씨이랩 사업보고서 (2020.12)
II. 사업의 내용

1 . 사업의 개요

가. 회사의 현황(1) 사업 개황

당사 설립년도인 2010년 7월은 국내외로 스마트폰 중심의 IT변화가 있었습니다. 미국 남가주대 동문이었던 창업자인 이우영과 정대수는 이러한 변화가 우리 사회에 폭발적인 대용량 데이터를 만들어 낼 것이며 이를 위한 기술과 새로운 서비스가 필요하다고 생각하여 씨이랩(eXperience, Idea and Insight Lab)을 설립하였습니다.

(설립기) 새로운 데이터 시대를 맞이하여 글로벌 기술기업을 목표로, 대용량 데이터 처리기술을 내재화하여 미래 성장동력을 확보하는데 주력하였습니다. 국내 최초로 영상데이터의 전처리를 통해 대용량의 영상데이터를 데이터베이스(DB)에 쉽게 저장할 수 있는 기술을 개발하여 영상데이터를 초고속으로 분석할 수 있는 기술근간을 마련하였습니다. 이를 토대로 미국 호튼웍스(빅데이터 기업, 나스닥)사와 국내 최초로 기술교류 파트너십을 체결하였고 일본 하쿠호도(광고기업)사와 공동사업 협약을 진행하며 국내외 빅데이터 시장을 개척하기 시작하였습니다.

(성장기) 당사 설립 후 5년여간의 국내 데이터기술 환경은 외산 데이터기술 유지보수를 중심으로 전개되며 새로운 변화를 이뤄내고 있지 못하고 있었습니다. 하지만 2016년 알파고를 통해 우리사회가 AI를 새롭게 고민하게 되었고 더 이상 낡은 데이터기술로는 AI를 구현할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 새로운 기술혁신을 이뤄가던 당사는 내재화된 대용량 데이터 기술을 토대로 영상 AI 기술을 접목하기 시작하였습니다. ‘16년 국방과학연구소의 1,000여대의 CCTV 영상을 실시간으로 분석할 수 있는 AI 플랫폼 개발을 시작으로 슈퍼컴퓨터를 위한 AI 솔루션, 데이터학습 솔루션 등 AI 기술 사업화를 위한 발판을 마련해나갔습니다.

(도약기) AI 기술사업화의 노력으로 글로벌 AI 하드웨어(GPU부문) 과점기업 NVIDIA로부터 당사 AI 솔루션의 기술력을 인정받게 되었습니다. 소프트웨어 회사로는 국내 최초로 우수파트너(Preferred Partner)로 승격하게 되었으며 AI 시장 내에서 소프트웨어 기술과 하드웨어 도메인의 전문성을 겸비한 유일한 기업이 되었습니다.

당사는 성장기와 도약기에 매진한 빅데이터 처리 기반 기술과 AI 솔루션을 토대로 대용량 영상데이터를 초고속으로 분석할 수 있는 AI 플랫폼 사업을 진행 중입니다. ‘19년 AI GPU센터를 구축하며 클라우드 서비스로 초고속 AI 영상분석 플랫폼이 활용될 수 있는 산업군을 발굴하고 있습니다. 육군 적침투경로 예측, 공군 스마트관제탑 등 국방 분야의 성공적 레퍼런스를 시작으로 유통분야 편의점포와 금융분야 지점고객의 영상분석 분야 등을 시작으로 다양한 산업군에 확대하고 있습니다.

(2) 회사비전‘AI Game Changer’

2016년 알파고를 통해 우리사회가 AI를 새롭게 고민하게되며 수 많은 AI 기업들이 시장선점을 위해 분주히 움직이고 있습니다. 국내 AI 시장은 강점을 갖는 AI 기술을 다양한 산업군에 적용하여 사업을 영위하는 기술특화 기업과 전문지식이 필요한 특정 산업군에 AI 기술을 적용하여 사업을 영위하는 산업특화 기업으로 분류할 수 있습니다.

기술특화 기업은 데이터의 취급 형태에 따라 영상(VISION) 데이터를 취급하는 기업군과 언어(TEXT) 데이터를 취급하는 기업군, AI 활용에 필요한 인프라를 제공하는 기업군으로 분류할 수 있습니다. 영상데이터는 언어데이터에 비해 데이터의 처리와 가공에 월등하게 높은 기술적 난이도를 요구합니다. 대다수의 AI 기업이 언어데이터를 활용한 음성인식, 번역, 자연어처리와 같은 AI 사업에 주력하는 이유도 그중 하나일 것입니다.

당사는 대용량 영상데이터에 AI 기술을 적용하여 가치를 창출하는 기술특화 기업입니다. AI 분석 정확도 향상을 위해서는 AI 분석 알고리즘을 개선하거나 품질 높은 학습데이터를 대규모로 투입하는 방법이 있습니다. 하지만 대규모의 학습데이터를 구축하는데 소요되는 시간과 비용의 문제와 대용량 영상데이터 처리 기술의 부재로 대부분의 영상 AI 기업은 전자의 방식을 택하여 AI 품질을 향상시키고 있습니다.

제조업 QC데이터, 의료분야 CT데이터 등 동일한 촬영조건에서 영상데이터가 생성되고 한정된 객체만을 분석해야하는 경우 알고리즘 개선 방식이 AI 품질 향상에 효과적일 수 있습니다. 그러나 영상데이터의 촬영 또는 생성조건이 광범위하고 분석해야하는 객체의 수가 수백 개에서 수십만 개로 증가할 경우 전자의 방식으로 AI 품질을 개선하는 것은 불가능합니다. 알고리즘 개선에 필요한 최적 환경 변수(Hyperparameter) 조합을 찾기 위해 객체별로 무수한 소모적 시도(Trial Error)가 동반되기 때문입니다.

당사가 추구하는 AI는 알고리즘 최적화에 의존하는 것이 아닌 데이터기반의 AI입니다. AI 품질 향상을 위해 더 많은 AI 학습데이터를 확보하고 투입하여 한정된 조건에서 한정된 객체만을 분석하는 것이 아닌 어떠한 상황에서도 영상 내 모든 객체를 분석할 수 있는 AI 영상분석 서비스를 제공하는 것을 목표하고 있습니다. 국내 국방, 금융, 유통, 공공분야의 성공적인 레퍼런스를 시작으로 글로벌 시장 도약을 통해 AI 시장의 혁신을 가져올 ‘AI Game Changer’가 될 것입니다.

구분	알고리즘기반 AI	데이터기반 AI

영상 환경	동일한 촬영환경	대규모, 실시간 분석환경

적용 분야	제조(품질), 의료(진단), 보안	스마트시티, 영상관제,
미디어분석, 국방 등

인식 객체 수	단일 객체	복수 개의 객체

(3) 제품라인업

당사는 대용량 데이터 초고속 처리기술을 기반으로 AI 플랫폼을 솔루션으로 구성하고 데이터기반 영상분석 기술을 서비스로 제공하며 성장하는 회사입니다. 아래와 같은 솔루션 제품을 통해 사업을 영위하고 있습니다.

제품명	제품설명	특장점

X-DAMs
(엑스댐스)	대규모 데이터 수집 및 처리 솔루션	구글(Google) 기술 대비 11배 빠른속도

Uyuni
(우유니)	GPU 활용 솔루션
(고가의 GPU 자원 효율성을 극대화)	국내 시장점유율 1위, GS인증 1등급

X-Labeller
(엑스레이블러)	영상데이터 AI 가공 솔루션	자동가공(Auto-Labelling) 기술적용,
협업기능 보유

X-AIVA
(엑스아이바)	AI 영상 분석 플랫폼	클라우드 기반 AI 분석 서비스

[X-DAMs(엑스댐스)]

X-DAMs는 데이터의 전처리를 통해 대규모 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 솔루션입니다. 영상데이터는 대용량으로 구성되어있어 AI에 적용하기 위해서는 대용량 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 기술이 필요합니다. X-DAMs를 활용하여 AI 운영 시 구글(Google)의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow) 대비 분석 속도를 11배이상 향상시킬 수 있습니다.

