씨메스로보틱스 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 현황

당사가 영위하고 있는 지능형 로봇 솔루션과 3D 검사 솔루션 사업 관련 사업은 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 기술을 보호하기 위한 특허를 출원 및 등록하고 있습니다. 당사는 현재 상기와 같이 총 8건의 등록 특허 및 14건의 출원 특허를 보유하고 있습니다. 당사의 지식재산권은 당사가 현재 생산하고 있는 제품에 적용되고 있습니다.

[씨메스의 특허 등록 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	물품 포장 장치 및 포장방법	씨제이대한통운㈜, 효원기계㈜,주식회사 씨메스	2017-10-24	2018-09-11	CJ대한통운 Void Filling	대한민국

2	특허권	위치 감지 시스템	주식회사 씨메스	2018-11-26	2020-07-21	AMR용 6축 보정 비전 센서	대한민국

3	특허권	커넥터 검사장치 및 커넥터 검사방법	주식회사 씨메스	2019-03-06	2020-06-09	커넥터 핀 검사기	대한민국

4	특허권	실링 로봇 티칭 시스템 및 그 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사,주식회사 씨메스	2019-05-03	2024-12-02	현대자동차 UBS	대한민국

5	특허권	3차원 스캐너를 이용한 로봇의 위치 보정 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2020-11-16	2022-07-19	-	대한민국

6	특허권	3차원 스캐너를 이용한 로봇의 위치 보정 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2020-11-16	2024-11-19	-	미국

7	특허권	차체 자동 샌딩 시스템 및 그 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사,주식회사 씨메스	2022-08-31	2025-12-09	-	미국

8	특허권	불확실성 기반 라벨 없는 이미지를 이용하여 인공지능 객체 검출기를 지속적으로 학습시키는 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2023-03-03	2025-04-18	-

[씨메스의 특허 출원 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	차체 자동 샌딩 시스템 및 그 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2022-03-18	-	-	대한민국

2	특허권	차체 자동 샌딩 시스템 및 그 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2022-10-28	-	-	독일

3	특허권	차체 자동 샌딩 시스템 및 그 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2022-11-04	-	-	중국

4	특허권	차량용 부품 공급 시스템 및 공급 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2023-02-15	-	-	대한민국

5	특허권	차량용 부품 공급 시스템 및 공급방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2023-06-12	-	-	미국

6	특허권	차량용 부품 공급 시스템 및 공급방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2023-07-07	-	-	중국

7	특허권	강화학습을 이용하여 팔레타이징 로봇을 제어하는 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2023-12-29	-	-	대한민국

8	특허권	차량용 부품 장착 시스템 및 장착 방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2024-01-25	-	-	대한민국

9	특허권	AI 모델 성능 예측장치 및 방법	주식회사 씨메스	2024-10-15	-	-	대한민국

10	특허권	차량용 부품 장착 시스템 및 장착방법	현대자동차 주식회사, 기아 주식회사주식회사 씨메스	2024-11-11	-	-	미국

11	특허권	투과율 또는 반사율이 큰 물체를 피킹하는 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2024-11-26	-	-	대한민국

12	특허권	대상체의 특징점의 3차원 좌표를 결정하는 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2025-10-21	-	-	대한민국

13	특허권	안정성 평가기반 팔레타이징 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2025-12-23	-	-	대한민국

14	특허권	3D 정합기반 부재의 포즈를 결정하는 방법 및 장치	주식회사 씨메스	2025-12-24	-	-	대한민국

주) 상기 번호는 출원일 기준입니다.

나. 시장 개요■ 산업용로봇 시장산업통상자원부에서 발표한 '지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법’의 정의에 따르면 로봇은 외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 기계장치를의미합니다. 국제로봇협회(IFR)는 로봇이 사용되는 분야와 주요 기능에 따라 로봇을 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 분류합니다. 산업용 로봇은 기존 제조업에 활용되던 전통적인 산업용 로봇과 사람이 함께 작업할 수 있는 협동 로봇으로 구분됩니다. 산업용 로봇은 인간이 수행하기에 가혹한 환경에 도입되기 시작하여, 제조 및 유통 등 다양한 산업 내 공정에 본격적으로 보급이 확대되었습니다.

