Investment Summary 03

산업 전망 및 주요 이슈 07

Top-Picks 27

Investment Summary

4

I. TSV 공정 기반의 고속 메모리 반도체( HBM , HMC 등) 양산이 가속화될 시점

• 미래 IT 산업 Trend인 AI, Deep Learning 등에서 고속 병렬연산의 중요성 부각

1) GPU, HPC 등을 중심으로 고속 메모리 반도체 채용 본격화

2) HBM이 탑재되고 있는 Processor 라인업: NVIDIA의 Tesla, AMD의 Radeon. Intel의 Stratix 10 에도 고속메모리 ( HBM, HMC 등 ) 탑재

3) 17년 말부터 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM 2세대 양산 규모를 확대시킬 예정이고 Micron은 HMC라는 TSV 기반 고속 메모리 양산 중

II. HBM vs. GDDR5

• HBM 채용에 따른 원가 상승률은 30%를 상회하지만 획기적인 속도/소비전력/발열 개선 및 면적 감소 효과 부각

원가 비교 GDDR5 HBM2 HBM3

GPU 80 80 80

4 Stack TSV Cost 32

8 Stack TSV Cost 20

Silicon Interposer 25 27

Subs & Pkg. Cost 20 30 30

GDDR5 ( 8GB ) 64 64 64

Other PCB 15 5 5

Total Cost 179 236 226

성능비교 GDDR5 HBM HBM2 HBM3

Bandwidth 28 GB/s 128 GB/s 256GB/s 512GB/s

I/O 32 1024 1024 N/A

Density per Die 8Gb 2Gb 8Gb 8Gb

Speed per pin 1Gbps 1Gbps 2Gbps 4Gbps

Stack 4 Stack 4 Stack Up to 8 Stack Up to 16 Stack

Power Consumption 30~35W 13~16W 12~15W 12~15W

Mass Production 2013 2015 2017 2019

Investment Summary

GPU(Graphic Processing Unit)의 성장 모멘텀과 맞물린 TSV 침투율 확대

5

Investment Summary

GPU, HBM, TSV 확산에 따른 변화 및 추천종목

III. TSV 공정에서 요구되는 핵심 요소

• Deep Etching : Lam Research, TEL(Tokyo Electron), APTC(국내 비상장)

• TC- Bonder : 한미반도체, ASMPT, Toray, BESI

• CMP: 케이씨텍

• Silicon Interposer : 파운드리 업체

<Yuanta Top Pick>

• 한미반도체(042700)

1) 중국 반도체 굴기 수혜 : 중국 반도체 관련 매출액 비중 40% 상회

2) 신규 장비인 Dual 방식 TC Bonder 개발/국산화 성공으로 메모리 반도체 업체들의 Throughput 개선

- TC Bonder 국산화와 동시에 17년/18년 해당 장비 매출액 각각 126억원/240억원을 기록할 전망

3) 18년 연간 영업이익 664억원(YoY 30%, OPM 29%)으로 사상최대 실적 갱신할 것

산업 전망 및 주요 이슈

8

미래 IT 산업 Trend 1.

AI서비스 Platform과 자율주행차

AI Platform 매출액 추이 및 전망

자료: IDC, 유안타증권 리서치센터

AI Service

차량용 Microprocessor 시장 전망

자료: IDC, 유안타증권 리서치센터

자율주행차

운행에 필요한 각종 정보와

재미요소를 운전자에게

제공하는 자동차

구현 사례

Infotainment Car

지원 기술

정의

Self-Driving Car Connected Car

차량간의 상호연결을 통해

효율성과 편의성이 증대된

주행환경을 만들어주는 자동차

운전자의 조작 없이 스스로

목적지까지 이동하는 자동차

• Audio/Video/Navigation

• CID

• HUD

• Telematics

• 지능형교통체계

• 중앙교통관제시스템

• 구글 Self-Driving

Car프로젝트

• 차량용 AV/디스플레이

• GPS, 블루투스 등 안테나

• M2M

• 3G/4G 고주파수 대역

통신모듈

• 차량용 Operating System

• IoT

• 센서(레이저, 레이더, 카메라)

• 배터리

• 고성능 컴퓨터

Company Platform Name 특징

Apple Siri 문맥파악과 대화 가능, 스마트홈으로 확대할 계획

Amazon Alexa 빠른 반응속도, 스마트홈 디바이스에 주력

Google Google Assistant Goole 검색엔진과 연동

Microsoft Cortana AI스피커 Nugu에 탑재

SKT Nugu AI스피커 Gigi Genie

Samsung Bixby Kakao와 기술제휴, 스마트홈으로 확대할 계획

Naver Clova 오감 AI 개발에 초점

Kakao Kakao I 삼성 Bixby와 AI 기술 제휴

1,586.4 2,327.5

3,338.5

4,620.7

6,284.9

8,441.4

0

10

20

30

40

50

60

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

2016 2017 2018 2019 2020 2021

(%)(USD mn)

Revenue

Growth(%)

484.3

679.0

901.8

1,045.5

1,183.7

1,319.3

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

2016 2017E 2018E 2019E 2020E 2021E

(%)(USD mn) Microprocessor

Growth (%)

9

미래 IT 산업 Trend 2.

VR/AR 시장 전망

VR/AR 시장 전망

자료: IDC, 유안타증권 리서치센터

VR(Virtual Reality) AR(Augmented Reality) 게임

135 295 2,331 4,5309,180

17,484

36,830

64,293

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

2014 2015 2016 2017E 2018E 2019E 2020E 2021E

(USD mn)Total Sum of Value

10

미래 IT 산업 Trend 3.

