피아이이 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 현황[당사의 특허 등록 현황]

번호	구문	내용	권리자	등록일
(출원일)	적용제품	출원국

1	국내특허	3D 이미지 결함 측정 시스템 및 그 방법	㈜피아이이	2024.03.19
(2021.05.13)	3D 비전 검사기	대한민국

2	국내특허	초음파 워터폴 방식 검사장치	㈜피아이이 주식회사 엣지케어	2024.06.25
(2021.10.28)	초음파 검사기	대한민국

3	국제특허	초음파 워터폴 방식 검사장치(Ultrasonic waterfall type inspection device)	㈜피아이이	(2022.09.16)	초음파 검사기	PCT

4	국내특허	유로 길이 가변형 초음파 워터폴 방식 검사장치	㈜피아이이 주식회사 엣지케어	2024.06.25
(2021.10.28)	초음파 검사기	대한민국

5	국제특허	유로 길이 가변형 초음파 워터폴 방식 검사장치(Flow path length-variable ultrasonic waterfall-type inspection device)	㈜피아이이	(2022.09.16)	초음파 검사기	PCT

6	국내특허	초음파 영상 기반 구조결함 검사를 위한 배열소자 변환기	㈜피아이이 주식회사 엣지케어	2025.06.19(2022.11.25)	초음파 검사기	대한민국

7	국제특허	초음파 영상 기반 구조결함 검사를 위한 배열소자 변환기(Array element converter for ultrasound image-based structural defect inspection)	㈜피아이이	(2022.11.28)	초음파 검사기	PCT

8	국내특허	파우치셀의 알루미늄 노출 검사 방법 및 장치	㈜피아이이	(2023.11.27)	비전 검사기	대한민국

9	국내특허	다중 초점 방식의 TGV 유리 기판 검사 장치	㈜피아이이	(2024.11.08)	비전 검사기	대한민국

10	국내특허	멀티 조명 영역별 파장 분할 조사를 이용하는 광학 검사 장치	㈜피아이이	(2024.11.12)	비전 검사기	대한민국

11	국내특허	TGV 광학 검사 장치	㈜피아이이	(2025.06.04)	비전 검사기	대한민국

12	국내특허	2채널 자동 초점 시스템 및 방법	㈜피아이이	(2025.10.29)	비전 검사기	대한민국

나. 시장 개요 (1) AI 기반 제조 지능화 시장

제조 지능화(Manufacturing Intelligence)란 생산 현장의 다양한 설비와 공정에서 발생하는 방대한 데이터를 AI(인공지능)가 스스로 학습하고 판단하여, 제조 공정을 최적화, 자동화 및 무인화하는 기술을 의미합니다. 과거 인간의 시각을 단순히 대체하는 '머신비전(Machine Vision)' 수준을 넘어, 현재는 시각 데이터를 포함한 제조 현장의 모든 데이터를 통합 분석하는 'AI 비전 및 데이터 기반 스마트팩토리' 솔루션과, 판단 결과를 바탕으로 실제 장비를 제어하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 영역으로 그 기술이 진화하고 있습니다. AI를 활용한 제조 지능화는 산업 전 분야에서 필수적으로 요구되고 있으며, 수율 극대화와 무인화 자동화 라인 구축에 핵심적인 역할을 수행합니다. AI 기반 제조 지능화 시장의 가치사슬은 하드웨어 부품(카메라, 센서, 로봇 등), AI 알고리즘 및 소프트웨어 개발, 시스템 통합(솔루션 및 지능형 장비 패키징), 그리고 최종 수요처(제조업체)로 구성됩니다. 이 중에서도 고도화된 딥러닝 기반 AI 알고리즘과 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정 장비에 완벽하게 통합하여 패키징하는 단계가 가장 중요한 핵심 부가가치를 창출합니다. 해당 AI 기술력과 현장 공정 데이터 분석 역량이 충분히 확보될 경우, 진입 장벽이 매우 높고 지속적으로 높은 수익 창출이 가능한 고부가가치 산업입니다. 대표적인 전방 산업으로는 AI 산업 확산의 직접적인 수혜를 받고 있는 유리기판, 고사양 PCB, 반도체, 오토모티브(자동차) 및 이차전지 등 첨단 제조업 분야가 있습니다. 최근 글로벌 빅테크 기업들의 인공지능 데이터센터 및 서버 투자가 급증함에 따라, 고성능 연산 처리를 위한 고사양 PCB 및 차세대 유리기판 제조 공정에 지능화 검사 장비 도입이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이와 함께 전기차 전환 및 자율주행 고도화에 따른 오토모티브 전장 부품 시장, 그리고 지능형 로보틱스를 활용한 물류 자동화 등 제조업 전체 시장에 걸쳐 B2B AI 도입 및 피지컬 AI 장비의 수요가 급증하며 그 쓰임새는 전방위적으로 확대되고 있습니다.

(2) 이차전지 시장

이차전지는 형태에 따라 크게 원통형(Cylindrical), 각형(Prismatic), 파우치형(Pouch) 전지로 나뉘며, 용량에 따라 다양한 IT기기 등에 사용되는 소형 전지, 전기자동차 및 에너지 저장 장치 등에 탑재되는 중대형 전지로 구분됩니다.

현재 당사는 모든 형태의 이차전지 제조 공정에 참여하고 있으며, 이차전지의 제조 공정은 전극공정, 조립공정, 활성화 공정 등으로 구분됩니다. 각 공정에 대한 설명은 아래와 같습니다.

전극 공정

- 믹싱 공정 : 배터리 소재의 기초가 되는 양극, 음극 활물질과 용매 등을 섞어 중간재인 슬러리를 만듭니다. 이때 활물질 입자 간 접착력을 높이기 위해 ‘바인더’를 첨가하고, 사이의 빈틈들로 인해 용량이 줄어들 수 있어 이를 메꿔주는 ‘도전재’를 함께 넣습니다.

- 코팅 공정 : 완성된 양극 슬러리를 알루미늄 포일에, 음극 슬러리를 구리 포일에 얇게 코팅합니다. 바인더를 전극에 골고루 배치해 성능과 수명을 향상시킬 수 있습니다. LG에너지 솔루션은 슬러리를 집전체에 동시 코팅하는 더블 레이어 코팅(DLD, Double Layer Slot Die Coating) 을 업계 최초로 도입했습니다.

- 롤 프레싱 공정 : 코팅이 완료되면, 두 개의 커다란 압연 사이로 전극을 통과시켜 일정하고 편평하게 펴줍니다. 이때, 전극 표면은 활물질과의 결합력이 좋아지고 리튬 이온이 원활히 이동할 수 있어 전지의 출력과 성능을 향상시킵니다.

