관련 규제의 영향을 받을 수 있어 향후 정책 및 제도 변화에 따라 사업 환경이 영향을 받을 가능성이 있습니다.⑦ 향후 추진계획당사는 사업 영역 확장 및 중장기 성장 기반 확보를 위해 정관상 사업목적을 추가하였으며, 이를 기반으로 공공부문을 중심으로 한 사업 기회를 적극 확대해 나갈 계획입니다.

특히 정부의 인공지능 산업 육성 정책 및 관련 예산 확대 기조에 발맞추어, AI 데이터 구축, 인공지능 솔루션 개발, 피지컬 AI 관련 사업 등 다양한 분야의 공공 사업 수주를 적극 추진할 예정입니다.

또한 중앙정부 및 지방자치단체, 공공기관이 발주하는 각종 인공지능 관련 사업에 대한 참여를 확대하는 한편, 국가 연구개발(R&D) 과제 및 실증 사업에도 적극 참여하여 기술력 고도화 및 사업 레퍼런스 확보를 병행할 계획입니다.

아울러 사업 수행 과정에서 축적된 경험과 레퍼런스를 기반으로 사업 확장을 도모함으로써, 안정적인 매출 기반과 지속 가능한 성장 구조를 구축해 나갈 예정입니다.

1. 사업의 개요

당사는 2017년에 인공지능 데이터 및 서비스 구축, 솔루션 제공을 주사업으로 설립되어 2023년에 AI데이터 관련 사업부문 최초로 코스닥시장에 상장하였습니다. 당사는 기업 맞춤형 Agentic AI의 개발부터 국내 최대 크라우드소싱 플랫폼을 기반으로 한 AI 데이터 구축에 이르기까지 인공지능 개발 전반에 필요한 최고의 솔루션을 제공하고 있습니다. 당사의 사업은 크게 AI사업, Data사업, Academy사업으로 구분 됩니다.

① AI사업오픈형 AI의 보급 및 보편화에 따라 일상생활에서도 AI가 많이 사용됨에 따라, 각 기업에서는 일반적으로 데이터의 취합만 가능한 Generative AI가 아닌 업무 효율 향상에 실질적인 도움을 줄 수 있는 Agentic AI 솔루션의 도입을 고민하게 되었습니다.이에 당사는 당사의 자체적인 기술력과 창립 이후부터 축적해 온 LLM데이터를 기반으로 하여 Agentic AI 도입과 관리를 위한 자체 개발 솔루션인 APLY 솔루션을 개발하였으며, 이를 금융, IT 등 고도의 보안이 필요한 기업 뿐만 아니라 제조산업, B2C산업 등 다량의 메뉴얼한 업무가 진행되는 기업에도 구축되어 업무 능률 향상에 기여하고 있습니다.② Data사업당사는 국내 최다 데이터 구축 프로젝트 경험을 바탕으로 AI 학습 및 활용에 필요한 데이터의 수집부터 가공, 평가 등 기업의 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다.당사는 국내 최대 데이터라벨링 전문 기업으로 고품질 이미지·영상·텍스트·음성 데이터 뿐만 아니라, 전문지식, 신문기사, LLM 데이터, 자율주행, 로봇 등 고도화된 데이터를 수집 및 가공하며, 이를 자체 개발한 마켓을 통해 판매하고 있습니다.또한 자체 수집한 데이터를 통해 다양한 분야의 데이터셋 뿐만 아니라 각 사업 분야에 특성에 맞춘 기업 맞춤형 데이터셋 역시 구성하고 있으며, 사내에 설치된 '피지컬AI 데이터랩'을 통하여 로봇 등에 대한 데이터를 수집하고 있습니다.또한 위와 같이 수집된 데이터를 바탕으로 대기업과의 협업 및 정부과제, 정부 주도 Physical AI 개발 등에 적극 참여하고 있습니다.③ Academy사업당사는 종속회사인 주식회사 크라우드아카데미를 통하여 개인의 AI 활용 역량 강화를 위한 온라인 교육부터 기업을 위한 맞춤형 교육까지 AI 교육 종합 솔루션을 제공하고 있습니다.크라우드아카데미는 당사의 AI관련 기술력과 노하우를 바탕으로 기업의 AX 내재화 및 경쟁력 강화를 위한 체계적인 AI 교육을 진행할 뿐만 아니라, 교육부, 고용노동부, 과학기술정보통신부 등 정부 부처와 지자체 대상으로 한 AI 교육도 진행하고 있으며, 대학과 연계하여 AI분야 첨단산업 인재양성을 위한 부트캠프 추진, 개인에 대한 AI관련 학습부터 N잡, 자격증 취득까지 AI 역량 온라인 교육까지 진행하며 다양한 고객을 대상으로 AI와 관련한 전방위적인 교육을 진행하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 제품별 매출 현황

나. 주요제품 및 서비스 당사는 기업이 인공지능과 LLM을 통해 혁신적 변화를 선도할 수 있도록, 전체 여정에 필요한 핵심 제품 및 솔루션을 제공합니다. AI 데이터 구축에서부터 원스톱 종합 솔루션, 맞춤형 LLM 서비스 개발 및 AI 전문 교육까지, 기업의 AI 도입을 위한 모든 단계를 완벽하게 지원하는 서비스 풀을 갖추고 있습니다. 당사의 주요 제품군과 각 제품의 특징 및 용도는 아래와 같습니다.

[이미지: 주1)] 원문에서 확인할 수 있어요.

당사는 기업 맞춤형 Agentic AI 개발을 위한 솔루션의 개발을 완료하였으며, 2025년 2월 Agentic AI 종합 솔루션인 'Alpy'를 출시하였습니다. Alpy는 다양한 산업별 업무 환경에 맞춤형으로 적용 가능한 멀티에이전트 기반의 고도화된 AI 운영체계로, 복잡한 업무를 효율적으로 자동화할 수 있는 차세대 솔루션으로써 기업들이 보다 혁신적인 방식으로 AI를 활용할 수 있게 구현하는데에 필요한 역량과 인사이트를 확보하고 있습니다. Alpy의 구성 솔루션은 다음과 같습니다.

한편, 당사는 2024년 하반기부터 제조부분과 관련한 AI(Industrial AI)로도 사업을 확장하고 있으며, 이를 위해 관련기업에 대한 투자 및 제품 공동개발/영업을 진행하고 있습니다.

다음으로 당사의 각 종속회사는 아래와 같은 사업을 영위하고 있습니다.주식회사 디더블유컴퍼니의 주요 제품 및 용도는 다음과 같습니다.

종속기업인 CWJ Inc는 사업지역이 일본이라는 점 이외에는 모회사의 사업영역과 비슷하므로 별도의 제품에 대한 설명은 생략합니다.종속기업인 (주)크라우드아카데미, (주)크라우드데이터, (주)가디언즈웍스 또한 교육사업과 데이터 사업을 영위하는 모회사의 사업영역을 확장한 것으로, 설명을 생략합니다. 다. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사의 서비스에 대한 가격은 고객사의 요구사항(데이터 종류, 작업량, 작업난이도 등)에 따라 가격이 결정되는 구조이며, 이에 따라 표준 가격이 정해지지 않는 특성으로 인해 가격 변동 추이를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.

3. 원재료 및 생산설비

당사의 매입원가는 AI와 교육사업을 위한 외주용역비, 외주업체비 등의 외주비로 구성되어 있습니다. 외주용역비는 다수의 개인으로 구성된 크라우드워커에게 지급하는 비용이며, 외주업체비는 국내외의 외주업체에게 지급하는 비용입니다. 가. 매입현황

나. 원재료 가격변동추이 당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항이 없습니다. 다. 원재료 가격변동 원인 당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항이 없습니다. 라. 생산능력 및 생산실적 당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다. 마. 생산설비에 관한 사항 당사는 인공지능 데이터 구축 서비스 등 용역 제공을 주요 사업으로 영위하고 있어 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 보고서 작성기준일 현재 해당 사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

나. 판매조직 및 판매전략

(1) 판매조직 당사는 시장의 수요에 적극적으로 대응하기 위하여 금융ㆍ피지컬AI, 국방 등 산업군별 특화된 전문 영업 조직을 갖추고 있습니다. 또한 내부 연구부서를 통하여 자연어ㆍ비전 등 AI 기술 분야별 전문 운영 및 개발을 수행하고 있으며, 판매 조직과 밀접하게 협업하여 시장 변화에 신속하게 대응하고 있습니다.보고서 제출일 현재 당사의 판매조직은 시장의 수요에 적극적으로 대응하기 위하여 산업군별 특화된 전문 영업 조직을 갖추고 있으며, 사업개발총괄 산하에서 AI사업본부, 데이터사업본부 및 교육사업본부를 중심으로 구성되어 각 아이템 및 산업별로 맞춤 영업을 진행하고 있습니다.

