가. 업계의 현황
(1) AI 머신비전 및 AI스마트비전(가) 산업의 연혁머신비전이란 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 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.머신비전의 구성요소는 하기 그림에서 보는 바와 같습니다.
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머신비전 구성요소
(출처 : 라온피플)즉, 생산 라인 상에 장착된 카메라, 조명 등의 하드웨어를 통해 제품의 이미지를 획득하고, 소프트웨어를 통해 획득한 이미지를 분석 및 검사하여 최종 제품의 검사가 이루어집니다.한편, 제품 검사는 사람(검사자)이 직접 검사를 수행하는 '육안 검사'에서 시작되어 일부 자동화 검사가 이루어지지만 어느 정도의 검사자가 필요한 'Rule 기반 머신비전'을 거쳐 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하여 검사자를 완벽히 대체할 수 있는 'AI 기반 머신비전'까지 이르렀습니다.
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제품 검사의 역사
(a) 육안 검사머신비전이 등장하기 전 제품 검사는 검사 작업자의 육안에 의해 이루어졌습니다. 육안 검사는 검사 작업자들마다 결과에 관한 편차가 존재하여 균일도가 낮고, 작업자의 피로도 탓에 인적 오류가 발생할 가능성이 존재합니다. 또한 작업자의 숙련도나 컨디션에 따라 검출 성능이 일정하지 않을 수 있으며, 작업자의 주관적 판단이 검사에 큰 영향을 미치는 단점이 존재하였습니다.(b) Rule 기반 머신비전이러한 단점을 보완하기 위하여 Rule 기반 머신비전이 등장하였습니다. Rule 기반 머신비전은 양품과 불량품이 차이가 확연히 드러나거나, 'Rule(규칙)'로 양품과 불량품을 정의할 수 있어야 성립됩니다.Rule 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.
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Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례
(출처 : 라온피플, 미래에셋대우)Rule 기반 머신비전을 사용하면 위 사례의 Bolt 조립 유무와과 같이 정형화되거나 일정한 패턴이 존재하는 작업에 대한 검사를 손쉽게 자동화할 수 있습니다.하지만 제품에 미세하게 생긴 금이나 사전에 정의할 수 없는 스크래치, 얼룩 등은 Rule 기반 검사로 자동화할 수 없어 어쩔 수 없이 사람(검사 작업자)을 배치하여 육안으로 검사를 진행해야 합니다. 또한 Rule 기반 머신 비전은 전문 비전 엔지니어가 프로그램을 만드는 데 수 주 혹은 수 개월이 소요되어 머신비전을 구축하는 데 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재합니다.(c) AI 기반 머신비전AI 기술이 머신비전과 접목되며 비정형 불량이 발생하더라도 AI 기반의 추론능력을 통해 비전 검사가 가능해졌습니다.
AI 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.
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AI 기반 머신비전 실제 적용 사례
(출처 : 라온피플, 미래에셋대우)위 사례는 AI 머신비전을 이용하여 태양광 패널을 검사한 것입니다. ①번 크랙의 경우 좌우로 길게 뻗어 있으며 크기도 커서 다른 크랙에 비해 상대적으로 검출이 쉽습니다. ②번 크랙의 경우는 경계에 걸쳐 있어 육안으로도 구분이 잘 가지 않으나 AI 머신비전을 이용하면 검출 가능합니다. ③번 크랙의 경우에는 배경과 비슷한 형태를 지니고 있으나 AI 머신비전을 이용하여 검출시 정상적으로 검출 가능합니다. 이처럼 AI 기반 머신비전을 이용하면 태양광 패널과 같이 육안으로 검사하기 까다롭거나 불량(크랙)이 비정형적으로 나타나 Rule(규칙)을 적용하기 어려운 복잡한 검사 대상들을 검사할 수 있습니다.
