씨이랩 분기보고서 (2022.03)
7. 기타 참고사항

1. 시장 현황(1) 인공지능 산업 현황

인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 처리능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 의미합니다. 이러한 AI 산업은 AI를 생산·유통·활용하는 모든 SW, HW, 서비스 산업을 통칭하고 있으며 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 부각되며 다양한 산업과의 융복합을 통해 시너지를 창출하고 있습니다.인공지능은 기존 산업 전반과 공공분야 등 사회 전반에 걸쳐 막대한 영향력을 미치는일반목적기술(GPT, general purpose technology)로 인정되어가고 있는 상황입니다. 단순한 신기술이 아닌 사회, 경제 변혁의 핵심동력으로 부상하고 있으며 지속적인 성장이 예상되는 산업입니다.

(2) 글로벌 인공지능 시장 현황 및 전망

인공지능 시장의 경우 수많은 산업분야에 적용될 수 있어 전체적인 시장규모를 특정하기 어려우나 크게 3개 분야(SW, HW, 서비스 시장)로 분류하여 시장규모를 산정하고 있습니다. IDC는 글로벌 AI 시장이 연평균 21.9%의 성장률을 보이며 2024년 기준 시장 규모가 1,189억 달러(약 143조 2,150억원)에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

[글로벌 인공지능 시장 규모 및 전망]
(단위 : 억 달러, %)

구분	2019	2020(E)	2021(E)	2022(E)	2023(E)	2024(E)	CAGR
(`19~`24)

HW
(증감률)	123	149	190	232	273	310	20.4%

-	21.8%	27.2%	21.9%	17.9%	13.8%

서비스
(증감률)	162	186	218	263	319	385	18.8%

-	14.4%	17.5%	20.4%	21.4%	20.8%

SW
(증감률)	157	194	240	304	388	493	25.7%

-	23.8%	23.9%	26.6%	27.5%	27.0%

합계
(증감률)	442	529	649	799	970	1,189	21.9%

-	19.8%	22.6%	23.2%	22.7%	21.3%

출처 : IDC(2021.04)

(3) 국내 인공지능 시장 현황 및 전망

한국 IDC가 2020년에 발표한 국내 인공지능 시장 규모 전망에 따르면 2018년 국내 인공지능 시장 규모는 2,821억원에서 연평균 성장률 17.8%로 2024년 7,539억원까지 지속 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 이 중 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 어플리케이션과 플랫폼 사업은 5년간 연평균 30% 이상 성장할 것으로 예측하고 있습니다.

[국내 인공지능 시장 규모 및 전망]
(단위 : 억원, %)

구분	2018년	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	CAGR

시장규모	2,821	3,323	3,915	4,612	5,433	6,400	7,539	17.8%

출처 : 한국IDC 국내 인공지능 시장 전망(2020.04.03.)

국내 AI 산업은 기술 및 인력 측면에서 후발주자지만 우수한 정보통신기술(ICT) 인프라와 신기술에 대한 즉각적인 수용성을 통해 빠른 성장이 가능한 분야입니다. 정부또한 ‘디지털뉴딜’ 정책 등을 통해 AI 생태계 구축과 육성을 위해 적극적인 투자를 진행하고 있어 지속적인 성장이 예상됩니다.

2. 핵심경쟁력

(1) 대용량 영상데이터 처리 솔루션(X-DAMs, 엑스댐스)

X-DAMs는 분산처리 기술을 적용하여 대용량 영상데이터를 고속으로 관리할 수 있는 시스템입니다. 텍스트나 음성 데이터와 다르게 영상데이터는 용량이 매우 크기 때문에 영상데이터를 처리(저장 및 접근)하는 과정에서 매우 오랜 시간이 소요되며, 이는 현저한 AI 분석 속도 저하를 유발합니다. X-DAMs는 이러한 저장과 접근 단계에서 발생하는 영상데이터 처리의 구조적 한계를 기술적으로 극복하고자 개발되었으며, AI 영상분석 사업의 핵심 기반기술로 적용되고 있습니다.

