제이엘케이 사업보고서 (2019.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 산업 현황 및 전망 (1) 산업의 개황 및 산업의 특성

정보기술의 여러 분야에서 인공지능을 활용하여 문제를 해결하는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있습니다. 그중에서 당사가 영위하는 의료 인공지능 산업은 헬스케어 산업의 디지털화를 주도하며 기존 의료 시장 내 의료 프로세스, 의료기기 등 광범위한 영역에서 다양하게 적용되며 헬스케어 산업의 패러다임을 변화시켜가고 있습니다. 의료 영상, 임상 정보 등 복합적 데이터를 활용한 환자 진단이 가능하고, 인공지능 기반의 빅데이터 분석을 통한 임상시험 결과 도출 등 기존의 사람 중심의 의료기술이 인공지능 중심의 의료기술로 변화되어 가고 있는 추세입니다.

인공지능의 다양한 인식 기술을 의료기기에 접목하는 것은 판독 정확성을 높이고, 질병 예측 및 예방 등 새로운 가치 창출에 기여할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 인공지능 기반 의료기기는 기존 의료기기와 비교하여 진단 성능과 , 업무 효율을 제고할 수 있을 것으로 판단됩니다. 글로벌 인공지능 헬스케어 시장은 인공지능 기술의 발전과 더불어 의료 빅데이터의 급격한 축적 및 저장, 분석 비용의 감소, 각국 정부의 적극적인 지원 및 헬스케어 기업들의 공격적인 투자 등으로 인하여 매우 빠른 속도로 급 성장하고 있습니다. (2) 산업의 성장성

가) 국내 시장

2017년 식약처에서 '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가 심사 가이드라인'이 발표되면서 인공지능 기반 의료기기의 품목별 등급이 정의됐으며 이어 '인공지능 의료기기의 임상유효성 평가 가이드라인'이 발표되면서 유효성을 평가하기 위한 방안이 마련된 후 인공지능을 활용한 의료기기들이 시장에 등장하면서 국내 인공지능 의료진단 시장이 형성되고 있습니다.

2019년말 인공지능 기반 의료기술(영상의학 분야) 급여여부 평가 가이드라인이 발표되었고 조만간 이러한 제도적 기반을 통하여 인공지능을 활용한 의료진단기기에 대한 보험수가를 적용받는 사례가 나올 것으로 예상되며, 이에 따라 인공지능을 활용한 정통 의료진단 시장이 급격하게 성장할 것으로 예상됩니다.

국내 의료 시장은 세계 상위권에 속하는 보건 의료 수준을 가지고 있습니다. OECD Health Statistics 2018에 따르면 1인당 외래진료 횟수 연간 17회로 OECD 국가 중 최다로 회원국 평균(7.4회)의 2.3배이며, 인구 1,000명당 총 병상 수 12병상으로 일본(13.1 병상)에 이어 2위를 차지하고 있습니다 또한 MRI 장비 및 CT 스캐너 등 첨단의료기기 보유대수 또한 OECD 국가 중 상위권을 기록하고 있습니다. 하지만 선진화된 의료 시스템과 인프라를 가지고 있다고 하더라도 진단과 치료에 결정적인 영향을 미치는 의료데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 적절하게 취급하는데 어려움이 발생할 것으로 예상합니다. IBM의 추정에 의하면 2020년에는 의료진이 활용가능한 데이터의 양보다 200배 이상의 데이터가 수집될 것으로 예상됩니다. 이런 상황에서 한국보건사회연구원의 연구에 따르면 2030년까지 의사가 약 7,600명 부족할 것으로 예상하고 있습니다. 현재에도 국내에서는 심야시간대에 응급 판독을 전문적으로 수행하는 응급전문 판독의가 전체 판독의 3,700명 중 10명 밖에 되지 않은 실정입니다. 이처럼 의료 정보의 증가와 이를 분석하고 진단할 수 있는 의료진의 부족현상이 인공지능에 대한 접근과 수요 증가로 이어질 것으로 예상합니다. 이에 인공지능을 필두로 한 의료기기산업 육성 및 혁신의료기기지원법 등 제도적인 지원과 의료분야의 문제를 해결할 수 있는 제품을 선보이는 소수의 선도 기업을 중심으로 국내의 인공지능 의료 시장은 급속도로 성장할 것으로 예상합니다.

나) 해외 시장

전 세계적으로 인공지능이 접목된 의료 시장은 관련 산업의 성장 가능성에 대한 기대와 향후 그에 따른 정부 및 민간 기업들의 투자 증가로 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 특히 전 세계 각국 정부들은 차세대 주력 산업으로 4차산업인 인공지능 분야에서 주도권을 쥐고 세계 시장을 선점하기 위하여 적극적으로 지원 정책을 발표하고 관련 산업을 육성하고 기업들을 지원하고 있습니다.

[전 세계 각국 정보의 인공지능 정책]

출처) 과학기술부 2019.05[주요국 인공지능 정책 동향 분석]

국가	주요 인공지능 산업 육성 전략	공개 예산

미국	지속적 장기투자를 통해 기초원천기술 확보 주력
인공지능 핵심 기술개발과 인재 양성에 주력
정부주도 선제적 도입 후 민간에 이양 전략	-

중국	인공지능을 국가 전략산업으로 인식하여 정부 대규모 투자
선도기업 지정하여 특화 플랫폼 육성하여 글로벌 시장 확대	1,135조
('30년까지)

일본	저성장/고령화 극복을 위한 국가 경제/사회 혁신의 수단
최고 인공지능 연구원 결집을 위한 연구거점 마련
개방형 인공지능 R 플랫폼 구축	7,865억

독일	스마트 서비스 산업으로 전략 산업 변경 후 정부 지원 집중
제조업 중심의 미래핵심기술 확보 중점	-

영국	업무 효율성/생산성 증대를 위한 혁신수단으로 인공지능 육성
글로벌 인공지능 기업 유치 및 전문가 양성 집중	1조 6천억

프랑스	국가 전반의 혁신 기회로 인식, 글로벌 기업 인공지능 연구센터 다수 유치/인공지능 연구 허브 조성 주력	2조

인도	인공지능을 활용한 사회문제 해결(응용) 분야에 투자 집중
5대 산업(헬스케어, 농업, 교육, 스마트시티, 교통) 선정 후 접목
세계적인 인공지능 기술 검증 인프라 구축 주력	1조 1천억
('35년까지)

