핀텔 분기보고서 (2022.09)
7. 기타 참고사항

지속적인 R 투자를 통하여 공시자료 작성 기준일 현재 총 25건의 특허권을 보유하고 있으며, 12건의 특허를 출원 중입니다. 동 특허권은 당사의 주요 기술이 무단으로 사용되는 것을 방지하고 관련 제품의 매출 증진에 이바지하고 있습니다. 등록 특허권의 상세 내용은 다음과 같습니다.

번호	명칭	출원인	출원날짜	등록날짜

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

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

3	끼어들기 차량 단속 시스템 및 그 방법	(주)핀텔	2017-07-31	2017-10-20

4	차량용 카메라 시스템	(주)핀텔	2017-08-31	2018-04-10

5	영상 분석을 기반으로 한 길 안내 방법 및 장치	(주)핀텔	2017-12-06	2019-03-29

6	출입문 통제 방법 및 장치	(주)핀텔	2017-11-23	2018-04-10

7	무임 승차 감지 방법 및 장치	(주)핀텔	2018-07-20	2019-01-10

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

9	객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	(주)핀텔	2018-09-20	2020-07-03

10	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	(주)핀텔	2018-11-22	2022-03-08

11	OBJECT REGION DETECTION METHOD, OBJECT REGION DETECTION APPARATUS, AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE MEDIUM THEREOF	(주)핀텔	2018-11-14	2021-11-02

12	에스컬레이터 이용자 행위 검지 장치 및 그 방법	(주)핀텔	2019-02-12	2021-02-05

13	인공신경망 기반 객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	(주)핀텔	2019-03-22	2021-06-01

14	딥러닝의 얼굴인식을 이용한 대중교통수단의 무임승차 검출 시스템 및 방법	(주)핀텔	2019-12-03	2020-05-06

15	딥러닝을 이용한 대중교통수단의 승하차 계수 시스템 및 방법	(주)핀텔	2019-12-03	2020-05-06

16	인공지능 기반의 시설물 외관 분석 방법	국토안전관리원, (주)핀텔	2019-12-17	2021-10-28

17	객체영역 검출방법, 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그램	(주)핀텔, 한양대학교 산학협력단	2020-03-13	2021-12-27

18	딥러닝 기반 비대면 안면 인식 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템	(주)핀텔	2020-04-24	2021-06-01

19	스마트 안전 횡단보도 서비스 제공 시스템	(주)핀텔	2020-05-25	2021-02-05

20	딥러닝 기반 객체 검출 방법 및 장치	(주)핀텔	2020-11-23	2021-10-25

21	딥러닝을 활용한 지능형 CCTV 선별 관제 방법 및 시스템	(주)핀텔	2020-11-20	2021-06-10

22	딥러닝 기반 객체 추적 및 행위 분석을 이용한 스마트 축산관리시스템 및 방법	(주)핀텔	2020-10-23	2021-07-21

23	영상분석을 위한 압축정보 생성방법 장치 및 이에 대한 컴퓨터 프로그래밍	(주)핀텔	2021-08-04	2021-10-26

24	좌표계 기반 충돌예측 시스템	(주)핀텔	2021-10-05	등록 진행중

25	스마트 교통관제 시스템	(주)핀텔	2021-09-16	등록 진행중

나. 규제 현황

영상분석 솔루션 제품 자체에 대한 법, 제도적 규제는 KC 인증, TTA 인증 등 일반 전자제품 및 통신기기에 요구되는 인증을 넘지 않는 수준입니다. 그러나 영상분석을 위한 영상수집 및 이용과 관련하여는 개인정보보호법과 관련된 규제가 적용되며 당사는 법률전문가 검토에 따라 안내판을 설치하고 보안조치를 취하고 있습니다. 또한, 교통 솔루션 사업과 관련하여 정부의 교통안전 규제의 강화는 오히려 사업기회 창출에 기여하고 있습니다.

