알체라 분기보고서 (2021.03)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

당사는 인 공지능 영상인식 분야에서 토탈 솔루션 기술을 제공하고 있습니다.

영 상인식 사업은 크게 ① 얼굴인식 AI, ② 이상상황 감지 AI, ③ AI 학습 데이터 제작, 3개로 구분되며, 3개의 사업 영역은 동일한 원천 기술을 사용하지만 다른 시장의 형태를 갖고 있습니다.

얼굴인식 기반의 결제 시스템 구축과 모바일 뱅킹에 적용하고, 공공기간과 건설 현장 등에서 얼굴 인식 기술을 적용하여 출입과 출퇴근까지 관리할 수 있는 On Premise와 SaaS 모델을 제공하고 있습니다. 또한 얼굴인식 엔진을 활용한 방송 컨텐츠 제작에도 사용되고 있습니다.

이상상황 감지 기술(VADT : Visual Anomaly Detection Technology)은 카메라를 사용해서 실시간으로 사람이나 시설물을 진단하고, 시설물 인근의 위험 요소를 감지하는 솔루션을 말합니다. 당사는 AI로 연기의 확산 패턴을 인식하는 기술을 개발하여 원거리에서도 산불 감시가 가능하며, 사람의 움직임을 실시간으로 추적하는 기술을 개발하여 제공하고 있습니다.

당사는 AI 기술개발에 핵심요소 중 하나인 양질의 BIG DATA 제작용 Platform/Tool을 개발하여 동사의 영상인식 AI 기술을 개발하고 있습니다. 학습된 DATA는 대기업과 연구소 등 고객사에게 딥러닝 학습을 목적으로도 판매하고 있습니다.

나. 산업의 특성1) 얼굴인식 AI 분야

얼굴인식은 비용과 편리 면에서 가장 뛰어난 비접촉 생체인식 기술입니다. 홍채, 지문, 정맥 인식 등은 고가의 전용 센서를 사용해야 하고, 센서에 접촉하거나 매우 가깝게 접근해야 인식이 가능합니다. 반면에 얼굴은 원거리에서도 인식이 가능하며, 스마트폰을 포함하여 도처에 있는 일반 카메라를 통해서도 인식이 가능합니다. 최근 코로마 팬데믹의 영향으로 비대면, 비접촉 방식이 증가하면서 더욱 각광받고 있습니다. 기존에는 다른 생체인식 기술에 비해서 그 정확도가 낮아서 인식 사례가 많지 않았으나, 인공지능 기술의 발달과 함께 정확도와 안정성이 확보되면서 적용 범위가 확대고 있습니다. 현재 생체인증, 출입제어, 공공보안 등에 적용되고 있으며, 높은 성장 잠재력을 가지고 있는 것으로 판단합니다.

2) 이상상황 감지 AI 분야

이상상황 감지 기술은 카메라를 사용해서 실시간으로 사람이나 시설물을 진단하고, 시설물 인근의 위험 요소를 감지하는 솔루션을 말합니다. CCTV로 촬영된 영상에서 사람들의 이상 행동을 해석하거나, 전략 설비 등에서 화재, 산불 등을 감시하는 데 사용될 수 있습니다. 이상상황 감지 기술을 활용한 24시간 모니터링 가능하기 때문에 지속적으로 실시간 감시와 관리가 필요한 영역에 다양하게 적용될 수 있습니다. 아직 초기 시장으로 성장 가능성이 높은 영역입니다.

3) AI 학습 데이터 제작

인공지능 기술 개발에서 정제된 Data를 대량으로 확보하는 것은 기술을 고도화하는데 매우 중요한 부분입니다. 정부의 디지털 뉴딜 '데이타댐'사업으로 인해 Data 구축에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. AI 학습 데이터는 공기업, 사기업, 대학 연구기관 등 AI를 연구하는 모든 곳에서 수요가 증가하고 있습니다.

다. 산업의 성장성 1) 얼굴인식 AI 분야

최근 얼굴인식 기술은 정보 획득의 용이성으로 인해 공항 출입국 관리, 출퇴근 관리, 아파트 출입 관리, 범죄 수사 등 다양한 분야에서 인증 수단으로 활용되고 있습니다. 전체 모바일 바이오인증 시장에서 얼굴인식을 통한 인증은 연평균 28.3%의 성장률이 예상됩니다.