[로봇의 정의]

구분	용도

산업용 로봇	공정자동화 로봇	산업 각 분야 제조현장에서 생산과 출하를 위한 작업 수행

협동로봇	간과 동일 공간에서 함께 작업하는 협동운용 작업 수행

서비스 로봇	전문로봇	국방, 의료 분야 등에서 전문적인 직업 수행

개인용 로봇	건강, 교육, 가사도우미 등 실생활의 보조 수단으로서 작업 수행

자료) 한국로봇산업진흥원

로봇이 공장에 투입되어 제조과정에서 역할을 시작한 것은 1960 년대 초로 거슬러 올라갑니다. 당시 미국 제너럴모터스 생산 공장에서 Unimate 라는 로봇이 적용되어 주조된 부품을 옮기고 용접하는 작업에 활용되었습니다. 이와 같은 초기 로봇은 사람의 명령 또는 현장제어에 따라 수동적, 반복적인 단순 작업만을 수행하였으나, ICT 기술의 발전과 융복합화로 능동적인 작업이 수행가능한 지능형 로봇으로 점차 발전하고 있습니다. 로봇 산업의 성장과정은 크게 로봇 공업용도에서 시작하여, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 세대를 거쳐 현재에 이르렀습니다.

[산업용 로봇의 공정 적용 분류]

분류	단계	주요 내용

Robotics 1.0	초기 단계(1960 ~ 1980)	사용처 : 대규모 제조업
연구테마 : Motorization( 로봇컨트롤러 , 모터 ), 격리된 공간에서 반복적이고 위험한 업무 수행

Robotics 2.0	Transforming 단계(1990 ~ 2000)	사용처 : 산업 및 상업적 사용
연구테마 : Automation( 힘 / 토크센서 , 머신비전 등 ), 휴머노이드 로봇의 출현

Robotics 3.0	빅뱅 단계(2010 ~ 2020)	연구테마 : Digitalization( 딥러닝 , 빅데이터 등 ), 협동로봇의 출현

Robotics 4.0	대중화 단계(2020 ~ 현재)	연구테마 : 협업과 인지 ( 클라우드 로보틱스 , 5G AIoT( 사물지능, 융합기술) 등

자료) 한국수출입은행 해외경제연구소

산업용 로봇의 가치사슬은 R/설계, 조달, 생산, 판매 후 시장·서비스, 수요 등으로 구성돼있으며, 가치사슬 내 부품·SW 조달 단계가 매우 중요한 산업으로 특히 원가 비중이 높은 구동, 제어, 센싱 등 핵심부품의 기술 경쟁력과 공급망 안정성이 완제품의 성능과 경쟁력을 좌우합니다. 로봇 완제품 생산기업을 중심으로 후방산업은 부품산업과 SW산업이 해당하며, 전방산업은 시스템 통합과 같은 판매 후 시장·서비스 분야와 수요산업으로 구성되어 있습니다. 당사는 이 중 소프트웨어 영역에 핵심 기술을 가지고 로봇 시스템까지 직접 구축하여 설치, 유지보수까지 하는 비즈니스를 영위하고 있습니다.

[산업용 로봇 시장 밸류체인자료) 산업연구원

산업용 로봇 시장은 그의 기술적, 사업적 특징으로 인해 다음과 같은 다양한 산업적 특성을 가지고 있습니다. 첫째, 산업용 로봇 산업은 기계와 전자 기술이 유기적으로 연관을 맺는 시스템이 요구되는 시스템 산업입니다. 여러 분야의 기술 즉, 통신, 제어, 센서, 반도체, 인공지능, 액츄에이터 등 여러 분야의 복합 기술이 필요할 뿐만 아니라 여러 분야의 복합적인 기술을 로봇을 위한 기술로 전환시키는 노력도 필요하고 이를 체계적으로 조합하는 기술력 또한 중요합니다.

