인터로이드 사업보고서 (2023.12)
1. 사업의 개요

가. 업계현황 및 전망 [AI솔루션]

1) 인공지능 산업의 정의

인공지능(AI :Artificial Intelligence) 이란 기계가 경험을 통해 학습하고, 수집한 정보를 토대로 인간의 지능을 모방하여 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 컴퓨터 시스템을 말합니다. 인간이 가진 지각, 학습, 추론 등의 능력을 프로그램으로 구현하여 고차원적 정보처리를 가능하게 만드는 ICT기술이며, 이러한 인공지능을 바탕으로 한 기술들은 인간의 지적활동을 모방하거나 대체하며 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 4차산업혁명의 주역이자 핵심 경쟁 원천으로 작용하고 있습니다.

인공지능이라는 큰 틀 안에는 머신러닝, 그리고 딥러닝이라는 방식이 존재합니다. 기존의 인공지능이 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것이라고 한다면, 머신러닝의 개념은 컴퓨터가 알고리즘 모형을 기반으로 외부에서 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하는 개념을 일컫습니다. 정해진 답을 도출하기 위해 프로그래머가 관련 정답으로 도달하기 위한 일정한 알고리즘을 설정하고, 정답과 차이가 나는 데이터들의 오류들을 줄여나가는 방법을 반복하여 학습합니다. 이를 바탕으로 컴퓨터는 주어진 데이터들을 분석하고 가공하여 데이터와 정답간의 특정한 상관관계를 학습하며 결론을 도출합니다. 이러한 머신러닝에서는 양질의 데이터가 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 정제 과정을 통해 보다 많은 양질의 데이터를 보유할수록 컴퓨터의 높은 성능을 이끌어 낼 수 있습니다. 딥러닝이란 기술은 머신러닝의 한 종류로서, 컴퓨터가 데이터들을 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 기계 학습입니다. 기존이 머신러닝에서는 정답으로 가기 위한 길을 사람이 직접 분석하고 설정하였다면, 딥러닝에서는 기계가 데이터들의 특징을 추출하여 자동으로 학습하게 됩니다. 이러한 기계의 자가학습 여부가 머신러닝과 딥러닝의 가장 큰 차이라고 할 수 있습니다.

이러한 인공지능 산업은 현재 대표적으로 통신, 의료, 금융 및 공공분야, 자동차 등 다양한 곳에서 응용되어 사용중이며, 인간의 지능을 갖춘 컴퓨터 시스템으로 보다 효율적이고 정확한 서비스를 제공해 주며 실생활에서 사용추세가 확대되고 있습니다. 이러한 AI기술은 지속해서 발전해 나아가고 있으며, 모든 산업과 일상생활 측면에서 더욱 중요한 기술로서 발전해 나갈 것입니다.

2) 글로벌 인공지능 시장 전망(단위 : 십억달러)

[2021년~2030년 글로벌 AI시장규모]
(단위 : 십억 달러)

분류	2021	2022	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030

규모	87	120	165	227	314	433	599	829	1,140	1,591

CAGR	-	37.9%	37.5%	37.6%	38.3%	37.9%	38.3%	38.4%	38.4%	38.7%

38.1%

자료 : Precedence Research, 2021, AI Market Size

글로벌 ICT컨설팅 기관인 프리시던스리서치(Precedence research)에 따르면, 글로벌 인공지능 시장은 2021년 870억달러(약 110조 5,000억원)를 기록하였습니다. 이후 2022년 120억달러를 기록하며 연평균 37.9%의 성장을 전망하였으며, 2030년에는 1조 5,910억원 달러 규모로 성장하며 향후 약 10년간 연평균 38.1%의 성장을 기록하며 시장이 확대될 것으로 전망하였습니다.

전세계적으로 인공지능 시장에 대한 관심이 높아지며 산업에 대한 투자와 개발속도가 빠르게 진행되고 있으며, 특히나 미국, 중국, 일본등의 선진국을 중심으로 핵심기술들 확보를 위한 경쟁이 활발히 진행되고 있습니다.IT, 통신, 테크놀로지 부문 시장분석 및 글로벌 컨설팅 기관인 IDC(International Data Corporation)에서는 인공지능 시장을 크게 소프트웨어, 서비스, 하드웨어 부문으로 세분화하여 전망하고 있습니다. 이러한 인공지능 시장 내에서 각 세부분야별 산업군에 대한 전망은 아래와 같습니다.

·소프트웨어 부문

먼저 소프트웨어 부분은 전체 인공지능 시장의 88%에 달하는 점유율을 가지고 있지만, 하드웨어 및 서비스 부분에 대한 지출이 더 빠르게 증가함에 따라 2022년에 점유율이 약간 감소할 것이며 2023년까지 이 추세는 지속될 것으로 전망하였습니다.

소프트웨어 부문 중 AI애플리케이션은 2021년 상반기 47%의 점유율을 차지하였으며, AI시스템 인프라 소프트웨어 부문이 35%의 점유율을 차지하였습니다. 성장 측면에서 보면 AI 플랫폼 부분이 향후 5년간 34.6%로 가장 높은 성장률을 이룰 것으로 예상했으며, AI시스템 인프라 소프트웨어는 향후 5년간 14.1%의 성장률을 기록하며 다른 부분에 비해 가장 느리게 성장할 것으로 전망하였습니다.

