[첨부추가]증권신고서(지분증권)

증권신고서(지분증권) 6.1 주식회사 스트라드비젼

증 권 신 고 서

▣ KB증권㈜ 본ㆍ지점 현황

【 대표이사 등의 확인 】

스트라드비젼_대표이사 등의 확인서명.jpg 스트라드비젼_대표이사 등의 확인서명

요약정보

1. 핵심투자위험

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

2. 공모방법

금번 주식회사 스트라드비젼(이하 "발행회사"라 한다)의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 7,000,000주(공모주식의 100.0%)의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

나. 모집의 방법 등【모집방법 : 일반공모】

【모집의 세부내역】

다. 매출의 방법 등금번 주식회사 스트라드비젼의 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 매출은 해당사항이 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

단, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조(주식의 배정) 제14항에 의거하여 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 동조 제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우, 대표주관회사는 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 1에 해당하는 수량(취득금액이 30억원을 초과하는 경우 30억원에 해당하는 수량)을 모집(매출)하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다.

이 경우, 의무취득분은 증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조(주식의 배정) 제14항에 의거하여, 상장일로부터 6개월간 계속 보유하여야 합니다. 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다.

3. 공모가격 결정방법

가. 공모가격 결정 절차

금번 주식회사 스트라드비젼의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조(주식의 공모가격 결정 등)에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다.

한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정 절차는 아래와 같습니다.

나. 공모가격 산정 개요

대표주관회사인 KB증권㈜는 희망공모가액을 아래와 같이 제시하였습니다.

다. 수요예측에 관한 사항(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

(2) 수요예측 참가자격

(가) 기관투자자 (고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁 포함)기관투자자는 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제2조 제8호에 의한 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

※ 집합투자회사등의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.

※ 금번 공모와 관련하여 「금융투자업규정」제4-19조제8호 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3에 따라 기업공개를 위한 주관회사는 청약자의 주금납입능력을 확인해야 하며, 대표주관회사인 KB증권㈜는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3 제1항 제1호 및 제2호의 방법을 활용하여 기관투자자의 주금납입능력을 확인합니다. 수요예측등에 참여하는 기관투자자는 수요예측등 참여 금액이 주금납입능력을 초과하여서는 아니된다는 점을 고려할 시, 주금납입능력을 초과하는 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

주금납입능력에 대한 확인대상 및 확인방법은 아래와 같습니다.

대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우에 한해 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있고, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

또한 대표주관회사와 거래실적이 없고 대표주관회사가 실재성을 파악하기 어려운 외국기업인 경우, 외국기업이 공시된 재무제표 등 신뢰할 만한 자료를 대표주관회사에 제출하여 해외에서 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호가목부터 마목에 준하는 업무를 영위하고 있다는 사실을 대표주관회사가 확인할 수 있게 해야하고, 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ "고위험고수익투자신탁등"이란「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 것을 말합니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호 및 제19호에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 1항 4호에 의거 고위험고수익신탁등의 별도배정 혜택은 15일 이상 의무보유를 확약한 고위험고수익투자신탁등으로 제한됩니다.

※ 벤처기업투자신탁이란 조세특례제한법 제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁 (대통령령 제28636호 조세특례제한법 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 벤처기업투자신탁 자산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

※ 대표주관회사인 KB증권㈜는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여 집계표를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 1항 5호에 의거 벤처기업투자신탁의 별도배정 혜택은 15일 이상 의무보유를 확약한 벤처기업투자신탁으로 제한됩니다.

※ 투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 참여조건을 충족해야 합니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우에 한해 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있고, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.또한 대표주관회사와 거래실적이 없고 대표주관회사가 실재성을 파악하기 어려운 외국기업인 경우, 외국기업이 공시된 재무제표 등 신뢰할 만한 자료를 대표주관회사에 제출하여 해외에서 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호가목부터 마목에 준하는 업무를 영위하고 있다는 사실을 대표주관회사가 확인할 수 있게 해야하고, 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 고유재산으로 참여하는 경우에는 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 수요예측등 참여 건별로 수요예측등에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 정하고 이를 확인하며, 본 수요예측에 참여한 기관투자자는 해당 사실을 입증하는 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다. 이 경우 고유재산의 자기자본과 위탁재산들의 자산총액은 다음 각 목에 따라 산정합니다.

가. 고유재산의 자기자본은 직전 분기말 개별재무제표(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다)에 기재된 금액나. 위탁재산들의 자산총액은 개별 위탁재산의 자산총액을 합하여 산정하고, 개별 위탁재산의 자산총액은 수요예측 참여일전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액다. 나목에 불구하고 집합투자증권에 투자하는 위탁재산의 자산총액은 나목에 따라 산정한 자산총액에서 수요예측등 참여일 전일에 보유한 집합투자증권의 자산총액을 차감한 금액. 다만, 기관투자자가 해당 집합투자증권의 집합투자기구는 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하지 않음을 집합투자규약 또는 투자설명서 등으로 대표주관회사에 소명하는 경우에는 그러하지 아니함※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 고위험고수익투자신탁등이라는 내용의 확약서 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 벤처기업투자신탁이라는 내용의 확약서 및 벤처기업투자신탁 요건 충족여부 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)임을 확약하는 확약서 및 자산총액 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

1. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제8항에 따라 참여하는 경우 : 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제8항 각 호 중 어느 하나2. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제9항에 따라 참여하는 경우 : 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제2항 각 호 또는 제8항 각 호 중 어느 하나와 투자일임재산의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제1항제1호부터 제4호까지의 모두3. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제10항제1호 또는 제2호에 따라 참여하는 경우 : 투자일임재산의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제1항제1호부터 제4호까지의 모두4. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제10항제3호에 따라 참여하는 경우 : 투자일임계약의 계약일 또는 집합투자기구의 설정일이 2025년 1월 21일 이전이라는 사실과 투자일임재산의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제1항제1호부터 제4호까지의 모두※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 위탁자산 구성내역을 기재한 위탁재산 명세도 함께 징구하며, 요청 받은 기 관투자자가 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.※ 대표주관회사인 KB증권㈜가 주관하는 수요예측에 참여하기 위한 모든 기관투자자는 주금납입능력 확인 등에 관한 확약서를 제출하여야 하며 미제출시 수요예측 참여가 불가합니다.※ 대표주관회사인 KB증권㈜는 기관투자자가 제출한 주금납입능력 확인 등에 관한 확약서에 기재된 주금납입능력을 참고하여 공모주를 배정할 예정이며, 주관회사가 다른 정보 등을 통해 확약서의 허위 기재 및 수요예측등 참여금액이 주금납입능력 초과를 알게 된 경우, 공모주를 배정하지 않고 불성실 수요예측으로 신고할 수 있습니다. 배정 이후 사후적으로 인지하게 된 경우에는 불성실 수요예측 신고만 진행합니다.※ 수요예측등에 참여한 기관투자자가 확약서상에 허위로 기재하여 수요예측 당시 또는 배정 이후 주금납입능력을 초과한 수요예측에 참여행위로 판명되는 경우, 주금납입능력을 초과한 수요예측등 참여행위에 따른 불성실 수요예측 참여행위로 제재를 받으며, 이 경우에는 직전 1년 이내 발생 횟수와 무관하게 제재를 면제받지 못합니다.※ 일부 참여계정(고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁, 투자일임 등)의 경우 위탁자산 구성내역을 기재한 위탁재산 명세도 함께 제출하여야 하며 미제출시 수요예측 참여가 불가합니다※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1%(청약금액의 1%)에 해당하는 청약수수료를 대표주관회사인 KB증권㈜에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시길 바랍니다.

(나) 수요예측 참여 제외대상다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다. 다만 제5항 및 제7항에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제7항의 창업투자회사 등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

※ 금번 수요예측에 참여한 후 증권 인수업무 등에 관한 규정 제17조의2제4항에 의거 "불성실 수요예측 참여자"로 지정되는 경우 해당 불성실 수요예측 발생일로부터 일정 기간 동안 수요예측의 참여 및 공모주식 배정이 제한되므로 유의하시기 바랍니다.※ 불성실수요예측참여자 : 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제17조의2 제1항 및 2항에 따라 다음에 해당하는 자를 말합니다.

※ 대표주관회사인 KB증권㈜의 불성실수요예측참여자의 정보관리에 관한 사항

증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2에 의거 대표주관회사인 KB증권㈜는 상기 사유에 해당하는 불성실 수요예측등 참여자에 대한 정보를 한국금융투자협회에 통보하며, 협회는 협회 정관 제41조에 따라 설치된 자율규제위원회의 의결을 거쳐 불성실 수요예측등 참여자로 지정하고, 불성실 수요예측등 참여자의 명단을 협회 홈페이지에 게시합니다. 다만,한국금융투자협회는 집합투자회사가 운용하는집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 경우(해당 사유 발생일 직전 1년 이내에 해당 집합투자회사 또는 해당 집합투자회사가 운용하는 집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 적이 없는 경우에한한다) 해당 집합투자회사에게 협회 정관 제45조 제1항 제4호의 제재금을 부과할 수 있으며, 이 경우 수요예측등 참여를 허용하거나 공모주식을 배정할 수 있습니다. 또한 대표주관회사인 KB증권㈜는 금번 공모를 통해 발생한 불성실 수요예측등 참여자의 정보를 KB증권㈜ 인터넷 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 다음 각호의 내용에 대해 게시할 수 있습니다.[불성실 수요예측등 참여자의 정보]- 사업자등록번호 또는 외국인투자등록번호- 불성실 수요예측등 참여자의 명칭- 해당 사유가 발생한 종목- 해당 사유- 해당 사유의 발생일- 기타 협회가 필요하다고 인정하는 사항◆ 불성실 제재사항 : 불성실 수요예측등 참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측 참여 제재

(3) 수요예측 대상 주식에 관한 사항

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

(5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

(6) 수요예측 참여방법 [국내 기관투자자 및 해외 기관투자자]

대표주관회사인 KB증권㈜은 국내 및 해외 기관투자자 모두 홈페이지를 통한 인터넷 접수로 진행하며, 서면으로는 접수받지 않습니다. 다만, KB증권㈜의 홈페이지 문제로 인해 인터넷 접수가 불가능할 경우 보완적으로 유선, Fax, E-mail 등의 방법에 의해 접수할 수 있습니다.

인터넷 접수와 관련한 세부 사항은 아래와 같습니다.

※ 인터넷 접수시 유의사항

(7) 수요예측 접수일시 및 방법① 접수기간: 2026년 04월 28일(화) ~ 05월 06일(수)② 접수시간(한국시간 기준): 09:00 ~ 17:00③ 접수방법: 인터넷 접수(해외 기관투자자의 경우도 동일)

※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항① 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.② 수요예측 참여는 수요예측 참여 이전까지 KB증권㈜ 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 또한, 집합투자회사의 경우 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 구분하여 접수해야 하며 접수 시 각각 개별 계좌로 참여하여야 합니다.③ 참가신청금액이 각 수요예측참여자별 최고 한도를 초과할 때에는 최고 한도로 참가한 것으로 간주합니다.④ 수요예측 참여시 입력(또는 확인)된 참여기관의 기본 정보에 허위 내용이 있을 경우 참여 자체를 무효로 하며, 불성실 수요예측참여자로 관리합니다. 다만, 한국금융투자협회는 불성실 수요예측참여자가 동 협회의 회원인 경우 해당 회원에게 동 협회 정관 제45조 제1항 제4호의 제재금을 부과할 수 있으며, 이 경우 수요예측 참여제한기간을 적용하지 아니합니다.고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 투자신탁이『증권 인수업무 등에 관한 규정』제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등에 해당되는지 여부를 확인하여야 하며 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다.벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 투자신탁이 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁에 해당되는지 여부를 확인하여야 하며 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다.동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측참여자로 지정될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.⑤ 집합투자회사가 통합신청하는 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관승인 및 설정이 완료된 경우에 한합니다. 또한, 동일한 집합투자업자의 경우 각 펀드별 수요를 취합하여 1건으로 통합신청하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 한편, 고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 고위험고수익투자신탁등 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.⑥ 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산 또는 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 해당 투자신탁의 가입자가 인수회사 또는 발행회사의 이해관계인인지 여부를 확인하여야 하며, 이에 해당하는 경우 해당 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁이 공모주 수요예측에 참가하지 않도록 조치하여야 합니다.⑦ 수요예측 인터넷 접수를 위한 "사업자(투자)등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리의 책임은 전적으로 기관투자자 본인에게 있으며, "사업자(투자)등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리 부주의로 인해 발생되는 문제에 대한 책임은 당해 기관투자자에게 있음을 유의하시기 바랍니다.⑧ 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항은 KB증권(https://www.kbsec.com ⇒ 최하단의 "기업금융" ⇒ "수요예측")에서 확인하시기 바랍니다.⑨ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자에 대하여 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제2조제8호바목에 해당하는 기관투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 이를 요청받은 해외 기관투자자가 해당 서류를 제출하지 않을 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.또한 대표주관회사와 거래실적이 없고 대표주관회사가 실재성을 파악하기 어려운 외국기업인 경우, 외국기업이 공시된 재무제표 등 신뢰할 만한 자료를 대표주관회사에 제출하여 해외에서 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호가목부터 마목에 준하는 업무를 영위하고 있다는 사실을 대표주관회사가 확인할 수 있게 해야하고, 해당 서류를 미제출할 시 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.대표주관회사는 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 투자신탁 등에 대하여 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제2조제18호 및 제19호에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 "확약서" 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.대표주관회사는 본 수요예측에 투자일임재산으로 참여하는 투자일임회사에 대하여 증권 인수업무 등에 관한 규정』 제5조의2제1항에 따른 투자일임회사임을 확약하는"확약서" 및 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 투자일임회사가 해당 서류를 미제출할경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.투자일임회사가 투자일임재산으로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자 여부(같은 호 마목에 따른 투자일임회사, 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사, 수요예측등 참여요건을 충족하지 못하는 자는 제외), 제9조제4항에 따른 이해관계인 여부,수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측 참여자 여부와 투자일임계약 체결일로부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상인 지 여부를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 투자일임회사가 고유재산으로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임업 등록일로부터 2년 경과 및 수요예측 참여일전 3개월간의 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 일평균 평가액이 50억원 이상인지 여부 또는 수요예측 참여일전 3개월간의 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 일평균 평가액(투자일임업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 투자일임업 등록일부터 수요예측 참여일전까지 투자일임재산의 일평균 평가액)이 300억원 이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측 참여자에 해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.대표주관회사는 본 수요예측에 벤처기업투자신탁으로 참여하는 투자신탁 등에 대하여 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 내용과 사모의 방법으로 설정된 경우 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매를 금지하고 있다는 "확약서" 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"와 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.⑩ 기관투자자 또는 일반청약자 대상 배정물량 중 미청약된 배정물량에 대해서는 수요예측에 참여하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정받기 희망하는 기관투자자가 있는 경우, 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고 청약일 중 추가청약할 수 있습니다. 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.⑪ 수요예측 참가 시 의무보유 확약기간을 미확약, 15일, 1개월, 3개월 또는 6개월로 제시가 가능합니다.⑫ 수요예측참가시 의무보유 확약을 한 기관투자자의 경우 기준일로부터 의무보유 확약 +2일의 기간까지의 일별잔고증명서 및 매매내역서를 의무보유 확약기간 종료 후 1주일 이내에 대표주관회사인 KB증권㈜ ECM본부로 보내주시기 바랍니다. 한편, 상기 서류를 제출하지 않은 기관투자자는 '불성실 수요예측참여자'로 지정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 또한 펀드 만기가 의무보유 확약기간 종료 이전에 도래하여 매도를 하는 경우에도 '불성실 수요예측참여자'로 지정될 수 있으니 기관투자자 등은 수요예측에 참여하기 전 해당 펀드의 만기를 확인하여 수요예측에 참여하기 바랍니다.⑬ 의무보유 확약기간은 결제일 기준이 아니므로 의무보유 확약기간 종료일 익일부터 매매가 가능하며, 잔고증명서 및 매매내역서는 동 기준에 근거하여 제출하시길 바랍니다.⑭ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%(청약금액의 1.0%)에 해당하는 청약 수수료를 수요예측을 접수한 대표주관회사에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.⑮ 대표주관회사는 주식시장 상황, 수요예측 참여현황, 수요예측 참여방법 및 절차 준수 여부 등을 종합적으로 고려하여 내부 수요예측 운영기준에 따라 배정기준을 변경할 수 있으며, 이와 관련된 상세 내용은 KB증권의 수요예측 참가안내 공지사항(https://www.kbsec.com)를 참고하시기 바랍니다.<16> 금번 공모시에는『증권 인수업무 등에 관한 규정』제5조제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않음에 따라 수요예측 시 동 규정 제2조제8호에 따른 기관투자자만 참여할 수 있습니다.

(9) 확정공모가액 결정방법수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사가 발행회사와 협의하여 확정공모가액을 결정하며, 대표주관회사는 최종 결정된 "확정공모가액"을 KB증권 홈페이지(www.kbsec.com)에 게시합니다.

(10) 대표주관회사의 수요예측 기준, 절차 및 배정방법

상기와 같은 방법에 의해 결정된 확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측 참여자들을 대상으로 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다.금번 공모 관련하여 대표주관회사는 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제15조제1항제9호에 따라 공정한 수행 및 이해상충 방지 등을 위하여 모집 또는 매출 대상 증권의 기관투자자(외국법인 포함)에 대한 구체적인 배정 기준(의무보유확약 우선배정 방법, 가중치 부여 기준, 공모주식 배정을 위한 기관투자자 세부 군의 설정 및 군별 할당 기준, 예외적용 기준, 내부 승인 체계 및 배정 관련 자료의 보관에 관한 사항 등 포함), 내부 승인 및 문서화 절차를 포함한 내부통제기준을 제정ㆍ운영하고 있으며 이에 따라 수요예측 참여자들을 대상으로 배정물량을 결정합니다.금번 공모 관련하여 대표주관회사는 수요예측에 참여한 기관투자자가 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제5조, 제5조의2, 제5조의3, 제9조, 제9조의2 등에 따른 서류 제출을 하지 않거나 허위로 작성·제출할 경우 해당 기관투자자에 대하여 공모주식을 배정하지 않을 수 있습니다집합투자회사에 대하여 물량 배정 시 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁등, 벤처기업투자신탁, 투자일임재산을 각각 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다..특히, 금번 수요예측시「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거하여 기관투자자 중 15일 이상 의무보유를 확약한 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 고위험고수익투자신탁등에 공모주식을 배정함에 있어 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제9조제7항에 의거하여 다음과 같이 공모주식을 배정합니다.

또한,「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 15일 이상 의무보유를 확약한 벤처기업투자신탁(사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁의 경우 최초 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매가 금지된 벤처기업투자신탁을 말한다)에 공모주식의 30% 이상을 배정하며, 해당 투자신탁 자산총액의 100분의 10 이내 범위에서 해당 벤처기업투자신탁의 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부, 자기자본 규모 신뢰도 등)을 종합적으로 고려한 후 대표주관회사가 가중치를 부여하여 공모 주식을 배정합니다. 이 경우 자산총액은 해당 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 합니다.고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제7호에 의거 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제1호부터 제6호에 따른 배정 후 잔여주식은 다음과 같이 일반기관투자자에게 배정합니다. 일반기관투자자 잠재 배정물량(수요예측등을 실시한 날부터 청약일 전일까지의 기간 중 산정한 일반기관투자자에 대한 공모주식 배정 예상물량으로서 공모물량에서 일반기관투자자 이외의 자에게 배정할 물량을 차감하여 산정한다. 이하 같다)의 40% 이상을 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 선배정합니다. 선배정 후 일반기관투자자 잠재 배정물량의 잔여주식을 선배정을 받은 자를 포함하여 일반기관투자자에게 후배정합니다. 이 경우 선배정을 받은 자에 대한 배정은 해당 투자자의 신청물량에서 선배정 물량을 차감한 잔여물량이 있는 경우에 한합니다. 만약 위에 따른 배정 후 잔여주식이 있는 경우, 대표주관회사의 내부기준(대표주관회사가 복수인 경우, 대표주관회사간 협의를 포함한다)에 따라 배정합니다.「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제14항에 의거, 대표주관회사가 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제14항 각 호에 따라 발행회사의 주식을 취득하여 상장일부터 6개월 이상의 기간 동안 보유합니다. 다만, 의무보유를 확약하고 공모주식을 배정받은 일반기관투자자가 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금을 납입하지 아니하여 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

한편, 대표주관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2제1항에 따른 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 조건을 모두 충족하여야 합니다.

금번 공모 관련하여 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제15조제1항제9호에 따라 대표주관회사 업무의 공정한 수행 및 이해상충 방지 등을 위하여 모집 또는 매출 대상 증권의 기관투자자(외국법인 포함)에 대한 구체적인 배정 기준(의무보유확약 우선배정 방법, 가중치 부여 기준, 공모주식 배정을 위한 기관투자자 세부 군의 설정 및 군별 할당 기준, 예외적용 기준, 내부 승인 체계 및 배정 관련 자료의 보관에 관한 사항 등 포함), 내부 승인 및 문서화 절차 등을 포함하여 내부통제기준을 제정ㆍ운영하고 있으며 이에 따라 수요예측 참여자들을 대상으로 배정물량을 결정합니다.

(11) 수요예측 대상 주식의 배정결과 통보① 대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 KB증권㈜ 홈페이지(https://www.kbsec.com) 에 게시합니다.② 기관별 배정 물량은 수요예측 참여기관이 개별적으로 KB증권㈜ 홈페이지(https://www.kbsec.com ⇒ 최하단의 "기업금융" ⇒ "수요예측" ⇒ "수요예측참가" ⇒ "수요예측 배정결과 조회")에 접속한 후 배정물량을 직접 확인하여야 하며, 이를 개별 통보에 갈음합니다.③ 수요예측 참여에 의해 배정된 물량을 미청약한 경우에는 불성실수요예측 참여자로 금융투자협회 회원 홈페이지(http://work.kofia.or.kr/) 에 게시 등록됩니다.(12) 기타 수요예측 실시에 관한 유의사항① 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자는 대표주관회사에 미리 청약의의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다.② 상기와 같은 기관투자자에 대한 추가 청약 후 잔여물량이 있을 경우에는 이를 일반청약자 배정 물량에 합산하여 배정할 수 있습니다.③ 수요예측 참가 시 참가신청서를 허위로 작성 또는 제출된 참가신청서를 임의로 변경하거나 허위자료를 제출하는 경우 수요예측 참여 자체를 무효로 합니다.④ 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 조건

나. 모집 또는 매출의 절차

(1) 공모의 일자 및 방법

(2) 수요예측에 관한 사항 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 3. 공모가격 결정방법 - 다. 수요예측에 관한 사항」부분을 참고하시기 바랍니다.

다. 청약방법(1) 일반 사항 모든 청약자는「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」에 의한 실명자이어야 하며, 해당 청약사무취급처에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금(단, 기관투자자의 경우 청약증거금이 면제됨)과 함께 제출하여야 합니다.(2) 우리사주조합 청약 금번 모집 시 우리사주조합에 대한 우선배정을 실시하지 않습니다.(3) 일반청약자의 청약 일반청약자 청약은 해당 청약사무취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식 청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약취급처에 제출하여야 합니다.한편, 일반청약자는 하나의 청약사무취급처에 개설된 복수의 계좌를 이용하는 이중청약을 할 수 없습니다. 이중청약을 하는 경우에는 그 전부를 청약하지 않은 것으로 간주 하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.※ 청약사무 취급처: KB증권㈜의 본ㆍ지점

(4) 일반청약자의 청약자격 대표주관회사의 일반투자자(청약자) 청약자격은 증권신고서 제출일 현재 아래와 같으며, 동 사항은 향후 변경될 수 있습니다. 청약자격이 변경이 되는 경우는 대표주관회사 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

(5) 기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함)의 청약 수요예측에 참가하여 배정 받은 주식에 대한 청약은 청약일인 2026년 05월 11일(월) ~ 12일(화) 10:00 ~ 16:00 (한국시간 기준)에 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(https://www.kbsec.com > 하단 '기업금융' > 수요예측 > 수요예측종목청약 > 로그인 후 청약)를 통하여 접수 받으며, KB증권㈜의 본ㆍ지점 및 서면으로는 접수 받지 않습니다. 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인 2026년 05월 14일(목) 08:00 ~ 12:00 (한국시간 기준)에 대표주관회사인 KB증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.한편, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측 결과 배정받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 확정공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다. 또한, 청약일 종료 후 미청약된 물량에 대해서 배정 전까지 기관투자자는 추가로 청약을 할 수 있으며, 추가 청약된 물량의 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.※ 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.(6) 청약증거금

(7) 청약한도 및 청약단위 ① 기관투자자의 청약단위는 1주로 합니다.② 일반투자자(청약자)는 대표주관회사인 KB증권㈜의 본, 지점에서 청약이 가능합니다③ 일반청약자의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같습니다. 단, 청약단위와 상이한 청약수량은 그 청약수량 하위의 청약단위로 청약한 것으로 간주합니다.

④ 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하여 물량을 배정받은 수량 단위로 하며, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 기관투자자의 청약 미달을 고려하여 수요예측 결과 배정받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정 물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다.수요예측에 참여하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자는 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다.또한, 청약일 종료 후 미청약된 물량에 대해서 납입일 전까지 기관투자자는 추가로 청약을 할 수 있으며, 추가 청약된 물량의 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

(8) 청약사무취급처 ① 기관투자자 : KB증권㈜ 본ㆍ지점② 일반투자자(청약자) : KB증권㈜ 본ㆍ지점

(9) 청약이 제한되는 자 아래「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자가 청약을 한 경우에는 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다. 다만, 제5호에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사 등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

(10) 기타 본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 증권신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권 투자에 대한 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

라. 청약결과 배정방법(1) 공모주식 배정비율

① 기관투자자: 총 공모주식의 70.00% ~ 75.00%(4,900,000주 ~ 5,250,000주)를 배정합니다. (기관투자자에는 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁을 포함)② 일반청약자 : 총 공모주식의 25.00%~30.00%(1,750,000주 ~ 2,100,000주)를 배정합니다.③ 상기 ①, ②항의 청약자 유형군에 따른 배정 비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 청약주식수에 비례하여 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정할 수 있습니다.④ 단, 인수회사 및 인수회사의 이해관계인(다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니함), 발행회사의 이해관계인(단, 동규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외) 및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사에 용역을 제공하거나 중대한 이해관계가 있는 자는 배정 대상에서 제외됩니다.

⑤「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.⑥「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거 기관투자자 중 15일 이상 의무보유를 확약한 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다.⑦「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 15일 이상 의무보유를 확약한 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.⑧ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제7호에 의거 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항 제1호부터 제6호에 따른 배정 후 잔여주식은 다음 각 목에 따라 일반기관투자자에게 배정합니다.가. 일반기관투자자 잠재 배정물량(수요예측등을 실시한 날부터 청약일 전일까지의 기간 중 산정한 일반기관투자자에 대한 공모주식 배정 예상물량으로서 공모물량에서일반기관투자자 이외의 자에게 배정할 물량을 차감하여 산정한다. 이하 같다)의 40% 이상을 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 선배정나. 선배정 후 일반기관투자자 잠재 배정물량의 잔여주식을 선배정을 받은 자를 포함하여 일반기관투자자에게 후배정. 이 경우 선배정을 받은 자에 대한 배정은 해당 투자자의 신청물량에서 선배정 물량을 차감한 잔여물량이 있는 경우에 한함다. 가목 및 나목에 따른 배정 후 잔여주식이 있는 경우, 대표주관회사의 내부기준(대표주관회사가 복수인 경우, 대표주관회사간 협의를 포함한다)에 따라 배정⑨ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제14항에 의거, 대표주관회사가 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제14항 각 호에 따라 발행회사의 주식을 취득하여 상장일부터 6개월 이상의 기간 동안 보유합니다. 다만, 의무보유를 확약하고 공모주식을 배정받은 일반기관투자자가 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금을 납입하지 아니하여 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 그러하지 아니합니다.⑩ 다만 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

(2) 배정 방법 청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 대표주관회사와 ㈜스트라드비젼이 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.

① 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 범위 내에서 우선 배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제11항에 의거하여 일반청약자에게 배정하는 전체수량(동 규정 제9조제1항제6호에 따른 배정수량을 포함)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 "균등방식 배정"이라 한다)으로 배정하여야 하며, 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정"이라 한다)합니다. 금번 공모는 일반청약자에게 1,750,000주 ~ 2,100,000주를 배정할 예정입니다. 따라서 균등방식 배정의 최소 배정 예정물량은 875,000주 ~ 1,050,000주입니다.③ 일반청약자의 청약방식은 균등방식 배정과 비례방식 배정을 선택하게 하지 않고, 양 방식의 청약을 일괄하여 받는 '일괄 청약방식'입니다. 따라서, 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정됩니다.

④「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제11항에 의거하여 일반청약자에게 배정하는 전체수량(동 규정 제9조제1항제6호에 따른 배정수량을 포함한다)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 "균등방식 배정"이라 한다)으로 배정하여야하며 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정"이라 한다.)합니다.⑤ 일반청약자의 청약방식은 균등방식 배정과 비례방식 배정을 선택하게 하지 않고, 양 방식의 청약을 일괄하여 받는 방식인 '일괄청약방식'입니다. 따라서 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정됩니다.⑥ 일괄청약자에 대한 배정은 청약에 참여한 일반청약자 전원에게 균등방식 배정물량을 동일하게 배정하고, 나머지 물량을 추첨으로 배정합니다. 단, 이 경우 몫은 동일하게 배정하되 나머지를 추첨으로 배정하므로 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있으며 '균등 배정'이 '동일 수량'을 의미하지 않습니다. 아울러 추첨의 경우 균등방식 배정물량이 당첨자 수로 나누어 떨어지지 않는 경우, 동 나머지를 추가 추첨으로 배정하므로 동일 수량을 의미하지 않습니다. 다만, 개별 청약자의 청약 주식수가 배정수량보다 작은 경우 청약 주식수까지 배정됩니다.⑦ 균등방식 배정 이후 일반청약자 배정수량은 일반청약자의 청약주식수에 비례하여 안분배정하고, 배정 결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 배정 가능한 주식수 한도 내에서 원칙적으로 5사 6입하여 잔여주식이 최소화 되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 대표주관회사가 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.⑧ 일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 배정일에 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 대표주관회사가 자기계산으로 인수합니다.단, 균등배정물량에 한하여 청약 시 납부한 청약증거금보다 더 많은 수량을 배정받은 경우, 초과수량에 대한 납입대금은 청약 2일차의 익영업일에 일괄 출금되므로 공모주 청약 시 '추가납입 자동출금 동의' 여부를 선택하여 주시기 바랍니다.- 균등배정물량에 한하여, 배정 결과에 따라 추가 납입금이 발생할 경우 청약 마감일 익영업일 13시 이후 일괄적으로 자동출금됩니다.- 자동 출금 시 청약 참여계좌의 출금가능금액이 추가 납입금에 미달할 경우 일부만 출금되지 않습니다.- 출금가능금액 부족 시 청약증거금 수량보다 초과되는 균등배정수량은 배정되지 않습니다.- 추가 입금을 하지 않을 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정됩니다.⑨「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항각호(아래)의 어느 하나에 해당하는 자가 청약하는 경우 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다.

(3) 배정결과의 통지 일반투자자(청약자)에 대한 배정 결과 각 청약자에 대한 배정 내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입 등에 관한 배정공고는 2026년 05월 14일(목) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(https://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다. 기관투자자등의 경우에는 수요예측을 통하여 물량을 배정받은 내역과 청약내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

마. 투자설명서 교부에 관한 사항(1) 투자설명서의 교부 2009년 2월 4일부로 시행된「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조에 의하면 누구든지 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는자 (전문투자자, 그밖에 아래에서 언급하는 대통령령으로 정하는 자를 제외함)에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 따라서 본 주식에 투자하고자 하는 투자자는 청약전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 다만, (i) 동법 제9조제5항의 전문투자자 / (ii) 동법 시행령 제132조에 규정된, 회계법인, 신용평가업자 등 / (iii) 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

(2) 투자설명서의 교부 방법

투자설명서 교부 의무가 있는 대표주관회사인 KB증권㈜는「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조 및 동법 시행령 제132조에 의하여 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 투자자에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 청약 전 교부할 예정입니다. 투자설명서 교부 후 투자자는 투자설명서 내용을 충분히 숙지하고 청약기간에 각각의 청약사무취급처에서 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 제출하여야 합니다.① 본 청약에 참여하고자 하는 투자자는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부받은 후 교부확인서에 서명하여야 하며, 투자설명서를 교부받지 않고자 할 경우, 투자설명서 수령거부의사를 서면 등으로 표시하여야 합니다.② 투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령거부의사를 서면 등으로 표시하지 않을 경우 본 청약에 참여할 수 없습니다.(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」시행령 제132조 및「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」제2-5조제2항에 의거 투자설명서 교부를 원하지 않는 경우에는 반드시 인수회사에 투자설명서의 교부를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시하여야 청약이 가능합니다.(3) 투자설명서 교부 의무의 주체「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의거 금번 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 발행회사에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 상기와 같은 방법으로 수행합니다.

바. 청약증거금의 대체, 반환 및 납입에 관한 사항일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(2026년 05월 14일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달 금액을 받지 못한 때에는 그 미달 금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사가 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일(2026년 05월 14일)에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인 2026년 05월 14일(목) 08:00 ~ 12:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일(2026년 05월 14일)에 주금납입금으로 대체됩니다.※ 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.대표주관회사는 각 청약자의 주금납입금을 납입기일인 2026년 05월 14일에 국민은행 서잠실지점에 납입하여야 합니다.

사. 주권교부에 관한 사항1) 주권교부예정일 : 청약 결과 주식배정 확정시 대표주관회사에서 인터넷 홈페이지를 통해 공고합니다.2)「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」(이하 '전자증권법')이 2019년 9월 16일 시행되었으며, 전자증권법 시행 이후에는 상장법인의 상장 주식에 대한 실물 주권 발행이 금지됩니다. 이에 당사는 금번 공모로 발행하는 주식의 실물 주권을 발행하는 대신 전자등록기관에 주식의 권리를 전자등록하는 방법으로 주식을 발행할 예정입니다.따라서 주금을 납입한 청약자 또는 대표주관회사는 계좌관리기관 또는 전자등록기관에 전자등록계좌를 개설하여야 하며, 해당 계좌에 주식이 전자등록되는 방법으로 주식이 발행될 예정입니다. 전자증권법 제35조에 따라 전자등록계좌부에 전자등록된 자는 해당 주식에 대하여 전자등록된 권리를 적법하게 가지는 것으로 추정됩니다.

아. 기타의 사항(1) 전자등록된 주식양도의 효력에 관한 사항전자증권법 제35조제2항에 따라 전자등록주식을 양도하는 경우에는 동법 제30조에 따른 계좌간 대체의 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.(2) 신주인수권증서에 관한 사항금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 신주모집이므로 신주인수권증서를 발행하지 않았습니다.(3) 정보이용 제한 및 비밀유지대표주관회사인 KB증권㈜는 총액인수계약의 이행과 관련하여 입수한 정보 등을 제3자에게 누설하거나 발행회사의 경영개선 이외의 목적에 이용하여서는 아니됩니다.(4) 한국거래소 상장예비심사신청 승인에 관한 사항당사는 코스닥시장 상장을 목적으로 모집(매출)하는 것으로 상장예비심사신청서를 제출(2025년 10월 30일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2026년 04월 02일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모완료 후, 신규상장신청 전 주식의 분산요건을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.(5) 주권의 매매개시일주권의 신규상장 및 매매개시일은 아직 확정되지 않았으며, 향후 일정이 확정되는 대로 한국거래소 공시시스템을 통하여 안내할 예정입니다.(6) 환매청구권금번 공모에서는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)를 부여하지 않습니다.(7) 기타본 증권신고서 및 투자설명서 또는 예비투자설명서의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서 및 투자설명서 또는 예비투자설명서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 당해 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 본 증권신고서 및 예비투자설명서 또는 투자설명서의 기재사항 중 일부가 청약일전까지 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 이에 따라, 본 증권 투자에 대한 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 증권신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다.

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

나. 인수대가에 관한 사항(1) 인수수수료

(2) 신주인수권

당사는 금번 공모 시 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 신주인수권을 부여하지 않아 해당사항이 없습니다.

다. 환매청구권에 관한 사항

『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제10조의3 제1항 어느 하나에 해당할 경우 인수회사는 일반청약자에게 환매청구권을 부여하여야 하나, 당사는 금번 공모 시 동 규정 제10조의3 제1항을 적용하지 않음에 따라 환매청구권을 부여하지 않습니다.

라. 상장주선인 의무인수에 관한 사항

금번 공모 시「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유(이하 "의무인수"라 한다)하여야 합니다.금번 공모의 대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜스트라드비젼의 상장주선인으로서 의무인수에 관한 세부내역은 아래와 같습니다.

상장주선인의 의무인수 관련 「코스닥시장 상장규정」은 아래와 같습니다.

한편, 2025년 03월 13일자로 개정된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제 9조제1항7호에 따라 대표주관회사는 금번 공모주식 중 '일반기관투자자(기관투자자 중 인수업무규정 9조제1항제4호 및 제5호에 따라 공모주식을 배정받는 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁을 제외한 자) 잠재 배정물량(수요예측등을 실시한 날부터 청약일 전일까지의 기간 중 산정한 일반기관투자자에 대한 공모주식 배정 예상물량으로서 공모물량에서 일반기관투자자 이외의 자에게 배정할 물량을 차감하여 산정)'의 40% 이상을 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정하여야합니다.대표주관회사가 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정한 공모주식 수량이 인수업무규정 제1항제7호가목에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우, 대표주관회사는 금번 공모주식의 1%에 해당하는 수량(취득금액이 30억원을 초과할 때에는 30억원에 해당하는 수량)의 발행회사의 주식을 취득하여 상장일부터 6개월 이상의 기간 동안 보유하여야 합니다. 그 세부 내역은 아래 표와 같습니다.

마. 기타의 사항(1) 회사와 인수인간 특약사항당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 체결한 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후 6개월까지 대표주관회사의 사전 서면동의 없이는 총액인수계약서에 의한 공모 대상 주식을 대표주관회사에게 매각하는 것 이외로 주식 또는 전환사채 등 주식과 연계된 증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다. 또한 당사의 최대주주와 의무보유 대상자는 기제출한 의무보유확약서 및 대표주관회사와 체결한 보호예수 약정서에 의거하여, 그 소유 주식을 의무보유확약한 기간동안 한국예탁결제원에 보관하며 코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업인수, 합병 등 한국거래소가 필요하다고 인정하는 경우 이외에는 그 주식을 인출하거나 매각할 수 없으며, 보관 인출 또는 매각의 방법 및 절차 등에 관하여는 위 확약서에 정하는 바에 따릅니다.

(2) 회사와 주관회사 간 중요한 이해관계대표주관회사인 KB증권㈜는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제6조(공동주관회사) 제1항에 해당하는 사항이 없습니다.

(3) 초과배정옵션

당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모에서는 "초과배정옵션 계약"을 체결하지 않았습니다.

(4) 기타 공모 관련 서비스 내역당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 기타 인수인이 아닌 자로부터 인수회사 탐색 중개, 모집 또는 매출의 주선, 공모가격 또는 공모조건에 대한 컨설팅, 증권신고서 작성 등과 관련한 서비스를 제공받은 사실이 없습니다.

(5) 최대주주 등의 지분에 대한 의무보유예탁당사는「코스닥시장 상장규정」에 따라 최대주주 등의 지분에 대하여 의무보유등록 의무가 발생하였으며, 이에 따라 한국거래소에 상장예비심사신청서 제출 시 의무보유확약서를 제출하였고, 상장예비심사 승인 후 예탁결제원이 발행한 의무보유증명서를 한국거래소에 제출한 바 있습니다. 각 주주의 의무보유 기간에 대한 세부 내용은 본 증권신고서「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 - 가. 상장 이후 유통물량 출회에 따른 위험」을 참조하여 주시기 바랍니다.당사 최대주주의 지분은 의무보유기간 동안 그 소유주식을 한국예탁결제원에 보관하며 코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업인수, 합병 등 한국거래소가 필요하다고 인정하는 경우 이외에는 그 주식을 인출하거나 매각할 수 없으며, 보관 인출 또는 매각의 방법 및 절차 등에 관하여는 위 확약서에 정하는 바에 따릅니다.

(6) 인수인의 투자내역「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 따르면, 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 5(제15조제4항제2호 단서의 경우에는 100분의 10) 이상의 주식등을 보유하고 있는 회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 다른 금융투자회사(해당 발행회사와 이해관계인에 해당하지 아니하면서 해당 발행회사의 주식등을 보유하고 있지 아니한 금융투자회사)와 공동으로 하여야 한다고 명시하고 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 KB증권㈜은 발행회사의 지분을 직접 보유하고 있지 않으며, KB증권㈜가 유한책임조합원으로 있는 엘에스에스메티스제4호창업벤처전문사모투자합자회사가 발행회사 지분의 3.51%, 엘에스에스메티스제1호창업벤처전문사모투자합자회사가 발행회사 지분의 3.04% 보유하고 있습니다. 당사의 2개 투자기구에 대한 출자현황은 아래와 같습니다.

상기와 같은 사항을 고려해 KB증권㈜와 KB증권㈜의 이해관계인이 보유한 당사 주식의 실질적인 지분율을 0.87% 수준으로 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 규정된 바에 해당하지 않습니다.

한편, KB증권㈜ 이해관계인의 당사 주식 취득 상세내역 및 증권신고서 제출일 현재 동 주식에 관한 사항은 다음과 같습니다.

상기와 같이 상장주선인의 당사 주식 보유는 관련 규정상 문제가 없으며, 일반투자자와의 이해상충이 발생할 가능성은 제한적일 것으로 판단됩니다.

(7) 투자권유대행인을 통한 투자권유당사는 금번 공모와 관련하여 투자권유대행인을 통해 투자권유를 대행하지 않습니다.

II. 증권의 주요 권리내용

당사가 금번 공모를 통해 발행할 증권은「상법」에서 정하는 액면가액 100원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 당사 정관상 증권의 주요 권리내용은 아래와 같습니다.

1. 액면금액

2. 주식에 관한 사항

3. 신주인수권에 관한 사항

4. 주식매수선택권에 관한 사항

5. 배당에 관한 사항

6. 의결권에 관한 사항

III. 투자위험요소

1. 사업위험

당사는 첨단운전자보조시스템(ADAS) 등 자율주행 기술에 필요한 시각정보 인지 소프트웨어 개발사업을 영위하고 있으며, 주요 수익은 해당 소프트웨어의 라이선스 공급, 개발용역 등에서 발생합니다. 아울러 당사의 사업은 글로벌 자동차 시장의 업황, 완성차 및 부품업체의 투자수요, 관련 규제환경 및 기술 채택 추이 등에 영향을 받을 수 있으며, 이에 따라 당사의 매출 및 수익성이 변동할 수 있습니다. 따라서 당사의 사업은 자동차 산업 업황 및 국내외 거시경제 환경과 밀접한 연관성을 가지고 있습니다.

IMF는 2026년 1월 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook Update)에서 무역정책 변화에 따른 하방요인과 AI 투자 급증, 재정·통화 지원, 완화적 금융여건 등의 상방요인이 균형을 이루고 있다고 평가하면서, 2025년 세계경제 성장률을 2025년 10월 전망 대비 0.1%p 상향한 3.3%, 2026년은 0.2%p 상향한 3.3%로 조정하였습니다. 또한 한국의 2025년 및 2026년 성장률 전망을 모두 상향하여 2025년 10월 대비 각각 0.1%p 개선된 1.0% 및 1.9%로 전망하였습니다.국제통화기금은 세계경제의 위험이 여전히 하방 요인으로 기울어져 있다고 진단하면서, 주요 하방 요인으로 소수의 AI·첨단기술 기업에 대한 투자 집중, 여전히 높은 무역 불확실성 및 지정학적 긴장, 주요국의 높은 부채 수준 등을 제시하였습니다. 특히 AI의 생산성 및 수익성에 대한 기대가 약화될 경우 급격한 자산가격 조정이 발생하면서 금융리스크가 전이·확대될 우려가 있다고 경고하였습니다. 다만 무역 긴장이 지속적으로 완화되고 각국이 AI 도입을 통해 중기 생산성이 향상될 경우 세계경제의 상방 요인으로 작용할 수 있다고 언급하였습니다.

또한 경제협력개발기구(OECD)가 2025년 9월 발표한 경제전망에 따르면, OECD는 2025년 세계경제 성장률 전망치를 2025년 6월 전망치 대비 0.3%p 상향한 3.2%로 제시하였습니다. OECD는 2025년 상반기에 관세 인상에 대비한 상품 조기 선적(Front-loading) 증가로 상품 교역과 중간재 조달이 확대되면서 산업생산이 2024년 평균 수준을 상회하였다고 평가하는 한편, 2025년 하반기 이후에는 조기 선적 효과 약화 및 미국 고율관세의 실물경제 파급으로 투자와 교역 증가세가 둔화되며 성장세가 다시 완만해질 것으로 전망하였습니다. 선진국의 경우 관세 인상과 지정학적 불확실성 등으로 성장세 둔화가 예상되며, 신흥국도 조기 선적 효과 약화가 하방 압력으로 작용할 것으로 전망되었습니다.

국내 경제성장률의 경우 2012년2014년 한국 경제는 글로벌 금융위기 이후의 회복 국면 속에서 연평균 23%대의 비교적 안정적인 성장세를 보였으며 이후 2015년2019년까지는 세계 교역 둔화와 내수 여건 약화 등의 영향으로 성장률이 다소 낮아졌으나, 전반적으로 완만한 성장 흐름을 유지하였습니다. 하지만 2020년에는 코로나19 확산으로 인한 글로벌 경제 충격으로 실질 국내총생산이 감소하며 역성장을 기록하였으며 2021년에는 수출 회복과 경기 부양 정책의 효과로 경제가 빠르게 반등하며 높은 성장률을 나타냈습니다. 2022년2023년에는 글로벌 긴축 기조, 반도체 경기 부진, 대외 수요 둔화 등의 영향으로 성장세가 다시 둔화되었습니다. 2024년에는 수출 여건의 점진적 개선과 경제활동 정상화의 영향으로 성장률이 전년보다 소폭 상승한 2.0%를 기록하였습니다.

한편, 2025년 11월 한국은행 경제전망보고서에 따르면 우리 경제는 미국 관세 영향 등 에도 하반기 이후 IT 경기 호조와 내수 회복 세에 힘입어 당초 예상보다 높은 2025년 1.0%, 2026년 1.8% 성장할 전망되었습니다. 작년 상반기 에는 대내외 불확실성 증대에 따른 경제심리 위축, 건설 투자 큰 폭 감소 등의 영향으로 부진하였습니다. 3/4분기 중에는 심리 호전, 소비쿠폰 지급 등으로 소비가 빠르게 개선되고 수출의 경우 미국 관세 영향으로 미국에 대한 수출이 감소하였으나 반도체 등이 예상보다 양호한 흐름을 보임에 따라 성장세가 확대 되었습니다. 4/4 분기에는 전분기 큰 폭 성장에 따른 기저효과와 관세부과 품목 중심의 수출둔화로 성장률이 정체됐으며 2025년 연간 성장률을 8월 전망(0.9%)보다 소폭 높은 1.0%로 나타났습니다.

한국은행은 국내 경제의 불확실성 요인으로 글로벌 통상환경 변화, 반도체 경기 변동성, 국제금융시장 불안, 지정학적 리스크, 원자재 가격 변동, 환율 변동성, 주택시장 조정 가능성 등을 제시하였습니다. 특히 2025년 중동 지역에서의 이란ㆍ이스라엘 간 긴장 고조, 러시아ㆍ우크라이나 전쟁 장기화 등 지정학적 위험은 해상운임, 에너지 가격, 원자재 공급망 전반의 불확실성을 확대하고 있으며, 이는 국내 기업의 투자 의사결정과 설비투자 계획에 부담 요인으로 작용할 수 있습니다.

현재 국내외 여건을 고려하였을때 성장 전망은 글로벌 통상환경, AI산업에 대한 기대감과 반도체 경기 등에 관련한 불확실성이 크며, 물가의 경우 환율 및 유가 움직임이 주요 리스크 요인입니다. 이러한 국내외 경기 불확실성의 증대는 단기적으로는 국내 경제상황을 악화시킬 수 있으며, 국내 경제성장률이 지속적으로 악화될 경우 일반 경제활동에 많은 영향을 받는 국내 자동차 산업의 업황 역시 악화될 수 있고 동시에 당사의 사업 역시 부정적 영향을 받을 수 있습니다.

특히 최근 중동 지역 내 미국과 이란 간의 군사적 긴장 고조는 글로벌 경제의 불확실성을 가중시키는 핵심 요인으로 작용하고 있습니다. 2026년 1월 양측의 강경한 대외 정책 기조가 충돌하며 군사적 긴장감이 본격화된 이래, 2월에는 호르무즈 해협 인근에서의 무력 충돌과 주요 군사 및 물류 시설에 대한 공습이 이어지는 등 갈등 상황이 최고조에 달하였으며, 이란의 호르무즈 해협 봉쇄 조치로 글로벌 에너지 공급망 전반에 상당한 충격을 야기한 바 있습니다. 이후 파키스탄의 중재 하에 양측은 2026년 4월 7일(현지시간) 이란의 호르무즈 해협 개방을 조건으로 2주간 상호 공격을 중단하는 잠정 휴전에 극적으로 합의하였으며, 4월 11일부터 이슬라마바드에서 미국 측 J.D. 밴스 부통령을 수석대표로 하는 협상단과 이란 측 대표단 간 종전 합의를 위한 본격적인 협상이 개시될 예정입니다. 다만, 4월 초 현재 동 휴전은 어디까지나 2주간의 한시적·잠정적 성격에 그치고 있으며, 이란이 휴전 합의 이후에도 호르무즈 해협 통과 선박을 1일 10여 척 수준으로 제한하는 방안을 추진하고 통행료 부과 가능성을 시사하는 등 합의 이행을 둘러싼 양측의 입장 차이가 상당한 것으로 파악됩니다. 또한 이란 의회에서는 협상 개시 전부터 미국 측의 합의 위반 주장이 제기되는 등 갈등 재점화 요인이 상존하는 상황인바, 향후 이슬라마바드 협상의 진전 여부, 휴전 연장 및 항구적 종전 합의 도출 가능성, 나아가 사태의 완전한 해결 시점은 여전히 예단하기 어려우며 언제든 무력 충돌이 재발할 가능성을 배제할 수 없습니다. 이에 따라 국제 유가 변동성 확대 및 글로벌 공급망 불안정 등 실물 경제 전반에 미치는 부정적 영향이 당분간 지속될 가능성이 상존하는 것으로 판단됩니다.

따라서 투자자께서는 이러한 경기 변동의 위험에 따라 당사의 사업성과가 변동 될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

글로벌 자동차 산업은 일반적으로 성숙기에 접어든 것으로 평가되며, 실제로 2019년부터 2025년까지 글로벌 자동차 시장 판매량은 약 1.42%의 CAGR을 기록한 것으로 나타납니다. 또한 해당기간 동안에도 2020년 Covid-19로 인한 -13.3% 역성장, 2022년 러시아-우크라이나 무력충돌로 인한 -1.1% 역성장 등 거시경제 환경의 급변 상황이 발생할 때마다 산업의 시장규모가 감소를 기록한 바 있습니다. 특히 유럽지역 및 미주지역의 경우 2025년 자동차 판매량이 각각 18,370,286대, 24,500,554대로 Covid-19 이전 2019년 판매량인 20,545,148대, 24,950,583대를 하회하고 있어 업황이 다소 침체되고 있는 것으로 드러납니다. 그럼에도 불구하고 아시아 및 오세아니아 지역에서의 꾸준한 증가세로 인해 전체 글로벌 자동차 판매량은 2019년 89,055,396대에서 2025년 96,939,361대로 소폭 증가한 것으로 나타납니다. 유럽 및 미주지역 등 기존 선진국 시장에서 업황의 반전 없이 아시아 등 신흥시장에서 업황 침체가 발생할 경우 글로벌 자동차 산업 역시 역성장을 기록할 수 있음에 유의하시길 바랍니다.이처럼 글로벌 자동차 산업은 그 성장성이 다소 제한적이라고 볼 수 있으며, 경기변동에 따라 민감하게 반응하는 산업이라고 볼 수 있습니다. 글로벌 자동차 산업은 당사에 있어 전방산업에 해당하므로, 투자자께서는 당사 역시 해당 산업의 낮아진 성장성과 경기변동에 대한 높은 민감도의 영향으로 영업환경이 악화할 수 있음에 유의해주시길 부탁드립니다.

다만, 글로벌 자동차 산업의 완만한 성장세에도 불구하고, 첨단운전자보조시스템(ADAS) 및 자율주행 기술의 보급률은 훨씬 더 빠른 속도로 확대되고 있습니다. 이는 각국의 강화되는 안전 규제(예: 유럽 GSR, 미국 NHTSA AEB 의무화 추진), 안전 및 편의 기능에 대한 소비자 인식 향상, 그리고 완성차(OEM) 업체들의 기술 차별화 전략이 복합적으로 작용한 결과입니다. ADAS 및 자율주행 기술의 침투율 확대는 자율주행 레벨별 비중 변화 전망에서 명확하게 드러납니다. 2025년 추정치 기준, 글로벌 신차의 약 66%가 레벨 1(기본형 ADAS) 이상의 기능을 탑재했으며, 이 비중은 2030년에는 80%를 상회할 것으로 예측됩니다. 특히 주목할 부분은 레벨 2(부분 자동화) 및 레벨 2+ 차량의 급격한 확산입니다. 이들 차량의 비중은 2025년 26% 수준에서 2030년에는 신차 시장의 36%까지 확대될 전망입니다. 나아가 레벨 3(조건부 자동화) 차량 비중은 10%, 레벨 4(고도 자동화) 차량 비중도 3%까지 증가할 것으로 예상되는 반면, ADAS 기능이 전혀 탑재되지 않은 레벨 0 차량의 비중은 2025년 34%에서 2030년 18%로 급감할 것으로 보입니다.

첨단운전자보조시스템(ADAS) 등 자율주행 기술을 위한 시각정보 인지 소프트웨어를 개발하는 당사는 최근 자동차 산업에서 나타나는 ADAS 및 자율주행 기술 도입 확대 추세를 바탕으로, 글로벌 자동차 산업 자체의 낮은 성장성에 따른 한계를 일정 부분 보완하며 성장기회를 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다. 즉, 전방산업인 자동차 시장이 성숙산업으로서 전반적으로 완만한 성장세를 보이더라도, ADAS 및 자율주행 기술의 침투율 확대가 지속될 경우 당사는 이에 기반한 신규 수요를 확보함으로 사업기회를 확대할 수 있습니다.

그러나 ADAS 및 자율주행 기술의 상용화 및 보급 확대가 법적 책임 소재 결정 및 안전 표준 제정의 지연, 예상치 못한 기술적 한계의 발생 등 당사가 현재 예측할 수 없는 다양한 변수들로 인해 당초 예상보다 지연되거나 관련 시장의 개화 속도가 둔화될 경우, 당사는 다시 자동차 산업 자체의 낮은 성장성에 보다 직접적으로 노출될 수 있습니다. 특히 완성차 시장의 전반적인 수요 증가율이 높지 않은 상황에서 관련 기술 도입마저 지연될 경우, 고객사의 투자 수요 축소 또는 집행 지연, 신규 프로젝트 감소, 가격경쟁 심화 등이 발생할 수 있으며, 이에 따라 당사의 신규 수주, 매출 성장, 수익성 및 전반적인 사업성이 예상에 미치지 못하거나 악화될 가능성이 있습니다. 따라서 투자자께서는 ADAS 및 자율주행 시장의 성장세가 당초 기대에 미치지 못할 경우 당사의 사업 및 경영성과에 부정적인 영향이 발생할 수 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

당사의 핵심 기술인 시각정보 인지 소프트웨어는 기술적 특성상 다양한 전방산업에 적용될 수 있으나, 당사의 사업 현황을 고려할 때 완성차업체 및 자동차 부품업체를 주요 고객으로 하는 첨단운전자보조시스템(ADAS) 및 자율주행 차량 시장이 최우선 주력 전방 시장입니다. 따라서 글로벌 주요 국가의 안전 규제, 형식승인 제도, 사이버보안 기준의 변화는 당사 고객사의 기술 채택 속도와 차량 양산 계획에 직결되며, 당사의 영업환경에 직접적인 영향을 미칩니다. 주요 국가 및 국제 기구의 관련 규제 현황은 다음과 같습니다.

[미국]

[유럽연합(EU)]

[독일]

[일본]

[대한민국]

[국제 기준 및 공통 규제 동향]

이와 같이 주요 국가의 ADAS 및 자율주행 관련 제도는 전반적으로 신차 안전규제 강화와 산업 육성을 병행하는 방향으로 정비되고 있습니다. 이는 완성차업체 및 부품업체의 ADAS 기능 채택 확대와 관련 소프트웨어 수요 증가로 이어져 당사 사업에 긍정적으로 작용할 수 있습니다. 그러나 동시에, 강화되는 자동화 기능 승인 요건과 엄격한 사이버 보안 및 소프트웨어 관리 표준 등은 당사와 고객사에게 고도의 기술적 검증과 추가적인 연구개발 비용을 강제하여 수익성 부담을 가중시킬 수 있는 양면적 특성을 지니고 있음에 유의해주시길 바랍니다.

또한, 향후 예기치 못한 자율주행 사고 발생에 따른 보수적인 규제로의 회귀, 국가별로 상이하고 파편화된 인증 요건의 확대, 사이버 보안 등 신규 법령 대응에 따른 개발 부담 증가 등은 자율주행 기술 상용화 일정을 지연시킬 수 있습니다. 이러한 글로벌 규제 환경의 예측 불가능한 변화는 고객사의 차량 개발 일정 및 신규 투자 계획을 지연시켜 당사의 신규 수주, 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 각별히 유의하시기 바랍니다.

차량용 자율주행 인식/인지 소프트웨어 시장은 글로벌 안전 규제 강화, 자율주행 레벨 상향, SDV로의 전환 등에 힘입어 성장하고 있습니다. 다만 이러한 성장성과 별개로, 관련 시장에서는 기술 주도권 확보를 위한 경쟁이 빠르게 심화되고 있습니다. 전통적인 완성차업체, 글로벌 Tier-1 부품사, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 유형의 사업자들이 자율주행 기술 확보에 적극적으로 나서고 있으며, 이에 따라 시장 내 경쟁 강도는 지속적으로 높아질 가능성이 있습니다.

당사가 영위하는 시각정보 인지 소프트웨어 시장에서는 Mobileye와 같은 선도업체가 이미 강한 시장 지위를 확보하고 있으며, NVIDIA, Qualcomm 등 글로벌 반도체 기업들도 자사 하드웨어 플랫폼을 기반으로 소프트웨어 영향력을 확대하고 있습니다. 또한 Bosch, Continental 등 글로벌 Tier-1 부품사들은 기존 하드웨어 중심 사업구조를 넘어 소프트웨어 역량 내재화를 빠르게 추진하고 있으며, 과거 협력 또는 고객 관계에 있던 업체들이 잠재적 경쟁자로 전환될 가능성도 존재합니다. 이와 함께 Tesla 및 일부 중국 전기차 업체들은 자율주행 핵심기술의 직접 개발을 확대하며 수직계열화를 강화하고 있어, 독립 소프트웨어 공급업체의 사업 기회가 축소될 가능성도 있습니다.

이와 같은 경쟁 구도는 크게 세 가지 측면에서 당사에 위험요인으로 작용할 수 있습니다. 첫째, 전방 고객사인 Tier-1 부품업체들의 기술 내재화입니다. 이들은 초기에는 외부 전문업체와 협업을 통해 기술을 도입하더라도, 장기적으로는 자체 인지 소프트웨어 확보를 추진할 가능성이 높습니다. 이 경우 당사는 주요 고객과의 협력관계 약화, 공급 기회 축소 또는 기존 프로젝트의 대체 위험에 직면할 수 있습니다. 둘째, 당사와 협력관계라고 볼 수 있는 반도체 기업 및 빅테크 기업의 소프트웨어 수직계열화입니다. 이러한 기업들은 고성능 SoC와 소프트웨어 스택을 결합한 통합 플랫폼 전략을 통해 고객사 락인(lock-in)을 강화할 수 있으며, 이는 당사와 같은 독립 소프트웨어 기업의 협상력 저하 및 시장 진입 기회 축소로 이어질 수 있습니다. 특히 향후 L3/L4 시장으로 갈수록 하드웨어와 소프트웨어를 통합 제공하는 사업자의 영향력이 커질 가능성이 있어, 당사의 경쟁 부담도 더욱 확대될 수 있습니다. 셋째, 최종 전방 고객인 완성차 업체들의 자체 소프트웨어 개발 및 수직계열화입니다. 자동차 산업이 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 전환됨에 따라, 다수의 글로벌 완성차 및 주요 전기차 업체들은 핵심 기술의 외부 종속을 탈피하고 독자적인 모빌리티 생태계를 구축하기 위해 자율주행 소프트웨어 전담 조직을 신설하거나 대규모 투자를 단행하고 있습니다. 이러한 완성차 업체의 기술 내재화 기조가 가속화될 경우, 당사와 같은 독립 소프트웨어 공급사가 진입할 수 있는 잠재적 시장 규모 자체가 구조적으로 축소될 수 있으며, 직접 수주 기회 역시 제한될 위험이 존재합니다.

당사는 이러한 위협에 대응하기 위해 특정 반도체에 종속되지 않는 독립적 설계와 타사 대비 적은 연산량으로 구동 가능한 경량화 기술을 바탕으로 완성차 및 Tier-1 업체에 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한 모듈식 구조를 통한 맞춤형 대응 능력을 갖추고 다양한 종류의 양산차량에 탑재된 레퍼런스를 확보하고 있습니다.

그러나 반도체 기술의 비약적인 발전으로 하드웨어 성능이 전반적으로 상향 평준화될 경우, 당사가 보유한 '경량화' 및 '고효율' 기술의 상대적 매력도는 크게 희석될 수 있습니다. 더욱이 막대한 자금력과 시장 지배력을 보유한 대형 반도체 기업들이 자사의 고사양 칩에 최적화된 인지 소프트웨어를 무료 제공하거나 파격적인 조건으로 하드웨어와 묶어서 공급할 경우, 순수 소프트웨어만을 판매하는 당사의 가격 경쟁력은 하향 압력을 받을 것으로 예상됩니다.

또한, 다수의 Tier-1 업체들은 하드웨어와 제어 소프트웨어를 묶은 통합 시스템을 오랜 기간 축적해 온 탄탄한 완성차 영업망을 통해 독점적으로 공급하는 구조를 지니고 있습니다. 비록 이들의 솔루션이 자사 하드웨어에 종속된 폐쇄적 형태일지라도, OEM 입장에서 Turn-key 방식의 도입 편의성과 납품 단가 인하 효과를 우선시할 경우, 단일 소프트웨어만을 분리하여 제공하는 당사의 시장 진입 기회가 축소될 위험이 존재합니다.

결론적으로 당사가 속한 자율주행 소프트웨어 시장은 거대한 자본과 인력을 앞세운 대규모 반도체 기업, 글로벌 Top Tier-1, 그리고 직접 소프트웨어 수직계열화를 추진하는 완성차 업체들까지 뛰어들며 생존을 위한 무한 경쟁 체제로 돌입하고 있습니다. 완성차 업체들의 소프트웨어 내재화는 거스를 수 없는 흐름으로 자리 잡고 있으며, 이는 당사와 같은 독립 소프트웨어 공급업체들의 입지를 축소시킬 수 있는 핵심 위협 요인입니다. 나아가 거시 경제 불확실성에 따른 전방산업의 전사적 원가 절감 압박과 경쟁사들의 공격적인 저가 수주 경쟁이 맞물릴 경우, 당사의 소프트웨어 라이선스 단가가 하락할 가능성을 배제할 수 없습니다.

따라서 당사가 보유한 일부 기술적, 사업적 강점에도 불구하고, 이처럼 다층적이고 격화되는 경쟁 구도는 향후 당사의 시장 점유율 하락, 신규 수주 실패 및 심각한 수익성 악화를 초래할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 각별히 유의하시기 바랍니다.

자율주행 산업 내 센서 기술의 헤게모니는 초기 개념 정립기부터 현재까지 끊임없이 변화해 왔습니다. 2000년대 중반 DARPA Grand Challenge 및 구글(Google) 자율주행 프로젝트 등 초기 선도 업체들이 주도하던 시기에는 컴퓨팅 성능과 AI 알고리즘의 한계로 인해, 직접적이고 기하학적인 3차원 공간 정보를 제공하는 라이다 중심의 기술 접근이 주류를 형성하였습니다. 이후 2010년대 후반부터는 각 센서의 장단점을 상호 보완하기 위해 카메라, 레이더, 라이다를 결합한 다중 센서 혼합 구조(Multi-Sensor Fusion Architecture)가 시장의 표준으로 자리 잡기 시작했습니다.

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최근의 기술 헤게모니는 단일 센서의 절대적 우위보다는 적용 시장의 특성에 따라 이원화된 형태로 전개되고 있습니다. 원가 절감과 확장성이 핵심인 대중형 양산차에 주로 적용되는 레벨 2 및 2+ ADAS 시장에서는 카메라 기반 비전 AI와 레이더 조합의 영향력이 절대적입니다. 특히 테슬라는 레이더와 초음파 센서마저 배제한 채 카메라만으로 "FSD(Full Self-Driving, 테슬라가 유료 서비스하는 자율주행)"를 구현하는 전략을 택하여, 저비용 센서와 고도화된 소프트웨어의 결합만으로도 경쟁력 있는 성능을 구현할 수 있음을 입증하는 한편 시장의 가치 중심을 하드웨어에서 소프트웨어로 이동시키고 있습니다. 이는 카메라 기반 비전 AI 소프트웨어를 주력으로 하는 당사에게 비교적 우호적인 환경을 조성할 것으로 기대됩니다.

반면, 운전자 개입이 제한되고 높은 수준의 안전성이 요구되는 레벨 3 이상 조건부 자율주행 및 로보택시 영역에서는 여전히 라이다를 포함한 멀티 센서 조합이 사실상의 주류로 확고히 자리 잡고 있습니다. 일례로 Waymo는 2024년 공개한 6세대 시스템에 13개의 카메라, 4개의 라이다, 6개의 레이더를 탑재하여 상호 보완적 시야와 중복성을 강조하였으며, Mercedes-Benz 역시 자사의 레벨 3 시스템인 DRIVE PILOT에서 라이다를 필수 요소로 명시하고 있습니다. 이는 현시점에서 고도 자율주행 영역의 주도권은 여전히 라이다 중심의 멀티 센서 진영에 있음을 시사합니다.