(2) 판매전략

① 기존 고객 기반의 사업 확대

당사는 AI 데이터 구축사업을 통해 기 확보한 민간기업, 공공기관 및 연구기관 고객을 대상으로 기업 데이터 구조화, AI Agent 개발 및 평가서비스의 제공범위를 확대하고 있습니다. 기존 프로젝트를 통해 축적한 고객의 데이터 환경과 업무요건에 대한 이해를 기반으로 추가적인 데이터 구축 및 AI 도입·고도화 수요를 발굴하고 있습니다.

② 제조 산업 내 AI 확장

한국은 GDP 대비 제조업 비중이 약 25%에 달하는 제조업 중심 국가이며, 최근 AI 도입을 통해 생산성 및 품질을 혁신하려는 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 당사는 이러한 산업의 변화를 빠르게 포착하고, 제조 AI 시장에 진출하고자 관련 네트워크를 확장하고 있습니다.

당사는 제조 현장에서 발생하는 불량 검출, 자동 품질 관리, 생산 최적화 등의 과제를 해결할 수 있는 AI 솔루션을 개발할 때 필요한 데이터 구축역량과 AI Agent 개발역량을 가지고 있으며, 이를 통해 공장 자동화 및 스마트 팩토리 시장에서의 입지를 확보하고자 합니다.

또한, 주요 컨설팅 회사 등과의 파트너십을 통해 고객 네트워크를 확보하려는 계획을 가지고 있습니다.

③ B2G 사업 비중 확대를 통한 매출 채널 다변화

당사는 기존 B2B 중심의 비즈니스 모델을 기반으로, 정부 및 공공부문(B2G)으로 사업 영역을 확대하며 매출 구조 다변화를 추진하고 있습니다.

최근 정부는 인공지능을 국가 핵심 전략 산업으로 육성하기 위해 관련 예산을 대폭 확대하고 있으며, 특히 '피지컬 AI(Physical AI)' 분야에서 글로벌 3대 강국으로 도약하기 위한 정책적 목표 아래 대규모 투자를 지속하고 있습니다. 이에 따라 공공부문을 중심으로 AI 데이터 구축, 학습용 데이터 고도화, 실증 사업 등 다양한 사업 기회가 확대되고 있습니다.

당사는 이러한 정책 환경 변화에 대응하여 피지컬 AI 글로벌 얼라이언스 기술분과 위원으로 참여하고 있으며, 한국피지컬AI협회 데이터 분과장으로 활동하는 등 산업 내 주요 네트워크를 선제적으로 확보하고 있습니다. 이를 통해 공공 및 산업 생태계 전반에서의 협력 기반을 강화하고, 신규 사업 기회를 지속적으로 발굴하고 있습니다.

또한 정부 AI 예산의 상당 부분이 지방자치단체 및 지역 기반 기관으로 확대 배분됨에 따라, 당사는 지방 공공기관, 연구기관 및 지역 산업 거점과의 협력을 적극 추진하며 사업 수행 범위를 전국 단위로 확장하고 있습니다.

④ 피지컬 AI 데이터 플랫폼 기반 영업 확대

당사는 기존 인공지능 학습데이터 구축 사업을 통해 축적한 데이터 설계 및 운영 노하우를 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 분야에 특화된 데이터 플랫폼을 개발하며 사업 구조의 고도화를 추진하고 있습니다.

특히 당사는 국내에서 최초로 피지컬 AI 데이터의 수집, 전처리, 검증, 평가, 운영에 이르는 전 과정(End-to-End)을 통합적으로 관리할 수 있는 플랫폼 구축을 진행하고 있습니다. 이는 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 적용 산업에서 요구되는 고품질 데이터 확보 및 관리 수요에 대응하기 위한 핵심 인프라로서의 경쟁력을 확보하는 데 목적이 있습니다.

해당 플랫폼은 데이터 품질 관리 및 운영 효율성을 극대화할 수 있는 구조로 설계되어 있으며, 기존 프로젝트 단위 수행 중심의 사업 방식에서 나아가 플랫폼 및 솔루션 기반의 반복 매출 창출이 가능한 사업 모델로의 전환을 가능하게 합니다.

당사는 이를 기반으로 피지컬 AI 데이터 플랫폼을 중심으로 한 솔루션형 영업을 확대하여, 고객사의 AI 도입 및 고도화 전 과정에 걸쳐 표준화된 서비스 제공이 가능한 사업 구조를 구축하고 있습니다.

향후에도 당사는 피지컬 AI 시장 확대에 선제적으로 대응하며, 데이터 플랫폼을 중심으로 한 고부가가치 사업을 지속적으로 강화해 나갈 계획입니다.⑤ 해외시장 확대

당사는 Physical AI 데이터 사업과 관련하여 글로벌 AI·로봇 및 관련 기술기업과 다수의 협력 논의를 진행하고 있습니다. 글로벌 파트너와의 협력을 통해 해외사업 기반을 확대하고 있으며, Physical AI 데이터 분야의 다양한 사업기회를 지속적으로 발굴하고 있습니다. 향후 협력 진행상황과 시장수요를 고려하여 해외사업을 단계적으로 확대할 계획입니다.

다. 수주상황

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리 (1) 재무위험관리 당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출돼 있습니다. 당사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.재무위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험, 파생금융상품과 비파생 금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

(2) 시장위험 ① 외환위험당사는 국제적인 영업활동을 영위하고 있어, 외화매출채권과 관련하여 환율변동으로인한 순이익 감소 위험이 있습니다. 당사는 환율 모니터링을 통해 체계적 위험관리가이루어지도록 하고 있습니다.

② 이자율위험당사는 변동이자율로 발행된 차입금으로 인하여 현금흐름 이자율위험에 노출되어 있으며 동 이자율위험의 일부는 현금성자산으로부터의 이자율위험과 상쇄됩니다. 당사의 이자율위험관리의 목표는 이자율변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업가치를 극대화하는데 있습니다.

이를 위해 당사는 이자율에 대한 노출에 대해 다각적인 분석을 실시하고 있습니다. 재융자, 기존 차입금의 갱신, 대체적인 융자 및 위험회피 등을 고려한 다양한 시나리오를 시뮬레이션 하고 있습니다. 또한 주간/월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율위험을 관리하고 있습니다.

(3) 신용위험 신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 유리한 파생상품 및 예치금 등에서도 발생합니다.① 위험관리

신용위험은 연결회사 차원에서 관리되고 있습니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 고객별 한도는 내부 및 외부 신용등급에 따라 경영진이 정한 한도를 적용합니다. 경영진은 이러한 고객별 한도의 준수 여부를 정기적으로 검토합니다.

당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

② 신용보강일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.

③ 금융자산의 손상

연결회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

ㆍ 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

ㆍ 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산

현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

1) 매출채권과 계약자산

연결회사는 매출채권과 계약자산에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다.

기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권과 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 미청구용역에 따른 계약자산은 동일 유형의 계약에서 발생한 매출채권과 유사한 위험속성을 가지므로 연결회사는 매출채권의 손실율이 계약자산의 손실율에 대한 합리적인 추정치로 판단하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간말 기준으로부터 정상회수기간 동안의 매출과 관련된 지불 정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다.

2) 상각후원가 측정 기타 금융자산

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산에는 대여금, 미수금, 임차보증금 등이 포함됩니다.

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 그 외 금융상품은 채무불이행 위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

(4) 유동성 위험

당사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다.

경영진은 예상현금흐름에 기초하여 추정되는 현금 및 현금성자산과 차입금 한도 약정을 모니터링하고 있습니다. 이러한 추정은 연결회사가 설정한 관행과 한도에 따라 관리됩니다. 또한 연결회사의 유동성 위험 관련 정책은 주요 통화별 필요 현금흐름을추정하여 이를 충족하기 위한 유동성 자산의 현황을 고려하고, 유동성 비율을 내부 및 외부 감독 기관 등의 요구사항을 충족하고 자금조달계획을 실행하기 위해 관리합니다.

(5) 자본위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

당반기말과 전기말 현재의 부채비율은 다음과 같습니다.

당사는 최적 자본구조 달성을 위해 부채비율, 순차입금비율 등의 재무비율을 모니터링하여 필요할 경우 적절한 재무구조 개선방안을 실행하고 있습니다.