[세계 바이오인증별 단일요소 모바일 바이오인증 시장 현황 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

분야	2014	2016	2018	2020	2022	CAGR(%)

지문인증	897.1	4,358.6	11,024.6	17,716.4	23,342.8	27.1

음성인증	105.9	613.1	1,847.6	3,537.4	5,552.9	37.0

안면인증	275.7	1,368.2	3,535.1	5,801.2	7,810.9	28.3

홍채인증	97.4	534.7	1,528.7	2,776.4	4,134.4	33.9

정맥인증	47.9	255.4	708.6	1,248.9	1,804.6	32.2

망막스캔	42.0	207.3	533.1	871.1	1,167.1	28.0

기타	32.2	203.0	579.4	935.9	1,077.4	26.9

합계	1,498.2	7,540.3	19,757.0	32,889.3	44,890.0	29.0

(자료 : MarketsAndMarkets, 2015)

얼굴인식은 공항 출입국 시스템과 기존 CCTV를 활용한 범죄자 색출 등에 활용도가 높으며, 산업 보안과 금융권 비대면 결제 인증 등에서 수요가 높아지는 추세입니다. 스마트기기 보급 확대, 전자결제시장 확대, 사물인터넷 보급 등의 영향으로 본인 인증, 정보보안, 온라인 결제 등 분야에서 더욱 이용이 확대될 것으로 예상됩니다. 이에 따른 기술 보완과 더불어 관련 분야의 입법, 기업의 개인정보 수집 분야에서의 권리와 의무 규범화 또한 가속화될 전망입니다. (출처: KOTRA, 전자신문)

또한 해외 시장에서도 AR의 이용은 증가하고 있습니다. 시장조사기관인 eMarketer의 2019년 보고서에 따르면 미국 내 AR/VR 시장은 점차 성장할 전망이지만, 특히 AR은 기기 호환성과 접근성이 좋아 성장률이 가파르다고 말합니다. 실제로 시장조사업체 Digi-Capital의 보고서에 따르면 2022년 전 세계 AR/VR 시장은 1천50억달러(약 119조원) 규모로 성장할 것으로 전망되었는데, AR 관련 시장 규모는 900억달러(101조원) 규모로, 150억달러(17조원)의 VR보다 6배 가량 클 것으로 예측되었습니다.

2) 이상상황 감지 AI 분야

미국 전역의 전력망은 500개의 기업에서 운영되는 120,000마일 이상의 규모입니다. 갤로핑 모션(Galloping Motion) 분석과 전력선 모니터링 등에 이상상황감지가 요구됩니다. 미국 시장에서는 Gas, 제조, Utility 산업으로 확대 적용하면 목표시장이 135.8조 이상으로 연평균 성장률이 33.9%로 전망됩니다. 또한 유효시장이 건축, 토목 산업으로 확대되며 전국 23,354 곳의 건축 현장 및 6,257대의 타워크레인에 장착된 286,000대의 CCTV로 확대 적용 시 연 1,970억원으로 추정됩니다. 수익시장으로는 현재 한국전력공사 VADT용 카메라 48,000대에 확대 적용시 연 100억원 정도로 예상할 수 있습니다.

3) AI 학습 데이터 제작

데이타 산업은 시장은 2025년까지 연평균 11.3%의 성장률을 보이며 32조원을 넘어설 것을 전망됩니다. 디지털 뉴딜 정책과 데이터 바우처 사업 등으로 데이터 사업에 대한 수요는 지속적으로 성장할 것으로 전망합니다.

[20 19년 (E)~2025년(P) 데이터산업 시장 전망]

(단위 : 억원)

구분	'19년(E)	'20년(P)	'21년(P)	'22년(P)	'23년(P)	'24년(P)	'25년(P)

직접매출	92,094	93,112	103,647	115,375	128,430	142,962	159,139

간접매출	76,599	99,798	111,090	123,660	137,652	153,228	170,566

전체	168,693	192,910	214,738	239,035	266,083	296,190	329,705

(자료 : 2019 데이타산업현황조사, 한국데이터산업진흥원)

라. 시장의 경쟁상 진입 장벽1) 얼굴인식 AI 분야

얼굴인식 AI 엔진의 경우 엔진 고도화를 위해 수천만장의 이미지 데이터 학습 및 수십만명에 대한 데이터 학습이 필요합니다. 이미지 데이터의 경우 정교한 레이블링 작업이 동반되어야 하며 노이즈에 대한 이슈도 대응이 가능해야합니다. 동사는 데이터 센터를 별도로 운영하며 자체 데이터를 제작하고, 연구소에서 자체 데이터로 인공지능 모델 학습을 하여 기술의 고도화를 이루어내었습니다. 3년 이상 데이터 제작과 인공지능 기술 고도화를 진행해 왔기 때문에 타 기업이 진입하여 경쟁하기 쉽지 않다고 판단합니다. 데이터 학습뿐만 아니라 최근 시장 트렌드에 따라 Edge Device 등 사용자 기기에 맞는 최적화가 필요합니다. 최적화에 대해서도 오랜 시간의 개발이 필요하기 때문에 관련 시장의 진입이 쉽지 않을 것으로 생각됩니다.

