라온피플 사업보고서 (2024.12)
5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리

(1) 금융위험관리연결실체는 경영활동과 관련하여 신용위험, 유동성위험 및 시장위험 등 다양한 금융위험에 노출되어 있습니다. 연결실체는 금융위험이 경영에 미칠 수 있는 불리한 효과를 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.1) 신용위험관리연결실체는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키기 위하여 신용도가 일정 수준 이상인 거래처와 거래하고, 충분한 담보 또는 지급보증을 수취하고 있습니다. 연결실체는 신용위험노출 및 거래처의 신용등급을 주기적으로 검토하여 거래처의 여신한도 및 담보수준을 재조정하는 등 신용위험을 관리하고 있습니다.

(가) 금융상품 종류별 신용위험의 최대 노출금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분	당기	전기

장부금액	신용위험
최대노출금액	장부금액	신용위험
최대노출금액

현금및현금성자산	38,505,160,360	38,505,160,360	26,541,318,037	26,541,318,037

단기기타금융자산	840,000,000	840,000,000	700,000,000	700,000,000

매출채권	36,251,961,480	36,251,961,480	2,737,637,023	2,737,637,023

단기기타채권	844,752,903	844,752,903	178,497,685	178,497,685

장기기타금융자산	451,213,299	451,213,299	373,850,400	373,850,400

당기손익-공정가치측정금융자산	4,643,477,451	4,643,477,451	2,220,035,921	2,220,035,921

합계	81,536,565,493	81,536,565,493	32,751,339,066	32,751,339,066

2) 유동성위험관리연결실체는는 미래의 현금흐름을 예측하여 단기 및 중장기 자금조달 계획을 수립하여 유동성위험을 관리하고 있으며, 금융부채의 잔존계약 만기에 따른 만기분석내용은 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구분 장부금액 1개월이하 1개월~3개월 3개월~1년 1년~5년 매입채무 및 기타채무(*) 57,691,654,895 3,601,008,542 53,391,226,845 699,419,508 - 장기기타채무(*) - - - - - 장기금융부채 14,000,000 - - - 14,000,000 단기차입금 7,210,000,000 - - 7,210,000,000 - 당기손익-공정가치금융부채 11,136,152,069 - - 7,165,167,863 3,970,984,206 리스부채 672,236,181 22,635,113 50,652,924 285,251,235 313,696,909 전환사채 26,142,716,860 - - 19,199,901,802 6,942,815,058 합계 102,866,760,005 3,623,643,655 53,441,879,769 34,559,740,408 11,241,496,173 (*) 기타채무 중 급여관련 미지급비용과 미지급금은 제외하였습니다. (단위 : 원) 구분 장부금액 1개월이하 1개월~3개월 3개월~1년 1년~5년 매입채무 및 기타채무(*) 1,850,299,505 1,696,021,738 94,277,767 60,000,000 - 장기기타채무(*) 149,249,597 - - - 149,249,597 리스부채 410,668,691 31,855,604 63,745,192 163,798,462 151,269,433 전환사채 27,236,381,200 - - 27,236,381,200 - 합계 29,646,598,993 1,727,877,342 158,022,959 27,460,179,662 300,519,030 (*) 기타채무 중 급여관련 미지급비용과 미지급금은 제외하였습니다. 3) 시장위험연결실체는 환율의 변동으로 인한 시장위험에 노출되어 있습니다.(가) 외환위험관리① 보고기간말 현재 외환위험에 노출되어 있는 연결실체의 금융자산 및 금융부채의 내역의 원화환산기준액은 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구분 당기 전기 USD CNY USD JPY CNY VND 금융자산 현금및현금성자산 303,388,890 70,515,671 640,249,894 391,531,140 63,351,646 119,966 매출채권 1,362,024,957 - 265,812,389 - - - 금융부채 매입채무 - - - - - 미지급금 843,413 - 24,073,098 - - - 장기미지급금 - - 9,464,196 - - - ② 연결실체는 외화거래 수행에 따라 다양한 환율변동위험에 노출되어 있습니다.주요 통화별 환율변동시 민감도 분석내용은 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구분 당기 전기 10%상승 10%하락 10%상승 10%하락 USD 166,457,043 (166,457,043) 87,252,499 (87,252,499) JPY - - 39,153,114 (39,153,114) CNY 7,051,567 (7,051,567) 6,335,165 (6,335,165) (2) 자본위험관리연결실체의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계자의 이익을 극대화하하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 연결실체는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변화에따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 연결실체의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다. (단위 : 원, %) 구분 당기 전기 부채총계 111,998,981,758 31,056,518,911 차감: 현금및현금성자산 (38,505,160,360) (26,548,133,388) 순부채 73,493,821,398 4,508,385,523 자본총계 45,600,288,551 46,068,773,155 순부채비율 161.1 9.8 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 당사의 파생상품 및 풋옵션, 콜옵션 등의 의무를 보유하고 있는 상품의 거래내역은 다음과 같습니다. (1) 당기 중 회사가 발행한 전환사채의 내역은 다음과 같습니다.1-1) 제 2회차 전환사채 구분 내용 사채의 종류 제2회 무기명식 무보증 사모 전환사채 발행금액 26,000,000,000 