공모주 - 트윔

공모 일정 : 11월 8일 ~ 11월 9일
배정 및 환불 : 11월 11일
납입 기일 : 11월 11일
상장일 : 11월 17일 
희망 공모가액 :  17,800 ~ 20,400 원
공모가 : 22,000 원
주간사 : 대신증권
배정방법 : 50% 균등, 50% 비례



'트윔'의 '증권발행조건 확정'과 '투자설명서'를 살펴보자,
아래와 같이 모집 확정가액 22,000 원으로 밴드 상단을 초과하였다.

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공모비율을 확인해보면,
일반공모는 약 100%이다.

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자, 수요예측은 어떻게 나왔는지 한번 확인해보자.
경쟁률은 1,627.34: 1로 수요예측 경쟁률이 높게 나왔다. 같은 기간 겹치는 공모주는 한개다.(바이옵트로)

 

총 신청수량 대비 의무보유 9.2%이며, 그중 3개월 이상 확약은 64% 정도.

그래서, 공모주를 통해 얻은 금액으로 회사는 어떻게 사용할 것인가?

260억 을 위와 같이 '시설자금', '운영자금', '기타' 항목 3개로 나눠 사용할 것으로 보인다.

'운영자금' 항목에 들어가는 비용이 거의 60%나 된다.
Dart에서 검색해서 봐보자면,,

'트윔'은 2010년도에 설립되었으며, 설립한 지 이제 10년 쫌 넘은 것으로 보인다.

 

주식의 총수 현황은 아래와 같다.

[

가. 회사의 현황

(1) 사업 개황

당사는 다양한 산업의 제조 공정과 재질별 광학특성에 대한 이해 및 AI 딥러닝 비전 기술을 기반으로 공정 자동화 솔루션을 제공하는 벤처기업입니다. 반도체, 디스플레이, 2차 전지, 자동차, 식음료 및 바이오 등의 다양한 분야에서 고객사의 공정 자동화 구축을 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 커스터마이징하여 제공하고 있습니다. 당사는 자체 개발한 핵심기술을 바탕으로 AI 딥러닝 검사 소프트웨어 “MOAI”를 개발하였으며, 이를 탑재한 AI 검사기(T-MEGA), Rule-base 비전검사시스템, 스마트 팩토리 솔루션(T-MASS) 등을 제공합니다.

 

당사는 2010년 1월 공장자동화, 장비제어 소프트웨어 개발 및 판매를 위해 설립하였고 OLED 디스플레이 제조 공정에 대한 지속적인 연구개발 투자로 2013년부터 비전을 이용한 디스플레이 모듈 정렬 검사(Alignment Vision System)를 포함한 머신비전 부문에서 매출을 확대하며 빠르게 성장해 왔습니다. 당사의 디스플레이 모듈 정렬 검사는 OLED 제조 후공정의 윈도우 커버 라미네이션(Lamination) 공정에 처음 적용되었으며, Flexible OLED으로의 진화 과정에서 공정의 난이도가 증가함에 따라 디스플레이 모듈 정렬 검사의 사용량도 증가하는 추세에 있습니다.

 

한편, 당사는 기존 규칙(Rule) 기반 머신 비전 검사의 한계를 극복하기 위하여 2017년부터 인공지능(AI) 기술을 제조업 생산 현장에 도입하기 위한 연구개발을 시작하여 인공지능 기술을 활용한 딥러닝(Deep Learning) 비전 검사기술을 개발하여 상용화에 성공하였습니다. 당사는 산업용 AI 딥러닝 검사 선두 업체로서 다수의 고객을 확보할 수 있었습니다. 덕분에 제조라인에서 발생하는 다양한 재질, 다양한 형태의 불량 이미지를 누적적으로 확보하고 있으며, 이를 바탕으로 검출 정확도를 지속적으로 높여가고 있습니다. 또한 당사는 인공지능 머신비전 솔루션 외에 제조 공정 내에서 발생하는 대량의 데이터를 실시간 저장하고 분석하여 품질 문제의 사전 감지와 생산 효율성을 향상하는 빅데이터 기술 및 자재관리와 생산관리 효율화를 위한 예지보전시스템 및 생산관리시스템을 개발하고 있습니다.