Data Center 시장 전망

Server GPU 시장 전망

자료: IDC, 유안타증권 리서치센터

Data Center

NVIDIA Data Center 매출 추이

자료: NVIDIA, 유안타증권 리서치센터

Data Center 서비스 매출 전망

-

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

2013 2014 2015 2016 2017E 2018E 2019E 2020E 2021E

New Data Center builds

47,490 49,636 51,899 54,269 56,767 59,371

-

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

2016 2017E 2018E 2019E 2020E 2021E

(mn US$)

Data Center Infra Service Revenue

0.2 0.5 1.0

1.4 1.9

2.5 3.1

3.6

-

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

(mn Units)

Server GPU

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1Q16 1Q17 1Q18E

NVIDIA Data Center Sales

% of Total Sales

11

병렬연산의 예시

병렬연산과 GPU(Graphic Processing Unit)

GPU의 병렬연산에 대한 Needs 증대

• CPU(직렬연산)은 처음 숫자부터 마지막 숫자까지 순차적으로 연산해 결과 도출하는 반면, GPU(병렬연산)은 일정한 묶음으로 처리

• 즉, 단순 연산 처리에 있어서는 GPU가 CPU 대비 훨씬 빠른 작업속도 과시

• Deep Learning, AI(인공지능), Big Data, 자율주행차 등은 일정한 룰을 반복하여 빠른 속도로 Data를 처리해야 하는 Needs가 크기 때문에

고도화된 병렬연산(GPU)의 중요성이 부각

12

GPU(Graphic Processing Unit)의 장점이 부각될 시점

GPU와 CPU(Central Processing Unit) 비교

GPU 기반의 HPC와

자료: NVIDIA, 업계자료

GPU와 CPU의 Core 구성

• GPU는 CPU와는 달리 수천 개의 Core로 구성되어 있어 효율적인 병렬 연산 구현

• NVDIA의 Deep Learning용 GPU는 연산처리속도가 170 TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second)에 달하는 반면 Intel의

초고가 CPU는 3 TFLOPS에 불과

• 해당 GPU(NVIDIA DGX1)기반 Server 한대의 처리 능력은 CPU(Xeon E5)기반 Server 250대까지 커버할 수 있는 수준

• 즉, Big Data와 같은 미래 산업 Trend와 부합하기 위해서는 GPU 기반 Server가 필수적

13

GPU 시장 전망

글로벌 GPU 시장의 고사양화로 ASP 상승 중

글로벌 GPU 시장 Blended ASP 추이

자료: 유안타증권 리서치센터

NVIDIA의 Tesla 매출 비중 추이 및 전망

자료: NVIDIA, 유안타증권 리서치센터

NVIDIA의 GPU ASP 추이 및 전망 • 1Q16 글로벌 GPU Blended ASP가 $60에 불과했지만 1Q17에는

$108로 급등

• 글로벌 GPU 시장 점유율이 70~80%에 달하는 NVIDIA의 GPU ASP는

2015년 $57에서 2017년 $84로 상승할 전망: High-end GPU

제품군인 Tesla 매출 비중 확대에 기인

40

50

60

70

80

90

-

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

(US$)NVIDIA GPU Shipments

NVIDIA GPU Blended ASP

60

92

108

-

20

40

60

80

100

120

1Q16 4Q16 1Q17

(K Units)

GPU Blended ASP

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

1Q10 1Q11 1Q12 1Q13 1Q14 1Q15 1Q16 1Q17 1Q18E

Tesla (Nvidia's High-end GPU)

% of Total Sales

(US$)

(K Units)

14

GPU 시장 전망

GPU 기반 Server 비중 확대 추세

NVIDIA의 Data Center향 매출 추이 및 전망 Server GPU 시장 전망

Server GPU 시장 추이 • Server의 효율성과 연산처리 속도가 중요해 지면서 GPU 기반

Server의 수요가 가파른 속도로 성장할 전망

• 2017년 GPU 기반 Server는 124만대에 달할 것으로 추정되며 이는

2021년 237만대로 대폭 확대될 전망

• NVIDIA의 Data Center향 매출도 올해부터 급성장 국면에 진입,

당분간 해당 Segment에서 고성장 이어갈 전망

183 318

340

867

2,081

-

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

2014 2015 2016 2017E 2018E

(mn US$)

Others & IP

Auto

Data center/ HPC

Enterprise

Gaming

0.07

0.2

0.26

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

1Q16 4Q16 1Q17

(mn Units)

Server GPU

0.2 0.5 1.0

1.4 1.9

2.5 3.1

3.6

-

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

(mn Units)

Server GPU

15

HBM의 장점

HBM의 성능과 Design 개선

• HBM 2세대 제품은 기존 GDDR5 대비 데이터 전송 속도가 7~8배 빠른 반면 소비전력은 40% 이상 절감

• HBM은 TSV 공정을 활용한 수직 적층형태로 실장 면적 축소에 용이

HBM의 성능 개선

자료: AMD

HBM의 공간 절약 효과

16

HBM 시장 전망

Paradigm Shift to HBM

• HBM은 GPU 업체들의 스펙 경쟁에 있어서 핵심요소인데 1H17에는 메모리반도체 업체들의 HBM 2세대 양산이 지연되면서 원활한 GPU 공급에

걸림돌로 작용

이는, 1) 예상보다 극심한 메모리 반도체 공급 부족이슈와 2) 부진한 TSV 공정 수율/Throughput에 기인

• 하지만, 2018년부터는 메모리 반도체 업체들이 HBM 대기 수요를 충족시킬 수 있는 환경이 마련된 것으로 판단.