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위 표에서 나타나듯 카메라 센서 기반의 비전 AI 기술은 악천후나 열악한 광(Light) 조건에서 인지 성능이 급격히 저하될 수 있으며, 기능 고장 시 이를 보완할 중복성(Redundancy)이 부족하다는 본질적인 한계를 지니고 있습니다. 이런 상황에서 라이다가 가격 부담을 대폭 낮추면서 악천후 대응 및 정밀 3D 공간 인지 측면의 절대적 우위를 유지·확대할 경우, 산업의 무게중심이 카메라 중심 아키텍처에서 라이다 중심의 구조로 이동하게 될 것으로 판단됩니다. 나아가 주요국 규제 당국이 레벨 3 이상의 기능 안전 및 다중 센서 중복성 요구를 법제화할 경우, 카메라 비전 센서의 기능적 역할이 대폭 축소되거나 라이다로 대체되는 극단적인 패러다임 변화가 발생할 수 있습니다. 이는 카메라 기반 비전 AI 솔루션을 핵심 역량으로 하는 당사의 경쟁 구도를 약화시키고 전사적인 수요 기반과 수익성에 치명적인 악영향을 초래할 수 있으므로 투자자께서는 향후 센서 헤게모니 변화 가능성에 각별히 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 자율주행 소프트웨어업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 80%이상이 연구개발인력으로 대다수를 차지하며 이를 감안한 당사의 실질적인 인건비 급여와 연구개발비의 합계는 별도재무제표 기준 2022년 37,399백만원에서 2023년 44,812백만원, 2024년 40,843백만원, 2025년 44,521백만원 으로 전체 영업비용에서 차지하는 비중을 59.7%, 61.8%, 54.8%, 57.6%로 전체의 60% 가 넘지 않도록 관리하고 있습 니다.

최근 몇 년간 소프트웨어 산업이 빠르게 성장하면서, 전문 인력의 수급 불균형으로 인해 급격한 임금 상승이 발생했습니다. 한국소프트웨어산업협회의 통계에 따르면, 소프트웨어 기술자의 평균 임금은 매년 높은 상승률을 기록하고 있으며, 그 상승률은 2019년 7.7%, 2020년 5.0%, 2021년 2.6%, 2022년 6.9%, 2023년 8.3%, 2024년 4.2%, 2025년 7.6%로 나타납니다. 이러한 임금 상승은 소프트웨어 산업의 구조적 성장과 전문 인력의 공급 부족에서 비롯된 결과로, 인재 확보 경쟁이 심화되고 있는 현실을 반영합니다. 당사는 핵심 인력의 유출을 방지하고 우수 인재를 확보하기 위해 경쟁력 있는 보상 체계를 유지하고 있으며, 이를 통해 안정적인 인력 운용과 핵심 기술력 확보에 심혈을 기울이고 있습니다.

2023년 8월 31일 발표한 고용노동부의 보도자료에 따르면, 2027년까지 인공지능(AI) 분야와 클라우드 분야, 빅데이터 분야, 나노 분야에서 각각 12,800명, 18,800명, 19,600명, 8,400명의 신규 인력 부족이 전망됩니다. 특히 AI 분야에서는 해외 유출 등의 이유로 연구개발 관련 고급인력 부족 현상이 지속되고 있으며, 빅데이터 분야는 분야별 전문지식을 겸비한 고급 데이터 인력의 수급차가 두드러지는 상황입니다.

첨단운전자보조시스템(ADAS) 및 자율주행 기능 구현을 위한 시각정보 인지 비전 AI(Vision AI) 소프트웨어를 핵심 사업으로 영위하는 당사의 특성상, 고도화된 딥러닝 알고리즘 설계와 방대한 양의 머신러닝 작업을 처리할 우수 연구개발 인력의 확보는 기업의 근본적인 기술 경쟁력과 직결됩니다. 그러나 산업 전반에 구조적으로 AI 및 빅데이터 고급 인력 부족 현상이 심화되는 가운데, 막대한 자본력을 바탕으로 자율주행 기술 내재화를 추진하는 글로벌 완성차 업체, 빅테크 및 대형 부품사들의 공격적인 핵심 인재 영입 경쟁이 격화되고 있습니다.

이에 당사는 중요 전문 인력의 이탈을 방지하고 우수한 인력을 유치하기 위하여 전 직원의 약 80% 이상을 차지하는 연구개발 전문 인력을 대상으로 Retention Stock Option Program을 활발히 시행하고 있으며, 성과 및 조직 기여도에 따라 지속적으로 스톡옵션을 부여하고 있습니다. 신고서 제출일 현재 기준 발행주식 총수의 약 4.6%에 해당하는 스톡옵션이 직원들에게 부여되었습니다. 또한, 고성능 GPU 서버(A100, H200)와 대용량 스토리지, 고성능 PC 지급 등 최첨단 연구개발에 필요한 인프라에 대해 지속적인 투자를 진행하여 최적의 연구 환경을 제공하고자 노력하고 있습니다.

그러나 당사가 보유한 기존 전문 인력의 유출을 방지하고 외부에 존재하는 유수의 인력들을 유치하기 위한 당사의 노력에도 불구하고, 관련 분야의 구조적인 인력난이 지속되고 우수 인재 확보 경쟁이 더욱 격화될 경우 당사의 인력 유지 및 유치를 위한 비용이 급격히 증가할 수 있습니다.

특히 막대한 자본력을 갖춘 글로벌 빅테크 및 전방 대형 업체들의 공격적인 보상 수준에 대응하기 위해 급여 인상, 스톡옵션 부여 확대, 추가적인 연구 인프라 투자 등이 이뤄지면서 인건비와 고정비 지출이 지속적으로 확대될 가능성이 높습니다. 이러한 비용 증가는 당사의 수익 구조를 악화시키고 전반적인 사업성을 훼손시킬 가능성이 있습니다. 나아가, 증가하는 비용 부담을 감내하지 못하여 우수 인력의 적시 충원에 실패하거나 핵심 인력이 유출될 경우, 차세대 연구개발 일정 지연 및 신규 수주 대응 능력 저하로 직결되어 당사의 외형 성장에도 악영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 각별히 유의하시기 바랍니다.

증권신고서 제출일 현재, 당사는 총 214명(기업부설연구소 기준)의 기술 개발 인력을 보유하고 있으며, 이 중 37%에 해당하는 80명이 석/박사 학위 소지자로서 AI 및 컴퓨터 비전 분야에서 축적된 경험과 높은 수준의 전문성을 보유하고 있습니다. 당사의 연구개발 인력은 Bosch, LG전자, Aptiv 등 글로벌 Tier-1 및 Intel, 올라웍스 등 유수의 소프트웨어 개발 업체 출신이며, 알고리즘, 플랫폼, 데이터 엔지니어링 등 당사의 사업에 반드시 필요한 핵심 연구개발 분야에서 업무를 수행하고 있습니다.

당사의 연구개발 인력 구성 및 증감추이는 아래와 같습니다.

위 표와 같이 당사의 전체 연구개발 인력 규모는 최근 다소 감소하거나 최적화되는 추세를 보이고 있습니다. 이는 단순한 인력 이탈이 아닌, 당사의 독자적인 통합 데이터 파이프라인인 'SVDataFlow'의 도입 및 고도화에 따라 AI 모델 개발 공정의 효율성이 극대화된 결과입니다.

과거 AI 개발 공정은 방대한 양의 Label 데이터를 구축하기 위해 다수의 인력을 동원한 수작업에 크게 의존해야 했습니다. 그러나 당사는 SVDataFlow가 지원하는 Auto-Labeling 기술을 통해 전체 데이터 가공 공정의 상당 부분을 자동화하는 데 성공하였습니다.

또한, 도로 위 낙하물이나 악천후 등 예측 불가능한 돌발 상황에 해당하는 Edge Case 데이터를 자동으로 발굴하고, 실제 수집이 위험한 상황이나 환경을 가정한 가상의 데이터인 Synthetic Data를 모의 생성하여 AI를 훈련시키고 있습니다. 나아가 LiDAR Scan Deskewing 등 고도의 데이터 전처리 기술을 통해 여러 이기종 센서 간의 시간 오차를 시스템이 자동으로 보정함으로써 깨끗하고 정밀한 3D Label 데이터를 효율적으로 확보하고 있습니다.

이러한 데이터 파이프라인의 자동화는 모델 개발 과정에서 가장 큰 비중을 차지하던 데이터 가공 비용과 소요 시간을 획기적으로 절감시켜, 과거 대비 적은 인력으로도 더 빠르고 완성도 높은 자율주행 기술 고도화가 가능한 구조적 효율성을 달성하였습니다. 다만, 개발 프로세스의 효율화로 전체 연구개발 인력의 양적 규모는 안정화되고 있으나, 효율화된 자동화 시스템을 설계하고 핵심 AI 알고리즘을 고도화하는 소수의 핵심 고급 인력에 대한 의존도 및 중요성은 오히려 더욱 높아지고 있습니다. 성공적인 사업 영위를 지속하기 위해서는 해당 핵심 연구 개발자들의 확보가 필수적이므로, 당사는 핵심 기술 인력들의 인센티브 제도로 스톡옵션 프로그램, 내일채움공제, 주택자금대출 지원 등의 다양한 제도를 운영하고 있습니다. 또한 교육, 도서구입 지원, 학술논문, 특허출원 지원 등 연구개발 인력들의 경력 개발을 위한 다양한 프로그램을 운영하고 있습니다. 스톡옵션의 경우 기술인력 유지 및 동기 부여를 위해 입사 후 임직원의 성과평가, 조직기여도 및 성장 가능성에 따라 추가 스톡옵션을 부여하고 있습니다. 당사는 이를 통해 임직원의 장기근속을 장려하고 직무에 관한 연구개발 의욕을 고취시켜 조직 역량 강화를 도모하고 있습니다.

그러나 상기와 같은 당사의 지속적인 노력에도 불구하고 핵심 인력의 이직이나 외부 유출 가능성을 완전히 차단할 수는 없습니다. 만일 주요 연구나 프로젝트를 담당하고 있는 핵심 기술 인력 또는 영업관점에서 중요도가 높은 고객 Pipeline을 관리하는 주요 인력이 이탈할 경우, 연구개발 일정 지연, 고객 대응력 약화, 기술 노하우 유출 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이는 당사의 사업 수행과 미래 성장성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 최근 매출처별 매출 현황을 살펴보면, 특정 고객사에 대한 매출 비중이 극도로 편중되는 추세를 보이고 있습니다. 2022년에는 독일의 ZF가 전체 매출의 44%를 차지하며 최대 고객사였으나, 2023년부터 당사의 최대주주인 미국 Aptiv향 매출이 35%로 급증하였습니다. 이후 2024년에는 그 비중이 61%까지 대폭 확대되었으며, 2025년 기준에도 전체 매출의 45%를 기록하며 Aptiv가 당사의 압도적인 최대 매출처로 자리 잡았습니다. 반면 동 기간 동안 ZF 등 기존 주요 매출처의 비중은 상대적으로 크게 감소하여, 현재 당사의 실적은 Aptiv에 대한 매출 의존도가 좌우하는 구조로 파악됩니다.

물론 당사의 최대 매출처이자 전략적 투자자(최대주주)인 Aptiv는 글로벌 ADAS 시장을 선도하는 Top Tier-1 기업으로, 다수의 글로벌 완성차 제조업체를 최종 고객으로 확보하고 있어 당사의 실질적인 전방 수요는 비교적 다변화되어 있습니다. 또한, 2024년 9월 Aptiv와 차세대 플랫폼에 대한 장기적 관점의 양산 공급 계약을 체결하는 등 양사 간의 사업적·기술적 파트너십은 견고하게 구축되어 있습니다. 더불어 당사는 글로벌 SoC 선도 업체들과의 포괄적 라이선스 계약을 통해 안정적이고 다변화된 현금 창출 기반을 마련하고자 노력하고 있으며, 인프라 기반 자율주행(ATI), 스마트 항만, 국방 등 비차량 분야로 SVNet과 같은 당사 핵심 기술의 적용 범위를 넓혀 특정 고객에 대한 의존도를 낮추고 매출처를 다변화할 수 있도록 계획하고 있습니다.

다만, 이러한 견고한 파트너십과 다변화 노력에도 불구하고, 특정 고객사에 대한 과도한 매출 편중은 향후 예측 불가능한 사업 환경 변화 시 당사에 치명적인 타격을 입힐 수 있는 다양한 위험 시나리오를 내포하고 있습니다.

첫째, 전방 시장의 수요 지연 위험입니다. 거시 경제 악화나 전기차 및 자율주행 전환의 캐즘(Chasm) 현상으로 인해 Aptiv의 최종 고객사인 글로벌 OEM들의 신차 출시 일정이 지연되거나 프로젝트가 취소될 경우, 당사의 소프트웨어 라이선스 발급 물량은 당초 예상치 대비 급감하게 되며 이는 당사 매출의 직접적인 하락으로 이어집니다.

둘째, 기술 내재화 및 대체 위험입니다. 글로벌 주요 Tier-1 고객사들이 소프트웨어 주도권을 확보하기 위해 기술 내재화 전략을 가속화하고 있는 상황에서, Aptiv 역시 향후 자체적인 시각정보 인지 소프트웨어를 성공적으로 개발하거나 관련 기술을 보유한 타 경쟁사를 전격 인수할 가능성을 배제할 수 없습니다. 이 경우, 이미 체결된 장기 공급 계약에도 불구하고 당사 솔루션에 대한 채택 물량이 점진적으로 축소될 위험이 상존합니다.

셋째, 과도한 단가 인하 압력에 대한 위험입니다. 매출의 절반 이상을 책임지는 단일 최대 고객사는 당사를 상대로 매우 강력한 가격협상력을 지니게 됩니다. 만약 Aptiv가 ADAS 시장 내 경쟁 심화로 인해 자사의 수익성 보전을 목적으로 당사에게 소프트웨어 라이선스 공급 단가의 파격적인 인하를 지속적으로 요구할 경우, 당사는 현실적으로 이를 거절하기 어려워 전사적인 이익률이 훼손될 수 있습니다.

이처럼 단일 최대 고객사의 경영 전략 변화, 수주 실적 악화, 또는 양사 간의 협력 관계 약화는 당사의 핵심 현금창출력 상실로 직결될 수 있습니다. 이는 당사의 장기적인 외형 성장과 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 각별히 유의하시기 바랍니다.

2026년 3월 말 기준 당사는 등록 완료된 국내 특허 160건, 해외 특허 886건 등 총 1,046건의 특허권과 34건의 상표권을 보유하고 있습니다. 국내 특허뿐만 아니라 해외 특허도 다수 보유하고 있는 이유는 글로벌 시장에서 확고한 기술적 진입장벽을 구축하고 경쟁력을 갖추기 위함이며, 당사가 주요 전방 시장으로 분석한 미국, 유럽, 일본, 중국, 인도에서 적극적으로 권리를 획득하고 있습니다.

당사가 보유한 다수의 특허는 크게 인공지능 및 자율주행 기술 2가지로 나뉩니다. 인공지능 부분은 주로 차량이 주행 환경의 객체, 표지판, 도로 상태 등을 식별하고 인식하는데 사용되는 컴퓨터 비전 및 딥러닝 알고리즘에 대한 기술을 다루며, 자율주행 부분은 카메라 데이터를 활용하여 주변 환경 인식 및 해석하고 자율주행 차량의 주행 결정과 관련된 기술을 다루고 있습니다. 당사는 영상 인식만을 이용한 자율주행 시스템을 제공하는 것을 목표로 하고 있기에, 사업 분야와 연관성이 깊은 다음 5가지 분야에 대해 중점적으로 특허 기술을 확보하고 있습니다.

[기술 유형별 지식재산권 현황]

나아가, 당사는 테슬라의 특허 8건에 대한 FTO(Freedom To Operate) 보고서를 작성하여 관련 리스크를 관리하고 지식재산 보유 및 활용 전략을 체계적으로 수립하고 있습니다. FTO는 특정 기술이나 제품이 제3자의 유효한 특허권을 침해하지 않고 연구개발, 양산, 판매 및 상용화될 수 있는지를 사전에 검토하는 절차로, 기술집약적 산업에서 사업화 가능성과 분쟁 예방을 위해 중요한 의미를 가집니다. 특히 자율주행 및 비전 AI 분야는 기술 발전 속도가 빠르고, 글로벌 선도기업들이 광범위한 특허 포트폴리오를 구축하고 있어, 실제 제품 개발 및 공급 과정에서 제3자 특허 침해 여부를 사전에 점검하는 것이 필수적입니다. 이러한 점에서 카메라 기반 자율주행 및 인지 소프트웨어 분야의 대표 사업자인 테슬라 특허에 대한 FTO 수행은 당사의 핵심 사업영역과 직접적으로 관련된 주요 특허 리스크를 선제적으로 점검하였다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 테슬라는 영상 인식 중심 자율주행 기술 분야에서 가장 상징적이고 영향력 있는 사업자 중 하나이므로, 관련 특허군에 대한 분석은 당사의 핵심 기술이 주요 경쟁사의 대표 특허와 구조적으로 충돌하지 않는지를 확인하는 데 중요한 기준이 될 수 있습니다. 당사는 이와 함께 직무발명보상제도를 시행하여 실제 보상금을 지급하고 있으며, 외부 전담 특허 법률사무소를 통해 출원, 등록, 권리 유지 및 분쟁 대응 등 체계적인 지식재산권 관리체계를 운영하고 있습니다.

다만, 당사가 이와 같은 지식재산권 관리 노력을 지속하고 있음에도 불구하고, 지식재산권과 관련한 사업위험이 완전히 해소된다고 단정할 수는 없습니다. 우선 당사가 현재 인지하지 못하고 있는 제3자의 등록특허, 계속출원, 분할출원, 해외 대응출원 또는 향후 등록되는 특허로 인해 당사의 제품, 알고리즘, 데이터 처리 방식, 소프트웨어 구현 구조 등이 사후적으로 침해 주장 대상이 될 가능성을 배제할 수 없습니다. 또한 특허의 권리범위 해석은 국가별로 상이할 수 있고, 동일하거나 유사한 기술이라 하더라도 관할 지역, 청구항 해석, 무효 여부 판단, 균등론 적용 등에 따라 법적 결론이 달라질 수 있으므로, 사전 검토를 거친 경우에도 실제 분쟁 발생 가능성이 존재합니다.

나아가 경쟁업체 또는 특허보유회사가 당사의 성장, 고객 확대 또는 상장 이후의 인지도 제고를 계기로 경고장 발송, 라이선스 협상 요구, 침해금지청구, 손해배상청구 또는 수입·판매 제한 주장 등을 제기할 가능성도 있습니다. 이 경우 당사는 소송 또는 협상 대응을 위해 상당한 시간과 비용을 투입하여야 할 수 있으며, 기술 수정, 우회설계, 라이선스 비용 지급, 제품 출시 또는 양산 일정 지연, 고객사 공급계약 이행 차질 등이 발생할 수 있습니다. 또한 당사가 보유한 특허 역시 무효심판, 권리범위 확인심판 또는 등록 거절 등으로 권리범위가 축소되거나 방어력이 약화될 수 있고, 임직원, 협력업체 또는 공동개발 과정에서의 권리귀속, 영업비밀, 오픈소스 소프트웨어 활용, 직무발명 보상 등과 관련한 예기치 못한 법률적 쟁점이 발생할 가능성도 존재합니다.

특히 당사의 주요 시장이 미국, 유럽, 일본, 중국, 인도 등 해외를 포함하고 있는 점을 고려할 때, 각국의 특허 제도, 소송 절차, 손해배상 범위 및 집행 방식 차이로 인해 국내에서 예상하지 못한 형태의 규제 또는 분쟁 리스크가 발생할 수 있습니다. 이러한 지식재산권 관련 분쟁 또는 권리 불확실성은 당사의 연구개발, 제품 고도화, 고객 대응, 해외 사업 확장 및 전반적인 영업활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 경우에 따라서는 비용 증가, 수익성 저하, 거래관계 훼손 또는 사업기회 상실로 이어질 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사는 주요 고객사가 해외 자동차 부품업체 및 반도체 기업 등으로 구성되어 있어 수출 비중이 높은 사업구조를 보유하고 있습니다. 최근 4개 사업연도 기준 수출 비중은 2022년 83.5%, 2023년 77.5%, 2024년 77.4%, 2025년 86.2%로 높은 수준을 유지하고 있습니다. 또한 최근 주요 매출처 역시 미국 Aptiv, 독일 ZF, 일본 Hitachi·Aisin 등 해외 고객 비중이 높아, 당사는 영업활동 과정에서 USD, EUR, JPY 등을 중심으로 한 외환위험에 지속적으로 노출되어 있습니다. 이러한 구조상 환율 변동은 단순한 환산손익뿐 아니라 수출 거래의 가격경쟁력, 매출 인식 규모 및 영업수익성에도 영향을 미칠 수 있습니다.

한편 2025년말 및 2024년말 기준 외환위험에 노출되어 있는 당사의 금융자산 및 금융부채는 주로 USD를 중심으로 형성되어 있으며, EUR, JPY, CNY 등 기타 통화에 대한 익스포저도 일부 존재합니다. 첨부 표와 같이 외화금융자산과 외화금융부채가 동시에 존재함에 따라 일정 부분 자연헤지 효과가 발생하고 있으며, 환율 10% 변동을 가정한 민감도 분석상 세후손익 및 자본에 미치는 영향도 현재 시점에서는 제한적인 수준으로 파악됩니다. 즉 기준시점 현재의 재무상태표상 외화포지션만을 기준으로 할 경우, 환율 변동이 당사 손익에 미치는 단기적 영향은 상대적으로 크지 않은 것으로 볼 수 있습니다.

다만 이러한 민감도 분석은 특정 시점에 인식된 외화 금융자산·부채에 대한 회계적 환산효과를 중심으로 산정된 것으로, 실제 영업활동 과정에서 발생할 수 있는 경제적 환위험을 모두 반영하는 것은 아닙니다. 특히 당사는 수출 비중이 높고, 주요 비용의 상당 부분이 인건비 등 원화로 지급되는 구조를 가지고 있어, 향후 원화 강세가 나타날 경우 동일한 외화 매출이 원화 기준 매출 및 이익으로 환산되는 규모가 축소될 수 있습니다. 반대로 원화 약세는 단기적으로 원화 환산 매출 증가 효과를 가져올 수 있으나, 동시에 고객사의 원가 통제 강화, 단가 인하 요구 또는 글로벌 자동차 수요 둔화와 결합될 경우 실질적인 수익성 개선으로 이어지지 않을 가능성도 존재합니다.

또한 당사는 별도의 통화선도계약 등 적극적인 환헤지 수단을 활용하고 있지 않아, 향후 매출 규모 확대와 함께 외화 결제 규모가 증가할 경우 환율 변동성이 보다 직접적으로 손익에 반영될 가능성이 있습니다. 예를 들어, ① 주요 고객사의 양산 공급이 확대되는 시점에 원화가 급격히 강세로 전환될 경우 원화 기준 매출과 매출총이익이 감소할 수 있고, ② USD, EUR, JPY 등 주요 통화가 동시에 큰 폭으로 변동할 경우 프로젝트별 채산성 및 현금흐름 예측의 불확실성이 확대될 수 있으며, ③ 지정학적 리스크, 무역정책 변화, 글로벌 금융시장 변동성 확대 등 외부 요인으로 환율이 급변할 경우 고객사의 발주 일정 조정이나 가격 재협상 요구가 발생할 가능성도 배제할 수 없습니다.

특히 당사는 수출 중심의 사업구조에도 불구하고 원화 기반 비용 비중이 높고, 적극적 환헤지 전략을 취하고 있지 않으므로, 향후 환율이 당사에 불리한 방향으로 변동할 경우 매출액, 영업이익, 현금흐름 및 재무성과 전반에 부정적인 영향이 발생할 수 있습니다. 현재 기준 재무제표상 환율 민감도는 제한적으로 보일 수 있으나, 이는 기준시점 현재의 포지션에 근거한 결과일 뿐이며, 향후 사업 확대, 외화거래 증가, 고객사 프로그램 변동 및 대외환경 변화가 결합될 경우 환율변동위험은 지금보다 훨씬 유의적인 수준으로 확대될 수 있습니다. 따라서 투자자께서는 당사의 높은 수출 비중과 외화 노출 구조, 환헤지 정책 및 거시경제 여건 변화에 따라 환율 변동이 당사의 사업, 재무상태 및 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

당사의 주요 고객은 글로벌 완성차업체, Tier-1 자동차 부품업체, 반도체 기업 등 당사 대비 규모가 큰 기업들로 구성되어 있으며, 이들은 일반적으로 당사보다 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다. 이러한 산업 구조 하에서 당사는 소프트웨어 라이선스 공급, 개발용역 및 양산 프로젝트 수행 과정에서 단가 인하, 개발 범위 조정, 결제 조건 변경, 양산 일정 조정 등 다양한 요구에 직면할 수 있습니다. 특히 자율주행 및 ADAS 시장은 완성차업체와 Tier-1 중심의 수직적 공급구조를 가지고 있어, 고객사의 원가 절감 정책, 수익성 관리 기조 및 구매 정책 변화에 따라 당사의 매출 및 수익성이 영향을 받을 수 있으며, 계약 조건 협의 과정에서도 상대적으로 열위한 위치에 놓일 가능성이 존재합니다.

다만 당사는 상기와 같은 교섭력 차이에서 발생할 수 있는 위험을 완화하기 위하여 다음과 같은 방향으로 경쟁력을 확보하고 있습니다.

첫째, 당사의 소프트웨어는 특정 반도체 또는 하드웨어 플랫폼에 종속되지 않는 구조를 바탕으로 다양한 고객사 및 시스템 환경에 적용이 가능합니다. 이에 따라 고객사는 특정 하드웨어에 종속되지 않은 상태에서 당사 솔루션을 채택할 수 있으며, 이는 공급망 유연성 및 플랫폼 선택의 폭을 높이는 요소로 작용할 수 있습니다.

둘째, 당사는 글로벌 Tier-1 업체 및 완성차 관련 고객사를 대상으로 한 공급 이력과 공동개발 경험을 확보하고 있습니다. 이러한 양산 및 개발 레퍼런스는 기술 신뢰성을 입증하는 수단으로 작용하며, 신규 프로젝트 수주 및 기존 거래관계 유지 과정에서 일정 수준의 협상 기반을 제공할 수 있습니다.

셋째, 당사는 비전 AI 기반 자율주행 인지 소프트웨어 분야에서 경량화, 최적화, 모듈화 등과 관련된 기술 역량을 축적하고 있습니다. 이러한 기술은 고객사의 시스템 요구사항, 연산자원 제약 및 원가 구조에 대응하는 데 기여할 수 있으며, 단순 가격경쟁 외에 기술력, 성능 및 적용 유연성도 함께 평가받을 수 있는 기반이 됩니다.

그러나 이러한 대응 노력에도 불구하고, 향후 고객사의 자체 소프트웨어 내재화 확대, 경쟁업체 증가, 대체기술 등장, 전방산업의 원가 절감 압력 심화 등이 발생할 경우 당사는 판매 단가 인하, 공급 범위 축소, 결제 조건 악화 또는 프로젝트 수익성 저하 압력에 직면할 수 있습니다. 특히 고객사가 대규모 발주 물량 또는 장기 공급계약을 바탕으로 가격 재협상을 요구하거나, 복수 공급사 경쟁구도를 활용하여 단가 인하를 유도할 경우 당사의 수익성이 저하될 수 있습니다. 또한 고객사의 단가 인하 요구 또는 계약조건 변경 요구를 수용하지 못할 경우 프로젝트 축소, 수주 실패, 기존 거래관계 약화 또는 매출 감소로 이어질 수 있으며, 이는 당사의 영업실적 및 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사는 자율주행 인지 소프트웨어 분야에서 축적한 비전 AI, 경량화 및 데이터 처리 기술이 UAM(eVTOL), 드론, 국방, 로봇, 스마트시티 등 연산자원과 전력 제약이 큰 인접 분야에 적용될 수 있는 기술적 범용성을 보유하고 있는 것으로 판단하고 있습니다. 당사의 핵심 솔루션인 SVNet과 SVDataFlow는 객체 인식, 추적, 데이터 가공 및 학습 고도화에 필요한 기본 구조를 공유하고 있어, 차량 외 플랫폼으로의 일정 부분 전이·응용 가능성을 내포하고 있습니다.

스마트시티·도로 인프라 분야와 관련하여, 당사는 한국전자기술연구원(KETI)과의 공동 과제를 통해 교차로/도로변 인프라에 설치된 다중 엣지 센서 기반 객체 검출 및 데이터 스티칭 기술의 적용 가능성을 확인하는 단계에 있습니다. 관련 연구는 복수의 엣지 센서로부터 수집된 데이터를 시공간적으로 정렬하여 사각지대를 보완하는 구조를 검토하고 있으며, 당사의 기술이 이러한 인프라형 인지 시스템에 결합될 경우 잠재 고객군이 완성차업체 및 Tier-1을 넘어 지자체, 도로 운영기관, 스마트시티 사업자 등으로 확대될 가능성이 있습니다. 다만 현재 단계는 기술 적용 가능성 검토 및 초기 실증 수준에 해당하며, 실증 결과 및 시장 환경에 따라 본격적인 사업화로 이어질 가능성을 검토하고 있습니다.

국방/무인체계 분야에서는 특수 목적 차량의 자율주행 보조 기능, 다목적 관제 시스템 및 군사 환경에 적합한 객체 인식 기술에 대한 적용 가능성을 내부적으로 검토하고 있습니다. 차량용 비전 AI 기술이 군사용 차량, 무인 지상차량, 감시/정찰 플랫폼 등으로 확장될 수 있는 가능성은 존재하며, 향후 구체적인 협업 구조 및 수주 가능성을 검토해 나가고 있는 단계입니다.

UAM(eVTOL) 및 드론 분야는 중장기적으로 인접 응용시장이 될 수 있습니다. 미국 FAA는 2024년 10월 powered-lift 운용 관련 최종 규칙을 발표하여 eVTOL 운항을 위한 조종사, 교관 자격 및 운영 규정의 기본 틀을 마련하였으나(출처: FAA, "Powered-Lift: Pilot Certification and Operations; Aircraft Certification", Final Rule, October 2024), 실제 상용화 및 형식 인증은 여전히 진행 중입니다. Joby Aviation 등 주요 사업자도 양산형 기체의 시험비행과 FAA 평가 절차를 본격화하는 단계에 있어, 해당 시장은 제도 정비와 기술 검증이 동시에 진행되는 초기 국면에 있습니다. 이에 따라 향후 영상 인식·장애물 회피·상황 인지 소프트웨어 수요가 확대될 가능성은 있으나, 인증·상용화 지연 리스크가 병존합니다.

다만 이러한 신규 분야는 대부분 초기 검토 또는 적용 가능성 확인 단계에 있어 본격적인 양산 매출 기반이 확정되었다고 보기 어렵고, 고객군, 규제 체계, 인증 방식, 수주 구조 및 사업화 기간도 기존 자동차 산업과 상이합니다. 스마트시티·인프라 사업은 실증사업 및 공공조달 절차 비중이 높아 사업 기간이 장기화될 수 있고, 국방 분야는 예산 편성, 시험평가, 군 요구 성능 충족 및 보안 규제 등으로 인해 프로젝트 불확실성이 높습니다. 또한 신규 분야에서 요구되는 안전성 수준, 기능 검증 방식, 데이터 유형, 센서 구조 및 책임체계가 기존 자동차 산업과 상이할 경우, 기술 전이가 일정 부분 가능하더라도 추가적인 학습데이터 확보, 알고리즘 재설계, 현장 맞춤형 최적화 및 인증 대응에 따른 연구개발비와 사업개발 비용이 예상보다 높게 발생할 수 있습니다.

향후 기술 검증 실패, 고객 확보 지연, 실증 이후 본사업 전환 실패, 인증 및 규제 이슈, 공공·방산 예산 변동, 파트너십 지연 또는 경쟁 심화 등이 발생할 경우 당사의 신규 사업 확대 방향은 차질을 빚을 수 있으며, 이는 당사의 연구개발비 증가, 수익성 저하, 사업화 지연 및 전반적인 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는 차량용 카메라 인지 AI 소프트웨어 사업은 계절적 요인과 직접적인 연관성은 없으나, 당사의 매출 인식 구조 및 주요 고객의 사업 일정에 따라 연간 매출이 특정 분기(특히 4분기)에 집중되는 경향이 있습니다. 이에 따라 분기별 실적 변동의 위험이 존재하고 있습니다.

당사는 K-IFRS 제1115호 '고객과의 계약에서 생기는 수익'에 따라 수익을 인식하고 있으며, 연구개발용역매출(당사의 NRE 매출이 이에 해당)의 경우 고객과의 계약 조건 및 수행의무 충족 여부에 따라 한 시점 또는 기간에 걸쳐 수익을 인식합니다. 당사의 최대 매출처인 Aptiv PLC 그룹을 비롯한 글로벌 자동차 Tier-1 공급업체들은 통상적으로 연초에 연간 프로그램 계획과 예산을 확정하고, 하반기에 소프트웨어 납품, 검수 일정을 집중 처리하는 경향이 있습니다. 이러한 구조적 특성으로 인해 당사의 4분기 매출 집중 현상은 과거 실적에서도 일관되게 나타나고 있습니다. 특히, 당사가 초기 기술검증(Evaluation 또는 Proof of Concept 단계)를 지나 양산을 목적으로 한 연구개발용역이 주를 이루게 됨에 따라, 매출의 하반기 편중 정도가 2023~2024년 대비 높아진 모습을 보이고 있습니다.

이와 같은 매출의 분기별 편중은 다음과 같은 위험 요인을 내포하고 있습니다. 첫째, 4분기에 예상했던 납품, 검수 일정이 고객사 내부 사정이나 외부 환경 변화(OEM의 차량 생산 일정 조정, 부품 공급망 차질, 글로벌 완성차 시장 여건 변화 등)로 인해 신차 출시 계획이 지연될 경우, 당사의 연간 매출 및 영업성과에 중대한 부정적 영향이 발생할 수 있습니다. 둘째, 상반기 매출이 상대적으로 저조한 구간에는 연구개발비, 인건비 등 고정적 영업비용이 지속적으로 발생하므로 영업현금흐름 측면에서 일시적인 부담이 가중될 수 있습니다. 셋째, 4분기에 매출이 집중되는 구조는 연간 실적에 대한 불확실성을 높여 당사의 사업계획 수립 및 투자자의 실적 예측을 어렵게 합니다.

당사는 향후 라이선스 매출을 확대하여 기간에 걸쳐 안정적으로 인식되는 매출의 비중을 확대하고, 다수의 고객사와 공급 계약 다변화를 통해 이러한 계절성을 완화하기 위해 노력하고 있습니다. 다만, 당사 사업의 구조적 특성과 자동차 산업의 사업 관행상 단기간에 분기별 매출 편중을 해소하는 데는 한계가 있으며, 이러한 계절적 변동성이 해소되지 않을 경우 당사의 특정 분기 실적은 연간 기준 전체 성장세와 달리 변동성을 보일 수 있습니다. 따라서 투자자께서는 당사의 분기별 실적 변동성을 연간 누적 기준으로 종합적으로 고려할 필요가 있으며,당사 분기별 실적만으로 성장성 및 수익성을 단정적으로 평가하지 않도록 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장기업에 대한 특례를 적용한 혁신기술기업으로서, 한국거래소가 지정하는 전문평가기관 2개 기관(이크레더블, 한국기술신용평가)으로부터 당사의 핵심 기술인 자율주행용 딥러닝 기반 객체 인식 소프트웨어 기술에 대한 평가를 받았으며, 2025년 08월 2개 기관으로부터 A, BBB 등급을 통보받았습니다.

당사는 한국거래소에서 지정하는 전문평가기관의 평가항목에 따라 기술평가를 받았으며, 위와 같이 기술성과 시장성 측면에서 경쟁력, 상용화 수준, 시장성장성, 인력 수준 및 전문성 등과 관련된 평가결과를 수령하였습니다.

당사가 수령한 A등급은 기술기반기업 전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의에 의하면 높은 수준의 기술성을 가진 기업(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)으로 정의됩니다. 기술기반기업 전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의는 아래와 같습니다.

한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 신청하는 기업의 유형별 외형요건은 아래와 같이 일부 차이가 존재합니다.

상기와 같이 혁신기술기업으로 상장예비심사를 신청하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 혁신기술기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.

당사는 혁신기술기업(기술특례상장)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용 받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

당사와 같이 기술성장기업에 대한 특례를 적용받아 상장예비심사를 신청하는 혁신기술기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사의 경우에도 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 경기 침체, 신규 사업의 실패, 대내외적 여건의 변화 등의 요인으로 인하여 이익을 실현하지 못할 가능성이 존재하며, 이에 따라 당사의 성장성 및 수익성이 개선되지 않고 악화될 위험이 존재하오니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최근 3개년 매출액은 K-IFRS 연결재무제표 기준 2023년 7,171백만원, 2024년 11,539백만원, 2025년 18,109백만원으로 꾸준한 성장세를 기록하고 있습니다. 이는 글로벌 완성차 OEM 및 Tier-1 부품사와의 개발(NRE) 프로젝트 수주 확대에 기인하며, 향후 수주 프로젝트의 차량 양산 전환에 따른 로열티(MP) 매출이 본격화될 경우 수익성은 크게 개선될 것으로 전망됩니다. 다만, 동 기간 동안 영업손실은 2023년 64,904백만원, 2024년 63,875백만원, 2025년 58,595백만원으로 지속되고 있으며, 이는 글로벌 기술 우위 확보를 위한 연구개발비 및 핵심 인력 유지·확보를 위한 인건비가 지속적으로 발생하고 있기 때문입니다. 당사의 최근 3개년 주요 경영성과 지표는 아래와 같습니다.

당사는 글로벌 자동차 OEM 및 Tier-1 부품사 중심의 고객군 확대와 고마진 양산 로열티(MP) 매출 비중 확대를 통해 2028년 영업이익 및 당기순이익 흑자 전환을 목표로 하고 있습니다. 당사가 제시하는 향후 추정 손익에 대한 내용은 아래와 같으며, 이에 대한 상세한 평가 내용은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 바. 추정 당기순이익 산정 내역』에서 확인할 수 있습니다.

당사의 사업계획은 아래와 같은 복수의 핵심 가정에 기반하고 있으며, 이 가정들이 실현되지 않을 경우 추정 손익은 실제 결과와 중대한 차이를 보일 수 있습니다.

첫째, ADAS 및 자율주행 시장의 지속적인 성장과 차량 양산(SOP) 일정의 정상적인 이행을 가정하고 있습니다. 당사의 매출은 완성차 OEM 및 Tier-1 부품사의 신차 개발 및 양산 일정에 직접적으로 연동됩니다. 수주 계약 이후 실제 양산 로열티(MP) 매출 인식까지는 차량 개발 검증, SoC 탑재 확정, 고객사 내부 품질 승인 등의 과정을 거쳐 통상 수년의 리드타임이 수반됩니다. 당사의 추정 매출은 현재 수주하여 개발이 진행 중인 프로젝트들이 계획된 일정에 따라 양산으로 전환되는 것을 전제로 합니다. 그러나 전 세계적인 경기 침체, 반도체 공급 차질, OEM의 전동화 전략 변경 등으로 차량 양산 일정이 지연되거나, 자율주행 상용화 속도가 당초 예상보다 둔화될 경우, 당사의 MP 매출 인식 시점이 지연되어 추정 손익 달성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

둘째, 최대주주이자 최대 매출처인 Aptiv와의 전략적 협력 관계 지속 및 기존 수주 프로젝트의 안정적 이행을 가정하고 있습니다. 당사의 Aptiv향 매출 비중은 2025년 기준 45%로, 당사 매출에서 차지하는 비중이 상당합니다. 추정 매출액은 Aptiv와의 장기 공급 계약 기반의 NRE 및 MP 매출이 계획대로 이행되는 것을 전제로 하며, Aptiv가 당사 기술의 내재화를 추진하거나 전략적 방향을 변경할 경우, 또는 Aptiv가 속한 글로벌 완성차 공급망의 구조적 변화가 발생할 경우, 당사의 매출 추정치는 실제와 크게 괴리될 수 있습니다. 나아가 기존 고객사들의 자율주행 비전 솔루션 내재화 확대 및 Tier-1 부품사의 폐쇄형 통합 시스템 공급 전환 가속화는 당사의 수주 기회를 축소시킬 수 있는 위험 요인입니다.

셋째, 추정 손익은 연구개발비 및 인건비 등 주요 비용 항목이 계획된 범위 내에서 통제될 것을 가정하고 있습니다. 당사의 영업비용 중 연구개발비와 급여의 합계는 2025년 기준 별도재무제표 기준 44,521백만원으로 전체 영업비용의 약 57.6% 수준입니다. 자율주행 소프트웨어 시장에서의 기술 우위 유지를 위한 지속적인 연구개발 투자 필요성과, 글로벌 반도체·빅테크 기업과의 경쟁 심화에 따른 핵심 AI 인재 확보 비용 상승 압력이 지속되고 있습니다. 예상을 상회하는 연구개발비 또는 인건비 지출이 발생할 경우, 매출 목표를 달성하더라도 영업손실 규모가 확대되거나 흑자 전환 시점이 지연될 수 있습니다.

당사는 사업계획 추정에 있어 낙관적, 중립적, 보수적 실적 시나리오를 구분하였으며, 중립적 시나리오를 공모가 산정의 기준으로 사용하였습니다. 보수적 시나리오는 현재 협상, 계약 진행 중인 프로젝트 중 계약 불확실성이 상대적으로 높은 단계의 파이프라인을 매출 추정에서 제외하거나 축소 반영한 시나리오이며, 세부 내역은 아래와 같습니다.

보수적인 가정을 적용할 경우, 2026년 추정 매출액은 중립적 시나리오 대비 2,078백만원(약 6.7%) 낮은 수준으로 예상되며, 흑자 전환 시점 역시 당초 목표인 2028년보다 지연될 가능성이 있습니다. 이 경우 당사의 영업 현금 유출이 장기화되어, 공모자금 유입 이후에도 추가적인 외부 자금 조달이 필요할 수 있으며, 이는 기존 주주의 지분가치 희석으로 이어질 수 있습니다.

당사의 사업계획은 상기와 같이 복수의 중요한 가정에 기반하고 있으므로, 실제 결과는 추정치와 중대한 차이를 보일 수 있습니다. 최근 3년간 기술성장기업의 IPO 이후 실적 추정치와 실제 간 괴리가 상당한 수준으로 나타나고 있는 점에 비추어, 투자자께서는 당사의 추정 손익이 낙관적 가정을 포함하고 있음을 충분히 인지하시기 바랍니다. 당사는 상장 이후 공시할 사업보고서에 증권신고서 제출일 현재 제시한 추정 실적과 실제 실적의 차이를 충실히 기재할 것이며, 추정 실적 대비 괴리율이 상당한 경우(10% 이상) 그 원인에 대해서도 상세히 기재할 예정입니다.

당사의 최근 3개년 및 2025년 기말 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다.

당사 매출액은 K-IFRS 연결 재무제표 기준으로 2023년 7,171백만원, 2024년 11,539백만원, 2025년 18,109백만원으로 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 당사는 하드웨어에 종속되지 않는 경량화된 AI 자율주행 비젼 소프트웨어 기술력을 바탕으로 글로벌 자동차 OEM 및 Tier-1 고객사를 선제적으로 확보하며 매출 성장을 이룩했습니다.

당사의 향후 매출 성장성은 자율주행 및 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템) 시장의 개화 속도와 전방산업인 글로벌 자동차 산업의 경기 변동에 직접적인 영향을 받습니다. 주력 제품인 딥러닝 기반 AI 비전 인식 소프트웨어 'SVNet'은 글로벌 완성차 업체(OEM) 및 Tier-1 부품사들의 기술 도입과 양산 일정에 따라 실적이 결정되므로, 경기 침체로 고객사들의 신차 개발이 지연되거나 R&D 투자가 축소될 경우 당사의 성장세가 둔화될 수 있습니다. 특히 현재 특정 주요 고객사 및 최대주주(Aptiv)와의 전략적 파트너십에 기반한 프로젝트 비중이 높아, 해당 고객사와의 관계 변화나 양산 차질 발생 시 매출에 부정적인 타격이 발생할 수 있습니다. 또한, 최종 고객사인 글로벌 완성차 업체(OEM)사들이 자율주행 비젼 소프트웨어 기술을 내재화할 경우, 당사의 매출에 부정적으로 작용할 수 있으니, 투자자들은 이 점 유의하시길 바랍니다.

한편, 같은 기간동안 발생한 영업손실은 2023년 64,904백만원, 2024년 63,875백만원, 2025년 58,595백만원으로 지속적인 영업적자를 기록하고 있습니다. 이는 당사가 영위하는 AI 자율주행 소프트웨어 산업의 특성상 글로벌 최고 수준의 기술 우위를 확보하기 위한 연구개발비 투입과, 핵심 경쟁력인 우수 소프트웨어/AI 인재 유치를 위한 인건비가 지속적으로 발생하기 때문입니다.

소프트웨어 개발 및 공급업의 특성상 당사의 비용 구조는 인력에 대한 의존도가 매우 높습니다. 당사의 인건비(급여, 복리후생비, 퇴직급여, 주식보상비용)는 2023년 43,496백만원, 2024년 41,681백만원, 2025년 40,884백만원 수준을 나타내고 있습니다. 전체 영업비용 중 인건비의 비중 역시 2023년 60.3%, 2024년 55.3%, 2025년 53.3%로 비교적 높은 수준으로 유지되고 있으며, 당사의 인건비 추이는 다음과 같습니다.

당사의 최근 3개년 연구개발비용은 하기와 같습니다. 당사는 현재까지 연구개발비용을 자산처리하여 인식하지 않았으며, 전액 비용 처리하여 인식하고 있습니다.

당사는 이러한 기술 개발 경쟁에 따른 연구개발비 및 인건비 증가로 인한 영업손실을 극복하고자 글로벌 고객군을 지속적으로 확대하고 있으며, 고유의 단계별 수익 구조를 통해 수익성 개선을 도모하고 있습니다. 당사의 매출은 고객사의 선행 개발 단계에서 발생하는 NRE(Non-Recurring Engineering) 매출, 그리고 차량 양산 시점에 발생하는 양산 라이선스 매출인 MP(Mass Production) 매출로 구성됩니다. 향후 고객사의 신차 양산 라인업 확대에 발맞춰, 추가 개발 비용 없이 누적적 수익 창출이 가능한 로열티 매출 비중을 높여 규모의 경제를 통한 흑자 전환을 달성할 계획입니다. 다만, 시장 경쟁 심화로 연구개발비와 인건비 부담이 예상보다 가중될 경우 흑자 전환 시점이 지연될 위험이 존재합니다.

한편, 당사의 당기순손실은 2023년 54,408백만원, 2024년 65,529백만원, 2025년 62,232백만원을 기록하였습니다. 영업손실과 당기순손실 간의 차이는 주로 두 가지 영업외 요인에서 발생합니다. 첫째, 외부 자금 조달을 위해 발행한 상환전환우선주(RCPS) 및 차입금에 대한 이자비용이 매년 일정수준 발생하여 손실을 확대시켰습니다. 둘째, 반대로 K-IFRS상 부채로 분류된 RCPS의 공정가치가 하락할 경우 파생상품평가이익으로 인식되는 경우가 발생하여, 손실을 일부 상쇄하였습니다. 두 요인이 상호 작용하면서 영업손실 규모와 당기순손실 규모 간에 매년 일정한 차이가 발생하였으나, 2025년에 RCPS 전량이 보통주로 전환됨에 따라 향후 영업외 손익이 당기순이익에 미치는 영향은 제한적일 것으로 판단됩니다.

이와 같이 당사는 글로벌 자동차 OEM 및 Tier-1 부품사 중심의 고객군 확대와 고마진의 양산 로열티 매출 비중 확대를 통하여 매출 규모 성장 및 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가 영위하고 있는 AI 기반 자율주행 비전 소프트웨어 사업이 글로벌 기술 경쟁 심화, 전방산업(자동차 및 자율주행 시장 등)의 시황 악화 및 시장 개화 지연 등으로 인한 수요 감소, 단가 하락, 완성차 고객사의 정책 변경에 따른 신차 양산 일정 지연, 완성차 고객사의 자율주행 비젼 솔루션 내재화 등이 발생할 경우 당사의 향후 매출 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최근 4사업연도 및 당해 사업연도에 대한 주요 재무안정성 및 주요 유동성 지표는 다음과 같습니다.

당사는 지속적인 연구개발 투자로 인해 영업손실 및 당기순손실을 기록하고 있으며, 이에 따라 2023년 및 2024년 유동비율이 업종평균 대비 열위한 수준을 보였습니다. 당사의 유동비율은 2023년 3.7%, 2024년 8.8%로 2024년 업종평균인 153.6% 대비 열위한 것으로 나타납니다. 차입금의존도 역시 2023년 222.5%, 2024년 228.7%로 업종 평균인 20.7% 대비 열위한 수준을 보이고 있었습니다.다만, 2023년 및 2024년 당사 유동부채의 대부분을 차지하는 것은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 부채로 분류된 전환상환우선주(RCPS) 및 신주인수권부사채와 이와 관련된 파생상품부채입니다. 전환상환우선주부채 및 신주인수권부사채, 파생상품부채의 합계는 2023년 말 199,154백만원, 2024년 말 267,925백만원에 달하였으나, 전환상환우선주 전액이 2025년 중 보통주로 전환됨에 따라, 2025년 말 기준 유동비율은 234.0%로 업종평균 153.6%를 상회하는 수준으로 개선되었습니다.

당사의 부채비율은 상환전환우선주 발행에 따른 파생상품평가손실과 이자비용이 당기순손실에 반영되어 결손금이 누적됨에 따라 2023년, 2024년 모두 완전 자본잠식을 기록한 바 있습니다. 다만, 2025년 해당 부채가 전량 자본으로 전환되며 자본잠식이 해소된 바 있습니다. 이에, 2025년 말 부채비율은 107.5%로 전년 대비 크게 개선 되었습니다.한편, 당사의 차입금의존도는 2023년 222.5%, 2024년 228.7%로 전환상환우선주 및 관련 파생상품부채의 부채 분류 영향으로 업종평균을 크게 상회하였으나, 2025년에는 전환상환우선주 전액이 보통주로 전환됨에 따라 16.5%로 대폭 개선되어 2024년 업종평균인 20.7%를 하회하는 수준으로 낮아졌습니다. 2025년 12월 31일 현재 당사가 보유하는 이자부차입금은 IBK기업은행 단기차입금 28억원(만기 2026년 9월, 연 4.24%) 및 신주인수권부사채 미상환 원금 39억원(만기 2026년 11월)으로 합계 68억원이며, 동 시점 당사가 보유 중인 현금및현금성자산은약 201억원으로 보유 현금만으로도 잔여 차입금 전액을 상환할 수 있는 수준입니다. 또한 당사는 금번 공모를 통해 추가적인 자금이 유입될 예정으로, 공모자금 유입 이후에는 재무적 여유가 더욱 확대될 것으로 판단됩니다. 당사는 2026년 중 만기가 도래하는 단기차입금 및 신주인수권부사채를 보유 현금 및 공모자금으로 순차적으로 상환하여 이자비용 부담을 완화하고 재무 건전성을 강화할 계획이며, 현재 이외의 추가 차입을 실행할 계획은 없습니다.

당사는 향후 주력 고객사의 양산 확대에 따른 매출 성장 및 향후 코스닥 시장 상장에 따른 공모자금이 유입되어 재무 안정성은 개선될 전망입니다. 그럼에도 불구하고, 글로벌 및 국내 경기의 불확실성 및 시장상황 변동, 전방시장의 성장 둔화, 시장 경쟁 심화 등의 사유에 따라서 운영자금 또는 투자를 위한 신규 차입, 현금흐름 악화 등의 상황이 발생하여 재무안정성 지표가 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사의 최근 3개년 현금흐름 추이는 다음과 같습니다.

당사의 영업활동으로 인한 현금흐름은 2023년 -44,124백만원, 2024년 -50,944백만원, 2025년 -47,144백만원으로 설립 이후 지속적으로 음(-)의 현금흐름을 기록하고 있습니다. 다만 2025년 영업활동 현금유출 규모는 전년 대비 3,800백만원 축소되었는데, 이는 매출액이 2024년 11,539백만원에서 2025년 18,109백만원으로 56.9% 증가한 데 주로 기인합니다. 당사의 영업활동 현금흐름이 지속적으로 음(-)의 현금흐름을 보이는 것은 자율주행용 비전 소프트웨어 기술의 우위를 확보하기 위한 연구개발비 및 우수 인재 확보를 위한 인건비 등 지속적인 선행 투자로 인해 발생한 영업손실에서 기인합니다.

상기 영업활동으로 인한 현금 유출과 더불어, 당사는 연구개발을 위한 서버 및 GPU 등의 설비 구입 등 투자활동에서도 현금 유출이 발생하였습니다. 2023년에는 투자활동 현금흐름이 26,033백만원의 양(+)의 흐름을 기록하였으나, 이는 전기에 금융기관에 예치하였던 단기금융자산 30,000백만원의 회수에서 기인한 것으로, 실질적으로는 유형자산 취득 2,548백만원, 무형자산 취득 1,579백만원 등 연구개발을 위한 투자지출이 지속되었습니다. 2024년 및 2025년에도 투자활동 현금흐름은 각각 -4,456백만원, -2,505백만원으로 당사는 글로벌 완성차 OEM 및 Tier-1 부품사와의 협업 및 기술 우위 확보를 위한 지속적인 인프라 투자활동을 이어가고 있습니다.

당사는 상기와 같이 영업활동 및 투자활동에서 발생하는 현금 유출을 보전하기 위해, 재무활동을 통해 외부에서 지속적으로 자금을 조달해왔습니다. 2023년에는 RCPS 발행 5,276백만원, 신주인수권부사채 발행 6,000백만원, 장기차입금 1,500백만원 등을 통해 총 11,390백만원을 조달하였습니다. 2024년에는 RCPS 발행 69,738백만원을 통해 대규모 자금을 확충하였으며, 신주인수권부사채 상환 2,151백만원, 리스부채 상환 2,289백만원 등을 차감한 재무활동 현금흐름은 66,449백만원을 기록하였습니다. 2025년에는 최대주주인 Aptiv Technologies AG를 대상으로 합계 58,279백만원의 추가 RCPS 발행을 통해 운영자금을 확충하였으며, 이후 동 우선주 전액이 2025년 중 보통주로 전환됨에 따라 재무구조가 대폭 개선되었습니다. 더불어 해당 자금조달에는 당사의 최대주주인 Aptiv Technologies AG가 지속적으로 참여하며, 당사와 사업·재무적 협력 관계를 지속하고 있습니다.

당사는 상기와 같이 아직 자체적인 영업활동을 통해 안정적인 현금을 창출하지 못하고 있으며, 연구개발을 위한 투자 수요가 높아 외부 자금조달에 대한 의존도가 높은 재무구조를 가지고 있습니다. 다만, 당사는 2025년 말 기준으로 유동성 관리를 위해 현금및현금성자산 20,121백만원 및 단기금융상품 -백만원, 합계 20,121백만원의 가용 유동성을 확보하고 있으며, 이는 당사의 연간 영업활동 현금유출 규모(2025년 기준 47,144백만원)의 약 5개월치에 해당하는 수준입니다. 여기에 공모자금의 유입을 통해 추가적인 유동성을 확보할 계획입니다. 또한 향후 양산 로열티 매출 확대와 글로벌 OEM 고객 기반 확충을 통해 수익성을 확보하고, 궁극적으로 현금흐름을 양(+)으로 전환하기 위한 노력을 지속할 계획입니다. 다만, 그럼에도 불구하고 주요 고객사의 투자 축소 및 시장개화 지연 등으로 인하여 향후 사업계획이 기존 예상대로 진행되지 않아 음(-)의 영업활동 현금흐름이 지속되는 상황에서, 금융시장 경색 등 외부적인 요인으로 인해 추가적인 자금 확충에 실패하는 경우, 당사의 유동성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하시길 바랍니다.

당사의 최근 3개년 매출채권 관련 현황은 아래와 같습니다.

당사의 매출채권회전율은 2023년 2.8회, 2024년 2.9회, 2025년 2.2회 수준으로 업종평균(7.0회)을 하회하고 있습니다. 당사의 지속적인 사업확장에 따른 매출액 증가로 매출채권 잔액은 연결재무제표 기준 2023년말 2,019백만원, 2024년말 5,865백만원, 2025년말 10,904백만원으로 매출액 증가와 함께 매출채권 규모가 확대되었습니다. 한편, 대손충당금 설정률은 2023년 2.1%, 2024년 3.4%를 기록한 후 2025년에는 2.1%로 하락하였습니다. 이는 12개월 초과 연체 매출채권이 2023년 36백만원, 2024년 193백만원, 2025년 232백만원으로 절대금액 기준 증가하였음에도 불구하고, 같은 기간 전체 매출채권 잔액이 매출 성장(전년 대비 56.9% 증가)에 따라 크게 확대됨에 따라 연체채권의 비율 자체는 오히려 개선된 데 기인합니다.

당사는 매출채권의 신용위험에 대응하기 위해 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 제1109호 '금융상품'에 따라 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용하고 있습니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하며, 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

집합평가의 경우, 연체일수별 채권의 신용위험 특성을 분석하여 기대손실률을 산정하고 이를 대손충당금으로 설정합니다. 개별평가의 경우, 채무자의 파산, 회생절차 개시 등 신용위험이 유의적으로 증가한 특정 채권에 대해서는 개별적으로 회수가능성을 평가하여 대손충당금을 설정합니다.

당사의 최근 3개년 및 매출채권 연령분석 현황은 아래와 같습니다.

당사 매출채권 연령분석 현황에 따르면 매출채권 중 3개월 이내의 채권이 전체 매출채권 중 차지하는 비율은 2023년 87.6%, 2024년 96.1%, 2025년 97.1%로 지속 개선되고 있으며, 이외의 매출채권 또한 대부분 1년 이내에 회수되고 있습니다. 또한, 상당수의 매출채권은 당사의 주 고객사이자 최대주주의 계열회사인 Aptiv Services US, LLC 향 매출채권으로 구성되어 있으므로, 매출채권 회수 지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 수준입니다.

더불어, 안정적인 채권 회수 환경을 구축하기 위해 향후 신규 계약 시 고객의 신용도를 면밀히 검토하고 기존 매출채권에 대해서는 연령 분석 및 모니터링을 강화하며 회수 절차를 체계화하는 등 내부통제를 강화할 계획입니다.

다만, 매출채권회전율이 업종 평균 대비 낮은 점은, 향후 당사의 현금흐름에 부담으로 작용할 가능성이 존재합니다. 만약 경기 악화 등으로 주요 거래처의 재무 상태가 부실화되거나, 신규 거래처에 대한 신용 평가 및 관리가 미흡할 경우, 매출채권의 회수가 지연되거나 대손(회수 불능)이 발생할 가능성이 있습니다. 매출채권의 대손이 현실화될 경우, 이는 대손상각비로 반영되어 당사의 수익성에 직접적인 악영향을 미치게 됩니다.

따라서 투자자께서는 당사의 매출채권 회전율이 업종 평균 대비 낮다는 점과, 매출채권의 회수 지연 및 대손 발생 가능성이 당사의 현금흐름과 수익성에 미칠 수 있는 부정적인 영향에 대해 유의하시어 투자에 임하시길 바랍니다.

당사가 제시하는 미래 사업계획은 다음과 같으며, 이에 대한 평가 내용은 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 바. 추정 당기순이익 산정 내역'에서 확인할 수 있습니다.

「코스닥시장 상장규정」제53조(관리종목)에서는 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기 영업손실, 자본잠식 및 자기자본 미달 등 코스닥시장 상장법인으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 「코스닥시장 상장규정」 제53조(관리종목)에 따라 매출액의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도), 세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월 미만인 경우에는 그 다음 사업연도)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.다만 상기 유예기간 이후에도 충분한 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정되거나 상장폐지될 위험이 존재합니다. 당사가 2026년 2분기 중 상장할 경우 매출액 요건은 2031년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2029년 부터 해당 요건을 적용받게 될 예정입니다. 상장폐지 관련 기타 요건에 해당하는 경우 당사는 유예기간 이전에도 상장폐지 될 수 있으며, 유예기간 이후 상기 요건에 해당할 경우 상장폐지될 수 있습니다.한편, 2025년 1월 21일 발표된 금융위원회를 비롯한 관계기관 합동 보도자료(주식시장의 질적수준 제고를 위한 「IPO 및 상장폐지 제도개선 방안」 발표)에 따르면, 주식시장 내 저성과 기업의 적시 퇴출을 위해 상장폐지 요건은 강화되고, 절차는 효율화될 예정입니다. 상장폐지 요건 강화와 관련하여 세부 내용은 다음과 같습니다.

상기와 같이 상장폐지의 대표적인 두 가지 요건인 시가총액 및 매출액 요건이 기간에걸쳐 상향조정될 예정이오니, 투자자께서는 당사의 상장 이후 관련 요건 강화 여부를면밀히 확인하는 등 유의하시기 바랍니다.

한편, 형식적 상장폐지 요건 중 '자본전액잠식' 요건은 기술성장특례기업에 대해 별도의 유예기간을 적용하지 않습니다. 당사의 자본총계는 별도재무제표 기준2024년말 (-)245,742백만원이었으나 2025년말 기준 24,141백만원으로 개선되어 해당사항 없으며, 금번 상장 공모를 통한 자기자본 증가로 인해 단기간 내 상기 요건에 해당될 가능성은 제한적이라고 판단됩니다. 다만, 자본잠식 50% 이상인 경우는별도의 유예조건 없이 관리종목 지정 사유가 되므로 적자지속에 따라 큰 폭의 자본잠식이 발생할경우 관리종목으로 지정될 가능성도 있습니다.예기치 않게 당사의 사업성과가 당초 계획에 미치지 못하여 대규모 손실이 발생하거나, 자금유치에 실패하는 등의 원인으로 당사의 자본구조에 악영향을 미칠 경우 상기규정에 따라 상장폐지될 수 있습니다.이와 같이 당사는 상장 후 관리종목 지정 및 상장폐지 위험이 존재하오니 투자자들께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최대주주는 글로벌 자동차 기술 기업인 Aptiv PLC의 자회사 Aptiv Technologies AG(이하 "Aptiv")이며, 대표이사 김준환 및 임원을 포함한 최대주주등의 지분율 합계는 공모 후 기준 46.51%입니다. Aptiv는 2023년 10월 시리즈D 투자를 시작으로 2024년 2월, 2024년 7월의 추가 RCPS 인수를 통해 최대주주 지위를 취득하였으며, 2025년 2월 및 4월에도 추가 RCPS 인수를 지속하는 등 당사와의 전략적 협력관계를 강화하고 있습니다. 2025년 중 동 우선주 전량이 보통주로 전환되어, 현재 Aptiv는 보통주 19,181,061주(지분율 41.55%)를 보유한 당사의 최대주주입니다.

Aptiv 및 김준환 대표이사는 보유한 당사 지분 전량에 대해 상장일로부터 3년간 매각제한을 확약하였으며, 동 기간 내 보유지분에 대한 의결권을 공동으로 행사하는 공동목적보유확약을 아래와 같이 체결하였습니다

이처럼 Aptiv는 최대주주로서의 지위 취득 이후 지속적인 추가 투자를 통해 당사와의 협업 관계를 심화해왔으며, 상장 후에도 3년간의 의무보유 및 의결권 공동행사 확약, 우선매수권 약정, 그리고 조직재편 발생 시에도 동 의무가 승계 법인에게 그대로 이어지도록 하는 취소불능 승계 확약을 통해 경영 안정성의 법적 기반을 구축하였습니다. 대표이사 김준환은 Aptiv와 주주총회 모든 안건에 대해 의결권을 공동 행사함으로써, 공모 후에도 양측이 안정적인 경영권을 공동으로 유지하는 구조입니다.

다만, 향후 자금조달을 위한 추가 유상증자 등으로 인하여 최대주주등의 지분율이 감소하거나 예기치 못한 경영권 분쟁, 주요 주주들 간 지분 보유 경쟁 등이 발생할 경우 당사의 경영 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 공동목적보유확약 기간(상장 후 3년) 종료 후 연장에 관한 협의가 결렬되어 의결권 공동행사 및 우선매수권 등의 권리가 소멸될 경우 당사 지배구조에 부정적인 영향을 미칠 위험이 존재합니다.

당사는 임직원의 법규 위반 행위를 사전에 방지하고 윤리적인 조직 문화를 구축하기 위해, 관련 사내 규정 제정 및 예방 교육 등 다각적인 노력을 기울이고 있습니다. 당사는 운영조직 주관 하에 SVNet, SVDataFlow 등 핵심 Vision AI 알고리즘 및 소스코드를 포함한 주요 영업비밀에 대한 접근 통제 강화, 미공개 중요정보 이용행위 방지 교육 정기 실시 및 임직원 비위 행위에 대한 내부 고발(익명 제보) 채널 운영 등 체계적인 내부통제 시스템을 구축하여 운영하고 있습니다. 이러한 노력의 결과, 본 증권신고서 제출일 현재까지 당사 임직원의 중대한 위법행위가 발생한 사실은 없는 것으로 파악하고 있습니다. 그러나 어떠한 사유에 의해서든 당사의 임직원이 법규를 위반할 경우, 당사는 감독기관의 제재 또는 외부기관으로부터의 소송 등을 당할 수 있으며, 당사의 평판에 심각한 훼손을 끼치거나 혹은 재무적 손실을 경험할 수 있습니다.

또한, 임직원 등의 위법행위를 사전에 감지하거나 방지하지 못함으로써, 향후 당사의 조직 문화에 악영향을 미칠 수 있으며 매출처와의 거래관계에도 부정적 영향을 미쳐 영업상 손해를 입을 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

코스닥시장 상장법인은 공시의무사항 및 투자판단에 영향을 미치는 중요사항 발생시이를 종합적으로 관리하고 적시에 공개할 수 있는 관련 규정 및 공시 체계를 정비하여야 하며, 불공정거래를 예방할 수 있는 시스템을 구축하여야 합니다. 당사는 상장 이후 공시규정 등 관련 규정에서 정하고 있는 주요한 사항들을 적시에 공시 가능하도록 공시 조직을 구축하였으며, 공시책임자 및 공시담당자는 상장 이후 코스닥시장 공시규정 및 동규정 시행세칙에서 정하는 공시전문교육을 이수할 예정입니다.

당사는 공시의무의 성실한 이행을 위해 공시담당 임직원에 대해 「코스닥시장 공시규정」 제2장 공시의무 제1절 주요 경영사항 신고 및 공시 등 관련 법률 및 제규정을 충분히 숙지하도록 하고 있으며, 공시책임자와 공시담당자로 하여금 공시업무에 대해 상호 점검 및 보완할 수 있도록 업무프로세스를 갖추어 나가고 있습니다. 전자공시와 관련하여 변경된 사항이나 교육에 필요한 사항은 자체교육을 실시하고, 향후 신속하고 정확한 공시를 위해 금융 감독원, 한국거래소 등 관련기관에서 실시하는 주요 공시관련 교육에 참석할 예정입니다.

한편 당사는 2021년 06월 28일 내부정보이용 방지를 위하여 내부정보관리규정을 제정하여, 임직원의 기본 윤리, 공정한 경쟁과 거래에 대한 윤리 등과 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 및 제반 법규에 따른 신속, 정확한 공시 및 임직원의 내부자거래 방지를에 대하여 명시하고 임직원들이 이를 준수할 수 있도록 독려하고 있습니다.