캐나다	국가차원의 인공지능 전략을 발표한 첫 번째 국가
인공지능 R 및 고급인력 양성 주력
신생기업 육성을 위한 투자 및 환경 조성 전략 추진	1조 2천억

호주	호주2030이라는 혁신 전략 수립
인공지능 R 결과물의 제품화를 위한 제도 및 정책지원에 집중	250억
(4년간)

UAE	정부 인공지능 전담부처 및 위원회 설립 후 정부주도 육성 전략
인공지능 기술 9 개 주력 산업 선정 후 정부 성과 목표 설정	2,067억
('35년까지)

덴마크	디지털 성장전략 발표로 인공지능/IoT/빅데이터 투자 활발
중소기업지원, 디지털 환경 조성, 디지털 허브 구축에 집중	132억

싱가포르	공공, 민간에 인공지능 솔루션 적용 확대
3대 핵심분야(의료, 교통, 금융) 선정 후 프로젝트 지원 전략	125억

핀란드	핵심기술보다 응용분야 시장 선점 목표 전략
스타트업 생태계 조성으로 인구대비 스타트업 기업 수 1위	2,650억
('22년까지)

출처) 과학기술정보통신부, 2018.11

위의 표에서 보는 바와 같이 미국은 지속적인 장기투자를 통해 기초 원천 기술을 확보하고 인공지능 핵심 기술개발과 인재양성에 주력할 것이라고 밝혔고, 영국은 업무 효율성 및 생산성 증대를 위한 혁신 수단으로 인공지능의 중요성을 인식, 공공 및 민간영역의 연구개발 투자를 확대할 것이라고 발표하였습니다. 뿐만 아니라 프랑스는 인공지능 산업을 국가 전반의 혁신 기회로 인식하여 2022년까지 총 15억 유로를 투자할 계획을 수립하였고, EU는 Open-demand AI 플랫폼을 구축하기 위해 2020년까지 26조원을 투자하기로 하였습니다.

이처럼 세계 주요 국가들을 선두로4차 산업혁명 시대를 주도하기 위한 인공지능 산업에 대한 정책적인 지원이 활발히 모색되고 있습니다. 또한 앞으로도 계속하여 이러한 전 세계적이고 범 정부 차원에서의 인공지능 산업에 대한 지원사업의 수와 규모는 계속해서 증가할 것으로 예상되며 인공지능 관련 전 세계 시장 또한 향후 급성장할 것으로 전망합니다. 다) 인공지능 헬스케어 산업

인공지능 의료산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기변동에 따른 영향을 거의 받지 않는다는 장점을 가지고 있습니다. 다만 인공지능 기반 의료 솔루션의 경우 전문 의료 인력의 부족과 오진율 증가 이슈, 인공지능에 대한 각국 정부의 정책적인 지원과 민간 분야 투자, 인공지능 도입에 대한 기대 등으로 급격한 수요 증대가 예상됩니다. 글로벌 리서치 전문업체 Markets and Markets에 따르면 전 세계 인공지능 헬스케어 시장은 2015년 약 71억 달러에서 2020년 755억 달러 규모로 빠르게 성장할 것으로 예상하며, 다양한 인공지능 응용 분야 가운데 의료분야는 연평균 성장률(CAGR) 60.3%로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

출처: Markets and Markets, Application and Geography-Global Forecast to 2020

인공지능 기술의 활용이 확대될수록 효과성 또한 증가하여 인공지능 기술에 대한 수요에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상합니다. 또한 인공지능 진단의 정확성과 비용 효과성 입증은 보험수가 적용에도 영향을 미쳐 인공지능의 활용이 의료 영상 진단에서 보편화되어 큰 규모의 시장 성장과 산업 안정화에 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 라) 보안시장

IT장비와 저장매체의 발전과 더불어 정보의 보안 이슈가 지속적으로 부각되고 있으며 관리적인 차원에서 정보 유출을 방지하기 위한 기업, 정부기관들의 노력이 계속되고 있는 상황입니다. 현재도 많은 기업들과 정부기관에서 보안 X-ray 장비를 도입하여 정보 보안 문제를 해결하고자 노력하고 있지만 출퇴근 시간에 많은 사람들이 한꺼번에 움직이는 상황에서 인력을 기반으로 정교하게 물품 검사를 하는 것은 현실적으로 매우 어려운 상황입니다. 이러한 가운데 인공지능을 통한 보안 검색기를 현장에 배치할 경우 판독원을 보완하여 많은 물품을 빠르게 검색할 수 있기 때문에 인공지능이 결합된 보안 X-ray 제품의 시장은 그 수요가 지속하여 증가할 것으로 예상되고 있습니다.

또한, 국제사회의 테러 위협은 전 세계적인 노력에도 불구하고 계속하여 증가하는 가운데 이러한 테러를 방지하고자 전 세계 각국 정부들이 지속적으로 노력하고 있어 인공지능을 통한 보안 검색기기에 대한 수요가 지속하여 증가할 것으로 예상되고 있습니다.

세관 및 수출입 통제 분야에서는 현재 통관단계에서 불법 물품을 디지털 X-ray 판독기를 활용하여 검사하고 있지만, 판독량이 전과 비교하여 증가하였음에도 각 판독원 개인 능력과 노하우에 의존성이 높아 개인별 편차가 크다는 문제가 있을 뿐 아니라 피로도가 급증하여 검출하지 못하는 일이 발생할 수 있다는 단점이 있어 이를 보조하기 위한 인공지능 판독 솔루션의 도입 필요성이 지속적으로 대두되고 있습니다.

이와 같이 인공지능 보안 X-ray 시장은 산업정보 유출 피해 증가, 국제사회 테러 위협의 가중, 국가간 교류 확대로 인한 인적/물적 이동량 및 무역량 증가 등으로 인해 더욱 빠른 속도로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

(3) 경기변동의 특성 및 계절성 인 공지능 의료 분야의 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기변동에 따른 영향이 거의 없다고 할 수 있습니다. 다만 인공지능 기반의 의료 솔루션의 경우 의료 인력의 부족과 오진율의 증가 그리고 인공지능에 대한 각국 정부의 정책적인 지원과 민간 분야의 투자 그리고 인공지능 도입에 대한 기대 등으로 급격하게 수요가 증대될 것으로 예상됩니다.

