핀텔 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 주요 지식재산권 보유 현황 당사는 지속적인 R 투자와 함께 핵심기술에 대한 특허를 보유 및 출원중에 있습니다. 특허를 통해 당사의 주요 기술이 무단으로 사용되는 것을 방지하고 관련 제품의 매출 증진에 이바지하고 있습니다. 보고서 작성일 기준 등록 특허권의 상세 내용은 다음과 같습니다.

번 호	명 칭	특허권자	출원일	등록일

1	고해상도 영상을 이용한 객체 인식 및 추적 방법 및 장치	㈜핀텔	2015-09-08	2016-08-08

2	화면 생략에 의해 영상 인식속도를 향상시키는 영상 데이터 처리 시스템	㈜핀텔	2016-07-26	2017-09-04

3	끼어들기 차량 단속 시스템 및 그 방법	㈜핀텔	2017-07-31	2017-10-20

4	차량용 카메라 시스템	㈜핀텔	2017-08-31	2018-04-10

5	출입문 통제 방법 및 장치	㈜핀텔	2017-11-23	2018-04-10

6	무임 승차 감지 방법 및 장치	㈜핀텔	2018-07-20	2019-01-10

7	영상 분석을 기반으로 한 길 안내 방법 및 장치	㈜핀텔	2017-12-06	2019-03-29

8	딥러닝 기반 차량 및 보행자 감지 영상 분석 장치 및 그 방법	㈜핀텔	2018-08-29	2019-09-06

9	딥러닝을 이용한 대중교통수단의 승하차 계수 시스템 및 방법	㈜핀텔	2019-12-03	2020-05-06

10	딥러닝의 얼굴인식을 이용한 대중교통수단의 무임승차 검출 시스템 및 방법	㈜핀텔	2019-12-03	2020-05-06

11	객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2018-09-20	2020-07-03

12	에스컬레이터 이용자 행위 검지 장치 및 그 방법	㈜핀텔	2019-02-12	2021-02-05

13	스마트 안전 횡단보도 서비스 제공 시스템	㈜핀텔	2020-05-25	2021-02-05

14	인공신경망 기반 객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2019-03-22	2021-06-01

15	딥러닝 기반 비대면 안면 인식 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템	㈜핀텔	2020-04-24	2021-06-01

16	딥러닝을 활용한 CCTV 선별 관제 시스템	㈜핀텔	2020-11-20	2021-06-10

17	딥러닝 기반 객체 추적 및 행동 분석을 이용한 스마트 축산관리시스템 및 방법	㈜핀텔	2020-10-23	2021-07-21

18	딥 러닝 기반 객체 검출 방법 및 장치	㈜핀텔	2020-11-23	2021-10-25

19	영상분석을 위한 압축정보 생성방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2021-08-04	2021-10-26

20	인공지능 기반의 시설물 외관 분석 방법	㈜핀텔, 국토안전관리원	2019-12-17	2021-10-28

21	Object Region Detection Method, Object Region Detection Apparatus, and non-Transitory computer-readable medium thereof	㈜핀텔	2018-11-14	2021-11-02

22	객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔, 한양대학교 산학협력단	2020-03-13	2021-12-27

23	對象區域檢測方法、裝置及對其的非臨時性計算機可讀介質	㈜핀텔	2018-11-22	2022-03-08

24	스마트 교통관제 시스템	㈜핀텔	2021-09-16	2022-10-17

25	좌표계 기반 이동객체 충돌 예측 시스템 및 방법	㈜핀텔	2021-10-05	2022-11-04

26	실시간 교통상황을 디지털트윈과 메타버스로 구현하는 방법 및 시스템	㈜핀텔	2022-12-16	2023-05-03

27	교통정보 및 보행정보 분석방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2022-08-19	2023-05-03

28	동적프레임이 존재하는 구간의 검출방법	㈜핀텔, 한양대학교 산학협력단	2021-11-12	2023-07-17

29	딥러닝 영상 분석을 위한 영상 데이터 전달 시스템 및 그 방법	㈜핀텔	2021-09-28	2023-10-06

30	스트리밍모듈을 이용한 고해상도 영상분석방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2021-11-19	2023-10-17

