뉴엔AI
매출 53억 · 영업이익률 4.3%
🧭 스타일별 진단
- 21일 모멘텀 -19.2%
- 이평선 역배열
- RSI 28 침체
- RSI 28 저점권
- 볼린저 하단 근접
- 20이평 대비 -11.5%
- 영업이익률 -17.2%
- 52주 고점 대비 -80%
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
(주)뉴엔에이아이는 30개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, 빅데이터 분석에 대한 노하우(Know-how)를 바탕으로 AI 기술개발을 발전해 나아가고 있습니다. 당사는 2004년 5월 설립된 외감법인으로 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(주력제품(사업) : 빅데이터 솔루션 및 AI 플랫폼 개발) 등을 영위 중이며, 2026년 6월 말기준 총자산 57,911백만 원, 자기자본 53,763백만 원 (납입자본금 4,448백만 원), 종업원 217명(연구개발인력 135명) 규모의 중소기업입니다.빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있어 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈입니다. 머신러닝, AI 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 AI기술을 결합하면서 기업들은 정보를 분석하여 제품, 매출, 물량 등에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다.
(주)뉴엔에이아이는 30개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, 빅데이터 분석에 대한 노하우(Know-how)를 바탕으로 AI 기술개발을 발전해 나아가고 있습니다. 당사는 2004년 5월 설립된 외감법인으로 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(주력제품(사업) : 빅데이터 솔루션 및 AI 플랫폼 개발) 등을 영위 중이며, 2026년 6월 말기준 총자산 57,911백만 원, 자기자본 53,763백만 원 (납입자본금 4,448백만 원), 종업원 217명(연구개발인력 135명) 규모의 중소기업입니다.빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있어 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈입니다. 머신러닝, AI 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 AI기술을 결합하면서 기업들은 정보를 분석하여 제품, 매출, 물량 등에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스 제공하는 Quetta_Enterprise, 산업비즈니스에 표준화된 AI분석 서비스 제공하는 Quetta_Service, AI 학습 및 빅데이터 분석을 위해 다양한 유형의 데이터를 전처리 하고 분석한 가공 데이터를 공급하는 Quetta_Data 서비스로 구성되어 있으며 각각이 서비스들은 고객들의 의사결정, 신규제품개발, 수요예측을 통한 물류관리 등 다양한 산업 및 현장에서 사용되어 있습니다. 당사는 AI분석을 통하여 복잡한 업무에서 정확한 예측 분석을 하려는 전방위적 산업을 목표시장으로 하고 있으며 장기적으로 이미지, 음성, 영상 등 다양한 비정형 빅데이터 AI 분석 시장을 개척해 나아갈 예정입니다.
주요 제품과 서비스
가. 주요 서비스 매출 현황 나. 주요 서비스 현황 당사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 서비스 중에 고객이 선택하여 제공하게 됩니다. 또한 각각의 서비스는 고객에게 구독형태로 제공하여 안정적인 매출을 확보하고 있습니다. (1) Quetta_Enterprise Quetta_Enterprise 서비스는 고객의 산업ㆍ업종 및 직무의 특성과 업무 환경을 반영한 AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스입니다. 제조, 패션, 식품, 금융 등 다양한 산업군에서 평판, 마케팅, 홍보, 제품개발 등 모든 업무 요구사항을 반영하여 맞춤형 데이터 및 분석 결과를 제공합니다 뉴엔ai 비즈니스모델.gif 뉴엔AI 비즈니스모델 당사는 인터넷 상에 있는 다양한 비정형 소셜/웹 빅데이터를 AI를 통하여 수집/정제/가공하여 고객이 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제공하는 것을 모델로 삼고 있습니다. 고객사 맞춤형 AI분석 서비스로 생성형 언어모델을 활용한 분석결과를 제공하며, 고객사별 전용 사전을 통한 감성분석 연관어 및 상품 용어 분석을 제공합니다. 또한, 개체명 인식 기술을 활용한 주제어 추출 및 다차원 주제 카테고리를 자동으로 분류하고 Hallucination(환각)을 없애는 RAG 기술 등이 적용되어 있는 서비스입니다.
