PER·PBR·배당수익률은 최근 확정 실적(EPS·BPS·주당배당금)과 현재 주가로 산출 · 시세 2026-10-02 장마감
2010년 창업 이래 AI 영상분석 원천기술을 축적해 온 스마트 교통관제 전문기업 송우인포텍이 2026년 7월 코넥스에 신규 상장, 스마트시티·AI 방재 분야로의 수직 확장 가능성을 타진하고 있다.
DeepSORT 딥러닝 알고리즘 기반 실시간 객체 검출 원천기술 자체 보유 — 차량 제조사·모델명 등 22가지 데이터셋 축적
FY2025 연결 매출 97.87억원·순이익 21.45억원 (뉴스핌 보도 기준) — 순이익률 약 22%의 고수익성 소프트웨어 사업 구조
과학기술정보통신부 공모 선정 — 산청·하동 AI 산불 감시체계 구축 사업 수행(2025년)으로 교통 외 AI 방재 영역 첫 진출
글로벌 ITS 시장 2026년 약 128.9억 달러 → 2031년 210.8억 달러(CAGR 10.34%, Mordor Intelligence) 성장 전망
코넥스 상장(2026년 7월) 직후 거래대금 0원 — 극소 유동성 환경으로 시장 가격 발견 기능이 사실상 미작동 중
송우인포텍은 2010년 8월 서영진 대표가 창립한 스마트 교통관제 솔루션 전문기업으로, 경남 진주시 가좌동에 본사 및 연구시설을 두고 있다.
보안뉴스·뉴스핌 보도에 따르면 사업 구조는 ①교통관제시스템, ②영상감시장치, ③차량번호판독기(LPR) 세 부문으로 이루어져 있으며, 딥러닝 기반 영상분석 원천기술을 3개 부문 모두에 공통 적용하는 것이 경쟁 차별화의 핵심이다.
교통관제시스템 부문에서는 DeepSORT 알고리즘을 탑재한 스마트교차로 솔루션을 공급하며, 보행신호 자동연장·보행자 감응신호·우회전 알림·속도 알림 등 안전 기능을 통합 제공한다.
영상감시장치 부문은 이동 차량의 차종·보행자·동물의 메타데이터를 생성·분류하는 능동형 관제 시스템으로, CCTV·IoT 센서에서 수집된 실시간 데이터를 통해 교통 흐름·체류시간·혼잡 구간을 정밀 분석한다.
LPR 부문에서는 차량 제조사·모델명 등 22가지 데이터셋을 축적·분류·분석하여 관심 지역의 이동 경로와 교통 상황을 파악할 수 있는 차량번호인식시스템을 공급한다.
주요 고객은 지방자치단체 및 도로 관리기관 등 공공 부문이 주를 이루는 것으로 파악되며, 수주형 사업 특성상 매출 시점이 분기별로 불규칙하게 발생하는 구조다.
경쟁사로는 코스닥 상장사 렉스젠(차량번호 인식률 98% 이상, 120여 개 특허 보유), AI 영상분석 솔루션 전문 위트콘 등이 있으며, 송우인포텍은 지역 기반 프로젝트 수행력과 딥러닝 자체 알고리즘을 앞세워 틈새 시장을 공략하고 있다.
연구동에는 실제 도로 환경을 구현한 실증 시설을 갖추고 있어 제품 고도화와 데이터 축적을 동시에 진행 중이다. 서영진 대표는 "데이터와 플랫폼이 경쟁력"이라는 전략 방향 하에 스마트시티 확장을 중장기 비전으로 제시하고 있다.
가장 최근의 확인된 재무 수치는 2026년 6월 코넥스 상장 신청 당시 뉴스핌을 통해 공개된 FY2025 연결 기준 실적으로, 매출액 97억 8,700만원, 자기자본 140억 4,900만원, 순이익 21억 4,500만원이다.
