시선AI 사업보고서 (2022.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 등 (1) 특허 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	특허권	눈 위치 검출 방법 및 장치	씨유박스	2004.12.15	2006.06.09	대한민국

2	특허권	다중 바이오인식을 통한 사용자 검색 시스템 및 그 방법	한국전자통신연구원	2007.03.14	2008.12.18	대한민국

3	특허권	바이오 등록 및 인증 장치와 그 방법	씨유박스. 아크소프트,에코스솔류션,시큐센	2009.08.17	2013.01.18	대한민국

4	특허권	매장 출입 정보 기반의 쿠폰 관리 시스템, 장치 및 방법	씨유박스	2013.11.13	2021.02.01	대한민국

5	특허권	단말스캐닝장치를 이용한 서비스 제공 시스템 및 방법, 그리고 이에 적용되는 단말스캐닝장치 및 그 장치의 동작방법	씨유박스	2014.03.03	2020.09.28	대한민국

6	특허권	비콘을 이용한 결제 방법, 이를 위한 시스템 및 장치	씨유박스	2014.03.20	2021.07.28	대한민국

7	특허권	비콘의 보안을 위한 제어 시스템 및 방법 그리고 그 제 제어 장치	씨유박스	2014.03.21	2020.07.27	대한민국

8	특허권	하이브리드 방식의 근거리 무선 데이터 통신을 위한 장치, 방법 및 시스템	씨유박스	2014.05.07	2021.04.15	대한민국

9	특허권	특징 데이터 전송 방법, 특징 데이터를 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템	씨유박스	2016.05.25	2017.12.07	대한민국

10	특허권	듀얼 카메라를 이용한 특징 데이터 생성 시스템 및 방법	씨유박스	2016.05.25	2017.10.11	대한민국

11	특허권	스마트 단말기를 이용한 비접촉 지문인증 방법	씨유박스	2018.09.19	2020.08.28	대한민국

12	특허권	얼굴인증을 이용한 게이트 제어 방법 및 시스템	씨유박스	2019.06.07	2020.02.17	대한민국

13	특허권	복수의 카메라를 이용한 얼굴인증 방법, 단말기 및 시스템	씨유박스	2019.06.07	2019.12.19	대한민국

14	특허권	게이트 출입을 위한 이중 인증 방법, 시스템 및 단말기	씨유박스	2020.08.31	-	대한민국

15	특허권	게이트 출입을 위한 인증 방법 및 장치	씨유박스	2020.08.31	-	대한민국

16	특허권	스마트 스페이스 플랫폼을 이용한 사용자 서비스 제공 방법 및 시스템	씨유박스	2020.10.13	-	대한민국

17	특허권	얼굴 이미지를 이용한 공동주택 내 주문 방법 및 시스템	씨유박스	2020.12.07	-	대한민국

18	특허권	비콘을 이용한 결제 방법, 이를 위한 시스템 및 장치	씨유박스	2021.07.28	2022.06.10	대한민국

19	특허권	얼굴영상을 이용한 액티브 라이브니스 검출 방법 및 장치	씨유박스	2021.09.02	-	대한민국

20	특허권	생체정보 템플릿을 이용한 좌석 이탈 관리 방법 및 장치	씨유박스	2021.09.02	-	대한민국

21	특허권	PPG 신호를 사용한 위·변조 얼굴 검출 방법	씨유박스	2021.11.24	-	대한민국

22	특허권	듀얼 레인을 포함한 x-ray 검사 장치	씨유박스	2021.12.28	-	대한민국

23	특허권	효과적으로 트레이를 회수할 수 있는 트레이 리턴 시스템	씨유박스	2021.12.28	-	대한민국

24	특허권	항공보안 X-선 검색장비의 트레이 피더 장치	씨유박스	2021.12.28	-	대한민국

25	특허권	결제를 위한 인증방법 및 시스템	씨유박스	2022.03.04	-	대한민국

26	특허권	인증방법 및 시스템	씨유박스	2022.03.04	-	대한민국

27	특허권	비접촉 PPG 기반의 얼굴 영상 위·변조 판별 방법 및 분석장치	씨유박스	2022.03.14	-	대한민국

28	특허권(해외)	비콘의 보안을 위한 제어 시스템 및 방법 그리고 그 제 제어 장치	씨유박스	2014.10.27	-	미국

29	특허권(해외)	단말스캐닝장치를 이용한 서비스 제공 시스템 및 방법, 그리고 이에 적용되는 단말스캐닝장치 및 그 장치의 동작방법	씨유박스	2014.10.27	-	미국