[Uyuni(우유니)]

AI 학습과 추론을 위한 연산처리를 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AI 연산처리에는 CPU 대비 월등한 성능을 보이는 GPU가 활용이 됩니다. CPU는 문서 작업을 하면서 음악도 듣을 수 있는 다중 작업이 가능하지만 GPU는 다중 작업이 불가능합니다. 이는 다수의 사용자가 GPU를 사용할 때 자원이 낭비되는 문제를 유발합니다. GPU의 특성상 다수의 사용자가 하나의 GPU를 사용할 수 없기 때문입니다. Uyuni(우유니)는 다수의 사용자가 GPU를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원해주는 솔루션입니다. Uyuni(우유니) 활용 시 고가의 GPU 활용률을 4배가량 증가시킬 수 있습니다. Uyuni(우유니)는 2018년 국내최초로 상용화되었으며 현재까지 시장점유율 1위를 유지하고 있습니다.

[X-Labeller(엑스레이블러)]

일반적인 영상데이터를 AI에 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 작업이 필요합니다. X-Labeller(엑스레이블러)는 쉽고 빠르게 영상데이터를 AI 학습데이터로 가공하는 솔루션입니다. 다수의 사용자가 동시에 작업이 가능하며 자동가공(Auto-Labelling) 기술이 적용되어 소량의 학습데이터를 활용하여 대량의 학습데이터를 자동으로 가공할 수 있는 기능이 탑재되었습니다.

[X-AIVA(엑스아이바)]

X-AIVA(엑스아이바)는 초고속으로 대용량 영상데이터를 분석하는 서비스 플랫폼입니다. 기존 기반 기술의 융합을 통해 2020년 신규 사업으로 데이터기반 영상분석 기술을 AI 플랫폼으로 구성하여 사업화하고 있습니다. 대용량 비디오, CCTV, 카메라 등에서 사람, 자동차, 드론 등 영상 속 객체를 분석하여 고객 분석, 광고 효과분석, 경계분석, 상권분석, 제품품질 검사 등의 AI 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다.

(4) 사업 구조

사업구분	납품형태	수익구조

어플라이언스
(H/W + S/W)	NVIDIA GPU + GPU 활용 솔루션	제품 라이선스 사용료 + NVIDIA 제품 마진

솔루션(S/W)	AI 솔루션 라이선스 납품	제품 라이선스 사용료

AI 기술용역 및 서비스	구축형(SI) / 서비스형(클라우드)	제품 라이선스 사용료 + 개발비 + 기술료

데이터유통	AI 학습데이터 유통	AI 학습데이터 가공료 + 중개수수료

어플라이언스 제품은 글로벌 GPU 시장의 과점기업 NVIDIA의 GPU 제품에 당사의 솔루션인 우유니(Uyuni)가 함께 탑재되어 판매되는 사업입니다. 어플라이언스 제품은 GPU 가격과 별도로 당사 솔루션 제품의 사용료가 더해져 가격이 결정됩니다. 당사는 2020년 6월 국내 S/W회사로는 최초로 NVIDIA의 Preferred Partner로 승격하여 NVIDIA 제품의 판매권을 확보하고 있습니다.

솔루션 제품 판매 구조는 당사 솔루션 제품인 엑스댐스(x-DAMs), 우유니(Uyuni), 엑스레이블러(X-Labeller)가 라이선스 기준으로 판매 후 제품별로 책정된 가격을 고객에게 연단위로 청구하는 방식입니다.

AI 기술개발 및 서비스 사업의 판매 구조는 당사 솔루션 제품이 고객의 AI 기술 요구사항에 따라 제품과 SI가 결합되어 맞춤형 제품으로 판매되는 방식입니다. 또한, 고객의 요구에 따라 당사의 AI GPU 자원을 활용한 클라우드 방식으로 제공되기도 합니다.

데이터유통 사업의 판매 구조는 원천데이터의 중개납품과 원천데이터를 AI 데이터로 가공하여 납품하는 방식, 당사의 X-Labeller 솔루션을 활용한 AI 모델링 납품 세 가지의 비즈니스 모델로 구성되어있습니다.

(5) 신규 사업 - AI 영상분석 사업

유튜브의 경우 1분마다 500시간 분량의 영상이 생성되어 이를 분석, 관리하는데 지속적인 문제가 발생하며 대용량 영상데이터 분석의 필요성과 함께 기존 영상처리 및 분석 방식의 한계점이 있다고 밝혔습니다. 또한, 보안시장의 경우 CCTV 채널 증가에 따라 영상데이터 처리량 증가로 분석 성능과 속도가 현저하게 감소하는 문제에 직면하고 있습니다.

AI 시장이 형성되고 여러 산업분야에서 AI를 적용하여 혁신을 도모하려 하고 있으나, 폭발적으로 증가하는 영상데이터로 인해 이를 다룰 수 있는 기술이 부재한 상황입니다. 당사는 이러한 환경의 변화를 사업의 기회로 인식하고 대용량 영상데이터를 빠르게 분석할 수 있는 X-AIVA라는 플랫폼 서비스를 통해 신규 사업을 추진 중에 있습니다. 현재 X-AIVA는 공항활주로와 지자체 CCTV에 적용되어 수 천개의 CCTV를 실시간으로 분석하는 서비스로 운영되고 있습니다. 또한, 대규모 지점을 보유한 기업들의 고객 분석과 지점 관리 등에 적용하며 금융, 유통분야로 사업 확장을 진행중에 있습니다.

나. 시장 현황

(1) 글로벌 인공지능 산업 현황 및 전망

인공지능 산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 기술의 발전에 따라 기존 산업기반 및 공공분야 등 사회 전반에 끼치는 영향력이 지대할 것으로 예상되는 분야입니다. 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 경제 및 사회 변혁의 핵심 동력으로 작용하여 각 국 경제성장에 비약적인 파급효과를 실현 할 것으로 예상되며, 이에 미국을 필두로 주요국들은 인공지능의 높은 잠재력에 주목, 기술력을 선점하기 위한 국가 차원의 대책을 실행 중입니다. 이러한 인공지능은 도입이 가능한 산업분야가 무궁무진하며 그 적용형태 또한 인공지능의 형태에 따라 여러 방면으로 나타날 것으로 파악됩니다.

[글로벌 인공지능 시장규모 전망]
(단위 : 백만 달러)

2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	CAGR

4,819	7,345	11,283	17,267	25,995	37,987	53,231	49.2%

출처 : Statistica's AI market revenue worldwide 2016-2025, 정보통신기획평가원 가공, 2018

인공지능 시장의 경우 수많은 산업분야에 적용될 수 있어 전체적인 시장규모를 특정하기 어려우나, 정보통신기획평가원 추산 2017년 48억 달러에서 2023년 532억 달러 규모로 연평균 49.2%의 고도성장을 보일 것으로 예상되는 시장입니다.

