딥노이드 분기보고서 (2024.09)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 현황

구 분	특허권	상표권	계

건 수	70	27	97

※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 세 가지 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 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션과 X-Ray 영상의 위해 물품 자동 판독 솔루션을 제공합니다. 셋째, AI 교육 사업은 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하여 제공합니다.첫번째, 의료 AI 부문의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기 진단 솔루션을 필요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 발생합니다. 수익 모델은 고객사가 요청한 설치형태나 사용방식에 따라 다양하게 구성되며, 일시 납품에 따른 판매대금 청구, 연 단위 사용료 청구, 사용량에 비례한 사용료 청구 형태로 운영됩니다. 당사의 의료 인공지능 솔루션은 다음과 같은 주요 제품으로 구성되어 있습니다. DEEP:NEURO는 뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 탐지하는 솔루션입니다. DEEP:CHEST는 흉부 X-Ray 영상에서 폐질환 의심 부위를 표시하는 진단 보조 솔루션입니다. DEEP:LUNG은 저선량 흉부 CT에서 폐결절 관련 정보를 제공하는 솔루션입니다. 마지막으로 DEEP:PACS PRO는 이러한 DEEP:AI 제품들과의 연동에 최적화되어 사용하는 차세대 PACS 시스템입니다. 두번째, 산업 AI 부문의 산업 인공지능 솔루션은 다양한 분야에서 수익을 창출하고 있습니다. 주요 고객층은 크게 세 가지로 구분됩니다. 첫째, 공항과 같이 항공 위험 물품 및 정보보안 물품 탐지가 필요한 기관들입니다. 둘째, 데이터센터, 정부 부처 등 보안 시스템 고도화를 필요로 하는 고객입니다. 셋째, 인적 오류 최소화, 비용 절감, 그리고 전통적인 머신비전으로 해결하기 어려운 다양한 이미지 분석을 통한 공장 자동화 및 고도화를 추구하는 고객입니다.당사는 각 고객사의 특정 요구사항에 맞춰 솔루션을 커스터마이징하여 제공하고 있으며, 주로 일시 납품 방식으로 대금을 청구하여 수익을 얻고 있습니다. 산업 인공지능 솔루션의 주요 제품은 DEEP:SECURITY와 DEEP:FACTORY로 구성되어 있습니다. DEEP:SECURITY는 X-Ray 영상에서 높은 정확도로 위험물품을 탐지하고 판독하는 AI 기반의 위험물품 탐지 솔루션입니다. DEEP:FACTORY는 딥러닝 기반의 비전 검사 기술을 활용하여 공장 자동화와 제품의 생산 수율 향상을 위해 특별히 설계된 솔루션입니다. 세번째 DX 부문은 노코드 AI 연구개발 플랫폼인 DEEP:PHI 및 AI 교육사업을 축소하고 생성형 AI 기반 도메인 특화 자연어 이해 기반의 업무지원 AI 플랫폼 개발에 집중하고 있습니다. 딥노이드의 생성형 AI 플랫폼인 DEEP:GEN은 기관 및 기업의 생성형 AI 도입과 활용을 위한 종합적인 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 컨설팅, 구축, 운영 등의 서비스를 필요로 하는 고객으로부터 수익이 발생합니다. 고객이 보유한 정형/비정형 데이터를 LLM에 적용하기 위한 데이터 수집, 가공, 저장을 위한 파이프라인 구축과 지속적 데이터 관리를 위한 DataOps 구성, 파인튜닝, RAG 구성, 프롬프트 관리를 통한 LLM 최적화를 위한 시스템을 구성하고 정보검색, 질의응답, 문서생성 등의 서비스를 제공하고 용역제공에 따른 대금을 청구하는 형태로 수익을 획득합니다. 현재 기업 내 데이터 분석 및 구축 방안 컨설팅, PoC 제안을 추진하고 있습니다. (나) 시장점유율

당사의 인공지능 솔루션은 현재까지 18개의 인공지능 의료영상 판독보조 솔루션을 개발하여 인허가를 획득하였으며, 현재도 다수의 의료기관과 협업하여 60여 개 이상의 연구개발 프로젝트를 진행하고 있습니다. 다만 의료 인공지능 분야는 전 세계적으로 아직 도입기에 해당하는 시장입니다. 이로 인해 관련 업계의 시장 점유율이 정확히 집계되지 않았고, 경쟁 제품이 뚜렷하지 않아 시장 점유율을 정확히 파악하기 어려운 상황입니다.

