딥노이드 분기보고서 (2024.03)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 1) 특허권 및 상표권 현황

번호	구분	내용	출원일	등록일	출원국

1	특허권	의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법	2017-08-17	2018-12-07	한국

2	특허권	딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법	2019-03-06	2019-12-30	한국

3	특허권	딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법	2019-03-29	2019-11-06	한국

4	특허권	딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법	2019-06-20	2020-04-16	한국

5	특허권	딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법	2019-06-25	2020-03-26	한국

6	특허권	인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법	2019-06-27	2020-04-29	한국

7	특허권	AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법	2019-07-05	2020-01-02	한국

8	특허권	의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능클라우드 서비스 플랫폼 시스템	2019-07-12	2020-04-29	한국

9	특허권	의료 영상 관리 장치 및 방법	2019-07-15	2020-12-30	한국

10	특허권	인공지능 질환 판독 장치 및 방법	2019-07-25	2020-03-31	한국

11	특허권	형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법	2019-08-02	2020-10-28	한국

12	특허권	특이점 분류 장치 및 분류 방법	2019-08-08	2020-08-26	한국

13	특허권	특이점 진단 장치 및 진단 방법	2019-08-08	2020-08-31	한국

14	특허권	병변 판독 장치 및 방법	2019-10-24	2020-07-03	한국

15	특허권	수술 위치 항법 장치 및 그 방법	2019-12-03	2021-03-29	한국

16	특허권	딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법	2020-03-11	2020-11-10	한국

17	특허권	다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법	2020-03-31	2020-10-29	한국

18	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-08-26	한국

19	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-11-10	한국

20	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-11-10	한국

21	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-11-10	한국

22	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-11-10	한국

23	특허권	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-04-16	2020-11-10	한국

24	특허권	척추 분류 장치 및 분류 방법	2020-04-17	2020-09-29	한국

25	특허권	척추 검출 장치 및 검출 방법	2020-04-17	2020-12-22	한국

26	특허권	질환 진단 장치 및 진단 방법	2020-04-17	2021-02-17	한국

27	특허권	개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2020-06-05	2021-02-01	한국

28	특허권	인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템	2020-06-05	2021-04-01	한국

29	특허권	멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법	2020-06-15	2020-09-29	한국

30	특허권	수술시야 각도 설정 장치 및 방법	2020-06-22	2021-05-24	한국

31	특허권	물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템	2020-08-14	2022-02-15	한국

32	특허권	X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법	2020-09-03	2021-04-23	한국

33	특허권	X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법	2020-09-04	2021-03-08	한국

34	특허권	학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2020-09-15	2021-03-05	한국

35	특허권	뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법	2020-10-26	-	한국

36	특허권	융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2020-12-01	2021-05-27	한국

37	특허권	상대 좌표 추출 장치 및 방법	2020-12-01	2021-06-03	한국

38	특허권	인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법	2020-12-01	2021-08-11	한국

39	특허권	심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2020-12-22	2021-05-27	한국

40	특허권(PCT)	개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2021-03-22	-	미국

41	특허권(PCT)	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2021-03-22	-	미국

42	특허권(PCT)	의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템	2021-03-22	-	미국

43	특허권(PCT)	딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법	2021-03-22	-	미국

44	특허권	이미지에 포함된 물체에 대한 디자인권 검색 장치 및 방법	2021-10-28	2022-03-28	한국

45	특허권	특징 좌표 기반의 유사도 산출 장치 및 방법	2021-10-29	2022-05-02	한국

46	특허권	X-ray 영상의 예외 프레임 분류 장치 및 방법	2021-10-29	2022-05-02	한국

47	특허권	다중 시점 X-ray 데이터를 활용한 3D 데이터 생성 장치 및 방법	2021-10-29	2022-06-20	한국

48	특허권	학습 데이터 일반화를 위한 색상 이미지의 도면 이미지화 변환 장치 및 방법	2021-10-29	2022-11-11	한국

49	특허권	배경 합성을 통한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2021-12-27	2022-04-28	한국

