알체라 분기보고서 (2021.09)
7. 기타 참고사항

가. 산업의 특성1) 안면인식 AI 분야

안면인식은 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

이 상상황 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

인 공지능 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.

나. 산업의 성장성 1) 안면인식 AI 분야

최 근 안면인식 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 안면인식을 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)

안면인식은 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)

다. 시장의 경쟁상 진입 장벽1) 안면인식 AI 분야

안면인식 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.

라. 회사의 경쟁상의 강점1) 안면인식 AI 분야

당 사는 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 안면인식 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.