에스오에스랩 반기보고서 (2024.06)
7. 기타 참고사항

가 . 지식재산권 현황(1) 특허 현황

당사는 국내를 비롯하여 미국 , 유럽 , 중국 등의 지식재산권을 보유하고 있으며 , 등록 특허 86건 , 등록 실용신안 2건 , 출원 특허 70건 보유하고 있습니다 .

[등록 특허]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	장애물 감지장치 및 감지방법	에스오에스랩	2016-10-27	2018-10-25	2D	KR

2	특허권	APPARTUS AND METHOD FOR DETECTING OBSTACLE	에스오에스랩	2016-11-08	2021-02-23	2D	US

3	특허권	APPARTUS AND METHOD FOR DETECTING OBSTACLE	에스오에스랩	2016-11-09	2022-11-18	2D	CN

4	특허권	속도 적응형 장애물 감지장치	에스오에스랩	2016-12-05	2018-06-22	2D	KR

5	특허권	라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2017-02-01	2018-11-08	2D	KR

6	특허권	속도 적응형 3차원 장애물 감지장치	에스오에스랩	2017-02-14	2018-11-08	2D	KR

7	특허권	대상체 표면 감지장치	에스오에스랩	2017-06-28	2019-08-02	2D	KR

8	특허권	무인 비행체의 프로펠러 구동모터를 이용한 라이다 스캐닝 장치 및 이를 포함하는 무인 비행체	에스오에스랩	2017-06-28	2019-08-02	2D	KR

9	특허권	하이브리드 라이다 스캐너	에스오에스랩	2017-07-25	2019-09-03	2D	KR

10	특허권	다채널 라이다 센서 모듈	에스오에스랩	2017-08-02	2019-11-25	2D	KR

11	특허권	라이다 센서 모듈	에스오에스랩	2017-08-02	2019-09-03	2D	KR

12	특허권	차량 간의 간섭을 방지할 수 있는 라이다 장치	에스오에스랩	2017-09-28	2019-11-25	Data solution	KR

13	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2017-12-20	2019-12-18	2D	KR

14	특허권	라이다 시스템 및 그의 동작 방법	에스오에스랩	2017-12-22	2020-07-03	3D	KR

15	특허권	라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2018-01-08	2019-12-18	3D	KR

16	특허권	라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2018-03-06	2021-02-23	3D	KR

17	특허권	전후방 측정이 가능한 라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2018-03-08	2020-11-04	3D	KR

18	특허권	라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2018-03-29	2020-11-18	3D	KR

19	특허권	라이다 장치 및 라이다 장치에 이용되는 회전 다면 미러	에스오에스랩	2018-07-13	2019-05-10	3D	KR

20	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-07-13	2019-02-07	3D	KR

21	특허권	라이다 장치 및 라이다 장치에 이용되는 노딩미러	에스오에스랩	2018-08-16	2019-08-02	3D	KR

22	특허권	라이다 스캐너	에스오에스랩	2018-08-24	2020-04-22	2D	KR

23	특허권	라이다 장치 및 이를 이용한 거리 측정 방법	에스오에스랩	2018-08-24	2019-01-07	3D	KR

24	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-08-27	2019-05-03	3D	KR

25	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-09-24	2020-03-17	3D	US

26	특허권	거리 산출 방법 및 이를 수행하는 라이다 장치	에스오에스랩	2018-10-10	2018-11-30	3D	KR

27	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-10-19	2019-10-18	3D	CN

28	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-10-19	2023-08-01	3D	CN

29	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-10-19	2023-12-29	3D	CN

30	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-10-22	2019-03-27	3D	KR

31	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-11-20	2020-09-07	3D	KR

32	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-11-20	2019-11-25	3D	KR

33	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-11-20	2019-11-25	3D	KR

34	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-11-20	2019-11-25	3D	KR

35	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2018-11-29	2019-04-02	3D	KR

36	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2019-02-14	2021-06-03	3D	KR

37	특허권	객체 정보 획득 장치 및 방법	에스오에스랩	2019-02-15	2019-05-15	2D	KR

38	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-02-21	2023-09-12	3D	CN

39	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-02-22	2020-03-03	3D	US

40	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-03-05	2020-07-07	3D	US

41	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-03-06	2024-02-02	3D	CN

42	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-03-22	2020-02-11	3D	US

43	특허권	라이다 장치 및 라이다 장치에 이용되는 회전 다면 미러	에스오에스랩	2019-05-10	2023-08-21	3D	KR

44	특허권	MULTI-CHANNEL 라이다 SENSOR MODULE	에스오에스랩	2019-06-13	2023-02-14	2D	US

45	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-06-27	2020-04-07	3D	US

46	특허권	라이다 장치 및 라이다 장치에 이용되는 회전 미러	에스오에스랩	2019-08-01	2021-06-03	2D	KR

47	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2019-08-01	2021-06-03	2D	KR

48	특허권	객체 인식 방법 및 이를 수행하는 객체 인식 장치	에스오에스랩	2019-10-28	2022-03-10	3D	KR

49	특허권	제스처 인식 방법 및 이를 수행하는 제스처 인식 장치	에스오에스랩	2019-11-12	2022-01-28	Data solution	KR

50	특허권	OBJECT RECOGNITION METHOD AND OBJECT RECOGNITION DEVICE PERFORMING THE SAME	에스오에스랩	2019-11-15	2023-01-31	3D	US

51	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2019-11-22	2023-05-22	3D	KR

52	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2019-12-10	2023-11-07	3D	KR

53	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-12-18	2022-11-08	3D	US

54	특허권	공유 차량 , 공유 차량 서비스 제공 장치 , 공유 차량 서비스 관리 서버 , 공유 차량 서비스 제공 시스템 , 공유 차량 서비스 제공 방법	에스오에스랩	2020-02-28	2022-06-29	Data solution	KR

55	특허권	공유 차량 , 공유 차량 서비스 제공 장치 , 공유 차량 서비스 관리 서버 , 공유 차량 서비스 제공 시스템 , 공유 차량 서비스 제공 방법	에스오에스랩	2020-02-28	2022-06-29	Data solution	KR

56	특허권	라이다 스캐너	에스오에스랩	2020-04-22	2022-01-28	2D	KR

57	특허권	레이저 출력 장치	에스오에스랩	2020-07-31	2024-01-23	3D	KR

58	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-08-03	2024-01-31	3D

59	특허권	VCSEL 라이다	에스오에스랩	2020-08-28	2021-07-13	3D	US

60	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-09-03	2021-07-20	3D	KR

61	특허권	SHARED VEHICLE SERVICE PROVIDING METHOD PERFORMED BY SERVER COMMUNICATING WITH USER DEVICE OF PASSENGER AND AUTONOMOUS VEHICLE	에스오에스랩	2020-09-29	2021-07-13	Data solution	US

62	특허권	전후방 측정이 가능한 라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2020-11-04	2022-08-25	3D	KR

63	특허권	라이다 스캐닝 장치	에스오에스랩	2020-11-18	2022-04-11	3D	KR

64	특허권	METHOD OF SHARING AND USING SENSOR DATA	에스오에스랩	2020-12-10	2024-01-02	Data solution	US

65	특허권	METHOD OF SHARING AND USING SENSOR DATA	에스오에스랩	2020-12-10	2023-08-07	Data solution	US

66	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-12-16	2023-08-07	3D	KR

67	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-12-22	2022-09-16	3D	KR

68	특허권	센서를 이용한 보안 장치의 동작 방법	에스오에스랩	2021-02-25	2023-10-16	Data solution	KR

69	특허권	센서를 이용한 보안 장치의 동작 방법	에스오에스랩	2021-02-25	2023-10-16	Data solution	KR

70	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2021-05-20	2021-12-21	3D	US

71	특허권	SHARED VEHICLE SERVICE PROVIDING METHOD PERFORMED BY SERVER COMMUNICATING WITH USER DEVICE OF PASSENGER AND AUTONOMOUS VEHICLE	에스오에스랩	2021-06-08	2023-10-31	Data solution	US

72	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-07-20	2023-11-23	2D	CN

73	특허권	라이다 데이터 처리 방법	에스오에스랩	2021-11-12	2023-02-27	3D	KR

74	특허권	라이다 데이터 처리 방법	에스오에스랩	2021-11-12	2023-01-10	3D	KR

75	특허권	라이다 데이터 처리 방법	에스오에스랩	2021-11-12	2023-01-10	3D	KR

76	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2021-11-19	2023-12-12	3D

77	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-11-24	2022-09-13	2D

78	특허권	객체 인식 방법 및 이를 수행하는 객체 인식 장치	에스오에스랩	2022-03-08	2023-08-07	3D	KR

79	특허권	노이즈를 저감시키기 위한 옵틱 모듈 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2022-05-03	2023-02-27	3D	KR

80	특허권	노이즈를 저감시키기 위한 옵틱 모듈 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2022-05-03	2023-02-27	3D	KR

81	특허권	노이즈를 저감시키기 위한 옵틱 모듈 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2022-05-03	2022-09-16	3D	KR

82	특허권	라이다 장치에 대한 제작 방법 및 라이다 장치에 대한 제작 방법을 구현하기 위한 액티브 얼라인 장치	에스오에스랩	2022-06-21	2022-09-29	3D	KR

83	특허권	라이다 장치에 대한 제작 방법 및 라이다 장치에 대한 작 방법을 구현하기 위한 액티브 얼라인 장치	에스오에스랩	2022-09-29	2023-03-13	3D	KR

84	특허권	고해상도 라이다 데이터 생성 방법 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-23	2023-06-30	3D	KR

85	특허권	라이다 데이터 생성 방법 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-23	2023-10-30	3D	KR

86	특허권	고해상도 라이다 데이터를 생성하기 위한 이용하는라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-23	2024-02-15	3D	KR

87	실용신안권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-10-19	2019-10-18	3D	CN

88	실용신안권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-11-24	2022-09-13	2D	CN

[출원 특허]

번호	구분	내용	권리자	출원	적용제품	출원국

1	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2018-07-13	3D	EP

2	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2019-01-04	3D	US

3	특허권	거리 측정 장치	에스오에스랩	2019-12-18	3D	KR

4	특허권	거리 측정 장치	에스오에스랩	2019-12-20	3D	KR

5	특허권	빅셀 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-02-07	3D	KR

6	특허권	빅셀 어레이 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-02-28	3D	KR

7	특허권	빅셀 어레이 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-04-09	3D	KR

8	특허권	옵틱 및 그 제작 방법	에스오에스랩	2020-05-22	3D	KR

9	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2020-05-25	3D	EP

10	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2020-05-27	3D	US

11	특허권	빅셀 어레이 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-08-27	3D	KR

12	특허권	라이다 데이터의 공유 및 활용	에스오에스랩	2020-09-03	Data solution	KR

13	특허권	라이다 데이터의 공유 및 활용	에스오에스랩	2020-09-03	Data solution	KR

14	특허권	라이다 데이터의 공유 및 활용	에스오에스랩	2020-09-03	Data solution	KR

15	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2020-09-08	3D	CN

16	특허권	레이저 출력 어레이 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-11-12	3D	KR

