스트라드비젼 공모주청약 소개
| 종목명 | 스트라드비젼 |
| 사업개요 | 딥러닝(Deep Learning) 기반 인공지능 기술을 차량용 반도체 환경에 최적화하여 구현하는 소프트웨어 역량을 핵심 경쟁력으로 보유하고 있습니다. 특히, AI 모델의 경량화 및 최적화 기술을 기반으로 고가의 전용 반도체(ASIC)에 의존하지 않고도 다양한 범용 반도체(System on Chip, SoC)에서 안정적으로 구동 가능한 인지(Perception) 솔루션을 개발·상용화하였습니다. 당사의 주력 제품인 SVNet은 이러한 기술력을 바탕으로, 제한된 연산 자원 환경에서도 높은 인식 성능과 안정성을 확보할 수 있도록 설계되어 있으며, 현재 20종 이상의 상용 SoC 플랫폼에서 일관된 성능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 완성차 제조사(OEM)는 특정 반도체 공급사에 대한 종속 없이 다양한 하드웨어를 유연하게 선택할 수 있으며, 차량 원가 절감과 동시에 안전 규제 대응이 가능한 구조를 구현할 수 있습니다. |
| 공모일정 (환불일) | 2026.06.18 ~ 19 (2026.06.23) |
| 공모주식수 (일반) | 7,000,000 (1,750,000) |
| 신주 (구주) | 7,000,000 (0) |
| 상장예정주식 (%) | 53,245,858 (100.00) |
| 시가 총액 | 6,389억 5천만 원 |
| 우리사주 (%) | 0 (0.00) |
| 공모희망가 | 12,400 ~ 14,800 |
| 확정공모가 | 12,000 |
| 기관수요경쟁률 | 1,604건 (381.30) |
| 의무보유확약기관(%) | 36건 (2.77) |
| 유통가능구주주식 (%) | 19,075,572 (35.83) |
| 유통가능주식 (%) | 26,075,572 (48.97) |
| 청약한도 우대 (일반) | 110,000(55,000) |
| 주간사 | KB증권 |
| 상장 예정일 | 2026.06.30 |
| 최종 경쟁율 | 0.00 |
| 청약 금액 | 0억0백만원 |
| [2025년 기준 비교기업 PER 산출] |
| (단위: 백만원, 원) |
| 구분 | 현대오토에버 | 슈어소프트테크 | 엠디에스테크 |
| 적용 당기순이익(A) | 182,484 | 8,583 | 8,228 |
| 적용주식수(B) | 27,423,116 | 53,032,834 | 102,692,420 |
| 주당순이익(C=A/B) | 6,654 | 162 | 80 |
| 기준주가(D) | 377,000 | 6,804 | 1,095 |
| PER(E=D/C) | 56.65 | 42.04 | 13.67 |
| 평균 | 37.45 | ||
| [PER에 의한 ㈜스트라드비젼의 평가가치] |
| 구 분 | 산출 내역 | 비 고 |
| 2028년 추정 순이익 | 45,031 백만원 | A |
| 연 할인율 | 20.0% | B |
| 적용 당기순이익 (2028년 추정 순이익의 2025년말 기준 현재가치) | 26,059 백만원 | C = A / [(1+B)^3.00] |
| 적용주식수 | 55,503,396 주 | D |
| 적용 주당순이익 | 469 원/주 | E = C / D |
| 적용 PER | 37.45 배 | F |
| 주당 평가가액 | 17,585 원/주 | G = E * F |
자료: 전자공시시스템(Dart)
| 종목명(EPS) | 25년온기 기준 실적 적용 기준주가(PER) | 06.17종가(PER) | ||
| 현대오토에버(6,654) | 377,000(56.65) | 691,000(103.85) | ||
| 슈어소프트테크(162) | 6,804(42.04) | 5,300(32.72) | ||
| 엠디에스테크(80) | 1,095(13.67) | 2,500(12.50) | ||
| 적용 평균 PER | (37.45) | (49.69) | ||
| 주당 EPS | 469 | |||
| 주당평가액 | 17,585원 | 23,305원 | ||
(스트라드비젼)
스트라드비젼 확정공모가 12,000원은
할인율은 31.76%
per은 25.57
온라인 일반 청약수수료 : 2,000원
최소청약수량 : 10주 (60,000원)
스트라드비젼의 장점
1) 가장 본질적이고 독보적인 경쟁우위는 AI 인식 소프트웨어의 성능과 비용이라는 상충 관계(Trade-off)를 동시에 해결하는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술
2) 차량용 ADAS 시장을 넘어 로봇, 물류, 스마트시티 등 연산, 전력, 환경적 제약이 극심한 타 산업으로 확장하는 데 강력한 경쟁 우위
스트라드비젼의 단점
1) 기술성장기업(혁신기술기업) 상장요건 적용 위험
2) 완성차 업체가 관세 비용을 부품사에 전가하는 과정에서 당사에 대한 소프트웨어 라이선스 단가 재협상, 양산 지연, 신규 프로젝트 착수 보류 등이 발생할 수 있으며, 이는 당사가 제시한 추정 매출의 실현 시점 및 수익성 전망에 불리한 영향을 초래할 수 있습니다
3) 당사의 신규 수주, 매출 성장, 수익성 및 전반적인 사업성이 예상에 미치지 못하거나 악화될 가능성이 있습니다.
