시선AI 분기보고서 (2024.09)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 현황(요약)

(단위 : 건)

구 분	특허권	저작권	상표권	디자인등록증

출원	등록	출원	등록	출원	등록	출원	등록

국내	대한민국	8	23	-	11	5	7	1	1

해외	미국 등 8개국	21	5	-	-	-	-	-	-

합 계	29	28	-	11	5	7	1	1

※상세 현황은 '상세표-4. 지적재산권(상세)' 참조

나. 산업 법령 및 정부 규제 얼굴인식기술은 공항, 빌딩, 금융 등 영역에서 본인인증 수단으로 사용되고 있으며, 이에 따른 개인정보보호법과 금융실명법 및 전자금융거래법에 의한 비대면 인증방식에 따른 규제 등을 적용 받고 있습니다. 당사 영위 관련 산업의 규제상황 및 기업규모에 따른 규제내용은 하기와 같습니다.(1) 개인정보 활용에 관한 규제 현황

국내에서는 개인정보 보호법을 통해 얼굴인식 정보를 민감정보로 규정하고, 개인정보처리자가 민감정보를 수집ㆍ이용ㆍ제공하는 경우 그 목적과 보유기간 등에 대해 정보주체의 동의를 받아야 함을 규정하고 있습니다.

개인정보 보호법 제23조(민감정보의 처리 제한	① 개인정보처리자는 사상ㆍ신념, 노동조합ㆍ정당의 가입ㆍ탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보, 그 밖에 정보주체의 사생활을 현저히 침해할 우려가 있는 개인정보로서 대통령령으로 정하는 정보(이하 “민감정보”라 한다)를 처리하여서는 아니 된다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 그러하지 아니하다.
1. 정보주체에게 제15조제2항 각 호 또는 제17조제2항 각 호의 사항을 알리고 다른 개인정보의 처리에 대한 동의와 별도로 동의를 받은 경우
2. 법령에서 민감정보의 처리를 요구하거나 허용하는 경우
② 개인정보처리자가 제1항 각 호에 따라 민감정보를 처리하는 경우에는 그 민감정보가 분실ㆍ도난ㆍ유출ㆍ위조ㆍ변조 또는 훼손되지 아니하도록 제29조에 따른 안전성 확보에 필요한 조치를 하여야 한다.

개인정보 보호법 시행령 제18조(민감정보의 범위)	1. 유전자검사 등의 결과로 얻어진 유전정보
2. 범죄경력자료에 해당하는 정보
3. 개인의 신체적, 생리적, 행동적 특징에 관한 정보로서 특정 개인을 알아볼 목적으로 일정한 기술적 수단을 통해 생성한 정보
4. 인종이나 민족에 관한 정보

당사는 공항/항만/정부청사 등 공공영역에 얼굴인식시스템을 공급하는 기업으로서 고객의 요구에 따라 시스템과 솔루션을 공급합니다. 따라서 당사가 공급한 시스템 및 솔루션 사용을 위한 고객사의 사용자 정보는 고객사가 원칙적으로 보관하며 당사는 보관하지 않습니다. 원활한 시스템 및 솔루션 사용을 위해 고객사가 정부 보안 지침에 따른 개인정보관리, 서버관리, 데이터 획득 및 활용 시 개인 동의 등의 절차를 준수하도록 솔루션을 제공하며 이를 통해 데이터 수집에 의한 정보 침해 위험을 예방하고 있습니다. 또한 고객사가 보관하고 있는 사용자의 얼굴정보는 원본 얼굴사진이 아닌 얼굴에서 추출한 특징점 정보이며 이는 암호화된 정보를 매칭하는 역할만 하기 때문에 개인정보 사용에 직접적으로 영향을 받고 있지 않습니다. 특징점 정보는 정부 기준에 맞게 암호화되어 저장되며 설령 암호화가 풀린다 하더라도 원본 얼굴사진으로 복원은 불가능하여 개인정보라 보기 어렵습니다.

(2) 금융권 비대면 실명확인 방법에 관한 규제 현황

국내에서는 금융실명법 및 전자금융거래법에 의해 2015년 5월 이전까지는 직접 대면을 통한 실명확인만 인정되었으나, 금융위원회의 '계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화방안’이 발표되면서 비대면(Non Face-To-Face) 인증을 이용한 실명확인 방식이 허용되고 있습니다. 또한 2024년 3월에 발표한 [비대면 실명확인 가이드라인 개편안]에는 기존 영상통화 방식을 영상통화 등(실시간 원격 얼굴인식 기술 포함)으로 개정하면 서 비대면 본인인증에서 얼굴인증 방식이 본격적으로 도입되고 있습니다. 현재 국내 허용된 비대면 인증 방식은 다음과 같으며, 금융회사는 아래표에서 필수로 분류된 비대면 인증 방식 중 2가지를 필수 도입해야 하며, 권고로 분류된 방식 중 1가지를 추가 도입할 수 있습니다.

