알체라 사업보고서 (2020.12)
II. 사업의 내용

※ 용어 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 차선을 그리고, 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 설치 과정 없이 퍼브릭 클라우드에 설치된 SW를 인터넷을 통해서 제공받는 서비스. 복잡한 설치 과정이 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 (Supervised DescentMethod)	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 있다. Global SAN에서는 저해상도 영상으로부터 랜드마크 초기 위치를 추정한다. 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 교정한다. 랜드마크를 개별적으로 교정하지 않고 모든 랜드마크를 동시에 교정한다. 이러한 특성에 의하여 랜드마크 일부가 가려진 경우에도 나머지 랜드마크 정보를 이용하여 추정이 가능하다.

MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Neural 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 (Additive AngularMargin 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 Positive Identification Rate)	N명의 DB에서 사람을 인식하는데 있어서, 어떤 사람을 인식했다는 결과가 나왔는데, 그 결과가 틀릴 확률 (FAR과 비슷한 개념, 주로 1:N에서 사용)

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

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

FRR (False Rejection Rate: 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

가. 사업의 개요

당사는 인 공지능 영상인식 분야에서 토탈 솔루션 기술을 제공하고 있습니다.

영 상인식 사업은 크게 ①얼굴인식 AI와 ②이상상황 감지 AI, ③AI 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 Om 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 특성(1) 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 기술 (VADT: Visual Anomaly Detection Technology)은 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	19757.0	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 6배가량 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 1,970억으로 추정됩니다. 수익시장으로는 현재 한국전력공사 VADT(Visual Anomaly Detection Technology)용 카메라 48,000대에 확대 적용시 연 100억 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.

[2019년(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 장벽(1) 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 강점(1) 얼굴인식 AI 분야

동사는 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

AI 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	1,593 (34.93%)

VADT	2018.07	Aiir-VADT	382 (8.39%)

FACE	2017.07	Aiir-scan	988 (21.67%)

ACS	2020.08	-	1,325 (29.04%)

합 계	-	-	4,283 (94.03%)

주) 매출액은 2020년도 연결기준 매출액입니다.

(2) 주요 제품 설명

구분	내용

DATA	인공지능 학습에 필요한 데이터를 취득하고, labling 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 landmark기술을 이용한 안면 인식 기술을 제공합니다.

ACS	얼굴인식 기반 발열감지 출입통제 시스템

나. 주요 제품 등의 가격변동추이 프로젝트 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 사항가. 매입 현황 (단위 : 백만원)

유형	품목	구체적 용도	매입액	비 고(매입처)

제품	ACS	제품매출	1,733	동아전기공업 주식회사, ㈜히타치엘지데이터스토리

제품	열화상 센서	ACS 단말기 부품	425	주식회사 센솔루션코리아

※ 상기 주요 매입처 중 당사와 특수관계에 있는 매입처는 없습니다. 나. 원재료의 제품별 비중 당사의 투입된 원재료는 ACS 제품에 투입되는 비용입니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항가. 생산능력 및 생산실적

(1) 생산능력

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(2) 생산실적

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항 (1) 현황

(단위 : 천원)

공장	자산	소재지	기초가액	당기 증감	당기
상각	기말
가액

증가	감소

본사	비품	본사	705,346	413,648	11,725	170,499	770,690

시설장치	본사	213,097	114,055	-	48,957	208,342

합 계	918,443	527,703	11,725	219,456	979,032

(2 ) 최근3년간 변동사항

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(3) 설비의 신설 및 매입 계획

당사는 기술 개발을 위해 고성능 PC 추가 도입하고, 기술 보안 및 환경 개선을 위해서버실을 설치할 예정입니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출실적(단위: 천원)

매출유형	품 목	2020년도(제5기)	2019년도(제4기)	2018년도(제3기)

금액	금액	금액

제 품	DATA	수출	-	-	-

내수	1,593,997	1,845,203	709,442

소계	1,593,997	1,845,203	709,442

VADT	수출	-	-	-

내수	382,907	976,983	315,502

소계	382,907	976,983	315,502

FACE	수출	31,579	-	-

내수	950,021	465,064	518,894

소계	981,600	465,064	518,894

ACS	수출	-	-	-

내수	1,325,050	-	-

소계	1,325,050	-

기타	수출	-	-	-

내수	279,300	3,927	6,000

소계	279,300	3,927	6,000

합계	수출	31,579	-	-

내수	4,531,275	3,291,177	1,549,838

계	4,562,854	3,291,177	1,549,838

나. 판매조직

사업부문의 주요 판매조직은 다음과 같습니다.

구분	업무내용

영업본부	B2G SalesTeam	공공부분 관련된 사업

B2B SalesTeam	민간부분 관련된 사업

Customer Success Team	Inboud call 대응, 기술제안서작성, 솔루션 배포 후 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) 세가지로 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”이란 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, Antime이란 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. 수주상황2020년말 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) 이자율위험이자율 위험은 미래 시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 차입금과 예금에서 발생하고 있습니다. 당사의 이자율위험관리의 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.

보고기간종료일 현재 금융부채의 잔존계약 만기에 따른 만기분석내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원)