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투자/IPO

[2/15~2/16] 씨이랩 상장 수요예측 결과

by 키라121 2021. 2. 10.
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▶ 씨이랩

 

1. 청약 일정 및 정보

- 청약 일정 : 2월 15일 ~ 12월 16일 (환불 18일)

- 상장 일자 : 2월 18일 

- 주간사 : 아이비케이투자증권 

 

2. 공모 규모 및 금액

 - 예상 시가총액은 1,384억원 

 - 장 후 유통가능 물량은 총 주식수의 1,269,206주(42.93%)

 - 총 공모금액  227억원 

 

 

 

 

 

 

주식회사 씨이랩(이하 '동사')는 2010년 7월에 설립되어 컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업을 영위하고 있으며, 2019년 12월말 기준 총자산 6,172백만원, 자기자본 1,908백만원 (납입자본금 1,119백만원), 매출액 7,054백만원, 평가일 현재 기준 상시종업원 48명 규모의 소기업으로 서울 강남구 언주로 617, 3층 (논현동)에 본사(임차)를 두고 있음.

 

동사는 영상 분석 시스템의 최적화를 위한 대용량 영상데이터 분산 파이프라인 솔루션, 데이터 레이블링 솔루션, 가상 학습 데이터 생성 솔루션, 고성능 컴퓨터 자원 관리(GPU 등) 솔루션 등의 제품군을 갖춘 빅데이터/인공지능 분야 전문기업으로, 특히, 인공지능 GPU 전문기업인 NVIDIA의 Preferred Partner로 하드웨어와 결합된 매출을 올리는 캐시카우를 보유하는 장점을 가지고 있음.


동사는 대용량 비디오 데이터 처리에 대한 핵심기술인 비디오 데이터 pre-processing을 통해 데이터를 분할하고 서버 클러스터 내 분산 DB에 비디오 데이터를 직접 적재하고, 패키팅 열기, 압축해제, 이미지 추출 등의 과정없이 곧바로 데이터를 가져오는 데이터 처리기술과 딥러닝 환경이 구성된 이미지를 이용하여 컨테이너를 생성하여, 사용자가 독립적인 개발환경을 제공하는 기술, 각 산업 분야에 맞는 인공지능 모델을 생성하고 실제 산업분야 환경에서 대규모 비디오 데이터를 인공지능 모델을 통해 고속 처리 및 분석할 수 있는 기술 등을 보유하고 있음.


매출에서 하드웨어 비중이 47%를 차지하는 상황으로 장단점이 존재함. 고객에게 토탈 솔루션 제공업체로 부각되면서 기술경쟁력과 가격 경쟁력을 모두 갖추면서 시장을 선도하는 효과가 발휘되는 반면, 기술 기반 솔루션 기업으로서의 의미가 약해지는 단점과 사업성과가 NVIDIA에 의존적일 수 있다는 문제점이 있음.


동사의 핵심기술이 적용되는 글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2018년 420억 달러로 연평균 22.47%로 성장하였으며, 2022년까지 5년간 연평균 11.1%로 성장세를 유지하며 710억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 전망됨. 동사의 제품/서비스의 기술적 차별성과 경쟁력 그리고 대용량 비디오 데이터 초고속 분석 플랫폼 분야의 시장 현황을 종합 고려하면, 동사의 제품의 시장성과 사업성 모두 우수한 것으로 판단되는 바, 동사의 기술은 A등급(높은 수준의 기술력을 가진 기업)으로 평가함.

 

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3. 수요예측 결과

- 기관 청약경쟁률 : 1,371.37 

- 공모가 밴드(23,000원~31,000원) 밴드 상단을 초과하는 35,000원으로 결정

- 기관 의무보유확약 비율 : 3.33%

 

 

 

 

4. 공모가 산정 방식

 

 

 

주가수익비율(PER)을 이용한 비교가치 평가법을 사용하여 산정하였습니다. 당사가 자체적으로 추정한 2023년 추정당기순이익 81.78억을 현재가치로 할인한 평균금액(2020년 기말 기준/연 할인율 20%)에 2020년 3분기 기준 비교기업의 평균 PER(20.98배) 적용하여 비교가치를 산정하였습니다. 평균 PER 20.98배에서 약 5%가량 할인 된 금액으로 공모가 산정 

 

 

씨이랩은 코넥스 이전 상장 종목으로 2월 10일 기준 코넥스 시장에서는 63,900원 정도의 가격을 형성 하고있습니다. 상장 공모가인 35,000원에 비교해서는 청약 시 안전마진은 예상됩니다. 다만 신규 진입을 계획하시는 분들이라면 예전 이전 상장 종목들인 지놈앤컴퍼니, 비나텍 등의 주가 흐름을 잘 살펴보시길 바래요. 

 

 

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