[국내 허용 비대면 인증 방식]

분류	필수여부	설명

실명확인증표 사본 제출	필수
(택2)	사진촬영 및 스캔 후 신분증진위확인 서비스를 이용하여 확인

영상통화 등(실시간 원격 얼굴인식 기술 등을 활용)	영상통화 등을 통해 금융거래 계약 등의 체결 등을 요구하는 사람의 영상과 그 사람이 제출한 실명확인증표상의 사진을 비교 및 대조 (1. 비대면 방식으로 금융거래를 요청하는 사람이 명의인, 명의인의 대리인 또는 대표자와 같은 사람인지 여부 및 2. 그 사람이 금융거래를 요청하는 시점에 실제로 그 얼굴 등을 촬영하여 그 영상을 제출하는 것인지를 각 시점마다 확인하는 방법을 포함한다)

접근매체 전달 시 확인	현금카드, 보안카드, OTP 등 접근매체 전달 시 실명확인 수행

기존계좌 활용	기존에 금융거래에 사용하던 계좌를 이용하여 소액을 이체하도록 하여 실명확인 수행

기타 이에 준하는 방법	지문인식, 정맥 인증 등 바이오 인증처럼 필수 인증기술에 준하는 신뢰도 확보가 가능한 인증 기술을 적용

다수의 개인정보 검증	권고	고객이 제공하는 개인정보와 신용정보사가 보유한정보를 대조하여 실명확인 수행

타기관 확인결과 활용	공인인증서, 핸드폰, 아이핀 등 타 인증기관에서 신분 확인 후 발급된 결과 활용

자료: 금융위원회, 계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화 방안

(3) 기업규모에 따른 규제

정부는 중소기업의 건전한 발전을 위하여 소프트웨어사업자가 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 대기업 참여를 제한하고 있습니다. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전략 등과 같은 국가안보에 대기업이 불가피하게 참여해야 하는 경우에는 정보통신산업진흥원의 승인 하에 예외를 두고 있고 대기업 참여 가능한 사업규모에 하한을 두고 있습니다.

현재 중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침에 따르면 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다. 더불어 「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.

당사는 중소기업으로 공공기관에서 발주하는 프로젝트에 제한없이 입찰 가능하며, 세종 스마트청사와 같은 대기업 참여 프로젝트에도 대등한 지위에서 컨소시엄 방식으로 참여하여 수주하고 있습니다. 향후 관련 법령 및 규정이 개정되더라도 당사는 그 동안의 레퍼런스로 안정적인 수주가 가능할 것으로 예상됩니다.

다. 시장여건 및 영업의 개황(1) 산업의 특성

인공지능(AI) 산업은 알고리즘의 고도화, 컴퓨팅 파워의 향상, 빅데이터의 발달을 통해 산업 전반에 융합되어 급부상하고 있습니다. 기술에 따라 머신러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리, 상황인지컴퓨팅 등 영역으로 구분되나 응용측면에 있어서 대부분 아래와 같은 특성을 가지고 있습니다. 1) 성장기 초기에 위치한 산업인공지능 기술은 2017년 ImageNet 대회에서 이미지 인식 정확도 97.7%를 기록하면서 처음으로 인간의 인지능력인 95%를 상회하기 시작하였고, 2020년 OpenAI가 발표한 GPT-3을 통해 인간과 인공지능을 구분할 수 없을 정도로 뛰어난 기술로 평가받고있습니다. 인공지능 기술은 단순히 학술적 의미를 떠나 기업의 생산성 향상, 인간 삶의 질 증진, 글로벌 난제 해소 등을 가능하게 하여 새로운 부가가치를 만들어 낼 때 비로소 산업이 형성되기 시작하며, 최근에 들어서야 전반 산업에 접목되면서 향후 성장성이 기대되는 산업으로 각광받고 있습니다. 2) 신규기업의 진입장벽이 높은 사업 인공지능 산업은 향후 성장 잠재력이 높은 반면, 전문인력, 학습데이터, 컴퓨팅파워 등 경쟁력이 높은 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 인공지능의 후방산업에서는 NVIDIA, ARM, Intel과 같은 컴퓨팅 인프라 대기업들이 시장을 과점하고 있으며, 알고리즘 역시 Google, Microsoft, FaceBook, OpenAI 와 같은 글로벌 IT 기업들이 대규모 투자를 통해 끊임없이 새로운 모델을 개발하고 있어 대기업 위주의 시장이라고 해도 과언이 아닙니다. 응용솔루션 개발 영역은 인공지능의 전방산업으로 AI 기술을 적용한 제품과 서비스를 위주로 시장에 공급하고 있으나 실제로 도메인 지식에 대한 노하우 부족이 AI기술 적용에 어려움으로 작용하고 있습니다. 특히 최근 각광받고 있는생성형 AI 기술 같은 경우 최소단위의 슈퍼컴퓨팅 파워를 구축하고, 생성형 모델에 대한 연구인력이 있어야만 서비스가 가능한 영역으로 신규기업들의 진입장벽이 굉장히높습니다.