[AI 서비스 시장규모 및 전망]
(단위 : 억 달러)

2018	2019	2020	2021	2022	2023	CAGR

9.51	14.69	22.59	34.87	51.27	70.94	43.4%

출처 : 리테일온, AI 시장 글로벌 동향, 2019(Statista)

Statista에 따르면 세계 AI 서비스 시장은 2018년 약 9.5억 달러 규모에서 연평균 43.4%씩 성장하여 2023년에는 약 70억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

출처 : Tractica, 나이스디앤비 재가공, 2019

인공지능 분야 중 가장 큰 시장규모를 차지하는 세부 분야는 음성인식(TEXT)과 영상인식(VISION)분야입니다. 자연어처리, 음성인식 등 텍스트 데이터를 활용한 분야가 가장 높은 시장규모를 형성하는 것으로 파악되었습니다. 이는 스마트 스피커 및 스마트폰의 디지털 보조장치, 차량 내 음성 지원 등에 적용, 서비스 로봇, 제조 부문에서도 인간과 인간의 상호 작용에 적용되는 기술이 터치에서 음성으로 확대된 것에서 기인한 것으로 판단됩니다. 비전 데이터를 활용한 영상분야는 음성인식 분야와 유사한 규모로 추정되고 있습니다. 영상 분야는 음성인식 AI 기술에 비해 국가 및 문화적 제한이 적어 글로벌 시장 진출을 위해 유리한 분야입니다.

(2) 국내 인공지능 산업 현황 및 전망

한국의 경우 국가적 대응전략을 마련하여 인공지능 역량 개선에 집중해 왔으나 주요국 대비 기술격차가 크게 존재하고 있습니다. 인공지능 분야의 전문인력 확보 및 역동적 기술 혁신 생태계 구축이 다소 미진한 수준입니다. 그렇지만 전 산업분야가 인공지능 적용을 시작하는 단계이므로 전략적인 접근 시에는 경쟁력 확보가 충분히 가능할 것으로 판단되며, 전 산업에 걸쳐 적용이 가능하다는 특성에 따라 정부 및 민간기업의 주도에 따라 그 성장세는 크게 상승할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[인공지능 국내시장 규모 및 전망]
(단위 : 십억원)

2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023	CAGR

1,103	1,753	2,786	4,423	7,012	11,134	17,592	58.8%

출처 : MarketandMarkets, Aritificial Intelligence (Chipsets) 2017 재가공, 중소기업 전략기술로드맵 2020-2022 인공지능, 중소벤처기업부-중소기업기술정보진흥원, 2019

중소벤처기업부는 17년 약 1조 1천억 시장 규모에서 2022년 11조 규모로 약 10배 성장할 것으로 보았으며, 연평균 성장률 또한 58.8%로 전망하였습니다. 2023년 기준으로 약 17조 정도의 시장이 형성될 것으로 전망하고 있는 점과 타산업 대비 높은 성장률을 예측하고 있다는 점에서 글로벌 트렌드와 함께 국내 AI 시장도 고성장할 것으로 예측하고 있습니다.

(3) 인공지능 시장의 기술 및 산업구조

인공지능 시장은 개화기이며 적용가능 분야와 형태는 매우 다양합니다. 전체 인공지능 시장의 세부분야로서 당사가 속한 영상 데이터 기반 AI 서비스는 영상과 이미지에 존재하는 객체의 종류와 특징들을 추출하고, 추출한 특징들로부터 유의미한 정보를 산출하여 분석하는 분야입니다. 이러한 기술은 의료, 보안, 제조 불량 검출, 범죄 인지, 상황 인지 등 다양한 영상분석 서비스로 제공될 수 있습니다.. 영상 AI 서비스에서 사용되는 주요 요소 기술에는 객체인식 기술, 상황인식 기술, 모션인식 기술, 빅데이터 학습 기술 등이 존재합니다.

[기술별 분류]

분류	상세 내용

객체인식	영상에서 특정 패턴의 객체를 인식하는 기술
(얼굴인식, 글자/숫자 인식, 사물 인식 등)

상황인식	영상에서 객체의 관계를 추론하여 상황을 인식하는 기술
(범죄, 쓰레기 투기, 교통사고, 교통혼잡 등)

모션인식	사람의 행동을 인식하는 기술
(안면 인식, 행동 인식, 표정 인식 등)

빅데이터 학습	대규모 영상 데이터를 병렬 학습하는 기술

이러한 영상데이터 기반 AI 서비스가 적용되는 산업분야는 후방산업으로 대규모 데이터 저장, 병렬 분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어 등이 있고 전방산업으로는 국방, 의료, 정밀기계, 보안, 치안, 스마트시티 등이 존재합니다. 전방산업의 경우 기술의 개발과 타산업의 적용 가능성 증가에 따라 더욱 증가할 것으로 전망됩니다.

[영상 데이터 기반 AI 서비스 분야 산업구조]

후방산업	영상 데이터 기반 AI 서비스	전방산업

대규모 데이터 저장, 병렬분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어, GPU	글자/숫자 인식, 얼굴인식, 모션인식, 사물 인식, 상황 인식, 동작 인식, 행동 인식	국방, 의료, 정밀기계, 보안, 치안, 교통, 물류, 스마트시티

다. 경쟁 현황(1) 핵심경쟁력

당사는 기술기반 기업으로 당사가 보유한 핵심기술을 제품을 통해 소비자에게 얼마나 잘 전달하는가를 핵심가치로 삼고 있습니다. 제품 특성에 따라 관련 시장 분야가 상이하여 해당 내용을 각 제품별로 구분하여 기술하였습니다.

1) x-DAMs(엑스댐스)

x-DAMs는 분산처리 기술을 적용하여 대용량 통합데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템입니다. 해당 솔루션은 특히 텍스트 데이터나 음성과 달리 용량이 매우 큰 영상데이터의 저장단계에서 발생하는 구조적 한계를 기술적으로 극복하고자 개발된 솔루션입니다.

해당 솔루션에 적용된 핵심기술은 영상데이터 자체를 데이터베이스(DB)에 직접 적재하는 것입니다. 영상데이터 특성에 대한 이해와 컴퓨터 비전 기술에 대한 기술력을 통해 데이터를 읽는(억세스) 속도를 극대화 하는 기술입니다. 영상데이터 전처리 (데이터 Frame Tokenizing)을 통해 영상데이터를 직접 DB에 적재함으로써 데이터 접근 속도를 약 31배 증가시켰습니다. 이는 결과적으로 구글의 Tensorflow 대비 분석속도를 11배이상 높일 수 있습니다.

현재 AI 영상분석 시장은 대용량 데이터인 영상데이터에 대한 저장기술의 한계로 인하여 단순 위험감지 및 알람 정도의 제한된 기능만을 제공하고 있습니다. 과거 영상데이터에 대한 분석을 위해서는 파일이 저장된 스토리지에서 영상을 불러와야하는데, 이 작업이 매우 장시간 소요되어 AI 영상분석의 기술적 한계로 존재하고 있습니다. 이러한 한계를 극복하고자 x-DAMs 제품은 스토리지 저장이 아닌 상대적으로 응답시간이 짧은 DB상에 직접 영상데이터를 저장하여 영상분석 소요시간을 현저하게 낮출 수 있습니다.

국내외 시장에서 대용량 영상에 특화된 핵심 기술을 보유한 전문 업체는 파악되지 않으며 일부 글로벌 기업 또는 연구 단체에서 데이터 처리에 대한 연구개발을 진행중인 상황입니다.

[대용량 영상데이터 처리 기술 보유사]

단체명	특징

Cloud LSVA	클라우드 기반의 대규모 영상데이터 분석 솔루션 제공
반자동 데이터 가공 및 사물 인식

Scanner	확장 가능한 효율적인 영상처리 분산 시스템 제공
쿠버네티스 기반의 분산 서버 제공
코덱 인식기를 통한 소스 기능 제공

㉠ Cloud LSVA

Cloud LSVA는 Cloud Large Scale Video Analysis의 약자로 대규모, 대용량 영상데이터 분석 프로젝트 협의체입니다. Cloud LSVA는 대용량, 대규모 데이터 분석의 연구개발을 통하여 컴퓨터 비전 또는 영상분석 시스템의 성능은 본질적으로 사용 가능한 학습 데이터의 품질에 의해 제한이 있음을 밝혔습니다. 데이터셋을 수동으로 대조하고 주석을 다는 것이 시간과 비용 소요가 높으므로 이를 해결하는 것을 목표로 글로벌 기업과 학교들이 협의체를 구성한 연구단체입니다.