- 슬리팅과 노칭 공정 : 납작해진 전극들을 설계된 배터리 규격에 맞춰 절단합니다. 슬리팅 공정을 통해 전극 폭을 세로 방향으로 잘라내고, 노칭 공정에서 전극을 가로로 재단하여 V자 홈과 양극·음극탭(Tab)을 만들어주면 전극 공정이 완료됩니다.

조립 공정

조립 공정은 이차전지의 모양을 갖추는 단계입니다. 조립 공정은 배터리 형태별(원통형, 파우치형, 각형)로 제조 순서가 다르며, 제조사마다 적용하는 기술도 차이가 있습니다.

파우치 배터리는 먼저 7개 레이어의 파우치 필름을 압착해 파우치 케이스를 만들어 줍니다. 이 과정에서 양극, 음극, 분리막, 전해질로 구성된 소재를 넣을 전극 포켓과, 전해질을 주입하고 가스를 보관하는 공기 포켓을 제조합니다. '라미네이션'공법으로 소재를 층층이 쌓아 전극 포켓에 넣고 공기 포켓을 통해 전극 포켓의 기공까지 전해질을 주입합니다.

활성화 공정

전기 에너지를 활성화시키고 안전성을 확인하는 활성화 공정에 돌입합니다. 이 과정은 에이징과 충·방전을 반복하며 진행합니다. 먼저, ‘에이징’을 통해 전해질이 양극과 음극에 스며들도록 상온에 보관합니다. 전해액이 배터리 내부에 분산되고 양극-음극 간 이온 이동이 원활해지면, 배터리를 일부 충전해 줍니다.

파우치 배터리의 경우 에이징과 충·방전을 반복하면 내부에 가스가 생길 수 있는데, ‘디개싱’ 공정을 통해 가스를 제거합니다. 디개싱 이후 에이징과 충전을 반복하여 용량을 테스트하고 불량 배터리를 선별합니다.

(3) 유리기판 시장 최근 인공지능(AI) 반도체 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장의 폭발적인 성장에 따라, 기존 플라스틱 계열 기판의 물리적 한계를 극복할 수 있는 차세대 핵심 소재로 '유리기판'이 급부상하고 있습니다. 유리기판은 기존 기판 대비 표면이 매끄러워 회로의 초미세화가 가능하고, 열에 강해 고집적 반도체 칩에서 발생하는 고열로 인한 기판 변형이나 신호 왜곡 문제를 획기적으로 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션으로 평가받습니다. 글로벌 AI 칩 시장을 주도하는 NVIDIA, 인텔 등 주요 빅테크 기업들이 차세대 반도체 패키징 공정에 유리기판 채택을 공식화하거나 검토함에 따라, 관련 시장은 단순한 기대를 넘어 실제 대규모 투자 사이클에 진입하였습니다. 이에 발맞춰 글로벌 기판 제조사들은 유리기판 양산을 위한 전용 라인 증설에 박차를 가하고 있으며, 이는 유리기판 제조 및 검사 장비 시장의 급격한 팽창으로 이어지고 있습니다. 유리기판 시장은 기존 고사양 PCB 시장의 기술적 진화를 잇는 차세대 밸류체인으로서, 미세 크랙이나 홀(Hole) 내부 결함 등에 대한 극도의 정밀 검사가 요구되는 특성을 지니고 있습니다. 따라서 유리기판 채택 가속화에 따른 검사 지능화 수요는 중장기적으로 당사의 핵심적인 신규 매출원으로 자리 잡을 것으로 전망됩니다.(4) PCB 시장글로벌 인공지능(AI) 산업의 본격적인 개화로 인해 대규모 데이터센터 구축 및 AI 서버용 가속기 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 뒷받침하는 핵심 부품인 고사양, 고다층 PCB 시장이 가파른 성장 가도에 진입하였습니다. 엔비디아(NVIDIA), AMD 등 글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 AI 인프라 투자 확대는 기존 일반 기판 대비 층수가 높고 회로가 미세한 고부가가치 기판(MLB, FC-BGA 등)의 공급 부족 현상을 야기하고 있으며, 이에 따라 전 세계 주요 PCB 제조사들은 유례없는 대규모 생산 라인 증설로 이어지고 있습니다. AI 서버용 고사양 PCB는 데이터 처리 속도를 극대화하고 신호 손실을 최소화하기 위해 극도로 정밀한 제조 공정을 거칩니다. 회로의 선폭이 좁아지고 적층 구조가 복잡해짐에 따라, 기존의 육안 검사나 단순 룰 기반 검사로는 미세 회로의 단선이나 내부 접속 홀(Hole)의 불량을 잡아내는 데 한계가 있습니다. 이러한 기술적 난이도의 상승은 필연적으로 수율 확보를 위한 딥러닝 기반 AI 검사 솔루션 및 지능화 장비의 신규 도입 수요를 강력하게 견인하고 있습니다. 따라서 고사양 PCB 시장은 단순 부품 제조 시장을 넘어, AI 기술이 제조 공정 전반에 깊숙이 침투하는 '제조 지능화'의 핵심 격전지가 되고 있습니다. 글로벌 빅테크발 낙수효과로 인해 대규모 증설 물량을 확보해야 하는 PCB 제조사 및 OEM 업체들의 설비 투자 확대 기조는 중장기적으로 당사의 AI 비전 검사 솔루션 매출 성장에 있어 강력한 우호적 환경을 조성하고 있습니다.(5) 오토모티브 시장글로벌 자동차 산업이 내연기관에서 전기차(EV) 및 소프트웨어 중심 자동차로 급격히 전환됨에 따라, 차량에 탑재되는 전장 부품과 핵심 하드웨어의 비중이 비약적으로 높아지고 있습니다. 특히 자율주행 기술의 고도화로 인해 헤드램프, 리어램프, 각종 센서 및 제어 부품의 품질 결함은 단순한 성능 저하를 넘어 탑승자의 안전과 직결되는 치명적인 리스크로 간주됩니다. 이에 따라 글로벌 완성차 업체와 1, 2차 부품 벤더사들은 과거보다 훨씬 엄격한 품질 관리 기준을 요구하고 있으며, 이는 고도화된 AI 비전 검사 및 지능화 솔루션 도입의 핵심 동인이 되고 있습니다. 현재 오토모티브 제조 현장은 인력 수급 문제와 생산 효율 극대화를 위해 공정의 '무인화'와 '자동화'를 강력하게 추진하고 있습니다. 기존의 단순 비전 검사를 넘어, 검사 결과에 따라 로봇이 스스로 판단하고 부품을 제어하거나 분류하는 피지컬 AI(Physical AI) 기반의 통합 장비 수요가 빠르게 확산되고 있습니다. 휠 커버, 샤프트, 각종 램프류 등 복잡한 외관과 정밀한 조립이 필요한 부품군을 중심으로 AI 딥러닝 검사 솔루션 채택이 가속화되는 추세입니다. 이러한 오토모티브 시장의 지능화 트렌드는 완성차 업체들의 신차 출시 주기 단축과 글로벌 생산 거점 다변화에 발맞추어 더욱 견고해지고 있습니다. 특히 북미와 유럽 등 글로벌 시장의 엄격한 안전 규제와 품질 인증 강화 기조는, 당사가 보유한 고도화된 AI 검사 솔루션 및 피지컬 AI 장비가 신규 양산 라인에 수평 전개될 수 있는 강력한 시장 환경을 조성하고 있습니다.(6) 반도체 시장반도체 산업은 AI, HPC, 데이터센터 투자 확대로 고성능, 고집적 제품 비중이 확대되며, 패키징 공정의 중요성이 부각되고 있습니다. 칩렛(Chiplet), GPU, AI 가속기 확산으로 패키징은 단순 연결을 넘어 전기적 특성, 방열, 기계적 안정성(휨/응력)을 동시에 만족해야 하는 고난이도 공정으로 전환 중이며, Mid-end 및 패키징 단계에서는 미세 Bump 형성, RDL 미세화, Warpage 관리, 접합 신뢰성 확보가 핵심 이슈로 부상하고 있습니다.또한 WLP(Wafer Level Package), 2.5D, 3D 적층 등 첨단 패키징 확산으로 공정 구조가 복잡해지면서 수 μm 단위 형상 편차, 내부 Void, Delamination, 미세 Crack 등 육안 식별이 어려운 결함이 수율과 장기 신뢰성에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 기존 2D 검사 방식은 높이, 깊이 정보 및 내부 구조 분석에 한계가 있어, 정량적 결함 판별과 공정 제어 측면에서 제약이 존재합니다. 이에 따라 3D 계측 기반 검사, 다중 센서 융합, AI 기반 패턴 인식 기술을 결합한 고정밀 검사 솔루션 수요가 확대되고 추세입니다. 특히 고가의 AI 반도체 비중 증가로 초기 공정 단계의 사전 불량 검출과 데이터 기반 공정 제어를 통한 리스크 최소화가 핵심 경쟁 요소로 자리잡고 있습니다.또한 고객사는 수율 개선과 공정 안정화를 위해 검사 결과를 MES/설비 데이터와 연계하여 원인을 분석, 추적하고, 인라인 피드백 제어를 통해 불량 발생을 사전에 저감하는 방향으로 운영 체계를 고도화하고 있습니다. 이러한 흐름에 따라 검사 장비는 단순 판정 기능을 넘어 계측 정밀도, 데이터 신뢰성, 분석 소프트웨어 역량까지 포함하는 통합 솔루션 형태로 수요가 확대되고 있으며, 공급업체 간 경쟁도 강화되는 양상입니다. 아울러 검사 속도와 반복정밀도(Cp/Cpk) 확보가 주요 평가 기준으로 부각되고, 고객사의 품질 기준 상향이 이러한 요구를 더욱 강화하는 요인으로 작용하고 있습니다.당사는 반도체 패키징 및 기판 공정을 중심으로 AI 비전 기반 검사 솔루션과 데이터 기반 공정 분석 솔루션을 제공하고 있습니다. 미세 Bump, Warpage, 접합 불량 등 기존 방식의 한계 영역에 대해 딥러닝 기반 판별 기술과 영상처리 알고리즘을 결합하여 불량 검출 정확도와 재현성을 제고하고, 고객 공정 특성에 맞춘 맞춤형 솔루션으로 기술 신뢰도를 확보하고 있습니다. 설비 투자 사이클에 따른 단기 매출 변동성은 존재하나, 글로벌 AI 반도체 투자 확대와 품질 안정화 수요 지속에 따라 중장기 성장 기반은 견조할 것으로 판단됩니다. 아울러 이차전지 분야에서 축적한 AI 검사, 데이터 분석 역량을 반도체 공정으로 확장 적용하며 사업 기반을 점진적으로 확대하고 있습니다.

