chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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한곳에 On-device 회의록을 시범 공급한 바 있으며, 해당 은행은 On-Pemise 방식의 회의록 공급을 추가로 공급하기로 논의중입니다. 또한 N증권회사와도 On-pemise 방식의 회의록 공급을 위한 인식률 테스트, 기술 테스트 등을 진행중에 있으며, 해당 건 역시 매출로 인식 될 가능성이 높을 것으로 예상하고 있습니다.○B2C B2C매출의 경우 국내 화상회의시스템 2위 업체인 A업체와 협업으로 진행하고 있으며, 해당 매출은 동사가 A업체에 회의록 시스템을 공급하고, A업 체의 매출액의 15%를 동사의 매출로 인식하는 구조입니다. A업체의 사업 계획에 따른 매출액에 15%로향후 매출액을 추정하였습니다. - Maum 데이터 AI시장의 성장은 그대로 AI데이터 시장의 성장으로 연결될 것으로 예상되며,한국 IDC가 예상하는 시장성장 전망은 아래와 같습니다. [AI 데이터 시장 규모] (단위 : 억원) 구분 '19년 '20년 '21년 '22년 '23년 '24년 CAGR AI 시장 규모*1 AI 데이터 시장*2 출처 : 한국 IDC 국내 인공지능AI 시장 전망 2020.04주) 전체 AI 시장 규모의 7% 산정 (동사 AI 데이터 구축 프로젝트시 데이터 작업 비용 평균 산정 비율) 동사 데이터 사업은 크게 데이터 가공, 데이터 판매, 데이터 가공 툴 임대 및 구축의 3가지 영역으로 나뉘며 향후 매출 추정의 근거는 아래와 같습니다. [데이터 사업 예상 매출] (단위 :백만원) 세부분야 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 데이터 구축 데이터바우처/데이터 툴 합계 ○데이터 구축 사업 데이터 구축사업은 정부주도의 데이터 구축 사업이 큰 비중을 차지하나, 일부 산업군을 중심으로 AI서비스 구축에 맞춘 민간 기업 주도의 데이터 구축 니즈 역시 확장되는 추세입니다. 동사의 데이터 구축매출은 2020년 454백만원에서 2021년 811백만원으로 크게 성장하였으며, 동사는 연간 5~8곳의 신규 고객 유입이 예상됨에 따라 지속적으로 성장 가능한 사업입니다. 금번 추정은 2021년 매출액에 한국IDC 국내 인공지능AI 시장 전망 상 3개년 연평균 성장률인 17.8%을 고려하여 미래 추정매출액을 산출 하였습니다. [데이터 구축사업 매출 추정] (단위 :백만원) 구분 2021년 (E) 2022년 (E) 2023년 (E) 국립국어원 말뭉치구축 국가보안기술연구소 철도기술연구원 한국소프테크 서울시 A사 신규 구축사업 합계 ○데이터 바우처 사업/ 데이터 툴 사업 [데이터 바우처 사업/ 데이터 툴 사업] (단위 :백만원) 구분 2021년 (E) 2022년 (E) 2023년 (E) 데이터 바우처 데이터 툴 사업 합계 동 사는 데이터 관리체계를 바탕으로 한국데이터산업진흥원에서 지원하는 데이터바우처 우수공급기업에 선정된바 있습니다. 데이터바우처사업이란 데이터 활용을 통해비즈니스 혁신 및 신규 제품/서비스 개발 등이 필요한 기업에 바우처 형식의 데이터 구매/가공서비스를 지원하는 사업으로 매년 한국데이터산업진흥원에서 진행되는 사업입니다. 동사는 매년 데이터바우처를 통한 매출이 발생되고 있으며, 정부주도하에 이루어지고 있는 데이터 구축, 개발, 활용 분야의 정부예산은 '22년까지 3.2조원, '25년까지 6.7조원으로 증가할 것으로 예상되고, '19년 데이터시장규모가 16.8조원에서 '22년 30조원, '25년 43조원으로 시장규모 역시 유의미하게 증가할 것으로 예상됩니다(20.07.15 한국판 뉴딜 종합계획). 이러한 시장 상황에도 불구하고 금번 추정 시에는 보수적으로 2021년 수준이 지속적으로 발생할 것으로 추정하였습니다. 데이터 툴 사업의 경우 신상품 출시 등으로 지속적인 AI학습을 필요로 하는 고객의 니즈에 맞춰, 자체 데이터 구축과 학습을 위한 데이터 저작 도구를 임대/구축하는 사업을 확대하고자 합니다. 2021년 현재 I은행에 XDC (eXplanable Document Classifier)용데이터툴 공급을 마쳤으며 월단위 과금형태로 서비스를 제공하고 있으며, 금번 추정시에는 2021년 예상 매출 수준이 지속적으로 발생할 것으로
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추정 하였습니다 사의 maumCloud 사업은 Customized 인공지능을 Cloud API 형태로 제공함으로써, 인공지능 도입 방식에 혁신적인 변화를 유도하고 있습니다. 고객사 비즈니스 모델에 최적화된 인공지능 모델을 제공하고, 이를 유연하고 합리적인 가격으로 이용할 수 있도록 클라우드 기반의 구독형 API 서비스로 제공함으로써, 기업들의 인공지능 도입을 촉진시키고 있습니다. 특히, 사업 초기 단계인 소규모 기업을 대상으로 컨설팅과 기술지원, Cloud AI API를 제공함으로써, 인공지능기반의 비즈니스 모델을 구현할 수 있게 하고, 이를 통해 정보통신산업진흥원 AI 바우처 4건, Pre-Tips 1건, Tips 2건, 창업 도약패키지 1건 등의 다양한 사업을 수주한 바 있습니다. 동사의 클라우드 서비스 활용하는 고객 및 21년 예상 매출은 아래와 같습니다. [21년 고객사별 예상 매출 ] (단위:천원) 매출유형 고객사 금액 Cloud API A사 B사 C사 D사 E사 F사 G사 H사 I사 J사 K사 L사 M사 기타 합계 구독형 매출인 A 및 G사의 경우 적용서비스를 넓혀 2022년부터 월 2백만원씩 추가로 매출이 발생할 것으로 예상되며, 월 구독료 형식의 매출 이외에 동사의 AI엔진을 활용한 고객사의 매출에서 일부를 보전받는 방식의 계약을 통하여 매출을 확장할 계획에 있으며, 금번 추정은 2021년 추정 매출액에 한국IDC가 발간한 2021~2023년 AI 시장성장률 17.8%을 반영하여 추정하였습니다. [Maumcloud 매출 추정] (단위 :백만원) 구분 2021년 (E) 2022년 (E) 2023년 (E) Maumcloud 2) 영업비용 (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 급여 경상개발비 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 통신비 세금과공과 감가상각비 지급임차료 수선비 보험료 차량유지비 도서인쇄비 소모품비 외주용역비 지급수수료 광고선전비 무형자산상각비 대손상각비 사용권자산상각비 기타 합계 [인건비성 항목] (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 기준인원수 166 명 175 명 184 명 급여 총 발생 급여 급여차감예상액(국책과제참여 등) 경상개발비 대체 잡급 경상개발비 퇴직급여 복리후생비 - 인건비성 항목은 급여, 인건비성 항목의 경상연구개발비, 복리후생비, 4대보험료, 퇴직급여 항목으로 구성되어 있으며, 급여는 2021년의 직급별 평균급여 및 인원 계획을 반영하였고, 2022년~2023년에는 직급별 예상 임금임상률 를 반영하여 산정하였습니다. 연간 발생하는 임시직의 잡급 703백만원은 동일하게 반영하였습니다 - 또한 향후 사업확장 및 AI 고도화 및 알고리즘 개발 인력 증가에 따른 동사의 신규 채용인력에 대한 인건비를 추가로 반영하였습니다. 연간 인력은 5% 증가를 예상하고 있으나 연구 인력의 경우 연간 10%의 증가를 가정하였습니다- 동사는 국책과제 참여에 따라 수령하는 현금을 비용차감항목으로 처리하고 있으며, 2021년은 실제 국책과제를 통한 인건비 차감 금액을 기재하였으며 2022년~2023년은 21년과 유사한 수준의 국책과제가 진행될 것으로 예상되어 예상 임금인상율을 적용하여 해당 금액을 산출 하였습니다. [부서별 인당 급여 추정] (단위: 원) 구분 (A) 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 임원 임원-연구 연구 개발 사업 지원 [부서별 인원 채용계획] (단위: 명) 구분 (B) 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 임원 임원-연구 연구 개발 사업 지원 계 - 퇴직급여 및 복리후생비는 추정연도의 국고보조금 차감 전 총 급여 중 임직원들의 퇴직급여 배수를 1배수(1/12)로 하여 적용하였으며, 복리후생비 역시 동일 비율로 산출 하였습니다. [용역비]동사는 거래처 서버에 동사의 AI기술을 구축하는 온프레미스(On-Premise) 방식의 매출인 경우, 동사의 내부인력 뿐 아니라, 외부 용역을 활용하는 경우가 있습니다. 이 경우에 외부 용역처에 제공하는 비용은 외주용역비로 처리됩니다. 동사는 20년까지 구축형
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사업 시, 필요한 컴퓨터 프로그래머 용역을 자회사인 마음커넥트에서 지원받았으나, 21년 청산 및 관련 인원 전원을 동사로 이동처리 함에 따라, 연간 12억에 외주용역비 감소 및 인건비 증가 영향이 발생하였습니다. 21년 외주용역비는 20년 기준 매출 대비 외주용역비 비율을 산정한 후, 인건비로 전환되는 금액을 차감하여 계산하였으며, 22년 이후에는 향후 전망되는 매출액 대비 2021년의 외주용역비 비중을 적용하여 추정하였습니다. 동사의 외주용역비는 사실상 구축형 매출에 대해 대부분 발생하지만, 일부 서비스 관련 매출에도 초기 개발 시 발생할 수 있으므로, 금번 추정시에는 전체 매출액에 대하여 용역비를 보수적인 관점에서 추정하였습니다. (단위: 백만원) 구분 2020년 2021년(E) 2022년(E) 2022년(E) 매출예상 외주용역비 외주비 비율 [지급 수수료] 동사의 지급수수료는 구축형 사업을 위한 장비구입비용 및 기타 항목으로 구성됩니다. 동사는 일부 구축형 비즈니스의 경우, 외부 장비를 구매하여 구축 시 활용하는 경우가 있습니다. 2020년 기준 매출액 대비 장비구매 대금의 비율은 5.43%로 해당 비율을 반영하여 22년부터의 예상 지급수수료에 반영하였습 니다. 21년부터는 신규 사업인 회의록의 on-device 사업에 장비구입대금이 발생하였으며, 을 반영하였으며, 현 재 판매가 45백만원 대비 장비가액은 10백만원 수준으로 판 매가 대비 22.2%는 장비구입대금으로 추정에 반영 하였습니다. (단위: 백만원) 구분 2020년 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 비고 매출 장비구매비 매출의5.43% 추정 비율 On device 회의록 매출 장비구매 기타지급수수료 연 5% 증가 반영 합계 [기타 비용] 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 여비교통비 통신비 세금과공과 감가상각비 지급임차료 수선비 보험료 차량유지비 도서인쇄비 소모품비 광고선전비 무형자산상각비 대손상각비 사용권자산상각비 기타 주요 기타비용의 추정 근거는 아래와 같습니다. 항목 추정 근거 유무형자산 상각비 2021년까지 취득자산의 상각스케줄을 고려하였으며, 2023년 까지 자금의 사용목적에 기재된 서버 취득금액 관련 상각비 반영 사용권자산상각비 리스회계처리에 따른 사용권 자산의 상각스케줄에 따라 상각비 반영 광고선전비 매출액 증가분에 비례하여 증가하여 추정 대손상각비 매출액의 3% 수준으로 추정 기타영업비용 매년 물가상승률을 상회하여 약 5% 증가 예상 반영 [영업외 손익 추정 근거] 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 영업외수익 영업외비용 항목 추정 근거 영업외수익 - 2021년 하반기 공모자금 예상입금 반영하여, 평균예금자산 및 퇴직연금 자산의 이자수익으로 추정하였습니다.- 미전환 우선주에 따른 파생상품평가이익이 2021년 3,471백만원으로 예상되며, 해당 우선주 전환 이후 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.- 기타 영업외수익은 21년도 수준이 유지될 것으로 추정하였습니다. 영업외비용 기타 리스부채 등에 따른 이자비용만 추정하였습니다. [법인세비용 산출근거] 당기순이익을 과세소득으로 간주하여 각 구간별 법인세율을 적용하여 당해연도에 해당하는 법인세 예상액을 산출하여 반영하였으며, 2020년 말 기준 세무상 이월결손금 및 세액공제액 효과를 반영하여 2023년부터 법인세 비용이 발생할 것으로 추정하였습니다. (라) 희망공모가액 결정 상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 (주)마인즈랩의 희망공모가액은 아래와 같습니다 【㈜마인즈랩의 희망공모가액 산출내역】 구분 내용 주당 평가가액 38,696 원 평가액 대비 할인율 희망공모가액 밴드 확정 주당 공모가액 주1) 주1) 확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다. 주2) 2021년 이후 공모를 진행한 코스닥시장 상장기업의 평가액 대비 할인율은 아래와 같습니다. 【2021년 이후 코스닥시장 신규상장법인의 평가액 대비 할인율】 회사명 상장일 평가액 대비 할인율(%) 희망공모가액 하단 희망공모가액 상단 엔비티 선진뷰티사이언스 씨앤투스성진
