핀텔 반기보고서 (2021.06)
7. 기타 참고사항

가. 시장의 현황(1) 스마트 교통 솔루션 분야

(가) 시장의 Needs

스마트시티는 도시경쟁력과 삶의 질 향상을 위하여 건설 정보통신기술 등을 융복합하여 건설된 도시기반 시설을 바탕으로 다양한 도시 서비스를 제공하는 지속가능한 도시입니다. 정부 지자체는 각 도시 특성에 맞는 사업을 추진, 다양한 ICT기술을 접목시켜 도시 전반의 스마트 인프라를 구축하고 있습니다. U-City부터 시작된 기술 축적으로 인해 스마트시티 개발 역량 준비되어 있으며 특히 정보통신 강국으로서 초고속 정보통신망 구축 및 지자체 도시통합 운영센터 등의 인프라를 기반으로 도시, 교통, 에너지, 환경 등 다양한 분야 추진하고 있습니다.

대중교통을 위한 스마트 교통 시장은 주로 인구 증가, 도시화, 인프라 지출 및 배출 제어에 대한 환경 문제에 의해 주도되고 있습니다. 도시화가 증가함에 따라 통근자 수가 증가하여 예측 기간 동안 대중 교통에 대한 수요가 증가 할 것으로 전망됩니다.

대중 교통 (도로 및 철도) 네트워크의 확장과 정부의 스마트 시티 투자로 대중 교통에 대한 수요 증가에 대처하기 위한 솔루션의 수가 크게 증가할 수 밖에 없습니다. 이것은 결국 대중교통 이용자에게 안전하고 편안하며 편리한 서비스를 제공하게 될 것으로 기대됩니다.

(나) 시장 규모 및 성장 전망

최근 정부는 국토교통부와 과학기술정보통신부 양 부처 차관을 공동 의장으로 하는 'SOC-ICT' 협의회를 발족하고, 도로, 공항, 항만과 같은 기존 국가 인프라에 빅데이터, 인공지능, 딥러닝, 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT를 접목해 지능형 인프라(SOC)를 구축할 수 있도록 산학연관 협력을 강화할 방침이라는 발표를 하였습니다. 이에 따라 우리정부의 사회간접자본(SOC) 스마트화 예산이 2020년도 8,140억원에서 2021년도 1조 5,010억원으로 대폭 증액되었습니다. SOC 스마트화는 ICT와 4차산업 기술을 이용하여 국민 생활 편리성 증대에 기여할 수 있도록 사회간접자본에 투자하는 사업입니다. 이중 주요사업인 첨단도로교통체계(5,179억), 자율자동차 상용화(296억), 철도 스마트SOC(3,116억), 스마트 공항 구축(68억), 스마트홍수관리시스템(1,800억) 모두 당사의 영상분석 제품이 적용 가능한 분야입니다.

특히, 국가지능형교통체계 기본계획 2030에 따라 2021년부터 2025년까지 자동차/도로교통 분야에 43,493억원의 예산이 투입되어, 2025년까지 ITS가 국도의 전구간으로 확대되고 2030년까지 스마트 CCTV가 전국으로 확대될 예정입니다.

자동차/도로분야 국가지능형교통체계구축 소요예산(안) >

(단 위 : 억원)

추진과제	단기	중장기	계

음영 없는 실시간 모니터링으로 돌발상황에 신속 대응하는 상황관리체계 구축	18,635	1,575	20,210

도로 위험요소의 실시간 검지 및 정보제공으로 사고예방체계 구축	2,797	3,179	5,976

끊김 없는 실시간 모니터링을 위한 최적 성능유지체계 마련	12	12	24

3세대 ITS 서비스 (C-ITS) 상용화로 미래형 도로교통체계 구축	15,906	585	16,491

4세대 ITS 서비스(자율협력주행)를 위한 실증사업 추진	2,040	-	2,040

데이터 기반 실시간 교통관리로 신뢰성 높은 도로교통체계 구축	3,193	899	4,091

민관협력으로 ITS 서비스 확대를 위한 개방형 교통데이터 공유체계 구축	50	10	60

이동권 보장과 대중교통 활성화를 위한 자율주행대중교통 서비스 제공	-	-	-

출발지에게 목적지까지 끊김 없는 통합모빌리티 서비스 제공	320	238	557

고속도로 이용자 편의상 향상을 위한 서비스 고도화	541	-	541

계	43,493	6,497	49,990

출처: 국토부/해수부 공통 지능형교통체계 기본계획 2030(안) 공청회 자료. 2021. 3. 4.

최근 지자체의 ITS 예산 배정 추이를 모니터링하고 있습니다. 총 44개의 지자체에 21년도 2,462억원 및 22년도 1,302억원의 ITS 예산이 배정되었습니다.