다. 시장의 규모 및 전망

(1) AI기반 제조지능화 시장AI 기반 제조 지능화 시장은 글로벌 빅테크 기업들의 인공지능(AI) 인프라 투자 확대와 제조업의 디지털 전환(DX) 가속화에 힘입어 폭발적인 성장세를 기록하고 있습니다. 전 세계적인 노동 인구 감소와 제조 원가 상승 압박 속에서, 인공지능이 스스로 학습하고 판단하여 공정을 최적화하는 '지능화 솔루션'은 이제 선택이 아닌 제조업의 생존을 위한 필수 요소로 자리 잡았습니다. 특히 글로벌 AI 서버 및 데이터센터 시장의 급팽창은 그 핵심 부품인 고사양 PCB와 차세대 소재인 유리기판(Glass Substrate)의 대규모 증설 사이클을 유도하고 있습니다. 이러한 첨단 소재, 부품 제조 공정은 미세 결함 하나가 천문학적인 손실로 직결되는 특성을 지니고 있어, 기존의 전통적인 검사 방식을 대체하는 딥러닝 기반 AI 비전 솔루션 및 피지컬 AI(Physical AI) 장비 시장 규모를 비약적으로 확대시키고 있습니다. 또한 오토모티브 및 반도체 산업에서도 자율주행 기술 고도화와 첨단 패키징(HBM 등) 공정 도입에 따라, 인간의 개입을 최소화하고 24시간 자율 운영되는 '무인화 스마트팩토리' 구축 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 시장의 요구는 단순 소프트웨어 공급을 넘어, 현장의 하드웨어 로보틱스를 지능적으로 제어하는 통합 지능화 솔루션 시장의 가파른 성장을 견인하고 있습니다. 결과적으로 AI 기반 제조 지능화 시장은 특정 산업군의 성장에 의존하는 단기적 추세를 넘어, 전 세계 모든 첨단 제조 밸류체인에 AI가 표준으로 정착되는 거대한 패러다임 변화의 중심에 서 있습니다. 당사는 이러한 시장 환경 변화에 맞춰 AI 모델 경량화 기술과 산업별 맞춤형 지능화 솔루션을 앞세워, 급성장하는 B2B AI 도입 시장의 주도권을 선점하고 지속적인 매출 성장을 실현할 것으로 전망됩니다.

