[2022년 IPO 예비심사기업] 오픈엣지테크놀로지(Openedges Technology, Inc.)

소프트웨어 개발 및 공급업 - 오픈엣지테크놀로지 -

오픈엣지테크놀로지는 인공지능 기술을 엣지 환경에서 구현하기 위해 반드시 필요한 시스템반도체 설계 IP 기술을 개발하는 사업을 주로 영위하고 있습니다. 고성능 Total Memory System IP Solution 및 동 솔루션과 신경망처리장치를 결합한 AI Platform IP Solution for Edge Computing을 전 세계에서 유일하게 제공하고 있으며 통합된 IP 솔루션이 만들어내는 추가적인 시너지로 차별화된 경쟁력을 지니고 있습니다.

목적사업

1. 반도체집적회로의 설계, 제조, 판매 및 자문업 2. 디지털관련 반도체의 제조, 설계용역 및 개발업 3. 반도체설계용역업 4. 반도체설계용 소프트웨어의 제조 및 판매업 5. 반도체 설계 및 이를 이용한 내외장형 컴퓨팅 시스템의 개발, 제조, 판매 및 자문업 6. 위 각호와 관련된 부대사업

 

회사 연혁

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년도	월	내용
2017	12월	오픈엣지테크놀로지 주식회사 설립(대표이사 이성현, 설립 자본금 15백만원) (경기도 성남시 분당구 판교역로 192번길 14, 4층, 캠퍼스 유)
2018	03월	최초 IP License 계약 체결 (자동차/셋톱박스용 SoC Memory System IP)
	04월	벤처기업 인증(제20180300270호)
	05월	기업부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회)
		Series-A Funding 완료(4건, 30억원 투자유치)
	08월	On-chip Interconnect(OIC™) V1.0 IP 최초 Release
	12월	SAFE™(Samsung Foundry IP Partner Alliance) 가입
2019	06월	본사 이전 (서울특별시 강남구 역삼로 114, 13층(역삼동, 현죽빌딩)
	08월	최초 해외 고객사 향 IP License 계약 체결
	09월	최초 ENLIGHT™ NPU IP License 계약 체결(IP Camera용)
	10월	프런티어 벤처기업으로 선정(기술보증기금)
	12월	PHY IP 전문 설계업체인 캐나다 TSS(The Six Semiconductor Inc.)사 인수
		ENLIGHT™ NPU V1.0 IP 최초 Release
		DDR3/4, LPDDR3/4 Combo Memory Controller IP 최초 Release
2020	01월	최초 로열티 매출 발생(T사 향 Licensed IP)
	02월	Series-B Funding 완료(5건, 105억원 투자유치)
	04월	LPDDR4x Memory Controller IP 최초 Release
	05월	글로벌 ICT 미래 유니콘 육성기업 선정(과학기술정보통신부)
	06월	최초 PHY IP License 계약 체결(글로벌 Tier-1 美 Micron사 고성능 Computing 장비용)
	12월	과학기술정보통신부 장관상 수상(반도체 산업 발전에 기여)
		중소벤처기업부 장관상 수상(3대 신산업 분야 생태계 조성과 혁신성장에 기여)
2021	03월	GDDR6 PHY + Memory Controller IP 최초 Release
	05월	Series-C Funding 완료(14건, 314억원 투자유치, 누적 총 449억원)
	06월	신용보증기금 혁신아이콘 기업 선정(3년간 운영자금 대출 보증 최대 150억원)
		글로벌 S사와의 PHY IP 협력계약
		무상증자 4,900%(신주 1주당 49주 배정, 기존 1주 주주 → 50주 주주) : 16,586,100주 / 증자 후 자본금1,659백만원
	07월	미국 자회사(Openedges Technology Corporation) 설립
	08월	글로벌 IT 회사인 미 I사 향 Memory Controller IP License 계약 체결
		글로벌 S사와의 PHY IP 협력계약에 대한 License 계약 최초 체결
	10월	ENLIGHT™ NPU V2.0 IP 최초 Release
		LPDDR5/4/4x PHY + Memory Controller IP 개발 완료
2022	01월	예비기술평가 AA 등급 획득 (나이스디앤비, '21.11.08 ∼ '22.01.14)

 

최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유 현황

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(기준일 : 2022.09.30)

(단위 : 주)

성명	관계	주식의 종류	소유주식수 및 지분율
			주식수	지분율
이성현	최대주주 본인	보통주	3,778,050	18.10%
황인조	등기임원	보통주	1,206,600	5.78%
최주환	미등기임원	보통주	185,300	0.89%
RICHARD FUNG	계열회사 등기임원	보통주	101,500	0.49%
RONNY CHE KAI CHAN	계열회사 미등기임원	보통주	101,500	0.49%
RICKY WAI KI LAU	계열회사 미등기임원	보통주	101,500	0.49%
JU-TUNG ERIC NG	계열회사 미등기임원	보통주	101,500	0.49%
SIU KEY ALAN POON	계열회사 미등기임원	보통주	101,500	0.49%
에이티넘성장투자조합2018	5%이상주주	보통주	1,582,350	7.58%
계		보통주	7,259,800	34.78%
		합계	7,259,800	34.78%

 