·서비스 부문

AI서비스 부문에서는 IT 서비스가 2021년 상반기에 전년대비 20.4%성장하여 184억 달러의 규모를 기록하였으며, 이는 2022년 이후에도 지속되어 성장할 것으로 전망하였습니다. 비즈니스 서비스 부문은 향후 5년간 21.9%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상하였으며, 2025년까지 전체 AI 서비스 부문에서의 시장규모는 526억 달러에 이를 것으로 전망하였습니다.

·하드웨어 부문

AI 하드웨어 시장은 전체 인공지능 시장에서 가장 작은 부문입니다. 하지만 2021년 상반기 시장 점유율 측면에서 0.5% 상승을 기록하며 다른부문 대비 가장 높은 성장률을 기록하였습니다. 특히나 2022년에는 전년 대비 24.9%의 가장 높은 성장률을 기록하며 전체 5% 이상의 시장 점유율에 도달할 것으로 예상하였으며, 향후 5년간 연 연평균 19.4%의 성장률을 보일 것으로 전망하였습니다.

하드웨어 시장은 크게 서버부문과 스토리지 두 개로 나뉘며, 서버부문이 약 82%로 하드웨어 시장에서 압도적인 점유율을 보이고 있습니다. 2021년 상반기 동안 스토리지 부문이 서버부문 대비 더 높은 성장률을 기록하였지만, 2022년에는 서버부문이 26.1%, 스토리지 부문이 19.7%를 기록하여 추세가 반전될 것으로 예상하였습니다.

인공지능 산업에서는 미국과 중국 가장 활발한 투자와 활동을 하고 있으며, 주요 AI기술 선도기업은 아래와 같습니다.[대표적 AI기술 선도기업]

기업명	국적	주요 내용

Alibaba	중국	세계 최대 전자상거래 플랫폼으로 고객의 구매예측에 AI 활용
2020년 AI시스템에 약 2조원 투자
스마트 스피커용 AI시스템에 약 2조원 투자
AI의 고서 인식률 97.5% 달성

DeepMind	영국	단백질 분석 AI개발기업으로, 구글에 인수되었으며 단백질 구조 분석에 상당한 기술력 보유
2021년 알파폴드를 개발하였으며, 단백질 구조 예측 90%넘는 정확도 기록

IBM	미국	독점 AI엔진 ‘Watson’개발
언어처리와 AI기반 의사결정 및 작업 자동화 지원
Auto AI솔루션 개발하고 지속적인 양자 컴퓨터 연구 개발을 진행중

Facebook	미국	AI연구소 설립 및 ‘Deep Face’ 개발
음성인식 스타트업 Wit AI 인수
1인칭 시점 AI 기술 ‘EGO4D’ 개발

Nvidia	미국	자동차, 제조 및 자율주행 개발 집중
AI 데이터센터 멜라녹스 인수를 위해 69억달러 투자
반도체 설계 ARM사 400억달러 인수
그레이스, 블루필드3 등 인공지능 하드웨어 개발
메가트론, 자비스 등 음성인식 소트프웨어 개발
오린, 아틀란, 하이페리온 자율주행 솔루션 개발 완료

3) 국내 인공지능 시장 전망

[국내 인공지능 시장 전망, 2020~2025]
(단위 : 십억원)

구분	2020	2021	2022	2023	2024	2025

매출규모	807	943	1,121	1,356	1,619	1,907

CAGR	-	16.85%	18.88%	20.96%	19.40%	17.79%

18.77%

자료 : IDC Semiannual Artificial Intelligence Tracker, 2021.09

한국 IDC에 따르면 국내 인공지능 시장은 2021년 전년 대비 16.85% 성장하여 약 9,400억원의 매출을 기록할 것으로 예측하였으며, 2022년에는 매출 1조원을 돌파할 것으로 전망하였습니다. 이후 국내 인공지능 시장은 5년간 연평균 성장률 18.77%를 기록하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모까지 성장할 것으로 전망하였습니다.

최근 국내 인공지능 시장은 코로나 사태의 장기화에 대응하여 생산성을 향상시키고자 AI 기술을 다양한 산업에 융합하여 효율성을 높이고 있습니다. 24시간 논스톱 서비스를 제공하며 고객 편의성을 개선하고, 단순 반복적인 업무를 인공지능 기술을 활용하여 에러율을 크게 낮추었으며, 기존 인력에게는 고부가가치 업무를 집중시켜 인공지능을 통해 업무 효율성을 높였습니다. 특히나 데이터의 중요성이 높아짐에 따라 이를 효율적으로 관리할 수 있는 AI 관련 소프트웨어 및 하드웨어 기술에 대한 개발이 가속화 될 것으로 전망하였습니다.

