이노뎁 분기보고서 (2026.03)
7. 기타 참고사항

가. 주요 지식재산권 보유 현황

지속적인 R 통하여 보고서 작성기준일 현재 총 60건의 특허권을 보유하고 있으며, 14건의 특허를 출원 중입니다. 동 특허권은 당사의 주요 기술을 무단으로 활용하는 것을 방지하고 관련 제품의 매출 증진에 이바지하고 있습니다.

(기준일 : 2026년 03월 31일) (단위 : 건)

구분	국내	미국	국제	합계

특허권	등록	60	7	-	67

출원	14	2	-	16

합계	74	9	-	83

* 국내특허권 보유 현황

순번	등록번호	출원번호	특허 명칭	등록일

1	10-0825225-00-00	2007-0120778	과속 단속 및 방범 기능을 갖는 불법 주정차 단속 시스템및 방법	2008.04.21

2	10-1172346-00-00	2012-0011287	데이터 처리 속도를 개선한 데이터 처리장치 및 그 동작방법	2012.08.02

3	10-1378992-00-00	10-2014-0015727	주차관제시스템 및 방법	2014.03.21

4	10-1395143-00-00	2013-0067939	영상처리의 정수변환 방법 및 정수변환 장치	2014.05.08

5	10-1445045-00-00	2013-0154643	통합관제센터의 통합관제서비스를 이용한 수위경고 시스템 및 방법	2014.09.19

6	10-1459562-00-00	2012-0025671	자동 살포 시스템 및 그 동작방법	2014.11.03

7	10-1522311-00-00	10-2015-0004264	미리보기 기능을 갖춘 감시카메라 영상 반출 시스템	2015.05.15

8	10-1586780-00-00	10-2015-0024010	동적으로 할당되는 카메라 영상을 분석하는 영상 분석 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법	2016.01.13

9	10-1612483-00-00	10-2015-0024009	실시간으로 카메라 영상을 분석하는 저장/분배 서버, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법	2016.04.07

10	10-1612485-00-00	10-2015-0169282	영상 변환 검출 속도를 향상한 영상 변환 검출 장치 및 영상 변환 검출 방법	2016.04.07

11	10-1640572-00-00	10-2015-0166420	효율적인 코딩 유닛 설정을 수행하는 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법	2016.07.12

12	10-1672539-00-00	10-2016-0030951	그래픽 처리 유닛 및 그 캐싱 방법	2016.10.28

13	10-1699029-00-00	10-2015-0111639	영역 처리 속도를 향상한 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법	2017.01.17

14	10-1756391-00-00	10-2015-0151761	객체 이미지들을 링크하고, 빅데이터 분석 시스템과 연동이 가능한 객체 이미지 링크 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법	2017.07.04

15	10-1773127-00-00	10-2015-0175358	효율적인 영상 분석 및 검색이 가능한 영상 분석 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법	2017.08.24

16	10-1821989-00-00	10-2016-0102090	재구조화 영상 처리를 통한 CCTV 저장영상의 이동객체 검출 방법	2018.01.19

17	10-1852859-00-00	10-2016-0147274	랜덤액세서블 P-프레임에 기초한 동영상 랜덤액세스 처리 방법	2018.04.23

18	10-1874639-00-00	10-2016-0116084	모션 센서를 이용한 엘리베이터용 감시 카메라 장치	2018.06.28

19	10-1884611-00-00	10-2017-0023839	이동객체의 메타데이터 필터링을 이용한 CCTV 영상의 관심객체 추출 방법	2018.07.27

20	10-1946256-00-00	10-2018-0079653	압축영상에 대한 움직임 벡터의 시각화 표시 처리 방법	2019.01.31

21	10-1949676-00-00	10-2017-0176600	압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 침입 감지 방법	2019.02.13

22	10-2014545-00-00	10-2018-0080819	움직임 벡터에 대한 3차원 모델링 기반의 압축영상 원근 시각화 표시 처리 방법	2019.08.20

23	10-2015078-00-00	10-2017-0176595	압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법	2019.08.21

24	10-2015082-00-00	10-2017-0176597	압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 추적 방법	2019.08.21

25	10-2015084-00-00	10-2017-0176601	압축영상에 대한 신택스 기반의 도로 역주행 감지 방법	2019.08.21

26	10-2028930-00-00	10-2017-0179092	움직임 정보를 이용한 인공지능 학습기반의 이동객체 영상 분류처리 방법	2019.09.30