2) 이상상황 감지 AI 분야

이상상황 감지 AI 분야 또한 데이터의 확보가 기술 고도화에 매우 중요합니다. 하지만 화재 및 이상상황의 데이터를 확보하는데에는 어려움이 많으며, 특히 화재의 경우 수십 시간의 화재 데이터 및 수 만장의 데이터가 필요합니다. 동사는 데이터 센터와 연구소에서 가상 데이터를 제작하여 학습하며, 열악환경(저조도, 역광)에 대한 데이터도 확보하고자 투자하고 있습니다. AI 모델 학습의 경우 언급된 데이터의 확보가 필수적이기 때문에, 관련 시장의 진입이 쉽지 않을 것으로 생각됩니다.

3) AI 학습 데이터 제작

정교한 레이블링 작업을 할 수 있는 숙달된 작업자를 확보 할 수 있는지와 AI 기술을 활용해 레이블링을 반자동으로 효율적으로 할 수 있는지가 기본적인 진입장벽의 판단 기준이 됩니다. 또한 데이터 레이블링 특성상 비숙련 기술자들이 작업을 하기도 하는데 이들의 작업을 보조하고 감독할 수 있는 체계를 갖추는 것 또한 중요합니다.

마. 회사의 경쟁상의 강점1) 얼굴인식 AI 분야

당사는 NIPA 및 외교부에 적용 경험으로 레퍼런스를 구축하고 있기 때문에 국내 적용 시 크게 유리함이 있습니다. 해외 업체에 대해서는 국내 고객사 대응시 Customization하여 즉각적인 대응이 가능하다는 것이 강점으로 경쟁 우위를 갖고 있습니다. 또한 해외 경쟁사의 경우 동양인에 대한 Reference가 부족하기 때문에 이 부분에서 동사가 강점을 가질 수 있습니다. 동사의 경우 자체 보유하고 있는 데이터 센터에서 동양인에 대한 데이터를 제작하여 얼굴인식 엔진 성능 고도화를 진행하고 있습니다.

2) 이상상황 감지 AI 분야

이상상황 감지 AI 분야의 경우 산불 감시 분야에서 기술력을 향상하고자 관련 연구개발팀을 따로 운영하며 연구에 집중하고 있습니다. 산불의 경우 오알람이 작동하는 경우가 있기 때문에, 화재에 대한 발화점을 조기에 감지하여 알람을 주어 오알람을 줄이고 조기 감지하는 것이 중요합니다. 당사는 화재 초기 감지 기술의 개발로 이상상황 감지 부분은 SaaS 모델을 구축하여 해외 기업들에게 제공이 용이합니다. Cloud 기반이므로 유지보수 및 즉각적인 대응이 편리하므로 해당 시장에서 기술 경쟁력 우위를 확보하고 있습니다. 관련 기술에 대해 계속적인 연구개발 투자를 진행중이며, 관련 시장의 독보적인 점유가 가능하다고 생각됩니다.

3) AI 학습 데이터 제작

A I 학습 데이터 분야에서는 고객사가 원하는 데이터를 제작해줄 수 있는 능력과 얼마나 효율적으로 데이터를 제작할 수 있느냐가 관건입니다. 당사는 다년간의 AI 학습 데이터 제작 및 자체 엔진 개발 노하우로 고객사의 Needs를 맞추어 주는 노하우를 터득하였으며, 반자동 AI 레이블링 시스템 구축 및 한국/베트남의 이원화된 데이터 센터 운영으로 효율적으로 데이터 제작을 하고 있습니다. 무엇보다 당사의 AI 엔진 성능을 고도화할 수 있는 데이터를 직접 제작할 수 있는 체계를 갖추고 있는 것이 큰 강 점입니다.

2. 주요 제품 등에 관한 사항가. 주요 제품 등의 현황

1) 주요 제품 등의 매출현황(단위 : 백만원)

품 목	생산(판매) 개시일	주요상표	제품 매출액 (비율)

DATA	2017.07	datastill	122 (18.0%)

VADT	2018.07	Aiir-VADT	73 (10.9%)

FACE	2017.07	Aiir-scan	424 (62.8%)

ACS	2020.08	-	57 ( 08.4%)

합 계	-	-	676 ( .100%)

주) 매출액은 2021년도 1분기 연결기준 매출액입니다.

2) 주요 제품 설명

구분	내용

DATA	인공지능 학습에 필요한 데이터를 취득하고, labeling 및 정제 작업을 진행합니다.취득한 데이터는 자체 인공지능 학습 및 기업에 납품합니다.

VADT	VADT(Visual Anomaly Detection Technology)는 이상상황 감지 AI 기술입니다. 화재 및 이상행동 감지를 하는 기술을 개발하여 제공합니다.

FACE	3D landmark 기술을 이용한 안면 인식 기술을 제공합니다.

ACS	얼굴인식 기반 발열감지 출입통제 시스템

나. 주요 제품 등의 가격변동추이프로젝트 단위로 사업이 진행되며, 각 프로젝트별 제품의 내용 및 품질이 상이한 관계로 가격 변동추이를 파악하기 어렵습니다.