출처: 과학기술정보통신부. I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R

과학기술정보통신부의 자료에 의하면 인공지능 기술은 위와 같이 1956년에 처음 그 개념이 정립되었지만 2010년대부터 인공지능 딥러닝 알고리즘이 활용되기 시작하였습니다. 전 세계적으로 인공지능 기반의 기술을 활용한 솔루션과 제품이 시장에 등장하는 단계로 당사의 주요 생산 제품인 인공지능 기반 의료 솔루션과 산업용 X-ray 시스템 또한 제품의 라이프사이클 상에서 도입기에 해당됩니다.

현재 다수의 업체가 신기술을 활용한 신제품을 활발하게 개발하고 있는 상황으로 머지않아 시장을 선도하는 업체를 필두로 상용화된 제품의 판매가 급증하며 시장은 성장기에 접어들 것으로 예상됩니다.

(4) 국내외 시장여건

의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산하는 산업으로써 기기의 안전성 확보를 위해 각국 정부가 엄격하게 규제하는 특성을 지니고 있습니다. 이에 따라 새로운 의료기기를 개발한 후 판매하기 위해서는 제품에 따라 상이하지만 정부에서 관리하는 임상시험, 기술문서 심사, GMP, 의료기기 허가 등의 단계를 거친 후에야 시장에 진출할 수 있어 신규 진입자들의 시장 진입을 어렵게 하며 시장 진입까지의 긴 시간을 소요하게 합니다.

또한 의료정보 빅데이터 활용은 질병 치료, 질병 예방 의료서비스 질 향상 및 의료비용 절감 등 향후 사용가치를 더욱 증가시킬 것으로 예상하지만 그 어느 분야보다도 개인의 민감한 정보를 많이 담고 있어 개인정보 침해, 개인정보 보호에 있어 이를 취급하는 병원 등의 기관은 해당 법과 법에 기반한 자체 보호 규정으로 사용을 엄격하게 제한하고 있습니다. 의료법뿐 아니라 개인정보보호법, 생명 윤리법 등에 구속받으며 이런 법에 기반하여 각 기관에 설치되어 있는 기관윤리심의위원회(IRB) 심의를 통과해야만 데이터를 활용할 수 있어 데이터 사용에 제한을 받거나 데이터를 활용하는데 까지의 시간과 비용이 많이 소요됩니다.

반면 복잡한 허가 프로세스와 데이터 활용에 대한 제한 등은 산업의 성장을 더디게 할 수 있다는 판단하에 정부는 의료기기 산업분야를 육성하기 위해 지난 2018년 7월 ‘의료기기 규제혁신 및 산업육성 방안‘을 발표하였고 후속조치로 의료기기산업 육성을 위한 근거법인 ‘의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법’이 2019년 국회 본회의를 통과하였습니다. 해당 법안의 주요 내용은 다음과 같습니다.

- 보건복지부는 적극적으로 연구개발에 투자하는 기업을 혁신형 의료기기 기업으로 인증 : 국가연구개발사업 우대, 연구시설 건축 특례, 각종 부담금 면제 등 다양한 지원으로 기술경쟁력 강화를 통한 의료기기산업 육성 추진

- 식약처는 기존의 의료기기에 비해 안전성·유효성이 현저히 개선된 의료기기를 보건복지부와 협의하여 혁신의료기기로 지정: 혁신의료기기는 단계별로 심사할 수 있도록 하고, 다른 의료기기에 비해 우선 심사하는 등 신속히 제품화하여 새로운 의료기술을 활용한 치료 기회를 국민에게 빠르게 제공

- 혁신의료기기소프트웨어 제조기업 인증제 도입: 허가 시 제조 및 품질관리체계 평가자료 등의 중복자료 제출 면제, 임상시험심사위원회의 계획승인 받아 임상시험 실시하도록 절차 개선

의료기기 산업의 인증/허가제도와 데이터 활용에 따른 의료정보보호 등으로 인공지능 진단 분야는 타산업에서와 달리 시장 신규 진입자에게 높은 진입장벽으로 작용될 수 있지만 반면에 이 분야에 진입한 기업들에게는 정부차원의 혁신의료기기 육성책에 따라 규제혁신 및 산업육성 지원의 혜택의 수혜 대상이 될 것으로 전망됩니다.

(5 ) 시장 점 유 율 현재 당사 가 영 위하고 있는 인공지능 의료 및 산업/보안 산업은 이제 막 도입기에 진입하고 있는 산업으로 객관적인 시장점유율 자료는 존재하지 않는 실정이며, 경쟁회사별 시장점유율의 합리적 추정이 곤란하여 시장점유율의 기재를 생략합니다. (6) 시장 경쟁 요인 및 당 사의 경쟁력

현재 인공지능 기반 의료 플랫폼, 보안 시스템 시장은 시장 초기로 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있습니다. 그 중 인공지능 의료기기 분야는 산업 특성상 신뢰성 있는 학습데이터를 확보하고 인공지능 알고리즘 개발 완료 후 목표하는 시장의 규제기관의 규제와 법규를 준수하며 임상시험을 진행하여 인증을 획득해야만 시장에 진입할 수 있습니다. 이런 이유로 신규 참여자들이 시장에 진입하는데 높은 진입장벽이 존재합니다. 또한 시장 진입 후에는 기존에 수요처에서 실제 운영되고 있는 기존 업체들을 상대로 경쟁을 해야하지만 임상 경험과 제품의 고도화 측면에서 시간적인 격차가 존재하기 때문에 신규업체가 경쟁우위를 확보하기가 어렵습니다.

솔루션의 특성상 수요처에 납품하는 경우 고가의 의료영상, 보안영상 장비와 기존의 병원 PACS 시스템, 보안검색 시스템 등 높은 수준의 보안을 요하는 시스템과의 연동되고 장시간의 현장 테스트를 통하여 사용자의 개별 사용환경에 맞게 변경되는데는 상당한 시간이 필요하여 솔루션이 실제 납품이 되어 사용되는 경우 기존의 거래 관계를 끊고 제품을 교체하기에는 어려운 시장입니다.