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모비릭스 핑거 와이더플래닛 레인보우로보틱스 아이퀘스트 피엔에이치테크 오로스테크놀로지 씨이랩 유일에너테크 뷰노 나노씨엠에스 싸이버원 프레스티지바이오로직스 네오이뮨텍 바이오다인 라이프시맨틱스 제노코 자이언트스텝 엔시스 이삭엔지니어링 해성티피씨 쿠콘 에이치피오 씨앤씨인터내셔널 샘씨엔에스 삼영에스앤씨 진시스템 제주맥주 에이디엠코리아 엘비루셈 라온테크 이노뎁 아모센스 오비고 큐라클 맥스트 에브리봇 HK이노엔 원티드랩 플래티어 엠로 딥노이드 브레인즈컴퍼니 바이젠셀 에이비온 와이엠텍 바이오플러스 프롬바이오 에스앤디 실리콘투 원준 아스플로 씨유테크 평균 대표주관회사인 NH투자증권(주) 및 공동주관회사인 하나금융투자(주)는 (주)마인즈랩의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어주당 평가가액을 기초로 하여 32.81% ~ 22.47% 의 할인율을 적용하여 희망공모가액을 26,000원 ~ 30,000원으로 제시하였으며, 해당 가격이 코스닥시장에서 거래될 주가 수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니 다. 대표주관회사인 NH투자증권(주)는 상기에 제시한 희망공모가액을 근거로 수요예측을실시하고 수요예측 참여현황 및 시장상황 등을 감안하여 발행회사와 합의한 후 공모가액을 최종 결정할 예정입니다. 다. 기상장기업과의 비교참고 정보 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜는 ㈜마인즈랩의 지분증권 평가를 위하여 산업 및 사업 유사성, 영업성과 시현, 일반기준, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 셀바스에이아이, 위세아이텍 2개 사 를 최종 유사회사로 선정하였습니다. 다만, 상기의 유사회사들은 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.하기 유사회사의 주요 재무현황 및 주요 재무비율은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에 공시된 각 사의 사업보고서, 감사 및 검토보고서를 참조하여 작성하였습니다. (1) 유사회사의 주요 재무현황 【 동사 및 유사회사 2021년 반기 기준 누적 요약 재무현황 】 (단위: 원) 구 분 마인즈랩 셀바스에이아이 위세아이텍 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 [유동자산] [비유동자산] 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] 자본총계 매출액 영업이익(영업손실) 당기순이익(당기순손실) (지배지분) 당기순이익 【 동사 및 유사회사 2020년 기준 요약 재무현황 】 (단위: 원) 구 분 마인즈랩 셀바스에이아이 위세아이텍 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 [유동자산] [비유동자산] 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] 자본총계 매출액 영업이익(영업손실) 당기순이익(당기순손실) (지배지분) 당기순이익 (2) 유사회사의 주요 재무비율 【 동사 및 유사회사 2021년 반기 기준 주요 재무비율 】 구 분 비 율 마인즈랩 셀바스에이아이 위세아이텍 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 성장성 매출액 증가율 영업이익 증가율 적자지속 흑자전환 당기순이익 증가율 적자지속 총자산 증가율 활동성 총자산 회전율 재고자산 회전율 NA 매출채권 회전율 수익성 매출액 영업이익률 매출액 순이익률 총자산 순이익률 자기자본 순이익률 자본잠식 안정성 부채비율 자본잠식 차입금의존도 유동비율 주) 성장성 항목중 손익관련 증가율의 경우 전동기(2020년 반기)대비 비교수치를 기재하였으며, 활동성, 수익성 비율 산정시 손익 항목은 연환산 수치를 적용하였습니다. 【 동사 및 유사회사 2020년 기준 주요 재무비율 】 구 분 비 율 마인즈랩 셀바스에이아이 위세아이텍 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 성장성 매출액 증가율 영업이익 증가율 적자지속 적자지속 당기순이익 증가율 적자지속 흑자전환 총자산 증가율 활동성 총자산 회전율 재고자산 회전율 NA 매출채권 회전율 수익성 매출액 영업이익률 매출액 순이익률 총자산 순이익률 자기자본
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순이익률 자본잠식 안정성 부채비율 자본잠식 차입금의존도 유동비율 【 재무비율 산정방법 】 구 분 산 식 설 명 [안정성 비율] 유동비율 당기말 유동자산 ──────── ×100당기말 유동부채 유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인 지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다. 부채비율 당기말 총부채 ──────── ×100당기말 자기자본 타인자본과 자기자본간의 관계를 나타내는 대표적인 재무구조지표로서 일반적으로 동 비율이 낮을수록 재무구조가 건전하다고 판단합니다. 그러나 이와 같은 입장은 여신자 측에서 채권회수의 안정성만을 고려한 것이며 기업경영의 측면에서는 단기적 채무변제의 압박을 받지않는 한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다. 차입금의존도 당기말 차입금 등 ──────── ×100당기말 총자본 총자본 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가높은 기업일수록 금융비용부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다. [수익성 비율] 매출액 영업이익률 당기 영업이익 ─────── ×100당기 매출액 기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할 때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다. 매출액 순이익률 당기 당기순이익 ──────── ×100당기 매출액 매출액에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표 또한 영업으로 인한 효과를 나타내는 지표이며, 매출총이익률, 매출 경상이익률과 비교하여 기타 영업외 자금조달이나 부수활동을 통해 비효율적으로 누수될 수 있는 기업의성과를 가늠할 수 있는 지표입니다. 총자산 순이익률 당기 당기순이익 ───────── ×100(기초총자산+기말총자산)/2 당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 ROA(Return on Assets)로 널리 알려져 있습니다. 기업의 계획과 실적간 차이 분석을 통한 경영활동 평가나 경영전략 수립 등에 많이 사용되는 지표입니다. 자기자본 순이익률 당기 당기순이익 ──────── ×100(기초자기자본+기말자기자본)/2 자기자본에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 자본 조달 특성에 따라 동일한 자산구성하에서도 서로 상이한 결과를 나타내므로 자본구성과의 관계도 동시에 고려해야 하는 지표입니다. [성장성 비율] 매출액 증가율 당기매출액 ────── ×100 - 100전기매출액 전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액 증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다. 영업이익 증가율 당기영업이익 ─────── ×100 - 100전기영업이익 전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다. 당기순이익 증가율 당기순이익 ────── ×100 - 100전기순이익 전년도 당기순이익에 대한 당해연도 당기순이익의 증가율을 나타내는 지표입니다. 총자산 증가율 당기말총자산 ─────── ×100 - 100 전기말총자산 기업에 투하 운용된 총자산이 당해연도에 얼마나 증가하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 전체적인 성장척도를 측정하는 지표입니다. [활동성 비율] 총자산 회전율 당기 매출액─────────────(기초총자산+기말총자산)/2 총자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업에 투하한 총자산의 운용효율을 총괄적으로 표시하는 지표입니다. 재고자산회전율 당기 매출액──────────────(기초재고자산+기말재고자산)/2 재고자산이 1년 동안 몇
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II. 사업의 내용 ◆click◆『사업의 내용』 삽입 10001#*사업의내용*.dsl 2_01사업의내용(제조서비스업) 1. 사업의 개요 당사는 국내를 대표하는 종합 인공지능 서비스 기업으로, 자체 보유한 다양한 AI 기술을 맞춤 조합하여 다양한 산업군과 업무에서 활용되는 AI 어플리케이션 서비스와 인공인간 서비스를 하고 있습니다. AI 기초 알고리즘 개발부터 AI데이터 구축, 응용서비스 개발 및 클라우드 서비스 제공 그리고 Edge AI까지, 인공지능이 필요한 여러 기업 고객에게 End-to-End로 종합적인 AI 서비스를 제공합니다.2016년 국내에 AI 서비스가 본격화되는 시점부터, 콜센터 고객서비스를 시작으로 국내 대표적인 인공지능 기업으로 자리매김하며, 인공지능컨텍센터 (AICC), 스마트팩토리/스마트시티용 서비스(SmartX), AI API 서비스 (maumCloud), 회의록과 AI데이터 구축등의 AI Powered 응용서비스 (maum+) 등을 주요 사업으로 영위해왔으며, 최근 AI Avatar 기술을 접목하면서 전체 기술과 서비스를 인공인간 (AI Human)으로 집대성하고 있고, 궁극적으로 종합적인 사고와 커뮤니케이션이 가능한 다양한 인공인간을 서비스하는 기업으로 전환해가고 있습니다. 당사는 안정적인 재무관리와 지속적인 고객확대를 통해, 2020년 매출 기준 AI 단일 매출로 82.9억을 달성하였고, 지속 성장해가고 있어 인공지능에 대한 본연적 기술의우수성 뿐아니라, 비즈니스 성과 측면에서도 탁월한 결과를 도출하며 빠르게 성장하고 있는 기업입니다. 마인즈랩의 핵심 역량은 전체인력의 70%에 해당하는 AI 기술인력들이 연구하고 상업화한 글로벌 최고 수준의 AI Lip Sync Avatar, 음성인식/생성, 이상행동 탐지 등 40여종의 우수한 AI 기술력과 이렇게 만들어진 인공지능 기술을 모듈화하고, AI Orchestra라는 서비스 플랫폼 기반으로 맞춤 조합으로 서비스화할 수 있는 확장성에 있습니다. 당사의 연구인력은 2명의 박사급 인력을 포함해 총 29명 이 활발하게 AI 기술을 연구개발하고 있으며, 총 35개의 정부연구과제를 수행하며, 국내 AI 기술을 세계적인 수준으로 향상시켜가고 있습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 현황 품목 상품 개시일 주요상표 2020년 매출액 (비율) 제품 설명 AICC FAST AICC 백만원 인공지능 기술을 활용해 VOC 분석과 상담 품질 향상은 물론 AI상담사를 이용한 고객 상담까지 가능한 혁신적 인공지능 컨택센터 서비스 SmartX SmartX 694 백만원 Image, Video 등의 딥러닝 기반 최신 AI 알고리즘을 Edge AI 디바이스에 탑재하여 Smart City, Smart Factory 분야에 공급하는 AI 서비스로, 최근에 일본 등 글로벌 시장을 공략중임 maumCloud maumCloud 1,360 백만원 음성/시각/사고/분석 지능을 망라한 다양한 AI 알고리즘을 기업 맞춤형 AI서비스로 제공하는 클라우드 기반 구독형 AI API 서비스 maum+ maum회의록, maum데이터 1,251백만원 maum.ai 플랫폼을 기반으로 개발된 다양한 자체 응용 어플리케이션 서비스로 현재는 인공지능 회의록인 maum회의록, 크라우드 소싱기반 AI데이터 서비스인 maum데이터를 포함 기타 이지톡 백만원( 연결로 인식되는 자회사 마인즈에듀 전화영어 관련 매출 나. 주요 제품 등의 가격변동 추이 당사의 제품에 대한 가격은 고객사의 서비스 요구에 따라 자체적으로 결정되는 구조로 표준화된 가격 정의가 어렵습니다. 클라우드 서비스의 경우에 기본 가격이 책정되어 있으나, 고객의 서비스 사용량에 따라 변하므로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기 어렵습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 주요 매입처가 존재하지 않습니다. 나. 원재료의 제품별 비중 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 영위하고 있어