1) 올해 들어 TSV Deep Etching & Stack 공정 수율은 상당부분 개선됐고, 2) Bonding 공정에서의 Throughput 개선 솔루션도 확보한 것으로

파악되고 있기 때문

DDR과 고속메모리(HBM, HMC) 비교 DDR에서 HBM으로 Paradigm Shift

Low Bandwidth Highest Power Eff.

Medium Bandwidth Mid-Hgih Power Eff.

Highest Bandwidth Mid-High Power Eff.

LPDDR3

LPDDR4

DDR3

DDR4 HMC

HBM2 Pow

er

Eff

icie

ncy

Bandwidth

17

HBM 시장 전망

Paradigm Shift to HBM

Application별 고속 메모리 반도체 채용 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

고속 메모리 출하량 기준 시장 전망 고속 메모리 금액기준 시장 전망

New Application

Graphics

HPC

Network

2018

본격적인 성장기 진입

Graphics

HPC

Network

2017

초고가 제품 대응

Graphics

HPC

2016

양산 개시

Sampling & Test

2015

도입 초기

3.6

79

216

296

392

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

2017 2018 2019 2020 2021

(mn Units)

HBM 시장 전망( 8GB Component 기준)

432

9,039

23,760

29,600

35,280

-

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

2017 2018 2019 2020 2021

(mn Units)

HBM 시장 전망(금액기준)

18

Intel의 EMIB는 Interposer 대체 기술

자료: 유안타증권 리서치센터

HBM 시장 전망

Paradigm Shift to HBM ▶ Intel

• Intel은 Server 및 HPC(High Performance Computing)용 CPU에 HBM 채용.

• 주요 적용 모델은 Stratix 10과 Xeon Phi.

• 비용 절감 목적으로 EMIB(Embedded Multi Die Interconnect Bridge)라는 기술 적용.

* EMIB는 고가의 Silicon Interposer를 대체하는 기술로 15년 말 인수한 Altera와 공동개발.

Intel 의 HBM 탑재 CPU _Stratix 10

19

AMD GPU Roadmap

자료: AMD

HBM 시장 전망

Paradigm Shift to HBM ▶ AMD

• AMD는 2012년부터 SK하이닉스와 HBM을 공동개발.

• Radeon Pro와 같은 고가형 GPU를 중심으로 HBM 탑재.

• 고사양 APU 라인업인 Ryzen에도 HBM을 채용하려 했으나 TSV수율 이슈로 지연.

• 메모리업체들의 수율/Throughput이 개선되고 있어 2018년에는 Ryzen에도 채용될 전망.

AMD의 HBM 탑재 GPU _ Radeon

20

NVIDIA GPU Roadmap

자료: NVIDIA

HBM 시장 전망

Paradigm Shift to HBM ▶ NVIDIA

• NVIDIA는 HPC과 Data Center 전용 GPU인 Tesla P100에 HBM 2세대 탑재. (16년 4월 출시)

• 고가형 Workstation 전용 GPU인 Quadro GP 100에도 HBM 2세대 탑재. (17년 2월 출시)

• 메모리반도체 업체들의 TSV 수율이 저조하던 지난 상반기에는 NVIDIA가 18년 출시 예정인 Volta에는 GDDR5X 또는 GDDR6를 탑재한다는

루머가 있었음.

• 하지만, 최근 개선된 메모리 업체들의 수율과 압도적인 성능, 그리고 DRAM가격 상승까지 고려해 HBM을 탑재하기로 결정됨.

NVIDIA의 HBM탑재 Server GPU_ Tesla P100

21

TSV 측면도

자료: 업계자료

HBM 생산 공정: TSV

TSV (Through Silicon Via) 공정

• TSV는 칩간 연결방식이 Wire가 아닌 Micro Bump로 이뤄져 전송속도와 소비전력이 개선되는 원리.

• 반도체 적층 방법으로 현재는 Wire Bonding이 주류를 이루고 있으나 IT기기의 고사양화와 경박단소화에 대응하기 위해 TSV 공법이 점차 확대되고

있는 추세.

• TSV 도입에 따라 중요성이 부각되는 공정은 1) Deep Etching, 2) TC-Bonding, 3) CMP(웨이퍼 연마).

TSV vs. Wire Bonding

22

HBM 과 GPU의 결합: Silicon Interposer

Silicon Interposer로 2.5D Package 구현

• 메모리 반도체 업체가 TSV 공정을 통해 HBM을 생산해 CPU/GPU

Foundry 업체에 공급.

• Foundry 업체는 Silicon Interposer와 CPU/GPU를 생산 후

Interposer를 활용해 HBM과 2.5D 구조의 Package 형성.

• HBM탑재 GPU의 원가구조를 살펴보면, DRAM TSV Stack 공정

비용이 개당 $16~$20, Silicon Interposer가 $25~$30 수준으로

조사됨.

HBM과 2.5D Pkg.

