딥노이드 사업보고서 (2024.12)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 현황

구 분	특허권	상표권	계

건 수	85	28	113

※상세 현황은 '상세표-5. 특허권 및 상표권 현황' 참조

나. 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항 소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다.현재 '중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침'에 따르면, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업에 대기업 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 정해져 있습니다. 구체적으로, 매출액 8천억 원 이상인 대기업은 80억 원 미만, 매출액 8천억 원 미만인 대기업은 40억 원 미만의 프로젝트에 참가할 수 없습니다.또한,「중소기업기본법」제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다. 관련 규정의 세부 내용은 다음과 같습니다.

['중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침' 발췌]

구 분	내 용

제2장소프트웨어사업자의사업 참여 지원	제2조(사업금액의 하한)① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다.
② 국가기관 등의 장이 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제25조 및 동 시행령 제72조, 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제29조 및 동 시행령 제88조에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 소프트웨어사업을 제외한 타 사업에 대해서는 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한과 법 제48조제4항을 적용하지 아니한다.
제3조(사업금액의 하한 적용)① 국가기관등의 장은 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한을 적용하는 경우 다음 각 호의 사항을 준수하여야 한다.
1. 매출액을 적용함에 있어 매 사업년도 종료 후 4개월 이내에는 전전 사업년도 매출액을 적용하고, 4개월 후부터는 직전 사업년도 매출액을 적용한다.
2. 매출액과 관계없이 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 "중견기업"에 해당되는 대기업이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.
3. 사업금액은「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제2조제1호에 따른 추정가격에 부가가치세를 포함한 금액으로 한다.
4. 법 제45조제2항의 소프트웨어 유지 및 보수 사업을 1년 이상의 장기계속계약으로 발주하는 경우 사업금액의 하한은 해당 계약기간 동안의 연차별 평균금액(총사업금액을 계약기간에 해당하는 개월수로 나눈 금액을 12개월로 곱한 평균금액)으로 적용한다.
5. 제2조제2항에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 사업금액의 하한은 소프트웨어사업의 사업금액으로 적용한다.
② 국가기관등의 장이 본 조 제1항에 따라 소프트웨어사업을 발주하는 경우 입찰공고문 또는 제안요청서에 대기업 참여제한 하한제도 적용 여부(적용 근거 포함)를 명시하여야 한다.
제4조(사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관) ① 법 제48조제3항제5호에 따라 「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조의 공공기관에 해당하는 대기업 중 과학기술정보통신부장관이 고시하여 사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관 및 해당 사업범위는 별표 2와 같다.
② 제1항에 해당하는 공공기관의 장은 해당 사업범위의 소프트웨어사업 계약현황 등을 매년 분기별로 작성하여 분기 종료일로부터 30일 이내에 과학기술정보통신부장관에게 제출하여야 한다.

*별첨대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한	구분 사업금액의 하한 매출액 8천억 이상 대기업 80억원 이상 매출액 8천억 미만 대기업 40억원 이상 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

* 출처 : 국가법령정보센터당사는 10차 한국표준산업분류 상 정보통신업(분류기호 J)에 해당하는 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 영위하고 있습니다. 당사는 보고서 작성기준일 현재 중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능합니다.

[중소기업의 범위 관련 주요 법령 및 규정]

구분	내용

중소기업기본법	제2조(중소기업자의 범위)① 중소기업을 육성하기 위한 시책(이하 "중소기업시책"이라 한다)의 대상이 되는 중소기업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업 또는 조합 등(이하 "중소기업"이라 한다)을 영위하는 자로 한다. 다만, 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조제1항에 따른 공시대상기업집단에 속하는 회사 또는 같은 법 제33조에 따라 공시대상기업집단의 소속회사로 편입ㆍ통지된 것으로 보는 회사는 제외한다.1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖추고 영리를 목적으로 사업을 하는 기업
가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것
나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것(후략)