다. 주요 제품 등 관련 각종 산업표준

아직까지 얼굴인식에 대한 산업표준은 존재하지 않습니다. 따라서 관련 시장에 대한 레퍼런스를 이용하여 사실상 표준(de facto standard)를 가질 수 있습니다. 실 예로, 동사는 외교부 사업 관련으로 여권 얼굴인식을 진행하고 있습니다. 이와 관련하여 이후 금융권에서도 본인인증 시 같은 솔루션을 이용하여 여권인식을 진행해야 합니다. 이와 같은 방식으로 레퍼런스를 이용한 사실상 표준을 선점할 수 있습니다.

라. 주요 제품 등 관련 소비자 불만사항 등

B2C 사업을 진행하지 않으므로 관련 소비자 불만사항에 대한 내용은 해당사항이 없습니다.

3. 매입에 관한 사항

가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 본 보고서 제출일 현재 매입에 관한 해당사항이 없습니다. 나. 원재료의 제품별 비중 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 본 보고서 제출일 현재 원재료에 관한 해당사항이 없습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항

가. 생산능력 및 생산실적 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 본 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.나. 생산설비에 관한 사항 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 본 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.다. 설비의 신설, 매입 계획 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 본 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출실적(단위 : 백만원)

매출유형	품 목	제6기 1분기	제5기	제4기

금액	금액	금액

제 품	DATA	수출	-	-	-

내수	122	1,594	1,845

소계	122	1,594	1,845

VADT	수출	-	-	-

내수	73	383	977

소계	73	383	977

FACE	수출	16	32	-

내수	408	950	465

소계	424	982	465

ACS	수출	-	-	-

내수	57	1,325	-

소계	57	1,325	-

기타	수출	-	-	-

내수	-	279	4

소계	-	279	4

합계	수출	16	32	-

내수	660	4,531	3,291

계	676	4,563	3,291

나. 판매조직

사업부문의 주요 판매조직은 다음과 같습니다.

구분	업무내용

영업본부	B2G SalesTeam	공공부분 관련된 사업

B2B SalesTeam	민간부분 관련된 사업

Customer Success Team	Inbound call 대응, 기술제안서 작성, 솔루션 배포 및 관리

DS사업본부	Data Science Team	학습 데이터 제작 및 판매

다. 판매경로

당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다.

라. 판매전략

마케팅 측면에서 회사(Alchera), 제품(AIIR), AI 데이터 플랫폼(Datastill) 세 가지로 나누어 홍보를 하며, 각 분야에 맞는 브랜딩 전략을 수립하였습니다.

1) Alchera 브랜드

회사의 비전에 맞는 로고를 제작하고 브랜딩하고 있습니다. 'Make your AI dreams a reality'란 비전에 따라 '꿈의 시대'를 형상화하고, 알체라의 3가지 핵심가치 협업, 투명성, 심플을 반영한 브랜딩 전략을 수립하며 진행하고 있습니다.

2) AIIR 브랜드

Product(얼굴인식 및 이상상황 감지 기술) 브랜드이며, Artificial Intelligence Image Recognition의 약자입니다. AIIR(에어-air)처럼 Anyone, Anywhere, Anytime이란 모토로 어떤 고객도 시간과 장소의 제약 없이 알체라의 제품을 경험하고 있다는 부분에 초점을 맞춰 브랜딩하고 있습니다.

3) Datastill 브랜드

알체라에서는 고객 맞춤형 AI 학습 모델 제공을 위해 학습 데이터를 직접 가공 및 정제하여 제공합니다. 이에 따라 관련 브랜드 로고를 따로 구축하여 마케팅 전략을 수립하였습니다.

6. 수주상황 당사는 본 보고서 제출일 현재 당사 재무제표에 중요한 영향을 미치는 장기공급계약 수주거래는 없습니다.

7. 시장위험과 위험관리 가. 시장위험

1) 외환위험외환위험은 환율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당사는 대부분의 거래를 국내에서 수행하고 있어 원화 외 통화로부터의 환율변동위험에 거의 노출되어 있지 않습니다.

2) 주가변동 위험당사는 전략적 목적 등으로 상장주식에 투자한 내역은 존재하지 않습니다. 3) 이자율 위험이자율 위험은 미래 시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 차입금과 예금에서 발생하고 있습니다. 당사의 이자율 위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 순이자비용의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는데 있습니다. 보고기간종료일 현재 당사는 변동금리부 차입금을 보유하고 있지 않으므로 이자비용의 변동위험은 없습니다.

