스마트레이더시스템 사업보고서 (2023.12)
5. 위험관리 및 파생거래

금융상품과 관련하여 당사는 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 당사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며, 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는 데 중점을 두고 있습니다.위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율위험, 신용위험, 파생금융상품과 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정분야에 관한 문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

가. 신용 위험신용위험은 계약 상대방이 계약상의 의무를 불이행하여 회사에 재무적 손실을 미칠 위험을 의미합니다. 담보나 기타 신용보강을 고려하지 않았을 경우에 계약 상대방의 의무 불이행으로 인해 회사가 부담하게 될 재무적 손실의 최대 노출액은 재무제표상 각 금융자산의 장부금액에 해당합니다.연결회사는 신용위험을 관리하기 위하여 신용도가 일정수준 이상인 거래처와 거래하고 있으며, 금융자산의 신용보강을 위한 정책과 절차를 마련하여 운영하고 있습니다. 연결회사는 지연되는 금융자산에 대하여 지연사유에 따라 적절한 조치를 취하고 있습니다.당기말 및 전기말 현재 연결회사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분	당기말	전기말

현금및현금성자산	1,742,591	235,493

매출채권	823,847	1,397,392

기타수취채권(유동)	507,399	205,137

기타금융자산	17,500,000	6,178,902

기타수취채권(비유동)	38,799	214,341

합 계	20,612,636	8,231,265

나. 환율 변동 위험환위험은 외화로 표시된 화폐성자산과 화폐성부채의 환율변동과 관련하여 발생하고 있습니다.보고기간 종료일 현재 연결회사의 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성자산 및 부채의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위 : USD, JPY, 천원)

구분	통화	당기말	전기말

외화금액	원화환산액	외화금액	원화환산액

금융자산	USD	1,136,278	1,460,083	1,117,265	1,415,910

JPY	2,295,975	20,954	-	-

금융부채	USD	28,656	36,950	54,261	68,766

연결회사의 주요 환위험은 USD 환율에 기인하므로 손익의 변동성은 주로 USD 표시 금융상품으로부터 발생합니다.

(단위 : 천원)

구 분	세후 이익에 대한 영향

당기	전기

미국 달러/원	10% 상승시	142,313	134,714

10% 하락시	(142,313)	(134,714)