발행잔액 26,000,000,000 발행용도 운영자금 등 인수자 케이비증권 외 발행일 2024년 01월 19일 만기일 2029년 01월 19일 표면이자율 0% 만기보장수익률 1% 원금상환방법 만기일시 상환 인수자의 조기상환청구권 (Put Option) 행사기간 본 사채의 의 발행일로부터 2년이 되는 2026년 01월 19일 및 이후 매 3개월에 해당하는 날 조기상환금액 전자등록금액의 100.00% 발행자의 매도청구권 (Call Option) 행사기간 사채의 발행일로부터 1년이 되는 날(2025년 01월 19일)부터 본 사채의 발행일로부터 2년이 되는 날(2026년 01월 19일)까지 매 3개월 행사대상 발행회사는 사채권자가 보유하고 있는 전환사채를 이해관계인 또는 이해관계인이 지정하는 제3자("매수인")에게 매도하여 줄 것을 사채권자에게 청구할 수 있으며, 사채권자는 발행회사의 청구에 따라 보유하고 있는 전환사채를 매수인에게 매도하여야 함 행사범위 권면금액 합계의 30% 이내 매매금액 연복리 1% 전환에 관한 사항 전환권 행사기간 2025년 1월 19일~2028년 12월 19일 전환비율 100% 전환가격(*2) 7,408 행사로 발행될 주식수 3,509,719 전환가액의 조정 - 시가를 하회하는 발행가액으로 유상증자, 주식배당 및 준비금의 자본전입 등으로 주식을 발생하거나 또는 시가를 하회하는 전환가액 또는 행사가액으로 전환사채 또는 신주인수권부사채를 발행하는 경우 전환가액을 조정 - 합병, 자본의 감소, 주식분할 및 병합 등에 의하여 전환가격의조정이 필요한 경우에는 합병 또는 자본의 감소 직전에 전액 전환되어 주식으로 발행되었더라면 사채권자가 가질 수 있던 주식수에 따른 가치에 상응하도록 전환가액을 조정 - 감자 및 주식 병합 등 주식가치 상승사유가 발생하는 경우 감자 및 주식 병합등으로 인한 조정비율만큼 상향하여 반영하는 조건으로 전환가액 조정 시가하락에 따른 조정가액 5,186 최저 조정가액 근거 증발공규정 제5-23조(전환가액의 하향조정) 2항 가목의 "발행당시의 전환가액(조정일 전에 신주의 할인발행 등 또는 감자 등의 사유로 전환가액을 이미 하향 또는 상향 조정한 경우에는 이를 감안하여 산정한 가액)의 100분의 70에 해당하는 가액"에 의거 주) 제2회차 전환사채의 전환권과 관련하여 파생상품 평가이익 67억, 콜옵션과 관련하여 파생상품 평가손실 16억을 각각 금융수익, 금융비용으로 인식하였습니다.1-2) 제1회차 전환사채 구분 내용 사채의 종류 제1회 무기명식 무보증 사모 전환사채 발행금액 30,000,000,000 발행잔액 3,000,000,000 발행용도 시설자금 등 인수자 키움 에이아이 신기술사업투자조합 외 발행일 2021년 10월 29일 만기일 2026년 10월 29일 표면이자율 0% 만기보장수익률 0% 원금상환방법 만기일시 상환 인수자의 조기상환청구권 (Put Option) 행사기간 본 사채의 발행일로부터 2년이 되는 2023년 10월 29일 및 이후 매 3개월에 해당하는 날 조기상환금액 전자등록금액의 100.00% 발행자의 매도청구권 (Call Option) 행사기간 사채의 발행일로부터 1년이 되는 날(2022년 10월 29일)부터 본 사채의 발행일로부터1년 11개월이 되는 날 (2023년 09월 29일)까지 매 1개월 행사대상 발행회사는 사채권자가 보유하고 있는 전환사채를 이해관계인 또는 이해관계인이 지정하는 제3자("매수인")에게 매도하여 줄 것을 사채권자에게 청구할 수 있으며, 사채권자는 발행회사의 청구에 따라 보유하고 있는 전환사채를 매수인에게 매도하여야 함 행사범위 권면금액 합계의 30% 이내 매매금액 연복리 1% 전환에 관한 사항 전환권 행사기간 2022년 10월 29일~2026년 09월 29일 전환비율 100% 전환가격 8,861 행사로 발행될 주식수 3,080,916 전환가액의 조정 - 시가를 하회하는 발행가액으로 유상증자, 주식배당 및 준비금의 자본전입 등으로 주식을 발생하거나 또는 시가를 하회하는 전환가액 또는 행사가액으로 전환사채 또는 신주인수권부사채를 발행하는 경우 전환가역을 조정 - 합병, 자본의 감소, 주식분할 및 병합 등에 의하여 전환가격의조정이 필요한 경우에는 합병 또는 자본의 감소 직전에 전액 전환되어 주식으로 발행되었더라면 사채권자가 가질 수 있던 주식수에 따른 가치에 상응하도록 전환가액을 조정 - 감자 및 주식 병합 등 주식가치 상승사유가 발생하는 경우 감자 및 주식 병합등으로 인한 조정비율만큼 상향하여 반영하는 조건으로 전환가액 조정 시가하락에 따른 조정가액 - 최저 조정가액 근거 - 1-3) 당기 현재 회사가 발행한 전환사채의 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구분 제 1회 제 2회 합계 전환사채 금액: 발행가액 30,000,000,000 26,000,000,000 56,000,000,000 전환권조정상각 - (3,379,883,140) (3,379,883,140) 조기상환청구 (27,000,000,000) - (27,000,000,000) 상환할증금 - 522,600,000 522,600,000 장부금액 3,000,000,000 23,142,716,860 26,142,716,860 내재파생상품의 장부금액: 파생상품자산(*1) - 126,557,700 126,557,700 파생상품부채(*2) - 530,136,757 530,136,757 (*1) 발행자 및 발행자가 지정하는 제3자에게 부여된 콜옵션을 별도의 금융자산으로 분류하였습니다.(*2) 전환사채 발행으로 수령한 순수취액은 주계약인 부채요소와 내재파생상품으로 구분 계상하였으며, 동 전환사채에 내재된 전환권은 자본요소에 해당하지 않으므로 전환사채 전체를 금융부채로 분류하였습니다.2) 연결실체의 지분인수에 대한 파생상품 거래내역은 다음과 같습니다. 구분 당기 비고 거래상대방 울바홀딩스 외 - 계약일 2023.12.15 - 계약체결목적 1. 당사의 AI 플랫폼 사업과의 시너지 창출 2. 