(2) 이차전지 시장

이미 글로벌 전기자동차 배터리 제조 시장을 주도하고 있는 국내 배터리셀 제조 공정에 해외 기업을 따돌리고 대부분 국내 기업의 머신비전 시스템이 적용되고 있으며, 해외 완성차 업체 의 배터리 생산 내재화를 위한 인프라, 유럽 및 북미 등의 신생 배터리 제조사에도 우리 기업 의 기술력과 노하우가 공급되고 있습니다.이차전지 시장은 기존의 모바일·IT기기용 소형 전지에서 전기자동차 및 에너지저장시스템 (ESS) 등을 위한 중·대형 이차전지로의 무게 중심을 옮기며 급격한 성장세를 보이고 있습니 다. 이에 따라 MarketsandMarkets ‘Battery Materials Market Global Forecast to 2030’ 기준 글로벌 배터리 소재 시장은 2025년 839.5억달러(USD 83.95bn)에서 2030년 1,479.3억달러(USD 147.93bn)로 성장하며, ’25~’30 CAGR은 12.0%로 전망됩니다.

[이차전지의 주요 활용 분야]

구분	사용처	주요 특징

무선화	IT 휴대기기	- 고성능 IT기기. 고용량(장시간 사용)와 경량화(휴대성)

전동공구	- 건설현장 등에서 편리하게 사용. 고출력, 고용량, 경량화

전자기기	- 무선청소기 등 가정용 전자기기. 고출력, 고용량, 경량화

전동화	전기차	- 고출력(노트북 50배), 장수명(15년, 충방전 500회 이상), 안전성(폭발 예방)

전동모빌리티	- 전동오토바이, 자전거 등. 고출력, 경량화, 장수명, 빠른충전, 안전성

로봇	- 상업용군용·가정용 등. 고출력, 고용량, 경량화, 장수명, 안전성

드론	- 화물용·여객용·군용 등. 고출력, 고용량, 경량화, 장수명, 안전성

전기선박	- 미래지향 전기추진 선박. 고출력, 고용량, 경량화, 빠른 충전, 장수명, 안전성

에너지저장	ESS	- 잉여전력 저장수단. 고용량(에너지 밀도), 장수명

UPS 등	- 비상전원 공급. 고용량(에너지 밀도), 장수명

전기자동차의 시장공급이 본격화하면서 세계 각국에서는 이차전지 기업들의 시장 선점과 규모의 경제 실현을 위한 경쟁이 확대되고 있습니다. 현재 한국과 중국 기업들이 양강 구도를 보이며 경쟁의 수위를 높여가는 가운데 일본을 비롯해 유럽 등의 후발 기업들도 본격적인 시장진입을 꾀하고 있어 향후 글로벌 주도권 확보를 위한 경쟁은 더욱 첨예해질 것으로 예상됩니다.

이와 함께 전세계 완성차 생산 및 소비를 많은 국가에서 2050년까지 탄소중립을 선언하며 교통수단의 친환경화가 추진될 예정입니다. 대부분의 선진국들은 자동차 분야에서 2035년까지 신차의 이산화탄소 배출량 '0’를 목표하고 있으며, 상대적으로 전기차 보급률이 낮았던 미국 역시 2023년부터 전기차 보급을 장려하기 위한 IRA 법안을 시행하는 등 관련 정책도 확대, 강화되고 있는 추세입니다.

SNE Research에 따르면, 중장기 전기자동차(HEV 제외) 판매량은 연평균 15% 성장하여 2035년 75백만대까지 성장이 전망되며, 전기자동차용 배터리는 연평균 17% 성장하여 2035년 4,760GWh 수요가 예상됩니다.

주) PHEV (Plug-in Hybrid Electric Vehicle), BEV (Battery Electric Vehicle) 기준
출처: 차세대 이차전지 기술개발 도향 및 시장전망, SNE Research(*1) (2024.07)
(*1) SNE 리서치는 2010년에 설립된 기업으로, 이차전지, 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS) 등의 신재생에너지 분야에 대한 산업 조사 및 분석, 컨설팅을 주된 업무로 하고 있습니다.

주) PHEV (Plug-in Hybrid Electric Vehicle), BEV (Battery Electric Vehicle), HEV(Hybrid Electric Vehicle) 기준
출처: 차세대 이차전지 기술개발 도향 및 시장전망, SNE Research(*1) (2024.07)
(*1) SNE 리서치는 2010년에 설립된 기업으로, 이차전지, 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS) 등의신재생에너지 분야에 대한 산업 조사 및 분석, 컨설팅을 주된 업무로 하고 있습니다.

이차전지 수요 확대는 이차전지 장비시장의 성장으로 이어질 것으로 판단됩니다. SNE Research 자료에 따르면, 이차전지 장비시장은 2024년 약 216억달러 규모에서 2035년 기준 700억 달러 시장이 될 것으로 예상되고 있습니다. 당사는 이차전지 제조업체 또는 이차전제 제조업체의 1차벤더인 장비회사에 당사의 솔루션을 공급하고 있는 만큼, 이차전지 제조업체의 생산능력 및 장비투자 확대는 당사 솔루션의 신규수주로 이어지며 당사의 성장에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[이차전지 장비 시장 전망]
(천만 USD)

구분	2024년	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	2031년	2032년	2033년	2034년	2035년

장비 시장	2,161	2,589	3,056	3,543	3,968	4,426	5,048	5,158	5,568	6,011	6,489	7,005

출처: Opportunities and Challenges of the Global Battery and EV, SNE Research(*1) (2024.03)
(*1) SNE 리서치는 2010년에 설립된 기업으로, 이차전지, 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS) 등의신재생에너지 분야에 대한 산업 조사 및 분석, 컨설팅을 주된 업무로 하고 있습니다.