출처 : Cloud LSVA 홈페이지 (https://cloud-lsva.eu)

당사의 영상데이터 초고속 분석과 Cloud LSVA의 성능은 317FPS와 60FPS로 약 5배 이상 성능 차이가 발생하며 동일 해상도일 경우 약 10배 이상 더 높은 성능 차이가 발생합니다. x-DAMs는 당사 AI 서비스의 핵심기반기술로 적용되고 있으며 이를 근간으로 차별적 경쟁력을 강화해 나가고 있습니다.

[x-DAMs와 Cloud LSVA 성능 비교표]

항목	씨이랩(x-DAMs)	Cloud LSVA

Total Inference
Performance
(FPS)	317 FPS	60 FPS

Resolution	1280x720	604x960

Model	Semantic Segmentation	Semantic Segmentation

Parallelism Number	15	3

GPU	Titan X(Pascal)	Titan X(Pascal)

출처 : Report on integration, validation and user trials 발췌2) GPU 활용 솔루션(Uyuni)

국내 시장의 경우 소수의 GPU 활용 솔루션을 보유한 업체들이 존재하고 있습니다. 관련 솔루션을 상용화한 국내업체는 소수에 불과하지만 AI 산업 및 시장의 특성상 GPU에 대한 수요는 점차 부각되어 GPU 및 AI 관련 후발주자의 시장진입이 예상됩니다.

당사는 해당 시장에서 국내 최초 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션의 상용화에 성공한 Uyuni 제품을 개발하여 사업화하고 있습니다. 또한 지속적인 연구 개발을 통하여 NVIDIA의 우수파트너(Preferred Partner)로 2020년 승격되었으며 NVIDIA 제품과 결합된 어플라이언스 제품을 보유하여 시장에서 영향력을 행사하고 있습니다.

GPU 관리 솔루션 시장의 주요 특징은 국내 시장의 경우 해당 솔루션에 대한 경쟁 업체가 소수에 불과하며 해외 시장의 경우 대기업 인프라를 활용한 솔루션, 국내 서비스 미지원(해당 국가만 서비스, 국내 on-Premise 형태 미제공 등)의 특징으로 당사의 Uyuni 제품은 국내외 시장에서 위협요소가 적은 상황으로 타겟 시장에서 상당 부분을 점유한 유리한 위치에 있습니다.

3) AI 영상데이터 가공 솔루션(x-Labeller)

정부는 일자리 창출과 경기 부양을 목적으로 디지털 뉴딜 정책을 통해 인공지능 산업을 중점적으로 육성 중이며, 그 일환으로 인공지능 학습용 데이터 구축 사업(‘20년 하반기 3천억원의 추경예산 편성)을 통해 다수의 데이터 가공으로 일자리 창출을 진행하고 있습니다. 국내 시장의 경우 국가 정책 지원으로 데이터 가공과 관련한 여러 스타트업 기업의 시장 진입이 증가하고 있는 상황입니다.

대량의 학습용 데이터는 AI 영상데이터 인식 품질을 좌우하는 가장 큰 요인이지만 데이터 가공 시 많은 인력공수가 투입되어 민간 분야에서는 경제성의 이유로 주도하기 어려운 상황입니다. 때문에 학습데이터 가공 솔루션의 경쟁력은 인력에 의존한 가공데이터 작업을 줄이는 것이 핵심으로 작용합니다. 당사의 제품 x-Labeller의 자동가공(Auto-Labelling)기술은 기존 수작업 대비 20배의 효율성을 갖으며 타사의 자동가공 기술 대비 25% 빠른 속도로 처리가 가능합니다.

항목	X-Labeller(엑스레이블러)	해외 경쟁 A사	국내 경쟁 B사

라벨당 소요시간
(Manually)	2.5sec	6sec	3.5sec

라벨당 소요시간
(Auto-Label)	0.09sec	-	0.12sec

학습기반
오토라벨링	O
(산업별 모델링 가능)	-	X
(범용 모델 사용)

사용가능모델	다양	-	단일

모델 관리	O	X	X

가공 난이도
(소요시간, 효율, 투입필요 인력)	쉬움	어려움	보통

기술에서의 우위 사항으로는 100장의 가공데이터로 학습한 소형모델 자동가공(Auto-Labeling) 성능(기존 수작업 대비 20배 효율)을 비교하였을 때 작업 효율성에서 우위를 보이고 있습니다. 해외 경쟁 A사 제품의 라벨당 평균 소요시간 약 6초이며 국내 A사 S제품의 경우 자동가공 소요시간은 약 0.12초인 반면 당사 제품에서 자동가공 소요시간은 0.09초로 동기술을 보유한 경쟁사 대비 25%의 높은 성능을 보유하고 있습니다.

비즈니스 수준에서의 AI 진행을 위해 10억개의 라벨링을 진행한다고 가정하면 당사는 625시간이 소요되는 반면 경쟁사 제품은 833시간이 소요되며, 자동가공이 아닌 수동가공을 진행 시 시간과 비용은 천문학적으로 증가할 것입니다.

2 . 주요 제품 등에 관한 사항가. 주요 제품 등의 현황

(기준일 : 2020. 12. 31) (단위: 백만원)

구분	품 목	생산(판매) 개시일	주요
상표	매출액
(비율)	제 품 설 명

제품	어플라이언스	2019년	-	6,375(57.12%)	NVIDIA GPU와 당사 솔루션 Uyuni 설치 후 완제품 형태로 판매되는 제품

솔루션	2018년	UyuniX-LabellerX-AIVA	1,028(9.21%)	Uyuni : 확장 가능한 GPU 기반의 딥러닝 분석 환경 통합관리 솔루션X-Labeller : AI 영상데이터 가공 솔루션X-AIVA : 대용량 영상데이터 분석 플랫폼

AI용역	AI용역	-	-	2,768(24.79%)	X-DAMS 및 AI기반 용역사업

데이터유통	-	-	739(6.62%)	데이터 가공을 통한 데이터유통사업

나. 주요 제품 등의 가격변동추이

당사의 제품군은 산업 특성상 일반적인 제조업과는 다르게 다양한 산업에 적용되는 제품 및 기술로, 고객사가 속해 있는 산업에 맞는 기능 및 제품의 제공에 따라다양한 판매 형태가 존재합니다.

당사의 제품은 주요 핵심 기능은 동일하나 GPU 종류 및 수량, 기본/멀티구성, 사용 계정의 수, 고객요구사항 및 기능 선택 경우와 S/W의 세부 기능별 가격책정으로 가격 산정의 범위와 편차가 존재합니다. 또한 사용용도(기업/교육/Data Center용)와 대리점에 따른 할인율 등이 적용되어 다양한 옵션을 통하여 제품의 가격이 책정 됩니다.

3 . 매입에 관한 사항가. 매입 현황

(단위 : 원)

매입유형	품 목	구 분	2017연도
(제8기)	2018연도
(제9기)	2019연도
(제10기)	2020연도(제11기)

원재료	H/W (GPU)	국 내	-	2,245,710,001	2,355,243,840	6,275,007,609

수 입	-	-	-	-

합 계	-	-	2,355,243,840	6,275,007,609

총 합 계	국 내	-	2,245,710,001	2,355,243,840	6,275,007,609

수 입	-	-	-	-

합 계	-	2,245,710,001	2,355,243,840	6,275,007,609

나. 원재료의 제품별 비중(단위 : %)

사업연도	주요 제품명	원재료명	원재료 비중(%)

제 2018 연도
(제9기)	어플라이언스	H/W(GPU)	100%

제 2019 연도
(제10기)	어플라이언스	H/W(GPU)	100%

제 2020 연도
(제11기 )	어플라이언스	H/W(GPU)	100%

다. 원재료 가격변동추이 원재료 가격은 H/W(GPU)와 이러한 환경을 구성하기 위한 기타 부대장비를 포함한 가격으로, IT사업의 특성 상 고객의 요구사항 및 규모에 따라 다양하게 원재료를 구성하게 됩니다. 당사는 원재료 매입시 국내 총판사를 통하여 거래가 진행되며, 이로 인해 원재료 매입에 대하여 대체로 안정적인 가격변동추이를 보이고 있습니다.