(1) 개인정보보호 규제

영상감시 시스템으로 촬영한 영상의 사용에 대해서는 데이터 3법 중 정보통신망법과 신용정보법 등에서 규정하고 있었으나, 2020년 6월 데이터 3법이 개정되면서 관련 조항이 삭제되거나 완화되었습니다.

당사는 전문 법무법인에 의뢰하여 개인정보보호 규제 이슈를 선제적으로 대응하고 있으며, 법무법인의 가이드에 따라 각 규제사항에 대해 적절한 조치를 취하고 있습니다.

(2) 교통안전 규제

도로 이용자의 편리한 이용과 안전 확보를 위해 교통안전 규제는 강화되는 추세입니다. 특히, 스쿨존 교통사고 예방을 위한 도로교통법 및 특가법 개정 (“민식이법”, 2020. 3. 25 시행)에 따라 보행자 안전을 위한 규제가 신설되었습니다. 이에 따라 어린이보호구역 내 과속단속카메라, CCTV 설치가 의무화되었고, 어린이보호구역 내 사고가 높았던 곳들을 중심으로 대대적인 안전장치가 마련되고 있습니다.

교통안전을 위한 이러한 정책적 요구에 대응하여 당사는 구로구, 안양시 등 지자체와 협력하여 보행자의 교통안전을 위한 솔루션을 기획하여 설치하고 있습니다. 교통안전 규제는 영상분석 기술의 적용을 확대하는 강력한 동인으로 작용하고 있습니다.

다. 시장여건 및 영업의 개황(1) 목표 시장

당사의 고해상도 영상분석 기술은 생활보안과 지능형 교통체계 분야를 중심으로 적용되고 있지만, 픽셀 손실 없는 고해상도 영상분석의 이점은 기존 존재하지 않았던 새로운 시장을 개척할 수 있는 데에 의미가 있습니다. 원본영상을 다운사이징 하여 분석하는 기존의 방법으로는 구현하기 어려웠던 소형객체 및 원거리 객체의 정밀 검지와 분류가 가능해지므로 이전까지 적용되지 못했던 수많은 응용분야가 생겨나고 있습니다.

영상분석 시장을 강하게 견인하고 있는 전방시장은 스마트시티 시장과 이의 일부인 지능형 교통체계(ITS) 또는 스마트 교통 시장입니다. 스마트시티 세계시장은 2018년 673억 달러에서 연평균 24.7% 증가하여 2024년에 2,530억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 이 중에서 당사가 현재 주력하고 있는 스마트 교통 분야는 전체 스마트시티 시장의 9.1%를 차지하여, 2022년 148억 달러의 시장으로 추정됩니다.

[세계 스마트시티 시장 전망]

(단위: 백만 달러)

구분	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	CAGR

전체 시장	67,300	83,900	104,600	130,500	162,700	202,900	253,000	24.7%

스마트 교통	6,124	7,635	9,519	11,876	14,806	18,464	23,023

(출처: 중소기업 기술로드맵)

스마트시티 산업은 국내 시장만 살펴보아도 우리 정부의 재정 투입으로 급성장이 기대되는 시장입니다. 국내 스마트시티 시장은 2018년 6조 2,176억원에서 연평균 34.0% 성장하여 2024년에 35조 9,957억원 규모로 성장할 것이 전망됩니다. 이 중에서 당사가 현재 주력하고 있는 스마트 교통 분야는 2022년 1조8,242억원 시장으로 추정됩니다.

[국내 스마트시티 시장 전망]

(단위 : 억원)

구분	2018	2019	2020	2021	2022	2023	2024	CAGR

전체 시장	62,176	83,316	111,643	149,602	200,467	268,625	359,957	34.0%

스마트 교통	5,658	7,581	10,159	13,613	18,242	24,444	32,755

(출처: 중소기업 기술로드맵)

영상분석 서비스의 제공 형태는 소프트웨어와 기술서비스를 공급하는 방식과 소프트웨어와 하드웨어를 결합하여 시스템 일체로 공급하는 방식으로 나눌 수 있습니다. 당사의 해외사업은 소프트웨어와 기술서비스 공급에 집중하며 하드웨어 장비는 현지 파트너와 협력하는 방식으로 사업을 추진하고 있으며, 국내사업은 연계된 하드웨어의 품질까지 보장하여 고객경험이 향상 될 수 있도록 하드웨어에 당사의 원천기술인 소프트웨어를 결합하여 납품을 진행하고 있습니다.