나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 (1) 파생상품 정책 파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품은 매매목적으로분류되고 파생상품의 공정가치변동은 거래의 성격에 따라 '기타영업외수익(비용)' 또는 '금융수익(비용)'으로 손익계산서에 인식됩니다. (2) 복합금융상품 정책 연결회사가 발행한 복합금융상품은 보유자의 선택에 의해 지분상품으로 전환될 수 있는 신주인수권부사채 및 전환사채이며, 금융부채요소와 상품보유자의 선택에 의해자본으로 전환될 수 있는 옵션을 분리하여 표시합니다.동 복합금융상품의 부채요소는 최초에 동일한 조건의 신주인수권 및 전환권이 없는금융부채의 공정가치로 인식하고, 이후 전환일 또는 만기일까지 유효이자율법을 적용한 상각후원가로 측정합니다. 한편, 복합금융상품의 파생상품의 특성에 해당하는 부분은 내재파생상품으로 보아 동일한 파생상품에 대한 시장가격 또는 합리적인 평가 모형에 따라 산출된 공정가치를 이용하여 공정가치로 인식하고, 후속기간의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다. 또한 자본요소는 복합금융상품 전체의 공정가치와 부채요소의 공정가치의 차이로 최초 인식되며, 후속적으로 재측정되지 아니합니다. (3) 파생상품계약 체결 현황

1) 신주인수권부사채의 내역

2) 신주인수권부사채의 주요내용

3) 전환우선주부채의 내역

4) 전환우선주의 주요내용

5) 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건으로 인해 부채로 분류된 각 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.① 장부금액

② 관련 손익

③ 파생상품관련 당기 중 당기손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 보고서 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요 계약 및 사건은 없습니다. 나. 연구개발활동 (1) 연구개발 조직 개요 당사의 연구개발 조직은 연구 분야 및 주제에 따라 AI 연구개발본부와 피지컬AI연구소로 구성되어 있습니다. AI연구개발본부는 프로덕트팀, AI플랫폼팀, Agent Solution팀, 데이터 플랫폼팀, QA팀(QA: Quality Assurance)으로 조직되어 당사가 영위 중인 Agent AI 및 데이터, 보안 및 플랫폼 등에 대한 연구, 개발 및 유지보수 등의 업무를 담당하고 있으며, 피지컬AI연구소는 당사가 당기 중 설치한 피지컬AI 데이터랩에서 피지컬AI 관련 연구 및 데이터 수집 업무를 시행하고 있습니다.

(2) 연구개발 비용 당사의 연구개발비용은 인건비로 자산화하지 않았으며, 모두 판매비와관리비(경상연구개발비)로 처리하였습니다. 당사의 최근 3년 및 최근 연결재무제표 기준 연구개발 비용은 다음과 같습니다.

(3) 연구개발 실적

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황 보고서 작성 기준일 현재 당사가 보유한 주요 지적재산권(특허권, 상표권) 출원 및 등록 현황은 아래와 같습니다.

주) 보유특허는 당사 사업에 적용되거나 향후 사업 전략적 활용가능성이 있는 기술을 특허로 확보하여, 당사 사업을 보호하고 경쟁사에 대한 기술 및 사업적 경쟁력을 강화하는 역할을 하고 있습니다.또한 당사는 특허 뿐만 아니라 안정적인 해외 시장 진출을 위해 전 세계 주요 국가에서 선제적으로 상표 등록 및 출원을 진행하고 있습니다.

나. 법률/규정 등에 의한 규제사항 당사는 보고서 작성기준일 현재 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항이 회사의 영업활동, 비용 또는 경쟁상의 지위 등 사업의 영위에 중요한 영향을 미치는 경우가 없습니다. 다. 환경관련 규제 및 준수 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 시장여건 및 영업의 개황 (1) 영업 개황 (가) 업계의 현황

최근 인공지능(AI) 산업은 기술 발전 단계에 따라 Generative AI, Agentic AI, Physical AI 순으로 진화하며 산업 구조 전반에 걸쳐 패러다임 전환이 진행되고 있습니다.

초기 Generative AI 단계에서는 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로 텍스트, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 기술이 확산되었으며, 이 과정에서 웹 기반의 방대한 데이터를 학습 가능한 형태로 가공ㆍ정제하는 데이터 구축 수요가 급격히 증가하였습니다.

이후 Agentic AI 단계에서는 AI가 단순 생성 기능을 넘어 기업의 업무를 직접 수행하는 방향으로 발전함에 따라, 기업 내부에 축적된 다양한 데이터 자산(보고서, 규정, 매뉴얼, 발표자료 등)을 AI가 활용 가능한 형태로 구조화하고 체계화하는 수요가 확대되고 있습니다. 이는 기업의 데이터 자산화 및 AI 내재화를 위한 핵심 과정으로 자리잡고 있습니다.

나아가 최근에는 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등 물리적 환경에서 AI가 직접 행동을 수행하는 Physical AI 단계로 진입하고 있으며, 이와 함께 고품질 행동 데이터에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. Physical AI는 실제 환경에서의 인식, 판단, 제어가 핵심이므로, 정밀하고 신뢰도 높은 데이터 확보가 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

이와 같이 AI 산업의 발전 단계가 고도화될수록 데이터의 중요성은 더욱 확대되고 있으며, 데이터 수집, 가공, 검증, 구조화 등 전주기 데이터 처리 역량이 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부각되고 있습니다.

당사는 이러한 산업 변화 속에서 각 AI 발전 단계별로 요구되는 고품질 데이터를 공급하는 역할을 수행하고 있으며, AI 산업 전반의 기반을 지원하는 '데이터 파운드리(Data Foundry)'로서의 입지를 확보하고 있습니다.

구체적으로 당사는 Generative AI 단계에서는 웹 기반의 다양한 데이터를 대규모 언어모델 학습에 적합한 형태로 변환 및 가공하는 사업을 수행하였으며, Agentic AI 단계에서는 기업 내부 데이터의 구조화 및 자산화를 통해 AI 활용도를 극대화하는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 Physical AI 단계에서는 실제 환경 기반의 행동 데이터를 구축ㆍ공급함으로써 차세대 AI 산업의 핵심 인프라 역할을 수행하고 있습니다.

향후 AI 산업이 지속적으로 고도화됨에 따라 데이터의 품질과 활용 가능성을 확보하는 기업의 중요성은 더욱 확대될 것으로 전망되며, 당사는 이러한 산업 흐름에 부합하는 핵심 사업자로서 지속적인 성장이 기대됩니다.

① Agentic AI 시장 현황현재까지 AI 산업은 주로 공급자(AI 기술 관련 기업) 중심으로 발전해 왔으나, Agentic AI 시대가 도래하면서 수요자(전방 산업) 중심으로 변화될 것으로 예상됩니다. 이는 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되면서, 각 기업의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션의 수요가 증가할 것으로 전망되기 때문입니다.

최근 AI 기술의 발전은 단순한 작업 자동화를 넘어, 보다 자율적이고 능동적인 의사결정을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)로의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI의 역할과 가치가 재정의되고 있으며, 기업들은 새로운 기회를 포착하기 위해 AI 도입 전략을 빠르게 조정하고 있습니다.

기존의 AI는 주로 정해진 작업을 수행하는 데 집중했습니다. 예를 들어, 금융산업에서는 사기 탐지, 고객 맞춤형 금융 솔루션 제공, 자산 관리 등의 업무에 활용되었으며 헬스케어 산업에서는 신약 개발, 질병 진단 및 환자 관리 등을 지원하는 등, AI는 사용자의 명령에 따라 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 역할만 했습니다. 하지만 이러한 AI는 사용자가 요구하는 명확한 지시가 있어야만 제대로 작동하는 수동적이고 반응적인 특성을 가집니다. 이와 같은 흐름 속에서 당사는 다양한 산업의 주요 대기업을 대상으로 맞춤형 LLM 서비스 개발 프로젝트 레퍼런스를 쌓으며 시장 경쟁력을 확보하고 있으며, 이러한 경험은 AI 도입을 원하는 전방 산업의 다양한 기업들에게 최적화된 솔루션을 제공할 수 있는 중요한 자산이 되고 있습니다.

반면, 에이전틱 AI는 기존 AI 솔루션보다 더욱 자율적인 의사결정과 자동화된 문제 해결 기능을 제공해 기업의 업무 생산성을 극대화합니다. 기존 AI가 특정 작업을 수행하기 위해 사용자의 정확한 명령이 필요했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 이해하고 다양한 환경을 분석해 필요한 정보를 스스로 찾아 행동할 수 있습니다. 예를 들면 의료기업의 경우 에이전틱 AI가 환자의 데이터를 분석하여 이를 바탕으로 자동으로 맞춤형 치료 계획을 제시하여 주거나, 유통 기업의 경우 공급망 데이터를 분석하여 자동으로 배송 일정을 최적화해 주며, 제조기업의 경우 공정 데이터를 실시간으로 분석해 설비 고장을 예측하고 자동으로 유지보수 작업을 실행하는 등, 사람이 일일이 분석하고 검토하여 진행하던 업무를 AI가 스스로 분석하고 업무진행방안을 제시하도록 할 수 있게 됩니다.

당사는 이러한 변화에 대응하여 2025년 2월 Agentic AI 종합 솔루션인 'Alpy'를 출시하였으며, 기업들이 보다 혁신적인 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 필요한 역량과 인사이트를 확보하고 있습니다. 특히 'Alpy'솔루션 내에서도 기업 내부에 축적된 비정형·분산 데이터를 구조화하여 활용 가능한 지식 자산으로 전환하는 지능형 데이터 파서 솔루션인 'Alpy Knowledge Compiler'와 AI 모델 및 AI Agent의 성능·신뢰성·안정성을 종합적으로 검증하는 'Alpy Evaluation'을 중심으로 사업을 전개하고 있으며, 이는 에이전틱 AI가 실제 업무 환경에서 자율적으로 의사결정을 수행하는 단계로 진화함에 따라 데이터의 구조화 수준과 품질, 그리고 AI 결과에 대한 평가 및 검증 체계가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문입니다.