사업을 이해하는데 필요한 용어 정리

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용어	설명
AI Platform IP Solution for Edge Computing	오픈엣지테크놀로지 NPU Platform 관련 기술을 지칭. 인공 신경망을 처리하기 위한 연산 장치와 연산에 필요한 데이터에 접근을 하기 위해 필요한 IP 들을 결합하여 하나의 패키지로 제공하는 제품 형태.
AI 가속기	Artificial Intelligence Accelerator. 인공 지능 애플리케이션, 특히 인공 신경망, 머신 비전 및 머신 러닝을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어 가속기 또는 컴퓨터 시스템의 한 종류.
ASIC	Application-Specific Integrated Circuit 범용 용도가 아닌 특정 용도에 맞게 맞춤 제작된 집적 회로를 말하며, 주문형 반도체라고도 함
Cache	자주 사용하는 데이터나 값을 미리 복사해 놓는 임시 장소
Cache Coherence	고성능 연산을 목적으로, CPU/NPU 등 내의 Local Cache Memory 에 Copy 되어 분산 저장된 DRAM Data 의 최신본을 Tracking 하는 기능
DDR	Double Data Ratio 메모리. Data 전송량을 2 배로 늘리기 위해 DRAM Clock 의 Rising, Falling Edge 마다 Data 를 전송하는 기법.
DDR Controller	DRAM 의 Data 접근 요청들을 처리하고, DRAM 의 안정성을 유지하는 동작을 수행하는 IP.
DDR PHY	DRAM 과 Memory Controller 사이에서 고속의 동작을 위해 물리적인 신호의 품질을 보장해주는 IP.
DDR SDRAM	Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access 메모리. DDR SDRAM 은 기존의 SDRAM 에서 데이터 송신의 기준이 되는 클럭 1 회 신호에 두 번 데이터를 전송하도록 한 것임. 기존 SDRAM 에 비해 전송속도가 2 배 이상 빠르다는 장점이 있음.
Edge	사람들이 직접 사용하는 스마트폰과 웨어러블 기기, 스마트 가전 등 단말이거나 혹은 단말과 근접한 위치에 있는 마이크로데이터센터, 라우터(Router) 및 게이트웨이(Gateway), 이동통신 기지국 등 각종 네트워크 장비를 의미.
Edge Computing	Edge Computing 은 중앙 집중식 서버나 클라우드가 아닌 데이터가 수집되고 분석되는 물리적 위치 근처에서 컴퓨팅이 이루어지는 분산 컴퓨팅 모델.
ENLIGHT™	ENLIGHT™ 오픈엣지테크놀로지에서 개발한 NPU IP 의 Trademark. 밝힌다. 계몽한다의 의미를 가짐.
FPGA	Field Programmable Gate Array, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)는 설계 가능 논리 소자와 프로그래밍이 가능한 내부 회로가 포함된 반도체 소자
GDDR	Graphic Double Data Ratio 메모리. Graphic 용 DDR SDRAM을 통칭함. 고대역폭을 요구하는 Server 시장에서 사용됨.
HBM3	3 세대 High Bandwidth Memory. 초고대역폭 메모리. 고대역폭을 요구하는 Server 시장에서 사용됨.
IP	Intellectual Property. 반도체 설계 자산. 미리 정의된 기능을 가지는 기능블록으로 시스템반도체 칩을 설계할 때 사용됨.
Latency	지연 시간. 반응 속도. Memory Controller 의 주요 성능 지표 중 하나임. Master IP 가 Memory 의 Data 전송을 요청하고, 요청된 Data 가 전송 완료될 때까지 총 소요된 시간을 측정함.
LPDDR	Low Power Double Data Ratio 메모리. Low Power DDR SDRAM을 통칭함. DDR 의 Low Power 버전으로 Mobile 시장에서 주로 사용됨.
Manager / Subordinate	Manager/Subordinate 는 장치나 프로세스(Manager)가 하나 이상의다른 장치나 프로세스(Subordinate)를 통제하고 통신 허브 역할을 하는 비대칭 통신 및 제어 모델을 의미 ※ 업계에서는 Master/slave로 통칭되어 왔으나, 최근 인종차별적인 개발용어를 중립적인 단어로 전환하는 움직임에 따라 Master → Manager, Slave → Subordinate 로 변경하여 기재함.
Memory Bandwidth	메모리 대역폭. 단위 시간당 처리할 수 있는 Data 전송량을 의미하며 초당 전송 가능한 Data 용량으로 표기함. Memory 동작 Frequency 와 Memory 의 Data Bit Width 의 곱으로 계산됨. Ex) 동작 Frequency 1600MHz, Data Bit 8bit → 1.6GHz*8byte = 12.8GB/s
Multicast / Broadcast	Multicast는 한 번의 송신으로 메시지나 정보를 특정 그룹에 속한 여러 컴퓨터에 동시에 전송하는 방식이며, Broadcast는 송신 호스트가 전송한 데이터가 네트워크에 연결된 모든 호스트에 전송되는 방식
nm	반도체 안에서 전기 신호들이 지나다니는 전기 회로의 선폭 선폭이 좁아질수록 트렌지스터가 작아지고 신호 전달거리가 줄어들어 적은 전력으로 빠른 속도로 신호를 처리할 수 있음.
NPU	Neural Processing Unit, NPU HW(Hardware). 신경망 연산 장치. 인공 신경망 처리에 특화된 전자 회로를 의미하며, 신경망 가속기, AI 가속기, AI 프로세서 등의 다양한 명칭을 가지고 있음.
NPU SDK	NPU Software Development Kit. NPU 를 위한 SW 개발 환경을 의미하며, 신경망을 NPU 에서 처리할 수 있는 형태로 변환하는 컴파일러 SW 와 변환 완료된 신경망을 실제 NPU 에서 처리하도록 하는 구동 SW 로 구성됨.
OIC™	ORBIT™ On-chip Interconnect 의 약어. 오픈엣지테크놀로지의 자체개발 On-chip Interconnect 제품군을 지칭.
OMC™	ORBIT™ Memory Controller 의 약어. 오픈엣지테크놀로지의 Memory Controller 제품군을 지칭.
On-chip Interconnect	System On Chip 에서 IP 들의 연결을 통해 IP 들 간의 Command 와 Data 전송 동작을 수행하는 IP.
OPHY™	ORBIT™ PHY 의 약어. 오픈엣지테크놀로지의 자체개발 PHY 제품군을 지칭.
ORBIT™	ORBIT™. 오픈엣지테크놀로지가 개발한 메모리시스템 관련 IP 의 Trademark.
RISC-V	2010 년부터 미국의 UC 버클리에서 개발중인 새로운 컴퓨터 CPU 구조. 리스크 브이가 아니라 V 는 영문 알파벳 V 가 아닌 로마 숫자 5 를 의미하며 "리스크 파이브(risc-five)"라고 발음한다.
Server	사용자(Client)의 요청에 의하여 사용자에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템.
SoC	System On Chip. 여러가지 반도체 IP 들로 구성되는 System을 하나의 Chip 에 구현된 기술 및 제품(반도체).
Topology	Network 을 구성하는 장치(Node)들의 배치와 연결형태를 의미. On-chip Interconnect 에서는 Interconnect 를 구성하는 여러 기능 블록들을 SoC 의 요구 조건에 맞추어 배치하고 연결한 모양을 의미.
TOPS	Tera Operations Per Second. NPU 의 연산 성능 지표로 많이 사용되는 단위이며, 1 초당 수행할 수 있는 단위 연산의 수를 의미함. 1.0 TOPS 는 1 초당 10 억 회의 단위 연산을 수행할 수 있음을 의미함.
Total Memory System IP Solution	Memory System Platform 관련 기술을 지칭. System에서 DRAM 접근을 하기 위해 필요한 IP 들인 OIC™, OMC™, OPHY™ 를 결합하여, 하나의 패키지로 구성하여 제공하는 제품 형태.
Utilization	Utilization. 유효 대역폭. Memory Controller 의 주요 성능 지표 중 하나. Memory 동작 Frequency 에 따라 가능한 최대 Data 전송량 대비 실제로 Data 를 전송한 비율.
Workload	데이터 접근 방법과 전달 방법 및 연산 방법을 결정하고 최적화 하는 과정
메모리 시스템	Memory 의 Data 에 접근하기 위해 필요한 IP 들을 서로 연결한 시스템.
시스템반도체	Data 를 저장하는 메모리 반도체와 달리 연산/제어 등의 정보처리 기능을 가지고 있음. 비메모리 반도체, System LSI(Large Scale Integration, 대규모집적회로) 반도체라고도 함.
컴파일	C, Java 등 인간이 이해할 수 있는 고급 언어로 작성된 프로그램 소스 코드를 컴퓨터가 이해할 수 있는 기계어 또는 바이트코드로 번역해 주는 것임