클라우드 사업에서의 전략적 파트너쉽 구축 - 발행주식수(*) 57,600 - 액면금액 5,000 - 주당 발행가액 312,500 - 발행금액 18,000,000,000 - Call-option (매도청구권) 거래종결일로부터 2년이 되는 날부터 2026년 6월30일과 상장예비심사청구서 제출일 전일 중 이른 날까지 투자자가 보유한 40% 이내 주식을 라온피플 또는 라온피플이 지정하는 제3자에게 매도청구권 행사 가능 단, 1년이 도과하였으나 2년이 되기 전에도 투자자간 서면합의가 있는 경우, 투자자가 보유한 대상회사 지분의 20% 이내에 해당하는 주식에 대해 Call Option 행사가능 Drag-along (동반매각요구권) 라온피플이 대상회사의 기업공개의 불이행, 중대한 계약위반, 대상회사의 상장예비심사청구서 미제출, 기한내 기업공개 불이행한경우 에는 울바홀딩스가 보유한 대상회사 발행주식 전부와 라온피플이 보유한 대상회사 발행주식 일부 또는 전부 중 투자자가 결정하는 주식 을 투자자가 보유하고 있는 대상회사 발행주식의 전부 또는 일부와 공동으로 매도할 것을 요구 가능 투자자가 동반매각요구권 행사한 경우, 당사자들은 배분대상금액을 waterfall방식에 따라 기준수익율 연복리 9.5%~15%에 달할 때까지 당사자들 사이에 배분한다. Put-option (매수청구권) (1) 라온피플이 기업공개의 불이행하거나, 중대한계약위반을 하였음에도 시정하지 않았을 경우 투자자는 라온피플에게 매수청구권 행사 가능 (2) (주)티디지의 2025년 영업이익이 300억원에 미달하는 경우 매도청구권 행사 가능 (단, 투자자가 보유한 (주)티디지 주식의 20%에 한해서만 매수청구권 행사) (1) 발생조건 (1)의 사유로 매수청구권을 행사 할 경우 매수청구권 대상주식에 관한 IRR이 연복리 15%가 되게 하는 금액을 매수가격으로 한다 (2) 발생조건 (2)에 사유로 매수청구권을 행사 할 경우 매수청구권 대상주식에 관한 ,IRR이 연복리 12%가 되게 하는 금액을 매수가격으로 한다. 4) 제2회차 전환사채에 대한 파생상품평가손실은 1,598(백만원), 평가이익은 6,732(백만원이며, 티디지와의 주식인수에 대한 파생상품 거래에 대한 내역은 각각 평가손실 1,146(백만원), 평가이익 1,318(백만원)입니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 해당사항 없음 나. 연구개발활동 나-1. 연구개발 담당조직(1) 연구개발 조직 개요당사의 연구소는 AI팀, 머신비전팀, 메디컬비전팀, 에지비전팀의 총 4개의 팀으로 이루어져 있으며 미래성장엔진 가시화와 주력사업의 기술 경쟁력 강화 등 전사적인 차원에서 유망 성장분야에 대한 연구개발 방향 제시와 창의적 R 체제를 구축하고 있습니다.(2) 연구개발 조직도 연구개발조직.jpg [ 연구개발 조직 ] 나-2. 연구개발비용 (단위 : 백만원) 구분 2024년 2023년 2022년 (제15기) (제14기) (제13기) 연구개발비용 총계 12,714 9,298 7,219 (정부보조금) -1,985 -1,675 -1,262 연구개발비용 계 10,729 7,623 5,957 연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용총계÷당기매출액×100] 6% 83% 27% 나-3. 연구개발 실적 연구과제 연구주체 연구결과 및 상용화여부 1000OP. 카메라 모듈 검사기 (10 Gigabit 버전) 단독 개발완료 및 상용화 990CK/950CK/900CK/850CK/650CK, 카메라 모듈 검사기 단독 개발완료 및 상용화/납품 151Megapixel Coaxpress 카메라 단독 개발완료 및 상용화/납품 50Megapixel CameraLink/Coaxpress 카메라 단독 개발완료 및 상용화/납품 Demura 카메라 모듈 단독 개발완료 및 상용화/납품 NAVI AI 소프트웨어 개발 단독 개발완료 및 상용화 인공지능 반도체 substrate 검사 장비 개발 단독 개발완료 및 상용화 LPGC-710S (골프센서) 단독 개발완료 및 상용화/납품 LPSC-700 (딥러닝 스마트 카메라) 단독 개발완료 및 상용화 LaonCeph 단독 개발완료 및 상용화 AI 영상분석 솔루션(Odin AI) 단독 개발완료 및 상용화 생성형 AI LLM 솔루션 (HI Fenn) 단독 개발완료 및 상용화 MLOPS Platform(EZ-Planet) 단독 개발완료 및 상용화 7. 기타 참고사항 가. 업계의 현황 (1) AI 머신비전 및 AI스마트비전(가) 산업의 연혁머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로, 인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.머신비전의 구성요소는 하기 그림에서 보는 바와 같습니다. [머신비전 구성요소] 머신비전구성요소.jpg 머신비전 구성요소 (출처 : 라온피플)즉, 생산 라인 상에 장착된 카메라, 조명 등의 하드웨어를 통해 제품의 이미지를 획득하고, 소프트웨어를 통해 획득한 이미지를 분석 및 검사하여 최종 제품의 검사가 이루어집니다.한편, 제품 검사는 사람(검사자)이 직접 검사를 수행하는 '육안 검사'에서 시작되어 일부 자동화 검사가 이루어지지만 어느 정도의 검사자가 필요한 'Rule 기반 머신비전'을 거쳐 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하여 검사자를 완벽히 대체할 수 있는 'AI 기반 머신비전'까지 이르렀습니다. [제품 검사의 역사] 머신비전역사.jpg 제품 검사의 역사 (a) 육안 검사머신비전이 등장하기 전 제품 검사는 검사 작업자의 육안에 의해 이루어졌습니다. 육안 검사는 검사 작업자들마다 결과에 관한 편차가 존재하여 균일도가 낮고, 작업자의 피로도 탓에 인적 오류가 발생할 가능성이 존재합니다. 또한 작업자의 숙련도나 컨디션에 따라 검출 성능이 일정하지 않을 수 있으며, 작업자의 주관적 판단이 검사에 큰 영향을 미치는 단점이 존재하였습니다.(b) Rule 기반 머신비전이러한 단점을 보완하기 위하여 Rule 기반 머신비전이 등장하였습니다. Rule 기반 머신비전은 양품과 불량품이 차이가 확연히 드러나거나, 'Rule(규칙)'로 양품과 불량품을 정의할 수 있어야 성립됩니다.Rule 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다. [Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례] 룰기반 사례(라온수정).jpg Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례 (출처 : 라온피플, 미래에셋대우)Rule 기반 머신비전을 사용하면 위 사례의 Bolt 조립 유무와과 같이 정형화되거나 일정한 패턴이 존재하는 작업에 대한 검사를 손쉽게 자동화할 수 있습니다.하지만 제품에 미세하게 생긴 금이나 사전에 정의할 수 없는 스크래치, 얼룩 등은 Rule 기반 검사로 자동화할 수 없어 어쩔 수 없이 사람(검사 작업자)을 배치하여 육안으로 검사를 진행해야 합니다. 또한 Rule 기반 머신 비전은 전문 비전 엔지니어가 프로그램을 만드는 데 수 주 혹은 수 개월이 소요되어 머신비전을 구축하는 데 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재합니다.(c) AI 기반 머신비전AI 기술이 머신비전과 접목되며 비정형 불량이 발생하더라도 AI 기반의 추론능력을 통해 비전 검사가 가능해졌습니다. AI 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다. [AI 기반 머신비전 실제 적용 사례] ai기반 사례.jpg AI 기반 머신비전 실제 적용 사례 (출처 : 라온피플, 미래에셋대우)위 사례는 AI 머신비전을 이용하여 태양광 패널을 검사한 것입니다. ①번 크랙의 경우 좌우로 길게 뻗어 있으며 크기도 커서 다른 크랙에 비해 상대적으로 검출이 쉽습니다. ②번 크랙의 경우는 경계에 걸쳐 있어 육안으로도 구분이 잘 가지 않으나 AI 머신비전을 이용하면 검출 가능합니다. ③번 크랙의 경우에는 배경과 비슷한 형태를 지니고 있으나 AI 머신비전을 이용하여 검출시 정상적으로 검출 가능합니다. 