30	특허권(해외)	하이브리드 방식의 근거리 무선 데이터 통신을 위한 장치, 방법 및 시스템	씨유박스	2015.02.16	-	미국

31	특허권(해외)	게이트 출입을 위한 이중 인증 방법, 시스템 및 단말기	씨유박스	2021.12.28	2022.11.23	러시아

32	특허권(해외)	게이트 출입을 위한 인증 방법 및 장치	씨유박스	2021.12.28	-	러시아

33	특허권(해외)	게이트 출입을 위한 이중 인증 방법, 시스템 및 단말기	씨유박스	2021.12.30	-	싱가포르

34	특허권(해외)	게이트 출입을 위한 인증 방법 및 장치	씨유박스	2021.12.30	-	싱가포르

(2) 디자인등록, 상표권, 저작권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	디자인등록증	제10류 출입통제용 게이트	씨유박스	2019.05.13	2020.02.10	대한민국

2	상표권	제06류 등 3개류 금속제 자동보안문등 11건/상표: K-Walk	씨유박스	2020.06.03	2021.07.07	대한민국

3	상표권	제09류 소프트웨어 등 9건/상표: K-Face	씨유박스	2020.06.03	2021.04.19	대한민국

4	상표권	제09류 광학문자인식용소프트웨어등 65건/상표: CUBOX	씨유박스	2016.09.28	2017.11.13	대한민국

5	상표권	제42류 생체조절 및 인식(접촉식/비접촉식)관련기술조사업등 11/상표: CUBOX	씨유박스	2016.09.28	2017.10.16	대한민국

6	상표권	제38류 전기통신시스템 및 데이터 교환시스템을 통한 전자상거래용 신호송신업 등 3건/상표: CUBOX	씨유박스	2016.09.28	2017.10.16	대한민국

7	상표권	제07류 등 5개류 공업용로봇등 22건 /상표: CUBOX	씨유박스	2015.11.20	2017.07.07	대한민국

8	상표권	제07류 등 8개류 공업용 로봇등 109건/상표: 씨유박스	씨유박스	2015.11.20	2016.12.19	대한민국

9	저작권	CUBOX GCU Gate Firmware(씨유박스 지씨유 게이트 펌웨어 버전 1.7)	씨유박스	2013.08.23	2019.09.23	대한민국

10	저작권	웹페이지 제작을 위한 콘텐츠 관리 시스템	씨유박스	2015.03.10	2019.04.15	대한민국

11	저작권	CUBOX Bio-Middleware Ver 3.5(씨유박스 바이오 미들웨어 버전 3.5 )	씨유박스	2015.05.28	2019.09.23	대한민국

12	저작권	CUBOX MBDAS IF Ver 1.7 [MBDAS Windows Part](씨유박스 엠비다스 아이에프 버전 1.7 [엠비다스 윈도우즈 파트])	씨유박스	2017.03.16	2019.09.23	대한민국

13	저작권	CUBOX MBDAS SW Ver 1.7(씨유박스 엠비다스 소프트웨어 버전 1.7 )	씨유박스	2017.03.16	2019.09.23	대한민국

14	저작권	CUBOX FaceGate Client Ver 2.3(씨유박스 얼굴인식 게이트 클라이언트 버전 2.3)	씨유박스	2017.06.05	2019.09.23	대한민국

15	저작권	CUBOX FaceGate Server Ver 2.3(씨유박스 얼굴인식게이트 서버 버전 2.3)	씨유박스	2017.06.05	2019.09.23	대한민국

16	저작권	Cubox CUBL FrameWork(씨유박스 큐블 프레임웍)	씨유박스	2017.07.01	2019.09.23	대한민국

17	저작권	CUBOX FaceMonitoring Ver 2.3(씨유박스 얼굴인식 모니터링 버전 2.3)	씨유박스	2017.08.11	2019.09.23	대한민국

18	저작권	공공기관(특사경) 업무관리 시스템	씨유박스	2019.06.30	-	대한민국

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. 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	고객과 영상통화를 실시하여 신분증표 사진과 대조

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 보유한 정보를 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

2020년부터는 각 금융사들이 '혁신금융서비스'라는 금융규제 샌드박스 제도를 통해 얼굴인식을 활용한 혁신적인 비대면 실명확인 서비스를 선보이고 있습니다. 이는 기존의 실명확인 방법과 달리 신분증 사진과 고객이 촬영한 얼굴 사진을 대조해 본인 여부를 확인하는 방식이며, 계좌 개설, 이체한도 제한, 송금 등으로 사용되고 있습니다. 최근에는 금융결제원에서 보이스피싱 대응방안으로 얼굴인식 공동시스템 구축계획안을 발표하면서 전체 금융권내 얼굴인식을 통한 비대면 실명확인 방식이 공론화되고 있습니다. 금융권에서는 비대면 계좌개설 시 본인확인 강화를 위해 반드시 신분증 진위확인을 검증하고, 추가로 얼굴인식시스템을 통한 본인인증을 진행하는 방식으로 진행되며, 기존 비대면 인증방식 이외 추가 방식 또는 대체 방식으로 도입되고 있는 추세입니다. 당사는 얼굴인식 전문기업으로 '혁신금융서비스'와 같은 금융규제 샌드박스 또는 금융결제원 시스템을 통해 새로운 기술로 시장에 긍정적인 효과를 발생시킬 것으로 예상하고 있습니다.