23

HBM( High Bandwidth Memory) 탑재 GPU 원가 구조 비교

원가부담 vs. 성능개선

Graphic DRAM 원가 구조 비교

• TSV Stack수와 개별 Die의 Density에 따라 HBM 세대 구분

- 1세대: Up to 2 Stacks with 2Gb or 4Gb, 2세대: Up to 8 Stacks with 4 or 8Gb, 3세대: Up to 16 Stacks with more than 8Gb

• Intel은 Silicon Interposer를 대체할 EMIB 기술 확보. Xeon Phi 등과 같은 고사양 Processor에 HBM 적용

• NVIDIA는 고사양 GPU 제품 군인 Tesla에 HBM 적용하기 시작

• AMD 역시 기업용 High-end 제품 군인 Vega 라인업에 HBM을 채용하기 시작

GDDR5 탑재 HBM 2세대 탑재 HBM 2세대(8 Hi) 탑재

GPU 80 80 80

4 Stack TSV Cost * 2Pkg 32

8 Stack TSV Cost * 1Pkg 20

Silicon Interposer 25 27

Subs & Pkg. Cost 20 30 30

GDDR5 ( 8GB ) 64 64 64

Other PCB 15 5 5

Total Cost 179 236 226

24

Graphic DRAM 성능 비교

원가부담 vs. 성능개선

Graphic DRAM 성능 비교: HBM이 압도적인 성능 우위

• 압도적인 성능 우위에도 불구하고, TSV 공정과 2.5D Package에서의 수율 이슈로 HBM도입 시점이 지연.

• 하지만, 1) GPU 사양 Upgrade가 가속화되고 있는 가운데, 2) TSV/2.5D Package 공정 수율은 상당부분 개선된 것으로 파악됨. 더불어, DRAM

가격도 상승하고 있기 때문에 HBM 탑재 당위성이 더욱 부각되고 있음.

• Intel은 Silicon Interposer를 대체할 EMIB 기술 확보. Xeon Phi 등과 같은 고사양 Processor에 고속메모리반도체 적용

• NVIDIA는 고사양 GPU 제품 군인 Tesla에, AMD는 Radeon 라인업에 HBM을 적용하기 시작

GDDR5 HBM HBM2 HBM3

Bandwidth 28 GB/s 128 GB/s 256GB/s 512GB/s

I/O 32 1024 1024

Density per DRAM Die 8Gb 2Gb 8Gb 8Gb이상

Speed per pin 1Gbps 1Gbps 2Gbps 4Gbps

Stack 4 Stack Up to 8 Stack Up to 16 Stack

Power Consumption 30~35W 13~16W 12~15W 12~15W

Mass Production 2013 2015 2017 2020

25

HBM 구조

자료: XILINX

26

TSV 공정 요약

자료: 업계자료, 유안타증권 리서치센터

한미반도체

ASMPT

Toray

BESI

케이씨텍

Lam Research

Tokyo Electron

APTC(국내비상장)

Top-Picks

28

한미반도체 (042700) TSV 공정 확산 모멘텀이 본격화된다 투자의견 ‘BUY’, 목표주가 13,300원

주가 (10/16) 8,670원

자본금 127억원

시가총액 5,513억원

주당순자산 9,688원

부채비율 36.13

총발행주식수 63,582,100주

60일 평균 거래대금 32억원

60일 평균 거래량 379,418주

52주 고 9,460원

52주 저 4,940원

외인지분율 7.05%

주요주주 곽노권 외 8 인 47.73%

1개월 3개월 12개월

절대 6.8 5.8 (35.5)

상대 1.9 3.0 (47.4)

절대(달러환산) 6.8 6.5 (35.1)

결산(12월) 2014A 2015A 2016A 2017F 2018F

매출액 - 1,178 1,663 1,927 2,319

영업이익 - 227 386 512 664

지배주주 순이익 - 218 314 299 542

PER - 15.7 11.5 18.4 10.2

PBR - 1.5 1.5 2.1 1.7

EV/EBITDA - 11.2 6.8 8.6 6.6

ROE - 22.5 15.6 14.3 23.5

한미반도체 Forecasts and valuations (단위: 억원, 원, % 배)

자료: 유안타증권 리서치센터

주가수익률 (%) PER Chart PBR Chart

020406080100120140160180200

01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,0009,000

10,000

15.10 16.4 16.10 17.4

한미반도체 KOSPI 대비 상대수익률(최근2년)

(원) (%)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1

Price(adj.)1.8 x4.6 x7.4 x10.3 x13.1 x

(천원)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1

Price(adj.)0.3 x0.6 x1.0 x1.4 x1.7 x

(천원)

29

기존 주력 사업 순항과 TSV 공정 확산 본격화에 따른 수혜 집중

I. 기존 주력 사업인 Vision Placement (VP)장비 수요 증가 지속

• 반도체 기술 진보가 검사까지 일괄 처리하는 VP 장비 수요 증가 수반

• FoWLP(Wafer Level Packaging), FoPLP(Panel Level Packaging), WLO(Wafer Level Optics)등과 같은 신기술 Trend에서도 동사의

VP장비가 중요한 역할을 할 전망

II. TSV용 TC Bonder 국산화에 성공

• 최근 TSV용 TC Bonder 국산화에 성공하면서 고속메모리 반도체(HBM, HMC 등) 시장 개화에 따른 수혜가 동사에 집중될 전망

- 동사의 TC Bonder는 타사 제품 대비 TSV 공정 Throughput이 2배나 높아 경쟁 우위를 점함

- 특히, 해당 장비의 ASP가 기존 주력 장비 대비 2~3배 높다는 점이 긍정적으로 평가됨

III. 중국 반도체 굴기와 글로벌 차량 반도체 시장 확대가 중장기적으로 성장 기회요인

• 중국향 매출 비중 40~50%에 달하고, 동사는 NXP, Infineon, ST Microelectronics 등과 같은 차량용 반도체 업체들의 핵심 후공정 Vendor

IV. 커버리지 개시, 목표주가 13,300원 제시

• 기존 사업의 순항과 TSV용 TC Bonder 국산화 성공으로 주가 상승 모멘텀 강화될 전망

• 목표주가 13,300원은 2018년 예상 EPS에 PER 15.6X(국내외 Peer 2018 평균 PER) 적용.