이처럼 AI 기반 머신비전을 이용하면 태양광 패널과 같이 육안으로 검사하기 까다롭거나 불량(크랙)이 비정형적으로 나타나 Rule(규칙)을 적용하기 어려운 복잡한 검사 대상들을 검사할 수 있습니다. [Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교] 구 분 기존 룰(Rule) 기반 비전 검사 AI 기반 비전 검사 작동 조건 정상 제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상 제품과 불량품을 정의할 수 있어야 작동 실제 현장에서 생길 수 있는 다양한 변수들을 미리 고려하므로 다양한 조건에서도 작동 가능 제품에 미세하게 생긴 균열이나 규칙으로 미리 정의할 수 없는 흠집과 얼룩은 Rule 기반 검사로 자동화 불가 AI 기술을 적용한 머신비전은 추론 능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사 가능 적용 분야 유무 검사, 수량 카운팅, 로봇 가이드, 치수 측정, 컬러 검사, 바코드/OCR 비정형 크랙/스크래치/얼룩, 직물(실밥/구멍/끊어짐/붙음), 부품분류/불량선별, 복잡한 배경의 OCR 사전 지식 방법이 까다로워 비전 지식을 사전에 갖추어야 함 이미지만 있으면 비전 검사가 가능하여 비전 지식 없이도 사용 가능 (나) AI 머신비전과 전방시장AI 머신비전은 엣지(Edge) 카메라(일반적인 비전 시스템의 구성요소에서 카메라 내부에 Application Process를 내장시켜 PC 없이 비전 시스템을 구축한 카메라), 3D 카메라등과 같은 카메라 기술의 발전으로 시장 범위가 확대되고 있습니다. 또한 제품의 품질 검사와 공정 자동화에 대한 필요성 증가, 특정 용도로 사용되는 머신비전 시스템에 대한 수요 증가 등에 의해 머신비전 시장 규모는 지속적으로 증가하고 있습니다.(a) 4차 산업혁명에 대한 정부 정책과 AI 머신비전 전통적인 제조강국인 독일을 위시하여 미국, 일본, 중국 등 여러 나라들도 정부 주도로 제조업 경쟁력을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 특히 우리나라는 대통령직속으로 4차산업혁명 위원회를 설치하여 다양한 산업 분야에 대한 지원을 통해 제조업 부흥을 꾀하고 있습니다. 그 방법 중 하나로 대기업과 지자체가 함께 협력하여 2022년까지 스마트공장 3만개를 보급하는 등 '중소기업 제조강국' 실현을 위한 각종 금융지원 및 대기업과 중소기업 간 상생협력을 통한 정책적 지원들을 해마다 확대·강화하여 시행하고 있습니다.2019년 6월 20일 산업통상자원부 등 정부 합동 부처가 발표한 '제조업 르네상스 비전 및 전략'에서 제조업 부흥을 위한 4대 전략 중 하나로 '스마트화'가 선정되었습니다. [제조업 르네상스 비전 및 전략 발표(산업통상자원부 등 정부 관계 부처)] ai머신비전 정부정책.jpg 제조업 르네상스 비전 및 전략 (출처 : 제조업 르네상스 비전 및 전략, 2019.6, 관계부처 합동)또한, 2020년 7월 정부는 미국의 뉴딜정책에 버금가는 "한국판 뉴딜"을 추진하여 디지털 뉴딜에 58.2조원, 그린뉴딜에 73.4조원, 안전망 강화에 28.4조원등 2025년까지 총 160조원이 투자되는 등 AI 투자가 크게 늘어날 것으로 전망됩니다. 뉴딜 종합계획.jpg 뉴딜 종합계획 (출처 : 한국판 뉴딜 종합계획, 관계부처 합동) 정책 초기의 스마트공장은 제조현장에서의 작업일정·작업지시·품질관리·작업실적 집계 등의 활동에 요구되는 생산관리시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등의 지원시스템을 자동화하여 생산성을 높이는데 초점을 맞추었으나 올해부터 확대된 개념의 스마트공장에서는 'AI알고리즘 기반의 머신비전'으로 그 개념이 확장되었습니다. 'AI알고리즘 기반의 머신비전'이 스마트공장에 적용되면 근로자들이 이용하기 용이하고, 제조시간 단축이 가능하며, 품질의 균일도가 높아질 것으로 기대됩니다. 또한 불필요한 작업자 수를 크게 줄일 수 있으므로 생산, 수율, 비용 전반에 걸쳐 제조 경쟁력을 획기적으로 제고시킬 수 있습니다.이에 따라 스마트공장, 공장자동화가 정부의 전폭적인 지원을 받는 가운데 AI 머신비전은 산업 분야와 무관하게 검사 영역이 필요한 모든 제조분야에 반드시 필요하기 때문에 전방시장의 확장 가능성이 매우 높다고 전망됩니다. (b) 제조업 이외 활용시장 범위기존까지 머신비전이 자동차, 가전제품, 전자 및 반도체, 인쇄, 금속, 제약 등의 산업 부문에서 활용되었다면, 최근 머신비전은 단순히 공정 상 제품 검사 용도의 영역에서벗어나 헬스케어/의료, 우편, 지능형 교통시스템, 농업, 보안/감시, 자율주행 자동차 등의 비산업 분야까지 확장되어 광범위하게 사용되고 있습니다.글로벌 머신비전 시장 내 산업용, 비산업용 분야의 시장규모는 다음과 같습니다. [글로벌 머신비전 시장의 산업용, 비산업용 시장규모] (단위 : 백만 달러) 산업vs비산업.jpg (출처 : Marketsandmarkets, Machine Vision Market, 2017)글로벌 머신비전 시장 내 산업 부문은 2016년 71억 2,310만 달러에서 연평균 성장률 7.50%로 증가하여, 2022년에는 109억 9,480만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 한편, 글로벌 머신비전 시장 내 비산업 부문은 2016년 18억 9,220만 달러에서 연평균 성장률 10.45%로 증가하여, 2022년에는 34억 3,460만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.전 세계 머신비전 시장 내 산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다. [글로벌 머신비전 시장에서 산업 부문 시장 규모 및 전망] (단위 : 백만 달러) 글로벌 머신 시장 내 산업부문 시장 규모 및 전망.jpg 글로벌 머신비전 시장 내 산업부문 시장 규모 및 전망 (출처 : Marketsandmarkets, Machine Vision Market, 2017)전 세계 머신비전 시장 내 비산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다. [글로벌 머신비전 시장에서 비산업 부문 시장 규모 및 전망] (단위 : 백만 달러) 비산업분야.jpg 글로벌 머신비전 시장 내 비산업부문 시장 규모 및 전망 스마트팜 시장.jpg 스마트팜 시장 (출처 : Smart Agriculture Market, Markets And Markets, IBK투자증권)이와 같이 전세계적으로 머신비전 시장은 AI 기술의 발전과 더불어 급속도로 성장할 것이라고 예상되며, 이와 같은 성장은 산업부문과 비산업부문 영역에서 동시에 나타날 것이라고 전망됩니다. 