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제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항은 없습니다. 다. 원재료 가격변동추이 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 영위하고 있어 제품 특성상 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항은 없습니다. 라. 주요 매입처에 관한 사항 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 수행하고 있으며, 상품을매입하고 있으나, 비중이 크지 않고 연구 개발 및 프로젝트를 위한 기자재를 구입한것으로, 특정 매입처를 국한하지 않아 주요 매입처에 관한 사항을 기재하지 않았습니다. 마. 생산 능력 및 생산 실적 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 영위하고 있어, 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다. 바. 생산 설비에 관한 사항 당사는 용역 제공 및 라이센스 매출을 주요 사업 영역으로 영위하고 있어, 별도의 생산 활동이 발생하지 않으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출 실적 (단위 : 백만원) 판매방법 및 판매경로 구 분 판매방법 판매경로 내수 직접생산 후 판매 직접판매 수출 주요품목 매출원가 등 연도 품 목 매출액 매출원가 원가율 매출비중 2018년 컨설팅 수익 외 AICC MAUMCLOUD MAUM+ SmartX 기타 합계 2019년 컨설팅 수익 외 AICC MAUMCLOUD MAUM+ SmartX 기타 합계 2020년 컨설팅 수익 외 AICC MAUMCLOUD MAUM+ SmartX 기타 합계 2021년 상반기 컨설팅 수익 외 AICC MAUMCLOUD MAUM+ SmartX 기타 합계 나. 판 매 조직 및 경로 당사의 판매 구조는 고객사별 대면 영업과 자체 온라인 사이트에서 제공하는 클라우드 서비스를 통해 매출을 유발하는 직접 판매 방식과 외부 협력 기업과 공동 사업 또는 수익 Share형 사업을 전개하는 간접 판매 방식으로 나뉘어져 있습니다. 각 판매 방식별 상세 내역을 다음과 같습니다. 유형 판매 방식 상세 내용 관련 조직현황 당사 직접 판매 직접 영업 B2B 기업 고객 대상 인공지능 엔진 SW 라이선스 및 용역 사업 수주 (On-Premise 수주/구축) - 국내 영업/컨설팅 20명 - 해외 영업/컨설팅 3명 온라인 판매 자사 사이트와 글로벌 Commerce Site인 Sophify내 온라인 판매 - 전사 마케팅 총괄 임원 1명 - 클라우드 플랫홈 마케팅 6명 간접판매 구축 사업 협력 외부 협력 기업과 공동 사업 추진을 통한 수익 Share - 국내 : 한솔, 올림플래닛 - 해외 : 일본 Sorest 서비스 사업 협력 클라우드 기반 수익 Share형 사업 추진을 통한 매출 확보 - 대교(상상키즈) 사업 - EJN(스트리머 TTS) 사업 - 캐나다 Hitgrab(영어게임) - 오셤피아 (가상여행) - 나디오 (클라우드북) 다. 판매 전략 1) 전략 고객 기반 확대 당사는 높은 기술력과 서비스 품질을 인정받아 현대해상, 미국 삼성전자, 하나은행, 포스코 등 국내외 유수의 우수 기업들과 장기적인 파트너쉽 체계를 유지해 가고 있습니다. 전략 고객의 성공적인 디지털 트랜스포메이션을 지원할 수 있도록, 1:1 맞춤형 AI 서 비스를 제공하고, 선제적인 서비스 제안으로 전략 고객 기반 매출을 안정적으로 유지 확대하고 있습니다. 2) 클라우드 기반 AIaaS 서비스 확대 당사의 주요 고객군은 현재 매출규모로는 금융권이나 제조업 등의 대기업과 공공기업이 다수를 차지하나, 2019년부터 본격적으로 서비스 중심 AIaaS (AI as a Service)체계로 전환하면서 기존 고객군은 물론, 다양한 업종의 중소기업, 벤처기업까지 고객군이 확대되어 가고 있습니다. 클라우드 기반 서비스는 지속적인 매출 유발로 매출 안정화에 기여합니다. 3) 전략적 상생 협력 파트너사 확대 전략 당사는 AI 서비스 구축과 사업을 함께 전개할 협력 파트너사를 확대하기 위해 에코마인즈라는 상생 사업 생태계를 조성하고 있습니다. 협력사는 당사의 AI 기술을 활용해 AI 서비스를 구축하고
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서비스 확대에 따른 이익을 Share하거나, 공동 영업을 통해 상호 공동 이익을 확대할 수 있습니다. 2019년 클라우드 서비스가 본격화됨에 따라 대교, KBS, EJN 외 수많은 에코마인즈 협력 기업이 증가하고 있으며, 국내외 지속적인 협력사 증대가 미래 사업 확대의 핵심 전략 입니다. [고객군별 판매 전략] 산업별 고객군 고객 특성 전략적 판매방식 대상제품 주요 고객 현황 금융업, 공공기관, 제조 대기업 기반 서비스 분야 수주형 프로젝트 선호 고객별 니즈 상이해 맞춤형 서비스 필수 신뢰기반 대면 1:1 영업 삼성전자, 포스코, 현대해상, 하나은행, 한국방송공사 및 주요 기관 대기업 신서비스 분야, 미디어,중소기업, 벤처 맞춤형 AI 서비스 컨설팅부터 엔진개발, 서비스 개발 까지 종합 서비스 선호 브랜드마케팅 전략적 협력 영업 (에코마인즈) AI Human, 대교, KBS, EJN, 레드타이, 알에프탭, 헤이스타즈, 네오코믹스 외 다수 해외 고객 구축형, 클라우드형 등서비스형태 제약없이, 기술중심으로 판단하나 기업브랜드 중시 Key Account중심 직접영업 및 솔루션사업 병행 필요 maum데이터 SEA (삼성전자미국),SEC (삼성전자캐나다),SDSA (삼성SDS미국) 라. 수주상황 증권신고서 제출일 현재 수주상황은 다음과 같습니다. (단위 : 백만원) 품목 기업수 계약 금액 단계 AICC 계약완료 계약확정 계약예정 SmartX 계약완료 계약확정 계약예정 maumCloud 계약완료 계약확정 계약예정 maum+ 계약완료 계약확정 계약예정 AI Human 계약완료 계약확정 계약예정 5. 위험관리 및 파생거래 당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험, 이자율위험), 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 예측불가능성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 잠재적으 로 불리할 수 있는 효과를 최소화하는데 중점을 두고 있습니다. - 재무위험관리 가. 시장 위험 (1) 외환 위험 ① 외환위험 2020년 말 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산ㆍ부채의 내역의 원화환산 기준액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 2020연도 2019연도(감사받지 아니함) USD EUR USD EUR 금융자산 현금및현금성자산 ② 환율변동위험 2020년 및 2019년 중 외화에 대한 원화환율의 10% 변동 시 손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 2020연도 2019연도(감사받지 아니함) 10% 상승시 10% 하락시 10% 상승시 10% 하락시 USD EUR 합 계 (2) 가격위험 연결회사는 재무상태표상 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 또는 당기손익-공정가치측정금융자산으로 분류되는 연결회사 보유 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. (3) 이자율위험 이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다. 나. 신용 위험 신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 예치금 등에서도 발생합니다. (1) 위험관리 당사는 신용위험을 관리하기 위하여 은행 및 금융기관의 경우 우량 신용등급 이상과만 거래합니다. 기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 고객별 한도는 내부 및 외부 신용등급에 따라 이사회가 정한 한도를 적용합니다. 경영진은 이러한 고객별 한도의 준수 여부를 정기적으로 검토합니다. 개인 고객에 대한 매출은 현금 또는 허용된 신용카드 거래만을 허용하여 신용위험을 최소화합니다. 연결회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.(2) 신용보강 일부 거래처에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 또는 신용장 등의 신용보강을 제공받고 있습니다. (3) 금융자산의 손상 당사는 다음
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자산의 기대신용손실에 대해 손실충당금을 인식합니다.- 상각후원가로 측정하는 금융자산- 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품- 기업회계기준서 제1115호에서 정의된 계약자산당사는 12개월 기대신용손실로 측정되는 다음의 금융자산을 제외하고는 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 손실충당금을 측정합니다.- 보고기간말에 신용이 위험이 낮다고 결정된 채무증권- 최초 인식 이후 신용위험(즉, 금융자산의 기대존속기간동안에 걸쳐 발생할 채무불이행 위험)이 유의적으로 증가하지 않은 기타 채무증권과 은행예금매출채권과 계약자산에 대한 손실충당금은 항상 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액으로 측정됩니다.금융자산의 신용위험이 최초 인식 이후 유의적으로 증가했는지를 판단할 때와 기대신용손실을 추정할 때, 연결회사는 과도한 원가나 노력 없이 이용할 수 있고 합리적이고 뒷받침될 수 있는 정보를 고려합니다. 여기에는 미래지향적인 정보를 포함하여 당사의 과거 경험과 알려진 신용평가에 근거한 질적, 양적인 정보 및 분석이 포함됩니다. 당사는 금융자산의 신용위험은 연체일수가 30일을 초과하는 경우에 유의적으로 증가한다고 가정합니다.당사는 다음과 같은 경우 금융자산에 채무불이행이 발생했다고 고려합니다.- 채무자가 연결회사가 소구활동을 하지 않으면, 연결회사에게 신용의무를 완전하게 이행하지 않을 것 같은 경우- 금융자산의 연체일수가 90일을 초과한 경우당사는 채무증권의 신용위험등급이 국제적으로 '투자등급'의 정의로 이해되는 수준인 경우 신용위험이 낮다고 간주합니다.전체기간 기대신용손실은 금융상품의 기대존속기간에 발생할 수 있는 모든 채무불이행 사건에 따른 기대신용손실입니다.12개월 기대신용손실은 보고기간 말 이후 12개월 이내(또는 금융상품의 기대존속기간이 12개월 보다 적은 경우 더 짧은 기간)에 발생 가능한 금융상품의 채무불이행 사건으로 인한 기대신용손실을 나타내는 전체기간 기대신용손실의 일부입니다.기대신용손실을 측정할 때 고려하는 가장 긴 기간은 연결회사가 신용위험에 노출되는 최장 계약기간입니다.기대신용손실은 신용손실의 확률가중추정치입니다. 신용손실은 모든 현금부족액(즉,계약에 따라 지급받기로 한 모든 계약상 현금흐름과 수취할 것으로 예상하는 모든 계약상 현금흐름의 차이)의 현재가치로 측정됩니다. 기대신용손실은 해당 금융자산의 유효이자율로 할인됩니다.매 보고기간말에, 당사는 상각후원가로 측정되는 금융자산과 기타포괄손익-공정가치로 측정되는 채무증권의 신용이 손상되었는지 평가합니다. 금융자산의 추정미래현금흐름에 악영향을 미치는 하나 이상의 사건이 발생한 경우에 해당 금융자산은 신용이 손상된 것입니다. 금융자산의 신용이 손상된 증거는 다음과 같은 관측 가능한 정보를 포함합니다.- 발행자나 차입자의 유의적인 재무적 어려움- 채무불이행이나 90일 이상 연체와 같은 계약 위반- 차입자의 재무적 어려움에 관련된 경제적이나 계약상 이유로 당초 차입조건의 불가피한 완화- 차입자의 파산가능성이 높아지거나 그 밖의 재무구조조정 가능성이 높아짐- 재무적 어려움으로 인해 해당 금융자산에 대한 활성시장 소멸상각후원가로 측정하는 금융자산에 대한 손실충당금은 해당 자산의 장부금액에서 차감합니다. 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대해서는 손실충당금은 당기손익에 포함하고 기타포괄손익에 인식합니다.금융자산의 계약상 현금흐름 전체 또는 일부의 회수에 대한 합리적인 기대가 없는 경우 해당 자산을 제거합니다. 개인고객 및 기업고객에 대해서는 회수에 대한 합리적인기대가 있는지를 평가하여 제각의 시기와 금액을 개별적으로 평가합니다. 연결회사는 제각한 금액이 유의적으로 회수할 것이라는 기대를 갖고 있지 않습니다. 그러나 제각된 금융자산은 연결회사의 만기가 된 금액의 회수 절차에 따라 회수활동의 대상이 될수 있습니다. 다. 유동성 위험 유동성위험은 만기까지 모든 금융계약상의 약정사항들을 이행할 수 있는 자금을 조달하지 못할 위험입니다.당사는 유동성 전략 및 계획을 통하여 자금부족에 따른 위험을 관리하고 있습니다. 연결회사는 금융자산 및 금융부채의 만기와 영업현금흐름의