이는 순이익률 약 22%에 해당하며, 소프트웨어 솔루션 위주의 사업 구조를 감안할 때 높은 수익성 수준을 시사하나, DART 원문 공시가 확인되지 않아 해석에 유의가 필요하다.
제품·기술 측면에서는 2025년 3월 일산 킨텍스 SECON 2025에서 DeepSORT 기반 교통관제시스템을 공개 시연하였고, 2026년 2월 SECON 2026에서는 스마트교차로 솔루션을 추가 전시하며 기술력을 업계에 알렸다.
2025년에는 과학기술정보통신부 공모에 선정되어 경남 산청·하동 지역 대형 산불 현장에 AI 산불 감시체계를 구축하는 사업을 수주, 교통 이외 분야로 AI 영상분석 적용 영역을 처음 확장하였다.
2026년 6월 29일 IBK투자증권을 지정자문인으로 하여 한국거래소에 코넥스 신규 상장신청서를 접수했으며, 약 2주간의 심사를 거쳐 동년 7월 코넥스 시장에 입성하였다.
기준일(2026-07-22) 현재 주가는 4,700원으로 전일 대비 변동이 없으며, 거래대금은 0원으로 시장 가격 발견 기능이 작동하지 않는 상태다. 시가총액은 0.0조원으로 집계되어 코넥스 내에서도 극소형 규모에 해당하며, 기관·외국인 참여 없이 사실상 거래 공백 상태가 이어지고 있다.
회사는 자기자본 140억원 수준의 안정적인 재무구조를 갖추고 있는 것으로 보이나, 분기 단위의 공시 누적을 통해 실적 안정성을 추가 검증할 필요가 있다.
송우인포텍은 교통안전에서 축적한 AI 영상분석 기술과 데이터 역량을 도시 전반의 스마트시티 솔루션으로 확장한다는 중장기 비전을 제시하고 있으며, NPU 등 고성능 하드웨어 투자를 통해 추론 속도와 처리 정밀도를 높이는 방향으로 기술 로드맵을 설정하고 있다.
시장 환경 측면에서 글로벌 지능형 교통 카메라 시장은 2025년 160.6억 달러에서 2034년 320.3억 달러로 CAGR 9.01%의 성장이 전망되고(Industry Today, 2026.5), 국내 스마트 교통 시장도 2025~2033년간 CAGR 약 8.9%(IMARC Group)의 안정적 성장세가 예상된다는 점은 중장기적 업황을 지지하는 요인이다.
국내에서는 한국도로공사를 비롯한 공공기관이 AI 기반 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 구축에 속도를 내고 있어 공공 발주 환경이 확장될 가능성이 있다.
AI 영상분석 분야에서 Edge AI 도입 확대와 클라우드 기반 관제 서비스 확산이 동시에 진행되고 있는 것은 새로운 사업 기회이자 기술 전환 투자 부담 측면의 양면성을 지닌다.
과기부 AI 산불 감시 사업 수행 경험은 재난안전·환경 분야로의 추가 진출 가능성을 높이지만, 공공 발주 의존 구조상 사업화 속도와 예산 타이밍에 불확실성이 남는다. 코넥스 거래 공백 상태가 지속될 경우 코스닥 이전 등 상장 레벨 업을 통한 자금 조달 경로 확보가 중장기적 과제가 될 것으로 판단된다.
송우인포텍은 차량번호인식(LPR) 분야에서 차량 제조사·모델명을 포함한 22가지 데이터셋을 자체 축적하고 분류·분석하는 원천 알고리즘(DeepSORT 적용)을 보유하고 있다.
이러한 AI 학습 데이터셋과 알고리즘은 단기간에 복제하기 어렵고, 실증 사례 누적과 함께 성능이 지속 향상되는 자기 강화형 구조를 갖는다. SECON 2025·2026에 연속 참가하며 기술력을 공개 검증받는 과정에서 잠재 고객 접촉 기회도 넓히고 있다. 연구동 실도로 환경 실증 시설은 데이터 품질 제고와 신제품 출시 주기 단축에 기여할 수 있는 인프라다.