특히, 먹거리 산업은 인류의 생존과 직결돼 있다는 점에서 전세계적으로 정부의 지원하에 스마트팜 기술 개발에 주력하고 있으며 전세계 시마트팜 시장은 2023년까지 CAGR 12.4% 성장한 135억달러에 이를것으로 전망하고 있으며, 우리가 이 시장을 주목하는 이유입니다. (2) 카메라모듈 검사 솔루션과 전방시장 스마트폰 카메라모듈 검사 솔루션 시장은 최전방 시장인 스마트폰 판매량의 영향을 많이 받습니다. 스마트폰 시장이 성숙기에 접어들어 스마트폰 시장이 둔화되었다는 의견이 존재합니다. 그러나 최근 스마트폰 제조사의 제품 차별화 포인트로 듀얼 또는 트리플 카메라 적용이 늘어나면서 카메라모듈 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 글로벌 스마트폰 제조사들은 자신들의 스마트폰에 듀얼 또는 트리플 카메라 탑재율을 늘리기 시작하였으며, 더 좋은 카메라에 대한 고객들의 니즈를 만족시키기 위해 고성능의 카메라모듈을 장착하기 시작했습니다. [멀티카메라 출하량 전망] 멀티카메라.jpg 멀티카메라 (출처 : TRS, 키움증권)앞서 상술한 바와 같이 멀티카메라 확산 가속화와 더불어 3D 센싱 카메라의 채택률 또한 향후 지속적으로 높아질 것으로 예상되는 바, 카메라모듈업체와 관련 부품업체 및 카메라모듈 검사 업체들의 수혜가 기대됩니다. [국내 스마트폰 카메라모듈 시장 전망] 국내 휴대폰용 카메라 시장 추이.jpg 국내 휴대폰용 카메라 시장 추이 (출처 : 한국신용정보원, NICE 평가정보)트리플 카메라의 판매가격은 기존 제품인 듀얼 카메라와 비교해 약 2배 가량 높으며, 3D센싱 카메라와 같은 고사양 카메라 역시 이미지 포착과 전송 등에 있어 고도의 제조 기술이 필요함에 따라 기존 제품 대비 고가에 판매되고 있습니다. 따라서 이 같은 고부가 카메라 제품들의 침투율 증가는 관련 부품업체 및 검사업체들의 외형 확대 및 수익성 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 또한, 폴더블폰의 시장 확대 역시 카메라모듈업체는 물론 관련 스마트폰 부품업체의 새로운 매출과 이익 증가로 연결될 것으로 전망됩니다.2020년 미국의 화웨이제재가 당사의 카메라모듈 검사 솔루션 부분의 매출의 감소로 이어졌으나 고객의 다변화에 역량을 집중하고 있어 2021년 이후 매출의 회복세로 돌아설 것으로 기대하고 있습니다. 나. 회사의 현황 (1) 영업의 개황 (가) AI 머신비전 솔루션머신비전이란 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하던 것을, 카메라와 영상 인식 알고리즘으로 대신하는 시스템을 의미합니다. AI 머신비전은 영상 인식 알고리즘에 AI를 적용한 것을 말하며, 고성능 카메라, 이미지 프로세서, AI 비전 소프트웨어 등으로 구성된 시스템입니다. 머신비전 카메라, 렌즈 및 조명을 이용하여 최적의 이미지를 획득한 후, 이미지 프로세싱 소프트웨어를 사용하여 획득한 이미지를 원하는 검사의 목적에 맞게 처리합니다. 이후 AI 비전 소프트웨어가 영상 속에 들어 있는 정보를 분석하여 특정 작업을 수행할 수 있는 판단 기능을 제공합니다.AI 비전검사가 도입되기 이전에는, 비전 전문가가 양/불을 판정할 수 있는 규칙을 사전에 미리 정의한 Rule 기반 비전 검사가 주류를 이뤘는데, Rule이 너무 복잡하거나 다양한 상황 조건에 따라 다른 판단이 요구되는 경우에는 한계가 있었습니다. 이런 경우는 Rule 기반 비전 검사를 수행한 후, 사람들이 진성/가성 불량 여부를 최종적으로 확정하는 육안검사가 필요했습니다. 육안검사가 Rule 기반 비전검사의 한계를 극복하기는 하지만, 작업자마다 검사기준이 다를 수 있고, 동일한 작업자라고 할지라도 심신 상태에 따라 달라질 수 있으며, 대부분 육안 검사가 필요한 환경이 열악한 상황이기 때문에 검사 인력의 유지/관리에도 어려움이 있었습니다. 하지만 AI 비전은 최고의 육안 검사 전문가의 수준에 맞춰 학습을 하면,그 전문가 수준으로 검사 항상성 있는 검사가 가능하기 때문에 검사분야의 혁명을 초래했습니다. 머신비젼 카메라.jpg [ 머신비젼 카메라 ] navi ai sw.jpg [ NAVI AI SW ] navi ai trainer.jpg [ NAVI AI Trainer ] ai 머신비전 솔루션(1).jpg [ AI Display 검사 솔루션] ai 머신비전 솔루션(2).jpg [ AI PCB 검사 솔루션] ai검사장비.jpg [ AI Substrate 검사 장비] ai검사장비(2).jpg [ OLED De-mura 보상장비 ] ai 비전검사 플랫폼.jpg [ AI 비전검사 플랫폼 ] 산업안전.jpg [AI산업안전 솔루션] 스마트팜.jpg [AI 스마트팜 솔루션] 당사는 비전 검사 상용화 툴인 NAVI 소프트웨어를 바탕으로 2016년부터 딥러닝에 기반한 비전검사 연구를 지속하여 딥러닝이 추가된 AI 소프트웨어 개발에 성공하였습니다. 2017년에는 사용자가 딥러닝 네트워크를 쉽게 학습시킬 수 있는 자체 Trainer와 이를 이용하여 검사까지 할 수 있는 SDK 소프트웨어를 개발하여 NAVI AI를 시장에 출시하였고, 2019년부터 딥러닝을 기반으로 육안검사가 필요없는 AFVI PCB검사장비를 납품하고 있습니다.더욱이, 2020년 코로나19의 영향으로 비대면(Untact)산업이 부상하면서 기존에 육안으로 검사하던 부분을 머신비전으로 검사하려는 시도가 늘어나고 있으며, 당사는 다양한 분야에 AI기술을 적용 및 확장해 가며, 성공적인 구축사례를 보유하고 있어 경쟁사 대비 유리한 위치에 있습니다.기존방식(RULE기반)으로 검사가 불가능하였던, 완성차의 외관검사 Substrate PCB검사, 의류/원단검사등 현재의 한개를 검어 확실한 도입 효과를 체감할 수 있는 AI검사 솔루션/장비를 제공하고 있습니다.AI 머신비전은 기존의 Rule 기반 머신비전이나 육안검사에 비해 디스플레이, 반도체, 2차전지, 자동차, 의류, F 등 다양한 분야에서 불량, 이물 등의 검사를 보다 효율적으로 진행할 수 있게 해 주었고, 공장 자동화, 스마트 팩토리등 4차 산업혁명과 연계되어 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. ai검사 플랫폼 활용분야.jpg [ AI검사 플랫폼 활용분야 ] (나) 카메라 모듈 검사 솔루션 ① 카메라 모듈 CCM(Compact Camera Module : 초소형 카메라모듈)은 디지털 카메라 기술에서 시작된 소형 카메라로서 영상 기반의 초정밀 부품입니다. CCM의 주요 기능은 렌즈를 통해 들어온 이미지를 디지털 신호로 변환시키는 것으로 사진이나 동영상 촬영 용도로 주로 사용됩니다. 