나. 신용 위험 신용위험은 당사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다. 은행 및 금융기관의 경우신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로, 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다. 일반거래처의 경우 고객의 재무상태, 과거 경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 이러한 신용위험을 관리하기 위하여 당사는 주기적으로 고객과 거래상대방의 재무상태와 과거 경험 및 기타 요소들을 고려하여 재무신용도를 평가하고 있으며 거래상대방에 대한 개별적인 위험한도 관리 정책을 보유하고 있습니다. 당기 중 매출채권 및 기타금융자산에 포함된 대여금이나 미수금 등에서 중요한 손상의 징후가 발견되지 않았으며 당사는 당기말 현재 채무불이행 등이 발생할 징후는 낮은 것으로 판단하고 있습니다. 신용위험은 현금 및 현금성자산, 각종 예금 등과 같은 금융기관과의 거래에서도 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 당사는 신용도가 높은 금융기관들과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다.

다. 유동성 위험당사는 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고 현금유출예산과 실제 현금유출액을 지속적으로 분석ㆍ검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 당사의 경영진은 영업활동에서 발생하는 현금흐름과 보유금융자산으로 금융부채의 상환이 가능하다고 판단하고 있습니다.

라. 자본 위험 관리 당사의 자본관리목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본비용을 절감하기 위해 최적 자본구조를 유지하는 것입니다. 자본구조를 유지 또는 조정하기 위하여 당사는 주주에게 지급되는 배당을 조정하고 주요 자본관리지표로 부채비율 및 순차입금비율을 이용하고 있습니다

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 본 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

9. 경영상의 주요계약

당사는 본 보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

10. 연구개발활동가. 연구개발 조직

조 직	주요 역할

Face Analysis Lab	- 영상 데이터 기반으로 얼굴 인식을 위한 AI 기술을 확보 ·얼굴 검출 기술 성능 향상 및 얼굴 추적 기술 확보 ·가상 안면 영상 생성 기술 확보

Behavior Analysis Lab	- 영상 데이터 기반으로 사람의 행동 분석을 위한 AI 기술 확보- 다채널 영상 데이터 기반의 사람 재식별 기술 확보 ·단일채널의 사람 검출 및 추적 기술의 고도화- 스마트 시티의 감시 시스템을 위한 Edge-Server computing 기술 확보

Anomaly Analysis Lab	- 영상 데이터 기반에서 이상 상황 감지를 위한 AI 기술 확보 ·산불/화재 검출 기술 성능 향상

공통	- Release 대상 알고리즘과 모델추론 SDK 개발- 기술전략수립 및 기술개발 로드맵 구성- 특허, 출원등 지적 재산 취득 및 관리와 특허침해 기술대응- 국내외 학회 참석 및 기술동향 파악- 연구과제 관리 (제안서, 중간보고서, 결과보고서 작성 및 발표)

나. 연구개발비용(단위 : 백만원)

구분	제6기 1분기	제5기	제4기

경상연구개발비	397	2,230	1,314

다. 연구개발실적 [내부과제수행실적]

연도	연구과제	개발내용	연구결과

2017~2018	손인식 기반 AR	- RGB 영상에서 손과 각 손가락 관절 인식- 3차원 손 모델 정합- 3차원 손 형상 기반 AR 엔진 개발	2차원 RGB 영상으로부터 사람의 손을 인식하여 마치 영상속의 손 또는 손가락이 가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술

2019	신체 인식 기반 AR	- RGB 영상에서 사람 신체와 신체 관절 위치 인식- 3차원 신체 모델 정합- 3차원 신체 형상 기반 AR 엔진 개발	2차원 RGB 영상으로부터 사람의 신체를 인식하여 마치 영상 속 사람의 팔다리가 가상의 랜더링된 3차원 물체와 상호작용하는 것 같은 느낌을 주는 기술

2018~2019	3차원 얼굴 정합 및 변형	- RGB 영상에서 인식한 얼굴 및 얼굴 각 지점 Landmark 기반으로 3차원 얼굴 모델 정합- 3차원 얼굴 정합 기반 애니모지 엔진 개발- 3차원 얼굴 변형 엔진 개발	2차원 RGB 영상으로부터 사람 얼굴 위치, 방향, 표정 등 인식하여 얼굴에 3차원 물체(스티커) 부착된 느낌 또는 사용자가 표정을 따라하는 3차원 동물 탈(애니모지)을 쓴 느낌 제공하거나 사용자 얼굴 동적으로 변형하는 기술

2017~2019	차량 및 행인 검출	- 4K영상이나 HD CCTV영상에서 차량과 행인을 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 검출 모델 경량화 연구	고화질 영상에서 차량 및 행인 검출 기술과 capacity가 큰 딥모델을 chip에 넣을 수 있을 정도의 경량화하는 기술

2018	운전자 상태 모니터링	- IR영상에서의 안면 검출, 안면 랜드마크 추출 기술 개발- 안면을 분석하여 운전자의 상태를 파악하는 기술 개발	차량 내의 운전자 시선 검출 및 상태 모니터링을 통해 운전자의 시선 검출 및 상태를 예측