투자포인트

30

Valuation

적정 목표주가 산출

• 2018년 예상 EPS : 853원

• 글로벌 Peer 2018년 평균 PER : 15.6배

• 목표주가 : 853원*15.6배 = 13,300원 산출

Global Peer 그룹 Valuation Table

자료: Bloomberg

(bn US$, X)

기업명 시가총액 PER

2017E 2018E

ASM Pacific Technology 6.1 19.0 18.6

BE Semiconductor Industries 2.9 15.4 15.7

Toray Industries 15.7 17.0 15.4

Towa 0.4 13.8 12.6

Average 16.3 15.6

31

한미반도체 실적 추이 및 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

17년 실적전망

2017년 영업이익 513억원(YoY 33%, OPM 26.6%) 으로 사상최대 실적 전망

• 2017년 매출액과 영업이익은 각각 1,927억원(YoY 19%), 513억원(YoY 33%, OPM 27%)에 달하며 사상최대 실적 기록할 전망

- 상대적 고가 제품인 Vision Placement (VP)매출 비중 확대로 Blended ASP 상승 견인

- 동사의 주력 고객사인 중화권 OSAT(반도체 후공정)업체들의 Capex 반등추세 당분간 이어질 전망

이는, 1) TSMC의 후공정 내재화 일단락, 2) 중화권 OSAT 업체들의 후공정 고도화 관련 투자상승에 기인

- TSV용 TC Bonder 국산화 성공, 17년 해당 장비 매출액 126억원으로 추정

주요고객사들 Capex 대비 한미반도체 매출액 추이

자료: 유안타증권 리서치센터

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

-

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

2013 2014 2015 2016 2017E 2018E 2019E

(억원)

매출액

OPM

-

500

1,000

1,500

2,000

2,500

-

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

2009 2011 2013 2015

(억원)(USD mn)

주요고객사들 CapEx(좌)

한미반도체 매출액(우)

32

한미반도체 TC Bonder 매출 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

18년 실적전망

2018년 영업이익 664억원(YoY 30%, OPM 28.6%)으로 실적 성장세 이어질 전망

• 신규사업인 TC Bonder 매출액 240억원으로 추정

- 고사양 GPU 수요 증가가 TSV 공정 기반 HBM 성장으로 이어질 것이고, 이에 따라 동사 TC Bonder에 대한 수요 호조 예상

• Vision Placement(VP)중심의 기존 사업 매출액은 2,078억원으로 17년 대비 15% 성장할 전망

- 중화권 OSAT 고객사들과 글로벌 차량 반도체 업체들의 후공정 고도화 관련 투자가 강화될 것으로 예상하기 때문

HBM 시장 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

0

50

100

150

200

250

300

350

2017E 2018E 2019E

(억원)

TC Bonder 매출 추정

3.6

79

216

296

392

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

2017 2018 2019 2020 2021

(mn Units)

HBM 시장 전망( 8GB Component 기준)

33

Vision Placement 매출 추이 및 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

투자포인트 1.

Vision Placement 사업 견조한 매출 성장

• 고객사들의 고도화 투자에 따라 동사 Vision Placement 장비 선호

- 동사 VP 장비는 반도체 패키지 절단(Sawing) 뿐 아니라 세척, 건조, 3D 비전 검사 및 불량 패키지 선별/적재까지 일괄 처리 가능

- 초소형 Package 핸들링이 가능해 FOWLP, WLO 등 차세대 후공정 기술에 대응 용이

Vision Placement 매출비중 과 전체 Blended ASP 추이

자료: 유안타증권 리서치센터

431

662

755

852

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

2015 2016 2017E 2018E

(억원)

37%

40%40%

34%

35%

36%

37%

38%

39%

40%

41%

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

5.6

5.8

2015 2016 2017E

(억원)

한미반도체 전체 Blended ASP

VP 매출비중(%)

34

주요 장비별 Blended ASP 추정

자료: 유안타증권 리서치센터

투자포인트 2.

TSV 핵심장비인 TC Bonder 국산화 성공, ASP 상승에 긍정적

• 메모리 대용량화 및 고성능화로 인한 TSV TC Bonder 수요 급증할 것: 향후 2~3년간 TC Bonder 장비 수요는 약 1,000~1,500억원에 달할 전망

- AI, AR/VR 및 Data Center 시장 성장에 따라 대용량 탑재 제품 비중 증가 전망

- 고속 메모리 반도체(HBM 등) 채용 및 양산 본격화로 TSV 공정 적용 비중이 확대되고 있는 추세

• 기존 장비 대비 판가가 2~3배 이상 높은 것으로 추정 → Blended ASP 상승에 긍정적으로 작용

• 선두업체인 Toray, BESI대비 Throughput 크게 개선시켜 TC Bonder 장비 국산화에 성공

TC Bonder 매출 확대, Total Blended ASP 상승 추세 지속될 전망

자료: 유안타증권 리서치센터

-

2.0

4.0

6.0

8.0

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017F 2018F 2019F

(억원)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

P&P VP TC Bonder

(억원)

ASP

35

차량용 반도체 시장 성장률

자료: IC 인사이츠

투자포인트 3.