향후 상장사로서의 책임을 다하기 위해, 당사 윤리규정 및 관련 법률에 대한 주기적인 교육을 진행하여 불공정거래 등의 발생을 방지할 계획입니다. 그러나 당사의 상기와 같은 노력에도 불구하고 중요한 사항이 적시에 공시되지 못하거나 불공정거래 등의 발생 및 예상치 못한 관리인력 이탈에 따른 내부 정보 관리 미흡 위험을 완전히 배제할 수는 없으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

증권신고서 제출일 현재 당사가 피고로 계류 중인 중요한 소송은 존재하지 않습니다. 그러나 당사가 영위하는 자율주행 카메라 인지 소프트웨어 산업의 특성상, 기술이 빠르게 발전하고 경쟁이 심화됨에 따라 향후 지식재산권(특허, 영업비밀 등)과 관련된 예상치 못한 분쟁이 발생할 가능성을 완전히 배제할 수 없습니다. 당사는 국내외 다수 특허를 보유하고 있습니다. 이에 따라 당사는 관련 리스크를 관리하며 지식재산 보유 및 활용 전략을 체계적으로수립하고 있습니다. 직무발명보상제도를 시행하여 실제 보상금이 지급되고 있으며,외부 전담 특허 법률사무소를 통해 체계적인 지식재산관리를 수행하고 있습니다. 이를 통해 보유한 특허의 권리성에 대한 안정성을 충분히 확보하고 있습니다. 다만, 그럼에도 불구하고 당사의 특허가 경쟁사의 특허를 침해하거나, 반대로 당사의 특허가 침해를 당하는 상황이 발생할 경우, 관련 분쟁의 해결을 위해 상당한 비용 및 경영진의 시간과 노력이 소요될 수 있습니다.한편, 2025년 말 현재 당사가 금융기관과 체결한 약정 사항은 다음과 같습니다.

2025년 말 현재 당사가 타인에게 제공한 담보 및 보증의 내역 존재하지 않으며, 타인으로부터 제공받은 지급보증 내역이 아래와 같이 존재합니다.

상기 사항 이외에 2025년 말 기준으로 당사가 진행 중인 법적 분쟁 및 사용이 제한된 금융자산, 담보의 제공 등은 존재하지 않습니다.

이처럼 당사는 증권신고서 제출일 현재 계류 중인 소송은 없으나, 향후 발생 가능한 법적 분쟁 및 현재 체결된 금융 약정, 보증 관계 등은 당사의 재무 상태와 경영 활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재적 위험 요인이므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

당사는 2024년 04월 신한회계법인과 내부회계관리제도 구축 자문용역 계약을 체결하여 내부회계관리제도를 구축하였습니다. 또한 2021년 06월 내부회계관리규정을 대표이사 승인을 통해 제정하여 운영 중에 있습니다. 당사는 상장 이후에도 최초로 도래하는 사업연도부터 내부회계관리제도 운영실태평가를 수행하고 적절히 보고 및 공시할 예정입니다.

(1) 내부회계관리 담당업무 조직도

(2) 내부회계관리자의 인적사항

주식회사등 외부감사에 관한 법률(이하 '외감법') 상 상장한 연도부터 내부회계관리제도가 적용됨에 따라 증권신고서 제출일 현재까지 내부회계관리제도의 관리·운영에 대해 별도의 평가 또는 검토는 수행되지 않았습니다. 따라서, 당사의 내부회계관리자가 보고한 내용, 감사가 보고한 내용, 감사인이 감사보고서에 표명한 종합의견 등은 없습니다. 당사는 상장 이후 2025년 사업연도에 대한 내부회계관리제도 관리, 운영에 대하여 내부회계관리자 및 감사의 평가, 외부감사인으로부터 내부회계관리제도 종합의견을 득하여 공시할 예정입니다.

당사는 재무제표의 적정성뿐만 아니라 신뢰성 있는 회계정보를 산출하기 위한 인력, 조직 및 정책을 정비하는 등 내부회계관리제도 운영의 효과성을 제고하고자 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 그럼에도 내부회계 관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인이 내부회계 관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시에는 각종 제재사항에 해당할 수 있습니다. 투자자께서는 이점 유의하시어 투자에 임해주시기 바랍니다.

당사는 자율주행 차량용 카메라 인식 소프트웨어를 개발, 공급하는 Vision AI 전문기업으로, 카메라 센서 기반의 객체 인식, 분류, 탐지 알고리즘(SVNet)을 자동차 OEM 및 Tier 1 공급사에 제공하고 있습니다. 딥러닝 모델 아키텍처의 빠른 진화, 매년 출시되는 신규 차량용 SoC/NPU, 그리고 고객사의 고도화된 ADAS/자율주행 성능 요구에 대응하기 위해서는 인식 알고리즘 개선, 모델 경량화, 하드웨어 인지 최적화 등 지속적인 연구개발이 필수적입니다.

당사의 최근 3개년 연구개발비용은 하기와 같습니다. 당사는 현재까지 연구개발비용을 자산처리하여 인식하지 않았으며, 전액 비용 처리하여 인식하고 있습니다.

당사는 향후 고객사의 요구수준과 기술발전에 대응하여 당사의 기술우위를 지속적으로 유지할 수 있도록 당사 제품을 고도화하고 있습니다. 또한, 다수의 국책과제를 수행하며 연구개발비를 지원받아 기술개발에 활용하고 있습니다.

그럼에도 불구하고, 향후 당사가 기술 개발에 실패하거나, 당사가 개발한 제품이 시장에서 요구하는 사항에 미달하여 본격적인 양산 매출로 이어지지 않을 경우, 기 투자된 비용 등의 영향으로 인해 수익성 악화 및 재무 안정성의 위협으로 이어질 가능성이 존재합니다. 또한 상기 기술 개발 실패나 시장 흐름과 다른 제품의 개발은 곧 당사의 경쟁력 악화로 이어질 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2023년 10월 23일 당사의 대표이사 김준환, 현 사내이사 전봉진 및 전 사내이사 한민아(이하 3인을 합하여 "이해관계인"), 당사의 최대주주인 Aptiv Technologies AG 및 Aptiv Manufacturing Management Services S.a.r.l.(이하 합하여 "Aptiv"), 그리고 현대모비스(주), 현대자동차(주), LG전자(주), LSS메티스 I·IV 창업벤처전문 사모투자합자회사 등 기타 재무적 투자자(이하 Aptiv와 합하여 "재무적 투자자")를 포함한 주주들과 주주간계약(Shareholders Agreement, 이하 "SHA")을 체결한 바 있습니다. 그리고 이후 2024년 12월 31일 동 계약의 일부 조항에 대한 변경계약을 체결하였습니다.

SHA는 당사의 최대주주인 Aptiv Technologies AG의 시리즈D 후속 투자 진행 과정에서 당사의 상장 시기, 상장 조건 및 주주들 상호간의 권리의무 사항을 규율하기 위한 목적으로 체결되었습니다. SHA의 주요 내용은 다음과 같습니다.

SHA의 조항은 당사가 IPO를 완료하는 시점에 원칙적으로 자동 소멸하도록 규정되어 있습니다. 다만 SHA 제11.4조에 따라 계약 종료 이후에도 손해배상 및 풋옵션 조항은 계속하여 효력을 유지합니다. 다만, 당사는 아래와 같은 사유로 해당 SHA상 풋옵션 행사 조건이 충족될 가능성은 매우 제한적인 것으로 판단하고 있습니다.

첫째, 풋옵션의 행사 요건인 SHA상 의무 위반의 경우, SHA의 대부분의 조항은 당사의 IPO 완료와 동시에 자동으로 효력이 소멸합니다. 신주 발행 우선매수권, 자산 처분 우선매수권, 지분 처분 제한, 이사회 구성 의무, 사전 동의권 등 SHA의 핵심 조항들은 IPO 완료 즉시 소멸하므로, 상장 이후 당사 또는 이해관계인이 이를 위반할 가능성은 실질적으로 존재하지 않습니다. IPO 이후에도 잔존하는 의무는 손해배상·풋옵션 조항 및 기밀유지 등 일반조항에 한정됩니다.

둘째, 절차적 측면에서도 풋옵션의 행사를 위해서는 재무적 투자자 전체 보유 지분의 과반수를 보유하는 Majority Financing Investors의 행사 선택 통보가 선행되어야 합니다. 행사 사유가 발생하더라도 이 절차상 요건이 충족되지 않으면 개별 재무적 투자자는 독자적으로 풋옵션을 행사할 수 없습니다.더불어, 당사는 SHA상 손해배상 청구조건이 충족될 가능성 또한 매우 제한적일 것으로 판단하고 있습니다. SHA에 따른 손해배상 청구는 이해관계인 또는 당사가 SHA상 진술·보증, 약정 또는 기타 의무를 위반하는 경우에 발생합니다. 그러나 앞서 풋옵션 관련하여 기술한 바와 같이, SHA의 대부분의 실체적 의무 조항은 IPO 완료와 동시에 자동으로 효력이 소멸합니다. 잔존하는 의무 중 기밀유지 조항의 경우, 동 조항은 계약 종료일로부터 2년간 효력을 유지하나, 그 적용 범위는 SHA 체결 및 이행 과정에서 취득한 비공개 정보의 누설 금지에 국한됩니다. 당사의 상장 이후 SHA 관련 정보의 대부분은 증권신고서 등 공시를 통해 공개되므로, 기밀유지 의무 위반으로 인한 손해배상 청구 가능성은 실질적으로 매우 낮습니다.

그럼에도 불구하고, 예상하지 못한 사유로 인해 풋옵션 또는 손해배상 청구 조건이 충족될 경우, 당사 또는 이해관계인의 주식 매수 의무 이행 부담이 발생할 수 있으며, 이는 당사의 재무 안정성 및 경영 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회 및 감사 구성은 사내이사 2인, 사외이사 2인, 기타비상무이사 3인 총 7인으로 구성되어 있으며, 감사를 1인 두고 있습니다.

당사는 상장예비심사 과정에서 상장법인으로서 요구되는 수준의 경영 투명성 및 내부통제 시스템을 강화하기 위해, 이사회의 전문성과 독립성을 보강할 필요가 있음을 인지하였습니다. 이에 당사는 당사의 주요 투자자인 엘에스에스프라이빗에쿼티 근무 경력이 존재하는 박준태 사외이사의 직위를 기타 비상무이사로 변경하고, 사외이사 2인(최희열, 김화)를 신규 선임하는 등 이사회의 전문성과 독립성을 보강하였습니다.더불어, 당사는 최고재무책임자(CFO)를 등기이사로 선임할 것을 2026년 03월 17일 한국거래소에 확약한 바 있습니다. 이에 당사는 해당 내용을 확약하는 확약서를 아래 내용과 같이 한국 거래소에 제출한 바 있습니다.

상기 확약사항을 이행하기 위해, 당사는 2026년 03월 13일 임시주주총회 개최를 위한 이사회를 개최하여 이사회 구성원 전원의 승인을 득 하였으며, 향후 2026년 04월 28일 예정대로 임시주주총회를 개최하여 CFO를 등기이사로 선임할 예정입니다.

다만, 향후 상기 이사 선임 안건이 주주총회에서 원안대로 가결되었음에도 신규 선임된 이사들이 당사의 사업 및 현황을 완전히 파악하고 이사회 내에서 실질적인 역할을 수행하기까지는 일정 기간이 소요될 수 있습니다. 투자자께서는 당사의 이사회 구성이 상장 절차를 통해 강화되는 과정에 있으며, 이와 관련된 잠재적인 불확실성이 존재한다는 점을 유의하시고 투자에 임하시길 바랍니다.

당사는 우수 인력 유치 및 장기근속 유도의 일환으로 임직원을 대상으로 주식매수선택권을 부여하여 운영하고 있습니다. 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 제1102호 '주식기준보상'에 따라 당사가 부여한 주식매수선택권에 대해 가득기간에 걸쳐 공정가치로 측정한 주식보상비용을 비용으로 인식하고 있으며, 동 비용은 실제 현금 지출을 수반하지 않음에도 당사의 영업비용을 증가시켜 영업손실 규모를 확대하는 요인으로 작용합니다.

당사의 주식보상비용은 최근 3개년 기준 연간 6,000백만원 이상의 수준을 유지하고 있습니다. ADAS 및 자율주행 소프트웨어 업계에서 핵심 AI, 소프트웨어 인재의 확보 경쟁이 심화되고 있는 상황을 감안할 때, 향후에도 상당한 규모의 주식보상비용이 발생할 가능성을 배제할 수는 없습니다.

당사의 최근 3개년 주식보상비용 현황은 아래와 같습니다.

증권신고서 제출일 현재 당사가 부여한 주식매수선택권 중 잔여 미행사 수량은 2,104,900주입니다. 동 주식매수선택권의 가득기간이 경과함에 따라 향후 추가적인 주식보상비용이 지속적으로 인식될 예정입니다. 한편, 당사는 향후에는 신규 주식매수선택권 부여를 최소화하여 매년 20만 주 수준에서 주식매수선택권을 부여할 예정입니다. 다만, 우수 인재의 확보 과정에서 게획 대비 많은 수량의 주식매수선택권이 부여될 가능성을 배제할 수 없으며, 이 경우 주식보상비용은 더욱 증가할 수 있습니다.

당사가 영위하는 자율주행 AI 비전 소프트웨어 산업은 글로벌 빅테크 및 반도체 기업과의 인재 확보 경쟁이 심화되고 있어, 핵심 인력의 유지 및 신규 채용을 위해 주식 기반 보상 제도의 활용이 불가피한 구조입니다. 이에 따라 주식보상비용이 미래에도 지속적으로 발생할 것으로 예상되며, 이는 당사의 매출 성장에도 불구하고 영업손실 규모를 확대시키거나 흑자 전환 시점을 지연시키는 주요 요인으로 작용할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

당사의 최대주주인 Aptiv Technologies AG는 미국 NYSE 상장 글로벌 자동차 부품/소프트웨어 기업 Aptiv PLC의 100% 자회사로서 제출일 현재 당사 발행주식 총수의 41.55%(공모 후 36.02%)를 보유하고 있습니다. Aptiv PLC 및 그 계열회사(이하 "Aptiv 그룹")는 당사의 주요 고객사로, 당사는 Aptiv 그룹과 다수의 매출 거래가 발생하고 있습니다. 최근 3개년 Aptiv 그룹과 당사의 거래 현황은 다음과 같습니다.

당사와 Aptiv 그룹 사이의 거래가격은 당사의 견적서(제품 종류, 탑재 기능 범위, 투입 데이터 단가, 인력 투입 단가 등이 종합적으로 고려된)를 기반으로 양사 협의를 통해 최종 결정됩니다. 소프트웨어 개발 업계의 관행에 따라 총 예상 투입 비용에 일정 수준의 가산율을 적용하여 최종 견적이 산출되고 있으며, 이는 제3자 거래와 동일한 방식으로 수행되고 있으므로, 해당 이해관계자 거래에서 발생할 수 있는 최대주주로의 이익전가 가능성은 낮을 것으로 사료됩니다.

더불어, 당사는 100% 지분을 소유한 4곳(미국, 일본, 독일, 중국)의 해외 자회사를 보유하고 있으며, 해외 자회사들은 현지 마케팅 및 영업 지원 업무를 수행하고 있습니다. 당사는 해외 자회사와 체결한 업무위탁계약에 따라 자회사에서 발생한 운영비용을 보전해주고 있으며, 실제 현지 고객사와의 공급계약 체결 및 매출 인식은 본사에서 수행하는 구조로 되어 있습니다. 나아가, 지분을 100% 보유하고 있기에 동 거래에서의 향후 이해상충 발생 가능성은 낮을 것으로 판단됩니다. 최근 3개년 종속기업과 당사의 거래 현황은 다음과 같습니다

더불어, 당사는 코스닥시장 상장 준비 과정에서 이와 같은 이해관계자 거래 관련 내부통제시스템 강화를 위하여 2021년 06월 28일자로 「이해관계자와의 거래에 관한 규정」을 제정하여 시행 중에 있습니다. 동 규정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

동 규정에 따라 당사는 이해관계자와의 거래를 주된 사업 활동과 관련된 거래에 한정하고, 불가피한 자금거래 발생 시에는 이사회 결의를 통해 사전 승인을 획득한 후 거래를 집행하고 있습니다. 또한, 이사회 결의 시 해당 거래의 당사자인 이사는 의결권을 행사하지 못하도록 하여 거래의 독립성을 확보하고 있으며, 사업보고서를 통해 매 분기 관련 거래 내역을 공시하고 있습니다.

당사는 위에서 기술한 바와 같이 이해관계자 거래 규정 및 이사회 승인 절차를 통해 거래의 공정성 확보를 위한 내부통제 체계를 운영하고 있습니다. 그러나 최대주주 그룹이 최대 매출처를 겸하는 구조적 특성상, 향후 Aptiv 그룹의 경영전략 변경, 자율주행 사업 방향 전환 또는 내부 소싱으로의 SW 전략 전환 등의 사유로 당사와의 매출 거래가 축소·중단되는 경우 당사의 매출 및 영업현금흐름에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 당기말 현재 Aptiv 계열에 대한 매출채권 잔액(7,674백만원)은 연결 총매출의 42.4%에 해당하는 규모로, Aptiv 그룹의 재무상황 또는 당사와의 계약 관계에 변화가 발생하는 경우 채권 회수 지연 또는 대손 위험이 발생할 수 있습니다. 아울러 해외 종속기업 소재지의 현지 인건비 상승, 환율 변동 등 외부 요인에 따라 종속기업 지급수수료 부담이 증가할 가능성도 있습니다. 따라서, 투자자께서는 당사의 이해관계자 거래 구조가 사업 및 재무성과에 미칠 수 있는 영향을 종합적으로 고려하시어 투자에 임하시길 바랍니다.

증권신고서 작성지침에 따라 증권신고서에 기재하는 "재무에 관한 사항"은 최근사업연도(또는 반기, 분기) 말을 기준으로 감사인의 감사 또는 검토를 받은 수치를 기준으로 기재하고 있습니다. 당사는 신뢰성 있는 재무정보를 생산하기 위하여 최선의 노력을 다 할 것 입니다. 그러나 당사의 의도적 혹은 비의도적인 회계처리 오류의 발생 가능성을 배제할 수 없으며, 감사인의 감사를 받은 재무 수치를 기준으로 증권신고서를 작성하도록 함으로서 상기한 회계처리 오류의 가능성을 축소할 수 있으리라 사료됩니다.

그러나, 이러한 기재방식은 회계처리 오류의 가능성은 축소할 수 있으나, 결산일 이후 회사의 손익 추이에 관하여는 투자자에게 정보를 제공하기 어려울 수 있다고 판단됩니다. 이에, 금융감독원에서는 2024년 01월 23일 "기업 공시역량 제고를 위한 투자위험요소 기재요령 개정 및 2023년도 주요 정정요구 사례 공개" 보도자료 배포를 통해, IPO 기업의 최근 재무정보 공시방안 관련 기재 요령을 구체화한 바 있습니다.

금융감독원 보도자료_투자위험요소 기재요령 안내서.jpg 금융감독원 보도자료_투자위험요소 기재요령 안내서

이에 당사는 2025년도 온기 감사 이후 2026년 02월말까지의 가결산 실적을 아래와 같이 기재하였습니다.

증권신고서 제출일 현재 가결산 기준 재무자료는 향후 최종 결산진행 과정과 외부감사인의 감사(검토)결과에 따라 일부 변동될 가능성이 있습니다.참고로, 감사/검토/감사 또는 검토받지 아니함에 대한 차이는 아래와 같습니다.

한편, 증권신고서 제출일 현재 당사가 투자위험요소에 기재한 사항 외에 당사가 인지하고 있는 신규상장 전까지 당사의 재무실적에 영향을 미칠 수 있는 추가적인 영업환경 변동 전망에 관한 사항은 존재하지 않습니다.

3. 기타위험

당사의 상장 예정 주식 수는 53,245,858주이며, 이 중 27,170,286주(공모 후 51.03%)는 상장 후 일정 기간 동안 매각이 제한됩니다. 최대주주인 Aptiv Technologies AG, 김준환 대표이사 및 현직 임원 4인이 보유한 주식 합계 24,766,661주(공모 후 46.51%)는 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제1항 제1호에 의거하여 기술성장기업으로서 상장일로부터 1년간 의무보유가 설정되며, 같은 조 제1항 단서 조항에 따라 자발적으로 의무보유 기간을 2년 추가하여 총 3년간 매각이 제한됩니다.당사 임원의 배우자 1인이 보유한 1,795,500주(공모 후 3.37%) 중 10%에 해당하는 179,550주(공모 후 0.34%)는 상장일로부터 12개월간, 나머지 90%에 해당하는 1,615,950주(공모 후 3.03%)에 대해서는 상장일로부터 2년간 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제1항 제7호에 따라 자발적으로 의무보유할 예정이며, 의무보유 종료 이후에는 대표주관사의 사고계좌 등록 방식을 통해 추가적으로 1년간 매매제한 조치를 통해 총 3년간 매각제한 조치를 진행할 예정입니다.아울러, 당사가 핵심인재로 분류한 직원이 보유한 주식 일부는 상장일로부터 1년간 같은 규정 제7호에 따라 자발적으로 의무보유할 예정이며, 상장예비심사신청일 전 1년 이내에 주식매수선택권 행사로 주식을 취득하여 동 규정 제3호에 해당하는 직원들은 해당 주식을 상장일로부터 1년간 의무보유할 예정입니다.

또한, 상장주선인인 KB증권㈜는 「코스닥시장 상장규정」 제13조 제5항 제1호 나목에 의거하여 공모주식의 3% 또는 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량인 80,645주(공모가 하단 기준, 공모 후 0.15%)를 확정공모가액과 같은 가격으로 취득하여 상장 후 3개월간 의무보유합니다.

투자자별 구체적인 의무보유 기간 관련 상장규정은 아래 표를 참고하시기 바랍니다.

당사의 공모 후 매각제한 및 유통가능 주식에 대한 상세 내용은 다음과 같습니다

당사의 상장 후 기간별 유통가능주식수의 구체적인 현황은 아래와 같습니다.

이에 따라 증권신고서 제출일 기준으로 총 상장예정주식수의 51.03%인 27,170,286주는 매각이 제한되며, 총 상장예정주식수의 48.97%인 유통가능 주식수는 26,075,572주로 상장 직후 시장에 출회 가능합니다. 이러한 유통가능 물량의 출회 및 향후 의무보유 종료 시 추가 물량의 출회는 주가 하락 요인으로 작용할 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다. 또한 당사는 주식매수선택권을 부여한 바 있으며, 주식매수선택권 부여 대상자가 이를 행사하여 주식을 취득하는 경우 유통가능 물량이 상승할 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.코스닥시장 상장규정에 의거하여 의무보유 등록된 물량은 한국거래소가 법령상 의무의 이행, 코스닥 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업의 인수 또는 합병 등에 대하여 불가피하다고 판단하는 경우를 제외하고는 의무보유의 예외가 인정되지 않습니다.

한편, 상장 이후 급격한 유통물량 출회에 따른 주가 변동 위험을 완화하고 안정적인 시장 형성을 통해 투자자를 보호하기 위하여, 당사 주식을 보유 중인 주요 기관들에서 각 기관이 보유한 당사 주식 중 50%에 해당하는 수량에 대하여 당사의 상장일로부터 1개월 간 대표주관회사인 KB증권㈜에 개설된 각 기관의 계좌에 온전히 보유하고 있기로 확약(이하 "자발적 1개월 보유 유지 확약")을 위한 절차를 진행 중이며, 대표주관회사는 확약서를 제출할 기관들의 각 당해 계좌에 사고 등록 조치를 취하여 매매거래를 제한시킴으로써 대상 기관들이 확약내용을 충실히 이행할 수 있도록 처리할 예정입니다. 증권신고서 제출일 현재 "자발적 1개월 보유 유지 확약" 대상 기관들은 대표주관회사에 "자발적 1개월 보유 유지 확약" 이행을 위한 확약서 제출 및 사고 등록용 신규 계좌를 개설하기 위한 제반 업무 절차를 수행 중인 상태입니다. 따라서 "자발적 1개월 보유 유지 확약" 절차가 아직 진행 중이기 때문에, 증권신고서 제출일 현재 기준으로 당사의 상장 당일 유통비율은 48.97%로 예상되며 제출일 이후 "자발적 1개월 보유 유지 확약" 절차가 모두 마무리 될 경우 당사의 상장 당일 유통비율은 감소될 수 있습니다.약정기간 1개월이 경과한 이후 KB증권㈜는 동 기관투자자들의 계좌에 취해진 매매거래 제한 조치를 해제할 예정이며 그 이후에는 동 기관투자자들이 보유 주식을 자유로이 거래할 수 있게 됨을 투자자께서는 유의하시길 바랍니다. 또한 투자자께서는 증권신고서 제출일 현재 "자발적 1개월 보유 유지 확약"을 위한 후속 업무 절차가 진행 중인 상태임을 유의하시길 바라며, 이와 같은 KB증권㈜의 1개월 간의 매매거래 제한 조치는 「코스닥시장 상장규정」에 의한 의무보유가 아니라 안정적인 시장 형성을 통해 투자자를 보호하고자 각 기관투자자들이 자발적으로 확약한 내용에 따른 것임을 알려드립니다.

또한, 당사는 주식매수선택권을 부여한 바 있으며, 주식매수선택권 부여 대상자가 이를 행사하여 주식을 취득하는 경우 유통가능 물량이 상승할 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다. 주식매수선택권 부여 현황은 [제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 - 다. 주식매수선택권 행사에 따른 지분희석 위험]을 참고하시기 바랍니다.

금번 공모시 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인 KB증권㈜는 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 3개월간 의무보유 하여야 합니다. 금번 공모 상장주선인으로서 의무인수에 관한 세부내역은 아래와 같습니다.

상장주선인이 사모의 방식으로 인수하는 80,645주는 상장일로부터 3개월간 의무보유한 이후 매도가 가능하게 됩니다. 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다. 다만, 상장주선인의 내규에 의거하여, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3개월) 종료 이후 60영업일 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라, 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3개월) 이후 60영업일 내 시장에 출회될 예정이며, 해당 기간동안 추가 유통물량 증가로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

당사는 임직원의 동기부여 및 복지 증진 등의 목적으로 주식매수선택권을 부여하였습니다. 증권신고서 제출일 현재 미행사분이 존재하는 주식매수선택권 부여 내역은 아래와 같습니다.

증권신고서 제출일 현재 공모주식을 포함하여 당사의 보통주 상장예정주식수는 53,245,858주이며, 상장 후 1년 이내 주식매수선택권의 행사로 인한 발행가능주식수는 1,885,250주입니다.한편, 당사의 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권 잔량은 총 2,104,900주로 완전희석 가정시 유통가능주식수는 총 55,350,758주입니다. 향후 주식매수선택권 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우, 주식수의 증가로 인해 당사의 주식가치에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2025년 10월 30일 상장예비심사신청서를 제출하여 2026년 04월 02일 한국거래소로부터 상장예비심사결과를 통지 받았습니다. 금번 공모는 코스닥시장 신규상장에 필요한 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 모집을 통해 공모하는 것입니다.코스닥시장 상장규정 상 분산요건은 다음과 같습니다.

한국거래소의 상장예비심사 결과 당사는 「코스닥시장 상장규정」 제28조제1항에서 정하는 신규상장신청일(모집완료일)까지 주식의 분산 요건을 구비하여야 합니다. 그러나 상장 전 하기와 같은 사유가 발생하고 한국거래소가 판단하기에 상장예비심사 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있다고 인정하는 경우, 한국거래소는 상장예비심사승인의 효력을 인정하지 않을 수 있습니다. 이 경우 당사는 상장예비심사신청서를 다시 제출하여 심사를 받아야 할 수도 있으며, 당사 주식의 상장 연기 혹은 상장 취소로 이어질 수 있습니다.

만약 당사의 상장적격성심사 결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생할 경우 이는 당사 주식 상장 일정의 연기 또는 상장의 승인 취소를 유발할 수 있으며, 이에 따라 당사의 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.코스닥시장 상장규정 제27조 및 제28조에 따라 보통주권의 신규상장신청인이 한국거래소의 상장예비심사를 통과 후 해당 보통주권을 신규상장하기 위하여 상장예비심사결과를 통지 받은 날부터 6개월 이내에 세칙으로 정하는 신규상장신청서와 첨부서류를 한국거래소에 제출하여야 합니다.당사는 2025년 10월 30일 한국거래소에 상장예비심사신청서를 제출하여 2026년 04월 02일 상장예비심사 승인을 통지 받았으며, 코스닥시장에 상장하기 위해서는 코스닥시장 상장규정에 따라 상장예비심사 결과를 통지받은 날부터 6개월 이내에 신규상장 신청을 해야 합니다. 투자자 보호 또는 건전한 거래질서를 위하여 증권신고의 효력발생시기를 재기산하는 정정기재가 필요한 경우 청약일정 및 신규상장 일정이 변경될 수 있고, 이 경우 상장예비심사 결과의 효력이 상실되어 상장예비심사를 다시 진행해야 할 가능성이 있습니다.다만, 「코스닥시장 상장규정」제8조제1항제5호에 따라 해당 신규상장신청인이 코스닥시장의 상황 급변 등 불가피한 사유로 제출기한의 연장을 요청하여 한국거래소가 승인하는 경우에는 6개월 이내에서 상장심사승인 효력을 연장할 수 있습니다. 그러나 증권신고서 제출일 현재 한국거래소가 당사의 상장심사승인 효력 연장 신청을 승인할 것으로 확신 할 수 없기 때문에 청약 일정 및 신규상장 일정이 지연 될 가능성이 존재하므로 이점 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사의 수요예측 예정일은 2026년 04월 28일(화) ~ 05월 06일(수) 입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인 2026년 05월 11일(월) ~ 05월 12일(화)에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다. 따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

금번 공모를 통해 당사가 수령하게 될 자금은 84,963백만원(제시 희망공모가액인 12,400원 ~ 14,800원 중 최저가액인12,400원 기준이며 인수수수료와 기타 발행비용을 제외한 순수입금 기준)으로 예상됩니다. 당사 경영진은 금번 공모를 통해 조달한 공모자금을 투자자가 동의하지 않거나 당사 주주에게 유리한 수익이 발생하지 않는 방식으로 사용할 수 있습니다.

당사는 해당 공모자금을 운영자금 및 타법인증권 취득자금 등의 용도로 사용할 계획입니다. 상세 내역은 「Ⅴ. 자금의 사용목적」을 참고 하시기 바랍니다. 당사 경영진은 금번 공모를 통해 수령한 공모자금을 실제로 집행함에 있어 재량권을 보유하며, 이를 특정 용도로 사용하고자 하는 당사 경영진의 판단을 투자자가 신뢰하고 투자금을 당사 경영진에게 위탁하는 것임을 유의하시기 바랍니다.또한, 금번 공모를 통해 조달한 순수입금의 사용내역은 향후 당사가 제출하는 사업보고서, 분/반기 보고서 상 「III. 재무에 관한 사항 - 7. 증권의 발행을 통한 자금 조달 - 7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적」에서 확인 하시기 바랍니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조, 제9조 제1항 및 제14항 개정에 따라, 의무보유를 확약한 일반기관투자자에 대한 우선배정이 의무화되었습니다. 이와 관련된 자세한 사항은 「I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항」 - 「2. 공모방법」을 참고하시기 바랍니다.

이에 따라, 의무보유를 확약한 일반기관투자자에게 배정되는 수량이 잠재 배정 물량의 40%에 미달하는 경우, 대표주관회사는 금번 공모주식의 1%(최대 30억 원)를 취득하여 상장일부터 6개월 이상 보유하여야 합니다. (복수 주관 시 합산 1% 취득)이로 인해, 상장주선인이 「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항제1호에 따라 의무인수하는 80,645주와는 별도로 추가 의무인수 물량이 발생할 수 있습니다. 이러한 경우, 상장예정주식수가 변동될 수 있으며, 이에 따라 기존 주주의 공모 전·후 지분율 및 상장 후 시점별 유통가능 주식 물량이 변경될 수 있습니다. 투자자는 이 점을 유의하시기 바랍니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제3호의 개정에 따라 일반청약자에게 공모 주식의 25% 이상을 배정합니다. 또한 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제6호의 개정에 따라 일반청약자 배정 물량인 공모 물량의 25%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행회사와 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대 방안에 의거해 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다.

일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다.이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 청약 배정 방법은 일반청약자 배정물량 중 1/2 이상으로 일반청약자 인원수로 나눈 몫을 청약자 전원에게 동일하게 배정(전원 균등)하고, 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례 배정이 이루어지게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 '비례배정분 청약증거금')을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다.이에 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률과 상이할 수 있으며, 청약경쟁률을 토대로 예상한 배정주식수보다 많거나 적은 주식이 배정될 수 있습니다. 이에 따라 투자자분들께서는 주금납입액 또는 환불액이 청약경쟁률에 따라 달라질 수 있는 점에 대해 유의하시기 바랍니다.

2016년 12월 13일 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 개정으로 인하여 동 규정 제5조 제1항에 따라 다양한 방법을 통한 가격결정이 가능하게 되었습니다.

그럼에도 불구하고 금번 공모를 위한 가격 결정은 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조 제1항 제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단, 금번 공모 시 동 규정 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않으므로 창업투자회사 등은 참여할 수 없습니다.

당사의 공모가 산정은 PER를 이용한 상대가치 평가법을 사용하였으며, 유사회사의 2025년 온기 실적을 기준으로 산출된 PER를 당사의 2028년 추정 당기순이익의 현재가치에 적용하여 평가 시가총액을 산출하였습니다. 동 방식에 의해 본 증권신고서에서 제시된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산출이 당사의 기업가치를 평가하는 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

더불어, 당사가 주당 평가가액 산출을 위하여 2028년 추정 당기순이익의 현재가치를 적용한 이유는, 당사의 사업이 자율주행 카메라 인지 AI 소프트웨어를 기반으로 대규모 선행 연구개발 투자를 통해 기술적 우위를 확보한 후 양산 전환 시점에 본격적인 수익을 창출하는 구조를 가지고 있으며, 이러한 사업 구조 및 수익 발생 특성을 반영하였을 때 2028년이 당사의 본질적인 수익 창출 능력을 가장 타당하게 나타내는 시점으로 판단하였기 때문입니다.

당사의 매출은 고객사 SoC 및 플랫폼 적용을 위한 연구개발용역 매출(NRE)과 양산 차량 기반 라이선스 매출(MP)로 구성되며, 당사의 장기 수익성은 수주 프로젝트의 차량 양산 전환 이후 발생하는 MP 매출 확대에 달려 있습니다. 수주 계약 이후 실제 MP 매출 인식까지는 차량 개발 일정, SoC 검증, 고객사 내 적용 확정 등의 과정을 거쳐 통상 1~2년의 리드타임이 수반되는바, 현재 계약 또는 협상 단계에 있는 주요 프로젝트의 MP 매출이 실질적으로 재무 성과에 반영되기 시작하는 시점은 2028년입니다.

2027년은 당사의 적자가 큰 폭으로 개선되는 첫 번째 해이나, 동 연도는 수년간 이루어진 대규모 R&D 선행 투자에 따른 비용 구조가 여전히 과도기적 상태에 있는 시점입니다. 반면 2028년은 MP 매출이 본격화되고 고정비 부담이 구조적으로 완화되는 시점으로, 당사의 실질적인 이익 창출 능력이 재무제표에 처음으로 안정적으로 반영되는 원년에 해당합니다. 이에 당사는 수익 구조의 본격화되는 2028년의 추정 당기순이익을 기준으로 기업가치를 산정하는 것이 합리적이라고 판단하였습니다. 다만, 상기 산정방식은 미래 손익 추정치에 전적으로 기반하고 있다는 본질적인 한계점을 내포하고 있습니다. 본 추정치는 자율주행 시장의 개화 속도, 주요 고객사와의 양산 전환 일정 준수, 신규 고객 확보 성공, 비용 통제 등 다수의 가정을 전제로 하므로, 만약 이러한 가정 중 일부라도 실현되지 않을 경우 실제 순이익은 추정치에 크게 미달할 수 있습니다. 특히, 당사의 수익 구조상 MP 매출은 수주 계약 이후 차량 양산 전환까지의 리드타임이 존재하고 OEM 개발 일정 변경 등 당사가 통제하기 어려운 외부 변수에 영향을 받는바, 2028년 MP 매출 추정치가 실현되지 않을 경우 흑자전환 시점 및 이익 규모가 당초 예상과 상이해질 수 있습니다. 투자자께서는 이러한 추정치가 실제 실적과 중대한 차이를 보일 수 있으며, 이 경우 회사의 기업가치가 고평가되었을 수 있다는 잠재적 위험을 충분히 인지하시고 투자에 임하시기 바랍니다.

한편, 금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적/비재무적 기준 등에 대한 평가를 바탕으로 최종 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 최종 비교기업 4개사는 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 기술력 , 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 이에 비교기업과 당사와의 직접적인 비교는 한계점을 가지고 있습니다. 따라서, 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출구성 측면에서 비교 가능성이 일정수준 존재하더라도, 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수 없습니다. 사업구조, 시장점유율, 인력수준, 재무안정성, 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에도 차이가 존재할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

비교기업 선정 시 선정(제외)기준, 반영 방법 등 합리적인 근거에 따라 적용하였으나 정량적인 기준 외에 평가과정에서 평가자의 정성적인 판단 및 자의성이 반영됨에 따라 산정결과로 도출된 희망 공모가액 역시 그 완결성을 보장할 수는 없습니다. 비교기업 선정 과정에 대한 자세한 내용은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액의 산출 방법」에 기재되어 있으니 참고하여 주시기 바랍니다.

본 건 상장 이전에는 당사의 주식이 거래되는 공개시장이 존재하지 않았습니다. 또한당사가 한국거래소 코스닥시장에 상장된 이후에 당사 주식의 거래 가격이 금번 공모가격을 하회할 수 있으며, 당사의 주식에 대한 매매가 원활하지 못할 수 있습니다.

수요예측을 거쳐 당사와 대표주관사의 합의를 통해 결정될 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래되는 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 당사의 재무실적, 당사 및 당사가 경쟁하는 업종의 과거 및 미래전망, 당사의 경영진, 당사의 과거 및 현재 영업, 당사의 미래수익 및 원가구조에 대한 전망, 당사의 발전 현황, 당사와 유사한 사업 활동을 영위하고 있는 공개기업의 가치평가, 한국 증권시장의 변동성 여부와 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 투자자는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 매각하지 못할 수 있으며,그 결과 투자금액의 일부 또는 전부에 대한 손실이 발생할 수 있으니 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장 이후 6개월이 경과하기 전까지 상장주선인의 사전 서면동의 없이는 총액인수계약서에 의한 공모주식을 상장주선인에게 매각하는 것 이외에 주식 또는 전환사채 등 주식과 연결된 유가증권을 발행하거나 직간접적으로 매매하거나, 담보제공 등 제3자와의 거래를 하지 않도록 할 것입니다. 향후 당사가 보통주를 추가적으로 발행하거나 당사의 주주가 보유한 주식을 대규모로 매각하는 경우(매각 제한 기간이 종료한 이후에는 매각 금지 대상 물량을 보유한 주주들도 포함) 또는 이와 같은 사건이 발생할 것이라는 인식이 형성되는 경우, 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

2007년 06월 18일부터 시행된 증권 인수업무 등에 관한 규정에서 제11조 일반투자자의 권리 및 인수회사의 의무(Put-Back Option) 조항이 삭제됨에 따라 이와 관련해서투자자께서는 해당 권리를 행사할 수 없습니다.금번 공모의 경우 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제39호가목에 따른 기술성장기업의 상장을 목적으로 하는 바, 2016년 12월 13일 개정되어 2017년 1월 1일부로 시행되는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의3 제1항 제4호에 해당하지 않기 때문에 동 규정에 따른 환매청구권이 부여되지 않습니다.

또한, 공모 물량에 대한 초과수요가 존재 시 인수회사가 공모 물량의 15% 범위 내에서 발행회사의 대주주등으로부터 해당 주식을 차입하여 기관투자자 등에게 초과 배정을 하는 초과배정옵션(over-allotment option)도 금번 공모에서는 부여되지 않으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

신규상장종목의 최초 가격 결정은 시가기준가 방식에 따르지 않고, 발행가액 자체를 기준으로 하며, 신규상장종목의 가격제한폭은 신규상장일 기준가격 대비 60~400%로 상한가 및 하한가가 설정되어 있습니다.

신규상장종목 상장일은 변동성완화장치(VI)가 적용되지 않으며, 상장 익일부터 적용됩니다. 다만, 가격 변동은 상기와 같이 기준가의 가격제한폭(60~400%) 내로 제한됩니다. 투자자께서는 이 점을 참고하시어 투자 시 유의하시기 바랍니다.

본 공모 후 최대주주인 Aptiv Technologies AG는 보통주 19,181,061주(상장예정주식수의 36.02%)를 보유하게 됩니다. 지배주주는 이사의 선임을 비롯한 당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안을 결정할 때 상당한 영향력을 행사할 수 있을 것으로 판단됩니다 또한, 지배주주는 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는 기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 이러한 이해상충은 당사에 대한 투자자나 다른 주주들의 이해관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

본건 공모 이후 당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에 상장될 예정입니다. 상법상 상장회사 특례 규정인 제542조의6(소수주주권)에 따라 의결권이 없는 주식을 제외하고 회사의 발행주식총수의 1.5%에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 주주총회 소집청구 및 회사의 업무, 재산상태를 조사하기 위하여 법원에 검사인 선임을 청구할 수 있고, 1.0%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.5%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다.또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.25%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사, 감사 등의 해임을요구할 수 있고, 0.1%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.05%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 회사의 회계장부를 열람청구할 수 있습니다. 0.05%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.025%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사가 법령 또는 정관에 위반한 행위를 하여 이로 인하여 회사에 회복할 수 없는 손해가 생길 염려가 있는 경우에는 회사를 위하여 이사에 대하여 그 행위를 유지할 것을 청구할 수 있고, 0.01%에 해당하는 주식을 6개월 이상보유한 소수주주는 회사를 대신하여 주주대표소송을 제기할 수 있습니다.회사의 소액주주들과 이사회 및 주요주주들과의 이해관계는 상이할 수 있으며, 이로 인해 소액주주들이 법적 행동을 통해 그들의 영향력을 행사할 수 있습니다. 향후 당사를 상대로 상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업과 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있습니다.

또한, 국내 증권 관련 집단소송법은 2005년 1월 1일부터 시행되었고, 국내 상장기업 주식을 집단적으로 0.01% 이상 보유하고 있으며, 해당 기업이 발행한 증권과 관련하여 자본시장 거래에서 피해를 입었다고 주장하는 투자자 집단(50명 이상)을 대표하여 1인 이상의 대표성 있는 원고가 집단소송을 제기할 수 있도록 허용합니다.증권 관련 집단소송에서 인정되는 소인으로는 증권신고서 또는 투자설명서에 기재된호도적 정보, 호도적인 사업보고서의 공시, 내부자/불공정 거래, 시세조작 등으로 인해 발생한 피해에 대한 청구, 회계부정으로 유발된 피해에 대해 외부 회계법인을 대상으로 제기한 청구 등을 들 수 있습니다. 당사가 미래에 집단소송의 피고가 되지 않으리라고 확신할 수 있는 근거는 없으며, 만약 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목될 경우, 상당한 비용이 발생함은 물론 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 한국채택국제회계기준(K-IFRS)을 적용하여 재무제표를 작성하고 있으며, 2025년 기말 재무제표에 대해 삼정회계법인으로부터 감사받은 K-IFRS 기준으로 재무제표를 작성하여 본 신고서에 기재하였습니다. 본 신고서 상의 재무제표는 2025년 기말 재무제표 작성 기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자에 유의하시기 바랍니다.

한편, 2025년 기말 이후 월별 실적을 'III. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 러. 결산일 이후 최근 재무정보 관련 위험'에 기재하였으니, 참고하시기 바랍니다. 다만, 신고서 제출일 이후에도 영업 환경이 달라질 수 있는 점과 당사의 노력에도 불구하고, 사업이 계획대로 진행되지 않는 등 대내외적인 이유로 사업계획상 추정 매출액은 변동 가능성이 존재할 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

1. 공모가격에 대한 의견

동사의 공모가격 산정을 위한 재무수치는 과거 재무수치 및 영업실적에 기반하여 작성되었습니다. 회사의 과거 재무수치에 관하여는 『제2부 발행인에 관한 사항 - Ⅲ. 재무에 관한 사항』에 기재되어 있는 내용을 참고 부탁드립니다.

가. 평가결과

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜스트라드비젼의 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시하고자 합니다.

상기 표에서 제시한 희망공모가액의 범위는 ㈜스트라드비젼의 절대적 가치가 아니며, 국내외 경기, 회사가 속한 산업의 성장성, 경쟁관계, 산업에 대한 위험, 주식시장 상황의 변동 가능성, 회사의 영업 및 재무상태의 변화 등 다양한 요인에 따라 평가결과가 변동될 수 있음에 유의하여 주시기 바랍니다.금번 ㈜스트라드비젼의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정공모가액은 대표주관회사인 KB증권㈜가 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 주관사단과 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

나. 희망공모가액의 산출방법 (1) 희망공모가액 산출 방법 개요금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜스트라드비젼의 사업 특성, 경영 성과, 재무 현황, 회사가 속한 산업의 특성, 시장의 규모, 유사회사의 경영 성과 및 주가 수준 등 기타 사용 가능한 다양한 요소를 종합적으로 고려하여 희망공모가액을 산출하였습니다. (가) 평가방법 선정 개요일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다.절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치평가법이 있으며, 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교기업과 비교하기 위해서는 비교기업의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호 비교가 가능한 모형으로 이러한 미래현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.본질가치평가법은 2002년 8월 「유가증권인수업무에 관한 규칙」 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정 상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정 실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어 산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나, 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가 있으며, 또한 이를 보완하는 향후 2개년 간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정 시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정 기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석 대상 기업과 동일하거나 유사한 제품을 주요 제품으로 하는 비교 가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정 하에 분석 대상 기업과 비교기업을 비교ㆍ평가하는 방법으로써 그 평가 방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다.그러나, 비교기업의 선정 과정에서 평가자(기관)의 주관적인 판단 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생 가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교 대상 회사들이 일정한 재무적 요건 및 비교 유의성을 충족하여야 합니다. 또한 사업, 기술, 관련 시장 성장성, 주요 제품군 등 질적 측면에서 일정 수준 이상 평가 대상 회사와 비교 유의성을 가지고 있어야 합니다. (나) 평가방법 선정대표주관회사인 당사는 금번 공모를 위한 회사의 주당가치를 평가함에 있어 주식 시장에서 일반적으로 활용되고, 투자자가 상대적으로 이해하기 용이한 상대가치 평가방법을 적용하였습니다.

(2) 비교평가모형의 한계동사의 주당 평가가액은 동사의 2028년 당기순이익의 현재가치에 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는 데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기 상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.또한, 동사의 주당 평가가액은 동사의 2028년 당기순이익의 현재가치에 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서, 향후 발생할 수 있는 경기 상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 당사가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

다. 유사기업의 선정

(1) 유사기업 선정 요약

대표주관회사인 당사는 동사의 업종, 사업, 재무 및 일반 유사성을 종합적으로 고려하여 현대오토에버, 슈어소프트테크, 엠디에스테크, 칩스앤미디어 총 4개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 최종 선정하였습니다.최종 선정된 비교기업은 동사와 비교가능한 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출규모의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교 참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.이와 같은 기준으로 선정되어 모집단에 속한 유사기업은 아래와 같습니다.

(2) 유사기업 선정 세부내역

1. 모집단 선정 - 업종 유사성

동사는 첨단운전자보조시스템(ADAS) 등 자율주행 기술에 필요한 시각정보 인지 소프트웨어 개발 회사입니다. 동사는 한국표준산업분류상 ' 소프트웨어 개발 및 공급업(J58200)'으로 구분되어 있습니다. 동사의 주요기술 및 사업적 특성을 고려하여, 산업분류가 다르더라도 비교회사로 선정될 수 있는 가능성을 열어두어 투자자께 합리적인 정보를 전달할 수 있도록 자동차 산업에서 차량에 탑재되는 소프트웨어를 공급하는 사업과 관련된 사업을 영위하는 회사들도 포함할 수 있도록 모집단의 범위를 넓혀 설정하였습니다.

2. 2차 비교기업 선정: 재무 유사성동사의 신고서 제출일 기준 직전 3개년도 연결재무제표 기준 매출액은 2023년 7,176백만원, 2024년 11,539백만원, 2025년 18,109백만원을 달성하였으나, 신고서 제출일 기준 직전 3개년도 당기순손실은 2023년 54,876백만원, 2024년 64,859백만원, 2025년 62,943백만원을 기록하였습니다.다만, 동사의 가치평가를 위하여 흑자 시현이 예상되는 2028년의 당기순이익 현재가치를 기준으로 유사기업의 PER을 적용하였으므로, 재무적 유사성을 갖춘 비교기업을 선별하였습니다. 1차 비교대상 회사에 속한 모집단 187개사 중, ① 2025년 온기 기준 영업이익 및 당기순이익(연결)을 시현, ② 온기 영업이익을 초과하는 비경상손익이 발생하지 않은 기업(당기순이익(연결)을 영업이익으로 나눈 비율이 200%를 초과하지 않는 기업), ③ 최근사업연도 감사보고서 의견이 적정인 기업을 분류하여 아래와 같이 2차 유사기업으로 총 76개사를 선정하였습니다. 각 기업별 선정여부 및 근거 내역은 아래와 같습니다.

3. 3차 선정기준 : 사업 유사성현재 자동차 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 패러다임이전환되고 있으나, 국내 상장사 중 자율주행 및 ADAS의 시각 정보 기반 인지 소프트웨어 공급을 주요 사업으로 영위하며 유의미한 매출 비중을 시현하는 기업은 제한적입니다. 이에 따라, 동사의 제품의 특성 및 수익 구조를 고려하여 비교 대상을 소프트웨어 공급 중심 기업으로 한정하되, 동사의 주요 고객군 및 전방산업이 자동차 산업인 점을 고려하여, 자동차 산업 향 매출이 존재하는 기업들로 선정 기준을 확대하여 비교기업을 선정하였습니다.다음 기준 중 2가지 모두를 충족하는 회사를 동사의 비교기업으로 선정하였으며, 선정 근거 및 선정 내역은 아래와 같습니다.

4. 4차 선정기준 : 일반 요건 유사성3차 선정된 4개사 중에서 일반요건으로 아래와 같은 기준을 통하여 총 4개사를 최종 유사회사로 선정하였습니다.

(3) 유사기업 선정 결과대표주관회사는 상기 선정기준을 충족하는 4개사를 최종 유사기업으로 선정하였습니다.

동사와 선정된 유사회사 간 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하더라도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 및 과정에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함을 유의하시기 바랍니다.동사의 희망공모가액은 선정 유사회사의 기준 주가를 특정 시점에서 적용하였기에 향후 발생할 수 있는 유사회사의 주가 변동에 따라서 동사의 주당 평가가액도 변동될 수 있습니다. 유사회사의 기준 주가가 향후 예상 경영성과에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성 등을 고려하면, 동사의 주당 평가가액은 동사와 유사회사의 과거 경영실적을 활용하고 있다는 측면에서 평가방법으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다.또한, 동사의 주당 평가가액은 최종 유사회사의 2028년 당기순이익의 현재가치를 기준으로 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가함에 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.따라서 유사기업의 기준주가가 미래 예상 손익에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성을 고려한다면 비교평가방법은 평가모형으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다.최종 유사기업의 사업 현황은 아래와 같습니다.

(가) 현대오토에버㈜

현대오토에버는 2000년 설립되어 유가증권시장에 상장된 현대자동차그룹의 소프트웨어 전문 계열사입니다. 정보시스템 기획(IT 컨설팅)에서부터 구축, 운영, 유지보수까지 전 과정을 수행하는 IT 서비스 사업과 차량용 SW 플랫폼, 내비게이션 SW 등을 포함한 차량용 SW 사업을 주력으로 영위하고 있습니다. 현대오토에버의 사업부문은 IT 서비스 부문(SI·ITO)과 차량용 SW 부문으로 구분됩니다. SI(System Integration) 부문은 현대차그룹 계열사의 ERP, 스마트팩토리, 클라우드 구축 등 기업 정보화 시스템을 설계·개발하는 사업이며, ITO(IT Outsourcing) 부문은 고객의 전산시스템 운영·관리·유지보수를 담당하는 장기 반복 수익 구조의 사업입니다. 차량용 SW 부문은 자율주행 및 커넥티비티에 적용되는 차량 SW 플랫폼 'mobilgene'과 내비게이션 SW, 정밀지도 등을 개발·공급합니다. 차량용 SW 부문과 관련하여, 현대오토에버는 현대차그룹의 SDV(소프트웨어 정의 차량) 전환 전략의 핵심 실행 주체로서의 역할이 부각되고 있습니다. 현대차그룹은 2026년 SDV 기반 페이스카 공개, 2027년 자율주행 AI 'Atria AI' 탑재 차량 출시, 2028년 완성형 자율주행차 출시를 목표로 로드맵을 구체화하고 있으며, 현대오토에버는 그룹 내 유일한 소프트웨어 전문 계열사로서 이 과정에서 차량용 SW 플랫폼 공급의 중추적 역할을 수행합니다. 또한, 현대차그룹이 2026년부터 2030년까지 AI 자율주행, SDV, 로보틱스 등 미래 신사업 분야에만 50조 5,000억원 이상을 투자한다는 계획을 발표함에 따라, 현대오토에버의 차량 SW 및 스마트팩토리 사업의 매출 비중 확대가 예상됩니다. 이처럼 현대오토에버는 자동차 산업의 소프트웨어 중심 전환 흐름 속에서 차량용 SW 사업을 핵심 성장동력으로 영위하고 있다는 점에서 스트라드비젼과 사업 영역상 유사성이 존재합니다. 양사 모두 글로벌 완성차 OEM을 주요 고객으로 하는 차량용 소프트웨어를 공급하며, 자율주행 및 ADAS 관련 기술 수요 확대로부터 직접적인 수혜가 기대되는 산업 내에 위치하고 있습니다.

현대오토에버의 연결재무제표 기준 제품 등 매출 현황은 다음과 같습니다

다만, 수익 구조 및 사업 모델 측면에서는 일정한 차별점이 존재합니다. 현대오토에버는 그룹 계열사 대상 IT 아웃소싱(ITO) 및 시스템통합(SI) 용역이 전체 매출의 약 80% 이상을 차지하는 반면, 스트라드비젼은 Vision AI 인식 소프트웨어의 개발 수주(UD) 및 양산 라이선스(License) 매출에 기반한 순수 소프트웨어 전문 기업입니다. 이에 따라 매출의 반복성·수익성 구조, 고객 의존도, 기술 차별화 방식 등에서 양사 간 차이가 존재할 수 있음을 감안하시길 바랍니다.

참고로, 현대오토에버의 최근 요약재무정보는 다음과 같습니다.

(나) 슈어소프트테크㈜

슈어소프트테크는 2002년 3월 설립되어 2023년 4월 코스닥시장에 상장된 소프트웨어 자동화 검증 전문 기업입니다. 고신뢰 고위험(Mission Critical) 소프트웨어의 안전성을 검증하기 위한 자동화 도구 개발·공급 및 제3자 검증 서비스 제공을 주력 사업으로 영위하고 있으며, 자동차, 국방, 원자력·에너지, 항공·철도 등 기능안전 국제표준 준수가 요구되는 산업을 주요 전방 시장으로 합니다.

슈어소프트테크의 사업은 크게 SW시험검증 플랫폼 부문과 빅데이터/AI 부문으로 구분됩니다. SW시험검증 부문은 임베디드 소프트웨어의 소스 코드 정적·동적 검증을 수행하는 코드검증 솔루션, 환경을 활용한 시스템검증 솔루션, 모델 단계에서의 오류 검출을 위한 모델검증 솔루션, 자율주행·커넥티드카·사이버보안 분야에 특화된 미래기술검증 솔루션 등으로 세분화됩니다. 각 솔루션은 도구 라이선스, 도구 유지보수, 솔루션 개발, 제3자 검증 서비스의 형태로 공급됩니다. 빅데이터/AI 부문은 2023년부터 종속회사 (주)모비젠 편입을 계기로 본격화되었으며, 빅데이터 수집·분석 플랫폼(IRIS) 공급과 AI 기반 IT운영 자동화 솔루션(AI Ops)을 제공합니다.

슈어소프트테크의 제품 등 매출 현황은 다음과 같습니다.

슈어소프트테크는 자동차 소프트웨어 분야에서 자동차 기능안전 국제표준인 ISO 26262 및 자동차 소프트웨어 프로세스 표준인 A-SPICE 기반의 시험검증 솔루션을 공급하고 있으며, 현대자동차가 배포하는 엔지니어링 표준(ES)에 당사의 주력 제품(CODESCROLL 등)이 명시되어 있어 현대차그룹 내 완성차·부품사를 중심으로 안정적인 수요 기반을 확보하고 있습니다. 2025년 3분기 누적 기준 자동차 관련 매출액이 52.5%를 차지하며 최대 전방 산업입니다. 자율주행차 개발 및 SDV 전환 가속화에 따라 ADAS 소프트웨어 검증 수요가 구조적으로 증가하고 있어, 미래기술검증 솔루션(DCAT, SIMVA 등)을 포함한 자율주행 관련 검증 서비스 영역이 중장기 핵심 성장동력으로 기대됩니다.

슈어소프트테크는 자동차 소프트웨어 기능안전 생태계를 사업 기반으로 하는 점에서 스트라드비젼과 사업적 연관성이 존재합니다. 특히 슈어소프트테크가 제공하는 ADAS·자율주행 소프트웨어 검증 솔루션은 스트라드비젼의 SVNet과 같은 차량용 Vision AI 소프트웨어의 기능안전 인증 과정에서 활용될 수 있는 검증 도구로, 양사는 차량 소프트웨어 개발-검증-양산으로 이어지는 동일한 산업 밸류체인 내에 위치하고 있습니다. 다만, 스트라드비젼이 AI 기반 인식 알고리즘 자체를 개발·공급하는 소프트웨어 원천 기술 기업인 반면, 슈어소프트테크는 타 기업이 개발한 소프트웨어의 품질 및 안전성을 검증하는 도구·서비스 제공 기업이라는 점에서 사업 모델의 성격 및 수익 구조상 차별점이 존재하며, 자동차 이외에도 국방·원자력·항공 등 다양한 산업군을 전방 시장으로 한다는 점도 감안할 필요가 있습니다.

참고로, 슈어소프트테크의 최근 요약재무정보는 다음과 같습니다.

(다) ㈜엠디에스테크

MDS테크는 1998년 12월 설립되어 2006년 9월 코스닥시장에 상장된 임베디드 시스템 토탈 솔루션 전문 기업입니다. 임베디드 소프트웨어 개발 전반에 필요한 솔루션 및 플랫폼 공급을 주력으로 하며, 자동차, 기계/로봇, 전자, 국방/항공, 헬스케어 등 다양한 산업을 주요 전방 시장으로 합니다.

MDS테크의 사업부문은 임베디드 SW 개발솔루션, 임베디드 시스템 SW 솔루션, 산업자동화 솔루션, 기타로 구분됩니다. 임베디드 SW 개발솔루션 부문은 세계 임베디드 개발 솔루션 시장의 표준을 주도하는 해외 파트너사와의 장기 독점 공급·라이선스 계약을 통해 프로세스 관리, 정적·동적 시험 툴, 산업용 표준 디버거, SW 컴파일러, 차량용 SW 개발 솔루션 등을 공급하며 자체 개발 부가기능을 Add-on하여 엔지니어링·컨설팅·교육 서비스와 함께 제공하는 지식기반 사업을 영위합니다. 또한, 주요 종속회사 ㈜MDS인텔리전스를 통해 AI·IoT·빅데이터·클라우드 분야의 4차산업혁명 솔루션으로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 산업자동화 솔루션 부문은 열화상 카메라 기반 영상분석 솔루션, AI HW솔루션(NVIDIA 플랫폼) 등 스마트팩토리 관련 솔루션을 공급합니다.엠디에스테크의 제품 등 매출 현황은 다음과 같습니다.

자동차 소프트웨어 분야는 MDS테크 사업 성장의 핵심 영역으로, AUTOSAR 기반 차량용 SW 개발 솔루션, 기능안전 표준(ISO 26262) 대응 정적, 동적 시험 툴 등을 완성차 OEM 및 부품사에 공급하고 있습니다. 자동차 산업의 SDV 전환이 가속화됨에 따라 차량 소프트웨어 개발 인프라 수요가 구조적으로 증가하고 있어, MDS테크의 자동차 관련 개발 솔루션 사업도 중장기 성장이 기대됩니다.

MDS테크는 자동차 임베디드 소프트웨어 개발 전반에 걸친 솔루션 및 도구를 제공하며, 자동차 SW 품질 및 기능안전 검증 생태계 내에서 사업을 영위한다는 점에서 스트라드비젼과 사업적 연관성이 존재합니다. 완성차 OEM 및 부품사를 공통 고객군으로 하며, ADAS·자율주행 소프트웨어 개발 수요 확대로부터 간접적인 수혜가 기대되는 동일한 자동차 SW 생태계 내에 위치하고 있습니다. 다만, MDS테크는 해외 파트너사 제품의 국내 독점 공급과 자체 개발 솔루션 Add-on을 중심으로 하는 임베디드 시스템 토탈 솔루션 유통·통합 사업자인 반면, 스트라드비젼은 Vision AI 인식 알고리즘 자체를 독자 개발·공급하는 순수 소프트웨어 IP 기업으로서 사업 모델의 성격, 수익 구조, 기술 차별화 방식 등에서 차별점이 존재하며, MDS테크는 자동차 외에도 국방·산업자동화 등 다양한 전방 산업을 영위한다는 점도 감안할 필요가 있습니다.참고로, 엠디에스테크의 최근 요약재무정보는 다음과 같습니다.

(라) ㈜칩스앤미디어

칩스앤미디어는 2003년 3월 설립되어 2015년 8월 코스닥시장에 상장된 반도체 설계자산(Silicon Intellectual Property, 이하 'IP') 전문 기업입니다. 반도체 칩에 삽입되어 특정 기능을 수행하는 비디오 IP 및 NPU IP의 개발과 라이선스 공급을 주력 사업으로 영위하고 있으며, 반도체 칩 설계 회사(팹리스), 디자인하우스, IT 플랫폼 기업 등을 주요 고객으로 합니다.

칩스앤미디어의 매출은 고객사에 IP를 공급할 때 수취하는 라이선스, 고객사가 당사 IP를 적용한 반도체 칩을 판매할 때 발생하는 로열티, 유료 기술지원 서비스에 해당하는 용역으로 구성됩니다. 주력 제품인 비디오 코덱 IP(Video Codec IP)는 스마트폰, 디지털TV, 자동차 인포테인먼트 시스템, 자율주행차, 영상보안카메라, 데이터센터 서버용 GPU·NPU, 드론, 로봇 등 영상 처리가 요구되는 광범위한 분야에 적용됩니다. 특히 데이터센터 내 동영상 콘텐츠 비중이 전체 트래픽의 약 80%에 달하는 만큼 AI 칩 수요 증가에 따른 비디오 IP 수요도 함께 확대되고 있으며, 미중 반도체 전쟁으로 인한 엔비디아 GPU 대체 수요도 중국 시장을 중심으로 사업 기회를 창출하고 있습니다.

비디오 IP 외에도 칩스앤미디어는 2023년 자체 NPU IP(제품명 WAVE-N)를 개발하여 2024년 하반기 첫 라이선스 매출을 달성하였습니다. WAVE-N은 고화질 영상처리에 최적화된 소형 NPU로, 일반 NPU 대비 10~20% 수준의 크기로 구현되며 DRAM Access 없이 실시간 데이터 처리가 가능한 것이 특징입니다. 이에 따라 실시간 처리가 필수적인 차량용 ADAS·ISP, 스마트폰 카메라, IoT, 로봇 등 차세대 엣지 디바이스 시장을 주요 타깃으로 합니다. 나아가 2026년 1월에는 세계 최초 AI 기반 풀 이미지 신호 프로세서(AI ISP)를 공개하며 이미징·비전 기술 분야로의 확장을 본격화하고 있습니다.칩스앤미디어의 주요 매출 현황은 아래와 같습니다.

칩스앤미디어는 자율주행 및 ADAS 영역과 직접적인 사업 연관성을 가지는 반도체 IP 기업이라는 점에서 스트라드비젼과의 산업적 유사성이 존재합니다. 양사 모두 차량용 영상·인식 기술 생태계 내에서 순수 소프트웨어·IP 기반의 라이선스 사업 모델을 영위하며, 자율주행차 및 ADAS 관련 반도체 수요 확대로부터 직접적인 수혜가 기대되는 산업 내에 위치하고 있습니다. 특히 칩스앤미디어의 비디오 코덱 IP 및 NPU IP는 카메라 센서 데이터를 처리하는 차량용 SoC에 내장되며, 스트라드비젼의 SVNet이 구동되는 동일한 차량용 SoC 플랫폼 내에서 함께 활용될 수 있는 기술입니다. 다만, 칩스앤미디어는 영상 처리를 위한 반도체 IP를 팹리스 등에 공급하는 IP 라이선서인 반면, 스트라드비젼은 카메라 센서 데이터로부터 객체를 인식하는 Vision AI 알고리즘 소프트웨어를 완성차 OEM 및 Tier-1에 직접 공급하는 기업으로서, 밸류체인 내 위치, 직접 고객군, 수익 구조에 차이점이 존재할 수 있습니다.

참고로, 칩스앤미디어의 최근 요약재무정보는 다음과 같습니다.

(4) 유사기업 기준 주가

기준 주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위하여 2026년 04월 03일을 분석기준일로 분석기준일(2026년 04월 03일) 종가, 최근 5거래일(2026년 03월 30일 ~ 2026년 04월 03일) 평균 종가, 최근 20거래일(2026년 03월 09일 ~ 2026년 04월 03일) 평균 종가 중 최소값을 적용하였습니다.

(5) 상장예비심사 시 경쟁기업 제외 사유한편 한국거래소 상장예비심사시 동사가 상장예비심사 신청서에 경쟁기업으로 기재하여 제출하였던 회사는 아래와 같습니다.

라. 희망공모가액 산출㈜스트라드비젼의 주당가치를 평가함에 있어, 상장기업 중에서 유사회사를 선정하여 이들 회사와 비교평가하는 방법을 이용하여 산출하였으며, 평가방법은 PER을 적용하여 산출한 기업가치를 산술평균하였습니다. (1) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

(2) 유사기업 PER 산출 상기에서 산출한 기준주가 및 비교기업의 2025년 기준 (지배주주)당기순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다.

(3) 주당 평가가액 산출

(4) 희망공모가액 결정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜스트라드비젼의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜스트라드비젼의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어 주당 평가가액을 기초로 하여 36.86% ~ 24.64%의 할인율을 적용하여 공모희망가액을 12,400원 ~ 14,800원으로 제시하였습니다.

금번 공모시 제시된 할인율은 2024년 이후 코스닥시장 기술특례상장기업 신규상장법인의 제시 할인율을 참고하였으나, 다양한 대내외적인 변수에 따라 기업간 할인율이 상이하게 책정되므로 금번 공모시 제시된 할인율은 동 기업들의 평균 할인율과는 차이가 있으니 투자자께서는 이점에 유의하시기 바랍니다.

또한, 해당 가격이 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니다. 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액임을 유의하시기 바랍니다.

마. 추정 당기순이익 산정 내역

(1) 추정 손익계산서

상기는 중립적 매출 시나리오를 기반으로 작성한 손익계산서입니다. 추정에 적용된 동사의 사업계획은 여러 가정과 예측에 기반하고 있으므로, 실제 결과는 추정치와 중대한 차이를 보일 수 있습니다. 특히, 2028년으로 예상되는 영업이익 흑자 전환 시점이 지연되거나 달성되지 못할 경우, 동사의 재무 안정성 및 기업가치에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이처럼 대내외 요인이 복합적으로 작용하여 당사의 미래 추정손익이 변동될 수 있으므로, 투자자께서는 이러한 불확실성을 충분히 고려하시기 바랍니다.

(2) 주요 항목별 추정근거

(가) 매출액

1. 매출 추정 결과 요약

동사는 향후 매출 산정함에 있어서 주요 매출 유형(NRE/MP)과 주요 고객사별(A사/Non-A사)로 수주확률을 종합적으로 고려하여 추정하였습니다. 중립 시나리오 기준 매출액 추정 내역은 다음과 같습니다.

