“인공지능(AI) 기반 객체 인식 소프트웨어(SW) 'SVNet'은 14개 이상 다양한 시스템온칩(SoC) 플랫폼에 탑재가 가능합니다. 고객 요청에 따른 커스터마이즈도 가능해 원하는 카메라, 칩셋에 완벽하게 호환되는 유연성을 갖고 있습니다.”
김준환 스트라드비젼 대표는 “차량용 반도체 수급난에서 나타났듯 특정 반도체에 대한 의존도가 크다면 자동차 생산 차질이 발생할 우려가 크다”면서 이같이 밝혔다.
스트라드비젼은 AI 기반 객체 인식 SW 'SVNet' 개발사다. 레벨1~2 부분 자율주행 구현을 위한 첨단운전자지원시스템(ADAS) 제품 SW를 개발해 공급 중이다.
스트라드비젼은 하드웨어(HW)와 SW를 통합 제공하는 업체들과 달리 SW 전문회사다. SVNet이 다양한 HW에서 구동될 수 있도록 텍사스 인스트루먼트(TI), 르네사스 등 차량용 반도체 업체들과 연구개발(R&D) 협력하는 게 특징이다.
김 대표는 “SVNet은 차량에 탑재된 카메라로 들어오는 영상을 AI 기술로 분석해 주변 차량이나 보행자, 차선, 신호등 등을 인식하는 SW”라며 “최소한의 연산과 전력 소비만으로 딥러닝 기반 객체 인식 기능을 구현하는 초경량, 고효율 솔루션”이라고 소개했다.
매출도 개선될 전망이다. 최근 대다수의 완성차 제조사들이 하위 차량에도 ADAS 기능을 적용하고 레벨3 조건부 자율주행차도 속속 내놓고 있어서다. 김 대표는 “2020년 전 세계 운행 차량 15억대 중 ADAS 적용 차량은 10% 수준이었으나 2030년까지 50%로 늘어날 전망”이라며 “스트라드비젼도 2026년 흑자 전환할 것으로 예상한다”고 강조했다.
레벨3 조건부 자율주행, 레벨4 고도 자율주행 대응을 위한 R&D도 진행 중이다. 레벨3 이상은 운전자 개입 빈도가 적어 객체 인식 성능의 비약적 개선이 필요하다. 김 대표는 “레벨3 양산 프로젝트는 2026년으로 예상한다”며 “선행기술 개발에서는 파트너사와 레벨4 기술검증(PoC) 프로젝트도 진행했다”고 말했다.
센서퓨전 기술도 내재화했다. 카메라 인지 정보에 라이다, 레이더로부터 수집한 정보를 더해 인지 정확도를 높이는 기술이다. 해당 기술 기반으로 국내에서는 라이다 스타트업 뷰런과 협업하고 있다.
향후 SVNet 핵심기술을 활용해 사업 분야도 확대할 예정이다. 김 대표는 “스트라드비젼 핵심 기술은 AI 기반의 탁월한 객체 인식 기능”이라며 “추후 교통량 관제시스템이나 자율주행 로봇 등 AI 인식 기술이 필요한 분야에도 적용 가능하다”고 설명했다.
단기적으로 가장 큰 과제는 인재 채용이다. 투자 유치 자금은 대부분 인건비로 활용된다. 현재 임직원수는 300여명이다. 김 대표는 “미국 컴퓨터비전 및 패턴인식학회(CVPR)나 한국컴퓨터비전학회 학술대회(KCCV)돠 같은 학회에서 우수 인재를 유치하기 위해 경쟁하고 있다”며 “글로벌 인재들이 일하고 싶은 기업으로 만들어갈 것”이라고 강조했다.
박진형기자 jin@etnews.com