17	특허권	레이저 출력 어레이 및 이를 이용한 라이다 장치	에스오에스랩	2020-11-12	3D	KR

18	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-11-12	3D	KR

19	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2020-11-12	3D	KR

20	특허권	VCSEL 라이다	에스오에스랩	2021-05-28	3D	US

21	특허권	대상체의 기하학적 특성을 반영하여 확장된 표현 범위를 가지는 인텐시티 정보를 생성하는 방법 및 그러한 방법을 수행하는 라이다 장치	에스오에스랩	2021-06-25	3D	KR

22	특허권	스마트 전력 관리 시스템을 구비한 라이다 장치 및 스마트 전력 관리 시스템을 구현하기 위한 라이다 장치의 동작 방법	에스오에스랩	2021-06-29	3D	KR

23	특허권	스마트 전력 관리 시스템을 구비한 라이다 장치 및 스마트 전력 관리 시스템을 구현하기 위한 라이다 장치의 동작 방법	에스오에스랩	2021-06-29	3D	KR

24	특허권	라이다 장치에 대한 성능 평가 방법 및 라이다 장치에 대한 성능 평가 장치	에스오에스랩	2021-09-29	3D	KR

25	특허권	라이다 장치에 대한 성능 평가 방법 및 라이다 장치에 대한 성능 평가 장치	에스오에스랩	2021-09-29	3D	KR

26	특허권	라이다 장치에 대한 성능 평가 방법 및 라이다 장치에 대한 성능 평가 장치	에스오에스랩	2021-09-29	3D	KR

27	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2021-10-08	3D	US

28	특허권	라이다 장치 및 라이다 장치의 동작 방법	에스오에스랩	2021-11-04	2D	KR

29	특허권	A LiDAR device having a smart power management system and an operating method of the LiDAR device implementing the smart power management system	에스오에스랩	2021-11-16	3D	US

30	특허권	A LiDAR device having a smart power management system and an operating method of the LiDAR device implementing the smart power management system	에스오에스랩	2021-11-16	3D	US

31	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-11-30	3D	KR

32	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-11-30	3D	KR

33	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-11-30	3D	KR

34	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-12-29	3D	KR

35	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-12-29	3D	KR

36	특허권	라이다 장치	에스오에스랩	2021-12-29	3D	KR

37	특허권	VCSEL array and 라이다 device using same	에스오에스랩	2022-02-28	3D	EP

38	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2022-03-04	3D	US

39	특허권	빅셀 구동용 레이저 드라이버	에스오에스랩	2022-03-10	3D	KR

40	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2022-05-16	3D	US

41	특허권	LASER DRIVER FOR DRIVING VCSEL	에스오에스랩	2022-05-27	3D	US

42	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2022-09-21	3D	US

43	특허권	레이저 출력 어레이 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2022-11-03	3D	KR

44	특허권	라이다 DEVICE AND METHOD FOR OPERATING SAME	에스오에스랩	2022-11-08	2D	US

45	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2022-11-16	3D	EP

46	특허권	레이저 출력 어레이 , 수신 옵틱 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2022-11-30	3D	KR

47	특허권	근거리 측정 성능이 향상된 라이다 장치	에스오에스랩	2022-12-28	3D	KR

48	특허권	MULTI-CHANNEL 라이다 SENSOR MODULE	에스오에스랩	2023-01-05	2D	US

49	특허권	라이다 데이터 처리 방법	에스오에스랩	2023-02-27	3D	KR

50	특허권	노이즈를 저감시키기 위한 옵틱 모듈 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-02-27	3D	KR

51	특허권	라이다 장치에 대한 제작 방법 및 라이다 장치에 대한 제작 방법을 구현하기 위한 액티브 얼라인 장치	에스오에스랩	2023-03-10	3D	KR

52	특허권	플레어링 아티팩트가 제거된 라이다 데이터 생성 방법 , 플레어링 아티팩트 제거 방법 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-29	3D	KR

53	특허권	플레어링 아티팩트가 제거된 라이다 데이터 생성 방법 , 플레어링 아티팩트 제거 방법 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-29	3D	KR

54	특허권	라이다 장치를 이용하여 칼라 이미지를 생성하는 방법 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-03-29	3D	KR

55	특허권	개인화된 패턴 기반 장치 제어 시스템 및 장치 제어 방법	에스오에스랩	2023-06-28	3D	KR

56	특허권	스마트 크레인 시스템의 3D 배경 맵 데이터 업데이트 방법	에스오에스랩	2023-06-30	Data solution	KR

57	특허권	스마트 크레인 시스템의 권상 및 권하 동작 방법	에스오에스랩	2023-06-30	Data solution	KR

58	특허권	스마트 크레인 시스템의 위험 감지 동작 방법	에스오에스랩	2023-06-30	Data solution	KR

59	특허권	스마트 크레인 시스템의 3D 배경 맵 데이터 획득 방법	에스오에스랩	2023-06-30	Data solution	KR

60	특허권	라이다 기반 도로위험 경고 시스템	에스오에스랩	2023-06-30	Data solution	KR

61	특허권	METHOD FOR GENERATING INTENSITY INFORMATION HAVING EXTENDED EXPRESSION RANGE BY REFLECTING GEOMETRIC CHARACTERISTIC OF OBJECT, AND 라이다 APPARATUS PERFORMING SAME METHOD	에스오에스랩	2023-07-26	3D	US

62	특허권	SHARED VEHICLE SERVICE PROVIDING METHOD PERFORMED BY SERVER COMMUNICATING WITH USER DEVICE OF PASSENGER AND AUTONOMOUS VEHICLE	에스오에스랩	2023-09-22	Data solution	US

63	특허권	윈도우 모듈을 포함하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-09-26	3D	KR

64	특허권	레이저 출력 어레이 및 이를 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2023-10-16	3D	KR

65	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2023-10-31	3D	US

66	특허권	METHOD FOR MANUFACTURING LIDAR DEVICE, AND ACTIVE ALIGN DEVICE FOR IMPLEMENTING METHOD FOR MANUFACTURING LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2023-12-21	3D	US

67	특허권	레이저 이미팅 어셈블리 및 레이저 디텍팅 어셈블리를 포함하는 라이다 장치	에스오에스랩	2024-02-05	3D	KR

68	특허권	고해상도 라이다 데이터를 생성하기 위한 이용하는 라이다 장치	에스오에스랩	2024-02-15	3D	KR

69	특허권	LIDAR DEVICE	에스오에스랩	2024-02-20	3D	US

70	특허권	대상 라이다 장치의 최대 측정 거리를 평가하기 위한 평가 장치 및 평가 방법	에스오에스랩	2024-02-26	3D	KR

(2) 상표권 현황[등록 상표]

번호	구분	권리자	등록일	적용제품	출원국

1	상표권	에스오에스랩	2019-04-18	-	KR

2	상표권	에스오에스랩	2019-09-30	-	KR

3	상표권	에스오에스랩	2019-04-18	-	KR

4	상표권	에스오에스랩	2017-08-22	-	KR

5	상표권	에스오에스랩	2020-06-01	2D	KR

6	상표권	에스오에스랩	2020-06-01	2D	KR

7	상표권	에스오에스랩	2020-06-01	3D	KR

8	상표권	에스오에스랩	2020-10-15	3D	KR

9	상표권	에스오에스랩	2018-05-31	-	US/EP/CN/JP

10	상표권	에스오에스랩	2019-07-30	-	US

11	상표권	에스오에스랩	2019-02-22	-	EP

12	상표권	에스오에스랩	2018-09-20	-	CN

13	상표권	에스오에스랩	2019-09-05	-	JP

14	상표권	에스오에스랩	2019-02-22	-	UK

15	상표권	에스오에스랩	2019-06-28	-	US/EP/CN/JP

16	상표권	에스오에스랩	2020-04-07	-	US

17	상표권	에스오에스랩	2020-01-24	-	EP

18	상표권	에스오에스랩	2020-09-24	-	JP

19	상표권	에스오에스랩	2020-01-24	-	UK

20	상표권	에스오에스랩	2020-12-01	3D	US

21	상표권	에스오에스랩	2020-09-08	3D	EP

22	상표권	에스오에스랩	2020-09-08	3D	UK

23	상표권	에스오에스랩	2021-05-25	3D	JP

[출원 상표]

번호	구분	권리자	출원일	적용제품	출원국

1	상표권	에스오에스랩	2023-07-11	3D	KR

2	상표권	에스오에스랩	2023-09-21	-	KR

3	상표권	에스오에스랩	2023-09-21	-	KR

4	상표권	에스오에스랩	2023-09-21	-	KR

5	상표권	에스오에스랩	2023-09-21	-	KR

나 . 시장 현황 (1) 시장의 특성 가 ) 주요 목표 시장

당사가 영위하는 라이다 산업의 목표시장은 크게 모빌리티와 인프라 시장으로 구분되며 , 각 시장을 국방 , 자동차 , 일반 산업군으로 세분화할 수 있습니다 . 본 분류에 따라 모빌리티 산업은 지상무인체계 , 무인비행기 , ADAS, Robotaxi, 중장비 농기계 , AMR, AGV, OHT, 스마트시티 (일부 인프라 시장에 포함 ) 등을 포함하고 , 인프라 산업은 경계 시스템 , C-ITS, 산업안전 , 디지털트윈, 공장 자동화 등을 포함합니다 . 이 중 당사는 모빌리티와 인프라 부문 내 아래와 같이 4개 분야에 집중하고 있으며 , 산업 영역의 특성과 향후 국방 시장 등의 산업 시장성 확장 시기를 고려하여 각기 다른 사업 접근 방식을 전략적으로 수립하고 있습니다 .

1) 모빌리티 시장

모빌리티 시장은 개인이나 물류 , 교통 분야에서 이동성을 제공하는 서비스와 제품을 아우르며 여기에는 자율 주행 차량 등의 인간의 운송 수단과 드론 , 로봇 , AGV, AMR 및 OHT 등 물류에 사용되는 운송 수단이 포함됩니다 . 특히 최근에는 IoT 기술 , AI 및 빅데이터 기술과 접목하여 보다 편리하고 경제적인 이동성을 제공하고 있으며 지속적인 혁신과 발전이 기대되는 분야입니다 . 모빌리티 시장에서의 라이다 기술은 그 역할이 매우 명확하며 중요한 축을 담당하고 있습니다 . 특히 ADAS, 자율주행 셔틀 , 로보틱스 등의 자율주행 분야에서는 라이다의 높은 정확도와 월등한 성능을 기반으로 하는 실시간 데이터를 토대로 주변 환경에 대한 인지와 장애물 감지 및 회피 , 3D 맵핑 , 최적 경로 설정 등 안전하고 효율적인 운행을 제공합니다 . 또한 중장비 및 농기계와 같이 위험한 작업을 수행하는 차량이 스스로 움직일 수 있는 기반을 제공함으로써 산업현장에서의 운전자의 재해를 사전에 방지할 수 있습니다 . 효율성과 생산성을 강조하는 제조 현장과 물류 현장에서도 AMR, AGV, OHT 등의 모빌리티 솔루션에 라이다가 적용되어 안전한 무인화를 구축함으로써 경제적이고 효율적인 운영에 기여합니다 .

당사는 모빌리티 시장 내에서도 오토모티브 시장과 로보틱스 시장에 집중하고 있으며 각 시장의 세부 내용은 아래와 같습니다 .

[ 오토모티브 시장 ]

오토모티브 산업에서의 라이다는 크게 4가지 분야에 적용됩니다 .