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추정치를 고려하여 금융자산과 금융부채의 만기를 대응시키고 있습니다. 라. 자본위험 관리 당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 당사는 주주에게 지급되는 배당을 조정하고, 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 연구개발 조직 당사의 연구개발 조직은 크게 Brain R, SmartX R 나누어져 있으며, 기업부설연구소 소속 인원도 크게 양 쪽의 R 인력으로 구성되어 있습니다. 증권신고서 제출일 기준 29명의 연구원으로 구성되어 있습니다. Brain R 조직은 시각, 청각, 자연어 등 AI 기술 분야 전반에 걸쳐 다수의 딥러닝 알고리즘을 자체적으로 개발하는 연구를 진행하고 있습니다. 현재 마음AI 클라우드 API에서 제공하고 있는 얼굴인식, 음성인식, 음성합성, BERT 기반 텍스트 분류 및 MRC 등 30여개의 인공지능 엔진들은 모두 Brain R 조직에서 자체적으로 개발한 기술을 기반으로 하고 있습니다. Brain R 조직의 특징은 딥러닝 알고리즘 원천 기술을 연구개발하는 데 필수적인 수학적 모델링 능력을 갖춘 수학 과학 영재들로 대부분 구성되어 있다는 점입니다. 영재고, 국제올림피아드 출신 등 국내 최고 수준의 브레인들로 구성된 Brain R 조직은 국내 최고의 인공지능 연구개발 역량을 가지고 있습니다. SmartX R 조직은 Brain R 조직에서 개발한 여러 인공지능 알고리즘을 스마트 시티, 스마트 팩토리 등 규모가 큰 시장에 잘 활용할 수 있도록 상용화하는 연구개발을 중심으로 하고 있습니다. 특히 알고리즘 경량화, 엣지 컴퓨팅 개발 등 최적화 알고리즘 분야에 전문성을 지닌 경험 많은 연구원들로 구성되어 있습니다. [ 연구 개발 인력 증감표] 구분 직위 기초 증가 감소 기말 2018년도 임원 연구원 계 2019년도 임원 연구원 계 2020년도 임원 연구원 계 증권신고서 제출일 현재 임원 연구원 계 나. 연구개발 비용 (단위 : 천원) 구분 2021년 반기 2020년 2019년 2018년 연구개발비용 판관비(경상연구개발비) 개발비(무형자산) 연구개발비용 합계 (매출액 대비 비율 %) 다. 연구개발 실적 연구과제명 주관부서 연구기간 정부출연금 (단위:백만원) 관련제품 비고 고객센터를 위한 자율응대 인공지능 에이전트 및플랫폼 개발 정보통신기획평가원 (IITP) -음성대화 기반 가상 상담 솔루션 -고객센터에 특화된 한국어/영어 비정형 음성 인식 기술 -콜센터 고객대응 대화모델링에 기반하는 자유대화 관리 솔루션 완료 머신러닝을 위한 음성 데이터베이스 구축 워크벤치 개발 중소기업기술정보진흥원 (TIPA) -음성 데이터 수집 및 전처리, 음성 전사와 그 산출물인 텍스트에 대한 분석을 머신러닝으로 자동화한 데이터 구축시스템 개발. -이를 이용한 음성 및 음성 메타 데이터를 구축하여 음성합성 시스템 개발. 완료 음성인식 인터페이스를 통한 AI 기반 대화형 건강가이드 제공 스마트 서비스 한국지능정보화진흥원(NIA) 16.10.01~ -공공 의료 빅데이터 수집 분석을 통한 유익 건강정보 구조화 -건강 관련 유익정보 수집 구조화 -건강가이드 및 유익정보 제공 서비스 개발 -클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 확장 -음성인식 스마트 디바이스 제작 -IoT게이트웨이 장비 개발 및 IoT디바이스 연계 완료 딥러닝 기반의 스마트 홈 음성인식 장치 기술 개발 연구개발특구진흥재단 -음성인식( STT)을 통한 대화형 질의응답 서비스 기능 구현 -음성합성(TTS) 기술 구현 -스마트 홈 IoT 스마트 스피커를 양한 전단계의 워킹목업(Working m,ock-up) -음성인식 안정성을 위한 음성 전처리(Voice pre-processing)기술 구현 -웨이크업(Wake-up) 워드 구동을 위한 키워드 스파팅(Keyword Spotting) 엔진 통합 완료 스마트 홈 IoT 및 B2B버티컬(전문)시장 대응 지능형
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스마트미러의 솔루션 및 서비스 기술 개발 한국산업기술평가관리원 (KEIT) -스마트미러 설계기술 및 스마트홈 플랫폼과 연동되며, 음성, 안면 인식 등 AI 플랫폼 기반 뷰티등 맞춤형 컨텐츠 기술 완료 일반상식 (역사 전통문화) 지식베이스 구축 한국지능정보화진흥원(NIA) -지식베이스 구축(일반상식_역사, 전통문화) 완료 마음에이아이’ maum.ai’ 창업진흥원(KISED) -마음에이아이’maum.ai’ 완료 (엑소브레인-1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술개발 정보통신기획평가원(IITP) -자연어 처리 학습데이터 구축 및 산업화 요구 분석 진행 고령 사회에 대응하기 위한 실환경 휴먼케어 로봇 개발 정보통신기획평가원(IITP) -고령자 특화 서비스를 위한 대화모델 -지능정보:로봇융합 오픈 플랫폼 서비스 진행 인공지능 컨택센터 솔루션 정보통신기획평가원(IITP) -음성인식지능(STT)/딥러닝기반분류(XDC)/머신러닝독해(MRC) AI엔진 글로벌 수준 성능 확보 -MSA (Micro Service Architecture)기반 AI 서비스 플랫폼 구축 -콜센터 AI 서비스와 연관된 AI 엔진 10종의 API화 및 API 관리 체계화 -글로벌 시장 클라우드 기반 AI API 서비스 플랫폼 상용서비스 구현 -모든 요소기술을 접목한 ‘AI 컨택센터 응용어플리케이션“ 개발 완료 인공지능 기술을 활용한 영어 발음패턴 인식 기술 개발 사업 한국산업기술진흥원 (KIAT) 19.12.01~ -Lip Reading 엔진 개발 -음성 인식 엔진 개발 -영어 발음패턴 인식엔진 개발 -영어교육 게임 어플리케이션 개발 진행 이상행동 CCTV 영상 AI 데이터 구축 한국지능정보화진흥원(NIA) 19.05.15~ -이상행동 인식을 위한 CCTV 데이터셋 수집 및 촬영 -개방 및 참여형 데이터셋 플랫폼 구축 -데이터셋 플랫폼을 이용하여 이상행동 인식을 위한 CCTV 데이터셋 구축 -데이터셋 플랫폼을 이용하여 이상행동 인식을 위한 CCTV 데이터셋 검색 기능 제공 완료 안전하고 편리한 공항 출입국 환경 및 보안관리체계 구현을 위한 딥러닝 기반의 안면인식 시스템 및 이상행동 감지시스템 구현 정보통신산업진흥원(NIPA) -인공지능 이상행동 추적 모델 엔진 완료 기계독해분야 지식베이스 구축 사업 한국지능정보화진흥원(NIA) 19.02.11~ -뉴스분야 기계독해(MRC) 표준 학습데이터 구축 -참여 개방형 설계의 미래지항? 오픈 웹플랫폼 구축 -기계독해 알고리즘 프로토타입 공개 완료 인공지능을 활용한 공항환경 내 식별추점 탐지시스템 고도화 사업 정보통신산업진흥원(NIPA) 20.04.01~ -딥러닝 기반 안면인식 시스템 -딥러닝 기반 이상행동 식별시스템 -다중카메라를 활용한 인물식별/추적시스템 완료 미래형 국민 치안서비스 개발 사업 치안정책연구소 ( PSI) 20.04.01~ -음성인식/음성발화 시스템 개발 진행 인공지능 콜센터 BPO 산업 및 영어 교육 산업의 동남아시아 시장 진출을 위한 플랫폼 현지화 구축 방안 한국데이터산업진흥원 (KDATA) 18.04.01~ -콜센터 BPO 사업 현지화 -AI영어교육 사업 현지화 완료 상장아카데미 창업진흥원(KISED) 18.11.06~ -상장(IPO) 지원 완료 데이터 바우처 한국데이터산업진흥원(KDATA) 19.05.20~ -제공받은 데이터로 마인즈랩 사업화 지원 완료 다중 화자간 대화 음성인식기술개발 정보통신기획평가원(IITP) 19.04.01~ -발화 겹침을 포함한 단일 채널 화자 분리 엔진 고도화 -단일 채널 화자 분리 알고리즘과 음성인식 알고리즘 시스템 통합 -AIaaS 플랫폼을 통해 단일 채널 다중화자 음원의 발화 겹침을 포함한 화자분리 녹취 전사 API 구현 - AIaaS 플랫폼을 통해 회의실, 통화 등 다양한 환경에서 다중화자 화자분리 녹취 전사 시스템 시제품 개발 진행 SW전문기업 글로벌 진출 밀착 지원 사업 정보통신기획평가원(IITP 19.04.01~ SW기업의 해외진출 관련 진출 단계별/이슈별 기업맞춤 컨설팅 제공 완료 AI 활용 보험금 지급심사 자동화
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정보통신산업진흥원(NIPA) 19.05.01~ -진료비 영수증 IIDR 개발 -청구서류 전산화 -실증 테스트 및 적용 완료 데이터 허브 센터 및 도시행정 서비스 고도화 국토교통과학기술진흥원 (KAIA) 19.07.31~ -도시 행정 크라우드소싱 포털 :시민 서비스 연동/연계 :타 시스템 연계 :실증모델 운영 진행 5G-IoT 기반 고신뢰 AI-데이터 커먼즈 프레임워크 핵심기술 개발 정보통신기획평가원(IITP) 20.04.01~ -민간분야 AI-데이터 커먼즈 요구사항 수집 및 분석 완료 인공지능 기반 환경영향평가 통합 의사결정 지원모델 개발 한국환경산업기술원(KEITI) 20.05.15~ -통합 의사결정 지원 및 매체별 인공지능 활용 알고리즘 개발 진행 기업공개 및 상장(IPO)을 통한 출구전략 실행 연구개발 특구진흥재단 20.05.15~ -기업공개 및 상장(IPO) 자금 조달 완료 에지기반 시각지능 플랫폼 개발 중소기업기술정보진흥원 (TIPA) 20.06.01~ -엣지 컴퓨팅 환경을 위한 HW플랫폼 -자체 개발한 프레임워크인 VISUAL기반의 시각 지능 플랫폼 -엣지 플랫폼 기반 솔루션구현 -엣지 디바이스 기반 솔루션 구현 진행 생활안전 AI 데이터 한국지능정보화진흥원(NIA) 20.09.15~ -생활 안전 인공지능 학습용데이터 구축 완료 영상콘텐츠 이해 AI 데이터 한국지능정보화진흥원(NIA) 20.09.09~ -영상콘텐츠 이해 AI 학습용 데이터 구축 완료 AI 딥러닝 기반 자동차 정비/부품 견적 자동 분석 및 블록체인 활용 이력 관리 서비스 중소기업기술정보진흥원 (TIPA) 20.09.21~ -AI 딥러닝 기술을 활용한 수입차 정비 견적 자동 분석 및 블록체인 적용 정품 이력 보험 연계 서비스 개발 진행 체계적 의료 문진 플랫폼을 통한 진료 보조 시스템 중소기업기술정보진흥원 (TIPA) -앱 기반의 문진번역서비스 개발 -딥러닝 기반의 의학적 의미 도출 알고리즘 연구개발 -문진 시나리오 설계를 통한 대화형 문진 시스템 개발 진행 패션 선호 이미지 딥러닝 기반 분석 처리 및 최적 코디 취향 반영 추천 기술 개발 중소기업기술정보진흥원 (TIPA) -패션 이미지 객체 인식 기술 개발 -패션 아이템 이미지 복구 기술 개발 -아바타 가상 착장 적용 기술 개발 진행 2020년 대덕특구 창업교류공간(SPACE-S)운영 연구개발특구진흥재단 20.12.16~ -대덕특구 창업교류공간(SPACE-S)운영 진행 모바일 촬영 의류 AI처리 기반의 최적 코디 가상 피팅 구현 패션 커머스 플랫폼 서비스 개발 및 사업화 정보통신기획평가원(IITP) 21.04.01~ -촬영 의류 이미지 인식/가상착용 구현 진행 작업 인지 기반 공동 업무 자동화 관리 소프트웨어 기술 개발 정보통신기획평가(IITP) 21.04.01~ -상황인지 프레임워크 기술 개발 진행 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 보유 현황 No 구분 내용 권리자 출원일 등록일 관련제품 출원국 출원 객체 상태 인식 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 SmartX 국내 등록 슬로모션 영상을 생성하는 인공 신경망의 학습 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 음성의 보이스 특징 변환 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 서비스 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud EP 등록 동시 발화 구간에서 개별 화자의 음성을 생성하는 인공 신경망의 학습 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 등록 동시 발화 구간에서의 음성 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 문서 분류에 있어서 기여도가 높은 단어 및 문장을 제공하는 설명이 부가된 문서 분류 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 문장, 문서 특징값 및 문장 가중치 간의 상관관계를 학습한 인공 신경망에 의해 생성된 설명이 부가된 문서 분류 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 서비스 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 서비스 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 개별 화자 별 음성 생성 방법 및