| [Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교] |
| 구 분 |
기존 룰(Rule) 기반 비전 검사 |
AI 기반 비전 검사 |
| 작동 조건 |
정상 제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상 제품과 불량품을 정의할 수 있어야 작동 |
실제 현장에서 생길 수 있는 다양한 변수들을 미리 고려하므로 다양한 조건에서도 작동 가능 |
| 제품에 미세하게 생긴 균열이나 규칙으로 미리 정의할 수 없는 흠집과 얼룩은 Rule 기반 검사로 자동화 불가 |
AI 기술을 적용한 머신비전은 추론 능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사 가능 |
| 적용 분야 |
유무 검사, 수량 카운팅, 로봇 가이드, 치수 측정, 컬러 검사, 바코드/OCR |
비정형 크랙/스크래치/얼룩, 직물(실밥/구멍/끊어짐/붙음), 부품분류/불량선별, 복잡한 배경의 OCR |
| 사전 지식 |
방법이 까다로워 비전 지식을 사전에 갖추어야 함 |
이미지만 있으면 비전 검사가 가능하여 비전 지식 없이도 사용 가능 |
(나) AI 머신비전과 전방시장AI 머신비전은 엣지(Edge) 카메라(일반적인 비전 시스템의 구성요소에서 카메라 내부에 Application Process를 내장시켜 PC 없이 비전 시스템을 구축한 카메라), 3D 카메라 등과 같은 카메라 기술의 발전으로 시장 범위가 확대되고 있습니다. 또한 제품의 품질 검사와 공정 자동화에 대한 필요성 증가, 특정 용도로 사용되는 머신비전 시스템에 대한 수요 증가 등에 의해 머신비전 시장 규모는 지속적으로 증가하고 있습니다.
(a) 4차 산업혁명에 대한 정부 정책과 AI 머신비전
전통적인 제조강국인 독일을 위시하여 미국, 일본, 중국 등 여러 나라들도 정부 주도로 제조업 경쟁력을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 특히 우리나라는 대통령직속으로 4차산업혁명 위원회를 설치하여 다양한 산업 분야에 대한 지원을 통해 제조업 부흥을 꾀하고 있습니다.
그 방법 중 하나로 대기업과 지자체가 함께 협력하여 2022년까지 스마트공장 3만개를 보급하는 등 '중소기업 제조강국' 실현을 위한 각종 금융지원 및 대기업과 중소기업 간 상생협력을 통한 정책적 지원들을 해마다 확대·강화하여 시행하고 있습니다.2019년 6월 20일 산업통상자원부 등 정부 합동 부처가 발표한 '제조업 르네상스 비전 및 전략'에서 제조업 부흥을 위한 4대 전략 중 하나로 '스마트화'가 선정되었습니다.
| [제조업 르네상스 비전 및 전략 발표(산업통상자원부 등 정부 관계 부처)] |
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제조업 르네상스 비전 및 전략
(출처 : 제조업 르네상스 비전 및 전략, 2019.6, 관계부처 합동)또한, 2020년 7월 정부는 미국의 뉴딜정책에 버금가는 "한국판 뉴딜"을 추진하여 디지털 뉴딜에 58.2조원, 그린뉴딜에 73.4조원, 안전망 강화에 28.4조원등 2025년까지 총 160조원이 투자되는 등 AI 투자가 크게 늘어날 것으로 전망됩니다.
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뉴딜 종합계획
(출처 : 한국판 뉴딜 종합계획, 관계부처 합동)
정책 초기의 스마트공장은 제조현장에서의 작업일정·작업지시·품질관리·작업실적 집계 등의 활동에 요구되는 생산관리시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등의 지원시스템을 자동화하여 생산성을 높이는데 초점을 맞추었으나 올해부터 확대된 개념의 스마트공장에서는 'AI알고리즘 기반의 머신비전'으로 그 개념이 확장되었습니다. 'AI알고리즘 기반의 머신비전'이 스마트공장에 적용되면 근로자들이 이용하기 용이하고, 제조시간 단축이 가능하며, 품질의 균일도가 높아질 것으로 기대됩니다. 또한 불필요한 작업자 수를 크게 줄일 수 있으므로 생산, 수율, 비용 전반에 걸쳐 제조 경쟁력을 획기적으로 제고시킬 수 있습니다. 이에 따라 스마트공장, 공장자동화가 정부의 전폭적인 지원을 받는 가운데 AI 머신비전은 산업 분야와 무관하게 검사 영역이 필요한 모든 제조분야에 반드시 필요하기 때문에 전방시장의 확장 가능성이 매우 높다고 전망됩니다.