[ 각국의 인공지능 기술 수준 비교]

국가	상대수준(%)	기술격차(년)

기초	응용	사업화

미국	100.0	100.0	100.0	0.0

한국	86.2	88.3	87.6	1.5

일본	87.2	89.0	88.3	1.4

중국	90.8	92.7	92.0	1.0

유럽	93.3	92.8	89.3	1.0

자료 : 2019 ICT기술수준조사 및 기술경쟁력 분석 보고서, 정보통신기획평가원

각국의 인공지능 기술을 비교했을 때 한국은 상대적으로 낮은 기술 수준을 보유한 것으로 평가하였습니다. 선두주자인 미국을 기준으로 응용분야가 88.3으로 가장 높았으며, 사업화 부문이 87.6, 기초분야가 86.2로 일본, 중국, 유럽에 비해 낮은 기술수준을 기록하였습니다.

선두주자인 미국의 경우 Google, MS, Facebook, Amazon, Nvidia 등 AI선도 기업들을 중심으로 기초, 응용, 사업화 부문 등 모든 부문에서 압도적으로 우위에 있으며, 중국의 경우 특허 및 논문 등의 활동이 두드러지며 인공지능 산업에 대한 기술력을 인정받고 있습니다. 특히나 중국의 경우 자국 기업을 활용한 플랫폼 구축, 자국민들의 압도적인 데이터 축척을 통해 인공지능 기술력에 있어 빠르게 성장하고 있습니다.

일본의 경우 한국과 비슷한 인공지능 기술력을 보유하고 있습니다. 특히나 응용부문이 88.2%로 기초, 사업화부문보다 상대적으로 높았는데, 이는 인공지능 자체에 대한 투자나 개발보다는 인공지능을 응용한 로봇, IoT, 빅데이터 분야 등 응용측면에서 산업에 접근하고 있는 것으로 판단됩니다.

한국의 경우 삼성전자, 네이버, 현대자동차 등 주요 기업들이 인공지능에 본격적인 투자를 확대하고 있습니다. R 센터 설립과 인공지능 응용 제품 개발 등 인공지능을 전략적 투자분야로 선정하고 투자확대를 통해 기술을 개발하고 있으며, 이를 통해 타 국가들과의 기술격차는 점차 줄어들 것이라고 전망하였습니다.

[건강기능식품 산업]

1) 건강기능식품의 정의 건강기능식품은 면역력, 피로회복 등 인간의 건강기능 향상에 도움이 되는 모든 음식물을 말하며, 식약처가 고시하는 명확한 건강기능식품법에 의해 일반식품과 구분되어 관리되고 있습니다. 이러한 건강기능식품 시장은 2014년 국내 2조원 규모에서 2020년 4조원을 돌파하였으며, 건강과 면역관리에 대한 관심이 높아지며 다양한 기업과 소비자들의 투자도 활발히 진행되고 있습니다.

2) 글로벌 건강기능식품 시장 전망[세계 건강기능식품 시장 전망]

(단위 : 백만 달러)

구분	2017	2018	2019	2020	2027

규모	128,361	135,547	143,180	175,000	309,000

한국건강기능식품협회에 따르면 세계 건강기능식품 시장은 2020년 1,750억 달러 규모에서 2027년 3,090억달러 규모에 이를 것으로 전망하였습니다. 건강 및 강화식품 첨가제 등 기능성 식품에 대한 수요가 전세계적으로 증가 추세이며, 특히나 오메가, 미네랄, 비타민 등의 원료로 이루어진 건강기능식품에 대한 판매가 꾸준히 성장하고 있습니다. 이러한 건강기능식품시장은 미국이 주도하고 있으나, 브라질, 인도, 중국 및 BRICS 등 신흥 국가에서도 건강기능식품 산업에 대한 성장을 기록하고 있으며, 관련 산업에 대한 투자 또한 지원하고 있어 시장의 성장은 더욱 강화될 것으로 전망하고 있습니다.

[국가별 건강기능식품 시장 현황, 2019]

(단위 : 백만 달러)

구분	미국	중국	서유럽	기타 아시아	기타

매출액	48,892	21,584	17,555	15,865	39,284

시장점유율	34.1%	15.1%	12.3%	11.1%	27.40%

건강기능식품시장을 국가별로 세분화하였을 때, 2019년 미국이 489억달러 규모로 가장 높은 시장점유율을 차지하는 것으로 발표되었으며, 중국이 215억달러 규모로 그 다음 점유율을 차지하였습니다. 주로 아시아 지역에서 건강기능식품 소비가 이루어지고 있으며, 최근에는 유럽지역에도 건강에 대한 관심이 높아지며 점유율이 성장하고 있는 것으로 전망하고 있습니다.

3) 국내건강기능식품 시장 현황

건강기능식품 시장은 고령화 가속, 코로나19 확산 등 건강에 대한 관심과 투자비용이 늘며 5~6% 수준의 꾸준한 성장세를 나타내고 있습니다. 수집한 가구별 건강기능식품 구매지표 조사 데이터를 바탕으로 2021년 건강기능식품 시장 규모를 추산한 국내시장 규모는 2017년 4조 1,728억원, 2018년 4조 4,268억원, 2019년 4조 6,699억원, 2020년 4조 9,273억원, 2021년 5조 454억원 규모로 전망하고 있으며, 5년 동안의 시장 성장률은 20.9%로 나타났습니다. 2021년에는 코로나 팬더믹으로 인한 대면시장의 침체로 건강기능식품시장의 성장률은 잠깐 위축되겠으나, 이는 ‘위드 코로나’ 확산세와 언택트 선물 등 소비행태의 변화로 2022년 이후 단기간에 다시 회복될 것이라고 전망하였습니다.

