씨이랩 반기보고서 (2022.06)
7. 기타 참고사항

1. 지식재산권 보유 현황(1) 주요 특허 현황

구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

특허권	머신러닝을 위한 가상 데이터 생성기를 제공하는 가상데이터 거래 시스템의 운용방법	22.06.23	심사중	-	대한민국

특허권	메타 데이터를 이용한 데이터 거래중개 서비스 제공 시스템	22.03.25	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	디지털 인증서를 이용한 데이터 거래 수익분배 서비스 제공 시스템	22.03.25	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	가상피팅 서비스를 제공하는 플랫폼 상의 거래중개 시스템에 포함된 장치 및 이의방법	21.11.08	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	가상피팅 서비스를 제공하는 거래중개 시스템	21.11.03	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	인공지능 디지털 사이니지 시스템 및 이의 운용방법	20.07.06	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권
(PCT)	INTEGRATED VIDEO DATA ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM	20.07.02	심사중	X-Labeller	국제

특허권
(PCT)	SYSTEM FOR GENERATING CUSTOMIZING DEEP LEARINING MODEL USING LABELLING OBJECT AND OPERATING METHOD THEREOF	20.07.02	심사중	X-Labeller	국제

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

특허권	비디오 데이터 통합 분석 및 관리 시스템	20.05.07	22.03.10	X-AIVA	대한민국

특허권	빅데이터 및 인공지능을 이용한 사용자 정보 통합 플랫폼 및 이의 운용방법	20.02.04	21.09.28	x-DAMs	대한민국

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

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

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

특허권	실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템	18.05.25	20.06.11	x-DAMs	대한민국

특허권	콘텐츠 스트리밍 내 광고 서비스 제공 방법	18.10.16	19.07.23	X-Labeller	대한민국

특허권	빅데이터 기반 직관적인 응답 인터페이스 및 리워드 게임을 이용한 응답분석 서비스 제공방법	18.04.24	19.07.18	x-DAMs	대한민국

특허권	스마트폰 론처 화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법	18.04.24	19.07.18	X-Labeller	대한민국

특허권	이종콘텐츠 분석 서비스 방법	15.05.28	16.02.29	x-DAMs	대한민국

특허권	사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치	12.09.27	14.03.20	X-Labeller	대한민국