(b) 제조업 이외 활용시장 범위기존까지 머신비전이 자동차, 가전제품, 전자 및 반도체, 인쇄, 금속, 제약 등의 산업 부문에서 활용되었다면, 최근 머신비전은 단순히 공정 상 제품 검사 용도의 영역에서벗어나 헬스케어/의료, 우편, 지능형 교통시스템, 농업, 보안/감시, 자율주행 자동차 등의 비산업 분야까지 확장되어 광범위하게 사용되고 있습니다. 글로벌 머신비전 시장 내 산업용, 비산업용 분야의 시장규모는 다음과 같습니다.
| [글로벌 머신비전 시장의 산업용, 비산업용 시장규모] |
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(출처 : Marketsandmarkets, Machine Vision Market, 2017)글로벌 머신비전 시장 내 산업 부문은 2016년 71억 2,310만 달러에서 연평균 성장률 7.50%로 증가하여, 2022년에는 109억 9,480만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 한편, 글로벌 머신비전 시장 내 비산업 부문은 2016년 18억 9,220만 달러에서 연평균 성장률 10.45%로 증가하여, 2022년에는 34억 3,460만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.전 세계 머신비전 시장 내 산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다.
| [글로벌 머신비전 시장에서 산업 부문 시장 규모 및 전망] |
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글로벌 머신비전 시장 내 산업부문 시장 규모 및 전망
(출처 : Marketsandmarkets, Machine Vision Market, 2017)전 세계 머신비전 시장 내 비산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다.
| [글로벌 머신비전 시장에서 비산업 부문 시장 규모 및 전망] |
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글로벌 머신비전 시장 내 비산업부문 시장 규모 및 전망
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스마트팜 시장
(출처 : Smart Agriculture Market, Markets And Markets, IBK투자증권)이와 같이 전세계적으로 머신비전 시장은 AI 기술의 발전과 더불어 급속도로 성장할 것이라고 예상되며, 이와 같은 성장은 산업부문과 비산업부문 영역에서 동시에 나타날 것이라고 전망됩니다.
특히, 먹거리 산업은 인류의 생존과 직결돼 있다는 점에서 전세계적으로 정부의 지원하에 스마트팜 기술 개발에 주력하고 있으며 전세계 시마트팜 시장은 2023년까지 CAGR 12.4% 성장한 135억달러에 이를것으로 전망하고 있으며, 우리가 이 시장을 주목하는 이유입니다.
나. 회사의 현황
(1) 영업개황 및 사업부문의 구분
(가) 영업개황
- AI 머신비전 솔루션 머신비전이란 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하던 것을, 카메라와 영상 인식 알고리즘으로 대신하는 시스템을 의미합니다. AI 머신비전은 영상 인식 알고리즘에 AI를 적용한 것을 말하며, 고성능 카메라, 이미지 프로세서, AI 비전 소프트웨어 등으로 구성된 시스템입니다. 머신비전 카메라, 렌즈 및 조명을 이용하여 최적의 이미지를 획득한 후, 이미지 프로세싱 소프트웨어를 사용하여 획득한 이미지를 원하는 검사의 목적에 맞게 처리합니다. 이후 AI 비전 소프트웨어가 영상 속에 들어 있는 정보를 분석하여 특정 작업을 수행할 수 있는 판단 기능을 제공합니다. AI 비전검사가 도입되기 이전에는, 비전 전문가가 양/불을 판정할 수 있는 규칙을 사전에 미리 정의한 Rule 기반 비전 검사가 주류를 이뤘는데, Rule이 너무 복잡하거나 다양한 상황 조건에 따라 다른 판단이 요구되는 경우에는 한계가 있었습니다. 이런 경우는 Rule 기반 비전 검사를 수행한 후, 사람들이 진성/가성 불량 여부를 최종적으로 확정하는 육안검사가 필요했습니다. 육안검사가 Rule 기반 비전검사의 한계를 극복하기는 하지만, 작업자마다 검사기준이 다를 수 있고, 동일한 작업자라고 할지라도 심신 상태에 따라 달라질 수 있으며, 대부분 육안 검사가 필요한 환경이 열악한 상황이기 때문에 검사 인력의 유지/관리에도 어려움이 있었습니다. 하지만 AI 비전은 최고의 육안 검사 전문가의 수준에 맞춰 학습을 하면,그 전문가 수준으로 검사 항상성 있는 검사가 가능하기 때문에 검사분야의 혁명을 초래했습니다.