당사의 'Alpy Knowledge Compiler' 솔루션은 기업 내 다양한 문서, 로그, 운영 데이터를 온톨로지 기반으로 연결하고 재구성하여 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 변환함으로써 데이터의 재사용성과 확장성을 극대화하고 있으며, 'Alpy Evaluation' 솔루션은 모델 및 에이전트의 응답 정확도뿐만 아니라 의사결정 과정의 일관성, 리스크, 실제 업무 적용 가능성까지 평가하여 기업이 AI를 보다 신뢰성 있게 도입하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

이러한 솔루션 등을 통하여 결과적으로는 데이터의 구조화, 지식화, 그리고 실행까지 이어지는 전 과정을 통합적으로 지원할 수 있으며, 기업이 보유한 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 연결되는 전략적 자산으로 전환하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

또한 에이전틱 AI 시대에서는 AI의 학습과 의사결정 과정에서 고품질 데이터가 더욱 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 AI 도입을 가속화하기 위해 정제된 데이터와 특화된 학습 데이터를 확보하는 데 주력하고 있으며, 이에 따라 데이터 가공, 정제, 맞춤형 데이터 구축 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

특히 AI 생태계 내에서 데이터는 단순한 입력 자료를 넘어, AI 모델의 성능을 극대화하고 비즈니스 결과에 직결되는 핵심 자산으로 평가받고 있습니다. 이에 따라 글로벌 시장에서는 데이터 전문 기업들과의 협력이 더욱 중요한 전략으로 부상하고 있으며, 기업들은 데이터 품질 관리 및 맞춤형 데이터 구축 능력을 AI 경쟁력의 핵심 요소로 삼고 있습니다.이러한 환경에서 당사가 설립 초기부터 쌓아온 방대한 데이터는 AI의 성장과 더불어 중요한 요소로 자리잡고 있습니다.

② Physical AI 시장 현황

최근 인공지능은 디지털 환경에서는 높은 성과를 보이고 있으나, 제조·물류·의료 등 실제 산업 현장에서 요구되는 물리적 작업과 환경 대응에는 한계를 보이고 있습니다. 이에 AI가 현실 세계를 직접 인지ㆍ판단ㆍ행동할 수 있는 'Physical AI'로의 진화가 가속화되고 있습니다. 이러한 변화에 따라 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등 실물 기반 산업에서 AI 도입이 본격화되고 있으며, 피지컬 AI 시장은 차세대 핵심 성장 산업으로 부각되고 있습니다.

글로벌 시장조사업체 Eximius Ventures는 2024년 기준 글로벌 Physical AI 시장 규모가 726억 달러(약 98조 원)에 이르며, 연평균 16.4% 성장해 2030년까지 약 1,660억 달러(약 224조 원)까지 성장할 것으로 전망하였습니다. 특히 그 중 아시아 태평양 지역이 2024년 30.5%의 시장점유율을 기록하며 가장 빠르게 성장하는 지역으로 평가되고 있습니다.

또한 피지컬 AI는 Vision-Language-Action(VLA) 기반으로 실제 환경에서 동작하는 AI 시스템으로, 기존의 LLM이나 Vision AI 대비 데이터 확보 난이도가 높고, 데이터 수집ㆍ검증ㆍ활용에 이르는 전 과정에서 높은 비용과 인프라가 요구되는 특징을 가지고 있습니다. 이로 인해 산업 경쟁력의 핵심 요소는 단순 모델 성능이 아닌, 고품질 행동 데이터의 확보 여부로 이동하고 있으며, 글로벌 주요 로봇 및 AI 기업들 또한 대규모 데이터 구축을 핵심 경쟁력으로 인식하고 투자를 확대하고 있습니다.

그러나 현재 피지컬 AI 데이터 구축 방식이 원격조종(Teleoperation), 모션캡처, 영상 기반 생성 등의 다양한 방법으로 활용되고 있음에도 불구하고, 높은 비용, 낮은 확장성, 데이터 품질 한계 등의 문제로 인해 대규모 고품질 데이터 확보에 구조적인 제약이 존재하는 상황입니다.

이와 같은 산업 환경에서 데이터 수집, 전처리, 검증, 평가, 운영에 이르는 전주기 관리 체계를 갖춘 데이터 플랫폼의 중요성이 급격히 확대되고 있으며, 데이터 기업은 피지컬 AI 생태계의 핵심 인프라 사업자로서의 역할을 수행하게 됩니다. 특히 실제 환경과 시뮬레이션 환경을 연계하여 데이터를 생성ㆍ검증ㆍ활용하는 통합 플랫폼은 향후 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가됩니다.

당사는 이러한 시장 변화에 대응하여 피지컬 AI 데이터의 수집-전처리-검증-평가-운영 전 과정을 통합 관리할 수 있는 데이터 플랫폼을 개발 중에 있으며, 기존 AI 데이터 구축 사업을 통해 축적한 기술력과 운영 경험을 기반으로 피지컬 AI 데이터 영역으로 사업을 확장하고 있습니다.

또한 당사는 현재 국내 민간 기업 중 최초로 피지컬 AI 데이터를 데이터 마켓플레이스를 통해 유통하고 있으며, 데이터 생산뿐만 아니라 유통까지 아우르는 '데이터 파운드리(Data Foundry)' 역할을 수행하고 있습니다. 이는 향후 데이터 기반 거래 시장 확대에 따라 추가적인 수익 창출 기회를 확보할 수 있는 차별화된 경쟁력으로 작용할 것으로 판단됩니다.

종합적으로, 피지컬 AI 시장은 고성장 산업임과 동시에 데이터 확보가 핵심 경쟁 요소로 작용하는 구조적 특성을 가지고 있으며, 당사는 데이터 플랫폼 및 데이터 유통 역량을 기반으로 해당 시장에서 핵심적인 인프라 사업자로서의 입지를 강화해 나갈 계획입니다.

(나) 회사의 현황

AI 시장은 생산성 향상, 비용 절감, 비즈니스 혁신을 주도할 잠재력을 갖춘 분야로, 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 특히 다양한 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 시장 성장에 따라 새로운 비즈니스 모델이 생겨나고 있으며, 데이터 구조화 및 정제, 맞춤형 Agentic AI 솔루션 기획 및 개발, 피지컬 AI 데이터 공급과 같은 전문 서비스가 각광받고 있습니다. 이와 관련하여 미국의 대표적인 데이터 라벨링 및 AI 솔루션 기업인 Scale AI는 고품질 데이터 구축과 AI 모델 최적화 서비스로 급성장하며, AI 생태계의 필수적인 파트너로 자리 잡았습니다. 이후 2025년 메타(Meta)가 Scale AI의 지분 49%에 대한 전략적 투자를 단행하였으며, 해당 투자로 Scale AI는 약 290억 달러(약 39조 원) 기업가치로 평가받게 되었습니다. 이는 AI 데이터 기업의 전략적 가치가 빠르게 상승하고 있음을 보여주는 대표적인 사례로 평가됩니다.

당사는 Scale AI와 동일한 비즈니스 모델을 기반으로 국내 AI 생태계에서 핵심역할을 수행하고 있습니다. 특히, 다양한 산업의 요구를 충족할 수 있는 맞춤형 데이터와 솔루션 제공 능력을 바탕으로, AI 시장에서의 전략적 파트너로서의 입지를 강화해 나가고 있습니다.

[이미지: scale ai와 당사의 비교표 (출처-당사 자체 자료)] 원문에서 확인할 수 있어요.

당사 AI사업의 주요 비즈니스는 크게 데이터와 AI솔루션 두 개의 영역으로 구분되어 있으며, 두 사업 영역의 역량이 상호 시너지를 내고 있습니다. 데이터 영역에서는 인공지능 학습 및 맞춤형 LLM 개발에 필요한 고품질 데이터 구축 사업을, AI 영역에서는 자체개발한 Agentic AI 솔루션 Alpy를 활용한 (1) 맞춤형 AI Agent 개발, (2) AI 모델 및 AI Agent 평가 사업을 전개하고 있습니다.

[이미지: data & ai 솔루션 개요 (출처-당사 자체 자료)] 원문에서 확인할 수 있어요.

또한 당사는 전략적 파트너십을 통해 국내외 다양한 산업에 AI 솔루션을 제공하며 시장 내 영향력을 확대하고 있으며, 특히 네이버 하이퍼클로바 X의 첫 공식 파트너로서 활동하면서 해당 협력을 기반으로 AI 기술의 사업화를 가속화하고 있습니다.

