AI 관련주, 딥노이드 주가 전망

AI사업 등을 영위하고 있는 딥노이드에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

딥노이드 기업 현황 및 주요사업

딥노이드는 2008년 2월 15일에 설립되어, 2021년 8월 코스닥에 기술특례상장하였습니다.

의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업 인공지능 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육을 개발하고 서비스하는 인공지능 교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

 

 

동사의 사업구조는 Two-track으로, 동사에서 직접 의료 인공지능 솔루션 개발을 주도하는 1)파이프라인 비즈니
스와 의료인이 개발을 주도하는 2)플랫폼 비즈니스를 진행하고 있습니다. 

파이프라인 비즈니스와 플랫폼 비즈니스로 개발된 DEEP:AI를 의료기관에 판매하고, 동시에 플랫폼 비즈니스 운영 중 의료인의 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 사용에 따른 효율화 툴의 수익을 창출하고 있습니다. 

DEEP:AI

DEEP:AI는 의료 AI 솔루션으로 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변
영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료 행위를 보조하는 역할을 수행하고 있습니다. 현재 식약처로부터 17개의 세부 제품
에 대한 인허가를 획득하였습니다. 동사가 직접 인공지능을 개발하는 파이프라인 방식의 제품의 경우, 100% 수익이
발생하며, 의료인이 개발하는 플랫폼 방식 제품의 경우, 의료인과 수익을 배분하고 있습니다.

DEEP:PHI

DEEP:PHI는 인공지능 솔루션 개발에 사용되는 소프트웨어 개발용 툴입니다. 이를 통해 의료인은 코딩에 익숙하지
않거나 AI 프로그래밍 경험이 없더라도 데이터 업로드부터 전처리, 인공지능 학습, 검증, 제품화까지 진행할 수 있습니다. 현재 2,215명의 의료진이 DEEP:PHI를 사용하고 있으며 2년간 DEEP:PHI 연구개발 건수는 70건에 달한
다. DEEP:PHI의 주요 수익은 의료인 주도의 연구 개발 과정에서 컨설팅, 공동연구개발용역 등 전문인력의 활용
과 GPU, Storage 등 주요 인프라 사용에 따라 발생합니다. 

DEEP:PHI 사용자는 2021년 말 460명에서 2022년 말 2,215명으로 빠른 성장을 보이고 있으며, DEEP:PHI는 리소스 사용에 따라 크레딧이 차감되는 형식의 과금모델을 보유하고 있습니다.

 

DEEP:STORE

DEEP:STORE는 DEEP:PHI를 활용하여 개발된 의료 AI 솔루션을 앱 형태로 등록 및 구독을 지원하는 마켓플레
이스입니다.

DEEP:PACS

DEEP:PACS는 AI PACS로 CT, MRI, X-ray 등 영상진단장치를 통해 의료 영상 정보를 획득, 저장, 전송, 검색하
는데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템입니다. 2020년 건강보험심사평가원에 도입되었으며, 주요 수익은
판독 보조기능에 대한 수요를 지닌 의료기관을 주 고객으로 하여 PACS 판매 및 활용에 따라 발생합니다.

 

보안 인공지능

의료와 보안 분야는 영상 내 질병 의심 부위 혹은 위해 물품을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하
며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다. 현재 동사는 정부과제와 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를
추진하고 있다. 2019~2020년 공항 X-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였고, 2020년부터 불법복
제품 판독 시스템을 국내 공항과 공공기관에 납품하고 있습니다. 또한 불법복제품 판독 시스템 사업의 경우 국내 4대
분야(IT제품, 생활가전, 이미용품, 자동차) 등에 대한 인공지능 판독 시스템을 개발 중이며, 2023년 상용화를 목표
로 하고 있습니다.