분야	자율주행

특징	라이다는 자율주행 차량에서 필수적인 기술 중 하나. 라이다를 이용하여 차량 주변 환경을 측정하고 분석하여 차량의 위치, 속도, 주행 경로 등을 정확하게 파악할 수 있고 가장 경쟁이 치열한 분야 이기도 함.

상용화 사례	대표적으로 구글의 Waymo 자율주행 자동차 시스템은 라이다를 중심으로 구성된 기술임. Waymo는 현재 미국에서 자율주행 택시 서비스를 제공하고 있으며, 특정 지역에 한해서는 운전자가 없는 완전 자율주행 기술을 라이다 기반으로 운행 중. 그 밖에 GM의 자회사 크루즈 등이 있음.

분야	충돌 회피 시스템

특징	라이다는 충돌 회피 시스템에도 활용되고 있음 더 낮은 수준의 자율주행기술이라고 볼 수 있으며 차량 주변의 장애물이나 위험한 상황을 감지하여 운전자에게 경고하거나 자동으로 제동 시스템을 작동시킴 .

상용화 사례	Volvo 는 자사의 차량에서 라이다 기술을 활용한 충돌 회피 시스템 도입 . 이 시스템은 차량 주변 환경을 측정하여 위험 상황을 감지하고 , 운전자에게 경고를 보내거나 자동으로 제동 시스템을 작동시켜 사고를 예방하는 용으로 활용

분야	주차 보조 시스템

특징	라이다를 이용하여 주차 공간의 크기와 위치를 정확하게 측정할 수 있음 . 이를 활용하여 주차 공간 내 차량 위치를 정확히 파악하고 , 운전자에게 주차 조향 및 거리 정보를 제공할 수 있음 .

상용화 사례	Bosch 는 차량 주차 보조 시스템에서 라이다 기술을 활용 . 이 시스템은 라이다를 이용하여 주차 공간의 크기와 위치를 정확히 측정하여 , 운전자에게 주차 조향 및 거리 정보를 제공 .

분야	스마트 라이팅 시스템

특징	차량 주변의 환경을 감지하여 , 도로 조명 등의 스마트 라이팅 시스템을 제어 . 이를 통해 불필요한 전력 소모를 방지하고 , 운전자의 시야 확보에 도움 .

상용화 사례	Siemens 는 도로 조명 등의 스마트 라이팅 시스템에서 라이다 기술을 활용하고 있음 . 라이다를 이용하여 차량 주변의 환경을 감지하여 조명 시스템을 제어하며 , 이를 통해 불필요한 전력 소모를 줄이고 운전자의 시야 확보 .

오토모티브 산업의 라이다 시장은 전체 라이다 시장 내에서 가장 치열하고 빠르게 성장하고 있는 분야이며 , 해당 시장이 성장하는데 아래 4가지가 가장 중요한 요소로 작용함과 동시에 그 근거로 작용합니다 .

① 자율주행 기술의 발전② 다양한 자동차 업체의 라이다 적용

전통적으로 레이더와 카메라가 자율주행 자동차의 센서로 사용되어 왔지만 , 최근에는 다양한 자동차 제조업체가 라이다 기술을 도입했습니다 .

업체	명칭	적용 (예정 ) 차종	적용 라이다

Honda	트래픽 잼 파일럿	레전드 (100대 리스 )	Valeo

Benz	드라이브 파일럿	S- 클래스 , EQS 등	Valeo

BMW	미정	시리즈 X6, X7, iX	Innoviz

Volvo	라이드 파일럿	XC90 이후 전차종	Luminar

Stellantis	STLA 오토드라이브	-	Luminar

③ 라이다 기술의 개선 라이다 기술은 최근 들어 기존의 복잡하고 비싼 시스템에서 실용적인 방식으로 진화되고 있습니다 . 따라서 더 나은 해상도 , 작은 크기 , 낮은 가격 등이 라이다 시장을 열어가는 중요한 요소로 작용할 예정입니다 .

출처: Yole Development

라이다 기술은 크게 4단계로 진화를 해왔습니다. 2000년대 중반까지 단순 레이저를 통해 거리를 측정하는 Laser ranging sensor에서 , 2010년도 초반까지는 맵핑을 위한 고해상도의 Spinning 라이다 타입인 High resolution Spinning 라이다가 주를 이루었습니다 . Spinning 라이다는 2020년대 초중반까지 Market value 고점을 달성하고 이 후 하락할 것으로 전망하며 , 2010년대 후반부터 향후 2030년까지 본격적으로 Solid-state 라이다가 고성장할 것으로 전망하고 있습니다 . ④ 규제 환경의 개선 자율주행 자동차를 상용화하기 위해서 규제 환경의 개선도 필요합니다 . 최근에는 미국 , 유럽 , 중국 등에서 자율주행 자동차에 대한 법규를 개선하고 있으며 , 이를 통해 자율주행 자동차 산업분야가 더욱 성장할 수 있는 원동력이 됩니다 . [ 로보틱스 시장 ] 로보틱스 산업 분야는 대표적으로 스마트팩토리 분야가 있으며 군사용 지능형 로봇,정찰 및 폭탄제거 로봇등에 적용되고 있습니다.

분야	스마트팩토리 - 자동화 및 로봇 시스템

특징	라이다를 이용하여 로봇이나 자동화 시스템이 작업 공간 내의 물체나 사람을 감지하여 안전한 작업환경을 제공하고 생산성을 극대화

상용화 사례	SICK 는 라이다 센서를 사용하여 로봇이나 자동화 장비의 위치를 파악하고 , 작업 공간의 높이와 넓이를 측정하여 효율적인 자동화 시스템을 구축 , 라이다 센서를 사용하여 제품이 생산 라인에서 움직이는 동안 위치와 거리를 측정하고 , 이를 분석하여 생산 과정에서 발생하는 문제점을 파악 , 이를 통해 생산 라인의 효율성을 높이고 , 제품 생산 과정에서 발생하는 장애를 미리 예방 .

분야	지능형 로봇

특징	라이다는 군용 로봇의 주변환경을 실시간으로 인식하고 맵핑하는데 사용됩니다. 이를 통해 로봇은 장애물 회피, 경로 계획 및 타켓 식별을 수행할수 있습니다.

상용화 사례	Boston Dynamics의 Spot : 라이다센서를 활용하여 적의 위치탐지, 장애물 회피 및 특정 임무 수행을 위해 군용으로 사용 됩니다.Spot의 군사적 활용사례 중 하나는 라이다센서로 주변환경을 실시간으로스캔하여 장애물이나 위험지역을 탐지하고, 이를 기반으로 Spot은 안전한 경로를 계획하여 임무를 수행합니다. 또한 Spot은 무기 또는 탐지 장비를 장착하여 적의 탐색 및 감시 민간인 구조 작업등에 사용될 수 있습니다.

2) 인프라 시장

인프라 시장은 도로 , 전력 , 통신 및 기반 시설 등 기초 생활 기반을 구축하고 유지하는 데 필요한 상품과 서비스의 시장을 의미하며 건설 , 기술 , 에너지 , 교통 등 다양한 산업을 포함할 수 있음 . 특히 효율적이고 경제적인 운영을 통한 개인 및 지역사회의 삶의 질 향상을 위해 필수적인 요소를 뜻합니다 .

인프라 시장의 여러 분야에서 라이다 기술은 매우 중요한 역할을 하고 있으며 최근에는 그 수요가 빠르게 늘고 있고 특히 환경과 사물에 대한 공간 정보의 빠르고 정확한 파악을 통해 공공의 안전을 확보하고 다양한 분야에서 효율적인 계획과 운영에 반드시 필요한 핵심 기술로 인정받고 있습니다 .

산업 현장에서의 위험 지역 설정과 위험한 환경에서의 설비 멈춤을 통한 작업자들의 안전한 근무 환경 제공과 군중들의 흐름과 밀집도를 파악하여 안전 사고를 예방하고 주변 환경에 대한 변화를 파악하여 이로 인한 돌발 상황이 발생하지 않도록 사전 조치를 취하는 등 안전한 생활 환경을 제공합니다 . 또한 실시간으로 파악되는 도로 환경 데이터 특히 교통의 흐름 , 도로 상황 및 돌발 상황 등을 주변 차량 및 도로 관리 주체에게 전달되어 즉각적인 대응이 가능하게 하며 사고를 미연에 방지함으로써 C-ITS가 지향하는 안전한 교통 환경을 구축하는데 사용됩니다 . 나아가 3D 맵핑과 이를 활용한 디지털 트윈은 정확한 위치 데이터를 통해 도시의 설계 , 구축 , 유지보수 등 다양한 측면에 대해 구체적으로 구현할 수 있습니다 . 이를 기반하여 잠재적으로 발생할 수 있는 다양한 문제점에 대한 해결방안을 도출함으로써 효율적이며 경제적인 도시 구축 계획을 가능하게 하고 나아가 이와 같은 스마트 인프라를 활용한 스마트 시티의 구현에 필수적인 요소로 평가받습니다 .

당사가 집중하고 있는 인프라 시장은 산업안전 /보안 산업과 스마트시티 산업으로 구분될 수 있으며 각 시장별 세부 내용은 아래와 같습니다 .

[ 산업안전 /보안 시장 ] 산업안전 /보안 산업 분야에서 의 라이다는 산업환경에서의 안전 모니터링 및 국방산업을 포함하여 아래와 같은 분야에 적용됩니다 .

분야	산업안전 - 위험 지역 모니터링

특징	라이다를 이용하여 위험 지역에서 작업자의 위치를 추적하고 , 위험한 물체나 물질 등을 감지하여 작업자의 안전을 보장 .

상용화 사례	SICK 의 Safety Laser Scanner: 컨베이어 벨트 주변에서 발생할 수 있는 위험을 감지하기 위해 사용 . 컨베이어 벨트의 위치와 속도를 검출하고 , 작업자가 접근하지 말아야 할 영역을 감지하여 안전성 향상 . 또한 로봇과 작업자 간의 충돌을 예방하기 위해 경고를 발생시키거나 석유 , 가스 , 용광로 등 사람이 접근하기 어려운 환경에서 무인 점검 시스템에 활용

분야	경계 시스템

특징	군사 작전에서 사용되는 육상 경계 감시 시스템에서는 라이다를 사용하여 적군의 이동을 감지하고 위치를 추적 . 특히 , 육상 경계지역에 설치된 라이다 시스템은 적군의 차량 또는 보급품 등을 식별하는 목적으로 , 해상 경계지역에 설치된 라이다는 적군의 선박과 잠수함 등을 감지

상용화 사례	Raytheon 의 라이다 기술인 AN/DVS-1 Coastal Battlefield Reconnaissance and Analysis (COBRA)는 미국 해군 , 해병대 및 국가 경비대에서 사용되고 있으며 , COBRA는 해안 경계 감시 분야에서 혁신적인 기술로 평가

분야	탐지 및 추적

특징	군용 드론이나 무인 지상차량과 같은 이동체를 탐지하고 추적하는 데 사용 . 또한 , 헬리콥터와 같은 공중기기에서도 장착되어 지상 및 해상 상황을 감지

상용화 사례	AeroLion Technologies 의 UAV 라이다 시스템 : AeroLion Technologies는 드론을 이용한 지형조사와 매핑을 위한 라이다 시스템을 개발하여 국방산업에 공급 . 이 시스템은 드론에 장착되어 고해상도 지형 데이터를 수집하고 분석하여 정밀한 3D 지형지도를 생성 .