다. 유동성위험연결회사는 주기적으로 자금수지계획을 수립함으로써 영업활동, 투자활동, 재무활동의 자금수지를 미리 예측하고 있으며, 이를 통해 필요한 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성 리스크를 관리하고 있습니다. 또한, 신중한 유동성 위험관리는 충분한 현금성 자산 및 금융상품의 유지, 적절히 약정된 신용한도 금액으로부터 자금 여력 등을 포함하고 있습니다.당기말 및 전기말 현재 연결회사의 금융부채별 상환계획으로서 할인되지 않은 계약상의 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원) 당기말 장부금액 계약상현금흐름 1년이하 1년~5년 5년 초과 매입채무 169,942 169,942 169,942 - - 기타지급채무 578,451 578,451 578,451 - - 차입금 2,700,000 2,755,620 2,755,620 - - 리스부채 193,856 204,990 103,176 101,814 - 합 계 3,642,248 3,709,002 3,607,188 101,814 - (단위 : 천원) 전기말 장부금액 계약상현금흐름 1년이하 1년~5년 5년 초과 매입채무 147,829 147,829 147,829 - - 기타지급채무 524,479 524,479 524,479 - - 차입금 2,700,000 2,747,979 2,747,979 - - 리스부채 143,585 145,470 135,470 10,000 - 합 계 3,515,893 3,565,757 3,555,757 10,000 - 라. 자본위험 관리자본관리목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본비용을 절감하기 위해 최적의 자본구조를 유지하는 것입니다.연결회사의 자본구조는 순부채를 총자본(비지배지분 포함)으로 나누어 산출하고 있습니다. 당기말 및 전기말 현재 연결회사의 자본조달비율은 다음과 같습니다. (단위 : 천원, %) 구 분 당기말 전기말 총 차입금 2,700,000 2,700,000 차감 : 현금및현금성자산 1,742,591 235,493 순부채 (A) 957,409 2,464,507 자본총계 (B) 21,642,925 8,623,842 총자본 (C = A+B) 22,600,333 11,088,349 자본조달비율 (A/C) 4.2% 22.2% 마. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등사업보고서 제출일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.나. 연구개발 활동 (1) 연구개발 조직 당사의 연구개발 조직은 레이다의 설계 및 기술 개발을 진행하는 중앙연구소와 고객의 요구사항 분석 및 기술 대응을 하는 알파연구소로 구성되어 있습니다. 연구소 조직도.jpg 연구소 조직도 (2) 연구개발비용 (단위: 천원) 구분 2023연도(제7기) 2022연도(제6기) 2021연도(제5기) 매출액 4,075,935 4,024,885 3,485,358 연구개발비용 총액 4,165,704 5,589,024 3,116,076 (정부보조금) (1,623,940) (3,230,357) (611,454) 연구개발비용 계(정부보조금 차감 후) 2,541,764 2,358,667 2,504,622 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계 ÷당기매출액×100] 62.4% 58.6% 71.9% 주) 연 결재무정보 기준 (3) 연구개발실적 가) 개발완료 실적 프로젝트(제품)명 개발 내용 개발기간 상용화 개발 결과 및 효과 RETINA-4FN 차량 전방 및 코너용 4D 이미징 레이다 개발 2020.01 ~ 2022.06 상용화 비균일 배열 안테나를 통한 고해상도 도플러 감지 해상도 기술 개발로 차량, 자전거, 보행자 등 객체인식기술 개발을 완료하였습니다. 자율주행차량용 전방 및 코너레이다로 적용 가능하며, 농기계, 건설기계, 특장차량용으로도 적용 가능합니다. 또한 스마트팩토리 안전사고 예방 및 해안경비 등 산업용의 레이다로도 2023년부터 매출이 발생하고 있습니다. RETINA-4AM 드론 추적용 4D 이미징 레이다 개발 2020.01 ~ 2021.08 상용화 도플러 속도 Aliasing을 6배 확대한 속도 측정 기술 및 비균일 배열 데이터를 활용하여 수평, 수직 각도를 1도로 구현하여 4개의 레이다 칩을 이용한 추적용 4D 이미징 레이다를 개발하였습니다. 