당사는 국내 금융권을 중심으로 AI Agent 도입 프로젝트를 수행하며 유의미한 레퍼런스를 확보하고 있으며, 특히 대형 금융회사 및 증권사 등을 대상으로 AI Agent 기반 업무 자동화 및 데이터 활용 고도화 프로젝트를 수행하여 금융 산업 내 AI 도입 사례를 축적하고 있습니다.이에 대한 예시로 당사가 개발한 증시 정보 제공 챗봇은 금융보안원이 선정한 혁신 금융 서비스로 지정되었으며, AI 통번역 앱은 국제전기통신연합(ITU)이 주관한 '임팩트를 위한 프로젝트에 영향력 있는 AI 활용 사례'로 선정되는 등 대외 기관으로부터 기술력과 혁신성을 인정받고 있습니다.

금융 산업은 데이터 보안, 규제 준수, 시스템 안정성 등 높은 수준의 요구사항이 요구되는 대표적인 고난이도 산업으로, 해당 분야에서의 위와 같은 성공적인 사업 수행 경험은 당사의 기술력과 프로젝트 수행 역량을 검증하는 핵심 지표로 작용하고 있습니다.

당사는 이러한 금융권 레퍼런스를 기반으로 공공기관 및 준정부기관 등 높은 수준의 보안 및 규제 환경을 요구하는 영역으로 사업을 확대하고자 하며, 나아가 제조, 유통 등 다양한 산업으로 AI Agent 적용 범위를 확장하고자 합니다.

이를 통해 산업별 특화된 AI 도입 사례를 지속적으로 축적하고, 고난이도 산업에서 검증된 솔루션을 기반으로 사업 확장성을 강화하며 시장 내 입지를 더욱 공고히 해 나갈 계획입니다.

최근 당사는 피지컬 AI(Physical AI) 생태계 확장을 위해 국내외 로봇 기업들과의 전략적 파트너십을 강화하고 있습니다. 마음AI, 클로봇, 엔닷라이트 등과의 협력을 통해 생성형 AI, 로보틱스, 데이터 구축 역량을 통합한 협력 체계를 구축하였습니다.

당사는 이러한 파트너십을 기반으로 데이터 구축, 관리, 운영에 이르는 전 과정을 아우르는 통합 데이터 솔루션을 주도적으로 설계·제공하고 있으며, 이를 통해 실제 산업 현장에서의 실증 및 사업화 기회를 확대하고 있습니다. 특히 피지컬 AI 구현에 필수적인 데이터 전주기 관리 역량을 중심으로 각 참여 기업의 기술을 연결함으로써 차별화된 경쟁력을 확보할 계획입니다.이와 같은 협력 구조는 개별 기술 단위의 결합을 넘어, 피지컬 AI 서비스 구현에 필요한 핵심 요소를 통합 제공하는 사업 모델로 확장되고 있습니다. 당사는 파트너십을 기반으로 피지컬 AI 분야의 사업 기회를 선제적으로 확보하고, 생태계내 전략적 입지를 지속적으로 강화해 나갈 계획입니다.

이처럼 당사는 전략적 파트너십을 기반으로 영업 네트워크를 확장하고 있으며, 이를 통해 신규 서비스 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 특히 2026년 AI 사업의 영업 전략을 파트너십 중심의 채널 영업으로 설정하고, 다양한 글로벌 기업과의 협력을 확대하고 있습니다.

이와 관련하여 오라클과의 OPN(Oracle PartnerNetwork) 파트너십을 체결하였으며, 오라클 주요 벤더사들과의 공동 사업 기회를 적극적으로 논의하고 있으며, 오라클 AI Summit에 참여하여 협력 기반을 강화하고 관련 시장 내 파트너들과의 접점을 확대하고 있습니다.

이러한 국내외 파트너들과의 긴밀한 협력은 단순히 사업 확장에 그치지 않고 고객사에 대한 AI 솔루션 제공을 더욱 최적화하여 시장 내 입지를 더욱 강화하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 당사는 이러한 파트너십을 기반으로 국내외 다양한 산업에 걸쳐 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며, AI 도입을 가속화하는 핵심 파트너로서의 역할을 지속적으로 확대할 계획입니다.

위와 같이 당사는 글로벌 시장에서도 기술력과 경쟁력을 인정받으며 빠르게 인지도를 높이고 있으며, 2022년부터 2025년까지 4년 연속 글로벌 IT 자문기관 가트너(Gartner)의 보고서에 이름을 올리며 생성형 AI 기술 생태계에서의 기술력을 입증받았습니다. 특히 최근 가트너의 '금융권 생성형AI 플랫폼' 관련 리포트에서는 글로벌 AI 선도 기업들과 함께 언급되며 국내 대표 공급기업으로 선정되었으며, 동 기관의 '생성형 AI 도입을 위한 혁신 보고서'에서 LLMOps 서비스 부문의 유일한 한국 기업으로 AWS, 마이크로소프트와 함께 등재되면서 글로벌 시장에서 당사의 기술력과 경쟁력이 세계적인 수준임을 입증하고 있습니다. 또한, CB 인사이트(CB Insights)가 발표한 'LLMOps Market Map' 리포트에서 '데이터 가공' 부문 대표기업으로 구글, 오픈AI, 메타, Scale AI와 함께 등재되었으며, 글로벌 IT 리서치ㆍ컨설팅 기업 가트너(Gartner)의 하이프 사이클(Hype Cycle) 보고서에서도 데이터과학 및 머신러닝 부문과 AI 부문에서 2년 연속으로 '데이터 라벨링 및 가공' 샘플 벤더로 선정되었습니다. 이외에도 MWC, Japan IT Week 등 주요 글로벌 컨퍼런스에 참여하여 솔루션 해외 영업을 강화하고 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 확고히 다지고 있습니다.

이와 더불어 당사는 CWJ, 디더블유컴퍼니, 크라우드데이터, 크라우드아카데미, 가디언즈웍스 등의 종속회사를 운영하며 당사의 사업 역량을 더욱 극대화 하고 있습니다.

이 중 디더블유컴퍼니를 통해 고품질 의료 AI 데이터 구축 사업을 진행하고 있으며, 의료진을 위한 LLM 서비스를 신규사업으로 추진하고 있으며, 글로벌 사업과 관련해 종속기업 CWJ(크라우드웍스 일본법인)를 통해 일본 시장에 AI 데이터 및 LLM 개발 비즈니스를 개척하기 위해 노력하고 있습니다. 또한 AI 및 데이터 전문가를 양성하기 위한 실무 중심의 온라인 교육 플랫폼을 운영하는 크라우드아카데미를 통해 산업 현장에서 필요한 기술을 습득할 수 있는 과정들을 제공하고 있으며, AI 데이터 수집, 가공, 모델 개발 및 맞춤형 솔루션 구축 등 AI 도입 전반의 역량을 갖출 수 있도록 다양한 산업의 실제 사례를 기반으로 한 교육을 제공하고 있습니다. 또한 2024년 하반기 부터는 B2B 교육 프로그램도 제공하고 있습니다.

(2) 산업의 성장성 ① 국내외 AI 시장 성장 전망- 국내외 시장규모 전망중소벤처기업부에서 2025년 12월에 발간한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면(이하 "중소기업 전략기술로드맵") 전 세계 AI 시장 규모는 2024년 2,576억 달러에서 2030년에 1조 2,786억 달러로 연평균 30.6% 성장률로 성장할 것으로 예상하고 있으며, 국내시장 역시 2024년 7조 8,078억원에서 2030년에 44조 15억원 규모로 33.4%의 성장률로 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

[이미지: AI 세계시장 성장 전망(중소벤처기업부, 2025.12, "중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)")] 원문에서 확인할 수 있어요.

[이미지: AI 국내시장 성장 전망(중소벤처기업부, 2025.12, "중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)")] 원문에서 확인할 수 있어요.

또한 2024년 2월 디지털데일리에서 게재한 [국내 기업인 88% "AI 도입했거나 도입할 계획"]기사 내 EY한영의 조사에 따르면, 국내 경영진 10명 중 9명이 운영 효율화와 미래 성장을 위해 AI를 이미 도입했거나 도입할계획을 세우고 있다고 밝히며 기업에서의 AI수요가 크게 증가할 것으로 예상하고 있으며, 국내외 정부도 공격적인 정책을 통해 AI 산업의 성장을 적극적으로 지원하고 있습니다.당사는 이러한 AI 시장의 지속적인 성장과 변화에 주목하며, Agentic AI와 Physical AI 시장이 창출할 새로운 기회를 일찍이 예견하고 이에 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션을 계속해서 개발 및 발전해오고 있습니다.- 국내외 정부 AI 사업 지원정부는 인공지능 3대 강국으로 도약하기 위해 도약을 지원하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 차세대 AI 모델 개발, AI 전환 가속화 등 3대 추진 전략과 6대 핵심 과제를 제시했습니다. 특히 고품질 데이터 제공을 확대하고, 공공부문 데이터 활용 여건을 개선해 AI 기반 디지털 전환 가속화 시대에 대응하고 AI 경쟁력을 확보하겠다는 방안을 선보였습니다.(AI 데이터 확충 및 개방 확대방안, 2025 국가인공지능위원회)또한 2024년 9월, 국가인공지능위원회가 출범하면서 국가 전반에 AI 활용 전면화를 기치로 내세웠습니다. 특정 분야에 한정된 AI를 넘어 민관합작으로 산업, 공공, 사회, 지역, 국방에 이르는 국가 전반의 AI 대전환을 추진중에 있으며, 여러 정부 부처도 이에 맞춰 여러 사업을 검토중에 있습니다. 산업통상자원부는 2027년까지 200개 선도 과제를 통해 제조 AI 도입을 위해 20조원 이상 투입할 것이라 밝혔으며, 금융위원회는 생성형 AI를 활용한 10개 혁심금융서비스를 처음으로 지정하였습니다.글로벌 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 이끌고 있는 미국 또한 2020년 국가 인공지능 구상법(National AI Initiative Act)을 제정해 연방 차원의 AI 전략을 마련하고 산업 간 협력을 촉진하고 있습니다.