인 프라 산업 분야에서 의 스마트시티 산업은 도로 및 교통 시스템 , 건설산업을 포함합니다 .

분야	스마트시티 - 도로 및 교통 시스템

특징	도로 상황을 감지하고 실시간으로 교통 제어 시스템을 제어함으로써 교통 체증을 해소하고 , 안전한 교통 환경을 구축 .

상용화 사례	Velodyne 의 VLS-128 라이다 센서 , Innoviz의 라이다 Solution: 도로 상황을 인식하고 , 교통량을 측정하고 , 교통 신호를 감지하는 데 사용됨 . 이를 통해 교통 흐름을 최적화하고 교통 체증을 완화 . 또한 보행자 및 자전거 사용자와의 충돌을 예방하고 , 도시 안전성 향상 .

분야	건설 - 건축물 및 인프라 구축

특징	건설 현장에서 건축물의 위치와 모양을 정확히 파악하여 , 효율적인 건설 계획을 수립하고 안전한 건설 환경을 조성 .

상용화 사례	Leica Geosystems 의 Pegasus Backpack: 이동식 스캐닝 시스템으로 , 걸어 다니면서 건물 내부와 외부를 스캔하여 고해상도 3D 모델을 생성하는데 사용 . 또한 , 카메라와 GPS를 통해 위치와 색상 정보도 캡처하여 3D 모델을 더욱 높은 정확도로 생성 . 이를 통해 건물 내부와 외부의 구조물 , 지형 , 건축 디테일 등을 정밀하게 파악 .

(2) 시장 규모 및 전망 라이다 /자율주행 특화 글로벌 시장조사기관 Yole Development의 [LiDAR 2022 - Focus on Automotive and industrial, Yole intelligence] 보고서에 따르면 , 글로벌 라이다 시장은 Topography, Logistics, Manufacturing, ADAS, Wind, Robotic Cars, Smart infrastructure 총 7개 산업으로 나뉘며 각 시장별 규모와 연평균 성장률은 다음과 같습니다 .

출처: Yole Development

가) 모빌리티 시장 규모 모빌리티 시장은 다양한 산업에서의 수요를 기반으로 빠르게 성장하고 있습니다 . Yole Intelligence 의 보고서에 따르면 , ADAS 및 Robotic Cars 및 Logistic 산업은 2021년에는 각각 38백만 달러와 120백만 달러 , 92백만 달러의 규모였으나 , 2027년까지 연평균 73%, 28%, 30% 성장하여 2십억 달러 , 698백만 달러 , 344백만 달러의 시장 규모로 성장할 것으로 전망하고 있습니다 .

출처: Yole Development

ADAS 시장은 73%의 높은 연평균 성장률로 보이며 전체 라이다 시장의 성장을 이끌것으로 전망됩니다 . 이러한 성장은 ADAS 및 Robotic Cars 및 Logistic 산업에서는 자동차 제조업체들이 자율주행 기술을 개발하고 투자하는 것에 대한 수요 증가와 함께 , 로봇 및 자율주행 차량을 이용한 물류 및 운송 서비스의 확대에 따른 기대인 것으로 보입니다 .

2027 년 전체 모빌리티 시장 규모는 약 $ 3.04B억 (CAGR: 54%) 수준이며 , 하기의 요인들로 인해 매년 급성장할 것으로 전망됩니다 .

첫째 , ADAS 및 Robotic Cars 산업의 급속한 성장으로 인해 , 자율주행 기능을 탑재한 차량들이 보다 정확하고 안전한 운전을 위해 더욱 발전된 형태의 센서 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다 . 이 때문에 라이다와 같은 고급 센서 기술에 대한 수요도 함께 증가합니다 . 특히 , ADAS 산업에서는 교통 안전 기능에 대한 규제와 요구사항이 강화되고 있으며 , 이에 따라 차량의 안전성을 높일 수 있는 고도화된 라이다 센서 기술의 중요성이 부각될 전망입니다 .

둘째 , Logistic 산업에서도 AGV, AMR 등 자율주행차량의 적용이 증가하면서 , 물류 및 운송 기업들은 보다 높은 자율성과 효율성을 위해 라이다와 같은 고급 센서 기술을 적용하려는 경향을 보일 것으로 전망됩니다 . 나) 인프라 시장 규모 반면 , Smart Infrastructure 및 Manufacturing 산업은 2021년 각각 108 백만 달러와 402 백만 달러 규모에서 , 연평균 51%, 3% 성장하여 2027년 각각 1.1 십억 달러와 465 백만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다 .

출처: Yole Development

Smart Infrastructure 및 Manufacturing 산업에서는 공공부문의 스마트 도시 구축 및 제조 분야의 자동화 및 산업 디지털화에 대한 관심과 함께 , 새로운 제조 기술과 인프라 개선 등에 대한 투자가 이루어지고 있 습니다 .

인프라 시장의 연평균 성장률은 21% 수준으로 모빌리티 시장보다는 성장률은 낮지만 여전히 과거 대비 약 3배 규모로 성장할 것으로 전망되며 , 다양한 분야에서 꾸준한 수요가 존재하는 시장입니다 .

Smart infrastructure 및 Manufacturing 산업의 성장 요인은 하기와 같습니다 .

첫째 , Smart Infrastructure의 경우 스마트 도시 및 스마트 교통 등에서의 인프라 개발 증가에 따라 이러한 인프라 구축에 라이다 시스템이 탑재되며 함께 성장할 것으로 전망됩니다 . 또한 환경 모니터링 , 건물 자동화 , 보안 감시 시스템 등 기타 응용분야에서 라이다 기술의 적용이 확대됨에 따라 성장할 것으로 전망됩니다 . 또한 IoT(Internet of Things) 기술의 발전과 라이다 기술이 결합 또한 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다 .

둘째 , Manufacturing 산업에서는 성장률은 낮지만 , 자동화 시스템 및 생산성 향상을 위한 기술에 대한 요구로 꾸준한 수요가 있을 것으로 전망됩니다 . 또한 제조 공정에서의 인식 및 검사 업무에서 라이다 기술의 적용 확대가 가능합니다 .

다) 모빌리티 시장 전망

ADAS 산업에서의 성장 : ADAS는 차량 안전을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다 . 라이다 기술은 ADAS 시스템에 필수적인 역할을 하며 , 차량 운전자의 안전을 더욱 보장할 수 있습니다 . 따라서 , ADAS 산업에서 라이다 기술의 적용이 확대됨에 따라 , 차량 안전에 대한 관심은 지속적으로 상승할 것으로 보입니다 .

Robotic Cars 산업에서의 성장 : Robotic Cars는 미래 자동차 산업의 주요 키워드입니다 . 이러한 차량은 운전자가 필요하지 않으며 , 자율주행을 통해 운송 업무를 처리할 수 있고 . 라이다 기술은 이러한 Robotic Cars 산업에서 필수적인 역할을 할 예정입니다 . 따라서 , 라이다 기술의 성장은 미래 자동차 산업의 성장을 촉진할 것으로 보입니다 . 그 외 산업에서도 다방면으로 수요가 증가하고 있으며 그 내용을 살펴보면 아래와 같습니다 .

로봇 산업에서 라이다는 주변 환경을 인식하는 핵심 기술이며 , 라이다 센서를 장착한 로봇은 자신의 위치와 주변 환경을 정확하게 인식하고 이를 기반으로 이동하거나 작업을 수행합니다 . 이를 통해 로봇은 자율주행을 할 수 있게 되며 , 특히 무인 로봇에 적용되어 다양한 환경에서 작업을 수행할 것으로 전망됩니다 .

라이다가 로봇 산업에서 수요가 증가하는 이유로 최근 들어 로봇 산업에서 인공지능 기술과의 결합으로 높은 수준의 자율주행 기술이 요구되고 있고 , 이에 따라 로봇은 주변 환경을 정확하게 인식할 필요가 있으며 , 이를 위해서는 레이저 센서와 같은 세밀한 환경인식 기술이 필요합니다 .

또한 , 산업용 로봇이나 서비스 로봇의 수요가 증가하면서 라이다의 수요도 같이 증가합니다 . 예를 들어 산업용 로봇은 제조 공정에서 부품을 운반하거나 조립하는 등의 역할을 수행하며 , 서비스 로봇은 의료나 교육 , 물류 등의 분야에서 사용됩니다 . 이러한 로봇들은 주변 환경에 대한 정확한 인식이 필요하며 , 이에 라이다를 활용하게 됩니다 .

또한 건설 현장에서 사용되는 대형 중장비에서도 라이다가 다양하게 적용되고 있습니다 . 대표적으로 지형을 레이저로 측정하는 라이다 기술이 활용되고 있으며 , 이를 통해 건설 현장의 정확한 지형 정보를 수집할 수 있어 작업 효율성을 높일 수 있고 안전한 건설 환경 조성에도 기여합니다 .

농업 분야에서는 자율주행 트랙터 등 농기계 외에도 라이다를 통해 작물 생장 상태와 토양 조건을 파악할 수 있어 농작물 생산성을 높이는데 기여합니다 . 또한 , 농지 면적 , 경사도 , 고도 등을 정확하게 파악해 작업 시간을 단축할 수 있으며 , 농지 관리 비용도 절감 차원에서도 수요가 증가하고 있습니다 .

국방산업에서 라이다는 고도화된 군사무기체계에서 사용되는 중요한 기술임 . 이 기술은 정밀한 지형지물 정보 수집 및 3D 지도 작성 , 탐지 및 인식 , 타깃 추적 등 다양한 용도로 활용되면서 최근 라이다 기술 수요는 더욱 높아질 것으로 전망됩니다 .

종합적으로 , 향후 라이다 기술의 발전과 함께 가격이 저렴해질수록 각 산업분야별 수요 증가에 따른 대량 생산이 이루어질 예정이라는 공통적인 특징을 갖고 있습니다 . 이러한 추세는 더욱 가파르게 상승할 것으로 예상되며 모빌리티 시장이 그 상승세를 주도할 것으로 전망됩니다 . 라) 인프라 시장 전망 제조업 혁신 (물류 자동화 /스마트 공장 ): 라이다 기술을 활용한 자동화된 물류 시스템은 제조업에서 비용 절감 및 생산성 향상을 이룰 수 있습니다 . 이러한 물류 자동화 시스템은 제조 및 물류 현장에서 대량 생산 , 스마트 공장 , 로봇 자동화 등에 적용될 것으로 전망됩니다 .

스마트 시티 : 스마트 도시에서는 라이다 기술이 교통 혼잡 , 공기 오염 , 재해 등과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 광범위하게 사용될 것으로 전망됩니다 . 이를 위해 자율주행 차량 및 자전거 공유 시스템 , 스마트 건물 자동화 , 공간 모니터링 및 분석 등에 라이다 기술이 도입되고 확산해 나갈 전망입니다 .

안전 /경계 시스템 : 안전 및 경계 시스템에서는 라이다 기술이 사람 및 물체 감지 , 장애물 인식 , 화재 탐지 등에 사용될 전망입니다 . 이를 통해 보안 감시 , 비행 제어 , 군사 응용 분야 등에서 라이다 기술이 적용 가능합니다 . > 는 21년까지 전세계 19개국 21개 도시와 협력 사업을 진행 중입니다 .