2018~2020	안면인식 용 Liveness Detection	- depth 또는 IR 영상을 이용해서 입력된 안면 영상이 진짜 사람얼굴인지 검증하는 딥러닝 모델 연구	다른 사람의 얼굴 사진이나 영상을 이용한 인증을 방지하기 위한 기술

2018~	안면인식 기술	- RGB 영상에서 사람 얼굴을 검출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 얼굴의 특징점인 랜드마크를 검출하는 딥러닝 모델 연구 개발- 안면인식을 위한 얼굴 정렬 방법 - 검출된 얼굴을 확인(1:1) 및 인증(1:N)하는 딥러닝 모델 연구 개발	입력 영상에서 사람 얼굴을 찾고 찾은 얼굴이 누구의 얼굴인지 판단할 수 있는 얼굴 인식 기술

2019~	안면 특징 파악 기술	- 안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 추정하는 딥러닝 모델 연구	안면영상에서 성별, 나이, 감정 등을 파악하는 기술

2018~2019	전력시설 상태 모니터링	- 아날로그 형을 포함한 다양한 형태의 계전기 상태를 파악	아날로그 계전기의 영역 분할 및 상태 파악을 위한 후처리 기술과 디지털 게이지의 숫자 인식 기술

2019~	이상상황(산불, 화재) 상태 모니터링	- RGB 영상에서 초기산불 검출- RGB 영상에서 실내외 화재 검출	초기에 발생한 산불과 화재를 검출하여 산불과 화재가 확산되는 것을 조기에 예방할 수 있는 기술로 화재검출 기술은 한전 남서울사업부 화재감시 시스템 적용하였고 산불 검출 기술은 현재 미국 캘리포니아 지역 산불 모니터링 서비스 운영에 적용 중

2019~	Continual learning system 연구/개발	- 모니터링 상황에서 발생하는 오류(오검출, 미검출)를 찾아내고, 이를 효과적으로 추가 학습하기 위한 시스템 개발	CCTV와 같이 다양한 환경에 대해 대응하고 지속적으로 딥러닝 모델의 정확도를 올리기 위한 기술

2019~	이상행동인식 기술	- 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치 및 포즈를 동시에 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 영상과 포즈 데이터 기반의 행동인식 기술 연구 개발	입력 영상에서의 사람의 위치 및 포즈를 동시에 추출하고 사람의 행동을 인식하는 기술

2020~	사람인식 기술	- 단일 영상안에 사람을 파악하고 위치를 추출하는 딥러닝 기반 검출 모델 연구 개발- 단일 영상안에 사람의 동선을 파악하는 딥러닝 기반 추적 기술 연구 개발- 강인한 사람 특징점 추출 및 매칭 기술 연구	여러 개의 입력 영상에서 사람의 위치를 찾고 각 사람간의 특징점을 파악하여 사람을 인식하는 기술

[정부수행과제실적]

지원부처	사업명	과제명	총 과제기간	총사업비 (정부출연금 기준)	수행기관명	사업비	진행여부

정보통신산업진흥원장	인공지능식별추적시스템구축	공항 출입국 관리시스템을 가정한 인공지능 기반의 안면 및 이상행동패턴인식 시스템 구축 및 실증	19.06~19.12	9억	(주)알체라(주관)	6.6억	완료

(주)디젠트소프트(참여)	1억

(주)슈프리마아이디(참여)	1.4억

과학기술정보통신부	스마트미디어기술개발사업화(R)지원사업	스마트 IOT를 위한 딥러닝 기반 모바일 마커리스증강현실 앱 개발	17.06~19.12	8.5억	(주)알체라(주관)	8.5억	완료

경기도경제과학진흥원장	2018년「SW융합클러스터」 R 지원사업	인공지능 기반 3D 인터랙션을 이용한 모바일 증강현실 게임 개발	18.06~18.11	1.2억	(주)알체라(주관)	0.8억	완료

가천대학교(참여)	0.4억	완료

경기도경제과학진흥원	경기도 인공지능 AI 실증 사업	안면인식 기반의 중요시설 출입통제장치 전투실험	20.07~20.11	1억	(주) 알체라(주관)	1억	완료

정보통신산업진흥원장	인공지능식별추적시스템 구축 실증 및 검증	공항출입국 시스템에서의 실데이터 기반 인공지능식별추적 엔진 고도화 및 실증	20.04~21.12	17.5억	(주) 알체라(주관)	17.5억	수행중

한국정보화진흥원장	지능형 초연결망 선도확산사업 공모과제 신청서	5G 인프라를 활용한 업무환경 혁신 및 AI 생활안전/편의 서비스 선도적용 사업	20.06~20.12	42억	케이티(주관)	23억	수행중

인포마크(참여)	13.5억

(주)알체라(참여)	5.5억

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 보유 현황[특허권]