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[ 머신비젼 카메라 ]
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[ NAVI AI SW ]
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[ NAVI AI Trainer ]
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[ AI Display 검사 솔루션]
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[ AI PCB 검사 솔루션]
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[ AI Substrate 검사 장비]
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[ OLED De-mura 보상장비 ]
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[ AI 비전검사 플랫폼 ]
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당사는 비전 검사 상용화 툴인 NAVI 소프트웨어를 바탕으로 2016년부터 딥러닝에 기반한 비전검사 연구를 지속하여 딥러닝이 추가된 AI 소프트웨어 개발에 성공하였습니다. 2017년에는 사용자가 딥러닝 네트워크를 쉽게 학습시킬 수 있는 자체 Trainer와 이를 이용하여 검사까지 할 수 있는 SDK 소프트웨어를 개발하여 NAVI AI를 시장에 출시하였고, 2019년부터 딥러닝을 기반으로 육안검사가 필요없는 PCB검사장비를 납품하고 있습니다. AI 머신비전은 기존의 Rule 기반 머신비전이나 육안검사에 비해 디스플레이, 반도체, 2차전지, 자동차, 의류, F&B 등 다양한 분야에서 불량, 이물 등의 검사를 보다 효율적으로 진행할 수 있게 해 주었고, 공장 자동화, 스마트 팩토리등 4차 산업혁명과 연계되어 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다.
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[ AI검사 플랫폼 활용분야 ]
- 카메라 모듈 검사 솔루션① 카메라 모듈
CCM(Compact Camera Module : 초소형 카메라모듈)은 디지털 카메라 기술에서 시작된 소형 카메라로서 영상 기반의 초정밀 부품입니다. CCM의 주요 기능은 렌즈를 통해 들어온 이미지를 디지털 신호로 변환시키는 것으로 사진이나 동영상 촬영 용도로 주로 사용됩니다. 현재의 카메라 모듈은 2,100만화소 이상의 고화소로 빠르게 진화하면서 디지털 카메라의 성능과 비슷한 수준까지 도달하였습니다. 또한 화소수의 증가뿐만 아니라 Auto Focus(자동초점), OIS(손떨림 방지) 등의 다양한 기능이 추가되고 성능도 업그레이드 되고 있는 추세입니다. 특히 고화소급 카메라 모듈일수록 장착되는 관련 부품도 고도의 기술이 요구됩니다.
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[ 카메라 모듈 ]
② 카메라 모듈 검사 솔루션카메라 모듈 제조 공정에서 ①Active Alignment(카메라 모듈 제조 시 이미지 센서와 렌즈 모듈의 축을 정렬시키는 공정), ②Focusing, ③Calibration(측정 장비가 측정하여 표시하는 값이 정확한지 공인된 표준과 비교하여 객관적으로 검증), ④Final Test에 당사 카메라 모듈 검사기가 사용되며, 이미지 수신 이외에 Auto Focusing 알고리즘을 포함한 다양한 영상 처리 알고리즘을 적용하여 빠르고 정확하게 카메라 모듈 검사를 진행하게 됩니다.
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[ 카메라 모듈 제조공정 ]
당사의 카메라 모듈 검사 솔루션은 스마트폰, CCTV, 자동차 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 수신하여 처리한 후 PC로 전송해주는 역할을 수행합니다. 뿐만아니라, 카메라 모듈에서 필요로 하는 각종 전원을 생성하여 공급하고, 제조시 접선 불량이나 진행성 불량을 감별하기 위한 동적/정적 전류 계측, 누설전류 계측 및 open/short 검사 기능을 갖고 있습니다.카메라 모듈을 생산하는 대다수 기업들은 카메라 모듈의 성능(좋은 화질, 빠른 프레임 속도, 모듈별 편차 없는 균일한 성능 등)과 내구성, 생산성을 높이기 위해 최고의 품질을 지닌 카메라 모듈 검사기 확보에 노력을 기울이고 있습니다.
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[ 카메라 모듈검사기 사용예시 ]
이 같은 카메라 모듈 검사기의 성능을 좌우하는 주요 항목들은 다음과 같습니다.