둘째, 산업용 로봇은 고부가가치 제품으로 자원이 부족한 국가에서도 육성이 가능한 지식집약적이며 고부가가치인 산업으로 후방 산업에 큰 파급효과를 갖습니다. 즉 산업용 로봇의 경우, 반도체, 자동차, 이차전지 산업 등에서 대량 자동 생산을 위한 필수 요소로 사용되고 있으며, 원가 절감이나 생산성 향상을 위해 그 산업의 범위와 용처는 지속 확대되고 있습니다.

셋째, 산업용 로봇은 하드웨어 중심의 연구와 소프트웨어 중심의 연구가 공동으로 요구되는 기술 개발형 산업입니다. 즉 로봇 생산을 위해서는 부품 혹은 소재 산업등의 기반 환경이 필요하고, 또 제품화를 위한 IT 산업 등의 응용, 생산 기술이 필요합니다. 특히, 첨단로봇의 경쟁력이 지능화 수준, 이동성, 정밀 제어 등에 의해 판가름 되면서 지능화를 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어의 기술이 더욱 중요해지고 있습니다.

■ 머신비전 시장머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로, 인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 산업의 전분야에서 사용되고 있으며, 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.

머신비전 시장 내 가치사슬은 R, 구성요소 제조업체, OEM, 시스템 통합, 리셀러, 최종 사용자와 같이 6가지의 주요 단계가 구성돼있습니다. 가치사슬 내 구성요소를 제조하거나 시스템을 통합하여 패키징하는 단계가 매우 중요한 산업으로해당 단계에서 가장 중요한 부가가치를 창출합니다. 해당 기술 수준에 따라 머신비전이 수행할 수 있는 작업의 난이도가 크게 달라지며, 충분한 기술력이 확보되는 경우 높은 수익 창출이 가능한 고부가가치 산업입니다.

머신비전 시장의 후방 산업은 머신비전을 구성하는 카메라, 광원, 렌즈, 센서 등 부품과 인공지능, 빅데이터, 임베디드SW 등이 있으며, 전방 산업 즉 최종 수요처는 산업 공정 내 검사, 계측, 식별 장비가 있습니다. 대표적으로 반도체, 디스플레이, 이차전지 등의 제조업 분야가 있습니다. 머신비전은 다양한 센서 및 디바이스들을 통해 대량의 데이터를 처리 및 분석하고, 스마트공장 제어 공정의 신뢰성과 효율성을 향상시켰습니다. 이러한 머신비전은 산업적 용도 이외에도 항공 보안 장치나 생명공학 분야의 영상 진단과 같은 의료업에도 쓰여 그 쓰임새는 더욱 넓어지고 있습니다.

[머신비전 시장 밸류체인

자료) Markets and Markets, Machine Vision, 2021

머신비전의 수요처가 다양해지고 그의 역할이 확대됨에 따라, 머신비전의 검출력 향상에 따라 다음과 같은 산업적 특성을 가지고 있습니다.

첫째, 기존 보편화된 2D 머신비전 기술의 한계로 인해, 더욱 향상된 이미징 솔루션인 3D 머신비전 기술로의 요구가 높아지고 있습니다. 기존 2D 비전 검사는 대량 생산 부품의 양산, 검사 및 제어에 수준 높은 소프트웨어 알고리즘을 적용해 생산 자동화에 커다란 변화를 가져왔습니다. 다만, 2차원 영상의 기본 특성을 분석하는 2D 머신비전은 ‘높이’ 혹은 ‘깊이’를 측정할 수 없다는 점에서 검사 장비를 통해 입체적인 물품을 관리하는 품질 관리자의 불편이 늘 존재해왔습니다.