유럽연합(EU)은 'AI 기가팩토리 프로젝트'를 비롯한 AI 산업 전반에 총 2,000억 유로(약 300조 원)를 투자할 계획을 밝혔습니다. ② 국내외 AI 에이전트 시장 성장 전망 중소벤처기업부에서 2025년 12월에 발간한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면 글로벌 AI Agent의 시장 규모는 2024년 52.5억 달러에서 2030년 514.7억 달러로 성장하여 연평균 46.3%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망하고 있으며, 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사인 Gartner는 2025년 10대 전략 기술 동향 중 하나로 AI 에이전트를 선정했습니다.

[이미지: AI 에이전트 세계시장 성장 전망(중소벤처기업부, 2025.12, "중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)")] 원문에서 확인할 수 있어요.

이와 같이 AI 에이전트는 사용자 요청을 이해하고 자동으로 작업을 수행하는 지능형 시스템으로 주목받고 있습니다. 반복적인 업무를 자동화하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 금융, 의료, 전자상거래 등에서 맞춤형 서비스와 추천을 제공하는 데 활용할 수 있어 미래산업으로 많은 투자와 관심이 이어지고 있습니다.

한국 IDC는 2025년까지 국내 조직의 60%가 특정 비즈니스 기능을 지원하는 AI 에이전트를 도입할 것으로 전망하였으며, LangChain 조사에 따르면 응답자의 78%가 AI 에이전트 도입을 계획 중이며, 주요 활용 분야로 연구 및 요약(58%), 개인 생산성 향상(53.5%), 고객 서비스(45.8%)를 꼽았습니다 (State of AI Agents 2024, LangChain, 2024). 이와 같이 AI 에이전트는 생성형 AI와 결합해 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것으러 예상됩니다.이와 더불어 앞서 예시로 제시한 '중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)'에 따르면 국내 AI Agent의 시장 규모는 2024년 1,825억원에서 2030년 2조 6,413억원으로 성장하여 연평균 56.1%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망하여 해외 시장보다 더 높은 성장률을 보일 것으로 예측하였습니다.

[이미지: AI 에이전트 국내시장 성장 전망(중소벤처기업부, 2025.12, "중소기업 전략기술로드맵(2026-2028)")] 원문에서 확인할 수 있어요.

이와 같은 상황에서 AI 에이전트를 도입하여 비용을 절감하고 운영 효율성을 높이며 데이터 분석을 통한 실시간 의사결정 지원을 받기 위해 기업들은 적극적으로 도입을 검토하고 있으며, AI 에이전트 시장은 기업들의 자동화 도입이 증가함에 따라 급성장할 것으로 전망됩니다. 또한 AI 에이전트가 생성형 AI와 결합되면서 더욱 고도화된 기능을 제공하며, 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

당사는 오랜 데이터 구축 경험과 AI 기술력을 바탕으로 AI 에이전트 시장의 변화를 선제적으로 준비해왔으며, 2025년 1분기에 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 도입하고 효율적으로 운영할 수 있는 환경을 제공하는 솔루션을 출시하였습니다. 이러한 솔루션을 통해 당사는 기업이 AI 도입의 장벽을 낮추고 운영 효율성을 극대화하여 비용 절감과 경쟁력 강화를 할 수 있도록 돕고 있습니다.

③ 국내외 AI 데이터 시장 성장 전망 AI 데이터의 글로벌 시장 규모는 2024년 29억 2천만 달러에서 2032년 170억 4천만 달러로 성장하여 연평균 24.7%의 성장률(CAGR)이 예상됩니다. AI 데이터는 초거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전, 생성 모델 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 비즈니스 전략의 정확성을 높이고 있습니다 (AI Training Dataset Market Size, Share | Global Report [2032], Fortune Business Insights, 2024). 더불어, 산업 도메인에 최적화된 LLM에 대한 수요가 높아지며 학습데이터, 파인튜닝 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. LLM 분야는 2024년부터 2030년까지 연평균 33.2% 성장할 것으로 예측되고 있으며, 도메인별 LLM이 동일 기간 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 특히 의료, 금융 등 특정 분야의 데이터를 훈련한 모델이 일반적인 LLM보다 우수하다는 평가를 받고 있으며, 여러 기관들이 예측하고 있듯이 이와 같은 특수한 AI 데이터에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망 됩니다 (Large Language Model Market Global Forecast to 2030, MarketsandMarkets, 2024).당사는 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 데이터 파트너 생태계를 구축하고 있으며, 저작권에 위배되지 아니한 대량의 고품질 데이터를 계속적으로 확보하고 있습니다. 또한 풍부한 데이터 가공 및 구축 경험과 산업별 데이터 전문 프로젝트 매니저 및 작업자 풀을 바탕으로, 뛰어난 데이터 설계, 구조화, 구축까지의 종합적인 서비스를 제공하고 있습니다. (3) 경기 변동성의 특성 및 계절성 ① 경기 변동과의 관계당사 서비스에 대한 수요는 AI 기술 및 서비스에 대한 수요에서 발생하며, 정부와 민간기업의 AI에 대한 공격적인 투자로 인해 경기 변동과 관계없이 지속적인 성장이 예상됩니다. 특히, 기업들의 AI 활용 전략 확대에 따라 AI 데이터와 맞춤형 모델에 대한 수요가 꾸준히 증가할 것으로 보입니다.

② 계절적 요인

당사는 네이버, LG AI 연구원 등 대기업부터 다양한 산업군의 중소ㆍ중견기업, 공공기관, 연구소에 이르기까지 580여 개의 고객을 확보하고 있으며, 이들과 장기적인 거래 관계를 통해 매출의 안정성과 성장성을 유지하고 있습니다.

AI 데이터 구축 사업의 경우, 2020년부터 국내 주요 대기업들과 PoC(Proof-of-Concept) 프로젝트를 통해 데이터 품질을 입증하였으며, 이후 거래 금액이 지속적으로 증가하고 있습니다. 대기업은 대규모 데이터 수집ㆍ가공 프로젝트 또는 장기 프로젝트를 주로 요청하며, 이러한 특성으로 인해 당사의 매출은 대기업 예산 집행 절차에 일부 영향을 받습니다. 일반적으로 대기업들은 1분기에 예산을 확정하고, 2분기부터 프로젝트를 기획ㆍ실행하는 경향이 있어, 하반기 매출이 상반기 대비 더 높게 나타나는 추이를 보입니다.

AI 사업의 경우, 2023년 하반기부터 다수의 대기업을 대상으로 프로젝트를 수행하며 레퍼런스를 지속적으로 축적하고 있으며, 특히 금융권이 국내에서 AI 도입을 가장 선도적으로 추진하고 있는 산업인 금융 산업을 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 또한 현재 국내 AI 도입은 주로 대기업 중심으로 이루어지고 있어 데이터 사업과 마찬가지로 하반기에 매출이 집중될 것으로 예상하고 있으며, 공공기관 및 정부를 대상으로 하는 B2G 매출 역시 대기업 매출과 동일한 패턴으로 주로 3분기 이후 실제 매출이 발생할 것으로 예측하고 있습니다. (4) 경쟁요소 및 회사의 경쟁상 강점과 위험요인

① 주요 경쟁 요소

AI 데이터 시장에서는 고객의 요구사항에 적합한 데이터를 설계하고, 정해진 기간 내에 대규모 데이터를 구축·검수할 수 있는 운영역량이 주요 경쟁요소로 작용합니다. 데이터 품질과 정보보안, 산업별 전문성, 프로젝트 수행경험 및 가격 경쟁력도 사업자 선정에 중요한 영향을 미칩니다.

Agentic AI 시장에서는 기업 내부 데이터와 업무시스템의 연계, 고객별 업무에 적합한 AI Agent 개발, 결과의 정확성과 안전성 평가 및 도입 이후의 운영·유지관리 역량이 중요합니다.

Physical AI 데이터 시장에서는 원격 조종, 센서, 영상 및 시뮬레이션 등 다양한 방식으로 로봇 행동데이터를 수집하고, 서로 다른 데이터의 시간 정보를 동기화하여 학습 가능한 형태로 가공·검증하는 역량이 주요 경쟁 요소입니다. 또한 산업 현장과 로봇에 대한 이해, 데이터 보안 및 로봇·모델·수요기업과의 협력기반도 중요하게 작용합니다.