50	특허권	지적 재산권 침해 여부를 판별하기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2021-12-27	2022-07-06	한국

51	특허권	인공신경망을 이용한 이미지의 색상을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2021-12-27	2022-07-27	한국

52	특허권	인공신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2021-12-27	2022-11-17	한국

53	특허권	인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법	2022-01-19	2022-11-24	한국

54	특허권	X-Ray 영상 기반의 흉수 진단을 위한 보조 진단 시스템	2022-02-24	2024-04-02	한국

55	특허권	뇌 MRI 영상으로부터 생성된 CT영상을 이용한 인공지능 기반의 비침습 치료 계획 장치	2022-03-11	한국

56	특허권	레이블 검수 기반의 학습모델에 대한 액티브 러닝을 위한 장치 및 이를 위한 방법	2022-12-28	2023-07-06	한국

57	특허권	자기 주도 중앙 제어 기반의 인공지능을 이용한 방사선 영상을 판독하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2023-01-18	2023-09-27	한국

58	특허권	클라우드 기반 인공지능 자동 학습 및 배포를 위한 장치 및 이를 위한 방법	2023-01-19	2023-09-12	한국

59	특허권	디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2023-02-23	2023-09-27	한국

60	특허권	이미지 기반의 학습 데이터를 수집하기 위한 장치 및 이를 위한 방법	2023-02-23	2023-09-27	한국

61	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)	2017-03-03	2017-12-28	한국

62	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)	2017-05-10	2018-04-27	한국

63	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)	2018-09-13	2019-06-14	한국

64	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)	2018-09-13	2019-06-14	한국

65	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)	2018-09-13	2019-06-14	한국

66	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)	2018-09-18	2019-06-27	한국

67	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)	2018-09-21	2019-06-27	한국

68	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)	2019-06-14	2020-02-20	한국

69	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)	2020-01-30	2020-12-02	한국

70	상표권	제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)	2020-01-30	2021-01-08	한국

71	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)	2020-04-23	2021-06-14	한국

72	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)	2020-04-23	2021-06-14	한국

73	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)	2020-04-23	2021-06-14	한국

74	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)	2020-04-23	2021-06-14	한국

75	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)	2020-04-23	2021-06-14	한국

76	상표권	제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)	2020-04-23	2021-06-14	한국

77	상표권	제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)	2020-09-04	2021-12-17	한국

78	상표권	제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)	2020-09-04	2021-12-17	한국

79	상표권	제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)	2020-11-20	2022-04-05	한국

80	상표권	제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:TAP)	2023-01-03	2023-07-31	한국

81	상표권	제 [42]류 (상표의 명칭 : DEEP:TAP)	2023-01-03	2023-07-31

82	상표권	제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:MAKER)	2023-04-17	2024-01-12

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.현재는 '중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침'에 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에, 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 설정되어 있습니다. 관련 규정은 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 명시하고 있습니다. 또한,「중소기업기본법」제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 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	「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: 국가법령정보센터

당사는 10차 한국표준산업분류 상 정보통신업(분류기호 J)에 해당하는 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 영위하고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로 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 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료AI 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업AI 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하는 AI교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