이러한 당사의 사업방향에 따라 글로벌 시장조사 분석 보고서를 기반으로 목표시장의 규모를 분석한 결과 세계 시장의 규모는 2022년 67억 달러 규모로 연평균 19%로 빠르게 성장하며, 국내 시장은 2022년 3,301억원(소프트웨어와 하드웨어 합계) 규모이고 연평균 21.30%로 고속으로 성장하고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 국내시장에서 하드웨어란 카메라, 스토리지 장치와 이러한 장치의 설치 및 유지 관리를 위한 서비스를 의미하며, 이러한 하드웨어 시장은 소프트웨어의 약 2.5배의 규모로 추정됩니다.

[㈜핀텔 목표시장 규모 및 전망]

구분	2018	2019	2020-e	2021-p	2022-p	2023-p	2024-p	2025-p	CAGR (2020~2025)

세계시장 (백만불)	영상분석 SW/Service	3,552	4,277	4,935	5,735	6,744	8,019	9,646	11,778	19.00%

국내시장 (억원)	영상분석 SW/Service	460	564	656	782	943	1,139	1,392	1,737	21.30%

영상분석 HW	1,150	1,409	1,639	1,955	2,358	2,846	3,479	4,341

국내시장 계	1,610	1,972	2,294	2,737	3,301	3,985	4,870	6,078

(출처: Video Analytics Market Global Forecast to 2025, Markets and Markets을 바탕으로 ㈜핀텔 추정)

(2) 산업의 성장성

영상감시장치에 대한 공공조달 구매 금액 집계에 따르면, 영상 감시장치는 매년 5천억원 이상의 대체수요가 발생하는 Captive Market의 특성을 지니고 있습니다. 공공 CCTV는 2013년 57만대에서 2020년 134만대로 연 13%의 성장률로 증가하고 있습니다. 이에 따라 영상감시장치에 대한 구매 및 대체 수요는 안정적으로 유지되고 있습니다.

예산항목	2018년	2019년	2020년	2021년

영상감시장치 (나라장터)	5,249	5,357	5,267	5,291

(출처: 조달정보개방포털, 연간 영상감시장치 발주 금액 집계)

아울러 지능형교통체계 계획에 따라 ITS를 위한 투자는 급격히 증가하고 있습니다. ITS 고도화의 중심에는 영상기반의 첨단 센서 기술이 있습니다. 특히 영상식 돌발검지시스템은 2020년 240개 터널 3,539개의 CCTV 영상에 적용되어 운영중이며, 이는 더욱 확대될 예정입니다. 당사가 서부간선도로 지하화 사업에 영상식 돌발검지시스템을 구축한 사례와 같이 정부의 정책은 터널의 돌발검지는 영상식으로 구축할 계획을 가지고 있습니다.

또한, ITS는 무인자율주행을 위한 C-ITS로 진화하고 있습니다. C-ITS의 중심에는 도로의 첨단화 즉, Road Side Equipment의 완비가 핵심입니다. 국토교통부는 2027년까지 자율주행 Level 4단계를 위한 도로정비를 목표로 하고 있으며, 신호체계의 정비와 센서와 신호의 연계가 중점 과제입니다. 당사가 금년에 테스트베드 실증을 완료하는 스마트 교차로가 전국에 확산될 것이 전망됩니다.

지능형 교통체계를 위한 기본계획에 따라 정부의 투자가 확대될 예정입니다. 현재까지 확정된 예산은 2022년부터 아래와 같이 약 2조원 규모입니다. 이 외에도 확정되지 않은 추가 투자가 기대됩니다.