 

2) 제품 현황

설립 후 2013년까지 주요 매출은 공장자동화 및 장비제어에서 발생하였으며, 2014년에서 2017년까지 매출은 디스플레이 모듈 머신비전 부문에서 발생하였습니다. 2018년도부터는 인공지능 딥러닝 비전 기술까지 활용하여 다양한 제품의 검사 공정에 필요한 최적의 자동화 검사 솔루션을 고객사에 제공하고 있습니다.

1) MOAI : AI 딥러닝 핵심 알고리즘 라이브러리

 

MOAI는 기존의 Rule 기반 비전검사 방식으로는 불가능했던 복잡하고 까다로운 대상에 대하여서도 비전검사가 가능하고 사람보다 더 빠르고 정확하게 검출할 수 있도록 딥러닝 알고리즘을 적용한 머신비전 검사 기술입니다. MOAI는 상당히 규격화, 정형화된 제품인 반도체, OLED 등에 한정된 비전검사 전방산업을 확대하기 위하여 딥러닝 알고리즘 학습을 위한 학습용 데이터셋 자동 생성 기술과 제조 공정에 특화된 높은 검사 정확도를 구현하기 위하여 개발된 기술입니다. 기존의 광학 노하우에 딥러닝 기술을 적용하여 다양한 비정형 형태의 불량 검출과 픽셀 단위의 정밀한 검사가 가능하도록 하며, 미검과 과검을 최소화하여 생산 효율 및 검사 품질을 향상시키는 검사 모델 생성 기술입니다.

  

MOAI는 인공지능 및 광학 비전 기술을 이용하여 다양한 형태의 비정형적인 부품이나 제품의 외형 검사를 위한 모델학습생성 & 검사 Software로, 고객의 요구에 맞추어 맞춤형 솔루션으로 제공되고 있습니다. Target별 정상 및 불량의 분류, 불량 종류 및 위치 검출 등이 가능하며, 자동차 부품, 스마트폰 및 케이스, 디스플레이, 2차전지, 반도체, PCB, 전기전자 부품, 태양광 모듈 등 첨단 소재 및 핵심부품에 대한 외관 검사 외에도 식음료, 섬유, 바이오/의료, 건축자재 등 모든 제조업 영역에 활용 가능하며, 딥러닝 기반 검사 기술과 규칙(Rule) 기반 검사기술의 융합 기술력을 구현하여 더욱 다양한 부분의 응용 및 폭넓은 산업층의 확보가 가능합니다.

  

MOAI는 다양한 업무에 적용 및 개발 가능하도록 라이브러리(DLL) 형태로 제공될 수 있으며, 초기 투자 비용을 적게 하고, 저변을 확대 위해 검사 서버(MOAI)로 제공하기도 합니다. 또한, Machine Vision과 학습/검사 최적화를 위한 AI 알고리즘과 결합하여 고객사 요청에 따라 S/W 단독 또는 H/W 결합의 형태로 제공 됩니다.

2) T-MEGA : AI 딥러닝 검사 솔루션 

 

T-MEGA AI 검사 솔루션은 당사의 AI 딥러닝 라이브러리인 MOAI, 영상 확보 기술, 그리고 장비 설계/제조 기술을 통합 적용한 AI 자동화 검사기로서, 대상 제품의 양불검사를 자동으로 수행할 뿐 아니라 실제 공정 현장에서 물리적인 제품 투입과 양품과 불량품의 분류를 통합적으로 수행하는 스마트 팩토리 검사 설비입니다. 

 

딥러닝 비전검사 기술을 이용하여 다양한 형태의 비정형적인 부품이나 제품의 외형을 검사하되 기존 Rule 기반 머신 비전 검사가 유효한 부분은 이를 결합하여 최적의 성능을 확보하였습니다. 자동차 부품, 스마트폰, 디스플레이, 2차 전지, 반도체, PCB, 전기전자 부품, 태양광 모듈 등 첨단 소재 및 핵심부품에 대한 외관 검사 외에도 식음료, 섬유, 바이오/의료, 건축자재 등 모든 제조업 영역에 적용 가능 다양한 전방산업에서 기존 검사원의 육안 검사 및 현미경 검사, 규칙 기반 머신 비전 검사를 대체하고 제품의 미검과 과검을 줄여주고 있습니다. 