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컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud PCT_US 출원 개별 화자 별 음성 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 영상 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud 국내 등록 개별 화자 별 음성 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud 국내 등록 이미지 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud 국내 등록 설명이 부가된 문서 분류 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 등록 제1 신경망을 이용한 제2 신경망 학습 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 분산 된 인공 신경망을 이용한 데이터 프로세싱 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 구조화된 학습 데이터의 전처리 방법 및 이를 이용한 인공 신경망 학습 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 회의록 작성 시스템 마인즈랩 maum+ 국내 출원 전사를 위한 음성 콘텐츠의 전처리 방법 마인즈랩 maum+ 국내 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ EP 등록 개별 화자 별 음성 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 maum+ 국내 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ PCT 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ 국내 출원 고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템 마인즈랩 maum+ PCT 출원 고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템 마인즈랩 maum+ 국내 출원 게임 플레이 콘텐츠 제작 장치 마인즈랩 maum+ 국내 등록 항공 관제 정보 재현 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 등록 관제 통신 이력 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 등록 항공 관제 시스템 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 출원 답변 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC PCT_US 출원 문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC PCT 출원 문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 의도 분류기 생성 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 상담 세션의 표시 제어 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC US 등록 컨택 관리 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC PCT 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 호텔 고객 응대 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 답변 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 상담 세션의 표시 제어 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 통신 장애 지역 결정 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 등록 복수 사용자에 대한 연락 일정 관리 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 컨택 관리 장치 마인즈랩 AICC 국내 등록 기계 독해에 기초한 질의 응답 장치 및 이를 이용한 질의 응답 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 학습 문장 생성 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 생성 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 기계 독해를 위한 질의응답 데이터 생성 시스템 마인즈랩 엘지유플러스 AICC 국내 출원 신분증 이미지의 검증을 위한 서비스 제공 장치 및 방법 마인즈랩 중소기업은행 MaumCloud 국내 출원 메시지 검증 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 중소기업은행 MaumCloud 국내 출원 음성의 보이스 특징 변환 방법 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 개별 화자 별 음성 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 maum+ EP 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ US 출원 서비스 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud US 나. 기술 인증 사업영역 인증유형 내용 인증서 유형 인증기관 인증시기 AICC
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제품인증 인공지능 컨택센터 V1.0 인증 GS 1등급 한국정보통신 기술협회 (이하 TTA) MAU V2.1 (대화관리시스템)인증 GS 1등급 TTA 스마트 항공통신 모니터링 시스템 K마크 한국산업 기술시험원 (KTL) 금융 사업인증 금융위 지정대리인 (1차 지정, 2차 재지정) 핀테크 인증 금융위원회 금융 클라우드 지사업자 인증 사업자인증 한국핀테크 지원센터 SmartX 성능인증 자동차 번호판 인식 (검지율 99%, 인식율 96%) 성능적합인증 (번호판인식) 한국지능형 교통체계협회 성능인증 이상행동 탐지 시스템 (배회96.7%,침입94.7%,실신100%) 적합인증 (지능형CCTV) 한국인터넷 진흥원 (KISA) 성능인증 CNN STT(음성인식) 인식율 (영어STT 95.4%) 성능적합인증 TTA 성능인증 MRC(기기독해) 인식율 (영어MRC 91.6%) 성능적합인증 TTA 성능인증 XDC(텍스트분류) 인식율 (영어XDC 96.3%) 성능적합인증 TTA 다. 외부 기관의 상장 기술 평가 내역 평가기관 평가대상기술명 평가결과 평가기간 이크레더블 AI B2B 서비스 플랫폼 AA 나이스평가정보 인공지능 엔진 및 서비스 플랫폼 개발 A 라. 산업의 현황 및 전망 ※용어 정의 용어 내용 제품명/브랜드명 마음에이아이 스위트. “마음까지 생각하는 AI”라는 기술 개발의 목표를 담은 당사의 AI 통합 서비스 플랫폼의 대표 브랜드명 인공지능 컨택센터. 기존의 콜센터 업무에 음성인식, Text 분석, 챗봇, 음성생성 기술 등 AI기술을 접목한 신개념의 인공지능 콜센터 서비스 SmartX 스마트 엑스. Image, Video등의 딥러닝 기반의 최신 AI 알고리즘을 Smart City, Smart Factory 분야를 공급하는 당사 AI 서비스 대표 명칭 스마트 팩토리. 공장내 IoT 센서와 이미지, 영상 정보에서 수집된 정보를 딥러닝 AI로 분석하여, 예측과 의사결정을 지원하는 AI서비스 스마트 시티. 당사의 딥러닝 기술을 바탕으로 가정, 거리, 사무실, 주거지역에서 필요한 각종 서비스를 제공하는 AI 서비스 maumCloud 마음 클라우드. 클라우드 기반의 플랫폼에서 구독형으로 40여종의 다양한 음성/시각/사고/분석지능 AI모델의 API 서비스 명칭 maum+ 마음플러스. maumCloud 플랫폼을 기반으로 개발된 당사의 응용 어플리케이션 서비스에 대한 통합 서비스명. 대표적으로 maum회의록 (인공지능 회의록), maum데이터 (AI 데이터 서비스) 등을 포함 maum회의록 마음회의록. maumCloud 플랫폼 기반 서비스의 하나로, 회의환경에 최적화된 음성인식 AI 기술을 활용한 자동 회의록 작성 서비스 maum데이터 마음데이터. maumCloud 플랫폼 기반 응용 서비스중 하나. AI데이터 구축에 최적화된 데이터 작업툴과 크라우드 소싱 서비스 제공하는 맞춤형 AI데이터 서비스 에이아이 휴먼 앰원. 실제 사람의 시각, 청각, 사고 지능을 대신할 수 있는 딥러닝 AI 서비스를 사람과 동일한 모습으로 재현된 AI Avatar와 접목하여 실질적으로 사람을 대신할 수 있는 서비스를 AI Human 이라고 하며, 1세대 마인즈랩의 AI Human의 모델을 “M1”이라 명명함 에코마인즈 마인즈랩이 보유한 인공지능 기술과 서비스 개발 역량을 바탕으로 인공지능을 필요로하는 기업들과 구현하고자하는 협력 생태계와 파트너쉽 명칭 자사 사업 관련 주요 AI 기술 음성봇 인공지능 컨텍센터 AICC 서비스의 대표 AI 기술 중 하나로 인공지능 Agent가 사람을 대신해 전화 상담과 음성 서비스를 제공함 콜센터 통화 내용을 Text로 전환한 정보를 자연어 분석 기술로 분석하여, 전화를 통한 marketing 과정에 발생되는 상담 이슈를 탐지해 내는 인공지능 분석 기술과 서비스 음성인식 기술. 사람이 말하는 음성 언어를 딥러닝 기반의 인공지능이 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 서비스. 기반이 되는 신경망 종류에 따라 RNN, CNN 등으로 분류되며 마인즈랩은 CNN-STT를 개발 음성합성 기술. 입력된 텍스트를 사람의 음성으로 합성해주는 기술.
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인공지능이 접목되기 전에도 미리 녹음된 음성을 일정한 단위의 음성으로 분할해 합성하는 방법의 기술이 있었으나, 딥러닝 기반의 음성합성 기술이 적용되면서 비약적 발전을 하게됨. 마인즈랩의 TTS 기술은 실제 사람과의 음성 유사도가 세계 최고 수준임 행동분석 솔루션 행위자의 행동 패턴을 사전 학습한 인공지능 모델을 기반으로 행동 유형을 분석해 내는 기술. 탐지하는 행위의 종류는 사전 학습하는 데이터에 따라 달라지며 마인즈랩은 이 기술을 활용해 실신/ 폭력/ 침해 등의 이상행동 탐지와 포즈 인식 등에 해당 기술을 활용함 차량인식 솔루션 CCTV나 이미지에서 포착된 자동차 정보와 번호판을 탐지할 수 있는 기술로 기반 기술은 영상 및 이미지상에서 특정 오브젝트를 실시간으로 탐지할 수 있는 기술임 엣지 컴퓨팅/엣지 에이아이. 말단 기기에서 컴퓨팅을 수행하는 기술을 엣지 컴퓨팅이라고 칭하며, 카메라, 에어컨, 스마트폰 등 다양한 기기에 내재되거나 연결된 조그만 장치에서 컴퓨팅을 수행함. 엣지 컴퓨팅에 인공지능 기술이 접목된 것을 Edge AI라고 명하며, 마인즈랩은 행동분석, 사물 인지 등의 AI 기술을 접목하고 있음 AI Avatar 유저의 얼굴 움직임을 포착하여, 인물의 사진 한 장 또는 여러 장을 가지고 움직이는 영상을 만들 수 있는 딥러닝 기반의 영상 합성기술 인공지능 학습용 데이터를 구축하는 과정에서 기존에 학습된 인공지능 모델을 활용해 1차적으로 학습 데이터를 구축하고 사람이 정제하는 방법론으로 학습데이터의 효율적인 구축에 활용됨 MLOps 엠엘 옵스라고 부르며, 인공지능 분야의 Machine Learing과 소프트웨어 분야에서의 DevOps의 합성어로 지속적인 인공지능 학습 프로세스 유지 방법을 의미함. 마인즈랩은 MLOps 환경을 제공해 맞춤 개발된 인공지능 모델의 지속적인 성능향상을 지원함 자동화 된 기계 학습. 기계 학습을 실제 문제에 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스로 AutoML은 원시 데이터 세팅에서 배포 가능한 머신 러닝 모델 학습까지 전체 학습 프로세스를 관리함 . CNN-STT 인공신경망 구조 중 하나인 CNN 알고리즘을 활용한 음성인식 기술 XDC eXplanable Document Classifier 설명가능한 문서 분류기. 문서 분류에 영향을 미친 attention layer를 정보로 제공하여, 인공지능 탐지 결과를 설명할 수 있는 분류 기술 MRC 사람이 텍스트를 읽고 질문 답변을 추론하듯이 AI가 문장 속에서 의미를 찾고 답변할 수 있는 기계 독해 기술 BERT Google에서 개발 한 자연어 처리 사전 학습을 위한 변환기 기반 기계 학습 기술로 현존하는 최고의 자연어 처리 기술로 알려져 있음 Hi-fi GAN 음성 오디오의 주기적 신호를 구별해내는 방식을 활용하여, 품질 좋은 음성 합성 결과를 도출하는 기술로 마인즈랩의 음성합성에 활용됨 API API는 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록, 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 뜻함. 주로 파일 제어, 창 제어, 화상 처리, 문자 제어 등을 위한 인터페이스를 제공함 개념 증명. 기존 시장에 없었던 신기술을 도입하기 전에 이를 검증하기 위해 사용하는 것을 뜻함. 특정 방식이나 아이디어를 실현하여 타당성을 증명하는 목적으로 진행됨. 인공지능 기술의 경우 새로운 기술 구현이 대부분을 차지하여 사전 PoC 과정이 중요함 BPO 비즈니스 프로세스 아웃소싱. 기업 운영상 업무나 비즈니스 절차를 전문 기업에 위탁하는 일로써, 콜센터 서비스 등이 기업내 대표적인 아웃소싱 업무에 해당. 인공지능 컨택센터는 이러한 BPO영역의 업무를 AI로 대체하고자 함 서비스형 인공지능 플랫폼. AI를 클라우드에 구현해서 제공하는 서비스로 사전에 구현된 인공지능 기반의 서비스를 클라우드 상에서 손쉽게 가입해 사용할 수 있도록 제공되는 서비스 형태를 통칭함. 마인즈랩은 maumCloud에서 AI API를 AIaaS 서비스로 제공함 1) 시장의 특성 국내 인공지능 시장은 2020년을 기점으로 소프트웨어와 서비스의 성장성이 큰
