씨이랩 사업보고서 (2022.12)
7. 기타 참고사항

1. 지식재산권 보유 현황(1) 지식재산권별 등록 현황

구분	특허권	상표권	프로그램	인증	수상	계

건수	19	15	8	7	7	56

당사는 주요 제품 및 연구개발 산출물의 지식재산권 활성화에도 집중하여 보고서 작성기준일 현재, 총 56건의 지식재산권을 보유하고 있습니다. 또한, 미국 내 특허를 출원함으로써 글로벌 진출을 위한 노력을 진행하고 있습니다. 보유한 지식재산권은 당사의 주요 제품에 적용되거나 활용될 예정이며, 미래 신기술의 권리 확보를 통해 지식재산권 분쟁을 예방하고 최소화하고자 노력하고 있습니다.

(2) 주요 특허 현황

구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

특허권	SYSTEM FOR GENERATING CUSTOMIZING DEEP LEARINING MODEL USING LABELLING OBJECT AND OPERATING METHOD	22.12.15	심사중	Vidigo,X-Labeller	미국

특허권	INTEGRATED VIDEO DATA ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM	22.11.04	심사중	Vidigo,X-Labeller	미국

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

특허권	메타 데이터를 이용한 데이터거래중개 서비스 제공 시스템	22.03.25	22.08.30	Vidigo,X-GEN	대한민국

특허권	디지털 인증서를 이용한 데이터 거래 수익분배 서비스 제공 시스템	22.03.25	심사중	Vidigo,X-GEN	대한민국

특허권	가상 피팅 서비스를 제공하는 플랫폼상 거래중개 시스템에 포함된 컴퓨팅 장치 및 방법	21.11.08	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	가상 피팅 서비스를 제공하는 거래중개 시스템 및 방법	21.11.03	심사중	X-AIVA	대한민국

특허권	인공지능 디지털 사이니지 시스템 및 이의 운용방법	20.08.14	22.12.12	X-AIVA	대한민국

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	22.03.11	UyuniX-AIVA	대한민국

특허권	빅데이터 및 인공지능을 이용한 사용자 정보 통합 플랫폼 및 이의 운용방법	20.02.04	21.09.28	X-AIVA	대한민국

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

2. 영업의 개황(1) 산업의 특성1) 생성형 AI 부상에 따른 AI 생태계 변화

생성형 AI(Generative AI)란 머신러닝 알고리즘을 통해 기계가 데이터를 학습하고 이를 통해 텍스트, 음성, 이미지, 비디오과 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 기술입니다. 최근 OpenAI사가 공개한 챗GPT는 방대한 언어데이터를 학습하여 이를 통해 문답을 제공하는 초거대 언어모델(large language model, LLM)입니다. 챗GPT는 웹 문서, 책, 기사, 블로그, 오픈소스 코드 등 다양한 채널에서 확보된 데이터를 학습을 한 뒤 이를 토대로 텍스트가 주어지면 다음에 어떤 텍스트가 올지 확률적으로 예측합니다. 그 결과 값으로 문맥(context)이 생성되면 다음 텍스트를 예측하는 과정을 되풀이하며, 이를 토대로 텍스트로 입력된 사람의 질문 의도를 파악하고 답변합니다. 챗GPT와 같은 초거대 AI 모델 등장 후 많은 AI 기업들이 생성형 AI를 활용한 어플리케이션과 서비스를 개발하기 시작하였으며 국내에서도 대기업을 중심으로 자체적인 초거대 인공지능 모델을 갖추기 위한 노력을 지속하고 있습니다.초거대 AI 모델을 구축하는 것은 천문학적인 자본과 시간이 소요되는 일입니다. 때문에 많은 AI 기업이 초거대 AI 모델을 자체적으로 구축하기 보다는 사용권을 확보하여 제품에 적용하는 전략을 취하고 있습니다. 시판된 초거대 AI 모델의 API(Application Program Interface) 형태의 사용권을 확보 후 초거대 AI 모델을 적용한 어플리케이션 서비스 개발에 집중하고 있어 생성형 AI를 활용한 어플리케이션 분야는 매우 치열한 경쟁이 예상됩니다. 당사 또한 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스 'Vidigo' 내 초거대 언어모델을 연동하여 영상과 텍스트를 동시에 분석할 수 있는 제품 라인업 개발을 진행중에 있습니다. 해당 제품은 연내 순차적으로 출시할 계획입니다.2) 인공지능 시장 전망