 

한편, AI 신경망 업체, AI 스마트 카메라 업체, 기구물 업체가 컨소시엄을 구성하여 AI 검사 장비를 제작하는 경우, 기구의 진동으로 인한 광학 모듈의 성능 저하 등 기구와 AI, 그리고 광학모듈의 결합 과정에서 여러 이슈가 발생하게 됩니다. 또한 기구물 업체는 AI 딥러닝 신경망에 대한 낮은 이해로 학습과 튜닝에서 한계를 보이며, 가장 기본적인 광학 조건을 확보하지 못하기도 합니다. 이런 품질 문제 발생 시 컨소시엄 업체 간 책임 소재 분쟁이 발생하면서 고객사가 곤란을 겪는 경우가 있습니다. 

 

당사는 T-MEGA라는 통합 솔루션을 제공하여 광학 촬영, AI 딥러닝 신경망 학습, 기구설계 및 제조까지 일괄 작업하여 바로 검사 라인에 투입 가능한 상태로 고객에게 납품하여 양산 검증을 받습니다. 해당 과정에서 발생하는 모든 이슈를 당사가 직접 해결하여 고객의 불편을 최소화합니다. 이러한 당사의 통합 솔루션은 고객으로부터 매우 반응이 좋은 상황입니다. 주요 검사 대상 산업 카테고리별 제품은 아래와 같습니다. 

 

① T-MEGA 메탈 : 난반사가 심한 금속 표면 검사에 특화된 자동화 AI 외관 검사 장비. 턴 테이블 배치 방식으로 검사 속도 향상

② T-MEGA 파우치 : 난반사가 심한 알루미늄 파우치 검사에 특화된 자동화 AI 외관 검사 장비. 파우치류 건강기능식품의 자연적인 표면 구김과 진성 불량 구별 가능

③ T-MEGA 바이오 : 진단 키트 자동화 제조 및 자동화 AI 검사 일체형 설비

 

3) Rule 기반 비전 시스템

 

Rule 기반 비전 시스템은 정밀한 전기전자 부품 등에 대하여 기 입력된 rule을 기반으로 제품의 양불을 검사하는 비전 검사 솔루션입니다. 당사 비전 시스템은 굴곡이나 왜곡이 심한 PCB, Flexible OLED 제품의 부착 및 합착 Alignment 알고리즘 및 그 정도를 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였으며, 패널 모듈 특성화 검사기의 물류의 Loading/Unloading 물류 및 Connector 정밀 Alignment 수치 정보 계산, Flexible 한 PCB나 Flexible OLED 패널 제품의 외관 검사(이물, 미박리, 스크래치) AOI 알고리즘, 각 공정 및 제품에 따라 높은 부착/합착 정밀도를 확보하고 있습니다. 또한 투명하면서도 높은 반사도를 지닌 모바일 디스플레이용 커버글라스 제품 광학 조건 확보 및 Alignment에 기술력을 입증하여 고객사 내부 점유율을 높여가고 있습니다. flexible 한 재질의 OLED 패널뿐만 아니라 최근 접히는 디스플레이의 제조과정에서도 당사의 Rule-base 검사 시스템이 적용되고 있습니다. 

 

(3) 경기 변동과의 관계 및 제품의 라이프사이클 

당사의 제품은 모든 제조업 분야에 적용 가능하며, 신규 설비 투자가 진행되지 않더라도, 기존 생산설비에 개조 개선, 혹은 보완작업 형태로도 진행 가능하므로 특정 전방산업의 경기변동에 영향을 받는다고 보기 어렵습니다. 하지만 Rule-base 비전검사는 디스플레이 산업 노출 비중이 높으므로 디스플레이 생산설비 신규 투자, 혹은 고객사 디스플레이 폼팩터 변화에 영향을 받습니다. 두 제품 모두 제조업을 전방으로 하며, 계절적인 영향은 없습니다. 

스마트 팩토리를 구축하는데 필요한 여러 분야 중에서 제조공정의 자동화는 아직 해결해야 할 이슈가 많으며 이러한 제조공정 자동화를 위한 머신비전 분야에서 핵심인 딥러닝 검사 기술은 산업 도입기 단계에 있습니다. 산업계에서는 딥러닝 기술을 활용한 상용화 사례가 매년 큰 폭으로 증가하고 있으며 해당 제품은 이러한 딥러닝 기술을 사용한 검사 솔루션으로서 앞으로도 지속적인 성장이 예상됩니다.