중소기업기본법 시행령	제3조(중소기업의 범위)① 「중소기업기본법」(이하 "법"이라 한다) 제2조제1항제1호에 따른 중소기업은 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 기업으로 한다.
1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖춘 기업일 것
가. 해당 기업이 영위하는 주된 업종과 해당 기업의 평균매출액 또는 연간매출액(이하 "평균매출액등" 이라 한다)이 별표 1의 기준에 맞을 것
나. 자산총액이 5천억원 미만일 것
2. 소유와 경영의 실질적인 독립성이 다음 각 목의 어느 하나에 해당하지 아니하는 기업일 것(중략)[별표 1] 주된 업종별 평균매출액등의 중소기업 규모 기준(제3조제1항제1호가목 관련)

* 출처 : 국가법령정보센터

다. 각 사업부문의 시장 여건 및 영업의 개황

(1) 회사의 현황(가) 영업개황

당사는 인공지능 전문 기업으로, 인공지능 기술을 활용하여 의료 AI와 산업AI를 중심으로 주요 사업 영역을 운영하고 있습니다. 첫째, 의료 AI 사업은 의료 진단·판독 보조 및 질병 조기 진단을 위한 솔루션을 개발하여 고객사에 제공합니다. 둘째, 산업 AI 사업은 비전 검사 솔루션과 X-Ray 영상의 위해 물품 자동 판독 솔루션을 제공합니다. 셋째, DX 사업에서는 생성형 AI 운영 플랫폼인 딥젠(DEEP:GEN)을 개발하고, 이를 통해 다양한 생성형 AI 서비스를 제공합니다. (나) 시장점유율

[의료 AI]

당사는 18개의 의료영상 판독보조 솔루션에 대해 인허가를 획득하였으며, 현재 60개 이상의 연구개발 프로젝트를 의료기관과 협업하여 진행 중입니다. 의료 AI 시장은 글로벌 기준으로 도입기에 해당하며, 국내 역시 아직 초기 성장 단계에 머물러 있어 정확한 시장 점유율을 집계하기 어려운 상황입니다. 그러나 당사는 독자적인 'Two-track' 사업 모델을 통해 다질환 커버리지를 확대하는 동시에 의료인의 자체 연구개발을 지원하며, 경쟁력을 높이고 있습니다. 특히, 당사의 주요 제품군(예: DEEP:NEURO, DEEP:CHEST, DEEP:LUNG)은 의료진의 판독 효율성을 높이는 데 기여하고 있으며, 의료기관과의 긴밀한 협업을 통해 당사는 국내 의료 AI 시장에서 점유율을 지속적으로 확대하고 있습니다.

[산업 AI]

보안 AI 부문에서는 X-Ray 기반 위험 물품 탐지 솔루션 DEEP:SECURITY를 중심으로 수주를 늘려가고 있습니다. 국내 X-Ray 보안 검색 시장에서 AI 솔루션의 도입은 초기 단계에 해당해 시장 점유율 파악이 어렵지만 잠재 수요가 높은 분야입니다. 당사는 한국공항공사와의 협력으로 AI 기반 X-ray 자동판독 솔루션을 개발하였고, 공항, 정부기관, 기업 등에 공급하는 등 국내외 영업 활동을 통해 점유율을 높이고 있습니다.

머신비전 AI 부문에서는 2024년 2월 글로벌 머신비전 시장점유율 1위 업체인 코그넥스와 머신비전 AI 솔루션 공급 협업을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, 코그넥스의 글로벌 유통망을 활용하여 시장 진출을 가속화하고 있습니다. 또한, 이차전지 및 디스플레이 부문으로 AI 솔루션 공급을 확대하면서 관련 분야에서의 입지를 강화하고 있습니다. 그러나 이 부문 역시 정확한 시장점유율을 파악하기는 어렵습니다.

(2) 산업의 특성[의료 AI]

당사의 주요 목표 시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 AI 시장은 높은 진입장벽, 규제 및 정책의 영향, 경쟁 초기 단계라는 특성을 가지고 있습니다.

첫째, 의료 인공지능 솔루션 개발은 의료 데이터 수집, 질환 이해, 인공지능 모델 설계, 인허가 등 복잡한 과정을 포함하며, 최소 1~2년 이상의 개발 기간이 소요됩니다. 이러한 과정에서 의료계와 기업 간 협력이 필수적이며, 이로 인해 진입장벽이 높은 시장으로 평가됩니다.