현재 유해드론 침입시 추적, 격추용 드론에 장착되어 매출이 발생하고 있습니다. RETINA-4SN 실내 환경에서의 사람 감지용 4D 이미징 레이다 개발 2017.10 ~ 2022.09 상용화 복수 개의 레이다 칩 구동을 위한 다중입출력 레이다 신호 생성 제어 기술 및 딥러닝에 기반한 사람의 낙상, 자세 감지가 가능한 실시간 객체 인식 기술이 있는 제품을 개발하였습니다. 현재 대학병원 등에 매출이 발생하고 있습니다. IRISt-03A 트럭 및 특수목적 차량에서의 후방 감지용 레이다 개발 2019.01 ~ 2021.07 상용화 수평 FOV 180도 후방 감지용 레이다를 개발 완료하였으며, 차량감지거리 20미터, 사람감지거리 15미터가 가능합니다. 미국 트럭용 인증 규격을 준수할 수 있는 정도의 제품이며, IP69K 인증 및 고객사 PPAP 승인을 완료하였습니다. 미국에서 판매되기 시작하여 현재 국내 트럭, 건설중장비 업체에 매출되고 있습니다. SE68-51 지하철 역사 화장실 내 장기 재실 감지용 레이다 개발 2021.05 ~ 2022.01 상용화 레이다 센서 연결을 위한 게이트웨이(RG-100), 중앙관제 시스템 관리 규약 구현을 통한 개별 레이다 센서 정보 전달, 레이다 센서 펌웨어 업데이트 기능 개발을 완료하여 지하철 재실 및 장기 방치 탐지 레이다를 개발하였습니다. 서울지하철 8호선, 9호선에 설치가 되었고 현재 지하철 5호선 수주도 완료하여 진행중입니다. 자율주행 4D 이미징 레이다 센서 기반의 [동적객체] 및 [주행환경객체] 데이터 구축 자율주행 고도화를 위한 센서 기반의 동적객체(100만장), 주행환경객체(100만장) 인지 학습 데이터셋 2022.04 ~ 2022.12 데이터셋구축 완료 자율주행차량, 이륜차, 버스, 자전거, 트럭, 보행자, 특수목적 차량용 레이다, 카메라, 라이다 융합센서를 이용한 동적객체 데이터 100만장 수집 및 구축에 대한 개발입니다. 또한 자율주행을 위한 중앙분리대, 육교, 터널 입구, 방음벽, 가로수, 램프, 도로 위 표지판 등 주행 환경 객체 데이터도 구축하였습니다. IRIS-H 굴삭기/휠로더용 광각 레이다 개발 2023.05~2023.12 개발완료 대형 중장비 /특수목적 차량 (건설용 특수 차량 등 )의 Blind Spot Detection 및 안전 확보를 가능하게 하는 고객 요구사항에 맞춰 FOV 180 도 , 사람 /차량 감지 15m, 설치 높이 최대 2.5m 및 ISO기준에 준하는 앉은 사람 감지를 가능하게 하는 좌 /우 /후방 감지용 레이다 개발 과제를 수행 완료 하였으며 , 현재 '25년 이후 상용화를 위한 실차 튜닝 및 테스트 진행 중입니다 . RM6240_ODS 물류 배송 드론용 레이다 개발 2023.04~2023.12 Alpha Test 적용 완료 목적 기반의 드론 시스템에서 상승/하강, 평행 이동 시에 대해서 개별 레이다의 신호처리 알고리즘을 개발하고, 5개의 레이다 모듈을 시간 단위로 순차적으로 동작 시켜서 드론 운행시의 전력 소모량을 최적화 할 수 있도록 레이다 운영 시스템을 구축하였습니다. 향후 유사한 배터리 기반의 이동체에서 활동 가능한 효율적인 레이다 운영 플랫폼을 확보했고, 물류 배송 드론 운영시에 필요한 시나리오 별 KPI를 확보 하였습니다. RM60-LAC 에어컨 및 전자제품용 레이다 개발 2023.05 ~ 2023.12 상용화 에어컨 및 가전 제품이 동작할 때 주변에 사람이 없는 경우 기기의 동작을 중지시켜 에너지 낭비를 최소화하는 용도로 사용합니다 . 이 제 품을 채용한 전자 제품은 에너지 규제가 강화되는 유럽 등 선진국에서 제품의 에너지 효율 등급을 높힐수 있습니다 . '24년 1월부터 양산 중이며, '24년 2분기부터 본격적인 매출이 발생할 것으로 예상하고 있습니다 . 나) 현재 개발중인 현황 연구과제명 개발주체 연구기간 관련제품 소프트웨어 정의 차량용(SDV) 차세대 이미징 레이다 개발용역 2022.05~2024.07 4D 이미징 레이다 레벨 3 이상의 자율주행차용 레이다 센서 개발 개발용역 2023.02~2024.02 4D 이미징 레이다 통합모델 굴착기용 광각레이다 이물질 감지 알고리즘 개발 개발용역 2023.12~2024.11 특장차량용 레이다 Senior Care 및 헬스케어용 레이다 자체개발 2023.09~2024.03 헬스케어용 레이다 냉장고용 레이다 개발 자체개발 2023.01~2024.12 산업용 레이다 다) 정부출연 연구과제 현황 [최근 5개년 정부출연 연구과제 수행 현황] (단위 : 백만원) 과제명 주관부서 총사업비 당사사업비 정부출연금(당사) 실시기간 진행여부 어라운드 뷰 모니터 연동을 위한 후방 물체 감지용 79GHz 초소형 차량용 근거리 레이다 모듈 개발 중소기업기술정보진흥원 932.80 932.80 419.76 16.12~18.12 완료 