 

주요 사업

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오픈엣지테크놀로지는 'AI for Everyone, Everywhere'라는 비전으로 인공지능 기술을 자율주행자동차, 보안카메라 등과 같은 엣지 환경에서 구현하기 위해 반드시 필요한 시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 기술을 개발하는 기업입니다. 고성능 'Total Memory System IP Solution' 및 동 솔루션과 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)를 결합한 'AI Platform IP Solution for Edge Computing'을 현재 전세계에서 유일하게 제공 가능한 회사입니다. 오픈엣지테크놀로지가 주목하는 엣지 환경은 서버와는 달리 소비전력 또는 공간 측면에서 제약이 큽니다. 이러한 엣지 환경의 제약 사항을 고려하여 전력 및 면적 효율성이 높은 엣지 환경용 신경망 처리장치 NPU와 고성능 Total 메모리 시스템을 개발하고 있습니다. NPU에서 동작하는 인공지능 신경망의 중요한 특성 중 하나는 연산량 대비 필요한 데이터의 양, 즉 데이터 집약도가 높다는 점입니다. NPU가 본연의 성능을 내기 위해서는 DRAM에 저장되는 많은 양의 데이터가 NPU에 빠른 속도로 공급되고, NPU에서 연산한 결과가 다시 DRAM에 저장되는 일련의 과정이 효과적으로 이루어져야 합니다. 오픈엣지테크놀로지가 보유한 NPU와 고성능 메모리 시스템이 통합된 AI 플랫폼 IP 통합 솔루션은 엣지용 AI 반도체를 개발하는데 최적화된 Ready-Made 기술로, AI 반도체의 핵심 골격을 제공합니다.물론, 개별 IP 측면에서도 경쟁력이 충분하지만, '고성능 Total 메모리 시스템'과 'AI 플랫폼 IP'라는 통합된 IP 솔루션이 만들어내는 추가적인 시너지가 오픈엣지테크놀로지가 보유한 차별화 경쟁력입니다.

오픈엣지테크놀로지는 IP → 시스템반도체 설계(팹리스/디자인하우스) → 반도체 칩 양산(파운드리/패키징) → 판매(Device 제조 업체)로 이어지는 시스템반도체 밸류체인 내에서 고객과 Value를 공유합니다. 전통적으로 주요 IP 회사의 주요 고객은 칩을 직접 개발하는팹리스 였으나, 최근에는 칩을 개발하는 주체가 구글, 아마존, 페이스북과 같은 서비스 회사, 애플과 같은 세트 업체 등으로 다변화 되어, IP 회사의 고객도 기존 팹리스 외에 다양한 칩 메이커와 파운드리 사이에서 디자인 서비스를 제공하는 디자인하우스 등으로 확장되고 있습니다. 주요 매출원은 고객사로부터 수취하는 'IP 라이선스 Fee'와 '로열티'입니다. IP 라이선스 Fee는 고객사가 칩 개발과제를 시작하여 오픈엣지테크놀로지 IP를 라이선스 하는 시점에 1회성으로 받습니다. 로열티 조건은 고객사와 협상을 통해 오픈엣지테크놀로지 IP가 적용될 칩의 예상 판매량과 판매가격을 고려하여 결정합니다. 로열티 규모는 오픈엣지테크놀로지 IP가 적용된 제품이 파운드리에서 실제 양산이 시작되면 계약 조건(=칩생산량×칩당 로열티)에 따라 결정됩니다. IP 회사는 설립 초기에는 IP 라이선스 Fee의 비중이 대부분을 차지하지만, 업력이 쌓일수록 로열티 비중이 높아지는 매출 구조를 갖게 됩니다. 예를 들어, 반도체 IP업계 세계 1위 업체인 영국 ARM(1990년 설립, 업력 32년)사는 '21년 기준 로열티 매출 규모가 IP 라이선스 Fee 매출 대비 136% 수준입니다. 하지만, 로열티 비중이 높다는 것은 신규로 라이선스 되는 IP의 성장률이 낮아진 것에 기인할 수도 있으므로, 오픈엣지테크놀로지는 로열티와 IP 라이선스 Fee의 매출 구성이 50:50인 상태를 이상적인 목표로 삼아 성장을 추구하고자 합니다.