예산항목	2018년	2019년	2020년	2021년	‘22-25	CAGR
(‘18-‘21)

첨단도로교통체계 (국토교통부)	666	885	2,112	5,179	38,314	98%

(출처: 지능형 교통체계 기본계획 2030)

스마트시티 산업의 글로벌 시장은 2022년 163조원에서 연평균 24.7%로 증가하여, 2024년 253조원 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 국내적으로는 우리 정부의 재정 투입으로 더욱 빠른 성장이 기대되며, 2022년 20조원에서 연평균 34.0%로 증가하여, 2024년 35조원 규모로 성장할 것이 전망됩니다.

또한, 글로벌 시장조사 전문기관의 분석에 따르면, 글로벌 영상분석 시장은 2022년 6조 7천억원 규모로 추정되며, 연평균 19.0%로 성장하여 2025년에는 11조 8천억원 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 국내 시장은 서버등의 하드웨어 장치를 포함하며, 2022년 3천 3백억원 규모로 추정되며, 연평균 21.3%로 성장하여 2025년에는 6,078억원에 이를 것으로 전망됩니다.

(3) 시장환경 공공안전에 대한 관심 증대와 인공지능 기술을 적용하고자 하는 정부의 적극적인 투자, 그리고 각국 정부의 스마트 시티 확산 정책이 영상분석 시장의 성장을 견인하고 있습니다. 이에 따라 우리 정부도 D,N,A(Data, Network, AI) 생태계를 강화하고, 비대면 인프라를 고도화 하고, 메타버스 등 초연결 신산업 육성, 사회간접자본 디지털화 등으로 대변되는 한국형 뉴딜 정책을 추진하고 있습니다. 아래의 표와 같이 영상분석과 관련된 정부의 스마트시티 예산은 2021년 1조 2천억원으로 추정되며, 이후 연평균 2조원에 이를 것으로 추정됩니다. [스마트시티 관련 정부 예산 현황] (단위 : 억원)

구분	분야	예산항목	2020년	2021년	'22-25

스마트
시티	교통	첨단도로교통체계 (국토교통부)[1]	2,112	5,179	38,314

방범	영상감시장치 (나라장터)[2]	5,267	5,291	21,164(E)

산업기반	스마트시티 (국토교통부)[3]	1,417	1,957	18,711(E)

합 계	8,796	12,427	78,189(E)

주1) 국토교통부 및 해양수산부 공통 지능형교통체계 기본계획 2030주2) 조달정보개방포털 /주3) 국토교통부 예산안

(4) 경쟁현황(가) 경쟁형태

글로벌 영상분석 키 플레이어들은 Avigilon, Axis Communication, Agent Vi, Hikevision, IntelliVision 등으로 Top 5의 높은 시장점유율을 가지고 있습니다. 이들은 공통적으로 보안 및 안전 분야 (Video Surveillance) 서비스를 기반으로 사업을 시작하여 교통관제 (Intelligence Traffic System, ITS) 및 리테일 분야 등으로 사업 영역을 확장하는 경향을 보이고, 당사와 유사한 제품군 및 서비스를 제공하고 있어 당사와 경쟁관계에 있습니다.

교통솔루션은 딥러닝 영상식 교통량 수집 기술 및 신호 연계 기술 등의 첨단 ITS 기술을 보유하고 있는 소수의 기업이 경쟁하는 시장입니다. ITS 사업은 입찰 방식으로 진행되므로 제안능력과 벤치테스트 등 성능의 우수성이 중요합니다. 또한, 사업의 규모가 대규모 국책사업으로 진행되어 국가 연구과제 및 실증, 또는 사업화를 수행한 레퍼런스가 있는 검증된 기업만이 상호 네트워킹을 통해 프로젝트에 참여하는 구조입니다. 당사는 스마트시티 연구과제 참여와 사업화의 경험으로 스마트 교통솔루션의 핵심 플레이어로 두각을 나타내고 있으며, 향후 기술력에 레버리지한 사업화 능력을 기반으로 대기업과 동등한 위치에서 독점적인 시장지위를 구축하는 비전을 가지고 있습니다.