2021년 지자체 ITS 예산 개요>

구분	센터 시스템
HW SW	스마트 교차로	교통량 모니터링 돌발감지	CCTV 설치	신호
제어	긴급
차량	좌회전 감응	주차	자율 주행

금액 (억원)	950	200	190	180	150	120	100	98	70

비율 (%)	40	9	8	7	6	6	5	4	3

출처: 국토교통부 ‘2021년 지자체 지능형교통체계’ 관련 예산

국토교통부는 1994년부터 고속도로·국도에 지능형교통체계(ITS) 구축 사업을 진행하고 있으며, 지방도에 대해서는 2009년부터 국비를 지원하고 있습니다. 이번에 선정된 사업은 2021년 추진할 사업으로, 국비 총 1,390억원을 지원해 교통관리·신호운영·안전 지원 개선 및 C-ITS 구축을 위해 활용됩니다.

특히, 그동안은 실증 사업으로만 진행했던 차세대 지능형 교통체계(C-ITS)도 2021년부터 본 사업을 시작해 2025년까지는 전국 주요 도로에서 다양한 서비스를 제공받을 수 있도록 할 예정입니다. 더불어 국토교통부는 2025년까지 매년 약 1,800억원 규모의 국고를 지자체에 보조해 전국 디지털 도로망 구축을 확대합니다.

해외 시장을 고려하면, 대중 교통을 위한 스마트 솔루션 시장은 예측 기간 동안 연평균 8.90 % 성장하여 2021 년까지 미화 4478 억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 연구 대상 연도는 2015 년이며 예측 기간은 2016 년에서 2021 년까지입니다.

(2) 지능형 영상감시 솔루션 분야(가) 시장의 Needs

영상 시장의 기술은 아래와 같이 카메라 기술과 함께 세대에 걸쳐 발전하여 왔습니다만, 영상분석은 2세대 이후 새로운 기술이 아직 적용되지 못하고 있는 실정입니다.

구분	1세대(1980~)	2세대(2003~)	3세대(2013~)

CCTV 카메라	아날로그, 디지털	디지털, 네트워크	네트워크, 3D, 열화상

해상도	SD급	HD, FHD급	UHD급 (4K, 8K)

압축코덱	MPEG2	MPEG4, H.264	HEVC (H.265, etc)

전송매체	동축케이블	10/100M IP Network	Giga Network

영상분석	단순인력모니터링
(CIF급)	움직임 감지, 화재 인식
(SD급)	객체관계분석, 상황 인식
(SD급 > HD급)

저장장치	VCR, DVR	DVR, NVR	NVR, Cloud

촬영장비	Analog Camera	IP Camera	4K Camera

문제점	네트워크 제한	화질 저하	방대한 데이터량

즉, 영상보안 시장은 기존에는 CCTV를 방범용으로 사건 처리를 위해 영상을 저장해 활용하는 데 그쳤다면 이제는 AI 기술을 접목한 고도화된 솔루션이 적용되어 실시간 알림과 자동화된 후속 조치, 사고를 예방하는 사전적 보안단계까지 실현할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.

(나) 시장 규모 및 성장 전망

영상 감시 시장은 2021년 현재 세계 시장은 59조 2천억원, 국내 시장은 1조 5천억 원으로 추정됩니다. 2018년의 글로벌 영상 감시 시장 보고서 따르면 글로벌 영상 감시 시장은 2015년 24조 1천억 원에서 2023년 71조 7천억 원으로 CAGR 13.1%로 성장할 것으로 전망되고, 국내 시장은 2015년 6천억 원에서 2023년 2조원으로 CAGR 13.7%로 성장이 예상됩니다. 국가별로는 특히 중국과 미국의 영상감시 시장을 중심으로 성장할 것이 예측됩니다.

영상 감시 시장에서 촬영 장비와 저장 장치, 통신시설 등 하드웨어 부분과 단순 모니터링을 제외하고 당사가 집중하는 영상분석 시장만으로 한정한다면 그 규모는 전체 영상 감시 시장의 일부분에 불과하지만, 성장속도는 어느 부문보다 빠를 것이 기대됩니다.

국내의 영상 감시 시장은 중국과 인도에 이어서 세계에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 기술 선도국인 미국보다 그 성장속도가 빠른 것으로 평가되고 있습니다. (중국 16.5%, 인도 15.1%, 한국 13.7%, 미국 12.6%)

출처: Video Surveillance Market - Global Forecast to 2023, 2018, Gartner

이중 국내의 영상분석 시장은 지자체 CCTV통합관제센터 구축사업에 의한 관제 대상 CCTV의 증가로 지능형 영상분석 시장이 점차 확대 되고 있습니다. 특히, 관제 대상 CCTV 중 지능형 영상분석에 의해 움직임이 있는 CCTV 만을 선별하여 관제를 집중하게 하는 스마트 선별관제시스템이 국내시장을 주도할 것으로 예측되고 있습니다.

(3) 커스터마이징 솔루션(가) 시장의 Needs

시장은 기술이 발달하면서 비즈니스 플랫폼 社의 다양한 Needs를 요구하고 있습니다. 특히 주차관제와 보안제품, IOT제품, 홈네트워크 제품, 환경 관련 제품 등 상호작용 할 수 있는 제품군이 점차 늘어가는 추세입니다.