(2) 상표권 및 프로그램등록

구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

상표권	Uyuni	18.08.23	19.08.30	Uyuni	대한민국

상표권	Uyuni Cloud	20.04.16	22.01.05	Uyuni	대한민국

상표권	X-Labeller	19.04.11	20.01.13	X-Labeller	대한민국

상표권	X-Wrangler	19.04.11	20.01.13	-	대한민국

상표권	X-AIVA	20.07.09	20.08.09	X-AIVA	대한민국

상표권	WAYCOIN	18.04.03	19.02.28	-	대한민국

상표권	CHEESE COUNTER	16.12.21	17.08.10	-	대한민국

상표권	치즈카운터	16.12.21	17.08.10	-	대한민국

상표권	BuzzBee	14.06.23	15.03.19

서비스표권	Guppii	12.09.17	13.10.04

프로그램
등록증	데이터 공유 기반 데이터 등록프로그램	16.12.01	17.01.19	X-DAMs	대한민국

프로그램
등록증	데이터 설문 기반 데이터 분석앱	16.12.01	17.01.19	X-DAMs	대한민국

프로그램
등록증	데이터 설문 기반데이터 분석	16.12.01	17.01.19	X-DAMs	대한민국

프로그램
등록증	데이터 처리 시각화	16.12.01	17.01.19	X-DAMs	대한민국

프로그램
등록증	지도 기반 데이터 분석 서비스	16.12.01	17.01.19	X-DAMs	대한민국

프로그램
등록증	X-Labeller(엑스레이블러)	18.07.01	20.07.06	X-Labeller	대한민국

프로그램
등록증	Uyuni(우유니)	19.01.01	20.06.25	Uyuni	대한민국

프로그램
등록증	x-DAMS(엑스댐스)	19.01.01	20.06.25	X-DAMs	대한민국

(3) 인증 및 수상 현황

구분	내용	일 자	발행기관	비 고

인증	지능형 CCTV 솔루션 성능 인증 (X-AIVA)	22.04.22	한국인터넷진흥원	X-AIVA

인증	GS인증 1등급(X-Labeller)	21.01.25	한국정보통신기술협회	X-Labeller

인증	GS 인증 1등급(Uyuni)	20.07.23	한국정보통신기술협회	Uyuni

인증	소프트웨어 품질인증
(소셜컨텐츠 플랫폼)	13.12.30	한국정보통신기술협회	x-DAMs

인증	소프트웨어 품질인증
(소셜브이오씨)	12.12.17	한국정보통신기술협회	x-DAMs

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

수상	2019 대한민국 신성장경영대상	19.12.12	산업통상자원부	-

수상	2017 대한민국
첨단안전제품·기술대상우수상	17.11.28	한국첨단안전산업협회	-

수상	2016 대한민국 ICT Innovation 대상	16.04.29	미래창조과학부	-

수상	중소기업표창장	13.12.12	중소기업청	-

수상	스마트워크 우수사례 공급 대상	13.12.05	미래창조과학부	-

수상	글로벌 SW공모대전 동상	12.12.05	정보통신산업진흥원	-

수상	한국전파진흥협회 공로상	11.12.08	한국전파진흥협회	-

2. 영업의 개황(1) 산업의 특성

AI산업은 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 부각되며 다양한 산업과의 융복합을 통해 시너지를 창출하고 있습니다. 당사가 영위하는 AI 영상분석 산업 또한 자율주행, 무인점포관리, 재난안전관리, 통합관제센터 등 산업계 전 분야로 그 활용범위가 확산되며 사회 전반에 걸쳐 막대한 영향을 미치고 있습니다.

글로벌 인공지능 시장은 2022년에 전년 대비 19.6% 성장한 4,328억달러(약566조원)으로 예상되며, 2023년에는 5,000억달러(약654조원)를 돌파할 것으로 예측하고 있습니다. 이 중 AI 플랫폼 시장은 5개년간 연평균성장률(2021~2025 CAGR) 34.6%로 가장 높은 성장세를 보일 것으로 전망하고 있습니다.(출처 : IDC, Worldwide Semiannual Intelligence Tracker, 2022.02)

AI 영상분석은 전문가가 직접 지식이나 판단기준을 입력하여 지성을 부여하는 방식과 기계가 데이터를 통해 스스로 학습하여 지성을 구축하게 하는 방식으로 나눠집니다. 전자의 방식은 전문가에 의해 규칙(rule-based)을 만들고 AI는 설정된 규칙에 따라 주어진 사실을 추론하고 의사결정을 내립니다. 이러한 방식은 무수한 소모적 시도가 동반되며 주어진 상황이 변화하거나 변수 발생 시 AI 품질이 현저히 저하되는 한계를 지니고 있습니다. 이에 후자의 방식인 데이터기반 AI로의 패러다임 변화가 가속화되고 있으며 이를 위해 산업 전반의 고품질 학습데이터 구축이 활발히 진행되고 있습니다. 때문에 데이터의 확보와 처리, 학습데이터 구축과 이에 수반되는 컴퓨팅 파워 역량은 AI 영상분석 시장 내 핵심경쟁력으로 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

(2) 회사의 경쟁상의 강점당사는 이러한 패러다임의 변화와 시장환경 속에서 데이터기반 AI를 실현하기 위해 아래와 같은 핵심경쟁력을 확보하고 있습니다.

1) 고품질 학습데이터 확보 역량

당사는 데이터기반AI의 실현을 위한 필수 경쟁력을 확보하고 있습니다. 데이터기반 AI에서 가장 중요한 역량은 분석 목적에 맞는 고품질 학습데이터를 구축하는 것입니다. 비즈니스 수준의 AI 영상분석을 위해서는 학습데이터가 최소 수백만장 단위로 요구됩니다. 이러한 방대한 규모의 학습데이터를 구축하는데 소요되는 시간과 비용은 천문학적인 수준입니다.

당사는 이러한 한계를 기술을 통해 극복하고 있습니다. 2017년 연구개발 착수를 통해 AI 학습에 필요한 데이터를 가상으로 생성할 수 있는 솔루션을 상용화하였습니다.당사의 학습용 가상데이터 생성 솔루션 활용 시 학습데이터 구축 시간과 비용을 대폭절감할 수 있습니다. 또한, 보안상의 이유로 데이터를 확보하기 어렵거나 그 수량이 절대적으로 부족한 경우, 사고의 순간처럼 데이터를 얻기 어려운 찰나의 상황도 구현이 가능하여 AI 영상분석에 활용할 수 있습니다. 해당 제품은 지하철 교통약자 및 무임승차 검출, 제조 분야의 재난안전 예방, 금융권 보이스피싱 행동예측 등에 적용되는 등 실질적인 사회나 산업의 문제를 해결하는데 기여하며 시장을 창출하고 있습니다. 또한, 가상데이터 생성기술은 초해상화 기술을 활용한 원거리 물체 탐지, EO/IR영상 분석, 가려짐 물체 탐지 기술 등 끊임없는 기술고도화를 통해 고객에게 새로운 Insight 제공을 위한 노력을 지속하고 있습니다.

당사는 기술개발과 더불어 여러 산업계의 고품질 데이터 확보를 위해 다각도의 노력을 기울이고 있습니다. 민간 최초 데이터거래소와 데이터 총판계약을 체결하며 AI 학습용 데이터 유통사업을 전개하고 있습니다. 이러한 학습데이터 유통을 통해 당사는 AI 분석모델을 축적하고 영상분석 영역을 넓히고 있으며, 여러 산업군으로 AI 영상분석 사업 진출을 확대하고 있습니다.