둘째, 의료 AI는 전례 없는 신기술로 기존 인허가 및 상용화 프로세스와 차이가 큽니다. 법률적·보안적 문제를 해결하고 정부 가이드라인 제정 여부에 따라 제품 개발과 시장 진입 속도가 크게 영향을 받습니다. 셋째, 의료 AI 시장은 도입 초기 단계로, 다수의 기업이 경쟁하고 있으나 아직 시장을 장악한 선도 기업은 없는 상황입니다. 따라서 향후 시장 점유율 선점이 기업 간 중요한 과제가 될 것으로 보입니다.

[산업 AI]

보안 AI 부문은 높은 정확성과 신뢰성을 요구하는 시장으로, 공항, 항만, 정부기관 등에서 사용되는 보안 시스템에 도입됩니다. 안전 규제와 국제 표준 준수가 중요한 영향을 미치며, 높은 신뢰도를 입증하기 위한 지속적인 기술 발전과 테스트가 필요합니다. 초기 도입 단계에 있는 국내 보안 AI 시장은 아직 경쟁이 치열하지 않지만, 글로벌 시장에서는 이미 다수의 기업이 참여하고 있어 경쟁 심화가 예상됩니다.

머신비전 AI 부문은 제조업 자동화와 품질 관리 효율화를 목표로 빠르게 성장하는 시장입니다. 이 부문은 이차전지, 반도체, 자동차 부품 등 고정밀 제조 공정에서 비전 검사 기술을 활용하여 생산성을 높이고 불량률을 낮추는 데 기여합니다. 제조 공정의 고도화와 스마트 팩토리 도입 확대에 따라 급성장하고 있으며, 기업 간 협력과 글로벌 네트워크 구축이 시장 진입과 확장에서 중요한 요소로 작용합니다.

[DX]생성형 AI는 사용자의 요구에 따라, 신속하게 결과물을 생성함으로써 기업의 업무 자동화 및 효율화를 극대화하는 혁신적인 게임체인저로 부상하고 있습니다.

생성형 AI의 벨류체인은 대규모 기반 모델(Foundation Model), 이를 운영 및 관리하는 LLMOps(또는 미들웨어), 그리고 이를 통해 개발된 애플리케이션과 서비스로 구분됩니다.

빅테크 기업의 기반 모델 개발속도와 성능이 가속화되고 있지만, 모델 개발 비용이 지속적으로 감소하고 있는 시점에서, 모델 운영,관리(LLMOps)와 이를 기반으로 한 애플리케이션 및 서비스 개발이 중요한 부가가치를 창출하는 분야로 부상할 것으로 예상됩니다.

대규모 범용 모델과 도메인 특화 모델이 공존하는 흐름에 따라, 산업·업무별로 특화된 생성형 AI 플랫폼 및 서비스 구축을 통해 디지털 전환과 업무 혁신을 추구하려는 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다.

(3) 산업의 성장성

인공지능 산업은 기술적 발전과 시장 확대로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. Marketsandmarkets(2024)의 분석에 따르면, 세계 인공지능 시장은 2024년 2,146억 달러에서 2030년 1조 3,391억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 35.7%를 기록할 것으로 예측됩니다. 특히 소프트웨어 산업과 생성형 AI는 시장의 핵심 동력으로 작용하며, 의료 및 생명과학 산업은 머신 러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 가장 높은 성장률을 보일 전망입니다. 이러한 수치는 단순한 예측이 아닌, 기술적 진보와 ChatGPT와 같은 상용화 사례를 통해 입증된 시장성에 대한 검증을 뒷받침하고 있습니다. 이는 AI 산업이 단순한 가능성을 넘어 실질적인 경제적 기회를 창출하고 있음을 나타냅니다.