라. 주요 매입처에 관한 사항(단위 : 원)

품 목	구 입 처	2018연도
(제9기)	2019연도
(제10기)	2020연도(제11기)

H/W(GPU)	국내	A사	-	2,321,640,000	3,454,350,200

기타	-	33,603,840	2,820,657,409

수입	-	-	-	-

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항가. 생산능력 및 생산실적

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항(1) 현황(단위 : 천원)

구분	자산별	기초
가액	당기증감	당기
상각	기말
가액

증가	감소

유형
자산	기계장치	-	32,090	-	(5,348)	26,742

차량운반구	1,973	-	-	(1,972)	1

비품	69,620	51,125	-	(29,520)	91,225

시설장치	152,044	-	-	(34,874)	117,170

사용권자산	2,087,577	778,902	(353,380)	(512,232)	2,000,867

무형
자산	산업재산권	8,305	-	-	(2,640)	5,665

소프트웨어	8,808	-	-	(2,355)	6,453

(2) 최근 3년간 변동사항

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(3) 설비의 신설 매입계획

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 매출에 관한 사항 가. 매출실적(단위 : 원)

매출유형	품 목	2018연도
(제9기)	2019연도
(제10기)	2020연도(제11기)

금액	금액	금액

제품	어플라이언스	수출	-	-	-

내수	2,306,686,471	2,392,940,000	6,375,462,018

소계	2,306,686,471	2,392,940,000	6,375,462,018

솔루션	수출	50,251,607
(USD44,943.75)	-	-

내수	7,500,000	819,200,000	1,028,326,361

소계	57,751,607	819,200,000	1,028,326,361

용역	AI용역	수출	783,926,297	-	-

내수	1,966,051,890	3,690,703,261	2,767,500,092

소계	2,749,978,187	3,690,703,261	2,767,500,092

데이터유통	수출	-	-	-

내수	-	186,363,636	738,590,910

소계	-	186,363,636	738,590,910

상품	-	수출	-	-

내수	-	-	252,330,000

소계	-	-	252,330,000

합 계	수출	834,177,904	-

내수	4,280,238,361	7,089,206,897	11,162,209,380

합계	5,114,416,265	7,089,206,897	11,162,209,380

나. 판매조직

당사의 제품은 대리점을 통해 납품되기도 하나 대형고객사 또는 전략적 고객사의 경우 직접 유통을 진행하고 있습니다. 직접 영업을 진행하는 내부 영업 조직은 아래와 같습니다.

부 서 명	수 행 역 할	주요영업제품

비지니스개발본부	공공과 민간분야 AI 영상데이터 처리와 분석 환경 구축사업과 관련된 영업	영상데이터 처리 및 분석 사업
(x-DAMs)

전략사업본부	전략적인 고객사를 대상으로 신규 사업과 관련된 직접적인 영업	영상데이터 분석 서비스
(x-AIVA)

데이터솔루션사업본부	당사와 계약되어있는 파트너사에 대한 영업활동 및 새로운 파트너 발굴, 관리	Uyuni, x-Labeller

데이터유통사업본부	파트너사의 데이터를 AI 데이터로 가공하여 중개납품 및 판매처 발굴	AI 학습데이터

다. 판매경로(단위 : 원)

매출유형	품 목	구 분	판매경로	판매경로별 매출액	비중

제품	어플라이언스	국 내	직접판매	1,485,571,818	13.31%

대리점판매	4,889,890,200	43.81%

솔루션	국 내	직접판매	1,016,886,360	9.11%

대리점판매	11,440,000	0.10%

용역	AI기술용역	국 내	직접판매	2,767,500,092	24.79%

대리점판매	-	-

데이터유통	국 내	직접판매	738,590,910	6.62%

대리점판매	-	-

상품	-	국 내	직접판매	252,330,000	2.26%

대리점판매	-	-

합 계	11,162,209,380	100.00%

당사의 판매경로는 영업방식에 따라 아래와 같이 두 가지로 나눌 수 있습니다.

(1) 대리점 파트너사 전략적 제휴(1) 대리점 파트너사 전략적 제휴

당사는 대리점 구조화를 통해 영업과 마케팅 소요 인력을 감축하고 선행기술개발에 매진할 수 있는 전략적 조직구조를 취하고 있습니다. 기술 기반기업으로서 제품을 통해 다수의 파트너사로부터 기술력을 인정받아 대리점 판매구조를 확보할 수 있었으며 2020년 12월 기준 12개(NVIDIA, KT, NBP, 한컴MDS, BayNex 등)의 파트너사를 확보하여 판매채널을 다각화 하여 판매기회를 발굴해 나가고 있습니다.

(2) 최종소비자(End-User) 직접 판매

KT, 매일방송 등 대형고객사의 경우 당사에서 제안 및 영업활동을 수행하여 직접 계약으로 고객을 확보합니다. 또한, 고객이 희망하는 경우 데이터 처리 및 분석 서비스 구축 계약을 추가로 맺고 관련 용역도 제공하고 있습니다.

라. 판매전략

1) x-DAMs 기술 기반 어플라이언스 제품출시로 시장경쟁력 확보

당사는 인공지능 산업의 필수 자원인 GPU 부문의 원자재 판매사인 (美)NVIDIA와 NPN(NVIDIA Partner Network) 협약을 체결하였습니다. 2018년 NVIDIA GTC(GPU Technology Conference)에 참가하여 다중 GPU 병렬 처리 기술에 대한 논문 발표를 시작으로 최신 기술력을 인정받아 2020년 6월 국내 소프트웨어 사업자로는 최초로 우수파트너(Preferred partner)로 승격하였습니다.

이에 따라 NVIDIA사의 GPU 제품을 판매할 수 있는 판매권을 확보하였고 GPU 판매 시 추가 마진을 확보할 수 있게 되며 GPU 시장에서 H/W와 S/W를 통합 납품할 수 있는 원가경쟁력을 갖추었습니다. 또한 당사의 자원 관리 솔루션인 Uyuni가 고객사의 인프라 구축시점부터 GPU에 설치되어 납품될 수 있음에 따라 향후 당사의 Uyuni 솔루션 점유율이 증가될 수 있는 유효한 판매전략입니다.

NVIDIA사의 국내 파트너 구조는 대부분 H/W 유통회사로 구성되어 있습니다. 당사가 소프트웨어 사업자로서는 최초로 NVIDIA와의 개선된 파트너 네트워크를 확보하며 시장경쟁력을 갖출 수 있었던 이유는 내재된 기술 기반 신뢰가 뒷받침되어 있기 때문입니다. NVIDIA사로부터 매년 초청받아 기술세미나를 진행하며 GPU 시장에 대한 정보 공유와 함께 GPU 병렬처리 기술에 대한 시장탄력적 개발을 진행하고 있습니다.

당사의 제품 Uyuni는 출시 초기 단일 GPU를 다수의 사용자가 사용할 수 있는 가상화 Job Scheduling 기능을 갖추며 출시하였으나, 이듬해 다수의 GPU(멀티 Node)를 연동하여 관리할 수 있는 기능을 추가하며 버전 업그레이드를 진행하였습니다. 본 기능 적용을 통해 엔쓰리엔, 래블업과 같은 후발주자와의 추가적 기술격차를 확보하였습니다. NVIDIA와의 기술 기반 파트너쉽은 시장 수요에 탄력적으로 반응하여 선행 기술을 개발할 수 있는 원동력이 되고 있습니다.