(나) 진입장벽

영상 분석 시스템은 생산자, 판매자 및 시공업자 간의 밀접한 관계에 따른 폐쇄적인 유통구조가 진입장벽으로 작용하여 신규업체의 시장진입이 어려운 산업입니다. 특히 인공지능 영상분석 산업은 기술 중심의 강소기업형 산업 영역으로 분류되며, 창의적인 기술 개발 시 파급 효과가 큰 시장이지만, 기술적 진입장벽 측면에서 살펴보면 폐쇄성이 강하며, 기술 모방이 어려운 특징을 가지고 있습니다.

딥러닝 네트워크의 완성도는 네트워크 레이어의 구성과 더불어 학습 데이터의 양과 질에 의해 죄우됩니다. 따라서 기반이 되는 네트워크의 구조를 알더라도 적절한 학습 데이터가 없으면 성능을 모방할 수 없습니다. 당사는 솔루션 설치환경에 맞는 학습 데이터를 꾸준히 축적하여 교차로 직선도로, 횡단보도, 생활도로 등 영상분석이 주로 사용되는 환경에서 약 18억장의 영상 프레임을 수집하고, 70여종의 관심객체를 분류하여 99만개의 학습데이터를 구축하고 학습 노하우를 축적하였습니다. 원본데이터는 국책과제를 위해 현장에 설치된 CCTV와 다양한 공공프로젝트를 통하여 지속적으로 수집되고 있으며, 자체 라벨링 인력으로 구성된 데이터 센터에서 인공지능 학습 및 분석 성능 개선을 위하여 노력하고 있습니다.

아울러, 스마트 교차로 시스템은 고정시간 제어(TOD, Time of Day)에서 실시간 교통 감응 제어로 신호제어 기술이 발전하고 있습니다. 교통량을 분석하여 신호를 제어하는 것은 새로운 시도로 당사는 서울 상암동과 경기도 고양시 등에 실증을 진행하여 독보적인 지위를 구축하고 있습니다.

라. 회사의 현황(1) 사업 개황

핀텔은 인간의 시각과 판단을 대체하는 인공지능 솔루션으로 인류의 행복한 삶을 구현하고 4차 산업혁명을 선도하는 고해상도 영상분석 전문 기업입니다. 기술 개발을 위한 R 투자에 매진하여, 고화질 영상을 원본 해상도의 손실 없이 실시간으로 분석하는 독보적인 기술을 확보하고, 스마트 시티 산업을 중심으로 교통, 방범, 커뮤니티, 리테일 등 다양한 산업적 수요에 대응하고 있습니다.

2015년 법인 설립과 함께 고해상도 CCTV 영상을 원본 화질로 분석하여 인식 거리와 정확성을 높이는 기술 아이디어를 특허 출원하고, 본격적인 개발에 착수하였습니다. 창업 후 2017년까지는 미래창조과학부 (現 과학기술정보통신부)의 연구비 지원을 받아 “Full HD급 이상의 고해상도 영상 객체인식 SW 개발”연구로 HBR 기술을 완성하는 등 영상분석을 위한 원천 기술 획득과 솔루션 개발을 위한 R 투자에 집중하였으며, 그 결과 K-Global 300, 퍼스트펭귄 창업기업 선정, 대한민국발명특허대전 금상 수상 등 기술 기업으로서의 가능성을 인정 받았습니다.