[국내건강기능식품 시장 규모]
(단위 : 억원)

구분	2016	2017	2018	2019	2020	2021

시장규모	35,635	41,728	44,286	45,281	49,273	50,454

출처 : 건강기능식품협회 ‘2021 건강기능식품 시장현황 및 소비자 실태 조사’

[국내 주요 건강기능식품 상장사 합산 매출액 추이]

emb000059780f5a.jpg 국내 주요 건강기능식품 상장사 합산 매출액 추이

자료 : 한화투자증권 정리

한화투자증권에 따르면 2020년 국내 건강기능식품 10개 상장사의 합산 매출액은 약 2조원으로 전년 대비 35% 증가하였으며, 매년 꾸준히 성장해 왔습니다. 이러한 시장확대의 주요 요인으로는 최근 건강기능식품에 대한 규제 완화, 기업들의 신사업 투자 확대 등이 맞물려 있었으며, 최근 코로나 여파로 건강과 면역력에 대한 관심이 높아지며 앞으로의 성장속도는 더욱 빠르게 진행될 것으로 전망하였습니다.

[건강기능식품 구매행동지표]

구분	구매경험률
(단위: %, 100가구당)	구매 총 가구수
(단위: 1,000가구)	평균구매액(원, 가구당)

2017	71.6	13.592	307,017

2018	76.2	14,690	301,350

2019	78.5	15,344	304,341

2020	80.2	15,837	311,119

2021	81.1	16,109	313,202

국내 소비자행동구매지표 조사결과에 따르면 일년에 한번 이상 건기식을 구매한다고 답한 가구는 100가구 중 81%로 2017과 비교했을 때 10% 큰 폭으로 성장하였습니다. 가구당 평균구매액 또한 313,202원으로 최근 5년간 소비력이 지속적으로 증가하였으며, 구매 총 가구수 또한 2017년 13,592가구에서 2021년 16,109가구로 큰 폭으로 상승하였습니다. 이러한 건강기능식품 섭취에 대한 대중화 확산추세는 지속적으로 성장하고 있으며 이에 따른 시장규모 또한 성장할 것으로 전망하였습니다.

[건강기능식품 주요 기능성 원료 판매 동향]
(단위 : 억원)

구분	2019	2020	2021

홍삼	14,397	14,018	13,808

프로바이오틱스	7,415	8,285	8,420

비타민	6,483	6,581	6,337

EPA, DHA 유지	2,114	2,272	2,457

콜라겐	427	834	1,065

건강기능식품 내 원료시장을 보았을 때 기능성 원료는 홍삼, 프로바이오틱스, 비타민, EPA 및 DHA 함유 유지, 콜라겐 순으로 판매 순위를 기록하였습니다. 면역력 강화에 도움을 주는 홍삼이 원료판매 비중에서 압도적으로 높았으며, 건기식 원료에서 꾸준한 점유율을 차지했던 비타민은 판매규모에서도 변함없는 일정한 수준을 유지하였습니다. 프로바이오틱스의 경우 특히나 장 건강에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 원료판매 비중이 급격하게 성장하였으며, 이는 2019년 비타민 판매비중을 앞선 7,415억원을 기록하고 더 나아가 2020년 8,856억원까지 성장하여 비타민과의 격차를 더 높였습니다. 이러한 원료시장 규모는 3조 정도로 전체 건강기능식품시장의 약 65%를 차지하고 있으며, 그 외 체지방 감소, 눈 건강, 피부 건강 등 다양한 기능을 가진 기타 원료시장도 확장 추세입니다.

[건강기능식품 이용 고객 성·연령대별 증가율]

주로 40-50대 연령층 위주의 소비가 지속되었던 건강기능식품 시장은 최근 MZ세대라고 일컬어지는 20-30대 젊은층에서 관심이 급격히 높아지는 것으로 보고되었습니다. 국내 대표적 드러그스토어인 ‘올리브영’에서는 실제로 2030대의 건기식 구매액이 전년대비 32% 증가한 것으로 발표했으며, 특히나 콜라겐, 히알루론산, 멀티비타민, 다이어트 등 구매제품의 종류도 더욱 다양화되었습니다. 신한카드에 의하면 20대의 건강기능식품 이용률은 남자의 경우 19년 대비 21년 132%, 여자의 경우 238% 증가하였으며, 30대에서도 남자 105%, 여자 137%가 증가하며 건강기능식품 소비를 활성화 시켰습니다.