(3) 유리기판 시장글로벌 유리기판 시장은 인공지능(AI) 반도체의 폭발적인 수요와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 패키징 기술 혁신에 힘입어 본격적인 개화기를 맞이하고 있습니다. 업계 분석에 따르면, 글로벌 유리기판 시장 규모는 2024년 수천만 달러 수준에서 시작하여 2030년대 초반에는 수십억 달러 규모로 급성장할 것으로 전망됩니다.현재 시장의 성장은 단순한 기대를 넘어 주요 글로벌 빅테크 및 반도체 제조사들의 구체적인 로드맵에 의해 가시화되고 있습니다. 인텔 등 글로벌 주요 기업들은 이미 시범 생산 라인(Pilot Line)을 가동하거나 양산 공장 건설을 추진 중이며, 2026년을 기점으로 소규모 상업용 출하가 시작되어 2027~2028년경 본격적인 양산 체제에 진입할 것으로 예상됩니다. 유리기판은 기존 유기 기판 대비 상호 연결 밀도를 7배 이상 높일 수 있고, 열 안정성이 우수해 1조 개 이상의 트랜지스터를 통합하는 차세대 AI 가속기의 표준 구성으로 자리 잡을 것으로 전망됩니다.유리기판의 상용화가 임박함에 따라, 미세 균열(Micro-crack) 및 TGV(유리 관통 전극) 내부 결함을 실시간으로 판별할 수 있는 지능형 비파괴 검사 솔루션에 대한 수요는 기하급수적으로 늘어날 전망입니다. 당사는 이러한 시장의 선제적 요구에 부응하여 고도화된 AI 검사 장비 라인업을 강화하고 있으며, 글로벌 제조사들의 양산 시점에 맞춘 최적화된 솔루션 공급을 통해 유리기판 검사 시장의 핵심 플레이어로 도약할 것으로 판단하고 있습니다.(4) PCB 시장글로벌 고사양 PCB 시장은 인공지능(AI) 인프라 구축을 위한 데이터센터 및 AI 서버 투자 확대에 힘입어 새로운 호황기에 진입하고 있습니다. 시장 조사 기관에 따르면, 전 세계 AI 서버용 PCB 시장 규모는 향후 수년간 고성장을 기록할 것으로 전망됩니다. 특히 고집적 반도체 칩을 지지하고 신호를 전달하는 핵심 부품인 고다층 기판(MLB) 및 FC-BGA 시장은 AI 가속기 수요 폭증에 따라 공급이 수요를 따라가지 못하는 타이트한 수급 상황이 지속되고 있습니다.이러한 시장의 폭발적 성장은 글로벌 PCB 제조사들의 공격적인 생산 능력(CAPA) 확대로 이어지고 있습니다. 국내외 주요 기판 제조사들은 AI 서버 및 차세대 네트워크 장비용 고사양 PCB 생산을 위해 조 단위의 대규모 시설 투자를 단행하고 있으며, 2026년부터 신규 증설 라인들이 본격적인 가동에 들어갈 예정입니다.고사양 PCB는 층수가 높아지고 회로 선폭이 미세해짐에 따라 제조 공정 중 발생하는 불량의 유형이 매우 복잡해지고 있습니다. 특히 내부 접속 홀(Hole)의 오정렬이나 미세 단선 등은 기존의 광학 검사로는 판별이 불가능에 가까워, 딥러닝 기반 AI 비전 솔루션 및 피지컬 AI 검사 장비 도입이 필수적인 상황입니다. 당사는 이러한 대규모 증설 사이클에 맞춰 고도화된 지능형 검사 솔루션을 공급함으로써, 고사양 PCB 밸류체인 내에서의 시장 점유율을 가파르게 확대하고 견고한 매출 성장세를 유지할 것으로 전망됩니다.

(5) 오토모티브 시장글로벌 자동차 산업의 전기차(EV) 전환과 자율주행 기술 고도화에 따라 차량용 전장 부품 시장은 폭발적인 성장세를 이어가고 있습니다. 특히 자율주행 3단계 이상의 상용화가 임박함에 따라 헤드램프, 리어램프, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 관련 센서 및 제어기 등 핵심 전장 부품의 품질 신뢰성은 안전과 직결되는 필수 요소가 되었습니다.이러한 시장의 양적 팽창과 더불어 제조 공정의 질적 변화도 가속화되고 있습니다. 글로벌 완성차 업체와 1, 2차 부품 벤더사들은 인력난 해소와 수율 극대화를 위해 '자동화 스마트팩토리' 구축에 투자를 집중하고 있습니다. 특히 단순 비전 검사를 넘어 검사 데이터와 로보틱스 제어를 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 기반의 통합 지능화 장비 도입이 표준화되는 추세입니다.

전 세계 자동차 제조라인의 로보틱스 도입 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 연평균 17.6%의 성장률을 기록하며 2030년에는 422억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 자동차 산업 내 자동화 및 로봇 기술의 도입이 증가하는 것이 시장 성장을 견인하는 주요 요인입니다.당사는 이러한 오토모티브 제조 공정의 지능화 트렌드에 발맞추어 주요 고객사들과 선행 기술 검증(PoC)을 완료하고 본격적인 양산 라인 수평 전개를 추진하고 있습니다. 차량용 부품의 고신뢰성 요구에 부합하는 AI 모델 경량화 기술과 피지컬 AI 통합 제어 역량을 바탕으로, 급성장하는 글로벌 오토모티브 지능화 장비 시장에서의 점유율을 가파르게 확대할 것으로 전망됩니다.(6) 반도체 시장반도체를 비롯해 이차전지, 디스플레이 등 첨단 전자부품 산업에서는 수율 향상을 통한 생산성 제고가 핵심 과제로 부각되고 있습니다. 특히 AI 반도체 및 고성능 컴퓨팅(HPC)의 확산과 더불어, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 전기차(EV) 등 전장용 반도체의 기능 안전(Functional Safety) 기준이 엄격해지면서 제품 구조가 고집적, 초미세, 다층화되고 있습니다. 이에 따라 양산 과정에서 발생하는 미세 결함이 제품 신뢰성과 고객사의 원가, 납기 리스크를 좌우하는 주요 요인으로 작용하고 있으며, 공정 단계별 이상 징후를 조기에 탐지하고 잠재 불량을 자동, 정량 판별할 수 있는 고정밀 검사, 계측 시스템에 대한 투자가 확대되는 추세입니다. 검사 기술은 'AI 머신비전'과 '비파괴검사(NDT)'를 양대 축으로 고도화되고 있습니다. 머신비전은 카메라 기반 영상 획득과 알고리즘 판정을 통해 외관 결함을 고속 검출하는 영역으로, 딥러닝 기반 추론이 결합하면서 비정형 결함 판별 성능과 현장 적용성이 개선되고 있습니다. 한편, NDT는 X-ray/3D CT, 초음파 등을 활용해 내부 구조를 손상 없이 분석함으로써 표면 영상만으로는 식별이 어려운 내부 Void, Delamination, 미세 Crack 등 은폐 결함을 검출합니다. 최근 첨단 패키징 공정에서는 외관과 내부를 동시에 검증해야 하는 요구가 커짐에 따라, 광학 검사와 NDT를 결합한 하이브리드 검사 체계가 표준으로 적용이 확대되고 있습니다. 특히 반도체 시장에서는 HBM, 칩렛(Chiplet), GPU/AI 가속기 등 고성능 반도체 비중 확대로 인해 후공정(패키징)이 단순 조립을 넘어 전기적 특성, 방열 성능, 기계적 안정성(휨/응력)까지 충족해야 하는 고난이도 공정으로 전환되고 있습니다. 2.5D, 3D 적층, TSV/TGV 등 이종 집적(Heterogeneous Integration) 기술이 확대되면서 검증의 패러다임 역시 단순 다이(Die) 단위에서 시스템 레벨(System-level)로 확장되고 있습니다. 공정 구조가 복잡해질수록 결함 허용 범위는 급격히 낮아지며, 기존 2D AOI 장비로는 높이, 깊이 정보 및 내부 결함 분석에 한계가 있어 3D 계측, 내부 비파괴 분석, AI 기반 패턴 인식을 결합한 고도화된 검사 체계가 중요한 인프라로 인식되고 있습니다.

