핀텔 공모주 청약 분석

핀텔 공모주 청약 분석

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상장과 비상장 공모절차에 대해 지난 글에서 얘기드렸습니다.

2021.11.04 - [주식이야기] - 상장과 비상장 이해

상장과 비상장 이해

2021.11.07 - [주식이야기] - 공모 절차 이해하기

공모 절차 이해하기

자료 : 핀텔 홈페이지

핀텔 동사는 기술특례상장으로 기술평가 기관인 나이스평가정보와 한국산업기술평가관리원 2곳으로부터 각각 A, BBB 등급의 기술성 평가를 받아 상장합니다.

기술특례상장에 관해서는 코스닥 시장 관련 글에서 얘기드렸습니다.

2021.11.22 - [주식이야기] - KOSDAQ 코스닥 이야기1편

KOSDAQ 코스닥 이야기1편

2021.11.27 - [주식이야기] - KOSDAQ 코스닥 이야기 2편

KOSDAQ 코스닥 이야기 2편

▶ 용어정리
1. BSD
Bit-Stream Level Detector의 약어로 핀텔 동사에서 개발한 영상압축정보 기반 객체 검출 기술로 NET 기술인증을 받음. GPU 자원의 소모없이 영상 분석을 할 수 있다는 장점이 있으며 딥러닝 객체 검출 대비 분석 속도가 월등하게 빠름

2. HBR
Hierarchical Block Recognition의 약어로 핀텔 동사에서 개발한 배경모델링 기반 점진적 블록화 알고리즘으로 고화질 영상 분석이 가능함. 배경모델링의 단점인 높은 연산량 문제를 극복하여 실시간 다채널 객체 검출에 최적화됨.

3. Hybrid Engine
야간 및 광원이 불안정한 환경에서의 딥러닝 객체 검출을 위해 핀텔 동사에서 개발한 기법으로 노이즈가 심하게 포함된 환경에서도 객체를 검출하며 이벤트 판단이 가능하도록 정보를 산출함.

4. Multi Engine
넓은 구간에서의 딥러닝 객체 검출을 위해 핀텔 동사에서 개발한 기법으로 원거리에 있어 작게 보이는 객체에 대해서도 검출 및 추적하여 이벤트 판단이 가능하도록 정보를 산출함.

5. PHRD
Pintel High Resolution Detector의 약어로 핀텔 동사에서 개발한 딥러닝 객체 검출 알고리즘으로 일반적인 객체 검출 알고리즘에 비해 고화질로 영상을 분석하여 높은 검지율을 확보함.

6. Smart AI Unit
핀텔 동사에서 개발한 이미지 분석 스케줄링 알고리즘으로 다채널 딥러닝 영상분석시 하드웨어 자원 확보 및 분석 속도를 향상시킴.

7. AP
Average Precision의 약어로 객체인식 알고리즘의 성능을 정량적으로 비교하기 위한 지표

8. Batch
딥러닝 알고리즘이 한번에 처리하는 데이터 수

9. BI
Business Intelligent의 약어로 기업에서 데이터를 수집, 정리, 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 할 수 있는 방법에 대해 연구하는 학문을 의미함.

10. CNN
Convolutional Neural Network의 약어로 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류

11. DNN
Deep neural network의 약어로 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의함.

12. ID 스위칭
객체 추적 알고리즘에서 한 객체의 ID가 다른 객체로 전이되는 현상을 의미함.

13 JSON
JavaScript Object Notation의 약어로 속성-값 쌍 또는 키-값 쌍으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷

14. mAP
mean Average Precision의 약어로 물체의 클래스가 여러 개인 경우 각각의 클래스에 대한 AP의 평균

15. NVR
Network Video Recorder의 약어로 IP카메라의 영상을 녹화하는 장치

16. OD
Orgin-Destination의 약어로 모든 통행이 출발지점과 도착지점을 항상 동시에 가지는 경우를 의미함.

17. RNN
Recurrent Neural Network의 약어로 인공 신경망의 한종류로 유닛간의 연결이 순환적 구조를 가진 경우를 말함.

18.TOD
thermal observation device의 약어로 생물과 물체의 적외선을 감지하여 영상으로 보여주는 영상감시장비

19. 딥러닝
여러 층의 비선형 변환기법 조합을 통해서 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합

20. 모션 히스토뢰 이미지
특별한 센서 장치의 부착 없이 모션 정보를 획득하는 비전 시스템 기반의 제스처 인식 기술 중 하나

21. 배경모델링
배경영상과 현재 영상의 차이를 탐색하여 객체영역을 탐지하는 기법

▶ 회사개요
핀텔 동사는 고해상도 인공지능 영상분석 솔루션 사업을 영위하고 있습니다.