현재의 카메라 모듈은 2,100만화소 이상의 고화소로 빠르게 진화하면서 디지털 카메라의 성능과 비슷한 수준까지 도달하였습니다. 또한 화소수의 증가뿐만 아니라 Auto Focus(자동초점), OIS(손떨림 방지) 등의 다양한 기능이 추가되고 성능도 업그레이드 되고 있는 추세입니다. 특히 고화소급 카메라 모듈일수록 장착되는 관련 부품도 고도의 기술이 요구됩니다. 카메라 모듈.jpg [ 카메라 모듈 ] ② 카메라 모듈 검사 솔루션카메라 모듈 제조 공정에서 ①Active Alignment(카메라 모듈 제조 시 이미지 센서와 렌즈 모듈의 축을 정렬시키는 공정), ②Focusing, ③Calibration(측정 장비가 측정하여 표시하는 값이 정확한지 공인된 표준과 비교하여 객관적으로 검증), ④Final Test에 당사 카메라 모듈 검사기가 사용되며, 이미지 수신 이외에 Auto Focusing 알고리즘을 포함한 다양한 영상 처리 알고리즘을 적용하여 빠르고 정확하게 카메라 모듈 검사를 진행하게 됩니다. 카메라 모듈 제조공정.jpg [ 카메라 모듈 제조공정 ] 당사의 카메라 모듈 검사 솔루션은 스마트폰, CCTV, 자동차 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 수신하여 처리한 후 PC로 전송해주는 역할을 수행합니다. 뿐만아니라, 카메라 모듈에서 필요로 하는 각종 전원을 생성하여 공급하고, 제조시 접선 불량이나 진행성 불량을 감별하기 위한 동적/정적 전류 계측, 누설전류 계측 및 open/short 검사 기능을 갖고 있습니다.카메라 모듈을 생산하는 대다수 기업들은 카메라 모듈의 성능(좋은 화질, 빠른 프레임 속도, 모듈별 편차 없는 균일한 성능 등)과 내구성, 생산성을 높이기 위해 최고의 품질을 지닌 카메라 모듈 검사기 확보에 노력을 기울이고 있습니다. 카메라 모듈검사기 사용예시.jpg [ 카메라 모듈검사기 사용예시 ] 이 같은 카메라 모듈 검사기의 성능을 좌우하는 주요 항목들은 다음과 같습니다. ① 다양한 카메라 모듈에 대응할 수 있는 이미지 센서 인터페이스 기술(고속, 대용량 데이터 처리 기술 등) ② 카메라 모듈 데이터를 이용한 영상 처리 기술(Auto Focus, Auto White Balance, Auto Exposure, 선명하고 균일한 화질 확보 기술 등) ③ 카메라 모듈 검사기와 PC와의 인터페이스 기술(속도, 데이터 용량, 데이터 안정성 등) ④ 카메라 모듈 검사 시간을 단축시켜 줄 수 있는 다양한 기술(기존의 카메라 모듈 생산 업체들이 SW로 진행하는 검사 항목들의 일부를 카메라 모듈 검사기에 내재화하는 방법) (다) AI 스마트비전 솔루션AI비전 기술을 외관검사에 적용하여 스마트팩토리에 적용하는 것을 AI 머신비전이라고 칭하며, 비전기술을 이용하여 실생활에 필요한 제품 및 알고리즘을 개발한 것을 AI 스마트 비전이라고 칭합니다. AI스마트비전에는 교통솔루션, 덴탈솔루션, 스마트팜, 골프센서 등이 있습니다.(A) 골프센서골프센서는 스크린 골프장에서 스크린 골프를 즐길 수 있도록 하는 장치로서, 골프공의 속도, 탄도, 스핀, 방향 및 비거리 등 골프를 하는데 있어 필요한 가장 중요한 결과물들을 이용자가 직접 보고 느낄 수 있도록 정확하게 데이터를 산출하여 보여줌으로써 실제 필드에서와 동일한 느낌을 스크린 골프장에서도 느낄 수 있도록 구현해 줍니다. 스윙크래프트.jpg 스윙크래프트 또한 AI분석 알고리즘을 통한 골프스윙 분석 및 자가연습 솔루션을 제공하고 있습니다. (B) AI 덴탈 솔루션연평균 8.45% 이상의 성장이 예상되는 국내 치과용 CAD/CAM 시장은 2019년 현재까지도 대부분 해외 제품에 의존하고 있으며, 일부 국산화가 이루어지고 있으나 매우미비한 것이 현실입니다. 치과용 cad,cam 시장규모.jpg [ 치과용 CAD/CAM 시장규모 ] 당사는 회사가 보유한 인공지능 딥러닝 기술, 영상 처리 및 컴퓨터 비전 기술과 노하우를 활용하여 산업용에서 컨슈머용까지 어플리케이션 사업 영역을 확대하고 있으며, 최근 디지털 치과 솔루션인 세팔로 분석 프로그램(LaonCeph)을 개발 완료하고, 디지털 치과 솔루션 중 기술의 난이도로 상용화 되지 않은 인공지능을 활용한 교정 진단 및 치료 프로그램인 Laon Setup을 개발하고 있습니다.당사의 세팔로 분석 프로그램은 시판되고 있는 기존 경쟁사 세팔로 프로그램의 단점인 치과의가 환자의 54개 치아의 특이점을 하나씩 분석해야하는 어려움을 해결하고자 인공지능 Detection 및 Segmentation 알고리즘을 적용함으로써 불과 20초 만에 정확하게 54개 Landmark를 자동으로 찾아내어 계산하고 분석해 주는 세팔로 프로그램으로 2019년 5월에 식약처로부터 의료기기 GMP 인증, 의료기기 제조업 허가 및 의료기기 품목 인증까지 모두 취득한 상태입니다. laonceph 인공지능 landmark 적용후 두개골 영상 이미지.jpg [ LaonCeph 인공지능 landmark 적용후 두개골 영상 이미지 ] Laon Setup은 기존 3D 영상처리기술과 인공지능 알고리즘을 적용하여 자동으로 치아와 잇몸을 분리하고 정렬할 수 있으며 교정을 위한 여러 단계별 치료과정을 인공지능으로 구현하여 기존 교정전문의가 1시간 이상 걸리던 작업을 5분 미만으로 단축할 수 있는 프로그램입니다. laonsetup 치아자동정렬.jpg [ LaonSetup 인공지능 단계별 치아 자동정렬 ] 당사는 2019년 3월 독일 퀠른에서 개최된 세계 최대 규모의 IDS 2019 치과 전시회에독립 부스로 참가하여 국내외 업체들로부터 많은 주목을 받았습니다. 또한, 해외 판로 확장을 위해 2020년 2월 두바이에서 개최된 세계 2위 규모의 치과전시회인 AEEDC를 통해 올해 Laon Setup 1차버전을 적극적으로 프로모션 하였고, 국내 프로모션을 위해 동사와 협업중인 Y대 치과 대학병원과 함께 교정학회, 세미나를 통해 제품 홍보를 강화할 계획입니다. (C) AI 교통 솔루션 사업당사는 산업용 분야에서 입증된 우수한 AI 영상검지 기술과 자체 개발한 지능형 교통신호제어 기술을 활용하여 스마트 라이프 사업 기회를 선점하기 위하여 교통제어시스템 사업 진출을 진행 중에 있습니다.당사의 AI 영상검지 기술은 시간이나 날씨에 강인한 검출 능력을 기반으로 차종을 분류하고 횡단보도의 보행자를 인식하며, 인공지능 기술이 적용되어 PC 없이도 카메라가 딥러닝 연산을 수행하고, 영상 전송 과정이 생략되어 네트워크 연결에 대한 부담이 없는 등 교차로의 독립된 운영이 가능한 기술입니다. ai영상검지.jpg [ AI 영상검지 ] 한편 당사의 지능형 교통 신호제어 기술은 교차로의 교통 상황을 실시간으로 분석하여 교통 혼잡이 최소화할 수 있는 방향으로 교통 신호를 생성, AI 영상검지로 분석한 차량 정보를 이용하여 각 교차로 진행 방향(직진/좌회전)에 대한 혼잡도를 산출하고, 교통량이 가장 많은 혼잡 방향에 교통신호를 먼저 분배함으로써 혼잡 방향의 교통을 우선적으로 해결해 주는 기술입니다. 