(나) 시장의 규모 및 성장 전망

커스터마이징 분야는 전 산업 분야에 두루 걸쳐있기에 시장의 규모를 단정 짓기는 어렵습니다. 단, 다양한 비즈니스 플랫폼 社 및 다양한 산업군과 융합하여 다양한 제품군을 형성할 뿐만 아니라, 폭발적인 성장을 기대하고 있습니다.

나. 경쟁 현황(1) 시장의 주요 플레이어들

인공지능 영상분석 분야는 CCTV 산업의 전후방기술력의 한 부분을 보유하고 있는 경쟁자 혹은 잠재적 경쟁자들이 존재합니다. 그러나 당사와 같이 AI를 이용한 영상인식 및 분석 기술을 갖추고 의미 있는 영업활동을 하고 있는 기업은 소수에 불과 합니다. 해외에는 영상분석 기술 선도 기업이 존재하나, 국내적으로는 지자체 등에 영상분석 시스템을 납품하는 SI 업체가 소수 경합을 벌이고 있습니다.

구분	업체명	분야	기술 경쟁력

국내	마크애니	방범	15개이상의 지자체 구축

아이브스	방범	영상 및 음성 인식

지오멕스	방범	GIS기반 관제시스템 구축

쿠도커뮤니케이션	방범, 교통	지자체 통합관세 센터 납품

라온피플	교통, 기타	AI기반 사업구축 및 확대

렉스젠	교통	지능형 교통관제시스템 납품

알체라	기타	안면인식 사업 구축

씨프로	기타	영국 VCA테크놀로지와 협력
영국 대형마트 1,000개 구축

ITX엠투엠	기타	대형마트 등 경험

해외	ObjectVideo (미국)	영상분석	영상분석 SW 세계시장 점유율 1위

Avigilon (캐나다)	CCTV 장비	ObjectVideo 원천특허 전면인수

IOmniScient (호주)	영상분석	다감각 분석

Hikvision (중국)	CCTV 장비	CCTV 세계시장 점유율 1위

SenseTime (중국)	안면인식	안면인식 기능 특화

(2) 회사의 경쟁상의 강점

당사는 특화된 딥러닝 기반으로 기술력이 우수하며, 많은 연구인력으로 다양한 커스터마이징을 구현하는 강점으로 시장지배력을 늘려가고 있습니다. 당사의 연구인력 구성, 고객 맞춤형 솔루션 제공 능력 등 강점 요소는 다음과 같습니다.

(가) 구성원

기술 혁신 비전을 가진 우수한 인재들로 구성되어 있습니다. 연구 인력의 65% 이상 석,박사의 경력자이며, 15% 외국인 연구원으로 다양성을 추구하고 있습니다. 또한, 대기업 경영진 출신의 임원진으로 구성되어 있습니다.

(나) 고객 맞춤형 솔루션 제공 능력

System Integration 역량을 기반으로 한 솔루션 커스터마이징 능력이 우수하며, 편리한 시스템 통합으로 고객경험을 업그레이드 하고 있습니다. 유지관리 전담인원과 조직을 갖출 예정입니다.

(다) 시장 이해

창업자인 대표자는 도시공학 석사(박사) 엔지니어로써 다년간 대기업에서 SOC 프로젝트를 기획 및 운영 경험을 축적하였습니다. 도시계획에 기반 한 대규모 국책과제 SOC 프로젝트에 대한 이해가 높아 당사의 신기술을 실제 사업화 하는데 탁월한 성과를 거두고 있습니다.

(라) 기술 이해

현대, LG, 삼성, 모토롤라 등 기술선도 대기업에서 수십년간 기술트렌드 변천을 경험한 임원진으로 구성되어 기술 및 기술표준에 대한 이해가 높습니다. 일례로 당사는 영상 인코딩 기술표준의 특성을 이용하여 고화질 영상을 GPU 없이 딥러닝 알고리즘을 적용하여 분석하는 기술을 개발하여 특허를 취득하고 제품에 적용하여 우수한 성능을 보이고 있습니다.

(마) 레퍼런스 축적

조달청 우수제품을 등록하여 안정적으로 판매실적을 축적하고 있습니다. 신뢰성 있는 공급처로 인정받고 있으며 삼성웰스토리 등 민간부문 사업의뢰가 지속 문의되고 있습니다.

(바) 데이터 축적

당사가 AI 엔진을 만들기 위해서 제일 먼저 하는 것은 학습용 영상 DB를 만드는 것입니다. 수집된 Raw 영상을 정교한 초대용량 학습 DB로 빠른 시간에 제작하기 위해서, 지금도 지속적으로 Labeling 작업을 진행하고 있습니다.

(사) 기술 개발

공격적인 R 투자하고 특허 포트폴리오를 구축하였습니다. 당사의 핵심기술은 영상 압축정보 기반 객체 선별 기술, 계층적 다중 ROI 추적연산 기술, 딥러닝 데이터 배치구조 최적화를 통한 메모리 절감 등 실시간 영상분석의 정확성 및 경제성 위한 원천기술입니다. 이러한 기술력은 딥러닝 영상분석이 상업적으로 용인 가능하고 산업적으로 적용 가능한 수준의 효용성을 실현하는 것을 목적으로 하고 있습니다.