(2) 기존고객 Lock-in 유도를 위한 선제적 제품 업그레이드

딥러닝과 머신러닝을 활용한 서비스 수요가 증가하며 AI 기동의 필수자원인 GPU의 수요 또한 증가하고 있습니다. 기존 AI 연구개발 단계에서의 GPU 필요량이 수 개 단위였다면 실증단계와 본 사업 추진을 위해 필요한 GPU 필요량은 수 십 개에서 수백 개 단위로 증가하게 됩니다. 이에 따라 당사는 기존 멀티Node 단위의 연동을 넘어서 데이터센터 단위의 자원 연동과 관리가 가능한 Uyuni 데이터센터용 버전을 출시하였습니다. 또한 당사의 제품 Uyuni는 NVIDIA 신제품 A100 라인에 최적화되어 판매되고 있습니다. 기존 고객 AI 사업 규모 확대를 예측하고 선제적 판매 제안을 통해 Lock-in을 진행하여 시장 선점을 유지해나갈 예정입니다.

(3) 전후방 협력 기업의 기술 중심 파트너쉽 확대

당사는 대리점 구조 확보 외에도 비즈니스 중심 협력관계에 있는 글로벌 및 국내 대기업들과의 파트너쉽을 기반으로 시장에서 사업 기회를 넓혀가고 있으며 기술 중심 파트너쉽을 통해 제품 및 기술개발 부문에서 협력을 이어가며 판매 기회를 찾고 있습니다.

6. 수주상황(단위: 천원)

품목	수주일자	납 기	수주총액	기납품액	수주잔고

수 량	금 액	수 량	금 액	수 량	금 액

어플라이언스	2020	2021	1	42,280	-	-	1	42,280

솔루션	2020	2021	2	14,682	-	-	2	14,682

AI기술용역	2020	2022	1	700,000	진행률(44.74%)	313,186	1	386,815

2020	2021	1	39,126	진행률(40.00%)	15,650	1	23,476

2020	2021	1	66,120	진행률(50.00%)	33,060	1	33,060

2020	2021	1	60,000	진행률(66.67%)	40,000	1	20,000

합 계	7	922,208	-	401,896	7	520,313

7. 시장위험과 위험관리

회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출돼 있습니다. 회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험, 파생금융상품과 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

가. 시장위험

( 1) 외환위험 회사는 외환 위험, 특히 주로 미국 달러화와 관련된 환율 변동 위험에 노출돼 있습니다. 경영진은 회사가 각각의 기능통화에 대한 외환 위험을 관리하도록 하는 정책을 수립하고 있습니다.

보고기간종료일 현재 외환 위험에 노출되어 있는 회사의 화폐성자산과 부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 미국 달러화, 천원)

구분	통화	당기말	전기말	전환일

외화금액	원화환산액	외화금액	원화환산액	외화금액	원화환산액

금융자산

매출채권(*)	미국 달러화	145,723	162,933	145,723	162,933	746,067	834,178

(*) 당기말 및 전기말 현재 매출채권은 전액 대손충당금이 설정되어 장부금액은 없습니다.

당 기말 현재 화폐성 자산부채의 장부금액은 없으므로 환율변동으로 인한 세후이익및 자본에 대한 영향은 없습니다.

(2) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 회사는 내부적으로 이자율 1% 변동을 기준으로 이자율위험을 측정하고 있으며, 상기의 변동비율은 합리적으로 발생가능한 이자율변동위험에 대한 경영진의 평가를 반영하고 있습니다. 보고기간종료일 현재 이자율 변동위험에 노출되어 있는 금융부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분	당기말	전기말	전환일

차입금	765,000	805,000	960,000

회사의 이자율 민감도는 다음의 가정에 근거하여 결정됩니다.- 변동금리부 차입금의 이자비용에 영향을 미치는 시장이자율의 변동이러한 가정하에서 보고기간 종료일 현재 회사의 변동금리 차입금에 대하여 1%의 이자율의 변동이 발생할 경우 세전금융비용의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분	당기말	전기말

1% 상승시	1% 하락시	1% 상승시	1% 하락시

이자비용의 감소(증가)	(7,650)	7,650	(8,050)	8,050

나. 신용위험 회사는 거래상대방이 지급기일이 된 다음의 금액을 지급하지 않는 경우 신용위 험에 노출됩니다.

ㆍ 3개월 기한 내 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)의 지급 ㆍ상각후원가로 측정되는 채무상 품의 계약상 현금흐름

(1) 대손충당금(매출채권) 잔액

회사는 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)에 대해 전체 기간 기대신용손실을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다. 보고기간종료일 현재 기대신용손실을 고려한 대손충당금 설정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

연체개월	기대손실율	당기말	전기말	전환일

채권금액	대손충당금	채권금액	대손충당금	채권금액	대손충당금

3개월 이내	0.0%	5,464,643	-	2,081,735	-	3,227,587	-

4개월 이내	1.8%	-	-	-	-	-	-

5개월 이내	5.5%	-	-	-	-	-	-

6개월 이내	10.9%	55,000	6,000	-	-	-	-

7개월 이내	18.2%	-	-	-	-	2,292	417

8개월 이내	27.3%	-	-	-	-	-	-

9개월 이내	38.2%	-	-	-	-	-	-

10개월 이내	50.9%	-	-	-	-	-	-

11개월 이내	65.5%	-	-	-	-	-	-

12개월 이내	81.8%	-	-	-	-	-	-

12개월 초과	100.0%	162,933	162,933	162,933	162,933	13,660	13,660

합계금액	5,682,576	168,933	2,244,668	162,933	3,243,539	14,077

(2) 대손충당금 변동내역(단위: 천원)

구분	당기	전기

기초	(162,933)	(14,077)

당기손익으로 인식된 대손충당금의 증가	(6,000)	(148,856)

회수가 불가능하여 제각된 금액	-	-

환입된 미사용 금액	-	-

기말	(168,933)	(162,933)

개별평가손실 충당금	(162,933)	(162,933)

기대신용손실 충당금	(6,000)	-

(3) 보고기간종료일 현재 신용위험에의 최대 익스포저를 나타내는 금융자산의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분	당기말	전기말	전환일

현금및현금성자산	3,227,933	1,637,405	1,051,495

단기금융자산	-	-	300,072

매출채권및기타채권	5,608,370	2,081,735	3,229,583

장기금융자산	15,091	-	80,000

기타비유동금융자산	408,093	82,123	100,400

합계	9,259,487	3,801,263	4,761,550

다. 유동성 위험 회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 자금 수요를 충족시키기 위해차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고있습니다.

보고기간종료일 현재 비파생금융부채의 만기분석 내역은 다음과 같습니다.