※ 유지/보수 매출은 최초 라이선스 계약 시 라이선스 총액 중 약 15%를 유지/보수 수수료로 할당 후 계약기간동안 월할하여 매출로 인식하며, 계약기간 종료 후에도 유지/보수가 필요한 경우에는 별도로 추가 계약을 체결합니다.

오픈엣지테크놀로지는 2017년 12월 시스템반도체를 직접 설계하고 양산까지 두루 경험한 5명의 개발자가 모여 설립하였습니다. IP 회사는 IP 라이선스만 제공하는 것이 아니라, 설계부터 실제 양산까지 진행되는 과정 중 발생하는 문제들을 고객사와 함께 해결해 나갈 수 있는 역량이 중요한데, 오픈엣지테크놀로지 개발팀은 삼성전자, SK하이닉스 등에서 시스템반도체 설계 및 양산 경험이 풍부한 베테랑 엔지니어로 구성되어 있습니다. 2019년에는 캐나다 소재 TSS (The Six Semiconductor Inc.)를 인수하여 R&D 역량을 더욱 강화하였습니다. TSS에 소속된 개발 엔지니어 역시 AMD 등에서 다년간의 CPU, GPU 등 시스템반도체의 설계 및 양산 경험을 보유한 우수 인력으로 구성되어 있습니다.

또한, 2021년 07월에는 미국에 R&D센터를 설립하였으며, 핵심인력 확보를 통해 차세대 설계IP를 지속 개발할 계획입니다. 2022년 06월말 기준 개발인력 규모는 총 83명 (본사 48명, 캐나다 33명, 미국 2명)으로 확대되었습니다.

반도체 IP 산업은 Tier-1 고객사 Track Record와 평판 확보가 특히 중요합니다. 시스템 반도체를 제작하기 위해서는 수십~수백개의 IP 기능블록을 통합해야 하는데 이는 매우 어려운 작업으로, 최근 시스템반도체 칩의 제작 비용이 급증하면서 고객사입장에서는 시장에서 검증 되지 않은 IP를 적용할 경우에 대한 실패 Risk를 지게 되는 부담이 있습니다. 따라서 Tier-1 고객사를 통한 IP 사용 이력과 평판 확보는 신규 고객 유치에 있어 아주 중요한 요인입니다. 오픈엣지테크놀로지는 '17.12월 설립 이후부터 4년간 미국 I사, M사, 중국 M사, J사 등과 같은 Tier-1 업체를 고객사로 확보하였으며, 앞으로도 적극적인 영업 활동을 통해 글로벌 고객을 확보해 나갈 계획입니다.

시스템반도체 칩을 개발하는데 필요한 비용은 공정 미세화에 따른 투자비 증가로 인해 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 2020년 맥킨지가 발표한 '시스템반도체 칩 개발 비용' 자료에 따르면, 28nm공정에서는 $50M였던 개발비가 5nm공정에서는 $500M으로 약 10배 증가 전망됩니다. (해당 개발비는 각 공정에서 칩을 개발할 때 필요한 인건비, EDA 비용 등 포함 기준) 오픈엣지테크놀로지는 기 보유한 면적 및 전력 효율성을 갖춘 Total 메모리 시스템 솔루션과 NPU의 조합을 통해, 개별 IP 수준을 넘어 AI 플랫폼 IP 통합 솔루션을 제공함으로써, AI 시스템반도체 개발의 핵심 골격 부분을 Ready-Made Turn-key 솔루션 형태로 제공할 수 있습니다. 고객사는 오픈엣지테크놀로지 솔루션 적용을 통해 시행 착오를 최소화하고 칩 설계와 생산에 소요되는 비용 절감을 기대할 수 있습니다. 

 

주요 제품

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◆ 주요 제품 등의 현황

오픈엣지테크놀로지는 현재 신경망 연산장치(NPU) IP, On-chip Interconnect IP, Memory Interface IP로 파편화된 IP 시장에서, 세 가지 기술을 통합한 AI Platform IP Solution 제품을 통해, 엣지 환경의 고성능 고집적 인공지능 시스템반도체에서 필요한 시스템 수준의 인공지능 컴퓨팅 솔루션을 공급할 수 있는, 시스템반도체 IP 시장의 New Category Creator입니다.

- Total Memory System Solution IP : ORBIT™은 오픈엣지테크놀로지 Memory System Solution IP를 통칭하는 브랜드이며, 하위 제품인 OMC™(DDR Memory Controller), OIC™(On-Chip-Interconnect), OPHY™(DDR PHY)로 구성됩니다.

ORBIT™은 Total Memory System Solution IP로 메모리의 타입별로 DDR(Double Data Rate, 데스크톱, 노트북에 주로 활용되는 메모리), GDDR(Graphics Double Data Rate, 고성능 그래픽카드에 최적화된 메모리), LPDDR(Low Power Double Data Rate, 모바일향 저소비 전력 메모리), HBM(High Bandwidth Memory, 서버향 고대역폭 메모리)로 IP가 개발됩니다. 특히 OPHY™의 경우 Foundry의 공정 노드와 메모리 타입별로 IP를 각각 개발해야 합니다. 예를 들어, GDDR6 TSMC 12nm PHY는 GDDR6 메모리 타입을 지원하며 TSMC의 12nm Foundry 공정에 맞춘 IP를 의미합니다. OIC™는 시스템반도체 SoC 안에서 Manager IP와 Subordinate IP를 연결하는 역할을 합니다. 