따라서 인공지능 기반 의료 및 보안 시장은 다른 시장보다도 초기에 전략적으로 시장을 빠르게 선점하는 것이 가장 중요한 시장입니다. 당사는 CT, MRI. X-ray 등 8가지 이미지 모달리티의 의료장비와 연동될 수 있고 뇌, 흉부, 심장 등 14개 신체 부위에 적용될 수 있는 다양한 의료기기에 맞는 37가지의 의료솔루션 제품군을 보유하고 있습니다. 기존 경쟁업계에서는 1-2개 모달리티에 2-5개 정도의 제품군을 가지고 있는 회사와 비교하여 다양한 질병군을 다루고 있습니다. 또한 국내의 선진 의료기술 및 의료데이터를 활용하여 세계적으로 독보적인 제품군(뇌질환 토탈 솔루션 UNISTRO(11개 제품군), 전립선암 토탈 솔루션 UNIPROS(2개 제품군)을 보유하고 있습니다. 또한 다른 업체들이 현재까지 제품화하지 못한 다중 모달리티로 연속되는 의료 빅데이터 기반의 뇌졸중 및 전립선암 시리즈를 보유하고 있으며 국내, 미국, 유럽, 일본, 동남아 지역을 통틀어 인허가 완료 8건, 인허가 진행중 25건으로 세계 경쟁사에 비하여 압도적인 인허가 진행율과 다양한 병변 제품군(37개 솔루션)을 보유하고 있습니다. 나. 회사의 현황 (1) 사업의 현황

당사는 자체 보유한 인공지능 알고리즘과 영상 처리 원천기술을 바탕으로 인공지능 올인원 ‘AIHuB’ 플랫폼을 개발하였고 의료와 보안 분야의 솔루션을 제품화하여 사업을 진행하고 있습니다.

인공지능 의료 시스템 분야에서는 의료영상 장비로 촬영된 MRI, CT, X-ray 등 8가지의 다양한 의료영상을 인공지능으로 분석하여 14개 신체 부위에 적용 가능한 37개의 솔루션을 개발하였습니다. 그리고 의료 솔루션의 상용화를 위해 시장 환경에 대한 이해를 바탕으로 비즈니스 모델을 구축하여 의료기기 장비에 탑재하거나 솔루션 자체를 납품하는 형태로 사업화를 진행하고 있습니다. 인공지능 보안 시스템 분야에서는 인공지능을 기반으로 보안용 X-ray 영상에서 목적물을 검출하는 솔루션을 개발하여 이를 기업보안분야 , 공공보안분야, 관세국경분야로 세분화하여 사업을 진행하고 있습니다.

[제이엘케이인스펙션의 기술 및 사업구조]

가) 기반 기술 인공지능 올인원 ‘AIHuB’ 플랫폼은 당사가 자체 개발한 전처리 및 후처리(이미지 처리) 기술, 인공지능 분석 모델, 빅데이터 기술, 유저 인터페이스 관련 기술 등 요소기술들의 유기적 결합으로 구성되어 있습니다.

[인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼과 요소기술, 인공지능 기반 솔루션]

인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼의 전처리 및 후처리(Image Pre-Processing, Post-Processing) 모듈은 각종 인공지능에 필요한 전처리와 데이터 시각화를 위한 후처리 및 전통적인 이미지 처리 기술 등으로 구성되어 있습니다. 인공지능(AI Training) 모듈은 빅데이터를 효율적으로 학습하기 위한 기술들과 다양한 인공지능 모델들로 이루어져 있습니다. 유저 인터페이스(User Interface) 모듈은 효율적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술, 인공지능 결과물의 시각화(Data Visualization) 및 데이터 라벨링에 대한 기술로 이루어져 있습니다.

새로운 솔루션을 개발할 때는 위와 같이 정립된 요소기술을 블록과 같이 유기적으로 연결하여 모듈화하고 시스템으로 통합하는 과정을 거칩니다.

당사는 플랫폼의 요소기술을 활용하여 새로운 솔루션을 개발할 때 기간을 단축하고, 하나의 솔루션을 복수의 인공신경망과 멀티 모달리티로 구성함으로써 성능 향상을 도모할 수 있게 되었습니다. 각 요소기술은 프로그램 저작권 등록, 특허 출원 및 등록, 상표권 등으로 보호되고 있습니다. 아래는 인공지능 올인원 ‘AIHuB’ 플랫폼의 요소기술을 구성하여 제조되는 의료 솔루션의 구조를 간략하게 나타낸 예시입니다. 인공지능 기반 의료 솔루션은 8 가지 모달리티 영상을 입력 받아 영상 데이터 정규화 과정을 수행하는 전처리 알고리즘 모듈, 전문의들의 진단 노하우가 녹아 있는 데이터를 그대로 학습 받아 결과를 도출하는 인공지능 알고리즘 모듈, 추출된 알고리즘을 처리하여 원하는 결과값을 도출하는 후처리 알고리즘 모듈, 결과값을 사용자가 확인하고 사용 편의성을 제공하는 유저 인터페이스 모듈로 구성되어 있습니다. 각 모듈들은 인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼을 구성하고, 또한 서로 다른 구성으로 조합되어 37 개의 의료 솔루션으로 구현됩니다.

[인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼을 통해 제조된 인공지능 솔루션의 기본 구조]

인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼은 영상처리와 인공지능 분석, 플랫폼 요소기술들을 탑재하고 있으며 의료 솔루션과 보안 시스템 또한 응용 분야만 다를 뿐 요소기술 간 알고리즘을 공유합니다. 즉, 당사의 개발 솔루션들은 'AIHuB' 플랫폼의 요소기술에서 유래하고 있으며 단지 응용 분야가 의료와 보안 분야로 나누어진 형태입니다. 당사는 요소기술 플랫폼인 'AIHuB'를 기반으로 언제든지 타 산업분야에 제품의 개발에 적용되었을때 빠르게 요소기술을 적용하여 개발될 수 있습니다. 나) 제 품인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼을 기반으로 개발된 제품에는 인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼과 인공지능 기반 산업용 보안 X-ray 판독 시스템이 있습니다.인공지능 기반 의료영상 진단 플랫폼은 아래와 같이 8가지 모달리티 의료 영상을 이용해 14곳 신체부위에 적용할 수 있는 37가지의 진단 솔루션으로 구성되어 있습니다. 37개의 솔루션 중 2가지 제품군은 당사만이 가지고 있는 세계 유일의 제품군으로 인공지능 기반 뇌졸중 토탈 솔루션 UNISTRO(11개 솔루션)과 인공지능 기반 전립선암 토탈 솔루션 UNIPROS(2개 솔루션)이 있습니다. 각 솔루션은 상황에 따라 다양한 비즈니스 모델과 하드웨어, 플랫폼 결합 형태 등으로 제품화되었습니다.