가. 주요 서비스 매출 현황 나. 주요 서비스 현황 당사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 서비스 중에 고객이 선택하여 제공하게 됩니다. 또한 각각의 서비스는 고객에게 구독형태로 제공하여 안정적인 매출을 확보하고 있습니다. (1) Quetta_Enterprise Quetta_Enterprise 서비스는 고객의 산업ㆍ업종 및 직무의 특성과 업무 환경을 반영한 AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스입니다. 제조, 패션, 식품, 금융 등 다양한 산업군에서 평판, 마케팅, 홍보, 제품개발 등 모든 업무 요구사항을 반영하여 맞춤형 데이터 및 분석 결과를 제공합니다 뉴엔ai 비즈니스모델.gif 뉴엔AI 비즈니스모델 당사는 인터넷 상에 있는 다양한 비정형 소셜/웹 빅데이터를 AI를 통하여 수집/정제/가공하여 고객이 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제공하는 것을 모델로 삼고 있습니다. 고객사 맞춤형 AI분석 서비스로 생성형 언어모델을 활용한 분석결과를 제공하며, 고객사별 전용 사전을 통한 감성분석 연관어 및 상품 용어 분석을 제공합니다. 또한, 개체명 인식 기술을 활용한 주제어 추출 및 다차원 주제 카테고리를 자동으로 분류하고 Hallucination(환각)을 없애는 RAG 기술 등이 적용되어 있는 서비스입니다. 이러한 다양한 기술들이 적용되기 위해서 아래와 같은 주요 기술제품들이 적용되어 Quetta_Enterprise 서비스를 구성합니다. [Quetta_Enterprise 서비스에 적용된 주요 기술제품] Quetta_Enterprise 서비스는 생성형 AI 기반 타깃 시장에서는 경영진의 관심 정보에 대해서 수시보고 요청을 빠르게 대응하고 업무 효율성 개선 목적으로 도입되어 사용되거나, 미용 목적 및 고가의 불필요한 수술 진행 후 보험금을 청구하는 사례를 사전 탐지하기 위해 소셜 빅데이터를 활용하기도 합니다. 또한, 텍스트 수집/분석시스템을 통하여 상품성 관련 정보와 지역별 분석 결과 등을 시각화하여 신제품 개발 및 상품성 개선 등에 활용합니다. (2) Quetta_Global MI Quetta_Global MI 서비스는 수출 기업이 글로벌 기업들의 이슈현황과 신기술을 모니터링할 수 있도록 글로벌 5,000개 기업의 시장 동향 및 이슈와 30개 국가의 정책변화 등을 분석합니다. 데이터 분석 방법으로는 한국표준산업분류(KSIC)를 기반으로 각 산업군별로 데이터를 분류하고, 각 산업 도메인에 맞는 분석모델을 적용하여, 불용정보가 배제된 정제된 데이터를 기반으로 AI 분석 경량화 엔진을 커스텀하여, 모든 기업에서 사용할 수 있는 데이터 분석 솔루션을 제공합니다. 도메인별 분석 모델은 당사에서 그동안 수행했던 900여개 과제에서 개발된 모델들로 각 도메인의 대표기업에서 이미 검증이 완료된 모델로 초급 데이터 분석가도 쉽게 사용할 수 있도록, 지능형 분석데이터 생성 및 추출 기능과 AI생성 보고서를 제공합니다. clip_image001.jpg Quetta_Global MI 서비스 화면(커스터마이징 이전 기본 모델) Quetta_Global MI 제품은 정보분석을 위한 데이터 분석가뿐만 아니라 주요경영진 및 임원들에게 AI추천 이슈를 제공하여 업계의 수많은 이슈중 중요 이슈를 빠르게 전달하는 역할을 수행할 수 있으며, 생성형AI를 기반으로 이슈와 관련 정보를 질의응답 형태로 답변할 수 있는 RAG기술을 포함하고 있어 기업에 데이터 기반 의사 결정(data driven decision making)체계를 손쉽게 구성할 수 있는 솔루션입니다. [ Quetta_Global MI 서비스에 적용된 주요 기술제품] (3) Quetta_Audience Quetta_Audience서비스는 오피니언 리더(Influencer)의 발언을 기반으로 기사화 및 확산된 언론 매체, 확산량 분석 등 '사회적 영향력'을 분석 및 제공합니다. clip_image001_1.jpg Quetta_Audience 서비스 화면 예시 글로벌 오피니언 리더(Influencer)의 영향력을 분석하여 트위터, 페이스북, 언론사 등 글로벌 영향력 높은 SNS 플랫폼 및 언론 매체를 통해 글로벌 중요이슈 및 정보의 추이를 제공합니다. 