또한 최근 인프라 산업 현장에서 안정성 강화 요구가 많아 짐에 따라 산업 안전용 센서가 강조되고 있습니다 . 예를 들어 , 건설 현장에서는 무거운 기계 및 재료가 움직이는 환경에서 안전한 작업을 위해 사람과 물체를 감지하는 데 사용되고 고층 건물의 외벽이나 탑재물의 안정성을 검사하기 위해서도 라이다 센서를 활용하고 있습 니다. 따라서 , 중대재해처벌법 시행으로 인한 산업 안전 규제 강화에 따라 라이다 센서의 수요는 증가할 것으로 예상되며 , 특히 , 건설 및 인프라 분야에서의 수요가 높아질 것으로 전망됩니다 . 중대재해처벌법은 건설현장 화재사고 등 중대재해를 예방하기 위해 제정되었으며 , 2022.1.27. 부로 시행하였습니다 . (중대재해 : 중대산업재해 + 중대시민재해 ) 중대산업재해 : 산업안전보건법에 따라 사업 또는 사업장 종사자가 업무로 인하여 사망 , 부상 , 질병에 걸리는 산업재해 중 아래요건에 해당하는 재해입니다 . 중대시민재해 : 공중이용시설 , 공중교통수단 , 원료 /제조물의 설계 , 제조 , 설치 등 관리상의 결함으로 발생한 시민재해 중 아래요건에 해당하는 재해입니다 .

(3) 시장 관련 규제 등 현황가) 모빌리티 혁신 로드맵

정부는 '110대 국정과제 ' 중 하나로 모빌리티 시대 본격 개막 및 국토교통산업의 미래 전략사업화 '를 지정하고 , 이에 따라 국토교통부가 미래 모빌리티 산업을 핵심 성장동력으로 육성하기 위한 중장기 목표와 계획을 담은 '모빌리티 혁신 로드맵 '을 2022년 9월 19일 발표하였습니다 .

출처: 국토교통부 주요 과제를 포함한 상세 내용은 아래와 같습니다 .

1) 운전자가 필요 없는 완전자율주행 시대 개막

2027 년 세계 최고 수준의 완전자율주행 (Lv.4) 상용화를 통해 자율주행 모빌리티를 국민 일상에서 구현하여 , 차량 내 휴식 ·업무 ·문화를 일상으로 만들고 , 교통사고 예방 , 도로 혼잡 해소 등에 기여 . 이를 위해 올해 말 , 일본과 독일에 이어 세계 세 번째로 부분자율주행차 (Lv.3)를 상용화하고 , 완전자율주행 버스 ·셔틀 (2025) 및 구역 운행 서비스 상용화 (2027) 등을 통해 기존의 대중교통 체계를 자율주행 기반으로 대전환을 목표합니다 .

자율주행 규제 혁신 및 2027년 완전자율주행 상용화를 위해 노력 중인 민간의 불확실성을 선제적으로 해소하기 위해 2024년까지 Lv.4에 대한 제도를 선제적으로 마련합니다 .

Lv.4 차량 시스템 (결함시 대응 등 ), 주행 안전성 (충돌 시 안전 확보 등 ) 등 자동차 안전 기준 (제작 기준 )을 마련하고 , 기준 마련 이전에도 별도의 성능 인정 제도를 운영하여 자율주행 차량의 제한없는 운행을 지원합니다 .

운전대를 직접 조작해야 하는 운전자 중심으로 이루어진 현행 제도의 한계를 보완하여 Lv.4에 부합하는 운행 ·보험제도도 마련 . 자유로운 자율주행 기술과 서비스 실증이 가능하도록 자율차 시범운행지구의 국토부 직권 지정 제도 도입 등을 통해 2025년까지 자율차 시범운행지구를 전국 시 ·도별 1개소 이상 지정하고 , 이후에는 특정 구역을 제외한 모든 지역에서 규제 특례가 적용되는 네거티브 방식을 도입하여 규제 특례 대폭 확대합니다 .

자율주행 친화적 인프라도 구축하고 이를 위해 자율차 -자율차 , 자율차 -인프라 간 실시간 통신 인프라의 전국 구축 등을 통해 차량 센서의 한계를 극복하는 등 자율주행 체계를 지원합니다 .

2030 년까지 전국 도로 (약 11만 km)에 실시간 통신 인프라를 구축하되 , 자율주행 체계에 대한 지원이 특히 요구되는 도심부 등 혼잡 지역은 지자체 협업을 통해 2027년까지 선제적 구축하고 통신 방식은 직접통신 방식 (WAVE 또는 C-V2X)을 기본으로추진하되 , 비혼잡지역에 대해서는 기존 이동통신망을 활용 (V2N 방식 )하여 속도감 있게 구축하는 등 하이브리드 방식으로 구축을 추진합니다 .

23 년중에는 기존 고속도로를 대상으로 자율주행 전용차로 지정 ·운영 등을 통해 화물차 자율 군집주행 등 다양한 자율주행 서비스를 실증할 수 있도록 하는 모빌리티 혁신 고속도로를 운영합니다.

2) 교통 체증 걱정없는 항공 모빌리티 구현

2025 년 도심항공교통 (UAM) 서비스 최초 상용화를 시작으로 , 다양한 서비스를 통해 교통 체증 없이 이동 시간을 획기적으로 단축하는 한편 , 생활 밀착형 드론 서비스를 활성화하여 고부가가치 신산업을 육성합니다 .

2025 년 UAM 서비스 최초 출시를 위해 2023년부터 전남 고흥에서 기체 및 통신체계안전성 등을 검증하고 , 2024년에는 도심지와 공항간 운행 등 실제 서비스 여건과 유사한 환경에서 실증 사업을 추진합니다 .

UAM 산업을 체계적으로 육성하기 위해 UAM법을 제정 (2022년 8월 기 발의 ). 특히 ,실증 ·시범사업 시 항공안전 ·사업 ·보안 등 기존 법규 적용을 최대한 배제하는 과감한 특례를 적용하여 신산업을 적극 지원합니다 .

2025 년 상용화를 차질없이 준비할 수 있도록 도심형 , 관광형 , 광역형 등 다양한 서비스 유형에 대하여 사업자 요건 , 운수권 배분 , 보험 제도 등도 선제적으로 완비합니다 .사업자가 부담 없이 드론을 날릴 수 있도록 비행 사전 규제를 면제 ·간소화하는 드론특별자유화구역 (현행 33개 구역 )을 추가 지정하고 , 비행 승인 요건 , 안전성 인증 절차 등도 함께 완화 . UAM 서비스에 필수적인 버티포트 (이착륙장 )와 통신망 등 전용 인프라 조기 구축을 위한 투자도 확대합니다 .

3) 스마트 물류 모빌리티로 맞춤형 배송체계 구축

스마트 물류 모빌리티를 통해 원하는 물품을 전국 어디서나 , 원하는 시간에 받아볼 수 있는 맞춤형 서비스를 제공하고 , 물류 산업의 생산성을 높여 경쟁력을 확보합니다 . 배송 수요가 많은 도심과 도서 ·산간 지역의 수요에 대응하기 위해 로봇 ·드론 등을 통한 무인 배송을 활성화합니다 . 이를 위해 현재 화물차 ·이륜차로 제한되어 있는 배송수단을 로봇 ·드론까지 확대 (생활물류법 )하고 , 안전 기준을 충족한 배송 로봇의 보도 통행을 허용합니다 (도로교통법 ).

자율주행 화물차 , 지하 물류 , 하이퍼튜브 등 첨단 기술을 적용한 운송 수단을 다각화하여 물류 모빌리티 서비스 질을 개선합니다 .

자율주행 화물 운송 상용화에 대비하여 2024년까지 화물 운송 제도 개편 방안을 선제적으로 마련하고 , 지하 도시철도망 활용 기술 ·서비스 개발 , 역사 차량기지 내 물류시설 설치 등을 통해 지하 물류도 활성화합니다 . 초고속 운송 (800~1,200km/h)이 가능한 하이퍼튜브 등 핵심 기술 개발도 차질없이 추진합니다 .

물류 인프라의 디지털 대전환 적극 추진 . 24시간 생활물류 서비스가 가능토록 주요 교통거점에는 물류와 상업 등이 융복합된 도시첨단 물류단지를 조성하고 , 투자 여력이 부족한 중소 물류기업을 위한 공유형 인프라인 스마트 공동물류센터를 확대합니다 . 다양한 모빌리티 데이터 통합 관리와 민간 개방을 통해 민간 주도의 MaaS (Mobility as a Service) 활성화를 지원하고 , 우선 공공 주도의 선도사업 추진 . 대도시권을 대상으로 지역 특성을 고려한 MaaS가 활성화될 수 있도록 버스 , 지하철 , 공영 PM 등을 연계한 시범사업 추진 방안을 마련하고 , 2024년부터는 철도 운영 정보와 지역 대중교통 , 여행 ·숙박 정보를 연계하여 통합 예약 ·발권할 수 있는 서비스를 추진합니다 . 개인형 이동수단 (PM)법 제정 , 관련 인프라 확충 , 인센티브 제공 등을 통해 개인형 이동수단을 활성화하고 , 공유차량 (카셰어링 ) 관련 규제를 합리적으로 완화하는 등 퍼스트 ·라스트 마일 모빌리티를 강화합니다 .

4) 모빌리티와 도시 융합을 통한 미래도시 구현

모빌리티 기업이 성장할 수 있는 혁신 거점으로 조성하는 한편 , 기존 공간 구조는 모빌리티 시대에 맞게 미래지향적으로재설계 . 도시계획 단계부터 모빌리티 서비스 구현을 최우선 고려하고 , 관련 수단 ㆍ인프라를 적용하여 도시 전체를 미래 모빌리티 친화 도시로 조성하는 '모빌리티 특화도시 '를 조성합니다 .

특히 , 로드맵의 주요 과제를 ▲2023년까지 이행해야 하는 단기 과제 ▲2027년까지 가시적 성과 창출을 위한 중기 과제 ▲이후 지속 검토 ㆍ추진이 필요한 장기 과제로 구분하고 , 과제 이행 상황을 면밀하게 점검하는 한편 , 모빌리티 혁신을 위한 조직 ·인력 재편 등 기능 강화 방안을 마련하여 로드맵의 이행력도 더욱 강화해 나갈 예정입니다 .