의료AI부문의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기진단 등을 수요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 인공지능 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구, 연단위 사용료 청구, 상용량에 비례한 사용료 청구형태로 수익을 획득합니다. 의료 인공지능 솔루션 주요 제품으로는 DEEP:NEURO,DEEP:CHEST, DEEP:LUNG, DEEP:SPINE, DEEP:PACS PRO 등으로 구성되어 있습니다.DEEP:NEURO 제품은 뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 탐지하는 솔루션 입니다. DEEP:CHEST 제품은 흉부 X-Ray 영상에서 폐질환 의심 부위를 표시하는 진단 보조 솔루션입니다. DEEP:LUNG 제품은 저선량 흉부 CT에서 폐결절 관련 정보를 제공하는 솔루션, DEEP:SPINE 제품은 척추 X-Ray영상에서 척추 질환을 진단 보조하는 솔루션, DEEP: PACS PRO는 이러한 DEEP:AI 제품과 연동에 최적화되어 사용하는 차세대 PACS 시스템 입니다 .두번째 산업 인공지능 솔루션의 주요 수익은 항공 위험 물품 및 정보보안 물품을 수요로 하는 공항과 정부부처, 데이터 센터 등 보안시스템 고도화를 필요로 하는 고객과 인적 오류 최소화 및 비용절감과 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 통해 공장 자동화/고도화를 필요로 하는 고객으로 하여 발생합니다.고객사가 필요로 하는 기능에 따라 커스터마이징하여 제공하고 일시납품에 따른 대금을 청구하는 형태로 수익을 획득합니다. 산업 인공지능 솔루션 주요 제품은 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY로 구성되어 있습니다. DEEP:SECURITY 제품은 X-Ray 영상에서 높은 정확도로 위험물품을 탐지, 판독하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션 입니다. DEEP: FACTORY 제품은 딥러닝 기반의 비전 검사를 통해 공장 자동화와 제품의 생산 수율 향상을 위하여 특별히 설계된 솔루션입니다.세번째 DX 사업 부문의 주요 수익은 드래그(Drag) 방식으로 직관적인 인공지능 구조 확인이 가능하고 코딩없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 대학병원, 의료학회, 세미나 등 제품 개발을 진행하는 의료인과 같이 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 필요로 하는 고객과 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 인공지능 교육에 대한 대학교 정규 수업, 특성화고 강의 등 필요로 하는 고객으로 하여 수익을 획득합니다. (나) 시장점유율

당사의 인공지능 솔루션은 현재까지 17개의 인공지능 의료영상 판독보조 솔루션을 개발하여 인허가를 획득하였으며, 현재도 다수의 의료기관과 협업하여 60여개 이상의 연구개발을 진행중에 있습니다. 다만 의료인공지능 분야는 전세계적으로 도입기에 해당되는 시장으로 관련업계의 시장 점유율이 집계되지 않았으며, 시장에서 경쟁제품이 없기에 시장점유율을 파악하기 어렵습니다.

당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다.

특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.

당사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인 Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다.

업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 글로벌 대기업은 인공지능전문 기업과의 협업을 통해 인공지능 역량을 강화해 향후 성장 가능성이 높은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.

병원 내 인프라를 보유한 PACS 업체와 인공지능 제품을 보유한 인공지능 업체 간 협업이 대표적인 예로, 당사 또한 이러한 움직임에 맞추어 국내 주요 PACS 업체와의 소프트웨어 공급 계약 및 업무 협약을 통한 협업을 진행하고 있습니다. 또한 당사는 제약 분야의 글로벌 기업인 Novartis Korea와 2020년부터 인공지능 공동연구개발을 진행하는 등 글로벌 기업과의 협업을 통한 시너지 형성에 노력하고 있습니다.

(2) 산업의 특성 (가) 의료 인공지능 산업

당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 판매 가능한 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS:PRO)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다.해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.

1) 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.

2) 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다.

3) 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.

(3) 산업의 성장성 (가) 의료 인공지능 사업

인공지능 딥러닝 기술이 적용된 알파고로 인해 인공지능 제품들의 관심이 높아졌으며 ChatGPT의 영향으로 누구나 사용 가능한 인공지능의 상용화와 시장성에 대하여 긍정적인 검증을 받았고, 향후 5~7년간 인공지능 산업은 성장이 기대되고있습니다.

세계 인공지능 시장 규모는 Marketsandmarkets(2018)에 따르면 2018년에 214억 6천만 달러에 이른 인공지능 기술 시장이 2025년 1,906억 1천만 달러로 성장할 것을 예상하며, 연평균성장률(CAGR)을 36.62%로 전망했습니다. 인공지능 기술 중에서도 기계학습과 자연어 처리, 이미지 처리가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측했습니다.