기타사항
1. 최근 3개년 및 2026년 1분기 성장성 및 수익성 지표 현황-연결 기준 (단위 : 백만원)
| 구분 | 2023년 (제10기) | 2024년 (제11기) | 2025년 (제12기) | 2026년 1분기 (제13기) |
| 매출액 | 7,171 | 11,539 | 18,109 | 3,568 |
| 매출액 성장률 | 8.30% | 60.90% | 56.9% | 2.4% |
| 영업이익(손실) | (64,904) | (63,875) | (58,595) | (13,170) |
| 영업이익(손실)률 | -905.1% | -553.6% | -323.6% | -369.1% |
| 당기순이익(손실) | (54,408) | (65,529) | (62,232) | (13,057) |
| 당기순이익(손실)률 | -758.7% | -567.9% | -343.7% | -366.0% |
2. 최근 3개년 및 2026년 1분기 주요 재무안정성 지표-연결기준 (단위: %)
| 재무비율 | 2023년 (제10기) | 2024년 (제11기) | 2025년 (제12기) | 2026년 1분기(제13기) | 2024년 업종평균 |
| 유동비율 | 3.7% | 8.8% | 234.0% | 170.6% | 153.6% |
| 당좌비율 | 3.7% | 8.8% | 234.0% | 170.6% | 149.4% |
| 부채비율 | 완전 자본잠식 | 107.5% | 208.6% | 85.1% | |
| 차입금의존도 | 222.5% | 228.7% | 16.5% | 28.3% | 20.7% |
| 이자보상배율(배) | - | - | - | - | 46.4 |
주) 업종평균은 한국은행에서 발간한 2025년 12월 발간한「2024 기업경영분석」의 'J582. 소프트웨어 개발
및 공급업' 기준
3. 자금의 사용계획 (단위 : 백만원)
| 시설자금 | 영업양수 자금 | 운영자금 | 채무상환 자금 | 타법인증권 취득자금 | 기타 | 계 |
| 7,772 | - | 74,475 | - | - | - | 82,247 |
4. 전문평가기관의 종합의견
| 구분 | 평가등급 | 종합의견 |
| 평가기관1 | A | ㈜스트라드비젼(이하 동사)은 2014년 9월 설립되어 심층신경망 인지 소프트웨어 패키지 ‘SVNet’을 주요 제품으로 OEM 및 Tier-1에 공급하고 있습니다. 동사의 평가대상 기술은 카메라 기반 자율주행·ADAS에 특화된 인지 소프트웨어 ‘SVNet’과 센서 원천 데이터 수집부터 최종 학습 세트 투입까지의 전 과정을 자동화한 End-to-End 데이터 파이프라인 ‘SVDataFlow’입니다. 이를 바탕으로 전방주행보조(FrontVision), 360° 주차(SurroundVision), 다채널 Lv 3+/Lv 4(MultiVision) 등 세 가지 제품 라인업을 운영하며 다수의 글로벌 파트너사에 양산 공급 중입니다. 2019년 양산 개시 이후 2024년 누적 300만 대 탑재를 기록하였으며, 2024년 기준 라이선스 매출은 FrontVision 2,263백만 원, SurroundVision 17백만 원을 시현한 것으로 확인됩니다. 기술적 신뢰성 측면에서 동사는 2017년부터 총 4건의 국책과제를 실패 없이 완수하였으며, SVDataFlow의 다층 구조 품질 전략을 통해 데이터 레이블링의 일관성을 확보하고 있습니다. 