1) 당기말(단위: 천원)

구분	장부금액	계약상 현금흐름	1년 이내	1년~2년이내	2년~3년이내	3년 초과

차입부채	765,000	785,488	785,488	-	-	-

매입채무및기타채무	5,748,089	5,748,089	5,748,089	-	-	-

기타비유동채무	60,000	60,000	-	-	60,000	-

리스부채	1,592,043	1,703,391	943,165	503,108	257,117	-

2) 전기말(단위: 천원)

구분	장부금액	계약상 현금흐름	1년 이내	1년~2년이내	2년~3년이내	3년 초과

차입부채	805,000	825,445	825,445	-	-	-

매입채무및기타채무	1,658,570	1,658,570	1,658,570	-	-	-

리스부채	1,837,870	2,005,630	810,327	810,621	373,922	10,760

3) 전환일(단위: 천원)

구분	장부금액	계약상 현금흐름	1년 이내	1년~2년이내	2년~3년이내	3년 초과

차입부채	960,000	982,073	982,073	-	-	-

매입채무및기타채무	2,198,456	2,198,456	2,198,456	-	-	-

라. 자본 위험 관리당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

9. 경영상의 주요계약

계약상대방	계약체결시기	계약기간	계약의 목적	계약의 내용

(美)NVIDIA	2020.06.09	12개월	제품판매권	NVIDIA 제품군 판매권(Preferred Level)

매일방송	2019.11.28	36개월	데이터판매권	매일방송 영상 및 텍스트 데이터 판매권

국방과학연구소	2019.12.11	36개월	기술이전	기술실시권(경상기술료)

국방과학연구소	2020.06.11	36개월	기술이전	기술실시권(경상기술료)

10. 연구개발활동가. 연구개발 조직

당사는 2012년 8월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다.

구분	내용

① 연구개발 담당조직	선행기술연구소 외

② 조직 형태	기업부설연구소

③ 명칭	㈜씨이랩 기업부설연구소

④ 연구소 최초 인정일	2012.08.29

⑤ 연구소 인증번호	제 2012112595호

나. 연구개발비용(단위: 천원)

구 분	2018연도
(제9기)	2019연도
(제10기)	2020연도
(제11기)

비용
처리	제조원가	364,067	320,589	-

판관비	83,995	-	171,307

합 계
(매출액 대비 비율)	448,062 (8.76%)	320,589 (4.52%)	171,307(1.53%)

다. 실적(1) 연구개발 실적가) 연구개발 프로젝트 수행 실적

연구기관	국방과학연구소(ADD)	수행년도

연구과제	실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼 개발	2016년~2018년

내 용	1,000여대 이상의 CCTV에서 생성되는 영상데이터를 수 분(Min) 이내로 분석할 수 있는 빅데이터 플랫폼 구축을 목표로하는 연구과제로서 최종적으로 3,4초내 분석이 가능한 영상 빅데이터 플랫폼을 개발하였습니다.

기대효과	본 프로젝트를 통해 당사의 핵심역량인 대용량 영상데이터의 초고속 처리 기술을 개발할 수 있었고 이를 x-DAMs로 상품화할 수 있었습니다. 또한 1,000여대 이상의 CCTV 영상데이터를 처리하고 연산하기 위해 필요한 GPU 등의 컴퓨팅 자원을 다루며, GPU 자원관리 솔루션을 개발할 수 있었습니다. 또한, 해당 기술을 기반으로 영상분석 서비스를 출시하며 고속 영상데이터 처리의 경쟁우위점을 갖고 영상관제 시장진입을 진행하고 있습니다.

연관제품	x-DAMs, Uyuni

연구개발비용	2,421백만원

연구기관	한국과학기술정보연구원(KISTI)	수행년도

연구과제	고성능 하둡 클러스터 운영관리 프레임워크 개발	2015년

고성능 하둡 플랫폼 운영관리시스템을 위한 모니터링 기술 개발	2016년

고성능 컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리 시스템 개발	2017년

고성능 컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리 시스템 개발 고도화	2018년

내 용	빅데이터 처리 고도화 핵심기술개발 사업 총괄 및 고성능 컴퓨팅 기술을 활용한 성능 가속화 기술개발 사업의 세부 연구과제로 4차년에 걸쳐 수행하였습니다.

기대효과	기존 특수 용도로만 활용되어 활용성과 운용률이 떨어지던 슈퍼컴퓨터에 대해 다양한 기업체, 연구소에서 동시에 활용 가능한 범용 슈퍼 컴퓨팅 시스템 개발을 목표로 진행하였습니다. 빅데이터를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 자원을 쉽게 사용할 수 있는 플랫폼을 개발하여 성공적으로 솔루션에 적용하였습니다.

연관제품	x-DAMs, Uyuni

연구개발비용	597백만원

연구기관	전자통신연구원(ETRI)	수행년도

연구과제	ETRI 클라우드 기반의 ETRI AI데이터 허브 이용환경 구축	2018년

인공지능 공유 플랫폼 시험 운영을 위한 서비스 개발 및 기능 고도화	2019년

내 용	인공지능 응용서비스에 활용 가능한 데이터 자원과 학습데이터 구축에 필요한 툴을 사용자들에게 제공하고 ETRI의 인공지능 기술을 소개하는 기능 등이 포함된 클라우드 기반의 인공지능 데이터 허브 이용환경 구축 연구과제입니다.

기대효과	사용자가 쉽게 데이터 자원을 활용하여 학습데이터를 구축할 수 있는 플랫폼을 개발하고 이를 클라우드 형태로 서비스하는 것을 목표로합니다. 당사는 본 연구과제의 산출물을 초고속 영상데이터 분석 서비스에 적용하여 제품화를 진행하였습니다.

연관제품	x-Labeller, x-AIVA

연구개발비용	134백만원

나) 정부과제 수행 실적(단위 : 백만원)

연구과제명	주관부서	연구기간	정부출연금	관련제품	비고

머신러닝 학습용 가상데이터 생성 서비스 개발 및 사업화	과학기술
정보통신부	'20.06∼'21.05	170	x-AIVA	진행중

인공지능 학습용 데이터 구축
(대용량 동영상 데이터)	과학기술
정보통신부	'20.07∼'20.11	760	x-Labeller	수행완료

공공건물 제로에너지 빅데이터 딥러닝 에너지 진단 기술	산업통상자원부	'17.05∼'19.12	630	x-DAMs	수행완료

제로에너지타운 에너지클라우드 융합기술 개발	산업통상자원부	'17.05∼'19.12	420	x-DAMs	수행완료

빅데이터 기반 실시간 에너지 진단 플랫폼 개발	산업통상자원부	'15.06∼'18.05	780	x-DAMs	수행완료

데이터거래중개 선도시범사업 (빅데이터 유통거래 플랫폼)	과학기술
정보통신부	'16.10∼'16.12	170	x-DAMs	수행완료

빅데이터 기반 VRF에너지 분석 서비스 개발	과학기술
정보통신부	'14.09∼'16.04	420	x-DAMs	수행완료

컨텍스트 데이터 공유서비스	과학기술
정보통신부	'16.08∼'16.12	90	x-DAMs	수행완료

빅데이터 기반 다차원 멀티 포맷 데이터 메타 인덱싱 기법 개발	중소벤처기업부	'14.06∼'15.05	34	x-DAMs	수행완료

합 계	3,474

다) 주요 논문 실적

번호	학회명	논문명	영문명	작성년도	비고

1	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	생성모델 어플리케이션 동향 및 특성 검증	A Survey for applications of Generative models	2018	x-Labller

2	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	심층신경망 생성모델 기술동향 및 특성 검증	A Technological Survey on Deep Generative Models	2018	x-Labller

3	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	Hbase Feature DB 기반 데이터 검색성능 향상	Data Search Perfomance Improvement using Hbase Feature DB	2018	x-DAMs

4	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	HBase기반 실시간 영상 데이터 DB연구	Research using HBase as real time video data	2018	x-DAMs

5	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	가상데이터 활용 물체탐지 성능향상 연구	Object Detection Performance Improvement using Virtual Data	2018	x-Labller

6	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	하둡-스파크 클러스터 기반 다중 GPU 성능평가	Multi-GPU Performance Evaluation on Hadoop-Spark Cluster	2018	Uyuni

7	한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)	실시간 영상 분석을 위한 빅데이터 파이프라인 성능 연구	A Performance Study of Bigdata Pipeline for Real-Time Image Analysis	2018	x-Labller

8	ICCPND, Russia	딥러닝과 결측치 대체법 기반 이종 데이터 통합 방안 연구	A Study on the Integration of Heterogeneous Data Based on Deep Learning and the Imputation of Missing Data	2019	x-AIVA