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① 다양한 카메라 모듈에 대응할 수 있는 이미지 센서 인터페이스 기술(고속, 대용량 데이터 처리 기술 등)
② 카메라 모듈 데이터를 이용한 영상 처리 기술(Auto Focus, Auto White Balance, Auto Exposure, 선명하고 균일한 화질 확보 기술 등)
③ 카메라 모듈 검사기와 PC와의 인터페이스 기술(속도, 데이터 용량, 데이터 안정성 등)
④ 카메라 모듈 검사 시간을 단축시켜 줄 수 있는 다양한 기술(기존의 카메라 모듈 생산 업체들이 SW로 진행하는 검사 항목들의 일부를 카메라 모듈 검사기에 내재화하는 방법)
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- AI 스마트비전 솔루션AI비전 기술을 외관검사에 적용하여 스마트팩토리에 적용하는 것을 AI 머신비전이라고 칭하며, 비전기술을 이용하여 실생활에 필요한 제품 및 알고리즘을 개발한 것을 AI 스마트 비전이라고 칭합니다. AI스마트비전에는 교통솔루션, 덴탈솔루션, 스마트팜, 골프센서 등이 있습니다.(A) 골프센서골프센서는 스크린 골프장에서 스크린 골프를 즐길 수 있도록 하는 장치로서, 골프공의 속도, 탄도, 스핀, 방향 및 비거리 등 골프를 하는데 있어 필요한 가장 중요한 결과물들을 이용자가 직접 보고 느낄 수 있도록 정확하게 데이터를 산출하여 보여줌으로써 실제 필드에서와 동일한 느낌을 스크린 골프장에서도 느낄 수 있도록 구현해 줍니다.
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스윙크래프트
또한 AI분석 알고리즘을 통한 골프스윙 분석 및 자가연습 솔루션을 제공하고 있습니다.
(B) AI 덴탈 솔루션연평균 8.45% 이상의 성장이 예상되는 국내 치과용 CAD/CAM 시장은 2019년 현재까지도 대부분 해외 제품에 의존하고 있으며, 일부 국산화가 이루어지고 있으나 매우미비한 것이 현실입니다.
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[ 치과용 CAD/CAM 시장규모 ]
당사는 회사가 보유한 인공지능 딥러닝 기술, 영상 처리 및 컴퓨터 비전 기술과 노하우를 활용하여 산업용에서 컨슈머용까지 어플리케이션 사업 영역을 확대하고 있으며, 최근 디지털 치과 솔루션인 세팔로 분석 프로그램(LaonCeph)을 개발 완료하고, 디지털 치과 솔루션 중 기술의 난이도로 상용화 되지 않은 인공지능을 활용한 교정 진단 및 치료 프로그램인 Laon Setup을 개발하고 있습니다.당사의 세팔로 분석 프로그램은 시판되고 있는 기존 경쟁사 세팔로 프로그램의 단점인 치과의가 환자의 54개 치아의 특이점을 하나씩 분석해야하는 어려움을 해결하고자 인공지능 Detection 및 Segmentation 알고리즘을 적용함으로써 불과 20초 만에 정확하게 54개 Landmark를 자동으로 찾아내어 계산하고 분석해 주는 세팔로 프로그램으로 2019년 5월에 식약처로부터 의료기기 GMP 인증, 의료기기 제조업 허가 및 의료기기 품목 인증까지 모두 취득한 상태입니다.
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[ LaonCeph 인공지능 landmark 적용후 두개골 영상 이미지 ]
Laon Setup은 기존 3D 영상처리기술과 인공지능 알고리즘을 적용하여 자동으로 치아와 잇몸을 분리하고 정렬할 수 있으며 교정을 위한 여러 단계별 치료과정을 인공지능으로 구현하여 기존 교정전문의가 1시간 이상 걸리던 작업을 5분 미만으로 단축할 수 있는 프로그램입니다.