[노인인구 동향 및 전망]
(단위 : 만명)

구분	2019	2020	2021	2030	2040	2050

인구	768	812	853	1,298	1,722	1,900

비중	14.9%	15.7%	16.5%	25.0%	33.9%	39.8%

통계청에 따르면 국내 65세 이상 노인인구비율은 2021년 853만명을 기록하며 전체인구의 16.5%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 이러한 추세라면 2025년에는 전체인구의 20%가 노인인구로 채워져 초고령사회에 진입하고, 2050년에는 전체인구의 약 40%가 노령인구가 될 것이라고 전망하였습니다. 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가하는 시장동향에 따라 스스로 건강관리를 하려는 ‘셀프메디케이션’ 트렌드가 부상하면서 건강기능식품업계의 호황은 지속될 것으로 전망되며, 이러한 트렌드에 따라 기업, 투자자, 소비자 등 전략적인 수립을 통한 비즈니스 기회 포착 역량이 어느때보다 중요해 졌습니다.

나. 계절적 경기변동[AI솔루션]

동사의 AI부문은 머신러닝 기술을 기반으로 다양한 솔루션을 제공하는 기업으로서 그 솔루션에 대한 이용 및 구매 형태에서는 계절적 경기변동으로 인한 영향은 극히 적을 것으로 판단됩니다. 오히려 코로나로 인한 경기침체, 비대면 문화가 일상화됨에 따라 기존의 인공지능 및 클라우드 혁신 기술들이 급속도로 발전해 가고 있는 상황에 있어서 인공지능 시장은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에 지속적으로 확대되고 있으며 그 발전동향에 있어 계절성은 거의 존재하지 않습니다. [건강기능식품]

건강기능식품 부분에서도 계절적 변동요인은 존재하지 않습니다. 일반적으로 계절적 요인을 받는 부분은 일반식품부분이며, 건강기능식품의 경우 그 목적이 건강증진 및 기능성 향상에 목적을 두고 있으므로 소비자 수요에 있어 계절적 요인보다는 일시적인 판매 유행, 원료에 대한 허가이슈 등 사회적 현상의 발생 여부에 영항을 받습니다.

다. 제품의 라이프사이클[AI솔루션]

ICT기술을 기반으로 하는 인공지능의 라이프사이클은 ICT산업의 영향을 많이 받습니다. 새로운 기술과 제품이 출시되고 유행이 빠르게 바뀌는 ICT산업의 특성상 제품의 라이프사이클은 짧은 편이며 발전의 속도 또한 타 산업에 비해 빠르게 움직이며 큰 변동성을 가진 것이 특징입니다. 인공지능 산업에 관심 또한 최근 급속히 확대되며 발전해 왔으며, 기술을 응용한 다양한 솔루션 및 제품 또한 굉장히 폭넓은 시장입니다. 때문에 새로운 제품의 개발과 기존제품의 대체 또한 빠르게 이루어지고 있습니다. 최근 급격한 투자증가 등으로 인하여 산업의 기술 발전은 매우 급속하게 이루어지고 있으며, 라이프 사이클 또한 짧은 모습을 보이고 있는 인공지능 산업은 변화하는 산업의 흐름에 맞게 지속적인 기술개발 및 업그레이드를 통한 유지보수가 필요한 산업입니다.

[건강기능식품]

건강기능식품시장에서는 대표적으로 홍삼, 프로바이오틱스 등 특정 품목에 대한 매출액 비중이 편중된 상태이며, 특정 원료에 관련된 제품들이 빠르게 시장에 소개되고 있습니다. 특히나 식품의약품안전처의 건강기능식품 생산품목수 동향에 따르면 2012년 약 12,495개에서 2021년 33,456여개로 제품군 다양화가 빠르게 확대되었으며, 생산업체들은 고객들을 성별, 연령별 세분화하여 맞춤 제품을 지속적으로 선보여 새로운 소비자 창출에 주력하고 있습니다. 이러한 산업의 특성상 건강기능식품의 라이프사이클 또한 짧은 편이며 새로운 제품들간의 경쟁도 계속해서 심화되고 있습니다.

라. 대체시장

[AI솔루션] 당사가 속한 인공지능 산업의 경우 산업 내 제품군들의 기능 및 역할이 매우 상이합니다. 각 개발자 및 업체별 개발방향에 따라 구동방식과 쓰임이 다양하므로 각 제품들 간의 논리구조가 크게 차이나며 솔루션 제공 방식에 따라서도 서로 차이가 존재합니다. [건강기능식품]

건강기능식품 산업의 경우 식품의약안전처의 허가를 받은 제품들만이 유통되는 산업이며, 실제 효능을 인정받는 만큼 제품마다 섭취량과 방법이 명확히 존재하는 시장입니다. 산업 내 같은 효능을 가진 제품들간의 경쟁에 있어 대체는 존재하겠지만, 산업의 관점으로 볼 때 승인을 받은 식품들만이 존재하는 시장이며, 건강보조식품이 대체제로 생각해 볼 수 있겠지만 건강기능식품과는 다르게 효능과 안전성이 검증되지 않은 제품들이기 때문에 완전한 대체산업으로 볼 수 없습니다. 따라서, 인공지능과 건강기능식품 산업의 경우 대체시장 존재하지 않으나 , 산업군 내의 경쟁에 따라 협업 혹은 합병, 경쟁 등의 방식으로 시장이 재편될 가능성이 높습니다.