국내 인공지능 시장 역시 디지털 전환과 생산 효율화를 위한 기술 도입이 가속화되면서 성장세를 보이고 있습니다. 한국IDC의 보고서에 따르면, 국내 AI 시장은 2025년까지 연평균 성장률 15.1%로 1조 9,074억 원 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 이러한 성장 예측은 단순한 통계적 증가가 아니라, 기업들이 효과적인 총소유비용(TCO) 관리와 사용 편의성 증대를 위해 AI 시스템을 적극적으로 도입하고 있다는 실제적인 시장 변화에 기반하고 있습니다. 이는 AI 기술이 점차 조직의 필수적 도구로 자리 잡고 있음을 시사하며, 당사와 같은 기업들에게 유리한 환경을 조성하고 있습니다.

(4) 경기변동에 따른 특성인공지능(AI) 산업은 글로벌 경제에서 중요한 성장 동력으로 자리 잡고 있습니다. AI 기술은 비즈니스의 생산성과 효율성을 높이는 데 기여하며, 의료, 보안, 제조 등 다양한 산업 분야에서 그 활용도가 점점 확대되고 있습니다. 특히 의료 AI와 보안 AI는 헬스케어나 공공안전과 같은 필수 서비스와 밀접하게 연관되어 있어, 경기 변동에도 비교적 안정적인 수요가 예상됩니다. IDC의 분석에 따르면, 국내 인공지능 시장은 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 부문으로 나뉘며, 이 중 소프트웨어 부문은 디지털 전환 가속화와 머신러닝 도입 증가로 높은 성장세가 전망됩니다. 반면, 하드웨어 시장은 글로벌 공급망 문제와 데이터센터 투자 지연 등으로 인해 성장이 다소 제한될 수 있습니다. 이러한 흐름 속에서 딥노이드의 의료 AI, 보안 AI, 머신비전 AI 솔루션은 소프트웨어 중심의 사업 모델을 기반으로 지속적인 성장을 이어갈 수 있는 유리한 환경을 가지고 있습니다.

(5) 회사의 경쟁우위 요소의료 AI, 보안 AI, 머신비전 AI 부문 중 보안과 머신비전 부문은 '(6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항’에 기술되어 있으므로 아래에서는 의료 AI 부문의 경쟁우위 요소를 설명하겠습니다.

당사는 현재 총 18개의 DEEP:AI 제품에 대해 식약처 인허가를 획득했으며, DEEP:NEURO는 2023년 혁신의료기기로 지정된 데 이어 2024년 국내 최초로 뇌동맥류 AI 솔루션의 비급여 코드를 확보하여 안정적인 매출 기반을 마련하고 있습니다. 당사의 솔루션은 의료 현장에서 의료진의 피드백을 반영해 지속적으로 개선·고도화되고 있으며, 신규 제품 개발을 통해 라인업을 확대하고 있습니다.

DEEP:AI 제품의 주요 강점은 모든 PACS(의료영상 저장 및 전송 시스템)와의 뛰어난 연동성으로, 의료 현장에서의 도입과 활용이 용이하다는 점입니다. 또한, 대규모 데이터와 초거대 언어 모델(LLM) 기술을 활용해 임상시험 설계, 데이터 분석 등을 자동화함으로써 효율성을 높이고 환자 안전성을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

아울러, 후향적·전향적 연구를 통해 의료 AI 기술의 유효성을 다각적으로 입증하며, 신뢰성을 바탕으로 의료기기의 기술적 개선에 필요한 데이터를 지속적으로 확보하고 있습니다.

(6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항당사는 의료 영상 인공지능 기술을 기반으로 산업 인공지능(AI) 사업으로 영역을 확장하였습니다. 의료 AI와 산업 AI는 영상 내 특정 대상을 검출하는 기술적 유사성을 바탕으로 시너지를 발휘할 수 있어, 사업 확장이 용이한 구조를 가지고 있습니다.

산업 AI 사업은 보안 시장과 제조 품질 관리 시장을 주요 타깃으로 하고 있습니다. DEEP:SECURITY는 X-Ray 영상에서 위험물품을 자동으로 판독해 보안검색 시간을 단축하고 인적 오류를 최소화하는 솔루션으로, 보안 시장에서 높은 활용도를 기대하고 있습니다. DEEP:FACTORY는 기존 머신비전 기술의 한계를 극복하며, 제조 과정의 이미지 분석 및 외관 검사에서 품질 개선과 생산성 향상에 기여할 수 있는 인공지능 솔루션입니다.