중장기 성장 동력: 중국 반도체 기술 고도화, 글로벌 차량용 반도체 수요 성장

• 중국의 반도체 패키징 분야 투자 확대

- 중화권 중심 고객사들의 설비투자 증가 기회요인으로 작용 가능

• 동사의 고객사 중 상당수가 차량용 반도체 사업 영위

- 차량용 반도체 수요 증가에 따른 동사 내 주력 고객사들의 관련 설비 투자 증가 추세는 중장기적으로 지속될 전망

차량용 반도체 사업 영위 주요고객사 Capex 추이

자료: Bloomberg, 유안타증권 리서치센터

11.5%

-2.5%

10.8%

22.0%

-5.0%

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

2014 2015 2016 2017E

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

2009 2011 2013 2015 2017E

(USD mn)

36

한미반도체 분기별 실적 추이 및 전망

(억원)

1Q15 2Q15 3Q15 4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17P 3Q17E 4Q17E 1Q18E 2Q18E 3Q18E 4Q18E 2015 2016 2017E 2018E

총 매출액 295.9 287.9 247.2 346.9 516.2 432.3 358.6 355.5 340.9 611.0 554.1 421.1 412.5 698.5 623.4 584.2 1,178 1,663 1,927 2,319

YoY -18% -45% -58% -22% 74% 50% 45% 2% -34% 41% 55% 18% 21% 14% 13% 39% -39% 41% 16% 20%

QoQ -33% -3% -14% 40% 49% -16% -17% -1% -4% 79% -9% -24% -2% 69% -11% -6%

OP 53.1 40.7 54.6 85.0 159.1 96.4 74.4 55.6 68.1 188.1 155.1 101.1 103.1 216.5 180.8 163.6 233.5 385.5 512.5 664.0

YoY -49% -70% -65% -9% 199% 137% 36% -35% -57% 95% 108% 82% 51% 15% 17% 62% -52% 65% 33% 30%

QoQ -43% -23% 34% 56% 87% -39% -23% -25% 23% 176% -18% -35% 2% 110% -17% -10%

OPM 18.0% 14.1% 22.1% 24.5% 30.8% 22.3% 20.8% 15.6% 20.0% 30.8% 28.0% 24.0% 25.0% 31.0% 29.0% 28.0% 19.8% 23.2% 26.6% 28.6%

37

한미반도체 회사개요

사업의 내용

• 반도체 제조용 초정밀금형 및 장비 자체 개발, 국내외 반도체 소자업체 및 패키징 업체 공급

• 최근에는 태양광 장비, LED 장비, PCB 응용장비, 레이저응용장비 및 비전 응용장비 등 첨단 IT 산업용 장비 개발 생산 중

• 주요 제품 : Vision Placement, TSV Dual Stacking TC Bonder, Mold & Auto Molding, Flip Chip Bonder 등

• 수요 변동요인 : 반도체 산업 경기와 유사. 스마트폰/태블릿 PC와 같은 IT기기 기술 발전, 시장수요 변화 및 교체 주기 등이 주요요인으로 작용

• 주요고객사 : ASE, Amkor Technology, Powertech Technology, Jiangsu Changjiang Electronics Technology 등

• 주요경쟁사 : ASM Pacific Technology, BE Semiconductor Industries, Toray Industries, Towa Corp. 등

38

한미반도체 Vision Placement

자료: 한미반도체

전략제품

Vision Placement

• 반도체 패키지의 절단(Sawing) 후 세척, 건조, 3D 비전 검사(Vision Inspection) 후 불량 패키지를 자동 검사하여 선별/적재하는 패키징 공정의

필수 장비

- 초소형 패키지(1 x 1mm)의 핸들링 → 모바일 반도체 패키징의 필수 아이템

• 생산성과 정밀도 향상, 사용자 편의 위한 자체 자가진단 시스템 및 비전 검사 기능 강화

- 기존 Leadless Package(CSP)용에서 Wafer Level Package(WLP)용까지 진화

• 세계 시장에서의 확고한 입지 → 세계 시장 점유율 1위

2016 Top 10 Best Chip Making 장비 업체 선정

자료: VLSI Research

39

TSV Dual Stacking TC Bonder

자료: 한미반도체

전략제품

TSV Dual Stacking TC Bonder

• 3D TSV 기술을 이용, 실리콘 웨이퍼에 칩을 여러층으로 적층하는 초고속 메모리(HBM) 제품 등 생산시 필요한 초정밀 열압착 (Thermal

Compression) 본딩 장비

• 두 개의 Bonding Head 동시 작동 시 발생하는 기술적 난제 해결 → 세계 최초 듀얼 방식

• 대용량(64GB 이상) D램 비중 증가로 수요 증가 전망. 대용량 탑재 제품 비중: 2015년 3.4% → 2019년 70.8% 확대 예상 (IHS)

• 경쟁사 제품 대비 생산성 2배 향상, 장비 소형화, 초정밀도 Bonding 구현

TSV 컨셉 모형

자료: 업계자료

40

주요경쟁사 제품 라인업

자료: ASM Pacific Technology, BE Semiconductor, Toray Engineering, Towa Corp.

주요경쟁사 및 전략제품

경쟁사별 주요제품

경쟁사 ASM Pacific BE Semiconductor Toray Engineering Towa Corp.