이러한 이슈는 주제별로 그룹핑이 되며, 뉴스 및 SNS플랫폼으로의 재확산 수치를 취합하여 중요이슈를 선정합니다. 또한 오피니언리더의 언급을 언론 및 개인미디어가 어떻게 반응하고 있는지를 분석하여 해당 발언을 조금 더 입체적으로 분석할 수 있는 정보를 제공합니다. [ Quetta_ Audience 서비스에 적용된 주요 기술제품] (4) Quetta_Fair Shield (Quetta_health&Insurance) 당사의 신규 서비스 중에 하나였던 Quetta_health&Insurance 서비스의 명칭을 2026년부터 Quetta_Fair Shield 로 변경하였습니다. Quetta_ Fair Shield서비스는 보험사기 의심징후를 온라인을 통해서 분석하는 제품으로 질병, 치료법, 의료기관의 빅데이터를 AI 분석기술을 활용하여 보험금 과잉 청구를 사전 감지하여, 보험사의 손실을 줄이고 보험료가 부당하게 상승하는 요인을 사전에 제거하는 제품입니다. 그림1.jpg Quetta_ Fair Shield 서비스 화면 크게 두가지 모델이 적용되어 있으며, 첫째로는 병의원의 모럴성 리스크를 탐지하는 방식입니다. 현재 병의원의 의사가 진단한 경우 이를 반박할수 있는 기능이 없어 비급여 진료(시력교정, 미용목적 등)를 급여진료(백내장, 비중격만곡증 등)항목으로 진단할 경우 보험사는 해당 보험금의 지급을 거부할 수 없습니다. (시력교정하러 온 환자에게 백내장으로 진단하여 보험금을 수령하는 등의 행위) 이를 시술하기 전 시점에서 파악하기 위해서 병의원의 홍보, 광고 컨텐츠를 활용할 수 있습니다. 블로그 및 카페, 지식인의 답변 등을 통해서 마케팅 활동을 활발하게 하고 있는 병의원을 파악하고, 어떤 진료과목, 질병, 치료법에 대하여 홍보하는지를 분석해본 결과 해당 병의원에서 청구되는 보험금이 증가하는 것으로 확인되었습니다. 이러한 분석모델을 표준화하여 향후 보험금 청구의 증가가 의심되는 병의원 또는 질병, 치료법을 미리 예상하여 사전에 대응할 수 있도록 합니다. 두번째는 최근 법이 개정되어 교통사고 사기를 위한 알선만으로 처벌할 수 있는 규정이 추가됨에 따라 온라인을 통해서 교통사고 사기의 공범을 모집하는 행위를 찾아 해당인원을 수사할 수 있는 근거가 마련되었습니다. 실시간 데이터 수집을 기반으로 카페, 및 구직사이트 등을 통해 공범모집 정보를 수집하고, 일반인이 파악하기 힘든 용어(ㄱㄱㅅ, 공격수, 사고 가해차량 운전 및 탑승자)를 학습하여 정확하게 보험사기 알선 활동을 적발할 수 있습니다. [ Quetta_ Fair Shield 서비스에 적용된 주요 기술제품] (5) Quetta_Data Quetta_Data 서비스는 고객사가 분석에 즉시 사용할 수 있도록 원하는 데이터를 수집하고, 데이터를 정제, 라벨링, 가공하여 제공하는 서비스입니다. 단순 데이터만 제공하는 것이 아니라 공급량에 따른 통계자료 및 관리모듈을 제공함으로써 고객이 편하게 데이터를 분석할 수 있도록 도움을 주는 서비스입니다. quetta_data 예시.jpg Quetta_Data 서비스 예시 AI/빅데이터 전담 부서가 있는 기업들이 늘어나면서 보안을 이슈로 AI를 활용한 빅데이터 분석플랫폼을 직접 만들려는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이러한 기업들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 유형의 데이터를 정제 가공하여 API를 통해 분석된 데이터와 요약된 데이터를 공급하는 서비스입니다. 이러한 Quetta_Data 서비스를 구성하는 기술제품은 아래와 같습니다. [Quetta_Data 서비스에 적용된 주요 기술제품] (6) Quetta_Service Quetta_Service는 산업과 비즈니스에 표준화된 AI기반 소셜 빅데이터 분석 서비스입니다. Quetta_Enterprise 서비스를 통해서 나온 결과물 중 전문적인 산업 도메인에 공통으로 사용 가능한 표준화된 서비스를 구독형으로 저렴하고 빠르게 고객에게 제공합니다.