▷ 지분현황

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

핀텔 동사의 지분현황을 보면 기관투자자들의 지분은 없고 대표와 임원들로 주주가 구성되어있습니다.

다시 상장이후 유통가능 주식수로 보면

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

기관투자자들의 지분을 확인해볼 수 있으며, 제이디 신기술 조합 제5호 7.53% 지분보유, 브레이브뉴인베스트먼트 브레이브뉴 AI플랫폼 신기술투자조합 제3호 이름으로 3.89% 지분보유, 스카워크자산운용 0.75% 지분보유, 히스토리투자자문 KAI히스토리투자조합 이름으로 4.44% 지분보유하고 있습니다.

의무보호예수 기간이 1개월이기때문에 상장후 1개월 뒤 기관투자자들의 물량이 쏟아질 수 있습니다.

▶ 사업개요
핀텔 동사는 고해상도 인공지능 영상분석 솔루션 사업을 영위하고 있습니다.

핀텔 동사는 공공 영상분석 시장을 타겟으로 한 AVAX 솔루션을 개발하여 제품화 하였고, 2017년 조달청 우수제품으로 지정되고, 국방부 우수상용품 군용적합 제품으로 선정되는 등 공공제품으로 안정적인 사업화에 성공했습니다. 2018년부터 현재까지 공공부문 영상감시 수요를 기반으로 연 100% 이상의 꾸준한 매출 증가를 진행하고 있습니다.

AVAX 솔루션의 제품화 성공 이후, 딥러닝 기술을 자체 개발하고 메모리 관리 및 시스템 구조를 개편하는 기술혁신을 통해 정확도 향상되고 적용범위가 넓어진 PREVAX 솔루션으로 제품을 고도화시켰습니다.

PREVAX는 정확한 분석으로 지능형 교통체계에 적합한 차세대 솔루션으로 제품화되어 교통분야를 중심으로 시장 공략중입니다.

핀텔 동사는 GPU 없이 영상을 분석하는 차세대 영상분석 기술인 Pintel Net을 개발중이며, 공공보안은 물론 교통, 리테일, 주거관리 등 스마트 시티의 전 영역을 아우르고 있으며, 기존의 B2G 시장을 넘어 B2BC로 확대할 예정이며, 이를 위해서 삼성웰스토리, 현대건설, 카카오엔터프라이즈, 한화테크윈, KT 등과 전략적 관계를 맺고 있습니다.

▷주요 제품

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

▷ 주요 제품 등의 현황

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

핀텔 동사의 제품 매출 현황을 보면 AVAX 제품 매출비중이 83.6%를 기록했습니다.

▶ 손익분석

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

핀텔 동사는 기술특례 상장을 하기때문에 손익분석이 의미가 없습니다.
다만 매년 매출이 증가하고 있으며, 2022년 반기까지 매출액도 40억으로 단순연환산하면 80억의 매출을 기록할 것으로 판단됩니다.

▶ 공모분석
공모청약일 : 10월 11~12일
상장주간사 : 대신증권
납입일 : 10월 14일
신규상장일 : 10월 20일
사측제시 공모가 밴드 : 7,500~8,900원
기관 수요예측 경쟁률 : 558.92:1
확정 공모가 : 8,900원
확정 공모가 기준 시가총액 : 886억

상장 첫날 유통가능 주식수는 2,722,350주로 전체주식수 대비 27.34%로 유통물량은 적정한편입니다.

상장주간사는 상대가치평가 방법 중 PER 방식을 사용하되 미래 추정순이익을 사용하여 적정주가를 산술했습니다.

자료 : 전자공시시스템 핀텔 지분증권신고서

2024년 추정순이익을 가지고 PER방식으로 적정주가를 산출했으며, 대부분의 특례상장 기업들의 경우 실제 상장이후 상장당시 지분증권신고서대로 미래추정 순이익을 달성한경우가 거의 없는 부분도 참고하시면 좋습니다.

시가총액 1,000억 미만이라 저평가된 것 처럼 보이지만 2021년부터 2022년까지 매출액은 80억정도로 전년대비 폭발적인 성장은 보여주지 못하고 있고 미래추정 순이익으로 진행하는 부분에 확정 공모가 8,900원 기준 시가총액 886억 따블 시작시 1,772억 따상기록시 2,303억으로 고평가되어 따상 가능성은 현저하게 낮습니다. 따상을 찍더라도 금방 풀릴 가능성이 높습니다.

수요예측에 참여한 기관 대부분 미확약으로 상장 첫날 물량 쏟아질 수 있습니다.