국내 인공지능 시장 규모는 한국IDC가 발간한 '국내 인공지능 시장 전망 2021-2025 ' 연구 보고서에 따르면, 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)을 15.1% 성장세를 이어가면서 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이라고 밝혔습니다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total cost of ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세입니다.출처 : 데일리시큐(https://www.dailysecu.com) 글로벌 원격판독 시장은 2016 년 21 억 4300 만 달러에서 2023 년 73 억 4,500 만 달러 로 연평균 19% 씩 급성장하고 있으 며 이런 원격판독에 AI 판독 보조 시스템을 추가하면 판독 시장의 규모는 더욱 성장할 것으로 전 망하고 있습니다.출처 : 얼라이드 마켓 리서치

(4) 경기변동에 따른 특성당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비즈니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 포함하여, 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등에 이용되고 있으며, 그 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다.IDC는 국내 인공지능 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 구분하여 각각 다른 전망을 제시하였습니다. 하드웨어 시장의 경우 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터 센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤하는 모습을 보였으나, 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 소프트웨어 시장을 중심으로 성장세가 가속화될 것으로 분석하였습니다. (5) 회사의 경쟁우위 요소 (가) DEEP:AI

당사는 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 17개로, 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI와의 연동이 가능하다는 점 덕분에 다수의 제품을 개발하고 보유할 수 있었습니다. DEEP:PHI에서 쉽게 DEEP:AI를 개발하고 필요 시 고도화까지 연속적으로 운영이 가능하여 다양하고 전문적인 DEEP:AI 제품들이 신속하게 개발될 수 있습니다. 또한 개발이 완료된 DEEP:AI 제품들은 당사의 DEEP:PACS에 쉽게 연동 탑재되어 의료현장에서 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 또한 현재 대규모 훈련 데이터셋과 막대한 양의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 훈련된 초거대 언어 모델 LLM(Large Language Model) 을 활용한 인공지능 모델 개발중이며,인공지능 기술을 활용하여 임상 시험의 설계 , 모니터링 , 데이터 분석 등의 과정을 자동화하고 최적화함으로써 임상 시험의 효율성을 향상시킬 수 있습 니다. 이는 연구 비용과 시간을 절약하고 , 실험 결과의 정확성과 일관성을 향상시켜 새로운 치료법 및 의약품 개발의 속도를 가속화할 수 있으며 , 인공지능을 통해 환자 모집 및 적합성 평가 , 부작용 모니터링 등의 과정을 개선함으로써 임상 시험의 질을 향상시키고 환자 안전을 보장할 수 있습 니다.

후향적 연구 뿐 아니라 전향적 연구를 통해 유효성에 대한 다각도 연구는 의료영상 인공지능 의료기술의 유효성에 대한 신뢰성 확보의 근거를 제공하며 유효성에 영향을 주는 임상적 요인과 영상학적 요인에 대한 탐색을 통해 해당 의료기기의 기술적 보완에 필요한 자료를 제공할 수 있 습 니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.【DEEP:AI 제품 경쟁력 요약】

구분	경쟁력

AI 솔루션 확장성	당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 통해 개발되는 의료 인공지능 제품들이 솔루션 형태로 지속적으로 업데이트될 예정

다수의 질환 커버	식약처 인허가 17건의 솔루션 보유로 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환 등 크게 7가지 영역의 질환 커버 가능

손쉬운 PACS 탑재	당사의 DEEP:PACS와 연동되어, 개발된 솔루션을 의료 현장에서 손쉽게 활용 가능

(나) DEEP:PACS

당사의 DEEP:PACS는 일반 PACS의 기본 기능을 제공하면서 동시에 인공지능 판독 지원 및 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. DEEP:AI와 연동되어 PACS 내에서 쉽게 인공지능 판독을 실행하여 결과를 확인할 수 있고, 별도의 레이블링 툴이 없이도 인공지능 학습을 위한 데이터 레이블링 작업이 가능합니다. 또한, 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송하여 기존 연구에 이어서 후속 연구를 진행할 수 있도록 지원합니다. DEEP:PACS의 상세 경쟁력은 아래와 같습니다.