당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 막 성장 단계에 진입했습니다. 현재 업계의 동향은 한정된 시장 점유율을 두고 경쟁하기보다는, 아직 표면화되지 않은 잠재 수요를 발굴하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 각 기업은 타깃 고객층, 주력 질환, 제품 수익 구조 등에서 독자적인 사업 모델을 구축하는 데 주력하고 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.

이러한 시장 환경에서 당사는 독자적인 'Two-track' 사업 모델을 구축하고 있습니다. 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행해 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다. 이를 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하고, 의료 인공지능 기술의 발전을 선도해 나가고자 합니다.

(2) 산업의 특성 [의료 AI]

당사의 주요 목표 시장은 의료 인공지능 시장입니다. 특히 판매 가능한 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI)과 PACS 시장(DEEP:PACS:PRO)을 유효 시장으로 타깃팅하고 있습니다. 이 시장의 주요 특성은 다음과 같습니다:

1) 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발에는 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등 복잡한 과정이 필요하며, 최소 1~2년 이상의 개발 기간이 소요됩니다. 이러한 복잡성으로 인해 진입장벽이 상대적으로 높은 편입니다.

2) 정부 규제 및 정책의 영향을 크게 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적, 보안적 문제의 해결이 필요하며, 대부분의 기술이 전례 없는 새로운 방향성을 가지고 있어 기존 제품의 인허가 및 상용화 과정과는 상당한 차이가 있습니다. 따라서 정부의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 제품 개발 속도와 시장 전망이 크게 달라질 수 있습니다.

3) 의료 인공지능 시장은 신규 시장으로, 다수의 기업이 경쟁하고 있습니다. 그러나 아직 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 없는 상황입니다. 향후 시장 점유율 선점이 중요한 과제가 될 것으로 예상됩니다.[DX]생성형 AI는 사용자의 요구에 따라 신속하게 결과물을 생성하는 능력으로 기업의 업무 자동화 및 효율화를 극대화하며, 혁신적인 게임 체인저로 부상하고 있습니다.생성형 AI의 기본 밸류체인은 기반 모델, 미들웨어, 애플리케이션 및 서비스로 구분됩니다. 빅테크 기업들의 기반 모델 개발 속도가 가속화됨에 따라, 이제는 단순한 생성 모델 개발보다는 범용성에 중점을 두는 방향으로 발전하고 있습니다. 이에 따라 추가적인 가치 창출은 사용자에게 편의를 제공하는 애플리케이션과 서비스 개발에 초점이 맞춰질 것으로 예상됩니다. 현재 산업별, 업무별로 도메인에 특화된 생성형 AI 플랫폼 구축 및 서비스 개발을 통해 디지털 전환과 업무 혁신을 추구하는 수요가 증가하고 있습니다.

(3) 산업의 성장성 인공지능 산업은 최근 급속한 성장세를 보이고 있으며, 향후 5~7년간 지속적인 발전이 기대되고 있습니다. 이러한 성장 전망의 배경에는 알파고와 같은 딥러닝 기술의 발전, 그리고 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 대중화가 있습니다. 특히 ChatGPT는 인공지능의 상용화 가능성과 시장성에 대해 긍정적인 검증을 제공했습니다.