지능형 교통신호제어.jpg [ 지능형 교통 신호제어 ] 현재 지방자치단체 및 도로관련 국가 유관기관과 협력을 넓혀가고 있으며, 2019년 하반기에 안양시에 독립 교차로에 시범 설치하여 AI 교통솔루션의 성능을 입증하였습니다.각 지자체들은 C-ITS(차세대 지능형 교통스템) 사업을 추진하고 있으며 관련사업에 컨소시엄형태로 참여하며 사업을 확대하고 있습니다. (2) 공시대상 사업부문의 구분 구분 구체적 용도 AI 머신비전 솔루션 머신비전 카메라, 렌즈, 조명을 이용하여 획득한 이미지를 이미지 프로세서, 소프트웨어가 수행 작업의 목적에 적합하게 영상처리, 영상분석의 과정을 거쳐 특정작업을 수행할 수 있는 판단을 제공 AI 스마트비전 솔루션 AI 비전기술을 이용하여 교통솔루션, 덴탈솔루션, 스마트팜, 스마트국방, 골프센서등의 사업을 하는것을 말함 카메라모듈 검사솔루션 스마트폰 등에 사용되는 카메라모듈을 검사하기 위해 카메라모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 역할을 수행 (3) 시장점유율 (가) AI 머신비전 솔루션AI 머신비전의 국내 경쟁업체로는 뷰웍스, 해외 경쟁업체로는 코그넥스, 키엔스 등의 업체가 있습니다.머신비전은 하드웨어(카메라, 조명 등) 구성요소와 소프트웨어(이미지 해석 및 검사) 구성요소가 모두 필요합니다.국내에는 동사와 같이 머신비전 구성요소인 하드웨어와 소프트웨어, 솔루션(하드웨어+소프트웨어)을 포함한 원스탑 서비스 형태를 제공하는 사업구조를 가진 경쟁 업체는 존재하지 않습니다. 다만, 머신 비전 솔루션의 하드웨어나 소프트웨어 한 분야에 국한된 제품을 개발 및 판매하는 업체로는 카메라 제조 업체인 뷰웍스가 당사와 경쟁 관계에 있습니다.한편, 해외의 코크넥스는 하드웨어와 소프트웨어 모두를 개발 및 판매하고 있으며 동사와 가장 유사한 사업 구조를 갖는 미국에 상장된 기업입니다. 코크넥스는 종전까지 Rule 기반 머신비전만을 취급하였으나, 2017년에 AI 소프트웨어 개발업체인 VIDI Systems를 인수했고, 2019년에도 AI 소프트웨어 국내 개발업체인 수아랩을 인수하여 현재는 AI 기반 머신비전도 제공하고 있습니다. 키엔스는 일본에 상장되어 있으며 외관 품질 검사 분야에서 세계적인 명성을 갖고 있는 기업입니다. 키엔스의 사업은 공장 자동화 부문과 검사 부문으로 구분되며, 이 중 검사 부문이 동사와 경쟁하고 있는 부문입니다. 세계인공지능 시장규모.jpg 세계인공지능 시장규모 국내인공지능 시장규모.jpg 국내인공지능 시장규모 상기의 자료와 같이 2020년 세계 인공지능 시장규모는 360억달러, 국내 인공지능 시장규모는 2조원에 이르며 2025년까지 각각 5배가량 커질 것으로 전망하고 있을 정도로 인공지능(AI)관련 시장의 규모는 무한합니다.국내 및 글로벌 머신 비전 시장 또한 그 응용범위가 매우 넓고 방대하여 집계된 자료가 없습니다. 특히 당사가 집중적으로 주력하고 있는 AI 기반의 머신비전 시장에 대한 정보는 집계된 자료가 없으며, 새롭게 시작되는 머신비전 내 한 분야이므로 추정하거나 예측하기도 어렵습니다. 아직은 시장규모를 추정하기 어렵지만 상기의 인공지능 시장규모의 자료와 같이 시장규모가 크기 때문에 그 성장 가능성은 크다고 할 수 있습니다. (나) 카메라 모듈 검사 솔루션카메라모듈 검사 시장은 사업의 성격에 따라 두 가지 형태로 분류할 수 있습니다. 카메라모듈 검사 솔루션을 포함한 '카메라모듈 검사 장비'를 만드는 업체와 당사와 같이 '카메라모듈 검사 솔루션'만 단독으로 제작하는 업체로 나뉩니다. [국내외 카메라모듈 검사 솔루션 및 검사장비 제조업체 현황] 구분 사업 성격 주요 경쟁업체 국내 카메라모듈 검사 장비 하이비젼시스템, 이즈미디어 카메라모듈 검사 솔루션 엔비로직 해외 카메라모듈 검사 솔루션 Dothinkey, Rolongo, CZTEK 카메라모듈 검사 솔루션의 경우 국내에서는 당사를 포함하여 하이비젼시스템, 이즈미디어, 엔비로직 등이 관련 사업을 영위하고 있습니다. (앞서 기재한 대로 당사는 카메라모듈 검사 솔루션을 개발, 판매하고 있으며 하이비젼시스템과 이즈미디어는 카메라모듈 검사 솔루션을 포함한 관련 장비를 제조 판매하고 있어 사업의 성격은 다소 차이가 있습니다.)국내 카메라모듈 검사 솔루션 시장의 경우 당사를 포함하여 하이비젼시스템, 이즈미디어, 엔비로직 등 4개업체가 과점구도를 형성하고 있으며, 해외시장에서는 중국 심천에 위치한 Dothinkey를 비롯하여 신생업체인 Rolonge, CZTEK 등과 경쟁하고 있습니다.카메라모듈 검사기의 최전방 시장은 스마트폰 시장이며, 전방시장인 카메라모듈 시장들의 통계자료는 흔히 조회되는 반면, 카메라모듈 검사 솔루션 시장은 공신력 있는 시장기관의 시장 현황 및 점유율 자료가 존재하지 않습니다. 또한, 사업의 특성상 상당수 제품이 고객의 주문에 의해 개발되기 때문에 구체적인 수주내역 등에 대해서도 철저한 보안이 유지됨에 따라 공식적인 시장점유율 산출도 어렵습니다.그러나 당사는 과거 설립단계부터 유지하고 있는 거래처들과 지금까지도 우호적인 관계를 바탕으로 꾸준하게 거래를 이어가고 있으며, 뛰어난 기술력을 기반으로 지속적으로 신규 거래처를 확장함에 따라 여러 업체들의 경쟁 속에서 의미있는 외형 성장이 가능하다고 판단됩니다. (다) 골프센서당사의 골프센서 제품과 직접적인 경쟁 관계에 있는 업체로는 골프존과 SG골프가 있습니다. 이외에도 소수의 골프센서 제조업체들이 존재하지만 영세한 수준으로 당사의 경쟁 대상은 아니라고 판단됩니다.골프존과 SG골프는 자체적으로 골프센서를 개발하였습니다. 이들 업체는 자체 스크린 골프 브랜드를 영위하고 있으며, 자사 스크린 골프 제품에 자신들의 골프센서를 탑재하고 있습니다. 그러나 당사는 자체 스크린 골프 브랜드와 제품이 없으며, 카카오 VX(티업비전)로의 독점 공급을 통해 골프센서 판매를 진행하고 있습니다.국내 스크린 골프 시장 내 업체들의 시장 점유율 현황은 다음과 같습니다. [국내 스크린 골프 시장 내 시장 점유율 현황] 스크린 골프 시장점유율.jpg 스크린 골프 시장점유율 (출처 : S-Golf, 2018년 4월)국내 스크린 골프 시장점유율은 골프존이 60% 가까이를 차지하고 있으나, 최근 몇 년 사이 SG골프 및 카카오 VX의 점유율이 상승하고 있어 골프존의 시장지배력이 과거 대비 약화되고 있는 것으로 판단됩니다. (4) 시장 경쟁 요인 및 회사의 경쟁력(가) AI 머신비전 솔루션기존 Rule 기반 방식의 솔루션은 이미 보편화된 기술로 업체 간 기술적 격차 보다는,해당 분야의 실적, 인지도, 가격 경쟁력, 서비스 품질 등이 고려 대상인 경우가 많아서 오히려 신규 업체가 진입하기 어려운 경우가 많았습니다. 하지만 당사의 AIPi, AIDi, ADAMS와 같이 기존 Rule 기반 방식에 AI 방식을 더하여 특화된 솔루션을 제안할 수 있는 업체는 많지 않으며, 시장에서의 채택률이 점차 상승함에 따라 오히려 경쟁 구도에서 자유로워지고 있다는 판단입니다.