【DEEP:PACS 제품 경쟁력 요약】

구분	경쟁력

PACS 기본 기능 충실	- 의료 영상 데이터 조회/ 판독 기능 등 PACS 기본 기능 제공

AI 특화 기능 제공	- 당사의 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 판독 가능

레이블링 기능 제공	- 별도 S/W없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능

타 시스템과 연동	- PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원

(6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 산업 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 고객이 요구하는 특정 물품 및 특징을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다.당사의 신규사업으로 산업 인공지능 사업을 진행하고 있으며, 산업 인공지능 시장은 인공지능 X-Ray 영상 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템 보안 시장과 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사 시장으로 생산 단계 혹은 생산 완료단계에서 영상처리를 통해 제조를 하거나, 품질을 검사하는 이미지 기반 검사 시장입니다. 당사의 산업 인공지능 제품인 DEEP:SECURITY는 높은 정확도로 위험물품을 탐지/판독하여 보안검색 대기시간을 단출할 뿐 아니라 육안 판독을 효과적으로 지원하여 Human Error를 최소화하는데 도움을 주는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션이고, DEEP:FACTORY는 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 해결할 수 있는 인공지능 기반의 솔루션으로 해당 시장에 최적화 되어 있습니다. (가) DEEP:SECURITY1) 사업분야 및 진출 목적당사는 한국공항공사와 함께 X-ray 보안판독요원의 보안검사를 지원하는 시각지능 기반 인공지능 X-ray 보안판독솔루션을 공동개발하여 실전배치하였습니다.

2) 시장의 규모 및 성장성

보안 X-ray 솔루션은 폭발물, 무기, 기타 위험물질, 밀수품 등을 감지하기 위해 공항, 항만, 국경 검문소, 기업 건물 및 주요 행사장과 같은 다양한 장소에서 사용되는 기술입니다. 이러한 시스템은 사람들의 안전과 국가 보안을 보호하는 데 결정적인 역할을 합니다. 보안 X-ray 시장은 기술적 발전, 국가 간 무역 활동, 국제 테러 위협 등 다양한 요인에 의해 성장하고 있습니다.

X-ray 보안 검색기 시장규모는 보안검색 장비 시장은 2018년 78.5억불에서 2028년 159억불로 10년간 7.3%의 CAGR로 성장할 것으로 전망되고 있으며, 전 세계적 테러 공격 사례의 발생 및 증가에 따른 보안검색에 대한 필요성과 수요 증가가 시장 규모의 확대를 견인하는 것으로 분석되고 있습니다.

2019년 FMI의 Global Security Screening Systems Market Analysis에 따르면 휴대수하물 보안검색 장비 시장은 아시아 시장이 제일 크게 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 동아시아 시장은 2018년 전세계 시장의 15.1%에서 2028년 16.7%로, 서아시아 시장은 2018년 9.1%에서 2028년 10.5%로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.※ 국내외 AI X-ray 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 4개 공항, 행안부, 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.

3) 시장의 특성가) 2022년 글로벌 시장조사업체 Global Market Insights에 따르면, 최근 급증하는 높은 수준의 정교한 테러활동으로 인해 이를 탐지하고 예방하고자 공항 등의 교통수단 터미널 등을 중심으로 X-ray 보안검색 시장 수요가 발생하고 있다고 보고하였습니다. 일반산업, 공공기관 등에서의 보안검색 수요 또한 급증하고 있지만, 22년 기준 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색은 이들을 합친 것보다 많은 것으로 집계되었습니다. 하지만 이러한 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색 시장은 불특정 다수의 국민이 이용하는 시설의 보안인만큼 안전성과 검증된 보안기술이 확보되지 않으면 시장의 진입조차 할수 없습니다.