27	10-2042397-00-00	10-2018-0088394	압축영상에 대한 신택스 기반의 히트맵 생성 방법	2019.11.04

28	10-2059369-00-00	10-2018-0094650	로라 기반의 원격 보안장비 관리 시스템	2019.12.19

29	10-2061915-00-00	10-2018-0147014	압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 분류 방법	2019.12.26

30	10-2080456-00-00	10-2018-0088402	압축영상에 대한 신택스 기반의 PTZ 카메라의 객체 추적 제어 방법	2020.02.18

31	10-2083676-00-00	10-2018-0094651	블록체인 기반의 제품 라이프사이클 무결성 검증 시스템	2020.02.25

32	10-2090775-00-00	10-2017-0107580	압축영상에 대한 신택스 기반의 이동객체 영역 추출 방법	2020.03.12

33	10-2090782-00-00	10-2017-0176596	압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 월담 감지 방법	2020.03.12

34	10-2090785-00-00	10-2018-0088411	압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법	2020.03.12

35	10-2110502-00-00	10-2019-0042771	신택스 기반 객체 ROI 압축을 이용한 PoE 카메라 연동형 트랜스코더 장치	2020.05.07

36	10-2114136-00-00	10-2019-0015276	모션벡터 블록체인을 이용한 압축영상의 객체 시퀀스 관리 방법	2020.05.18

37	10-2123678-00-00	10-2019-0014180	모션벡터 블록체인 기반의 압축영상 위변조 식별 방법	2020.06.10

38	10-2153093-00-00	10-2018-0147017	컨텍스트를 고려한 압축영상에 대한 신택스 기반의 이동객체 영역 추출 방법	2020.09.01

39	10-2177494-00-00	10-2019-0018846	모션벡터의 궤적 및 패턴을 이용한 압축영상의 이상모션 객체 식별 방법	2020.11.05

40	10-2178952-00-00	10-2018-0149991	압축영상에 대한 신택스 기반의 MRPN-CNN을 이용한 객체 분류 방법	2020.11.09

41	10-2179077-00-00	10-2018-0154787	상용분류기 외부 연동 학습형 신경망을 이용한 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 분류 방법	2020.11.10

42	10-2187376-00-00	10-2018-0156434	딥러닝 이미지 분석과 연동하는 신택스 기반의 선별 관제 제공 방법	2020.11.30

43	10-2211448-00-00	10-2018-0081992	움직임 벡터의 시각화 처리 기반의 다채널 압축영상 표시 방법	2021.01.28

44	10-2238610-00-00	10-2020-0090683	딥러닝 객체 검출기의 추론 정보를 이용한 정지객체 검출 방법	2021.04.05

45	10-2253989-00-00	10-2020-0103604	딥러닝 객체 검출기를 이용한 CCTV 영상의 객체 추적 방법	2021.05.13

46	10-2295183-00-00	10-2020-0102854	CCTV 프로젝션 모델을 이용한 CCTV 영상의 객체 추적 방법	2021.08.24

47	10-2300124-00-00	10-2019-0178845	코어 VMS와 엣지 VMS를 구비한 모바일 엣지 컴퓨팅 기반의 영상 관제 시스템	2021.09.02

48	10-2343029-00-00	10-2021-0154880	모션벡터 기반 분기처리를 이용한 압축영상의 영상분석 처리 방법	2021.12.21

49	10-2355402-00-00	10-2021-0070815	차량번호판의 양각성분을 이용한 위조번호판 판별 장치	2022.01.20

50	10-2473804-00-00	10-2020-0151421	영상관제 시스템에서 카메라 영상내 관제 지점의 지도 매핑 방법	2022.11.30

51	10-2571860-00-00	10-2023-0032529	양방향 전력선 통신을 이용한 전관방송 시스템 및 방법	2023.08.24

52	10-2585167-00-00	10-2022-0173247	압축영상에 대한 신택스 기반의 동일인 분석방법	2023.09.26

53	10-2594803-00-00	10-2022-0173243	압축영상에 대한 신택스 기반의 동일인 검색방법	2023.10.24

54	10-2606412-00-00	10-2023-0032528	전방향 카메라를 이용한 주차장 사고 감지 시스템 및 방법	2023.11.22

55	10-2631784-00-00	10-2023-0181343	오픈소스 라우팅과 공공도로망 데이터를 활용한 실좌표 경로 탐색 방법	2024.01.26

56	10.2709941-00-00	10-2021-0183253	국방경계 감시시스템에서 휴리스틱 기반의 카메라 관제영역 추정방법	2024.09.20

57	10-2612665-00-00	10-2021-0135831	운전자 모바일 단말기의 맥어드레스를 이용한 보안강화 무인 관제시스템 및 방법	2023.04.20