매출과 수주
가. 매출현황 나. 판매조직 뉴엔에이아이 판매조직도.jpg 뉴엔에이아이 판매조직도 다. 판매경로 당사는 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 라. 판매전략 당사는 신규고객사에 대해서는 국내외 AI분석 컨설팅 회사, 대기업 IT채널, 광고마케팅, 데이터 및 클라우드 파트너/리셀러를 통한 소개 및 협업을 통한 간접 판매와 기존고객사 Cross&Up Sales의 직접판매를 진행합니다. 또한, Expo, 컨퍼런스, PR기사 등을 통한 인아웃바운드 영업을 진행하고 있습니다. 기존고객사에 대해서는 기업규모 (대기업, 중견/중소기업)에 따라 AI 분석 서비스 상품을 차별화하여 판매하고 있습니다. (1) 기존 고객사 대상 (가) 대기업 / 공공 Quetta Enterprise 서비스 판매가 주력이 되는 대상으로 주무부서 소개로 기업 내 타부서의 인바운드 문의빈도가 높고, 기술영업 인력이 대응하여 직접 제안하고 있으며, 난이도가 높을 경우, R&D와 협업하여 영업을 진행합니다. 고객사 전담자를 두고 있으며, 중요도에 따라 주기적(격월, 분기)으로 서비스 만족도 점검미팅을 진행하면서 차년도 갱신(예산)을 점검합니다. Cross&Up Sales을 통해서 계약금액이 늘어난 사례는 다음과 같습니다.
가. 매출현황 나. 판매조직 뉴엔에이아이 판매조직도.jpg 뉴엔에이아이 판매조직도 다. 판매경로 당사는 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 라. 판매전략 당사는 신규고객사에 대해서는 국내외 AI분석 컨설팅 회사, 대기업 IT채널, 광고마케팅, 데이터 및 클라우드 파트너/리셀러를 통한 소개 및 협업을 통한 간접 판매와 기존고객사 Cross&Up Sales의 직접판매를 진행합니다. 또한, Expo, 컨퍼런스, PR기사 등을 통한 인아웃바운드 영업을 진행하고 있습니다. 기존고객사에 대해서는 기업규모 (대기업, 중견/중소기업)에 따라 AI 분석 서비스 상품을 차별화하여 판매하고 있습니다. (1) 기존 고객사 대상 (가) 대기업 / 공공 Quetta Enterprise 서비스 판매가 주력이 되는 대상으로 주무부서 소개로 기업 내 타부서의 인바운드 문의빈도가 높고, 기술영업 인력이 대응하여 직접 제안하고 있으며, 난이도가 높을 경우, R&D와 협업하여 영업을 진행합니다. 고객사 전담자를 두고 있으며, 중요도에 따라 주기적(격월, 분기)으로 서비스 만족도 점검미팅을 진행하면서 차년도 갱신(예산)을 점검합니다. Cross&Up Sales을 통해서 계약금액이 늘어난 사례는 다음과 같습니다. 대표적인 국내 주요 대기업의 사례를 기재하였으며, 공통적으로 특정 부서에서 사용되던 당사의 솔루션이 내부적인 정보공유와 긍정적인 입소문 광고에 따라 타 부서들의 다양한 사용목적으로 확대되는 양상을 보입니다. (나) 중견/중소기업 중견기업 역시 전담자를 두고, 반기에 최소 1~2번 이상 미팅을 통하여 사용 만족도 점검을 하면서, 다른 기업의 서비스 활용 성공 사례를 공유 및 교육을 제공하여, 차년도 갱신 가능성을 높이도록 유도하고 있습니다. 또한 Quettai 서비스의 경우 서비스 활용도를 높이기 위하여 온라인 동영상 및 활용 성공 사례집을 제작하여 제공하고 있습니다. (2) 신규 고객사 대상 (가) 대기업 / 공공 기존 고객사의 소개 또는 20년 이상의 업력으로 시장의 평판에 의한 채널들의 추천에 의한 인바운드 기회를 통한 영업을 진행하고 있습니다. 또한, PR기사, Expo, 컨퍼런스, 세미나, 검색광고 노출을 통한 인아웃바운드 영업을 병행하고 있습니다. (나) 중견/중소기업 검색광고, 세미나 진행, 기존 고객사 담당자 타기업 이직 후, 문의 등을 통한 인바운드 니즈를 통하여 영업을 진행합니다. 공공기관 홈페이지, 중견 기업 마케팅 부서, 중소기업 CEO 등 에게 아웃바운드 영업으로 진행하고 있습니다. (다) 해외기업 북미 뷰티 AI분석 서비스 플랫폼 (SaaS)를 26년 하반기 런칭 준비하고 있으며, 런칭 이전부터 북미 Expo 참가 및 웨비나 진행하여 잠재 고객사 Laed를 발굴 - 단기(1주 또는 1개월 ) 무료 체험 서비스(POC)제공 이후 유료 고객 전환 시키는 방법, 정기 북미 뷰티 시장 AI기반 분석 콘텐츠 릴리스 등과 같은 다양한 GTM(Go To Market) 전략 수립하여 실행함과 동시에 북미 리셀러를 발굴하여 북미 시장에서 활동하는 뷰티관련 기업들 대상으로 직접/간접 사업을 추진 및 확장해 나아갈 예정 입니다 마. 주요매출처 2025년 온기 기준 당사의 주요 매출처는 엘지전자(주), 삼성전자(주), (주)케이티 등입니다. 당사의 주요 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 42.26% 수준입니다. 사. 수주현황 당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다.