나) 보안 X-ray는 보안이 중요한 특정 기업과 장소에만 한정적으로 적용되어 시장 자체가 작아 투자 기업들을 찾는 것이 매우 어렵고 투자까지 이루어질 가능성이 낮습니다. 보안 중 특히 대테러 관련 수요처의 경우 일반적인 보안 시장 보다 사용처가 더 한정적이기 때문에 일회성 사업으로 인식되기가 쉬워 지속적인 투자와 사업영위가 어렵습니다.다) 인공지능 보안 솔루션의 표준화 및 인증시장은 현재 Accuracy 및 F1 Score 등 일반적인 인공지능 성능측정 지표를 이용하고 있습니다. 인공지능 기반 X-ray 판독시스템의 인증 체계 및 표준화 절차는 존재하지 않습니다.라) 인공지능 보안 솔루션 사업을 수행하기 위해 가장 중요한 것은 인공지능 학습을 위한 탐지 물품의 데이터 확보입니다. 하지만 고객이 요청하는 탐지/판독 물품 중 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품은 일반 기업이 확보하기 어려운 총기류, 칼류, 탄약, 폭발물, 장대류, 활류 등이 포함되어 있어 데이터 확보에 어려움이 있습니다.

4) 경쟁우위 요소가) 당사는 2019년부터 한국공항공사와 협업을 통해 연구개발 및 사업화를 추진해왔습니다. 한국공항공사와의 협업을 통해 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 제품을 납품완료 하였으며, 추가적인 제품 납품을 진행중에 있습니다.나) DEEP:SECURITY는 2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL(한국산업기술시험원)을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가 되었습니다.다) DEEP:SECURITY는 한국공항공사와 협업을 통해 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품의 데이터를 취득하고 인공지능 학습을 할 수 있었습니다.라) 당사의 DEEP:SECURITY는 위와 같이 보안사업 시장의 가장 큰 비중을 차지하는 교통수단인 공항에 제품을 납품하며 시장을 선점할 수 있었으며, 조달혁신제품 지정 및 KTL(한국산업기술시험원)의 신뢰성 시험을 확보하여 고객의 신뢰성 을 확보할 수 있게 되었습니다. 또한 인공지능 X-ray 보안판독솔루션의 위해물품 탐지/판독 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 학습데이터를 한국공항공사의 협업으로 대규모 데이터를 확보할 수 있었고 이를 통해 DEEP:SECURITY의 탐지/판독 성능을 크게 향샹시킬 수 있었습니다.DEEP:SECURITY는 시장에서의 선점과 고객의 신뢰성 확보, 성능의 우위로 시장을 선도하고 진입장벽을 구축하고 있습니다. 5) 투자규모 등정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하였습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였습니다.공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업은 2020년 말 공동개발을 완료 후 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 납품하였으며 추가적인 납품 사업을 진행중에 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있기에 추가적인 투자없이 자체 매출만으로 사업의 진행이 가능합니다. 6) 사업추진 현황 가) 조직 및 인력 구성 산업AI부문의 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, DEEP:FENSE) 개발/개선, 고객CSR, 이슈관리

빅데이터사업팀	학습데이터 관리·선취 및 레이블

(나) DEEP:FACTORY1) 사업분야 및 진출 목적당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활용의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 머신비전 분야 사업에 진출하였습니다. 2) 시장의 규모 및 성장성가) 머신비전 시장규모국내 머신 비전 시장의 규모는 2019년 기준 9,800억원에서 2020년 1조원으로 기록되어 있습니다. 글로벌 시장조사 업체인 "grandviewresearch"에 따르면 글로벌 머신비전 시장의 규모는 2021년 132억 3000만명으로 평가되었고, 2022년부터 2030년까지 연평균 복합성장률(CAGR) 6.7%로 확대될 전망입니다.