반면, 3D 머신비전 기술은 카메라, 레이저 스캐너 등 광학 센서를 활용해 영상 기반 대상의 3차원 형상 정보에 대한 데이터를 수집하고 분석을 수행하는 기술로, 물체를 촬영하는 과정에서 기존 2D가 획득할 수 없는 정보였던 높이나 깊이의 정보를 통해 검사의 종류를 확대하고, 검사 기준 및 품목 등을 높일 수 있었습니다. 또한, 조명의 영향을 많이 받는 2D 머신비전과 달리 레이저 기술을 활용하는 3D 머신비전은 외장 조명 컨트롤러의 설치 없이 더욱 정밀하고 빠른 검사를 가능하게 하였습니다.

3D 머신비전 기술은 3차원 정보의 검사 및 분석 등이 필요하고 효용 가치가 큰 자동차 및 이차전지 제조분야에서 우선 적용되고 있으며, 제품 품질 평가 및 결함 검출, 제조 생산성 향상을 위한 작업 지시 및 데이터 수집 등에 있어서 방대한 정보를 제공하여 공정 수율 및 생산성 향상에 일조하고 있습니다.

둘째, 3D 머신비전 기술은 머신러닝, 딥러닝, IoT(Internet of Things), 빅데이터, 클라우드, 5G 등 ICT(Information Communication Technology) 기술과 융합되면서 한 단계 더 발전하고 있습니다. 특히, 인공지능으로 머신비전은 전통적인 컴퓨터 비전을 보완하고 학습을 통해 수용 가능한 변형과 결함을 구별하기 시작하면서 기존 머신비전의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 딥러닝을 이용한 이미지 분석은 첨단 알고리즘을 기반으로 신뢰할 수 있는 이미지 분석 기능으로 기존 머신비전 기술의 복잡한 배경에서 비정형적인 불량을 검출하거나, 변형이 많은 복잡한 패턴을 정확하게 인식할 수 없다는 문제를 해결하여, 사용자의 판단을 최소화한 신뢰성 있는 검사기술 개발에 기여하고 있습니다. 다. 시장의 규모 및 전망■ 산업용로봇 시장

전 세계 로봇 시장은 제조 생산 인구의 감소 및 인건비 변동, 전방 산업 내 스마트팩토리의 보급, 인공 지능, 자율 주행 등 인접 소프트웨어 기술의 발전 등의 요인으로 지속적인 성장이 이루어지고 있습니다.

조사분석기관 Market.Us에 따르면, 글로벌 산업용 로봇 시장은 금액 기준 2022년 기준 490억달러 규모의 시장이며, 2032년까지 연평균 11.4%로 성장하여 1,430억달러 규모의 시장이 될 것으로 예상됩니다.

[글로벌 산업용 로봇 시장 규모]
(단위: 십억 USD)

구분	2022년	2023년	2024년	2025년	2026년	2027년	2028년	2029년	2030년	2031년	2032년	'22~'32CAGR

산업용 로봇 시장 규모	49	54	60	69	78	85	92	102	113	126	143	11.4%

자료) Industrial Robotics Market, Market.US, 2023.11

또한 IFR (International Federation of Robotics, 국제로봇협회)의 World Robotics 보고서에 따르면, 2022년 기준 산업용 로봇은 약 55만대가 설치되었으며, 2026년에는 총 설치대수가 약 72만대에 이를 것으로 예상됩니다. 1년에 설치하는 산업용 로봇대수가 점차 증가하는 추세로 보아, 산업용 로봇 시장은보다 더욱 높은 속도로 향후성장할 것으로 추정됩니다.

