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위세아이텍 내달 코스닥 상장···“머신러닝·빅데이터 시장 선도”


입력 2020.01.16 13:47 수정 2020.01.16 13:55        백서원 기자 (sw100@dailian.co.kr)

30년 업력의 데이터 전문기업

데이터 기반 경제 활성화 수혜 기대

김종현 위세아이텍 대표이사ⓒ위세아이텍 김종현 위세아이텍 대표이사ⓒ위세아이텍

머신러닝·빅데이터 전문기업 '위세아이텍'이 다음달 코스닥 시장에 입성한다.


김종현 위세아이텍 대표이사는 16일 여의도에서 기자간담회를 열고 “위세아이텍은 올해 창립 30주년을 앞두고 코스닥 시장에 상장할 계획”이라며 “위세아이텍이 가장 잘할 수 있는 머신러닝과 빅데이터 기술 시장이 많은 관심을 받고 있는 만큼, 머신러닝 기술 융합을 성장 모멘텀으로 삼아 국내 대표 머신러닝·빅데이터 기업이 될 것”이라고 밝혔다.


1990년 설립된 위세아이텍은 데이터에 집중하며 다차원 분석, 데이터품질관리 솔루션을 보유하고 있는 기업이다. 최근 머신러닝자동화 플랫폼을 선보이는 등 국내 머신러닝과 빅데이터 전문기업으로 입지를 다져왔다.


행정안전부, 서울신용보증재단, 환경부, 중소벤처기업부, 한국마사회 등 국내 주요 공공기관은 물론이고 농협, 광주은행, 한국은행 등의 금융기관과 홈앤쇼핑, 스마트미디어랩 등 유통기업까지 다양한 분야에서 고객사를 확보하며 안정적인 성장세를 이어오고 있다.


주요 사업영역은 머신러닝, 빅데이터 분석, 데이터품질이다. 이 세가지 사업은 서로의 연계성이 크다. 위세아이텍은 머신러닝을 데이터품질의 이상값 탐지와 빅데이터 분석의 예측에 적용해 두 분야의 제품 차별화를 이뤘다.


최근 정부 주도의 데이터 기반 경제 활성화 계획에 따라 데이터와 AI의 융합은 더욱 주목을 받고 있다. 특히 지난주 데이터 3법 개정안이 국회를 통과해 향후 데이터 개방 유통이 확대되고 데이터 간 융합과 활용이 촉진될 전망이다. 국내 머신러닝 시장은 2022년 2910억원, 국내 빅데이터 시장은 2022년 1조4077억 원에 도달할 것으로 관측되고 있다.


데이터품질의 경우, 데이터 일관성이나 정확도를 확보하기 위한 기술로 현재 AI 기술 적용 확대에 따라 전 산업분야에서 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 머신러닝, 빅데이터를 도입하기 위해서는 데이터품질이 필수다. 현재 위세아이텍의 데이터품질 제품인 WiseDQ는 국내 시장점유율 1위를 차지하고 있다.


빅데이터 분석은 대규모 데이터를 비즈니스 관점에서 분석해 인사이트를 도출하기 위한 기술로 이 분야 제품인 WiseIntelligence는 특정 공공기관 빅데이터 분석 평가에서 기술점수 1위를 받았다.


회사는 머신러닝 분야에서는 일반 사용자도 정제된 데이터만 있으면 쉽게 머신러닝 작업을 수행해 AI 모델을 구축하는 것을 지원하는 머신러닝자동화 플랫폼 WiseProphet을 출시했다. 이 제품은 우수기술연구센터 지정과 조달청 혁신시제품 선정, 작년 2월 머신러닝자동화 플랫폼 부문 가트너 뉴스레터 등재 등으로 국내외 기술력을 인정받고 있다.


김종현 대표는 “머신러닝자동화는 최근에 가장 주목 받고 있는 기술 중 하나”라며 “이 기술이 중요한 것은 머신러닝자동화 플랫폼 기반으로 여러 산업에서 다양한 AI 애플리케이션 개발이 용이하기 때문”이라고 설명했다.


위세아이텍은 현재 머신러닝자동화를 바탕으로 예측정비, 도면분석, 위험예측, 계약서 리스크 분석, 콘텐츠 추천, 부당청구 탐지 등 다양한 산업별 머신러닝 애플리케이션을 구축했다. 예를 들어 예측정비는 장비의 정비 시점과 부품 교체 수요를 예측해 장비의 가동성 증대와 유지보수 비용을 감소시키는 효과를 볼 수 있다.


김 대표는 “이밖에도 언급된 다양한 머신러닝 애플리케이션들은 제조, 설비, 군수, 교통, 건설, 금융, 유통 등 다양한 산업에서 무궁무진하게 활용될 수 있다”고 말했다.


위세아이텍의 수요예측일은 이달 20일에서 21일이다. 청약 예정일은 29일에서 30일, 납입 예정일은 다음달 3일이다. 총 85만주를 공모하는 위세아이텍은 다음달 10일에 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 교보증권이 주관을 맡았다.

백서원 기자 (sw100@dailian.co.kr)
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