[인공지능 올인원 ‘AIHuB’ 플랫폼 기반 의료 솔루션 개요]

인공지능 기반 산업용 X-ray 판독 시스템은 인공지능 기반 기업보안용 시스템, 공공보안용 시스템, 세관 및 수출입 통제시스템에 모두 사용될 수 있도록 구성되어 있으며, 각 솔루션은 기존 보안용 고정형 X-ray 장비 연동제품, 휴대용(Portable) X-ray장비와 연동제품 및 보안용 인공지능에 최적화 개발된 미니 PC 탑재 형태 등으로 제품화되었습니다. (2) 회사 성장 과정

당사는 2014년 2월 이미지 프로세싱 기술과 인공지능 기반 기술을 활용하여 디스플레이의 결함을 찾아내는 검사장비를 생산하며 사업을 시작하였습니다. 기술력을 바탕으로 설립한지 6개월 만에 삼성디스플레이에 플렉시블 디스플레이의 미세크렉 검사장비를 납품하는 실적을 기록하였습니다.

하지만 출시 휴대폰의 흥행 결과에 따른 검사장비 시장 수요의 불안정성과 해외 업체와의 경쟁에 따른 수요 축소, 베트남 공장 등 해외 납품 및 대응에 따른 원가 증가에 따른 손실 증가로 수익이 축소되었습니다.

이에 당사는 검사장비 사업을 중단하고 2015년부터 미래 성장성과 적합성 등을 분석한 후 TF 형태의 소수의 인원으로 진행하던 의료 인공지능 분야 연구를 주 사업분야로 변경하고 인력과 자원을 투입하며 개발에 박차를 가하였습니다.

그 결과 2016년 한국인 뇌MR영상 데이터센터와의 기술이전계약을 통해 확보한 의료 빅테이터를 바탕으로 인공지능 기반 뇌경색(허혈성 뇌졸중) 분석 솔루션인 JBS-01K를 개발하였습니다. 다른 많은 병변 중에 뇌졸중을 첫번째 사업 아이템으로 선택했던 이유는 뇌졸중은 전 세계적으로 6명 중에 1명이 발병할 만큼 중증 다빈도 질환이지만, 다른 질병과 달리 환자를 진단하는 특정한 바이오마커가 없으며, 순수하게 의사의 경험, 문헌 그리고 환자의 MR 영상만을 기반으로 하여 진단이 이루어지기 때문에 인공지능 영상진단 솔루션이 개발될 경우 진단과 치료에 상당한 도움을 줄 것으로 판단했기 때문입니다. 당사의 기술력과 노력 그리고 식약처 가이드라인 등의 정책에 힘입어 2018년 8월 인공지능 기반 3등급 의료기기로는 국내 최초로 뇌경색 분석 솔루션인 JBS-01K 의료기기의 허가를 득하였습니다.

당사는 첫 번째 의료 인공지능 솔루션을 허가 받은 이후 끊임없는 기술 개발과 제품화를 통해 14개 신체부위에 적용가능한 37가지 질병에 대한 인공지능 의료 제품군으로 확장하였습니다. 빠르게 솔루션의 수를 확장할 수 있던 배경은 제품 개발 과정에서 확립한 기술을 다양한 제품에 활용할 수 있도록 범용성을 갖춘 요소 기술 단위로 모듈화를 성공한 데 있습니다.

이러한 요소기술들을 하나의 플랫폼에 정립하여 인공지능 올인원 'AIHuB' 플랫폼을 고도화할 수 있었고, 개발 시간을 단축시키면서도 솔루션의 안정성을 높이는 데 크게 기여하였습니다. 그 결과 당사는 세계 유일한 제품군인 뇌졸중 토탈 솔루션(UNISTRO)은 검증된 뇌졸중 빅데이터를 활용하여 뇌졸중의 전주기를 대상으로 분석할 수 있는 뇌졸중 토탈 솔루션(UNISTRO ; 11개 제품군)을 완성할 수 있었습니다. 뿐만 아니라 전립선암, 알츠하이머 등으로 대상 질환을 넓혀 왔습니다.

그 결과 초기에는 MRI 한가지 종류의 모달리티의 의료영상만 분석 가능하였던 것이 현재는 8개의 영상 모달리티(MRI, CT, X-ray, 맘모그래피, 초음파, 내시경, 병리영상, 안저영상)로 분석 대상이 확장되었고, 14개 신체부위에 적용가능한 37개의 의료 솔루션을 제품화하였습니다.

당사는 또한 의료분야에서 확립한 인공지능 요소 기술을 바탕으로 사업영역을 확장하여 보안 X-ray 영상에서 목적물을 검출할 수 있는 보안 시스템 분야의 제품을 상용화하였습니다. 보안 시스템 분야의 솔루션은 사용처의 목적에 따라 기업보안 인공지능 솔루션(기업 기밀 유지용), 공공보안 인공지능 솔루션(위험물 검출, 대테러용), 관세국경용 인공지능 솔루션(여객화물, 국제 수하물 검사용)으로 상용화하는데 성공하였습니다.

당사는 인공지능 분야로 사업을 전환한 후 2018년까지는 기술 완성을 위한 개발 활동에 주력하였고, 기술 완성 이후에는 제품 상용화에 성공하여 불과 약1년여만에 급격한 사업의 진척을 이루어냈습니다. 그 결과 세계 수준의 기술력 및 제품을 통해 시장에서 인정받고 있습니다. 당사는 연구개발 및 제품화를 가속하였고 새로운 시장 개척에 노력을 경주하였으며 이제 새로운 도약을 준비하고 있습니다. '인공지능으로 세상을 이롭게 한다(AIHuB(AI Humanity Benafit))'는 경영철학을 바탕으로 순수 국내기술만으로 인공지능 세계 1위 기업을 목표로 계속해서 달려가고 있습니다.

2. 주요 제품 등에 관한 사항 가. 주요 제품 등의 현황

기준일 : 2019년 12월 31일 (단위 : 백만원)

구 분	품 목	생산(판매)
개 시 일	매출액
(비율)	제 품 설 명

제품	인공지능 산업/보안 분석 솔루션	2014.03	77(33.73%)	인공지능 이미지 프로세싱 기술 기반의 산업용 검사 솔루션인공지능 이미지 프로세싱 기술 기반의 보안 검색 솔루션

인공지능 의료
분석 솔루션	2018.08	121(52.91%)	인공지능 이미지 프로세싱 기술 기반의 의료 영상 분석 솔루션

상품	-	-	-

기타	-	31	-

합계	-	229(100.00%)	-

나. 주요 제품 등의 가격변동 추이(단위 : 천원)

품 목	제품	2016년	2017년	2018년	2019년

인공지능 의료
분석솔루션	HANDMED	-	-	-	65,000

FUNDUSCAN	-	-	-	1
/1회 진단 시

UNISTRO	-	-	-	80,000

ATROSCAN	-	-	-	60
/1회 진단 시

인공지능 산업/보안분석솔루션	XINSPECTOR	-	-	21,000	21,000

XPERT	-	-	-	45,000

주1) 상기 제품의 가격은 이미 납품이 완료되었거나 최근 가격협의가 진행 중인 경우만 기재하였습니다.
주2) 장비 1대당 적용된 가격입니다.
주3) 외화 판가의 경우 환율 1,190원 적용하여 달러 환산하였습니다.