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[ LaonSetup 인공지능 단계별 치아 자동정렬 ]
당사는 2019년 3월 독일 퀠른에서 개최된 세계 최대 규모의 IDS 2019 치과 전시회에독립 부스로 참가하여 국내외 업체들로부터 많은 주목을 받았습니다. 또한, 해외 판로 확장을 위해 2020년 2월 두바이에서 개최된 세계 2위 규모의 치과전시회인 AEEDC를 통해 올해 Laon Setup 1차버전을 적극적으로 프로모션 하였고, 국내 프로모션을 위해 동사와 협업중인 Y대 치과 대학병원과 함께 교정학회, 세미나를 통해 제품 홍보를 강화할 계획입니다.
(C) AI 교통 솔루션 사업당사는 산업용 분야에서 입증된 우수한 AI 영상검지 기술과 자체 개발한 지능형 교통신호제어 기술을 활용하여 스마트 라이프 사업 기회를 선점하기 위하여 교통제어시스템 사업 진출을 진행 중에 있습니다.당사의 AI 영상검지 기술은 시간이나 날씨에 강인한 검출 능력을 기반으로 차종을 분류하고 횡단보도의 보행자를 인식하며, 인공지능 기술이 적용되어 PC 없이도 카메라가 딥러닝 연산을 수행하고, 영상 전송 과정이 생략되어 네트워크 연결에 대한 부담이 없는 등 교차로의 독립된 운영이 가능한 기술입니다.
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[ AI 영상검지 ]
한편 당사의 지능형 교통 신호제어 기술은 교차로의 교통 상황을 실시간으로 분석하여 교통 혼잡이 최소화할 수 있는 방향으로 교통 신호를 생성, AI 영상검지로 분석한 차량 정보를 이용하여 각 교차로 진행 방향(직진/좌회전)에 대한 혼잡도를 산출하고, 교통량이 가장 많은 혼잡 방향에 교통신호를 먼저 분배함으로써 혼잡 방향의 교통을 우선적으로 해결해 주는 기술입니다.
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[ 지능형 교통 신호제어 ]
현재 지방자치단체 및 도로관련 국가 유관기관과 협력을 넓혀가고 있으며, 2019년 하반기에 안양시에 독립 교차로에 시범 설치하여 AI 교통솔루션의 성능을 입증하였습니다. 각 지자체들은 C-ITS(차세대 지능형 교통스템) 사업을 추진하고 있으며 관련사업에 컨소시엄형태로 참여하며 사업을 확대하고 있습니다.
(나) 공시대상 사업부문의 구분
| 구분 |
구체적 용도 |
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AI 머신비전 솔루션
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머신비전 카메라, 렌즈, 조명을 이용하여 획득한 이미지를 이미지 프로세서, 소프트웨어가 수행 작업의 목적에 적합하게 영상처리, 영상분석의 과정을 거쳐 특정작업을 수행할 수 있는 판단을 제공 |
| AI 스마트비전 솔루션 |
AI 비전기술을 이용하여 교통솔루션, 덴탈솔루션, 스마트팜, 스마트국방, 골프센서등의 사업을 하는것을 말함 |
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카메라모듈 검사솔루션
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스마트폰 등에 사용되는 카메라모듈을 검사하기 위해 카메라모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 역할을 수행 |
(2) 시장점유율
국내 및 글로벌 머신 비전 시장은 그 응용범위가 매우 넓고 방대하여 집계된 자료가 없습니다. 특히 당사가 집중적으로 주력하고 있는 AI 기반 머신비전 시장에 대한 정보는 집계된 자료가 없으며, 새롭게 시작되는 머신비전 내 한 분야이므로 추정하거나 예측하기도 어렵습니다.
(3) 시장의 특성
가. AI 머신비전 솔루션지역적으로는 전자, 반도체, FPD(Flat Panel Display) 생산을 주도하고 있는 아시아가 가장 큰 시장으로, 아시아 내 주요 시장은 한국, 일본, 대만 등 첨단 전자 제품 제조업을 이끌고 있는 국가들입니다. 한편 세계 주요 기업들이 중국으로 생산 기지를 이동함에 따라 중국 머신 비전 시장이 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 중국 시장은 저사양, 저가 제품이 사용되는 low-end 시장과 첨단, 고사양, 고가 제품이 사용되는 high-end 시장이 동시에 빠르게 성장하는 특수한 상황을 보이고 있습니다.