2. 매출 구조의 특성

스트라드비젼은 자동차용 카메라 기반 시각정보 인지 AI 소프트웨어를 개발, 공급하는 기업으로, 딥러닝 기반 영상 인식 알고리즘 'SVNet'을 기반으로 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 시스템에 탑재되는 카메라 비전 인지 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 동사의 제품은 글로벌 Tier-1 자동차 부품사 및 OEM(완성차업체)의 차량에 탑재되어 차선 인식, 객체 검출, 주행 가능 영역 판별 등의 다양한 인지 기능을 수행하며, 자동차 산업의 ADAS 의무화 및 자율주행 기술 고도화 추세에 따라 그 수요가 구조적으로 증가하고 있습니다.

동사의 매출은 크게 ① NRE(Non-Recurring Engineering, 양산 연구개발 용역매출)과 ② MP(Mass Production, 양산 라이선스 매출)로 구분됩니다.

한편, 동사의 매출 구조는 다음과 같은 특징을 보유하고 있습니다.

첫째, NRE 선행 → MP 후행의 2단계 매출 구조입니다. 자동차용 소프트웨어 사업의 특성상 양산을 위한 연구개발 매출인 NRE 단계를 성공적으로 완료한 후 본격 양산이 진행되며 양산 라이선스 매출인 MP 매출이 발생합니다. 양산 프로젝트의 수주부터 양산 개시까지 통상 약 1~2년이 소요됩니다. 예를 들어 2026에 수주되는 NRE 프로젝트가 본격 양산 단계로 진입하여 MP 매출이 예상되는 시점은 일반적으로는 2028년 이후입니다. 이에 따라 동사의 매출별 비중도 추정 기간 초기(2026, 2027년)에는 NRE 매출 비중이 높읕 특성을 보입니다.

둘째, MP 매출의 장기 반복 발생 특성입니다. 양산이 개시된 차량 모델은 통상 약 7년간 생산이 지속되며, 이 기간 동안 차량 1대 출하 시마다 라이선스 매출이 반복적으로 인식됩니다. 이는 수주가 확정된 프로젝트에 대해 장기간에 걸친 안정적 매출 가시성을 제공합니다. 아울러, 신규 프로젝트가 추가될수록 기존 프로젝트의 MP 매출과 누적, 합산되는 구조이므로, 매년 새로운 양산 프로젝트가 더해짐에 따라 MP 매출 기반이 누적적으로 확대되는 특성을 가집니다. 결과적으로, 추정 매출 기준 MP 매출이 차지하는 비중은 2027년을 기점으로 NRE를 역전하며, 2028년에는 전체 매출의 84.3%를 차지하며, NRE 매출은 그 금액 및 비중이 감소하며 NRE 중심에서 MP 중심으로 전환되는 구조적 변화를 반영하고 있습니다.

또한, MP 단계에서는 해당 소프트웨어가 SOP(양산 개시) 시점에 확정되어 차량 단종 시까지 그대로 탑재되는 자동차 산업의 구조적 특성상, 전면적인 재개발이나 대규모 검증 비용이 발생하지 않습니다. 개발, 인증에 수반되는 주요 비용은 NRE 단계에 이미 선집행되어 있으며, MP 기간 중에는 소규모 기술지원 및 패치 수준의 제한적 비용만이 발생합니다. 이에 따라 MP 매출 비중이 높아질수록 전사적인 수익성은 구조적으로 개선되는 특성을 가집니다.

셋째, USD 기반 계약 구조입니다. 동사의 NRE 및 MP 계약은 대부분 USD로 체결되며, KRW 매출로 환산 시 환율 변동의 영향을 받습니다. 최근 미국, 이란 간 중동 분쟁 발생, 미국 연준의 금리 동결 기조 지속 등 대외 불확실성이 확대되면서 원/달러 환율은 2026년 3월 중 1,500원 수준까지 상승한 바 있습니다. 이에 따라 향후 환율 변동의 불확실성이 상존하는 점을 고려하여, 본 추정에서는 2026년 01월부터 02월까지 2개월 평균 환율인 1 USD = 1,453.29 KRW를 일괄 적용하였습니다. 3) 매출 추정 로직 개요

동사는 핵심 매출 유형인 NRE(연구개발매출)와 MP(양산 라이선스매출)로 구분하여 매출을 추정하였으며, 각 추정치는 개별 프로젝트의 계약 규모, 영업 진행 단계(Stage), 고객 채널(Aptiv/Non-Aptiv), 차량 생산대수 전망, 그리고 양산 일정 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다.동사는 매출 추정의 보수성과 신뢰도를 제고하기 위해, 동사는 각 프로젝트의 영업 진행 단계(Stage) 및 고객 채널(A사/Non-A사)에 따라 차등화된 수주확률(Cut-rate)을 적용하여 전체 프로젝트의 매출을 현실 가능한 수준으로 조정하였습니다. 수주확률의 산정 근거 및 적용 체계에 관한 상세 내용은 후술하는 "③ 수주확률 추정 로직"을 참조 부탁드립니다.

① NRE 매출 추정 로직 개요

NRE 매출은 양산에 앞서 동사의 시각정보 인지 AI 소프트웨어를 특정 고객사의 하드웨어 플랫폼(SoC) 및 차량 요구사양에 맞게 최적화, 통합하는 연구개발 용역에서 발생하는 매출입니다. 글로벌 OEM이 신차 개발 시 특정 ADAS 플랫폼을 선정하면, 동사는 해당 플랫폼에 SVNet을 포팅(Porting)하고 고객 요구사양에 맞는 기능을 개발, 성능 최적화 및 검증 등의 작업을 수행합니다. NRE는 통상 후속 MP(양산 라이선스)를 위한 선행 단계로서, 양산을 전제로 수행됩니다.

NRE 계약은 프로젝트당 1회성으로 체결되며, 통상 6개월에서 1년의 기간 동안 진행되며 진행매출로 인식됩니다. 따라서 동사는 NRE 매출의 특성을 고려하여 계약 체결 연도에 50%, 차년도에 50%의 매출이 인식되는 것을 기본 원칙으로 하되, 중국, 인도 등 개발 주기가 빠른 지역의 프로젝트는 당해 연도 100% 매출을 인식하는 것으로 적용하였습니다.

NRE 매출 세부 산정 내역은 후술하는 "4) 매출 추정 상세 - ① NRE 매출 추정 상세 내역" 부분을 "을 참고 부탁드립니다.

② MP 매출 추정 로직 개요

MP 매출은 NRE 단계를 거쳐 양산이 확정된 차량에 동사의 소프트웨어가 탑재될 때, 차량 1대당 라이선스 비용(Unit Price)을 수취하는 로열티 형태의 매출입니다. OEM의 양산 차량이 출하될 때마다 매출이 인식되며, 통산 NRE 수주 시점으로부터 1~2년 후 양산이 개시되며, 차량 모델의 생산 수명(약 7년)에 걸쳐 지속적으로 매출이 발생합니다.

MP 매출은 차량 생산대수에 직접 연동되므로, OEM의 생산 계획 및 글로벌 자동차 시장 수요에 영향을 받습니다. 동사는 2026년 탑재량 추정 시 계약이 완료된 프로젝트의 경우 고객사로부터 확인된 예상 생산수량을 기반으로 산정하였으며, 협상 및 RFI/RFQ 단계에 있는 프로젝트의 경우 고객사와의 협의 과정에서 공유된 참고 수량을 기반으로 추정하였습니다. 2027년 이후 탑재량은 2026년 수주 프로젝트의 평균 단가 및 생산수량을 기준으로 하되, 세그먼트, Tier-1 고객사 확대, SVNet 적용 SoC 플랫폼 확대에 따른 수주 건수 증가를 가정하여 추정하였습니다.

MP 매출 세부 산정 내역은 후술하는 "4) 매출 추정 상세 - ② MP 매출 추정 내역" 부분을 "을 참고 부탁드립니다.

③ 수주확률 산정 로직

동사는 매출 추정에 있어 프로젝트의 영업 진행 단계(Stage)와 고객 채널(A사/Non-A사)에 따라 차등화된 수주확률(Cut-rate)을 적용하였습니다. 수주확률은 NRE 매출과 MP 매출에 동일하게 적용되었습니다. 이는 양산 공급 계약(MP)이 확정되면 양산 개시 전 개발, 검증을 위한 연구개발 용역(NRE)이 수반되는 자동차 산업의 계약 구조가 고려된 것이며, 이를 고려하여 동사는 MP 매출과 NRE 매출에 동일한 수주확률을 적용하는 것이 합리적이라고 판단하였습니다.

동사는 고객사별 과거 수주확률 및 프로젝트의 영업 진행 단계별로 로직을 세분화하여 수주확률을 산정하였습니다.

상기 내용에 따라 최종적으로 동사가 매출 추정에 적용한 영업 진행 단계별, 고객별 수주확률은 다음과 같습니다.

동사는 프로젝트 수주의 실질적인 시작 단계인 RFI/RFQ 단계를 기준으로 수주확률을 산정하였습니다. RFI/RFQ 단계에서부터 계약까지 A사와 같이 진행한 프로젝트는 71.4%의 수주확률을, Non-A사 프로젝트는 7.4%의 수주확률을 적용하였습니다. 이는 과거 동사의 역사적 데이터를 기준으로 산정된 실제 수치입니다. RFI/RFQ 단계를 기준으로, 추진/타겟팅 단계의 수주확률은 차량용 비전 인지 소프트웨어 시장의 주요 플레이어가 동사를 포함하여 3사(StradVision, Mobileye, Qualcomm) 수준인 점을 고려하여, 해당 수주확률에 1/3을 곱하였으며, 발굴 단계에는 보수적으로 OEM의 자체 개발(In-house) 가능성까지 추가로 반영하여 RFI/RFQ 수주확률에 1/4을 곱하여 산정하였습니다.참고로, 동사와 같은 Tier-2 공급사는 일반적으로 양산 프로젝트에 참여시 Tier-1 업체와 같이 또는 단독으로 수주에 참여합니다. 따라서, 추진/타겟팅 단계 및 발굴 단계에서 Tier-2 경쟁사를 고려한 것은 적절하다고 판단됩니다.반면, RFI/RFQ 이후 단계인 협상 및 기술평가 단계는 RFI/RFQ와 동일한 수주확률을 적용하여 추정의 보수성을 확보하였으며, 후속프로젝트의 경우도 동일한 수주확률을 적용하여 보수성을 확보하였습니다.

한편, 동사는 현 단계에서는 각 프로젝트 유형별로 상이한 리스크 요인을 정량화 하여 매출발생확률을 세분화하는 것이 오히려 추정의 신뢰도를 저해할 수 있다고 보았습니다. 따라서 과거 실적에 기반한 단일 영업단계별 수주 확률을 일괄적으로 적용하여 보수적으로 매출액을 추정하였습니다.

대표주관사는 상기 수주확률의 적정성을 검토하기 위해 최근 2개년(2024~2025년) 기간 동사의 영업 파이프라인 실적 데이터를 분석하였습니다. 해당 기간 동사는 총 64건의 프로젝트 추진하였으며,이 중 34건에 대해 수주 여부가 확정되었습니다. 결과적으로 34건의 프로젝트 중 7건을 수주하였으며, 27건은 수주를 실패한 것으로 확인되었습니다. 그 외 30건은 증권신고서 제출일 현재 수주가 진행중에 있습니다.

확정된 프로젝트 기준으로 전체 수주확률은 20.59%이나, A사를 통한 프로젝트와 A사 외의 업체와 진행한 프로젝트 사이에 71.43% 대 7.41%로 수주확률의 유의적인 차이가 존재합니다. 이에 따라 동사는 매출 추정에 있어 두 채널을 구분하여 수주확률을 적용하였습니다.

참고로, 동사의 최근 2개년(2024~2025년) 영업 파이프라인의 단계별 현황은 다음과 같습니다.

(참고) A사 / Non-A사 간 수주확률 차이의 구조적 배경A사 채널의 경우, 동사는 A사와의 장기간 공동 연구개발을 통해 SVNet을 A사의 ADAS 플랫폼 아키텍처에 최적화된 형태로 고도화해 왔습니다. 특히, A사의 7세대 ADAS 플랫폼에 인지 소프트웨어로 채택되어 다수의 공동 개발 및 검증 과정을 수행함에 따라, 해당 플랫폼 내에서의 통합 안정성 및 성능 완성도를 확보하고 있습니다.이와 같은 기술적 정합성은 단순 소프트웨어 성능을 넘어, A사의 ADAS 플랫폼 전반의 시스템 효율성 및 완성도에 기여하는 요소로 작용하고 있으며, 결과적으로 OEM 대상 제안 시 플랫폼 단위에서의 경쟁력 확보로 이어지는 구조를 형성하고 있습니다. 이에 따라 A사 채널에서는 NRE 착수 및 최종 양산(SOP)으로 이어지는 전환율이 Non-A사 채널 대비 상대적으로 높게 나타나는 경향이 있는 것으로 판단됩니다.반면 Non-A사 채널의 경우, 개별 프로젝트 단위에서 신규 통합 및 검증이 요구되는 경우가 많아, 상대적으로 높은 불확실성이 존재하며, 이는 수주 전환율에 영향을 미치는 요인으로 작용할 수 있습니다.다만, 동사의 3DP(3D Perception) 기반 소프트웨어 개발이 완료되어 본격적인 수주 활동이 개시된 시점이 비교적 최근이며, 현재까지 양산 수주 종료 건수가 34건 수준인 점을 고려할 때, 채널별 수주확률 산정에 활용된 표본 수가 충분하지 않은 한계가 존재합니다. 이에 따라 상기 수주확률은 향후 추가적인 영업 실적이 축적됨에 따라 변동될 수 있습니다. 4) 매출 추정 상세① NRE 매출 추정 상세 동사의 NRE 매출 상세 추정내역은 다음과 같습니다.

NRE(Non-Recurring Engineering) 매출은 동사가 고객사의 차량 플랫폼에 SVNet 소프트웨어를 포팅, 최적화하는 개발용역을 수행하고, 그 대가로 수령하는 일회성 연구개발 매출입니다. 동사는 개발용역은 개발참여인력의 표준적인 시간당 인건비와 예상 투입시간, 부대비용 등을 고려하여 원가를 추산하고, 이에 일정 이윤율을 곱한 표준가격을 기준으로 고객사와 가격을 협상, 확정합니다. 동사는 이렇게 결정된 개발용역의 총 수주금액은 전체 수행기간 동안의 진행률에 따라 매출로 인식됩니다. 한편 동사의 2026년 1분기말 기준 확정 수주잔고 현황은 아래와 같습니다. 확정 수주잔고에는 신청서 제출일 현재 진행중이 PoC(기술검증) 프로젝트가 포함되어 있으며, 향후 추정치에는 PoC 추가 수주를 반영하지 않았습니다.

동사는 전 추정 기간(2026년~2029년)에 걸쳐 개별 프로젝트 기반 Bottom-up 추정 방식을 적용하되, 추정 기간에 따라 일부 가정을 차등화하였으며, 다음의 산식에 의해 산정되었습니다.

• 목표 프로젝트 수주 건수

동사의 매출 추정에 반영된 연도별 신규 NRE 프로젝트 목표 수주 건수는 아래와 같습니다. 2026년은 현재 진행중인 프로젝트를 기반으로 Salesforce CRM에 등록된 프로젝트 영업 진행 단계를 적용하였으며, 2027년 이후 목표 프로젝트에 대해서는 보수적으로 추진/타겟팅 단계를 일괄 적용하였습니다.

동사는 2026년 총 30건의 MP 프로젝트 수주를 목표하고 있으며, 이는 증권신고서 제출일 현재 영업을 진행중인 프로젝트에 한정한 수치입니다. 한편, 2027년 이후 목표 수주건수는 동사의 추정치로, 2026년과 유사한 수준을 가정하되, 2026년 진행중인 프로젝트의 개별 특성 및 향후 추가적인 기회요인을 고려하여 증감을 반영하였습니다.동사는 2026년까지는 특정 파트너 중심의 제한된 플랫폼 구조 하에서 일부 Tier1 및 SoC에 집중된 형태로 사업이 전개될 것으로 예상되나, 상장 이후 2027년부터는 기존의 경업금지 제약이 해소됨에 따라 다양한 Tier1 및 SoC 파트너로의 확장이 가능해질 것으로 예상하고 있습니다. 이에 따라 플랫폼 단위에서의 협업 구조가 다변화되며, Tier-1 SoC 간 조합 가능한 플랫폼 수가 구조적으로 증가를 예상하고 있으며, 그 결과 2027년에는 2026년 대비 약 7건의 추가 프로젝트 추진이 가능할 것으로 판단하고 있습니다.한편, 동사는 수주 실패 가능성을 고려하기 위하여 목표 수주건수에 수주 성공 확률을 고객 채널별로 구분하여 예상 매출 인식 금액을 산정하였습니다. 결과적으로, 동사가 수주 확률을 고려하여 매출 추정에 반영한 실질적인 2026년 NRE 프로젝트 수주 건수는 약 19.4건(기 수주 3건 + 추가 수주 16.4건)입니다. 2026년 1분기말까지 계약 완료건이 3건 존재하고, 수주 가능성이 상대적으로 높은 RFI/RFQ 이상 단계의 프로젝트가 21건(A사 12건, Non-A사 9건)이 존재함을 고려시, 이는 합리적인 수준으로 판단됩니다.또한, 동사는 2027년 이후 예상 수주건에 대해 2026년 현재 대비 높은 추정의 불확실성을 내포하고 있다고 판단하여, 일괄적으로 "추진/타게팅" 단계를 가정한 수주확률을 반영하였습니다.

아울러, 동사는 A사와의 양산 프로젝트 협업 본격화에 따라 과거 대비 큰 폭의 양산 프로젝트 수주 증가가 가능할 것으로 판단하고 있습니다. 이에 따라 2026년 파이프라인은 과거 대비 A사 채널 비중이 증가한 구조로 구성되어 있으며, 과거 실적에서 확인된 바와 같이 높은 수주 전환율을 보이는 채널 중심의 파이프라인이 추가 확보될 것을 예상하고 있습니다.

나아가, 동사는 현재까지 글로벌 Tier-1 및 OEM 고객사 등과 다수의 Evaluation 및 PoC를 완료한 상태로, 이미 형성된 고객 파이프라인이 향후 NRE 수주 건수 확대의 기반으로 작용할 것으로 판단하고 있습니다. 동사는 20242025년 2년동안 글로벌 OEM사 2곳, Tier-1 업체 9곳, 반도체사 4곳 등과 기술검증을 완료하였으며, 이에 따라 향후에도 유사한 수준의 NRE 프로젝트 수주 기회가 존재할 것으로 판단하고 있습니다.자동차 산업의 특성상 양산(SOP, Start of Production) 개시 시점을 기준으로 통상 35년 전후의 장기 개발 사이클이 소요됩니다. 일반적으로 제품소개(Product Introduction) - 평가 및 검증(Evalution 및 PoC) - 양산연구개발(NRE) - 양산탑재(MP) 단계로 진행되는 장기 개발 사이클에서, 2025년 이전까지는 시장 초기진입자로서 고객사의 요청이 PoC, Evaluation 목적이 주를 이루었다면, 현재는 초기 기술검증(Evaluaiton, PoC) 단계에서 양산 단계로 매출구조가 전환되는 과정에 있는 것으로 판단됩니다.

• 프로젝트 당 예상 계약 규모

물가상승률은 IMF World Economic Outlook(2025.04) 자료를 참고하였으며, 보수적으로 2%를 일률 적용하였습니다. 환율은 추정 전 기간에 걸쳐 1 USD = 1,453.29원으로 고정 적용하였으며, 환율 변동에 따른 리스크는 별도 반영하지 않았습니다.

• 진행률(매출 인식 시점)

NRE 용역은 K-IFRS 기업회계기준서 제1115호에 따른 진행기준(투입법) 또는 인도기준에 의해 매출이 인식됩니다. 대부분의 매출이 진행률 기준 매출임을 감안하여, 본 추정에서는 다음과 같은 간편법을 적용하였습니다.

동사의 각 NRE 프로젝트별로 진행률 배분 비율(Split%)이 개별 지정되어 있으며, 이를 NRE 계약금액에 곱하여 연도별 매출을 산출하였습니다. 통상 NRE 용역의 수행기간은 프로젝트의 복잡도 및 고객사 요구사항에 따라 짧게는 1년에서 길게는 2년까지 소요되며, 이러한 수행기간의 특성을 반영하여 계약 체결 연도와 차년도에 걸쳐 매출이 분할 인식되는 구조로 추정하였습니다.

한편 동사는 자체 보유한 CPF(공통 플랫폼 프레임워크) 구조를 통해 통해 Tier-1의 신규 SoC 포팅 기간을 기존 6개월에서 평균 1개월까지 단축가능한 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 빠른 기술 대응 역량은 NRE 수행기간의 단축으로도 이어져 단위 기간 내 처리 가능한 NRE 프로젝트 수를 구조적으로 확대하는 기반으로 작용할 수 있는 것으로 파악됩니다. 다만, 동사는 업계 평균 수준의 NRE 프로젝트 진행 기간을 고려하여 50/50의 매출인식을 가정하였습니다.

② MP 매출 추정 내역

MP 매출의 상세 추정내역은 다음과 같습니다.

MP(Mass Production) 매출은 당사의 주요 제품인 SVNet으로 대표되는 AI 기반 객체인식 소프트웨어가 완성차에 탑재되어 양산될 때, 차량 1대당 라이선스 비용으로 발생하는 매출입니다. 고객사와의 협의에 따라 결정된 단위당 단가(USD/unit)에 해당 기간의 차량 생산수량을 곱하여 산정됩니다.

단가는 당사 소프트웨어의 적용 범위, 즉 객체인식 방식(FrontVision, SurroundVision, MultiVision)과 상세 기능 및 사양에 따라 차등 결정됩니다. NRE를 통해 개발이 완료된 프로젝트가 양산에 진입하면 통상 약 7년간 MP 매출이 지속적으로 발생하며, 차량 생산수량의 Ramp-up에 따라 매출이 점진적으로 확대되는 구조입니다. 이에 따라 한번 발생하면 장기간 반복적으로 누적되는 특성을 가지며, 추정 기간 중 전체 매출동사는 전 추정 기간(2026년~2029년)에 걸쳐 개별 프로젝트 기반 Bottom-up 추정 방식을 적용하되, 추정 기간에 따라 일부 가정을 차등화하였으며, 다음의 산식에 의해 산정되었습니다.

동사는 MP 매출 추정시 NRE 매출과 동일하게 추정 기간(2026년~2028년)에 걸쳐 개별 프로젝트 기반 Bottom-up 추정 방식을 적용하되, 추정 기간에 따라 일부 가정의 구체성 수준을 차등화하였습니다.

• 연간 MP 프로젝트 목표 수주 건수

동사의 매출 추정에 반영된 연도별 신규 MP 프로젝트 목표 수주 건수는 아래와 같습니다. 2026년은 현재 진행중인 프로젝트를 기반으로 Salesforce CRM에 등록된 프로젝트 영업 진행 단계를 적용하였으며, 2027년 이후 목표 프로젝트에 대해서는 보수적으로 추진/타겟팅 단계를 일괄 적용하였습니다.

동사는 2026년 총 27건의 MP 프로젝트 수주를 목표하고 있으며, 이는 증권신고서 제출일 현재 실제로 시장에 기회가 존재하여 영업을 진행중인 프로젝트에 한정하여 산정한 수치입니다. 2027년 이후 목표 수주건수는 동사의 추정치로, 2026년과 유사한 수준을 가정하되, 2026년 진행중인 프로젝트의 개별 특성 및 향후 추가적인 기회요인을 고려하여 증감을 반영하였습니다.결과적으로, 동사가 수주 확률을 고려하여 매출 추정에 반영한 2026년 MP 프로젝트 실질 수주 건수는 약 17.2건(A사 12.3건, Non-A사 4.9건)입니다. 2026년 1분기까지 계약 완료건이 3건 존재하고, 수주 가능성이 상대적으로 높은 RFI/RFQ 이상 단계의 프로젝트가 18건이 존재하는 점을 고려할 때, 동사가 추정 매출에 실질적으로 반영한 수준 건수는 합리적인 수준으로 판단됩니다.

한편, 동사는 2027년 목표 수주건수(29건)는 2026년 목표 수주건수(27건)를 참고하되, 인도 및 중국 시장의 추가적인 기회요인을 반영하였으며, 2028년 이후에는 2026년과 유사한 수준의 목표 수주 건수를 가정하였습니다. 동사는 인도 시장의 경우 이미 A사를 통한 Mahindra, TATA, ASHOK LEYLAND 등 인도 주요 OEM 및 Tier-1과의 협력 파이프라인을 확보하고 있습니다. 인도 자동차 시장은 정부의 안전 규제 강화 기조 하에 ADAS 기능의 의무 탑재 요건이 점차 확대되고 있으며, 세계 3위 규모의 신차 시장으로서 ADAS 보급률이 선진국 대비 아직 낮은 수준에 머물러 있어 중장기적인 성장 잠재력이 높다고 판단하고 있습니다. 특히 A사의 인도 시장 내 Tier-1 입지와 동사의 기술 협력 관계를 고려할 때, 2027년 이후 인도 고객사 대상 NRE 수주 기회가 구체화될 가능성이 높은 것으로 판단하고 있습니다.

중국 시장의 경우, 동사는 A사와 함께 G사, B사 등 중국 주요 OEM과 양산 프로젝트추진하고 있으며, L사 등 신생 전기차 업체와는 이미 계약을 체결하는 등 가시적 성과가 나오고 있습니다. 중국은 전 세계에서 ADAS 기술 채택이 가장 빠르게 진행되는 시장 중 하나로, 2030년 기준 ADAS 보급률이 95%를 초과할 것으로 전망됩니다. 또한 중국 OEM들의 ADAS 고도화 경쟁이 심화되는 가운데, 동사의 하드웨어 비종속적 플랫폼 구조와 다양한 SoC 지원 역량은 Axera 등 현지 SoC 기업과의 협업을 통한 추가적인 수주 기회를 창출할 수 있는 기반이 될 것으로 판단됩니다.

이러한 양 시장의 구조적 성장세와 동사가 이미 구축한 고객 네트워크를 고려할 때, 2027년 수주 목표에 인도 및 중국 시장의 기회요인을 추가적으로 반영한 것은 합리적으로 판단됩니다.

한편, 2027년 이후 프로젝트에 대해서는 보수적으로 추진/타겟팅 단계의 수주확률(A사 23.8%,Non-A사 2.4%)을 반영하여 실질적으로 5~6건의 프로젝트를 연간 최종 수주하는 것으로 반영하였습니다. 동사가 2024년, 2025년 각 4건, 3건의 MP 프로젝트를 수주하였고, 증권시고서 제출일 현재 과거 대비 사업적으로 상당히 진척되어 있다는 점을 고려시 합리적으로 산정된 것으로 판단됩니다. - 예상 탑재량

동사는 2026년 수주 예정 프로젝트의 경우, 현재 영업이 진행 중인 고객사로부터 직접 제공받은 차종별 예상 생산 계획을 기반으로 탑재 수량을 산정하였습니다. 2027년 이후 수주 예정 프로젝트의 경우, 동사가 기존에 수행한 유사 프로젝트의 차종별 탑재 수량 실적을 준용하였으며, 자동차 산업의 일반적인 차량 생산기간인 약 7년을 적용하여 수주 시점으로부터의 매출 발생 기간을 산정하였습니다.

양산 물량의 시간별 Ramp-up 패턴은 자동차 산업의 일반적인 양산 커브를 따릅니다. SOP 초기 1년차에는 양산 라인 안정화 및 품질 검증 과정에서 소량 생산이 이루어지며, 23년차에 본격적인 풀 생산 체제로 진입하여 물량이 급속히 증가합니다. 45년차에 모델 라이프사이클 중 최대 생산에 도달한 후, 6~7년차부터는 후속 모델 전환 준비에 따라 생산량이 점진적으로 감소하는 구조입니다.

이러한 양산 구조와 관련하여, NRE 프로젝트 수주 이후 통상 약 1~2년간의 개발 기간을 거쳐 SOP가 개시되고 MP 매출이 발생하기 시작하며, 이후 차량 생산기간인 약 7년간 매출이 지속되는 것으로 가정하였습니다. 이러한 구조로 인해 추정 기간 초기인 2026년에는 기 확보된 소수의 확정 프로젝트에서만 MP(양산) 매출이 발생하여 유효 라이선스 계약 수가 9개에 불과하나, 과거에 수주한 NRE 프로젝트들이 순차적으로 SOP에 진입하면서 MP 매출 발생 프로젝트 수가 급격히 증가할 것으로 전망됩니다.

한편, 대표주관사는 동사가 제시한 추정 탑재량의 적정성을 검토하고자 시장 분석 및 경쟁사 비교를 통해 동사가 현재 제시한 목표 판매량의 수준이 합리적인지 여부에 대해 검토하였습니다.

[시장규모 및 경쟁사 비교를 통한 달성 가능성 검토 내역]

Goldman Sachs의 발표자료(2024.08)에 따르면 2027년 기준 전체 승용차 생산량 중 ADAS 기능이 필요한 L1 이상 차량의 비중은 약 53.9%에 달할 것으로 전망되며, 고도화된 ADAS 기능이 요구되는 L2+ 이상의 차량 비중은 약 25.0%에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 2027년 글로벌 승용차 판매량이 약 9,200만대 가량으로 예상되는 점을 고려하면, 동사가 접근 가능한 전체 시장의 규모는 약 4,950만대(L1 이상 기준) 수준으로 추정됩니다. 이를 고려시, 밸류에이션 산정의 기준이 되는 2028년에 반영된 동사의 실질 탑재량 인 697만 대는 해당 시점의 시장 규모 대비 약 14% 내외의 점유율에 해당하는 수치입니다.

한편, 카메라 비전 기반 ADAS 시장의 선도업체인 Mobileye는 2025년 약 2,900만 대의 EyeQ 칩을 판매하였습니다. 공개된 자료는 없으나, 차량용 카메라 비전 시장에서 Mobileye가 약 70% 수준의 시장점유율로 추정된다는 점을 고려하면, 동사가 속한 시장의 실제 규모는 약 4,1435,343만 대 수준인 것으로 추정됩니다. 이를 고려시, 동사가 2028년 목표하는 탑재량 697만대는 시장 규모의 약 1317% 수준인 것으로 파악됩니다.

이상의 분석을 종합하면, 동사의 2028년 실질 탑재량 목표인 697만 대는 글로벌 ADAS 시장 규모 대비 14% 수준이며, 시장 선도업체인 Mobileye의 2025년 연간 판매량 3,550만 대 대비 약 1/5 수준입니다. 3D Perception 기반 독립 비전 인지 소프트웨어 업체가 전 세계적으로 일부에 불과한 점을 감안하면 2028년 기준 동사의 시장점유율 목표치는 합리적인 수준으로 판단됩니다. - 라이선스 단가

MP 라이선스 단가는 프로젝트별로 개별 결정되며, 탑재되는 솔루션의 범위에 따라 다음과 같은 단가 수준이 형성됩니다.

동사는 2026년 수주 프로젝트의 경우, 영업 단계에 따라 적용 기준을 달리하였습니다. 협상 또는 RFI 이후 단계에 있는 프로젝트에 대해서는 현재 고객사와 실제로 논의 중인 예상 계약단가를 적용하였으며, 아직 발굴 또는 추진 초기 단계에 있는 프로젝트에 대해서는 동사의 과거 양산(MP) 프로젝트별 평균 단가를 준용하였습니다.

2027년 수주 프로젝트의 경우, 2026년 양산 프로젝트별 평균 단가를 준용하였습니다. 자동차 산업 특성상 프로젝트 유형 및 고객사 요구 수준에 따른 단가 구조가 단기간 내 크게 변동하지 않는다는 점을 고려한 것으로, 직전 연도의 실적 평균값을 기준으로 삼음으로써 추정의 안정성을 확보하였습니다. 2028년 이후에는 2027년 단가 수준에서 매년 물가상승률(약 2%)을 반영하여 단가가 점진적으로 증가하는 것으로 가정하였습니다. 적용 물가상승률은 IMF 가 2025년 4월 발표한 World Economic Outlook 보고서를 참고하였습니다.동사의 라이선스 단가는 회사의 영업기밀에 해당함에 따라 공개할 수는 없으나, 2026년 03월까지 실제 계약이 체결된 프로젝트 및 RFI/RFQ를 제출한 프로젝트를 기반으로 산정되었기에 적절하게 적용되었다고 판단됩니다.참고로, 동사의 주요 경쟁사인 Mobileye 대비 동사 제품은 가격 경쟁력을 확보하고 있는 것으로 확인됩니다. Mobileye는 하드웨어(EyeQ 칩)와 소프트웨어를 통합한 시스템 단위로 공급하며, 대당 평균 단가(ASP)는 약 $50~$80 수준으로 추정됩니다. 동사는 순수 소프트웨어 라이선스 방식으로 공급하기 때문에 대당 단가 자체는 Mobileye 보다 낮습니다. 다만, 소프트웨어 특성상 원가가 거의 들지 않으므로, 출하량증가에 따른 재고 및 원가부담이 없으며, 고객사는 동사의 솔루션과 원하는 범용SoC를 결합하여 BOM절감을 실현, Mobileye 대비 약 20-25% 가격경쟁력을 가지므로 가격 우위를 갖게 됩니다. 이러한 점으로 인해 A사에서 7세대 ADAS 플랫폼의 카메라 비전 시스템 공급사로 동사를 채택하였고, 다른 Tier-1들과 SoC회사들과의 사전 협업에 유리하게 작용하고 있습니다.

③ 세부 프로젝트별 진행 현황 상술한 기준을 바탕으로 동사의 사업계획에 최종적으로 반영된 NRE, MP 프로젝트들의 진행 현황 및 매출 추정내역은 다음과 같습니다.

2029년 NRE 및 MP 매출도 동일한 구조로 세부 계산이 진행된 바, 기재를 생략합니다.

④ 시나리오별 매출액 추정

동사는 사업계획 추정에 있어 프로젝트 진행 단계 및 채널별 수주확률(Cut-rate)을 달리 적용하여 낙관, 중립, 보수 3개 시나리오를 가정하였습니다. 보수 시나리오는 추진/타겟팅 및 발굴 단계의 Non-Aptiv 프로젝트에 대해 더 낮은 수주확률을 적용하여 실현 가능성이 높은 매출만을 반영한 시나리오이며, 낙관 시나리오는 동 프로젝트에 대해 상향된 수주확률을 적용한 시나리오입니다. 시나리오별로 적용한 진행 단계별 수주확률은 아래와 같습니다.

시나리오별 가정에 따른 매출액 추정 내역은 다음과 같습니다.

상기 추정 손익은 중립 시나리오를 기본으로 작성되었습니다. 시나리오 간 편차는 보수 기준 중립 대비 약 93%~94%, 낙관 기준 약 106%~108% 수준으로, 이는 수주확률 변수만을 조정한 결과입니다.

다만, 상기 시나리오 분석은 환율(1 USD = 1,453.29원 고정), 양산 물량, 단가, SOP 시점 등 기타 변수를 고정한 상태에서 수주확률만을 변동시킨 단일 변수 민감도 분석에 해당합니다. 환율 변동, 양산 지연, 물량 축소 등 복합 리스크가 동시에 실현될 경우 보수 시나리오 이하의 매출이 발생할 가능성도 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이러한 한계를 충분히 인지하시고 투자 판단에 임하시기 바랍니다.

⑤ 기타 고려사항

[Bottom-up 매출 추정 방법론 적용 사유]

동사는 향후 매출액을 추정함에 있어, 개별 프로젝트의 수주 현황과 진행 단계를 직접 반영하는 Bottom-up 방식을 전 추정 기간(2026년~2029년)에 걸쳐 일관되게 적용하였습니다. 동사는 매출 추정의 합리성을 확보하기 위해 다수의 추정 방법론을 검토하였으며, 각 방법론의 적용 방식과 한계점은 아래와 같습니다.

상기와 같은 방법론들의 한계점을 종합적으로 고려하였을 때, 동사의 사업 특성에 가장 부합하는 추정 방식은 개별 프로젝트 파이프라인에 기반한 Bottom-up 추정이라고 판단하였습니다.

[매출 추정의 한계 및 리스크 요인]

본 매출 추정은 개별 프로젝트 파이프라인의 Bottom-up 분석에 기반하되, 다음과 같은 구조적 한계 및 하방 리스크 요인이 존재합니다. 투자자는 아래 사항을 충분히 인지한 상태에서 추정 매출액을 해석하여야 합니다.

• 수주확률(Cut-rate) 산정의 한계

당사의 수주확률은 2024~2025년 약 2개년의 양산 관련 프로젝트 수주 실적 데이터(총 64건 제안, 34건 확정, 7건 수주성공, 30건 현재 진행 중)에 기반하여 산출되었습니다. 이는 통계적으로 충분한 표본 규모라 단정하기 어려우며, 향후 시장 환경 변화에 따라 실제 수주율이 추정 기준과 상이할 수 있습니다. 나아가, 고객사에 따라 A사 채널(71.4%)과 Non-A사 채널(7.4%)의 수주확률 차이가 약 10배가까운 수준에 달하며, 이는 A사 채널의 수주확률이 하락할 경우, 매출에 미치는 영향이 크게 작용할 수 있다는 것을 의미합니다. 따라서, 향후 실제 수주율이 본 매출추정에 반영된 데이터와 상당한 차이가 있을 수 있으며, 이 경우 회사의 매출 추정이 크게 변동될 수 있습니다.

• 양산 물량의 불확실성

당사는 고객사에서 제공한 예상 수량을 기반으로 향후 공급 물량을 추정하였습니다. 다만, 글로벌 자동차 수요는 경기 사이클, 규제 변화(배출가스 및 안전 기준 등), 전동화 전환 속도 등에 민감하며, 이에 따라 실제 생산 물량이 추정치와 상당한 괴리가 발생할 수도 있습니다. 특히, 중국 및 인도 시장 프로젝트는 ADAS 규제 의무화에 따른 수혜가 기대되나, 규제 시행 시점 지연 또는 기준 완화 시 예상 물량 미달 가능성이 존재하며, 해당 지역 내 경쟁 심화, 지정학적 리스크 등에 따라 물량이 크게 변동될 수 있습니다.

• Non-A사 채널 확대의 불확실성

매출 추정에는 Non-A사 채널을 통한 신규 대형 프로젝트의 수주 가능성이 포함되어 있습니다. 다만, 과거 2개년 Non-A사 채널의 프로젝트 수주확률(7.4% 이하)이 A사 채널 대비 상대적으로 낮으며, Non-A사 채널의 수주확률은 2024~2025년 단 2건의 성공 사례에 기반한 것으로 향후 실제 수주액은 본 매출 추정에 반영된 수치를 하회할 수 있습니다.

• 기술 경쟁 및 시장 구조 변화 리스크

ADAS/자율주행 인지 소프트웨어 시장은 Mobileye, NVIDIA, Qualcomm 등 글로벌 반도체·소프트웨어 기업과 OEM 내재화 흐름이 공존하는 경쟁 환경입니다. 경쟁 심화에 따른 단가 하락 압력은 본 추정에 반영되지 않았습니다. 당사가 적용한 단가는 현재 견적 기준입니다. 따라서, 시장의 경쟁강도가 심화될 경우, 회사가 예상한 것 대비 공급단가가 감소할 가능성이 존재합니다.

상기 리스크 요인은 매출 추정의 불확실성을 투명하게 기술한 것으로, 개별 리스크의 실현 가능성이나 영향도를 정량적으로 측정한 것이 아닙니다. 투자자는 본 추정 매출을 참고 수치로 활용하되, 상기 리스크 요인을 종합적으로 감안하여 투자 판단에 임하여야 합니다.

(나) 영업비용

동사의 영업비용은 인건비, 변동비, 고정비, 경상연구개발비, 감가상각비로 구성되어 있으며, 상세 추정 내역은 다음과 같습니다.

1. 인건비

인건비는 동사의 영업비용 중 가장 높은 비중을 차지하는 항목이며, 급여, 상여, 퇴직급여, 복리후생비 및 주식보상비용 등으로 구성되어 있습니다. 인건비의 상세 추정 내역은 다음과 같습니다.

동사의 인건비는 향후 채용 계획에 따른 월별 인력 수급 계획을 바탕으로 추정되었으며, 인당 평균 인건비는 상승률은 국회예산정책처에서 발표한 국내 명목 임금 인상률 전망 수치를 참고하여 연평균 약 3.8% 증가하는 것으로 가정하였습니다. 직무 및 연차별 상세 평균 인건비는 동사의 주요 영업기밀에 해당하여 구체적인 추정치 기재는 생략하였습니다.

한편, 퇴직급여, 복리후생비 및 보험료(주로 직원 4대보험으로 구성)는 급여의 일정 비율이 매년 유지되는 것으로 가정하였으며, 주식보상비용은 현재까지 비 연구개발 인력에게 부여된 주식매수선택권의 공정가치를 바탕으로, 잔여 가득기간을 고려하여 각 회계연도별 비용 발생분을 기간에 따라 안분하여 산정하였습니다.

한편, 동사는 전사에서 발생한 인건비 중 연구개발 활동과 직접적으로 연계된 비용은 동사의 내부 배부 기준에 따라 이를 경상연구개발비로 배부합니다. 이에 따라 실제 공시되는 재무제표상에서는 인건비 총액 중 연구직 인력에 해당하는 인건비는 경상연구개발비 계정으로 공시되는 점 투자자께서는 유의 부탁드립니다.

2. 변동비

변동비는 지급수수료(주로 S/W 유지보수 비용으로 구성), 여비교통비, 대손상각비 및 접대비로 구성되어 있습니다. 변동비의 상세 추정 내역은 다음과 같습니다.

• 지급수수료

S/W 유지보수 비용은 동사의 지급수수료는 주력 솔루션인 자율주행 카메라 비전 인지 알고리즘인 SVNet의 고도화 및 각 OEM별 요구사항에 최적화된 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 시각 정보 데이터 처리용 인프라 운영 관련 비용입니다. 자율주행 및 ADAS 구현을 위한 비전 인지 소프트웨어 개발 공정에서는 방대한 주행 영상 데이터의 분석, 정밀 시뮬레이션, 그리고 희귀 사례인 Edge-case(예외 상황) 학습을 위한 가상 주행환경 구축 등 고도의 연산 자원이 필수적으로 요구됩니다. 동사는 현재 자체 보유한 GPU 서버 인프라를 활용하여 해당 공정을 수행하고 있으며, 이에 따른 서버 운영 및 시스템 유지보수 비용을 지급수수료 계정에 반영하고 있습니다.

특히, 해당 비용은 주행환경 학습을 위한 딥러닝 데이터 처리량과 직접적으로 연동되는 구조를 가집니다. 이에 따라 본 주관회사는 향후 OEM 공급 확대에 따라 추가로 요구될 것으로 예상되는 주행 데이터량을 프레임(Frame) 단위로 추정하였으며, 이를 기반으로 도출된 데이터 인프라 요구량을 산정하여 연도별 S/W 유지보수비용을 합리적으로 추정하였습니다.

3. 고정비성

동사의 고정비성 비용은 소모품비, 건물관리비, 세금과공과, 통신비 등으로 구성되어 있습니다. 해당 비용들은 동사의 매출 규모 변동과 관계없이 일정 수준이 정기적으로 발생하는 특성이 있기에, 추정 기간 내 급격한 비용 변동 가능성은 낮을 것으로 판단됩니다. 동사는 고정비성 비용을 2025년 실적치에 예상 물가상승률(2.0%)을 적용하여 매년 증가하는 것으로 추정하였습니다. 상세 추정 내역은 아래와 같습니다.

4. 경상연구개발비동사의 경상연구개발비는 AI 비전 인지 소프트웨어 기업의 특성상 일반적인 제조업이나 하드웨어 중심 기업과는 비용 구조가 상이합니다. 동사의 핵심 연구개발 활동은 SVNet의 인지 성능 고도화를 위한 딥러닝 모델 학습 및 검증에 집중되어 있으며, 이 과정에서 가장 핵심적인 투입 요소는 대규모 학습 데이터의 확보와 가공입니다.

이에 따라 동사의 경상연구개발비는 주로 데이터 처리 비용으로 구성됩니다. 구체적으로는 실주행 데이터에 대한 라벨링(Labeling) 작업 비용이 핵심을 차지하며, 이는 객체 인식, 차선 인식, 3D 바운딩박스 생성 등 SVNet의 각 기능별 학습 데이터를 생성하기 위해 필수적으로 수반되는 비용입니다. 딥러닝 기반 AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 의해 직접적으로 결정되는 만큼, 라벨링을 포함한 데이터 처리 비용은 동사의 연구개발 경쟁력을 유지하기 위한 핵심 투입 비용으로서 지속적으로 발생하는 구조입니다.

다만 동사는 SVDataFlow 기반의 Auto-Labeling 파이프라인 고도화 및 EDD(Evaluation Driven Development) 프레임워크를 통해 불필요한 데이터 처리 비용을 최소화하고, 실제 성능 개선에 기여하는 데이터를 선별적으로 확보하는 방식으로 라벨링 비용의 효율성을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이에 따라 매출 성장 대비 경상연구개발비의 증가율은 점진적으로 완화될 것으로 기대됩니다.

실제 동사의 경상연구개발비 중 핵심을 차지하는 데이터 라벨링 비용은 2024년 대비 2025년에 프레임당 단가 기준으로 약 30.4% 감소한 것으로 확인됩니다. 전체 라벨링 처리 프레임 수는 2024년 약 263만 프레임에서 2025년 약 319만 프레임으로 증가하였음에도 불구하고, 총 라벨링 비용은 2024년 약 42.1억 원에서 2025년 약 35.5억 원으로 약 15.6% 감소하였습니다. 이는 프레임당 평균 단가가 2024년 약 1,600원에서 2025년 약 1,114원으로 낮아진 데 따른 결과입니다.

이는 동사가 자체 개발한 라벨링 툴의 신규 기능(ALAS)이 주요 역할을 수행하였습니다. ALAS의 오토 라벨링 기능을 통해 동사는 기존에 프레임 단위 마다 수행해야 했던 라벨링 작업을 연속되는 영샹속에서 1번만 수행하면 가능하도록 변경하였습니다. 즉, 영상의 첫 화면에만 라벨링이 적절히 설정되면, 라벨링 표식이 영상속의 물체를 자동으로 트래킹하면서 다수의 프레임을 한 번의 라벨링 작업으로 가능하도록 하였습니다.

5. 감가상각비

감가상각비는 기존 보유 서버의 감가상각스케쥴을 고려하여 산정하되, 2026년 이후 서버 증설 계획에 의거하여 추가로 감가상각비를 설정하였습니다. 무형자산상각비는 주로 국내외 특허취득 비용으로 구성되는 바, 향후에는 점진적으로 감소할 것으로 예상하고 있습니다.

다) 영업외수익

2025년 기준 동사의 영업외수익은 주로 2025년 중 전환된 RCPS 및 신고서 제출일 현재 보유중인 신주인수권부사채와 관련된 파생상품평가이익으로 구성되어 있습니다. 동사는 파생상품평가이익을 비경상적 비용 항목으로 판단하여 이를 추정에서 배제하였습니다. 나아가, 동사는 파생상품평가이익을 제외한 모든 영업외수익 항목에 대해서 보수적인 관점에서 향후 발생하지 않는 것으로 가정하여 추정에서 제외하였습니다.

라) 영업외비용

동사의 영업외비용은 주로 이자비용으로 구성됩니다. 다만, 이는 RCPS가 부채로 분류됨에 따라 인식된 이자비용으로, 해당 RCPS가 2025년 10월 전량 보통주로 전환됨에 따라 향후에는 관련 이자비용이 큰 폭으로 감소할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 동사는 2025년 이후 자금운용계획에 따라 추정한 이자부부채 금액에 가중평균 차입이자율을 적용하여 이자비용을 추정하여 반영하였습니다.

마) 법인세비용

법인세비용의 경우, 당기순이익이 발생하는 시점에 세무조정, 이연법인세, 각종 공제, 감면 등 요인을 고려하여야 하는 사항이며, 2025년말 기준 동사의 법인세법상 결손금 잔액은 약 2,532억원으로 추정기간 동안에는 법인세비용이 발생하지 않는 것으로 가정하였습니다.

바. 기상장(등록)기업과의 비교참고 정보 대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜스트라드비젼의 지분증권 평가를 위하여 산업 및 사업 유사성, 영업성과 시현, 일반기준, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 총 4개사를 ㈜스트라드비젼의 기업가치 산정을 위한 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 그러나, 최종 선정된 비교기업들은 ㈜스트라드비젼과 세부적인 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영전략 등에서 차이가 존재합니다. 투자자들은 비교기업 현황, 참고 정보 등을 기반으로 투자의사 결정을 하는 경우 이와 같은 차이 사항에 유의하시기 바랍니다.비교회사의 주요 재무현황은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지 (http://dart.fss.or.kr) 에 공시된 각 사의 공시자료를 참조하여 작성하였습니다.

(1) 유사회사의 주요 재무현황

사. 회사의 과거 3년간 주식 발행 내역 증권신고서 제출일로부터 최근 3년간(2023.01~2026.03) 동사가 신규로 주식을 발행한 사실은 아래와 같습니다.

아. 인수인의 실적

증권신고서 제출일로부터 최근 3년간 대표주관회사인 KB증권㈜이 (공동)대표주관회사 혹은 (공동)주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다.

2. 평가기관

3. 평가의 개요

가. 개요 대표주관회사인 KB증권㈜는 발행회사인 ㈜스트라드비젼의 기명식 보통주 7,000,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 최근 3사업연도(2023년, 2024년, 2025년) 감사보고서 및 결산서 등 관련 자료를 바탕으로 회사가 영위하는 사업의 수익성과 성장성, 회사의 경쟁력, 재무상태, 경영능력 및 투명성, 계열회사 등에 대하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 기업실사 결과를 기초로 파악한 위험요인들을 주식가치 산정에 반영하여 평가를 수행하였습니다.

나. 평가일정

다. 기업실사 참여자대표주관회사인 KB증권㈜는 발행회사인 ㈜스트라드비젼의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다.

(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

(2) 발행회사 기업실사 참여자

라. 기업실사 항목 및 이행상황기업실사 항목, 주요 일정 및 내용에 대한 자세한 사항은 본 증권신고서의 첨부서류인 「기업실사」의 내용을 참고하시기 바랍니다.

(1) 기업실사 항목

(2) 기업실사 이행상황

마. 기업공개 관련 평가 의견 (1) 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항동사는 한국거래소 심사 과정 중 일부 주식에 대하여 의무보유 확약을 하였습니다. 구체적인 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 아. 경영권 안정화 관련 위험」, 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 -가. 상장 이후 유통물량 출회 관련 위험, 나. 상장주선인의 의무인수에 관한 사항」사항을 확인해주시길 바랍니다.

(2) 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례 동사는 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례에 해당하지 않습니다.

(3) 최대주주 및 그 특수관계인이 계약 당사자인 주주간 계약 동사의 이해관계인(대표이사 김준환, 사내이사 전봉진 및 한민아), 최대주주 Aptiv Technologies AG 및 기타 재무적 투자자들 간 체결된 주주간계약(SHA)이 존재하며 자세한 내용은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - III. 주주에 관한 사항 - 2. 회사위험 - 하. 주주간계약 위험」을 참고하여 주시기 바랍니다.

(4) 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용

동사의 금번 공모에 관해 대표주관회사인 KB증권㈜의 내부 규정인 「리스크심사규정」, 「리스크심사협의회규정」, 「투자인수 리스크심사지침」, 「IPO 업무처리에 관한 내부관리 지침」 등 관련된 주요 사내 규정 및 지침 일체에 따라 2026년 04월 02일 개최된 리스크심사협의회에서 공모희망가액에 대하여 최종적으로 승인을 득하였습니다.

4. 기업실사결과 및 평가내용

가. 시장의 규모 및 산업의 성장잠재력

글로벌 자동차 산업은 연평균 1~2% 수준의 완만한 성장세를 보이고 있습니다. S&P Global Mobility 등 주요 시장 조사 기관에 따르면, 2024년 전 세계 경량차(승용차 및 소형 상용차) 생산량은 약 8,950만 대에 달하며, 2030년에는 9,630만 대까지 점진적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 그러나 이러한 전체 신차 생산량의 완만한 성장과는 대조적으로, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 기술의 보급률은 훨씬 더 빠른 속도로 확대되고 있습니다. 이는 각국의 강화되는 안전 규제(예: 유럽 GSR, 미국 NHTSA AEB 의무화 추진), 안전 및 편의 기능에 대한 소비자 인식 향상, 그리고 완성차(OEM) 업체들의 기술 차별화 전략이 복합적으로 작용한 결과입니다.

글로벌 승용차 생산 전망.jpg 글로벌 승용차 생산 전망

ADAS 및 자율주행 기술의 침투율 심화는 자율주행 레벨별 비중 변화 전망에서 명확하게 드러납니다. 2024년 기준, 글로벌 신차의 약 72%가 레벨 1(기본형 ADAS) 이상의 기능을 탑재했으며, 이 비중은 2030년에는 90%를 상회할 것으로 예측됩니다. 특히 주목할 부분은 레벨 2(부분 자동화) 및 레벨 2+ 차량의 급격한 확산입니다. 이들 차량의 비중은 2024년 25% 수준에서 2030년에는 신차 시장의 절반인 50%까지 확대될 전망입니다. 나아가 레벨 3(조건부 자동화) 차량 비중은 8%, 레벨 4(고도 자동화) 차량 비중도 3%까지 증가할 것으로 예상되는 반면, ADAS 기능이 전혀 탑재되지 않은 레벨 0 차량의 비중은 2024년 28%에서 2030년 9%로 급감할 것으로 보입니다. 아시아 지역의 경우 2030년 ADAS 보급률이 95%를 초과할 것으로 전망되는 등, ADAS 기능은 더 이상 선택 사양이 아닌 필수 사양으로 자리 잡고 있습니다.

이러한 ADAS 및 자율주행 기술의 급속한 확산은 필연적으로 고성능 인지/인식 소프트웨어 시장의 폭발적인 성장으로 이어집니다. 차량이 주변 환경을 정확하게 인식하고 해석하는 능력이야말로 자율주행의 핵심 경쟁력이기 때문입니다. 관련 시장은 연평균 13~22%의 높은 성장률을 기록하며, 2030년에는 약 1,300억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 동사는 딥러닝 기반의 비전 퍼셉션(인식) 소프트웨어인 SVNet을 통해 레벨 0부터 레벨 5까지 전 구간을 지원하는 기술적 확장성을 확보하고 있습니다. 특히, 향후 10년간 가장 큰 볼륨과 빠른 성장세가 예상되는 레벨 2/2+ 시장을 중기적인 핵심 공략 대상으로 설정하고 역량을 집중할 계획입니다. 이 시장에서의 성공적인 안착은 동사의 기술력 검증과 안정적인 수익 기반 확보는 물론, 향후 레벨 3 이상 고도 자율주행 시장으로 나아가기 위한 중요한 발판이 될 것입니다.

현재 자율주행, ADAS 산업 생태계는 다양한 배경과 전략을 가진 플레이어들이 경쟁하는 복합적인 구조를 보입니다. 크게 ▲칩/플랫폼 중심의 전통 강자, ▲데이터/클라우드 기반 로보택시 사업자, ▲레이블링/MLOps 기업, ▲중국 내수형 반도체/알고리즘 기업으로 구분할 수 있습니다. 전통 강자인 Mobileye는 EyeQ6H 기반 SuperVision으로 레벨 2++ 시장을 선도하며 17개 OEM과 650만 세트 공급 계약을 확보했지만, 하드웨어 종속성이라는 한계를 지닙니다. NVIDIA는 2,000 TOPS급 DRIVE Thor로 고성능 시장을 공략하나 높은 전력 소모(250W)가 부담이며, Qualcomm/Bosch는 Ride Flex 플랫폼으로 ECU 통합을 추진 중입니다. 로보택시 분야의 Waymo는 7,100만 마일의 방대한 무인 주행 데이터를 활용한 Closed-Loop 전략을 구사하며, MLOps 분야의 Scale AI는 Meta의 지분 인수 후 주요 고객 이탈 이슈를 겪고 있습니다. Horizon Robotics 등 중국 기업들은 현지 규제와 보조금을 기반으로 빠르게 성장하고 있습니다.

글로벌 자동차 시장의 전반적인 성장세는 완만하지만, 그 내부에서는 자율주행 기술 채택이라는 구조적인 변화가 매우 빠르게 진행되고 있습니다. S&P Global Mobility에 따르면, 전 세계 승용차 및 소형 상용차 생산량은 2022년 8,230만 대에서 2030년 9,710만 대로 연평균 1.9%의 비교적 낮은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 하지만 같은 기간 동안 자율주행 기술(SAE 레벨 1~4 기준)이 탑재된 차량의 비중은 2023년 48%에서 2030년 66%까지 크게 확대될 것으로 예측됩니다. 이는 자율주행 기능 탑재 차량의 연평균 성장률이 약 7%에 달함을 의미하며, 전체 차량 생산량 증가율 대비 약 4배 높은 수치입니다. 이러한 기술 침투율의 급격한 증가는 관련 부품 및 소프트웨어 시장에 강력한 성장 모멘텀을 제공합니다.

이러한 전반적인 자율주행차 보급 확대 추세에 힘입어, 글로벌 자율주행차 시장 규모 자체도 폭발적인 성장을 기록할 것으로 전망됩니다. Global Autonomous Vehicle Market Size & Outlook 보고서에 따르면, 시장 규모는 2024년 약 1,500억 달러 수준에서 시작하여 급격히 성장, 2030년에는 약 8,000억 달러에 육박할 것으로 예측됩니다. 이는 자율주행 기술이 단순한 보조 기능을 넘어 차량의 핵심 가치로 자리 잡고 있으며, 로보택시, 자율주행 화물 운송 등 새로운 모빌리티 서비스 시장의 개화를 반영하는 결과입니다.

글로벌 자율주행차 시장 규모.jpg 글로벌 자율주행차 시장 규모

자율주행차 시장의 성장은 필연적으로 자율주행 소프트웨어 시장의 동반 성장을 이끌고 있습니다. 차량의 '두뇌' 역할을 하는 소프트웨어는 센서 데이터를 해석하고, 주행 전략을 판단하며, 차량을 제어하는 핵심 요소이기 때문입니다. Grand View Research는 글로벌 자율주행 소프트웨어 시장 규모가 2024년 약 198억 달러에서 연평균 15.4%로 성장하여 2030년에는 약 470억 달러 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 이처럼 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하는 것은 SDV(소프트웨어 정의 차량) 시대로의 전환 속에서 하드웨어보다 소프트웨어의 부가가치가 더욱 중요해지고 있음을 시사합니다.

자율주행 시스템을 구성하는 핵심 하드웨어인 센서 시장 역시 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 야노경제연구소(YANO Research)에 따르면, ADAS 및 자율주행 시스템용 센서 시장(레이더, 카메라, 라이다, 초음파 포함)은 2024년 약 1조 6,051억 엔에서 연평균 14.9% 성장하여 2030년에는 약 3조 6,929억 엔 규모에 이를 것으로 예측됩니다. 센서 종류별로 살펴보면, 라이다(LiDAR)와 초음파 센서가 각각 연평균 20.5%, 35.7%로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망되지만, 시장 규모 자체로는 카메라 센서가 압도적인 비중을 차지합니다. 카메라 시장은 2024년 9,194억 엔에서 2030년 18,682억 엔으로 성장(연평균 12.5%)하며, 전체 센서 시장의 약 절반 이상을 점유할 것으로 예상됩니다. 이는 카메라가 비용 효율성과 풍부한 정보량이라는 강점을 바탕으로 자율주행 시스템의 핵심 센서로서의 지위를 유지할 것임을 시사합니다.

소비자들이 일반적으로 인식하는 자율주행차는 차선 이탈 경고(LDW), 자동 긴급 제동(AEB) 등 기본적인 운전자 보조 기능을 포함하는 레벨 1 이상이며, 동사는 이를 기준으로 ADAS 시장을 정의하고 사업을 전개하고 있습니다. 동사의 핵심 기술인 SVNet은 레벨 0부터 레벨 5까지 모든 자율주행 단계에 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있으나, 향후 시장 성장의 중심축이 될 레벨 2 및 레벨 2+ 시장에 중기적으로 집중하는 전략을 취하고 있습니다. 이 시장은 각국의 안전 규제 강화와 소비자 선호도 증가에 힘입어 가장 큰 볼륨과 빠른 성장세를 보일 것으로 예상되는 핵심 구간입니다.

나아가, 동사의 핵심 기술인 카메라 기반 인식/인지 소프트웨어의 적용 범위는 단순히 완성차 ADAS 시장에만 국한되지 않고, 다양한 고성장 인접 시장으로 확장될 잠재력을 가지고 있습니다. AI 모델 개발에 필수적인 데이터 라벨링(연평균 28% 성장) 및 MLOps 플랫폼(연평균 40% 성장) 시장, 운전자 상태를 감지하는 DMS(연평균 11~12% 성장) 시장, 공장 및 물류 자동화를 위한 로보틱스(연평균 18% 성장) 시장, 그리고 차세대 모빌리티인 UAM/eVTOL(연평균 52% 성장) 시장 등이 대표적입니다. 동사의 SVNet과 SVDataFlow는 동일 아키텍처를 기반으로 이들 다양한 산업에 적용 가능하며, 이미 지게차/DMS/eVTOL 프로젝트를 통해 기술 검증을 완료했습니다. 이들 확장 시장은 주력인 자동차 시장 외 추가적인 매출 파이프라인을 형성하며 장기적으로 비자동차 분야 매출 비중을 확대할 전략적 기반이 될 것입니다.

나. 시장 경쟁 상황

(1) 경쟁상황

(가) 경쟁 구도 분류 (전통적 Tier-1, OEM 자체 개발, AI 소프트웨어 전문 기업)

동사가 속한 글로벌 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 소프트웨어 시장은 단일한 경쟁 구도가 아닌, 서로 다른 비즈니스 모델과 기술 철학을 가진 다양한 플레이어들이 복합적으로 경쟁하고 협력하는 다층적인 구조를 보입니다. 특히 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로의 산업 패러다임이 전환되면서, 기존의 하드웨어 중심 공급망이 무너지고 소프트웨어와 AI 기술력이 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있습니다. 이러한 환경 속에서 동사의 잠재적, 실질적 경쟁 상대는 크게 세 가지 그룹으로 분류할 수 있습니다.

첫 번째 경쟁 그룹은 Bosch, Continental, Magna, Valeo, Denso 등 수십 년간 자동차 산업의 공급망을 주도해 온 글로벌 Tier-1 부품사입니다. 이 기업들은 완성차 제조사(OEM)와 오랜 기간 구축해 온 강력한 신뢰 관계와 글로벌 대량 생산 및 공급망 관리 능력을 최대 강점으로 보유하고 있습니다. 이들의 핵심 비즈니스 모델은 카메라, 레이더 등 하드웨어 부품과 이를 제어하는 소프트웨어를 하나의 통합 시스템(Integrated System)으로 묶어 OEM에 공급하는 것입니다. 최근 SDV 트렌드에 대응하기 위해 이들 Tier-1 역시 내부적으로 소프트웨어 인력을 확충하고 인지 솔루션 내재화를 적극 추진하고 있습니다. 하지만 이들의 소프트웨어는 대부분 자사의 특정 하드웨어(예: 자사 ECU, 자사 카메라 모듈)에 최적화되어 블랙박스 형태로 제공되는 경우가 많습니다. 이는 SDV 시대를 맞아 OEM이 추구하는 소프트웨어와 하드웨어의 분리(Decoupling) 및 공급망 다변화 전략과 정면으로 배치되는 한계를 가집니다. OEM이 A사의 소프트웨어를 B사의 반도체 칩에 자유롭게 탑재하고 싶어도, Tier-1의 폐쇄적인 통합 솔루션은 이러한 유연성을 제한합니다. 또한, 거대한 하드웨어 제조 조직을 중심으로 운영되다 보니, 순수 AI 소프트웨어 기업 대비 기술 혁신의 속도나 경량화/최적화 측면에서 상대적인 열세를 보일 수 있습니다.

두 번째 경쟁 그룹은 완성차 제조사(OEM)가 직접 ADAS 및 자율주행 소프트웨어를 개발하는 내부 개발(In-house) 움직임입니다. 이 트렌드는 Tesla가 자체 FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어와 AI 칩(HW)까지 수직 계열화에 성공하며, 소프트웨어가 차량의 핵심 차별화 요소이자 막대한 부가가치(OTA 업데이트 수익 등)의 원천임을 증명하면서 본격화되었습니다. Tesla의 성공에 자극받은 Mercedes-Benz, General Motors, Volvo 등 다수의 글로벌 OEM들 역시 소프트웨어 기술 내재화를 선언하고, Volkswagen 그룹의 CARIAD와 같이 대규모 전담 조직을 신설하여 자체 OS 및 자율주행 소프트웨어 개발을 시도하고 있습니다. 특히, 중국의 신생 전기차 기업들(NIO, Xpeng, Li Auto 등)은 이러한 내재화 경쟁에 가장 공격적으로 참여하고 있습니다. 이들은 자국 시장의 치열한 경쟁 속에서 AI 기반 자율주행 기능을 핵심적인 세일즈 포인트로 활용하고 있으며, 막대한 자본을 투입하여 상당한 수준의 자체 소프트웨어 개발 역량을 확보한 것으로 평가됩니다. 그러나 이러한 OEM의 내부 개발 전략은 모든 기업이 선택할 수 있는 만능 해법이 아닙니다. 최고 수준의 AI 소프트웨어 스택을 처음부터 개발하고 유지보수하는 것은 천문학적인 연구개발 비용과 장기간의 시간이 소요되며, Google, Apple 등 빅테크 기업들과의 치열한 인재 확보 전쟁까지 감당해야 하는 막대한 리스크를 수반합니다.

실제로 Volkswagen의 CARIAD는 막대한 투자에도 불구하고 개발 지연과 내부적인 문제로 인해 심각한 어려움을 겪은 바 있습니다. 따라서 대다수의 OEM들은 Tesla와 같이 100% 수직 계열화를 추구하기보다, 차량의 핵심 OS나 일부 차별화 기능은 내재화하되, 카메라 인식(Perception)과 같이 고도의 전문성이 요구되고 막대한 데이터 처리가 필요한 영역은 동사와 같은 검증된 전문 기업과의 협력을 통해 기술 경쟁력과 개발 효율성을 동시에 확보하는 실용적인 전략을 병행하고 있습니다.

세 번째 경쟁 그룹은 동사(StradVision)를 포함하여, AI 기반 인식 기술 자체를 전문적으로 개발하여 공급하는 소프트웨어 전문 기업들입니다. 이 그룹은 다시 비즈니스 모델에 따라 나뉩니다.

폐쇄형 통합 솔루션 (예: Mobileye): Mobileye는 ADAS 시장의 오랜 강자로서, 자체 개발한 EyeQ 시리즈 반도체 칩과 이에 최적화된 인식 소프트웨어를 통합된 블랙박스 형태로 제공합니다. 이는 높은 수준의 성능과 안정성을 보장하지만, Tier-1의 접근 방식과 마찬가지로 OEM을 특정 하드웨어에 종속시키는 강력한 기술적 종속(Vendor Lock-in) 문제를 야기합니다.

개방형 독립 소프트웨어 (예: StradVision, Autobrains, Momenta): 동사를 포함한 이 기업들은 하드웨어에 종속되지 않는 순수 소프트웨어(Software-only) 솔루션을 제공합니다. 이들은 특정 분야의 깊이 있는 기술력과 빠른 혁신 속도를 강점으로 가집니다.