AI 교육

동사는 주요 제품인 3개의 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 이용하여 인공지능 교육 사업
을 확장해가고 있습니다. 2019년부터 DEEP:PHI를 이용해 대학병원, 의료학회, 세미나 등 50여회의 인공지능 교육을
진행했으며, 2020년 부산대학교 의과대학 등 정규 수업을 진행했습니다. 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 의
료 분야 외에도 다양한 산업에서 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 2021년 물류&서비스, 국방, 반도체, 전자통
신, 자동차, 철강 등 6개 산업 분야의 재직자 대상으로 교육 및 개발 지원을 진행했습니다. 이처럼 동사는 다년간 축적
한 인공지능 교육 역량으로, 시장의 높은 수요 확인에 따라 2021년 별도의 교육팀을 구성하여 인공지능 교육 사업 분야로 사업을 확장해왔습니다.

DEEP:FACTORY

동사의 AI 솔루션은 자동차, 디스플레이, 스마트팩토리 등 분야에도 확대 적용되고 있습니다. DEEP:FACTORY는 제
조업에서 공장 자동화를 위해 개발한 딥러닝 기반 AI 비전검사 솔루션입니다. 기존의 전통적인 머신비전이 담당했
던 단순 업무뿐 아니라 딥러닝 기술을 통해 복잡한 검사 작업의 자동화를 담당합니다. 웨이퍼 및 비정형 물체의 양
불 판정, 2차전지 및 섬유의 불량 검출, PCB 검사, 텍스처 불량 자동 검출 등으로 제조업 수요가 늘어나고 있으며,
S사 등 대기업을 고객사로 보유하고 있습니다

 

 

딥노이드의 주요 제품별 매출현황 및 비율은 아래와 같습니다. 

구분	주요 제품 등	매출액 (단위: 백만원)	비율 (단위: %)
의료AI	DEEP:AI, DEEP:PACS	113	30.7
산업AI	DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY	112	30.6
AI플랫폼	DEEP:PHI, AI교육	142	38.7
합계		367	100.0%

연간 및 부문별 매출액 추이는 아래와 같습니다. 

딥노이드의 주요 솔루션은 아래와 같습니다. 

구분	제품명	모델명	기능
의료AI	DEEP:NEURO	DN-CA-01	뇌 MRI 영상 내 질환 위치 정보 제공을 통한 뇌동맥류 검출 보조 기능
		DN-HE-01	뇌 CT 영상의 주변보다 밝은 뇌 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DN-MT-01	뇌 MRI영상 이용하여 sCT(sythetic CT) 영상 생성 기능
	DEEP:LUNG	DL-LN-01	폐 CT 영상 내 질환 위치 정보 제공을 통한 폐결절 검출 보조 기능
		DL-SG-01	폐 CT 영상 내 폐 영역에 대한 정량적 영상분석 기능
	DEEP: SPINE	DS-CF-01	척추 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을통한 요추 압박골절 검출 보조 기능
		DS-SC-01	척추 X-ray 영상 내 양끝 척추뼈 사이 각도에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DS-ID-01	척추 MRI 영상 내 척추간판 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DS-BM-01	척추 MRI 영상 내 주변보다 어두운 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DS-AS-01	척추 X-ray 영상에서 척추간판 내 밝은 영역 분석 기능
	DEEP:CHEST	DC-XR-03	흉부 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을 통한 폐경화, 기흉 검출 보조 기능
	DEEP:BREAST	DB-MS-01	Mammography 영상 내 둥근 형태의 밝은 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DB-SG-01	Mammography 영상 내 유방섬유유선조직에 대한 정량적 영상 분석 기능
	DEEP:ENDO	DE-ST-01	위내시경 영상 내 융기영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
		DE-CL-01	대장내시경 영상 내 융기영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
	DEEP:DENTAL	DD-CS-01	치과용 파노라마 X-ray 영상 내 치근영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
	DEEP:BONE	DB-FR-01	손목 X-ray 영상 내 어두운 또는 불연속적인 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능
	DEEP:PACS	PACS-01	PC 설치용 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능
		DP-ZR-01	Web 기반 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능
		DP-CS-01	PC 설치용 PACS(경량화 버전) 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능
		DP-Dicom-01	DICOM 형식 외 의료영상 조회 기능
		DP-Video-01	내시경 영상 조회 기능
산업AI	DEEP:SECURITY		인공지능 X-ray 영상 항공 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템
	DEEP:FACTORY		공장 자동화를 위해 설계된 딥러닝 기반 비전 솔루션
AI플랫폼	DEEP:PHI		Low Code 기반의 AI 제품 개발 플랫폼
	DEEP:EDU		학교, 기관, 기업에서 필요한  AI 기초부터 활용까지, 디지털전환을 완성하는 AI 교육 서비스

 딥노이드 사업영역 확장 전략 및 사례는 아래와 같습니다.