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 Semianual Intelligence Tracker, 2022.02)

(2) 사업부문별 현황당사는 대용량 영상데이터에 AI 기술을 적용하여 가치를 창출하는 AI 영상분석 전문기업으로 1) 어플라이언스, 2) AI 영상분석, 3) 데이터 사업을 영위하고 있습니다. 어플라이언스 사업은 GPU의 활용률을 높여주는 툴링(Tooling) 솔루션 'Uyuni(우유니)'를 NVIDIA GPU 내 탑재하여 판매하거나 GPU를 보유하고 있는 고객을 대상으로 솔루션 라이센스를 판매하는 사업입니다. AI 영상분석 사업은 CCTV나 미디어에서 생성되는 대용량 영상데이터를 초고속으로 분석하여 사용자가 원하는 정보를 제공하는 사업입니다. AI 영상분석 사업에는 B2B(기업 고객)와 B2G(정부 고객)를 타겟으로 'X-AIVA(엑스아이바)'가 판매되고 있으며 X-AIVA의 클라우드 버전인 'Vidigo(비디고)'를 출시해 B2C(일반사용자)와 글로벌 진출까지 사업영역을 확대할 계획을 갖고 있습니다. 데이터 사업은 AI 필요한 학습용 데이터를 합성데이터(Synthetic data)로 생성하여 판매하거나 실제 데이터(Real data)를 AI 학습용 데이터로 가공하여 판매하는 사업입니다. 데이터 사업에는 합성데이터 생성 솔루션 'X-GEN(엑스젠)'과 영상데이터 가공 솔루션 'X-Labeller(엑스레이블러)'가 활용되고 있습니다.1) 어플라이언스 사업생성형 AI의 부상은 AI 가치사슬 변화를 초래하며 AI 산업 전반에 새로운 생태계를 구축하고 있습니다. 스타트업을 중심으로 생성형 AI 모델을 활용한 어플리케이션 서비스 개발에는 치열한 경쟁이 예상되며, 클라우드 인프라를 활용한 SaaS형 서비스 시장 수요도 증가할 것으로 예상되고 있습니다. 또한, 국내 소수의 대기업을 중심으로 자체적인 초거대 AI 모델을 구축하고자하는 파운데이션 컴퍼니가 출현하고 있습니다.당사의 Uyuni는 GPU의 활용능력을 높이고 표준화된 개발환경을 제공하는 툴링 솔루션으로, 위와 같은 시장환경 변화에 선제적으로 대응하고자 Uyuni 제품의 리포지셔닝을 진행하였고, 생성형 AI 생태계 내 타겟 고객 수요에 부응하는 전략적인 제품 개발과 영업활동을 지속하며 국내 GPU 시장 리더쉽을 공고히 유지하고 있습니다.

AI 운영을 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 Uyuni를 상용화하였습니다. Uyuni는 GPU 활용 시 다수의 작업이 가능하게 만들어 고가 GPU의 효율적인 사용을 지원하는 솔루션입니다. Uyuni는 MIG(Multi Instance GPU)기능에 최적화되어 1개의 GPU를 최대 7개로 나누어 사용할 수 있으며 Uyuni를 적용할 경우 기존보다 GPU 활용률이 약 4배이상 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 GPU 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.2) AI 영상분석 사업AI 영상분석 사업은 대용량 미디어 데이터나 수개월 단위로 저장되는 방대한 양의 CCTV 영상을 빠른 속도로 분석하여 특정 객체 또는 상황 검출, 위험 요소 검출, 인물 추적 등의 서비스를 제공하는 사업입니다. AI 영상분석 사업에는 당사의 AI 영상분석 플랫폼 'X-AIVA(엑스아이바)'가 활용됩니다. X-AIVA는 대용량 데이터 처리 기술, GPU 리소스 관리 기술, AI 모델 관리 기술 등이 적용된 당사 기술력의 집약체입니다. 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 플랫폼을 개발하였고 이를 X-AIVA에 탑재하여 활용중에 있습니다. X-AIVA는 수 개월 단위로 저장되는 방대한 양의 CCTV 영상과 온라인 상에 생성되는 대규모 미디어 데이터를 빠른 속도로 분석하여 특정 객체 또는 상황 검출, 위험 요소 검출, 인물 찾기 등의 서비스를 제공합니다. X-AIVA를 활용한 AI 영상분석 사업은 영업점 고객분석, 유통분야 무인점포관리, 제조분야 재난안전관리, 공공분야 교통약자 검출 등 다양한 산업군의 기업 고객을 중심으로 확장되고 있습니다.

