딥노이드 분기보고서 (2025.09)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 현황

구 분	특허권	상표권	계

건 수	84	28	112

※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

(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. (나) 시장점유율

[의료 AI]

의료 AI 시장은 글로벌 기준으로 도입기에 해당하며, 국내 역시 아직 초기 성장 단계에 머물러 있어 정확한 시장 점유율을 집계하기 어려운 상황입니다. 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.

(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 요소[의료 AI]당사의 의료 AI 솔루션 'DEEP:NEURO'는 뇌동맥류 AI 솔루션의 국내 최초 비급여 코드 확보로 사업화 기반을 마련했습니다. 또한, 의료 현장 피드백을 반영한 지속적인 제품 고도화와 신규 제품 라인업 확장이 이루어지고 있습니다. 특히, 모든 PACS와의 뛰어난 연동성을 통해 의료 현장에서의 도입 및 활용이 용이하며, 대규모 데이터 및 초거대 언어 모델(LLM) 기술을 활용하여 임상시험 설계 및 데이터 분석 효율성을 높이고 환자 안전성을 강화하고 있습니다. 다양한 후향적·전향적 연구를 통해 기술의 유효성과 신뢰성을 지속적으로 입증하며 데이터를 확보하고 있다는 점도 강점입니다.의료 AI 시장에서 생성형 AI 기술의 접목은 시장 선도를 위한 필수적인 요소이자 세계적인 트렌드입니다. 당사는 이런 흐름에 맞춰 생성형 AI를 활용한 의료 솔루션을 개발하고 있습니다. 차별화된 기술력을 바탕으로 딥노이드는 초기 생성형 AI 의료기기 시장 주도권을 확보할 계획입니다.[보안 AI]당사는 한국공항공사와의 협력을 통해 2019년부터 연구개발을 시작하여 2020년 공항용 AI X-ray 자동판독 솔루션 개발을 완료했으며, 현재 국내 14개 공항에 성공적으로 도입되어 실제 환경에서의 성능과 신뢰성을 입증했습니다. 2022년에는 조달혁신제품 및 신뢰성 인증을 통해 기술력과 혁신성을 공식적으로 인정받았으며, 국내 보안 X-ray AI 솔루션 중 유일하게 한국산업기술시험원(KTL)의 신뢰성 시험에서 95%의 높은 정확도를 공인받았습니다. 또한, 20종의 국토부 고시 기내 반입 금지 물품에 대한 대규모 학습 데이터 확보를 통해 탐지 성능을 크게 향상시켰습니다. [머신비전 AI] 딥노이드는 의료영상 인공지능 분야에서 축적한 기술력을 기반으로 AI 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 솔루션을 보유하고 있어 경쟁 우위를 확보했습니다. 이를 통해 머신비전 인공지능 사업에 성공적으로 진출하여 글로벌 IT 제조업체를 주요 고객사로 확보하고 있습니다. 더불어 글로벌 머신비전 시스템 업체들과의 협력을 통해 기술 경쟁력을 강화하고 있으며, 이를 바탕으로 국내외 시장에서 영업 경쟁력을 확보하여 사업 확장을 지속적으로 추진하고 있습니다. (6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항당사는 2025년 3월 28일 개최된 제17기 정기주주총회에서 의료기기 판매 및 수출입업, 병원경영지원사업(MSO), 원격의료 관련 시스템 구축 및 서비스업 등을 정관상 사업목적에 추가하였습니다. 신규사업 관련 사항은 제3-7-2조 제3항을 참고하시기 바랍니다.

라. 사업부문별 요약 재무 현황(단위: 백만원)

구분	제18기 3분기	제17기	제16기

의료AI	매출액	403	5.91%	855	7.88%	416	21.53%

영업이익(손실)	(6,780)	99.16%	-6,843	67.79%	-1,714	25.49%

보안AI	매출액	844	12.39%	594	5.48%	732	37.88%

영업이익(손실)	(1,208)	17.66%	-1,848	18.31%	-1,603	23.84%

머신비전AI	매출액	5,566	81.70%	9,398	86.64%	657	33.99%

영업이익(손실)	1,150	-16.83%	-1,404	13.91%	-1,314	19.53%

기타	매출액	0	0.00%	0	0.00%	128	6.60%

영업이익(손실)	0	0.00%	0	0.00%	-2,095	31.14%

합계	매출액	6,813	100.00%	10,847	100.00%	1,933	100.00%

영업이익(손실)	(6,837)	100.00%	-10,096	100.00%	-6,727	100.00%

주) 당사는 사업부문별 자산 인식을 하지 아니하여 해당 수치는 기재를 생략하였습니다.