또한 벤처기업, 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ), ISO9001 등 총 9건의 인증과 산업통상자원부 장관 표창 등 21건의 수상 실적을 보유하고 있습니다. 2015년 기업부설연구소 설립 이후 모든 제품 개발 시 오픈소스 적용을 금지하고, 'FOSSology'를 통해 라이선스 컴플라이언스를 철저히 검증하여 고객사에 제공하는 등 독자적인 기술 고도화와 보안 정책을 유지하고 있습니다. 동사의 기술적 차별성은 효율적인 연산 구조에 있습니다. 네트워크가 이미지에서 바로 3D 물리좌표를 회귀하도록 설계하여 후처리 부하를 절감했으며, 기존 2D 방식 대비 컴퓨팅 리소스를 약 60% 절감하였습니다. 동시에 BEV(탑다운) 표현 통합을 통해 가려짐(Occlusion)이나 프레임 절단 문제에서도 안정적인 검출 정확도를 유지합니다. 특히 Keyframe-Bridge Network 구조를 통해 대규모 네트워크의 연산 자원 사용을 현저히 줄이면서도 평균 지연시간을 25ms 이하로 유지하는 구조적 최적화를 실현하였습니다. 핵심 노하우 보호를 위해 국내외 800여 건 이상의 등록 특허를 포함한 방대한 지식재산권을 확보하고 있습니다. 2015년 개발 착수 이후 13차례의 리팩터링과 57회의 기능 안전 갱신을 거쳤으며, 누적 연구개발비 약 1,100억 원과 12억 km의 실주행 데이터를 처리해 왔습니다. 매분기 약 2,000 GPU 노드 클러스터에서 수행되는 재훈련과 매년 500억 원 이상의 운영비가 투입되는 학습·검증 인프라는 타사가 단기간에 모방하기 어려운 강력한 진입장벽입니다. 최근 3개년 평균 연구개발 투자비율은 매출액 대비 422.83%로 산업 평균 대비 약 92배 높으며, 전체 근로자의 71.6%인 189명의 기술 인력을 보유하여 사업화 역량이 충분한 것으로 판단됩니다. 시장 환경은 긍정적입니다. 세계 ADAS 시장은 2034년 1,000억 달러 상회가 전망(CAGR 11%)되며, 자율주행 소프트웨어 시장 역시 2028년 113.6억 달러 규모로 급성장(CAGR 39.0%)할 것으로 분석됩니다. 동사는 평가용 제품 공급에서 양산(SOP)으로 이어지는 표준 사업 모델을 따르고 있으며, 2024년 매출 11,539백만 원 중 엔지니어링 서비스가 77.2%로 높은 비중을 차지하나 향후 라이선스 매출의 지속적인 증가가 기대됩니다. 다만, 상위 3개 고객사 매출 비중이 91%에 달하고 특히 최대주주인 Aptiv에 대한 의존도(61%)가 급격히 확대된 점은 판매처 다변화가 필요한 과제입니다. 결론적으로 동사는 인지 소프트웨어와 SoC 플랫폼을 통합 공급하는 Mobileye 등 경쟁사와 달리 소프트웨어 단독 공급이 가능하여 고객사에게 하드웨어 자유도와 모듈화 편의성을 제공합니다. 이러한 기술적 우위와 가격 경쟁력, 미래 성장 가능성을 종합적으로 고려하여 기술평가등급 ‘A’를 제시합니다. |
| 평가기관2 | BBB | ㈜스트라드비젼은 2014년 9월 설립된 중소기업으로 [응용 소프트웨어 개발 및 공급업]을 영위하고 있으며, 자율주행 및 첨단운전자보조시스템(ADAS) 분야에 특화된 딥러닝 기반 객체 인식 소프트웨어 솔루션을 개발·공급하고 있다. 동사의 주력 제품은 FrontVision(전방 주행 보조), SurroundVision(360° 주차), MultiVision(다채널Lv3+/Lv4) 등이다. 평가대상 기술은 SVNet, SVDataFlow이다. 동사는 단안 및 멀티 카메라 입력 기반의 심층 신경망을 통해 3차원 객체 인식, 차선 추정, 주차 보조 등 다양한 인지 기능을 수행하는 FrontVision, SurroundVision 등의 제품군을 자체 개발하였다. 