(2) 산업의 성장성 당사가 영위하고 있는 산업은 인공지능 중에서도 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 컴퓨터 비전(Computer Vison) 분야에 속합니다. 흔히 비전 AI 또는 영상인식 AI 라고도 불리며 인식 대상에 따라 이미지인식, 패턴인식, 얼굴인식, 객체 감지 및 분류 등으로 세분화 되어 있습니다. 해당 기술은 인간의 시각을 대체하는 기술로서 최근에는 산업 전반에 거쳐 자동화 및 효율성에 대한 개선, 규제 준수 및 안전 등의 목적으로 적극 도입되고 있습니다. 또한 최근 딥러닝 알고리즘의 비약적인 발전과 더불어 의사결정 및 운영 최적화를 위한 다양한 부문에서 AI로 강화된 시각적 분석의 필요성이 높아지면서 비전 AI 시장이 빠르게 성장하고 있습니다.

글로벌 조사기관 '마켓앤마켓'에 따르면 전 세계 비전 AI 시장규모는 2023년 172억달러 수준에서 연평균 21.5% 성장하여 2028년에는 457억 달러에 달할 것으로 전망되고있습니다.

[2023-2028 글로벌 AI 컴퓨터 비전 시장 규모 및 전망]
(단위: 억 달러)

자료: MarketandMarkets(2023)

- 생성형 AI 시장 규모당사는 2023년말부터 추가적인 서버도입을 통해 슈퍼컴퓨터를 구축하면서 생성형AI의 연구개발을 본격적으로 진행하고 있습니다. 생성형 AI는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 텍스트, 비디오, 오디오 및 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용한 학습 데이터를 기반으로 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 인공지능 기술을 말하며 기존 데이터와의 비교 학습을 통해 새로운 형태의 창작물을 만들어 내는 인공지능 분야 입니다. 생성 AI 모델은 최종 산출물에 따라 ① 언어 생성 모델 ② 이미지 생성 모델 ③ 음성 생성모델 ④ 비디오 생성모델 ⑤ 게임 생성 모델 및 3D 생성 모델 등을 포함하는 기타 생성모델로 분류 되며 당사는 이미지 생성 모델의 연구개발에 집중하고 있습니다.최근 챗GPT, DALL-E2와 같은 생성형 AI 서비스에 대한 시장의 반응이 뜨거우면서 생성형 AI 기술을 적용한 서비스들이 우후죽순으로 쏟아지고 있습니다. 프레지던스 리서치에 따르면 전 세계 생성형 AI 시장규모는 2022년 107억9천만 달러에서 2032년 1,180억6천만 달러에 달할 것으로 예상되어 예측기간 중 연평균 27.02%로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

[2022-2032 글로벌 생성형AI 시장 규모 및 전망]
(단위: 십억 달러)

- 국내 인공지능 시장 전망다양한 산업에서 AI 채택을 가속하는 가운데, 여러 서비스 사업에서 AI기반 혁신이 이뤄지면서 국내 시장 성장에도 속도가 붙을 것으로 전망되고 있습니다. 국내 AI 시장은 다양한 디지털 기술과 산업에서 사용되는 기술의 융합뿐만 아니라, 생성형 인공지능을 통한 새로운 기술 활용 범위 확장 등과 같은 시장변화가 활발해지면서 성장 가도를 가속화 할 것으로 나타나고 있습니다. 정보기술 시장분석 기관인 IDC에 따르면 국내 인공지능 시장은 2023년 2조 6,123억원에서, 향후 5년간 매년 14.9%씩 성장하여 2027년에는 규모가 4조4,636억원에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

(3) 경기변동의 특성인공지능 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기변동에 따른 영향을 적게 받습니다.