하지만 이 AI 소프트웨어 전문 기업 그룹은 자동차 산업의 극도로 높은 진입 장벽으로 인해, 실제 양산 경험을 보유한 기업은 전 세계적으로도 극소수에 불과합니다. 대부분의 신생 AI 기업들은 우수한 알고리즘을 보유했음에도 불구하고, 자동차 산업이 요구하는 엄격한 품질 표준(ISO 26262, ASPICE)과 신뢰성을 입증하지 못해 기술 검증(PoC) 단계에서 양산으로 나아가지 못하고 있습니다. 이것이 동사와 타 AI 스타트업을 구분하는 핵심적인 차별점입니다. 동사는 AI 소프트웨어 전문 기업의 기술 혁신 속도와 유연성을 갖추고 있으면서도, 동시에 글로벌 프리미엄 브랜드를 포함한 50개 이상의 차종에 대한 대규모 양산 실적(Track Record)을 통해 양산 가능성을 증명한, 시장에서 극히 드문 포지션을 확보하고 있습니다.

(나) 기술 기반 과점 시장의 특성

동사가 속한 글로벌 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 소프트웨어 시장은 (가)에서 분류된 다양한 경쟁 구도에도 불구하고, 실질적으로는 기술 기반 과점 시장(Technology-based Oligopoly)의 특성을 명확하게 보입니다. 이는 전통적인 제조업처럼 자본력이나 생산 설비 규모에 의해 시장이 과점화되는 것이 아니라, 오직 대체 불가능한 핵심 기술력과 양산 검증을 통해 축적된 신뢰를 보유한 극소수의 기업만이 생존하여 시장을 주도하는 구조를 의미합니다. 신규 기업의 진입을 원천적으로 차단하는 높은 장벽이 존재하며, 이 장벽을 통과한 소수의 기업만이 실질적인 경쟁자로 인정받습니다. 이러한 과점적 시장의 특성은 다음의 세 가지 핵심 경쟁 요인(Key Success Factors)에 의해 형성되고 고착화됩니다.

첫째, 소프트웨어의 압도적인 인식 성능과 절대적인 안정성입니다. 동사가 개발하는 인지 소프트웨어는 단순한 편의 기능이 아닌, 운전자와 보행자의 생명과 직결되는 안전(Safety-Critical) 기술입니다. 일반적인 IT 소프트웨어 시장에서 99%의 정확도는 우수한 성능으로 평가받을 수 있으나, 자동차 산업에서 99%의 정확도는 1%의 치명적인 오류를 의미합니다. 이는 수백만 대의 차량에 적용될 경우 수만 건의 잠재적 사고로 이어질 수 있기에 결코 용납되지 않습니다. 따라서 본 시장의 플레이어들은 맑은 날 주간 주행과 같은 일반적인 시나리오뿐만 아니라, 야간, 악천후(폭우, 폭설, 안개), 역광, 터널 진출입 등 가장 까다로운 엣지 케이스(Edge Case)에서도 99.9% 이상의 완벽한 신뢰도를 보장해야 합니다. 이는 (가)-3에서 언급된 AI 소프트웨어 전문 기업 중에서도 L3/L4 수준의 고도화된 3D Perception 기술과 End-to-End AI 모델 개발 역량을 보유한 소수의 기업만이 충족시킬 수 있는 조건입니다. 이를 위해서는 막대한 R&D 투자, 수억 km에 달하는 방대한 실제 주행 데이터의 확보, 그리고 이 데이터를 체계적으로 가공, 학습, 검증할 수 있는 거대한 MLOps(기계 학습 운영) 파이프라인(동사의 SVDataFlow) 구축이 필수적입니다. 이러한 기술력과 데이터 인프라는 단기간에 자본 투입만으로 해결할 수 없는, 시간과 경험이 축적된 핵심 자산이며, 이는 자연스럽게 기술력을 갖춘 소수 기업 중심의 과점 구조를 형성합니다.

둘째, 다양한 반도체 플랫폼에 대한 고도의 최적화 능력입니다. 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 패러다임이 도래하면서 완성차 제조사(OEM)들은 특정 반도체 회사에 종속되는 것을 극도로 기피하고, 차량의 등급(보급형, 고급형)과 원가 목표에 따라 다양한 칩(예: TI, Renesas, Qualcomm, NVIDIA 등)을 유연하게 선택하길 원합니다. 이는 소프트웨어 공급사에게 범용성(Generalization)과 고도의 최적화(Optimization)라는 상충된 요구를 동시에 충족시켜야 하는 극도로 높은 기술적 난제를 제시합니다. 단순히 칩 제조사가 제공하는 기본 툴체인(SDK)을 사용하는 수준을 넘어, 동사의 공통 플랫폼 프레임워크(CPF)와 같이 칩의 NPU/DSP 커널 레벨까지 직접 제어하여 성능을 극한으로 끌어올리는 하드웨어 최적화 기술을 보유한 기업은 전 세계적으로도 극히 드뭅니다. 특히, 동사의 AI 모델 경량화 기술처럼 고성능 AI 모델을 10 TOPS 미만의 저전력/보급형 칩에서도 안정적으로 구동할 수 있는 능력은, 고가의 고성능 칩에 의존하는 경쟁사들과 동사를 구분 짓는 핵심 차별점입니다. 이러한 최적화 기술력의 격차는 엔지니어링 리소스가 부족한 신규 업체가 다양한 플랫폼을 동시에 지원하는 것을 불가능하게 만들며, 소수의 최적화 기술 보유 기업만이 시장에서 생존하는 과점 형태를 강화합니다.

셋째, 양산 경험을 통해 확보된 신뢰성(Track Record)입니다. 이는 앞선 두 가지 기술적 요인의 최종 결과물이자, 과점 시장을 고착화하는 가장 강력한 구조적 요인입니다. 자동차 산업은 그 어떤 산업보다도 보수적이며 신뢰를 최우선 가치로 둡니다. 완성차 제조사(OEM)는 수백만 대의 차량에 탑재되어 향후 10년 이상 도로를 주행해야 할 핵심 안전 소프트웨어를, 검증되지 않은 신규 업체에 맡기는 모험을 절대로 감행하지 않습니다. 신규 소프트웨어 기업이 OEM과 프로젝트를 진행하더라도, 이는 대부분 기술 검증을 위한 소규모 실증 프로젝트(PoC)에 그칩니다. PoC에서 실제 양산(SOP, Start of Production)으로 나아가는 과정은 수년에 걸친 혹독한 기술 검증과 품질 감사(예: ISO 26262, ASPICE)를 통과해야 하는 죽음의 계곡(Valley of Death)으로 불립니다. 이로 인해 시장에서는 양산 실적을 보유한 기업만이 다음 양산 프로젝트를 수주할 수 있는 강력한 선순환 구조가 형성됩니다. 이 구조는 이미 시장에 진입하여 대규모 양산 레퍼런스를 확보한 Mobileye, 그리고 동사와 같이 다수의 글로벌 프리미엄 브랜드 양산을 성공시킨 소수의 기업에게는 강력한 경쟁력으로 작용합니다.

(다) 높은 진입 장벽으로 인한 실질적 경쟁자 제한

동사가 속한 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율주행 소프트웨어 시장은 기술 기반 과점 시장의 특성을 명확히 보입니다. 이는 높은 성장성에도 불구하고 신규 기업의 진입을 사실상 차단하는 다층적이고 견고한 진입 장벽이 존재하기 때문입니다. 본 시장은 단순한 IT 소프트웨어 시장과 근본적으로 다르며, 운전자와 보행자의 생명과 직결되는 극도로 높은 수준의 신뢰성을 요구합니다. 이러한 진입 장벽은 크게 ①고도의 기술적 장벽, ②엄격한 국제 표준 및 인증 장벽, ③대규모 양산 실적(Track Record) 중심의 구조적 장벽으로 구분됩니다. 이 세 가지 장벽은 개별적으로도 높지만, 상호 유기적으로 결합하여 신규 진입자가 동시에 모든 장벽을 극복하는 것을 사실상 불가능하게 만듭니다.

첫째, 고도의 기술적 진입 장벽 (The Technological Wall)입니다. 본 시장에서 요구되는 AI 기술은 일반적인 IT 환경의 AI와는 질적으로 다릅니다. 차량용 소프트웨어는 1/1,000초 단위로 실시간 작동(Real-time processing)해야 하며, 맑은 날 뿐만 아니라 야간, 악천후(비, 눈, 안개), 역광, 터널 등 극단적인 엣지 케이스(Edge Case) 조건에서도 99.9% 이상의 안정적인 인식 성능을 보장해야 합니다. 이를 위해서는 단순히 우수한 AI 모델을 설계하는 능력(Algorithm)을 넘어, 이를 실제 차량 환경에 적용하기 위한 두 가지 핵심 역량이 추가로 요구됩니다. 하나는 방대한 데이터 인프라입니다. AI 모델의 신뢰도는 결국 얼마나 다양한 주행 환경 데이터를 학습했는지에 따라 결정됩니다. 동사는 이를 위해 12억 km에 달하는 주행 데이터를 축적했으며, 매 분기 28만 GPU-시간 이상을 재훈련에 투입하고 있습니다. 이러한 대규모 데이터를 체계적으로 수집, 가공, 학습, 검증하는 MLOps 파이프라인(동사의 SVDataFlow)을 구축하고 운영하는 것 자체만으로도 막대한 초기 투자와 장기간의 운영 노하우가 필요합니다. 다른 하나는 하드웨어 최적화 기술입니다. SDV 트렌드와 거시경제 환경(원가 절감 압력)으로 인해, OEM들은 고가의 고성능 반도체가 아닌 저전력/보급형 반도체(SoC)에서도 고성능 AI가 구동되기를 요구합니다. 이는 AI 소프트웨어 기업에게 AI 모델의 성능 저하 없이 연산량을 획기적으로 줄여야 하는 경량화라는 극도로 어려운 기술적 과제를 제시합니다. 동사의 SVNet이 AI 모델 경량화와 하드웨어 맞춤형 NAS(HW-Aware NAS) 기술을 핵심 역량으로 삼아 20종 이상의 다양한 상용 칩에서 안정적인 성능을 구현한 것은, 이러한 고난도의 기술적 장벽을 성공적으로 극복했음을 증명합니다.

둘째, 엄격한 국제 표준 및 인증 장벽입니다. 자동차 소프트웨어는 신규 진입 기업에게 가장 큰 장애물로 작용하는 2대 국제 표준인 ISO 26262(자동차 기능 안전성)와 ASPICE(자동차 소프트웨어 개발 품질 역량)의 준수를 의무적으로 요구받습니다. ISO 26262는 차량의 전자/전기 시스템이 오작동할 경우에도 인명 피해가 발생하지 않도록 안전을 보장하는 개발 프로세스를 정의한 국제 표준입니다. 이는 단순히 소프트웨어의 버그를 잡는 수준을 넘어, 개발 초기 단계부터 발생 가능한 모든 위험 시나리오를 분석(HARA 등)하고, 각 위험 등급(ASIL)에 맞춰 오류 발생 시에도 안전하게 대응(Fail-Safe)할 수 있도록 시스템을 설계하며, 이 모든 과정을 수백, 수천 페이지에 달하는 방대한 문서로 증명해야 함을 의미합니다. ASPICE는 자동차 소프트웨어 개발 프로세스의 품질과 성숙도를 평가하는 국제 표준입니다. 이는 요구사항 분석, 아키텍처 설계, 코딩, 단위 테스트, 통합 테스트, 품질 보증에 이르는 모든 개발 단계가 체계적으로 정의되고, 각 단계의 산출물이 명확하게 문서화되며, 모든 변경 사항이 완벽하게 추적(Traceability)되는지 평가합니다. 이러한 인증들은 단기간의 노력으로 획득할 수 없으며, 전사적인 개발 문화와 체계적인 프로세스 관리 시스템이 수년간 내재화되어야만 달성이 가능합니다. 동사는 이미 TUV Rheinland로부터 ISO 26262 ASIL-B 인증을, C&BIS로부터 ASPICE CL2(Capability Level 2) 인증을 획득하여 글로벌 OEM이 요구하는 품질 수준을 충족하고 있습니다. 이는 막대한 자본을 보유한 IT 대기업이라도 자동차 산업의 경험 없이는 쉽게 진입할 수 없는 강력한 규제 장벽으로 작용합니다.

셋째, 이 모든 장벽의 정점에 있는 구조적/사업적 진입 장벽, 즉 양산 실적(Track Record)입니다. 자동차 산업은 그 어떤 산업보다도 보수적이며 신뢰를 최우선 가치로 둡니다. 완성차 제조사(OEM)는 수백만 대의 차량에 탑재되어 향후 10년 이상 도로를 주행해야 할 핵심 안전 소프트웨어를, 기술력과 프로세스가 검증되지 않은 신규 업체에 맡기는 모험을 절대로 감행하지 않습니다. 신규 소프트웨어 기업이 OEM과 프로젝트를 진행하더라도, 이는 대부분 기술 검증을 위한 소규모 실증 프로젝트(PoC)에 그칩니다. PoC에서 실제 양산(SOP, Start of Production)으로 나아가는 과정은 수년에 걸친 혹독한 기술 검증과 품질 감사(앞서 언급된 ISO 26262, ASPICE 준수 여부 포함)를 통과해야 하는 죽음의 계곡(Valley of Death)으로 불립니다. 이 과정에서 대부분의 AI 스타트업들은 실제 양산 경험의 부재와 프로세스 대응 능력 부족을 이유로 탈락하게 됩니다. 이로 인해 시장에서는 양산 실적을 보유한 기업만이 다음 양산 프로젝트를 수주할 수 있는 강력한 선순환 구조가 형성됩니다. 이 구조는 이미 시장에 진입하여 대규모 양산 레퍼런스를 확보한 Mobileye, 그리고 동사와 같이 다수의 글로벌 프리미엄 브랜드 양산을 성공시킨 소수의 기업에게는 강력한 해자(moat)로 작용합니다. 반면, 신규 진입자에게는 거의 극복 불가능한 장벽으로 작용합니다.

결론적으로, 동사가 속한 시장의 경쟁자는 (가)에서 분류한 3개 그룹(Tier-1, OEM, AI 전문 기업)이지만, 이들 모두가 실질적인 경쟁자인 것은 아닙니다. ①고도의 기술력(경량화/최적화), ②엄격한 인증(ISO/ASPICE), ③구조적 신뢰(양산 실적)라는 3대 장벽을 동시에 통과한 기업은 전 세계적으로도 소수에 불과합니다. 동사는 이 모든 장벽을 극복하고 시장에 성공적으로 안착 중에 있습니다.

(2) 시장점유율 및 경쟁업체 현황

(가) Mobileye (Intel 자회사)

동사가 속한 ADAS 및 자율주행 인식 소프트웨어 시장에서 가장 강력한 경쟁사이자 전통적인 시장 선두 주자는 인텔(Intel)의 자회사인 모빌아이(Mobileye)입니다. 모빌아이는 1999년 설립 이후, 카메라 기반 ADAS 시장의 개척자로서 오랜 기간 축적된 기술력, 방대한 주행 데이터, 그리고 압도적인 양산 경험을 바탕으로 2023년 기준 글로벌 ADAS SoC 시장의 약 50% 이상을 점유(Strategy Analytics 등 시장조사기관 추정)하고 있는 지배적인 사업자입니다.

모빌아이의 핵심 경쟁력은 수직 통합형 블랙박스(Vertical Integration & Black Box) 비즈니스 모델에 있습니다. 이들은 자체적으로 설계한 EyeQ 시리즈(EyeQ4, EyeQ5, EyeQ6 등) 반도체(SoC) 칩과, 이 칩에 완벽하게 최적화된 독자적인 인식 소프트웨어를 하나의 통합 솔루션으로 묶어 완성차 제조사(OEM) 및 Tier-1에 공급합니다. 이러한 통합형 모델은 과거 자동차 산업 환경에서 강력한 강점으로 작용했습니다. 완성차 제조사(OEM) 입장에서는 하드웨어와 소프트웨어의 복잡한 통합 및 최적화 과정을 고민할 필요 없이, 모빌아이로부터 이미 성능과 안정성이 검증된 완제품을 공급받아 즉시 차량에 적용할 수 있었습니다. 특히, 모빌아이는 전 세계 수백만 대의 양산 차량에 자사 솔루션을 탑재시키며 축적한 방대한 실제 주행 데이터를 바탕으로 알고리즘을 고도화하는 선순환 구조를 구축했으며, 이는 ADAS 기능의 신뢰성과 완성도 측면에서 강력한 경쟁 우위가 되었습니다. 하지만, 자동차 산업이 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대로 급격히 전환되면서, 모빌아이의 이러한 폐쇄적인 블랙박스 모델은 오히려 시장의 변화를 따라가지 못하는 가장 큰 약점이자 기술적 한계로 작용하고 있습니다.

SDV 시대의 완성차 제조사(OEM)들은 차량의 핵심 가치가 하드웨어에서 소프트웨어로 이동함에 따라, 소프트웨어에 대한 통제권과 유연성을 확보하는 것을 최우선 전략으로 삼고 있습니다. OEM들은 더 이상 특정 부품사에 종속되기를 원하지 않으며, 소프트웨어와 하드웨어의 분리(Decoupling)를 통해 각 차량의 등급과 원가 목표에 맞는 최적의 반도체 칩을 자유롭게 선택하고, 그 위에 고성능의 소프트웨어를 이식하여 OTA(무선 업데이트)를 통해 지속적인 부가가치를 창출하고자 합니다. 모빌아이의 폐쇄적 사업 모델은 이러한 시장의 요구에 정면으로 배치됩니다. OEM은 모빌아이의 소프트웨어를 사용하기 위해 반드시 모빌아이의 EyeQ 칩을 구매해야만 합니다. 이는 OEM을 특정 반도체 공급사에 종속시키는 강력한 기술적 종속(Vendor Lock-in)을 유발합니다.

만약 OEM이 원가 절감을 위해 보급형 모델에 더 저렴한 타사 칩(예: TI, Renesas)을 사용하거나, 프리미엄 모델에 더 고성능의 칩(예: NVIDIA, Qualcomm)을 적용하고 싶어도, 모빌아이의 소프트웨어는 호환되지 않기 때문에 이는 원천적으로 불가능합니다. 또한, 블랙박스 솔루션의 특성상 OEM이나 Tier-1이 소프트웨어의 세부 기능을 수정하거나, 자사의 고유한 주행 보조 기능을 추가하는 것이 극히 제한적입니다. 이는 소프트웨어를 통해 차량의 브랜드 정체성을 차별화하려는 OEM의 핵심 전략을 구현할 수 없게 만듭니다. 이러한 구조적 한계로 인해, 최근 글로벌 OEM과 Tier-1을 중심으로 칩 선택의 자유와 소프트웨어 독립성을 확보하기 위한 탈-모빌아이(De-Mobileye) 트렌드가 확산되고 있습니다. 업계에서는 모빌아이의 솔루션이 L2 이하의 ADAS 기능 구현에는 최적화되어 있지만, L3 이상의 고도화된 자율주행으로 확장하는 데는 유연성과 확장성 측면에서 한계가 있다는 지적이 지속적으로 제기되고 있습니다.

결론적으로, 모빌아이는 ADAS 시장의 형성을 주도한 강력한 선두 주자이지만, 그들의 성공 기반이었던 폐쇄형 수직 통합 모델이 오히려 SDV라는 새로운 패러다임의 물결 속에서 기술적 종속과 공급망 경직성을 야기하는 족쇄로 작용하고 있습니다.

(나) Qualcomm/Arriver, Nvidia 등 반도체 기업

모빌아이(Mobileye) 외에, 자동차용 반도체(SoC) 시장의 전통적 강자인 Qualcomm, NVIDIA, Renesas, TI, Ambarella 등도 ADAS 및 자율주행 시장의 핵심 플레이어입니다. 이 기업들은 동사의 소프트웨어 SVNet이 구동되는 하드웨어 플랫폼을 제공하는 핵심 전략 파트너인 동시에, 소프트웨어 영역으로 사업을 확장하며 잠재적 경쟁자의 위치를 겸하고 있습니다. 이들은 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대에 반도체 칩만으로는 부가가치를 창출하기 어렵다는 것을 인지하고, 자사의 하드웨어 경쟁력을 기반으로 소프트웨어 개발 키트(SDK) 및 플랫폼을 함께 제공하며 시장 영향력을 확대하고 있습니다. 하지만 이들의 전략은 어느 수준까지 소프트웨어를 내재화할 것인가에 따라 크게 나뉩니다.

가장 직접적인 경쟁 구도를 형성하는 기업은 퀄컴(Qualcomm)입니다. 퀄컴은 모바일 통신칩 시장에서의 성공을 바탕으로 Snapdragon 브랜드를 앞세워 차량용 반도체 시장에 공격적으로 진입했습니다. 특히, 2021년 ADAS/자율주행 소프트웨어 스택 개발사였던 Arriver(Veoneer의 SW 사업부)를 인수한 것은 퀄컴의 전략적 방향성을 명확히 보여줍니다. 퀄컴은 Arriver의 인지(Perception) 및 주행 정책(Driving Policy) 소프트웨어 스택을 자사의 Snapdragon Ride 플랫폼에 통합하였습니다. 이는 모빌아이와 유사하게 고성능 반도체(SoC) + 소프트웨어 스택을 함께 제공하는 수직 통합형 사업 모델입니다.

OEM 입장에서는 이미 검증된 하드웨어와 소프트웨어 스택을 일괄적으로 공급받을 수 있다는 장점이 있으며, Renault, BMW, Volkswagen 그룹 등 다수의 글로벌 OEM을 고객사로 확보하며 빠르게 영향력을 확대하고 있습니다. 하지만 퀄컴의 이러한 전략은 (가)에서 분석한 모빌아이의 한계와 동일한 문제를 야기합니다. 즉, OEM에게 Snapdragon Ride 플랫폼(SoC)을 사용하도록 유도하며, 자사의 Ride Vision 소프트웨어 스택을 번들로 제공함으로써 기술적 종속(Vendor Lock-in)을 심화시킬 우려가 큽니다. OEM이 퀄컴의 칩이 아닌 타사(예: Renesas, TI)의 칩을 선택할 경우, 퀄컴의 소프트웨어는 호환되지 않습니다. 퀄컴의 소프트웨어 스택은 참조 구성(Reference Design)의 성격이 강해, 복잡한 실제 양산 환경의 모든 요구사항을 충족시키기에는 유연성과 완성도가 부족할 수 있습니다.

반면 NVIDIA는 퀄컴과는 전혀 다른 방식으로 시장에 접근합니다. NVIDIA는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 절대 강자로서, 자사의 강력한 GPU 기술력과 CUDA라는 독점적인 개발 생태계를 무기로 차량용 시장에 진입했습니다. NVIDIA의 핵심 전략은 DRIVE 플랫폼(예: Orin, Thor)이라는 압도적인 성능의 반도체를 공급하고, DriveWorks SDK 등 강력한 개발 도구를 제공하여 거대한 개방형 개발 생태계를 구축하는 것입니다. NVIDIA는 인식 소프트웨어를 직접 내재화하여 번들로 판매하기보다, 동사를 포함한 수많은 소프트웨어 파트너들이 자사의 플랫폼 위에서 자유롭게 솔루션을 개발하고 경쟁하도록 유도합니다.

이 개방성 덕분에 Toyota 등 많은 OEM들이 NVIDIA의 하드웨어를 채택하고 있습니다. NVIDIA는 동사와 같은 독립 소프트웨어 기업에게는 핵심 파트너이지만, 이들의 솔루션은 L3/L4 이상의 완전 자율주행을 목표로 하는 200~2,000 TOPS 수준의 극고성능 영역에 집중되어 있다는 한계가 있습니다. 이는 필연적으로 높은 반도체 가격, 막대한 전력 소모(250W 이상), 그리고 복잡한 수랭식 냉각 시스템 등을 요구합니다. 따라서 NVIDIA의 플랫폼은 시장의 대다수를 차지하는 보급형/중급형(L2/L2+) 차량에는 원가 및 전력 예산 문제로 적용하기 매우 어렵습니다. 이는 시장의 프리미엄 영역에서는 동사와 파트너십을 맺지만, 매스 마켓(Mass-market)에서는 동사가 TI, Renesas 등 저전력 칩과 결합하여 NVIDIA의 고비용 솔루션과 경쟁하는 구도를 만듭니다.

마지막으로 세 번째 그룹은 Renesas, TI, Ambarella 등 특정 영역에 강점을 가진 전문 SoC 파트너들입니다. Renesas(R-Car V4H 등)와 TI(TDA4x 등)는 전통적으로 높은 신뢰성과 안정성, ASIL 인증을 바탕으로 차량용 마이크로컨트롤러(MCU) 및 저전력 SoC 시장의 강자였으며, Ambarella(CV3-AD 등) 역시 저전력 고효율 비전 프로세서(CVflow)에 강점을 가집니다. 이들의 핵심 비즈니스는 고품질/고신뢰성/저전력 칩을 대량으로 공급하는 것입니다.

하지만 이 기업들은 고성능 인식 소프트웨어를 자체적으로 내재화할 역량이나 의지가 상대적으로 부족합니다. Ambarella의 경우 "인지 소프트웨어(지각 SW)는 파트너 의존 케이스가 다수"이며, 이는 TI와 Renesas에도 동일하게 적용됩니다. 이들은 자사 칩의 경쟁력을 극대화하기 위해 동사와 같이 검증된 소프트웨어 파트너의 솔루션이 자사 칩에서 원활히 구동됨을 증명해야 하는, 파트너 의존형 사업 모델을 가지고 있습니다.

결론적으로 이처럼 반도체 기업들의 소프트웨어 전략은 직접 경쟁(Qualcomm), 생태계 파트너(NVIDIA), 파트너 의존(TI, Renesas, Ambarella) 등 다양한 형태로 분화되어 있습니다. 이러한 시장의 파편화(Fragmentation)는 동사에게 가장 거대한 기회 요인입니다. 경쟁사들이 특정 반도체 칩(Mobileye, Qualcomm)이나 특정 시장 세그먼트(NVIDIA의 고성능 시장)에 종속되어 있는 반면, 동사의 SVNet은 독보적인 AI 모델 경량화 기술과 공통 플랫폼 프레임워크(CPF)를 기반으로, 이 모든 반도체 기업들(20종 이상)의 플랫폼을 하드웨어 비종속적으로(Hardware-Agnostic) 지원합니다. 이는 완성차 제조사(OEM)에게 완전한 공급망 유연성을 제공합니다. OEM은 더 이상 특정 반도체 회사에 종속될 필요 없이, 차량의 등급과 원가 목표에 따라 보급형(TI, Renesas)부터 프리미엄형(NVIDIA, Qualcomm)까지 최적의 반도체를 자유롭게 선택할 수 있습니다.

또한 동사의 경량화 기술은 OEM이 고가의 칩 대신 저렴한 칩을 사용하고도 L2/L2+의 핵심 기능을 구현할 수 있게 하여, 차량의 제조 원가(BOM)를 직접적으로 절감시킵니다. 마지막으로, OEM은 동사의 소프트웨어를 한 번 개발하면, 칩 공급사가 바뀌거나 세대교체가 이루어져도 소프트웨어 자산을 재인증할 필요 없이 그대로 재사용할 수 있습니다. 동사는 이처럼 반도체 기업들과 때로는 협력(파트너)하고 때로는 경쟁(경쟁자)하는 복합적인 관계 속에서, 이들의 파편화된 전략을 뛰어넘는 범용 소프트웨어 플랫폼이라는 상위 포지셔닝을 통해 SDV 시대에 OEM이 가장 필요로 하는 유연성과 경제성을 제공하는 독보적인 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

(다) 자율주행 인지 소프트웨어 전문 기업 (Autobrains, Momenta 등)

거대 플레이어들(Mobileye, Qualcomm, NVIDIA 등) 외에, 동사와 가장 직접적인 경쟁 구도를 형성하는 그룹은 AI 기반 인식 기술 자체를 전문적으로 개발하여 공급하는 순수 소프트웨어 기업들입니다. 이들은 하드웨어 비종속성이라는 가치를 동사와 공유하며, 특정 분야의 깊이 있는 기술력과 빠른 혁신 속도를 강점으로 내세우고 있습니다. 하지만 이 AI 소프트웨어 전문 기업 그룹은 다. (1) 경쟁 상황에서 분석한 자동차 산업의 극도로 높은 진입 장벽, 특히 양산 실적(Track Record)이라는 구조적 장벽에 부딪혀 실제 양산 경험을 보유한 기업은 전 세계적으로도 극소수에 불과합니다. 대부분의 신생 AI 기업들은 우수한 알고리즘을 보유했음에도 불구하고, 자동차 산업이 요구하는 엄격한 품질 표준(ISO 26262, ASPICE)과 신뢰성을 입증하지 못해 기술 검증(PoC) 단계에서 양산으로 나아가지 못하고 있습니다.

이러한 배경 하에 동사와 주로 비교되는 경쟁사로는 이스라엘의 오토브레인스(Autobrains)와 중국의 모멘타(Momenta), 한국의 팬텀AI(Phantom AI) 등이 있습니다.

오토브레인스(Autobrains)는 비지도/준지도 학습(unsupervised/semi-supervised) 기반의 Liquid AI 기술을 핵심으로 내세우는 이스라엘의 AI 소프트웨어 전문 기업입니다. 이들의 핵심 가치 제안은 AI 학습에 필요한 막대한 양의 수동 라벨링 데이터를 대폭 줄여, 저비용/저연산으로도 고성능 인식이 가능하다는 점입니다. 이는 동사의 경량화 전략과 유사한 목표를 공유합니다. 하지만 오토브레인스의 기술은 학계의 주목을 받는 혁신성에도 불구하고, 실제 글로벌 OEM의 대규모 양산 프로젝트에 적용되어 그 성능과 안정성이 검증된 사례가 공시적으로 부족합니다. 자동차 산업은 주장이 아닌 실적으로 증명해야 하는 시장이며, 이 양산 검증의 부재가 동사와 오토브레인스를 구분 짓는 가장 큰 차이점입니다.

모멘타(Momenta)는 중국 시장을 기반으로 빠르게 성장한 대표적인 AI 소프트웨어 전문 기업입니다. 이들은 딥러닝 기반의 인식 알고리즘을 단독으로 공급하며 동사와 직접적으로 경쟁하고 있습니다. 중국 내수 시장에서의 빠른 적용 사례와 대규모 투자를 바탕으로 기술력을 고도화하고 있으나, 글로벌 OEM을 대상으로 한 대규모 양산 경험이나 다양한 반도체 플랫폼(SoC)에 대한 최적화 이력은 동사 대비 상대적으로 제한적일 수 있습니다.

팬텀AI(Phantom AI)는 L2 ADAS 기능 및 다중 카메라를 활용한 360° 인지 기술을 중심으로 하는 국내 경쟁사입니다. 이들은 TI, Renesas 등 반도체 파트너사와의 연동 사례를 강점으로 내세우고 있습니다. 하지만 아직 대형 OEM의 대규모 양산보다는 파일럿 프로젝트 성격에 가까워, 글로벌 시장에서 요구하는 수백만 대 단위의 양산 신뢰성을 입증하는 데는 한계가 있습니다.

결론적으로, 기타 AI 소프트웨어 전문 기업 그룹은 동사와 가장 유사한 사업 모델을 가지고 있으나, 대부분이 양산이라는 자동차 산업의 핵심 관문을 통과하지 못하고 기술 검증(PoC) 또는 소규모 파일럿 단계에 머무르고 있습니다. 반면, 동사는 이들과 동일한 AI 전문 기업의 기술 혁신 속도와 유연성을 갖추고 있으면서도, 동시에 독일 프리미엄 브랜드를 포함한 전 세계 50개 이상의 차종에 대한 대규모 양산 실적을 통해 기술의 신뢰성을 객관적으로 입증했습니다.

(라) OEM 업체 (Tesla, 중국 진영 OEM 등)

ADAS 및 자율주행 시장의 경쟁 구도를 분석할 때, 완성차 제조사(OEM)의 내부 개발(In-house) 움직임은 동사와 같은 독립 소프트웨어 공급사에게 가장 복합적인 영향을 미치는 시장 동향입니다. 이는 단순한 경쟁 관계를 넘어, 시장의 패러다임을 변화시키고 동사의 핵심 가치를 역설적으로 부각시키는 촉매제 역할을 하고 있습니다.

이러한 OEM 자체 개발 트렌드는 테슬라(Tesla)가 주도하고 있습니다. 테슬라는 일찍부터 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 개념을 실현한 선두 주자로서, 자체 AI 칩(HW 3.0, HW 4.0) 개발, 딥러닝 기반의 FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어 스택 수직 계열화, 그리고 전 세계에 판매된 수백만 대의 차량(Fleet)으로부터 실제 주행 데이터를 대규모로 수집하여 AI 모델을 고도화하는 강력한 선순환 구조(Flywheel)를 구축했습니다. 테슬라는 자사 소프트웨어를 외부에 공급하지 않으므로 동사의 직접적인 시장 경쟁자는 아니지만, 이들의 기술적 성과는 ADAS 및 자율주행 기술이 차량의 핵심 차별화 요소이자 막대한 부가가치(OTA를 통한 기능 구독 수익)의 원천임을 시장 전체에 증명하는 페이스세터(Pacesetter) 역할을 수행하고 있습니다.

테슬라의 성공에 자극받은 다수의 글로벌 OEM들, 특히 중국의 신생 전기차 기업들(NIO, Xpeng, Li Auto 등)은 이러한 내재화 경쟁에 가장 공격적으로 참여하고 있습니다. 이들 중국 신생 OEM들은 자국 시장의 치열한 경쟁 속에서 AI 기반의 고도화된 자율주행 기능(예: 도심 자율주행, 자동 주차)을 핵심적인 세일즈 포인트로 활용하고 있습니다. 이를 위해 막대한 자본을 투입하여 자체 소프트웨어 개발 조직을 구축하고, 상당한 수준의 내재화 역량을 확보해가고 있습니다. 하지만 이러한 완전 수직 계열화 전략은 모든 OEM이 추구할 수 있는 만능 해법이 아닙니다. 최고 수준의 AI 소프트웨어 스택(특히 3D Perception)을 처음부터 개발하고, 방대한 데이터 파이프라인(MLOps)을 구축하며, 수천 명의 최고급 AI 인재를 확보 및 유지하는 것은 천문학적인 연구개발 비용과 장기간의 시간을 소요하는 막대한 리스크를 수반합니다.

실제로 Volkswagen 그룹이 대규모 투자를 단행했던 소프트웨어 전담 조직 CARIAD의 사례는 이러한 어려움을 명확히 보여줍니다. 막대한 투자에도 불구하고 소프트웨어 개발 지연, 내부 조직 문제, 그리고 기존 하드웨어 플랫폼과의 통합 문제 등으로 인해 심각한 어려움을 겪으며, 최고경영진이 교체되고 L3 자율주행 기술 개발 계획이 대폭 수정되는 결과를 낳았습니다. 이러한 현실적인 장벽으로 인해, Tesla와 일부 중국 신생 기업을 제외한 대다수의 전통적인 OEM(General Motors, Mercedes-Benz, Volvo 등)들은 100% 자체 개발이라는 이상적인 목표 대신, 선택과 집중에 기반한 실용적인 하이브리드 전략을 채택하고 있습니다. 즉, 차량의 핵심 OS나 사용자 경험(UX), 주행 정책(Driving Policy) 등 브랜드의 정체성을 규정하는 소프트웨어는 내재화하되, 카메라 인식(Perception)과 같이 고도의 전문성이 요구되고 막대한 데이터 처리 및 검증이 필요한 영역은 동사와 같이 이미 검증된 전문 기업과의 협력을 통해 리스크를 분산하고 개발 효율성을 확보하는 방식입니다.

결론적으로, OEM의 내부 개발 동향은 동사의 시장을 잠식하는 위협 요인이기보다, 오히려 소프트웨어의 가치를 시장 전체가 인정한 결과이며, 동시에 완전 내재화의 막대한 리스크를 부각시킴으로써 동사와 같은 전문 소프트웨어 기업과의 협력 필요성을 더욱 증대시키는 기회 요인으로 작용하고 있습니다.

(마) 기술 철학 및 시장 트렌드 비교 (HD맵 의존 vs. Vision-Only 등)

현재 ADAS 및 자율주행 시장은 단순히 L2, L3, L4와 같은 레벨을 높이는 경쟁을 넘어, 어떻게 자율주행을 구현할 것인가에 대한 근본적인 기술 철학의 대립과 전환이 이루어지고 있습니다. 이 경쟁의 핵심은 고가의 센서와 정밀 지도에 의존하는 방식과, 카메라와 AI의 성능을 극대화하는 방식 간의 대결입니다.

전통적인 자율주행 접근 방식, 특히 Waymo(Google), Cruise(GM) 등 L4 로보택시 기업들이 초기에 채택한 방식은 HD맵(고정밀 지도) 및 LiDAR(라이다) 중심 철학입니다. 이 방식은 수십 cm 오차 수준의 초정밀 3D 지도를 사전에 구축하고, 고가의 LiDAR 센서를 통해 수집한 3D 포인트 클라우드 정보를 이 지도와 실시간으로 대조(Localization)하여 차량의 위치를 파악하고 경로를 결정합니다. 이는 마치 정해진 궤도 위를 달리는 롤러코스터와 같이, 맵이 구축된 지오펜스(Geofence) 영역 내에서는 매우 높은 신뢰도와 안전성을 보장한다는 강력한 장점이 있습니다. 하지만 이 방식은 확장성(Scalability)과 비용(Cost) 측면에서 치명적인 한계를 가집니다. 첫째, 새로운 도시나 도로로 서비스를 확장하기 위해서는 매번 막대한 비용과 시간을 들여 해당 지역의 HD맵을 처음부터 다시 제작해야 합니다. 둘째, LiDAR, 고성S성 컴퓨터 등 고가의 장비로 인해 차량 한 대당 가격이 2억 원을 상회하여, 대중적인 양산차 시장에는 적용이 불가능합니다. 셋째, 도로는 건설, 사고, 차선 변경 등으로 실시간 변화하므로, HD맵을 최신 상태로 유지/보수하는 데 천문학적인 운영 비용이 지속적으로 발생합니다.

이러한 한계에 대한 근본적인 대안으로 부상한 것이 바로 Vision-Only (카메라 우선) 철학입니다. Tesla가 FSD를 통해 주도하고 있는 이 방식은, 인간이 눈(카메라)과 뇌(AI)만으로 낯선 도시에서도 운전할 수 있듯이, AI가 카메라 영상(Vision)을 실시간으로 이해하여 3차원 공간을 직접 인지하고 주행을 결정해야 한다는 접근법입니다. 이는 HD맵이나 LiDAR라는 정답지에 의존하는 것이 아니라, AI 자체가 범용 주행 지능을 갖추도록 하는 방식입니다. 이 Vision-Only 트렌드는 AI Bitter Lesson(막대한 데이터와 컴퓨팅 파워를 이용한 범용 학습이, 인간이 설계한 복잡한 규칙이나 특화된 센서를 결국 압도한다는 원칙)을 따릅니다. Tesla는 수백만 대의 양산 차량(Fleet)을 통해 Waymo 대비 900배 이상 많은 실제 주행 데이터를 수집하며 AI의 지능을 고도화하고 있습니다. 이 접근법의 가장 큰 강점은 압도적인 확장성과 경제성입니다. 카메라($50 내외)는 LiDAR($1,000 이상) 대비 가격 경쟁력이 월등하며, 이미 안전 규제(Euro NCAP)로 인해 차량의 필수 부품이 되었습니다. OTA(무선 업데이트)만으로 소프트웨어를 개선하여 전 세계 모든 도로에서 주행이 가능하므로, 대중적인 양산차 시장에 적용할 수 있는 유일한 현실적 경로로 평가받고 있습니다.

최근 시장 트렌드는 이러한 Vision-Only 및 Camera-First 방식으로 빠르게 수렴하고 있습니다. 중국의 대표적인 자율주행 기업인 바이두(Baidu)조차 기존 LiDAR 중심 노선을 수정하고 순수 비전 기반 솔루션으로 전환을 선언했으며, 화웨이(Huawei), 샤오펑(Xpeng) 등 대부분의 중국 신생 OEM들 역시 카메라 기반 AI 인지 기술을 핵심 경쟁력으로 내세우고 있습니다.

이러한 기술 철학의 변화는 StradVision의 핵심 경쟁력과 정확히 일치합니다. 동사는 설립 초기부터 고가의 센서나 HD맵에 의존하는 대신, AI 소프트웨어의 성능을 극한으로 끌어올리는 데 중해왔습니다.

결론적으로, 시장의 기술 트렌드는 고비용/고의존성/폐쇄형에서 저비용/범용지능/개방형으로 이동하고 있습니다. 동사는 이러한 변화의 흐름에 가장 완벽하게 부합하는 경량화된 고성능 AI 비전 소프트웨어를 제공하며, Tesla와 같이 완전 수직 계열화가 불가능한 전 세계 대다수의 OEM들에게 Vision-First 패러다임으로 전환할 수 있습니다.

(3) 경쟁우위 분석

(가) 독보적인 AI 모델 경량화 및 최적화 기술

동사의 가장 본질적이고 독보적인 경쟁우위는 AI 인식 소프트웨어의 성능과 비용이라는 상충 관계(Trade-off)를 동시에 해결하는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술입니다. 자동차 산업이 SDV(소프트웨어 중심 자동차)로 전환되면서 L2+ 이상의 고도화된 ADAS 기능이 시장의 표준이 되고 있습니다. 하지만 AI 모델의 성능은 일반적으로 모델의 복잡성과 연산량에 비례하며, 이는 차량에 탑재되는 반도체(SoC)의 가격 상승, 높은 전력 소모, 그리고 심각한 발열 문제로 직결됩니다. 이는 완성차 제조사(OEM)의 제조 원가(BOM, Bill of Materials) 부담을 가중시켜, 첨단 안전 기술을 대중적인 양산차에 확대 적용하는 데 가장 큰 장벽으로 작용하고 있습니다.

동사는 이러한 시장의 근본적인 문제를 해결하기 위해, 설립 초기부터 AI 기술의 대중화를 목표로 고가의 고성능 하드웨어에 의존하는 대신, 소프트웨어 자체의 효율을 극한으로 끌어올리는 경량화 및 최적화 기술에 모든 R&D 역량을 집중해왔습니다. 이는 단순히 완성된 모델의 크기를 줄이는(Pruning) 수준이 아니라, AI 모델을 설계하는 첫 단계부터, 특정 하드웨어에 맞춰 최적화하는 과정, 그리고 실제 차량에서 구동되는 마지막 순간까지 모든 과정을 아우르는 다층적인 기술 스위트(Suite)입니다.

첫째, 동사는 네트워크 구조 자체의 경량화를 통해 AI 모델의 학습 단계와 추론 단계를 분리하는 독창적인 접근법을 사용합니다. AI 모델이 차량에 탑재되어 실제로 작동하는 추론(Inference) 과정은 1/1000초 단위로 빠르고 가볍게 작동해야 합니다. 이를 위해 동사는 Re-parametrization(파라미터 재조합)이라는 기법을 독자적으로 발전시킨 QARepNeX와 같은 아키텍처를 사용합니다. 이는 AI를 학습시킬 때는 마치 건물을 지을 때 여러 경로로 튼튼한 비계(Scaffolding)를 설치하듯, 다중 경로(Multi-branch)를 가진 복잡한 네트워크(Buster Net)를 통해 AI가 다양한 데이터 패턴을 깊이 있게 학습하도록 합니다. 하지만 학습이 완료되어 모델이 완성되면, 이 복잡했던 비계(다중 경로)를 모두 제거하고 모든 경로를 수학적으로 재조합하여 하나의 극도로 단순하고 효율적인 경로(Plain CNN, Target Net)로 통합합니다. 그 결과, 최종적으로 차량에 탑재되는 모델은 학습 과정의 높은 지능(성능)은 그대로 간직한 채, 물리적 구조는 극도로 단순화됩니다. 이는 불필요한 연산과 메모리 접근을 원천적으로 제거하여, 경쟁사 대비 월등히 빠른 속도와 낮은 메모리 사용량을 달성하는 핵심 기술입니다.

둘째, 하드웨어 맞춤형 최적화(HW-Aware NAS) 기술을 통해 이론이 아닌 실제 성능에 집중합니다. AI 소프트웨어는 이론상 빠르다고 해서 실제 차량용 반도체(SoC)에서도 빠르다는 보장이 없습니다. 반도체 칩은 제조사(TI, Renesas, Qualcomm 등)마다 고유한 연산 구조, 메모리 대역폭, 캐시 구성을 가지고 있어, 칩 A에서 빠른 연산이 칩 B에서는 오히려 20~30% 더 느릴 수 있습니다. 이러한 이론과 현실의 격차를 해소하기 위해 동사는 HW-Aware NAS(Network Architecture Search) 기술을 개발했습니다. 이는 수많은 AI 모델 구조 후보군을 단순히 시뮬레이션하는 데 그치지 않고, 고객사가 실제로 사용할 특정 반도체 칩(예: TI TDA4)에 직접 올려 실시간으로 성능(속도, 메모리 사용, 전력 소모)을 실측(Profiling)합니다. 이 과정을 통해 동사는 고객사의 하드웨어에서 이론상이 아닌 실제로 가장 빠르고 효율적으로 작동하는 최적의 AI 모델 구조를 찾아냅니다. 이는 범용 모델을 제공하는 경쟁사와 달리, 고객에게 맞춤 정장과 같이 완벽하게 최적화된 소프트웨어를 제공하여 동일 칩에서 더 높은 성능을 구현하는 핵심 차별점입니다.

셋째, 지능적 연산 배분 기술을 통해 제한된 자원을 효율적으로 활용합니다. 차량용 반도체의 연산 능력은 한정되어 있으므로, 카메라에 입력되는 모든 픽셀을 동일한 비중으로 처리하는 것은 막대한 자원 낭비입니다. 동사는 AI가 선택과 집중을 하도록 연산 자원을 지능적으로 배분합니다. 대표적인 기술이 Network Tiling(공간 분할 집중 기술)입니다. 운전자가 고속 주행 시 하늘이나 대시보드보다 전방 150m 이상의 원거리 도로 상황을 집중해서 주시하듯, AI도 중요한 곳에 집중하게 만듭니다. 동사의 Network Tiling 기술은 AI가 전체 주행 화면은 기본 해상도로 빠르게 훑어 전반적인 상황을 파악함과 동시에, 충돌 예측에 가장 치명적인 원거리 영역만 별도의 고해상도 타일(Tile)로 분할하여 그 부분만 집중적으로 분석하게 합니다. 이 기술 덕분에 동사는 전체 화면을 고해상도로 처리할 때 발생하는 막대한 연산 부하 없이도, 경쟁사 대비 월등한 원거리 인식 성능(2D AP 기준 10포인트 이상 향상)을 확보했습니다.

이는 고속도로 주행 시 긴급 제동(AEB) 등 핵심 안전 기능을 보급형 차량에서도 구현할 수 있게 하는 독보적인 기술입니다. 또한 Feature Cropping(특징 영역 절삭) 기술을 통해 AI가 차선을 인식할 때는 영상의 하단부 정보만, 교통 표지판을 인식할 때는 상단부 정보만 잘라서 처리하도록 하여 불필요한 연산을 제거합니다. 동시에 Temporal Feature Mixing(시계열 특징 혼합) 기술은 매 순간 장면을 처음부터 분석하는 것이 아니라, 0.1초 전의 프레임 정보를 단기 기억했다가 현재 프레임 정보와 혼합하여 변화된 부분만 갱신합니다. 이러한 기술들은 불필요한 중복 계산을 획기적으로 제거하여 추론 속도를 10% 이상 추가로 향상시키며, 영상의 깜빡임(Jitter) 현상을 제거하여 매우 안정적인 인식 결과를 제공합니다.

결론적으로, 동사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술은 단 하나의 기술이 아닌, 네트워크 설계(Re-parametrization), 하드웨어 실측(HW-Aware NAS), 지능적 연산 배분(Tiling, Cropping)이 유기적으로 결합된 다층적 시스템입니다. 이는 동사가 L2~L3 수준의 고성능 ADAS 기능을 고가의 전용 칩이 아닌, 이미 차량에 탑재되어 있거나 원가가 저렴한 보급형 칩에서도 구현할 수 있게 하는 근본적인 이유입니다.

(나) 확장 가능한 기술

스트라드비젼의 핵심 기술은 차량용 ADAS 시장을 넘어 로봇, 물류, 스마트시티 등 연산, 전력, 환경적 제약이 극심한 타 산업으로 확장하는 데 강력한 경쟁 우위를 가집니다. 차량 외 산업의 본질적인 제약은 크게 전력/연산 예산, 카메라 편차, 데이터/프라이버시 제약, 그리고 이기종 엣지 운영의 네 가지로 압축됩니다. 이러한 제약은 기술 검증(PoC) 단계를 넘어 대규모 상용 배포를 시도할 때 대부분의 기술이 실패하는 핵심 원인입니다. 하지만 동사가 이미 차량 시장에서 확보한 핵심 역량은 이 네 가지 난제와 정확히 교차하며, 제약이 클수록 오히려 기술적 차별성이 부각되는 강점으로 작용합니다.

첫째, 저전력/저연산 제약 극복입니다. 배터리로 구동되는 서비스 로봇, AMR(자율주행 로봇), 저전력 엣지 게이트웨이는 차량용 SoC보다 전력, 발열, 폼팩터 제약이 훨씬 엄격합니다. 이 기기들은 고해상도 입력과 다중 객체 추적을 요구하면서도 20~30FPS 수준의 실시간성을 유지해야 하므로, 같은 정확도를 더 적은 연산으로 달성하는 설계가 필수적입니다. 이러한 강력한 제약은 스트라드비젼이 축적해온 경량화 및 추론 최적화 스택과 정확히 맞물립니다. SVNet은 Network Tiling처럼 필요한 곳만 고해상도로 처리하는 구조를 기본 채택하고, 정확도 손실을 최소화하는 PTQ(Post-Training Quantization) 중심의 양자화와 Mixed Precision, 비대칭 양자화 기법을 조합해 저전력에서도 정확도 손실을 최소화합니다. 결과적으로 동일한 배터리 예산에서도 더 긴 가동 시간과 안정적인 FPS를 확보할 수 있어, 제약이 클수록 고객이 체감하는 가치가 커지는 구조입니다.

둘째, 카메라 편차 및 다양성 대응입니다. 스마트시티나 물류창고에서는 수십에서 수백 대의 카메라가 서로 다른 FoV(시야각), 해상도, 왜곡, 설치 각도와 높이로 운영됩니다. 현장별로 카메라를 교정하고 재교정하는 것은 막대한 비용과 시간을 유발하며, 동일 네트워크를 이식하면 3D 거리 및 크기 추정 편향이 누적되어 운영 품질이 저하됩니다. 스트라드비젼은 Camera-Agnostic(카메라 무관성) 방법론을 통해 이 문제를 해결합니다. 개별 카메라의 Intrinsic(내부 파라미터), 왜곡, 회전 정보를 Positional Encoding 형태로 네트워크에 직접 주입하여, 단일 모델로도 수많은 종류의 카메라를 커버할 수 있습니다. 더 나아가, 카메라 교체나 파라미터 변동이 발생해도 네트워크 재학습 없이 새로운 파라미터만 갱신/주입하면 즉시 성능이 유지됩니다. 이는 설치가 불규칙하고 변동이 잦은 환경일수록 총소유비용(TCO) 절감이라는 확실한 우위로 이어집니다.

셋째, 데이터 격차 및 도메인 시프트 해결입니다. 도로 교통 데이터로 학습한 모델을 실내, 창고, 항만 등 완전히 다른 도메인으로 옮기면 배경, 조명, 장애물 패턴이 달라져 성능이 급격히 저하됩니다. 동시에 기업 데이터는 프라이버시 및 보안 제약으로 외부 반출이 어렵고, 수작업 라벨링은 비용이 과다합니다. 이러한 격차는 스트라드비젼의 Data Pipeline 및 Auto-Labeling 역량이 극대화되는 영역입니다. LiDAR와 RGB 센서 정보를 모두 활용하는 멀티모달 Teacher 모델을 기반으로, 시퀀스 추적 및 보간 기술을 결합하여 고품질의 Pseudo-Label(의사 라벨)을 대량으로 자동 생성합니다. 이를 통해 "데이터 수집 → 정제 → 자동 라벨링 → 학습"으로 이어지는 폐쇄회로(closed-loop)를 신속하게 구축하고 반복 실행할 수 있어, 데이터 확보 자체가 진입장벽이 되는 환경에서 학습 속도 자체가 압도적인 경쟁력이 됩니다.

넷째, 이기종 엣지 운영 복잡성 해소입니다. 많은 산업 현장은 클라우드 연동이 제한적이어서 엣지(Edge) 단말에서의 우선 판단이 요구되며, 장치 종류와 보드가 혼재되어 버전 관리나 성능 균질화가 매우 어렵습니다. 스트라드비젼은 이러한 이기종 엣지 운영 문제에 CPF(Common Platform Framework)로 대응합니다. CPF는 다양한 하드웨어 플랫폼(Qualcomm, TI, Renesas 등)과 운영체제(Linux, QNX 등)의 차이를 흡수하는 추상화 레이어입니다. 개발자는 공통 SDK로 개발하고 CPF가 내부적으로 칩별 커널, 메모리 정책, 스케줄링을 자동 선택해 성능 편차를 줄여줍니다. 또한 새로운 하드웨어 대응 시 전체 재개발 없이 인터페이스만 구현하면 되므로 TTM(Time-to-Market)을 획기적으로 단축시킵니다. 이는 한 번 빌드하여 다중 보드에 배포하는 것을 가능하게 하여, 수천 개의 이기종 엣지 디바이스를 안정적으로 운영 및 관리하는 데 필수적인 역량입니다.

결론적으로, 차량 외 산업의 본질적인 제약은 스트라드비젼이 이미 강점을 축적한 경량화, 카메라 무관성, 공통 플랫폼, 데이터 파이프라인의 축들과 정확히 교차합니다. 제약이 클수록 스트라드비젼의 차별성은 더욱 크게 부각되며, 이는 신속한 PoC 완수는 물론 대규모 확산 단계에서도 지속적인 성능 및 비용 우위로 환원됩니다. 이러한 요소들이 결합되어 고객은 시스템 BoM과 개발 기간을 동시에 줄이면서도 기능 범위를 확장할 수 있고 스트라드비젼은 경쟁사 대비 명확한 비용 및 성능 우위를 유지합니다.

동사 vs 경쟁사.jpg 동사 vs 경쟁사

(다) APTIV와 타SoC 플랫폼과의 협업

자동차 및 자율주행 시장의 밸류체인은 제조사(OEM), 1차 협력사(Tier 1), 2차 협력사(Tier 2) 등으로 구성되어 있으며, 각 단계의 기업들은 대리점이나 별도의 판매 채널을 두지 않고 직접 협업하는 구조를 가지고 있습니다. 동사는 글로벌 OEM 및 Tier 1 등 업계 선도 기업들과의 긴밀한 협력을 통해 안정적인 수익 기반을 구축해 왔습니다. 이러한 지속적인 파트너십을 바탕으로 고객과의 신뢰를 공고히 하고, 변화하는 시장 요구에 신속하게 대응함으로써 동사 솔루션에 대한 글로벌 자동차 제조사의 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 2023년에는 연간 100만 대가 넘는 차량에 동사 제품이 성공적으로 탑재되었으며, 2024년에는 연간 167만 대에 적용, 누적 300만 대 탑재를 돌파하였습니다. 이를 통해 동사는 글로벌 시장에서 신뢰받는 솔루션 제공업체로서, 시장 수요를 효과적으로 충족할 수 있는 역량을 입증하였습니다.

동사 기술 탑재 유닛 수.jpg 동사 기술 탑재 유닛 수

① 주요 공급자(Tier-1) 협업 가속화 - Aptiv

2025년 현재 글로벌 자율주행시스템 및 ADAS 시장은 빠른 성장과 함께 주요 공급자(Tier-1) 간의 경쟁이 한층 심화되고 있습니다. S&P 및 주요 시장조사기관에 따르면, Bosch, Continental, ZF, Denso 등 전통적 강자들이 시장 점유율을 분할하는 구조가 유지되고 있지만, Apti만이 예외적으로 시장점유율을 지속적으로 확대할 것으로 전망되고 있습니다. 실제로 2025년 1분기 기준 Aptiv의 ADAS /첨단 안전 부문은 전체 매출 감소에도 불구하고 견조한 실적을 보이며, 업계 내 입지 강화가 확인되고 있습니다

연도별 adas 점유율 추정.jpg 연도별 ADAS 점유율 추정

시장 분석에 따르면 2025년 기준 Aptiv의 글로벌 ADAS 시장 점유율은 약 13% 내외로 추정됩니다. Apti는 차세대 플랫폼, 소프트웨어 경쟁력, 글로벌 OEM 네트워크를 바탕으로 점유율을 지속적으로 확대할 것으로 평가받고 있습니다. 2024년 1월 CES에서 당사는 Aptiv의 Gen7 ADAS 플랫폼과 결합된 제품을 성공적으로 시연하며, Apti와의 전략적 파트너십이 실질적인 개발 성과로 이어지고 있음을 입증했습니다. 이어서 2024년 9월에는 Aptiv의 차세대 플랫폼에 대한 양산 공급 계약을 공식적으로 수주하는 쾌거를 달성하였습니다. 본격적인 양산이 시작되면 향후 10년간 약 2,800억 원 규모의 매출이 기대되며, 이처럼 긴밀한 협업과 구체적인 사업화는 당사의 성장을 더욱 가속화하는 핵심 동력이 될 것입니다.

② SoC 협업 가속화

최근 글로벌 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템) 시장에서 SoC(System on Chip) 반도체 기업들의 영향력은 빠르게 확대되고 있습니다. 2023년 기준 ADAS 및 자율주행차용 SoC 시장은 약 368억 달러 규모로 집계되었으며, 2030년에는 1,000억 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다. 연평균 성장률(CAGR)도 10%를 상회하며, 미래차 핵심 부품 시장으로서의 유망성이 매우 높습니다.

특히 칩만을 공급하는 글로벌 SoC 기업들(Renesas, Nvidia, Horizon Robotics, Texas Instruments, Toshiba 등)은 하드웨어 플랫폼의 고도화와 AI 연산 성능 강화, 센서 융합 등 기술 혁신을 주도하며 시장 내 입지를 빠르게 넓히고 있습니다. 실제로 2023년 기준 Mobileye를 제외한 칩만 공급하는 SoC 업체들의 합계 점유율은 약 50%에 달하며, 2030년에는 52%까지 증가할 것으로 전망되고 특히 Renesas, Nvidia, Horizon Robotics 등은 각 사 모두 두 자릿수 점유율에 도달할 것으로 예상됩니다.

이러한 시장 환경에서 지금까지는 칩과 소프트웨어를 통합해 제공하는 Mobileye가 ADAS SoC 시장에서 압도적인 점유율을 기록해왔습니다. Mobileye방식은 칩과 알고리즘의 최적화, 신뢰성, 일체형 공급의 장점이 있으나, 특정 SoC 플랫폼에 종속된다는 구조적 한계를 안고 있습니다. 실제로 글로벌 OEM들은 탈 모빌아이 트렌드에 따라 칩 선택의 자유도와 공급망 다변화를 적극적으로 모색하고 있습니다. Mobileye 방식은 특정 SoC에서만 동작하는 소프트웨어 구조로 인해, OEM이나 Tier-1 입장에서는 전체 시스템 설계의 유연성과 비용 효율성, 기술 혁신 속도에서 제약을 받게 됩니다. 이에 따라 다양한 SoC 플랫폼과 호환 가능한 독립형 소프트웨어에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 이런 변화 속에서 당사는 칩만을 공급하는 글로벌 반도체 기업들과의 전략적 협업을 강화하고 있습니다.

SVNet은 특정 SoC에 종속되지 않고 다양한 칩에서 최적화된 성능을 발휘할 수 있기 때문에, OEM과 Tier-1에게 칩 선택의 자유와 시스템 설계 유연성을 제공합니다. 또한 동일 기능과 성능 기준으로 더 적은 하드웨어 리소스만으로도 고성능 인지 소프트웨어를 구현할 수 있어, 시스템 전체의 경제성을 높일 수 있습니다. 자율주행, 자율주차 등 복수의 고도화 기능을 하나의 SoC에서 통합 제공할 수 있으며, DCU(도메인 컨트롤러), HPC(고성능 컴퓨팅) 등 미래형 차량 아키텍처와의 호환성도 뛰어납니다. 최신 하드웨어 가속기의 효율을 극대화하는 딥러닝 기반 알고리즘을 지속적으로 개발, 공급하고 있다는 점도 당사 기술의 강점입니다.

당사는 다음과 같은 차별화된 제품 라인업을 보유하고 있습니다.

이처럼 SVNet은 다양한 SoC 환경에서 최적의 성능과 확장성을 제공하고 있으며, 실제로 Renesas의 R-Car 플랫폼에 당사 제품을 통합하여, 고성능/저전력 ADAS 솔루션을 공동 개발하고 있습니다. AMD, Intel 등과도 다양한 하드웨어 플랫폼에서 SVNe의 성능 및 호환성을 검증하며, 글로벌 반도체 생태계와의 연계를 강화하고 있습니다. 이외에도 TI, Axera, Qualcomm, Nvidia 등의 글로벌 SoC회사와의 협력을 추진하며 전 세계 시장에서 경쟁력을 지속적으로 강화하고 있습니다.

상술된 바와 같이 당사의 최대주주이자 전략적 파트너인 Apti는 2025년 기준 글로벌 ADAS 시장에서 Top Tier-1으로서의 입지를 확고히 하고 있으며, 향후 5~10년간 점유율이 더욱 확대될 것으로 전망됩니다. 이는 동사의 성장에 직접적인 이점으로 작용할 것입니다. SoC 분야에서도 Renesas, Horizon Robotics, Nvidia, Texas Instruments 등과의 협업을 통해 동사와 파트너사의 동반 성장 및 시장 확대가 기대됩니다. 업계 내에서 Apti와의 긴밀한 협업, 차세대 플랫폼의 상용화, 글로벌 SoC 리더들과의 전략적 제휴는 동사의 미래 성장성과 기술적 리더십을 더욱 공고히 하는 핵심 요인입니다.

다. 매출 현황 (1) 매출의 우량도

(2) 수익성

라. 기술력 (1) 기술의 완성도

(가) 주력기술의 차별성

비전 인식은 여전히 자율주행 생태계의 핵심 차별화 영역으로, 최근 딥러닝 연구와 데이터 운용에 대한 진입장벽은 오히려 더 높아지고 있습니다. SVNet은 2025년 CES에서 양산 수준의 3D Perception 네트워크를 공개하며 이러한 장벽을 뛰어넘었습니다. 네트워크가 이미지에서 바로 3D 물리 좌표를 회귀하도록 설계돼 후처리 부하를 30 % 이상 절감했고, 동일 성능을 내기 위해 필요한 컴퓨팅 리소스는 기존 2D +후처리 조합 대비 약 60 % 적습니다. 동시에 BEV (탑다운) 표현을 통합해 다중 카메라+라이다 센서에서 들어오는 시점을 단일 공간으로 융합함으로써 가려짐(Occlusion)이나 프레임 경계 절단 문제가 발생해도 검출 정확도를 안정적으로 유지합니다. 이 3D/BEV 아키텍처는 Renesas R-Car V4H, Qualcomm Snapdragon Ride Flex, TI TDA4VH, NVIDIA Drive Thor 등 최신 SoC로 이미 포팅을 완료해 TOPS 대비 지연 최적화를 검증받았습니다.

핵심 경쟁력은 압도적인 데이터 운용 체계에서 나옵니다. 스트라드비젼 Unified Recording Framework (SURF)은 카메라/라이다/레이다/차량 CAN 신호를 밀리초 단위로 동기화해 수집하며, 영상 내 개인정보에 대해 딥러닝 기반 비식별화 필터를 적용해 GDPR 요건을 충족합니다. 이후 Auto Sampling/Auto Labeling/워크로드 로깅을 묶은 데이터 효율 파이프라인이 레이블링 단가를 절감했고, 라이다 도메인 어댑테이션과 Cross-Modal Knowledge Distillation (라이다 교사, 카메라 학생) 기법으로 학습 데이터량을 종전의 20 % 수준까지 줄였습니다.

다양한 하드웨어와 Tier 1 레퍼런스도 가파르게 확장됐습니다. Gen6 ADAS 플랫폼을 포함한 Aptiv 차세대 센서 퓨전 스택, Renesas 및 ARM 레퍼런스 보드, Horizon Robotics BPU, 그리고 NVIDIA Thor가 채택하는 중앙 도메인 컨트롤러까지 SVNet 모듈이 탑재되었으며, 공통 플랫폼 프레임워크를 통해 신규 SoC 적용 기간을 6개월 → 평균 2개월로 단축했습니다. 이 결과 2024년 말 10개였던 OEM 양산 차종은 올해 26개 차종으로 늘었고, 누적 장착 대수는 약 380만 대를 돌파했습니다. 모든 대규모 프로그램은 ASPICE LEVEL 2 이상, ISO 26262 ASIL-B/C 테스트 커버리지 100 %를 충족하며 품질체계를 입증했습니다.

고객 맞춤형 튜닝 속도는 경쟁사를 현격히 앞섭니다. 후보 모델이 제시되면 SVNet은 Synthetic Data Augmentation과 후처리 룰베이스와 러너블 블록을 병행해 초도 개선 패치(Top-Fail Class Fix)를 평균 15일 이내에 제공합니다. 동일 요건을 만족하려면 경쟁사는 완전 데이터 재수집에 4~6개월을 요구하는 경우가 대부분이며, 신규 SoC 포팅에도 별도 라이선스와 드라이버 개발 조건이 붙는 경우가 잦습니다.

svnet 상용화.jpg svnet 상용화

(나) 주력제품기준 경쟁업체와의 기술격차

① Global Tier-1(V사)에서 모빌아이와의 비교 평가

Precision, Recall이 모빌아이와 동등 이상의 결과를 얻었습니다. 그 외 다양한 고객사로부터 모빌아이와 동등 이상이라는 의견을 듣습니다. 동등 평가는 단순 모델 성능이 아니라, 데이터 자산/하드웨어 최적화/양산 프로세스까지 아우른 총체적 역량의 증명입니다. 대규모 현장 로그와 칩/소프트웨어 공동최적화를 보유한 경쟁자와 정확/정시 검출, 오검출 억제, 개입 타이밍 등 안전 지표에서 체감 차이가 없다는 것을 의미합니다. 이는 같은(혹은 더 낮은) 연산 및 전력에서도 품질을 유지하는 알고리즘 효율과, 여러 차종 및 환경에서 재현되는 제품화와 QA 체계를 전제합니다. 결국 “동등” 은 데모가 아니라 현장 재현성까지 확보되었음을 의미하며, 상용화 경쟁력을 공식적으로 인정받았다는 메시지입니다

모빌아이 비교 1.jpg 모빌아이 비교 1 모빌아이 비교 2.jpg 모빌아이 비교 2

② EURONCAP(European New Car Assessment Programme) 평가

EURONCAP(European New Car Assessment Programme)은 유럽 자동차 평가 프로그램으로, 차량의 안전성과 보안성을 평가하는 국제적인 표준입니다. 이 프로토콜은 차량의 안전성을 정량적으로 측정하고 평가하기 위한 항목들을 명시하고 있습니다. 아래는 EURONCAP의 Car to Car, Vulnerable Road User(VRU), Bicyclist, Motorcyclist의 각 세부 항목입니다. 이러한 EURONCAP의 평가 항목들은 차량의 안전성을 종합적으로 평가하고, 각 항목에 대한 점수를 통해 등급을 부여합니다. 동사는 국내 Tier1 업체와 독일 프리미엄 브랜드 차량의 양산 개발을 통해 EURONCAP 5스타 획득하였습니다.