② 당사의 강점

③ 위험요인 및 한계

1. 요약재무정보

가. 요약 연결재무정보

나. 요약 별도재무정보

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 회사의 개요

주식회사 크라우드웍스(이하 "지배기업"라 함)와 종속기업(이하 회사와 종속기업을 합하여 "연결회사")은 2017년 4월에 설립되었으며, 지배기업의 본점소재지는 서울시강남구 테헤란로309, 삼성제일빌딩 5층이고, 인공지능용 학습데이터수집 및 가공업을 주요 사업으로 하고 있습니다.지배기업은 한국제10호기업인수목적 주식회사와 2023년 5월 19일 이사회 결의 및 2023년 7월 7일 주주총회 합병승인을 통해 2023년 8월 9일자로 합병하였습니다. 합병은 지배기업이 한국제10호기업인수목적 주식회사를 흡수합병하는 방법으로 진행되었습니다.

당반기말 현재 자본금은 7,937,172천원이며, 지배기업의 대표이사는 김광일입니다.

당반기말 현재 지배기업의 주요주주의 현황은 다음과 같습니다.

(*) 당반기 중 지배기업의 최대주주가 박민우에서 엑스알피1호조합으로 변경되었습니다.

지배기업은 2025년 1월 8일 1주의 금액을 1,000원에서 500원으로 액면분할 하였습니다.

1.1 종속기업 현황당반기말과 현재 지배기업의 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 당반기 중 보유 지분 전액을 처분하여 연결대상 종속기업에서 제외되었습니다.1.2 연결대상 범위의 변동

당반기 중 신규로 연결재무제표에 포함된 종속기업은 없으며, 신플렛 주식회사 지분 전체를 매각함에 따라 연결재무제표의 작성 대상에서 제외되었습니다.

1.3 주요 종속기업의 요약 재무정보

당반기말 및 전기말 현재 중요한 연결대상 종속기업의 요약재무현황은 다음과 같습니다.

1) 당반기

(*1) 당반기 중 보유 지분 전체 처분으로 종속기업에서 제외되었으며, 표시된 재무정보는 보고기간 초부터 지배력 상실일까지의 재무정보입니다.

2) 전기

2. 중요한 회계정책

2.1 재무제표 작성기준

연결회사의 요약반기연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 중간재무제표입니다. 동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 당사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.

2.1.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

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

(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.

2.1.2 연결회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

중간보고기간말 현재 제정ㆍ공표되었으나 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계기간에 시행일이 도래하지 아니하였고, 연결회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1118호 ‘재무제표 표시와 공시’ 제정기업회계기준서 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 재무성과의비교가능성을 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.

연결회사가 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 변경될수 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.

연결회사는 수익과 비용의 범주 분류를 위하여 주된 사업활동을 평가하여야 하며, 연결회사가 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 기업회계기준서 제1001호에 따른 영업손익과는 유의적인 차이가 있습니다. 제1118호는 현행 기업회계기준서 제1001호에 따라 산정된 영업손익을 주석으로공시할 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, 연결회사가 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 당기순 손익에서 영업손익으로 변경되었고, 이자 및 배당 관련 현금흐름에 대한분류 선택권이 삭제되었습니다. ① 주요 영향 평가

연결회사는 제1118호의 의무적용일이 도래하지 않아 이를 적용하지 아니하였으며,동 기준서의 적용이 재무제표에 미치는 영향을 검토 중에 있습니다. 연결회사는 2027년 3월 31일로 종료되는 기간의 첫 중간재무제표를 제1118호에 따라 보고할 예정 입니다.

2.2 회계정책

요약반기연결재무제표의 작성에 적용된 중요한 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

연결회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서 합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.요약반기연결재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 금융상품 공정가치

(1) 금융상품 종류별 공정가치

금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(2) 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 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 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

1) 당반기말

2) 전기말

(3) 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동연결회사는 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜에 인식합니다. 당반기와 전반기 중 반복적인 공정가치 측정치의 수준 1과 수준 2간의 이동 내역은 없습니다.

당반기와 전반기 중 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당반기

(*1) 당기손익-공정가치 측정금융부채는 신플렛 주식회사의 매도자와와 체결한 성과보상형 주식인수계약과 관련하여 매도계약 해지로 인하여 감소하였습니다(주석 14번 참조).(*2) 파생상품부채는 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 전액 상환으로 인하여 감소하였습니다.2) 전반기

(*1) 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 매도청구권(Call Option) 행사로 인하여 감소하였습니다.

(4) 가치평가기법 및 투입변수연결회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 반복적인 공정가치 측정치, 비반복적인 공정가치 측정치에 대해 다음의 가치평가기법과 투입변수를 사용하고 있습니다.

1) 당반기말

(*1) 상기 출자금 중 일부는 비상장주식에 투자하는 펀드상품으로, 회사는 각 비상장주식의 공정가치 평가액을 기초로 산정된 전체 펀드의 공정가치 중 회사의 지분해당액을 공정가치로 보아 평가를 수행하였습니다.(*2) 비상장주식의 공정가치 측정을 위한 충분한 정보를 얻을 수 없고 가치변동에 명확한 증거가 없는 경우, 금융위원회의 "비상장주식에 대한 공정가치 평가 관련 가이드라인"에 따라 취득원가를 공정가치로 측정하고 있습니다.

2) 전기말

(*1) 상기 출자금 중 일부는 비상장주식에 투자하는 펀드상품으로, 연결회사는 각 비상장주식의 공정가치 평가액을 기초로 산정된 전체 펀드의 공정가치 중 회사의 지분해당액을 공정가치로 보아 평가를 수행하였습니다.(*2) 비상장주식의 공정가치 측정을 위한 충분한 정보를 얻을 수 없고 가치변동에 명확한 증거가 없는 경우, 금융위원회의 "비상장주식에 대한 공정가치 평가 관련 가이드라인"에 따라 취득원가를 공정가치로 측정하고 있습니다.

(*3) 해당 비상장회사의 이용가능한 자산 및 부채에 대해 개별적으로 공정가치 평가 후 산출한 자산 총액에서 부채 총액을 차감한 순자산가액을 해당 비상장회사의 주식가치로 평가하였으며, 관련하여 2,000백만원의 당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실을 인식하였습니다.

(*4) 해당 비상장 채무상품에 대해 옵션평가모형을 통해 1,050백만원의 당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실을 인식하였습니다.

(*5) 계약의 공정가치는 2028년 EBITDA에 따른 기업가치 산정에 따라 지급 해야할 예상 추가매매금을 기준으로 인식하였습니다.

(5) 수준 3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가과정연결회사의 재무부서는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 위해 외부전문가의 평가를수행하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준 3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 외부전문가의 공정가치 평가과정 및 그 결과는 재무담당이사와 협의됩니다.

(6) 이연거래일 손익연결회사가 관측 가능한 시장자료에 기초하지 않은 투입변수를 이용하여 파생금융상품의공정가치를 평가하는 경우, 동 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격이 다르다면 금융상품의 공정가치는 거래가격으로 인식합니다. 이 때 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격의 차이는 즉시 손익으로 인식하지 않고 이연하여 인식하며, 동 차이는 금융상품의 만기동안 유효이자율법으로 상각하고, 평가기법의 요소가 시장에서 관측 가능해지는 경우 이연되고 있는 잔액을 즉시 손익으로 모두 인식합니다.이와 관련하여 당반기 및 전반기에 이연되고 있는 총 차이금액 및 그 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 당반기 중 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 전액 상환으로 인하여 감소하였습니다.

5. 현금및현금성자산 및 장ㆍ단기금융상품

(1) 현금및현금성자산 구성 내역

(2) 단기금융상품 구성 내역

(2) 장기금융상품 구성 내역

(3) 당반기말 현재 사용이 제한된 금융상품의 내용은 다음과 같습니다.

(4) 당반기말 현재 현금및현금성자산 중 660,523천원은 정부과제 용도로 사용제한되어 있습니다.

6. 범주별 금융상품

(1) 범주별 금융상품 장부금액

(2) 금융상품 범주별 순손익

7. 매출채권 및 기타금융자산

(1) 매출채권

(2) 기타금융자산

(*1) 당반기말 현재 연결회사는 타법인 인수 실사를 위하여 타법인에게 지급한 거래보증금 3,500백만원을 인식하고 있습니다(주석 29 참조).

(3) 당반기말과 전기말 현재 유효이자율법을 사용하여 상각후원가로 측정한 기타금융자산의 내역은 다음과 같습니다.1) 당반기말

2) 전기말

(4) 당반기말과 전기말 현재 신용위험의 최대 노출금액은 위에서 언급한 채권의 각 종류별 장부가액입니다.