31	움직임이 존재하는 프레임의 검출방법	㈜핀텔, 한양대학교 산학협력단	2021-06-16	2023-10-17

32	교차로의 신호체계에 대한 평가지표를 산출하고 비교하는 방법 및 시스템	㈜핀텔	2022-12-16	2023-11-09

33	영상 내 움직임이 있는 객체 검출 방법 및 시스템	㈜핀텔	2023-01-25	2023-12-20

34	디지털트윈을 이용한 라벨링된 인공지능 학습데이터의 생성방법 및 시스템	㈜핀텔	2023-04-06	2024-01-30

35	정책기반 가변적 영상분석 아키택쳐 생성방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2021-11-19	2024-02-14

36	실시간 영상에서 움직임이 없는 구간을 판별하는 임계값 산출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	㈜핀텔	2022-07-26	2024-02-14

37	보차혼용도로의 위험도를 산출하는 방법 및 컴퓨팅시스템	㈜핀텔	2023-11-15	2024-04-11

38	보차혼용도로의 위험도를 산출하기 위한 학습데이터를 생성하는 방법 및 컴퓨팅시스템	㈜핀텔	2023-11-15	2024-08-06

39	딥러닝 기반의 이벤트분류모델의 성능을 개선하는 방법 및 시스템	㈜핀텔	2023-12-22	2024-10-17

40	우회전차량의 일시정지를 검지 및 단속하는 시스템 및 방법	㈜핀텔	2023-12-15	2024-10-30

41	객체의 방향성정보를 고려한 딥러닝 기반의 다중객체 추적 방법 및 시스템	㈜핀텔	2024-12-16	2025-06-17

42	객체의 특징을 고려한 딥러닝 기반의 다중객체 추적 방법 및 시스템	㈜핀텔	2024-12-16	2025-06-10

43	객체의 특징을 고려한 딥러닝 기반의 검출모델을 이용한 다중객체 추적 방법 및 시스템	㈜핀텔	2025-01-24	2025-06-10

나. 규제 현황

고해상도 AI 영상분석 기술은 기술 자체에 대한 직접 규제는 제한적이나, 개인정보 보호법, AI 윤리 강화 흐름, 스마트교통ㆍ방범ㆍ재난안전 등 분야별 규제 강화라는 다층적 규제 환경 속에서 사업을 추진해야 하는 상황입니다.

- 기술 자체에 대한 직접 규제는 제한적입니다. 현재 고해상도 AI 영상분석 기술 및 제품 자체에 대해 별도의 포괄적 규제는 없으며, KC 인증과 TTA 인증 등 일반 ICT 기기 수준의 인증만 요구되고 있습니다. 다만, 공공부문 사업에서는 각 발주기관의 성능 검증 기준이 사실상 규제 역할을 하고 있습니다.

- 표준화된 규제가 아니라, 스마트교통ㆍ방범ㆍ재난안전 등 분야별로 각각의 규제가적용되고 있습니다. 스마트시티 분야의 각 사업별 성능 기준과 기술 인증 요건이 적용되며, 이를 충족해야 공공 사업 참여가 가능합니다. 이러한 기준은 사실상 강력한 진입장벽 역할을 하고 있습니다.

다. 산업의 특성 (1) 산업의 개요

[지능형 도시운영 AI 플랫폼 산업의 개요]

당사는 단순한 상황 인식을 넘어 스스로 맥락을 이해하고 판단하는 '에이전틱 AI' 기술을 바탕으로, 과거의 수동적인 관제 산업을 혁신하는 '지능형 도시운영 AI 플랫폼' 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.

과거의 관련 산업이 IoT, 센서 등 물리적인 인프라를 확충하고 단순 알람을 발생시키는 데 집중했다면, 차세대 지능형 도시운영 시장은 폭발적으로 늘어난 데이터를 실시간으로 융합하여 운영자의 '판단의 구조'를 혁신하는 고도화된 AI 소프트웨어 중심으로 재편되고 있습니다.

이러한 지능형 도시운영 AI 플랫폼 시장에서 주도권을 확보하기 위해서는 단순한 객체 인식 기술을 넘어 다음과 같은 차별화된 핵심 역량이 필수적입니다.

1) 상황을 사람처럼 이해하는 '에이전틱 AI 워크플로우' 기술력

· 수많은 알람을 개별적으로 발생시키는 데 그치지 않고, AI가 시간, 공간, 행동의 상호작용 등 영상 속 상황의 전후 맥락을 사람처럼 종합적으로 이해하고 판단하는 지능형 워크플로우 역량이 요구됩니다.