순번	구분	출원일
등록일	출원국가	출원번호	내 용

1	출원	2017.12.22	한국	10-2017-0177807	3차원 손 자세 인식 장치 및 방법

2	출원	2018.11.16	한국	10-2018-0142159	딥러닝 기반 손 인식 증강현실 상호작용 장치 및 방법

3	출원	2018.12.21	한국	10-2018-0167986	관절 모델 정합 장치 및 방법

4	출원	2018.12.21	PCT	PCT/KR2018/016548	관절 모델 정합 장치 및 방법

5	출원	2019.09.13	미국	16/494,055	관절 모델 정합 장치 및 방법

6	등록	2020.08.10	한국	10-2144975	머신 러닝 시스템 및 머신 러닝 시스템의 동작 방법

7	등록	2020.08.10	PCT	10-2144974	화재 검출 시스템

8	출원	2019.11.20	한국	10-2019-0149917	증강현실 콘텐츠 제작 방법 및 장치

9	출원	2019.12.02	PCT	10-2019-0158183	제스처 인식을 통한 디바이스 제어 방법 및 장치

10	출원	2019.12.30	한국	16/730,232	증강현실 콘텐츠 제작 방법 및 장치

11	출원	2020.01.29	PCT	PCT/KR2020/001361	머신 러닝 시스템 및 머신 러닝 시스템의 동작 방법

12	출원	2020.01.29	PCT	PCT/KR2020/001357	화재 검출 시스템

13	출원	2020.01.31	한국	10-2020-0012098	생체 정보 등록 방법 및 이를 수행하기 위한 생체 정보 등록 장치

14	출원	2020.01.31	한국	10-2020-0011125	생체정보 분산관리 시스템 및 이를 이용한 생체인식 방법

15	출원	2020.12.17	한국	10-2020-0177509	생체인증 시스템의 관리 방법 및 이를 수행하기 위한 장치

16	출원	2020.11.18	PCT	PCT/KR2020/016263	생체 정보 등록 방법 및 이를 수행하기 위한 생체 정보 등록 장치

17	출원	2020.11.18	PCT	PCT/KR2020/016266	생체정보 분산관리 시스템 및 이를 이용한 생체인식 방법

※ 용어의 정의

용어	내용

AI	인공지능(artificial intelligence). 최근에는 인간의 뇌를 모사한 인공신경망(artificial neural network)의 하나인 딥러닝(deep learning) 기술이 많이 사용되고 있음

Ageing 문제	등록 시점의 얼굴과 인증 시점의 얼굴이 수년의 차가 있어서, 제대로 인식이 안되는 문제

AR	증강현실 (augmented reality). 실 영상 위에 가상의 정보 또는 그래픽을 얹어서 보이는 기술.

boxel	3차원 공간의 픽셀

Crowd SouringPlatform	여러 사람이 동시에 접속해서 작업할 수 있는 SW 플랫폼

Deep learning	인공신경망에서 은닉층 (hidden layer)가 2층 이상인 경우. 최근에는 수백층을 쌓은 모델도 사용되고 있음. 딥러닝을 학습하기 위해서는 작게는 수만장 크게는 수억장의 학습용 데이터가 필요함

Face identification	얼굴 식별 기술. 얼굴 인식(face recognition) 기술 중에서도 입력 영상 속 얼굴의 이름을 알아내는 1:N 매칭 기술

Face verification	얼굴 인증 기술. 얼굴 인식(face recognition) 기술 중에서도 얼굴이 같은 사람 것인지를 알아내는 1:1 매칭 기술. Face authentication 이라고도 함

FRVT	Face Recognition Vendor Test : NIST(미국 국립표준기술연구소)에서 매 4년마다 개최하는 세계 최대의 얼굴인식 평가

Labeling	영상에 사람이 정보를 넣어서 학습용 데이터로 만드는 작업. Annotation 이라고도 불림. 예를 들어서 도로 영상에서 차선, 차량의 위치와 차종을 적어주는 일

Liveness detection	살아있는 사람인지, 사진 속 또는 스마트폰 화면 속의 사람인지를 파악하는 기술. Anti-Spoofing 이라고도 함

SaaS	서비스형 소프트웨어(SW as a Service). 클라우드를 통해 제공되는 SW. 별도 설치과정 없이 퍼브릭 클라우드에설치된 SW를 인터넷을 통해 제공받는 서비스. 복잡한 설치과정이 필요없고, 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됨

VADT	Visually Anomaly Detection Technology(비정상 상황 감지 기술), 산불과 같은 자연물의 이상 상황, 설비가 정상 가동 범위를 넘는 경우, 건물의 침입자 발생 등을 파악하는 기술

