위세아이텍
매출 99억 · 영업이익률 -8.6%
작년 같은 분기보다 -278.8%
🧭 스타일별 진단
- 21일 모멘텀 -13.7%
- 이평선 역배열
- RSI 36
- 볼린저 하단 근접
- 20이평 대비 -6.8%
- 영업이익률 4.9%
- 52주 고점 대비 -61%
실시간 기술적·재무 지표에서 산출한 점수(0–100). 투자 조언이 아닙니다.
📍 시장 내 위치 11월 10일 종가 기준
백분위는 같은 날 코스피·코스닥 전 종목 안에서의 기간 수익률 순위(1 가장 약함 ~ 99 가장 강함). 투자 판단은 본인의 책임입니다.
🗞 최근 뉴스
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🔗 관련 종목 · 소프트웨어 개발 및 공급업
🏢 기업 개요
📄 회사가 직접 쓴 사업 설명 반기보고서 (2026.06) · 2026-08-14
사업의 개요
가. 주요사업 당사는 Tailored AX와 Digital Asset Management를 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 위세아이텍 제품 라인업.jpg 위세아이텍 제품 라인업 Tailored AX는 AI Analytics Platform을 기반으로, AI 운영과 자동화, 데이터 기반의 의사결정까지 AI 활용 전주기를 하나의 체계로 제공합니다. 기업의 데이터 환경과 시스템 구조를 진단해 AI 도입을 위한 맞춤 설계와 모델 개발, 운영 자동화를 지원함으로써, 빠르고 정밀한 AI 구축과 운영이 가능합니다. 주요 제품으로는 WiseAIOps(와이즈에이아이옵스), WiseProphet(와이즈프로핏), WiseIntelligence(와이즈인텔리전스)가 있습니다. Digital Asset Management 분야는 Digital Quality Governance Platform을 기반으로, 데이터는 물론 애플리케이션과 소스코드까지 포함한 디지털 자산의 품질과 신뢰성, 안정성을 종합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 당사 제품인 WiseDQ(와이즈디큐)와 WiseMeta(와이즈메타)를 비롯해 자회사 아카이브테크놀로지의 ASTA(아스타), CodeInsure(코드인슈어)가 상호 연계되어 운영됩니다.
가. 주요사업 당사는 Tailored AX와 Digital Asset Management를 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 위세아이텍 제품 라인업.jpg 위세아이텍 제품 라인업 Tailored AX는 AI Analytics Platform을 기반으로, AI 운영과 자동화, 데이터 기반의 의사결정까지 AI 활용 전주기를 하나의 체계로 제공합니다. 기업의 데이터 환경과 시스템 구조를 진단해 AI 도입을 위한 맞춤 설계와 모델 개발, 운영 자동화를 지원함으로써, 빠르고 정밀한 AI 구축과 운영이 가능합니다. 주요 제품으로는 WiseAIOps(와이즈에이아이옵스), WiseProphet(와이즈프로핏), WiseIntelligence(와이즈인텔리전스)가 있습니다. Digital Asset Management 분야는 Digital Quality Governance Platform을 기반으로, 데이터는 물론 애플리케이션과 소스코드까지 포함한 디지털 자산의 품질과 신뢰성, 안정성을 종합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 당사 제품인 WiseDQ(와이즈디큐)와 WiseMeta(와이즈메타)를 비롯해 자회사 아카이브테크놀로지의 ASTA(아스타), CodeInsure(코드인슈어)가 상호 연계되어 운영됩니다. 당사 솔루션은 단독 도입과 통합 프로젝트 형태로 제공되며, 직접 영업과 조달청 디지털서비스몰 및 SaaS 제공 등 온·오프라인 채널을 통해 판매하고 있습니다. 1990년 설립 이후 금융·공공·제조·유통·교육 등 산업 전반에 500여 개 고객사를 보유하고 있으며 1,700여 건 이상 프로젝트를 수행하며 탄탄한 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다. 나. 신규사업 디지털 자산 관리 역량 강화를 위해 2023년 2월 소프트웨어 정적분석 전문기업 아카이브테크놀로지를 자회사로 편입하였습니다. 주요 제품인 ASTA와 CodeInsure는 프로그램 변경 영향 파악과 보안 취약점 분석 기능을 제공하며, 금융권 등 다양한 고객사에 공급되고 있습니다. 이를 통해 데이터부터 애플리케이션, 소스코드까지 디지털 자산 전반을 아우르는 기술 포트폴리오를 구축했습니다. 또한 당사는 AI 기반 문서 정보 추출 자동화 서비스 ‘iDocu(아이도큐)’를 신규 성장 사업으로 추진하고 있습니다. iDocu는 LLM 기반 문서 이해 기술을 활용해 거래처별 양식이 다른 무역 문서에서 핵심 정보를 자동 추출하고, ERP 시스템과 연계해 반복 입력 업무를 자동화하는 서비스입니다. 당사는 국제물류 ERP 전문기업과의 협업을 통해 선하증권(BL), 상업송장(CI), 포장명세서(PL), 항공화물운송장(AWB) 등 주요 무역 서류 처리 자동화 기능을 고도화하고 있으며, 포워더사를 대상으로 시범 적용과 영업 활동을 병행하고 있습니다.