77 / 79GHz Dual Band 레이다 개발 한국산업기술평가관리원 12,048.56 2,091.60 1,401.00 17.05~20.12 완료 대형버스용 자율주행 부품 및 차량장착 기술개발 한국산업기술평가관리원 5,094.73 707.35 473.90 19.07~21.12 완료 2020년도 해외 인증규격 적합제품 기술개발사업 중소기업기술정보진흥원 187.50 187.50 150.00 20.07~21.06 완료 4D 이미징 레이다 적용 자율주행차 실증 및 사업화 과기부 일자리진흥원 965.25 371.25 297.00 20.09~22.03 완료 자율주행 차량용 360도 통합 센싱 4D 이미징 레이다 센서 중소기업기술정보진흥원 750.00 750.00 600.00 20.11~22.11 완료 자율주행을 위한 인공지능 기반의 4D 레이다 객체 인식 기술 개발 정보통신기획평가원 900.00 200.00 - 21.04~22.12 완료 글로벌 상용화를 위한 헬스케어용 AI 4D 이미징 레이다의 고도화 개발 정보통신기획평가원 900.00 900.00 700.00 21.04~22.12 완료 자율주행용 4D 이미징 레이다 센서모듈 기술 개발 한국산업기술평가관리원 12,124.30 4,958.40 3,800.00 21.04~25.12 진행중 딥러닝 기반 차량용 레이다 센서의 보행자 인식 기술 개발 중소기업기술정보진흥원 957.60 575.60 384.00 21.09~23.08 완료 4D 이미징 레이다 기반 AI 지능형 해양시설 안전시스템 구축 해양수산과학기술진흥원 681.25 272.50 210.00 22.04~23.12 완료 4D 이미징 레이다 센서 기반 데이터 분야 한국지능정보사회진흥원 3,472.00 741.00 600.00 22.05~22.12 완료 4D 이미지 레이다용 단일칩 레이다 센서 개발 한국산업기술평가관리원 4,725.68 2,648.03 1,839.75 23.04~25.12 진행중 지능형 교통관제를 위한 60GHz 4D 이미징 레이다 실증 정보통신산업진흥원 305.33 305.33 229.00 23.05~23.11 완료 합 계 44,045.00 15,641.37 11,104.41 - - [최근 5개년 정부출연 사업화 과제 수행 현황] (단위 : 백만원) 과제명 주관부서 총사업비 당사사업비 정부출연금(당사) 실시기간 진행여부 스타트업 해외진출 바우처 무역협회 42.00 42.00 29.40 19.09~20.08 완료 초고해상도 4D 이미지 레이다 센서 한국전파진흥협회 57.20 57.20 40.00 20.04~20.11 완료 자율 주행 차량 및 산업용 4D 이미지 레이다 창업진흥원 600.00 600.00 300.00 20.06~21.05 완료 자동차부품기업 혁신지원 사업 한국자동차연구원 84.00 84.00 70.00 20.07~20.12 완료 자율주행 및 산업용 4D 이미지 레이다 한국산업기술진흥원 159.60 159.60 159.60 20.07~20.12 완료 2021년도 1차 신뢰성기반활용지원사업 한국산업기술진흥원 73.00 73.00 73.00 20.07~20.12 완료 자율주행 차량용 4D 이미지 레이다 안테나 성능 고도화 창업진흥원 148.00 148.00 148.00 21.01~21.12 완료 2021년 SW고성장클럽 200 사업 한국생산성본부 300.00 300.00 250.00 21.02~21.12 완료 신산업 및 K-Bio 바우처_혁신바우처 중기부 100.00 100.00 70.00 21.04~22.03 완료 산업용 고해상도 4D 이미징 레이다 개발 한국산업기술진흥원 46.10 46.08 40.00 21.07~22.06 완료 내부정보유출방지를 위한 통합보안솔루션 구축 대 중소기업농어업협력재단 57.90 57.90 28.95 21.10~21.12 완료 자율주행 차량 및 산업용 4D 이미지 레이다 창업진흥원 190.00 190.00 190.00 21.10~22.03 완료 자율주행 차량 및 산업용 4D 이미지 레이다 창업진흥원 212.86 212.86 149.00 22.01~22.12 완료 2022년 SW고성장클럽 200 사업 한국정보통신진흥협회 300.00 300.00 250.00 22.02~22.11 완료 굴착기 안전 사고 예방을 위한 산업용 레이다 개발 경기산학융합원 22.60 22.60 15.00 22.06.