시장 규모와 전망 측면에서도 후공정 장비 시장의 확대 흐름이 확인됩니다. SEMI의 2025년 12월 연말 장비 전망(OEM Perspective)에 따르면, 글로벌 테스트(Test) 장비 매출은 2025년 112억 달러(전년 대비 +48.1%)로 급증한 뒤 2026년 +12.0%, 2027년 +7.1%로 지속 성장할 것으로 제시하고 있습니다. 조립, 패키징(A) 장비 역시 2025년 60억 달러(+19.6%)를 기록한 뒤 2026년 +9.2%, 2027년 +6.9%의 견조한 성장이 전망됩니다. 이는 AI/HBM의 성능 요구와 디바이스 아키텍처의 복잡도 증가가 전체 후공정 생태계의 설비 투자 확대와 연관된 흐름으로 해석될 수 있습니다. 이러한 매크로 후공정 장비 시장의 성장은 당사의 핵심 사업 영역인 고정밀 검사, 계측 시스템 수요의 확대 요인으로 직결되고 있습니다. 패키징 라인 증설과 이종 집적 고도화에 따라 인라인(In-line) 검사 포인트가 증가하고 있으며, 단순한 외관 판별을 넘어 '고정밀, 고속, 인라인, 내부결함'을 동시에 통제할 수 있는 진보된 검사 시스템에 대한 투자가 수요를 견인하고 있습니다. 특히 고가의 AI 반도체는 단일 패키지 내 칩 수 증가와 공정 장기화로 인해 후공정에서의 1건 불량이 손실 리스크로 확대됩니다. 이에 고객사들은 초기 선제 검출을 넘어, AI 기반의 수율 분석(Yield Analytics)을 통해 방대한 검사 데이터를 학습하고 공정 이상을 예측하는 요구 수준이 높아지고 있습니다. 따라서 검사, 계측 장비는 단순 Pass/Fail 판정을 넘어 계측값 기반의 공정 제어(Feed-back/Feed-forward) 기능을 지원해야 하며, 다품종 소량 생산 체제에 대응하기 위한 레시피 자동화, 원격진단 등 유지보수 효율성이 벤더 선정의 핵심 지표로 부상하고 있습니다. 엄격한 평가, 인증 절차를 통과한 검증된 레퍼런스를 보유한 업체 중심으로 시장이 재편되는 양상은, 후발 주자의 진입장벽을 높이는 동시에 선도 업체의 장기 수익성을 기여할 수 있는 요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 산업 환경 속에서 당사는 AI 머신비전과 NDT 기술 융합으로 경쟁력 있는 산업용 검사 솔루션 역량을 바탕으로 반도체 후공정 전반(Flip-Chip, WLP, TSV/TGV, 첨단 기판 및 유리기판 등)으로 적용 범위를 확대하고 있습니다. X-ray/3D CT를 통해 패키지 내부 솔더 결함과 TSV/TGV 불량을 비파괴 방식으로 검출하고, 초음파 기반으로 적층 칩 접합 불량 및 크랙을 탐지하며, 딥러닝 기반 AI 비전 소프트웨어로 미세 패턴 결함을 자동 판별하여 고객사의 공정 변동성 리스크를 저감하는 데 기여합니다. 또한 차세대 유리기판(TGV) 등 신규 소재 확산에 대응하여 양산 인라인 적용을 전제로 정밀도, 속도, 재현성을 동시에 충족하는 기술 고도화를 추진 중이며, 배터리 산업에서 축적한 검사 및 데이터 분석 역량을 반도체 분야로 이식하여 고객층 다변화와 중장기 성장 기반을 확대해 나가고 있습니다.

(나) 대체시장 존재 여부 및 전망(1) AI기반 제조지능화 시장

과거 제조현장에서 주로 활용되던 전통적인 '규칙 기반(Rule -based) 머신비전' 시장은 점차 AI 기반 제조지능화 솔루션으로 전환되는 추세입니다. 기존 방식은 사전에 정의된 수치와 규칙에만 의존하기 때문에, 비정형 불량이 빈번하고 공정 환경이 복잡한 첨단 제조 라인(유리기판, 고사양 PCB, 반도체 등)에서는 미검 및 과검(Over-detection)율이 높아지는 치명적인 한계를 보이고 있습니다.이러한 기술적 한계는 제조사들의 수율 저하와 직결되며, 이를 해결하기 위해 스스로 학습하고 진화하는 딥러닝 기반 AI 비전 및 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션의 도입이 점차 확대되고 있습니다. 특히 단순 검사 소프트웨어를 넘어 로보틱스와 결합하여 실시간으로 공정을 제어하는 제조 지능화 기술은 기존 머신비전이 수행할 수 없던 영역을 개척하며 강력한 대체 시장을 형성하고 있습니다.현재 글로벌 제조업계는 다음과 같은 이유로 AI 기반 제조 지능화로의 전면적인 전환을 추진하고 있습니다.비정형 결함 판별의 효과적인 대안: 유리기판의 미세 크랙이나 고다층 PCB의 내부 홀 결함 등 기존 광학/규칙 기반 방식으로는 판별이 불가능한 영역에서 AI 솔루션은 효과적인 대안으로 평가받고 있습니다.공정 자율화 및 무인화: 단순 검사를 넘어 판단 결과를 바탕으로 장비를 직접 제어하는 피지컬 AI 기술은, 인력난 해소와 생산성 극대화를 원하는 글로벌 제조사들의 핵심 요구사항으로 부상하며 기존 시장을 빠르게 잠식하고 있습니다.경제성 및 효율성: 당사가 보유한 AI 모델 경량화(Lightweighting) 기술은 고사양 하드웨어 도입 비용을 낮춤으로써, 기존 머신비전 시스템 대비 높은 가성비와 효율성을 제공하여 교체 수요를 촉진하고 있습니다.결론적으로 AI 기반 제조 지능화 시장은 기존 머신비전 시장을 대체하는 수준을 넘어, B2B AI 도입이라는 거대한 메가 트렌드와 결합하여 훨씬 더 넓은 범위의 '지능형 자동화 시장'을 창출할 것으로 전망됩니다. 당사는 이러한 기술적 우위를 바탕으로 기존 시장의 대체 수요를 선점함과 동시에, 신규 개화하는 첨단 제조 밸류체인 내에서의 선도적 입지를 다져나갈 계획입니다.