제품 Type FC/TC Bonder FC/TC Bonder FC/TC Bonder Molding & Singulation Systems

제품명 Flip Chip Bonder FC3000S (for SiP/COC/CSP)

Datacon 8800 TC Advanced AD 9312 Automatic TC Flip Chip System (12” wafer handling)

PMC 1040

Size (W x D x H)

4850 x 2150 x 2460 mm 1200 x 1225 x 2000 mm 1030 x 1430 x 1880 mm 3140~5060 x 1550 x1850 mm

Weight - 1.3 ton 1.5 ton 4.5 ton ~ 10.2 ton

41

Peer Group Valuation

자료: Bloomberg 컨센서스

(십억원, 백만달러)

매출액 영업이익 순이익 OPM(%) ROE(%) PER(배) PBR(배) EV/EBITDA(배)

한미반도체

2014 - - - - - - - -

2015 117.8 22.7 21.8 19.3 - 13.4 1.4 8.5

2016 166.3 38.6 30.2 23.2 15.0 10.6 1.6 6.1

2017E 206.0 55.1 40.6 26.7 19.2 13.8 2.0 -

2018E 221.3 59.6 46.9 26.9 20.5 11.9 1.9 -

ASM Pacific Technology

2014 1,834.9 261.4 206.8 14.2 21.0 18.5 3.6 12.1

2015 1,673.9 194.4 128.2 11.6 12.3 25.6 3.1 12.9

2016 1,835.7 268.7 198.5 14.6 18.1 22.8 3.7 13.0

2017E 2,187.4 398.3 332.3 18.2 26.3 19.0 4.5 12.8

2018E 2,297.5 427.3 335.9 18.6 23.0 18.6 4.0 11.6

BE Semiconductor Industries

2014 503.2 95.7 94.5 19.0 24.1 9.8 2.1 7.1

2015 387.6 64.6 54.4 16.7 14.9 14.4 2.1 7.8

2016 415.5 84.3 73.0 20.3 19.6 18.2 3.4 11.2

2017E 647.2 184.7 169.8 28.5 38.4 15.4 5.5 11.5

2018E 657.5 175.9 167.8 26.7 33.8 15.7 5.2 11.7

Toray Industries

2014 18,382.5 1,128.9 725.3 6.1 8.6 22.7 1.6 10.8

2015 17,543.8 1,287.8 817.0 7.3 10.1 17.0 1.6 8.6

2016 18,745.7 1,358.8 951.3 7.2 10.4 15.9 1.5 9.1

2017E 19,305.8 1,456.3 902.2 7.5 9.6 17.0 1.6 9.3

2018E 20,178.9 1,591.5 990.9 7.9 9.8 15.4 1.5 8.5

Towa Corp.

2014 193.9 15.3 19.2 7.9 10.9 8.1 0.8 5.6

2015 185.0 16.2 14.9 8.7 8.5 10.0 0.8 5.1

2016 255.6 35.4 35.7 13.9 16.7 12.8 2.0 9.4

2017E 281.8 42.9 29.9 15.2 11.0 13.8 1.6 6.4

2018E 298.9 47.1 32.8 15.7 - 12.6 1.4 5.7

42

한미반도체 (042700) 추정재무제표 (K-IFRS 연결)

손익계산서 (단위: 억원) 재무상태표 (단위: 억원)

결산 (12월) 2015A 2016A 2017F 2018F 2019F 결산 (12월) 2015A 2016A 2017F 2018F 2019F

매출액 1,178 1,663 1,927 2,319 2,678 유동자산 1,132 1,750 1,840 2,275 3,003

매출원가 633 915 1,057 1,269 1,473 현금및현금성자산 360 686 832 978 1,686

매출총이익 545 748 871 1,049 1,205 매출채권 및 기타채권 343 392 451 615 657

판관비 318 362 358 385 445 재고자산 418 382 385 510 487

영업이익 227 386 512 664 760 비유동자산 1,124 1,099 1,088 1,094 1,093

EBITDA 273 433 562 713 816 유형자산 503 526 529 538 540

영업외손익 53 25 -128 33 21 관계기업등 지분관련자산 148 129 121 121 121

외환관련손익 20 26 -36 2 2 기타투자자산 60 31 30 30 30

이자손익 5 -2 -9 -8 -1 자산총계 2,256 2,850 2,928 3,369 4,096

관계기업관련손익 15 -19 -10 -4 -4 유동부채 260 435 499 499 722

기타 13 20 -72 44 24 매입채무 및 기타채무 144 152 203 203 367

법인세비용차감전순손익 281 411 385 698 781 단기차입금 0 0 0 0 0

법인세비용 63 96 86 155 174 유동성장기부채 0 0 0 0 0

계속사업순손익 218 314 299 542 607 비유동부채 56 321 342 342 342

중단사업순손익 0 0 0 0 0 장기차입금 0 0 0 0 0

당기순이익 218 314 299 542 607 사채 0 281 288 288 288

지배지분순이익 218 314 299 542 607 부채총계 316 756 841 841 1,064

포괄순이익 223 303 299 539 603 지배지분 1,940 2,093 2,087 2,528 3,032

지배지분포괄이익 223 303 299 539 603 자본금 127 127 127 127 127

자본잉여금 310 310 310 310 310

이익잉여금 1,852 2,056 2,246 2,687 3,192

비지배지분 0 0 0 0 0

자본총계 1,940 2,093 2,087 2,528 3,032

순차입금 -360 -680 -694 -839 -1,548

총차입금 0 281 288 288 288

주: 영업이익 산출 기준은 기존 k-GAAP과 동일. 즉, 매출액에서 매출원가와 판관비만 차감

43

한미반도체 (042700) 추정재무제표 (K-IFRS 연결)

현금흐름표 (단위: 억원) Valuation 지표 (단위: 원, 배, %)