~22.11 완료 2023년 산업 글로벌 진출역량 강화사업(산업통상자원부 수출바우처 사업) 산업통상자원부 70.00 70.00 49.00 23.02~24.03 진행중 무인이동체 자율주행을 위한 레이다 센서 컨셉 도출용 시작품 제작 경기산학융합원 44.50 44.50 40.00 23.05~23.10 완료 Software Defined Vehicle 구현을 위한 레이다 신호처리 NVIDIA 프로세서 보드 제작 한국자동차연구원 72.00 72.00 60.00 23.07~24.01 진행중 4D Imaging Radar 성능 분석을 위한 데이터 가시화 및 전처리 기법 개발 한국전자정보통신산업진흥회 16.00 16.00 14.55 23.08~23.12 완료 합 계 2,595.76 2,595.74 1,976.50 - - 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황(요약) 구 분 보유건수 비 고 특허권(국내등록) 22 특허권(해외등록) 6 - 특허권(국내출원) 23 - 특허권(해외출원) 41 - 저작권(프로그램등록) 27 합 계 119 - ※상세 현황은 '상세표-4. 지적재산권(상세)' 참조 나. 기술 및 규격 인증 구분 인증번호 날짜(최초) 날짜(갱신) 기업부설연구소 19971237 1997.06.17 2024.01.31 벤처기업 인증 20220421010034 2018.03.22 2022.03.22 이노비즈 인증 210601-00453 2021.05.10 - 품질경영시스템 인증(ISO 9001) RQM6666 2019.10.07 2022.10.17 KC 인증 (RETINA-4FN 외 11품목) R-C-SrS-RETINA-4FN 외 2023.01.26 외 - 미국 FCC 인증 (RETINA-4FN 외 6품목) 2AVKZRETINA-4FN 외 2023.04.24 외 - 일본 TELEC 인증 (RETINA-4SN 외 10품목) 020-220055 외 2022.03.31 외 - 다. 산업관련 법령 및 정부규제 당사의 제품은 차량용 레이다 및 객체인식을 위한 센서 제품입니다. 국가별, 지역별 ADAS 또는 자율주행에 대한 Safety가 법제화되면 모든 차량이 레이다를 의무 장착해야 되기 때문에 법제화는 시장 진입을 위한 추진 방안 중 가장 우선적으로 검토, 분석해서 제품 기획에 반영되어야 하는 중요한 환경적 고려사항입니다. (1) 자율주행 관한 규제 현황 스마트 센서들의 발전으로 인하여 자율주행 (Autonomous Driving) 시대가 열리고 있습니다. 해외에서는 자동주행 (Automated Driving) 이라고도 부르지만, 국내에서는 자율주행이라는 용어를 일반적으로 사용하고 있습니다. 우리나라 법률에 의하면 자율주행차는 운전자 또는 승객의 조작없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말하고, 자율주행시스템이란 운전자 또는 승객의 조작없이 주변 상황과 도로 정보 등을 스스로 인지하고 판단하여 자동차를 운행할 수 있게 하는 자동화 장비, 소프트웨어 및 이와 관련한 일체의 장치를 말합니다. 국제자동차기술자협회 (SAE International, Society of Automotive Engineers International, 전 미국자동차공학회) 에서는 자동주행을 6단계로 구분하고 있습니다. [자율주행 단계별 구분] 단계 구분 0 단계 1 단계 2 단계 3 단계 4 단계 5 단계 자율주행 여부 첨단운전자보조시스템 자율주행 자동화 항목 없음 조향 or 속도 조향 속도 조향 속도 조향 속도 조향 속도 자동화 조건 없음 특정조건 특정조건 특정조건 특정조건 전구간 자동화 예 경고 표시 차선유지 or 크루즈 차선유지 크루즈 혼잡구간 주행 무인택시 완전 자동주행 운전주시 의무 여부 항시 필요 항시 필요 항시 필요 시스템 요청시 없음 없음 운전자 전환 필요 여부 항시 운전자 항시 운전자 항시 운전자 시스템 요청시 없음 없음 사고 발생시 책임 운전자 운전자 운전자 운전자 혹은 차량업체 서비스업체 서비스업체 시장 현황 대부분 완성차 양산 대부분 완성차 양산 일부 완성차 양산 2-3개 완성차 양산 일부 서비스업체 없음 [출처 : 스마트레이더시스템] 미국이 자율주행를 위한 관련 법령 개정 및 규제 측면에서 가장 빠르게 움직이고 있고, 일본과 독일도 최근 급속도로 자율주행을 위한 제도를 검토하고 있습니다. 국내 법령 및 규제는 앞서 언급한 국가보다 다소 늦어지고 있지만 국내 현대, 기아자동차는 미국, 유럽에 수출용 완성차를 판매하기 위해서 Safety ADAS 기능들이 내장된 자동차를 개발, 생산하고 있습니다. 국토교통부의 자료 [국토교통부는 이미 레벨3 자율주행차 법.제도를 완비한 바 있고, 레벨4 자율주행 제도를 준비하고 있습니다.]에 의하면 국가별 자율주행을 위한 단계별 법제도 현황은 아래와 같습니다. [국가별 자율주행 제도 현황] 구분 제도 현황 주요 내용 우리나라 상용 법제도 한국 레벨4 실용화를 위한 [자율주행자동차법]제정('19.4) 자율주행차 임시운행허가제도 운영('16.2~) [자동차손해배상보장법] 개정('20.4) 레벨3 자율주행차 안전기준 마련('19.12) 자율주행차 운전자 의무 완화('21.10.