2) 대용량 데이터 처리 역량

텍스트나 음성 데이터와 다르게 영상데이터는 용량이 매우 크기 때문에 영상데이터를 처리하는 과정에서 매우 오랜 시간과 컴퓨팅 자원이 소요되며 이는 현저한 AI 분석 속도 저하를 유발합니다. 당사는 설립 초기부터 매진해온 빅데이터 처리 기술을 기반으로 2018년 1,000여대의 CCTV에서 송출되는 영상데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 영상인식 플랫폼(X-DAMS)를 개발하였습니다. X-DAMS는 분산처리 기술을 적용하여 대용량 영상데이터를 고속으로 관리할 수 있는 시스템입니다. 저장과 접근 단계에서 발생하는 영상데이터 처리의 구조적 한계를 기술적으로 극복하며 AI 영상분석 사업의 핵심 기반기술로 적용되고 있습니다.

당사의 대용량 데이터 처리 기술은 AI 영상분석 서비스를 위한 영상데이터 처리의 기반기술로 적용되어 기존의 대규모 CCTV에 대한 실시간 AI 영상분석 뿐만 아니라 수개월 단위로 저장되는 방대한 양의 CCTV 영상과 대용량 미디어 데이터를 빠른 속도로 분석하여 특정 객체 또는 상황 검출, 위험 요소 검출, 인물 찾기 등 실질적 서비스에 활용되고 있습니다.

3) 고성능 컴퓨팅자원 활용 능력

영상데이터는 대용량으로 구성되어 있어 AI 영상분석을 위해서는 사무나 문서 작업과는 비교할 수 없을 정도로 많은 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 특히 AI 학습과 추론을 위한 연산처리에는 GPU가 CPU보다 성능이 뛰어나 AI 연구개발에는 GPU가 보편적으로 활용되고 있습니다. 하지만 CPU가 문서 작업과 음악 청취처럼 동시에 여러 작업이 가능한 것과 달리 GPU는 다중 작업이 불가능합니다. 다중 작업이 불가능한 GPU의 특성은 컴퓨팅자원 일부가 유휴자원이 되는 현상을 초래합니다.

당사는 이러한 문제를 극복하고자 2018년 GPU 활용률을 높일 수 있는 솔루션 Uyuni(우유니)를 상용화하였습니다. Uyuni는 GPU 활용 시 다수의 작업이 가능하게 만들어 고가 GPU의 효율적인 사용을 지원하는 솔루션입니다. Uyuni를 적용할 경우 기존보다 GPU 활용률이 약 4배가량 개선됩니다.

Uyuni는 Kubernetes 연동 개발을 통해 데이터센터나 대규모 서버 환경에도 적용되며 사업영역을 확대하고 있습니다. Kubernetes는 AI 수행에 필요한 애플리케이션을 자동으로 배포하고 관리해주는 오픈소스 시스템으로, AI 서비스를 위한 학습과 최적화 등의 기능을 갖추고 있어 전 세계에서 범용적으로 활용되고 있는 시스템입니다. 2022년 2월에 발표된 Cloud Native Computing Foundation(CNCF) 설문조사 보고서에 따르면 응답자 중 96%의 조직이 Kubernetes를 사용하거나 평가하고 있고, 560만명 이상의 개발자가 Kubernetes를 사용하는 것으로 추정하고 있습니다.

Uyuni는 범용적 시스템인 Kubernetes를 제어하고 관리할 수 있으며, Kubernetes에서 사용하는 기본 스케줄러 대신 독자 개발한 스케줄러를 탑재하여 더욱 복잡한 상황에서 효과적으로 GPU 활용률을 높일 수 있습니다. 또한, 사용자가 Kubernetes에 대한 전문적인 지식이 없어도 Uyuni를 통해 AI를 수행할 수 있습니다. 이러한 Uyuni의강점은 사용자가 많고 컴퓨팅 자원의 복잡한 처리가 요구되는 대규모 데이터센터에도 적합하게 활용될 수 있습니다.

AI 컴퓨팅파워 효율화를 위해 개발된 GPU 활용 기술을 통해 AI GPU 세계점유율 1위를 유지하고 있는 NVIDIA로부터 기술력을 인정받아 파트너쉽을 확보하였으며 NVIDIA 제품 내 당사 솔루션을 탑재하여 판매되는 어플라이언스 사업으로 전개되었습니다. 또한, NVIDIA 파트너 네트워크를 활용한 최신 기술과 시장동향을 파악하고 있으며 이에 따른 선제적 기술개발과 제품 업그레이드를 진행하며 후발주자의 진입장벽을 높여나가며 시장 내 경쟁력을 강화하고 있습니다.