(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 정보통신산업진흥원은 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 대기업참여 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) 시장의 특성인공지능(AI)은 4차 산업혁명 중 주요 첨단 ICT 기술로 경제 및 사회 전반에 융합되어 전면적으로 조명 받고 있습니다. 세계 각국은 AIㆍ빅데이터 산업의 발전을 위해 각자 다양한 정책을 발표하고 있으며, 우리나라는 2020년 7월 코로나19 사태 이후 경기 회복을 위해 마련한 국가 프로젝트 '한국판 뉴딜 종합계획'을 발표하며 인공지능의 중요성을 강조하고 있습니다. 이후 2022년 10월 12대 국가전략 기술에 인공지능을 포함면서 해당산업의 전략적 중요성을 부여하고 있습니다.

인공지능산업은 현재 성장기 초기에 진입하였으며, 기술집약성으로 인해 높은 진입장벽을 이루고 있습니다. 전세계적인 디지털전환 가속화에 힘입어 인공지능에 대한 수요는 증가하고 있으며, 공공영역뿐 아니라 민간 기업에서의 수요도 점차 늘어나는 추세입니다. 제조, 의료, 금융서비스 등 다양한 분야에서도 인공지능을 도입하려는 시도가 끊임없이 이어지고 있습니다한국IDC에서 최근 발간한 '국내 인공지능(AI)시장 전망'에 따르면 국내 인공지능시장은 2021년 전년 대비 24.1% 성장하여 9,435억원의 매출 규모를 형성하고 있으며, 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%를 기록하며 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

[2020-2025 국내 인공지능(AI) 시장 전망]

(단위: 십억원)

구분	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	2025년

매출규모	807	943.5	1,121.2	1,356.1	1,619.1	1,907.4

자료: IDC Semiannual Artificial Intelligence Tracker(2021) (2) 목표 시장당사는 인공지능 중에서도 사람의 시각을 대체하는 컴퓨터비전 영역을 주요 사업으로 하고 있습니다.카메라를 통해 이미지 속의 사람 얼굴과 다양한 객체들을 인식하고 있으며, 이러한 AI Vision기술들을 기존 사업들에 접목하여 시장에서 새로운 부가가치를 창출하고 있습니다.

(가) AI 얼굴인식

AI 얼굴인식 기술은 인공지능 기술의 발전과 함께 성장하고 있으며, 경제적, 보안적, 법적인 이점 등으로 인해 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있습니다. 특히 정확성, 신속성,비접촉성의 특징을 갖기 때문에 금융, 보안, IT 등 다양한 분야에서 AI 얼굴인식 기술의 수요가 높아지고 있습니다.

당사는 국내 AI 얼굴인식 전문기업으로 다양한 분야에서 얼굴인식 기술을 적용하고 있습니다. 공급형태는 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 시스템과 소프트웨어만으로 구성된 솔루션으로 구분하고 있으며, 이에 따라 얼굴시스템과 얼굴솔루션으로 목표시장을 구분하고 있습니다.

① AI 얼굴인식 시스템 시장AI 얼굴인식 시스템은 별도의 시장으로 구분되어 있지 않으며 기존 업종의 하드웨어 시장에 귀속되어 부가가치를 창출하고 있습니다. 예를 들어 당사의 얼굴인식 기술은 공항 영역에서 자동출입국심사대, 체크인키오스크 및 보딩게이트에 적용하여 스마트공항(One-ID)이라는 신규 시장을 창출하고 있으며, 그 외에도 빌딩, 교통 등 스마트시티 영역에도 적용되여 부가가치를 창출하고 있습니다.

- 스마트공항 시장

스마트공항은 첨단 ICT 기술 및 데이터 기반 통합 플랫폼을 통해 여객 프로세스 간소화, 효율적 공항 운영 및 새롭고 혁신적인 융합 서비스 가치 창출이 가능한 공항을 의미합니다. 기존의 공항은 인력에 의존한 탑승 수속 프로세스 및 공항 운영관리를 진행했다면, 스마트 공항은 여객들이 공항 직원의 도움 없이 직접 생체정보로 신원확인과 탑승 수속을 마치는 무인화 시스템과 인공지능, 데이터 등에 기반한 공항운영 시스템을 추구하고 있습니다. 이러한 공항 자동화 패러다임에 따라 국제항공운송협회(IATA)는 생체인증 토큰을 활용하여 여객 수속을 간소화하는 원아이디(One-ID) 계획을 발표하였고 각국 정부와 항공사의 조속한 도입을 촉구하고 있습니다. 또한 생체 중에서도 얼굴인증을 표준으로 하고 있어 현재 자동출입국 단계 또는 셀프보딩 단계에서만 사용하는 얼굴인식이 향후에는 공항 전체 구역에 도입될 전망입니다. 따라서 얼굴인식 기술이 접목된 시스템들에 대한 수요도 폭발적으로 늘어날 것으로 예상됩니다.