(주1) 상세 고객사와 차종명은 일부 가림 처리하였습니다.

③ 르노에서 수행한 REFERENCE CAMERA(Q사)와 STRADVISION 비교 실험

르노에서 REFERENCE CAMERA(Q사)와 STRADVISION에 대한 비교 실험이며, 원거리 인식에 대한 결과를 포함하고 있습니다. 2024 년 8 월, 프랑스 오브아부아 기술센터(Aubevoye Technical Center) NCAP 전용 트랙에서 동일한 시험차(EGO 차량)에 두 개의 비전 시스템을 탑재해 180 회 반복 계측을 수행했습니다.

시험은 전방 단일 카메라만 탑재한 동일 하드웨어 플랫폼(8M pixel 60° FOV 카메라 + Qualcomm SA8155P)을 사용해 소프트웨어 스택의 순수 인지 성능을 검증하는 데 초점을 맞췄습니다. EGO 차량에는 SVNet과 레퍼런스 카메라(Arriver SDV)가 동시에 설치되었으며, 추가 Lidar나 Radar는 연결하지 않았습니다. 주행 동안 GNSS RTK, IMU, 휠파속계 데이터를 EVASEN(Time-Sync) 스크립트로 통합해 모든 센서와 알고리즘 출력에 UTC 타임스탬프를 부여하고, 좌표계는 전륜 차축 중앙(EGO)과 타깃 후범퍼 중앙을 기준으로 보정했습니다.

시험 트랙은 Euro NCAP가 지정한 AEB Car-to-Car, Crossing, Head-On 등 18개 시나리오를 10회씩 반복(총 180회)해 정속/감속/곡선/횡이동 등 다양한 원거리 동적 조건을 재현했으며, 타깃은 공식 GST 모형 차량을 사용했습니다. 주행이 끝나면 EVASEN이 실시간으로 거리/가속/횡오프셋을 계산해 ‘OK/NOK’ 판정을 내려 결과 리포트를 출력하고, 원시/분석 데이터는 모두 전용 NAS(AMS-CDD3)에 즉시 아카이브했다. 이러한 동일 환경/다중 반복 설계 덕분에 “SVNet 175~200 m 탐지 vs. 레퍼런스 100 m”와 같은 성능 차이가 하드웨어나 조건 편차가 아닌 알고리즘 자체의 우위임을 신뢰도 높게 입증할 수 있습니다.

정속/감속 조건의 CCRS 100/50 시나리오에서 SVNet은 차량을 200 m까지 안정적으로 3-D 바운딩박스로 인식했지만, 동일 하드웨어에서 구동한 Qualcomm + Arriver 레퍼런스 스택은 100 m에서 탐지가 끝났습니다. 차로 변경이 동반되는 CCRM 100/50 시나리오에서는 격차가 더 컸다. SVNet은 175 m 거리에서도 ‘OK’ 판정을 유지한 반면 레퍼런스 스택은 35 m를 넘기자마자 ‘NOK’로 전환돼 사실상 장거리 추적이 불가능했습니다. 정면 충돌을 가정한 Head-On 50 km/h 시험에서도 SVNet은 150~160 m 구간에서 타깃 차량을 연속 검출한 데 비해, 레퍼런스 스택은 동일 구간에서 탐지에 실패했습니다. 이 데이터가 보여 주듯, SVNet은 동일 카메라/SoC 환경에서 경쟁 솔루션보다 최소 50 m, 최대 100 m 이상 먼 거리까지 3-D 인식을 유지하고 있습니다. 이 차이는 유럽 NCAP 2026 AEB 기준(차량 타깃 150 m 이상) 충족 여부뿐 아니라, 장거리 Lidar를 생략해도 되는 BOM 절감 효과로 직결되어 OEM 측에 실질적 이점을 제공합니다.

④ KIAPI NCAP 자체평가 (Camera-only)

Tier1과 KIAPI(대구주행시험장)에서 NCAP 평가를 ‘25년에 수행하였습니다. 아래와 같이 카메라만 사용하였을 때, 해당 점수는 높은 점수라는 피드백을 받았습니다.

(2) 연구인력의 수준

동사는 총 214명(기업부설연구소 기준)의 기술 개발 인력을 보유하고 있으며, 이 중 37%에 해당하는 80명이 석/박사 학위 소지자로서 AI 및 컴퓨터 비전 분야에서 축적된 경험과 높은 수준의 전문성을 보유하고 있습니다. 동사의 연구개발 인력은 Bosch, LG전자, Aptiv 등 글로벌 Tier-1 및 Intel, 올라웍스 등 유수의 소프트웨어 개발 업체 출신이며, 알고리즘, 플랫폼, 데이터 엔지니어링 등 동사의 사업에 핵심적인 다양한 분야에서 연구개발 업무를 수행하고 있습니다.

동사의 이러한 연구개발 경쟁력은 풍부한 산업 경험을 갖춘 경영진 리더십에 기반하고 있습니다. 김준환 대표이사는 국내 최초의 비전 AI 벤처 올라웍스에 초기부터 참여하여 대표이사를 역임하며 인텔에 성공적으로 매각한 경험을 보유하고 있으며, 전봉진 연구소장, 강봉남 그룹장 등 R&D 핵심인력들은 모바일 환경에 최적화된 초경량 알고리즘 개발을 주도해왔습니다. 또한, 심상균 PDC 센터장은 만도 등에서 ADAS 양산 프로젝트를 총괄했으며, Philip Vidal CBO는 Motional, Tesla 등에서 대규모 사업 개발을 이끈 경험을 가지고 있습니다.

동사는 이러한 핵심 연구인력의 유출을 방지하기 위해 적극적인 보상 제도를 운영하고 있습니다. 전 직원의 약 80% 이상을 차지하는 연구개발 인력을 대상으로 Retention Stock Option Program을 활발히 시행하고 있으며, 성과 및 조직 기여도에 따라 지속적으로 스톡옵션을 부여하고 있습니다. 신청서 제출 시점 기준 발행주식 총수의 약 5.3%에 해당하는 스톡옵션이 직원들에게 부여되었습니다. 또한, 고성능 GPU 서버(A100, H200)와 대용량 스토리지, 고성능 PC 지급 등 최첨단 연구개발에 필요한 인프라에 대해 지속적인 투자를 진행하여 최적의 연구 환경을 제공하고자 노력하고 있습니다.

마. 성장성

(1) 기업 성장전략

동사는 딥러닝 기술이 고성능의 고가 반도체에서만 구현 가능했던 2014년에 설립되었으며, 당시 첨단운전자보조시스템(ADAS)은 일부 고가 차종에만 적용되는 고비용 기술이었습니다. 동사는 이러한 기술적, 비용적 장벽을 극복하고, 보편적인 차량용 반도체 칩에서도 AI 기반의 안전 기술을 구현하여 'AI 기술의 대중화'를 선도하겠다는 목표를 가지고 출발했습니다. 이를 위해 설립 초기부터 AI 모델의 성능은 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 최소화하는 'AI 모델 경량화 및 최적화' 기술 연구개발에 집중했습니다.

이러한 독자적인 기술력을 바탕으로, 동사는 세계에서 가장 엄격한 품질 및 안정성 기준을 요구하는 자동차 시장에 진출했습니다. 중국 자동차 제조사(OEM)와의 첫 양산 프로젝트를 통해 상용화에 성공하였으며, 이후 독일 프리미엄 자동차 제조사와의 대규모 양산 프로젝트를 수주하며 동사의 기술력이 글로벌 최고 수준임을 입증하였습니다. 이를 기반으로 북미, 유럽, 중국 등 주요 시장의 14개 자동차 제조사 및 부품 공급사(Tier-1)와 공급 계약을 체결하였으며, 2025년 9월 현재 전 세계 누적 50개 이상의 차종에 대한 양산 프로젝트를 통해 기술의 우수성과 신뢰성을 검증 받았습니다.

동사는 ADAS(L2/L2+)와 ADS(L3/L4) 시장을 동시에 목표하는 투 트랙 접근 방식을 취하고 있습니다. 단기적으로는 ADAS 시장에 집중하여 안정적인 매출 기반과 고객 신뢰를 확보하고, 중장기적으로는 수많은 양산 프로젝트를 통해 확보한 방대한 실제 주행 데이터와 다양한 운영 w에서의 경험을 바탕으로 L3/L4 자율주행 시장에 성공적으로 진입하고자 하며, 이를 통해 완전 자율주행 기술 기업으로의 도약을 목표하고 있습니다. 더욱이, 동사는 현재 보유한 데이터를 L3/L4 학습에까지 활용하여 L3/L4 시장 진입에 따른 리스크를 최소화하는 전략을 구상하고 있습니다. L3/L4 진입을 위한 동사의 계획은 다음과 같습니다.

① End-to-End 기술의 병행 개발

우선, E2E 기술의 병행 개발입니다. L3/L4 자율주행 시장은 현재 인지, 판단, 제어 각 모듈을 개별적으로 개발하고 통합하던 기존의 모듈형 전제에서 벗어나, 센서 입력부터 차량 제어까지의 전 과정을 하나의 통합된 AI 모델로 처리하려는 E2E 아키텍처로 급격히 전환되는 기술 패러다임의 변곡점에 서 있습니다. 이에 대응하여 동사는 2세대 MultiVision 제품군을 기반으로 한 E2E 자율주행 기술을 병행 개발하고 있으며, 이를 통해 단순한 인지 단계를 넘어, 경로 계획(Planning), 제어(Control)를 포함하는 Full-Stack 솔루션 완성을 목표하고 있습니다.

구체적으로, 동사는 Vision Transformer, Vision Language Model(VLM), Generative AI 등 최신 AI 학습 기술을 적극 도입하여, HD맵 의존도를 낮추면서도 자율주행이 가능한 고도화된 알고리즘 개발이 목표입니다. 이를 통해 동사는 L2에서 L5로의 전환 과정에서의 기술적 패러다임 변화(E2E로의)에 적절히 대응하고자 합니다.

② 공통 자산(MLOps/Data)을 통한 전환 리스크의 내재화

동사의 Two-Track 전략의 진정한 핵심은 이 두 트랙이 분리되어 있지 않다는 점입니다. 두 트랙은 공통의 데이터 및 라벨링 정책, 그리고 MLOps(기계 학습 운영) 파이프라인을 공유합니다. 이것이 경쟁사와의 결정적인 차이점입니다. 경쟁사들이 L3/L4 E2E 모델 개발을 위해 기존 L2 데이터 파이프라인을 폐기하고 새로운 파이프라인을 구축해야 하는 전환 비용의 문제에 직면할 때, 동사는 Track 1(L2 양산)에서 축적된 방대한 실제 데이터와 엣지 케이스(Edge Case)를 Track 2(L3/L4 E2E) 모델 학습에 즉시 재사용합니다. 즉, Track 2의 E2E 모델은 실험실의 정제된 데이터가 아닌, 이미 Track 1의 수백만 대 양산 차량에서 검증된 데이터와 안정화 이득을 기반으로 개발됩니다. 반대로 Track 2에서 개발된 고도화된 AI 모델과 경량화 기술은 다시 Track 1의 L2/L2+ 제품 성능을 향상시키는 데 즉각 재사용될 수 있습니다. 이러한 선순환 구조는 E2E 아키텍처로 전환하는 데 필요한 전환 속도(시간), 비용(연산, 라벨링, 검증), 그리고 위험(성능 회귀, 인증)을 타사 대비 동시에, 그리고 획기적으로 낮추는 결정적인 요인으로 작용합니다.

타사가 단일 트랙 위에서 패러다임 변경이라는 거대한 리스크를 통째로 떠안고 고비용의 전환 과정을 감수하는 동안, 스트라드비젼은 L2/L2+의 현재가치를 안정적으로 지키면서 동시에 L3/L4(Gen2/E2E)의 미래가치를 가장 낮은 리스크로 앞당기는 효율적인 병행 전략을 구사하고 있습니다. 이는 이미 준비해 온 동사의 축적 자산(데이터, MLOps, SoC 최적화 경험)이 E2E 패러다임 전환기에 가장 강력한 효과를 발휘하고 있음을 의미합니다.

(2) 사업의 확장가능성

동사는 현재 ADAS 시장에 집중하고 있으며, 타 산업으로의 확장에 대해 가시화된 계획은 없는 것으로 파악됩니다. 다만, 비전 인식 기술은 다양한 산업군에서 응용이 가능한 확장성을 보유하고 있으며, 인프라 기반 자율주행 산업, 스마트 CCTV 등의 공공 안전 분야, 산업 공정 등 다양한 영역에서 활용이 가능합니다. 예를 들어 제조 공정에서는 불량품 검출, 설비 예지 보전, 작업자 안전 모니터링 등의 분야에서 비전 센서 기반의 AI 기술이 활용 가능하며, CCTV에 비전 AI 기술을 접목하면 사건, 사고를 자동으로 감지 및 대응하는데 활용될 수 있습니다.

① 인프라 기반 자율주행

인프라 기반 자율주행(Autonomy Through Infrastructure, “ATI”)이란 차량이 아닌 인프라에 설치된 센서를 통해 자율주행을 구현하는 새로운 접근 방식으로, 특정 공간, 예컨대 공장이나 주차장에 설치된 카메라 등 인프라 센서가 차량의 위치를 정밀하게 파악하고 주변 장애물을 감지하면, 중앙 관제 센터에서 차량에 조향, 속도, 제동 등 이동 명령을 원격으로 전달하여 자율주행을 구현하는 기술입니다.

사업확장가능성.jpg 사업확장가능성

ATI 기술은 차량에 고가의 센서나 고성능 SoC를 탑재하지 않고도 자율주행 기능을 구현할 수 있다는 점에서 상대적으로 기술의 구현 가능성이 높습니다. 특히, 다수의 차량이 한정된 공간을 공유하는 항만, 물류센터, 공장, 주차시설 등에서는 차량별 연산 부담을 줄이고, 인프라 단에서 통합적으로 주행을 제어함으로써 안전성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. 이러한 이유로, 정해진 주행 환경에 제약이 있으나, ATI는 완전 자율주행(L4, L5) 기술의 상용화 이전 단계에서 현실적 대안 기술로 주목받고 있습니다.

제한된 구역에서 수행된다는 특성은 기술 도입 측면에서도 상대적인 이점이 있습니다. 폐쇄형 구역에서는 복잡한 도로 규제나 안전 인증 절차가 상대적으로 단순하다는 장점이 있고, 차량의 주행 동선과 환경 변수가 사전에 정의되어 있어 시스템 검증과 안정성 확보가 용이합니다. 이는 다수의 엣지(Edge) 케이스 학습이 필요한 일반 승용차의 자율주행 기술과 대비됩니다. 이러한 이유로, 공장/물류센터/주차장 등과 같은 구역에서는 인프라 기반 자율주행의 초기 상용화가 빠르게 추진될 수 있습니다.

ATI 시장은 응용성 측면에서도 상당한 잠재력을 보유하고 있습니다. ATI 기술의 핵심 원리를 기반으로, 다양한 산업 영역으로의 응용 및 신규 시장 진출 가능성을 검토할 수 있습니다. 예를 들어, 도심 대형 건물 주차장에서 운전자가 하차하면 시스템이 스스로 주차하고 앱 호출만으로 차량을 가져다주는 자율 발렛 파킹 솔루션으로의 확장이 가능하며, 이는 운전자의 편의성을 극대화하고 주차 공간 활용률을 높일 뿐만 아니라, 특정 지역의 주차장을 통합 관리하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 비즈니스 모델로 발전할 가능성도 탐색할 수 있습니다. 이처럼 ATI 시장은 제한된 구역 내에서 연계되는 다양한 형태의 사업 모델로 확장될 수 있는 잠재력이 있습니다.

② 스마트팩토리 등의 제조 공정

산업 및 제조 현장은 고도화된 자동화와 효율성을 요구하는 대표적인 영역으로, 스마트팩토리 개념의 확산과 함께 데이터 기반의 지능형 운영체계가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 기존의 산업 자동화가 설비 제어와 공정 최적화 중심이었다면, 이제는 센서/카메라 영상 데이터를 AI가 실시간으로 해석하여 판단/예측하는 지능형 비전 시스템이 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화 속에서 비전 AI 기술은 설비 상태의 진단, 품질 검사, 공정 이상 탐지, 안전관리 등 제조 운영의 핵심 프로세스에 통합될 수 있는 기반 기술로 활용이 가능합니다.

Grand View Research에 따르면, 글로벌 산업용 비전 시장(Industrial Vision Market)은 2024년 기준 약 20.4억 달러에서 2030년 약 41.7억 달러 규모로 추정되며, 2030년까지 연평균 13.0% 수준 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 현재 머신 비전 시스템은 사람 대신 카메라와 AI를 활용해 제품의 외관이나 부품 상태를 자동으로 검사하는데 초점이 맞춰져 있으나, 제조업의 디지털 전환(DX)과 스마트팩토리 확산 가속화로 비전 AI의 적용 분야는 예지보전, 작업자 안전모니터링, 스마트 물류 및 공정 자동화 등으로 빠르게 확장되고 있습니다. 이처럼 비전 AI 기술은 산업 자동화의 고도화 과정에서 핵심 기술로 자리하고 있습니다.

특히, 동사의 기술은 다양한 설치 환경에서도 동일한 인식 성능을 유지함으로써 스마트시티/물류 인프라 구축 시 총소유비용을 획기적으로 절감할 수 있는 경쟁력을 제공합니다. 일반적으로 스마트시티나 물류창고에는 수십~수백 대의 카메라가 서로 다른 시야각(FoV), 해상도, 왜곡, 설치 각도와 높이로 운영됩니다. 이러한 환경에서 카메라별 교정 및 재교정은 막대한 비용과 시간이 소요되며, 동일 네트워크를 단순 이식할 경우 3D 거리 및 크기 추정의 편향이 누적되어 운영 품질이 저하됩니다. 동사는 이러한 문제를 Camera-Agnostic 방법론으로 해결합니다. 각 카메라의 내부 파라미터(Intrinsic), 왜곡, 회전 정보를 Positional Encoding 형태로 네트워크에 직접 주입함으로써, 단일 모델로도 다양한 카메라를 지원할 수 있습니다. 더 나아가, 카메라 교체나 파라미터 변동이 발생하더라도 재학습 없이 파라미터 갱신만으로 성능을 즉시 유지할 수 있어, 설치 환경이 불규칙하거나 잦은 변경이 이루어지는 산업 현장에서 비용 효율성과 확장성을 제공할 수 있습니다.

바. 재무상황 (1) 재무적 성장성

동사는 최근 3년간 지속적인 매출 성장세를 시현하며 사업적으로 가시적인 성과를 보이고 있습니다. 2025년 매출액은 약 181억원으로, 이는 2022년 이후 연평균 약 39.8%의 성장율을 보이고 있음을 의미합니다. 동 기간 동사의 매출 증가는 Aptiv PLC와의 사업적 협업에 주로 기반하고 있습니다. 2022년 Apitv PLC(정확히는 자회사인 Aptiv technologies AG)의 전략적 투자 이후, 동사는 Aptiv의 7세대 ADAS 플랫폼의 비전 인식 분야에서 기술적 협업을 진행하였으며, 관련 개발을 위한 연구개발(NRE) 용역 매출이 지속적으로 증가하였습니다. 동시에 다수의 ZF 등의 Tier1 업체, Renesas 및 AMD와 같은 차량 반도체 업체와도 협업을 지속하며 고객군을 확대하고 있습니다.

동사의 핵심적인 매출 형태인 라이선스 매출의 발생 가능성도 본격적으로 가시화되고 있습니다. 라이선스 매출이란 동사 제품이 탑재된 차량이 양산되는 시점에 대 당 수령하는 일종의 로열티 매출로, 동사의 핵심적인 매출 형태입니다. 일반적으로 OEM에게 제품을 공급함에 있어서, 사전에 연구개발(기술검증과 양산을 위한 연구개발로 구분됨)이 필요하며, 현재까지 동사의 매출 대부분은 이러한 연구개발 용역매출로 구성되어 있었습니다. 현재 다수의 양산 개발이 완료되어 OEM과의 계약(통상 OEM과의 직접 계약 상대방은 Aptiv와 같은 Tier1 업체이며, 동사는 Tier1과 계약을 체결)을 앞두고 있으며, 2026년부터 중국 시장을 시작으로 유럽, 미국, 중동 지역의 OEM 업체들에게 당사 제품이 최종적으로 탑재될 예정입니다.

(2) 재무적 안정성

동사는 설립 이래 지속적으로 적자를 시현함에 따라 자본잠식 상태에 있습니다. 특히, 2DP에서 3DP 기술로의 전환이 이루어지는 과정에서 최초 계획 대비 데이터 수집 처리 과정에서 높은 비용이 소모됨에 따라, 큰 폭의 적자가 누적되었습니다. 그러나, 2025년 10월 RCPS 전량을 보통주로 전환한 덕분에 자본잠식을 해소하였으며, 이를 통해 재무적 안정성 지표들을 개선하였습니다.

한편, 그 외 주요 지표에서도 동사는 업종 평균 대비 열위의 수준을 보이고 있습니다.2025년 매출채권 회전율은 약 2.2회 수준으로 업종평균 7.0회 대비 낮은 모습을 보이고 있으며, 매년 큰 폭의 영업적자가 발생함에 따라 영업활동현금흐름도 매년 400~500억원 수준의 유출을 보이고 있습니다. 다만, 매출채권 회전율의 경우 2025년 동사 매출이 전년 대비 성장함에 따라 일시적으로 매출채권 계정이 증가하여 전년 3.0회 수준 대비 하락한 2.2회를 기록하고 있으나 동사 매출채권의 우량도를 분석해 본 결과 크게 우려할만한 상황은 아닌 것으로 판단됩니다. 2025년말 동사 매출채권 109억원 중 정상 채권(연령 90일 이하)이 106억원으로 대부분을 차지하고, 연체 채권은 6개월 이하 연체 채권 0.8억원, 1.5년 이하 연체채권 0.1억원, 이를 초과하여 연체된 채권 약 2.2억원으로 구성되는 것으로 나타나며 기대손실률은 2.1%로 위험이 매우 제한적인 수준입니다.

한편, 동사의 비용은 대부분 급여와 고정비 성격의 비용으로 구성되어 있어 단기적으로 비용 효율화를 달성하는 것은 어려운 것으로 파악됩니다. 그럼에도 불구하고 최근 3년간 매출의 완만한 증가와 해외 자회사 인력의 효율화, 불필요한 비용 지출 최소화를 통해서 2025년 기준 영업활동 현금흐름도 소폭이나마 적자 폭을 축소하는 모습을 보이고 있습니다. 동사의 양산 계약은 점차 구체화되고 있으며, 이에 따라 동사는 2027년을 기점으로 본격적인 이익이 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 현재 논의중인 프로젝트들이 성공적으로 가시화될 경우, 동사의 재무적 안정성은 크게 개선이 가능할 것으로 판단됩니다. (3) 재무자료의 신뢰성 (가) 감사인의 감사의견

동사는 2021년 01월 01일을 기준으로 한국채택국제회계기준(K-IFRS)으로 전환하였으며, 2022년부터 2024년까지 삼일회계법인으로부터 지정감사를 수감하여 적정의견을 받았습니다. 동사의 재무총괄을 맡고 있는 김준 그룹장은 과거 동사 경영관리조직 그룹장으로 근무한 적이 있으며, 이후 퇴사하여 1년간 타사에서 근무하였으나, 2025년 10월 28일 동사 경영관리 그룹장으로 다시 복귀하였습니다. 김준 그룹장은 2024년 동사의 기술평가 대응 및 회계, 전략 파트 업무를 수행하며 사업 전반에 대한 높은 이해도를 갖추고 있습니다. 한편, 회계팀의 이하늬 팀장은 공인회계사 자격을 보유하고 있으며 다년간의 회계 및 재무 업무 경력을 바탕으로 동사의 회계 업무를 주도적으로 이끌고 있습니다. 관련 인력들은 회사에 대한 높은 이해도와 회계 분야의 전문성을 갖추고 있다고 판단되며, 2022년이후 지속적으로 지정감사를 수검 받아온 점을 고려할 때, 동사의 재무자료 신뢰성은 충분히 확보되어 있다고 판단됩니다.

사. 경영환경 (1) CEO의 자질

김준환 대표이사는 학사 시절 KAIST에서 컴퓨터 과학(Computer Science)을 전공하였으며, 이후 프랑스의 Ecole Polytechnique(에콜폴리테크니크)에서 응용수학(Applied Mathematics) 석사 학위, 그리고 미국의 Cornell 대학에서 컴퓨터 과학(Computer Science) 박사 학위를 취득하였습니다.

김준환 대표는 2007년 얼굴 인식 소프트웨어 전문 기업인 올라웍스를 창업(김준환/류중희 공동창업)하였으며, 2012년 이를 인텔에 성공적으로 매각하였습니다. 이 과정에서 김준환 대표는 글로벌 IT 기업과의 통합 작업을 주도하며 기술실사, 특허/인재 이전, 로드맵 재편까지 전주기를 직접 지휘해 본 이력을 쌓았습니다. 이후 약 3년 간 인텔 코리아의 시각 컴퓨팅 그룹에서 기술 트랙 임원급 레벨인 Principal 엔지니어(수석엔지니어)로 근무하며 딥러닝 기반 카메라 모듈 최적화, 실리콘 설계 협업을 수행하였으며, 2016년 04월 동사에 합류하여 대표이사직을 역임하고 있습니다.

김준환 대표는 유관분야 회사의 운영 경험, 컴퓨터 과학에 대한 높은 지식 수준을 바탕으로 동사가 차량용 인지 소프트웨어 기술을 성공적으로 개발하는 데 주요한 역할을 수행하였습니다. 연구개발 과정에 밀접하게 관여하며 글로벌 자율주행 기업들과 비견될 수 있는 기술을 성공적으로 상용화하였으며, 다수의 투자 유치를 성공적으로 이끄는 등 회사 전반의 운영에서 주요한 역할을 수행하였습니다.

상기와 같은 경력 사항에 비추어 볼 때, 동사의 김준환 대표이사는 동사의 경영을 위한 충분한 기술 관련 지식수준을 갖춘 것으로 판단됩니다. 김준환 대표이사의 주요 이력은 하기와같습니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력동사는 증권신고서 제출일 현재 총 252명의 임직원이 근무하고 있으며, 글로벌 카메라 비전 인지 시장에서 경쟁력 있는 제품의 개발 및 판매를 목표로 최선을 다하고 있습니다. 동사의 경영진은 분야별 전문성을 바탕으로 최상의 성과를 창출할 수 있도록 조직을 구분했으며, 내부 통제 강화를 위한 견제와 균형 있는 조직 체계를 갖추고 있다고 판단됩니다.

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(3) 경영의 투명성

증권신고서 제출일 현재 김준환 대표는 동사의 지분을 약 11.42%의 보유하고 있으며, 동사의 최대주주는 미국 소재 비상장 기업인 Aptiv Technologies AG로 현재 약 41.55%의 지분을 보유하고 있습니다. 2024년 02월 신청회사의 최대주주가 기존 김준환 대표에서 현 최대주주로 변경된 이후에도 김준환 대표가 대표이사직을 유지하며 실질적인 경영을 지속하고 있으나, 김준환 대표가 상대적으로 낮은 지분율을 보유하고 있음에 따라 김준환 대표이사는 현 최대주주와 공동보유목적확약을 체결하였습니다. 이를 통해 상장 이후 회사의 경영 안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단됩니다.

한편, 동사는 코스닥시장 상장예정법인으로서 제반 공시의무를 적절하게 수행할 수 있는 공시전담인력을 보유하고 있습니다. 공시책임자인 김준 그룹장과 공시담당자인 김하나 파트장은 관련규정의 자격 요건을 충족하고 있으며, 한국거래소에서 상장 전문가 과정 이수를 통해 업무 전문성을 확보하였습니다.

(4) 경영의 독립성

동사는 경영의 투명성 확보 및 내부통제를 강화하기 위해 전문성과 독립성을 갖춘 감사를 선임하고 있습니다. 상장예비심사신청일 현재 동사의 이사회는 대표이사 1인(R김준환), 사내이사 1인(전봉진), 사외이사 2인(최희열, 김화), 기타비상무이사 3인(Sandeep Dinesh Punater, Jane Shian-Jen Wu, 박준태) 총 7인으로 구성되어 있습니다. 사내이사는 동사의 핵심 인력이며 동사의 사외이사 및 감사는 상법상 관련 자격요건을 모두 충족하고 있으며, 최대주주 및 대표이사와 특수관계 또는 이해관계가 존재하지 않아 독립성을 갖추고 있는 것으로 확인됩니다.

최희열 사외이사는 컴퓨터 공학 분야 박사학위 취득 후 현재 한동대학교 전산전자공학부 교수로 근무하고 있습니다. 최희열 사외이사는 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 전문성을 갖추고 있으며, 증권신고서 제출일 현재 동사와 특수관계가 없는 제3자로서 상법 제542조의8 제2항 각 호의 사외이사 결격사유에 해당하지 않는 것으로 확인됩니다. 주요 이력과 역량을 종합해보았을 때 사외이사로서의 독립성과 전문성을 충분히 갖추고 있는 것으로 판단됩니다.김화 사외이사는 현재 이화여자대학교 법학전문대학원 정교수로 재직중에 있으며, 법학 분야 지식을 바탕으로 기업 지배구조 및 법적 리스크 관리에 대한 전문성을 보유하고 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 동사와 특수관계가 없는 제3자로서 상법 제542조의8 제2항 각 호의 결격사유에 해당하지 않으며, 독립성과 전문성 역시 충분하다고 판단됩니다.한편, 김지현 감사는 연세대학교 경영대학 교수로, 회사의 경영 및 내부통제 분야에 대한 전문지식을 보유하고 있습니다. 이를 바탕으로 회사의 운영 절차를 검토하고, 회사의 준법경영 및 경영 투명성 제고에 기여할 것으로 판단됩니다. 상기 내용을 종합했을 때, 동사의 사외이사 및 감사는 동사의 사업분야 및 법률, 경영 분야에 전문성을 갖추고 있으며, 이를 바탕으로 동사의 이사회 활동 및 경영독립성 강화 역할을 적절하게 수행할 수 있을 것으로 판단됩니다.

아. 기타 투자자보호

기업실사결과 동사는 건전한 경영철학과 비전을 보유하고 있다고 판단됩니다. 동사는 IPO 준비 과정에서 이해관계자거래규정, 공시규정을 토대로 공시 담당자를 선정하여 상장 후 증권발행 및 공시 등에 관한 규정, 코스닥시장공시규정, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 등 관련 법률, 규정에 따른 공시의무를 충실히 이행할 수 있는 조직과 규정을 갖추고 있습니다.

또한, 동사는 내부정보이용 및 임직원의 불공정거래를 방지하고 공시정보가 관련법규에 따라 정확하고 완전하며 공정하고 시의적절하게 공시될 수 있도록 내부정보관리규정을 제정하였으며, 향후에도 지속적인 교육을 통해 임직원들에게 해당 내용을 주지시킬 계획입니다. 이처럼, 동사는 투자자들에게 회사의 정보를 적법하게 제공할 수 있는 체계를 갖추고 있으며 기타 투자자보호 관련 제반 사항을 저해할 만한 요소는 없는 것으로 판단됩니다.

V. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

나. 발행제비용의 내역

2. 자금의 사용목적 가. 자금의 사용 계획 증권신고서 제출일 현재 당사의 공모자금 사용계획은 아래와 같습니다. 다만, 아래 사용 계획은 현 시점에서 예상되는 계획이며, 향후 집행 시점의 경영환경 등을 고려하여 변경될 가능성이 있으므로 절대적인 계획이 아님을 투자자분들께서는 인지하시기 바랍니다. 또한, 아래의 공모자금 사용계획은 공모가 밴드 하단 금액을 기준으로 작성되었으며, 만일 공모자금이 예상 소요금액에 미달되는 경우 당사는 자체 보유자금 등으로 충당할 예정입니다.

나. 자금의 세부 사용계획 금번 코스닥시장 상장공모를 통해 조달된 공모자금 중 당사로 유입되는 순수입금은 84,963백만원이며, 해당 공모자금은 향후 시설자금 및 운영자금 등으로 사용할 계획입니다. 당사의 공모자금 세부 사용계획은 아래와 같습니다.

(1) 시설자금

당사는 인지-판단-제어 구조를 기반으로 한 모듈형 E2E 자율주행 시스템 구현을 목표로, 알고리즘 학습 및 검증 역량 강화를 위한 고성능 GPU 기반 컴퓨팅 클러스터와 대용량 주행 데이터 저장 인프라 확대를 지속 추진할 예정입니다. 모듈형 E2E 접근법은 기존의 분절된 모듈 구조를 유지하면서도 각 기능 간 학습 기반 최적화를 통해 전체 시스템 성능을 통합적으로 고도화하는 방식으로, 완전한 단일 네트워크 기반 E2E 대비 안정성과 해석 가능성을 확보하면서도 성능 개선 효과를 동시에 추구하는 것이 특징입니다.

이에 따라 당사는 E2E 모델 학습을 위한 고성능 컴퓨팅 클러스터와 대용량 주행 시나리오 데이터 처리를 위한 저장 인프라를 추가 확보하는 한편, MultiVision 고도화 및 모듈형 E2E 개발을 위한 HIL/SIL 기반 기능안전 검증 환경을 구축할 계획입니다. 또한, 실도로 데이터 수집 역량 강화를 위해 테스트 차량 Fleet을 확대함으로써 다양한 주행 환경에서의 데이터 확보와 검증 체계를 고도화할 예정입니다.

① 고성능 서버 인프라 투자

E2E 자율주행 모델 학습에는 대규모 연산 자원이 요구됩니다. 당사가 추진 중인 E2E Bridge Strategy(Phase 1: Modular E2E → Phase 2: Single Network E2E)의 단계적 고도화를 위해, SVNet 3D Perception 모델 개선, BEV/Occupancy 기반 World Model 학습, 다중 카메라 입력의 병렬 처리 등에 필요한 고성능 컴퓨팅 처리 역량을 확대할 계획입니다. 또한 당사의 SURF(StradVision Unified Recording Framework)를 통해 누적/수집되는 방대한 실주행 데이터와 Pseudo GT Labeling 등 Auto-Labeling 기반의 가공 데이터를 안정적으로 저장/운용하기 위한 NAS 기반 대용량 스토리지(Petabyte급)도 함께 도입할 예정입니다. 해당 인프라는 당사의 SVDataFlow 플랫폼(Hybrid Cloud: AWS + 온프레미스)과 연계되어, 데이터 수집부터 학습, 검증에 이르는 통합 데이터 자동화 사이클을 가속화하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

② 테스트 차량·장비 투자

실도로 환경에서의 E2E 모델 성능 검증과 학습 데이터 확보를 위해 자율주행 테스트 차량을 추가 확보할 계획입니다. 당사는 동탄 부설 연구소를 중심으로 테스트 차량 운용 체계를 이미 구축하고 있으며, 이번 투자를 통해 데이터 수집 Fleet을 확장할 예정입니다. 테스트 차량에는 SURF 기반 멀티채널 카메라(최대 15채널)를 중심으로 한 센서 구성을 적용하며, LiDAR 등 추가 센서는 SLAM Map Building 및 Pseudo GT Labeling 등 고품질 학습 데이터 생성을 위한 보조 수단으로 활용할 계획이며, 이를 통해 당사의 EDD(Evaluation Driven Development) 기반 데이터 루프(ODD 평가 → Gap 분석 → Targeted Data Acquisition)를 강화하고, 개발 중인 Fleet AI 플랫폼(인지 기반 Triggering)과 연계한 자동화 데이터 수집 체계를 완성할 계획입니다.

③ 연구장비 및 IP/SW 자산 취득

당사의 자율주행 소프트웨어 개발은 SoC 타겟 최적화와 알고리즘 성능 검증이 병행되는 구조로, 이를 효과적으로 지원하기 위한 연구 인프라의 지속적인 확충이 필요합니다. 우선 연구개발 인력 1인당 고성능 워크스테이션 및 개발용 PC의 정기적인 갱신을 통해 SVNet 학습/추론 환경의 연산 효율을 유지할 계획입니다. 아울러 Renesas, Qualcomm, Ambarella, Mobileye 등 20종 이상의 상용 차량용 SoC를 대상으로 한 당사의 하드웨어 맞춤형 최적화(HW-Aware NAS) 역량을 유지하기 위해, 주요 SoC 개발 보드를 지속 확보할 예정입니다. 이는 신규 칩셋 대응 속도를 높여 OEM 및 Tier-1 고객사의 플랫폼 변경 요구에 신속히 대응할 수 있는 기반이 됩니다.

또한 당사의 핵심 기술 자산 보호 및 글로벌 OEM 수주 경쟁력 강화를 위해 국내외 특허 출원, 취득 비용과 자산화 요건을 충족하는 소프트웨어 라이선스 취득 비용을 집행할 계획입니다. 당사는 현재 글로벌 특허 886건(미국 168건)을 보유하고 있으며, E2E 자율주행 알고리즘, BEV 기반 인지 모델, 경량화 기술 등 신규 핵심 기술에 대한 지속적인 지식재산 포트폴리오 확장을 추진하고 있습니다. 이를 통해 자율주행 소프트웨어 시장의 기술적 진입장벽을 강화하고, 글로벌 프리미엄 OEM 수주 과정에서의 기술 차별성을 공고히 할 계획입니다.

(2) 운영자금

당사는 ADAS 기술의 고도화와 함께 E2E(End-to-End) 기반 자율주행 시스템으로의 전환을 핵심 기술 전략으로 설정하고 있습니다. 기존 ADAS 시스템은 인식(Perception), 판단(Planning), 제어(Control) 기능이 모듈별로 분리된 구조를 중심으로 발전해 왔으나, 최근 글로벌 자율주행 기술은 딥러닝 기반의 E2E 구조를 통해 인식뿐 아니라 주행 판단 및 제어까지 통합적으로 학습하고 구현하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이에 당사는 기존의 인식 중심 기술 역량을 기반으로 판단 및 제어 영역까지 아우르는 E2E 자율주행 기술로 연구개발 범위를 확대하고 있습니다. 이와 같은 기술 전환을 실행하기 위해 당사의 운영자금은 크게 두 가지 성격의 지출로 구성됩니다.

첫째는 인프라 성격의 지출입니다. E2E 자율주행 모델의 학습/검증에는 막대한 GPU 연산 자원이 상시 요구되나, 당사는 연산 수요의 변동성과 초기 투자 효율성을 고려하여 GPU 서버를 직접 구매(Capex)하는 방식 외에, 클라우드 기반 고성능 GPU 컴퓨팅(IaaS) 및 SVDataFlow 플랫폼 운영 인프라(AWS + 온프레미스 Hybrid)를 운영비(Opex) 형태로 병행 조달할 계획입니다. 이는 회계상 운영자금으로 분류되나 경제적 실질은 시설자금에 준하는 인프라 확보 목적이며, 전체 운영자금의 약 13%에 해당합니다. 아울러 SVNet 알고리즘 고도화, E2E 학습 프레임워크, 시뮬레이션 소프트웨어 라이선스 등 개발 인프라 소프트웨어 비용도 이 범주에 포함됩니다.

둘째는 연구개발 인력 및 직접 R&D 비용입니다. E2E 기술 전환을 추진하기 위해서는 소프트웨어 엔지니어, AI·딥러닝 연구 인력, 임베디드 하드웨어 엔지니어 등 핵심 인력의 확보와 유지가 필수적입니다. 당사는 공모자금을 활용하여 이들 인력의 안정적 유지 및 우수 인재 장기 재직을 유도하기 위한 보상 체계를 강화할 계획이며, 자율주행 알고리즘 경상 연구개발비, 데이터 수집·Annotation 외주비, 외부 연구용역비도 함께 집행할 계획입니다. 아울러 해외법인 현지 운영 및 국내외 기능안전 인증(ISO 26262, A-SPICE, SOTIF 등) 유지와 고도화에 소요되는 경상 운영비도 포함됩니다.

① GPU IaaS·클라우드 컴퓨팅 인프라

E2E 자율주행 모델의 학습·검증에는 대규모 GPU 연산 자원이 상시 요구되나, 당사는 연산 수요의 변동성과 초기 투자 효율성을 고려하여 GPU 연산 인프라를 직접 구매(Capex) 방식과 클라우드 서비스(IaaS) 방식으로 병행 조달하는 Hybrid 전략을 채택하고 있습니다. 공모자금을 통해 조달하는 IaaS 비용은 AWS 외부 GPU 클러스터 사용료 및 당사의 SVDataFlow 플랫폼 운영에 필요한 클라우드 인프라 비용으로, 온프레미스 서버(시설자금 항목)와 연계하여 SVNet 3D Perception 모델 학습, BEV/Occupancy 기반 World Model 연산, 다중 카메라 병렬 처리 등의 워크로드를 탄력적으로 소화하는 데 활용됩니다. 본 항목은 회계상 운영비용(Opex)으로 분류되나, 경제적 실질은 시설 인프라 확보와 동일한 목적의 지출입니다.

② 알고리즘 및 소프트웨어 고도화

자율주행 소프트웨어는 대규모 데이터 학습, 시뮬레이션 검증 및 지속적인 모델 개선이 필수적인 산업 특성을 가지며, 이에 따라 안정적인 개발 환경과 고도화된 MLOps 운영 체계의 확보가 중요합니다.

구체적으로, E2E 파이프라인 구축에 필요한 학습·검증·배포 단일화 환경, ALT/AutoQC 등 자동화 도구의 파이프라인 통합, SVDataFlow 플랫폼 고도화, Generative AI 기반 데이터 부족 구간 합성 및 위험 시나리오 자동 생성 기능 확충 등 내부 개발 인프라 투자를 진행할 계획입니다. 또한 자율주행 시뮬레이션 소프트웨어, E2E 학습 프레임워크 라이선스 등 연구개발 필수 소프트웨어를 확보하여 개발 효율성을 제고하고 중장기적인 원가 경쟁력 확보 기반을 마련할 예정입니다.

③ 연구개발 인력 인건비

당사에서 수행하는 ADAS·자율주행용 소프트웨어 개발을 위해서는 비전 인지 AI 알고리즘 기술 고도화를 위한 우수한 엔지니어링 인력의 확보와 기존 전문인력의 안정적인 유지가 필수적입니다. 나아가 당사는 현재 PoC, Evaluation 단계를 지나 본격 완성차 양산 탑재 및 외형 성장 구간에 진입하고 있으며, 2세대 비전인지 제품군 개발 및 E2E 진입을 위한 연구개발 역량의 추가 확충이 요구되는 시점입니다.

구체적으로 SVNet 3D Perception 성능 고도화, Gen2 Multivision 기반 Vision Perception & Path-Prediction 개발, Vision Language Model(VLM) 활용 Scene Intelligence 고도화 등 핵심 연구개발 분야의 경쟁력 강화를 위해 컴퓨터비전 분야 석/박사급 연구인력, 자율주행 플랫폼 엔지니어, SoC 최적화 엔지니어의 신규 채용과 기존 핵심 인력의 장기 재직 유도를 병행할 계획입니다. 아울러 현재 Aptiv Gen7을 비롯한 글로벌 Tier-1 및 OEM 대상 다수의 양산 프로젝트가 진행 중인 만큼, W-Cycle 기반 개발 프로세스를 지원하는 기능안전 전문인력 및 양산 개발·검증 역량 강화를 위한 인력도 함께 확충할 계획입니다.

④ R&D 직접비 자율주행 알고리즘의 성능 고도화 및 E2E 모델 개발 가속화를 위해 직접적인 연구개발 비용을 집행할 계획입니다. 구체적으로 국가별·환경별 실주행 데이터 수집 비용, 수집 데이터의 Annotation 및 Auto-Labeling 외주 처리 비용, 그리고 외부 전문기관과의 공동 연구용역비가 포함됩니다. 당사의 EDD(Evaluation Driven Development) 기반 데이터 루프(ODD 평가 → Gap 분석 → Targeted Data Acquisition)를 지속 운영하기 위해서는 다양한 주행 환경과 엣지케이스를 포괄하는 고품질 데이터의 안정적 확보가 필수적이며, 이를 위한 직접 비용을 공모자금으로 충당할 계획입니다.

⑤ 기타 운영비 당사는 글로벌 특허 886건(미국 168건)을 보유한 기술 중심 기업으로서, 핵심 원천기술의 지속적인 보호와 글로벌 OEM 수주 경쟁력 강화를 위해 국내외 특허 출원 및 기능안전 인증 고도화를 추진할 계획입니다. 현재 보유 중인 ISO 26262, ASPICE CL2, TISAX(AL3), ISO 27001 등 주요 인증의 유지/갱신 비용과 함께, 글로벌 프리미엄 OEM 대상 수주 요건 충족을 위한 ISO 26262 ASIL-C 이상 인증 취득 및 SOTIF 대응 비용을 집행할 계획입니다.

아울러 미국·유럽·일본 등 해외법인의 현지 R&D 및 영업 인력 운영에 필요한 인건비, 사무실 임차료, 통신·보험비 등 경상 운영비와 글로벌 고객 대응 출장비, 소모품 등 기타 경상 운영비용을 포함합니다. 해외법인 운영비는 현지 시장 대응 역량 유지를 위해 2026년부터 2028년까지 3년간 균등하게 집행될 예정입니다.

다. 공모자금 유입의 경제적 효과

자율주행 기술은 지속적으로 발전해오고 있으나, 자동차 산업의 높은 안전기준을 충족하며 실사용 환경에서 안정적으로 적용 가능한 수준의 인지, 판단, 제어 기술의 확보에는 여전히 높은 진입장벽이 존재하고 있습니다. 특히, 다양한 도로 환경에서 발생하는 복잡한 상황을 정량적으로 인식하고 예측할 수 있는 고도화된 소프트웨어 기술의 부재로 인해, 자율주행 기능은 일부 제한된 조건에서만 적용되어 왔습니다.

당사는 금번 유입되는 공모 자금을 연구개발 인력 확충, 개발 인프라 고도화 및 양산 적용 역량 강화 등에 투입하여, 현재 확보된 기술의 양산 적용을 가속화하고, 나아가,E2E 기반의 자율주행 소프트웨어 개발하여 자율주행 시장에서의 독립 소프트웨어 기업으로서 경쟁력 강화할 계획입니다. 공모자금 유입에 따른 경제적 효과를 구체적으로 정리하면 다음과 같습니다.

(1) 시설자금 관점: 연산 인프라 확충 및 검증 체계 완비

NVIDIA GPU 기반 당사 포항 데이터 센터 확충 및 외부 클러스터 활용을 통해 E2E 자율주행 모델의 학습 기간을 단축시켜 제품 개발 사이클을 가속하고, 고객사의 요구사항 변경이나 신규 ODD 추가에 신속하게 대응할 예정입니다. 테스트 차량 Fleet 확대를 통해 당사의 EDD(Evaluation Driven Development) 기반 데이터 루프를 강화하여 야간, 악천후, 터널 진출입 등 롱테일 엣지케이스에 대한 모델 대응력을 높이고, 동일 차량에 다채널 카메라를 탑재함으로써 동일 주행 시나리오에서 다양한 시점의 데이터를 동시에 확보하여 모델 일반화 성능과 ODD 커버리지를 함께 개선할 계획입니다. 또한 연구인력 1인당 고성능 PC, SoC 개발보드 등 연구장비의 지속적 갱신을 통해 개발 생산성을 유지하고, IP 포트폴리오 확충을 통해 글로벌 OEM 수주 과정에서의 기술 차별성을 강화할 예정입니다.

(2) 운영자금 관점: 기술 경쟁력 축적 및 매출 성장 가속

운영자금의 핵심 투자 항목인 GPU IaaS, 클라우드 컴퓨팅 인프라는 온프레미스 서버(시설자금)와 연계하여 E2E 모델 학습, 검증에 필요한 연산 자원을 탄력적으로 확보함으로써, 수요 변동에 유연하게 대응하는 동시에 초기 Capex 부담을 분산하는 효과를 제공합니다. 이를 통해 SVNet 학습 사이클을 단축하고 고객사 요구 대응 속도를 높여 양산 수주 경쟁력을 직접적으로 강화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

아울러 자율주행 알고리즘 고도화를 위한 SW 인프라 투자는 당사의 핵심 제품인 SVNet의 기술 완성도를 높여 신규 OEM 및 Tier-1 고객사와의 수주 경쟁력을 강화하는 효과를 가져올 것으로 기대됩니다. 특히 AI 딥러닝 연구인력, 자율주행 플랫폼 엔지니어, 기능안전 전문인력 등 우수 인력의 신규 채용 및 장기 재직 유도는 R&D 생산성을 높이고 핵심 기술의 외부 유출 리스크를 최소화하는 데 기여할 것으로 판단됩니다. SVDataFlow 기반 MLOps 파이프라인 고도화는 데이터 수집에서 모델의 "학습 → 검증 → 배포"에 이르는 전 주기를 효율화하여 고객사 요구에 대한 대응 속도를 높이고, 양산 프로젝트에서의 초도 개선 패치 제공 기간을 단축하여 고객 만족도 제고 및 추가 수주 기회 확대에 기여할 것으로 기대됩니다.

(3) L3/L4 시장 진입 기반 마련

당사는 공모자금을 통해 L2/L2+ 시장의 안정적인 수익 기반을 유지하면서도 L3/L4 자율주행 시장으로의 투 트랙 확장을 동시에 추진할 수 있는 기술적 토대를 강화할 계획입니다. SVDataFlow 기반 L2 양산 과정에서 축적된 방대한 실주행 데이터를 L3/L4 E2E 모델 학습에 즉시 재활용함으로써 패러다임 전환에 따른 비용과 개발 리스크를 경쟁사 대비 구조적으로 낮추고, Vision Language Model(VLM) 및 Generative AI 기법 확대를 통해 범용 주행 지능을 확보하는 방향으로 알고리즘의 외연을 확장할 계획입니다. 나아가 단순 객체 인식을 넘어 주행 가능 영역 표현, 불확실성 추정, 행동 예측을 포함한 Planning-Ready Perception으로 제품 정의를 확장함으로써, L2/L2+ 이후에도 OEM 및 Tier-1 고객사의 시스템 설계에서 대체 불가능한 가치를 제공하는 핵심 파트너로 자리매김할 수 있을 것으로 기대됩니다.

라. 기타 사항

당사는 금번 공모를 통한 유입자금에 대하여 상기 자금의 세부 사용계획에 기재된 용도로 사용하기 전까지는 은행 정기예금 등 안정성이 높은 국내 제1금융권의 상품에 예치, 운용할 계획입니다. 현재 당사는 매월 자금수지계획을 수립하여 현금흐름을 관리하고 있습니다. 당사는 내부 규정 및 통제 절차를 준수하여 집행 및 운용할 계획입니다. 확정공모가액이 희망공모가액 하단에 미달하여 공모자금이 예상보다 적게 유입될 경우, 우선순위에 따라 ① GPU 서버·테스트 차량 취득 등 시설자금, ② GPU IaaS·클라우드 컴퓨팅 인프라 및 SW 고도화 비용, ③ 핵심 R&D 인건비 및 R&D 직접비 순으로 집행하며, 부족분은 당사 보유 현금 및 영업활동 유입 자금으로 충당할 계획입니다.

3. 그 밖의 사항 상기 기재한 내용 외 기타사항은 없습니다.

VI. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황(1) 연결대상 종속회사 현황(요약)증권신고서 제출일 현재 당사의 연결대상 종속회사 현황은 다음과 같습니다.

※ 상세 현황은 'XI. 상세표. 연결대상 종속회사 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다. 나. 회사의 법적·상업적 명칭당사의 명칭은 "주식회사 스트라드비젼"이며 영문으로는 "StradVision, Inc." 로 표기합니다. 다. 설립일자 당사는 2014년 9월 22일에 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

중소기업확인서2025.jpg 중소기업확인서2025

벤처기업확인서.jpg 벤처기업확인서

바. 주요사업의 내용당사는 딥러닝(Deep Learning) 기반 인공지능 기술을 차량용 반도체 환경에 최적화하여 구현하는 소프트웨어 역량을 핵심 경쟁력으로 보유하고 있습니다. 특히, AI 모델의 경량화 및 최적화 기술을 기반으로 고가의 전용 반도체(ASIC)에 의존하지 않고도 다양한 범용 반도체(System on Chip, SoC)에서 안정적으로 구동 가능한 인지(Perception) 솔루션을 개발·상용화하였습니다. 당사의 주력 제품인 SVNet은 이러한 기술력을 바탕으로, 제한된 연산 자원 환경에서도 높은 인식 성능과 안정성을 확보할 수 있도록 설계되어 있으며, 현재 20종 이상의 상용 SoC 플랫폼에서 일관된 성능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 완성차 제조사(OEM)는 특정 반도체 공급사에 대한 종속 없이 다양한 하드웨어를 유연하게 선택할 수 있으며, 차량 원가 절감과 동시에 안전 규제 대응이 가능한 구조를 구현할 수 있습니다.

이와 같은 기술 경쟁력을 기반으로 당사는 글로벌 완성차 제조사 및 Tier-1 업체와의 협업을 확대하며 양산 프로젝트를 지속적으로 확보해 왔습니다. 그 결과, 당사의 솔루션은 누적 500만 대 이상의 양산 차량에 적용되었으며, 최근 3개년 기준으로 매출은 지속적인 성장세를 나타내고 있습니다. 특히, 기존 개발 용역 중심의 매출 구조에서 벗어나 양산 단계에서 발생하는 라이선스 매출 비중이 점진적으로 확대되고 있어, 수익 구조의 안정성과 확장성이 동시에 개선되고 있습니다. 또한, 주요 글로벌 고객사 및 전략적 투자자와의 협력 관계를 기반으로 기술 검증 및 사업 신뢰도를 확보하고 있으며, 이는 향후 신규 수주 확대에 긍정적인 기반으로 작용하고 있습니다.

향후 당사는 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)로의 산업 전환 흐름에 대응하여, 하드웨어 독립적인 AI 소프트웨어 플랫폼 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 계획입니다. 기존 경량화 기반 인지 기술을 고도화하는 한편, End-to-End(E2E) 아키텍처로의 단계적 전환을 추진하여 자율주행 기술의 확장성을 확보할 예정입니다. 또한, 다양한 SoC 파트너 및 Tier-1 업체와의 협력을 통해 글로벌 OEM 대상 적용 범위를 확대하고, 양산 프로젝트 확대에 따른 라이선스 매출 성장을 가속화할 계획입니다. 이를 통해 당사는 중장기적으로 안정적인 수익 기반을 구축함과 동시에, 자율주행 및 Physical AI 시장에서 핵심 기술 파트너로서의 입지를 더욱 공고히 할 것입니다.

사. 신용평가에 관한 사항당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동 증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 2인, 사외이사 2인, 기타비상무이사 3인으로, 감사 1인이 감사업무를 수행하고 있습니다.

다. 최대주주의 변동

라. 상호의 변경

당사는 2014년 9월 22일 '주식회사 스트라드비젼코리아'로 설립되었으며, 2016년 10월 27일 '스트라드비젼'으로 사명을 변경하였습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

아. 그 밖의 경영활동과 관련한 중요한 사항의 발생내용

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

주1) 증권신고서 제출일 현재, 2025년 말과 동일합니다.주2) 당사는 설립 이후 총 20종의 종류주식(상환전환우선주)을 총 29,007,174주 발행하였으며, 2025년 10월 종류주식 전부를 보통주로 전환됨(보통주 30,033,013주)에 따라 증권신고서 제출일 현재 종류주식은 없습니다.주3) 당사는 2024년 10월 액면가를 10,000원에서 100원으로 하는 100대 1의 액면분할을 실시하였습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

다. 자기주식 직접 취득ㆍ처분 이행현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

라. 자기주식 신탁계약 체결ㆍ해지 이행현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

마. 종류주식의 발행 현황 당사는 설립 이후 총 20종의 종류주식(상환전환우선주)을 총 29,007,174주 발행하였으며, 2025년 4분기에 종류주식 전부를 보통주로 전환됨(보통주 30,033,013주)에 따라 증권신고서 제출일 현재 종류주식은 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일 2026년 01월 30일 이며, 임시주주총회에서 정관 변경 안건이 승인되었습니다.

나. 정관 변경 이력 당사의 최근 3사업연도 및 증권신고서 제출일 현재 정관 변경 이력은 다음과 같습니다.

다. 사업목적 현황

라. 사업목적 변경 내용 및 변경 사유(1) 변경 내용

(2) 변경 사유

당사 사업의 특성 상 데이터 수집의 목적으로 다수의 차량 운영 및 장비 탈부착이 필요하며 이에 따라 서울 근교 차고지 계약을 위해 사업자 등록증 상의 업태에 사업과 유관한 제조업을 추가하였습니다.

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

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

당사는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 고성능의 고가 반도체에서만 제한적으로 구현되던 2014년에 설립되었습니다. 당시 첨단운전자보조시스템(ADAS)은 높은 연산량과 전력 소모, 발열 문제로 인해 전용 하드웨어(ASIC 등)를 필요로 하였으며, 이는 일부 고급 차종에만 적용되는 고비용 기술로 인식되었습니다. 이러한 기술적, 비용적 제약은 안전 기술의 대중화를 가로막는 요인이었습니다. 당사는 이러한 한계를 극복하고자, 일반 차량에서도 인공지능(AI) 기반 안전 기능을 구현할 수 있도록 보급형 반도체 칩(System on Chip, SoC)에서 동작 가능한 기술 개발을 통해 AI를 기반으로한 안전의 기술의 대중화를 목표로 삼았습니다.

설립 초기부터 당사의 핵심 역량은 AI 모델의 경량화 및 최적화 기술 개발에 집중되어 왔습니다. 이는 성능을 유지하면서 알고리즘 구조를 최적화하고 연산 효율을 높 여, 연산량과메모리 사용을 크게 줄이는 독자적인 소프트웨어 기술입니다. 이 기술을바탕으로 개발된 주력 제품 SVNet은 고가의 전용 반도체 없이도 다양한 차량용 반도체(SoC)에서 첨단운전자보조시스템 및 자율주행 기능을 안정적으로 구현할 수 있게 하였습니다. 이를 통해 완성차 제조사(OEM)는 최소한의 원가 증가로 안전 규제를 충족하고, 소비자 수요가 높은 ADAS 기능을 중, 저가 차량까지 확대할 수 있는 기반을마련하였습니다. 당사의 기술 발전 과정은 핵심 기술 진화를 기준으로 세 단계로 구분할 수 있습니다.

1. 1세대: 설립 및 기반 기술 확보 (2014~2017년)1세대 시기는 딥러닝 기술이 상용화되기 이전으로, 전통적인 컴퓨터 비전 (Local Feature, AdaBoost 등)을 기반으로 영상 인식의 기초를 다진 단계였습니다. 당시에는 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 객체 검출 및 추적 알고리즘을 개발하는 데 주력하였으며, 2015년 현대오트론과의 첫 ADAS 프로젝트 수주를 통해 자동차 시장진입의 발판을 마련하였습니다. 이후 2017년 현대자동차 등으로부터 Seed 투자를 유치하며 연구개발과 사업 확장의 기반을 구축하였습니다.

이 시기에는 상대적으로 소규모의 데이터를 활용해 초기 임베디드 플랫폼에 기술을 적용,최적화하는 데 집중하였고, 전통적 비전 기술의 성능적 한계를 경험하면서 딥러닝 기술로의 전환 필요성을 확립하였습니다.

2. 2세대: 성장 및 기술 고도화 (20182022년)2세대는 당사의 기술이 딥러닝 기반의 2D 인식으로 본격 전환되며, 사업이 빠르게 성장한 시기입니다. 이 시기에는 대규모 주행 데이터를 체계적으로 수집, 가공하기 시작하였고, 이미지 기반 자동 라벨링(Auto Labeling) 기술을 도입하여 AI 학습용 데이터 처리 효율을 크게 향상시켰습니다. 가장 큰 기술적 성과는 주요 글로벌 차량용 반도체 플랫폼을 모두 지원하게 되면서, 특정 하드웨어에 종속되지 않는 하드웨어 비종속성(Hardware-Agnostic)을 확보한 점입니다. 이를 통해 고객사는 반도체 선택의 폭을 넓히고 공급망 리스크를 줄일 수 있었으며, 당사는 명확한 기술적 차별성을 구축하였습니다.이러한 기술 경쟁력을 기반으로 2020년 첫 양산 프로젝트를 수주하며 상용화의 전환점을 맞이하였고, 자동차 기능 안전성 국제 표준인 ISO 26262 및 소프트웨어 개발 품질 인증 ASPICE CL2를 획득하여 글로벌 시장 진출의 필수 요건을 갖추었습니다. 또한 글로벌 Tier-1 고객과의 협력을 확대하고, 재무적 투자자로부터 Series AC 투자를 유치하며 높은 기술력과 성장 잠재력을 입증하였습니다.

3. 3세대: 도약 및 시장 선도 (2023년~현재)3세대는 핵심 기술이 2D 이미지를 넘어, 객체의 3차원 위치·크기·방향 등 공간 정보를 직접 추론하는 3D 인식(3D Perception)으로 발전한 시기입니다. 이는 기존의 2D 인식 후 후처리 단계를 거치는 방식보다 연산 효율이 높고 거리 추정 정확도가 향상된 혁신적 기술입니다. 데이터 처리 파이프라인 또한 이미지뿐 아니라 LiDAR 센서 데이터를 통합 처리하고 자동 라벨링하는 SVDataFlow로 진화하여, 더욱 정밀하고 풍부한 학습 데이터 구축이 가능해졌습니다. 아울러 다양한 하드웨어와 운영체제 환경에서도 SVNet이 일관된 성능을 유지하도록 추상화 계층을 제공하는 공통 플랫폼 프레임워크(CPF)를 확립하였습니다.

이를 기반으로 신규 반도체 플랫폼으로 지원 범위를 확대하며 하드웨어 비종속성을 강화하였고, 글로벌 OEM업체의 주요 차종에 SVNet을 양산 적용하는 성과를 거두었습니다. 2024년 9월 기준 전 세계 14개 주요 OEM 및 Tier-1 고객사와 협력하여 50개 이상의 차종에서 양산 프로젝트를 확보하며 시장 입지를 빠르게 확대하고 있습니다.

최근 자동차 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)으로 급속히 전환되고 있습니다. 완성차 제조사(OEM)는 특정 반도체 공급사에 종속되지 않고, 차량별 특성과 원가 목표에 따라 다양한 하드웨어 플랫폼을유연하게 활용할 수 있는 개방형 소프트웨어 솔루션을 요구하고 있습니다. 당사의 SVNet은 AI 모델 경량화 기술과 CPF를 통해 20종 이상의 상용 반도체 플랫폼에서 일관된 고성능을 제공하며, 특정 칩에 의존하는 경쟁사와 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이를 통해 OEM에게 공급망 다변화와 하드웨어 비용 절감이라는 핵심 가치를 제공하며, SDV 시대를 주도하는 핵심기술 파트너로 자리매김하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 설명

당사의 제품은 자동차가 카메라를 통해 주변 환경을 인식하고 분석할 수 있도록 지원하는 인공지능(AI) 영상 인식 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어는 3가지 주요 제품 라인업(FrontVision, SurroundVision, MultiVision)으로 구성되며, 당사의 핵심 기술인 AI 엔진 'SVNet'과 데이터 처리 자동화 플랫폼 'SVDataFlow'를 기반으로 구동됩니다. SVNet은 AI 모델을 경량화하여 저사양 반도체에서도 원활하게 작동하도록 설계된 고효율 소프트웨어이며, SVDataFlow는 이 AI 엔진의 학습에 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 구축하는 자동화 시스템입니다.자율주행 시스템의 고도화에 따라 인지 범위가 확대되고 정밀도가 향상되면서, 복잡한 주행 시나리오에 대응하기 위해 요구되는 하드웨어 처리 성능과 딥러닝 모델의 연산량은 지속적으로 증가하고 있습니다. 당사는 제품 라인업(FrontVision, SurroundVision, MultiVision)별로 AI 모델의 크기를 최적화하여, 다양한 사양의 하드웨어에 효율적으로 탑재될 수 있도록 개발 전략을 수립하고 있습니다.

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1. 인지 알고리즘 SVNet

SVNet은 당사 영상 인식 솔루션의 핵심 알고리즘 역할을 하는 AI 엔진입니다. SVNet의 주요 특징은 완성차 제조사(OEM)가 겪는 높은 원가 부담, 특정 하드웨어 종속성, 개발 비효율 등의 문제를 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 구체적인 특징은 다음과 같습니다.

① AI 모델 경량화 및 최적화 (비용 효율성 제고): 자율주행 기술 상용화의 주요 과제 중 하나는 시스템 구축 비용입니다. 일반적으로 고성능 AI를 구동하기 위해서는 고가의 고성능 반도체(NPU)가 필요하며, 이는 차량의 제조 원가 상승으로 이어집니다. 당사의 SVNet은 AI 모델의 인식 성능을 유지하면서도 연산량과 메모리 사용량을 줄이는 경량화 기술을 적용했습니다. 이를 통해 상대적으로 저렴한 보급형·저전력 반도체에서도 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 기능을 안정적으로 구현할 수 있어, 완성차 제조사의 원가 절감 및 대중적인 차량 모델로의 기술 확대 적용에 기여합니다.② 3D 인식 기술 (인지 정확도 및 처리 속도 향상): 기존의 2D 기반 인식 방식은 카메라 영상 속 객체를 평면적으로 인식한 후, 별도의 후처리 연산을 거쳐 거리를 추정했기 때문에 연산 부하가 발생하고 오차 가능성이 존재했습니다. 반면 SVNet은 3D Perception(3차원 인지) 기술을 도입하여, 2D 카메라 영상만으로 객체의 3차원 위치, 크기, 속도 등의 물리적 정보를 직접 추론합니다. 불필요한 후처리 과정을 단축함으로써 시스템 부하를 줄이고 거리 인식의 속도와 정확도를 높였습니다. 이는 긴급 제동(AEB) 등 빠른 반응 속도가 요구되는 안전 기능의 신뢰성을 향상시킵니다.③ 하드웨어 비종속성 (공급망 유연성 확보): 기존의 많은 자율주행 솔루션은 특정 고성능 반도체 칩과 소프트웨어가 결합된 형태로 제공되어, 완성차 제조사가 특정 반도체 공급사에 종속되는 한계가 있었습니다. SVNet은 하드웨어 비종속적(Hardware-Agnostic) 구조로 설계되었습니다. 특히 당사가 개발한 '공통 플랫폼 프레임워크(CPF)'를 통해 하나의 소프트웨어 코드로 20여 종의 다양한 상용 반도체 플랫폼을 지원합니다. 이를 통해 완성차 제조사는 차량의 등급, 원가 목표, 반도체 수급 상황 등에 맞춰 최적의 칩을 선택하고 공급망을 다변화할 수 있습니다. 이러한 특징은 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환 추세에서 더욱 중요한 경쟁력으로 작용합니다.④ 카메라 비종속성 (개발 효율성 증대): 완성차 제조사는 차량 모델이나 등급에 따라 화각, 렌즈 왜곡 정도, 설치 위치 등이 다른 다양한 카메라를 장착합니다. 기존 방식은 카메라 사양이 변경될 때마다 소프트웨어를 새롭게 개발하고 검증해야 하는 번거로움이 있었습니다. SVNet은 카메라 비종속성(Camera-Agnostic) 기술을 적용하여 AI가 다양한 카메라의 고유한 물리적 특성을 자체적으로 인식하고 보정합니다. 따라서 단일 소프트웨어로 여러 종류의 카메라 하드웨어에 유연하게 대응할 수 있어, 신차 개발에 소요되는 시간과 비용을 단축합니다.