마. 관련 정책

구분	인공지능	건강기능식품

한국	- 2016년 AI가 포함된 9대 국가전략 프로젝트 수립. 관련 SW개발, 플래그쉽 프로젝트, 인공지능 국가전략프로젝트 등 인공지능 기술 역량을 제고하기 위한 과제 진행중
- 2018년부터 5년간 R 2.2조 투자. 중장기 AI R 로드맵 발간을 통해 차세대 인공지능 사업지원을 위한 인프라 투자 진행
- 2030년까지 디지털 경쟁력 3위, 관련 경제효과 455조원 목표로 하는 인공지능 국가전략 발표	- 건강기능식품 이상사례 관리강화 및 건강기능식품 유통 전문판매업 이력추적 의무등록 확대
- 특수 식품 및 건강기능식품 시장규모 2030년까지 24조 8,500억원, 일자리 11만개 확대를 위한 정책 마련
- 식품 기능성 평가지원사업 및 식품산업지원육성 지원정책 수립
- 빅데이터, 인공지능 기반 헬스케어 확대 등 과학기술과 제도적 지원 결합하여 질환 예방 맞춤형 제품 개발 진행중

미국	- Stanford와 UC Berkeley 등의 세계적 인재양성 기관, Google과 Facebook과 같은 실리콘벨리의 IT 기업들을 통해 방대한 데이터 획득, 수많은 인근 IT 기업들과의 산학협력 진행 중
- ‘브레인 이니셔티브’라는 추진계획을 통해 2013년부터 10년간 총 30억 달러 투자 진행 중	- 미국 FDA 2016년 ‘불량 기능식품으로부터 소비자 보호를 위한 정책방안’ 전략 발표하며 소비자 권익 보호 노력
- 정부 주도하에 디지털 디자인 및 영양학적 데이터를 이용한 개인 맞춤형 제품개발 육성 중

중국	- AI를 국가전략 산업으로 지정, 대규모 투자와 인력 개발을 추진하고 있음
- 중국과학원에서는 AI 단과대학 및 각종 대규모 연구소를 설립하여 인력 양성을 추진하고 있으며, 베이징 근교에 2조 원을 투입하여 인공지능센터를 설립 중임
- ‘차세대 AI 발전 계획’수립: 2025년까지 AI기술개발, 기술선진화 관련법규 수립	- 국가식품안전법 개정되며 기준 건강기능식품 허가제도 엄격히 강화
- 건강중국2030, 14차 5개년 규획 요강 등 국가차원 건강기능식품 소비진작정책 수립
- 블루캡(인증마크) 도입 등 엄격한 관리로 기업의 디지털화 촉진
- 유전체 기술의 기반확대 및 유전체 활용기술개발사업 대대적으로 진행

유럽	- 프랑스 대통령 ‘AI for Humanity Summit’에서 AI 분야에 5년간 15억 유로를 국가 예산으로 투입할 것을 발표함
- 독일의 경우 AI 분야의 발전을 위하여 30억 유로를 집중 투자하기로 함
- 100대 독일 대학에 자금 지원 및 12개소 이상의 AI 연구센터 설립을 추진 중임	- EU공통규정인 ‘식품보충제 지침’에 근거한 법률과 규정 제정하여 관리
- 주로 심혈관 질환예방, 면역 조절, 장 건강 및 체중조절 등 대사질환 관련 소재개발 집중

일본	- 개방형 AI R 2,000억 원을 투자하고 있음
- AI 개발과 실용화, 기초 융합연구 간의 선순환을 위해 AI 융합센터를 설립하고 있으며, 10년간 1,000억 엔을 지원할 계획임	- 2015년부터 기능성 표시식품 제도 도입. 기능성 관여 성분 및 함유량 검증을 위한 매입조사 진행 등 국가차원의 식품산업지원제도 시행 중
- 영양유전체학 데이터베이스 등의 연구를 통해 기능성 소재개발 진행

바. 경쟁현황[AI솔루션]

금융, 제조 등 여러 산업에서 인공지능 기술에 대한 수요와 중요성이 높아짐에 따라 AI를 기반으로 하는 빅데이터 처리 및 솔루션 개발산업에 대한 경쟁은 점차 심화되고 있습니다. 음성인식 및 영상인식 기반의 응용기술 위주로 산업이 확장되고 있으며, 특히나 영상진단 소프트웨어가 잇달아 품목허가를 받으면서 시장규모와 경쟁이 확대되고 있습니다.

[AI 시장 경쟁 현황]

(단위 : 억원)

회사명	주요 사업내용	2022년	상장여부

매출	자산

셀바스AI	AI기반 솔루션 개발	508	1,065	Y

바이브컴퍼니	빅데이터, AI분석	365	947	Y

위세아이텍	빅데이터, AI분석	378	490	Y

솔트룩스	AI 빅데이터 소프트웨어 개발	303	787	Y

라온피플	AI영상 인식 및 머신비전 개발	258	859	Y

뷰노	AI기반 의료영상진단	83	362	Y

루닛	AI기반 의료영상진단	138	988	Y

미디어젠	음성인식소프트웨어개발	173	307	Y

알체라	AI기반 안면인식기술 개발	113	629	Y

플리토	언어 데이터 및 전문번역 서비스	124	238	Y

[건강기능식품]

최근 건강에 대한 관심과 투자가 증가하며 건강기능식품 시장의 경쟁 또한 증가하고 있습니다. 코로나 사태는 이러한 경쟁을 더욱 심화시켰으며, 이에 따라 매년 출하되는 제품출시는 증가하고 있습니다. 최근 허가에 관련된 절차도 간소화되어 진입장벽도 상대적으로 낮아졌기 때문에 시장에 진출하는 업체들 또한 증가하며 경쟁 또한 심화되고 있습니다.