자료: 회사 제공 Astute Analytica의 보고에 따르면 스마트공항 시장의 전체 규모는 2021년 294.6억 달러에서 2027년에는 548.6억 달러로 연평균성장률 10.9%로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 특히, 엔데믹 도래 후 각 국마다 해외여행 수요가 폭증하고 있으나 감축한 공항 및 항공사 인력의 복귀가 여의치 않아 원활한 공항시스템 가동까지는 앞으로 상당기간이 소요될 것으로 예상되고 있으며 이런 상황은 스마트 공항으로의 전환을 더욱 가속화 시킬 것으로 예상됩니다.

[2021-2027 글로벌 스마트공항 시장규모 및 전망]

(단위: 억 달러)

자료: Smart Airport Market, Astute Analytica, 2022

또한, 글로벌 조사기관인 Acuity MI에 따르면 생체인식 기반 여객처리장비의 글로벌시장규모는 2020년 2.6억 달러이며 향후 연평균 17.4% 성장하여 2025년에는 5.82억 달러에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 다만 해당 전망은 얼굴, 지문 등이 적용된자동출입국심사대 및 키오스크 위주의 전망치로 One-ID에 따른 스마트 공항 전환을 감안하지 않은 수치이기에 스마트 공항 전환에 따른 실제 생체인식 기반 여객처리장비 시장 규모는 이보다 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다.

[2020-2025 글로벌 생체인식기반 여객처리 장비 시장 전망]

(단위: 억 달러)

자료: Acuity MI, Research and Markets

- 스마트시티 시장

스마트시티 시장은 빅데이터, 인공지능, 네트워크 등 디지털 기술이 경제ㆍ사회 전반에 융합되면서 4차 산업 혁명의 신사업으로 주목받고 있습니다. 해당 시장은 산업에 따라 스마트 에너지, 스마트 환경, 스마트 교통 및 스마트 빌딩 시장으로 분류되며, 새로운 시장 창출 뿐만 아니라 지속가능 모델로도 대두되고 있습니다. 당사의 얼굴인식 기술은 스마트 빌딩, 스마트 교통 등 영역에 적용하고 있으며, 이로 인해 기존의 물리적 인프라를 데이터 중심 플랫폼으로 변화시키고 있습니다.

전세계 스마트시티 시장 규모는 2020년 1,046억 달러에서 연평균 24.7%로 급격하게 증가하여 2024년에는 2,530억 달러 규모에 달할 것으로 전망됩니다. 그 중 당사가 주력하고 있는 스마트 빌딩의 시장 규모는 2020년 107억 달러에서 2024년 258억달러로 성장할 것으로 예상되며, 신규 진입 예정인 스마트 교통 시장은 2020년 95억 달러에서2024년230억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

[스마트시티 세계시장 전망]

(단위: 억 달러, %)

구분	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	CAGR

세계시장	1,046	1,305	1,627	2,029	2,530	24.7%

- 스마트 빌딩	107	133	166	207	258

- 스마트 교통	95	119	148	185	230

- 기타	844	1,053	1,313	1,637	2,042

자료: Weekly KDB Report(2018), Grand View Research(2020)

국내 스마트시티 시장은 정부 주도로 발전방향을 제시하고 해외진출을 도모하고 있어 향후 더욱 급격한 성장이 기대되고 있습니다. 이는 세계 성장수준을 넘어선 연평균 성장률 34.0%로 전망되며 2024년에 35조 9,957억원 규모에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 세부적으로는 스마트 빌딩 시장 2024년 3조 6,715억원, 스마트 교통 시장 2024년 3조 2,755억원으로 확인되며 두 영역에서 ICT 기술에 대한 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 기대됩니다.