Total Memory System IP Solution 개념도

- AI Platform IP Solution for Edge Computing : ENLIGHT™은 다양한 NPU IP 제품 세대를 통칭하는 브랜드이며, ORBIT™(Total Memory System Solution IP)과 통합하여 활용할 경우 최적의 시너지를 낼 수 있도록 설계한 AI 엣지 반도체를 개발하는데 최적화된 솔루션입니다.

AI Platform IP Solution for Edge Computing 개념도

구분	IP	제품설명
ORBIT™ (Total Memory System Solution IP)	OMC™ (DDR Memory Controller)	Memory Controller 는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)에 효율적으로 접근할 수 있도록 DRAM Command 를 Scheduling 하고, DRAM Data 의 안정성을 보장하기 위한 기능들을 지원하는 역할을 합니다.
	OIC™ (On-Chip- Interconnect)	On-chip Interconnect 는 시스템반도체 SoC 안에서 Manager IP 와 Subordinate IP 를 연결하고 IP 간에 주고받는 데이터를 전달하는 Backbone 역할을 합니다. SoC 안의 많은 IP 들이 DRAM Memory 의 데이터를 읽고 쓰기 위해 서로 경쟁할 수 있으며, On-chip Interconnect 는 IP 간의 데이터 전달의 시간 지연(Delay)을 최소화하고 전송 효율(Throughput)을 최대로 하는 것이 가장 중요한 기능입니다.
	OPHY™ (DDR PHY)	DDR PHY 는 DRAM 과 연결되어 Memory Controller 가 고속 동작(LPDDR5 6.4~8.5Gbps, GDDR6 14~16Gbps)이 가능하도록 하는 IP 입니다. PHY 는 고속(최대 16Gbps)으로 Data 를 주고받도록 하기 위해서 Clock Generation 및 Clock 과 Data Timing 관계를 조정하는 기능을 수행합니다.
AI Platform IP Solution for Edge Computing	ENLIGHT™ (Neural Processing Unit)	NPU(Neural Processing Unit)는 인공 신경망 처리에 특화된 전자 회로를 의미하며, 신경망 가속기, AI 가속기, AI 프로세서 등의 다양한 명칭을 가지고 있습니다. 인공 신경망은 공통적으로 대부분 곱셈과 덧셈과 같은 단순한 연산으로 구성되며 기존의 알고리즘에 비해 처리에 필요한 연산량과 데이터량이 매우 크다는 특징이 있습니다.

 

주요 계약 및 연구개발활동

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◆ 연구개발 조직

오픈엣지테크놀로지 기업부설 연구소는 2018년 05월 설립되었으며 AI 반도체 IP 설계를 비롯, Memory Controller IP 설계 및 PHY 디지털 설계 기술과 관련된 다양한 설계 경험 및 개발 Know-How를 확보하고 있습니다. 증권신고서 제출일 기준 현재 총 9건의 국가과제를 성공적으로 수행 중에 있으며, 2020년에는 과기부 및 중소벤처기업 장관상을 모두 수상한 바 있습니다. 오픈엣지테크놀로지는 증권신고서 제출일 기준 현재 R&D 센터 산하 총 6개팀을 비롯, CTO 산하 조직을 포함 6개의 기능조직으로 구성하여 운영 중입니다. NPU AI 설계 담당 NPU팀, Memory Controller 설계담당 MC팀, PHY 설계 담당 PHY팀을 비롯, 설계 검증을 위한 Verification팀, 기술 지원을 위한 SA(System Architecture)팀, On-chip Interconnect 설계담당 NoC(Network on Chip)팀, CTO 산하 S/W Tool 개발 전담 조직을 통해 차세대 AI 반도체 통합 IP Solution 원천 기술 개발을 담당하고 있습니다.

연구개발 조직

부서	업무내용
NPU 팀	고효율 NPU IP 설계 및 검증, 신경망 최적화
Memory Controller 팀	고성능 DDR Memory Controller IP 설계 및 검증
PHY 팀	고성능 PHY Architecture(Digital & Analog) 설계
Verification 팀	설계된 IP 검증, 문제 분석 및 해결, 검증법 개발 및 자동화
System Architecture 팀	고객사 기술지원, 기술적 이슈 분석 및 해결
NoC 팀	고성능 On-Chip Interconnect IP 설계 및 검증

◆ 연구개발 비용

(단위 : 백만원, %)

구분		2020년도 1반기 (제6기 1반기)	2021년도 (제5기)	2020년도 (제4기)	2019년도 (제3기)
매출액		7,008	5,186	1,089	1,238
연구개발비용 소계		10,132	12,411	7,492	2,314
비용처리	외주용역비	7,373	9,108	5,464	1,570
	인건비	2,380	3,212	1,755	744
	EDA (설계 Tool)	299	49	30	-
	기타경비	79	43	173	0.2
	지급수수료	0.2	0.1	69	-
(정부보조금)		(713)	(1,322)	(869)	32
보조금 차감 후 합계		9,418	11,089	6,623	2,347
회계처리	판매비와 관리비	9,418	11,089	6,623	2,347
	제조경비	-	-	-	-
	개발비(무형자산)	-	-	-	-
	합계	9,418	11,089	6,623	2,347
경상연구개발비 / 매출액 비율		134%	214%	608%	190%

주) 상기 연구개발비 및 연구개발비 산출을 위한 매출액은 K-IFRS(한국채택국제회계기준) 본사 별도 기준 작성되었으며, 오픈엣지테크놀로지는 연구개발비를 자산으로 처리하지 않고 발생시점에 당기 비용으로 처리하고 있습니다. 외주용역비는 동사의 종속기업인 The Six Semiconductor Inc. 와 OPENEDGES TECHNOLOGY CORPORATION에게 지급한 연구개발비 입니다.

