포바이포,메타버스관련주로 실감형 콘텐츠 제작 전문기업으로 코스닥 시장 상장 첫날인 28일 상한가로 마감했다.
이날 포바이포는 시초가가 공모가(1만7000원)의 2배인 3만4000원으로 거래를 시작, 장시작 2분여만에 가격제한선(30.00%)까지 오른 4만4200원로 치솟으며 '따상(시초가가 공모가의 2배로 형성된 뒤 상한가)'을 기록했다. 종가 역시 같은 가격이다.
지난 2017년 설립된 포바이포는 광고 영화, 비디오물 제작 업체다. 화질 개선 솔루션 ‘픽셀’(PIXELL)을 중심으로 초고화질 영상 콘텐츠를 제작한다. 픽셀은 인공지능(AI)을 통해 화질 개선 작업을 딥러닝화한 후 기존 영상을 초고화질로 업그레이드 시키는 기술이다.
포바이포는 삼성전자·LG전자 등을 주요 고객사로 두고있다. 메타버스·가상현실(VR) 등 실감형 콘텐츠 시장 성장을 겨냥해 2020년 9월 초고화질 영상 콘텐츠 유통 플랫폼인 ‘키컷스톡’을 출시하기도 했다.
지난해 매출액 222억7600만원, 영업이익 40억1400만원, 당기순이익 37억6400만원을 기록했다. 회사 측은 설립 후 연평균 116%의 매출 증가율을 기록했다고 밝혔다.
앞서 포바이포는 일반 공모 청약에서 경쟁률이 3763대 1을 기록하고 14조원이 넘는 증거금을 끌어모으며 투자자들의 관심을 끌었다. 2017년 설립된 포바이포는 초고화질 시각특수효과(VFX) 콘텐츠 제작 전문 기업이다.
ㅣ.사업의 개요
주식회사 포바이포는 자체 개발 영상 콘텐츠 화질 개선 솔루션("PIXELL")을 기반으로, 영상 콘텐츠를 제작하고, 초고화질 영상 콘텐츠를 유통하는 플랫폼을 운영하는 비주얼 콘텐츠 전문 솔루션 기업입니다.
당사는 독보적인 비주얼 구현 역량과 크리에이티브 역량을 기반으로 높은 실감도를 필요로 하는 초고화질콘텐츠나 뉴미디어 실감형 콘텐츠를 다수 제작해왔습니다. 또한 이러한 제작역량에 더해 수년간 축적해온 다양한 화질 개선 데이터를 바탕으로 당사만의 화질개선 딥러닝 솔루션 PIXELL을 개발하고, 이와 관련해 다양한 지적재산권을 확보하였으며 지속적인 고도화를 위한 연구개발을 지속하고 있습니다.
실감형 콘텐츠 시대가 본격화됨에 따라, 당사는 차세대 콘텐츠 제작에 있어 필수적이라고 할 수 있는 콘텐츠 실감화 역량을 내재화하고 PIXELL 솔루션을 고도화하고 있으며 버추얼 휴먼이나 다양한 뉴미디어 콘텐츠 실감화로까지 사업의 영역을 확장하고 있습니다.
이에 더해, 직접 촬영을 수행하는 기존 영상제작 방식을 넘어 영상 및 VFX Asset을 구매 후 합성, 보정 공정을 거쳐 영상을 제작하는 Full-Digital 기반 제작방식으로의 변화를 선도하기 위해 초고화질 영상 콘텐츠 전문 유통 플랫폼 KEYCUT STOCK을 런칭하였으며 스톡 시장에서 세계 최다 8K 콘텐츠를 보유한 영상 전문 플랫폼으로의 포지션을 공고히 하고자 사업을 전개해나가고 있습니다.