On Premise	Cloud 서버 등 원격 시스템을 이용하지 않고 개인 또는 조직 내에 있는 하드웨어 종속으로 설치 및 실행하는 방식

POC 과제	Proof of Concept의 약자로 본사업 진행 전 사업의 실현 가능성 등을 검토하기 위해 진행하는 과제

인퍼런스 서버	안면인식에서 입력 안면 영상에 대해서 특징점을 추출하고, 안면 매칭을 위해 기존 Database와의 비교연산을 수행하는 서버

Edge Box	5G 인프라 구축을 위한 5G 네트워크 모뎀 및 AI 엔진이 결합된 단말 기술

SDK	Software Development Kit, 응용 프로그램을 만들 수 있도록 하는 개발 도구의 집합

SDM (SupervisedDescent Method)	안면 영상에서 랜드마크를 추출하는 알고리즘을 학습시키는 방법 중의 하나로, 안면 영상으로부터 구성요소의 위치, 모양을 gradient라는 수학적 방법을 사용해서 추정하여 검출하는 방법. 딥러닝을 활용하기 전에는 가장 유명한 방식이었음

Cascade CNN	다수의 CNN 모델이 직렬로 연결되어 모든 CNN은 바로 앞의 CNN에 종속되어 있음. 즉, 모든 CNN은 직전의 CNN의 결과를 이용하여 새로운 추론을 하는 방식을 말함

SAN (Stacked Auto-Encoder Network)	얼굴 랜드마크 검출 방식의 일종. Coarse-to-Fine 방식의 하나로 Global SAN과 다수의 Local SAN으로 구성되어 있음. Global SAN에서는 저해상도 영상으로부터 랜드마크 초기 위치를 추정함. Global SAN은 네 개의 layer로 구성되어 있고, 마지막은 regression layer로 영상 형태의 입력을 랜드마크 위치로 출력할 수 있도록 설계되어 있으며, 이 후에는 N개의 local SAN으로 구성되어 있다. 이것은 cascade 방식의 일종으로서, 첫번째 네트워크에서 초기 랜드마크 위치를 추정한 후, 이후 네트워크를 통하여 더 정확한 위치로 교정함. 랜드마크를 개별적으로 교정하지 않고 모든 랜드마크를 동시에 교정함. 이러한 특성에 의하여 랜드마크 일부가 가려진 경우에도 나머지 랜드마크 정보를 이용하여 추정이 가능

MTCNN (Multi-taskCascaded ConvolutionalNeural Networks)	하나의 task를 학습시키는 것보다, 관련된 두개 이상의 task(multi task)를 학습 시킴으로써 성능을 더 좋게 하는 방법. 예를 들어, 영상에서 안면을 검출하는 방법을 학습시키는데 있어서, 안면 검출과 더불어 랜드마크를 같이 학습시키면 안면 검출의 성능이 향상됨. 이러한 방식을 Cascade CNN으로 묶는 방법

ArcFace (AdditiveAngular Margin Loss)	안면의 특징을 추출하는 방법을 학습시키는데 사용되는 loss의 개념중 하나. 대부분의 영상 기반 딥러닝 알고리즘은 학습 과정에서 정답을 가지고 있고, 이 정답과의 오차(loss)를 최소화하는 방식으로 학습이 진행됨. ArcFace는 이 loss에 additive margin을 강제로 넣는 방식으로 loss를 실제 loss 보다 더 크게 만듦으로써 학습이 더 잘 진행되게 하는 방법

RetinaNet	RetinaNet은 focal loss라는 loss function 을 사용하는 CNN임. focal loss는 학습 중에 여러 개의 샘플이 존재하는데, 학습 과정에서 정답을 맞추는 샘플의 loss에 대해서는 가중치를 낮추고 정답과 틀린 샘플의 loss에 대해서는 가중치를 부여하는 방법

WILD환경	Studio와 같이 제한된 환경이 아닌, 실생활 환경에서 촬영된 일반 사진. 얼굴 포즈, 조명, 표정, 가림이 있는 환경의 사진임

FPIR (False PositiveIdentification Rate)	N명의 DB에서 사람을 인식하는데 있어서, 어떤 사람을 인식했다는 결과가 나왔는데, 그 결과가 틀릴 확률 (FAR과 비슷한 개념, 주로 1:N에서 사용)

FNIR (False NegativeIdentification Rate)	N명의 DB에서 사람을 인식하는데 있어서, 찾아야 될 사람을 인식하지 못했을 확률 (FRR과 비슷한 개념, 주로 1:N에서 사용)

FAR (False AcceptanceRate: 타인 오수락율)	다른 사람을 같은 사람이라고 인식하는 확률 (동일인이라고 판단했는데 틀린 확률, 주로 1:1에서 사용)

FRR (False RejectionRate: 본인 오거부율)	같은 사람을 다른 사람이라고 인식하는 확률 (다른 사람이라고 판단했는데 틀린 확률, 주로 1:1에서 사용)

FMR (False Match Rate)	FAR(False Acceptance Rate)과 동일

FNMR (False Non-Match Rate)	FRR(False Rejection Rate)과 동일