나) 국가별 제도 현황 국가별 자율주행 제도 현황은 다음과 같습니다 . 1) 미국 연방 규제 : 미국 국토안보부 (NHTSA)는 자율주행 차량에 대한 규제와 관련된 기능적안전성 (사고 , 폭력성 등 )과 관련하여 규제를 시행하고 있습니다 . NHTSA는 현재 자율주행 차량의 운전자 안전성과 관련된 규제를 주로 시행하고 있으며 , 이에 따라 자율주행 차량 제조업체들은 미 국토안보부의 안전성 요구 사항을 준수하여 차량을 출시해야 합니다 . 주정부 규제 : 미국의 주정부에서는 자율주행 차량에 대한 법률과 규제를 시행 . 캘리포니아 주는 자율주행 차량의 시험과 상용화에 대한 규제를 가장 선도적으로 시행하고 있으며 , 자율주행 차량 제조업체들은 캘리포니아 주에서의 시험과 인증을 거쳐 상용화를 진행해야 합니다 . 그 외에도 , 일부 주에서는 자율주행 차량의 보험 요구사항 등을 주별로 규제합니다 지방 정부 규제 : 미국 내 지방 정부에서는 자율주행 차량 관련 규제를 시행하고 있지 않습니다 . 그러나 일부 지방 정부는 자율주행 차량이 도로 상황에 따라 적절하게 반응하도록 지역적 특성을 고려하여 자율주행 차량의 시험을 허용하고 있습니다 2) 유럽연합 연합 규제 : EU는 자율주행 차량에 대한 법적 규제와 안전성 요구사항 , 도로 및 운전 규제 등을 규정하는 연합 규제를 시행하고 있습니다 . EU에서는 자율주행 차량의 운전자 안전성과 기능적 안전성에 대한 규제가 중요하게 다뤄지고 있으며 , 이를 위해 자율주행 차량 제조업체들은 EU 규정을 준수하여 차량을 출시해야 합니다 . 회원국 단위의 규제 : EU 회원국에서는 자율주행 차량에 대한 추가 규제와 인증 시스템을 시행하고 있고 , 자율주행 차량 제조업체들은 이러한 규제와 인증 절차를 거쳐 각 국가에서 상용화를 진행해야 합니다 . 특히 , 안전성 , 개인정보 보호 , 인프라 요구사항에 대한 규정 /규제를 다음과 같이 시행하고 있습니다 . 안전성 : 자율주행 차량의 운전자 안전성과 기능적 안전성에 대한 규제가 중요하게 다루어지며 , 이를 위해 EU에서는 차량 안전성 요구사항 , 운전자 책임 및 보험 요구사항 등을 규정하고 있습니다 . 개인정보 보호 : 자율주행 차량이 수집하는 운전자 및 승객의 개인정보 보호에 대한 규제를 시행하고 있습니다 . 인프라 요구사항 : 자율주행 차량이 도로 상황에 따라 적절하게 반응하도록 인프라 요구사항을 규정하고 있습니다 . 이를 위해 EU에서는 차량과 인프라 간의 통신 및 정보 교환을 위한 기술 요구사항을 제정하였습니다 . 3) 독일 자율주행 차량법 : 2022년 6월 자율주행 차량 법 (Autonomes Fahren Gesetz)을 시행하면서 자율주행 차량의 규제와 인증 시스템 , 안전성 요구사항 및 자율주행 차량의 운전자 책임 및 보험 요구사항도 규정학고 있습니다 . 자율주행 차량 시험법 : 자율주행차량 시험법 (Autonomes Fahren Erprobungsverordnung)을 시행 , 자율주행 차량 제조업체 및 연구기관은 이 법에 따라 시험을 통과해야지만 이후 상용화를 위한 인증을 받을 수 있습니다 . 자율주행 차량 인증 : 독일에서는 자율주행 차량의 인증을 위한 기준을 마련 . 이를 위해 자율주행 차량의 안전성 및 기능성 , 운전자 책임 등을 검증하는 인증 시스템을 개발하였습니다 . 자율주행 차량과 인프라간 연결 : 독일 정부는 자율주행 차량과 인프라 간의 통신 및 정보 교환을 위한 기술 개발을 지원하고 있습니다 . 또한 , 자율주행 차량과 인프라 간의 표준화된 통신 규약을 개발하기 위한 노력도 진행하고 있습니다 . 데이터 보호 : 자율주행 차량이 수집하는 운전자 및 승객 개인정보 보호를 강화하기 위해 관련 법규를 마련하고 있으며 , 자율주행 차량 데이터의 수집 , 저장 , 사용 , 공유에 대한 투명성과 효율성을 보장하고자 노력하고 있습니다 . 4) 일본 자율주행 차량법 : 2020년 자율주행 차량을 위한 법률인 "자율주행 차량에 관한 특정 안전 기준 "을 마련하여 시행하고 있습니다 . 주요 내용으로는 자율주행 차량을 총 5단계로 분류하여 각 단계별로 안전 요건을 규정하고 , 각 레벨마다 요구되는 기능에 대한 기준을 규정하여 , 자율주행 차량이 안전하게 운행될 수 있도록 하고 있습니다 . 또한 자율주행 차량의 유지보수와 관리에 대한 요건을 규정하여 , 차량이 안전하게 운행되도록 합니다 . 자율주행 차량 시험 : 일본에서는 자율주행 차량의 시험을 위한 인프라와 시험 도로를 마련 . 또한 , 자율주행 차량 제조사 및 연구기관은 일본에서 인증된 시험 도로에서 시험을 진행할 수 있습니다 . 자율주행 차량 인증 : 일본에서는 자율주행 차량의 인증을 위한 기준 마련 . 이를 위해 자율주행 차량의 안전성 및 기능성 , 운전자 책임 등을 검증하는 인증 시스템을 개발 중입니다 . 5) 대한민국 자율주행 차량 관리 등에 관한 법률 : 2020년 3월 11일에 자율주행 차량 관리 등에 관한 법률을 제정하여 , 자율주행 차량의 도입과 관련된 법적 근거를 마련하였습니다 . 해당 법은 자율주행 차량의 인증 , 운전자 교육 , 교통안전 기술개발 , 데이터 보호 등 자율주행 차량에 대한 다양한 측면을 규제합니다 . 자율주행 차량 인증제도 : 국내에서는 자율주행 차량의 인증 제도를 마련하여 , 자율주행 차량이 안전하게 운행될 수 있도록 규제하고 있습니다 . 인증 제도에는 자율주행 시험 주행 , 시험 결과 평가 , 인증 등의 과정이 포함됩니다 . 자율주행 기술개발 지원 : 국내 기업과 대학 , 연구소 등이 참여하는 자율주행 연구개발 사업을 추진하고 있으며 , 정부도 자율주행 분야의 연구개발을 위한 예산을 지원하고 있습니다 . 자율주행 차량 도로 시험 구간 마련 : 자율주행 차량의 도로 시험을 위한 구간을 마련하여 자율주행 차량 기술의 안정성을 검증 , 현재는 수도권 일부 지역을 시험 구간으로 지정하여 시험 주행을 실시 중에 있습니다 . 데이터 보호 : 한국에서는 자율주행 차량이 생성하는 데이터의 보호에 대한 법적 근거를 마련하여 , 개인정보 보호 등 데이터 보호 문제를 규제하고 있습니다 . 이를 위해 데이터 활용과 공유에 대한 가이드라인을 제시하였습니다 . 각 국가에서 완전 자율주행 법제화가 마련될 시점은 불분명하나 , 일부 국가에서는 자율주행 기술을 검증하기 위한 법적인 테스트 베드를 구축하고 있으며 , 국제적으로 자율주행 차량을 통한 교통 흐름에 대한 규제를 토대로 자율주행차량의 상용화를 계획하고 있습니다 . 마지막으로 정부는 ’모빌리티 혁신 및 활성화 지원에 관한 법률 (2023. 4. 18 제정 )‘을 제정하고 동 법률이 2023년 10월 19일부터 시행되는 등 규제보다는 진흥 측면의 법률 및 정책 개정이 이뤄지고 있습니다 . 6) 글로벌 자율주행 규제 법제화 움직임 자율주행차의 상용화를 위한 국제규범 논의는 국제연합유럽경제이사회 (United Nations Economics Commission for Europe, UNECE)의 두 실무그룹인 WP1 및 WP294의 주도로 진행되고 있습니다 . WP1는 도로교통에 관한 기존 두 국제협약인 제네바 협약 및 비엔나 협약을 자율주행차의 상용화에 맞추어 개정하는 작업을 담당하고 있으며 , WP29는 자율주행차의 안전한 상용화를 위한 각종 기술규칙을 발전시켜 나가고 있습니다 . 2014 년에는 비엔나 협약상 운전자의 차량 ‘통제 ’ 요건이 일정 요건을 갖춘 자율주행차의 경우 충족하는 것으로 간주하는 방식으로 개정이 이루어졌습니다 . 2020 년 채택된 비엔나 협약 개정안에는 자율주행시스템 및 동적통제 개념의 정의가 동 협약에 추가되었으며 , 동 협약상 차량내 운전자가 ‘존재 ’해야 한다는 요건이 일정 요건을 충족한 자율주행차의 경우 충족하는 것으로 간주하는 규정이 포함됩니다 . 이 외에도 완전 자율주행차의 상용화를 위하여 ‘운전 이외의 행위 ’ 및 ‘원격 주행 ’을 제네바협약 및 비엔나 협약 내에서 다루기 위한 일종의 권고사항이 채택되어 논의되고 있습니다 . 2020 년 6월 WP29는 세 가지 자율주행차 관련 UN규칙을 채택 . 첫번째 UN자동차로 유지시스템 규칙은 레벨 3 자율주행차의 형식 승인과 관련한 최초의 구속력 있는 국제규칙으로 의미가 있습니다 . 둘째 , UN사이버안전 ·사이버안전관리시스템규칙과 셋째 , UN소프트웨어업데이트 ·소프트웨어 업데이트 관리시스템규칙은 정보통신기술의 차량 탑재로 연결성이 점차 확대되고 있는 차량의 사이버안전과 소프트웨어의 중요성을 다루는 첫 기술규칙이라고 볼 수 있습니다 .

(4) 경쟁현황가) 경쟁 상황

기술구분	주요기업	특징

Solid-state	에스오에스랩 (당사 )
Opsys Technologies
Ouster
Hesai Technology
XenomatiX	기계식 구동부가 전혀 없는 완전한 형태의 고정형 라이다

1st Gen Scanning	Ouster
Hesai Technology
Robosense
Velodyne	라이다의 가장 초기 모델로 , 송신부와 수신부가 동시에 회전하는 기계식 라이다

2nd Gen Scanning	Hesai Technology
Valeo
BOSCH	발전된 형태의 기계식 라이다 . 송신부와 수신부는 고정된 상태에서 , 미러의 회전을 통해 스캔을 구현함

Etc(Including MEMS)	Cepton
Innoviz Technologies
Robosense	마이크로스케일에서 기계식 구동부가 있는 MEMS 및 Prism을 회전시키는 방식이 포함됨

1550nm	Luminar Technologies
Seyond
AEYE	레이저 광원을 Eye-safety에 가장 유리한 1550nm를 선택 . 이로 인해 고출력 레이저의 사용을 통한 장거리 라이다 구현이 용이