이 두 제품은 각각 보안성과 효율성을 강화하며, 산업 AI 분야에서 당사의 시장 입지를 넓히는 핵심 동력이 될 것으로 예상됩니다.

(가) DEEP:SECURITY1) 사업분야 및 진출 목적당사는 한국공항공사와 협력하여 AI 기반 X-ray 자동판독 솔루션을 성공적으로 개발하였습니다. 이 솔루션은 X-ray 이미지를 판독하여 20종의 일반 위해물품(총기류, 칼류, 가위, 라이터, 배터리 등)과 6종의 정보보안 위해물품(노트북, 스마트폰, 디지털카메라, USB, 외장하드, 태블릿)을 식별할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.개발 과정에서 한국공항공사가 제공한 실제 X-ray 수화물 이미지 데이터를 활용하였으며, 당사의 고도화된 AI 이미지 판독 기술을 적용해 솔루션의 성능을 크게 향상시켰습니다. 현재, 이 솔루션은 국내 14개 공항에 성공적으로 설치되어 운영 중이며, 공항 보안 강화와 검색 효율성 향상에 기여하고 있습니다.

2) 시장의 규모 및 성장성

경제평화연구소의 '글로벌 테러 지수 2024'에 따르면, 2023년 테러로 인한 사망자 수가 전년 대비 22% 증가하며 8,352명을 기록, 2017년 이후 최고치를 갱신했습니다. 이러한 데이터는 테러가 여전히 전 세계적으로 심각한 위협임을 보여주며, 이에 따라 X-ray 기반 보안 검색 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이 기술은 테러 예방뿐만 아니라 정보 보안 및 기타 보안 응용 분야에서 활용될 가능성을 가지고 있어 정부 기관과 민간 기업 모두를 대상으로 하는 광범위한 시장성을 지니고 있습니다.

※ 출처 : Future Market INSIGHTS, FMI 2019년 글로벌 시장분석기관 FMI의 보고서에 따르면, 글로벌 보안 검색 시장은 2019년 87억 2천만 달러에서 2024년까지 연평균 약 6.09% 성장하여 117억 2천만 달러에 이를 것으로 예측되며, 2034년까지 연평균 약 8.2%의 성장률을 기록하며 257억 달러에 도달할 것으로 전망됩니다. 이러한 전망은 테러 위협 증가와 보안 기술 수요 확대에 기반하고 있으며, 당사의 DEEP:SECURITY 솔루션이 시장에서 점유율을 확대할 수 있는 유리한 환경을 조성하고 있습니다.

※ 국내외 X-ray AI 보안검색 솔루션 시장 현황

번호	기업	국가	내용

1	딥노이드	대한민국	국내 최초 보안 X-ray AI 솔루션으로 위해품목 20종, 기업보안 품목 6종을 자동으로 검출하는 솔루션으로 한국공항공사의 14개 공항, 행정안전부, 국회, 경찰청, 삼성전자 등 다양한 기관에 공급하여 사업화 하고 있음.2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가됨.

