라온피플 기업정보, 배당금 정보

라온피플 회사에 대하여 알아보자.

 

당사의 명칭은 "라온피플 주식회사"라고 표기합니다. 영문으로는 "LAON PEOPLE Inc"로표기합니다.

라. 설립일자 및 존속기간

당사는 2010년 1월 18일에 설립되었습니다.

마. 본사의 주소, 전화번호 및 홈페이지

구  분내  용

본사주소	경기도 성남시 분당구 판교로 723, B동 402-1, 404 (야탑동, 분당테크노파크)
전화번호	1899-3058
홈페이지	http://www.laonpeople.com

 

바. 중소기업 해당여부

당사는 공시서류 기준일 현재 중소기업기본법에 따른 중소기업에 해당됩니다.

 

아. 주요 사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규사업

당사는 카메라 모듈 검사기 및 AI 머신비전 솔루션의 개발, 제조 및 판매를 주 사업으로 영위하고 있으며, 당사 정관 상 사업의 목적사항은 아래와 같습니다. 주요 사업의 내용에 대한 자세한 사항은 증권신고서의 'II. 사업의 내용' 을 참조하시기 바랍니다.

                                    【 당사 정관에 기재된 목적사업 】

목 적 사 업비 고

1. 컴퓨터 및 전자장비 하드웨어 연구 및 개발사업 2. 컴퓨터 및 전자장비용 소프트웨어 연구 및 개발사업 3. 컴퓨터 및 전자장비 하드웨어 도, 소매업 4. 컴퓨터 및 전자장비용 소프트웨어 도, 소매업 5. 컴퓨터 및 전자장비 하드웨어 제조업 6. 컴퓨터 및 전자장비용 소프트웨어 제조업 7. 학술, 연구용역 8. 반도체 설계, 제작, 판매업 9. 산업자동화 장비 제작, 판매업 10. 영상측정 장비 제작, 판매업 11. 의료기기 개발 및 제작, 공급업 12. 지능형 교통시스템 소프트웨어 개발 및 공급, 하드웨어 제작, 판매업 13. 온라인 사업 및 전자상거래 14. 부동산 매매 및 개발업 15. 부동산 임대업 16. 위 각 호에 관련된 부대사업일체

당사 정관 제2조(목적)

주) 상기 정관은 제11기 정기주주총회에 상정된 정관변경의 건이 반영되지 않았습니다. 2021년 3월 29일에 예정되어있는 제11기 정기주주총회에서 "정보통신 공사업"을 추가하고 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 사업을 확대할 예정입니다.

 

나. 주요배당지표

구   분주식의 종류당기전기전전기제11기제10기제09기

주당액면가액(원)		500	500	500
(연결)당기순이익(백만원)		-4,381	8,434	6,250
(별도)당기순이익(백만원)		-4,028	-	-
(연결)주당순이익(원)		-309	989	772
현금배당금총액(백만원)		1,049	1,546	-
주식배당금총액(백만원)		-	-	-
(연결)현금배당성향(%)		-23.9	18.3	-
현금배당수익률(%)	보통주	0.4	0.8	-
	-	-	-	-
주식배당수익률(%)	보통주	-	-	-
	-	-	-	-
주당 현금배당금(원)	보통주	100	150	-
	-	-	-	-
주당 주식배당(주)	보통주	-	-	-
	-	-	-	-

주) 상기 당기 현금배당금은 정기주주총회 승인전 금액으로 2021년 3월29일 예정되어있는 정기주주총회 결과에 따라 변경될 수 있고, 그 경우 정정보고서를 통해 해당 내용이 반영될 예정입니다.

 

 

 2010년 1월 설립 이후 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능을 이용한 비전 검사 솔루션을 제공하는 전문기업으로 ①머신 비전 카메라, 렌즈 및 조명을 이용하여 적절한 이미지를 획득한 후, 획득한이미지를 이미지 프로세서, 소프트웨어가 수행 작업의 목적에 적합하게 영상처리 및 분석 과정을 거쳐 특정 작업을 수행할 수 있는 판단을 제공하는 AI머신비전솔루션②스마트폰 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 카메라 모듈 검사 솔루션  ③스크린 골프에서 사용되고 있는 골프용 센서와 소프트웨어 알고리즘의 골프센서를 개발,제조 및 판매를 주 사업으로 하고 있이며, 회사의 사업비중은  카메라모듈 검사 솔루션 에서 AI 머신비전 솔루션으로 넘어가고 있고, 딥러닝 기반의 비전기술을 이용하여 생활속의 AI를 구현하며 보다 편리한 사회를 열어가고 있습니다.

가. 업계의 현황

(1) AI 머신비전 및 AI스마트비전

(가) 산업의 연혁

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 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.

머신비전의 구성요소는 하기 그림에서 보는 바와 같습니다.

[머신비전 구성요소]

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.

[제품 검사의 역사]

제품 검사의 역사

(a) 육안 검사

머신비전이 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 머신비전

이러한 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.

[Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례]

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 머신비전

AI 기술이 머신비전과 접목되며 비정형 불량이 발생하더라도 AI 기반의 추론능력을 통해 비전 검사가 가능해졌습니다.

AI 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.

[AI 기반 머신비전 실제 적용 사례]

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 전방시장

AI 머신비전은 엣지(Edge) 카메라(일반적인 비전 시스템의 구성요소에서 카메라 내부에 Application Process를 내장시켜 PC 없이 비전 시스템을 구축한 카메라), 3D 카메라등과 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.