[산업용 로봇 설치 대수]
(단위: 천대)

구분	2017년	2018년	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년	2025년	2026년

산업용 로봇 설치 대수	400	423	387	390	526	553	593	622	662	715

자료) World Robotics 2023, IFR

현 시대 산업현장의 주요 문제로 ① 산업현장의 생산 노동력 부족 현상 심화, ② 제조현장직 및 지방 근무 비선호 등이 있습니다.① 산업현장의 생산 노동력 부족 현상 심화통계청이 발표한 장래인구추계에 따르면, 저출산, 고령화로 인한 생산인구 감소에 따라 생산연령인구(15세~64세)는 2023년 3,657만명(전체 인구 중 70.7%)이지만, 2060년 2,069만명 (전체 인구 중 48.9%)으로 감소할 전망입니다. 이는 경제활동의 주축이 되는 인구가 전체의 절반 밑으로 떨어진다는 것을 의미합니다. 생산연령인구는 2020년대에는 연평균 32만명씩 감소하다가 2030년대에는 50만명대로 감소 폭이 커지는 것으로 예측됩니다. 생산연령인구 감소에 따라 잠재성장률이 영향을 받을 것으로 예상됩니다. 국회예산정책처의 인구위기 대응 전략보고서에서는 국내총생산(GDP)이 2020년대 연평균 2.2%, 2030년대 1.5% 성장하지만 2040년대부터는 성장률이0%대를 기록할 것으로 전망했습니다.

[총인구와 생산연령인구 전망]

자료1)자료2) 통계청 장래인구추계매일경제, 이대로면 생산인구 35년후 반토막 (2023.12.14)

② 제조현장직 및 지방 근무 비선호한국은행이 2023년 12월 26일 발표한 'BOK이슈노트-지역 노동시장 수급 상황 평가'보고서에 따르면, 코로나19 팬데믹 이후 구인은 제조 현장직뿐 아니라 전체 직종에서도 증가한 반면(전체 +36.6%, 제조 현장직 +45.5%), 제조 현장직 구직의 경우 전 직종(+14.7%)과 다르게 감소(-2.1%)해 전체 직종에 비해 제조 현장직의 인력 부족과기피 현상이 심해졌습니다.

[제조 현장직 구인, 구직 증가율]

주) 2019년 3/4분기 대비 2023년 3/4분기
자료1)자료2) BOK이슈노트-지역 노동시장 수급 상황 평가, 한국은행고용행정통계 워크넷

또한, 한국은행은 제조 현장직에 취업하려는 구직자가 감소한 것은 20~40대의 제조업 기피 현상에 주로 기인한다고 분석했습니다. 제조 현장직 연령대별 구직증가율의 경우, 30대 이상에서는 -15.0%, 40대에서는 -5.2%로 제조 현장직에서의 구직이 줄었습니다.

[제조 현장직 연령대별 구직 증가율]

주) 2019년 3/4분기 대비 2023년 3/4분기
자료1)자료2) BOK이슈노트-지역 노동시장 수급 상황 평가, 한국은행고용행정통계 워크넷

권역별로는 제주권, 강원권, 호남권 등의 순으로 인력이 부족하다고 응답한 업체 비중이 높은 것으로 조사되었으며, 2023년 기준 수도권과 호남권을 제외한 모든 권역에서 '인력부족'으로 응답한 업체 비중이 2019년 대비 증가한 것으로 조사되어 인력수급 불균형이 심화된 것으로 나타났습니다.

[권역별 인력 부족 업체 비중]

자료) BOK이슈노트-지역 노동시장 수급 상황 평가, 한국은행

이와 같이, 산업용 로봇 시장은 생산연령인구 감소 등 노동시장에서의 문제도 있지만, 로봇 구동에 필요한 인공지능 기술, 3차원 비전 기술, 정밀제어 소프트웨어 등의 기술 발전으로 보다 더 유연한 공정 활용이 가능해지고, 산업용 로봇이 적용될 산업 영역이 확대되며, 글로벌 로봇 부품 공급망의 활성화에 따른 로봇의 단가가 낮아지는 등 다양한 요인으로 새로운 성장 국면을 맞이하고 있습니다.