◆ 정부출연 연구과제 현황

연구과제명	주관부서	연구기간	정부출연금	비고
모바일 AI 구현을 위한 뉴로모픽 반도체(NPU) IP 개발	중소벤처기업부	'18.04~'20.03	6.3억원	완료
4K30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체 개발	산업통상자원부	'19.07~'21.12	3.1억원	완료
고성능 AI 서버용 HBM3급 이상 인터페이스 기술 개발	과학기술정보통신부	'20.04~'23.12	38.1억원	진행중
Automotive ADAS 및 Data Center용 GDDR6 Controller PHY IP 개발	산업통상자원부	'20.04~'22.12	4.5억원	진행중
가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술 개발	과학기술정보통신부	'20.04~'24.12	29.1억원	진행중
복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발	과학기술정보통신부	'20.04~'24.12	30억원	진행중
Smarting Computing 구현을 위한 반도체 IP	중소벤처기업부	'20.05~'20.12	1.6억원	완료
획득영상에서 Semantic 정보처리를 위한 엣지용 SoC 및 미들웨어 개발 중 AI 가속기(NPU) 개발	국방부	'20.12~'23.12	3.0억원	진행중
기능안전 품질 향상을 통한 Smart Computing 반도체 IP 고도화	중소벤처기업부	'21.01~'21.12	2.0억원	완료
엣지 응용 스케일러블 온디바이스 AI 컴퓨팅을 위한 모델 경량화 프레임워크 개발	과학기술정보통신부	'21.04~'24.12	19.0억원	진행중
Smart computing을 위한 LPDDR4/5 PHY IP 개발	중소벤처기업부	'22.01~'22.12	1.5억원	진행중
자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체 개발	과학기술정보통신부	'22.04~'25.12	40.0억원	진행중
스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼 개발	과학기술정보통신부	'22.04~'26.12	5.0억원	진행중
합계			183.2억 원

(주1) 정부 출연금은 연구 과제별 총 사업비에서 민간 부담금을 제외하고 해당 연구기간에 오픈엣지테크놀로지에 배정된 정부 출연금의 합계입니다.

◆ 현재 개발중인 연구과제 현황

▶Total Memory System IP Solution(ORBIT™)

오픈엣지테크놀로지는 기존에 집중한 저전력 고효율의 Consumer/Edge 분야의 Total Memory System IP Solution 제품 시장을 Server 분야로 확장하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 현재 Total Memory System IP Solution로도 Server 시장에 진입할 수 있으나, 시장에서 기술 적 우위를 차지하기 위하여 연구개발을 진행 중입니다.

• Memory Controller(OMC™) / DDR PHY(OPHY™)

기존에는 GPU에 많이 사용되었으나, 최근 AI Workload가 보편화됨에 따라 고성능 AI 반도체에도 많이 사용되는 18Gbps급의 고속 메모리인 GDDR6 기술은 이미 확보하였으며, 현재 GDDR6 대비 10배 이상의 대역폭과 메모리 용량을 제공하는 HBM3 연구개발을 진행 중입니다.

[신규개발 HBM3와 기 확보 GDDR6의 비교]

	사용 목적	최대 I/O 속도	최대 대역폭	메모리 용량
HBM3 (신규개발)	초고성능 AI 서버	8.4 Gbps	1075.2 GB/s (64bX16ch)	24 GB / Pkg
GDDR6 (기확보)	GPU, AI 서버	18 Gbps	72 GB/s (16bX2ch)	2 GB / Pkg

• On-chip Interconnect(OIC™)

오픈엣지테크놀로지는 기존 On-chip Interconnect 기술을 토대로 SoC내 많은 수의 IP 기능블록 간 연결 구조 연구와 Cache Coherence(주1) 기능 지원 연구를 진행하고 있습니다. 또한, Interconnect 고속 동작 및 IP 기능블록 간 연결 유연성을 높이는 연구도 병행하고 있습니다. 이를 위해, Command/Data Packetization(주2) 기술로 Interconnect 면적을 감소 시키고 7nm 급 반도체 미세 공정에서 2.0GHz 이상의 높은 주파수로 동작하는 라우터(데이터 교환기)를 구현하여 Interconnect 성능 향상을 추진중입니다.
향후 메모리 접근 요구가 큰 AI 기능 지원 요구에 대비하여 AI Workload (데이터 접근 및 연산 방법) 연구를 바탕으로 한 AI 기능(주3) 개발도 진행 중입니다. 오픈엣지테크놀로지는 자체 NPU 개발 역량을 보유하고 있어 AI 기능을 지원하는 Interconnect 기술 개발을 통해 AI 반도체 IP 통합 솔루션 제공을 목표로 하고 있습니다.

[ 기존 On-chip Interconnect 제품과 신규 연구개발 제품의 비교 ]

	사용 목적	최대 동작 속도 (7nm급공정)	Cache Coherence 기능	AI 기능지원
OIC™ 2 세대 (신규개발)	초고성능 AI 서버 및 고성능AutomotiveSoC	2.0 GHz	지원	지원
OIC™ 1 세대 (기확보)	고성능 SoC for Edge Computing	1.2 GHz	미지원	미지원

(주1) Cache Coherence 기능 : 고성능 연산을 목적으로, CPU/NPU 등 내의 Local Cache  Memory에 Copy되어 분산 저장된 DRAM Data의 최신본을 Tracking하는 기능.

(주2) Command/Data Packetization : Command 신호와 Data 신호를 묶어서 전송.

(주3) AI 기능 :  메모리 접근 요구를 효율적으로 처리하기 위한 기술 중 하나인 Multicast 기술(한 번의 송신으로 메시지나 정보를 특정 그룹에 속한 여러 컴퓨터에 동시에 전송)과, Broadcast(송신 호스트가 전송한 데이터가 네트워크에 연결된 모든 호스트에 전송)기술 지원 여부를 의미함.