유럽과 미주 지역은 일부 응용 분야에 첨단 제품이 편중되어 있는 아시아 시장과는 달리 다양한 분야에서 실속형 제품이 활용되는 안정된 시장을 가지고 있습니다. 특히 GigE(Gigabit Ethernet)와 USB인터페이스, 항공 촬영용 특수기능 등이 요구되는 시장이 크게 형성되어 있습니다.
규모 면에서는 아시아가 가장 큰 시장으로 성장했으나, 그간 기술을 주도하고 있던 나라는 일찍 제조 기술의 중요성을 인식했거나 자국 제조 기술의 고도화 요구에 부응하기 위해 같이 기술을 발전시킨 미국, 독일, 일본 등의 제조 강국이었습니다. 그러던 중 특히 하드웨어를 중심으로 한국 및 중국 로컬 업체들의 기술력이 증가함에 따라 시장엔 많은 변화가 생겨 보급형 시장을 중심으로 유럽 업체들을 바짝 추격하는 형국이 되고 있습니다. 반면, 상대적으로 선진 제조 강국들에 비해 진입 시점도 늦고, 하드웨어에 비해 익숙한 제품을 사용하려는 경향성이 더 강한 검사 소프트웨어 분야는 시장 진입 및 확대가 쉽지 않았었습니다. 하지만 AI 머신비전의 새 시대가 열리면서 선진 업체들이 갖고 있던 기득권의 영향력이 감소함에 따라, 향후 시장은 제조 선진 업체들과 동아시아 국가들 간의 경쟁이 예상됩니다. LCD나 OLED의 검사와 같이 domain knowledge 및 기업 비밀에 염려가 많은 분야에서 자국 기술을 우선 발전시킬 경향성이 크므로 한국 및 일부 중국 업체들의 선전도 눈여겨 볼만 합니다.
국내 머신 비전 시장은 대기업 위주의 전자 제조업 특성 상 반도체 검사, OLED 등 FPD(Flat Panel Display) 검사, PCB 검사 등의 일부 용도가 대부분을 구성하고 있습니다.
첨단 전자 제품을 생산하는 국내 제조 공정의 기술적 요구 수준은 매우 높습니다. 국내 시장에서 머신 비전 솔루션을 가장 많이 사용하는 곳은 FPD 검사 분야입니다. 삼성전자 등 주요 FPD 제조업체에서는 생산 수율을 높이고 원가를 감축할 수 있는 비전 검사 장비를 만들기 위해 해상도와 속도가 매우 높은 제품들을 필요로 하고 있습니다.
나. AI 스마트비전 솔루션AI 스마트비전 솔루션은 아직 초기라서 시장의 규모 및 특성을 판단하기 매우 어렵습니다.
(4) 신규사업 등의 내용 및 전망
당사는 2025년 AI개발 플랫폼인 EZ-PLANET(이지플래닛)의 개발을 마무리 하고, 출시합니다.
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ez planet
EZ-PLANET(이지플래닛)은 클라우드 MSP자회사인 티디지의와 클라우드 융합 플랫폼으로 개발되었습니다.EZ-PLANET(이지플래닛)은 데이터 수집에서 AI학습모델 배포까지 머신러닝 전체 영역을 쉽게 개발하고 체계적으로 운영할 수 있게 하는 MLOps의 혁신적인 서비스를 제공합니다. 즉, 이 플랫폼을 이용하면 어려운 인프라 지식이나 모델 운영 노하우 없이도 AI 모델 학습부터 추론, 배포까지 프로세스 전반을 통합 관리할 수 있게 됩니다.또한, 데이터 수집과 라벨링 기간을 단축할 수 있다는 장점이 있습니다. 사람이 수집했던 데이터를 API를 통해 플랫폼의 파이프라인에 연결해 자동화함으로써 인건비를 절감하고 수집된 데이터들을 일괄적으로 전치리 할 수 있습니다.
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기대효과
기존 Stand Alone의 AI SW와 EZ-PLANET(이지플래닛)을 비교해 보면 위의 그래프와 같이 5배의 효율을 보이며, 모델개발 배포 유지보수 등 기업의 AI업무 비중이 높아지는 경우 그 효율성은 더욱 극대화 되는 것으로 분석되었습니다.
(5) 조직도
2024년 12월 31일 기준
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조직도