세계 인공지능 시장 규모는 Marketsandmarkets(2024)에 따르면 2024년에 2,146억 달러에서 2030년 1조 3,391억 달러로 성장할 것을 예상하며, 2024년에서 2030년 사이에 연평균성장률(CAGR)을 35.7%로 전망했습니다. 소프트웨어 산업, 특히 생성형 AI를 포함한 분야가 2024년 매출 기준으로 AI 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예측하고 있습니다. 업종별로는 의료 및 생명과학 산업이 머신 러닝과 자연어 처리 같은 AI 기술을 활용하여 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 국내 인공지능 시장에 대해서는 한국IDC의 '국내 인공지능 시장 전망 2021-2025' 연구 보고서가 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 15.1%의 성장세를 이어가며 2025년까지 1조 9,074억 원 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 이러한 성장은 디지털 전환의 가속화, 효과적인 총소유비용(TCO) 관리, 그리고 사용 편의성 향상 등이 조직 운영의 필수 요소로 인식되면서 AI 관련 시스템 도입이 적극적으로 이루어지고 있기 때문입니다.이러한 시장 전망은 인공지능 산업, 특히 의료 AI와 생성형 AI 분야에서 큰 성장 잠재력이 있음을 시사하며, 당사와 같은 기업들에게 유리한 사업 환경이 조성되고 있음을 보여줍니다. (4) 경기변동에 따른 특성 인공지능(AI) 산업은 현재 글로벌 경제의 핵심 동력으로 주목받고 있습니다. AI 기술은 비즈니스의 효율성과 생산성을 혁신적으로 향상시키는 잠재력을 지니고 있어, 일상생활의 거의 모든 영역으로 그 응용 범위가 확대되고 있습니다. IT 업계를 비롯해 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 수요가 지속적으로 증가하고 있는 추세입니다.IDC의 분석에 따르면, 국내 인공지능 시장은 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 부문으로 구분되며 각 부문별로 성장 전망이 다르게 나타나고 있습니다. 하드웨어 시장의 경우, 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승과 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤한 모습을 보이고 있습니다. 반면, 소프트웨어 시장은 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 성장세가 가속화될 것으로 전망됩니다.이러한 시장 동향은 AI 산업이 경기 변동에 따라 일부 영향을 받을 수 있으나, 전반적으로는 지속적인 성장세를 유지할 것임을 시사합니다. 특히 소프트웨어 부문의 성장이 두드러질 것으로 예상되며, 이는 AI 솔루션을 제공하는 기업들에게 긍정적인 전망을 제시합니다. (5) 회사의 경쟁우위 요소

당사는 현재 총 18개의 DEEP:AI 제품에 대해 식약처 인허가를 획득했습니다. DEEP:NEURO는 2023년 상반기에 혁신의료기기에 지정되어 매출을 창출하고 있습니다.당사의 대표 의료 AI 솔루션들은 지속적인 개선과 고도화 과정을 거치고 있습니다. 이는 자문단의 전문적인 의견뿐만 아니라, 다수의 의료 현장에 설치되어 실제 의료진들의 피드백을 적극 반영한 결과입니다. 또한, 신규 솔루션 개발에도 박차를 가하고 있어 제품 라인업을 꾸준히 확장하고 있습니다.DEEP:AI 제품들의 주요 강점 중 하나는 시중에 설치된 모든 PACS 제품과의 연동성입니다. 이는 의료 현장에서 당사의 솔루션을 쉽게 도입하고 활용할 수 있게 하는 중요한 요인입니다.현재 당사는 대규모 훈련 데이터셋과 막대한 컴퓨팅 리소스를 활용한 초거대 언어 모델(LLM) 기반의 인공지능 모델을 개발하고 있습니다. 이를 통해 임상 시험의 설계, 모니터링, 데이터 분석 등의 과정을 자동화하고 최적화해 임상 시험의 효율성 향상에 기여할 수 있습니다. 이는 연구 비용과 시간을 절약하고, 실험 결과의 정확성과 일관성을 향상시켜 새로운 치료법 및 의약품 개발의 속도를 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, 환자 모집 및 적합성 평가, 부작용 모니터링 등의 과정을 개선함으로써 임상시험의 질을 향상시키고 환자 안전을 보장할 수 있습니다.당사는 후향적 연구뿐만 아니라 전향적 연구를 통해 의료영상 인공지능 기술의 유효성에 대한 다각도의 연구를 수행하고 있습니다. 유효성 연구는 신뢰성 확보에 중요한 근거를 제공하며, 유효성에 영향을 주는 임상적 요인과 영상학적 요인에 대한 탐색을 통해 의료기기의 기술적 보완에 필요한 귀중한 자료를 제공할 수 있습니다.