재무현황

1. 포괄손익계산서

2022년도 매출액은 32억원, 영업이익 -62억원(영업이익률 -193.57%), 당기순이익 -53억원(순이익률-167.65%)입니다.

2. 재무상태표

2022년 자산총계는 145억원이며, 부채총계는 46억원으로 부채비율은 45.76%입니다. 

3. 현금흐름표

2022년도 영업활동현금흐름은 -37억원이며, 당기순이익은 -53억원입니다. 

동종업계 업종분석

동종업계에 속한 딥노이드, 위세아이텍, 비트컴퓨터, 유비케어, 씨이랩 펀더멘털 비교 시, 유비케어 > 딥노이드 > 비트컴퓨터 > 위세아이텍 > 씨이랩 순으로 산총계가 가장 높은 것으 확인됩니다

 

딥노이드 컨센서스 및 리포트: 한국IR협의회 (23.5.25)

AI헬스케어에서 산업용 AI까지 사업확장 중

■ 딥노이드는 의료용 AI 영상판독 솔루션 판매에서 의료인 대상의 AI 개발 플랫폼까지 제공하는 의료 AI 전문 기업.

현재 영상전문의가 하루에 판독하는 영상건수는 1인당 224건에 육박하는 만큼, AI 영상판독 솔루션에 대한 니즈는 빠르게 확산 중. 동사는 자사 연구진들이 개발/판매를 하는 AI 솔루션과 의료진이 직접 개발을 주도하는 AI 개발툴인 DEEP:PHI로 Two-Track 방식의 사업을 영위 중
■ 동사의 DEEP:PHI 개발툴은 AI가 영상 및 이미지를 사용자가 원하는 로직에 맞춰 판독하는 기술이 핵심.

즉, 동사 AI 솔루션은 의료용에서 다양한 산업으로 확장이 가능한 부분. 동사는 한국공항공사를 통해 국내 5개 공항에 보안검색대 AI 자동 판독시스템을 공급했으며, 2022년 행정안전부 데이터센터에도 공급 성공. 또한 제조업용 AI 비전 품질 검사 DEEP:FACTORY 솔루션을 다양한 산업군(화학, 디스플레이 등)에 공급 성공
■ 현재 주가가 2021년 상장 이후 공모가를 하회하고 있는 점은 매력적.

2021년 상장 당시, 동사의 공모가는 42,000원이며 2021년 11월 진행한 1:1 무상증자에 따른 권리락을 감안하더라도 현재 주가는 공모가 대비 50% 이상 하락한 수준

 

의료 영상 AI 시장은 성장 중 

딥노이드는 의료용 AI 영상판독 솔루션 판매에서 의료인 대상의 AI 개발 플랫폼까지 제공하는 의료 AI 전문 기업. 현재 영상전문의가 하루에 판독하는 영상건수는 1인당 224건에 육박하는 만큼, AI 영상판독 솔루션에 대한 니즈는 빠르게 확산 중. 동사는 자사 연구진들이 개발/판매를 하는 AI 솔루션과 의료진이 직접 개발을 주도하는 AI 개발툴인 DEEP:PHI로 TwoTrack 방식의 사업을 영위 중. 이에 따라 동사는 AI 영상판독 솔루션에 대한 국내 최다 식약처 인허가 건수를 확보하였으며 의료 영상 AI 시장 성장에 따른 수혜가 전망

다양한 산업 분야로 확장 시작

동사의 DEEP:PHI 개발툴은 AI가 영상 및 이미지를 사용자가 원하는 로직에 맞춰 판독하는 기술이 핵심.