(4) 경쟁 현황

인공지능이 일정 수준 이상의 성능을 확보하기 위해서는 양질의 학습용 데이터와 학습을 위한 컴퓨팅 파워가 우선적으로 확보되어야 합니다. 컴퓨팅 파워를 늘리기 위해서는 고가의 하드웨어 장비를 대량으로 구축해야 하므로 상당한 연구비 투자가 필요하며, 학습용 데이터셋 역시 개인정보보호법 등에 의해 합법적으로 얼굴 이미지 데이터를 수집하기가 쉽지 않습니다. 또한, 자체 데이터셋을 구축한다고 하더라도 다양한 촬영 장비, 각도, 조명 및 인물의 포즈, 시선 등을 모두 고려한 대량/고품질 데이터셋을 구축하기 위해서는 상당한 비용 및 시간이 절대적으로 필요합니다. 당사는 최고의 얼굴인식 알고리즘 성능 수준에 도달하기 위해서 충분한 양의 양질의 데이터를 확보하고 AI 인프라에 대한 과감한 투자를 감행함으로써 충분한 학습, 그리고 이러한 학습을 통한 알고리즘 훈련 로직의 최적화 튜닝을 반복하는 선순환 구조를 마련하고 있습니다.

1) 양질의 학습 데이터셋 구축 역량

당사는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 AI 학습용 데이터 구축사업에 참여함으로써 양질의 데이터셋 구축 노하우를 확보하고 있습니다. 데이터 구축사업을 진행하면서 편향성과 이에 따른 오버 피팅의 문제점, 그리고 이를 해결하기 위한 구체적인 노하우들을 터득하게 되었으며 이를 기반으로 양질의 데이터셋을 구축할 수 있는 데이터셋 구축 노하우를 정립하고 관련 시스템의 개발도 완료하였습니다. 당사는 데이터셋 구축 전문기업이 아닌 데이터셋의 수요기업임에도 불구하고 얼굴인식 데이터 구축사업 4회 연속 수주하였으며, 이는 얼굴인식뿐만 아니라 다른 AI 알고리즘 연구에 있어서도 훌륭한 기초자산으로 작용하고 있습니다.

2) 최고 수준의 AI 인프라 확보

당사는 현재 최첨단 GPU 서버인 NVIDIA DGX-H100, DGX-A100, HPE Apollo 6500을 포함해 NVMe All Flash NAS, NVIDIA InfiniBand 스위치 등 상당한 대규모의 AI 시스템 인프라를 보유하고 있습니다. 특히 DGX-H100 서버를 도입하면서 슈퍼컴퓨터를 구축하였고, 성능 기준으로 글로벌 156위의 컴퓨팅 파워를 보유하고 있습니다. 국내 대기업의 경우 당사보다 더 큰 규모의 AI 인프라를 보유하고 있을 것으로 추정되지만 해당 AI 인프라를 얼굴인식 연구 외 다른 연구 분야에서도 AI 인프라를 활용하기 때문에당사가 속한 영상인식 영역으로의 온전한 투자는 불가능할 것으로 판단됩니다.

당사는 이러한 적극적인 투자를 통해 대규모 AI 인프라를 구축한 상태이며 이를 활용해 지속적으로 최적의 얼굴인식 모델을 찾기 위한 시도를 하고 있고 얼굴인식 기반의 생성형AI 서비스로도 확장중에 있습니다. 이미 다년간의 딥러닝 훈련을 통해 많은 노하우들을 축적한 상태이며, 앞으로도 AI 인프라를 활용해 계속해서 최적의 기술을 탐색할 것입니다.

3) 현장 경험 기반 알고리즘 개선 프로세스 보유

당사는 얼굴 인식 알고리즘을 실제로 서비스하고 운영한 경험을 통해 비효율적인 학습 과정을 대폭 줄이고 있습니다. 인천국제공항을 비롯한 국내 모든 공항 및 항만, 정부 청사 등 하루에도 수백만명이 이용하는 대규모 현장에서 인식 실패 시나리오를 분석하며, 현장 경험 및 피드백을 기반으로 지속적인 알고리즘 성능을 개선하는 선순환 구조를 취하고 있습니다.

그 외에도 게이트, 노트북, 모바일 등 다양한 디바이스에서 얼굴인식 기술을 상용화하고 있으며, 그 어떤 디바이스에서도 높은 성능을 구현하는 노하우를 확보하고 있습니다. 해당 경험들은 대규모의 얼굴 인식 시스템을 직접 서비스화 하고 운영해본 기업만이 얻을 수 있는 당사만의 노하우이며 세계적인 수준의 성능을 보유한 당사의 얼굴 인식 알고리즘 기술력의 주요 근간이 되고 있습니다.