(6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항 당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 축적한 기술 역량을 바탕으로 산업 인공지능 사업으로 영역을 확장하였습니다. 두 분야는 영상 내 특정 부위나 물품을 검출한다는 점에서 기술적 유사성을 가지고 있어, 사업 확장이 용이합니다.산업 AI 사업은 당사의 주요 신규 사업 영역으로, 크게 두 가지 시장을 타깃으로 하고 있습니다. 첫째는 인공지능 X-Ray 영상 위험물품 자동판독 솔루션을 활용한 보안 시장이며, 둘째는 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사를 통한 제조 품질 관리 시장입니다. 이미지 기반 검사는 생산 단계나 생산 완료 단계에서 영상처리 기술을 활용해 제조나 품질 검사에 활용됩니다.당사의 보안 AI 제품인 DEEP:SECURITY는 높은 정확도로 위험물품을 탐지하고 판독합니다. 이 솔루션은 보안검색 대기시간을 단축시킬 뿐만 아니라, 육안 판독을 효과적으로 보조하여 인적 오류(Human Error)를 최소화하는 데 큰 도움을 줍니다. DEEP:FACTORY는 기존의 전통적인 머신비전으로는 해결하기 어려웠던 다양한 이미지 분석 문제를 해결할 수 있는 인공지능 기반 솔루션입니다. 이 제품은 제조 품질 관리 시장에서 생산성 향상과 품질 개선에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. (가) DEEP:SECURITY1) 사업분야 및 진출 목적 당사는 한국공항공사와 협력하여 AI 기반 X-ray 자동판독 솔루션을 성공적으로 개발하였습니다. 이 솔루션은 X-ray 이미지를 판독하여 다양한 위해물품을 탐지할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 구체적으로, 총 20종의 일반 위해물품(총기류, 칼류, 가위, 라이터, 배터리 등)과 6종의 정보보안 위해물품(노트북, 스마트폰, 디지털카메라, USB, 외장하드, 태블릿 등)을 식별할 수 있습니다.개발 과정에서 한국공항공사가 제공한 실제 X-ray 수화물 이미지 데이터를 활용하였으며, 여기에 당사의 고도화된 AI 이미지 판독 기술을 접목하여 솔루션의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이러한 노력의 결과로, 개발된 솔루션은 현재 국내 14개 공항에 성공적으로 설치되어 운영되고 있습니다.

2) 시장의 규모 및 성장성

경제평화연구소가 발표한 '글로벌 테러 지수 2024' 보고서에 따르면, 2023년 테러로 인한 총 사망자 수가 8,352명으로, 전년 대비 22% 증가했습니다. 이는 2017년 이후 최고치를 기록한 수치로, 테러가 여전히 심각한 글로벌 위협으로 작용하고 있음을 명확히 보여줍니다.이러한 상황에서 X-ray 보안 검색 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이 기술은 테러 예방뿐만 아니라 물리적 정보 보안 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 따라서 X-ray 보안 검색 시장은 정부 기관과 민간 기업 모두를 주요 고객으로 삼을 수 있는 광범위한 시장성을 가지고 있다고 볼 수 있습니다.테러 위협의 증가와 함께 보안 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상되며, 이는 당사 제품의 시장 확대 가능성을 높이는 요인으로 작용할 것입니다.