II. 사업의 내용
[용어 안내표]
실감형 콘텐츠
정보통신기술(ICT)을 기반으로 인간의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 차세대 콘텐츠뉴미디어 콘텐츠
(New Media Contents)디지털 기술이 발전함에 따라 신문, TV와 같은 기존 정보 수단을 대신해 새롭게 등장한 정보 매체를 뉴미디어라 하며, 뉴미디어 콘텐츠는 해당 매체에 활용되는 콘텐츠를 총칭화소
(Pixel)디지털 이미지를 구성하는 최소 단위해상도
(Resolution)화면 또는 인쇄 등에서 이미지의 정밀도를 나타내는 지표로, 화면을 구성하는 각각의 면이 얼마나 많은 수의 화소로 이루어져 있는가를 나타냄.올레드
(Organic Light-Emitting
Diode, OLED)빛을 내는 층이 전류에 반응하여 빛을 발산하는 유기 화합물의 필름으로 이루어진 박막 발광 다이오드(LED)로, 액정 디스플레이를 대체할 차세대 디스플레이로 각광받고 있음4K 콘텐츠화면 비율 16:9, 해상도 가로 3,840×세로 2,160, 화소 수 829만 4,400개에 해당하는 영상 품질 규격을 충족하는 콘텐츠8K 콘텐츠화면 비율 16:9, 해상도 가로 7,680×세로 4,320, 화소 수 3317만 7,600개에 해당하는 영상 품질 규격을 충족하는 콘텐츠. 4K 콘텐츠 대비 4배 높은 해상도를 보이며, 현실과 동일한 수준의 깊이감 및 현장감을 느끼는 것이 가능디지털 사이니지
(Digital Signage)
디지털 정보 디스플레이를 이용한 옥외 광고로, 공공장소 및 상업공간 등에 설치되어 네트워크를 통해 정보, 오락, 광고 등의 미디어 서비스를 제공하는 융복합 정보매체
미디어 어트랙션
(Media Attraction)미디어(Media)와 테마파크 놀이기구(Attraction)의 합성어로, 플라잉 씨어터 등 테마파크 내 초고화질 실감형 콘텐츠를 즐길 수 있는 대형 놀이기구를 의미VFX
(Virtual Effects)영상물에서 컴퓨터 그래픽 또는 아날로그 테크닉을 써서 실재하지 않은 시각효과를 내는 기술의 총칭VFX Asset컴퓨터그래픽스, 시각특수효과 등의 제작 기법을 활용해 가상 공간에 사전 제작된 오브젝트, 캐릭터, 특수효과 등의 소스
VR
(Virtual Reality)
가상을 뜻하는 Virtual과 현실을 뜻하는 Reality의 합성어. 가상현실은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황 혹은 그 기술 자체를 의미
AR
(Argumented Reality)
증강현실은 가상현실의 한 분야로 실제로 존재하는 환경에 가상의 사물이나 정보를 합성하여 마치 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법
XR
(eXtended Reality)
가상현실(Virtual Reality, VR)과 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술을 모두 아우르는 초실감형 기술 및 서비스를 가리킴
버추얼 휴먼
(Virtual Human)CG, VFX 기술을 통해 생성된 가상의 디지털 인물로서, 실제 사람과 매우 흡사한 형태를 보임MCN
(Multi Channel Network)1인 혹은 중소 콘텐츠 창작자들과 제휴해 마케팅, 저작권 관리, 콘텐츠 유통 등을 지원, 관리하는 사업. 일반적으로 인터넷 스트리밍 플랫폼에서 활동하는 사람들의 기획사를 지칭리마스터링
(Remastering)예전 매체를 현시대에 맞는 화질 또는 음질로 보정 또는 다시 작업해 재구성하는 작업을 총칭스톡 영상스토리가 없는 비디오 영상으로, 영화 및 드라마 등 영상 제작자들의 영상 제작 및 편집과 광고, 마케팅 캠페인 등에 주로 사용되는 영상 촬영소스를 의미B2B
(Business-to-Business)기업과 기업 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델을 의미B2C
(Business-to-Customer)기업과 개인 구매자 사이의 거래를 기반으로 한 비즈니스 모델을 의미선예도
(Sharpness)영상 및 이미지에서 대상의 각 경계가 명확하게 구분되어 대상의 판별이 용이한 정도를 말하며, 선예도가 높을 수록 영상 및 이미지의 윤곽이 뚜렷하게 나타남노이즈
(Noise)영상의 처리 과정, 데이터의 전송 및 저장 과정에서 외부 환경조건과 같은 다양한 원인과 시스템 내부의 간섭으로 인하여 디지털 영상을 훼손시키는 불필요한 데이터
머신러닝
(Machine Learning)
컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 스스로 규칙(알고리즘)을 형성하게 하기 위한 기계 학습 방법으로 주로 통계적인 접근방법을 사용하여 상황을 판단하고 결과를 도출
딥러닝
(Deep Learning)
머신러닝의 하위 개념으로, 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 구축한 기계 학습 기술. 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 학습.
심층신경망
(Deep Neural Network,
DNN)복잡하고 다양한 비선형적 관계의 학습에 활용되는 인공 신경망의 한 종류. 입력층과 출력층 사이에 다중의 은닉층을 포함하여 하위 계층들의 특징 학습이 가능하고, 일반적인 알고리즘 대비 효율적인 모델링 가능
훈련 데이터
(Training Data Set)머신러닝 알고리즘의 고도화를 위해 활용되는 데이터. 양질의 다수 훈련데이터를 적용할수록 알고리즘의 고도화 가능화질 개선 솔루션
PIXELL당사가 자체적으로 보유한 우수한 훈련 데이터를 기반으로 자체 제작한 인지적 화질 개선 작업을 수행하는 딥러닝 알고리즘 모델로, 저품질/저화질의 미디어 콘텐츠 투입 시 자동적으로 콘텐츠 별 이상적인 인지적 화질을 파악하여 짧은 시간 내 화질 개선 작업을 거쳐 고품질/고화질 미디어 콘텐츠로 전환해주는 솔루션