(2) 이차전지 시장

전 세계적인 친환경 에너지 전환 트렌드에 따라 글로벌 이차전지 시장의 구조적 성장은 지속될 것으로 전망됩니다. 그러나 최근 전기차 주행거리 향상을 위한 대용량화 요구와 기존 액체 전해질 기반 리튬이온 배터리의 화재 안정성 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 배터리 산업은 반고체 및 전고체 배터리로의 기술적 패러다임 전환을 빠르게 준비하고 있습니다.이러한 차세대 배터리로의 폼팩터 및 소재 변화는 기존 제조 공정의 혁신을 요구하며, 이는 필연적으로 고도화된 검사 솔루션의 교체 및 신규 도입 수요로 직결됩니다. 당사는 이러한 대체 시장의 개화에 선제적으로 대응하기 위해, 기존 이차전지 공정에서 확보한 레퍼런스를 바탕으로 반고체 및 전고체 배터리 제조 공정에 특화된 미세 결함 검출 알고리즘 및 비파괴 검사 장비 선행 연구를 적극적으로 진행하고 있습니다. 다양한 생산 환경에서 축적한 방대한 검사 데이터와 AI 딥러닝 노하우, 그리고 우수한 전문 인력을 보유하고 있는 만큼, 기술 및 제품이 변화하는 전환기에도 차세대 검사 시장에서 확고한 경쟁력을 이어갈 수 있을 것으로 판단됩니다.

