라온피플 분기보고서 (2024.09)
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]

(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]

(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 머신비전 이러한 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]

(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]

(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)]

(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.

(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)

(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)

(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)

(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]

(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]

(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.

(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.

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.

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.

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) 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.(2) 공시대상 사업부문의 구분

구분	구체적 용도

카메라모듈 검사솔루션	스마트폰 등에 사용되는 카메라모듈을 검사하기 위해 카메라모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 역할을 수행

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

골프센서	스크린 골프에서 사용되고 있는 골프센서와 SW 알고리즘

(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.

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]

(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 사업당사의 2020년 이후 가장 큰 매출 성장세가 기대되는 분야는 AI 기술을 활용한 스마트비전 사업으로, AI 의료기기와 AI 교통 AI 스마트팜 사업을 추진 중에 있습니다. (가) 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.

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.

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.

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.

(나) 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.

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.

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.

다. 지적재산권 보유현황

번호	구분	내용	권리자	등록일	적용제품	출원국

1	특허 제10-1338347호	차선 이탈 경고 시스템 및 방법	라온피플	13.12.02	AI 머신비전	한국

2	특허 제10-1339463호	렌즈 모듈 검사 장치	라온피플	13.12.02	카메라 모듈 검사기	한국

3	특허 제10-1338339호	렌즈 모듈 검사 장치	라온피플	13.12.02	카메라 모듈 검사기	한국

4	특허 제10-1587084호	렌즈 검사 장치	라온피플	16.01.14	카메라 모듈 검사기	한국

5	특허 제10-1705877호	적응적 영상 보정 방법 및 장치	라온피플	17.02.06	카메라 모듈 검사기	한국

6	특허 제10-1705876호	보행자 후보 영역 검출 방법 및 이를 이용한 보행자 인식 방법	라온피플	17.02.06	AI 머신비전	한국

7	특허 제10-1738973호	회전체의 회전량 측정 장치 및 방법	라온피플	17.05.17	골프센서	한국

8	특허 제10-1748768호	머신 비전 검사를 위한 가상 테스트 이미지 생성 방법 및 장치, 머신 비전 검사 시뮬레이션 방법 및 장치, 및 머신 비전 테스트 시스템	라온피플	17.06.13	AI 머신비전	한국

9	특허 제10-1778054호	머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치	라온피플	17.09.07	AI 머신비전	한국

10	특허 제10-1892155호	캘리브레이션 시스템 및 방법	라온피플	18.08.21	골프센서	한국

11	특허 제10-1964806호	비전 검사용 이미지 획득장치 및 획득방법	라온피플	19.03.27	AI 머신비전	한국

12	특허 제10-1964805호	머신 비전을 위한 가이드 제공 방법 및 장치	라온피플	19.03.27	AI 머신비전	한국

13	특허 제10-2011790호	레이저를 이용하여 제품을 검수하는 방법 및 장치	라온피플	19.08.12	AI 머신비전	한국

14	특허 제2123660호	치아 교정영상 생성장치 및 방법	라온피플	20.06.09	AI덴탈	한국

15	10-2018-012188	두부이미지 분석장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	20.07.01	AI덴탈	한국

16	10-2019-0143841	교통상황 정보 제공장치 및 방법	라온피플	20.07.01	AI교통	한국

17	10-2019-0143842	교통신호 제어장치 및 방법	라온피플	20.08.11	AI교통	한국

18	10-2019-0134924	영상검지 장치 및 이를 포함하는 신호제어 시스템 및 신호제어 방법	라온피플	20.09.07	AI교통	한국

19	10-2019-0134942	강화학습 기반 신호제어 장치 및 신호제어 방법	라온피플	20.09.07	AI교통	한국

20	10-2018-0120853	결함 검출장치 및 방법	라온피플	20.11.02	AI머신비전	한국

21	10-2018-0122116	이미지에 대한 기계학습을 수행하기 위한 방법 및 장치	라온피플	20.11.02	AI머신비전	한국

22	10-2019-0082333	이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	21.02.04	AI덴탈	한국