과기부 공모에 선정되어 AI 산불 감시체계를 구축한 경험은 기존 교통관제에 국한되던 사업 포트폴리오가 재난안전·환경 모니터링으로 확장될 수 있음을 보여준다.
회사가 보유한 실시간 영상분석·객체 감지·빅데이터 플랫폼 기술은 교통 외에도 스마트공장, 스마트빌딩, 산림 감시 등 다양한 수직 시장에 전용 가능하다. 이는 공공 교통 발주에 집중된 매출 구조의 분산화를 위한 실질적인 경로를 제공한다. 스마트시티를 향한 정부 인프라 투자가 지속될 경우 수혜 범위가 확대될 여지가 있다.
뉴스핌 보도에 따르면 FY2025 연결 기준 순이익 21억 4,500만원, 자기자본 140억 4,900만원으로, 소프트웨어 중심의 사업 구조를 반영해 상대적으로 높은 수익성을 유지하고 있다. 자기자본 140억원은 소규모 상장사로서 단기 차입이나 외부 자금에 크게 의존하지 않아도 되는 기반을 제공한다.
코넥스 신규 상장을 통해 향후 자본 시장 접근성을 높이는 경로가 열렸으며, 이는 R&D 및 NPU 하드웨어 투자 재원 마련에 긍정적 조건이다. 흑자 기조가 이어진다면 이전 상장 심사에서 재무 요건 충족 가능성도 높아진다.
기준일(2026-07-22) 거래대금 0원은 시장 참여자가 사실상 없음을 의미하며, 가격이 공정 가치를 반영하지 못하는 상태가 지속될 수 있다. 코넥스 시장은 기관전용 투자자 제도 운영, 최소 3천만원 예탁금 등 일반 개인 참여가 구조적으로 제한되어 있다.
유동성 공백이 장기화될 경우 주식 가치의 공개 검증 경로가 차단되고, 우수 인력 확보를 위한 스톡옵션 활용 효과도 약화된다. 소형주 디스카운트가 심화될 위험이 상존하며, 이는 향후 자금 조달 시 희석 비용을 높이는 요인이 된다.
주요 고객이 지방자치단체와 공공 도로관리기관으로 추정되며, 이러한 수주형 프로젝트 구조는 매출의 계절성과 분기별 편중을 유발한다. 정부 예산 집행 주기나 발주처의 사업 우선순위 변화에 따라 매출이 급변하는 리스크가 있으며, 연간 단위 실적 안정성을 예측하기 어렵다.
국내 ITS 시장은 렉스젠·위트콘 등 기존 경쟁사는 물론 대기업 계열 SI 사업자들과의 입찰 경쟁에도 노출되어 있어, 소규모 회사로서 조달 단가와 마진 압박을 받을 수 있다. 수익성 지표가 일부 프로젝트에 의존하는 구조라면 일회성 효과가 포함될 가능성도 배제할 수 없다.
렉스젠은 120여 개 특허를 보유하고 중앙아시아·동남아 수출 실적을 갖추고 있는 반면, 송우인포텍은 지역 기반 프로젝트 중심으로 성장해 해외 시장 진출 이력이 확인되지 않는다.
매출액 97.87억원은 교통관제 경쟁사 대비 절대 규모가 작아 대형 국책 프로젝트 단독 수행에 필요한 자원·인증 요건을 충족하기가 쉽지 않을 수 있다.
AI 기반 영상분석 분야는 기술 고도화 속도가 빠르고 대형 클라우드·AI 업체의 간접 진입 가능성도 있어 지속적인 R&D 투자가 필수적이나, 소형사로서의 연구비 절대액은 제한적이다. NPU 도입 등 하드웨어 투자 확대 계획이 수익성에 일시적 압박을 가할 가능성도 있다.