해당 솔루션에 적용된 핵심기술은 영상데이터 자체를 데이터베이스(DB)에 직접 적재하는 것입니다. 당사는 수년간 쌓인 영상데이터 처리 노하우와 고도화된 컴퓨터 비전 기술력을 바탕으로 데이터 접근 속도를 극대화하는 기술개발에 성공하였습니다. 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 산업은 대용량 영상데이터의 저장기술 한계로, 단순 위험감지 및 알람 정도의 제한된 기능만을 제공하고 있습니다. 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 업체가 존재하며, AI GPU는 NVIDIA에 의한 과점 시장으로 구성되어 있습니다. GPU 활용 솔루션을 상용화한 국내업체는 소수에 불과하지만 AI 산업 및 시장의 특성상 GPU에 대한 수요는 점차 부각되어 후발주자의 시장진입이 예상됩니다.

당사는 해당 시장에서 국내 최초 GPU 활용 솔루션 상용화에 성공하였으며 지속적인 연구개발을 통해 NVIDIA로부터 기술력을 인정받아 파트너로 선정되었습니다. 이를통해 NVIDIA 제품 영업권을 확보하였으며, NVIDIA 제품 내 당사의 솔루션 Uyuni가 탑재된 어플라이언스 제품을 통해 시장에서 영향력을 행사하고 있습니다. 또한, NVIDIA 파트너 네트워크를 활용하여 최신 기술과 시장동향을 파악하고 있으며 이에 따른 선제적인 기술개발과 제품 업그레이드를 진행하며 후발주자와의 기술격차를 높여나가고 있습니다.

GPU 활용 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 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.

항 목	X-Labeller	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-Labelling) 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. (4) AI 학습데이터 생성 솔루션(X-GEN) 당사는 데이터기반 AI를 지향하고 있으며, AI 품질향상을 위해 학습데이터의 품질향상과 다양성 확보에 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 당사는 2017년부터 AI 학습용 가상데이터 생성기술을 개발해왔고 솔루션 상용화에 성공하였습니다. 기존의 학습용 가상데이터 생성기술은 Domain Randomization으로써 특정한 배경에서 반복 횟수가 높아지더라도 데이터의 품질 및 다양성이 확보되지 못하였으나, 당사는 Structured Domain Randomization를 지향합니다. 이는 사용자의 요청에 따른 배경 뿐만아니라 기존보다 10배 이상 많은 변수를 생성하여 데이터의 다양성이 확보됩니다. 이는 최종적으로 AI 성능과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 게임엔진 렌더링 기술을 통하여 데이터 분포를 사용자 요구 환경 데이터 분포를 포함할 수 있도록 설계하였습니다. 또한 게임엔진 기반으로 사용자가 원하는 환경과 유사한 배경(맵, 날씨 등)과 학습을 목표로하는 객체의 위치, 크기, 거리 등을 직접 조정하면서 화면 자체를 학습 데이터로 만들기 때문에 사용자가 요구하는 타겟 환경과 유사한 학습 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한, X-GEN은 분당 1,200장의 가상데이터를 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 쉽고 빠르게 고품질 가상데이터를 생성할 수 있고 학습데이터 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다.X-GEN은 국방과 정보분야에 적용되어 전투기, 헬기, 무기 등 보안상의 이유로 데이터 확보에 제약이 많은 객체를 학습하는데 적용되었고, 지하철 교통약자 검출, 재난, 사고 상황 학습 등 재난안전 분야로 확대 적용하며 시장 내 기술력을 입증 받고 있습니다.

당사가 지향하는 데이터 기반 AI 실현을 위해서는 고품질 학습데이터 확보가 필수적이며 이를 선행기술을 통해 극복하고 있습니다. 어떠한 상황에서도 영상 내 모든 객체를 초고속으로 분석할 수 있는 AI 영상분석 서비스 제공을 통해 시장 내 'AI Game Changer'가 되고자 합니다.