즉, 동사 AI 솔루션은 의료용에서 다양한 산업으로 확장이 가능한 부분. 동사는 한국공항공사를 통해 국내 5개 공항에 보안검색대 AI 자동 판독시스템을 공급했으며, 2022년 행정안전부 데이터센터에도 공급 성공.

또한 제조업용 AI 비전 품질 검사DEEP:FACTORY 솔루션을 다양한 산업군(화학, 디스플레이 등)에 공급 성공. AI 비전검사는 스마트팩토리, 스마트물류 등 다양한 4차산업 분야에 적용되는 고성장 산업

 

2023년 빠른 성장속도 기대

동사는 2022년 매출액 32억원(YoY +237.1%), 영업이익 -62억원(적자축소)을 달성하며 전년대 큰 폭의 성장을 시현. 이는 건강보험심사평가원, 부산대병원, 경희의료원 등 국내 의료기관과의 신규 솔루션 계약이 반영됨에 기인. 2023년 1분기는 매출액 1.6억원(YoY +11.8%), 영업이익-21억원(적자축소)를 달성. 22년 연간실적 대비 낮은 1분기 실적을 기록했으나 3월말 기준 수주잔고는 36.7억원 수준으로 작년 연간 실적을 넘어서는 규모 달성. 올해는 의료용이 아닌 산업용 AI 솔루션 매출이 큰 폭 반영되며 매출액 70억원(YoY +120.0%), 영업이익 -20억원(적자축소) 달성 전망

 

리스크 요인

1. AI 진단 솔루션의 보험수가 적용 유무

현재 국내 AI 의료기기 시장의 국내 건강보험 수가 진입은 쉽지 않은 상황이다. AI 의료기기에 보험수가가 적용되
기 위해서는 한국보건의료연구원(NECA)의 신의료기술평가를 통과해야 한다. 

그러나 현재 국내 AI 진단 솔루션은 의료진의 보조수단으로 사용됨에 따라 자체적인 임상적 가치 입증이 어려워 신의료기술평가 통과가 어렵다.의료법상 질병을 판단하고 치료를 결정하는 것은 의료진의 몫이며, 동사의 AI 진단 솔루션은 이를 보조하는 역할을 할 수밖에 없다. 

또한 의료 산업은 보수적인 산업 구조를 갖고 있어 의료진의 반발에 부딪힐 가능성도 높다.
AI 진단 솔루션에 대한 보험수가 적용 유무는 동사의 향후 성장을 좌우하는 가장 큰 이벤트가 될 것으로 보인다.
이에 대해서는 현재 부정적인 상황도 많으나, 긍정적인 부분도 있다. 2020년 말 병리학 분야의 인공지능 의료기술
대상 수가 적용 가이드라인이 발표되는 등 정부의 적극적인 정책 지원이 이어지는 만큼, 건강보험수가 적용 사례
는 점차 늘어날 가능성이 크다는 판단이다

 

2. 영업이익 턴어라운드 시점

동사는 2021년 상장 이후, 꾸준한 매출 성장을 통해 매년 영업적자 규모를 축소하고 있다. 그러나 2023년 1분기
에도 -21억원의 적자를 기록하였으며 이는 주가 하락으로 이어졌다. 기술특례상장 기업 특성 상, 실적 보다는 성
장성과 기술력에 주목하는 경향이 많으나, 수년간 지속되는 적자는 주가에 부정적일 수밖에 없다.
현재 비용구조를 유지할 경우, 동사의 BEP 매출액은 약 100억원 수준으로 추정하며 YoY 수주증가 추세를 감안
할 경우 2024년은 흑자전환이 전망된다. 그러나 신규수주분에 대한 매출이 지연되거나 신규수주 자체가 지연될
경우, 2024년 또한 적자가 지속될 수 있다.
적자가 길어질 경우 보유현금자산 부족에 따른 증자나 전환사채 발행으로 이어질 가능성이 있다. 실제로 수년간
적자가 지속되는 기술특례기업들이 자금조달을 통해 사업을 이어나가는 경우가 많으며, 이는 주가에 부정적인 영
향을 미친다.