보고서의 매출·제품 표
주요 제품 및 서비스 · 표 1 (7행)
| 품 목 | 생산(판매) 개시일 | 주요상표 | 2025년 2분기 매출액 | 비율 | 제 품 설 명 |
| Quetta_Enterprise | 2004년 | Quetta_EnterpriseQuetta_Global MIQuetta_AudienceQuetta_Fair Shield | 3,920,263 | 40.62% | 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스 |
| Quetta_Data | 2015년 | - | 3,256,039 | 33.73% | 분석된 데이터를 자체 시스템에 연동하여 시각화하고자 하는 고객사를 대상으로 가공된 데이터를 공급하는 서비스 |
| Quetta_Service | 2014년 | QuettaiQuetta_K-Beauty InsightQuetta_K-Market Lens | 1,314,284 | 13.62% | 산업ㆍ비즈니스에 표준화된 AI기반 빅데이터 분석 서비스 |
| Insight Report | 2008년 | - | 747,073 | 7.74% | 소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하는 서비스 |
| 기타서비스 | - | - | 414,439 | 4.29% | AI기반 빅데이타 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등 |
| 합계 | - | - | 9,652,098 | 100.00% | - |
주요 제품 및 서비스 · 표 2 (13행)
| 적용기술제품 | 기술제품기능 |
| Quetta_TrendGPT | 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공 |
| Quetta_SentimentAnalysis | 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품 |
| Quetta_SpamDetection | 자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품 |
| Quetta_Search | 자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품 |
| Quetta_Topic | 빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품 |
| Quetta_SubjectClassify | 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품 |
| Quetta_Summary | 자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품 |
| Quetta_NLP | 딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품 |
| Quetta_LLMs | 비정형 온라인 빅데이터에서 추출한 말뭉치를 가지고 학습시킨 대규모 언어모델들로 구성된 생성형 AI제품 |
| Quetta_NER | 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서에서 개체를 탐지하고 개체의 범주를 분류하는 제품 |
| Quetta_Crawler | 온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품 |
| Quetta_MiningEngine | 형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하 |
매출 및 수주상황 · 표 3 (20행)