※ 출처 : Future Market INSIGHTS, FMI 글로벌 시장분석기관인 FMI의 2019년 보고서에 따르면, 글로벌 보안 검색 시장 규모는 2019년 87억 2천만 달러에서 2024년 시장 규모는 117억 2천만 달러로 연평균 약 6.09% 성장하였으며, 10년 후인 2034년까지 연평균 약 8.2%의 성장률을 바탕으로 257억 달러까지 성장할 것으로 예상하고 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 특성 X-ray 보안 검색 시장의 특성은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.가) 시장의 성장과 지역별 점유율 전망입니다. Research nester의 2024년 보고서에 따르면, 2036년 말까지 아시아·태평양 지역이 북미에 이어 전 세계 X-ray 보안 검색 시장에서 두 번째로 큰 점유율을 차지할 것으로 전망되고 있습니다. 구체적으로, 북미가 약 30%, 아시아·태평양이 약 22%의 시장을 점유하여, 이 두 지역이 전체 시장의 과반을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주로 항공 교통 이용 증가에 기인할 것으로 보이며, 저렴한 항공 운항료, 중산층 증가, 비즈니스 및 휴가 여행 증가, 항공 무역량 증가 등을 주요 요인으로 꼽을 수 있습니다. 또한, 공공 안전 강화를 위한 공항, 정부 및 상업용 건물과 같은 인프라 개발 프로젝트에 대한 투자 증가도 X-ray 검색 장비 수요 증가에 기여하고 있습니다. 나) 인공지능 보안 솔루션의 표준화 및 인증 시장 현황입니다. 현재 이 분야에서는 Accuracy와 F1 Score 등 일반적인 인공지능 성능 측정 지표를 사용하고 있습니다. 그러나 인공지능 기반 X-ray 자동판독 솔루션에 대한 독립적인 인증 체계 및 표준화 절차는 아직 마련되어 있지 않은 상황입니다.다) 데이터 확보의 어려움입니다. 인공지능 보안 솔루션 사업에서 가장 중요한 것은 학습을 위한 탐지 물품 데이터 확보입니다. 그러나 국토부 고시 기내 반입 금지 물품 20종 중에는 총기류, 칼류, 탄약, 폭발물, 장대류, 활류 등 일반 기업이 쉽게 확보하기 어려운 품목들이 포함되어 있어, 필요한 데이터를 수집하는 데 상당한 어려움이 있습니다. 4) 경쟁우위 요소 당사의 X-ray 보안 검색 솔루션인 DEEP:SECURITY는 다음과 같은 경쟁우위 요소를 갖추고 있습니다. 가) 당사는 2019년부터 한국공항공사와 협업 관계를 구축하여 연구개발 및 사업화를 추진해 왔습니다. 이러한 협력을 바탕으로 2020년 말 공항용 AI X-ray 자동판독 솔루션의 공동개발을 완료하였으며, 현재 국내 14개 공항에 해당 제품을 성공적으로 납품하였습니다. 이는 실제 공항 환경에서의 검증된 성능과 신뢰성을 입증하는 중요한 성과입니다.나) DEEP:SECURITY는 2022년 조달혁신제품으로 지정되어 그 기술력과 혁신성을 공식적으로 인정받았습니다. 특히, 국내 보안 X-ray AI 솔루션 중 유일하게 한국산업기술시험원(KTL)의 신뢰성 시험을 확보하여 95%의 높은 정확도를 공인받았습니다. 이는 당사 제품의 우수한 성능과 신뢰성을 객관적으로 입증하는 결과입니다.다) 한국공항공사와의 협업을 통해 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품에 대한 대규모 학습 데이터를 확보할 수 있었습니다. 이는 인공지능 X-ray 보안판독솔루션의 성능에 결정적인 영향을 미치는 요소로, DEEP:SECURITY의 탐지 및 판독 성능을 크게 향상시키는 데 기여했습니다. 5) 투자규모 등 당사는 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 목적 당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 AI 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 바탕으로 머신비전 분야에 진출했습니다. 2) 시장의 규모 및 성장성 가) 머신비전 시장규모국내 머신비전 시장은 2019년 9,800억 원에서 2020년 1조 원으로 성장했으며, 글로벌 시장은 더욱 큰 규모를 보이고 있습니다. 글로벌 시장조사 업체 "grandviewresearch"에 따르면, 2021년 글로벌 머신비전 시장 규모는 132억 3,000만 달러로 평가되었으며, 2022년부터 2030년까지 연평균 복합성장률(CAGR) 6.7%로 확대될 전망입니다.