8. 계약자산과 계약부채

(1) 계약자산 및 계약부채 장부금액

(2) 당반기말과 전기말 현재 이행되지 않은(또는 부분적으로 이행되지 않은) 수행의무에 배분된 거래가격

(3) 계약부채와 관련하여 인식한 수익당반기와 전반기에 인식한 수익 중 전기에서 이월된 계약부채와 과거 보고기간에 이행한 수행의무와 관련된 금액은 다음과 같습니다.

9. 기타자산

10. 유형자산(1) 유형자산의 내역

(2) 유형자산의 변동1) 당반기

2) 전반기

11. 리스(1) 재무상태표에 인식된 금액

리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당반기 중 증가된 사용권자산은 156,948천원(전반기: 11,136천원)입니다.

(2) 손익계산서에 인식된 금액

리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당반기 중 리스의 총 현금유출은 488,917천원(전반기: 405,589천원)입니다.

12. 무형자산(1) 무형자산의 내역

(*) 손상차손누계액을 합산한 금액입니다.

(2) 무형자산의 변동 내역1) 당반기

(*1) 선급금으로부터 대체금액 입니다.

2) 전반기

(*1) 선급금으로부터 대체금액 86,338천원이 포함되어 있습니다.(3) 당반기 중 연결회사가 비용으로 인식한 연구개발비 지출의 총액은 973,858천원(전반기: 1,049,054천원)입니다.

13. 관계기업투자

(1) 관계기업투자의 현황

(*1) 지분율은 50%를 초과하나 연결회사는 유한책임조합원으로서 지배력을 행사할 수 없어 관계기업투자주식으로 분류 하였습니다.(*2) 당반기 중 회사 보유 지분 15.8%를 처분하고, 유의적인 영향력을 상실함에 따라관계기업투자주식에서 제외하였으며, 잔여 지분은 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 재분류하였습니다.

(2) 관계기업의 요약 재무정보

1) 당반기

(*1) 당반기 중 지분 처분으로 관계기업에서 제외되었으며, 표시된 재무정보는 보고기간 초부터 유의적 영향력 상실일 까지의 재무정보입니다.

2) 전기

(*1) 전반기 중 지분취득을 수행하지 아니하였으므로, 전반기 재무정보를 기재하지 아니하였습니다.

(3) 관계기업투자의 변동내역

1) 당반기

2) 전반기

(4) 당반기 중 지분법 적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 누적 미반영 지분변동액

14. 매입채무 및 기타부채

(1) 매입채무 및 기타금융부채의 내역

(*1) 전기 중 지배기업은 신플렛 주식회사의 취득거래와 관련하여 잔여 매도주식(10,213주)에 대해 매도인과 2028년 예상 EBITDA에 근거하여 거래금액을 지급하는 Earn-out payment에 대한 약정을 체결하였으며, 예상 거래금액을 장기미지급금으로 인식하였습니다. 당반기 중 해당 약정은 해지되었으며, 상기 약정과 관련하여 당반기말 인식하고 있는 장기미지급금은 없습니다.

(2) 전기말 현재 지배기업이 신플렛 주식회사의 매도자와 체결한 Earn-out payment 계약은 다음과 같습니다. 당반기 중 해당 계약은 해지되어 체결 중인 계약은 없습니다.

상기 Earn-out payment 계약과 관련하여 예상 거래금액을 전기말 현재 장기미지급금(563,800천원)으로 인식하였습니다. 한편, 당반기 중 해당 계약은 해지되어 이와관련하여 당반기말 인식하고 있는 장기미지급금 잔액은 없습니다.

(2) 기타유동부채의 내역

15. 차입금, 신주인수권부사채 및 전환우선주부채

(1) 장부금액 구성 내역

(2) 단기차입금 세부내역

(*1) 상기 단기차입금과 관련하여 신용보증기금으로부터 지급보증을 제공받고 있습니다.

(3) 신주인수권부사채

1) 신주인수권부사채의 내역

(*1) 전반기 중 신주인수권부사채의 액면가액 총 3,499,992천원에 상당하는 신주인수권이 행사되었으며, 이로 인하여 보통주 369,978주가 발행되었습니다(주석 19 참조).2) 당반기 중 지배회사는 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채(액면가액 총 3,600,000천원)를 액면가액으로 만기이전에 재취득하였으며, 이로 인하여 사채상환손실 631,834천원이 발생하였습니다.

(4) 전환우선주부채1) 전환우선주부채의 내역

2) 전환우선주의 주요내용

연결회사 중 주식회사 가디언즈웍스가 발행한 전환우선주는 IPO 공모단가 등에 따라 전환가액이 하향 조정될 수 있는 조건(리픽싱 조건)이 포함되어 있어, 전환권 행사시 인도할 자기지분상품의 수량이 확정되지 아니하므로 기업회계기준서 제1032호 '금융상품: 표시'에 따라 전액을 금융부채로 분류하였습니다. 동 전환우선주부채는 기업회계기준서 제1109호에 따라 당기손익-공정가치 측정 금융부채로 지정하여 매 보고기간말 공정가치로 측정하고 있으며, 공정가치 변동분은 당기손익으로 인식하고 있습니다.

(5) 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건으로 인해 부채로 분류된 각 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

1) 장부금액

2) 관련 손익

16. 파생상품부채

(1) 파생상품부채의 내역

(2) 당반기와 전반기 중 당기손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

1) 당반기

(*1) 파생상품부채의 감소는 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 전액 상환으로 인하여 감소하였습니다.2) 전반기

(*1) 제1회 무기명식 무보증 사모 비분리형 신주인수권부사채의 매도청구권(Call Option) 행사로 인하여 감소하였습니다.

17. 퇴직급여 (1) 확정급여제도1) 순확정급여부채 내역

2) 확정급여채무의 변동 내역

(2) 확정기여제도당반기 중 확정기여제도와 관련해 비용으로 인식한 금액은 329,466천원(전반기: 245,738천원)입니다.(3) 기타장기종업원급여부채

18. 충당부채

(1) 충당부채의 내역

(2) 충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당반기

2) 전반기

(*1) 복구충당부채연결회사는 복구의무가 명시된 건물의 임대차 계약을 체결함에 따라 복구예상비용의현재가치를 사용권자산에 가산하고 복구충당부채를 계상하였습니다.

19. 자본금과 자본잉여금

(1) 지배기업이 발행할 주식의 총수는 1,000,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 15,874,344주(전기: 13,603,176주)이며 1주당 액면금액은 500원(전기말: 500원)입니다.당반기말 현재 지배기업의 발행주식수 중 상법에 의하여 의결권이 제한되어 있는 주식수는 자기주식인 6,190주이며, 발행주식수에 포함되어 있습니다.

(*1) 지배기업은 2025년 1월 8일 1주의 금액을 1,000원에서 500원으로 액면분할 하였습니다.

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

(3) 당반기와 전기 중 연결회사의 자본잉여금 변동내역은 다음과 같습니다.

20. 기타포괄손익누계액 및 기타자본항목(1) 기타포괄손익누계액의 내역 및 변동내역

1) 당반기

2) 전반기

(2) 기타자본항목의 구성내역

(3) 기타자본항목의 변동내역

21. 주식기준보상

(1) 연결회사는 주주총회 결의에 의거해서 연결회사의 임직원에게 주식선택권을 부여했으며, 그 주요 내용은 다음과 같습니다.ㆍ주식선택권으로 발행한 주식의 종류: 기명식 보통주식ㆍ부여방법: 보통주 신주발행 또는 자기주식 교부ㆍ가득조건 및 행사 가능 시점: - 가득조건 : 부여일로부터 2년 동안 계속하여 근무용역을 제공 - 행사가능기간 : 가득일로부터 5년 동안 행사 가능

(*1) 2025년 1월 8일에 지배기업의 보통주 1주의 금액을 1,000원에서 500원으로 액면분할 함에 따라, 기 부여한 기 부여한 주식매수선택권 행사가격이 2분의 1로 감소하였습니다.

(2) 주식매수선택권의 수량과 가중평균 행사가격의 변동은 다음과 같습니다.1) 당반기

2) 전반기

(3) 당반기말 현재 유효한 주식매수선택권의 가중평균 잔여만기와 행사가격은 다음과 같습니다.

(4) 연결회사는 전기 이전에 부여된 주식매수선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(5) 당반기와 전반기 중 주식선택권 잔액의 변동 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 연결회사는 당반기 중 제 13회~14회차로 부여한 주식매수선택권과 관련하여 가득기간 중 퇴사로 가득조건을 충족하지 못한 주식선택권을 취소하고 발행시점부터퇴사시점까지 누적 인식한 주식보상비용을 당기비용에서 차감하였습니다.22. 결손금(1) 결손금의 구성내역

23. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 수익과 관련하여 포괄손익계산서에 인식한 금액

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

24. 영업비용

(*1) 연결회사는 당반기 중 제 13회~14회차로 부여한 주식매수선택권과 관련하여 가득기간 중 퇴사로 가득조건을 충족하지 못한 주식선택권을 취소하고 발행시점부터 퇴사시점까지 누적 인식한 주식보상비용을 당기비용에서 차감하였습니다.

25. 기타수익과 기타비용