2. 통합 데이터 파이프라인 SVDataFlow

우수한 성능의 AI 엔진을 개발하기 위해서는 고품질의 학습 데이터가 필수적입니다. SVDataFlow는 AI 학습용 데이터를 효율적으로 수집, 가공, 관리하는 데이터 자동화 공정 시스템입니다.

① 데이터 처리 효율화 (비용 및 시간 절감): AI 모델 학습에는 정답이 표시된(Labeling) 방대한 양의 데이터가 필요하며, 과거에는 이를 주로 수작업으로 진행했습니다. SVDataFlow는 AI가 스스로 데이터를 분석하고 정답을 생성하는 자동화(Auto-Labeling) 기술을 통해 데이터 가공 공정의 상당 부분을 자동화했습니다. 이는 전체 AI 개발 과정에서 큰 비중을 차지하는 데이터 구축 시간과 비용을 절감하여, 기술 고도화 속도를 높이는 데 기여합니다.② 다양한 주행 시나리오 학습 (AI 성능 및 안전성 강화): 자율주행 시스템의 신뢰성은 예측하기 어려운 돌발 상황에 대한 대처 능력에 좌우됩니다. SVDataFlow는 일상적인 주행 데이터 중 중복되는 항목은 자동으로 선별하고, AI가 학습하기 어려운 희소 사례(도로 위 낙하물, 동물 출현 등)나 극한 상황(악천후, 역광, 터널 진출입 등) 데이터를 집중적으로 발굴하여 학습 효율을 높입니다. 또한, 실제 도로에서 수집하기 어렵거나 위험한 상황(보행자 무단횡단 등)은 합성 데이터(Synthetic Data) 기술을 활용하여 가상으로 생성 후 학습시킵니다. 이를 통해 다양한 돌발 상황에 대한 AI의 인식률과 대응 능력을 향상시킵니다.③ 고품질 데이터 전처리 (데이터 정밀도 확보): 자율주행 학습을 위한 데이터는 카메라뿐만 아니라 LiDAR 등 여러 센서에서 동시에 수집되며, 이 과정에서 센서 간의 시간적·공간적 오차를 정밀하게 보정하는 것이 중요합니다. SVDataFlow는 스캔 데이터 왜곡 보정 등 고도화된 전처리 기술을 적용하여 센서 간의 오차를 자동으로 교정하고 정밀한 3D 정답 데이터를 생성합니다. 이렇게 정제된 고품질 데이터는 SVNet의 인식 정확도를 높이고 복잡한 주행 환경을 효과적으로 학습하는 핵심 기반이 됩니다.

나. 주요 제품 및 서비스 현황당사의 주요 제품 및 서비스와 사업부문별 매출은 다음과 같습니다.

다. 주요 제품 등의 가격변동 추이당사가 고객사와 사이에 체결하는 개별 계약에 따른 공급가격은 당사의 중요한 영업기밀에 해당하고, 따라서 동 사항에 대한 세부 내용을 공시할 경우 당사의 영업에 현저한 영향을 미칠 수 있다고 판단하여 세부 내역은 기재하지 않았습니다.

3. 원재료 및 생산설비

당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 등 인적자원을 활용한 사업이 주가 되기 때문에 제품에 직접 대응되는 원재료를 비롯하여 생산 및 설비에 대하여 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

나. 판매경로 및 판매방법 등자동차 업계에서 특히 자율주행(Advanced Driver Assistance System, ADAS) 제품 군은 운전자 및 보행자의 안전과 직결되는 제품입니다. 안전을 최우선해야 하는 제품을 판매하기 위해서는 제품의 성능을 증명하는 것이 가장 중요합니다. 당사는 다음과 같은 순서로 당사 제품의 성능을 선보이며 각 단계별로 나아가는 비즈니스모델을 구축하고 있습니다.

1단계: 제품 소개(Product introduction)당사는 일본, 독일, 미국, 중국에 해외 법인을 설립하고 현지에서 주요 Tier-1 및 경쟁사 출신의 인재들을 성공적으로 영입하였습니다. 고객의 근접지에서 영입한 인재들의 고객사와의 관계를 통해 현재 여러 Tier-1, OEM과 초기영업을 거쳐 대부분의 글로벌 고객사들과 프로젝트를 수행하고 있습니다.2단계: 평가용 제품 공급(Evaluation license project)

고객사에게 제품 및 데모차량 시연을 통해, 고객사가 좀 더 상세한 성능 평가를 원하는 경우, Evaluation license project 단계를 진행하며, Evaluation License 제공시 사용권료를 청구하고 매출로 인식하게 됩니다. 현재까지 개발되어 있는 소프트웨어의 PC버전을 고객사에게 제공 후 고객사가 해당 소프트웨어를 다양한 본인들의 데이터(영상 등)를 활용하여 평가를 진행합니다. 고객사가 원하는 Input 및 Output interface가 있다면, 리소스를 투입하여 고객사의 요구에 맞춰 변환하는 작업을 거쳐 소프트웨어는 다시 한번 준비됩니다. 이때 소프트웨어를 탑재하는 반도체(System on Chip, SoC)는 당사의 로드맵에 있는 SoC 중 하나로 제안하게 됩니다.3단계: 실증 프로젝트 (Proof of concept, PoC)Evaluation license project를 통해 성능이 1차 검증되면 Proof of concept project 단계를 진행하게 됩니다. 본 단계에서는 고객사가 양산을 고려하여 좀 더 성능이 고도화되고 최적화된 소프트웨어를 평가하기를 원하게 됩니다. SoC 또한 고객사가 원하는 제품 또는 형태로 변경하여 요청됩니다. 고객사의 중요 요구 사항을 전달받으면, 당사는 이를 검토 후 대략적인 개발 기간 및 금액을 산정하며, 개발 기간 및 금액에 대해 고객사와 협의 후 계약서까지 양사 서명 완료되고 나면 본격적인 개발에 돌입하게 됩니다.4단계: 양산 프로젝트(Mass production project, MP)

이전 단계들에서 제품 전반의 성능에 대한 검증이 완료 되었다면, 본격적인 양산을 위한 프로젝트를 시작하게 됩니다. 양산은 양산을 위한 양산개발(Non-Recurring Engineering, NRE) 단계와 본 양산(Start of Production, SOP) 단계로 나눠져 진행됩니다.

상기 4단계에 걸친 사업모델은 고객사와의 관계를 점진적으로 강화하고, 제품의 성능을 신뢰할 수 있게끔 보장합니다. 나아가 신속한 고객 대응을 우선하므로 글로벌 인재를 활용하여 고객과 가까운 현지 대응 기반을 구축하였으며, T/F팀 및 전담 Project manager를 통해 고객사의 의견이나 아이디어를 적극 수용하여 제품을 개선하고 고도화 시킬수 있는 구조가 당사에는 완비되어 있습니다. 앞으로도 당사는 고객사와의 긴밀한 협력 및 인사이트를 통해 지속적으로 혁신적인 제품을 개발해 나갈 계획입니다.

사업모델별 매출은 2단계(Evaluation License)에서 4단계(NRE, MP) 동안 발생합니다. 2단계에서는 라이선스 제공/판매를 통해 매출을 일으키며, 이후 PoC와 양산 개발에서 OEM 및 Tier-1과 협력하여 개발 진행에 따른 엔지니어링 서비스 매출이 발생합니다. 최종적으로 양산(SOP)에 이르면 판매되는 라이선스 수량에 따른 매출(Running Royalty)과 사후 조치 등을 위한 엔지니어링 매출이 발생하는 모델을 가지고 있습니다. 다. 수주상황 당사는 Tier-1 및 완성차의 플랫폼과 차종별 제품을 생산 및 납품하고 있으나, 생산계획에 따라 당사의 수주총액이 결정됩니다. 때문에, 물량이 확정되어 있지 않고 대내외적 경제환경 변화와 그에 따른 수요 변화를 정확히 예측할 수 없습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리 당사는 영업활동으로 인하여 시장위험(외환위험 및 이자율위험), 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며, 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이사회는 이러한 위험 관리를 감독하며, 식별 및 평가를하고 있습니다.(1) 시장위험(가) 외환위험당사사는 글로벌 자동차 OEM 및 Tier-1 공급업체를 대상으로 자율주행 소프트웨어솔루션을 공급함에 따라 주로 USD, EUR, JPY, CNY와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 외환위험은 미래 예상거래, 인식된 자산과 부채와 관련하여 발생하고있습니다.

보고기간말 현재 외환위험에 노출되어 있는 당사의 금융자산·부채 내역은 다음과 같습니다.

보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 당사의 세후이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(나) 이자율 위험이자율위험은 미래의 시장이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험을 뜻하며, 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과 차입금에서 발생하고 있습니다.당사의 이자율위험 관리 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는 데 있습니다. 이를 위해 내부자금 공유 확대를 통한 외부차입 최소화, 고금리 차입금 감축, 장·단기 차입구조 개선, 고정·변동이자 차입조건의 적정비율 유지 및 일간·주간·월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링을 통해 이자율 변동에 따른 위험을 최소화하고 있습니다.

보고기간말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율의 100bp 변동 시 당사의 세전이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

나. 신용위험 신용위험은 연결회사가 보유하고 있는 수취채권 및 확정계약을 포함한 거래처에 대한 신용위험뿐만 아니라, 현금및현금성자산 및 금융기관 예치금으로부터도 발생하 고 있습니다. (1) 매출채권당사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 주요 매출처는 Aptiv, LG전자, ZF 등 글로벌 Tier-1 공급업체로, 거래처의 신용위험은 지속적으로 모니터링되고 있습니다.

(2) 기타금융자산상각후원가로 측정하는 기타금융자산(현금및현금성자산, 단기금융상품 등)은 모두 신용위험이 낮은 국내외 금융기관에 예치되어 있으며, 보고기간말 현재 인식한 손실충당금은 없습니다. 다. 유동성위험 당사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항상 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측함에 있어 자금조달 계획, 약정 준수, 목표재무비율 및 통화 제한과 같은 외부 법규 또는 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

보고기간말 현재 연결회사는 유동성위험을 관리하기 위해 사용가능한 현금및현금성자산 및 단기금융상품 20,121백만원을 확보하고 있습니다.

보고기간말 현재 유동성위험 분석내역은 다음과 같습니다.

(주1) 파생상품부채가 포함된 신주인수권부사채의 계약상 현금흐름은 투자자의 신주인수권이 행사될 수 있는 가장 이른 시점을 기준으로 산출하였으며, 유동성위험 관련 금액에는 이자지급액이 포함되어 있습니다. 라. 자본위험관리 당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해관계자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고, 자본비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채(총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액)를 총자본(자본에 순부채를 가산한 금액)으로 나누어 산출합니다.

(주1) 당사의 이자부부채를 고려하였으며, 리스부채는 제외되어 있습니다.

(주2) 당기는 순부채가 음(-)의 값(즉, 현금이 차입금을 초과)이므로 자본조달비율을 산출하지 아니하였습니다

마. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황 당기말과 전기말 현재 파생상품 내역은 다음과 같습니다. 보다 자세한 내역은 'III.재무에 관한 사항 - 3. 연결재무제표 주석 - 13. 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생금융상품'을 참고하시기 바랍니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요계약 보고서 작성기준일 현재 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약은 없습니다.

나. 연구개발활동 (1) 연구개발 담당조직 당사는 현재 214명(기업부설연구소 기준)의 기술 개발 인력을 보유하고 있으며, 그 중 153명이 국가핵심기술인력에 해당됩니다. 기술 개발 인력 중 37%에 해당되는 인원(80명)이 석·박사 학위 소지자로 AI 및 데이터 관련하여 높은 수준의 전문 지식 및 경험을 보유하고 있으며, 당사의 기술 개발 인력 구성은다음과 같습니다.

회사조직도.jpg 회사조직도

당사의 연구개발(R&D) 조직은 차세대 자율주행 기술의 선행 연구, 양산 수준의 품질고도화, 그리고 인공지능(AI) 성능 향상의 핵심인 데이터 인프라 구축을 위해 크게 핵심 기술 개발 그룹(Core Development Group), 제품 개발 센터(Product Development Center), 데이터 혁신 센터(Data Innovation Center)의 3대 핵심 조직으로 편제되어 있습니다. 이들 조직은 자율주행 소프트웨어의 인지, 판단, 제어 알고리즘부터 데이터 가공 자동화 및 시스템 품질 검증까지 전 과정을 유기적이고 체계적으로 수행하고 있습니다.

가장 먼저 핵심 기술 개발 그룹(Core Development Group)은 당사의 차세대 자율주행 소프트웨어 핵심 기술을 연구·개발하는 전문 조직입니다. 본 조직은 차량에 장착된 여러 대의 카메라 영상을 활용하여 차량, 보행자, 이륜차, 차선, 도로 경계, 교통표지판, 신호등, 주행 가능 영역 등 차량 주행에 필요한 주변 환경 정보를 인식하는 기술을 개발하여, 차량이 도로 상황을 보다 정확하게 이해하고 안전한 주행에 필요한 정보를 확보할 수 있도록 지원합니다. 또한 단순한 주변 환경 인식 기술 개발에 그치지 않고, 인식된 정보를 바탕으로 차량이 어떤 방향으로 주행해야 하는지 스스로 판단하고 실제 차량 제어로 이어질 수 있도록 관련 소프트웨어 구조를 설계·개발하고 있습니다. 이러한 방식은 인식부터 판단, 제어까지를 하나의 흐름으로 연결하는 차세대 자율주행 기술(End-to-End)의 방향과도 일치합니다. 아울러 본 조직은 여러 대의 카메라 정보를 종합하여 차량 주변 상황을 보다 넓고 정밀하게 이해하는 기술, 시간의 흐름에 따라 변화하는 도로 상황을 반영하는 기술, 지도 정보와 차량 움직임 정보를 함께 활용하는 기술 등 자율주행 고도화에 필요한 핵심 요소 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다. 동시에 실제 차량용 반도체 환경에서도 원활하게 작동할 수 있도록 소프트웨어 경량화, 성능 최적화, 하드웨어별 검증을 수행하고 있으며, 고객사 및 협력사와의 기술 협업, 시험 차량 및 시제품을 활용한 실증을 통해 실제 적용 가능성을 높이고 있습니다. 결과적으로 당사의 카메라 기반 자율주행 인식 기술 경쟁력을 강화하는 한편, 향후 보다 고도화된 자율주행 기술로 확장하기 위한 핵심 기반을 마련하는 역할을 담당하고 있습니다.

제품 개발 센터(Product Development Center)는 전방 및 서라운드 카메라 기반의 자율주행과 자율주차 AI 인식 시스템 제품 개발을 총괄하는 주축 조직으로서, 인지 알고리즘부터 플랫폼 엔지니어링, 차량 통합, 검증 및 양산까지 수행하여 멀티 반도체 환경에서 일관된 확장성을 확보합니다. 제품 개발 센터 산하의 주행 그룹(Driving Group)은 전방 카메라 기반의 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 보조 기능 알고리즘을 개발하고 차량 통합을 수행합니다. 주행 그룹 내 프로덕트 1 팀(Product 1 Team)은 교통표지판, 신호등, 노면표시 및 광원 검출 알고리즘을 구현하며 야간이나 악천후 등 실제 주행 환경에서의 오인식을 최소화하는 안정화 로직을 적용하고, 프로덕트 2, 3 팀(Product 2, 3 Team)은 딥러닝 기반의 차량 및 보행자 객체 검출과 차선 검출 핵심 알고리즘을 연구하며 저사양 칩셋 맞춤형 최적화를 진행합니다. 솔루션 엔지니어링 팀(Solution Engineering Team)은 개발된 시스템을 고객사 환경에 맞게 기술 지원하고 실차 데모 수행 및 양산 프로젝트 대응을 전담합니다.

한편, 제품 개발 센터 내 주차 그룹(Parking Group)은 차량 주변 360도를 파악하는 서라운드 카메라를 활용해 자동 주차 보조 기능 및 주변 인식 기술을 개발합니다. 딥러닝 팀(DL Team)과 어드밴스드 트래킹 팀(Advanced Tracking Team)이 차량 주변 영상의 객체와 주차 공간을 인식하고 추적하는 알고리즘을 개발하여 경량화하면, 비주얼 포지셔닝 팀(Visual Positioning Team)과 모션 플래닝 및 비히클 컨트롤 팀(Motion Planning & Vehicle Control Team)이 자동 주차를 위한 정밀 측위를 연구하고 최적의 주차 경로와 조향 제어 전략을 개발해 비전 센서만으로 동작하는 주차 솔루션을 구현합니다. 이어 비주얼라이제이션 팀(Visualization Team)과 프로덕트 인티그레이션 팀(Product Integration Team)이 운전자를 위한 3차원 그래픽 엔진 기반 인포테인먼트 시각화 및 제어 시스템 레벨의 소프트웨어 통합을 완수합니다. 이러한 인식 및 제어 소프트웨어가 다양한 차량용 반도체에서 동일하게 동작하도록 지원하기 위해 플랫폼 엔지니어링 그룹(Platform Engineering Group)이 공통 플랫폼 프레임워크를 설계합니다. 해당 그룹의 피이 1, 2, 3 팀(PE 1, 2, 3 Team)은 글로벌 반도체 플랫폼들의 하드웨어 가속기 자원 효율을 극대화하여 소프트웨어를 포팅 및 최적화하며, 소프트웨어 인티그레이션 팀(SW Integration Team)은 전사 소스코드 형상 관리와 범용 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 구축하여 공식 솔루션 패키지를 배포합니다.

여기에 소프트웨어 테스팅 팀(SW Testing Team)이 소스코드 정적 및 동적 분석을 통해 결함을 검출하고 자동차 기능안전 표준 달성 여부를 검증합니다. 더불어 시스템 설계 및 품질 검증을 위해 시스템 팀(System Team)이 기능안전, SOTIF, 사이버 보안 규제를 분석하여 요구사항을 정의하고, 밸리데이션 팀(Validation Team)이 국제 기준에 따라 실차 및 시뮬레이션 환경에서 인지 기능의 정확성과 안정성을 정량적으로 시험하는 최종 관문 역할을 수행합니다. 캘리브레이션 팀(Calibration Team)과 씬 인텔리전스 팀(Scene Intelligence Team)은 정적 및 동적 주행 환경에서 카메라 파라미터 오차를 정밀하게 보정하고 시야 가림이나 악천후 등 인지 장애 상황을 지능적으로 분류하여 전체 시스템의 신뢰도를 향상시킵니다.

데이터 혁신 센터(Data Innovation Center)는 인공지능 모델의 성능을 결정짓는 주행 데이터의 취득부터 정제, 가공, 학습, 평가에 이르는 생애주기 전 과정을 통합 운영합니다. 산하의 데이터 엔지니어링 그룹(Data Engineering Group) 내 데이터 콜렉션 팀(Data Collection Team)이 시험 차량을 운영하며 실제 도로 환경의 데이터를 계획적으로 수집하면, 데이터 유틸라이제이션 팀(Data Utilization Team)이 이를 자사 표준 형태로 변환하고 대규모 스토리지 인프라를 통해 생애 주기를 통제합니다. 데이터 어노테이션 팀(Data Annotation Team)과 데이터 품질 보증 팀(Data Quality Assurance Team)은 최적의 데이터를 선별하고 라벨링 가이드라인을 수립하여 외부 업체의 작업 품질을 총괄하며, 신세틱 데이터 팀(Synthetic Data Team)은 시뮬레이션 기반 플랫폼을 활용해 실제 수집이 어려운 특수 시나리오의 합성 데이터를 생성하여 모델의 대응력을 높입니다. 머신러닝 및 데이터 플랫폼 그룹(ML/Data Platform Group)의 데이터 파이프라인 팀(Data Pipeline Team)과 비히클 플랫폼 팀(Vehicle Platform Team)은 다중 센서 동기화 기록 시스템과 데이터 전처리 자동화, 그리고 대규모 데이터셋 라벨링을 지원하는 웹 기반 전용 서비스 등을 자체 개발하여 데이터 가공 공정을 지능화합니다. 아이티 옵스 팀(IT Ops Team)은 수십 페타바이트 규모의 데이터와 대규모 GPU 연산을 안정적으로 처리하기 위해 온프레미스와 퍼블릭 클라우드의 하이브리드 인프라를 통합 운영합니다.

마지막으로, 전체 연구개발 조직이 국제 기준에 부합하는 절차를 준수하도록 프로세스 팀(Process Team)이 기능안전 및 소프트웨어 개발 표준(ASPICE) 등에 따라 사내 개발 프로세스를 수립하고 프로젝트 심사를 감독합니다. 이에 더해 전사 정보보안을 총괄하는 아이티 시큐리티(IT Security) 조직과 전체 일정을 조율하는 프로그램 매니지먼트(Program Management) 조직이 유기적으로 결합하여, 당사의 안정적이고 고도화된 기술 개발 생태계를 뒷받침하고 있습니다.

(2) 연구개발비용

※ 연결재무제표 기준입니다. (3) 연구개발 실적

7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 보유 현황 당사는 글로벌 자율주행 시장에서 확고한 경쟁 우위를 확보하고 기술적 진입장벽을 구축하기 위해 적극적인 지식재산권 확보 전략을 추진하고 있습니다. 2026년 3월 말 기준 당사는 등록 완료된 국내 특허 160건, 해외 특허 886건 등 총 1,046건의 특허권과 34건의 상표권을 보유하고 있습니다. 특히 당사는 글로벌 완성차 시장의 주요 거점인 미국, 유럽, 일본, 중국, 인도 등을 핵심 타겟 시장으로 설정하고 선제적으로 지식재산권을 확보하여 글로벌 사업 전개의 안정성을 높이고 있습니다.당사가 보유한 특허 기술은 자율주행 영상 인식의 근간이 되는 '핵심 기술(Core Technologies)'과 자율주행 기술의 고도화 및 적용 분야 확대를 위한 '자동차 시장 확장 기술(Automotive Market Expansion Technologies)', 그리고 차량 이외의 산업으로 진출하기 위한 '비자동차 시장 확장 기술(Non-Automotive Market Expansion Technologies)' 등 크게 세 가지 카테고리로 분류됩니다.먼저, 당사 자율주행 AI 소프트웨어(SVNet)의 근원적 성능을 결정하는 핵심 기술 부문은 인공지능 모델의 '임베디드화(Embeddedness)'와 '상황 인식(Situation Recognition)' 기술로 구성되어 있습니다. 임베디드화 기술은 고성능 AI 모델을 저사양 반도체(SoC)에서도 원활히 구동할 수 있도록 연산량을 획기적으로 감소(Computation reduction)시키면서도 객체 인식의 고정밀도를 달성(Achieving high precision)하게 하는 당사의 가장 핵심적인 AI 경량화 원천 기술입니다. 또한, 상황 인식 기술은 주변 환경 인식 및 위험 알람, 주행 환경에 따른 최적의 상황 인지 알고리즘 선택, 그리고 자율 주행과 수동 주행 간의 안전한 모드 전환 등 차량의 직접적인 주행 결정과 직결된 인지 기술들을 포괄하고 있습니다.두 번째로, 자동차 시장 확장 기술 부문은 자율주행 레벨의 고도화와 다변화되는 시장 요구에 대응하기 위한 첨단 응용 기술들로 이루어져 있습니다. 이 부문은 방대한 AI 학습 데이터의 가공 비용과 시간을 줄이기 위해 생성형 AI를 활용한 학습 이미지 생성, 오토 레이블링 및 가상 주행 환경을 이용한 학습 등을 포함하는 '생산성 향상(Improvements in productivity)' 기술을 비롯하여, 연속 학습, 자가 학습 AI, 강화 학습 등 모델의 지능을 고도화하는 '최신 빅데이터/AI 기술(Latest big-data/AI tech)'을 포함합니다. 이와 함께 카메라와 레이더, 라이다 등 이종 센서 간의 데이터를 결합하는 '데이터 퓨전(Sensor fusion)' 및 3D 맵 기반의 정밀 주행 경로 계획 기술, 그리고 차량 간 통신(V2X) 기반의 협업 주행과 극한 상황에서의 카메라 센서 강건화 기술 등을 폭넓게 확보하여 자율주행 시스템의 전반적인 완성도를 높이고 있습니다.세 번째로, 비자동차 시장 확장 기술 부문은 당사의 비전 AI 기술을 자동차 산업을 넘어선 다양한 스마트 디바이스 산업으로 확장하기 위한 선행 기술입니다. 여기에는 스마트폰, 드론, 스마트 헬멧 등에 범용적으로 적용할 수 있는 탑승자 및 보행자의 상태 인식(Humans' status recognition) 기술과 사용자 맞춤형 개인화 및 캘리브레이션 기술 등이 포함되어 있어, 당사가 향후 이종 산업으로 비즈니스를 다각화할 수 있는 탄탄한 기술적 기반을 마련하고 있습니다.결과적으로 당사는 고가의 다중 센서에 의존하는 방식이 아닌, 고효율 영상 인식 기반의 자율주행 시스템을 대중화하는 것을 핵심 사업 목표로 삼고 있습니다. 이에 따라 당사의 지식재산권 확보 역량은 '연산량 감소 및 고정밀도를 달성하는 임베디드화', '상황 인식', '데이터 가공 생산성 향상', 그리고 '최신 AI 학습 알고리즘' 분야에 가장 고도로 집중되어 있습니다. 당사는 이러한 핵심 타겟 분야의 원천 기술 특허를 전 세계 주요국에 지속적으로 출원하고 등록함으로써, 글로벌 경쟁사들이 쉽게 모방할 수 없는 독보적이고 강력한 기술적 진입장벽을 공고히 구축해 나가고 있습니다.

보고서 작성 기준일 현재 등록된 지식재산권 현황은 다음과 같습니다.

나. 규제 현황

자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 탑승자와 보행자의 생명 및 안전과 직결된 핵심 기술 분야입니다. 이에 따라 주요 국가들은 자율주행 기술 경쟁력을 확보하기 위한 연구개발(R&D) 지원과 함께, 차량 안전성과 품질을 보장하기 위한 규제 및 인증 체계를 지속적으로 강화하고 있습니다. 글로벌 완성차 제조사(OEM) 및 Tier-1에 자율주행 소프트웨어를 공급하기 위해서는 각 국가의 법규 요구사항뿐만 아니라 국제 안전 표준 및 품질 기준을 충족하는 것이 필수적입니다.유럽 시장의 경우, 유럽연합(EU)은 도로 안전 강화를 위해 일반 안전 규정(GSR, General Safety Regulation, Regulation (EU) 2019/2144)을 제정하였습니다. 해당 규정은 2022년 7월부터 신규 형식승인 차량에 적용되기 시작하였으며, 2024년 7월부터는 모든 신규 등록 차량으로 적용 범위가 확대되었습니다. GSR은 차량 종류 및 기능별로 정해진 일정에 따라 자동 긴급 제동(AEB), 지능형 속도 보조(ISA), 운전자 상태 모니터링 등 특정 안전 기능의 장착을 의무화하고 있으며, 글로벌 OEM들 역시 이를 핵심 요구사항으로 반영하고 있습니다. 당사는 국내 주요 고객사와의 양산 프로젝트를 통해 해당 규제 요구사항을 충족한 경험을 보유하고 있으며, 향후에도 AEB, ACC, ISA 등 주요 기능의 인식 성능을 지속적으로 고도화하여 안정적인 법규 대응을 이어갈 계획입니다.이와 함께, 유럽 신차 평가 프로그램인 Euro NCAP(European New Car Assessment Programme)은 소비자에게 차량 안전 성능 정보를 제공하는 대표적인 평가 체계로, 글로벌 OEM들이 차량 경쟁력 확보를 위해 중요하게 고려하는 지표입니다. 특히 ‘Safety Assist’ 영역은 ADAS 성능과 직접적으로 연관되며, 최고 등급인 5-Star 획득을 위해 핵심적인 요소로 작용합니다. 당사의 AI 비전 솔루션 ‘SVNet’은 차량 주변 환경을 정확하게 인식하여 안전 기능이 적시에 동작할 수 있도록 지원하며, 다양한 주행 시나리오 기반의 정기적인 자체 평가를 통해 Euro NCAP 평가 기준 변화에 선제적으로 대응하고 있습니다. 이러한 기술적 고도화의 결과로, 당사 소프트웨어가 적용된 유럽 OEM 양산 차량이 Euro NCAP 최고 등급(5-Star)을 획득하는 데 기여한 바 있습니다.소프트웨어 개발 프로세스 및 기능 안전 측면에서도 국제 표준 준수는 필수적입니다. Automotive SPICE(ASPICE)는 자동차 소프트웨어 개발 프로세스의 체계성과 품질을 평가하는 국제 표준으로, 요구사항 관리부터 설계, 구현, 검증에 이르는 전 과정의 프로세스 수행 역량을 Capability Level 0부터 5까지의 단계로 평가합니다. 글로벌 OEM들은 일반적으로 Level 2 이상의 프로세스 체계를 요구하고 있으며, 당사는 다수의 양산 프로젝트를 통해 ASPICE Level 2를 달성하여 개발 프로세스의 신뢰성과 일관성을 입증하였습니다.또한, ISO 26262는 자동차 전기·전자 시스템의 기능 안전을 확보하기 위한 국제 표준으로, 위험 분석(HARA)을 기반으로 기능별 ASIL(Automotive Safety Integrity Level)을 정의하고 이에 따른 개발 및 검증 요구사항을 규정합니다. 실제 시스템에서는 기능별로 ASIL 수준이 상이하게 할당되며, 당사의 비전 소프트웨어에는 주로 ASIL-B 수준의 요구사항이 적용되고 있습니다. 당사는 위험 식별, 안전 메커니즘 설계, 검증 프로세스를 포함한 기능 안전 개발 체계를 구축하고, 이를 양산 프로젝트에 적용함으로써 ISO 26262 요구사항을 충족해 왔습니다.북미 시장의 경우, 미국 도로교통안전국(NHTSA)이 FMVSS(Federal Motor Vehicle Safety Standards) 및 NCAP 프로그램 등을 통해 차량 안전 기준과 평가 체계를 운영하고 있습니다. 특히 최근에는 자동 긴급 제동(AEB)과 같은 ADAS 기능에 대한 규제 강화가 진행되고 있으며, 당사는 이러한 규제 동향을 지속적으로 분석하고 대응 가능한 기술을 개발하고 있습니다.결론적으로, 자동차 산업은 인명과 직결되는 특성상 소프트웨어 품질과 안전성에 대해 매우 높은 수준의 요구사항이 적용됩니다. 지역 및 국가별로 상이하고 지속적으로 강화되는 규제와 인증 체계는 신규 진입자에게 높은 장벽으로 작용합니다. 당사는 주요 글로벌 규제 요구사항에 대한 대응 경험과 다수의 양산 레퍼런스를 기반으로 고객사로부터 신뢰를 확보하고 있으며, 이는 당사의 중요한 경쟁력으로 작용하고 있습니다. 앞으로도 각국 법규 및 국제 표준을 지속적으로 준수하고 기술 경쟁력을 강화하여 글로벌 자율주행 시장에서의 입지를 더욱 공고히 할 계획입니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결재무정보

나. 요약 별도재무정보

2. 연결재무제표

3. 연결재무제표 주석

1. 지배기업의 개요

주식회사 스트라드비젼(이하 "지배기업")은 2014년 9월 22일에 설립되어 소프트웨어개발 등을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 경상북도 포항시 남구에 본사를 두고있습니다. 전기 중 우선주 30,033,013주가 보통주로 전환되어 증권신고서 제출일 현재 지배기업의 자본금은 4,617백만원이며, 주요 주주는 다음과 같습니다.

2. 중요한 회계정책

다음은 연결재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성 기준

연결회사의 연결재무제표는 한국채택국제회계기준(이하 기업회계기준)에 따라 작성됐습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서와해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다.

연결재무제표는 다음을 제외하고는 역사적 원가에 기초하여 작성하였습니다.

·공정가치로 측정되는 파생상품

·공정가치로 측정되는 당기손익-공정가치측정금융자산

·확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 확정급여부채

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성 시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석 3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

2.2.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

연결회사는 2025년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제 ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

(1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과'와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

동 개정사항은 외환시장이 정상적으로 작동하지 않을 때 기능통화에 의한 외화거래 보고와 해외사업장의 기능통화를 지배기업의 표시통화로 환산하는 규정을 명확히 하기 위해, 두 통화 간 교환가능성을 평가하는 규정을 추가합니다. 또한, 두 통화 간 교환이 가능한지를 평가하여 교환가능성이 결여되었다고 판단한 경우, 적용할 현물환율을 추정하는 규정을 추가하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.2.2 연결회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 연결회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정

실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

·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 11

한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동 개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

·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 제1118호 '재무제표 표시와 공시' 제정

2025년 12월 19일에 제정된 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 현행 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'를 대체할 예정이며 2027년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용하되 조기 적용할 수 있습니다.기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 다음의 새로운 요구사항을 도입합니다.

ㆍ 연결회사는 연결손익계산서에서 모든 수익과 비용을 영업 활동, 투자 활동, 재무 활동, 중단영업 및 법인세의 다섯 개 범주로 분류해야 하며, 영업이익 중간합계를 표시해야 합니다. 범주의 분류 및 영업이익 중간합계 표시는 연결회사의 당기순이익에는 영향을 미치지 않습니다.

ㆍ 경영진이 정의한 성과측정치는 연결재무제표의 단일 주석으로 공시됩니다.

ㆍ 연결재무제표에서 정보를 그룹화하는 방법에 대한 강화된 지침이 제공됩니다.연결회사는 간접법을 통해 현금흐름표를 표시할 때 영업활동 현금흐름의 출발점으로영업이익 중간합계를 사용해야 합니다.연결회사는 새로운 회계기준이 연결회사의 손익계산서 구조 및 영업이익에 미치는 영향을 평가하고 있으며, 현금흐름표 및 경영진이 정의한 성과측정치에 필요한 추가 공시 요건을 평가하고 있습니다. 또한, 연결회사는 현재 기타로 표시되는 항목 등 재무제표에서 정보가 어떻게 그룹화되는지 평가하고 있습니다.

2.2.3 손익계산서 표시방법의 변경

연결회사는 연결포괄손익계산서상 비용의 표시방법을 기능별 분류방법에서 성격별 분류방법으로 변경하였습니다. 급여, 지급수수료, 감가상각비 등의 비용을 성격별로 표시하는것이 매출원가를 별도로 표시하는 기능별 분류방법보다 정보이용자에게 목적적합한 정보를 제공할 것으로 판단하고 있습니다. 이에 따라 비교표시된 전기의 연결포괄손익계산서는 재작성되었습니다. 해당 변경사항은 재무제표 표시에만 영향을 미치는 사항이며, 연결회사의 재무상태와 경영성과에 미치는 영향은 없습니다.

(1) 변경 전

(2) 변경 후

2.3 연결

연결회사는 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표'에 따라 연결재무제표를 작성하고 있습니다.

(1) 종속기업

종속기업은 지배기업이 지배하고 있는 모든 기업입니다. 연결회사가 투자한 기업에 관여해서 변동이익에 노출되거나 변동이익에 대한 권리가 있고, 투자한 기업에 대해 자신의 힘으로 그러한 이익에 영향을 미칠 능력이 있는 경우, 해당 기업을 지배한다고 판단합니다. 종속기업은 연결회사가 지배하게 되는 시점부터 연결재무제표에 포함되며, 지배력을 상실하는 시점에 연결재무제표에서 제외됩니다.

연결회사의 사업결합은 취득법으로 회계처리 됩니다. 이전대가는 취득일의 공정가치로 측정하고, 사업결합으로 취득한 식별가능한 자산ㆍ부채 및 우발부채는 취득일의 공정가치로 최초 측정하고 있습니다. 연결회사는 청산 시 순자산의 비례적 몫을 제공하는 비지배지분을 사업결합 건별로 판단하여 피취득자의 순자산 중 비례적 지분 또는 공정가치로 측정합니다. 그 밖의 비지배지분은 다른 기준서의 요구사항이 없다면 공정가치로 측정합니다. 취득관련 원가는 발생 시 당기비용으로 인식됩니다.영업권은 이전대가, 피취득자에 대한 비지배지분의 금액과 취득자가 이전에 보유하고 있던 피취득자에 대한 지분의 취득일의 공정가치 합계액이 취득한 식별가능한 순자산을 초과하는 금액으로 인식됩니다. 이전대가 등이 취득한 종속기업 순자산의 공정가액보다 작다면, 그 차액은 당기손익으로 인식됩니다.연결회사 내의 기업간에 발생하는 거래로 인한 채권, 채무의 잔액, 수익과 비용 및 미실현이익 등은 제거됩니다. 또한 종속기업의 회계정책은 연결회사에서 채택한 회계정책을 일관성 있게 적용하기 위해 차이가 나는 경우 수정됩니다.지배력의 상실을 발생시키지 않는 비지배지분과의 거래는 비지배지분의 조정금액과 지급 또는 수취한 대가의 공정가치의 차이를 지배기업의 소유주에게 귀속되는 자본으로 직접 인식합니다.

연결회사가 종속기업에 대해 지배력을 상실하는 경우, 보유하고 있는 해당 기업의 잔여 지분은 동 시점에 공정가치로 재측정되며, 관련 차액은 당기손익으로 인식됩니다.

2.4 외화환산

(1) 기능통화와 표시통화

연결회사는 연결회사 내 개별기업의 재무제표에 포함되는 항목들을 영업활동이 이루어지는 주된 경제 환경에서의 통화("기능통화")를 적용하여 측정하고 있습니다. 지배기업의 기능통화는 대한민국 원화이며, 연결재무제표는 대한민국 원화로 표시되어 있습니다.

(2) 외화거래와 보고기간말의 환산

기능통화로 외화거래를 최초로 인식하는 경우에 거래일의 외화와 기능통화 사이의 현물환율을 외화금액에 적용하여 기록하며, 보고기간말 화폐성 외화항목은 마감환율로 환산하며, 역사적원가로 측정하는 비화폐성 외화항목은 거래일의 환율로 환산하고, 공정가치로 측정하는 비화폐성 외화항목은 공정가치가 결정된 날의 환율로 환산하고 있습니다.화폐성항목의 결제시점에 생기는 외환차이와 화폐성항목의 환산에 사용한 환율이 회계기간 중 최초로 인식한 시점이나 전기의 연결재무제표 환산시점의 환율과 다르기 때문에 생기는 외환차이는 그 외환차이가 생기는 회계기간의 손익으로 인식하고 있으며, 일정요건을 충족하는 위험회피회계를 적용하는 외환차이는 기타포괄손익으로 보고하고 있습니다.

2.5 금융자산(1) 분류연결회사는 다음의 측정 범주로 금융자산을 분류합니다.

• 당기손익-공정가치 측정 금융자산- 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

• 상각후원가 측정 금융자산

금융자산은 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에근거하여 분류합니다.

공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 채무상품에 대한 투자는 해당 자산을 보유하는 사업모형에 따라 그 평가손익을 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 연결회사는 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하는 경우에만 채무상품을 재분류합니다.

단기매매항목이 아닌 지분상품에 대한 투자는 최초 인식시점에 후속적인 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 지정하는 취소불가능한 선택을 할 수 있습니다. 지정되지 않은 지분상품에 대한 투자의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다.

(2) 측정연결회사는 최초 인식시점에 금융자산을 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가산합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 거래원가는 당기손익으로 비용처리합니다.

내재파생상품을 포함하는 복합계약은 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 구성되어 있는지를 결정할 때 해당 복합계약 전체를 고려합니다.

1. 채무상품

금융자산의 후속적인 측정은 금융자산의 계약상 현금흐름 특성과 그 금융자산을 관리하는 사업모형에 근거합니다. 연결회사는 채무상품을 다음의 세 범주로 분류합니다.

(가) 상각후원가 측정 금융자산계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 자산은 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가로 측정하는 금융자산으로서 위험회피관계의 적용 대상이 아닌 금융자산의 손익은 해당 금융자산을 제거하거나 손상을 인식할 때 당기손익으로 인식합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다.(나) 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 금융자산은 기타포괄손익-공정가치로 측정합니다. 손상차손(환입)과 이자수익 및 외환손익을 제외하고는, 공정가치로 측정하는 금융자산의 평가손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 금융자산을 제거할 때에는 인식한 기타포괄손익누계액을 자본에서 당기손익으로 재분류합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다. 외환손익은 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시하고 손상차손은 '기타비용'으로 표시합니다.(다) 당기손익-공정가치 측정 금융자산상각후원가 측정이나 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 채무상품은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 위험회피관계가 적용되지 않는 당기손익-공정가치 측정 채무상품의 손익은 당기손익으로 인식하고 발생한 기간에 연결포괄손익계산서에 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시합니다.

2. 지분상품

연결회사는 모든 지분상품에 대한 투자를 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 선택한 장기적 투자목적 또는 전략적 투자목적의 지분상품에 대해 기타포괄손익으로 인식한 금액은 해당 지분상품을 제거할때에도 당기손익으로 재분류하지 않습니다. 이러한 지분상품에 대한 배당수익은 연결회사가 배당을 받을 권리가 확정된 때 '금융수익'으로 당기손익으로 인식합니다.당기손익-공정가치로 측정하는 금융자산의 공정가치 변동은 연결포괄손익계산서에 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 지분상품에 대한 손상차손(환입)은 별도로 구분하여 인식하지 않습니다.(3) 손상

연결회사는 미래전망정보에 근거하여 상각후원가로 측정하거나 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대한 기대신용손실을 평가합니다. 손상 방식은 신용위험의 유의적인 증가 여부에 따라 결정됩니다. 단, 매출채권 및 리스채권에 대해 연결회사는 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 적용합니다.

(4) 인식과 제거금융자산의 정형화된 매입 또는 매도는 매매일에 인식하거나 제거합니다. 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다.연결회사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한 금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 연결회사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다. 해당 금융부채는 연결재무상태표에 '차입금'으로 분류하고 있습니다.

(5) 금융상품의 상계금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 연결재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다.

2.6 파생상품파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로 재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품은 매매목적으로분류되고 파생상품의 공정가치변동은 거래의 성격에 따라 '금융수익(비용)'으로 연결포괄손익계산서에 인식됩니다.

2.7 매출채권

매출채권은 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 경우에는 무조건적인 대가의 금액으로, 유의적인 금융요소를 포함하는 경우에는 공정가치로 최초 인식합니다. 매출채권은 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가에 손실충당금을 차감하여 측정됩니다.

2.8 유형자산 유형자산은 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다.토지를 제외한 자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로 상각됩니다.

유형자산의 감가상각방법과 잔존가치 및 경제적 내용연수는 매 회계연도 말에 재검토되고 필요한 경우 추정의 변경으로 조정됩니다.

2.9 차입원가 적격자산을 취득 또는 건설하는데 발생한 차입원가는 해당 자산을 의도된 용도로 사용할 수 있도록 준비하는 기간 동안 자본화되고, 적격자산을 취득하기 위한 특정목적차입금의 일시적 운용에서 발생한 투자수익은 당 회계기간 동안 자본화 가능한 차입원가에서 차감됩니다. 기타 차입원가는 발생기간에 비용으로 인식됩니다. 2.10 정부보조금정부보조금은 보조금의 수취와 정부보조금에 부가된 조건의 준수에 대한 합리적인 확신이 있을 때 공정가치로 인식됩니다. 자산관련보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시되며, 수익관련보조금은 이연하여 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시됩니다.

2.11 무형자산영업권을 제외한 무형자산은 역사적 원가로 최초 인식되고, 원가에서 상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액으로 표시됩니다.

회원권은 이용 가능 기간에 대하여 예측가능한 제한이 없으므로 내용연수가 한정되지 않아 상각되지 않습니다. 한정된 내용연수를 가지는 다음의 무형자산은 추정내용연수 동안 정액법으로 상각됩니다.

연결회사는 개발과정에 직접적으로 귀속되는 개발 원가가 다음의 조건을 모두 충족한 경우에 자산으로 인식하고 있습니다. 그 외 연구 및 개발 등과 관련된 지출은 발생시 당기비용으로 회계처리 됩니다.1) 무형자산을 사용하기 위해 그 자산을 완성할 수 있는 기술적 실현가능성2) 무형자산을 완성하여 사용하거나 판매하려는 기업의 의도3) 무형자산을 사용하거나 판매할 수 있는 기업의 능력4) 무형자산이 미래경제적 효익을 창출하는 방법을 증명 가능5) 무형자산의 개발을 완료하고 그것을 판매하거나 사용하는 데 필요한 기술적, 재정적 자원 등의 입수 가능성6) 개발과정에서 발생한 무형자산 관련 지출을 신뢰성 있게 측정 가능 2.12 비금융자산의 손상내용연수가 비한정인 무형자산에 대하여는 매년, 상각대상 자산에 대하여는 자산손상을 시사하는 징후가 있을 때 손상검사를 수행하고 있습니다. 손상차손은 회수가능액(사용가치 또는 처분부대원가를 차감한 공정가치 중 높은 금액)을 초과하는 장부금액만큼 인식되고 영업권 이외의 비금융자산에 대한 손상차손은 매 보고기간말에 환입가능성이 검토됩니다.

2.13 매입채무와 기타채무

매입채무와 기타채무는 연결회사가 보고기간말 전에 제공받은 재화나 용역에 대하여지급하지 않은 부채입니다. 해당 채무는 무담보이며, 인식 후에 통상 30일 이내에 지급됩니다. 매입채무와 기타채무는 보고기간 후 12개월 후에 지급기일이 도래하는 것이 아니라면 연결재무상태표에서 유동부채로 표시합니다. 해당 채무는 최초에 공정가치로 인식하고 이후 유효이자율법을 사용한 상각후원가로 측정합니다.

2.14 금융부채(1) 분류 및 측정 연결회사의 당기손익인식금융부채는 단기매매목적의 금융상품입니다. 주로 단기간 내에 재매입할 목적으로 부담하는 금융부채는 단기매매금융부채로 분류됩니다. 또한, 위험회피회계의 수단으로 지정되지 않은 파생상품이나 금융상품으로부터 분리된 내재파생상품도 단기매매금융부채로 분류됩니다.

당기손익인식금융부채, 금융보증계약, 금융자산의 양도가 제거조건을 충족하지 못하는 경우에 발생하는 금융부채를 제외한 모든 비파생금융부채는 상각후원가로 측정하는 금융부채로 분류되고 있으며, 연결재무상태표 상 '매입채무', '차입금' 및 '기타금융부채' 등으로 표시됩니다. (2) 제거금융부채는 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료되어 소멸되거나 기존 금융부채의 조건이 실질적으로 변경된 경우에 연결재무상태표에서 제거됩니다. 소멸하거나 제3자에게 양도한 금융부채의 장부금액과 지급한 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

2.15 복합금융상품

연결회사가 발행한 복합금융상품은 보유자의 선택에 의해 지분상품으로 전환될 수 있는 전환상환우선주와 지분상품으로 발행될 수 있는 신주인수권부사채 입니다.

동 복합금융상품의 부채요소는 최초에 동일한 조건의 전환권이 없는 금융부채의 공정가치로 인식하고, 이후 전환일 또는 만기일까지 상각후원가로 측정합니다. 자본요소는 복합금융상품 전체의 공정가치와 부채요소의 공정가치의 차이로 최초 인식되 며, 후속적으로 재측정되지 아니합니다. 복합금융상품의 발행과 직접적으로 관련된 거래원가는 부채요소와 자본요소의 최초 인식 금액에 비례하여 배분됩니다.

2.16 충당부채충당부채는 과거사건의 결과로 존재하는 현재의무(법적의무 또는 의제의무)로서, 당해 의무를 이행하기 위하여 경제적효익을 갖는 자원이 유출될 가능성이 높으며 그 의무의 이행에 소요되는 금액을 신뢰성 있게 추정할 수 있는 경우에 인식하고 있습니 다.

충당부채로 인식하는 금액은 관련된 사건과 상황에 대한 불가피한 위험과 불확실성을 고려하여 현재의무를 보고기간 말에 이행하기 위하여 소요되는 지출에 대한 최선의 추정치입니다. 화폐의 시간가치 효과가 중요한 경우 충당부채는 의무를 이행하기위하여 예상되는 지출액의 현재가치로 평가하고 있습니다.충당부채를 결제하기 위해 필요한 지출액의 일부 또는 전부를 제3자가 변제할 것이 예상되는 경우 이행한다면 변제를 받을 것이 거의 확실하게 되는 때에 한하여 변제금액을 인식하고 별도의 자산으로 회계처리하고 있습니다.매 보고기간 말마다 충당부채의 잔액을 검토하고, 보고기간 말 현재 최선의 추정치를반영하여 조정하고 있습니다. 의무이행을 위하여 경제적효익이 내재된 자원이 유출될 가능성이 더 이상 높지 아니한 경우에는 관련 충당부채를 환입하고 있습니다.

충당부채는 최초 인식과 관련 있는 지출에만 사용하고 있습니다.

2.17 당기법인세 및 이연법인세법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성됩니다. 법인세는 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식된 항목과 관련된 금액은 해당 항목에서 직접 인식하며, 이를 제외하고는 당기손익으로 인식됩니다.법인세비용은 보고기간말 현재 제정됐거나 실질적으로 제정된 세법을 기준으로 측정됩니다. 경영진은 적용 가능한 세법 규정이 해석에 따라 달라질 수 있는 상황에 대하여 연결회사가 세무신고 시 적용한 세무정책에 대하여 주기적으로 평가하고 있습니다. 연결회사는 세무당국에 납부할 것으로 예상되는 금액에 기초하여 당기법인세비용을 인식합니다.

이연법인세는 자산과 부채의 장부금액과 세무기준액의 차이로 발생하는 일시적 차이에 대하여 장부금액을 회수하거나 결제할 때의 예상 법인세효과로 인식됩니다. 다만,사업결합 이외의 거래에서 자산ㆍ부채를 최초로 인식할 때 발생하는 이연법인세자산과 부채는 그 거래가 회계이익이나 과세소득에 영향을 미치지 않는다면 인식되지 않습니다.이연법인세자산은 차감할 일시적 차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우에 인식됩니다.종속기업 투자지분과 관련된 가산할 일시적 차이에 대해 소멸시점을 통제할 수 있는 경우, 그리고 예측가능한 미래에 일시적 차이가 소멸하지 않을 가능성이 높은 경우를 제외하고 이연법인세부채를 인식하고 있습니다. 또한 이러한 자산으로부터 발생하는 차감할 일시적 차이에 대하여 일시적 차이가 예측가능한 미래에 소멸할 가능성이 높고 일시적 차이가 사용될 수 있는 과세소득이 발생할 가능성이 높은 경우에만 이연법인세자산을 인식하고 있습니다.이연법인세자산과 부채는 법적으로 당기법인세자산과 당기법인세부채를 상계할 수 있는 권리를 연결회사가 보유하고 있으며, 동시에 이연법인세자산과 부채가 동일한 과세당국에 의해서 부과되는 법인세와 관련이 있으면서 순액으로 결제할 의도가 있는 경우에 상계됩니다.

2.18 종업원급여(1) 단기종업원급여종업원이 관련 근무용역을 제공한 보고기간 말부터 12개월 이내에 결제될 단기종업원급여는 근무용역과 교환하여 지급이 예상되는 금액을 근무용역이 제공된 때에 당기손익으로 인식하고 있습니다. 단기종업원급여는 할인하지 않은 금액으로 측정하고있습니다.

(2) 퇴직급여: 확정급여제도확정급여제도는 확정기여제도를 제외한 모든 퇴직연금제도입니다. 일반적으로 확정급여제도는 연령, 근속연수나 급여수준 등의 요소에 의하여 종업원이 퇴직할 때 지급받을 퇴직연금급여의 금액이 확정됩니다. 확정급여제도와 관련하여 연결재무상태표에 계상된 부채는 보고기간말 현재 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 금액입니다. 확정급여채무는 매년 독립된 보험계리인에 의해 예측단위적립방식에 따라 산정되며, 확정급여채무의 현재가치는 그 지급시점과 만기가 유사한 우량회사채의 이자율로 기대미래현금유출액을 할인하여 산정됩니다. 한편, 순확정급여부채와 관련한 재측정요소는 기타포괄손익으로 인식됩니다.제도개정, 축소 또는 정산이 발생하는 경우, 과거근무원가 또는 정산으로 인한 손익은 당기손익으로 인식됩니다.

(3) 기타장기종업원급여연결회사는 장기 근속 임직원에게 장기종업원급여를 제공하고 있습니다. 이 급여를 받을 수 있는 권리는 주로 10년 이상의 장기간 근무한 임직원에게만 주어집니다. 기타장기종업원급여는 확정급여제도와 동일한 방법으로 측정되며, 근무원가, 기타장기종업원급여부채의 순이자 및 재측정요소는 당기손익으로 인식됩니다. 또한, 이러한 부채는 매년 독립적이고 적격한 보험계리사에 의해 평가됩니다.

(4) 주식기준보상

종업원에게 부여한 주식결제형 주식기준보상은 부여일에 지분상품의 공정가치로 측정되며, 가득기간에 걸쳐 종업원 급여비용으로 인식됩니다. 가득될 것으로 예상되는 지분상품의 수량은 매 보고기간말에 비시장성과조건을 고려하여 재측정되며, 당초 추정치로부터의 변동액은 당기손익과 자본으로 인식됩니다.

주식선택권의 행사시점에 신주를 발행할 때 직접적으로 관련되는 거래비용을 제외한순유입액은 자본금(명목가액)과 주식발행초과금으로 인식됩니다.

2.19 수익인식연결회사는 소프트웨어 개발 및 공급 업종으로 차량 사물인식 솔루션을 제공하는 사업을 영위하고 있습니다.연결회사는 기업이 수행하는 대로 고객이 효익을 동시에 얻고 소비하거나 기업이 의무를 수행하여 만든 자산이 기업 자체에는 대체 용도가 없고 지금까지 의무수행을 완료한 부분에 대해 집행 가능한 지급청구권이 기업에 있는 경우, 용역의 제공에 대한 수익을 투입법에 따른 진행률로 기간에 걸쳐 인식합니다. 그 이외의 고객과의 계약은한 시점에 수익을 인식합니다. 2.20 리스(1) 리스이용자연결회사는 토지, 차량운반구 등을 리스하고 있습니다. 리스계약은 일반적으로 고정기간으로 체결되지만 아래에서 설명하는 연장선택권이 있을 수 있습니다.계약에는 리스요소와 비리스요소가 모두 포함될 수 있습니다. 연결회사는 상대적 개별 가격에 기초하여 계약 대가를 리스요소와 비리스요소에 배분하였습니다. 그러나 연결회사가 리스이용자인 부동산 리스의 경우 리스요소와 비리스요소를 분리하지 않고 하나의 리스요소로 회계처리하는 실무적 간편법을 적용하였습니다.

리스조건은 개별적으로 협상되며 다양한 계약조건을 포함합니다. 리스계약에 따라 부과되는 다른 제약은 없지만 리스자산을 차입금의 담보로 제공할 수는 없습니다.연결회사는 계약이 집행가능한 기간 내에서 해지불능기간에 리스이용자가 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간과 종료선택권을 행사하지 않을 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간을 포함하여 리스기간을 산정합니다. 연결회사는 리스이용자와 리스제공자가 각각 다른 당사자의 동의 없이 종료할 수 있는 권리가 있는 경우 계약을 종료할 때 부담할 경제적 불이익을 고려하여 집행가능한 기간을산정합니다.리스에서 생기는 자산과 부채는 최초에 현재가치기준으로 측정합니다. 리스부채는 다음 리스료의 순현재가치를 포함합니다.- 받을 리스 인센티브를 차감한 고정리스료(실질적인 고정리스료 포함)- 개시일 현재 지수나 요율을 사용하여 최초 측정한, 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료- 잔존가치보증에 따라 연결회사(리스이용자)가 지급할 것으로 예상되는 금액- 연결회사(리스이용자)가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우에 그 매수선택권의 행사가격- 리스기간이 연결회사(리스이용자)의 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 그 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

리스의 내재이자율을 쉽게 산정할 수 있는 경우 그 이자율로 리스료를 할인합니다. 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 리스이용자가 비슷한 경제적 환경에서 비슷한 기간에 걸쳐 비슷한 담보로 사용권자산과 가치가 비슷한 자산을 획득하는 데 필요한 자금을 차입한다면 지급해야 할 이자율인 리스이용자의 증분차입이자율을 사용합니다.연결회사는 증분차입이자율을 다음과 같이 산정합니다.- 가능하다면 개별 리스이용자가 받은 최근 제3자 금융 이자율에 제3자 금융을 받은 이후 재무상태의 변경을 반영- 제3자 금융을 받지 않은 종속기업이 보유한 리스의 경우 무위험이자율에 신용위험을 조정하는 상향 접근법을 사용- 국가, 통화, 담보, 보증과 같은 리스에 특정한 조정을 반영연결회사는 지수나 요율에 따라 달라지는 변동리스료의 경우 지수나 요율이 유효할 때까지 리스부채에 포함하지 않는 변동리스료의 잠재적 미래 증가 위험에 노출되어 있습니다. 지수나 요율에 따라 달라지는 리스료의 조정액이 유효한 시점에서 리스부채를 재평가하고 사용권자산을 조정합니다.각 리스료는 리스부채의 상환과 금융원가로 배분합니다. 금융원가는 각 기간의 리스부채 잔액에 대하여 일정한 기간 이자율이 산출되도록 계산된 금액을 리스기간에 걸쳐 당기손익으로 인식합니다.사용권자산은 다음 항목들로 구성된 원가로 측정합니다.- 리스부채의 최초 측정금액- 받은 리스 인센티브를 차감한 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료- 리스이용자가 부담하는 리스개설직접원가- 복구원가의 추정치사용권자산은 리스개시일부터 사용권자산의 내용연수 종료일과 리스기간 종료일 중 이른 날까지의 기간 동안 감가상각합니다. 연결회사가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한(reasonably certain) 경우 사용권자산은 기초자산의 내용연수에 걸쳐 감가상각합니다.

장비 및 차량운반구의 단기리스와 모든 소액자산 리스와 관련된 리스료는 정액 기준에 따라 당기손익으로 인식합니다. 단기리스는 리스기간이 12개월 이하인 리스이며,소액리스자산은 소액의 사무용비품 등으로 구성되어 있습니다.(2) 연장선택권다수의 리스계약은 연장선택권을 포함하고 있습니다. 이러한 조건들은 계약 관리 측면에서 운영상의 유연성을 극대화하기 위해 사용됩니다. 보유하고 있는 대부분의 연장선택권은 해당 리스제공자가 아니라 연결회사가 행사할 수 있습니다.(3) 잔존가치보증계약기간 동안 리스원가를 최적화하기 위해 연결회사는 시설장치 리스와 관련하여 종종 잔존가치보증을 제공합니다.

2.21 영업부문영업부문별 정보는 최고영업의사결정자에게 내부적으로 보고되는 방식에 기초하여 공시됩니다. 최고영업의사결정자는 영업부문에 배부될 자원과 영업부문의 성과를 평가하는데 책임이 있으며, 연결회사는 소프트웨어의 개발 등이 주요 사업목적인 단일 영업부문으로 구성되어 있습니다.

2.22 연결재무제표 승인연결회사의 연결재무제표는 2026년 2월 13일자로 이사회에서 승인되었으며, 정기주주총회에서 수정승인 될 수 있습니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정연결회사는 미래에 대해 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에 비추어 합리적으로 예측가능한 미래의 사건을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도 있습니다. 다음 회계연도에 자산 및 부채 장부금액의 조정에 영향을 미칠 수 있는 유의적 위험에 대한 추정 및 가정은 다음과 같습니다.(1) 총계약수익 및 추정총계약원가총계약수익은 최초에 합의한 계약금액을 기준으로 측정하지만, 계약을 수행하는 과정에서 용역변경, 보상금, 장려금에 따라 증가하거나 연결회사의 귀책사유로 완공시기가 지연됨에 따라 위약금을 부담할 때 감소될 수 있으므로 계약수익의 측정은 미래사건의 결과와 관련된 다양한 불확실성에 영향을 받습니다. 또한 용역수익금액은 누적발생계약원가를 기준으로 측정하는 진행률의 영향을 받으며, 총계약원가는 재료 비, 노무비, 프로젝트기간 등의 미래 예상치에 근거하여 추정합니다.

(2) 법인세

연결회사의 과세소득에 대한 법인세는 다양한 국가의 세법 및 과세당국의 결정을 적용하여 산정되므로 최종 세효과를 산정하는 데에는 불확실성이 존재합니다(주석 23 참조).

(3) 금융상품의 공정가치

활성시장에서 거래되지 않는 금융상품의 공정가치는 원칙적으로 평가기법을 사용하여 결정됩니다. 연결회사는 보고기간말 현재 중요한 시장상황에 기초하여 다양한 평가기법의 선택 및 가정에 대한 판단을 하고 있습니다(주석 29 참조).

(4) 순확정급여부채

순확정급여부채의 현재가치는 보험수리적방식에 의해 결정되는 다양한 요소들 특히 할인율의 변동에 영향을 받습니다(주석 14 참조).

4. 종속기업의 개요(1) 당기말과 전기말 현재 연결대상 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 종속기업의 재무현황은 다음과 같습니다.

5. 현금및현금성자산당기말과 전기말 현재 현금및현금성자산의 내역은 다음과 같습니다.

6. 매출채권 및 기타채권(1) 당기말과 전기말 현재 매출채권 및 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 대손충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

7. 기타자산

당기말과 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

8. 유형자산

(1) 당기와 전기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 기타증감에는 해외사업환산차이가 포함되어 있습니다.

(*) 기타증감에는 해외사업환산차이가 포함되어 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 유형자산 상각액이 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

9. 리스9.1 연결회사가 리스이용자인 경우(1) 당기와 전기 중 사용권자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 해외사업환산차이가 포함되어 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 리스와 관련하여 연결포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당기 중 리스의 총 현금유출은 2,622백만원(전기: 2,886백만원)입니다.

(3) 당기와 전기 중 사용권자산 상각비가 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

9.2 연결회사가 리스제공자인 경우

(1) 당기말과 전기말 현재 금융리스채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 리스와 관련하여 연결포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(3) 당기말과 전기말 이후 받게 될 할인되지 않은 금융리스채권 만기분석은 다음과 같습니다.

10. 무형자산

(1) 당기와 전기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 무형자산 상각액이 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

(3) 당기 중 연결회사가 비용으로 인식한 연구와 개발 지출의 총액은 35,583백만원 (전기: 33,064백만원)입니다.

11. 기타금융부채 및 기타부채

(1) 당기말과 전기말 현재 기타금융부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

12. 차입금

당기말과 전기말 현재 연결회사의 단기차입금 내역은 다음과 같습니다.

(*) 기술보증기금으로부터 지급보증을 제공받고 있습니다(주석 27 참조).

13. 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생금융상품(1) 당기말과 전기말 현재 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생상품부채의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 최초 인식시점의 장부금액은 227,474백만원입니다.

(2) 당기와 전기 중 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생상품부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건이 있는 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

(*) 당기 중 전환상환우선주 전액이 전환되어 보통주 30,033,013주가 발행되었습니다.

(4) 전환상환우선주의 주요 발행 조건 및 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 액면분할 효과가 적용되지 않은 발행주식수 및 주당 액면가액입니다.

(*2) 4-1, 4-2회차의 전환가격은 당기 이전에 후행투자의 발행가격으로 조정되었으며, 발행주식수는 리픽싱 효과를 반영하여 조정되었습니다.

(5) 신주인수권부사채의 주요 발행 조건 및 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 액면분할 효과가 적용되지 않은 주당 액면가액입니다.

(*2) 당기말 현재 미상환총액은 4,000백만원입니다.

(*3) 당기 중 만기가 연장되어 조건변경이익 403백만원이 발생하였습니다.

14. 종업원급여 14-1. 순확정급여부채(1) 당기말과 전기말 현재 순확정급여부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 확정급여제도와 관련한 손익은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 주요 보험수리적가정은 다음과 같습니다.

(5) 당기말 현재 각각의 보험수리적 가정이 발생가능한 합리적인 범위 내에서 변동한다면 확정급여채무에 미치게 될 영향은 다음과 같습니다.

(6) 미래현금흐름에 대한 확정급여제도의 영향

당기말 현재 할인되지 않은 연금 급여지급액의 만기 분석은 아래와 같습니다.

연결회사의 확정급여채무의 가중평균만기는 9.981년(전기: 10.956년)입니다.

14-2 장기종업원급여부채 (1) 당기말과 전기말 현재 장기종업원급여부채의 내역은 아래와 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 장기종업원급여부채와 관련한 손익은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 주요 보험수리적가정은 다음과 같습니다.

(5) 당기말 현재 각각의 보험수리적 가정이 발생가능한 합리적인 범위 내에서 변동한다면 장기종업원급여부채에 미치게 될 영향은 다음과 같습니다.

(6) 미래현금흐름에 대한 장기종업원급여의 영향당기말 현재 할인되지 않은 장기종업원급여 지급액의 만기 분석은 아래와 같습니다.

회사의 장기종업원급여의 가중평균만기는 4.971년(전기: 5.209년) 입니다.

15. 복구충당부채(1) 연결회사는 원상복구의무가 있는 임차시설의 계약해지 시 발생할 수 있는 복구비용과 관련하여 장래에 지출될 것이 예상되는 금액의 현재가치를 추정하여 복구충당부채로 계상하고 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 복구충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

16. 자본금 및 자본잉여금

(1) 당기말과 전기말 현재 지배기업의 자본금 및 자본잉여금의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기말 현재 연결재무제표상 부채로 계상되어 있으며, 당기 중 전환상환우선주 전량이 보통주로 전환되었습니다.

(2) 당기와 전기 중 자본금과 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기 10월 중 액면가를 10,000원에서 100원으로 하는 100대 1의 액면분할을 실시하였습니다.

17. 기타자본(1) 당기말과 전기말 현재 기타자본항목의 내역은 다음과 같습니다.

당기 중 비용으로 인식한 주식기준보상은 6,169백만원(전기: 6,572백만원)입니다.

(2) 지배기업은 주주총회 결의에 의거해서 지배기업의 임직원에게 주식선택권을 부여했으며, 그 주요 내용은 다음과 같습니다.

(*) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

(3) 당기말 현재 유효한 주식기준보상의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

(4) 당기와 전기 중 주식선택권 수량의 변동내역은 아래와 같습니다.

(5) 당기와 전기 중 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항옵션평가모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(*1) 부여일 현재 기초자산인 회사의 주식평가액입니다.(*2) 부여일 현재 무위험 이자율입니다.(*3) 기대주가변동성은 옵션만기일까지의 잔여기간과 유사한 대용그룹의 평가기준일 대비 과거기간의 주가 변동성을 이용하였습니다.

(*4) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

18. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분은 다음과 같습니다.

(2) 고객과의 계약과 관련하여 인식한 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(3) 전기에서 이월된 계약부채 잔액 중 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(4) 당기와 전기 중 기간에 걸쳐 수익을 인식하는 용역계약의 계약잔액 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 신규계약액, 추가계약액, 계약변동액, 환율변동액에 따른 변동액입니다.

(5) 당기말과 전기말 현재 진행중인 용역계약과 관련된 누적공사수익 등의 내용은 다음과 같습니다.

(6) 연결회사는 소프트웨어 개발 등이 주요 사업목적인 단일 영업부문으로 구성되어 있으며, 당기와 전기 중 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부 고객과 관련된 정보는 다음과 같습니다.

(7) 당기말 현재 원가기준 투입법을 적용하여 진행기준수익을 인식한 계약으로서 계약금액이 전기 매출액의 5% 이상인 주요 계약의 내역은 다음과 같습니다.

19. 비용의 성격별 분류당기와 전기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같습니다.