국내 ITS·스마트교통 분야 투자는 중앙정부 및 지방자치단체의 예산 배분에 크게 의존하며, 재정 긴축기에는 교통 인프라 발주 규모가 축소될 수 있다. 정부의 디지털 전환 및 AI 투자 기조가 유지되는 한 발주 환경은 우호적이나, 정권 교체나 예산 우선순위 변화에 따른 정책 불연속 리스크가 존재한다.
AI 기본법 제정 움직임에 따라 AI 안전성·투명성·개인정보 보호 관련 법적 요구사항이 강화될 경우 솔루션 인증 비용과 개발 일정에 추가 부담이 생길 수 있다.
딥러닝 기반 AI 영상분석 기술은 오픈소스 모델 확산과 클라우드 AI 플랫폼의 발전으로 기술 격차가 빠르게 좁혀질 수 있는 영역이다.
국내외 대형 IT·보안 기업이 교통관제 소프트웨어 시장에 간접 진입할 경우 경쟁 강도가 높아질 수 있으며, 특히 통합 스마트시티 플랫폼을 제공하는 대기업 계열 SI와의 경쟁은 단가 압박으로 이어질 수 있다.
LPR 및 AI 교통관제 분야에서의 TTA 인증·GS 인증 요구 강화도 추가적인 인증 비용 부담 요인이 된다.
코넥스 시장의 구조적 유동성 제약으로 인해 투자자가 원하는 시점에 적정 가격으로 주식을 처분하기 어려울 수 있으며, 이는 투자 기회비용을 높인다.
수주형 비즈니스 모델에서는 특정 분기 계약이 지연되거나 취소될 경우 현금흐름이 급격히 악화될 수 있고, 이로 인해 NPU 하드웨어 투자 등 예정된 자본지출이 지연될 수 있다.
FY2025 재무 수치가 공시 원문이 아닌 언론 보도를 통해 파악된 수준이라는 점에서, 분기보고서 등 정기 공시를 통한 실적 검증이 이루어지기 전까지는 재무 현황에 대한 불확실성이 존재한다.
송우인포텍은 2010년 창업 이래 딥러닝 기반 LPR과 스마트 교통관제 분야에서 원천 알고리즘과 실증 데이터셋을 자체 축적해 온 소규모 전문 기업으로, 2026년 7월 코넥스 입성을 통해 자본시장의 문을 처음 두드렸다.
FY2025 연결 매출 97.87억원·순이익 21.45억원(뉴스핌 보도 기준)의 흑자 기조와 자기자본 140억원의 재무 기반은 소규모 상장사로서 안정적인 면을 보여주나, 공공 수주 의존 구조로 인한 실적 변동성과 경쟁사 대비 절대 규모 열위는 사업 확장 속도를 제약하는 요인이다.
글로벌 ITS 시장의 연 10% 이상 성장 전망과 국내 C-ITS 투자 확대, AI 방재 분야로의 첫 진출은 향후 사업 다각화의 잠재적 경로를 제공하지만, 공공 예산 사이클과 기술 경쟁 심화라는 이중 불확실성이 상존한다.
기준일 현재 거래대금 0원의 극소 유동성 환경은 시장 가격 발견 기능을 사실상 마비시키고 있으며, 정기 공시 누적을 통한 재무 검증이 본격화되기 전까지는 사업 현황 파악에 제약이 따른다.
종합하면, 원천기술 기반의 틈새 AI 교통관제 전문성과 소규모·저유동성·공공 발주 의존이라는 구조적 한계가 병존하는 기업으로, 양면을 균형 있게 고려할 필요가 있다. 본 보고서는 정보 제공 목적으로 작성되었으며 투자 의견이나 목표주가를 제시하지 않는다.
리포트 작성 2026-07-22 · 데이터 기준 2026-07-21
본 콘텐츠는 AI가 시장 데이터와 웹 검색 결과를 분석한 정보 제공용이며, 투자 권유나 추천이 아닙니다. 투자 판단과 그 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 데이터는 지연되거나 오류가 포함될 수 있습니다.