(3) 유리기판 시장현재 반도체 패키징 시장을 주도하고 있는 플라스틱(유기) 계열 기판(FC-BGA 등)은 AI 반도체의 고집적화와 대형화에 따라 물리적 한계에 봉착해 있습니다. 칩의 크기가 커질수록 기판이 휘어지는 '워피지(Warpage)' 현상과 열팽창 계수의 차이로 인한 신호 왜곡 문제가 심화되고 있으며, 이는 곧 수율 저하와 성능 제한으로 이어지고 있습니다. 이러한 유기 기판의 한계를 극복하고 성능을 극대화하기 위해 유리기판이 차세대 표준으로 급부상하며 기존 시장을 빠르게 대체할 것으로 전망됩니다.유리기판은 기존 시장을 다음과 같은 핵심 경쟁력을 바탕으로 대체해 나갈 것입니다.물리적, 전기적 한계 돌파: 유리기판은 유기 기판 대비 표면 평탄도가 우수하여 훨씬 미세한 회로 형성이 가능하며, 열팽창 계수가 반도체 칩과 유사해 대면적 패키징에서도 변형이 거의 없습니다. 이는 1조 개 이상의 트랜지스터를 탑재하는 차세대 AI 가속기 구현을 위한 필수적인 대체 기술입니다.글로벌 빅테크의 표준 채택: 인텔, NVIDIA 등 글로벌 반도체 및 AI 거두들이 유리기판 채택 로드맵을 가시화함에 따라, 기존 유기 기판 밸류체인은 유리기판 중심으로 빠르게 재편될 것으로 보입니다. 이는 단순한 시장 확대를 넘어 기판 산업의 패러다임이 유기에서 유리로 전이되는 '세대 교체'를 의미합니다.한편, 일각에서는 장기적인 관점에서 유리기판의 다음 세대로 초고집적 회로 구현이 가능한 실리콘(Silicon) 기판으로의 전환 가능성을 언급하고 있습니다. 그러나 실리콘 기판은 제조 원가가 극히 높고, 반도체 칩과 기판의 크기를 동시에 키우는 '대면적 패키징'에 구조적인 제약과 수율 한계가 존재합니다. 따라서 가격 및 성능 경쟁력과 대면적화의 이점을 모두 충족하는 유리기판이 차세대 고성능 반도체 패키징의 가장 이상적인 대안으로 평가받고 있으며, 실리콘 등 여타 소재로의 전면적인 대체는 기술적, 경제적 장벽으로 인해 상당히 오랜 시간이 소요될 것으로 예상됩니다.결론적으로 유리기판 시장은 기존 유기 기판 시장의 상위 호환 기술로서 강력한 대체 관계를 형성하고 있습니다. 당사는 이러한 기술적 변곡점에서 유리기판 전용 지능형 검사 장비를 선제적으로 공급함으로써, 개화하는 대체 시장의 주도권을 확보하고 신규 매출 성장을 가속화할 계획입니다.(4) PCB 시장기존의 저사양, 단층 PCB 시장은 글로벌 AI 인프라 확산과 서버 성능 고도화에 따라 고사양, 고다층 PCB(MLB, FC-BGA 등) 시장으로 급격히 대체되고 있습니다. 특히 고성능 AI 가속기와 서버용 CPU를 지원하기 위해 기판의 층수가 높아지고 회로 선폭이 미세해지면서, 기존의 범용 PCB 제조 공법은 기술적 한계에 부상하고 있으며 이를 대체하는 초정밀 적층 및 미세 가공 공법이 표준으로 자리 잡고 있습니다.이러한 기판의 고사양화는 제조 공정 내 '검사 기술'의 패러다임 변화를 야기하며 다음과 같은 대체 시장을 형성하고 있습니다.전통적 검사 방식의 완전 대체: 과거의 육안 검사나 단순 룰 기반(Rule-based) AOI 장비는 고다층 기판 내부의 미세 홀(Hole) 결함이나 다층 구조에서의 신호 간섭 불량을 판별하는 데 한계가 명확합니다. 이에 따라 스스로 데이터를 학습해 비정형 결함을 찾아내는 딥러닝 기반 AI 비전 솔루션이 기존 검사 시장을 빠르게 대체하며 필수 공정으로 편입되고 있습니다.공정 지능화 및 피지컬 AI의 확산: 단순한 불량 검출을 넘어, 검사 결과를 실시간으로 공정에 피드백하고 장비를 제어하여 수율을 극대화하는 피지컬 AI(Physical AI) 기반 지능화 장비가 기존의 수동형 검사 장비 시장을 대체하고 있습니다. 이는 대규모 증설을 진행 중인 PCB 제조사들이 초기 수율을 빠르게 안정화하기 위한 핵심 전략으로 채택되고 있습니다.원가 경쟁력 기반의 시장 전환: 당사가 보유한 AI 모델 경량화 기술은 고가의 컴퓨팅 자원 없이도 고성능 AI 검사를 가능하게 함으로써, 기존 시스템 대비 뛰어난 비용 효율성을 제공합니다. 이러한 경제적 우위는 노후화된 기존 검사 장비를 당사의 지능형 솔루션으로 교체하려는 수요를 더욱 가속화하는 동력이 되고 있습니다.결론적으로 고사양 PCB 시장은 제품 자체의 세대교체와 함께, 이를 뒷받침하는 검사 솔루션이 '지능형'으로 완전히 대체되는 변곡점에 서 있습니다. 당사는 이러한 대체 시장의 흐름을 선제적으로 파악하여 고다층 기판 전용 AI 솔루션을 공급함으로써, 고성장하는 AI 서버용 PCB 밸류체인 내에서 입지를 점진적으로 확대하며 시장 내 영향력을 높여갈 전망입니다.(5) 오토모티브 시장오토모티브 제조 공정은 기존의 '단순 육안 검사' 및 '일반 자동화(Rule-based) 장비' 체제에서 AI와 로보틱스가 결합된 '피지컬 AI(Physical AI) 지능화 장비' 체제로 급격히 대체되고 있습니다. 전기차(EV) 및 자율주행 부품의 복잡도가 증가함에 따라, 과거의 방식으로는 도저히 확보할 수 없는 초고신뢰성 품질 기준을 충족하기 위해 AI 기반의 세대교체가 필연적으로 발생하고 있습니다.오토모티브 시장 내 기술 대체는 다음과 같은 구조적 변화를 통해 가속화될 전망입니다.숙련공 부재에 따른 인적 검사의 완전 대체: 제조 현장의 심각한 인력난과 숙련공 부족 문제는 기존의 육안 검사 공정을 유지 불가능한 모델로 만들고 있습니다. 24시간 중단 없이 일관된 기준으로 미세 결함을 판별하는 당사의 AI 비전 솔루션은 인적 오류(Human Error)를 원천 차단하며 기존의 수동 검사 시장을 빠르게 대체하고 있습니다.일반 자동화에서 피지컬 AI로의 진화: 단순히 정해진 동작만 반복하는 기존 자동화 설비와 달리, 스스로 환경을 인식하고 판단하여 물리적 제어까지 수행하는 피지컬 AI 기반 통합 장비가 시장의 새로운 표준(Standard)으로 자리 잡고 있습니다. 이는 휠 커버, ABS 부품 등 정밀 가공 및 조립이 필요한 공정에서 불량 검출과 동시에 후속 조치를 자동화함으로써 기존 설비의 한계를 완전히 극복하고 있습니다.전장 부품 신뢰성 기준의 상향: 자율주행 3단계 이상의 상용화에 따라 부품 결함에 대한 제조물 배상 책임과 규제가 강화되고 있습니다. 이에 따라 글로벌 OEM 및 Tier-1 업체들은 검사 데이터의 이력 관리가 불가능한 기존 방식을 버리고, 모든 검사 과정을 데이터화하고 실시간 대응이 가능한 데이터 기반 AI 지능화 솔루션으로의 전환을 서두르고 있습니다.또한 최근 글로벌 완성차 제조 현장의 휴머노이드 로봇 도입 추세에 발맞추어, 당사는 향후 이에 적용될 수 있는 미래 자동화 공정 수요에 선제적으로 대비하고 있습니다.결론적으로 오토모티브 시장은 단순한 설비 교체 주기를 넘어, 제조 공정 자체가 AI에 의해 재설계되는 '지능화 대전환'의 시기에 놓여 있습니다. 당사는 이러한 대체 시장의 흐름에 맞춰 계열사 간 시너지를 통한 피지컬 AI 장비 공급을 확대함으로써, 전 세계적인 스마트팩토리 전환 수요를 선점하고 시장 지배력을 공고히 할 계획입니다.(6) 반도체 시장반도체는 미세화, 적층화와 AI/HPC 확산으로 공정 허용오차가 급격히 축소되고, 단일 결함이 고가 칩(특히 HBM, GPU/AI 가속기 패키지)의 대규모 손실과 신뢰성 리스크로 이어질 수 있습니다. 이에 후공정(패키징/기판) 단계의 검사, 계측은 수율 및 장기 신뢰성 확보를 위한 필수 인프라로, 이를 의미 있게 대체할 수 있는 시장은 제한적인 것으로 판단됩니다.공정 센서 기반 SPC, 설계상 중복/자체테스트, 샘플링 검사는 보완적 성격이 강하며, 미세 Bump, RDL, Warpage, 접합 불량 등 복합 결함을 인라인에서 정량 판별하는 3D 계측, X-ray/CT, 초음파 NDT 및 AI 판별을 대체하기는 제한적입니다. 또한 고객사 인증/평가가 장기화되고 전환 비용이 높아 대체재 침투 가능성은 제한적인 것으로 판단됩니다. 검사 데이터 축적과 알고리즘 튜닝이 성능을 좌우해 레퍼런스 축적이 기술장벽을 높이는 요인으로 작용할 수 있습니다.향후 2.5D, 3D, 칩렛, TSV/TGV, 유리기판 확대로 검사 포인트와 데이터 기반 공정제어(MES 연계) 수요가 증가하며 시장은 2D 광학 중심에서 3D/내부, 다중센서 융합으로 고도화될 것으로 예상됩니다. 설비투자 사이클로 단기 변동성은 존재하나, AI 반도체 투자 확대와 후공정 증설/고도화로 검사, 계측 투자는 선행적으로 집행되는 경우가 있습니다. 당사는 AI 비전, 데이터 분석 역량을 바탕으로 반도체 패키징/기판용 검사 솔루션을 확대해 중장기 사업기회를 확보를 추진하고 있습니다.