주요 제품과 서비스
가. AI 모델 운영의 효율성과 안정성을 극대화하는 AI Operation Hub ‘WiseAIOps’ WiseAIOps는 AI 시스템의 전 주기를 하나의 환경에서 관리할 수 있는 엔드-투-엔드(End-to-End) AI Operation Hub 솔루션입니다. 데이터 수집부터 모델 개발, 학습, 검증, 배포, 모니터링, 성능 관리까지 모든 단계를 지원하여 AI 모델 운영의 효율성과안정성을 높입니다. 또한 AI 기반 기능인 Data Butler를 통해 자연어로 데이터를 조회하거나 AI 운영 정보를 확인하고, 반복적인 운영 업무를 보다 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 지원합니다. 그림1.jpg WiseAIOps 주요 화면 기존의 분리된 개발 및 운영 환경을 하나의 체계로 제공함으로써 운영 리스크를 줄이고 모델 품질을 일관되게 유지할 수 있습니다. 워크플로우를 자동화하고, 모델의 성능 저하를 실시간으로 모니터링하여 안정적인 AI 운영 환경을 제공합니다. 또한 모델 버전과 성능을 자동으로 관리하고 업데이트를 수행함으로써 결과의 일관성과 재현성을 확보하며, 대규모 데이터 환경에서도 높은 확장성과 운영 효율성을 제공합니다. 리소스와 서버를 포함한 AI 운영 인프라를 하나의 환경에서 관리할 수 있어 개발과 운영의 단절을 최소화하고 AI 서비스 운영 전반의 생산성을 높일 수 있습니다.
가. AI 모델 운영의 효율성과 안정성을 극대화하는 AI Operation Hub ‘WiseAIOps’ WiseAIOps는 AI 시스템의 전 주기를 하나의 환경에서 관리할 수 있는 엔드-투-엔드(End-to-End) AI Operation Hub 솔루션입니다. 데이터 수집부터 모델 개발, 학습, 검증, 배포, 모니터링, 성능 관리까지 모든 단계를 지원하여 AI 모델 운영의 효율성과안정성을 높입니다. 또한 AI 기반 기능인 Data Butler를 통해 자연어로 데이터를 조회하거나 AI 운영 정보를 확인하고, 반복적인 운영 업무를 보다 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 지원합니다. 그림1.jpg WiseAIOps 주요 화면 기존의 분리된 개발 및 운영 환경을 하나의 체계로 제공함으로써 운영 리스크를 줄이고 모델 품질을 일관되게 유지할 수 있습니다. 워크플로우를 자동화하고, 모델의 성능 저하를 실시간으로 모니터링하여 안정적인 AI 운영 환경을 제공합니다. 또한 모델 버전과 성능을 자동으로 관리하고 업데이트를 수행함으로써 결과의 일관성과 재현성을 확보하며, 대규모 데이터 환경에서도 높은 확장성과 운영 효율성을 제공합니다. 리소스와 서버를 포함한 AI 운영 인프라를 하나의 환경에서 관리할 수 있어 개발과 운영의 단절을 최소화하고 AI 서비스 운영 전반의 생산성을 높일 수 있습니다. 당사는 올해 WiseAIOps에 대해 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득하며 제품의 기능성, 신뢰성, 사용성 및 효율성을 검증받았습니다. 이를 기반으로 공공기관과 기업이 AI 모델을 안정적으로 운영하고, 성능 저하와 운영 리스크에 효과적으로 대응할 수 있는 AI 운영 자동화 환경을 제공하고 있습니다. 