9	Journal of Cognitive Science	데이터 분석과 인지 프로세스 기반 데이터 주도 모델링 및 서비스	Data-driven Modeling and Service based on Big Data Analytics and Perception Process	2017	x-DAMs

11. 그 밖에 투자의사 결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	인공지능 디지털 사이니지 시스템 및 이의 운용방법	㈜씨이랩	20.07.06	심사중	x-Trainer	대한민국

2	특허권	GPU 기반의 딥러닝 개발 환경 제공 시스템 및 방법	㈜씨이랩	19.12.17	20.07.28	Uyuni	대한민국

3	특허권	개인화 딥러닝 모델 생성을 위한 플랫폼을 제공하는 시스템 및 방법	㈜씨이랩	20.07.06	심사중	x-Labeller	대한민국

4	특허권	객체 레이블링을 통한 사용자맞춤 이미지식별 딥러닝 모델 생성을 위한 시스템 및 이의 운용 방법	㈜씨이랩	20.06.16	심사중	x-Labeller	대한민국

5	특허권	객체 라벨링을 통한 딥러닝 모델 생성 방법 및 장치	㈜씨이랩	19.12.17	심사중	x-Labeller	대한민국

6	특허권	비디오 데이터 통합 분석 및 관리 시스템	㈜씨이랩	20.05.07	심사중	x-Labeller	대한민국

7	특허권	콘텐츠 스트리밍 내 광고 서비스 제공 방법	㈜씨이랩	18.10.16	19.07.23	x-Labeller	대한민국

8	특허권	스마트폰 론처 화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법	㈜씨이랩	18.04.24	19.07.18	x-Labeller	대한민국

9	특허권	사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치	㈜씨이랩	12.09.27	'14.03.20	x-Labeller	대한민국

10	특허권	인맥정보 표시 시스템 및 방법	㈜씨이랩	11.12.09	13.11.14	x-Labeller	대한민국

11	특허권
(PCT)	INTEGRATED VIDEO DATA ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM	㈜씨이랩	20.07.02	심사중	x-Labeller	전세계

12	특허권
(PCT)	SYSTEM FOR GENERATING CUSTOMIZING DEEP LEARINING MODEL USING LABELLING OBJECT AND OPERATING METHOD THEREOF	㈜씨이랩	20.07.02	심사중	x-Labeller	전세계

13	특허권	랜드마크 기반의 POI 정보 제공 시스템 및 그 방법	㈜씨이랩	13.08.01	14.12.17	x-DAMs	대한민국

14	특허권	이종콘텐츠 분석 서비스 방법	㈜씨이랩	15.05.28	16.02.29	x-DAMs	대한민국

15	특허권	빅데이터를 이용한 자기학습형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법	㈜씨이랩	16.04.29	17.09.13	x-DAMs	대한민국

16	특허권	빅데이터를 이용한 적응형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법	㈜씨이랩	16.04.29	17.09.13	x-DAMs	대한민국

17	특허권	데이터 거래 중개 시스템	㈜씨이랩	16.12.15	17.09.25	x-DAMs	대한민국

18	특허권	원천 데이터 제공에 따른 수익 분배 및 데이터 거래 서비스 제공 방법	㈜씨이랩	16.12.29	17.09.25	x-DAMs	대한민국

19	특허권	빅데이터 기반 직관적인 응답 인터페이스 및 리워드 게임을 이용한 응답분석 서비스 제공방법	㈜씨이랩	18.11.30	19.07.18	x-DAMs	대한민국

20	특허권	실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템	㈜씨이랩	18.05.25	19.12.20	x-DAMs	대한민국

21	특허권	높은 정확도를 가지는 기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법	㈜씨이랩	19.06.20	20.01.10	x-DAMs	대한민국

22	특허권	제로에너지 구축을 위한 높은 정확도를 가지는 에너지 진단 시스템	㈜씨이랩	19.06.21	20.01.10	x-DAMs	대한민국

23	특허권	기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법	㈜씨이랩	18.11.13	20.05.21	x-DAMs	대한민국

24	특허권	제로에너지 구축을 위한 에너지 진단 시스템 및 이의 방법	㈜씨이랩	18.11.13	심사중	x-DAMs	대한민국

25	특허권	제로에너지 타운 구축을 위한 빅데이터 기반의 에너지 수요 및 공급예측 시스템	㈜씨이랩	19.07.23	심사중	x-DAMs	대한민국

26	특허권	빅데이터 및 인공지능을 이용한 사용자 정보 통합 플랫폼 및 이의 운용방법	㈜씨이랩	20.02.04	심사중	x-DAMs	대한민국

27	상표권	우유니(Uyuni)
(딥러닝 기반 GPU자원관리 프로그램)	㈜씨이랩	18.08.23	19.08.30	Uyuni	대한민국

28	상표권	엑스레이블러(x-Labeller)
(비디오데이터 분석 프로그램)	㈜씨이랩	19.04.11	20.01.13	x-Labeller	대한민국

29	상표권	엑스아이바(x-AIVA)
(대용량 비디오데이터 분석 서비스)	㈜씨이랩	20.07.09	20.08.09	x-AIVA	대한민국

30	프로그램
등록증	데이터 공유 기반 데이터 등록 프로그램	㈜씨이랩	16.12.01	17.01.19	x-DAMs	대한민국

31	프로그램
등록증	데이터 설문 기반 데이터 분석앱	㈜씨이랩	16.12.01	17.01.19	x-DAMs	대한민국

32	프로그램
등록증	데이터 설문 기반 데이터 분석앱	㈜씨이랩	16.12.01	17.01.19	x-DAMs	대한민국

33	프로그램
등록증	데이터 처리 시각화 프로그램	㈜씨이랩	16.12.01	17.01.19	x-DAMs	대한민국

34	프로그램
등록증	지도 기반 데이터 분석 서비스	㈜씨이랩	16.12.01	17.01.19	x-DAMs	대한민국

35	프로그램
등록증	엑스레이블러(X-Labeller)	㈜씨이랩	18.07.01	20.07.06	x-Labeller	대한민국

36	프로그램
등록증	우유니(Uyuni)	㈜씨이랩	19.01.01	20.06.25	Uyuni	대한민국

37	프로그램
등록증	엑스댐스(xDAMS)	㈜씨이랩	19.01.01	20.06.25	x-DAMs	대한민국

나. 수상 및 인증 현황

번호	구분	내용	일 자	발행기관	비 고

1	수상	2019 대한민국 신성장경영대상
(산업통상자원부 장관상)	19.12.12	산업통상자원부	-

2	수상	2017 대한민국
첨단안전제품·기술대상우수상	17.11.28	한국첨단안전산업협회	-

3	수상	2016 대한민국 ICT Innovation 대상	16.04.29	미래창조과학부	-

4	수상	중소기업 표창장	13.12.12	중소기업청	-

5	수상	스마트워크 우수사례 공급부문 대상	13.12.05	미래창조과학부	-

6	수상	제24회 글로벌 SW공모대전 동상	12.12.05	정보통신산업진흥원	-

7	수상	한국전파진흥협회 공로상	11.12.08	한국전파진흥협회	-

8	인증	품질경영시스템인증
(ISO9001:2015)	13.08.09	International Certification
Registrar Ltd.	-

9	인증	소프트웨어 품질인증서
(소셜 브이오씨 v1.0)	12.12.17	한국정보통신기술협회
(TTA)	x-DAMs

10	인증	소프트웨어 품질인증서
(소셜컨텐츠플랫폼)	13.12.30	한국정보통신기술협회
(TTA)	x-DAMs

11	인증	GS 인증 1등급
(Uyuni Enterprise v1.3)	20.07.23	한국정보통신기술협회
(TTA)	Uyuni