| 매출 유형 | 품 목 | 2026년 2분기 (제23기) | 2025년 (제22기) | 2024년 (제21기) | |
| 금액 | 금액 | 금액 | |||
| 서비스 매출 | Quetta_Enterprise | 수 출 | 54,825($36) | 91,030($63) | 91,965 ($66) |
| 내 수 | 3,865,437 | 6,832,781 | 7,889,349 | ||
| 소 계 | 3,920,262 | 6,923,811 | 7,981,314 | ||
| Quetta_Data | 수 출 | - | - | - | |
| 내 수 | 3,256,039 | 6,652,144 | 6,484,415 | ||
| 소 계 | 3,256,039 | 6,652,144 | 6,484,415 | ||
| Quetta_Service | 수 출 | 15,000($10) | 8,245($6) | 17,235 ($13) | |
| 내 수 | 1,299,284 | 2,388,251 | 2,181,667 | ||
| 소 계 | 1,314,284 | 2,396,496 | 2,198,902 | ||
| Insight Report | 수 출 | 37,074($24) | - | 24,322 ($18) | |
| 내 수 | 710,000 | 1,944,610 | 1,407,439 | ||
| 소 계 | 747,074 | 1,944,610 | 1,431,761 | ||
| 기타서비스 | 수 출 | - | - | - | |
| 내 수 | 414,439 | 901,618 | 1,619,823 | ||
| 소 계 | 414,439 | 901,618 | 1,619,823 | ||
| 합 계 | 수 출 | 106,899 | 99,275 | 133,522 | |
| 내 수 | 9,545,199 | 18,719,404 | 19,582,693 | ||
| 합 계 | 9,652,098 | 18,818,679 | 19,716,215 |
매출 및 수주상황 · 표 4 (6행)
| 팀 명 | 담당 업무 |
| 사업개발팀 | 국내외 AI 엔터프라이즈 플랫폼사업 영업 |
| 사업기획팀 | 국내외 AI 플랫폼사업 영업 |
| 루시 PLUS팀 | AI 플랫폼 사용자&활용 교육, AI 플랫폼 지원 |
| 디지털마케팅팀 | 디지털마케팅 전략 수립 및 운영 |
| 마케팅팀 | 회사 전체 홍보 및 판촉 등 |
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 →
🔗 같은 업종의 비교 기업 2026-10-07 기준
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
같은 업종으로 묶인 종목이 적어 업종 비교는 비워 둬요.
최근 배수 범위 2026-07-08 ~ 2026-11-10 · 84거래일
기록이 쌓인 날짜만큼의 범위예요. 몇 해 치 밴드가 아니라 최근 흐름이에요.
52주 가격 위치
업종은 한국거래소 업종 분류예요. 배수는 매일 시세로 계산하고, 적자·자본잠식 종목은 분포에서 빼요.
🏦 연간 실적 (별도)
돈의 흐름 · 2025년
2025년 매출 188억 가운데 -5.9%가 영업이익, -5.6%가 순이익으로 남았어요.
무엇이 성장했나
| 연도 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 매출 증감 | 영업이익 증감 | 영업이익률 | ROE | 부채비율 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | 188억 | -11억 | -11억 | — | — | -5.9% | -2.0% | 7.7% | -136원 |
금융감독원 전자공시(DART) 사업보고서 기준. 부채비율 = 부채 ÷ 자본.
💧 비용과 현금흐름 연간
| 연도 | 매출원가율 | 판관비율 | 영업활동 현금 | 투자활동 | 재무활동 | 설비투자 | 잉여현금 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | 0.0% | — | +10억 | -330억 | +280억 | 4억 | +5억 |
2025년 영업활동으로 번 현금 10억 중 설비투자에 4억을 쓰고 5억이 남았어요.
잉여현금 = 영업활동 현금 − 설비투자(유형·무형자산 취득). 사업보고서(연간)에만 있는 항목이라 분기는 없어요.