[국내 스마트시티 시장 전망]

(단위: 억원, %)

구분	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	CAGR

국내시장	111,643	149,602	200,467	268,625	359,957	34.0%

- 스마트 빌딩	11,387	15,259	20,447	27,399	36,715

- 스마트 교통	10,159	13,613	18,242	24,444	32,755

- 기타	90,097	120,730	161,778	216,782	290,487

자료: KEIT② AI 얼굴인식 솔루션 시장

글로벌 얼굴인식 시장은 솔루션 시장으로 COVID-19가 대유행으로 확산된 2019년부터 2021년까지 32.5억 달러에서 50.4억 달러로 2년간 약 55%의 폭발적인 성장을 이루었습니다. 풍토병으로 전환되고 있는 2022년부터는 지난 2년간의 성장세 대비 다소 둔화되나 비대면, 비접촉 방식에 대한 선호도는 증가하여 얼굴인식과 관련된 소프트웨어 및 서비스들이 본격적으로 출시되고 있습니다. 이에 따라 2020년부터 2025년까지 향후 5년간 글로벌 얼굴인식 시장 규모는 2020년 38.7억 달러에서 2025년 85.8억 달러로 연평균 성장률17.23%로 성장할 것으로 전망됩니다.

[2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러)

자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020; 글로벌 시장동향보고서

그 중 소프트웨어시장은 2020년 26.8억 달러에서 연평균성장률 16.7%로 성장하여, 2025년에는 57.9억 달러에 이를 것으로 전망되며, 서비스시장은 2020년 11.9억 달러에서 연평균성장률 18.6%로 증가하여 2025년에는 27.9억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

[전 세계 얼굴인식 시장의 구성요소별 시장 규모 및 전망]

(단위: 억 달러)

자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020

또한, 글로벌 얼굴인식 시장은 산업별로 구분되며, Markets and Markets의 리서치 자료에 의하면 당사가 최근 적극 추진하고 있는 금융권 (본인인증, 결제)산업에서의 얼굴인증 시장은 2020년 7.79억 달러에서 연평균 19.8%로 성장하여 2025년에는 19.26억 달러에 달할 것으로 기대됩니다

[2020-2025 글로벌 얼굴인식 시장의 산업별 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러)

자료: Markets and Markets, Facial Recognition Market, 2020

[AI 영상인식]

당사는 AI 얼굴인식 기술을 넘어 AI 영상인식 영역으로 사업을 확대하고 있습니다. 2021년부터는 국토부 사업을 통해 3D X-Ray 영상을 활용한 위험물 판독 기술을 내재화하고 있으며, 2022년부터는 물류 로봇에 적용함으로써 인간의 식별 활동을 지원하거나 또는 대체 가능한 빈피킹 로봇 및 자율주행 로봇 개발을 진행하고 있습니다. 해당 기술들은 영상 데이터 기반으로 개발되는 솔루션이며 그 시장규모는 아래와 같습니다.

CISION이 2020년 발표한 영상 데이터 기반 AI 서비스 세계 시장규모는 2020년 57억 달러에서 연평균 39.9%의 폭발적 성장을 이루어 2025년에는 305억 달러 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

[영상 데이터 기반 AI 서비스 세계 시장 규모] (단위: 억 달러)

자료: CISION(2020)

국내 시장은 행정안전부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부 등 정부 부처들이 지능형 기술의 성장에 주목하고 있으며, 그 규모는 2020년 1,000억원에서 연평균 성장률 23.4%를 기록하며 2025년 2,861억원으로 급성장할 전망입니다.

[영상 데이터 기반 AI 서비스 국내 시장 규모] (단위: 억원)

자료: Boannew(2020), CISION(2020)를 바탕으로 재추정

(3) 경기변동의 특성 및 계절성얼굴인식 시장은 초창기에는 정부 및 공공기관에서 이끌어 왔지만, 현재는 은행, 증권 등 금융권과 소매 및 전자상거래업 등에서 적극적으로 얼굴인식 기술을 도입하는 추세입니다. 얼굴인식은 차세대 보안수단으로서 경기변동에는 비탄력적인 성향을 보이고 있으며, 디지털시대에 자주 발생하는 해킹 위협이나 개인정보 유출 등 정보보호이슈에 따른 영향을 받습니다. 최근에는 사람들이 비대면 환경에 익숙해지면서 재택근무, 온라인 업무 등에서 정보보호의 수요가 많이 발생하고 있습니다. 한편 계절적변동성의 경우 고객사의 예산 편성 등의 특징에 따라 영향을 받으며 공공기관의 경우전년도 예산에 따라 상반기 사업 수주 후 하반기 사업 수행 및 매출 인식이 집중되는 경향이 있습니다. (4) 경쟁 현황