[도로교통법] 개정) 시범운행지구 내 유상 여객 화물 운송 서비스 허용, 무인차 등에 대해 자동차안전기준 적용 일부 면제 자율차의 도로운행 허용 레벨3 자율주행차 보험제도 마련 레벨3 자율주행차 출시를 위한 제작자의 자기인증 기준 자율주행시스템 사용 시 휴대폰 사용, 영상장치 조작 등 허용 - 미국 연방 자율주행차 정책 자율주행 단계별 가이드라인 제시('16.9) 연방 자동차 안전규칙 재정('22.3) 자율차 시험운행 허용 자율주행차 충돌기준 일부 면제 임시 운행허가에 해당 시범운행지구에 적용 중 독일 레벨4 실용화를 위한 자율주행법 제정('21.5) 무인 자율주행차 허용 [자율주행자동차법]에 해당 무인차 임시운행 허용('21.3) 일본 도로운송차량법 개정 완료('19.5) 자율주행차 안전기준 공표('20.3) 레벨3 정비 [도로교통법] 개정('21.10) [자동차규칙(안전기준)] 개정('19.12) [출처 : 국토교통부(국토교통부는 이미 레벨3 자율주행차 법.제도를 완비한 바 있고, 레벨4 자율주행 제도를 준비하고 있습니다.), 2022.04.25 ] (2) 어플리케이션 별 주요 권고 및 규제사항 시장분석 기관인 TSR의 자료 [Automotive Sensing Systems Market Analysis 2020-2021]에 의하면 국가별, 지역별 Safety를 위한 ADAS 기능들에 대한 Specification과 완성차에 적용하는 시점에 대한 시나리오는 아래와 같습니다. 아래 시나리오는 국가별, 기능별로 적용 시점을 규정하고 권고사항 또는 규제사항으로 구분해서 자동차에 적용하는 규제를 보여주고 있습니다. 지역별, 시기별 자동차 적용 규제1.jpg 지역별, 시기별 자동차 적용 규제1 지역별, 시기별 자동차 적용 규제2.jpg 지역별, 시기별 자동차 적용 규제2 *출처 : TSR Automotive Sensing Systems Market Analysis 2020-2021[용어설명] 용어 설명 EU Europian Union Euro NCAP European New Car Assesment Program ANCAP Australasian New Car Assessment Program AU Australia Ge Germanium CN China IIHS Insurance Institute for Highway Safety K NCAP Korean New Car Assesment Program US NCAP US New Car Assesment Program NHTSA National Traffic Highway Safety Administration 유럽과 일본이 Safety를 위한 관련 법령 개정 및 규제 측면에서 가장 빠르게 움직이고 있고, 미국도 최근 급속도로 Safety 를 위한 ADAS 제품들의 의무 장착을 검토하고 있습니다. 국내 법령 및 규제는 앞서 언급한 국가보다 다소 늦어지고 있지만 국내 현대, 기아자동차는 미국, 유럽에 수출용 완성차를 판매하기 위해서 Safety ADAS 기능들이 내장된 자동차를 개발, 생산하고 있습니다. Front Application(전방레이다)은 규제 측면에서 가장 많은 논의가 이뤄진 영역으로 많은 국가에서 입법이 진행 중이며, 전 세계적으로 2024년경에는 의무화 될 예정입니다. 특히 EU는 2024~2026년 100% 자율주행 레벨 1, 2로의 전환과 함께 전면 AEB 설치를 의무화하는 등 규제 측면에서 가장 빠르게 움직이고 있습니다. Rear Application(후방레이다) 측면에서는 서라운드 센서용 레이다 개발이 더 활발해 질 것입니다. 특히 서라운드 레이다의 경우 APA(Automated Parking Assist)가 다기능화 됨에 따라 서라운드 애플리케이션의 증가가 예상됩니다. 특히 ASEAN은 오토바이가 많은 지역적 상황 때문에 사각지대 내 모터사이클을 검출하고 알람을 주는 BSD (Blind Spot Detection)와 사각지대의 상황을 재빠르게 인식하여 보여줄 수 있도록 디스플레이 하는 BSV (Blind Spot Visulation) 에 대한 평가를 시작하고 있습니다. In-cabin Application(내부레이다)는 '20년과 '22년 사이에 입법 및 평가가 시작되고 있습니다. EU가 해당 Application 입법 및 평가를 선도하고 있으며, 차량 내부 감지를 위한 센서 설치를 의무화할 것으로 예상됩니다. (Radar, 카메라 및 USS 등)참고로 레이다 주파수별 규제 및 현황은 아래와 같으며 2023년 현재 한국을 포함한 주요 국가에서 SRR (Short-Range-Radar)와 LRR (Long-Range-Radar)의 주파수는 허용되어 있습니다. 