■ 머신비전 시장

머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로, 인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 산업의 전분야에서 사용되고 있으며, 다양한 제조 공정에서 제품을 검사하여 불량을 판별하는데 주로 이용됩니다.머신비전의 용도는 품질검사, 위치 가이드, 측정, ID 인식, 예지보전으로 구분할 수 있으며, 전체 머신비전 시장 중 품질검사 시장이 가장 큰 것으로 조사되었습니다. 머신비전 용도별 시장 규모와 용도별 개요는 아래와 같습니다.

[머신비전 용도별 시장 규모 및 전망]
(단위: 백만USD)

구분	2021년	2026년	'21~'26 CAGR

품질검사	4,761	6,651	6.9%

위치 가이드	2,824	4,060	7.5%

측정	1,673	2,175	5.4%

ID 인식	1,659	2,312	6.9%

예지보전	111	282	20.5%

자료) Machine Vision Market, MarketsandMarkets, 2021

[머신비전 용도 구분]

구분	개요

품질검사	검사 대상의 표면, 내부, 조립/부착 불량 검사를 통해 양품과 불량품을 분류

위치 가이드	부품 조립 공정에서 마킹을 찾아 정확한 위치에 부품 장착

측정	제품에 쓰여진 문자, 로고, 바코드 등을 인식

ID 인식	선폭이나 부품의 넓이, 깊이를 측정해 허용오차 범위 안에 있는지 판단

예지보전	기기 상태 감시를 통해 기기 이상을 예지, 보전

기존까지 머신비전이 자동차, 가전제품, 전자 및 반도체, 인쇄, 금속, 제약 등의 산업 부문에서 활용되었다면, 최근 머신비전은 단순히 공정상 제품 검사 용도의 영역에서 벗어나 헬스케어, 우편, 지능형 교통시스템, 농업, 보안/감시, 자율주행 자동차 등의 비산업 분야까지 확장되어 광범위하게 사용되고 있습니다. 머신비전의 기술력 진보와 사용처 확대에 따라 전 세계 머신비전 시장은 2021년 110억 달러를 기록했으며, 2026년까지 연평균 성장률 7.1%로 증가하여 2026년에는 155억 달러에 이를 것으로전망됩니다.

[글로벌 머신비전 시장 규모 및 전망]

(단위 : 억 달러)

자료) MarketsandMarkets, Machine Vision Market, 2021

지역별 글로벌 머신비전 시장의 경우, 제조업이 강한 중국, 일본, 인도, 한국, 대만 등의 국가가 위치한 아시아-태평양 지역이 36.0%로 가장 높은 점유율을 나타내었으며, 가장 빠른 속도의 성장률도 보여 2026년에는 그 점유율이 39%까지 확대되어 아시아-태평양 시장의 규모만 약 60억달러에 이를 것으로 예상됩니다.

[글로벌 머신비전 시장의 지역별 시장 규모 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

자료) MarketsandMarkets, Machine Vision Market, 2021

머신비전 기술 분야별 시장의 경우, 카메라, 광학, 프레임 그래버, LED 조명 등 머신비전 센서 및 시스템을 구성하는 하드웨어 시장이 규모 대부분을 이루고 있으며 2021년 그 크기가 약 85억달러를 기록하였습니다. 소프트웨어 시장의 경우 하드웨어 시장 보다는 규모는 작으나 더 빠른 속도로 증가하는 추세를 보여 연평균 성장률 10.3%로 2021년 25억달러에서 2026년까지 41억달러까지 시장은 지속 성장할 것으로 예상됩니다.