(가) 경쟁형태

당사가 속한 얼굴인식 시장은 얼굴인식 시스템 업체와 솔루션 업체로 나뉘며 이는 얼굴인식 알고리즘 이외에 전용 하드웨어장비 자체 보유 여부에 따라 구분되고 있습니다. 대부분의 경우 얼굴인식 알고리즘만 자체 개발하여 타사 전용장비에 적용하고 있으며, 일부 기업들은 자체 하드웨어제품은 있으나 알고리즘이 없어 타사 알고리즘을 구입하여 공급하고 있습니다. 당사와 같이 자체 알고리즘과 전용 하드웨어 모두를 직접 공급하는 기업은 전세계적으로도 손에 꼽힐 정도이며 특히 국내에서는 극소수의 기업들만 경쟁하는 과점 형태의 시장을 구성하고 있습니다. 일부 유명 해외기업들도 국내에 진출하였으나 얼굴이라는 민감한 개인정보를 다루는 만큼 외산 알고리즘은 제외하는 사회적 분위기를 형성하고 있어 얼굴인식 솔루션은 국내 기업들 위주로 경쟁하고, 하드웨어 제품은 전용 하드웨어장비 기업들간에 경쟁하고 있는 양상을 띄고 있습니다.

(나) 진입장벽

얼굴 인식 알고리즘이 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 한국지능정보사회화진흥원(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 수준의AI 인프라 확보

당사는 현재 최첨단 GPU 서버인 NVIDIA DGX-A100, HPE Apollo 6500을 포함해 NVMe All Flash NAS, NVIDIA InfiniBand 스위치 등 상당한 대규모의 AI 시스템 인프라를 보유하고 있고, 그 외에도 추가적인 GPU서버 증설을 계획하고 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 때문에, 당사가 속한 영상인식 영역으로의 온전한 투자 불가능할 것으로 판단됩니다.

당사는 이러한 적극적인 투자를 통해 대규모 AI 인프라를 구축한 상태이며 이를 활용해 지속적으로 최적의 얼굴인식 모델을 찾기 위한 시도를 하고 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 운영 한 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.

(5) 비교우위 사항① 얼굴인식 알고리즘의 정확도

얼굴인식의 정확도는 인식의 오류, 즉 실제 사용자의 얼굴을 오인식 하거나, 타인으로 인식하는 에러가 얼마나 낮은 지로 판단되며 당사의 알고리즘은 NIST(미국 국립표준기술연구소)에서 진행하는 FRVT(Face Recognition Vendor Test)의 5개 부문에서( (1:1 Verification Kiosk(21.11기준), 1:N Identification Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Visa-Kiosk(21.09기준), 1:N Investigation Border-Border(21.09기준), Paperless Travel(21.10기준)) 글로벌 1위의 낮은 오류를 입증하면서 독보적인 정확도를 자랑하고 있습니다. 또한, 대부분의 경쟁사의 경우 1:1 인증에서의 정확도를 내세우는 반면 당사는 1:1 인증영역 뿐만 아니라 난이도가 훨씬 높은 1:N에서 타사 대비 월등한 경쟁력을 가지고 있으며 고객의 입장에서 객관적인 수치에 근거하여 얼굴인식 성능을 판단할 수 있어 NIST 성적은 강력한 경쟁우위로 작용하고 있습니다.

또한 당사는 최근GPT-3와 같이 널리 사용되는 언어 모델의 중추인 트랜스포머(Transformer)모델을 국내 최초로 얼굴인식에 적용하여 지속적인 성능 고도화를 진행하고 있습니다. 이는 자동차산업으로 비유하면 내연기관 대신 전기모터를 사용하는 정도의 혁신으로 얼굴인식 알고리즘의 정확도를 한단계 더 끌어올려 글로벌 얼굴인식 시장을 선도할 기술적 역량을 갖추고 있다고 설명할 수 있습니다.

② 위ㆍ변조를 검출하는 보안성

얼굴인식기술은 편의성을 보유함과 동시에 위ㆍ변조의 위험, 즉 얼굴 컬러 사진, 모바일의 사진 혹은 3D마스크 제작하여 악의적으로 사용될 수 있는 가능성 또한 존재하고 있습니다. 이러한 정상적인 얼굴이 아님을 감지해 방어하는 기술을 Liveness Detection라고 하며 고도의 보안이 필요한 신원확인 영역 또는 비대면으로 신원인증을하는 서비스에서는 필수 기능으로 작용하고 있습니다.

당사는 2021년 국내 최초로 Liveness Detection 기술을 검증하는 ISO 30107-1을 인증 받았으며, 당시에 전세계적으로도 30개 미만의 기업만이 인증을 받았던 상황이어서 국내는 물론 세계적으로도 당사의 Liveness Detection 기술력을 입증하는 계기가 되었습니다. 금융보안원은 최근 금융권의 얼굴인식 보안 강화를 위해 이러한 국제/국내 기관의 인증을 받은 소프트웨어를 의무 사용하는 방안을 검토 중이며, 의무화 시 당사의 경쟁 우위는 더욱 더 강력해질 것으로 보고 있습니다한편 Liveness Detection 방식에 있어 대부분의 경쟁사 경우에는 멀티모달(RGB+IR+DEPTH) 방식을 사용하여 컬러 사진이나 모바일 사진을 가려내고 있지만 3D마스크까지는 제대로 가려내지 못하고 있는 현실인데 반해 당사는 상기 멀티모달 방식 외에도 고가의 카메라가 아닌 일반 기기(노트북, 태블릿, 스마트폰 등)에 기본적으로 장착되어 있는 RGB 카메라 하나만으로 3D마스크까지 가려내는 독보적인Liveness Detection 기술을 보유하고 있어 탁월한 기술적 우위를 확보하고 있습니다.