📅 분기 실적
| 분기 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 영업이익률 |
|---|---|---|---|---|
| 2026 2Q | 53억 | 2억 | 4억 | 4.3% |
| 2026 1Q | 43억 | -7억 | -3억 | -17.2% |
| 2025 3Q | 48억 | -1억 | -2억 | -3.1% |
| 2025 2Q | 44억 | -7억 | -7억 | -16.1% |
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 1,290만 원어치 순매수, 기관 27만 원어치 순매도, 개인 3,480만 원어치 순매도했어요.
| 5일 | 10일 | 20일 | 60일 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | +7,709만 | +2억 | +1,290만 | +16억 |
| 기관 | -4만 | -4만 | -27만 | -32억 |
| 개인 | -8,880만 | -2억 | -3,480만 | +15억 |
📆 최근 20거래일 일별 순매수
| 날짜 | 외국인 | 기관 | 개인 |
|---|---|---|---|
| 11-10 | +2,577만 | 0만 | -2,577만 |
| 11-09 | -512만 | -22만 | +378만 |
| 11-06 | -270만 | 0만 | -78만 |
| 11-05 | +2,416만 | -102만 | -2,401만 |
| 11-04 | +3,497만 | +120만 | -4,202만 |
| 11-03 | +1,678만 | 0만 | -1,660만 |
| 11-02 | +987만 | 0만 | -679만 |
| 10-30 | +784만 | 0만 | -1,312만 |
| 10-29 | -3,507만 | 0만 | +3,399만 |
| 10-28 | +1억 | 0만 | -1억 |
| 10-27 | +641만 | 0만 | -729만 |
| 10-26 | +6,641만 | 0만 | -4,846만 |
| 10-23 | +4,761만 | 0만 | -5,193만 |
| 10-22 | -3억 | -7만 | +3억 |
| 10-21 | +4,247만 | 0만 | -4,989만 |
| 10-20 | +930만 | 0만 | -1,106만 |
| 10-19 | +1,710만 | 0만 | -1,788만 |
| 10-16 | +2,308만 | 0만 | -2,212만 |
| 10-15 | +4,212만 | -1만 | -3,477만 |
| 10-14 | -1억 | -16만 | +1억 |
순매수 금액(원). 플러스는 순매수, 마이너스는 순매도예요.
🏷 투자자별 평균 매수가 2026-11-10까지
| 5일 | 10일 | 20일 | 현재가와 비교 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | 4,922원 | 5,212원 | 5,681원 | -13.9% |
| 기관 | 4,098원 | 4,098원 | 5,450원 | -10.3% |
| 개인 | 4,931원 | 5,237원 | 5,865원 | -16.6% |
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 7,884원, 20일 동안 -15.4%)
단기 지표가 한꺼번에 아래쪽 끝에 몰려 있어요. 반등이 나오기도 하는 자리예요. (RSI 40% · 스토캐스틱 30% · 볼린저 위치 30%)
🔎 지표별 점검
20일선이 가장 아래, 120일선이 가장 위에 놓인 역배열이에요. 하락 추세가 이어지는 모양이에요.
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.
침체 기준 30 아래예요. 많이 내린 자리라 반등이 나오기도 하지만, 하락 추세에선 오래 머물기도 해요.
이 지표는?
최근 14일 동안 오른 폭과 내린 폭을 비교한 0~100 값이에요. 70 이상은 과열, 30 이하는 침체로 봐요.
20 아래라 뚜렷한 추세 없이 오르내리는 흐름이에요.
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 20 이하인 침체권이에요. %K가 %D 위로 올라서 반등을 시도하고 있어요.
이 지표는?
최근 14일 가격 범위 안에서 지금 가격이 어디쯤인지 보는 0~100 값이에요. 80 이상 과열, 20 이하 침체로 봐요.
평소보다 거래량이 77% 적어요. 관심이 줄어든 상태예요.
이 지표는?
마지막 거래일 거래량을 최근 20일 평균과 비교해요. 큰 거래량은 그 움직임에 힘이 실렸다는 뜻이에요.
최근 20거래일 동안 내린 날 거래량이 오른 날보다 많았어요. 팔려는 힘이 쌓이는 흐름이에요.
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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