[건강기능식품 시장 경쟁 현황]

(단위 : 억원)

회사명	주요 사업내용	2022년	상장여부

매출	자산

비피도	프로바이오틱스 제품 제조	145	549	Y

휴럼	다이어트 건기식, 홍삼 제품 제조	641	551	Y

팜스빌	건강기능식품 제조업	261	748	Y

에이치엘사이언스	건강기능식품 제조업	526	1,090	Y

프롬바이오	관절, 위, 체지방 관련 건기식 제조	980	946	Y

노바렉스	건강기능식품 제조업	2,807	2,700	Y

뉴트리	건강기능식품 제조업	1,986	1,466	Y

에이치피오	프로바이오틱스, 비타민 제품 제조	1,135	1,424	Y

네오크레마	건강기능식품 제조업	240	796	Y

코스맥스엔비티	건강기능식품 제조업	3,282	3,039	Y

※ "사업의 내용"의 이해를 돕기 위해 아래와 같이 용어집을 기재합니다.

용어	정의

딥러닝
(Deep Learning)	기계학습의 하위분야로 적층구조의 신경망모델이 특징이며, 전통적인 기계학습 방법론과 달리 모델의 입력 벡터구조를 알고리즘이 스스로 최적화 함.

머신러닝
(Machine Learning)	특정 TASK를 해결하는 예제들(학습 데이터)을 학습알고리즘이 관측함으로써 유사 TASK를 해결하는 모델의 매개변수를 학습하는 인공지능의 한 분야.

STT
(Speach-to-Text)	사람의 음성 인터페이스를 통해 텍스트(문자) 데이터를 추출하는 기술. 인공 청각이라고도 표현함.

OCR
(Optical Character reader)	빛을 이용해 문자를 판독하는 장치로 종이에 인쇄되거나 손으로 쓴 문자, 기호, 마크 등에 빛을 비추어 그 반사광선을 전기 신호로 바뀌어 컴퓨터에 입력하는 장치임.

챗봇
(Chat Bot)	인간과의 대화를 통해 주어진 문제를 해결하거나 정보전달을 수행하는 소프트웨어 시스템임.

HCI
(Human Computer Interaction)	인간과 컴퓨터간의 상호작용에 관한 연구이며 인간과 컴퓨터가 쉽고 편하게 상호작용할 수 있도록 작동시스템을 디자인하고 평가하는 과정을 다루는 학문.

NLP
(Natural Language Processing)	프로그래밍 언어와 같은 형식언어와 달리 의미 전달을 위해서 생산되지만 해석 모호성이 있는 텍스트(언어 자료)를 소프트웨어가 처리할 수 있도록 분석하는 기술로서 형태소분석, 구문분석 등이 대표적임.

텔레메틱스
(Telematics)	‘통신’과‘정보’의 합성어로 무선을 이용한 음성 및 데이터 통신과 인공위성을 이용한 위치정보 시스템을 기반으로 자동차 내부와 외부 또는 차량간 통신 시스템을 이용해 정보를 주고받음으로써 텔렉스, 비디오텍스, 팩시밀리 등과 같은 사용자 중심의 서비스를 제공하는 기술.

시각지능
(Visual Intelligence)	인지/학습/추론을 통하여 사물을 기억하여 그것이 무엇인가를 판단할 수 있는 기술.

AutoML
(Auto Machine Learning)	기계학습 파이프라인에서 수작업과 반복되는 작업을 자동으로 하는 프로세스임.

프로바이오틱스
(probiotic)	적당량을 섭취하였을 때 인체에 이로움을 주는 살아있는 균을 총칭하는 말로 우리 몸에 유익을 주는 균을 말함.

ICT기술	정보기술과 통신기술의 합성어로 정보 통신기술이라 불리며, 정보기기의 하드웨어 및 이들 기기의 운영 및 정보 관리에 필요한 소프트웨어 기술과 이들 기술을 이용하여 정보를 수집, 생산, 가공, 보존, 전달, 활용하는 모든 방법을 말함.

LOC기술
(Lab-on-a-chip)	미세 가공 및 조립기술을 이용하여 Chip 위에 집적시킨 화학 마이크로 프로세서. 즉, 칩 위에 여러 가지의 분석기능을 집적화함으로써 DNA나 단백질 등의 생체 고분자의 해석 및 시행가능하게 하는 기술.

LOP 기술
(Lab-on-a-paper)	LOC 기술과 비슷하며 이 기술의 핵심은 랩(Lab)에서 사용하던 PCR방지를 작은 페이퍼칩 상에서 구현하게 한 기술.

텔레매틱스
(telematics)	텔레매틱스란 무선통신과 GPS(Global Positioning system) 기술이 결합되어 자동차에서 위치 정보, 안전 운전, 오락, 금융 서비스, 예약 및 상품 구매 등의 다양한 이동통신 서비스 제공을 의미한다.