사업화 측면으로도 기민하게 대응하여 “스마트 HBR 종합영상시스템 AVAX Advanced Video Analytic eXperience”를 출시하고 정부인증 및 심사를 거쳐 조달청 우수제품 및 벤처창업혁신상품으로 등록하여 공공조달 분야의 판로를 확보하였습니다. 2018년 부터는 공공조달을 통한 판매가 실현되어 연간 두 배 이상의 꾸준한 매출 신장을 이루고 있습니다. 이외에도 선별관제 솔루션을 개발, 스마트 교차로 실증연구 참여, 신제품 PREVAX 출시 등 신시장을 공략하기 위한 혁신에 매진한 결과, PREVAX 교통솔루션이 조달사업법에 따른 혁신제품으로 지정되고, 서부간선도로 돌발검지 시스템 구축, 안양시 스마트스쿨존 시스템 구축과 같은 큰 규모의 프로젝트를 수주하는 등 사업적 성과를 이어오고 있습니다. 또한 국토교통부 주관 스마트시티 혁신기술 과제에 선정되어 경기도 고양시에 감응형 신호체계를 구축하여 메타버스를 적용하여 검증하는 등 기술성을 입증하고 있습니다.

이러한 기술/사업적 기반을 바탕으로, 교통솔루션의 기능을 확장하여 자율주행을 위한 도로지능화 수요에 대응하고, 전국 단위의 지능형 선별관제 시장 공략 및 대기업과 연계한 민간 솔루션을 제품화 하는 등 국내 시장을 확대하고, 글로벌 사업본부를 설치하여 해외시장에도 본격 진출할 예정입니다. 영국, 북미 등 선진국 시장 진출, 대기업과 연계한 B2B로의 사업 영역 다변화 및 지속적인 기술 고도화를 통하여 명실상부한 인공지능 영상분석 분야의 글로벌 No.1 기업으로 도약할 것입니다.

(2) 솔루션 개요

(가) AVAX

AVAX는 당사의 HBR 기술이 적용되어 고해상도 영상을 원본 해상도 손실 없이 정확하고 빠르게 분석합니다. CCTV 영상에서 객체를 검출하고 이벤트(침입 감시, 통행자 계수, 배회 감시, 횡단보도 보행자 인식 등)를 판별하는 기능을 수행합니다. AVAX 솔루션은 방범용 영상감시 시스템, 횡단보도 보행자 감시 시스템, 주차감시 시스템 등 공공분야에 주로 적용되고 있습니다.

(나) PREVAX

PREVAX는 Smart AI Unit, PHRD, BSD 등 당사의 고도화된 딥러닝 기술이 적용된 영상분석 소프트웨어입니다. 차종 및 차량 속도, 대기열 등을 측정하며, 싸움, 방화, 유기 등 다양한 행동 인식이 가능합니다.

지난 2021년 우수 R 혁신제품으로 지정되어 수의계약을 통한 공공부문 매출이 기대되고 있습니다. 혁신제품은 혁신성과 공공성이 인정된 제품을 지정하여 정부가 먼저 구매하여 실증사례를 형성하여 공공서비스를 개선하고 기술혁신을 촉진하는 제도입니다. 공공조달의 수의계약 대상이 되며, 수요기관의 구매자는 구매면책을 통해 보호되어 용이하게 구매결정을 할 수 있는 이점이 있습니다.

PREVAX는 교통량검지시스템, 돌발검지시스템, 스마트교차로, 스마트스쿨존 시스템 등 다양한 스마트교통 솔루션으로 출시되었습니다. 특히, 자율주행 지원을 위한 교통정보 수집 및 신호연계 시스템 사업을 본격적으로 추진하고 있습니다. 이와 관련하여, 자율주행차 시범운행지구로 지정된 서울 상암동의 월드컵북로 4지 교차로 3개 연속 교차로에서 영상기반 교통량 분석을 통한 감응형 신호체계 시스템을 실증테스트하여 성공한 바 있으며, 현재는 경기도 고양시의 3 x 3 도로에 감응형 신호체계를 구축하여 메타버스를 적용하여 검증하는 것으로 고도화를 진행하고 있습니다. 이는 국내 최초의 실시간 신호 최적화 실증 수행입니다.