58	10-2836367-00-00	10-2024-0164601	물리보안 샌드박스를 활용한 맞춤형 물리보안 구축 시스템	2025.07.16

59	10-2918314-00-00	10-2024-0188068	영상관제 시스템을 위한 메타데이터 기반의 영상 익명화 재구성 방법	2026.01.22

60	10-2918324-00-00	10-2024-0198736	지능형 선별관제 시스템을 위한 카메라 클러스터링 기방의 경량 신경망 모델 학습 방법	2026.01.22

주1) 해당 특허권 등록 현황은 당사 기준으로 작성되었습니다.. * 국내특허권 출원 현황

순번	등록(출원)번호	특허 명칭	출원일

1	10-2024-0083404	이기종 장치의 데이터 통합을 위한 마이그레이션 API 처리 방법	2024.06.26.

2	10-2024-0148355	백터 정보화를 이용한 자연어 쿼리 기반의 지능형 선별관제 방법	2024.10.28.

3	10-2025-0052792	CCTV 영상에 대한 AI 영상분석 기반의 실내 측위 및 네비게이션 제공 방법	2025.04.23

4	10-2025-0053449	영상관제 시스템에서 비전-언어 모델을 이용한 자연어 영상 검색 방법	2025.04.24

5	10-2025-0114533	퓨샷 데이터 증강을 통한 객체 탐지 신경망 모델의 자동 학습 방법	2025.08.18

6	10-2025-0117524	그라운딩 데이터셋을 위한 자동 라벨링 방법	2025.08.22

7	10-2025-0117944	메시지 큐와 중요도 분석을 이용한 지능형 선별관제 방법	2025.08.24

8	10-2025-0119746	영상 모니터링을 위한 해상도 기반	2025.08.27

9	10-2025-0128936	객체 추적 기반의 객체탐지 신경망 모델의 학습 데이터 생성 방법	2025.09.10

10	10-2025-0126088	지능형 선별관제를 위한 VLM 앙상블 기반의 이벤트 탐지 방법	2025.09.04

11	10-2025-0131361	지능형 선별관제를 위한 이중 스테이지 객체탐지 파이프라인 기반의 영상 처리 방법	2025.09.15

12	10-2026-0008494	장면 카테고리에 따른 이벤트 위험도 기반의 선별관제 방법 및 장치	2026.01.16

13	10-2026-0065704	객체 행동 스코어링 기반의 지능형 절도 의심자 탐지 방법	2026.04.11

14	10-2026-0071431	지능형 영상분석 기반의 이벤트 클립 및 메타데이터 연계형 통합관제 및 원격대응 시스템	2026.04.21

주1) 해당 특허권 출원 현황은 당사 기준으로 작성되었습니다. 나. 관련 법령 또는 정부의 규제 등 당사는 본 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 환경에 관한 사항 당사는 본 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 라.시장여건 및 영업의 개황1) 산업의 특성가) 산업의 성장성 - 한국과학기술정보연구원(이하 'KISTI')가 Marketsandmarkets의 자료를 인용하여 발표한 자료에 따르면, 전 세계 인공지능 시장은 2019년 288억 4,000만 달러(한화 약 41조원)에서 2023년 1,451억 달러(한화 약 205조원)으로 성장하여 연평균 49.8%의 성장률을 기록하고 있습니다.- 동일 자료에 따르면, 당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 서비스 제공 시장의 경우, 2023년 기준 전체 인공지능 시장의 45%를 차지하는 것으로 분석되고 있으며, 2030년까지 연평균 30% 이상의 성장률을 기록할 것으로 예상되고 있습니다.- 당사가 주력으로 하고 있는 도시 관제 전용 통합관제센터는 재난 예방 등에 대한 지속적인 시민들의 요구와 인공지능 기술의 발달로 인하여 매년 증가 할 것으로 보여지며, 특히 상황 별 인지, 예방, 분석 능력이 강화된 '컨텍스트 인식형 인공지능(상황별 학습 인지 인공지능)기술이 빠르게 확산 될 것으로 예측됩니다.- 본문 전단에 인용된 KISTI의 자료에 따르면, 컨텍스트 인식형 인공지능의 시장규모는 2030년 1,178억 달러(한화 약164조원)에 달할 것으로 예측됩니다. 이중 당사와 연관된 융복한 보안 분야의 정확한 수요는 예측하기 어려우나, 현재까지의 수요와 정부의 의지, 치안 수요 등을 감안하면 당사는 관련 시장이 해외, 민간 수요 등을 감안하여 동 자료에서 예상한 연평균 40% 이상의 성장률을 기록할 수 있을 수 것으로 예측하고 있습니다.- 당사는 해외시장 확장 및 글로벌 경쟁력 확보를 위해 국내에서 축적한 AI 영상 분석 기술을 바탕으로 중남미 등 해외 시장 개척을 적극 추진하고 있으며, 글로벌 기업과의 협력을 강화하고 국제 규격에 부합하는 제품을 개발하여 글로벌 경쟁력을 확보하고자 합니다. 전단에 인용된 자료에 따르면 당사가 주력으로 추진하고 있는 남미 시장의 경우 2030년까지 약 515억 달러(한화 약 72조원) 규모의 인공지능 시장을 형성 할 것으로 보입니다.

