씨이랩 반기보고서 (2021.06)
7. 기타 참고사항

가. 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.

세계 인공지능 시장은 2025년까지 연평균 38.4% 성장해 1840억달러(약 203조 6700억원) 규모의 시장을 형성할 것이라는 전망이 나왔습니다. 세계 인공지능 시장의 규모는 2018년 198억3000만 달러(약 21조 9500억원)에서 2019년 262억 달러(약 29조원)로 32.1% 급성장하였습니다. 향후 연 평균 38.4% 성장해 약 203조 6200억원의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다.

인공지능 분야 중 가장 큰 시장규모를 차지하는 세부 분야는 머신러닝과 컴퓨터비전 입니다. 컴퓨터비전 분야는 타분야에 비해 국가 및 문화적 제한이 적어 글로벌 시장 진출을 위해 유리한 분야입니다. 당사의 AI영상분석플랫폼 X-AIVA는 이미 국방, 금융권 등 여러 산업분야에 적용되어 기술력을 입증받았고, 이를 통해 경쟁력있게 해당 시장을 선점하리라 예상됩니다.

(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

나. 핵심경쟁력(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.

( 2) 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 사업을 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)	A사	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. 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.