다. 주요 원재료 등의 현황 및 가격변동 추이

당사는 인공지능 소프트웨어 개발업체로 주요 원재료가 없습니다. 다만, 인공지능 소프트웨어를 워크스테이션(H/W)과 함께 납품하는 경우에 워크스테이션이 원재료에 해당됩니다. 원재료로 사용되는 워크스테이션은 납품처의 요구에 따른 납품 사양 변경에 따라 가격이 변동될 수 있습니다.

라. 주요 매입처에 관한 사항 당사는 인공지능 소프트웨어 개발업체로 주요 원재료는 없으며, 인공지능 구현을 위해 함께 납품되는 워크스테이션은 일반적인 PC 시장의 조립PC 취급 업체를 통하여 구입하고 있습니다. 3. 생산 및 생산설비에 관한 사항 가. 생산능력 및 생산실적 당사는 인공지능 소프트웨어 개발업체로 해당 내역은 기재할 사항이 없습니다. 나. 생산 설비에 관한 사항 당사는 인공지능 소프트웨어 개발업체로 해당 내역은 기재할 사항이 없습니다. 4. 매출에 관한 사항 가. 매출 실적

기준일 : 2019년 12월 31일 (단위 : 백만원)

매출유형	품목	구분	2017년도 (제4기)	2018년도 (제5기)	2019년(제6기)

제품	인공지능 산업/보안 분석 솔루션	내수	311	328	77

수출	-	-	-

소계	311	328	77

인공지능 의료 분석 솔루션	내수	3	35	110

수출	-	-	11

소계	3	35	121

기타	내수	281	-	31

수출	-	-	-

소계	281	-	31

계	내수	595	363	218

수출	-	-	11

소계	595	363	229

나. 판매 조직

구분	내 용

사업개발팀	국내/해외 신규고객발굴 / 영업 / CS 활동을 수행

인허가팀	인허가 및 임상시험계획 및 실시 및 관리, 판매허가 획득

다. 판매 경로

기준일 : 2019년 12월 31일 (단위 : 백만원)

매출유형	품목	경로 구분	판매경로	2019년 판매액	매출 비중

제품	인공지능 산업/보안 분석솔루션	내수	직접 판매 / 입찰 선정	77	33.62%

수출	-	-	-

인공지능 의료 분석솔루션	내수	직접 판매	110	48.03%

수출	직접 판매	11	4.80%

기타	내수	직접 판매	31	13.54%

수출	-	-	-

계	229	100.00%

라 . 판매 전략 (1) 해외 법인을 활용한 현지화당사는 기 설립한 미국 법인과 일본 법인을 지역 거점으로 활용하여 현지에서 사업화를 진행하고 있습니다. 또한 향후 유럽 동남아시아 등 추가적으로 법인을 설립 운영하며 해외 비중을 점차적으로 키워나갈 예정입니다. (2) 글로벌 회사와 전략적인 협력관계를 통한 비즈니스 전개당사는 글로벌 의료기기 업체들과 협력관계를 구축하여 MRI, CT 등의 장비에 당사의 인공지능 솔루션을 탑재하는 형태의 비지니스와, 글로벌 회사들이 보유한 전 세계 네트워크를 활용하여 당사의 솔루션을 직접적으로 판매하는 형태의 사업을 진행하고 있습니다.

(3) 국내/외 인허가 및 인증 취득을 통한 판매 및 홍보

당사는 국내 및 세계 각국의 공신력 있는 기관으로부터 다양한 제품에 대한 인증과 허가 획득하여 각국의 병원들과 잠재적인 거래처들로부터 높은 홍보 효과를 얻고 있습니다.

(4) 해외 전시회 참가

당사는 전 세계에서 가장 큰 영상 의료 전시회인 북미영상의학회 전시회(RSNA)를 비롯하여 전 세계 각국의 많은 전시회에 참여하여 신규 바이어 발굴에 매진하고 있습니다. 또한 글로벌 메이저 의료 영상기기 제조업체와 일본 방사선의학회 및 전시회(ITEM 2019)에 공동 참여하는 등 당사의 영업 네트워크를 확장하기 위한 노력을 지속하고 있습니다.

(5) 협력 네트워크를 통한 시장 진출 당사는 국내 유명 대학병원 및 저명한 의료진들과 긴밀하게 협력하고 있으며 , 해외 대형 IT 업체 및 정부기관 등 파트너사들과도 해외 시장 진출을 위하여 네트워크를 구축하고 있습니다. 당사는 해외 파트너사를 지속적으로 발굴하고 유럽, 미국, 중동 북아프리카(MENA) 등 세계 각국의 시장 진출하여 글로벌 기술 개발 및 사업화 역량을 키워나갈 예정입니다.

5. 수주 상황 당사의 제품은 의료 분야 및 산업, 보안 분야의 고객사들의 주문 생산 방식으로 이루어지고 있으며 통상 30일 이내의 단기 발주형식으로 진행됩니다. 따라서 고객의 발주 시 즉각 납품될 수 있도록 적절하게 대응하고 있습니다. 6. 시장 위험과 위험 관리

가. 재무위험관리요소

회사가 노출되어 있는 재무위험 및 이러한 위험이 회사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

위험	노출위험	측정	관리

신용위험	현금성자산, 매출채권, 상각후원가 측정 기타금융자산 등	연체율 분석신용등급	은행예치금 다원화,신용한도 등

유동성위험	차입금 및 기타부채	현금흐름 추정	차입한도 유지 등

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재무부서의 주관으로 이루어지고 있습니다. 재무부서는 영업부서들과의 긴밀한 협조하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 문서화하여 제공하고 있습니다. (1) 신용위험신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 유리한 파생상품 및 예치금 등에서도 발생합니다.