근래의 AI는 하루가 다르게 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 그 이유는 다수의 글로벌 리딩 기업에서 AI 및 딥러닝 플랫폼을 개방하면서 누구나 쉽게 접근 가능해 짐에 따라 집단 지성이 발휘되어 아주 빠른 속도로 발전을 이루고 있기 때문으로 판단됩니다. 따라서 이런 시장 환경 하에서 기존 Rule 기반 방식의 비전 검사 업체 대비 비전 검사에 AI를 접목한 업체들의 시장 경쟁력이 높아지고 있는 상황입니다. 기존 검사 방식에 AI를 접목시키는 방법도 유형별로 학습만 수행하면 되기 때문에 과거 대비 상당히 쉬워졌으며, 학습을 위한 트레이닝 툴도 나날이 발전하여 점차 쉽고 빠르게 AI를 접목시킬 수 있습니다.그럼에도 불구하고, 기존 비전 검사를 수행하면서 AI 기술을 접목하고 있는 기업은 당사를 포함하여 소수의 기업만이 존재합니다. 여기에 추가로 자체 개발한 딥러닝 SDK(Software Development Toolkit)를 보유하고 있는 기업은 국내외를 통틀어 당사와 코그넥스(VIDi)가 대표적이라고 할 수 있습니다. 자체 개발한 SDK를 보유하고 있는 기업과 그렇지 않은 기업과의 성능 차이는 발생할 수밖에 없습니다. 그 이유는 딥러닝을 적용하면 사람의 학습방법을 모방한 방식이기 때문에 대체로 우수한 성능을 낼 수 있겠지만, 상황이나 조건에 따라 좀 더 우수한 성능을 내기 위해선 학습망(Net)이 요구되기 때문입니다. 즉, 자체 개발한 SDK를 보유하고 있는 기업은 딥러닝의 학습망을 상황에 맞게 튜닝할 수 있어 고객의 요구에 맞게 최적화가 가능하며 실제 더 높은 성능을 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 여러 개의 망을 조합하여 최종 결과를 도출하는 방법도 가능하기 때문에 자체 딥러닝 SDK를 가지고 있지 않은 기업보다는 상당히 유리한 위치에 있다고 할 수 있겠습니다. (나) 카메라 모듈 검사 솔루션카메라 모듈을 양산하는 기업들은 대부분 카메라 모듈의 성능(좋은 화질, 빠른 프레임 속도, 모듈별 편차 없는 균일한 성능 등), 내구성, 생산성 등에 대한 기술 확보가 중요해짐에 따라 관련된 카메라 모듈 검사기 제품의 확보를 필요로 하고 있으며, 최근 카메라 모듈 검사기 시장은 점차적인 인건비 상승과 자동화시스템에 대한 수요 증가로 인해 Semi-Auto 장비에서 Full-Auto 장비라인으로 변화되어 가는 추세입니다. 고사양, 고품질의 카메라 모듈 검사기를 만들기 위한 핵심 기술로는 ① 다양한 카메라 모듈에 대응할 수 있는 카메라 모듈 인터페이스 기술(고속, 대용량 데이터 처리 기술 등), ② 카메라 모듈 데이터를 이용한 영상 처리 기술(Auto Focus, Auto White Balance, Auto Exposure, 선명하고 균일한 화질 확보 기술 등), ③ 카메라 모듈 검사기와 PC와의 인터페이스 기술(속도, 데이터 용량, 데이터 안정성 등) 등이 있습니다. 이처럼 높은 신뢰도의 카메라 모듈 검사기를 개발, 양산하기 위해서는 고도의 기술과노하우를 보유하고 있어야 하며, 글로벌 카메라 모듈 제조업체에 검사기를 납품하기 위해선 오랜 기간의 양산 검증과정을 통과한 Track Record를 보유하고 있어야 하는 바, 이같은 보수적인 업계의 특성은 신규업체들에겐 높은 진입장벽으로 작용할 수 있습니다. 또한 완성 스마트폰 제조업체는 충분한 물량 확보 및 위험 분산을 위해 통상 3~4개의 업체로부터 카메라 모듈을 공급받는 성향이 있으며, 과거 카메라 모듈 검사기/검사장비의 경우 카메라 모듈 업체에서 원가절감 및 생산성 향상을 위해 자체적으로 도입하는 방식이 주를 이루었던 반면, 최근에는 완성 스마트폰 업체에서 각 카메라 모듈 업체가 공급하는 카메라 모듈의 품질 균일성 및 수율 관리를 위해 외부의 자동화 검사기/검사장비의 도입을 독려하고 있으며, 이 경우 서로 다른 카메라 모듈 업체에도 동일한 카메라 모듈 검사기/검사장비의 도입을 유도하고 있는 상황입니다.경쟁사 제품 대비 당사의 제품은 Tact Time을 줄이고 정확도를 증가시키는 Built-in ISP(이미지 성능을 향상시키는 엔진)를 채택하여 PC ISP나 Phone Board의 ISP를 사용하는 경우보다 2배 성능이 빨라 AF(Auto Focus, 자동 초점 조절), OIS(Optical Image Stabilization, 광학 손떨림 보정), Active Align 검사 시에 탁월한 성능을 보입니다. 또한, 낮은 CPU 점유율, 프로그램 초기화시 시간 단축, 전기적 특성에 따른 검사지원, 소프트웨어 디자인 편리성이 타사 제품 대비 강점으로 시장에서 인정받고 있습니다. (5) 신규 사업 당사는 2024년 AI개발 플랫폼인 EZ-PLANET(이지플래닛)의 개발을 마무리 하고, 출시합니다. ez planet.jpg ez planet EZ-PLANET(이지플래닛)은 클라우드 MSP자회사인 티디지의와 클라우드 융합 플랫폼으로 개발되었습니다.EZ-PLANET(이지플래닛)은 데이터 수집에서 AI학습모델 배포까지 머신러닝 전체 영역을 쉽게 개발하고 체계적으로 운영할 수 있게 하는 MLOps의 혁신적인 서비스를 제공합니다.즉, 이 플랫폼을 이용하면 어려운 인프라 지식이나 모델 운영 노하우 없이도 AI 모델 학습부터 추론, 배포까지 프로세스 전반을 통합 관리할 수 있게 됩니다.또한, 데이터 수집과 라벨링 기간을 단축할 수 있다는 장점이 있습니다. 사람이 수집했던 데이터를 API를 통해 플랫폼의 파이프라인에 연결해 자동화함으로써 인건비를 절감하고 수집된 데이터들을 일괄적으로 전치리 할 수 있습니다. 기대효과.jpg 기대효과 기존 Stand Alone의 AI SW와 EZ-PLANET(이지플래닛)을 비교해 보면 위의 그래프와 같이 5배의 효율을 보이며, 모델개발 배포 유지보수 등 기업의 AI업무 비중이 높아지는 경우 그 효율성은 더욱 극대화 되는 것으로 분석되었습니다. 다. 지적재산권 보유현황 번호 구분 내용 권리자 등록일 적용제품 출원국 1 10-1338339 렌즈 모듈 검사 장치 라온피플 13.12.02 AI 머신비전 한국 2 10-1338347 차선 이탈 경고 시스템 및 방법 라온피플 13.12.02 카메라 모듈검사기 한국 3 10-1339463 렌즈 모듈 검사 장치 라온피플 13.12.02 카메라 모듈검사기 한국 4 10-1587084 렌즈 검사 장치 라온피플 16.01.14 카메라 모듈검사기 한국 5 10-1705876 보행자 후보 영역 검출 방법 및 이를 이용한 보행자 인식 방법 라온피플 17.02.06 카메라 모듈검사기 한국 6 10-1705877 적응적 영상 보정 방법 및 장치 라온피플 17.02.06 AI 머신비전 한국 7 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