▶AI Platform IP Solution for Edge Computing

오픈엣지테크놀로지는 CCTV용 시스템반도체 SoC 개발사인 E사와 정부과제(4k30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체 개발 과제)를 통해 협업을 진행하여 AI 기반 카메라 SoC를 2020년에 개발 완료하였습니다. 지능형 영상보안 시스템에 필요한 객체 인식, 얼굴 인식 처리 신경망을 카메라 SoC에서 처리하도록 설계되었으며, 2021년 현재 보안 시스템 업체에서 이 칩을 이용한 양산 제품을 개발하고 있습니다.

[ IP 카메라용 시스템반도체 과제 개발 내용 ]

	연산 성능	과제 목표 (면적당 연산 성능)	지원 신경망
CCTV SoC 용 신규NPU개발	1.2 TOPS	0.5 TOPS/㎟ (28nm 공정 기준)	이미지 분류 신경망(Mobilenet), 객체 인식 신경망(Mobilenet-SSD), 얼굴 인식 신경망(MobileFaceNet)

오픈엣지테크놀로지는 "차세대 지능형 반도체 기술개발사업" 정부과제의 엣지 분야 세부 과제인 "가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술 개발 사업"에 주관기관으로 참여하고 있습니다. 이 과제를 통해 8/4-Bit 혼합 연산 정밀도를 지원하는 가속기를 개발하고 있습니다. 양자화 Bit 수가 감소하면 전력 효율은 높아지나 신경망 정확도가 낮아지는데, 신경망에서 양자화에 대한 민감도가 낮은 부분에만 선택적으로 4-Bit 양자화를 적용함으로써 정확도 하락을 방지하고 처리 효율을 높이는 기술을 개발하였습니다. 해당 기술이 적용된 IP를 이용하여, 현재 총괄 주관사인 N사를 통해 SoC 개발이 진행 중입니다.

[ 가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 과제 개발 내용 ]

	8-Bit 연산 성능	4-Bit 연산 성능	NPU SDK
기 확보	1.6 TOPS@800MHz	미지원	8-Bit 양자화 지원
신규 개발	1.6 TOPS@800MHz	3.2 TOPS@800MHz	8/4-Bit 혼합 정밀도 양자화지원

오픈엣지테크놀로지는 "복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발" 과제에 공동 연구기관으로 참여하여 인캐빈(차량 실내) 카메라와 전방 카메라에 필요한 고성능 NPU 개발을 진행하고 있습니다. 일반 Edge 장치에 비해 높아진 차량용 NPU의 요구 성능을 만족시키기 위해 Multi-Core 구성이 가능하도록 HW를 확장하고, 하나의 신경망을 Multi-Core NPU에 분할하여 처리하는 기능을 컴파일러에 반영하여 실행 시간을 최적화 하고 있습니다. 해당 기술이 적용된 IP를 이용하여, 현재 총괄 주관사인 T사를 통해 SoC 개발이 진행 중이며, '21년 12월에 설계 완료 하였습니다.

[ 복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 과제 개발 내용 ]

	연산 성능	내장 CPU	NPU SDK
기 확보	2.0 TOPS@1GHz(1CoreOnly)	미지원	1-Core Only
신규 개발	2.0~8.0 TOPS@1GHz(1~4Core)	지원	최대 4 Core 까지 병렬 처리 지원

오픈엣지테크놀로지는 "자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체" 개발 과제의 주관 기관으로 참여하여 자율 주행 반도체 및 SW와 다중 신경망 기술 개발을 진행하고있습니다. 자율주행 레벨4급은 지정된 조건하에 운전자의 개입 없이 차량이 주도적으로 주행할 수 있는 수준입니다. 자율주행 레벨4 구현을 위해서는 최소 250TOPS(Trillion Operation Per Second) 이상의 고성능 인공지능 반도체 및 인공 신경망 포함 자율주행 제어 SW, 이를 통합한 자율주행모듈 등이 필요하지만 기술적 한계로 인해 전세계에서 일부 기업만이 해당 기술들을 확보하고 있습니다. 해당 과제는 초고성능 멀티센서 인공지능 컴퓨팅, 고정밀도 인공신경망 병렬 프로세싱, 기능안전성(ISO-26262)에 대응하는 자율주행 레벨 4급의 인공지능 프로세서 반도체 개발 등이 주요 연구개발 요소입니다. 오픈엣지테크놀로지는 기 보유한 고효율 4/8비트 혼합정밀도 인공지능 프로세서(NPU, Neural Processing Unit) IP를 바탕으로 더욱 고도화된 자율주행용 최신 인공신경망을 다양하게 지원하는 250TOPS급 이상 고성능ㆍ저전력 상용 NPU IP를 개발하고 이를 통해 인공 지능 반도체 설계 역량을 강화할 계획입니다.

[ 자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체 개발 과제 내용 ]