23	10-2019-0058326	불량 이미지 생성 장치 및 방법	라온피플	21.03.03	AI머신비전	한국

24	16/431,538	두부이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	21.03.08	AI덴탈	미국

25	10-2018-0138109	기계학습 환경에 기초한 테스트 환경을 설정하는 방법 및 장치	라온피플	21.05.11	AI머신비전	한국

26	10-2019-0062083	디스플레이 패널의 출력을 보상하는 장치 및 방법	라온피플	21.05.11	AI머신비전	한국

27	10-2019-0100360	기판 불량 검사 장치 및 방법	라온피플	21.05.11	AI머신비전	한국

28	10-2019-0071680	제품 검사를 위한 자동 학습 방법 및 시스템	라온피플	21.06.25	AI머신비전	한국

29	10-2019-0157611	모듈화된 영상취득 장치	라온피플	21.06.30	AI머신비전	한국

30	10-2018-0118416	다 채널 이미지를 이용한 인공신경망 학습 방법 및 장치	라온피플	21.06.30	AI머신비전	한국

31	10-2019-0062075	기계학습을 이용한 이미지코드를 인식하는 장치 및 방법	라온피플	21.06.25	AI머신비전	한국

32	10-2020-0014550	화재 진압용 무인비행체 및 그것을 이용한 화재 진압 시스템 및 화재 진압 방법	라온피플	21.08.30	AI머신비전	한국

라. 출원중인 특허현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	적용제품	출원국

1	10-2017-0061533	머신 비전을 위한 영상 분석 방법 및 영상 분석 장치	라온피플	17.05.18	AI 머신비전	한국

4	10-2018-0118416	다 채널 이미지를 이용한 인공신경망 학습 방법 및 장치	라온피플	18.10.04	AI 머신비전	한국

6	10-2018-0121885	치아 교정 영상 생성 장치 및 방법	라온피플	18.10.12	AI 덴탈	한국

8	10-2018-0138109	기계학습 환경에 기초한 테스트 환경을 설정하는 방법 및 장치	라온피플	18.11.12	AI 머신비전	한국

10	10-2018-0159263	교통신호 제어 장치 및 방법	라온피플	18.12.11	AI 교통	한국

11	10-2019-0013544	멀티카메라를 이용한 물체 인식 방법 및 장치	라온피플	19.02.01	AI 머신비전	한국

12	10-2019-0033342	교통 상황 분석 시스템 및 방법	라온피플	19.03.25	AI 교통	한국

13	10-2019-0058326	불량 이미지 생성 장치 및 방법	라온피플	19.05.17	AI 머신비전	한국

14	10-2019-0062075	기계학습을 이용한 이미지코드를 인식하는 장치 및 방법	라온피플	19.05.27	AI 머신비전	한국

15	10-2019-0062083	디스플레이 패널의 출력을 보상하는 장치 및 방법	라온피플	19.05.27	AI 머신비전	한국

16	10-2019-0071680	제품 검사를 위한 자동 학습 방법 및 시스템	라온피플	19.06.17	AI 머신비전	한국

17	10-2019-0100360	기판 불량 검사 장치 및 방법	라온피플	19.08.16	AI 머신비전	한국

19	201811634646.X	두부이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	18.12.29	AI 덴탈	중국

21	19180736.1	두부이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	19.06.18	AI 덴탈	유럽

22	201924024458	두부이미지 분석 장치 및 이미지 분석 방법	라온피플	19.06.19	AI 덴탈	인도

23	201910008504.0	치아 교정 영상 생성 장치 및 방법	라온피플	19.01.04	AI 덴탈	중국

24	16/431,484	치아 교정 영상 생성 장치 및 방법	라온피플	19.06.04	AI 덴탈	미국

25	201924032401	치아 교정 영상 생성 장치 및 방법	라온피플	19.08.09	AI 덴탈	인도

마. 관계법령 또는 정뷰의 규제 등 정부가 추진하는 4차산업혁명 및 한국판 뉴딜 종합계획에 따라 2025까지 총 사업비 100.9조원이 투입되고 일자리 111.1만개가 만들어 질 것으로 기대하고 있으며 이에 따라 회사가 영위하는 사업에서 많은 기회가 있을 것으로 판단됩니다.