1) 위험관리

회사는 신용위험을 관리합니다. 은행 및 금융기관의 경우 A 신용등급 이상과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 고객별 한도는 내부 및 외부 신용등급에 따라 이사회가 정한 한도를 적용합니다. 경영진은 이러한 고객별 한도의 준수 여부를 정기적으로 검토합니다.

회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

회사가 보유하는 채무상품은 모두 낮은 신용위험의 상품에 해당합니다. 이러한 채무상품들에 대해서는 신용등급을 모니터링하여 신용위험의 하락을 평가하고 있습니다.

2) 금융자산의 손상회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

ㆍ재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

ㆍ상각후원가로 측정하는 기타 금융자산

현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

① 매출채권

회사는 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다.기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간말 기준으로부터 12개월 동안의 매출과 관련된 지불정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다.

당기말과 전기말 현재 매출채권에 대한 손실충당금은 다음과 같습니다(단위: 천원).

구분	정상	30일 초과 연체	60일 초과 연체	120일 초과 연체	합계

당기말

기대 손실률	-%	-%	-%	-%

총 장부금액 - 매출채권(유동)	82,080	-	-	-	82,080

총 장부금액 - 매출채권(비유동)	14,100	-	-	-	14,100

손실충당금	-	-	-	-	-

전기말

기대 손실률	-%	-%	-%	100%

총 장부금액 - 매출채권(유동)	-	-	-	281,500	281,500

손실충당금	-	-	-	281,500	281,500

당기와 전기 중 매출채권의 손실충당금 변동내역은 다음과 같습니다(단위: 천원).

구분	매출채권

당기	전기

기초	281,500	1,291,316

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가	-	-

회수가 불가능하여 당기 중 제각된 금액	(281,500)	(1,009,816)

기말	-	281,500

매출채권은 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 경우 제각됩니다. 회수를 더 이상 합리적으로 예상할 수 없는 지표에는 회사와의 채무조정에 응하지 않는 경우 등이 포함됩니다.

매출채권에 대한 손상은 손익계산서상 대손상각비로 순액으로 표시되고 있습니다. 제각된 금액의 후속적인 회수는 동일한 계정과목에 대한 차감으로 인식하고 있습니다.

② 상각후원가 측정 기타 금융자산

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산에는 임차보증금, 기타보증금, 미수금 등이 포함됩니다.

상각후원가로 측정되는 기타 금융자산에 대한 손실충당금의 내역은 없습니다.

상각후원가로 측정하는 기타 금융자산은 모두 신용위험이 낮은 것으로 판단되며, 따라서 손실충당금은 12개월 기대신용손실로 인식하였습니다. 경영진은 채무불이행 위험이 낮고 단기간 내에 계약상 현금흐름을 지급할 수 있는 발행자의 충분한 능력이있는 경우 신용위험이 낮은 것으로 간주합니다.

2) 대손상각비

당기와 전기 중 손익으로 인식된 금융자산의 손상 관련 대손상각비는 없습니다.

3) 당기손익-공정가치 측정 금융자산

회사는 당기손익-공정가치 측정 금융자산에 대한 신용위험에도 노출되어 있습니다. 당기말 현재 해당 장부금액의 잔액은 없으며, 전기말 현재 회사의 관련 최대노출금액은 해당 장부금액입니다(전기: 2,003,506천원).

(2) 유동성 위험

회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 영업 자금 수요를 충족시키기위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 유동성 위험 분석내역은 다음과 같습니다. 유동성 위험 분석에서는 금융부채를 계약상 만기별로 구분하였고, 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상 할인되지 않은 현금흐름입니다(단위: 천원).

1) 당기말

구분	3개월 미만	3개월~1년 이하	1년~2년 이하	2년~5년 이하	5년 초과	합계	장부금액

매입채무	35,000	-	-	-	-	35,000	35,000

미지급금	110,048	39100	-	-	-	149,148	149,148

장기미지급금	-	-	64,278	53,347	30,046	147,671	147,671

미지급비용	231,821	18,238	-	-	-	250,059	250,059

장기미지급비용	-	-	182,583	10,771	27,245	220,599	213,882

리스부채	124,975	101,057	64,116	-	-	290,148	275,723

2) 전기말

구분	3개월 미만	3개월~1년 이하	1년~2년 이하	2년~5년 이하	5년 초과	합계	장부금액

미지급금	319,804	-	-	-	-	319,804	319,804

장기미지급금	-	-	-	47,967	-	47,967	47,967

미지급비용	174,343	-	-	-	-	174,343	174,343

장기미지급비용	-	-	-	25,640	-	25,640	25,640

단기차입금	604,200	-	-	-	-	604,200	600,000

장기차입금	97,384	286,476	370,243	865,061	-	1,619,164	1,472,400

나. 자본위험관리 회사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

회사는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며, 이 비율은 총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다.

당기말과 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다(단위: 천원).

구분	당기말	전기말

부채	2,384,327	3,327,852

자본	36,493,991	6,095,169

부채비율	6.53%	54.6%

7. 파생상품 거래 현황 당사는 보고서 제출일 현재 파생 상품을 거래하거나 진행할 계획이 없습니다. 8. 경영상의 주요 계약 등 당사는 보고서 제출일 현재 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 존재하지 않습니다. 9. 연구개발 활동 당사는 인공지능 기반 의료 영상 진단 제품 및 인공지능 기반 산업용 X-ray 판독 시스템을 개발하고 판매하는 사업을 영위하는 회사로 인공지능 부설연구소를 구축 운영하고 있습니다. 인공지능 부설연구소에서는 의료분야의 플랫폼을 개발하고, 의료 영상 분석 솔루션 및 인공신경망 설계, 학습, 모델 개발을 진행하고 있습니다. 또한 제품 전략실을 두어 국내와 세계 각국의 인허가를 자체적으로 진행하며 임상시험계획을 수립하고 실시, 관리하고 있습니다. 가. 연구개발 조직

나. 연구개발 인력 현황

기준일 : 2019년 12월 31일 (단위 : 명)

직위	기초(연초)	증가	감소	기말(기준일)

연구임원	2	-	-	2

책임연구원	2	1	-	3

선임연구원	4	1	2	3

전임연구원	3	-	-	3

주임연구원	2	-	-	2

연구원	16	17	11	22

계	29	19	13	35

다. 연구개발 비용(단위 : 백만원)