FMCW	AEVA	ToF 방식이 아닌 간섭계를 이용한 방식을 사용 . Laser의 주파수 변조가 필요하여 고가의 Laser 모듈을 사용해야 함

라이다 기술과 주요기업은 위 표와 같이 구분할 수 있습니다 . 라이다 산업은 아직 성숙되지 않은 시장이기에 자율주행 차량 탑재에 가장 적절한 기술을 찾고자 하는 목적으로 위와 같이 다양한 방식의 라이다 기술들이 각각 발전해 왔습니다 . 다만 , 글로벌 리서치 기관 Yole Development 에서는 당사와 같은 고정형 방식의 라이다 기술이 안정성과 내구성 , 신뢰성을 모두 만족할 수 있기 때문에 2035 년에는 오토모티브용 라이다의 표준방식으로 채택될 것이라는 리포트를 제시하였습니다 . 나) 경쟁업체 현황 1) 주요 경쟁업체 비교 현황 당사는 3D 고정형 라이다 생산 기술을 보유하고 있으며, 현재 라이다 시장은 초 기에 시장에 진입한 글로벌 라이다 기업들이 주도하고 있습 니다. 또한 라이다 시장은 주로 대기업보다는 스타트업 위주의 시장이 형성되어 있으 나 기존 완성차 및 부품 업체들이 관련 기업을 인수하거나 지분을 투자하여 시장에 진입하려 시도하고 있고 R 통한 내재화 노력을 지속하고 있습니다 . 글로벌 자동차 OEM 인 A 사의 경우 기존 글로벌 라이다 기업들의 제품이 A 사의 요구 수준에 미치지 못하고 , 양산성 측면에서도 기대치를 하회하자 내부 라이다 개발 사업부를 사내 벤처로 분사하였던 사례가 있습니다 . 이는 기술력 내재화를 통해 A 사에 최적화된 라이다 생산 체계를 구축하기 위한 시도로 파악됩니다 . 또 다른 글로벌 자동차 OEM 인 B 사 및 글로벌 자동차 부품 Tier-1 기업 C 사도 역시 라이다 관련 기업에 투자 및 인수 , R 를 통한 내재화를 시도함에 따라 향후 시장 경쟁이 심화될 가능성이 존재합니다 . 당사는 라이다 중에서도 소형화 측면과 내구성 측면에서 모두 우수한 Solid-state 방식의 3D 고정형 라이다 생산 기술력을 보유하고 있습니다. Solid-state 방식은 렌즈 2 개와 반도체 칩 2 개로 구성되어 있으며 회전체가 없는 완전 고정형 방식의 라이다 입니다 . 회전체가 없기 때문에 회전 구동을 위한 모터 및 관련 부품이 필요 없으며 , 오로지 렌즈 2 개와 반도체 칩 2 개로 구성되어 있어 회전체를 보유한 기계식 라이다 대비 소형화에 유리합니다 . 또한 , 라이다가 자동차 등에 탑재되기 위해서는 자동차를 운행하는 도로 환경 속에서의 진동과 충격에 대해 견딜 수 있는 높은 내구성 및 신뢰성을 확보해야 합니다 . 기계식 라이다의 경우, 회전체의 정밀도를 수십 마이크로 미터 이하로 맞추는 과정이 필요하여 자동차의 운행조건에서 꼭 필요한 진동 및 내구 신뢰성을 확보하기에는 다소 한계가 있다고 판단됩니다 . 반면 , 완전 고정형 라이다인 Solid-state 방식의 라이다는 회전체가 없기 때문에 외 부 진동 등으로부터 내구성 측면에서의 신뢰도를 확보하기 용이합니다 . 당 사를 제외한 Solid-state 방식의 3D 고정형 라이다를 생산할 수 있는 대표적인 기업으로는 중국의 Hesai Technology(ADR NASDAQ 상장), 미국의 Ouster(NYSE 상장), 이스라엘의 Opsys(비상장) 등이 있습니다. 메이저 라이다 생산 업체로 알려진 Valeo(EPA:FR 상장)와 Luminar(NASDAQ 상장), Innoviz(NASDAQ 상장)는 3D 기계식 라이다 생산 역량을 보유함에 따라 고정형 라이다를 생산하는 당사와 기술적 구분으로 동일 구조를 갖고 있지는 않지만 , 전체 차량용 3D 라이다 시장 관점에서는 당사와 경쟁관계에 놓여 있습니다 . 글로벌 주요 라이다 상장사 현황은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구분	에스오에스랩	Hesai Technology	Ouster

2021년	2022년	2023년	2021년	2022년	2023년	2021년	2022년	2023년

설립일	2016년 대한민국	2014년 중국	2015년 미국

상장여부	비상장	ADR NASDAQ 상장	NYSE 상장

주요제품	3D 고정형 라이다 2D 기계식 라이다	3D 기계식 라이다	3D 기계식 라이다

매출구성 (2023년 기준)	산업안전/보안 29.59%, 로보틱스 17.36%, 오토모티브 9.32%, 스마트시티 6.82%, 기타 36.91%	LiDAR Product 98.0%, Gas Detection Product 2.0%	Semiconductor Devices 100.0%

시가총액 (2024.04.09 기준)	-	8,422.83 억원	5,204.49 억원

매출액	1,215	2,336	4,103	128,043 721 M(CNY)	230,680 1,203 M(CNY)	346,266 1,877 M(CNY)	38,456 34 M(USD)	53,024 41 M(USD)	108,818 83 M(USD)

(매출액이익률)	29.14%	11.60%	36.63%	53.00%	39.20%	35.20%	27.10%	26.60%	10.00%

영업이익	-6,991	-9,607	-8,327	-47,127 -265 M(CNY)	-72,544 -378 M(CNY)	-105,447 -572 M(CNY)	-114,196 -100 M(USD)	-187,937 -145 M(USD)	-487,639 -373 M(USD)

(영업이익률)	-575.65%	-411.24%	-202.92%	-36.80%	-31.40%	-30.50%	-297.00%	-354.40%	-448.10%

당기순이익	-18,824	-20,314	6,020	-43,493 -245 M(CNY)	-57,689 -301 M(CNY)	-87,806 -476 M(CNY)	-107,634 -94 M(USD)	-179,068 -139 M(USD)	-488,838 -374 M(USD)

(당기순이익률)	-1549.96%	-869.52%	146.72%	-34.00%	-25.00%	-25.40%	-279.90%	-337.70%	-449.20%

총자산	3,330	16,325	25,839	739,963 3,952 M(CNY)	699,146 3,839 M(CNY)	1,033,476 5,663 M(CNY)	366,162 308 M(USD)	321,764 256 M(USD)	428,659 331 M(USD)

총부채	42,474	74,646	5,965	168,975 903 M(CNY)	181,672 998 M(CNY)	328,562 1,800 M(CNY)	55,932 47 M(USD)	106,173 85 M(USD)	195,796 151 M(USD)

자기자본	-39,144	-58,321	19,874	570,988 3,050 M(CNY)	517,473 2,842 M(CNY)	704,914 3,862 M(CNY)	310,230 261 M(USD)	215,591 172 M(USD)	232,864 180 M(USD)

출처: Bloomberg(단위: 백만원)

구분	Valeo	Luminar	Innoviz

2021년	2022년	2023년	2021년	2022년	2023년	2021년	2022년	2023년

설립일	1923년 프랑스	2012년 미국	2016년 이스라엘

상장여부	EPA:FR 상장	NASDAQ 상장	NASDAQ 상장

주요제품	3D 기계식 라이다	3D 기계식 라이다	3D 기계식 라이다

매출구성 (2023년 기준))	Powertrain Systems 31.4%, Visibility System 25.7%, Thermal System 21.6%, Comfort Driving Assistance System 21.4%	Autonomy Solutions 70.0%, ATS 30.0%	Auto Parts 100.0%

시가총액 (2024.04.09 기준)	4조 4,682.19 억원	1조 740.02 억원	3,166.39 억원

매출액	23,369,531 17,262 M(EUR)	27,205,601 20,037 M(EUR)	31,148,980 22,044 M(EUR)	36,585 32 M(USD)	52,596 41 M(USD)	91,178 70 M(USD)	6,260 5 M(USD)	7,788 6 M(USD)	27,278 21 M(USD)

(매출액이익률)	17.60%	17.20%	17.90%	-44.30%	-148.10%	-104.20%	-91.90%	-145.40%	-55.60%

영업이익	878,625 649 M(EUR)	718,259 529 M(EUR)	1,027,278 727 M(EUR)	-245,721 -215 M(USD)	-571,738 -442 M(USD)	-736,058 -563 M(USD)	-180,556 -158 M(USD)	-172,333 -133 M(USD)	-173,267 -133 M(USD)

(영업이익률)	3.80%	2.60%	3.30%	-671.70%	-1087.00%	-807.30%	-2,884.20%	-2,212.90%	-635.20%

당기순이익	236,917 175 M(EUR)	312,287 230 M(EUR)	312,281 221 M(EUR)	-272,560 -238 M(USD)	-576,309 -446 M(USD)	-746,460 -571 M(USD)	-175,868 -154 M(USD)	-163,963 -127 M(USD)	-161,314 -123 M(USD)

(당기순이익률)	1.00%	1.10%	1.00%	-745.00%	-1,095.70%	-818.70%	-2809.30%	-2,105.40%	-591.40%

총자산	25,519,918 18,835 M(EUR)	29,640,901 22,029 M(EUR)	31,197,016 21,756 M(EUR)	1,051,399 884 M(USD)	863,434 687 M(USD)	664,053 512 M(USD)	389,389 327 M(USD)	320,880 255 M(USD)	284,138 219 M(USD)

총부채	19,434,972 14,344 M(EUR)	23,435,270 17,417 M(EUR)	24,944,994 17,396 M(EUR)	815,799 686 M(USD)	896,604 714 M(USD)	955,338 737 M(USD)	33,817 28 M(USD)	79,664 63 M(USD)	85,468 66 M(USD)

자기자본	6,084,946 4,491 M(EUR)	6,205,630 4,612 M(EUR)	6,252,022 4,360 M(EUR)	235,600 198 M(USD)	-33,170 -26 M(USD)	-291,285 -225 M(USD)	355,571 299 M(USD)	241,216 192 M(USD)	198,670 153 M(USD)

출처: Bloomberg

2) 시장 점유율 라이다 시장은 현재 태동하는 시장으로 다양한 전방 산업에 적용될 수 있으며, 그 중에서도 가장 주목받는 자동차용 라이다 산업은 아직 본격적인 개화기 이전 단계로 리서치 기관에서도 정확한 산정 근거가 부족하며 많은 글로벌 리서치 기관에서 객관적인 산업자료를 발표하고 있지 않기 때문에 명확한 시장 점유율은 파악하기가 다소 어려운 상황입니다 .

다만, 당사의 Solid-state 방식의 3D 고정형 라이다는 차세대 라이다로 기계식 라이다보다 더 최근에 정립된 개념으로 기계식 라이다보다 내구성 , 소형화 , 생산원가 측면에서 구조적으로 이점을 가지며 , 당사의 본격적인 자율주행자동차의 양산화가 진행된다면 유 의미한 시장 점유율을 확보할 수 있을 것으로 판단됩니다.

출처: Yole Development

글로벌 리서치 기관인 Yole Development 의 리포트에 따르면 글로벌 라이다 산업 시장 점유율은 아래와 같습니다 .