③ 금융, 공공 등 상위 보안시설에서의 레퍼런스

얼굴인식 분야는 단순히 정확도 높은 알고리즘, 우수한 보안성 등 이론상의 수치만으로 실제 사업을 수주하거나 공급계약을 따낼 수 없습니다. 이는 얼굴인식시스템이 주변에서 쉽게 접할 수 있거나 일반 소비재처럼 소비자가 직접 구입 후 설치한다고 제대로 된 성능이 나오지 않기 때문입니다. 따라서 얼굴인식 시스템 또는 솔루션을 구축/운영하면서 쌓은 노하우가 성능 수치만큼이나 중요한 경쟁 요소이며, 실제로 금융권과 공공, 민간에서도 동종 업계에서 서비스 도입을 한 레퍼런스를 필수로 검토하고 있습니다. 당사는 4대 정부청사를 포함한 국가 '가’급 보안시설에 얼굴인식 시스템을 오래전부터 공급해왔고 2022년에는 기존 고객 사이트에서 더욱 규모도 크고 발전된 시스템, 즉 법무부 자동출입국심사대에서 인천국제공항의 스마트패스 사업, 4대 정부청사에서 스마트 정부청사 구축사업 등 대규모 사업들을 수주하면서 국내 최다 현장 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 또한 솔루션의 경우 업계 최초로 가장 보안성이 높은 Liveness Detection 기술이 구현되는 얼굴인증 솔루션을 3개 금융사에 공급하고 있습니다. 그 외에도 통신사와 기술 제휴를 통하여 기업의 원격근무 시 안전한 사용자 인증을 구현하는 등 신규 사업영역에서도 괄목할 만한 성과를 거두고 있어 레퍼런스 확보에 머무르는 것이 아니라 국내 얼굴인식 솔루션 시장의 성장을 견인하고 있습니다.

④ 전용장비 설계능력

얼굴인식은 카메라를 통해 촬영된 동영상 혹은 이미지 파일에서 얼굴을 검출하는 단계부터 진행됩니다. 다양한 이미지 품질을 보정하는 기술이 발전하고 있지만 물리적인 촬영수단인 카메라와 카메라를 포함하는 장비 설계에 따라 원천 데이터의 품질이 좌우되기 때문에 장비 설계 능력 또한 얼굴 알고리즘 성능과 관련하여 중요한 요소입니다. 당사는 2013년부터 현재까지 자동출입국심사대를 비롯한 스마트패스(One-ID) 장비를 개발하면서 얼굴인증에 최적화된 카메라 화각과 배치 등에 관련된 노하우를 쌓아 왔고, 해당 기술 기반으로 다수의 지적재산권을 보유하고 있습니다.

또한, 2019년 2M Pixel급의 RGB/IR 듀얼 카메라를 자체적으로 개발하여 당사 제품에 적용하고 있으며, 해당 카메라 모듈은 렌즈에 의한 얼굴 왜곡을 최소화할 뿐만 아니라 주간/야간 시에도 고품질 이미지 취득이 가능하여 타사 대비 보다 정확한 얼굴인증 솔루션을 공급하고 있습니다. 당사는 위와 같이 제품과 레퍼런스 측면에서 모두 경쟁사가 쉽게 들어올 수 없는 상당 수준의 진입장벽을 형성 해 놓았기 때문에 과점 경쟁 시장임에도 불구하고 다양한 영역에서 독보적인 사업 확장을 도모하고 있습니다.