(연결대상 종속회사) - 지능형 스마트 교통 솔루션 시장은 1차 무인단속 시스템의 확대를 거쳐 지능형 교통체계의 확대와 함께 점차 성장하고 있습니다. 무인형 교통단속 장비는 2026년 현재보다 약10% 성장한 33,000대 수준으로 확대될 것으로 보여지며, 기존 장비의 교체 수요와 함께 안정적으로 성장할 것으로 기대됩니다.- 지능형 스마트 교통 솔루션은 차량의 이동량과 패턴 등을 수집하여 데이터화되며, 이를 AI기술을 통해 학습함으로써 향후 도래할 자율주행 시대에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

나) 경기변동의 특성- 동사의 제품은 소규모의 민간기업 보다는 시·군 단위의 공공기관 위주로 매출처가 구성되어 있으며, 공공기관의 IT투자에 따라 동사의 영업실적에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 공공기관의 IT투자는 정부의 예산정책과 경기변동 등 외부요인에 의하여 변동될 수 있으며, 공공기관의 IT투자가 줄어들 경우 동사의 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다) 계절성 - 일반적으로 공공기관은 1분기에 투자계획 수립 및 검토를 진행하여, IT 기업들은 수주 감소로 인해 매출이 상대적으로 감소하게 되며, 투자 검토가 완료 및 실제 집행은 4분기에 이루어집니다. 또한 소프트웨어 제품은 개발이 완료된 이후에도 정상 가동 확인과 같은 검수기간이 상대적으로 길게 소요되므로, 프로젝트가 상반기에 시작되어도 매출인식은 하반기에 이루어지는 경우가 많습니다. 이에 동사와 연결대상 종속회사를 비롯해 주요 매출처가 공공기관으로 이루진 IT 기업은 공공기관의 예산집행 시기에 의해 상당수의 기업이 4분기에 매출이 집중되는 계절적 특성이 존재합니다. 라) 중요한 신규사업 - 당사는 스마트시티 플랫폼 사업을 위주로 한 AI 및 디지털 트윈, 클라우드 기술에 관한 선제적 투자를 진행하고 있습니다. 다만 본 매출 인식에 필요한 회계적 유의성을 아직 갖추고 있지 아니한 바, 관련 사업이 진행될 때에는 전자 공시를 통해 안내할 예정입니다.- 당사는 금년 중남미 등을 기점으로 한 개발 도상국으로의 진출을 시도하고 있으며, 내년부터 진행될 예정인 북미 및 유럽 시장 등 선진시장 진출을 대비하여 다양한 학습 및 데이터 표출이 가능하면서도 클라우드 등의 활용이 가능한 영상분석 솔루션을 개발하고 있습니다. 2) 국내외 시장여건가) 시장의 안정성 동사와 연결대상 종속회사를 비롯해 영상보안, 지능형 교통체계 시스템 구축기업의 진입장벽은 높은 편입니다. 하드웨어의 경우 중국산 장비의 OEM으로 진입이 용이하나, 소프트웨어의 경우 국제표준으로 개발을 한다고 해도 수백종에 달하는 기존 카메라 장비와의 호환성을 확보해야하는 시행착오가 필요하여 진입 난이도가 형성됩니다. 또한 최근 미중 무역분쟁으로 이니한 중국산 장비의 수요 급감 영향으로 진입 장벽은 다소 높아지고 있습니다. 나) 경쟁상황

당사의 주력 매출부문은 AI 영상인식 기술을 활용한 실시간 다채널 통합관제센터 솔루션 및 구축사업입니다. 통합관제센터는 보안시장 내의 영상감시 영역에 속하는 시장으로, 영상감시 시장은 민간부문과 공공부문으로 크게 구분됩니다. 민간부문이 개인용·주거시설 영상감시장치 등에 국한되어 저가형 중국산 설비 외에 별도의 소프트웨어 등이 중요하지 않으나, 공공부문 영상감시시장은 지자체 중심의 관제센터의 구축, 이기종 영상감시장치의 통합과 고도화가 이루어져 솔루션 기술이 핵심이 되는 시장입니다. 공공부문 영상감시 시장의 3대 플랫폼은 1)카메라, 2)저장장치, 3)소프트웨어로, 이중 당사의 주요 영역은 소프트웨어 부문으로, 현재는 도시단위 영상감시를 위한 VMS를 중심으로 매출이 발생하고 있습니다.