나. AI 개발 과정을 자동화하고 최적화하는 Automated AI Flow ‘WiseProphet’ WiseProphet은 AutoML 제품으로, 데이터 전처리부터 학습과 평가, 모델 최적화까지 전 과정을 자동화하여 AI 모델 개발의 속도와 효율성을 획기적으로 높입니다. 피처엔지니어링 기반의 자동 변수 생성과 선택 기능을 통해 데이터의 특성을 반영하며 입력 변수와 예측 결과 간의 관계를 시각화해 비전문가도 모델의 구조와 결과를 쉽게이해할 수 있습니다. WiseAIOps와 연동되어 개발된 모델을 운영 환경으로 신속하게 이관할 수 있어 개발과 운영 간 단절을 해소하고, 모델 배포와 모니터링, 운영을 하나의 제품 내에서 수행할 수 있습니다. 이러한 통합 구조는 기업의 AI 내재화를 가속화하고, 생산성과 품질을 동시에 강화합니다. 현재 WiseProphet은 자체 홈페이지(https://prophet.wise.co.kr/)를 통해 SaaS로도 제공되어 있어 대규모 기업이나 기관이 아닌 개인, 소규모 프로젝트, 스타트업에서도폭넓게 사용되고 있습니다. 다. 데이터 분석과 시각화 중심에서 Data Intelligence로 진화한 ‘WiseIntelligence’ WiseIntelligence는 데이터 분석과 시각화에 특화된 솔루션으로, 정형 및 비정형 데이터를 다각도로 분석하여 보다 객관적이고 신뢰도 높은 의사결정을 지원합니다. 그리드, 트리맵, 파이차트, 막대차트, 점차트, 액체 게이지, 코로플래스(단계구분도 맵) 40여 가지의 시각화 유형을 제공하며, 사용자는 직관적인 드래그앤드롭(Drag&Drop) 방식으로 데이터를 손쉽게 탐색하고 분석할 수 있습니다. 최근에는 AI 기반 기능인 'Data Butler'를 적용하여 Data Intelligence 기능을 강화했습니다. 사용자가 데이터를 등록하면 AI가 데이터의 구조와 특성을 분석해 매출 추이, 상품별 기여도, 고객 구매 패턴, 업무 처리 현황 등 데이터 특성에 적합한 분석 주제를 자동으로 제안합니다. 기존에는 사용자가 직접 분석 목적과 화면을 설계해야 했다면, 이제는 AI가 분석 시나리오를 먼저 제안하고 사용자는 필요한 주제를 선택하는 방식으로 분석 효율성을 높였습니다. 또한 추천된 분석 주제를 기반으로 데이터 준비, 시각화 화면 구성, 보고서 생성까지 자동으로 수행하며, 분석 결과와 함께 주요 지표 변화, 이상 징후, 위험도 등을 AI가 분석하여 인사이트와 후속 조치 방안을 함께 제공합니다. 보고서 작성 과정에서도 대화형 AI 기능을 활용해 필요한 차트와 분석 화면을 손쉽게 구성할 수 있어, 데이터 분석 전문성이 부족한 사용자도 보다 쉽게 데이터를 활용하고 의사결정에 필요한 정보를 확보할 수 있습니다. 그림2.jpg WiseIntelligence 주요 화면 라. 공공데이터 품질평가 공식 진단도구로 검증된 Data Quality Trust ‘WiseDQ’ WiseDQ는 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 적시성을 체계적으로 관리하기 위한 데이터 품질관리 솔루션입니다. 품질지표 설정부터 진단, 분석, 리포트 자동생성까지 품질관리 전 과정을 지원하며, 공통표준 및 기관표준 기반의 진단과 구조정보 일치율 평가 기능을 제공합니다. 이를 통해 담당자는 데이터 품질 문제를 신속하게 식별하고 효율적으로 개선할 수 있습니다.