해당 제품은 고객사 하드웨어 환경에 종속되지 않는 SoC-agnostic 구조로 설계되어, 다수의 상용 SoC 플랫폼에 유연하게 이식 가능하며, 실시간성과 저전력 효율을 바탕으로 글로벌 OEM 및 Tier1을 대상으로 양산 납품 실적을 확보한 바 있다. 또한, 학습 기반 인식 기술의 정확도와 품질을 확보하기 위해 자동화된 데이터 처리 플랫폼인SVDataFlow를 개발하여 운영하고 있다. SVDataFlow는 다양한 센서로부터 수집된 데이터를 정제, 라벨링, 학습, 검증, 배포하는 전 과정을 통합 관리할 수 있는 End-to-End 파이프라인으로, 고성능의 객체 인식 모델 개발을 위한 반복적 작업을 효율화하고 있다. 동사는 대내외적 연구활동이 활발하고, 다수의 국책과제 실적이 있으며, 기술의 품질 관련 ISO 인증 등의 내역이 확인된다. 동사의 평가대상 기술은 고객사의 기존 시스템 및 운용 프로세스에 신속하게 통합 적용이 가능한 유연한 구조를 보유하고 있으며, 자체 개발한 라벨링·학습 파이프라인을 통해 제한된 데이터 환경에서도 고성능 인식 모델 구현이 가능한 바, 기존 기술 대비 기술적 차별성을 보유하고 있으며, 경쟁사에 의해 쉽게 모방되기 어려운 기술적 장벽을 형성하고 있는 것으로 판단된다. 동사는 기업부설연구소를 약 10년간 운영하며, 189명의 기술인력을 확보하고 있다. 또한, 고성능GPU 서버 및 데이터 수집용 차량 등을 보유하고 있는 바, 데이터 수집과 대규모 인공지능 학습·처리에 최적화된 연구개발 체계를 구축하고 있다. 목표시장은 세계 자율주행 판단 인지 시장으로, 2022년 기준 약 124억 달러 규모로 파악되며, 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 25.3%로 성장하여 약 434억 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다. 동사는 인지 소프트웨어 기술을 기반으로 지속적인 연구개발과 투자 유치를 통해 성장 동력을 확보하고 있으며, 전략적 파트너십을 통한 양산 프로젝트를 수주하며 시장 입지를 공고히 하고 있다. 또한, 후속 제품 출시 및 비자동차 분야로의 제품 확장 가능성을 내포하고 있어, 향후 매출 확대 및 사업 다각화의 기회가 클 것으로 기대된다. 동사는 카메라 기반 3차원 인지 소프트웨어 기술을 기반으로 차별화된 포지셔닝을 확보하고 있으며, 자율주행 시스템 고도화에 따른 수요 증가와 성장 가능성을 보유하고 있다. |
자료: 이크레더블, 한국기술신용평가
출처: dart 투자설명서
공모가는 희망공모가 하단으로,
기관수요예측 결과가 보통입니다.
고로 개인경쟁률은 낮을 것으로
예상되는군요.
저는 공모주청약시 경쟁률 및 분위기 확인하면서
청약여부를 판단할 예정이나,
현재로는 적정량 비례청약할 것 같습니다.
고로 이웃님들은 마지막까지 잘 판단하시어
공모주청약하시길 바랍니다.
디앤...
[IPO 공모주청약에 대한 단순 검토내용이며, 권유하는 것은 아닙니다]
[네이버 인플루언서] 전광석화
안녕하세요? 전광석화 입니다. 수십년간 쌓아온 공모주 노하우를 글로 표현하고 남기면서, 좀 더 쉽게 투자하는 방법 핵심만은 반드시 알고 투자하도록 하기 위해 만들었습니다. 가장 쉬운 최고의 공모주 투자자가 되는 날까지 최선을 다할 것입니다.
in.naver.com
[출처] 스트라드비젼 공모주청약|작성자 전광석화
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