2) 하드웨어 제약 없는 '비용 효율적 시스템 구현'

· 고비용 GPU를 대체하는 NPU 등 다양한 엣지 및 서버 환경에서 무손실, 초저전력으로 구동할 수 있는 'Full-Stack AI' 아키텍처를 통해 총소유비용(TCO)을 획기적으로 절감하는 능력이 시장 확장의 핵심입니다.

3) 끊김 없는 '표준 기반 시스템 통합'

· 국제 표준(ONVIF 등)을 준수하여 교통, 방범, 안전 등 기존에 분리되어 있던 다수의 도시 인프라 데이터를 하나의 운영 화면으로 통합하고 중단 없이 서비스할 수 있는 확장성과 신뢰성이 필요합니다.

4) 선제적인 '위험 예측 및 대응' 능력

· 단순 사고 감지를 넘어 데이터 흐름을 분석해 위험 징후를 사전에 예측하고, 운영 목적에 맞는 최적의 대응 시나리오를 주도적으로 시뮬레이션하고 제안하는 능동적 판단 역량이 필수적입니다.

차세대 지능형 도시 운영 시장은 기술 진입 장벽이 매우 높아, 원천 기술을 선제적으로 확보한 기업만이 지속적인 사업 기회를 창출할 수 있습니다. 당사는 세계 최고 수준의 AI 영상분석 기술과 공공·민간의 폭넓은 레퍼런스를 통해 검증된 기술적 우위를 확보하고 있습니다. 앞으로도 당사는 정보의 복잡성이 심화되는 시대에 더 나은 판단을 제공하는 'Full-Stack Agentic AI Platform, PREVAX'를 통해 지능형 인프라 시장 전반의 혁신을 주도해 나갈 것입니다.

(2) 산업의 성장성

2050년까지 세계 인구의 68%가 도시에 거주할 것으로 예상되며, 국내 역시 도시화율이 90%를 초과하며 인구 및 산업의 수도권 집중 현상이 심화되고 있습니다. 이에 따라 교통 혼잡, 고령화로 인한 사회적 인프라 수요 증가, 재난 및 안전관리 부담 등 각종 도시 문제가 복합적으로 나타나고 있습니다. 이러한 불확실성을 통제하고 지속 가능한 도시 관리 체계를 구축하기 위해, 지능형 인프라 및 AI 기술 도입에 대한 투자가 전 세계적으로 급증하는 추세입니다.

글로벌 스마트시티 시장은 연평균 성장률(CAGR) 19.7%의 빠른 성장세를 보이며 2033년경 약 4조 6천억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 국내 시장 역시 정부의 지능형 인프라 구축 사업 등 정책적 지원에 힘입어 2028년 약 65조 원 규모로 연평균 19% 수준의 급성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

(출처: KOTRA 2024 해외진출 전략보고서)

특히 주목할 점은, 인프라 확장이 어느 정도 궤도에 오르면서 산업 성장의 무게 중심이 '하드웨어'에서 '소프트웨어'로 빠르게 이동하고 있다는 것입니다. CCTV와 센서 등 물리적 장비가 방대한 데이터를 쏟아내고 있지만 이를 처리할 인력과 자원은 한계에 달했습니다. 결국 정보 과잉 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 지원하는 '지능형 도시운영 AI 플랫폼'이 전체 산업의 성장을 견인할 핵심 부가가치 영역으로 부상하고 있습니다.

(출처: 국토교통부, 제4차 스마트시티 종합계획(2024~2028))

여기에 더해 기존 고비용 GPU 서버의 한계를 극복하는 초저전력 NPU 칩 시장이 본격 개화함에 따라, AI 인프라 확장의 가장 큰 걸림돌이었던 막대한 전력 소모와 도입 비용 문제가 근본적으로 해소되고 있습니다. 이는 지능형 AI 플랫폼의 확산 속도를 획기적으로 앞당길 것이며, 당사와 같이 특정 하드웨어에 종속되지 않고 NPU 환경에 최적화된 고성능 AI 소프트웨어를 공급할 수 있는 기업에게 폭발적인 성장의 기회를 제공할 것입니다.