국가별 lrr,srr 규제 허용 현황.jpg 국가별 LRR/SRR 규제 허용 현황 [출처 : 4D Imanging Radar Market Analysis and Forecast, M14 Reports] 위에 언급된 Application들은 모두 차량용 레이다+카메라를 통한 센서융합으로 구현이 가능한 기능들이며, 차량 레이다의 인식/센싱(Deep Learning)과 내/외부에 차량용 카메라를 설치 및 기능을 결합하여 필요한 기능들을 수행하게 할 수 있습니다. 이에 당사는 법제화 진행중인 기능에 대해서 가격 경쟁력, 기능 구현 편의성, 최소 사이즈, 최소 소비전력을 전제로 제품을 기획하고 있고 사전 마케팅을 통해서 제품 출시 전부터 적극적인 마케팅을 진행하고 있습니다.다. 시장여건 및 영업상황(1) 시장의 특성 자동차 부품업계의 Supply Chain은 전기차와 자율주행차 시대로의 도래로 인해 아래 그림과 같이 변화하는 중입니다. 당사는 기존 Supply Chain 내에서 부품 제조사(Component Provider)에게 제품을 제공하는 Tier2 역할과 OEM 사양의 부합하는 제품을 직접 제공하는 Tier1 역할을 하고 있으며, 최근 변화되는 Supply Chain 내에서는 전통적인 자동차 공급업체(Traditional Parts Supplier)와 자율주행 소프트웨어 공급자(AV Software Supplier)의 역할을 동시에 한다고 볼 수 있습니다. [모빌리티 비즈니스 Supply Chain 변화] [대신증권]gvc_autonomousdriving_20221123_full_13.jpg [대신증권]gvc_autonomousdriving_20221123_full_13 출처 : 대신증권 리서치센터 GVC_AutonomousDriving 당사는 자율주행에 사용되는 자동차 전장부품 시장을 주요 목표 시장으로 설정하고 있습니다. 레이다 부품 전문기업으로 자율주행에 사용되는 레이다 센서가 주력이므로 자동차에 장착되는 다양한 레이다들이 세분화된 최종 목표 시장이 되며, 이러한 레이다들의 기능 개발과 OEM 간의 세부사항 차이를 잘 이해하여 각각의 OEM에 맞춘 제품을 개발 생산하고 있습니다. 또한 이런 레이다 센서의 주력 기술을 바탕으로 한 카메라, 라이다와의 융합인 Sensor Fusion과 Software Defined Vehicle (SDV) 적용 가능한 제품도 개발하고 있어, 차량용 이미징레이다 센서를 통한 자율주행 시장 진출이 당사가 목표로 하는 시장이 되겠습니다.(2) 목표시장 현재 자동차용 레이다는 전방레이다, 후/측방 레이다, 인캐빈 레이다 등의 형태로 운전자의 운전을 보조하기 위해 다양한 형태로 차량에 적용되고 있습니다. M14 자료에 따르면, '22년부터 레벨 3용 레이다시스템의 채택은 점차 증가될 전망입니다. 자동차용 이미징 레이다 시스템은 자율주행 레벨이 점차 올라감에 따라 채택이 확산될 것으로 전망되며, 향후 다양한 운전자 보조 기능이 지속해서 추가될 전망이어서 향후 성장 가능성이 매우 높습니다. [Radar Demand by Levels of automation] system-based market trends by category.jpg Radar Demand by Levels of automation Function SAE Level Feature Average no. radars Caution/Warning Level 0 BSD, AEB, LDW 1 ~ 3 Feet-Off Level 1 LKA, ACC 1 ~ 3 Hands-Off Level 2 LKA, ACC 3 ~ 5 Eyes-Off Level 3 TJA, HP, DM 5 ~ 6 Mind-Off Level 4 AD 5 ~ 6 Mind-Off Robotic Vehicle AD, VPA 5 ~ 6 [출처 : 4D Imanging Radar Market Analysis and Forecast, M14 Reports] 한편, 위의 자율주행을 위한 레이다는 차량 1대에서 여러대의 레이다 모듈을 채택하게 됩니다. 예를 들어, 레벨 1 수준에서의 레이다는 평균 1~3개의 레이다 모듈을 필요로 하지만, 자율주행 레벨 2이상이 될수록 수량이 증가하며 레벨 3이상의 자율주행에서는 평균 5~6개의 레이다 모듈이 필요합니다. 