(다) Pintel Net

Pintel Net은 GPU를 사용하지 않고 초고속으로 객체를 검지하는 BSD 기술과 Pintel Classifier로 구성된 차세대 영상분석 솔루션입니다. 영상분석이 필요한 분야에는 범용적으로 적용될 수 있으며, 혁신적인 경량화를 이루어 산업통상자원부로부터 신기술 (NET) 인증을 취득하였습니다.

마. 신규사업

당사는 현재 고양시와 진행중인 실시간 교통신호연계 실증 성과에 따라, 교통솔루션의 기능을 확장하여 자율주행을 위한 도로지능화 수요에 대응할 계획입니다. 또한 전국 단위의 지능형 선별관제 시장을 공략하고 대기업과 연계한 민간 솔루션을 제품화 하는 등 국내 시장을 확대하고, 글로벌 사업본부를 설치하여 해외시장에도 본격 진출할 예정입니다.

(가) 스마트 교통사업

당사는 교통안전 증진과 소통 원활화를 위한 다양한 스마트교통 솔루션을 출시한 바 있습니다. 교통량검지시스템, 돌발검지시스템, 디지털횡단보도 등입니다. 신규사업으로는 자율주행차 지원을 위한 교통정보 수집 및 신호연계 시스템 사업에 본격적으로 진출하고자 합니다.

이와 관련하여 자율주행차 시범운행지구로 지정된 서울 상암동의 월드컵북로 4지 교차로 3개 연속 교차로에서 영상기반 교통량분석을 통한 감응형 신호체계를 시스템을 실증에 성공하였으며, 현재 고양시에서 교통소통 개선 효과를 메타버스를 기반으로 검증하는 작업을 진행중입니다. 이러한 실증 결과에 따라 제품화 출시하여 자율주행 지원을 위한 차세대 스마트 교차로 솔루션 판매를 예정하고 있습니다.

AI와 딥러닝의 발전으로 영상분석 정확도가 높아지면서 국내에서는 전국에 그물망처럼 설치된 CCTV의 정보를 활용해 자율주행차와 커넥티드카, C-ITS 기술을 개발하는 움직임이 일고 있습니다. 영상기술이 미래차 기술에 접목되고 있는 이유는 주행도중 전방에 나타나는 물체가 보행자인지 차량인지 또는 낙하물인지에 따라 운전방식을 바꿀 필요가 있기 때문입니다. 사람의 두뇌는 이를 습관적이고 직관적으로 판단하는 반면, 자동차는 사람의 시각의 역할을 대신하는 센서로 정보를 수집하고, 사람의 뇌를 형성하는 신경망을 모방해 학습하는 딥러닝 분석을 통해 판단합니다.

자율주행차에서 영상은 핵심이며, CCTV 등 카메라는 단가가 다른 센서에 비해 월등히 저렴해 카메라만으로 자율주행차를 개발하려는 움직임이 일고 있습니다. 디지털 신호만 전달해 주는 레이더나 라이더와 달리 영상은 주관적 판단이 가능하므로 향후 인공지능(AI) 딥러닝 기술이 고도화되면 자율주행차는 물론 이를 위한 기술 검증까지 활용도가 넓어질 것으로 예상되고 있습니다.

(나) 해외사업 분야

안전에 대한 요구사항과 교통인프라 고도화는 한국만의 이슈가 아니며, 세계적으로 공통된 요구입니다. 한국은 풍부한 신도시 개발 노하우에 세계 최고의 첨단 정보통신기술을 갖고 있어서 스마트시티 시장을 선도할 가능성이 높다고 평가받고 있습니다.

당사는 국가주도 스마트시티 정책 및 지능형 교통체계 프로젝트의 성공사례를 토대로 해외시장 진출을 추진하고 있습니다. 특히, 영국 국제통상부의 글로벌 헤드쿼터 설립지원 엑셀러레이팅 프로그램인 GEP (the Global Entrepreneur Program)에 선정되어, 런던에 글로벌 비즈니스 확장을 위한 교두보로써 거점 오피스를 개소할 예정입니다.