(4) 신규 사업

당사는 2차원 영상의 특성을 분석하는 2D 비전 기술과 제조업에 특화된 AI 딥러닝 검사기술의 고도화뿐만 아니라 높이와 깊이 등 입체 정보까지 함께 활용하는 AI 딥러닝 3D 비전 기술을 확보하여 상용화를 준비 중에 있습니다. 3세대 기술은 3D 비전 기술에 AI 신경망을 적용함으로써 복잡한 형상을 가지고 있으면서 입체적인 표면을 가진 제품에 대한 검사를 자동화할 수 있습니다. 이러한 3세대 검사 기술의 완성도가 성숙 단계에 도달하면, 기계의 수준이 진정으로 인간의 검사 수준까지 도달할 것으로 당사는 예상하고 있습니다. 

 

구 분 1세대 자동화 외관 검사 2세대 자동화 외관 검사 3세대 자동화 외관 검사

  

한편, 당사는 스마트 팩토리의 핵심 기반이 되는 빅데이터 분석과 생산관리시스템인 MES 솔루션을 국제표준 기반으로 제공하여 제조 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 관리 및 제어함으로써 고객사의 제조 경쟁력을 향상시키고자 합니다. 뿐만 아니라 MES에서 취득한 데이터와 AI 검사설비에서 취득한 데이터를 당사 빅데이터 신경망으로 분석하여, 선제적으로 대응할 수 있는 AI 통합 MES를 개발하고 있습니다. 서비스 주요 목적은 실시간 공정관리 체계 구축, 설비 별 생산실적 전산화 구축, 오투입 방지, 원자재 관리, 시스템 통제 및 품질 확보, 설비 분석을 통한 설비 보전으로 생산성 향상에 있습니다. 스마트팩토리에서 예지보전 기술은 실시간으로 제조설비의 상태를 감시하고 초기 결함을 정확히 예측하고 진단해주는 기술입니다. 제조산업에서 이러한 예지보전 솔루션은 생산 현장에 노출된 작업자를 설비 고장으로 발생하는 위험으로부터 안전하게 보호하고 제조 장비의 고장을 사전에 예방하는 스마트팩토리의 주요 기술로 급부상하고 있습니다. 당사는 다양한 제조산업에서 인공지능 기술과 빅데이터를 융합하여 설비의 상태를 파악하여 설비의 이상 상태나 예상되는 문제점을 미리 예측하고 어떤 유지보수 작업을 실시해야 하는지 등의 엔지니어링 도움을 제공하여 제조설비를 항상 최상의 상태로 유지하는 솔루션을 제공하고자 합니다.

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위에는 Dart 전자공시에서 일부 확인한 내용.

아래는 '트윔' 홈피 주소.

http://www.twim21.com/kor/main/

주식회사 트윔

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아래 '38커뮤니케이션'사이트에서 참고하여, 요약재무제표를 확인해 보니.

http://www.38.co.kr/html/fund/?o=v&no=1720&l=&page=1

IPO공모 > 트윔 공모주청약 일정, 공모주분석 - 비상장,장외주식시장 NO.1 38커뮤니케이션

매출, 영업이익, 당기순이익 모두 증가하고 있다.

 

dart 재무에 관한 사항에서 한번 봐야겠다.

http://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20211105000456

트윔/투자설명서/2021.11.05

 

 

아래는 '트윔'을 청약할 사람들이라면, 한 번쯤 읽어보면 좋을 것 같은 기사

https://marketinsight.hankyung.com/article/202110251633r

11년만에 몸값 1500억된 트윔 “완벽한 無人공장 마지막 퍼즐 맞춘다”

 

**********************************겹치는 공모주*********************************

 

https://hardwarewear.tistory.com/160

공모주 - 바이옵트로

※ 이 글은 개인적으로, 공모주 관련 회사 내용을 정리하는 것일 뿐 투자를 권유하는 것이 아닙니다. 투자에 대한 책임은 본인에게 있습니다.