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폭으로 증가하고 있으며, 2021년에도 그 추세를 이어갈 것으로 보입니다. 한국 IDC의 국내 인공지능 전망에 따르면, 관련 시장의 규모는 약 2,900억원에 이를 것으로 보이며, 금융권, 공공 등 기존에 AI 도입이 활발했던 시장은 물론 코로나 영향도가 큰 헬스케어, 제조, 물류, 유통 분야의 증가세가 커질 것으로 전망됩니다. 산업 AI 도입 영역 시장 특성 금융 콜센터/영업/마케팅 금융위원회의 디지털 샌드박스로 기업에서는 경쟁적으로 AI 서비스 영역을 확장하는 추세 - 은행업계: AI 은행원, AI 재무컨설턴트 등 영업지점내 AI Human 도입 시도 - 보험업계: 보험판매 규제제도 완화 정책으로 AI 음성봇 활용 공공 지능형 시장, 보안/관제, 공공서비스 안내 정부주도의 AI 성장과 공공 데이터 활용 오픈 등으로 AI 시장 성장세 특히, 챗봇/음성봇을 활용한 가상비서 니즈 증대 헬스케어 진료 의사결정 지원, 자연어처리 AI기반 지능형 로봇, 컴퓨터 비전 코로나19 확산 후, 빠른 진단 및 의료 인력 부족 등의 문제해결을 위한 AI 급속 성장 예상 제조 현장정보 분석/공정 분석/콜센터/품질 정보 관리 코로나19 여파로 비용절감에 대한 중요성이 커지면서 Smart Factory에 대한 니즈 급증세 물류/유통 실시간 경로 최적화/고객관리/비정형 데이터 가공 코로나19 영향에 따른 온라인 거래량 증가로 운영 효율화 극대화를 위한 AI 도입 고객 니즈 확대 이와 같이, AI 시장의 성장 및 AI 서비스 증대 등 많은 기업에서 AI 도입을 시도하고 있지만, 기업이 AI를 도입할 시 가장 큰 어려움으로 AI 전문성과 AI 기술 부재를 지적하고 있습니다. 또한, 기업 자체의 AI 기술 및 솔루션 개발을 위해서는 매우 높은 비용 및 전문 인력을 필요로 하기 때문에 자체 AI 기술 보유가 어려움을 호소합니다. [기업 고객의 AI 기술 도입 장애 요인] ai도입 장애요인.jpg AI 도입 장애요인 출처 : KDI, 인공지능에 대한 기업체 인식 및 실태조사 (2020)) 당사의 maum.ai Suite는 AI 서비스를 도입하고자 하는 B2B 고객이 필요로 하는 기술력/전문성/인프라 및 데이터 자산을 All-in-One으로 제공 가능한 국내 유일의 종합 AI B2B 서비스 플랫폼으로써, 기업 고객에게 최적의 솔루션을 제공합니다. 2) 제품별 국내외 시장 규모 추이 가) AICC 최근 콜센터 분야에서는 업무 효율성 극대화, 언택트 근무환경 조성에 따른 디지털 채널의 활용 증대, 고객경험 강화 등을 위한 Digital Transformation이 빠르게 추진되고 있으며, 이를 위한 AI 솔루션 도입이 매년 증가하고 있는 추이를 나타냅니다. 국내 AI 콜센터 규모는 2020년 598억원, 2021년 745억원, 2024년까지 1,441억원으로 매년 28.5% 성장할 것으로 추정됩니다. AICC 사업은 2020년 49.8억원 매출을 달성하여, 시장 점유율은 현재 8.3% 수준으로 매년 빠른 시장 확장을 목표로 하고 있습니다. [국내 AI 콜센터 시장 규모] (단위: 억원) 국내ai콜센터 시장규모.jpg 국내 AI 콜센터 시장규모 출처: MARKETSANDMARKETS(June, 2019)* Global AI 콜센터 시장 규모의 5%* 수준으로 국내 시장규모 추정 * 2019년 OECD 총 GDP 규모에서 한국이 차지하는 비중(3.1%) 및 당사 경험으로 추정 음성봇과 챗봇 분야는 콜센터 상담사의 업무수행뿐만 아니라, 다양한 채널 형태(ASR, AI 스피커, 키오스크 등)로 세일즈/마케팅 등 여러 업무에도 활용되고 있어 큰 시장규모를 형성하고 있습니다. 챗봇은 현재 Rule-Based 유형의 서비스로 적용되어 있으며, 향후 AI 기술의 빠른 발전으로 AI Based 대화형 챗봇 서비스로 고도화되어 매년 꾸준히 성장할 것으로 전망됩니다. [AI 음성봇/챗봇 시장규모] ai 음성봇 챗봇 시장 규모.jpg AI 음성봇 챗봇 시장 규모 Gartner는 Virtual Digital Sales Assistant 및 Voice-Driven Sales
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App이 시장에서 가장 주목받는 기술로 2024년까지 발전될 것으로 전망하고 있습니다. [AI 음성봇 기술 발전 Cycle ] ai 음성봇 기술 발전 cycle.jpg AI 음성봇 기술 발전 cycle 나) SmartX 차량 도로 관제에 사용하는 차량인식 솔루션과 거리, 사무실, 및, 실내 관제에 사용하는 행동분석 솔루션은 AI 를 통해 비약적인 성능 향상을 달성하고 있으며, AI 기반의 관제 솔루션은 미래 관제의 핵심 요소이며, 시장은 계속 고도 성장 중입니다. 아래는 2020년 ~ 2022 년 국내 물리 보안 시장 규모입니다. Smart X 에서 개발한 차량인식 솔루션과 행동 분석 솔루션을 적용할 수 있는 CCTV 영상감시 분야의 경우 1400 억원 정도의시장 규모를 나타내고 있으며, 매년 성장하고 있습니다. [2020년 ~ 2022년 국내 물리보안 시장규모] (단위: 억원) 국내 물리보안 시장규모.jpg 국내 물리보안 시장규모 출처: 2021년 국내외 보안시장 전망보고서(보안뉴스 시큐리티월드) 한편, 차량인식 솔루션을 적용할 수있는 주차관제 분야의 총 시장 규모는 2020년 기준 약 5,000 억원으로 추정됩니다. [국내 주차관제 시장규모] (단위: 억원) 연도 2021(E) 2022(E) 규모 출처: 2021년 국내외 보안시장 전망보고서(보안뉴스 시큐리티월드) 주차관제 시장의 경우, , 최근 무인 주차 관제, 스마트 주차관제, 및 공유 주차 플랫폼 등의 수요로 인해 그 시장이 급속도로 커지고 있습니다. 한편, 영상처리 시스템을 적용하는 분야는인공지능의 발전과 함께 급속도로 커지는 시장중의 하나입니다. 영상처리 시스템 산업은 전, 후방 선업과의 언계성이 높은 산업으로 보안경비 산업과 기계 부품, 및 스포트웨어 산업의 중간 지점에 위치하여 시장의 발전 가능성이 매우 큽니다. [영상처리 시스템 분야 과제 신청 현황 및 수요 조사 결과] 영상처리 시스템 시장규모.jpg 영상처리 시스템 시장규모 위 표에서 알 수 있듯이 2020년 영상 처리 시스템을 활용하는 시장 규모는 약 1,900 억원이며, 2015년부터 10 % 이상씩 성장하고 있는 매우 유망한 시장입니다. 현재 대부분의 인공지능을 이용한 서비스는 클라우드를 기반으로 이루어지고 있습니다. ABI 리서치에 따르면 짧은 대기 시간과 개인 정보 보호에 대한 수요가 증가함에 따라 이를 위해 설계된 저비용, 저전력 AI 칩의 사용이 급격히 늘어날 것으로 예측했습니다. 훈련과 추론이 향후 5 년 안에 센서단에서 바로 연결되는 게이트웨이나 모든 종류의 엣지 디바이스에서 처리될 것이라는 전망도 내놓았습니다. [AI 칩셋 매출 전망]] (단위: 백만 $) chipset 시장 출처: EE 타임스, ABI 리서치 위 그림은 클라우드 AI 칩과 엣지 AI 칩 시장의 크기 및 향후 전망을 나타냅니다. 우리는 위 그림에서 클라우드 AI 칩의 시장 증가 속도에 비해 엣지 AI 칩 시장 증가 속도가 크다는 것을 알 수 있습니다. 또한, “마켓앤마켓”에 따르면, 엣지 AI 엣지 컴퓨팅의 전 세계적인 시장 규모가 2019년 28 억 달러에서 2024 년 90억 달러에 달할 정도로 큰 폭으로 확대될 것이라고 전망했습니다. 주요 요인으로는 다양한 분야에 걸쳐 확대 및 확산하고 있는 사물인터넷(IOT), 지연 시간 축소와 실시간 처리를 통한 자동 의사 결정 솔루션에 대한 수요 증가, 빠르게 증가하고 있는 데이터 불률과 네트워크 트래픽을 극복해야 하는 필요성이라고 분석하고 있습니다. 국내 인공지능 시장은 2020년을 기점으로 소프트웨어와 서비스의 성장성이 큰 폭으로 증가하고 있으며, 2021년에도 그 추세를 이어갈 것으로 보입니다. 관련 시장의 규모는 약 2,900억원에 이를 것으로 보이며, 금융권, 공공 등 기존에 AI 도입이 활발했던 시장은 물론 코로나 영향도가 큰 헬스케어, 제조, 물류.유통 분야의 증가세가 커질 것으로 전망됩니다. 마인즈랩은 다양한 기업 니즈에 부응할 수 있는 인공지능 기술과 서비스를 확보하고 있어 시장 변화에 신속히 대응할 수 있습니다. [국내 AI 서비스 시장]
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(단위: 억원) 구분 18년 19년 20년 21년(E) 22년(E) 23년(E) 합계 시장 조사 기관 ‘마켓스 앤드 마켓스(Markets and Markets)’는 인공 지능 서비스 시장은 인프라 비용을 줄이고 다양한 성장 전략을 수립하기 위해 대량의 데이터를 분석해야하기 때문에 향후 5 년 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. API (Application Programming Interface) 및 SDK (Software Development Kit) 형태의 AI 기반 서비스에 대한 수요 증가와 혁신적인 스타트업의 증가는 AI as a Service 시장을 주도 할 것으로 예상되는 주요 요인으로 분석하고 있습니다. maum회의록 ] maum회의록은 대면/비대면 회의 진행시 인공지능 기술을 활용하여 실시간 대화 내용을 화면에 표출하고, 회의록 관리/편집/공유를 할 수 있는 솔루션을 제공하는 서비스입니다. [글로벌 UCaaS 시장규모] (단위: USD 백만) 연도 19년 20년 21년(E) 22년(E) 23년(E) 해외 2021년에는 전년대비 6.5% 성장하여, 약 136억 달러에 이를 것으로 전망합니다. 특히, 음성 및 영상 관련 PaaS는 연평균 40%이상의 성장률을 보이며, 커뮤니케이션 플랫폼을 서비스로 이용하는 기업이 증가로 시장의 규모도 가파르게 성장할 것으로 예상됩니다. 전사적 콘텐츠 관리소프트웨어 및 콘텐츠 공유?협업 SW 시장 또한 원격근무 솔루션 기술의 발달과 시장 확대로 인해 지속적인 성장이 일어날 것으로 보입니다 [ maum데이터] AI 프로젝트에서 80%시간이 데이터 수집/가공/처리에 소요되는 등 AI데이터 처리는 AI 프로젝트 전체 효율과 성공을 위한 핵심 작업에 해당합니다. AI 데이터 시장은 인공지능 시장의 성장과 더불어 급성장 중이며, Global 시장에서는 ‘2027년까지 CAGR 25.7% 성장이 예상되고 있습니다. 국내 AI 시장 전망으로 추정한 AI 데이터 시장은 2021년 기준 322억, 2024년 528억 규모가 될 것으로 예상됩니다 국내는 정부주도형 데이터 구축 사업이 본격화되고 있으며 특히 58조원에 달하는 디지털뉴질정책에 의해 대규모의 데이터 사업기회가 존재합니다. [ 정부 AI 학습용 데이터 구축 규모 ] 데이터정부사업.jpg 데이터정부사업 [ 국내 인공지능 및 AI 데이터 시장 전망 ] 구분 18년 19년 20년 21년(E) 22년(E) 23년(E) 24년(E) AI시장 규모* AI데이터 (전체7%, 추정) 출처 :한 국 IDC 국내 인공지능 AI 시장 전망 (2 AI 데이터 시장은 자사 경험 추정 경쟁업체 현황 가) 시장 경쟁 현황 음성인식, 얼굴인식, 자연어처리, 음성생성 등 개별 기술을 넘어 여러 인공지능 기술을 보유하고, 이를 기반으로 플랫폼형 서비스를 제공하는 기업은 국내에서는 당사를 제외하고는 네이버 클라우드, 솔트툭스 등으로 제한적입니다. 더불어, 여러 인공지능을 복합적으로 조합하여 데이터구축부터 응용어플리케이션 개발까지 종합서비스로 제공할 수 있는 기업은 당사가 유일합니다. 시장에서는 당사와 유사한 AI 플랫폼 기업과 경쟁하기보다는, 대체 시장 즉, 전통적인 방식의 시장과 경쟁하는 것이 대부분입니다. 예를 들어 전통적인 콜센터 BPO 기업, CCTV 및 보안관제 기업 등과의 경쟁하는 구조이나, 이와 같은 기업과도 경쟁도 있지만 대부분의 기업이 AI 기술로의 전환을 선호하고 있기 때문에, 해당 기업과의 상생 협력도 함께 일어나고 있는 상황입니다. 나) 주요 경쟁업체 현황 당사가 주력하고 있는 서비스 영역별로 유사한 사업을 전개하고 있는 기업들은 다음과 같습니다. 현재 인공지능 시장은 신 서비스를 개발하고 개별 서비스별 경쟁구도를형성해가는 구조로 시장에서 경쟁보다는 개별 Player들이 시장을 확대하는 역할을 하며, 경쟁보다는 상호 보완적인 구도를 이뤄가고 있습니다. 서비스 업체명 경쟁업체 현황 AICC NHN다이퀘스트 자연어 처리, 빅데이터 수집/정제/분석 전문업체로 분석데이터 마트 및 정형화된 시각화 UI를 기반으로 금융권 및 공공분야