결산 (12월) 2015A 2016A 2017F 2018F 2019F 결산 (12월) 2015A 2016A 2017F 2018F 2019F

영업활동 현금흐름 357 381 468 398 908 EPS 857 1,236 471 853 955

당기순이익 218 314 299 542 607 BPS 8,879 9,688 4,104 4,971 5,961

감가상각비 42 43 46 46 53 EBITDAPS 1,074 1,701 883 1,122 1,283

외환손익 -5 -38 16 -2 -2 SPS 4,631 6,538 3,031 3,647 4,212

종속,관계기업관련손익 0 0 6 0 4 DPS 500 500 200 200 200

자산부채의 증감 154 -23 -44 -312 123 PER 15.7 11.5 18.4 10.2 9.1

기타현금흐름 -52 84 145 123 122 PBR 1.5 1.5 2.1 1.7 1.5

투자활동 현금흐름 -28 -304 74 -55 -55 EV/EBITDA 11.2 6.8 8.6 6.6 4.9

투자자산 6 29 0 0 0 PSR 2.9 2.2 2.9 2.4 2.1

유형자산 증가 (CAPEX) -34 -92 -50 -55 -55

유형자산 감소 3 39 1 0 0

기타현금흐름 -4 -280 124 0 0

재무활동 현금흐름 -333 225 -305 -102 -102

단기차입금 0 0 0 0 0

사채 및 장기차입금 0 375 0 0 0

자본 0 0 0 0 0

현금배당 -120 -110 -108 -102 -102

기타현금흐름 -213 -40 -197 0 0

연결범위변동 등 기타 1 24 -91 -96 -42

현금의 증감 -2 327 146 146 709

기초 현금 362 360 686 832 978

기말 현금 360 686 832 978 1,686

NOPLAT 227 386 512 664 760

FCF 342 228 354 199 715

재무비율 (단위: 배, %)

결산 (12월) 2015A 2016A 2017F 2018F 2019F

매출액 증가율 (%) 0.0 41.2 15.9 20.3 15.5

영업이익 증가율 (%) na 69.5 32.9 29.6 14.4

지배순이익 증가율 (%) na 44.3 -4.9 81.3 11.9

매출총이익률 (%) 46.3 45.0 45.2 45.3 45.0

영업이익률 (%) 19.3 23.2 26.6 28.6 28.4

지배순이익률 (%) 18.5 18.9 15.5 23.4 22.7

EBITDA 마진 (%) 23.2 26.0 29.1 30.8 30.5

ROIC 33.8 28.6 38.2 42.6 45.9

ROA 19.3 12.3 10.4 17.2 16.3

ROE 22.5 15.6 14.3 23.5 21.8

부채비율 (%) 16.3 36.1 40.3 33.3 35.1

순차입금/자기자본 (%) -18.5 -32.5 -33.2 -33.2 -51.1

영업이익/금융비용 (배) 351.5 76.9 30.5 39.9 45.7 자료: 유안타증권

주: 1. EPS, BPS 및 PER, PBR은 지배주주 기준임

2. PER등 valuation 지표의 경우, 확정치는 연평균 주가 기준, 전망치는 현재주가 기준임

3. ROE,ROA의경우, 자본,자산 항목은 연초,연말 평균을 기준일로 함

44

일자 투자의견 목표가 (원) 목표가격 대상시점

괴리율

평균주가 대비

최고(최저) 주가 대비

2017-10-17 BUY 13,300 1년

한미반도체 (042700) 추정재무제표 (K-IFRS 연결)

구분 투자의견 비율(%)

Strong Buy(매수) 2.0

Buy(매수) 85.2

Hold(중립) 12.8

Sell(비중축소) 0.0

합계 100.0

한미반도체 (042700) 투자등급 및 목표주가 추이

자료: 유안타증권

주: 괴리율 = (실제주가* - 목표주가) / 목표주가 X 100

* 1) 목표주가 제시 대상시점까지의 "평균주가"

2) 목표주가 제시 대상시점가지의 "최고(또는 최저) 주가"

주: 기준일 2017-10-14 ※해외 계열회사 등이 작성하거나 공표한 리포트는 투자등급 비율 산정시 제외

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

15.10 16.04 16.10 17.04 17.10

주가 목표주가

(원(원

•이 자료에 게재된 내용들은 본인의 의견을 정확하게 반영하고 있으며 타인의 부당한 압력이나 간섭 없이 작성되었음을 확인함. (작성자: 이재윤)

•당사는 자료공표일 현재 동 종목 발행주식을 1%이상 보유하고 있지 않습니다.

•당사는 자료공표일 현재 해당 기업과 관련하여 특별한 이해관계가 없습니다.

•당사는 동 자료를 전문투자자 및 제 3자에게 사전 제공한 사실이 없습니다.

•동 자료의 금융투자분석사와 배우자는 자료공표일 현재 대상법인의 주식관련 금융투자상품 및 권리를 보유하고 있지 않습니다.

•종목 투자등급 (Guide Line): 투자기간 6~12개월, 절대수익률 기준 투자등급 4단계(Strong Buy, Buy, Hold, Sell)로 구분한다

• Strong Buy: 30%이상 Buy: 10%이상, Hold: -10~10%, Sell: -10%이하로 구분

•업종 투자등급 Guide Line: 투자기간 6~12개월, 시가총액 대비 업종 비중 기준의 투자등급 3단계(Overweight, Neutral, Underweight)로 구분

• 2014년 2월21일부터 당사 투자등급이 기존 3단계 + 2단계에서 4단계로 변경

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