2	A사	대한민국	약 90%이상의 정확도로 반입금지물품(노트북, 저장매체, 위험물 등)을 검출하는 기능을 제공함.

3	B사	대한민국	기업보안을 위한 USB, 휴대폰, PC 등의 저장매체를 자동으로 검출되는 솔루션을 개발하였으며 아직 위해품목을 검출하는 기능은 제공하지 않고 있음.

4	C사	미국	위해품목을 자동 검출하는 Syntech ONE 이라는 제품을 보유하고 있으며 미공군, 미국 특허청 등에 공급하고 있음.

5	D사	영국	AI 기반 무기, 폭발물, 전기충격기, 등의 위해물품을 자동으로 검출하는 솔루션 회사임.

6	E사	영국,미국	휴대용 수하물 검색을 자동으로하는 인공지능 솔루션을 보유하고 있으며 Smith Detection 과 써드파트로 협력하고 있음.

7	F사	이스라엘	AI 기반 X-ray 자동 탐색프로그램으로, 실시간으로 칼, 사제폭발물, 액체류 등 검지함.

3) 시장의 특성X-ray 보안 검색 시장은 크게 세 가지 특성을 가집니다. 첫째, 시장조사업체 Research Nester의 2024년 보고서에 따르면 지역별 성장과 점유율 측면에서 북미와 아시아·태평양이 각각 30%, 22%의 시장 점유율을 차지하며 전체 시장의 과반을 형성할 것으로 예상됩니다. 이는 항공 교통 증가와 공공 안전 강화를 위한 인프라 개발 투자 확대가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 둘째, 표준화 및 인증 체계의 부재입니다. 인공지능 보안 솔루션의 성능은 Accuracy와 F1 Score 등으로 평가되고 있으나, X-ray 자동판독 솔루션에 대한 독립적 인증 체계는 아직 마련되지 않은 상황입니다. 셋째, 데이터 확보의 어려움입니다. 탐지 물품 데이터를 수집하는 데 제약이 많아, 국토부 고시 기내 반입 금지 물품 중 총기류, 폭발물 등 일부 품목은 일반 기업이 확보하기 어려운 실정입니다.4) 경쟁우위 요소당사의 X-ray 보안 검색 솔루션 DEEP:SECURITY는 다음과 같은 경쟁우위를 보유하고 있습니다.첫째, 한국공항공사와의 협업을 통해 2019년부터 연구개발을 추진하였으며, 2020년 공항용 AI X-ray 자동판독 솔루션 개발을 완료하였습니다. 현재 국내 14개 공항에 제품이 성공적으로 도입되어, 실제 환경에서의 검증된 성능과 신뢰성을 입증하고 있습니다.둘째, 2022년 조달혁신제품 지정 및 신뢰성 인증을 통해 기술력과 혁신성을 공식적으로 인정받았습니다. DEEP:SECURITY는 국내 보안 X-ray AI 솔루션 중 유일하게 한국산업기술시험원(KTL)의 신뢰성 시험에서 95%의 높은 정확도를 공인받아 우수성을 객관적으로 입증하였습니다.셋째, 대규모 학습 데이터 확보를 통해 20종의 국토부 고시 기내 반입 금지 물품에 대한 학습 데이터를 바탕으로 탐지 성능을 크게 향상시켰습니다. 이는 DEEP:SECURITY의 판독 정확도와 효율성을 높이는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.5) 투자규모 등당사는 보안 분야 사업을 주로 정부 과제 수행과 공공기관과의 협업을 통해 추진해 왔습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 진행된 공항 X-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업이 있습니다. 이후 한국공항공사 등 공공기관과의 지속적인 협력을 통해 국내외 사업 확장으로 이어지고 있어 자체 매출만으로 사업의 진행이 가능합니다. 6) 사업추진 현황 가) 조직 및 인력 구성 보안 AI 부문의 조직 및 인력현황은 다음과 같습니다.