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콜센터의 TA(텍스트 분석) 시스템 구축 사례를 다수 보유하고 있으며, 최근 인공지능 챗봇 솔루션(인포채터3)의 고도화를 통해 금융권을 중심으로 사업 영역을 확장하고 있음. 셀바스AI 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 필기지능, 영상지능, 자연어 처리, 자동차 음성 플랫폼 솔루션을 보유하여 자동차 및 의료 분야에 집중하여 사업을 전개하고 있습니다. 셀바스 그룹 계열사 셀바스헬스케어 의료진단기기 사업에 셀바스 AI 인공지능 기술이 접목시킨 인공지능 헬스케어 전문업체 솔트룩스 2대 핵심기술(대화형 인공지능 기술, 증강분석 기술)을 바탕으로 일반기업 및 공공 등 B2B/B2G 부문에서 챗봇, 빅데이터, AIaaS, GraphDB 솔루션 사업을 전개하고 있습니다. 최근 아웃바운드 컨택센터 자동화(Call Bot) 솔루션 신규사업을 금융부문 중심으로 전개 SmartX 쿠도커뮤니케이션 딥러닝 기반 객체분류 지원(사람, 자동차, 지팡이, 휠체어), 딥러닝 기반 얼굴분석(성별, 나이, 감정), PTZ 자동추적(고정형+회전형카메라추적), 객체 기반 이벤트 지원(배회등) 마크애니, 선별관제: 자체개발 딥러닝 알고리즘으로 영상을 분석해 특정 이벤트가 발생한 영상관제사에 전송, 집중관제 발생할 가능성이 있는 영상을 분석해 관제사에 전송 관심객체탐지: 관제사가 원하는 객체(사람, 자동차등)을 설정해 집중탐지, 유사물체 판별: 실제 사람과 포스터에 있는 사람을 구분하는 등 유사한 물체와 실제 물체를 판별하는 기능, GIS 기반 추적관제: 특정사건(이벤트) 발생으로 범죄자등의 동선을 추적해야 할때 지도를 기반으로 영역을 설정한 다음 집중적으로 그 지역을 관제 ITX엠투엠, 객체감지, 다중객체추적, 얼굴인식, 차량번호인식, 쓰러짐, 불꽃감지등 학습을 통한 다양한 알고리즘 지원/침입, 존재유무, 배회, 출입, 경계선, 멈춤, 방향등의 동작감지 기능 및 이벤트 트리거 기능 객체감지(Object Detection), 지능형영상분석(PEA), 차량번호인식(LPR)등 다양한 AI 기능지원, 집중관심영역(ROI), Image Preset, 위치자막기능제공, AI 기능및 스마트 기능으로 분석된 메타데이터는 다양한관제 S/W 와의 연동 통해 지능형 선별관제 프로그램 지원 maumCloud 솔트룩스, AI Cloud 서비스 ADAMS 전개, 음성인식 솔루션을 자체 개발한 아틀라스랩스와 사업 협력을 통해 공동 연구를 진행해왔음. 음성인식 오픈 소스인 Kaldi를 기반으로 자체 음성 인식 솔루션 Zeroth EE개발, 서비스별로 과금 단위를 차등 설정 네오사피엔스 딥러닝 기반의 TTS 기술을 적용하여 기술적 기반은 자사와 유사하나, 기업용 솔루션을 지향하지 않으며 클라우드 중심의 B2C형 서비스에 집중. 보이스웨어 전통적인 음절 조합형 TTS를 중심으로 고객을 다수 확보한 기업. 음질 등의 차이로 인해 최신의 딥러닝 기반 TTS에 열세였으며, 최근 DNN기반의 TTS를 출시SageMaker, 데이터 준비에서 모델의 구축과 학습 및 튜닝, 배포와 관리에 이르는 ML 워크플로우를 하나의 환경에서 관리할 수 있는 서비스로, 보다 간편하게 ML 모델 개발을 가능하도록 지원 Maum+ maum회의록 네이버클라우드 스피치 B2C 중심 서비스에 치중. 회의록앱을 제공중이나, B2C용으로 사용자 음성 인식을 통한 Text 제공 수준으로 기업용 전문 솔루션 제공하지 않음. 소리자바 SI형의 구축형 회의록 제공. 기업에 맞는 시스템 구축으로 최소 1억 이상 소요. 엔진 자체 기술과 맞춤 모델 학습에서도 자사와 기술 차이가 커 고객 만족도가 낮음 제윤회의록 회의록 전산 시스템 개발 업체로 Applied AI 형태로 인공지능 기술을 활용하는 수준. 인공지능에 대한 기술역량 차이 큼 maum데이터 크라우드웍스 크라우드 소싱 기반의 데이터 구축 시장에서 급성장한 회사로 크라우드 워커 수나 프로젝트 경험 다수. 데이터 구축 중심 사업 전개 에이모 크라우드 웍스와 유사한 데이터 구축 중심의 회사로 산업 특화한 서비스 접근으로 사업 진행 중 슈퍼브에이아이 MLOps를 지향하여
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AutoML, AutoLabeling 등의 기술적 접근이 특징적인 기업, 일반적인 데이터 구축외 AI형 접근이 가장 활발하나, 자체적인 AI 개발 역량은 모호하여 Total 서비스 제공 관점에서의 성장가능성에는 한계가 있을 것으로 예상됨 다) 비교우위 사항 당사 기술은 다른 경쟁사와 다른 구조적 차별성을 보유하고 있으며, 특히 기초 AI 엔진 개발이 가능한 핵심 연구인력을 기반으로한 기술 상용화 역량은 독보적인 수준으로 진화하고 있습니다. 아래 기술된 당사의 기술 차별화 요소는 국내 타 경쟁사는 물론 구글, 마이크로소프트와 같이 다수의 인공지능 기술을 보유한 글로벌 기업에서도 제공하지 않는 맞춤형 서비스와 업종 특화 전략으로 글로벌 경쟁력도 높이고 있습니다. 경쟁사 기술과의 차별화 전략.jpg 경쟁사 기술과의 차별화 전략 [ 기술 차별화 요소 ] 핵심요소 차별점 End-to-End 서비스 데이터 구축부터, 서비스 어플리케이션 개발/구현까지 전체 AI Supply Chain에 걸친 AI 관련 서비스를 종합적으로 제공합니다. State-of-the-Art의 기술 경쟁력 음성인식, 음성생성, eXplanable AI 등 시장에서 수요가 큰 AI 엔진에 대한 발빠른 연구를 통해서 40여종에 이르는 글로벌 최고 수준의 성능을 가진 AI 엔진을 확보하였고, 하루가 다르게 변화하고 있는 첨단 AI 기술에 대한 연구개발을 지속하고 있습니다. 타 업체가 부분적인 인공지능 기술로 단위 서비스를 제공하는데 반해, 당사는 사람의 종합적인 지능을 대체할 수 있도록 음성,시각,청각,사고, 언어 등 다양한 영역의 기술을 확보해 가고 있습니다. Module화 연구개발한 모든 AI알고리즘과 모델들은 표준화된 API 패키징 프로세스를 통해 철저히 모듈화하여 사내외의 서비스 어플리케이션 개발자들이 쉽고 빠르게 조합하여, 자체 응용 서비스에 접목할 수 있습니다. 이와 같은 기술 특성은 각 엔진의 Rubost한 운영은 물론, 타 엔진과의 조합을 쉽게 하여, 다양한 서비스 개발에 대한 확장성을 크게 높이고 있으며 수많은 서비스가 만들어질 수 있는 기반이 됩니다. 시장 지향성 실제 고객들의 시장 요구사항에 기반한 기술 및 제품 개발을 통해서 높은 사용성과 상품성을 갖는 기술/제품/서비스로 개발되어 있습니다. 인공지능 시장이 발전한 초기부터 금융,제조,공공,미디어 등 다양한 고객들에게 서비스를 제공한 노하우를 담고 있으며, R 개발단계부터 시장을 염두해 둔 연구로 시장 적용도가 높습니다. 당사의 이와 같은 기술 및 서비스 차별화 전략은, 현재 주요 사업으로 진행하고 있는 AICC, SmartX, 구독형 API Service maumCloud, 자사 응용서비스인 maum데이터, maum회의록 사업은 물론, 종합적인 인공지능으로 지향하고 있는 AI Human 신사업로의 확장 발전의 기반이 되고 있습니다. 자사의 기술은 다양성, 결합용이성, 확장성은 물론 시장에 대한 경험이 복합되어 국내는 물론 해외에서도 큰 차별적 경쟁 우위 요소가 될 수 있습니다. 마. 회사의 현황 1) 사업 개황 및 성장 과정 당사는 국내를 대표하는 종합 인공지능 서비스 기업입니다. AI 기초 알고리즘 개발부터 AI데이터 구축, AI 응용서비스 개발 및 클라우드 서비스 제공 그리고, Edge AI까지 인공지능이 필요한 다양한 고객군에게 End-to-End로 종합적인 AI 서비스를 제공합니다. [종합 인공지능 기업 - 마인즈랩 ] 전체 서비스 architecture.jpg 그림2-1 전체 AI 서비스 architecture 자체 인공지능 연구개발 능력을 바탕으로, AICC(인공지능 컨택센터), SmartX, maumCloud , maum+등의 4대 응용서비스로 국내 인공시장을 선도해왔으며, 2021년에는 종합 인공지능 기술의 미래 지향점이라고 할수 있는 인공인간 (이하 AI Human)을런칭하자마자 금융권의 대형 프로젝트를 수주하는 등 성공적으로 신규 사업을 확대해가고 있습니다. 당사는 2014년 빅데이터 및 텍스트 분석 기업으로 출발하였고, 인공지능 분야의 연구개발 및 사업화에 집중해
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빠르게 우리나라 대표 AIaaS(AI as a Service) 기업으로 성장하였습니다. 7년간 연평균 116%의 높은 성장률을 기록하여, 시리즈 C까지 263억원의 투자유치에 성공하였으며, 2021년 현재 AI 단일 매출로는 국내 최대 규모에 이르는 대표적인 종합 인공 지능 기업으로 성장을 이어가고 있습니다. 2016년 딥러닝 기술의 발전과 더불어 국내 시장에서도 금융권 중심으로 음성인식, 챗봇, Text Analysis 기술을 활용한 인공지능 서비스가 본격적으로 도입되었고, 당사는 시장 초기부터 금융, 제조, 미디어, 관공서 등 전 산업군에 걸쳐 고객군을 확대하며, AI 사업 경험과 기술력을 축적해 왔습니다. 2018년 인공지능 알고리즘에 대한 자체 상용화 역량을 키우고, 종합 AI 서비스 플랫폼인 maum.ai를 구축하며 본격적으로 클라우드 기반의 AIaaS 사업기반을 다졌으며,AICC, SmartX, maumCloud, maum+, AI Human과 같은 AI 서비스 사업을 확장해 가고 있습니다 설립이력.jpg 2) 제품 설명 당사는 자체 기술로 보유한 40여종의 인공지능 기술을 바탕으로 2020년까지 AICC, SmartX, maumCloud, maum+ 등 4개 제품/서비스로 고객사의 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션을 촉진해왔고, 2021년 신규 사업인 AI Human을 성공적으로 런칭하며, 새로운 AI 서비스 시대를 선도해 가고 있습니다.기존 제품군에 대한 개별 사업 내용과 특징은 다음과 같습니다 [주요 제품 구조 및 사업 핵심 역량] 주요제품구조_p83.jpg 응용서비스 suite 당사는 2016년 국내에 딥러닝 기반의 AI 컨택센터 서비스가 태동하기 시작할때부터 해당 시장에 진입하여, 국내외 대표적인 금융사와 대기업, 공공기관 등 폭넓은 고객층을 확보하며, 독보적인 기술 전문성을 축적해 왔습니다. 초창기에는 STT(음성인식)과 자연어처리 기술을 이전받아 사업을 전개하였으나, 2018년부터 자체 연구조직의 연구 결과로 자체 상용화에 성공한 CNN-STT, 자연어 분석, BERT 기반 대화 처리, 음성봇, TM-QA 등을 바탕으로 은행, 보험, 제조, 공공 등에 고객 맞춤형 인공지능 컨택센터를 구축하여, 국내에서 해당 분야에서 가장 많은 서비스 경험과 고객을 확보하고 있습니다. [AICC 서비스 구조 및 개요] aicc 서비스 및 개요_p85.jpg AICC 사업은 금융위원회 디지털 샌드박스 사업 시행 활성화, 금융소비자법 시행, 보험업 규제 제도 완화 등 금융업에서는 규제관련 인공지능 사업기회(음성봇, TM-QA 등)가 크게 증가할 것으로 전망되며, 당사의 다양한 AI 서비스 구축 경험 및 고객사로부터 검증된 AI 성능, 고객 신뢰는 금융시장 내에서 당사가 선도적 위치를 유지하는데 긍정적인 효과를 가져오고 있습니다. 특히 Customization이 용이하고, 빠르게 서비스를 상용화하는 AI 음성봇은 O2O/커머스/ 제조/ 미디어/엔터테인먼트 등 비금융권 시장으로 확장하고 있어, AICC 사업의 미래 성장 핵심 동력입니다. [AICC 서비스 적용 사례 ] aicc적용사례.jpg AICC 적용사례 나) SmartX SmartX 부문의 사업은 스마트 영상 관제, 스마트 팩토리, 및 스마트 영상 분석 분야로 구성되어 있습니다. 스마트 영상 관제 분야에서는 도로상의 차량인식 기술과 거리/사무실/실내에서의 행동 분석기술을 기반으로 목표 환경에 최적화된 솔루션을 연구 개발하고 사업을 진행합니다. 스마트 팩토리 분야에서는 포스코의 제철 공정에서 필요한 여러가지 인공지능 솔루션을 연구 개발하여 공급합니다. 스마트 영상 분석 분야는 영화, 드라마, 광고 등 상업 비디오의 컨텐츠 분석을 위한 다양한 인공지능 솔루션을 개발하고 구축합니다. SmartX의 제품 형태는 고객의 요구사항에 최적화된 SW 솔루션과 자체 개발한 Edge AI 장비에 SW 솔루션을 포팅한 시스템 솔루션으로 구분할 수 있습니다. 본사는 Edge AI 장비 개발을 위해 실리콘 벨리의 AI 칩 개발 업체인 Blaize 및 이스라엘 AI 칩 개발