특히 2019년부터 현재까지 행정안전부가 주관하는 ‘공공데이터 품질관리 및 실태평가 용역사업’의 수준평가 공식 진단도구로 WiseDQ가 활용되며, 기술 신뢰성과 수행 역량을 입증하고 있습니다. 당사는 해당 사업을 통해 축적한 진단 경험과 품질관리 노하우를 바탕으로 공공기관의 데이터 품질 수준을 체계적으로 점검하고, 오류 개선 및 표준화 수준 제고를 지원하고 있습니다. 또한 ASTA와의 연계를 통해 데이터 오류 진단 및 개선 프로세스를 강화했습니다. 업무 규칙 검증과 프로파일 분석을 통해 오류를 신속히 탐지하고, 개선 우선순위를 제시함으로써 데이터 품질의 신뢰성과 활용성을 한층 높였습니다. 최근에는 AI 기반 자동 진단 기능을 추가하여 데이터 패턴 분석을 통한 품질 이상 탐지와 진단 규칙 추천 기능을 지원함으로써, 데이터 품질 점검과 개선 작업의 자동화 수준을 한층 강화했습니다. 그림Ⅱ- wisedq 자동 진단 화면.jpg WiseDQ 자동 진단 화면 마. 조직 내 데이터 자산을 표준화하고 통합 관리하는 Metadata Governance ‘WiseMeta’ WiseMeta는 데이터 표준, 모델, 데이터베이스, 흐름 등 메타데이터 전반을 체계적으로 관리해 조직의 정보 자산을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다. 데이터 표준화를 기반으로 항목 정의와 구조 설계를 지원하여, 시스템 간 데이터 매핑이나 변경 과정에서 발생하는 비효율을 최소화합니다. 또한 AI 기반 표준 용어 추천 도구 ‘Data Butler’를 탑재해, 담당자가 수작업으로 수행하던 표준용어 선정을 자동화하고 최적의 용어를 제안함으로써 관리 정확성과 업무 효율을 높였습니다. 2004년 첫 출시 이후 공공기관과 금융권을 중심으로 180여 개 구축 사업과 70여 건의 컨설팅을 수행하며, 국내 데이터 관리 체계 구축 분야에서 풍부한 경험과 기술력을 축적했습니다.
매출과 수주
가. 매출실적 나. 수주상황 1) 판매조직 당사의 판매조직은 기술전략부와 영업본부로 구성되어 있습니다. 기술전략부에서 당사 브랜드에 대한 마케팅전략 수립, 제품과 서비스에 대한 홍보, 제안 관리 등을 담당하고 있습니다. 영업본부는 총 10명의 인원이 영업 기회 발굴, 고객 요구사항 정리,전체적인 고객 맞춤형 영업을 담당합니다. 각 사업본부는 제안서 작성, 사업 수행을 통해 제품과 서비스 판매를 위한 직·간접적인 지원을 담당합니다. 2) 판매전략 (1) 판매경로 당사는 매출액 증대를 위하여 판매경로를 다음의 5가지로 확장하고 있습니다. (2) 조달청 디지털서비스몰 당사는 공공시장 수요 확대에 대응하기 위해 주요 솔루션을 국가종합전자조달시스템인 조달청 디지털서비스몰에 등록했습니다. 디지털서비스몰 등록을 위해 GS인증, 시험 성적 제출, 납품 실적 검증 등 엄격한 기술 기준을 충족하였으며, 이를 통해 당사 솔루션의 기술력과 안정성이 공인되었습니다. 특히 조달데이터허브 기준, 등록 제품 모두 디지털서비스몰에서 유사 제품군 매출 1위를 기록하며 시장 내 확고한 우위를 확보했습니다. (3) 온프레미스 기반에서 SaaS까지 서비스 모델 확대 당사는 공공기관과 대기업을 대상으로 한 온프레미스 구축형 사업을 안정적으로 유지하면서, 일부 제품을 중심으로 SaaS 및 사용량 기반 서비스 모델을 단계적으로 확대하고 있습니다.