구분	시장 점유율

Ouster	42.6%

Hesai	31.7%

Luminar	6.2%

Innoviz Technologies	4.1%

출처 : Yole DevelopmentOuster 사는 2022 년 말 Velodyne 을 인수 합병하며 산업용 라이다 분야까지 포트폴리오를 다각화했기 때문에 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다 . 참고로 Velodyne 은 자동차 산업보다는 스마트팩토리 , 인프라 등의 산업용 라이다 (2D, 3D) 판매대수가 가장 많았던 기업입니다 . Hesai 는 중국 정부 차원의 자율주행 관련 규제 지원에 힘입어 그 다음으로 높은 점유율을 보이고 있습니다 . Luminar 와 Innoviz 는 주로 ADAS 시장에 주력하여 라이다 사업을 운영 중이며 주로 유럽 / 북미 시장을 공략하고 있습니다 . 한편 위 점유율은 기존의 2D 라이다와 비교적 최근 개발된 3D 라이다를 모두 포함한 판매대수 기준 시장 점유율입니다 . 또한 , 오토모티브 , 로봇 , 산업안전 / 보안 , 스마트시티 등 각 산업별 구분에 따른 라이다 판매 대수는 누적된 데이터가 적어 해당 리서치 기관에서도 정확한 산정 근거를 설명하고 있지는 않습니다 . 또한 상기 시장 점유율은 초기에 시장에 진입한 1 세대 라이다 기업들을 대상으로 산출한 수치이며 , 당사의 내용은 반영되지 않은 수치입니다 . 이 밖에도 Yole Development 를 제외한 많은 글로벌 리서치 기관에서는 아직까지 라이다 시장 점유율 관련 산업자료를 발표하고 있지 않고 있으며 , 이로 인해 명확한 객관적인 시장 점유율은 파악하기 다소 어려운 상황입니다 . 또한 오토모티브를 제외한 나머지 분야의 경우 , 라이다가 적용될 수 있는 현장을 발굴하고 라이다를 통해 어떠한 편의사항을 제공할 수 있는지 고객들에게 제시함으로서 고객사와 적용처를 확대해나가는 것이 중요한 상황입니다 .

그럼에도 불구하고 동사의 시장 점유율을 추정 가능한 범위 내에서 자체적으로 추정해본다면 , 모빌리티 부문 내에서도 시장 규모가 가장 클 것으로 기대되는 오토모티브 분야는 당사의 시장 점유율은 2024 년 약 0.3%, 2025 년 약 1.4%, 2026 년 약 1.8%, 2027 년 약 2.3% 수준까지 상승할 것으로 예상됩니다 . 이는 Yole Development 에서 제시하는 중장기 오토모티브 라이다 시장 규모 대비 당사가 예상하는 오토모티브 분야 매출을 기반으로 산출한 수치입니다 .

( 단위 : 억원 )

구분	2024 년	2025 년	2026 년	2027 년

Yole Development 제시 오토모티브 라이다
시장 규모 (A)	4,330	7,280	12,450	20,110

당사 오토모티브 라이다 예상 매출 (B)	15	99	221	471

시장 점유율 (C = B/A)	0.3%	1.4%	1.8%	2.3%

출처 : Yole Development, 당사 추정

또한 , 로보틱스 분야의 경우, 반도체 공장의 OHT에 탑재되는 라이다 관련 매출이 동사의 2022년 매출액 중 가장 큰 비중을 차지하 였으며, 당사의 OHT 시장의 라이다 점유율은 2024년 약 2.1%, 2025년 약 3.2%, 2026년 약 4.7%, 202 7년 약 6.1%을 차지할 것으로 예상됩 니다. OHT 라이다 시장 규모의 경우 글로벌 리서치 기관인 IHS에서 제시한 2022년 반도체 OHT 하드웨어 시장 규모에서 해당 자료에서 제시된 CAGR(연평균 성장률) 6.1%를 적용한 각 연도별 OHT 하드웨어 시장 규모의 4%로 산출하였으며, 이는 현재 OHT 하드웨어 1대 내 탑재되는 라이다가 차지하는 가격 비중이 약 4% 수준이기 때문입니다.

( 단위 : 억원 )

구분	2024 년	2025 년	2026 년	2027 년

IHS 제시 OHT 하드웨어 시장 규모를 기반으로 추정한 OHT 라이다 시장 규모 (A)	1,048	1,112	1,180	1,252

당사 OHT 라이다 예상 매출 (B)	22	36	56	77

시장 점유율	2.1%	3.2%	4.7%	6.1%

출처: IHS, 당사 추정 한편 그 외 당사가 사업을 영위하고 있는 로봇 플랫폼 시장의 경우 당사가 글로벌 자동차 OEM 과 협업하고 있는 특화된 사업 분야로 , 해당 시장의 객관적인 라이다 점유율은 추정하는데 한계가 있습니다 .

인프라 부문 라이다 시장은 각 국가와 산업현장의 특화된 성격에 맞추어 라이다가 다양하게 활용될 수 있으며 , 이로 인해 해당 라이다 시장을 정확하고 객관적으로 집계하는데는 한계가 있습니다 . 인프라 부문 내 산업안전 / 보안 분야는 당사가 국내 중대재해처벌법 시행 적용과 관련하여 당사의 라이다의 적용 분야를 신규 개척한 시장으로 , 타 글로벌 라이다 기업들과 해당 분야와 관련한 시장 점유율을 산출하기가 어려운 상황입니다 . 스마트시티 분야 역시 각 국가 주도 하 이루어지는 것으로 , 정부정책과 밀접한 관련이 있는 분야이며 모든 국가의 스마트시티 산업에 라이다의 적용이 반드시 보편화되는 것이 아니기 때문에 객관적인 시장 점유율을 산출하는데는 한계가 있습니다 .

(3) 비교우위 사항 가) 제품의 우수성 기계식 라이다는 높은 정확도와 거리 측 정 범위를 가지고 있지만 , 구동부의 회전 구조에 의해 제품 수명에 취약하고 기계적 충격 등의 외부 요인에 영향을 받아 신뢰성 역시 취약하다는 단점이 있습니다 . 그뿐만 아니라 구동부로 인해 소형화에 어려움이 있다는 단점도 존재합니다 . 반면 고정형 라이다는 기계식 구동부가 없으므로 더욱 작게 만들 수 있고 낮은 전력 소모 등의 특징이 있습니다 . 그리고 반도체 소자를 사용하므로 대량 생산이 가능해 제조 원가도 절감할 수 있어 회전형 방식의 단점을 해결할 뿐만 아니라 자율주행 시스템에 적용하기 용이하다는 장점입니다 . 하기 표는 주요 라이다 경쟁 업체와의 성능 비교 자료로서 고정형 라이다 제품뿐만 아니라 현재 OEM, Tier-1 과 협력중인 기계식 라이다 제품도 포함되어 있습니다 . 당사의 제품은 동일 구조인 고정형 라이다 경쟁 제품과 비교했을 때 화각 , 분해능 , 측정영역 측면에서 월등한 성능 지표를 보이고 있습니다 . 경쟁사 제품은 화각 측면에서 당사 제품과 많은 차이를 보이며 , OEM, Tier-1 등 고객사의 요구조건이 적용된 기계식 라이다 제품의 화각과도 확연한 차이를 보이고 있습니다 . 뿐만 아니라 측정영역의 경우도 ADAS 적용을 위해 요구되는 거리 에 못 미치는 상황입니다 . 기계식 라이다 제품군과 비교했을 때도 고정형 라이다의 구조적 한계를 당사 기술력으로 극복하여 각분해능을 제외한 화각 , 측정거리 등의 성능 지표가 동등 , 우위 , 유사 수준으로 확보하였으며 , 특히 소형화 측면에서 모든 경쟁사들과 비교했을 때 가장 우수하 다고 평가받고 있습니다.

[세부 성능을 기준으로 한 경쟁사와의 제품 성능 비교 ]

구분	당사	A사	B 사	C 사	D 사

Main Components	Solid-state (VCSEL, SPAD)	Hybrid Solid-state	MEMS	Motor

Field of View	120° x 35°	120° x 35° ( 목표치 )	80 ° x 23°	120° x 25.4°	120° x 30°	120° x 26°

Angular Resolution	0.208° x 0.625°	0.104° x 0.313° ( 목표치 )	0.41 ° x 0.41°	0.1° x 0.2°	0.05° x 0.05°
0.1° x 0.1°
0.2° x 0.25°	0.05° x 0.05/0.5/1°

Range	150 m	300 m ( 목표치 )	75 m	200 m	300 m	250 m

Frame rate	20 Hz	20 Hz ( 목표치 )	20 Hz	10, 20 Hz	10/15/20 Hz	1/10/20 Hz

Weight	860 g	500 g ( 목표치 )	1,050 g	-	700 g	-

Dimension	95 x 102 x 50 mm3	81 x 94 x 35 mm3 ( 목표치 )	165 x 81 x 123 mm3	137 x 112 x 48 mm3	137 x 128 x 60 mm3	270 x 106 x 54 mm3

Note.	940 nm, I P69K	940 nm, IP69K, ASIL-B ( 목표치 )	IP69K, ASIL-B	905nm
IP69K, ASIL-B	1550nm
IP69K

출처: 에스오에스랩, 각 사 카탈로그라. 신규사업

(1) 오토모티브

당사는 오토모티브 부문에서 자동차 Tier-1 램프 기업과의 협업으로 자동차 OEM으로부터 수주에 성공을 한다면 ‘26년부터 본격 양산화에 따른 매출이 발생할 것으로 예상됩니다 . 아울러 , 글로벌 다수의 자동차 OEM과 전기차 기업 등과도 협업을 진행중이기 때문에 추가적인 오토모티브 양산 매출이 기대됩니다 .

(2) 로보틱스

당사는 로봇산업 관련 다수의 국내외 기업과 사업을 진행중이며 현재 개발비 관련 수주를 포함하여 향후 양산품까지 수주를 기대하고 있습니다 . A사 로봇사업부와는 로봇 플랫폼 개발 협력 중이며 2025년 상용화 예정입니다 . B사는 2024년 무인이동로봇 적용을 위해 당사 라이다를 적극 검토중이며 , 2024년 양산을 목표로 하고 있습니다 . 아울러 , 당사는 OHT사업 관련하여 이미 C사에 양산 및 납품을 진행중에 있으며 추가로 글로벌 D사에도 영업을 진행하고 있습니다 . OHT는 C사 위주로 지속적인 발주가 예상되며 D사 향으로도 확대 적용이 가능합니다 .

(3) 산업안전 /보안

당사는 산업 안전 부문에서 글로벌 철강 , 중공업 기업과 사업을 진행 중입니다 . 2023년에는 스마트크레인 등의 발주 물량을 확보했으며 이를 기반으로 국내외 다수의 공장까지 물량을 확대해나갈 계획입니다 . A 중공업 기업은 조선소 출입 인원 및 현장 유동인구 파악목적의 센서를 개인정보 보호 이슈에 따라 카메라에서 라이다로의 대체 적용을 검토 중입니다 . 또한 , 무인선박 및 선박 접안 솔루션에 라이다 적용을 검토 중입니다 .

또한 당사는 2022년 B사와 진행 중인 중요시설경계시스템 사업을 시작으로 경계 시스템 사업을 확대해나갈 예정입니다 . 당사의 라이다는 군 중요 시설 및 경계 /감시 영역에 적용될 예정이며 야간에도 침입자를 정확히 탐지하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다 .

(4) 스마트시티

당사는 국내 스마트시티 뿐만 아니라 해외 스마트시티 수주 활동을 계획하고 있습니다 . 또한 2024년 이후 당사 객체인지 솔루션을 적용한 메타버스를 구현하여 제품 차별화 포인트를 구현할 예정입니다 . 아울러 , 디지털 사이니지 (디지털 시각적 구조물 ) 분야로도 사업 확장을 진행 중입니다 .

(5) 기타

당사는 상기 사업분야 이외에도 의미추론 카메라 , 1550nm 장거리 라이다 개발 , 광각 고해상도 라이다 개발 등 의 지속적인 연구개발 과제를 수행중이며 신규 시장 진출에 따른 고객 맞춤형 제품 및 솔루션 개발에 대한 NRE를 수주할 예정입니다 .