이중, AI기반의 딥러닝 소프트웨어 시장은 형성 초기 단계이기 때문에 범용성이 높거나 Rule-Base 기반의 소프트웨어 시장이 전체 머신비전 소프트웨어 시장 현재 규모의 대부분을 차지하고 있습니다. 그러나, 생산 프로세스에 사람의 개입을 최소하하려는 트렌드가 모든 제조업의 형태에 영향을 미치면서 딥러닝 기반 머신비전의 수요는 지속적으로 높아지고 있습니다. 이에, 딥러닝 소프트웨어가 연평균 성장률 28.6%의 빠른 속도로 성장하며, 그 규모는 2026년에는 약 6억달러까지 성장을 전망합니다.

[글로벌 머신비전 시장의 구성요소별 시장 규모 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

자료) MarketsandMarkets, Machine Vision Market, 2021

[글로벌 머신비전 시장의 소프트웨어별 시장 규모 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

자료) MarketsandMarkets, Machine Vision Market, 2021

국내 주요 기간 산업인 반도체, 자동차, 기계 및 금속, 디스플레이 등의 제조 산업의 경우 높은 정밀도와 수율이 필요한 제품들이 많기 때문에 고성능 머신비전에 대한 수요가 많은 편입니다. 특히, 제품의 첨단화, 정밀화, 소형화로 제조 난이도가 매년 높아지고 있기 때문에 불량률이 해당 산업 내 기업의 제품과 신뢰도를 결정짓는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 이러한 머신비전에 대한 내수 수요와 주요 제조업의 소재ㆍ부품ㆍ장비의 국산화 추세에 따라 국내 머신비전의 기술력 역시 빠르게 발전하여, 2022년 기준 한국은 세계 4위 수준의 머신비전 기술력을 구현하였습니다. 중소기업기술정보진흥원에 따르면 머신비전 기술력 세계 1위 미국과 한국의 기술력 격차는 약 1.7년입니다.

[국가별 머신비전 기술 경쟁력]

자료) 중소기업기술정보진흥원, 2022

라. 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항

당사가 개발 및 공급하는 지능형 로봇 솔루션 및 인스펙션 솔루션은 고객사 내 물류센터 및 제조 공정 등에 적용되는 B2B 제품으로 고객사의 규격 요청 기준에 부합 하는가가 가장 중요한 요인이며, 그 외 법적ㆍ제도적 제약요인은 아래와 같습니다.

[당사의 사업에 영향을 미치는 규제환경]

구 분	관련사항	소관부처

산업안전보건법	이 법은 산업안전ㆍ보건에 관한 기준을 확립하고 그 책임의 소재를 명확하게 하여 산업재해를 예방하고 쾌적한 작업환경을 조성함으로써 근로자의 안전과 보건을 유지 증진함을 목적으로 합니다. 당사는 광범위하게 동법의 영향을 받습니다 .	고용노동부

KS B ISO 10218-1	이 표준은 산업용 로봇에 대한 본질적인 안전설계, 보호수단 및 사용정보에 대한 요구사항과 지침을 규정합니다.	한국표준협회

KS B ISO 10218-2	이 표준은 산업용 로봇 및 로봇 시스템 통합과 산업용 로봇 셀에 관한 안전 요구사항을 규정합니다. 산업용 로봇 시스템의 설계, 제작, 설치 운전, 유지보수, 해체를 포함하여, 로봇의 기본적인 위험원과 관련된 위험을 제거하거나 적절하게 줄이는 요구사항을 제공하고 있습니다 .

KS B ISO 13849-1	이 표준은 소프트웨어의 설계를 포함한 제어시스템의 안전관련 부품의 설계 및 통합 원칙에 대한 안전 요건과 지침을 제공합니다 .

KS B ISO 13855	이 표준은 인체부위의 접근속도와 관련한 방호설비의 위치 선정에 대해 규정하고 있습니다. 이 표준은 인체부위의 접근 속도 값에 기초한 설계 변수를 명시하고, 방호 설비의 구동장치 또는 감지 영역에서 위험요인영역까지 최소 거리를 결정하는 방법을 제시합니다 .