가. 매출실적 나. 수주상황 1) 판매조직 당사의 판매조직은 기술전략부와 영업본부로 구성되어 있습니다. 기술전략부에서 당사 브랜드에 대한 마케팅전략 수립, 제품과 서비스에 대한 홍보, 제안 관리 등을 담당하고 있습니다. 영업본부는 총 10명의 인원이 영업 기회 발굴, 고객 요구사항 정리,전체적인 고객 맞춤형 영업을 담당합니다. 각 사업본부는 제안서 작성, 사업 수행을 통해 제품과 서비스 판매를 위한 직·간접적인 지원을 담당합니다. 2) 판매전략 (1) 판매경로 당사는 매출액 증대를 위하여 판매경로를 다음의 5가지로 확장하고 있습니다. (2) 조달청 디지털서비스몰 당사는 공공시장 수요 확대에 대응하기 위해 주요 솔루션을 국가종합전자조달시스템인 조달청 디지털서비스몰에 등록했습니다. 디지털서비스몰 등록을 위해 GS인증, 시험 성적 제출, 납품 실적 검증 등 엄격한 기술 기준을 충족하였으며, 이를 통해 당사 솔루션의 기술력과 안정성이 공인되었습니다. 특히 조달데이터허브 기준, 등록 제품 모두 디지털서비스몰에서 유사 제품군 매출 1위를 기록하며 시장 내 확고한 우위를 확보했습니다. (3) 온프레미스 기반에서 SaaS까지 서비스 모델 확대 당사는 공공기관과 대기업을 대상으로 한 온프레미스 구축형 사업을 안정적으로 유지하면서, 일부 제품을 중심으로 SaaS 및 사용량 기반 서비스 모델을 단계적으로 확대하고 있습니다. 현재 AutoML 기반 AI 개발 플랫폼 WiseProphet은 자체 홈페이지를 통해 SaaS 형태로 제공하고 있으며, AWS 마켓플레이스에도 입점해 글로벌 클라우드 환경에서 서비스를 제공하고 있습니다. 월 결제를 통해 고객은 별도의 인프라 구축 없이 웹 환경에서 데이터 업로드, 모델 학습 및 검증을 수행할 수 있으며, 초기 투자 부담을 낮추고 AI 도입 접근성을 높일 수 있습니다. AI 기반 문서 정보 추출 자동화 서비스인 iDocu 등 신규 서비스에는 사용량 기반 과금 모델을 검토하고 있습니다. 이를 통해 기존 공공기관 및 대기업 중심의 고객 기반을 넘어 중소기업, 스타트업 등으로 고객 저변을 넓히고, 반복 매출 기반의 신규 수익 기회를 확대해 나갈 계획입니다.
보고서의 매출·제품 표
매출 및 수주상황 · 표 1 (5행)
| 사업부문 | 제37기 2분기 | 제36기 | 제35기 |
| AI | 1,922,039 | 6,051,464 | 6,245,809 |
| 빅데이터 (분석과 품질) | 14,570,206 | 29,805,957 | 26,344,900 |
| 기타 | 345,685, | 645,832 | 175,323 |
| 합계 | 16,837,930 | 36,503,253 | 32,766,032 |
매출 및 수주상황 · 표 2 (7행)
| 발주처 | 계약명 | 계약 시작일 | 계약 종료일 | 계약금액 | 진행률 | 수익인식액 | 계약잔액 |
| 한국은행 | 한국은행 디지털혁신실 통합 운영용역 | 2026-04-01 | 2027-06-30 | 5,618,000 | 20% | 1,123,599 | 4,494,401 |
| 중소기업중앙회 | 중소기업·소상공인 데이터 플랫폼 구축 | 2026-04-22 | 2027-02-21 | 3,090,000 | 20% | 618,000 | 2,472,000 |
| 한국은행 | 한국은행 2기 IT통합 운영용역 사업 | 2026-05-01 | 2029-04-30 | 4,093,200 | 6% | 227,400 | 3,865,800 |
| 지능정보사회진흥원 | 2026년 공공데이터 품질관리 및 실태평가 용역 | 2026-05-19 | 2026-12-15 | 1,435,909 | 12% | 166,075 | 1,269,834 |
| 기타 | - | - | - | 48,293,581 | - | 14,357,170 | 14,437,197 |
| 합 계 | 62,530,690 | 16,492,244 | 26,539,232 |
단위는 보고서 표기 그대로(대개 백만원)예요. 행은 공시된 모양 그대로 옮겼어요.