차기 신제품인 인공지능 통합플랫폼 솔루션의 경쟁사는 기존 솔루션인 VMS의 데이터를 받아들이고 추가적인 공공기관과의 연계를 설계해야 합니다. 인공지능 통합플랫폼은 빠른학습 및 과대탐지 및 오탐지 등의 축소가 핵심기술이므로, 당사는 시장 점유율을 유지하기 위한 기술력 확보에 많은 노력을 기울이고 있습니다.

(연결대상 종속회사)- 연결대상 종속회사의 주요 매출처는 무인감시 장비 제공 및 스마트 지능형 교통시스템의 구축입니다. 무인감시 장비는 다수의 업체가 상존하므로 경쟁 강도가 다소 높으나, 스마트 지능형 교통시스템은 차량 패턴과 교통량 등을 실시간 데이터화하여 최적의 동선에 맞게 설계되어야 하므로 진입장벽이 높습니다. 해당 기술을 보유하고 있는 회사 등은 높은보안 등급을 유지하고 있어 경쟁사의 파악이 쉽지 않습니다.

다) 시장점유율 추이- 당사가 추진하는 사업에 관한 구체적인 시장 정보 자료는 존재하지 않으나, 당사의 주요사업인 관제플랫폼 구축사업의 전국 지자체 설치 장소를 기준으로 하였을 때, 당사는 당사의 시장점유율이 50%에 근접한다고 추산하고 있습니다. 연결대상 종속회사의 경우 현재 신규 시장 형성 단계로 전문화된 소프트웨어의 매출 집계가 이루어지고 있지 않아 정확한 시장 점유율의 산정이 어렵습니다. 3) 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 경쟁상의 강점과 단점 - 당사가 개발하고 있는 인공지능 솔루션에는 MLOps(Machine Learning Operations)이 탑재될 예정입니다. 인공지능 학습, 운영, 개발 프레임워크를 지칭하는 MLOps의 탑재는 해당 솔루션이 보다 쉽게 자동화되며, 특히 유지보수 및 협업 강화가 매우 용이하게 이루어 질 수 있음을 의미합니다. 해당 운영모델이 원활하게 탑재 운용되면 당사가 보유한 인공지능 솔루션의 확산과 배포에 큰 도움이 될 것으로 보입니다.-다만 위와 같은 특징에도 불구하고, 인공지능 기술의 개발에는 산업의 특징상 높은 투입시간과 인력, 자금이 투입되어야 합니다. 또한 높은 시장 성장이 예상되는 만큼 신규경쟁자의 유입도 공격적으로 이루어지고 있습니다. 아직까지 수요처의 기대를 충족 시킬 수 있는기술의 성숙까지는 다소 시간이 필요할 것으로 예측되는 바 본격적인 수익화 시기까지의 기간은 예측보다 다소 늦어질 수 있습니다.

(연결대상 종속회사)- 연결대상 종속회사의 경우 지능형 스마트 교통 시스템의 구축을 위해서는 단순한 감시, 단속의 기능 외에 데이터의 체계적인 분석과 학습을 구현할 수 있는 노하우와 솔루션의 구축이 필요합니다. 연결대상 종속회사는 동사와의 협업을 통해 보다 체계적인 데이터 학습 툴을 도입하여 자율주행 등 미래 교통환경에 최적화 된 시스템 구축 능력을 보유하고자 노력하고 있습니다.

라. 중요한 신규사업 - 당사는 스마트시티 플랫폼 사업을 위주로 한 AI 및 디지털 트윈, 클라우드 기술에 관한 선제적 투자를 진행하고 있습니다. 다만 본 매출 인식에 필요한 회계적 유의성을 아직 갖추고 있지 아니한 바, 관련 사업이 진행될 때에는 전자 공시를 통해 안내할 예정입니다.- 당사는 금년 중남미 등을 기점으로 한 개발 도상국으로의 진출을 시도하고 있으며, 내년부터 진행될 예정인 북미 및 유럽 시장 등 선진시장 진출을 대비하여 다양한 학습 및 데이터 표출이 가능하면서도 클라우드 등의 활용이 가능한 영상분석 솔루션을 개발하고 있습니다.