Tesseract	Apache License, 버전 2.0,에 따라 배포되는 무료 소프트웨어이며 다양한 운영 체제를 위한 광학 문자 인식 엔진.

VOC 아키텍처	VOC(Voice of Customer)는 콜센터와 같은 고객 접점에서 접수되는 고객의 불만사항 및 개선사항을 접수 및 처리하는 일련의 시스템을 말함.

YOLO (머신러닝)	YOLO 알고리즘이란 원본 이미지를 동일한 크기의 그리드(grid)로 나눈후 각 그리드에 대해 그리드 중앙을 중심으로 미리 정의된 형태(predefined shape)으로 지정된 경계박스의 개수를 예측하고 이를 기반으로 신뢰도를 계산한는 것을 Yolo 알고리즘이라 함.

MobileNets (CNN)	MobileNet은 컴퓨터 성능이 제한되거나 배터리 퍼포먼스가 중요한 곳에서 사용될 목적으로 설계된 CNN 구조를 말함.

색상 히스토그램
(color histogram)	색상 히스토그램은 이미지의 색상 분포를 나타냄. 디지털 이미지의 경우 색상 히스토그램은 이미지의 색상 공간, 가능한 모든 색상 집합에 걸쳐 있는 고정된 색상 범위 각각에 색상이 있는 픽셀 수 등을 나타내는 방법.

XGBoost
(Extreme Gradient Boosting)	알고리즘을 병렬 학습이 지원되도록 구현한 라이브러리. Regression, Classification 문제를 모두 지원하여, 성능과 자원 효율이 높아 자주 사용되는 알고리즘이

IsolationForest	여러 개의 의사결정나무 (decision tree)를 종합한 앙상블 기반의 이상탐지 기법으로 의사결정나무를 지속적으로 분기시키면서 모든 데이터 관측치의 고립 정도 여부에 따라 이상치를 판별하는 방법.

IVD
(체외진단)	In-vitro Diagnostics (IVD), 체외진단의 한 분야로, 혈액, 객담, 타액 (침), 소변 등의 체액과 분비물로 체내의 현상을 관찰하는 진단법.
체외진단에는 면역화학, 임상화학, 분자진단, 혈액학, 미생물학 등의 기술이 포함됨.

분자진단	분자진단은 대표적인 체외진단 기법으로 세포 내에서 일어나는 다양한 분자 수준의 변화, 특히 인체나 바이러스 등의 유전자 정보를 담고 있는 핵산의 분자 수준 변화를 검출해 질병 등을 수치를 통해 검출해 내는 진단기법.

POC
(현장검사)	Point-of-care (POC), 현장검사는 진료 현장에서 직접 사용이 가능하도록 고안된 검사법을 총칭하며, 세계보건기구 (WHO)에서는 이상적인 현장 검사의 기준으로 구하기 쉽고 (Affordable), 민감도가 높고 (Sensitive), 특이성이 있고 (Specific), 사용하기 편리하며 (User-friendly), 빠르고 확실하면서 (Rapid and robust) 설비없이 이용 가능하고 (Equipment-free) 상용화된 (Deliverable) 특성을 제시함.

Nucleic acid amplification technology	핵산 증폭 기술로서 소량의 핵산(DNA,RAN)을 검출하고 분석하는 방법

PCR	Polymerase Chain Reaction (PCR), 중합효소연쇄반응이라고 하며 표적 유전자를 포함하는 특정 DNA 절편만을 DNA 중합효소를 통해 반복적인 반응 (변성, 결합, 신장)을 통해 선택적으로 복제하고 증폭시킴으로써 시험관 내에서 효과적으로 DNA를 탐색하고 분리할 수 있는 분자생물학적 기법.

등온증폭	Isothermal amplification, 등온증폭이라고 하며 반응 온도를 변화시킬 필요 없이, 단일 온도(상온 또는 65 ℃ 이하의 고온)에서 표적 유전물질의 증폭방법 고가의 온도조절장치를 필요로 하지 않으며 일반적 PCR에서는 구현이 어려운 현장진단에 용이.

LAMP	Loop-mediated isothermal amplification (LAMP), 루프매개 등온증폭이라고 하며, 표적유전자에 6개의 영역을 선택하여 조합한 4개의 프라이머를 사용하여 사슬치환기능을 가지는 Bst DNA 중합효소를 이용해 일정한 온도에서 두 쌍의 특이적 primer를 이용하여 loop를 형성한 후 계속적으로 증폭시키는 방법.

RPA	프라이머와 재조합효소(recombinase)로 이루어진 복합체가 DNA 이중가닥에 결합하면서 만들어진 틈으로 DNA 가닥 치환활성이 있는 중합효소가 새로운 DNA 가닥을 합성한다. 25 ℃에서 42 ℃까지의 비교적 낮은 온도에서 20 분 내의 짧은 반응 시간 동안 표적 유전 물질의 양을 1000 배까지 증폭할 수 있는 방법

핵산 전처리 기술	바이러스 등 검체에서 DNA, RNA 핵산을 추출하는 기술.