금융감독원 전자공시(DART) 정기보고서에서 회사가 쓴 문장을 요약·편집 없이 옮겼어요. 원문 보기 →
정보 제공용이며 투자 권유가 아니에요. 위키 문서 전체 보기 →
📊 투자 지표 2026-11-10 종가 기준
기간 수익률
적자 등으로 이익이나 순자산이 0 이하이면 PER·PBR은 비워 둬요.
🧭 가치평가 위치 2026-11-10 종가 기준
소프트웨어 개발 및 공급업 업종 179종목 안에서 보면, PER 11.9배는 업종 중앙값 11.4배보다 높아 업종 평균 언저리예요(더 낮은 종목 52%). PBR은 0.56배로 중앙값 0.94배 아래예요.
막대는 업종 10~90% 구간, 진한 부분은 가운데 절반, 세로선은 중앙값, 점이 이 종목이에요.
시가총액이 비슷한 같은 업종 종목
| 종목 | 시가총액 | PER | PBR | 배당 | ROE | 3개월 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 위세아이텍 | 186억 | 11.9 | 0.56 | 5.96% | 6.5% | — |
| 바이브컴퍼니 | 185억 | — | 0.43 | 0.00% | -55.4% | -34.0% |
| 미디어젠 | 187억 | — | 1.19 | 0.00% | -43.0% | +1.5% |
| 케이쓰리아이 | 183억 | — | 0.54 | 0.00% | -13.3% | -1.9% |
| 파라택시스이더리움 | 189억 | 4.7 | 0.59 | 0.00% | -0.5% | -9.1% |
| 엔텔스 | 191억 | 5.8 | 0.33 | 0.00% | 4.8% | -42.3% |
| 알티캐스트 | 179억 | — | 0.31 | 0.00% | -10.0% | -21.0% |
최근 배수 범위 2026-07-08 ~ 2026-11-10 · 84거래일
기록이 쌓인 날짜만큼의 범위예요. 몇 해 치 밴드가 아니라 최근 흐름이에요.
52주 가격 위치
계산일 뿐이에요. 고른 배수에 지금 주당순이익을 곱한 값이고, 목표주가가 아니에요.
업종은 한국거래소 업종 분류예요. 배수는 매일 시세로 계산하고, 적자·자본잠식 종목은 분포에서 빼요.
🏦 연간 실적 (연결)
돈의 흐름 · 2025년
2025년 매출 383억 가운데 2.1%가 영업이익, 3.8%가 순이익으로 남았어요.
매출은 전년보다 9.2% 늘었고, 영업이익은 15.3% 줄었어요.
무엇이 성장했나
| 연도 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 매출 증감 | 영업이익 증감 | 영업이익률 | ROE | 부채비율 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | 383억 | 8억 | 15억 | +9.2% | -15.3% | 2.1% | 4.7% | 115.2% | 211원 |
| 2024년 | 350억 | 9억 | -4억 | +26.8% | — | 2.6% | -1.3% | 133.1% | -59원 |
| 2023년 | 276억 | -29억 | -33억 | — | — | -10.4% | -10.1% | 54.7% | -480원 |
금융감독원 전자공시(DART) 사업보고서 기준. 부채비율 = 부채 ÷ 자본.