라. 신규 사업

구분	사업내용	기대효과

교통 얼굴인식 시스템(Tagless System)	기존 Tagless 시스템은 BLE나 WIFI, UWB와 같은 무선신호를 단독으로 이용하는 방법이 있으나 RF신호의 안테나 방사패턴을 지향성으로 구현하기 어려움이 있고 수신기의 특성에 따라 수신 감도의 영향이 발생하므로 승/하차 구분이불명확 하고 다수의 무선신호처리에 대한 한계가 있으므로실시간 사용자 처리가 어려움이 있습니다.이를 극복하기 위해 BLE 신호와 얼굴인증 방식을 결합한 인식기술을 적용하였고 BLE신호는 현재 승객이 진입한 역사를 특정하는 용도로 사용되며 이를 기반으로 역사별(혹은 구역별) 승객 갤러리를 실시간으로 구성하게 됩니다. 최종적으로 승객이 진입하는 게이트 구역에서 얼굴 단말을통해 얼굴인증을 실시함으로써 승/하차 방향을 특정하여 과금에 필요한 이용 구간 등의 정보를 확인할 수 있습니다.
또한 전체 등록 승객 중 각 역사 별(혹은 구역별) 승객 갤러리를 실시간으로 구성하므로 1:N 인증 시 인증속도 및 인증 오류율을 개선할 수 있는 장점이 있습니다.	해외에서는 이미 2019년부터 대중교통에서 얼굴인식 결제 방식을 시범 적용하고 있고 일부 국가에서는 전체 노선으로 확대 중에 있습니다. 지하철 또는 기차역에서의 얼굴인식 Tagless 시스템은 얼굴로 신분증과 티켓을 대체하며, 역무원의 검표절차를 줄여줌으로서 여객처리 시간을크게 단축하고 있습니다.
해당 기술은 스마트 교통의 일환으로 글로벌 스마트 교통의 시장규모는 2020년 기준 1조원에 달하며 2024년까지 CAGR 34%로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.
당사는 국내시장에서도 해당 기술 적용을 목표로 하고 있으며 우선적으로 테스트베드 실증 사업 신청을 통해 추진할 예정입니다.

간편결제 솔루션	매장에서 얼굴 정보를 이용해서 고객 관리, 결제 및 마일리지 적립 및 조회 등의 기능을 제공하기 위한 제품으로 일반적인 POS 기기에 얼굴인식을 위한 카메라 만을 추가하여 위의 기능들을 제공하는 제품입니다.
얼굴인식을 위해 별도로 추가되는 카메라 제어를 위한 클라이언트 환경용 SDK 와 인증을 위한 서버가 제품으로 구성되며 1:N 기반으로 얼굴인증을 통해 기능을 제공합니다.
해당 제품은 결제 앞단에서 결제를 요청한 사람에 대한 인증을 처리하는 제품으로 실제 결제는 인증 뒷단에 위치하는 PG사 혹은 VAN사를 통해서 처리하게 됩니다.	2021년 말 기준 모바일기기 등을 통한 결제 (일평균 1.1조원) 금액 중에서 간편결제 비중은 46.3%에 달하며앞으로 더욱 확대 될 것으로 예상하고 있습니다. 당사는 간편결제 중에서도 얼굴인식을 통한 결제 사업을 준비중이며 첫 적용대상으로 공항 및 면세점을 타깃으로 하고 있습니다.
얼굴은 공항 One-ID 시스템의 주요 인증 수단으로 이와 연결된 면세점에서의 얼굴결제 방식은 쉽게 사용될수 있을 것으로 예상되며, 이는 공항에서의 구매 편의 성을 높이고 출국시간을 크게 단축할 것으로 예상하고 있습니다.
그 외에도 I은행의 소상공인 모바일 포스에 얼굴결제 기능을 탑재하기 위한 협업을 진행하고 있습니다.

재택/이석관리 솔루션	원격 근무 환경에서 VDI 혹은 VPN을 이용하여 내부 업무시스템에 접속하여 업무를 처리하는 경우 업무시스템 내의 주요 기밀 정보 및 고객 정보 등이 지정된 업무 담당자 외 타인에게 공유되거나 해당 정보가 외부에 노출될 우려가 있습니다. 따라서 얼굴인식 기능을 이용하여 인가된 사용자 외의 사용자가 카메라에 인식되는 경우 화면을 차단하여 데이터에 대한 접근을 원천적으로 차단하고 있습니다.
해당 솔루션은 클라이언트와 서버로 제품이 구성되며 얼굴인식 및 2인감지, 비인가자 감시 등의 기능은 클라이언트에서 이루어지며 인증 및 관리를 위한 다양한 정책 설정 기능과 시스템 이용 현황 정보 등을 서버에서 처리하게 구성된 제품입니다.	최근 근무의 형태가 다양해지면서 금융기관 필두로 정부, 공공기관, 대기업에서 회사 기밀자료와 개인정보가 유출되지 않도록 업무용 가상PC(VDI) 시스템을 구축하고 하고 있습니다. 정부는 공공 업무에 사용되는 PC를 점진적으로 DaaS로 전환하고, 인터넷망은 2025년까지 모두 DaaS로 바꾼다는 계획을 발표하고 있습니다. DaaS 도입에 있어 보안인증은 필수로 작용하며 얼굴은 가장 최적화된 인증방식으로 기대하고 있습니다.
해당 솔루션은 공공이외도 개인정보를 다루고 있는 금융권, 기업의 정보센터 등에서도 빠르게 침투되어 사용 될 것으로 기대하고 있습니다.