또한, AI 영상분석 사업 확대를 위해 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스 'Vidigo(비디고)'를 출시하였습니다. Vidigo는 영상 내 등장하는 이미지와 음성, 텍스트 데이터를 검출하고 분석하여 보고서로 제공하는 서비스입니다. 월단위 구독형 과금체계로 구성되어 있으며 AWS 마켓플레이스와 웹서비스를 통해 운영되고 있습니다. 연내 초거대 AI모델 API를 연동한 제품을 순차적으로 출시하여 영상과 텍스트를 동시에 분석 할 수 있도록 기능을 강화할 계획입니다.X-AIVA가 기업고객과 정부를 중심으로 실시간 영상 데이터를 분석하는데 집중했던 반면, Vidigo는 클라우드 기반으로 전 세계 누구나 저렴한 가격으로 AI를 통해 영상을 분석할 수 있습니다. Vidigo를 일반사용자(B2C) 타겟 서비스로 분리하는 리포지셔닝을 통해 기존 AI 영상분석 사업에서의 탄탄한 성장세를 유지하는 것과 동시에 B2C 서비스를 글로벌 신성장동력으로 키워나갈 예정입니다.

Vidigo의 핵심강점은 구독형 AI 영상분석 서비스라는 점입니다. AI 어플리케이션 운영 시 가장 큰 클라우드 인프라 비용은 GPU 사용 비용입니다. 당사는 자체 개발한 클라우드 GPU 리소스 매니지먼트 기술을 Vidigo에 적용하여 AI 영상분석 어플리케이션 운영에 발생되는 GPU 비용을 약 57% 절감하였습니다. 이를 토대로 구독형 비즈니스 모델로 AI 영상분석 서비스 제공이 가능해졌으며, 종량제 AI 영상분석 서비스를 제공하는 경쟁사 제품 대비 3분의 1수준의 사용료(30시간 사용료 기준)로 제공하며 가격경쟁력을 확보하였습니다.3) 데이터 사업데이터 사업은 AI 영상분석에 필요한 학습용 데이터를 합성데이터(Synthetic data)로 생성하여 판매하거나 실제 데이터(Real data)를 학습용 데이터로 가공하는 사업입니다. 데이터 사업에는 합성데이터 생성 솔루션 'X-GEN(엑스젠)'과 영상데이터 가공 솔루션 'X-Labeller(엑스레이블러)'가 활용됩니다. 비즈니스 수준의 AI 영상분석을 위해서는 분석 목적에 맞는 고품질 학습데이터가 수백만장 단위로 요구됩니다. 이러한 방대한 규모의 학습데이터를 구축하는데 소요되는 시간과 비용은 천문학적인 수준입니다. 당사는 이러한 문제를 해결하고자 2017년 연구개발 착수를 통해 AI 학습에 필요한 데이터를 합성데이터로 생성할 수 있는 솔루션 X-GEN을 상용화하였습니다.

X-GEN은 분당 1,200장의 이미지를 생성할 수 있어 학습데이터 구축 시간과 비용을 대폭 절감할 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. 합성데이터 생성 사업은 배송로봇의 주행영상, 공공분야 무임승차 및 교통약자 검출, 국방분야 보안데이터 등 다양한 산업분야의 특수한 상황을 구현하는데 적용되면서 성장을 견인하고 있습니다.