💧 비용과 현금흐름 연간
| 연도 | 매출원가율 | 판관비율 | 영업활동 현금 | 투자활동 | 재무활동 | 설비투자 | 잉여현금 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | 79.8% | — | +22억 | +43억 | -94억 | 7억 | +15억 |
| 2024년 | 78.7% | — | +15억 | -152억 | +184억 | 95억 | -80억 |
| 2023년 | 84.8% | — | -24억 | -50억 | +43억 | — | — |
2025년 영업활동으로 번 현금 22억 중 설비투자에 7억을 쓰고 15억이 남았어요.
잉여현금 = 영업활동 현금 − 설비투자(유형·무형자산 취득). 사업보고서(연간)에만 있는 항목이라 분기는 없어요.
📅 분기 실적
| 분기 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 영업이익률 |
|---|---|---|---|---|
| 2026 2Q | 99억 | -9억 | 3억 | -8.6% |
| 2026 1Q | 79억 | 4억 | -3억 | 4.9% |
| 2025 4Q | 155억 | 2억 | 13억 | 1.4% |
| 2025 3Q | 91억 | 12억 | 7억 | 12.9% |
| 2025 2Q | 76억 | 5억 | 10억 | 6.3% |
| 2025 1Q | 61억 | -11억 | -15억 | -17.6% |
| 2024 4Q | 141억 | 24억 | 4억 | 16.9% |
| 2024 3Q | 77억 | -12억 | -17억 | -15.3% |
분기마다 그 3개월 실적이에요. 4분기는 연간에서 1~3분기를 뺀 값이에요.
📈 주체별 누적 순매수
120거래일 · 2026-05-15 ~ 2026-11-10첫 거래일부터 날마다 순매수 금액을 더해 간 값이에요(오른쪽 눈금). 외국인 비율은 외국인이 가진 주식 수 ÷ 상장 주식 수예요(왼쪽 눈금).
🏦 투자자별 순매수 2026-11-10까지
최근 20거래일 동안 외국인 6,543만 원어치 순매도, 기관 7만 원어치 순매도, 개인 6,271만 원어치 순매수했어요.
| 5일 | 10일 | 20일 | 60일 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | -937만 | -3,546만 | -6,543만 | -2억 |
| 기관 | -6만 | -7만 | -7만 | -7만 |
| 개인 | +943만 | +3,553만 | +6,271만 | +2억 |
📆 최근 20거래일 일별 순매수
| 날짜 | 외국인 | 기관 | 개인 |
|---|---|---|---|
| 11-10 | -189만 | 0만 | +189만 |
| 11-09 | +63만 | -6만 | -57만 |
| 11-06 | -183만 | 0만 | +183만 |
| 11-05 | -269만 | 0만 | +269만 |
| 11-04 | -360만 | 0만 | +360만 |
| 11-03 | -445만 | 0만 | +445만 |
| 11-02 | -844만 | 0만 | +844만 |
| 10-30 | -267만 | -1만 | +268만 |
| 10-29 | -650만 | 0만 | +650만 |
| 10-28 | -402만 | 0만 | +402만 |
| 10-27 | -372만 | 0만 | +372만 |
| 10-26 | -640만 | 0만 | +640만 |
| 10-23 | -377만 | 0만 | +378만 |
| 10-22 | -178만 | 0만 | +178만 |
| 10-21 | -184만 | 0만 | +184만 |
| 10-20 | -121만 | 0만 | +121만 |
| 10-19 | -105만 | 0만 | +105만 |
| 10-16 | +418만 | 0만 | -418만 |
| 10-15 | -1,096만 | 0만 | +816만 |
| 10-14 | -343만 | 0만 | +343만 |
순매수 금액(원). 플러스는 순매수, 마이너스는 순매도예요.
🏷 투자자별 평균 매수가 2026-11-10까지
| 5일 | 10일 | 20일 | 현재가와 비교 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | 2,493원 | 2,577원 | 2,673원 | -3.7% |
| 기관 | 2,448원 | 2,523원 | 2,523원 | +2.1% |
| 개인 | 2,531원 | 2,624원 | 2,698원 | -4.6% |
기간 동안 산 금액 합 ÷ 산 수량 합이에요. 판 물량은 빼지 않아서 보유 평단과는 달라요. 마지막 칸은 지금 가격이 20일 평균 매수가보다 얼마나 높은지·낮은지예요.