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업체인 Hailo 와 NDA, MOU 및 distributor 계약을 통해 안정적인 기술 지원을 받고 있습니다. 일반적인 인공지능 업체는 SW 솔루션만 공급하는 것에 비하여 본사는 Edge AI 장비까지 자체 개발함으로써 폭 넓은 인공 지능 시스템을 제공할 수 있는 능력을 갖췄습니다. SmartX의 매출 형태는 구축형과 구독형으로 구분할 수 있습니다. 구축형이란 고객의 요구 기능에 최적화된 인공지능 SW 솔루션을 개발하고 개발비 및 라이센스로 매출을 올리는 형태이고, 구독형이란 maum.ai 클라우드 기반의 SW 솔루션 또는 시스템 솔루션을 고객에게 공급함으로써, 월별 일정 금액을 고객에게 청구하는 형태입니다. 지금까지는 구축형 매출이 대부분이었으나, maum.ai 클라우드 및 Edge AI 장비 기반의 시스템 솔루션을 통해 구독형 매출을 늘려가고 있습니다. SmartX의 전방산업은 포스코와 같은 제조사와 서울시, 인천 공항 등의 공공기관, 주거내 위험감지 서비스를 제공하고자 하는 통신사, 차량번호 인식/주차장 공간 관리가 필요한 주차장 관리 사업 등이 포함됩니다. 후방산업은 Blaze, Hailo와 같은 Edge AI 칩 공급 업체, Sorest와 같은 서비스 Reseller, 그리고, 비바코리아와 같은 CCTV 제조 업체 등이 차지하고 있습니다. [ SmartX 서비스 사업 영역 ] smartx서비스 사업 영역.jpg SmartX 서비스 사업 영역 SmartX 제품 군에는 스마트 영상관제 분야에서는 차량 인식 솔루션과 행동 분석 솔루션이 있고, 스마트 팩토리 분야에서는 제철 공정 예측 및 분석 솔루션, 그리고, 스마트 영상 분석 분야에서는 비디오 컨텐츠 분석 솔루션이 있습니다. 또한, 각 분야의 SW 솔루션을 Edge AI 장비에 최적화시켜 공급하는 시스템 솔루션이 있습니다. 차량 인식 솔루션은 도로상의 차량 유무 및 차량 종류를 인식하고, 차량 번호판을 읽어내며, 사고상황을 감지하는 솔루션으로 위법 및 불법 상황 감시 및 최적의 교통 흐름을 위한 신호 제어 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다. 본사의 차량 검출 및 차량 번호판 인식 솔루션은 2020년 ITS Korea 로부터 현장 테스트를 통해 성능 인증을 받았습니다. 행동 분석 솔루션은 주취/폭력/낙상 등 각종 이상행동을 실시간으로 탐지하고, 유동인구 측정 및 미아 추적 등 길거리에서 발생되는 여러 상황을 효과적으로 감지 및 관리에 사용할 수 있습니다. 본사의 행동분석 솔루션 기능 중 실신, 침입, 배회 탐지 기능은 2021 년 KISA의 지능형 CCTV 성능 인증을 획득했습니다. 또한, 지능형 CCTV를 활용한 생활안전 서비스는 일본 등 해외에서 이미 서비스 시장이 형성되어 있어 해외 시장도 유의하며, 당사는 일본 기업 NTT Docomo, Yogokawa 전기와 PoC를 진행하며 본사 기술에 대해 인정을 받고 있습니다. 양사 모두 초 일류기업으로 이 사업 기회는 향후 당사의 Egde AI 사업의 글로벌 사업의 교두보 역할이 되는 것은 물론 매년 수십억의 매출을 일으킬 수 있는 기회입니다. 제철공정 분석 솔루션은 포스코의 제철 공정에 필요한 다양한 예측 및 분석 기능들을 인공지능 기반으로 개발하여 포스코 제철공정의 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 2017 년 이후 포스코로부터 매년 2 개 정도의 연구 개발 과제를 수주하여 현재 10 개 이상의 프로젝트를 진행했습니다. 본사는 이 기술력을 인정받아 2021년 포스코로부터 POSCO 핵심설비 공급사로 선정되어, 이후 포스코와 진행하기로 합의한 프로젝트에 대해서는 경쟁입찰이 아닌 수의계약을 할 수 있는 권리를 얻었습니다. 영상컨텐츠 분석 솔루션은 영화, 드라마, 광고 등 상업 비디오의 컨텐츠를 인공지능 기반의 기술을 이용하여 분석하고 DB화 기능을 제공합니다. 현재 본사의 영상분석 솔루션을, 한국저작권 보호원에서는 불법 저작물 검출을 위한 기능으로, 한국방송진흥공사에서는 광고 창작 플랫폼에서 광고 검색의 핵심 기능으로 사용하고 있습니다. [ SmartX 적용 사례 ] smatx 적용사례.jpg smatx
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적용사례 AI 기반의 솔루션은 미래 관제의 핵심 요소이며, 시장은 계속 고도 성장 중입니다. 신규 시장인 Edge AI 기반의 관제 시장에 대응하기 위해 Edge AI 칩을 사용한 Edge AI 장비 개발도 이미 완료하고, 스마트 영상관제 시장에 시스템 솔루션 사업화를 진행중입니다. 이는 이미 10억 달러(2020년)의 글로벌 시장규모를 형성하고 있는 Smart City Surveillance 영역에서 당사 SmartX의 사업기회는 교통/도로의 영역 이외 집, 학교, 도서관, 병원/요양원 등의 영역으로 크게 확장될 것으로 전망합니다. Cloud API를 중심으로 클라우드에서 나만의 AI 서비스를 만들 수 있는 플랫폼(maum.ai)을 제공하며, Cloud API는 음성, 시각, 언어, 대화, 분석 엔진으로 구성되어 있습니다. maumCloud의 전방산업은 새로운 AI 서비스를 도입하고자 하는 대기업 내 신사업 조직, 스타트업/중소기업 등이고, 후방산업은 당사와의 협력 사업 모델을 만들어 수익 쉐어가 가능한 EJN과 같은 미디어 기업과 클라우드 서비스 유지를 위한 서버 업체 등과 밀접한 협력구도를 가져가고 있습니다. AI Supply Chain을 보다 효율적으로 가동시키기 위해, 각 영역의 핵심 기술과 노하우를 보유한 역량 있는 기업들과 함께 AI 스타트업 생태계인 에코마인즈를 형성하고 있습니다. 당사 maumCloud의 뛰어난 기술 엔진을 기반으로 의료행위심사 관련 빅데이터 분석, AI 스타일링 엔진을 통해 패션 이미지에서 배경을 제거한 착장 이미지 추출 및 저장, 불법 영상물 여부 판독, 음성인식 기술과 텍스트 분류 기술을 활용하여 관제사와 조종사간 교신 내용을 바탕으로 전파 장애지역을 항공통신 모니터링 화면에 표출하는 등의 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. [ maumCloud API 적용 사례 ] maumcloud 적용사례.jpg maumcloud 적용사례 maumCloud의 API 서비스는 고객에게 맞춤형 AI를 제공할 수 있어, 차별적인 AI 서비스를 구현하고자 하는 AI 서비스 개발 기업에게 맞춤 서비스를 제공합니다. AI 도입이 확산됨에 따라 Applied AI 서비스를 도입하고자 하는 기업이 크게 증가할 것으로 보이며, 당사는 다양한 기업 니즈에 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있어 시장 대응력을 높일 수 있는 장점이 있습니다. 라) maum+ maum+는 maum.ai 플랫폼을 기반으로 구현된 내부 서비스 사업으로, 현재 maum회의록과 maum데이터 사업을 진행중입니다. - maum회의록 maum회의록은 대면/비대면 회의 진행시 인공지능 기술을 활용하여 실시간 대화 내용을 화면에 표출하고, 회의록 관리/편집/공유를 할 수 있는 솔루션을 제공하는 서비스입니다. 당사의 회의록 사업은 단순한 SI성 업무가 아니라 회의록 플랫폼을 만들어 클라우드/ On-Device/ On Premise/ STT API와 같이 고객사의 니즈에 맞게 서비스를 제공하고 있습니다. [ maum회의록 화면 예시 ] maum회의록 화면.jpg maum회의록 화면 예시 maum회의록은 AI와 클라우드 기술을 활용해 기업내 커뮤니케이션을 돕는 기업 협업 솔루션(UC)으로 글로벌 기업용 협업 솔루션 시장은 재택근무 확대로 급속한 성장세를 보이고 있으며, 국내 3,000억~ 5,000억 수준의 시장규모로 추정됩니다. (IDC, 2019) maum회의록 사업은 AI 활용 영역중 ‘Voice Recording 및 Transcription’를 지원하는 솔루션으로 UC 내 중요한 AI 협업툴로 성장할 것입니다. 기존에는 음성 인식률이 낮아 관련 시장이 크게 성장하지 못하였지만, 고성능 마이크와 높은 인식률의 음성인식 기술을 바탕으로 기업 회의에 필요한 부가 기능 등이 보강되면서 큰 성장 가능성을 가진 시장입니다. - maum데이터 AI 프로젝트에서 80%의 시간이 데이터 수집/가공/처리에 소요되는 등 AI 데이터 처리는 AI 프로젝트 전체 효율과 성공을 위한 핵심 작업에 해당합니다. AI 데이터 관련 시장은 AI 기반의 데이터 품질 가치
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고도화 서비스 영역으로 AI 데이터에 대한 수요가 증가됨에 따라서 데이터 품질 고도화에 대한 수요도 지속 증가될 전망입니다. 국내 AI 시장 전망으로 추정한 AI 데이터 시장은 2021년 322억, 2024년 528억 규모가 될 것으로 예상됩니다. (IDC, 2020) 국내는 정부주도형 데이터 구축 사업이 본격화되고 있으며 특히 약 58조원에 달하는 디지털 뉴딜 정책에 의해 대규모의 데이터 사업기회가 존재합니다. 당사는 단순한 AI Annotation 서비스만 제공하는 타 경쟁사와 달리 자체 AI 엔진과 금융/제조/미디어 분야에서 축적한 탐지/분류/판단 기술력으로 고부가가치 영역인 AI 기반 데이터 품질 가치 고도화 서비스 시장으로의 확대 성장이 가능합니다. [ maum데이터 사업 영역 ] maum데이터 사업소개.jpg maum데이터 사업소개 3) 신규 사업 - 인공인간, AI Human 사업 가) 사업의 내용 당사는 2021년 3월 25일에 AI Human ‘M1’을 런칭 했습니다. M1은 음성지능, 시각지능, 언어지능, 사고지능을 AIOS (AI Operation System)가 통합해서 종합적인 지능을 갖도록 한 세계 최초의 AI Human입니다. 고객은 자신만의 AI Human 모델 아바타를 만들 수 있으며, 자신의 아바타를 지속적으로 학습을 시킬 수 있습니다. 또한 AI Human Store에 자신의 상품을 등록해서 판매할 수도 있습니다. 세계 최초 AI Human Platform입니다. 마인즈랩의 AI Human M1은 사람의 외형을 지니고 있으며, 얼굴을 알아보고 음성을 알아듣고 이해하여 대화를 수행할 수 있어, 상담원이나 도슨트, 리셉셔니스트 등 사람과 대면하고 대화해야 하는 다양한 직업군 역할을 수행할 수 있습니다. [ AI Human이 수행할 수 있는 다양한 직업군 ] 인공인간 직업군.jpg 인공인간 직업군 M1은 지금까지 마인즈랩이 개발하여 상용화 한 시각, 음성, 언어, 사고 등 각각의 지능에 해당하는 AI 기술들을 종합하여 만들었습니다. M1의 외형(Face)은 실제 사람과 같은 외형으로, 발화에 맞춰 자연스럽게 입술을 움직이며, 대화의 자연스러움을 높입니다. M1 Ear는 사용자의 음성에 대해 0.5s 이내에 95% 이상 정확하게 알아들으며, 목적 지향형 대화와 특정 도메인의 Question-Answering에 대해서 90% 이상 정확하게 답변을 찾아냅니다. M1 Mouth는 얼마나 사람과 유사한지 평가하는 MOS score 기준 4.18(실제 사람 4.3)에 달하는 등 M1은 자연스럽게 사용자와 대화를 이어나갈 수 있게 되었습니다. [M1의 기술 수준] 신규사업_m1의 기술 spec.jpg 신규사업_m1의 기술 spec 음성인식, 얼굴인식, BERT 등 개별 요소 기술들을 잘 다루는 기업들은 많습니다.마인즈랩 인공인간 M1 출시의 가장 중요한 의의 중 하나는, 지금까지 개별로 만들어놓았던 AI 핵심 기술들을 하나로 묶어 AI Human으로서 작동할 수 있는 AI Orchestration의 원형을 만들어냈다는 데에 있습니다. 앞으로 AI Orchestration 단순히 시각, 청각, 언어 등 다양한 단위 기능들을 엮어주는 데에 그치는 것이 아니라, 여러 감각 인지 기관에서 들어온 정보들을 취합하고 종합하여 직관적인 사고, 판단, 의사결정까지 수행할 수 있는, 마치 사람의 전두엽이 하는 역할을 수행하게 될 것입니다. 이러한 종합하는 지능의 태동은 인공지능의 활용도와 수준을 지금보다 한 단계 높이는 계기가 될 것입니다. 이번에 출시한 M1은 마인즈랩이 이미 개발하여 상용화한 시각, 음성, 언어, 사고 지능 기술 기반으로 개발했습니다. 아직은 맥락을 정확하게 이해하지 못하거나 목적지향형 대화에 국한되는 등 상대적으로 단순 반복적인 업무에 주로 투입될 것입니다. R 부서에서는 이미 차세대 AI 휴먼인 M2를 준비하고 있으며, 2021년 하반기 출시 예정 입니다. 마인즈랩은 앞으로 매년 AI 휴먼을 업그레이드해 나갈 것입니다. M2는 외형적인 부분이 2D → 3D로 대폭 개선되고, 시각적-언어적