구 분	2017년	2018년	2019년

판관비	원재료비	18	52	86

인건비	544	1,557	1,153

기타	180	552	1,271

제조경비	원재료비	0

인건비	0

기타	0

합 계	742	2,161	2,510

(매출액 대비 비율 %)	124.71%	595.32%	1096.07%

라. 연구개발 실적

번호	연구개발 실적명	주관부처	연구기간	비고

1	산업집적지경쟁력강화사업 산단R 역량강화사업 - 이동형 글라스엣지 검사장비 및 알고리즘개발	산업자원부	2015.11.~2016.11.	-

2	2017년도 충북지역 특화산업 육성 기술개발사업 - 플렉시블디스플레이의 초미세 결함 자동검사 모듈개발	(재)충북지역사업평가단	2015.11.~2017.07.	-

3	2017년도 K-Start.up 창업도약 패키지 지원사업 - 인공지능 기반의 뇌졸중 MR 영상 진단 시스템	중소벤처기업부	2017.06.~2018.06.	-

4	연구용역 - 관세국경관리 고도화를 위한 X-ray 판독분야 인공지능 구현에 관한 연구	관세청	2017.09.~2017.12	-

5	시제품 제작 지원 사업 - 인공지능 기반 웨어러블 재활운동기기 개발	중소벤처기업부	2017.10.~2017.11.	-

6	시장연계 미래 바이오 기술개발사업 - Bio-SPC 영상빅데이터 기반 전문가 초월 인공지능 뇌경색 진료시스템 개발	과학기술정보통신부	2018.04.~2018.07.	-

7	국가표준기술개발및보급 - 뇌경색 뇌MR영상 참조표준뇌지도 PACS 서비스 개발	산업통상자원부	2018.04.~2019.12.	진행중

8	SW컴퓨팅 산업 원천 기술개발 - 의료데이터 분석 지능형 SW 기술개발	과학기술정보통신부	2018.04.~2020.12.	진행중

9	공공기관연계 지역산업육성사업 - 충북 공공기관연계 지능정보가속화 개방형 생태계 조성사업(오픈랩 연계형)	산업통상자원부	2018.04.~2022.12.	진행중

10	인공지능바이오로봇의료융합사업 - 환자 맞춤형 골유착 임플란트 개발을 통한 4종 이상의 손동작과 정밀 물체파지가가능한 인공지능 기반의 골지각형 의수 개발	산업통상자원부	2018.05.~2020.12.	진행중

11	연구용역 - 관세국경관리 고도화를 위한 X-ray 판독분야 인공지능 구현에 관한 심화연구	관세청	2018.06.~2018.12.	-

10. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 특허권 현황

구분	특허명	취득일자	출원국

특허권	딥러닝 알고리즘을 적용한 플렉서블 터치스크린 패널 미세 크랙 검출 장치 및 방법	2017. 2. 22	대한민국

특허권	뇌졸중 진단 및 예후 예측 방법 및 시스템	2017. 5. 22	대한민국

특허권	인공지능 기반 의료기기의 임상적 유효성 평가 방법 및 시스템	2017. 12. 14	대한민국

특허권	인공지능 기반 의료용 자동 진단 보조 방법 및 그 시스템	2018. 1. 8	대한민국

특허권	뇌 영상 처리 방법과 이를 이용하는 임상 뇌 영상과 표준 뇌 영상의 매칭 방법 및 장치	2018. 1. 30	대한민국

특허권	임상 정보를 반영한 의료 진단 방법 및 이를 이용하는 장치	2018. 5. 8	대한민국

특허권	영상 변환 방법 및 장치	2018. 8. 24	대한민국

특허권	영상 처리 장치 및 방법	2018. 8. 24	대한민국

특허권	인공지능 기반 의료기기의 임상적 유효성 평가 방법 및 시스템	2018. 12. 11	대한민국

특허권	영상의 특징 및 맥락에 기초한 영상 분석 장치 및 방법	2018. 12. 18	대한민국

특허권	다중 객체 검출을 위한 영상 처리 장치 및 방법	2018. 12. 18	대한민국

특허권	영상 분석 장치 및 방법	2019. 4. 9	대한민국

특허권	뇌동맥류 병변의 특성을 이용한 중증도 및 예후 예측 방법 및 시스템	2019. 4. 25	대한민국

특허권	영상 분석 장치 및 방법	2019. 6. 11	대한민국

특허권	혈관투영영상을 이용한 뇌질환 진단 방법 및 시스템	2019. 6. 17	대한민국

특허권	영상 분석 장치 및 방법	2019. 6. 26	대한민국

특허권	암 영역 검출의 유효성 평가 장치	2019. 6. 28	대한민국

특허권	뇌병변 정보 제공 장치 및 방법	2019. 6. 28	대한민국

특허권	인공지능 기반 혈류 구간 분류 방법 및 시스템	2019. 7. 12	대한민국

특허권	3차원 자기공명영상과 다평면 혈관투영영상을 활용한 뇌질환 진단 방법 및 장치	2019. 8. 21	대한민국

특허권	딥러닝 기반의 뇌출혈 및 뇌종양 병변 진단 방법 및 장치	2019. 8. 21	대한민국

특허권	FLAIR 기반 병변 검출과 현황 파악 방법 및 시스템	2019. 8. 28	대한민국

특허권	뇌혈관 질환 학습 장치, 뇌혈관 질환 검출 장치, 뇌혈관 질환 학습 방법 및 뇌혈관 질환 검출 방법	2019. 8. 31	대한민국

특허권	영상 분석 장치 및 방법	2019.10.10	대한민국

특허권	영상 분석 장치 및 방법	2019.11.20	대한민국

특허권	머신러닝 기반의 관류 영상에서 동맥유입함수 및 정맥유출함수 영역 선정 방법 및 시스템	2019.12.27	대한민국

특허권	머신러닝 기반의 GRE 영상을 활용한 혈전 분류 방법 및 시스템	2019.12.27	대한민국

특허권	가상 3차원 심층 신경망을 이용하는 영상 분석 장치 및 방법	2019.12.24	대한민국

특허권	심근 및 신경 세포용 소프트 하이드로겔 다점전극근육 및 신경 세포용 소프트 하이드로겔 다점전극	2017.3.9	대한민국

특허권	유연성 기판의 전처리 및 인쇄 방법 및 이를 위한 시스템	2017.5.23	대한민국

나. 환경관련, 보건 및 안전관련 및 품질관련 인증 현황

구분	의료기기제조	품질

당사인증	GMP	ISO13485:2016