※ 출처 : grandviewresearch나) 머신비전 분야는 전체 산업 자동화 시장에서 높은 성장세를 보이고 있습니다. Markets 예측에 따르면, 전 세계 머신비전 시장은 연평균 7%의 성장세로 2021년 110억 달러에서 2026년 155억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 특히 당사가 주력하는 소프트웨어 시장은 10.3%의 성장률을 보이고 있으며, 기존 소프트웨어 시장이 8.5% 성장률을 보이는데 비해, 인공지능 기반 소프트웨어 시장은 28.6%의 고속 성장이 전망됩니다.국내 시장은 더욱 빠른 성장이 예상되어, 10.8%의 성장률로 2019년 1조 680억 원에서 2025년 1조 9,761억 원 규모로 증가할 것으로 예측됩니다. 이는 스마트 팩토리 구축 상승세와 인공지능 기술의 융합에 따른 것으로, 머신비전의 수요가 크게 향상될 것으로 기대됩니다.다) 인공지능 기반 스마트팩토리 시장규모인공지능 기반 스마트 팩토리 시장도 빠르게 성장하고 있습니다. Markets 2024년 리포트에 따르면, 글로벌 스마트 팩토리 시장 규모는 연평균 10%의 성장세로 2024년 1,006억 달러에서 2029년 1,640억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 특히 다품종, 고도화된 생산 시장에서 검사 자동화의 중요성이 높아지고 있으며, 반도체, 디스플레이, 자동차, 식음료, 제약 및 화학, 포장 분야에서의 비전 검사 시스템 수요 증가는 시장 성장을 촉진할 것으로 전망됩니다.

※ 출처 : Markets 3) 시장의 특성 머신비전 시장은 인공지능, 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 기술의 빠른 융합으로 급속히 변화하고 있습니다. 2022년 AI 기술이 가장 활발하게 적용된 분야가 바로 머신비전입니다. 이는 사람의 시각적 판단을 카메라와 영상인식 알고리즘으로 대체하는 시스템으로, 최근 인공지능 기술의 발전에 따라 기존의 룰 기반(Rule-based)에서 AI 기반으로 빠르게 전환되고 있습니다.기존의 룰 기반 검사 방식은 미리 정의된 불량 정보를 바탕으로 검사를 수행하여 비정형화된 오류 탐지에 한계가 있었습니다. 반면, AI 기반 검사는 딥러닝을 통해 이미지를 학습하고 정기적인 업데이트를 통해 새로운 유형의 불량도 탐지할 수 있어 더욱 효과적입니다. 기존에 사람이 하던 검사 작업을 대신해 인건비 절감 효과가 있으며, 공장, 작업환경의 조명세기, 조명각도 등 다양한 환경 변화에도 강인한 성능을 보여주고 있습니다. 4) 경쟁우위 요소 당사는 의료영상 인공지능 분야에서 축적한 기술력을 바탕으로 AI 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있어 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 이를 활용하여 머신비전 인공지능 사업에 성공적으로 진출했습니다. 글로벌 IT 제조업체들을 고객사로 확보하고 있으며 글로벌 머신비전 시스템 업체들과의 협업을 통해 기술 및 영업 경쟁력을 보유하고 있습니다. 5) 투자규모 등 당사는 2023년 10월 유상증자를 통해 조달한 약 77억 원을 신규 머신비전 사업 분야에 투자했습니다. 현재 누적 수주 기준 약 100억 원 이상의 성과를 달성했으며, 투자금은 2025년까지 매출 기준으로 회수될 예정입니다. 이러한 적극적인 투자와 기술력을 바탕으로 당사는 머신비전 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것으로 기대됩니다.

6) 사업추진 현황 가) 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