스마트 팩토리의 상승세에 따라 인공지능과 팩토리가 융합해 동반 성장이 기대되며 비대면 문화가 확산되며 머신비전의 수요가 향상될 것 입니다.나) 인공지능 기반 스마트팩토리 시장규모효율적이고 생산성 향상을 위해 검사 장비의 자동화 시장의 수요가 높아지고 있으며 특히 다품종, 고도화된 생산 시장에서 검사 자동화의 역량은 더욱 제고되고 있습니다. 산업별 업종별 품질검사와 자동화에 대한 수요 증가가 시장을 견인할 것으로 보이며 자동차, 식음료, 제약 및 화학, 포장 분야에 걸친 비전 검사 시스템의 필요성은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상합니다.스마트제조혁신협회 리포트(21.02)에 따르면 2020년 코로나 19의 열악한 환경에도 불구하고 스마트 공장 7,139개를 보급하여 당초 목표치 5,600개를 초과 달성하고 누적 기준 목표치 19,799개를 달성하는 등 스마트 공장 인프라를 적극적으로 확산하고 있습니다.

다) 전체 산업화 자동화 시장에서 머신비전 분야는 높은 성장세를 보이고 있습니다. 글로벌 전문 시장조사 업체 Markets 전세계 머신비전 시장이 연평균 7%의 성장세로 2021년 110억 달러(약12조원)에서 2026년에는 155억 달러(약17조원)에 달할것으로 예상했습니다. 머신비전 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류되는데, 당사에 적용되는 소프트웨어 시장의 경우 10.3% 성장률을 보이고 있습니다.소프트웨어 시장은 인공지능 기반 소프트웨어가 급성장할 것으로 전망하며, 기존 소프트웨어 시장이 8.5% 성장률을 보이는데 비해, 인공지능 기반 소프트웨어 시장은 28.6% 성장률로 고속 성장할 것으로 예상했습니다. 국내 시장의 경우 글로벌 성장률 보다 높은 10.8% 급성장세가 전망되며 2019년 1조 680억원 시장규모에서 2025년 1조 9,761억원 시장으로 증가한다고 예측하고 있습니다. 3) 시장의 특성산업자동화 시장에 인공지능, 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 관련 기술이 빠르게 융합되고 있습니다. 2022년 AI 기술이 가장 활발하게 적용된 분야는 머신비전 분야이며, 머신비전은 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하는 것을 카메라와 영상인식 알고리즘이 대체한 시스템입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 기존 룰 기반(Rule-based)에서 인공지능 기반으로 빠르게 전환되고 있습니다.기존 룰 기반(Rule-based) 검사는 불량에 대한 정보를 컴퓨터 시스템에 암호화해 지식기반으로 저장하는 규칙을 만들어 알고리즘을 구현하여 검사를 진행하고 있습니다.이런 경우 비정형화된 오류는 탐지하기 어렵다는 한계가 있습니다. 다만, 인공지능 기반 검사는 이미지를 딥러닝으로 학습하고 정기적인 학습을 통해 새로운 불량도 탐지할 수 있습니다. 기존 사람의 검사작업을 대신하여 인건비에 대한 비용 절감 효과와 공장, 작업환경의 조명세기, 조명각도 등의 다양한 변화에도 적응 가능하여 환경 변화에 강인함을 보여주고 있습니다. 4) 경쟁우위 요소당사는 의료영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량으로 인공지능 개발, 배포, 활용의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 보안 인공지능 사업에 진출하였습니다. 당사의 기술 역량으로 정부과제 수행 혹은 공공기관과 협업을 통해 보안분야의 사업화를 추진하였습니다. 이러한 배경으로 다양한 도메인의 인공지능 이미지 판독 관련 경력의 노하우를 가진 전문인력을 보유하고 있으며 기술과 경험을 통해 더욱 정밀한 인공지능 기반 검사를 진행할 수 있습니다. 5) 투자규모 등 당사는 신규사업인 머신비전 사업분야에 약 17,000백만원 이상을 투자할 계획입니다. 투자금액은 금번 진행하는 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 통해 조달 한 금액을 투자할 계획 입니다.

6) 사업추진 현황가) 조직 및 인력 구성

부서명	업무내용

영업팀	머신비전 수주활동 및 고객요청사항 접수/협의/조정

사업지원팀	머신비전AI사업본부 사업지원

비전사업1팀	머신비전 수주프로젝트 개발업무 수행

비전사업2팀	머신비전 수주프로젝트 개발업무 수행