따라서 이를 고려하면 향후 ADAS 및 AV에 채택되는 4D이미징레이다 모듈의 수는 아래와 같이 산출될 수 있습니다. [4D Imageing Radar Volume and Market size] (Million Units) 4d image radar volumet.jpg 4d image radar volume 4d image radar market size.jpg 4d image radar market size [출처 : 4D Imanging Radar Market Analysis and Forecast, M14 Reports] 위의 자료에서 볼 수 있듯이, 당사의 제품이 들어가는 자동차용 레이다 시장은 '21년 미미한 수준에서, '25년 11.3M pcs, '30년 75.4M pcs로 급속한 성장을 할 전망이며, 이에 따른 시장크기는 '25년 821 Million 달러, '30년 4.2billion 달러로 급속히 성장할 전망입니다. (3) 당사 기술 및 제품의 경쟁력 당사는 고유한 아이디어를 기반으로 4D 이미징 레이다 센서인 RETINA를 개발하였습니다. 당사의 4D 이미징 레이다 센서는 복수 개의 상용 레이다 칩을 시분할 및 도플러 분할 다중입출력 (TDM/DDM MIMO, Time Division Multiplexing / Doppler Division Multiplexing Multiple-Input Multiple-Output) 방식으로 다수의 가상 수신 채널을 생성하고, 생성된 가상 수신 채널을 2차원 공간의 안테나 보드 위에 비균일 간격으로 배치함으로써 경쟁사 대비 12.5%의 가상 채널 개수를 사용하고도 경쟁사와 동일한 성능의 각도 해상도를 얻을 수 있습니다. [ 당사 4D 이미징 레이다의 비균일 배열 안테나와 경쟁사의 균일 배열 안테나 비교 ] 구 분 당사 경쟁사 가상 채널 배열 그림1_1.jpg 당사 그림2.jpg 경쟁사 채널개수 송수신채널 개수 송신 12개/수신 24개 송신 48개/수신 48개 가상채널 개수 288개 2,304개 각도 범위 수평 100도 100도 수직 30도 30도 각도 해상도 수평 1.0도 1.0도 수직 2.0도 2.0도 [출처 : 스마트레이더시스템] [ 당사 4D 이미징 레이다 기술과 주요 경쟁사 기술의 비교 ] 핵심개발 방안 차별성 당사 경쟁사 레이다 칩 글로벌 차량 반도체사 칩 사용 (상용화 개발 리스크 적음) (향후 국산칩 개발 시 적용 가능) 독자 칩 개발 (상용화 개발 리스크 많음) (향후 국산 칩 개발 시 추가 개발 필요함) 안테나 배열 비균일 배열 (288 개) (균일 배열 대비 12.5% 수준의 적은 안테나 채널을 사용하여 경쟁사와 동일 성능 구현) 균일 배열 (2,304개) 레이다 신호처리 독자 개발한 핵심 기술 사용 기존 레이다 신호처리 기술 적용 국내 원천기술 확보 여부 독자 원천기술 확보됨 (글로벌 경쟁력 확보) 국내 도입 시 기술 종속됨 [출처 : 스마트레이더시스템] 당사의 4D 이미징 레이다는 자율주행용 (RETINA-4FN), 드론용 (RETINA-4AM), 헬스케어용 (RETINA-4SN)으로 목표 시장에 맞도록 안테나 설계 및 신호처리 소프트웨어를 개발하여 사업을 추진하고 있습니다. RETINA_4는 4개의 레이다 칩을 다중입출력 방식으로 운용하여 4D 포인트 클라우드를 생성하는 4D 이미징 레이다를 의미합니다. 4개의 레이다 칩을 사용하여 192개의 가상 수신 채널을 생성하고, 2차원 안테나 보드 공간에 안테나를 비균일 배열하여 각도 해상도를 높였으며, 센서 내에 내장된 신호처리 칩에 이미징 레이다 신호처리 소프트웨어를 내장 구현하여 실시간으로 4D 포인트 클라우드를 생성하도록 개발하였습니다. 이때, 레이다 칩과 신호처리 칩은 모두 글로벌 반도체 업체인 T사, N사, I사 등 글로벌 레이다 칩 회사의 상용화된 칩을 사용하여 대량 생산이 가능한 이미징 레이다 제품으로 개발하였습니다. 당사는 자체 레이다 칩을 개발하지 않는 대신 글로벌 레이다 칩 회사와의 협력을 통해 레이다 칩 기술 개발 리스크를 줄이면서 글로벌 고객 확보에 도움을 받는 등 전략적인 이점을 최대한 활용하고 있습니다. 또한 당사의 안테나 설계 및 신호처리 소프트웨어의 개발은 범용 레이다 칩에서 동작할 수 있도록 개발 되었기에 향후 레이다 칩과 신호처리 칩의 국산화 개발이 이루어지면 국산 칩의 적용이 가능합니다. 당사의 4D 이미징 레이다 기술을 요약하면 다음과 같습니다. (1) 상용 레이다 칩 기반으로 대량 생산이 가능합니다 (2) 비균일 배열 안테나 설계로 각도해상도를 높여 경쟁력을 확보했습니다 (3) 이미징 레이다 신호처리 원천기술을 확보하고 실시간 구현으로 경쟁력을 확보했습니다. (4) 인공지능 객체인식을 통해 인식 성능을 향상으로 경쟁력을 확보했습니다 (5) 차량용 이미징 레이다와 산업용/헬스케어용 이미징 레이다로 상용화 개발 완료하였습니다.