구분	내용
초고성능, 저전력 NPU IP H/W 및 SDK S/W 기술 (칩당 250TOPS↑, 6TOPS/W↑)	- 다양한 자율주행용 인공신경망 지원(CNN 외 MLP, RNN, Attention 계열 등) · CNN(Convolutional neural network) : 합성곱 신경망 · MLP(Multi-Layer Perceptron) : 다층 신경망 · RNN(Recurrent neural network) : 순환 신경망 · Attention 계열 : 시각적 집중(Visual Attention) 현상을 구현하는 신경망 기법 - 다중 영상 카메라 입력을 통합 처리하는 Batch Processing 기술 - Broadcast/Multicast를 지원하는 효율적인 Multi-Core 구조 기술 - 32bit 부동소수점 신경망 대비 1% 이하의 정밀도 Loss 수준의 높은 정밀도를 지원하기 위한 8/4-Bit 혼합정밀도 연산 구조 기술과 고정밀도 데이터 형식 지원 기술 - NPU H/W에 최적화된 컴파일러 및 혼합정밀도 양자화 기술 포함 NPU SDK 기술
기능안전성 (ISO26262 Part5/11) 에 대응하는 기술	- 자율주행 인공지능 반도체 개발을 위한 기능안전프로세스 구축 - 자율주행 반도체의 기능안전 명세 작성 - 반도체 기술안전 컨셉 개발 및 안전 분석 - 반도체 하드웨어 기능안전 설계 및 안전 분석(FMEDA) - 반도체 하드웨어 기능안전 심사 대응(ASIL-B 이상) ※ ISO26262 : 2011년 자동차에 탑재되는 E/E(Electric & Electronic) 시스템의 오류로 인한 사고방지를 위해 ISO(International Organization for Standardization, 국제표준화기구)에서 제정한 자동차의 전기 및 전자 시스템의 기능 안전을 위한 국제 표준 - Part 5: Product development at the hardware level - Part 11: Guideline on application of ISO 26262 to semiconductors
인공지능 반도체 SoC 기술	- 16개 이상의 영상센서(칩당 8개 이상의 영상센서) 지원 인터페이스 탑재 - 고성능 Lidar, 4D Imaging Radar 지원 인터페이스 탑재 - 인지(Recognition), 계획(Planning) 단계에서의 지연시간 최소화를 위한  구조 설계(온칩 Frame Buffer 구조) - 실제 도로에서 자율주행 학습 데이터를 수집하기 위한 데이터 저장 구조 - 컴퓨팅 모듈 수준에서 두 개 이상의 반도체를 탑재 시 더 높은 수준의  기능안전인증에(ASIL-D) 대응하기 위한 Safety Subsystem 기술(Redundancy 지원)

 

매출 및 수주상황

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◆ 주요 제품 등의 매출현황

(단위 : 백만원, %)

매출 유형	제품명	2022년도 1반기 (제6기 1반기)		2021년도 (제5기)		2020년도 (제4기)		2019년도 (제3기)
		매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율
라이 선스	OMC™ + OPHY™	6,127	87.40%	3,169	61.20%	310	28.50%	461	37.20%
	OIC™	289	4.10%	1,173	22.60%	350	32.10%	529	42.70%
	ENLIGHT™	-	-	-	-	-	-	-	-
	소계	6,417	91.6%	4,342	83.7%	660	60.6%	990	79.9%
유지/보수		580	8.3%	808	15.6%	423	38.8%	249	20.1%
로열티		11	0.2%	35	0.7%	6	0.6%	-	-
매 출 총 계		7,008	100.0%	5,186	100.0%	1,089	100.0%	1,238	100.0%

◆ 매출 실적

(단위 : 백만원, %)

매출 유형		2022년도 1반기 (제6기 1반기)		2021년도 (제5기)		2020년도 (제4기)		2019년도 (제3기)
		매출액	비중	매출액	비중	매출액	비중	매출액	비중
라이 선스	수출	179	2.6%	1,421	27.4%	204	18.7%	286	23.1%
	내수	6,238	89.0%	2,921	56.3%	456	41.9%	704	56.9%
	합계	6,417	91.6%	4,342	83.7%	660	60.6%	990	79.9%
유지 보수	수출	148	2.1%	338	6.5%	129	11.8%	28	2.3%
	내수	431	6.2%	470	9.1%	294	27.0%	220	17.8%
	소계	580	8.3%	808	15.6%	423	38.8%	249	20.1%
로열티	수출	-	-	-	-	-	-	-	-
	내수	11	0.2%	35	0.7%	6	0.6%	-	-
	소계	11	0.2%	35	0.7%	6	0.6%	-	-
합계	수출	327	4.7%	1,759	33.9%	333	30.6%	314	25.4%
	내수	6,681	95.3%	3,426	66.1%	756	69.4%	924	74.6%
	합계	7,008	100.0%	5,186	100.0%	1,089	100.0%	1,238	100.0%

◆ 주요 매출처

(단위 : 백만원, %)

매출처명	2022년도 1반기 (제6기 1반기)		2021년도 (제5기)		2020년도 (제4기)		2019년도 (제3기)
	매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율	매출액	비율
A사	1,444	20.6%	224	4.3%	19	1.7%	87	7.0%
B사	1,285	18.3%	62	1.2%	-	-	-	-
C사	1,099	15.7%	-	-	-	-	-	-
D사	613	8.7%	-	-	-	-	-	-
E사	508	7.3%	1,311	25.3%	96	8.9%	660	53.3%
기타	2,059	29.4%	3,588	69.2%	974	89.4%	491	39.7%
합계	7,008	100.0%	5,186	100.0%	1,089	100.0%	1,238	100.0%

 

 

예비심사청구개요

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심사청구일	2022.04.18.
상장(예정)주식수	20,823,105 주
공모(예정)주식수	4,248,017 주
상장주선인	삼성증권
감사인	삼정회계법인

 

회사개요

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회사명	[코스닥] 오픈엣지테크놀로지	회사영문명	Openedges Technology, Inc.
설립일	2017. 12. 06.	국적	대한민국
대표이사	이성현	대표전화	02-2038-7507
종업원수	- 명	홈페이지	https://www.openedges.com/
업종	소프트웨어 개발 및 공급업	기업구분	벤처
주요제품	시스템 반도체 IP
본점소재지	서울특별시 강남구 역삼로 114 현죽빌딩 13층
결산월	12월	주당액면가	100 원
매출액(수익)	5,186 (백만원)	법인세차감전계속사업이익	-14,524 (백만원)
순이익	-14,608 (백만원)	자기자본	20,553 (백만원)
최대주주	이성현	최대주주 지분율	22 %
자회사의 주요제품 (지주회사일 경우)

 

심사결과

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IPO준비를 진행 중이거나 신규 상장한 기업을 이해하기 위한 목적이며, 투자 권유를 목적으로 하지 않습니다.
투자에 관한 결정은 투자자 본인에게 있으며 그 책임 또한 본인에게 있습니다.