20. 영업비용

당기와 전기 중 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

21. 기타수익 및 기타비용 (1) 당기와 전기 중 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

22. 금융수익 및 금융비용당기와 전기 중 금융수익 및 금융비용의 내역은 다음과 같습니다.

23. 법인세비용 및 이연법인세

(1) 연결회사의 법인세비용차감전순손실에 대한 법인세비용과 연결회사의 이익에 대해 적용되는 가중평균세율을 사용하여 계산한 금액과의 차이는 다음과 같습니다 .

(2) 당기와 전기 중 자본에 직접 반영된 법인세효과는 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 동일과세당국과 관련된 금액을 상계하기 이전의 이연법인세자산 (부채) 변동은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 이연법인세자산으로 인식되지 않은 차감할 일시적차이 및세무상결손금 등은 다음과 같습니다.

(5) 미사용 세무상결손금 및 세액공제의 만료시기는 다음과 같습니다.

1. 세무상결손금 만료시기

2. 세액공제 만료시기

24. 주당순손익(1) 당기와 전기의 기본주당순손실은 다음과 같습니다.

(2) 가중평균유통보통주식수의 산정내역

(*) 가중평균유통보통주식적수 산출내역

(3) 당기와 전기 중 반희석효과 때문에 희석주당손익을 계산 시 고려하지 않았지만, 잠재적으로 미래에 기본주당손익을 희석할 수 있는 금융상품의 내용은 다음과 같습니다.

25. 현금흐름표(1) 영업으로부터 창출된 현금흐름

(2) 현금의 유입ㆍ유출이 없는 거래 중 중요한 사항당기와 전기 중 현금의 유입과 유출이 없는 주요 거래내역은 다음과 같습니다.

(3) 재무활동으로 인한 부채의 변동당기와 전기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다.

(*1) 기타 비금융변동에는 비현금변동과 지급 시점에 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다.

(*2) 상기 전환상환우선주 및 신주인수권부사채 금액에는 파생상품부채가 제외되어 있습니다.

26. 특수관계자 거래(1) 당기말과 전기말 현재 연결회사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 당기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외하였습니다.

(*2) 전환상환우선주 투자자 중 이사 선임권을 보유함에 따라 회사에 유의적인 영향력을 행사하고 있습니다.

(2) 특수관계자에 대한 당기와 전기 중 매출 및 매입 등 거래는 다음과 같습니다.

(*) 당기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외되었으며, 상기 거래금액은 특수관계자에서 제외되기 이전 기간 동안의 거래금액입니다.

(*) 전기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외되었으며, 상기 거래금액은 특수관계자에서 제외되기 이전 기간 동안의 거래금액입니다.

(3) 당기말과 전기말 현재 특수관계자와의 채권ㆍ채무잔액은 다음과 같습니다.

(*) 미청구공사채권 및 초과청구공사채무가 포함된 금액입니다.

(*) 미청구공사채권이 포함된 금액입니다.

(4) 특수관계자와의 자금거래

(5) 당기와 전기 중 연결회사가 주요 경영진에 대한 보상을 위해 비용으로 반영한 금액은 다음과 같습니다.

27. 우발상황 및 약정사항

(1) 여신한도 약정당기말 현재 연결회사가 금융기관과 체결한 여신한도 약정사항은 다음과 같습니다.

(2) 지급보증당기말과 전기말 현재 연결회사가 타인으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과같습니다.

28. 재무위험관리(1) 금융위험관리 연결회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(환위험 및 이자율위험), 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 외환위험, 이자율위험, 신용 위험, 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책뿐 아니라, 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책을 검토, 승인합니다.

1. 시장위험 ① 외환위험연결회사는 영업활동 등과 관련하여 외환위험, 특히 주로 달러화, 유로화, 엔화와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 외환위험은 미래 예상거래, 인식된 자산과 부채와 관련하여 발생하고 있습니다.

당기말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다.

당기말과 전기말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 연결회사의 세후이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

② 이자율 위험

이자율 위험은 미래의 시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험을 뜻하며, 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과차입금에서 발생하고 있습니다. 연결회사의 이자율 위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는데 있습니다.

연결회사는 내부자금 공유 확대를 통한 외부차입 최소화, 고금리 차입금 감축, 장/단기 차입구조 개선, 고정 대 변동이자 차입조건의 적정비율 유지, 일간/주간/월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링 실시, 대응방안 수립 및 변동금리부 조건의 단기차입금과 예금을 적절히 운영함으로써 이자율 변동에 따른 위험을 최소화하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율의 100bp 변동시 연결회사의 세전 이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

2. 신용위험① 매출채권

연결회사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 당기말과 전기말 현재 손실충당금은 다음과 같습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

② 상각후원가 측정 기타금융자산

상각후원가로 측정하는 기타금융자산은 모두 신용위험이 낮은것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 금융상품은 채무불이행 위험이 낮고 단기간내에 계약상현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

당기말과 전기말 현재 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산에 대해 인식한 손실충당금은 없습니다.

3. 유동성 위험연결회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 연결회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 연결회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다. 보고기간말 현재 연결회사는 유동성위험을 관리하기 위해 사용가능한 현금및현금성자산 및 단기금융상품 20,121백만원을 확보하고 있습니다.

연결회사의 유동성 위험 분석 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.(*2) 파생상품부채가 포함되어 있으며, 계약상 현금흐름은 계약서상 만기일이 아닌 투자자의 신주인수권이 행사될 수 있는 가장 이른 시점에 행사 및 지급됨을 가정하였습니다.

(*1) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.(*2) 상법상 배당가능이익의 범위내에서만 상환할 수 있습니다.(*3) 파생상품부채가 포함되어 있으며, 계약상 현금흐름은 계약서상 만기일이 아닌 투자자의 전환권, 상환권 및 신주인수권이 행사될 수 있는 가장 이른 시점에 행사 및 지급됨을 가정하였습니다.

유동성위험과 관련된 금액은 이자지급액을 포함하고 상계약정의 효과는 포함하지 않았습니다. 연결회사는 이 현금흐름이 유의적으로 더 이른 기간에 발생하거나, 유의적으로다른 금액일 것으로 기대하지 않습니다.

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

연결회사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금(재무상태표의 장단기차입금 포함)에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 "자본"에 순부채를 가산한 금액입니다.

(*1) 연결회사의 이자부부채를 고려하였으며, 리스부채는 제외되어 있습니다.

(*2) 당기는 부(-)의 순부채, 전기는 부(-)의 총자본이므로 산출하지 아니하였습니다.

29. 금융상품 공정가치

(1) 금융상품 종류별 장부금액 및 공정가치

당기말과 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(*1) 부가세환급금이 제외된 금액입니다.(*2) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

(2) 금융상품 공정가치 서열체계

공정가치로 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)

당기말과 전기말 현재 공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(*) 수준3 공정가치측정에 사용된 가치평가기법, 공정가치 서열체계 수준은 다음과 같습니다.

(3) 수준3으로 분류된 반복적인 공정가치 측정치의 민감도 분석 금융상품의 민감도 분석은 통계적 기법을 이용한 관측 불가능한 투입변수의 변동에 따른 금융상품의 가치 변동에 기초하여 유리한 변동과 불리한 변동으로 구분하여 이루어집니다. 그리고 공정가치가 두 개 이상의 투입변수에 영향을 받는 경우에는 가장유리하거나 또는 가장 불리한 금액을 바탕으로 산출됩니다. 민감도 분석대상으로 수준 3으로 분류되는 금융상품 중 해당 공정가치 변동이 당기손익으로 인식되는 전환상환우선주식 관련 파생상품이 있습니다.

(*) 파생상품부채는 관련된 주요 관측불가능한 투입변수인 평가기준일의 주가와 주가변동성 사이의 상관관계를 각각 10%p만큼 증가 또는 감소시킴으로써 공정가치 변동을 산출하였습니다.

(4) 범주별 금융상품 1) 금융상품 범주별 장부금액당기말과 전기말 현재 금융자산과 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.① 연결재무상태표상 자산

(*) 부가세환급금이 제외된 금액입니다.

② 연결재무상태표상 부채

(*) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

(*) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

2. 금융상품 범주별 손익당기와 전기 중 금융상품 범주별 손익의 내역은 다음과 같습니다.

4. 재무제표

5. 재무제표 주석

1. 회사개요

주식회사 스트라드비젼(이하 "회사")은 2014년 9월 22일에 설립되어 소프트웨어 개발 등을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 경상북도 포항시 남구에 본사를 두고 있습니다. 당기 중 우선주 30,033,013주가 보통주로 전환되어 당기말 현재 회사의 자본금은 4,617백만원이며, 주요 주주는 다음과 같습니다.

2. 중요한 회계정책

다음은 재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성 기준

회사의 재무제표는 한국채택국제회계기준(이하 기업회계기준)에 따라 작성됐습니다.한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서와 해석서 중대한민국이 채택한 내용을 의미합니다.

재무제표는 다음을 제외하고는 역사적 원가에 기초하여 작성하였습니다.

·공정가치로 측정되는 파생상품

·공정가치로 측정되는 당기손익-공정가치측정금융자산

·확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 확정급여부채

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성 시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석 3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

2.2.1 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

회사는 2025년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.(1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과'와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

동 개정사항은 외환시장이 정상적으로 작동하지 않을 때 기능통화에 의한 외화거래 보고와 해외사업장의 기능통화를 지배기업의 표시통화로 환산하는 규정을 명확히 하기 위해, 두 통화 간 교환가능성을 평가하는 규정을 추가합니다. 또한, 두 통화 간 교환이 가능한지를 평가하여 교환가능성이 결여되었다고 판단한 경우, 적용할 현물환율을 추정하는 규정을 추가하였습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.2.2 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 회사가 조기 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.(1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정

실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

·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 11

한국채택국제회계기준 연차개선Volume 11은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

·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

ㆍ 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' : 사실상의 대리인 결정

ㆍ 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' : 원가법

(3) 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시' 제정

2025년 12월 19일에 제정된 기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 현행 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'를 대체할 예정이며 2027년 1월 1일 이후 최초로 시작하는 회계연도부터 적용하되 조기 적용할 수 있습니다.기업회계기준서 제1118호 '재무제표 표시와 공시'는 다음의 새로운 요구사항을 도입합니다.

ㆍ 회사는 손익계산서에서 모든 수익과 비용을 영업 활동, 투자 활동, 재무 활동, 중단영업 및 법인세의 다섯 개 범주로 분류해야 하며, 영업이익 중간합계를 표시해야 합니다. 범주의 분류 및 영업이익 중간합계 표시는 회사의 당기순이익에는 영향을 미치지 않습니다.

ㆍ 경영진이 정의한 성과측정치는 재무제표의 단일 주석으로 공시됩니다.

ㆍ 재무제표에서 정보를 그룹화하는 방법에 대한 강화된 지침이 제공됩니다.회사는 간접법을 통해 현금흐름표를 표시할 때 영업활동 현금흐름의 출발점으로 영업이익 중간합계를 사용해야 합니다.회사는 새로운 회계기준이 회사의 손익계산서 구조 및 영업이익에 미치는 영향을 평가하고 있으며, 현금흐름표 및 경영진이 정의한 성과측정치에 필요한 추가 공시 요건을 평가하고 있습니다. 또한, 회사는 현재 기타로 표시되는 항목 등 재무제표에서 정보가 어떻게 그룹화되는지 평가하고 있습니다.

2.2.3 손익계산서 표시방법의 변경

회사는 포괄손익계산서상 비용의 표시방법을 기능별 분류방법에서 성격별 분류방법으로 변경하였습니다. 급여, 지급수수료, 감가상각비 등의 비용을 성격별로 표시하는것이 매출원가를 별도로 표시하는 기능별 분류방법보다 정보이용자에게 목적적합한 정보를 제공할 것으로 판단하고 있습니다. 이에 따라 비교표시된 전기의 포괄손익계산서는 재작성되었습니다. 해당 변경사항은 재무제표 표시에만 영향을 미치는 사항이며, 회사의 재무상태와 경영성과에 미치는 영향은 없습니다.

(1) 변경 전

(2) 변경 후

2.3 종속기업, 공동기업 및 관계기업회사의 재무제표는 한국채택국제회계기준 제1027호 '별도재무제표'에 따른 별도재무제표입니다. 종속기업, 공동기업 및 관계기업 투자는 직접적인 지분투자에 근거하여 원가로 측정하고 있으며, 다만 한국채택국제회계기준으로의 전환일 시점에는 전환일 시점의 과거회계기준에 따른 장부금액을 간주원가로 사용했습니다. 또한, 종속기업, 공동기업 및 관계기업으로부터 수취하는 배당금은 배당에 대한 권리가 확정되는 시점에 당기손익으로 인식하고 있습니다.

2.4 외화환산

(1) 기능통화와 표시통화

회사는 회사 내 재무제표에 포함되는 항목들을 영업활동이 이루어지는 주된 경제 환경에서의 통화("기능통화")를 적용하여 측정하고 있습니다. 회사의 기능통화는 대한민국 원화이며, 재무제표는 대한민국 원화로 표시되어 있습니다.

(2) 외화거래와 보고기간말의 환산

기능통화로 외화거래를 최초로 인식하는 경우에 거래일의 외화와 기능통화 사이의 현물환율을 외화금액에 적용하여 기록하며, 보고기간말 화폐성 외화항목은 마감환율로 환산하며, 역사적원가로 측정하는 비화폐성 외화항목은 거래일의 환율로 환산하고, 공정가치로 측정하는 비화폐성 외화항목은 공정가치가 결정된 날의 환율로 환산하고 있습니다.화폐성항목의 결제시점에 생기는 외환차이와 화폐성항목의 환산에 사용한 환율이 회계기간 중 최초로 인식한 시점이나 전기의 재무제표 환산시점의 환율과 다르기 때문에 생기는 외환차이는 그 외환차이가 생기는 회계기간의 손익으로 인식하고 있으며, 일정요건을 충족하는 위험회피회계를 적용하는 외환차이는 기타포괄손익으로 보고하고 있습니다.

2.5 금융자산(1) 분류회사는 다음의 측정 범주로 금융자산을 분류합니다.

• 당기손익-공정가치 측정 금융자산

• 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산- 상각후원가 측정 금융자산

금융자산은 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에근거하여 분류합니다.

공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 채무상품에 대한 투자는 해당 자산을 보유하는 사업모형에 따라 그 평가손익을 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 회사는 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하는 경우에만 채무상품을 재분류합니다.

단기매매항목이 아닌 지분상품에 대한 투자는 최초 인식시점에 후속적인 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 지정하는 취소불가능한 선택을 할 수 있습니다. 지정되지 않은 지분상품에 대한 투자의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다.

(2) 측정회사는 최초 인식시점에 금융자산을 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정금융자산이 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가산합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 거래원가는 당기손익으로 비용처리합니다.

내재파생상품을 포함하는 복합계약은 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 구성되어 있는지를 결정할 때 해당 복합계약 전체를 고려합니다.

1. 채무상품

금융자산의 후속적인 측정은 금융자산의 계약상 현금흐름 특성과 그 금융자산을 관리하는 사업모형에 근거합니다. 회사는 채무상품을 다음의 세 범주로 분류합니다.

(가) 상각후원가 측정 금융자산계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 자산은 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가로 측정하는 금융자산으로서 위험회피관계의 적용 대상이 아닌 금융자산의 손익은 해당 금융자산을 제거하거나 손상을 인식할 때 당기손익으로 인식합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다.(나) 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 금융자산은 기타포괄손익-공정가치로 측정합니다. 손상차손(환입)과 이자수익 및 외환손익을 제외하고는, 공정가치로 측정하는 금융자산의 평가손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 금융자산을 제거할 때에는 인식한 기타포괄손익누계액을 자본에서 당기손익으로 재분류합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다. 외환손익은 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시하고 손상차손은 '기타비용'으로 표시합니다.(다) 당기손익-공정가치 측정 금융자산상각후원가 측정이나 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 채무상품은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 위험회피관계가 적용되지 않는 당기손익-공정가치 측정 채무상품의 손익은 당기손익으로 인식하고 발생한 기간에 포괄손익계산서에 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시합니다.

2. 지분상품

회사는 모든 지분상품에 대한 투자를 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 선택한 장기적 투자목적 또는 전략적 투자목적의 지분상품에 대해 기타포괄손익으로 인식한 금액은 해당 지분상품을 제거할 때에도 당기손익으로 재분류하지 않습니다. 이러한 지분상품에 대한 배당수익은 회사가 배당을 받을 권리가 확정된 때 '금융수익'으로 당기손익으로 인식합니다.

당기손익-공정가치로 측정하는 금융자산의 공정가치 변동은 포괄손익계산서에 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 지분상품에 대한 손상차손(환입)은 별도로 구분하여 인식하지 않습니다.(3) 손상

회사는 미래전망정보에 근거하여 상각후원가로 측정하거나 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대한 기대신용손실을 평가합니다. 손상 방식은 신용위험의 유의적인 증가 여부에 따라 결정됩니다. 단, 매출채권 및 리스채권에 대해 회사는 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 적용합니다.

(4) 인식과 제거금융자산의 정형화된 매입 또는 매도는 매매일에 인식하거나 제거합니다. 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다.회사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 회사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다. 해당 금융부채는 재무상태표에 '차입금'으로 분류하고 있습니다.

(5) 금융상품의 상계금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다.

2.6 파생상품파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로 재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품은 매매목적으로분류되고 파생상품의 공정가치변동은 거래의 성격에 따라 '금융수익(비용)'으로 포괄손익계산서에 인식됩니다.

2.7 매출채권

매출채권은 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 경우에는 무조건적인 대가의 금액으로, 유의적인 금융요소를 포함하는 경우에는 공정가치로 최초 인식합니다. 매출채권은 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가에 손실충당금을 차감하여 측정됩니다.

2.8 유형자산유형자산은 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다.토지를 제외한 자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로 상각됩니다.

유형자산의 감가상각방법과 잔존가치 및 경제적 내용연수는 매 회계연도 말에 재검토되고 필요한 경우 추정의 변경으로 조정됩니다.

2.9 차입원가적격자산을 취득 또는 건설하는데 발생한 차입원가는 해당 자산을 의도된 용도로 사용할 수 있도록 준비하는 기간 동안 자본화되고, 적격자산을 취득하기 위한 특정목적차입금의 일시적 운용에서 발생한 투자수익은 당 회계기간 동안 자본화 가능한 차입원가에서 차감됩니다. 기타 차입원가는 발생기간에 비용으로 인식됩니다.

2.10 정부보조금정부보조금은 보조금의 수취와 정부보조금에 부가된 조건의 준수에 대한 합리적인 확신이 있을 때 공정가치로 인식됩니다. 자산관련보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시되며, 수익관련보조금은 이연하여 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시됩니다.

2.11 무형자산영업권을 제외한 무형자산은 역사적 원가로 최초 인식되고, 원가에서 상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액으로 표시됩니다.

회원권은 이용 가능 기간에 대하여 예측가능한 제한이 없으므로 내용연수가 한정되지 않아 상각되지 않습니다. 한정된 내용연수를 가지는 다음의 무형자산은 추정내용연수 동안 정액법으로 상각됩니다.

회사는 개발과정에 직접적으로 귀속되는 개발 원가가 다음의 조건을 모두 충족한 경우에 자산으로 인식하고 있습니다. 그 외 연구 및 개발 등과 관련된 지출은 발생시 당기비용으로 회계처리 됩니다.

1. 무형자산을 사용하기 위해 그 자산을 완성할 수 있는 기술적 실현가능성2) 무형자산을 완성하여 사용하거나 판매하려는 기업의 의도3) 무형자산을 사용하거나 판매할 수 있는 기업의 능력4) 무형자산이 미래경제적 효익을 창출하는 방법을 증명 가능5) 무형자산의 개발을 완료하고 그것을 판매하거나 사용하는 데 필요한 기술적, 재정적 자원 등의 입수 가능성6) 개발과정에서 발생한 무형자산 관련 지출을 신뢰성 있게 측정 가능

2.12 비금융자산의 손상내용연수가 비한정인 무형자산에 대하여는 매년, 상각대상 자산에 대하여는 자산손상을 시사하는 징후가 있을 때 손상검사를 수행하고 있습니다. 손상차손은 회수가능액(사용가치 또는 처분부대원가를 차감한 공정가치 중 높은 금액)을 초과하는 장부금액만큼 인식되고 영업권 이외의 비금융자산에 대한 손상차손은 매 보고기간말에 환입가능성이 검토됩니다.

2.13 매입채무와 기타채무

매입채무와 기타채무는 회사가 보고기간말 전에 제공받은 재화나 용역에 대하여 지급하지 않은 부채입니다. 해당 채무는 무담보이며, 인식 후에 통상 30일 이내에 지급됩니다. 매입채무와 기타채무는 보고기간 후 12개월 후에 지급기일이 도래하는 것이아니라면 재무상태표에서 유동부채로 표시합니다. 해당 채무는 최초에 공정가치로 인식하고 이후 유효이자율법을 사용한 상각후원가로 측정합니다.

2.14 금융부채(1) 분류 및 측정 회사의 당기손익인식금융부채는 단기매매목적의 금융상품입니다. 주로 단기간 내에 재매입할 목적으로 부담하는 금융부채는 단기매매금융부채로 분류됩니다. 또한, 위험회피회계의 수단으로 지정되지 않은 파생상품이나 금융상품으로부터 분리된 내재파생상품도 단기매매금융부채로 분류됩니다.

당기손익인식금융부채, 금융보증계약, 금융자산의 양도가 제거조건을 충족하지 못하는 경우에 발생하는 금융부채를 제외한 모든 비파생금융부채는 상각후원가로 측정하는 금융부채로 분류되고 있으며, 재무상태표 상 '매입채무', '차입금' 및 '기타금융부채' 등으로 표시됩니다.

(2) 제거금융부채는 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료되어 소멸되거나 기존 금융부채의 조건이 실질적으로 변경된 경우에 재무상태표에서 제거됩니다. 소멸하거나 제3자에게 양도한 금융부채의 장부금액과 지급한 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

2.15 복합금융상품

회사가 발행한 복합금융상품은 보유자의 선택에 의해 지분상품으로 전환될 수 있는 전환상환우선주와 지분상품으로 발행될 수 있는 신주인수권부사채 입니다.

동 복합금융상품의 부채요소는 최초에 동일한 조건의 전환권이 없는 금융부채의 공정가치로 인식하고, 이후 전환일 또는 만기일까지 상각후원가로 측정합니다. 자본요소는 복합금융상품 전체의 공정가치와 부채요소의 공정가치의 차이로 최초 인식되 며, 후속적으로 재측정되지 아니합니다. 복합금융상품의 발행과 직접적으로 관련된 거래원가는 부채요소와 자본요소의 최초 인식 금액에 비례하여 배분됩니다. 2.16 충당부채 충당부채는 과거사건의 결과로 존재하는 현재의무(법적의무 또는 의제의무)로서, 당해 의무를 이행하기 위하여 경제적효익을 갖는 자원이 유출될 가능성이 높으며 그 의무의 이행에 소요되는 금액을 신뢰성 있게 추정할 수 있는 경우에 인식하고 있습니 다.

충당부채로 인식하는 금액은 관련된 사건과 상황에 대한 불가피한 위험과 불확실성을 고려하여 현재의무를 보고기간 말에 이행하기 위하여 소요되는 지출에 대한 최선의 추정치입니다. 화폐의 시간가치 효과가 중요한 경우 충당부채는 의무를 이행하기위하여 예상되는 지출액의 현재가치로 평가하고 있습니다.충당부채를 결제하기 위해 필요한 지출액의 일부 또는 전부를 제3자가 변제할 것이 예상되는 경우 이행한다면 변제를 받을 것이 거의 확실하게 되는 때에 한하여 변제금액을 인식하고 별도의 자산으로 회계처리하고 있습니다.매 보고기간 말마다 충당부채의 잔액을 검토하고, 보고기간 말 현재 최선의 추정치를반영하여 조정하고 있습니다. 의무이행을 위하여 경제적효익이 내재된 자원이 유출될 가능성이 더 이상 높지 아니한 경우에는 관련 충당부채를 환입하고 있습니다.

충당부채는 최초 인식과 관련 있는 지출에만 사용하고 있습니다.

2.17 당기법인세 및 이연법인세법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성됩니다. 법인세는 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식된 항목과 관련된 금액은 해당 항목에서 직접 인식하며, 이를 제외하고는 당기손익으로 인식됩니다.법인세비용은 보고기간말 현재 제정됐거나 실질적으로 제정된 세법을 기준으로 측정됩니다. 경영진은 적용 가능한 세법 규정이 해석에 따라 달라질 수 있는 상황에 대하여 회사가 세무신고 시 적용한 세무정책에 대하여 주기적으로 평가하고 있습니다. 회사는 세무당국에 납부할 것으로 예상되는 금액에 기초하여 당기법인세비용을 인식합니다.이연법인세는 자산과 부채의 장부금액과 세무기준액의 차이로 발생하는 일시적 차이에 대하여 장부금액을 회수하거나 결제할 때의 예상 법인세효과로 인식됩니다. 다만,사업결합 이외의 거래에서 자산ㆍ부채를 최초로 인식할 때 발생하는 이연법인세자산과 부채는 그 거래가 회계이익이나 과세소득에 영향을 미치지 않는다면 인식되지 않습니다.

이연법인세자산은 차감할 일시적 차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우에 인식됩니다.종속기업 투자지분과 관련된 가산할 일시적 차이에 대해 소멸시점을 통제할 수 있는 경우, 그리고 예측가능한 미래에 일시적 차이가 소멸하지 않을 가능성이 높은 경우를제외하고 이연법인세부채를 인식하고 있습니다. 또한 이러한 자산으로부터 발생하는차감할 일시적 차이에 대하여 일시적 차이가 예측가능한 미래에 소멸할 가능성이 높고 일시적 차이가 사용될 수 있는 과세소득이 발생할 가능성이 높은 경우에만 이연법인세자산을 인식하고 있습니다.이연법인세자산과 부채는 법적으로 당기법인세자산과 당기법인세부채를 상계할 수 있는 권리를 회사가 보유하고 있으며, 동시에 이연법인세자산과 부채가 동일한 과세당국에 의해서 부과되는 법인세와 관련이 있으면서 순액으로 결제할 의도가 있는 경우에 상계됩니다. 2.18 종업원급여(1) 단기종업원급여종업원이 관련 근무용역을 제공한 보고기간 말부터 12개월 이내에 결제될 단기종업원급여는 근무용역과 교환하여 지급이 예상되는 금액을 근무용역이 제공된 때에 당기손익으로 인식하고 있습니다. 단기종업원급여는 할인하지 않은 금액으로 측정하고있습니다.(2) 퇴직급여: 확정급여제도확정급여제도는 확정기여제도를 제외한 모든 퇴직연금제도입니다. 일반적으로 확정급여제도는 연령, 근속연수나 급여수준 등의 요소에 의하여 종업원이 퇴직할 때 지급받을 퇴직연금급여의 금액이 확정됩니다. 확정급여제도와 관련하여 재무상태표에 계상된 부채는 보고기간말 현재 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 금액입니다. 확정급여채무는 매년 독립된 보험계리인에 의해 예측단위적립방식에 따라 산정되며, 확정급여채무의 현재가치는 그 지급시점과 만기가 유사한 우량회사채의 이자율로 기대미래현금유출액을 할인하여 산정됩니다. 한편, 순확정급여부채와 관련한 재측정요소는 기타포괄손익으로 인식됩니다.제도개정, 축소 또는 정산이 발생하는 경우, 과거근무원가 또는 정산으로 인한 손익은 당기손익으로 인식됩니다.

(3) 기타장기종업원급여회사는 장기 근속 임직원에게 장기종업원급여를 제공하고 있습니다. 이 급여를 받을수 있는 권리는 주로 10년 이상의 장기간 근무한 임직원에게만 주어집니다. 기타장기종업원급여는 확정급여제도와 동일한 방법으로 측정되며, 근무원가, 기타장기종업원급여부채의 순이자 및 재측정요소는 당기손익으로 인식됩니다. 또한, 이러한 부채는 매년 독립적이고 적격한 보험계리사에 의해 평가됩니다.

(4) 주식기준보상

종업원에게 부여한 주식결제형 주식기준보상은 부여일에 지분상품의 공정가치로 측정되며, 가득기간에 걸쳐 종업원 급여비용으로 인식됩니다. 가득될 것으로 예상되는 지분상품의 수량은 매 보고기간말에 비시장성과조건을 고려하여 재측정되며, 당초 추정치로부터의 변동액은 당기손익과 자본으로 인식됩니다.

주식선택권의 행사시점에 신주를 발행할 때 직접적으로 관련되는 거래비용을 제외한순유입액은 자본금(명목가액)과 주식발행초과금으로 인식됩니다.

2.19 수익인식회사는 소프트웨어 개발 및 공급 업종으로 차량 사물인식 솔루션을 제공하는 사업을 영위하고 있습니다.회사는 기업이 수행하는 대로 고객이 효익을 동시에 얻고 소비하거나 기업이 의무를 수행하여 만든 자산이 기업 자체에는 대체 용도가 없고 지금까지 의무수행을 완료한 부분에 대해 집행 가능한 지급청구권이 기업에 있는 경우, 용역의 제공에 대한 수익을 투입법에 따른 진행률로 기간에 걸쳐 인식합니다. 그 이외의 고객과의 계약은 한 시점에 수익을 인식합니다.

2.20 리스(1) 리스이용자회사는 건물, 차량운반구 등을 리스하고 있습니다. 리스계약은 일반적으로 고정기간으로 체결되지만 아래에서 설명하는 연장선택권이 있을 수 있습니다.계약에는 리스요소와 비리스요소가 모두 포함될 수 있습니다. 회사는 상대적 개별 가격에 기초하여 계약 대가를 리스요소와 비리스요소에 배분하였습니다. 그러나 회사가 리스이용자인 부동산 리스의 경우 리스요소와 비리스요소를 분리하지 않고 하나의 리스요소로 회계처리하는 실무적 간편법을 적용하였습니다.리스조건은 개별적으로 협상되며 다양한 계약조건을 포함합니다. 리스계약에 따라 부과되는 다른 제약은 없지만 리스자산을 차입금의 담보로 제공할 수는 없습니다.회사는 계약이 집행가능한 기간 내에서 해지불능기간에 리스이용자가 연장선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간과 종료선택권을 행사하지 않을 것이 상당히 확실한 경우의 그 대상기간을 포함하여 리스기간을 산정합니다. 회사는 리스이용자와 리스제공자가 각각 다른 당사자의 동의 없이 종료할 수 있는 권리가 있는 경우 계약을 종료할 때 부담할 경제적 불이익을 고려하여 집행가능한 기간을 산정합니다.리스에서 생기는 자산과 부채는 최초에 현재가치기준으로 측정합니다. 리스부채는 다음 리스료의 순현재가치를 포함합니다.- 받을 리스 인센티브를 차감한 고정리스료(실질적인 고정리스료 포함)- 개시일 현재 지수나 요율을 사용하여 최초 측정한, 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료- 잔존가치보증에 따라 회사(리스이용자)가 지급할 것으로 예상되는 금액- 회사(리스이용자)가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우에 그 매수선택권의 행사가격- 리스기간이 회사(리스이용자)의 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 그 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

리스의 내재이자율을 쉽게 산정할 수 있는 경우 그 이자율로 리스료를 할인합니다. 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 리스이용자가 비슷한 경제적 환경에서 비슷한 기간에 걸쳐 비슷한 담보로 사용권자산과 가치가 비슷한 자산을 획득하는 데 필요한 자금을 차입한다면 지급해야 할 이자율인 리스이용자의 증분차입이자율을 사용합니다.회사는 증분차입이자율을 다음과 같이 산정합니다.- 가능하다면 개별 리스이용자가 받은 최근 제3자 금융 이자율에 제3자 금융을 받은 이후 재무상태의 변경을 반영- 제3자 금융을 받지 않은 종속기업이 보유한 리스의 경우 무위험이자율에 신용위험을 조정하는 상향 접근법을 사용- 국가, 통화, 담보, 보증과 같은 리스에 특정한 조정을 반영회사는 지수나 요율에 따라 달라지는 변동리스료의 경우 지수나 요율이 유효할 때까지 리스부채에 포함하지 않는 변동리스료의 잠재적 미래 증가 위험에 노출되어 있습니다. 지수나 요율에 따라 달라지는 리스료의 조정액이 유효한 시점에서 리스부채를 재평가하고 사용권자산을 조정합니다.각 리스료는 리스부채의 상환과 금융원가로 배분합니다. 금융원가는 각 기간의 리스부채 잔액에 대하여 일정한 기간 이자율이 산출되도록 계산된 금액을 리스기간에 걸쳐 당기손익으로 인식합니다.사용권자산은 다음 항목들로 구성된 원가로 측정합니다.- 리스부채의 최초 측정금액- 받은 리스 인센티브를 차감한 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료- 리스이용자가 부담하는 리스개설직접원가- 복구원가의 추정치

사용권자산은 리스개시일부터 사용권자산의 내용연수 종료일과 리스기간 종료일 중 이른 날까지의 기간 동안 감가상각합니다. 회사가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한(reasonably certain) 경우 사용권자산은 기초자산의 내용연수에 걸쳐 감가상각합니다.

장비 및 차량운반구의 단기리스와 모든 소액자산 리스와 관련된 리스료는 정액 기준에 따라 당기손익으로 인식합니다. 단기리스는 리스기간이 12개월 이하인 리스이며,소액리스자산은 소액의 사무용비품 등으로 구성되어 있습니다.

(2) 연장선택권다수의 리스계약은 연장선택권을 포함하고 있습니다. 이러한 조건들은 계약 관리 측면에서 운영상의 유연성을 극대화하기 위해 사용됩니다. 보유하고 있는 대부분의 연장선택권은 해당 리스제공자가 아니라 회사가 행사할 수 있습니다.

(3) 잔존가치보증계약기간 동안 리스원가를 최적화하기 위해 회사는 시설장치 리스와 관련하여 종종 잔존가치보증을 제공합니다.

2.21 영업부문영업부문별 정보는 최고영업의사결정자에게 내부적으로 보고되는 방식에 기초하여 공시됩니다. 최고영업의사결정자는 영업부문에 배부될 자원과 영업부문의 성과를 평가하는데 책임이 있으며, 회사는 소프트웨어 개발 등이 주요 사업목적인 단일 영업부문으로 구성되어 있습니다.

2.22 재무제표 승인회사의 재무제표는 2026년 2월 13일자로 이사회에서 승인되었으며, 정기주주총회에서 수정승인 될 수 있습니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정 회사는 미래에 대해 추정 및 가정을 하고 있습니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에 비추어 합리적으로 예측가능한 미래의 사건을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도 있습니다. 다음 회계연도에 자산 및 부채 장부금액의 조정에 영향을 미칠 수 있는 유의적 위험에 대한 추정 및 가정은 다음과 같습니다.(1) 총계약수익 및 추정총계약원가총계약수익은 최초에 합의한 계약금액을 기준으로 측정하지만, 계약을 수행하는 과정에서 용역변경, 보상금, 장려금에 따라 증가하거나 회사의 귀책사유로 완공시기가 지연됨에 따라 위약금을 부담할 때 감소될 수 있으므로 계약수익의 측정은 미래사건의 결과와 관련된 다양한 불확실성에 영향을 받습니다. 또한 용역수익금액은 누적발생계약원가를 기준으로 측정하는 진행률의 영향을 받으며, 총계약원가는 재료비, 노무비, 프로젝트기간 등의 미래 예상치에 근거하여 추정합니다.

(2) 법인세

회사의 과세소득에 대한 법인세는 다양한 국가의 세법 및 과세당국의 결정을 적용하여 산정되므로 최종 세효과를 산정하는 데에는 불확실성이 존재합니다(주석 24 참 조).

(3) 금융상품의 공정가치

활성시장에서 거래되지 않는 금융상품의 공정가치는 원칙적으로 평가기법을 사용하여 결정됩니다. 회사는 보고기간말 현재 중요한 시장상황에 기초하여 다양한 평가기법의 선택 및 가정에 대한 판단을 하고 있습니다(주석 30 참조).

(4) 순확정급여부채

순확정급여부채의 현재가치는 보험수리적방식에 의해 결정되는 다양한 요소들 특히 할인율의 변동에 영향을 받습니다(주석 14 참조).

4. 현금및현금성자산당기말과 전기말 현재 현금및현금성자산의 내역은 다음과 같습니다.

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

(2) 당기와 전기 중 대손충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

6. 기타자산 당기말과 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

7. 종속기업투자주식

(1) 당기말과 전기말 현재 종속기업투자주식의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 종속기업투자주식의 변동은 없습니다.

8. 유형자산

(1) 당기와 전기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 유형자산 상각액이 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

9. 리스(1) 당기와 전기 중 사용권자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 리스와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

당기 중 리스의 총 현금유출은 1,955백만원(전기: 2,152백만원)입니다.

(3) 당기와 전기 중 사용권자산 상각비가 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

10. 무형자산 (1) 당기와 전기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 무형자산 상각액이 포함되어 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

(3) 당기 중 회사가 비용으로 인식한 연구와 개발 지출의 총액은 35,583백만원(전기: 33,064백만원)입니다.

11. 기타금융부채 및 기타부채(1) 당기말과 전기말 현재 기타금융부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

12. 차입금

당기말과 전기말 현재 회사의 단기차입금 내역은 다음과 같습니다.

(*) 기술보증기금으로부터 지급보증을 제공받고 있습니다(주석 28 참조).

13. 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생금융상품(1) 당기말과 전기말 현재 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생상품부채의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 최초 인식시점의 장부금액은 227,474백만원입니다.

(2) 당기와 전기 중 전환상환우선주, 신주인수권부사채 및 파생상품부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(3) 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건이 있는 금융부채의 장부금액 및 관련 손익은 다음과 같습니다.

(*) 당기 중 전환상환우선주 전액이 전환되어 보통주 30,033,013주가 발행되었습니다.

(4) 전환상환우선주의 주요 발행 조건 및 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 액면분할 효과가 적용되지 않은 발행주식수 및 주당 액면가액입니다.

(*2) 4-1, 4-2회차의 전환가격은 당기 이전에 후행투자의 발행가격으로 조정되었으며, 발행주식수는 리픽싱 효과를 반영하여 조정되었습니다.

(5) 신주인수권부사채의 주요 발행 조건 및 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 액면분할 효과가 적용되지 않은 주당 액면가액입니다.

(*2) 당기말 현재 미상환총액은 4,000백만원입니다.

(*3) 당기 중 만기가 연장되어 조건변경이익 403백만원이 발생하였습니다.

14. 종업원급여14-1. 순확정급여부채(1) 당기말과 전기말 현재 순확정급여부채의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 확정급여제도와 관련한 손익은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 확정급여채무의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 주요 보험수리적가정은 다음과 같습니다.

(5) 당기말 현재 각각의 보험수리적 가정이 발생가능한 합리적인 범위 내에서 변동한다면 확정급여채무에 미치게 될 영향은 다음과 같습니다.

(6) 미래현금흐름에 대한 확정급여제도의 영향

당기말 현재 할인되지 않은 연금 급여지급액의 만기 분석은 아래와 같습니다.

회사의 확정급여채무의 가중평균만기는 9.981년(전기: 10.956년)입니다 .

14-2. 장기종업원급여부채(1) 당기말과 전기말 현재 장기종업원급여부채의 내역은 아래와 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 장기종업원급여부채와 관련한 손익은 다음과 같습니다.

(3) 당기와 전기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(4) 당기말과 전기말 현재 주요 보험수리적가정은 다음과 같습니다.

(5) 당기말 현재 각각의 보험수리적 가정이 발생가능한 합리적인 범위 내에서 변동한다면 장기종업원급여부채에 미치게 될 영향은 다음과 같습니다.

(6) 미래현금흐름에 대한 장기종업원급여의 영향당기말 현재 할인되지 않은 장기종업원급여 지급액의 만기 분석은 아래와 같습니다.

회사의 장기종업원급여의 가중평균만기는 4.971년(전기: 5.209년) 입니다.

15. 복구충당부채(1) 회사는 원상복구의무가 있는 임차시설의 계약해지 시 발생할 수 있는 복구비용과관련하여 장래에 지출될 것이 예상되는 금액의 현재가치를 추정하여 복구충당부채로계상하고 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 복구충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

16. 자본금 및 자본잉여금

(1) 당기말과 전기말 현재의 자본금 및 자본잉여금의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기말 현재 재무제표상 부채로 계상되어 있으며, 당기 중 전환상환우선주 전량이 보통주로 전환되었습니다.

(2) 당기와 전기 중 자본금과 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기 10월 중 액면가를 10,000원에서 100원으로 하는 100대 1의 액면분할을 실시하였습니다.

17. 기타자본항목 (1) 당기말과 전기말 현재 기타자본항목의 내역은 다음과 같습니다.

당기 중 비용으로 인식한 주식기준보상은 6,169백만원(전기: 6,572백만원)입니다.

(2) 회사는 주주총회 결의에 의거해서 회사의 임직원에게 주식선택권을 부여했으며, 그 주요 내용은 다음과 같습니다.

(*) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

(3) 당기말 현재 유효한 주식기준보상의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

(4) 당기와 전기 중 주식선택권 수량의 변동내역은 아래와 같습니다.

(5) 당기와 전기 중 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항옵션평가모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

(*1) 부여일 현재 기초자산인 회사의 주식평가액입니다.(*2) 부여일 현재 무위험 이자율입니다.(*3) 기대주가변동성은 옵션만기일까지의 잔여기간과 유사한 대용그룹의 평가기준일 대비 과거기간의 주가 변동성을 이용하였습니다.

(*4) 액면분할 효과가 적용된 주식수와 금액입니다.

18. 결손금처리계산서당기와 전기의 미처리결손금처리계산서는 다음과 같습니다.

19. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분은 다음과 같습니다.

(2) 고객과의 계약과 관련하여 인식한 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(3) 전기에서 이월된 계약부채 잔액 중 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(4) 당기와 전기 중 기간에 걸쳐 수익을 인식하는 용역계약의 계약잔액 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 신규계약액, 추가계약액, 계약변동액, 환율변동액에 따른 변동액입니다.

(5) 당기말과 전기말 현재 진행중인 용역계약과 관련된 누적공사수익 등의 내용은 다음과 같습니다.

(6) 회사는 소프트웨어 개발 등이 주요 사업목적인 단일 영업부문으로 구성되어 있으며, 당기와 전기 중 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부 고객과 관련된 정보는 다음과 같습니다.

(7) 당기말 현재 원가기준 투입법을 적용하여 진행기준수익을 인식한 계약으로서 계약금액이 전기 매출액의 5% 이상인 주요 계약의 내역은 다음과 같습니다.

20. 비용의 성격별 분류

당기와 전기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같습니다.

21. 영업비용

당기와 전기 중 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

22. 기타수익 및 기타비용 (1) 당기와 전기 중 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기와 전기 중 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

23. 금융수익 및 금융비용당기와 전기 중 금융수익 및 금융비용의 내역은 다음과 같습니다.

24. 법인세비용 및 이연법인세

(1) 당기와 전기 중 납부할 법인세는 없습니다.

(2) 회사의 법인세비용차감전순손실에 대한 법인세비용과 회사의 이익에 대해 적용되는 가중평균세율을 사용하여 계산한 금액과의 차이는 다음과 같습니다 .

(3) 당기와 전기 중 자본에 직접 반영된 법인세효과는 다음과 같습니다.

(4) 당기와 전기 중 동일과세당국과 관련된 금액을 상계하기 이전의 이연법인세자산 (부채) 변동은 다음과 같습니다.

(5) 당기말과 전기말 현재 이연법인세자산으로 인식되지 않은 차감할 일시적차이 및세무상결손금 등은 다음과 같습니다.

(6) 미사용 세무상결손금 및 세액공제의 만료시기는 다음과 같습니다.1) 세무상결손금 만료시기

2. 세액공제 만료시기

25. 주당순손익(1) 당기와 전기의 기본주당순손실은 다음과 같습니다.

(2) 가중평균유통보통주식수의 산정내역

(*) 가중평균유통보통주식적수 산출내역

(3) 당기와 전기 중 반희석효과 때문에 희석주당손익을 계산 시 고려하지 않았지만, 잠재적으로 미래에 기본주당손익을 희석할 수 있는 금융상품의 내용은 다음과 같습니다.

26. 현금흐름표 (1) 영업으로부터 창출된 현금흐름

(2) 현금의 유입ㆍ유출이 없는 거래 중 중요한 사항당기와 전기 중 현금의 유입과 유출이 없는 주요 거래내역은 다음과 같습니다.

(3) 재무활동으로 인한 부채의 변동당기와 전기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다.

(*1) 기타 비금융변동에는 비현금변동과 지급 시점에 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다.

(*2) 상기 전환상환우선주 및 신주인수권부사채 금액에는 파생상품부채가 제외되어 있습니다.

27. 특수관계자 거래

(1) 당기말과 전기말 현재 회사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

(*1) 당기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외하였습니다.

(*2) 전환상환우선주 투자자 중 이사 선임권을 보유함에 따라 회사에 유의적인 영향력을 행사하고 있습니다.

(2) 당기와 전기 중 특수관계자에 대한 매출 및 매입 등 거래는 다음과 같습니다.

(*) 당기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외되었으며, 상기 거래금액은 특수관계자에서 제외되기 이전 기간 동안의 거래금액입니다.

(*) 전기 중 이사 선임권이 소멸됨에 따라 특수관계자에서 제외되었으며, 상기 거래금액은 특수관계자에서 제외되기 이전 기간 동안의 거래금액입니다.

(3) 당기말과 전기말 현재 특수관계자와의 채권ㆍ채무잔액은 다음과 같습니다.

(*) 미청구공사채권 및 초과청구공사채무가 포함된 금액입니다.

(*) 미청구공사채권이 포함된 금액입니다.

(4) 특수관계자와의 자금거래

(5) 당기와 전기 중 회사가 주요 경영진에 대한 보상을 위해 비용으로 반영한 금액은다음과 같습니다.

28. 우발상황 및 약정사항(1) 여신한도 약정당기말 현재 회사가 금융기관과 체결한 여신한도 약정사항은 다음과 같습니다.

(2) 지급보증당기말과 전기말 현재 회사가 타인으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.

29. 재무위험관리 (1) 금융위험관리 회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(환위험 및 이자율위험), 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 외환위험, 이자율위험, 신용위험, 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책뿐 아니라, 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책을 검토, 승인합니다.

1. 시장위험 ① 외환위험회사는 영업활동 등과 관련하여 외환위험, 특히 주로 달러화, 유로화, 엔화와 관련된 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 외환위험은 미래 예상거래, 인식된 자산과 부채와 관련하여 발생하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 회사의 금융자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다.

당기말과 전기말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 각 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 회사의 세후이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

② 이자율 위험

이자율 위험은 미래의 시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험을 뜻하며, 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과차입금에서 발생하고 있습니다. 회사의 이자율 위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는데 있습니다.

회사는 내부자금 공유 확대를 통한 외부차입 최소화, 고금리 차입금 감축, 장/단기 차입구조 개선, 고정 대 변동이자 차입조건의 적정비율 유지, 일간/주간/월간 단위의 국내외 금리동향 모니터링 실시, 대응방안 수립 및 변동금리부 조건의 단기차입금과 예금을 적절히 운영함으로써 이자율 변동에 따른 위험을 최소화하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 다른 모든 변수가 일정하고 이자율이 100bp 변동시 회사의 세전 이익 및 자본에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

2. 신용위험① 매출채권

회사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 당기말과 전기말 현재 손실충당금은 다음과 같습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

② 상각후원가 측정 기타금융자산

상각후원가로 측정하는 기타금융자산은 모두 신용위험이 낮은것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 금융상품은 채무불이행 위험이 낮고 단기간내에 계약상현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이 있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

당기말과 전기말 현재 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산에 대해 인식한 손실충당금은 없습니다.

3. 유동성위험회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다. 보고기간말 현재 회사는 유동성위험을 관리하기 위해 사용가능한 현금및현금성자산 및 단기금융상품 17,385백만원을 확보하고 있습니다.

회사의 유동성위험 분석 내역은 다음과 같습니다.

(*1) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.(*2) 파생상품부채가 포함되어 있으며, 계약상 현금흐름은 계약서상 만기일이 아닌 투자자의 신주인수권이 행사될 수 있는 가장 이른 시점에 행사 및 지급됨을 가정하였습니다.

(*1) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.(*2) 상법상 배당가능이익의 범위내에서만 상환할 수 있습니다.(*3) 파생상품부채가 포함되어 있으며, 계약상 현금흐름은 계약서상 만기일이 아닌 투자자의 전환권, 상환권 및 신주인수권이 행사될 수 있는 가장 이른 시점에 행사 및 지급됨을 가정하였습니다.

유동성위험과 관련된 금액은 이자지급액을 포함하고 상계약정의 효과는 포함하지 않았습니다. 회사는 이 현금흐름이 유의적으로 더 이른 기간에 발생하거나, 유의적으로다른 금액일 것으로 기대하지 않습니다.

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

회사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금(재무상태표의 장단기차입금 포함)에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 "자본"에 순부채를 가산한 금액입니다.

(*1) 회사의 이자부부채를 고려하였으며, 리스부채는 제외되어 있습니다.

(*2) 당기는 부(-)의 순부채, 전기는 부(-)의 총자본이므로 산출하지 아니하였습니다.

30. 금융상품 공정가치(1) 금융상품 종류별 장부금액 및 공정가치

당기말과 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(*1) 부가세환급금이 제외된 금액입니다.(*2) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

(2) 금융상품 공정가치 서열체계

공정가치로 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)

당기말과 전기말 현재 공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(*) 수준3 공정가치측정에 사용된 가치평가기법, 공정가치 서열체계 수준은 다음과 같습니다.

(3) 수준3으로 분류된 반복적인 공정가치 측정치의 민감도 분석 금융상품의 민감도 분석은 통계적 기법을 이용한 관측 불가능한 투입변수의 변동에 따른 금융상품의 가치 변동에 기초하여 유리한 변동과 불리한 변동으로 구분하여 이루어집니다. 그리고 공정가치가 두 개 이상의 투입변수에 영향을 받는 경우에는 가장유리하거나 또는 가장 불리한 금액을 바탕으로 산출됩니다. 민감도 분석대상으로 수준 3으로 분류되는 금융상품 중 해당 공정가치 변동이 당기손익으로 인식되는 전환상환우선주식 관련 파생상품이 있습니다.

(*) 파생상품부채는 관련된 주요 관측불가능한 투입변수인 평가기준일의 주가와 주가변동성 사이의 상관관계를 각각 10%p만큼 증가 또는 감소시킴으로써 공정가치 변동을 산출하였습니다.

(4) 범주별 금융상품 1) 금융상품 범주별 장부금액당기말과 전기말 현재 금융자산과 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.① 재무상태표상 자산

(*) 부가세환급금이 제외된 금액입니다.

② 재무상태표상 부채

(*) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

(*) 종업원급여제도에 따른 사용자의 의무 관련 부채는 제외된 금액입니다.

2. 금융상품 범주별 손익당기와 전기 중 금융상품 범주별 손익의 내역은 다음과 같습니다.

6. 배당에 관한 사항

1. 회사의 배당정책에 관한 사항

당사는 회사 정관 규정에 의거하여 주주총회 결의를 통해 배당을 실시할 수 있으며, 이익규모 및 미래성장을 위한 투자재원 확보, 기업의 재무구조 건전성 유지 등의 요인 등을 종합적으로 분석하여 배당실시 여부 및 배당규모를 검토할 예정입니다. 배당에 관한회사의 중요한 정책, 배당의 제한에 관한 사항 등은 아래와 같이 당사 정관에서 규정하고 있습니다. 또한 당사는 현재 자사주와 관련하여 매입 및 소각 등의 구체화된 계획이 없습니다.

2. 배당관련 예측가능성 제공에 관한 사항

가. 정관상 배당절차 개선방안 이행 가부

나. 배당액 확정일 및 배당기준일 지정 현황

※ 당사는 공시대상기간 내 배당가능이익이 발생하지 않아 배당을 실시하지 못하였으며, 향후 배당가능이익이 발생하는 경우 해당 정책을 수립하여 배당실시를 고려할 예정입니다.

3. 기타 참고사항(배당 관련 정관의 내용 등)

당사는 회사의 지속적 성장을 위한 투자 및 경영환경과 재무구조 등을 감안하여 배당을 결정합니다. 정관에 의거한 배당에 관한 당사의 중요한 정책은 다음과 같습니다.

가. 주요배당지표

※ 당사는 공시대상기간 동안 배당가능이익 부족으로 인해 현금배당을 실시하지 않았습니다.※ 당사는 2024년 8월 14일 임시주주총회에서 1:100 비율로 주식분할을 결의하였으며, 2024년 10월 12일부로 효력이 발생하였습니다.

나. 과거 배당 이력

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

가. 지분증권의 발행 등에 관한 사항

(1) 증자(감자)현황

※ 상기 내역은 2024년 10월 12일부로 효력 발생한 주식 분할을 반영하여 기재되었습니다.

나. 미상환 전환사채 발행현황

• 해당사항 없음

다. 미상환 신주인수권부사채 발행현황

※ 상기 신주인수권부사채는 전자등록되지 않은 증권입니다.

※ 상기 행사가액은 원 단위 입니다. 라. 미상환 전환형 조건부자본증권 발행현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

마. 채무증권 발행현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 바. 회사채 발행현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

가. 공모자금의 사용내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 사모자금의 사용내역

다. 미사용자금의 운용내역

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항(1) (연결)재무제표를 재작성한 경우 재작성사유, 내용 및 (연결)재무제표에 미치는 영향 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. (2) 합병, 분할, 자산양수도, 영업양수도 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. (3) 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리 및 우발채무 등에 관한 사항 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. (4) 기타 재무제표 이용에 유의하여야 할 사항 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 대손충당금 설정현황

(1) 계정과목별 대손충당금 설정내용

※ 연결재무제표 기준입니다.※ 상기 미수금은 부가세환급금이 제외된 금액입니다. 다. 재고자산 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 라. 수주계약 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 마. 공정가치평가 내역 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

IV. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

나. 감사용역 체결현황

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

라. 재무제표 중 이해관계자의 판단에 상당한 영향을 미칠 수 있는 사항에 대해 내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과

마. 조정협의회내용 및 재무제표 불일치 정보당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

바. 회계감사인의 변경 당사는 코스닥시장 상장을 위하여 『주식회사 등의 외부감사에 관한 법률』 제11조 제1항 및 동법 시행령 제14조 제6항에 따라 2022년 10월 금융감독원으로부터 지정감사인을 삼일회계법인으로 지정받아 외부감사계약을 체결하여 2024년도까지 지정감사를 진행하였고, 동일 조항에 따라 2025년 10월에 금융감독원으로부터 삼정회계법인을 지정감사인으로 지정받아 외부감사계약을 체결하였습니다.

2. 내부통제에 관한 사항

가. 내부통제의 유효성 검사 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 내부회계관리제도 당사는 증권신고서 제출일 현재「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제8조에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 법인은 아니지만, 내부회계관리규정을 2021년 6월 28일자로 제정하여 시행하고 있습니다.이 후 2024년 중 신한회계법인에게 구축 자문 용역을 의뢰하여 각 팀의 업무분장과 직무기술서와 통제기술서(RCM)등을 셋업하는 등 향후 회계부정과 오류를 예방하여 신뢰성 있는 회계정보를 작성 및 공시하고 적시에 문제점을 발견할 수 있도록 사전에 내부회계제도를 준비하였습니다. 상장 후 최초 사업연도부터 내부회계관리제도에 대한 고도화를 진행하여 보완된 내부회계관리제도를 적용/운영할 예정이며, 매 사업연도마다 대표이사는 내부회계관리제도의 운영실태를 평가하여 이를 이사회, 감사, 주주총회 및 외부감사인에 보고하고 동 내용을 외부감사인으로부터 검토 및 감사 받는 등 적정하게 구축 및 운영할 예정입니다. 다. 내부통제구조의 평가 당사는 직전 사업 연도 말 자산총액 1천억원 미만의 주권비상장법인으로서「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제8조에 따른 내부회계관리제도 의무적용 대상이 아닙니다. 당사는 코스닥 상장 이후 내부통제 강화 및 경영투명성 제고를 위하여 내부회계관리제도 구축 용역을 수행하였습니다. 아울러 상장 이후 내부회계관리제도에 대한 검토 또는 감사 시 감사인으로부터 적정의견을 확보할 수 있도록, 기존에 구축한 내부회계관리제도를 관련 법령에 따라 충실히 운영할 예정입니다.

V. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성 개요 (1) 이사의 수 및 이사회의 구성 현황증권신고서 제출일 현재 당사는 사내이사 2인, 사외이사 2인 및 기타 비상무이사 3인으로 구성되어 있습니다. 이사회는 이사진간 의견을 조율하고 이사회 활동을 총괄하는 역할에 적임이라고 판단하여 김준환 사내이사를 이사회 의장으로 선임하였습니다. 당사의 이사회는 이사로 구성되고 법령 또는 정관에 정한 사항, 주주총회로부터 위임받은 사항, 회사 경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 주요사항을 의결하며 이사 및 경영진의 직무집행을 감독하고 있습니다.(2) 사외이사 및 그 변동현황

(주) 당사는 2025년10월 30일 상장예비심사신청서 제출당시 대비 2명의 사외이사(최희열, 김화)를 2026년 2월 27일 주주총회에서 추가 선임하였습니다. (3) 이사회의 주요 운영 규정 당사의 이사회는 상법 및 기타 법령, 정관, 이사회 운영규정에 따라 운영되고 있습니다. '정관' 및 '이사회 운영규정'에서 정하고 있는 이사회의 권한 내용은 다음과 같습니다.

나. 이사회 중요 의결사항 등

※ 상기 기재 사항 중 자기거래의 승인에 관련된 건은 아래와 같습니다.

다. 이사회 내의 위원회 구성당사는 증권신고서 제출일 현재 이사회 내 위원회를 구성하고 있지 않습니다.

라. 이사의 독립성 (1) 이사회 구성원의 독립성 당사는 상법을 준수하여 이사는 주주총회에서 선임하며, 주주총회에서 선임할 이사 후보자는 이사회가 선정하여 주주총회에 제출할 의안으로 확정하고 있습니다. 또한 이사의 선임 관련하여 관련법규에 의거한 주주제안이 있는 경우, 이사회는 적법한 범위 내에서 이를 주주총회에 의안으로 제출하고 있습니다. 또한 사외이사의 선임에 있어서는 공정성과 독립성을 확보하기 위하여, 상법 및 관련 법령에 근거하여 적격 여부를 판단하여 선임하고 있습니다. 이러한 절차에 따라 선임된 이사는 다음과 같습니다.

(2) 사외이사후보추천위원회 당사는 증권신고서 제출일 현재 사외이사후보추천위원회를 운영하고 있지 않습니다.

마. 사외이사의 전문성 (1) 사외이사 현황

(2) 사외이사 직무수행 지원조직 현황 당사는 사외이사의 직무보조를 하기 위한 별도의 회사 내 지원조직은 있지 않으나, Management Control Group 내의 각 팀에서 사외이사가 이사회에서 전문적인 직무수행이 가능하도록 보조하고 있습니다. 이사회 개최 전에 해당 안건 내용을 충분히 검토할 수 있도록 사전에 자료를 제공하고 필요시 별도의 설명회를 개최하고 있으며,기타 사내 주요현안에 대해서도 수시로 정보를 제공하고 있습니다.(3) 사외이사 교육 미실시 내역

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사제도 개요 당사는 보고서 작성기준일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사 1명이 감사업무를 수행하고 있습니다. 감사 관련 정관 규정은 다음과 같습니다.

나. 감사의 인적사항 및 독립성 당사는 정관에 따라 감사는 1인 이상으로 하여 주주총회에서 선임합니다. 주주총회에서 선임할 감사 후보자는 이사회가 추천하여 적법한 범위 내에서 이를 주주총회의 안건으로 상정하고 있습니다. 또한, 감사의 선임을 위한 의안은 이사의 선임을 위한 의안과는 별도로 상정하여 의결하도록 하고 있습니다.이에 따라 선임된 감사는 다음과 같습니다.

다. 감사의 주요 활동 내역

라. 감사 교육 미실시 내역

마. 감사 지원조직 현황

당사는 감사의 직무수행을 위한 별도의 회사 내 지원조직은 있지 않으나, Management Control Group 내의 각 팀에서 감사의 요청에 따라 관련 자료를 제공하고 있습니다.

바. 준법지원인 지원조직 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도 현황

나. 소수주주권의 행사여부 당사는 증권신고서 제출일 현재까지 소수주주권이 행사되지 않았습니다.

다. 경영권 경쟁 당사는 증권신고서 제출일 현재까지 회사의 경영지배권에 관하여 경쟁이 있었던 경우가 없습니다.

라. 의결권 현황

마. 주식 사무

바. 주주총회 의사록 요약

VI. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

(주1) 2025년 중 제 3자배정 유상증자를 통해 Aptiv Technologies AG가 우선주 5,556,074주를 추가 취득하였습니다. (주2) 2025년 10월 21일 모든 상환전환우선주를 보통주로 전환하였습니다.

2. 최대주주에 관한 사항 가. 최대주주의 기본정보

(1) 최대주주(법인 또는 단체)의 기본정보

※ 상기 내용은 2025년 말 기준으로 작성되었습니다.

(2) 최대주주(법인 또는 단체)의 최근 결산기 재무현황

※ 당사의 최대주주인 Aptiv Technologies AG는 스위스 소재 법인으로 2023년 6월 7일 설립되었으며, 이에 따라 회계연도가 연장되었습니다. 해당 회사의 첫번째 감사 후 재무제표는 설립일인 2023년 6월 7일로부터 2024년 12월 31일까지의 기간입니다.※ 상기 법인의 최근 손익계산서 상에서 영업이익과 당기순이익은 손실을 기록했으므로 해당 항목은 영업손실과 당기순손실을 의미합니다.※ 상기 원화금액은 백만단위로 반올림된 USD 금액을 환산하여 기재한 것입니다.※ 상기 자산, 부채 및 자본 수치는 2024년 12월 31일 기준 환율인 1,400.00원을 적용하여 계산되었으며, 매출액, 영업이익, 당기순이익은 2023년 6월 7일부터 2024년 12월 31일까지의 기간 평균 환율인 1,345.35원을 적용하여 계산되었습니다.

다. 최대주주의 최대주주(법인 또는 단체)의 개요

(1) 최대주주의 최대주주(법인 또는 단체)의 기본정보

(2) 최대주주의 최대주주(법인 또는 단체)의 최근 결산기 재무현황

※ 상기 자산,부채,자본 원화금액은 백만단위로 반올림된 USD 금액을 2025년 12월 31일 기준 환율인 1,470.00원으로 환산하여 기재한 것입니다. 매출액,영업이익, 당기순이익은 2025년 평균 환율 1,422.22원으로 환산하여 기재한 것입니다.※ 상기 당기순이익은 지배주주 순이익 기준으로 기재되었습니다.※ 상기 자본총계에는 자본 외의 별도 항목이 포함되어 있습니다.

라. 최대주주의 변동 현황

※ 2024년 1월 18일, 기존 투자자인 Aptiv Technologies AG는 주식분할 전 기준 구주 15,368주를 추가 취득함으로써 당사의 최대 주주가 되었습니다.

3. 주식의 분포

가. 주식 소유현황

나. 소액 주주현황

※ 소액주주는 총발행주식의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주 기준입니다.

다. 복수의결권주식 보유자 및 특수관계인 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 4. 주가 및 주식 거래실적 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황

나. 등기 임원의 겸직 현황

다. 직원 등 현황

주2) 연간급여 총액은 2026년 1월부터 2026년 3월까지의 금액을 기입하였습니다.

라. 육아지원제도 사용 현황

마. 유연근무제도 사용 현황

바. 미등기임원 보수 현황

2. 임원의 보수 등

가. 주주총회 승인금액

(주1) 상기 보수한도는 2026년 3월 정기주주총회에서 승인한 보수한도 입니다.

나. 보수지급금액

(1) 이사ㆍ감사 전체

주1) 보수총액은 최근 사업연도인 2025년을 기준으로 기재하였습니다.

(2) 유형별 지급액

(주1) 1인당 평균보수액은 보수총액을 인원 수로 단순평균하여 계산하였습니다.(주2) 보수총액은 최근 사업연도인 2025년을 기준으로 기재하였습니다.

(3) 이사 ㆍ감사의 보수 지급기준주주총회에서 승인받은 금액 내에서 직급과 업무, 전문성, 기여도 등을 고려하여 연간 보수를 책정하여 지급하고 있습니다.(4) 보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

다. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(1) 이사 및 감사의 주식매수선택권의 공정가치

증권신고서 제출일 현재 당사 등기임원에 부여된 주식매수선택권은 없습니다.

(2) 주식매수선택권 부여 및 행사현황

※ 제11기 중 당사는 보통주 1주당 액면금액 10,00원을 100원으로 분할하는 주식분할을 실시하였습니다. 이에 따라 모든 주식매수선택권의 부여, 행사, 취소 수량 및 행사가격 등은 분할 이후를 기준으로 작성되었습니다.※ 당사는 주권 비상장법인으로 공시서류작성기준일 현재 종가를 기재하지 않습니다.

VIII. 계열회사 등에 관한 사항

가. 계열회사 현황(요약)

※ 상세 현황은 'XI. 상세표. 계열회사 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다. 나. 소속회사의 명칭

다. 타법인출자 현황(요약)

※ 상세 현황은 'XI. 상세표. 타법인출자 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다.

라. 회사와 계열회사간 임원 겸직 현황

IX. 대주주 등과의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용 공여 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 3. 대주주와의 영업거래

※ 상기 거래내역은 당사와 최대주주 Aptiv Technologies AG의 최대주주인 Aptiv PLC 의 거래 내역을 기재한 것입니다. 4. 대주주에 대한 주식기준보상 거래 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 5. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다 .

X. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 중요한 소송사건 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 다. 채무보증 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 라. 채무인수약정 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 마. 기타 우발채무 등 (1) 담보로 제공된 자산당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

(2) 금융기관과의 주요 약정사항

(3) 당사가 타인으로부터 제공받은 보증 현황

바. 자본으로 인정되는 채무증권의 발행 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

가. 제재현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 나. 한국거래소 등으로부터 받은 제재 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 다. 단기매매차익의 발생 및 반환에 관한 사항 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다.

나. 중소기업기준 검토표 당사는 자산총액 5천억원 이상인 법인이 주식 등의 30퍼센트 이상을 직접적 또는 간접적으로 소유한 경우로 2025년 중소기업 제외 사유가 발생하였습니다. 아래는 해당 사유가 표기된 검토표 입니다. 다만 자산총액 5천억원 이상인 법인이 직·간접 최다출자자인 기업으로, 3년 유예 기간을 적용하여 중소기업에 해당합니다.

중소기업기준 검토표.jpg 중소기업기준 검토표

다. 외국지주회사의 자회사 현황 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 라. 법적위험 변동사항 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 마. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 바. 합병 등의 사후정보 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 사. 녹색경영 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 아. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항 당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다. 자. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유 등의 변동현황

당사는 증권신고서 작성기준일 이후 발생한 주요사항은 없습니다.

차. 보호예수 현황 당사는 한국거래소 코스닥 상장규정에 따라 보호예수가 적용되는 수량에 대해 예탁결제원에 보호예수 완료하였습니다. 그 외에 당사가 발행한 주식에 대하여 증권신고서 면제 등의 사유로 한국예탁결제원, 한국증권금융 등에 보호예수 중인 주식이 없습니다. 카. 상장기업의 사후정보 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

XI. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

2. 계열회사 현황(상세)

3. 타법인출자 현황(상세)

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.