🧮 기술적 신호 요약
2026-11-10 종가까지의 일봉으로 지표 9개를 계산해 모았어요. 지표 신호를 정리한 참고 정보이며 매수·매도 권유가 아니에요.
현재가가 120일선 아래에 있고 120일선도 내려가고 있어요. (120일선 3,129원, 20일 동안 -11.9%)
파는 쪽 분위기가 강해요. (RSI 40% · 스토캐스틱 30% · 볼린저 위치 30%)
🔎 지표별 점검
20일선이 가장 아래, 120일선이 가장 위에 놓인 역배열이에요. 하락 추세가 이어지는 모양이에요. 9거래일 전 20일선이 60일선을 위에서 아래로 뚫었어요(데드크로스).
이 지표는?
최근 며칠 종가의 평균을 이은 선이에요. 짧은 선이 긴 선 위에 차례로 있으면 오르는 흐름으로 봐요.
20일선과 60일선 모두 아래에 있어요. 가격 흐름이 평균보다 약해요.
이 지표는?
현재가가 20일·60일 평균보다 얼마나 위·아래에 있는지 봐요.
MACD가 시그널선과 0선 아래에 있어요. 내리는 힘이 우세해요.
이 지표는?
12일과 26일 평균의 차이로 추세의 힘과 방향을 봐요. 시그널선은 그 차이의 9일 평균이에요.
50 아래에서 내리는 힘이 우세해요. 침체 기준 30까지 6.5 남았어요.
이 지표는?
최근 14일 동안 오른 폭과 내린 폭을 비교한 0~100 값이에요. 70 이상은 과열, 30 이하는 침체로 봐요.
추세 기준 25보다 2.2 높고 내리는 힘(-DI)이 더 커요. 내리는 추세가 분명해요.
이 지표는?
방향과 상관없이 추세가 얼마나 강한지 보는 값이에요. 25 이상이면 추세가 뚜렷하다고 봐요. +DI는 오르는 힘, -DI는 내리는 힘이에요.
밴드 아래쪽 끝 근처예요. 약세가 이어지거나 반등을 시험하는 자리예요.
이 지표는?
20일 평균선 위아래로 표준편차 2배 폭의 띠를 그려요. 가격이 띠 안 어디쯤인지(0%=하단, 100%=상단)로 과열·침체를 봐요.
%K가 %D 위에 있어요. 단기 흐름이 위쪽을 향해요.
이 지표는?
최근 14일 가격 범위 안에서 지금 가격이 어디쯤인지 보는 0~100 값이에요. 80 이상 과열, 20 이하 침체로 봐요.
평소와 비슷한 거래량이에요.
이 지표는?
마지막 거래일 거래량을 최근 20일 평균과 비교해요. 큰 거래량은 그 움직임에 힘이 실렸다는 뜻이에요.
최근 20거래일 동안 오른 날과 내린 날의 거래량이 비슷했어요.
이 지표는?
오른 날 거래량은 더하고 내린 날 거래량은 빼서 쌓은 값이에요. 사고파는 힘이 어느 쪽에 쌓이는지 보여 줘요.
🧱 주요 가격대
지난 1년 동안 주가가 여러 번 방향을 바꾼 가격대를 모았어요. 막대가 길수록 자주 부딪힌 자리예요.
📚 매물대 (최근 60거래일)
마지막 종가가 주요 거래 구간보다 아래에 있어요. 이 구간이 위쪽 부담이 되기도 해요.
하루 거래량을 그날 고가~저가에 고르게 나눠 쌓았어요. 거래가 많이 쌓인 가격대는 지지나 저항이 되기 쉬워요.
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조건에 맞는 소식이 없어요.
주요 이슈는 그날 뉴스를 묶어 고른 사건이에요. 증권사 리포트는 네이버 금융 리서치 목록의 최근 보고서예요. 공시는 금융감독원 전자공시(DART), 큰 움직임은 장중 5% 넘게 움직인 날이에요.