부서명	업무내용

보안영업팀	국내/해외 고객 발굴, 영업제안, 해외 협력, 고객 관리

보안사업1팀	제품기획/설계, 신규 AI사업 발굴, 정부과제 PM

보안사업2팀	제품(DEEP:SECURITY) 개발/개선, 고객CSR, 이슈관리

빅데이터사업팀	학습데이터 관리·선취 및 레이블

(나) DEEP:FACTORY1) 사업분야 및 진출 목적당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 AI 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 바탕으로 머신비전 분야에 진출했습니다.2) 시장의 규모 및 성장성가) 머신비전 시장규모글로벌 시장조사업체 모더인텔리전스(Mordorintelligence)에 따르면 전 세계 머신비전 시스템 시장 규모는 2024년 약 128억 8,000만 달러로 추산되며, 2029년에는 약 192억 1,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 예측 기간(2024-2029년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 8.32%로 전망됩니다. 나) Markets 따르면, 전 세계 머신비전 시장은 2021년 110억 달러에서 2026년 155억 달러로, 연평균 7%의 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 특히, 당사가 주력하는 소프트웨어 시장은 10.3%의 성장률을 기록하며, 인공지능 기반 소프트웨어 시장은 28.6%로 빠른 성장이 전망됩니다. 국내 시장도 연평균 10.8%의 성장률로, 2019년 1조 680억 원에서 2025년 1조 9,761억 원 규모로 증가할 것으로 보입니다. 이는 스마트 팩토리 구축의 활성화와 AI 기술 융합으로 인해 머신비전에 대한 수요가 크게 확대되고 있기 때문입니다.다) 인공지능 기반 스마트팩토리 시장규모인공지능 기반 스마트 팩토리 시장 또한 빠르게 성장하고 있습니다. Markets 2024년 보고서에 따르면, 글로벌 스마트 팩토리 시장은 2024년 1,006억 달러에서 2029년 1,640억 달러로, 연평균 10%의 성장세가 예상됩니다. 특히 다품종·고도화된 생산 공정에서 검사 자동화의 중요성이 높아지고 있으며, 반도체, 디스플레이, 자동차, 식음료, 제약 및 화학, 포장 산업에서 비전 검사 시스템의 수요 증가가 시장 성장을 주도할 것으로 보입니다.

※ 출처 : Markets 3) 시장의 특성머신비전 시장은 인공지능(AI), 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 기술의 융합으로 빠르게 변화하고 있습니다. 특히, 2022년 AI 기술이 가장 활발히 적용된 분야로 머신비전이 꼽히며, 기존의 룰 기반(Rule-based) 시스템에서 AI 기반 시스템으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 머신비전은 사람의 시각적 판단을 카메라와 영상 인식 알고리즘으로 대체하며, 딥러닝 기술 발전에 힘입어 더욱 정교한 분석과 탐지가 가능해지고 있습니다.기존 룰 기반 방식은 미리 정의된 불량 정보로만 검사가 가능해 비정형 오류 탐지에 한계가 있었습니다. 반면, AI 기반 머신비전은 딥러닝을 통해 이미지를 학습하고 지속적인 업데이트를 통해 새로운 유형의 불량까지 탐지할 수 있습니다. 이 기술은 기존 사람이 수행하던 검사 작업을 대체해 인건비 절감 효과를 제공하며, 작업 환경의 조명 변화나 기타 물리적 변수에도 강인한 성능을 발휘합니다. 이러한 특성은 제조업 자동화와 효율성을 극대화하는 데 기여하며, 머신비전 시장의 빠른 성장을 뒷받침하고 있습니다.4) 경쟁우위 요소당사는 의료영상 인공지능 분야에서 축적한 기술력을 기반으로 AI 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 솔루션을 보유하고 있어 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이를 통해 머신비전 인공지능 사업에 성공적으로 진출했으며, 글로벌 IT 제조업체를 주요 고객사로 확보하고 있습니다. 또한, 글로벌 머신비전 시스템 업체들과의 협업을 통해 기술적 경쟁력을 강화하고 있으며, 이를 바탕으로 국내외 시장에서 영업 경쟁력을 확보하여 사업 확장을 지속적으로 추진하고 있습니다.5) 투자규모 등 당사는 2023년 10월 유상증자를 통해 조달한 자금 중 약 77억 원을 신규 머신비전 사업 분야에 투자하였습니다. 이를 통해 2024년 12월까지 누적 약 97억 원 이상의 성과를 달성하였습니다. 당사의 기술력과 적극적인 투자를 바탕으로, 머신비전 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화하고 지속 가능한 성장을 이루어 나갈 계획입니다.

6) 사업추진 현황가) 조직 및 인력 구성 머신비전 AI 부문의 조직 및 인력현황은 다음과 같습니다..

부서명	업무내용

영업팀	머신비전 수주활동 및 고객요청사항 접수/협의/조정

사업지원팀	머신비전 AI사업본부 사업지원

비전사업1팀	머신비전 수주프로젝트 개발업무 수행

비전사업2팀	머신비전 수주프로젝트 개발업무 수행