- 객체인식(OD) SW 테크 스타트업 스트라드비젼, “올해 3개 양산계약 목표”
- 이선영 COO, “가볍고 활용성 높은 SW 플랫폼, 소비자-시장 이슈 최적화 설계”
[IT비즈뉴스 최태우 기자] 바야흐로 자동화의 시대다. 뮤직 스트리밍 서비스는 계정 주인인 ‘나’를 가장 잘 아는 인공지능(AI)이 그간 ‘내’가 소비해왔던 데이터를 기반으로 오늘의 음악을 큐레이션해주는 시대다.
엑셀 파일을 열어 하나에서 열까지 수치를 일일이 대응할 필요 없이 로보틱프로세스자동화(RPA)가 단순 업무를 대신해주는 시대며, 스마트스피커는 출근시간 대의 막히는 길을 피해서 쾌적하게 이동할 수 있는 최적경로를 알아서 설정해주는 시대다. 근간이 뭐냐고? 나와 당신이 최근 귀에 못이 박히도록 많이도 들었던 그 인공지능(AI)이다.
향후 10년 간 경제사회를 견인할 핵심 요소기술로 AI가 꼽힌다. 그리고 인류가 만든 가장 비싼 IT단말이자 장난감인 ‘자동차’에 AI가 도입되고 있다.
차세대 통신망으로 사람-차-교통인프라 모두 연결되면서 자동차는 똑똑해졌고, 단순한 이동체이자 소유물에서 공유자산이자 IT서비스 허브로 자리하고 있는 상태다. 내연기관을 버리고 이차전지·수소연료로 배를 채우며, 자동차가 알아서 인지하고 판단(결정)하며 주행하는 운전자동화, 자율주행시대에 발을 디딘 상태다.
자율주행의 3대 핵심요소는 인지-측위-판단이다. 사람과 같이 사물을 보는 데 필요한 센서가 탑재된다. 카메라, 레이더, 라이다와 같은 센싱기술이 필요하며, 이들 3개 요소 모두 상호보완적으로 움직이면서 관련 기술은 빠르게 고도화 중이다.
객체인식(Object Detection) 소프트웨어(SW) 테크 스타트업인 스트라드비젼(Stradvision)은 카메라에 들어오는 이미지를 빠르게 인식-처리하는 딥러닝(DL) 플랫폼을 개발한다. 2014년 포항을 기반으로 창립했으며 저전력 파워로 카메라 센싱을 빠르고 정확하게 분석-제공하는 SW 플랫폼 ‘에스브이넷(SVNet)’을 보유하고 있다.
SVNet은 첨단운전자지원시스템(ADAS), 자율주행(AD) 구현을 위해 사용되는 센서 중 하나인 카메라에 수집된 이미지(영상) 데이터에서의 객체를 인식하는 SW 플랫폼이다. 마이크로컨트롤러(MCU), 전자컨트롤유닛(ECU), 시스템온칩(SoC) 기반의 전장시스템/임베디드시스템 단에 딥러닝(DL)을 구현하는 구조다.
프로그램이 가볍고 유연성이 높은 점, 어떤 칩사의 실리콘 위에도 얹어 사용할 수 있는 점, 심층신경망(DNN)을 활용해서 DL 구현에 최적화된 알고리즘이 적용된 점은 사측이 내세우는 강점이다. ‘SVNet External, SVNet Internal, SVNet Tools’가 포함된 통합 포트폴리오를 보유하고 있다.
테크 스타트업의 숙명인 ‘보릿고개(데스벨리)’도 넘어섰다. 지난해 말 포스코기술투자 외 다수 벤처캐피탈(VC), 자산운용사가 참여한 316억원 규모의 시리즈B 투자유치에 성공하면서 기술력도 인정받았다. 도요타의 오른팔인 덴소(DENSO)와는 1차 프로젝트를 완료한 바 있으며, 왼팔인 탑티어 6위인 아이신정기(AISIN)로부터 지난달 후속 투자유치에도 성공했다.
“만약 굴지의 글로벌 완성차OEM, 티어1이 ODM 납품을 제안하면 고려할 건가?” IT비즈뉴스(ITBizNews) 기자의 질문에 이선영 스트라드비젼 이사(최고운영책임자, COO)는 이렇게 답했다.
“아니, 생각 없다. 우리가 가장 잘 하는 게 있는데 그럴 필요가 있겠나. 우리는, 우리가 뭘 해야만 하는 지를 가장 잘 아는 팀이다.” 얼마나 멋진가, 문장 하나가 인터뷰 내내 호기심을 이끌게 했다.
- 아래는 이선영 스트라드비젼 COO와의 일문일답 -
Q. 지난 연말 시리즈B 투자유치에 이어 지난달 아이신에서 투자유치에 성공했다.
A. 실리콘밸리를 중심으로 활동하는 페가수스테크벤처스를 통해 해외 투자유치에 성공했다. 우리가 보유하고 있는 딥러닝(DL) 기술 경쟁력을 인정받은 셈이다. 글로벌 티어 1인 아이신이 참여했다.
Q. 모빌아이(Mobileye), 헬라아글라이아(Hella Aglaia), AI모티브(AImotive), 모멘타(Momenta) 등이 시장 플레이어다. 경쟁력이 뭐라 생각하나
A. 저전력 고성능 파워다. 최저 전력소비로 빠르게 인식(detection)하는 시스템 구성의 최적화다.
스트라드비젼은 2017년부터 임베디드시스템 위에서 구현하는 딥러닝(DL) 기술을 개발했다. MCU/ECU/SoC 등등 시스템 베이스로 활용되는 다양한 벤더의 칩을 지원한다. 고성능 DL을 구현하는 핵심은 알고리즘 최적화다. 전력소비가 적고, 가벼우며, 유연하게 대처할 수 있는 플랫폼 구현을 위한 핵심요소라 할 수 있다.
알다시피 전장시스템은 선행개발이 진행된다. 향후 몇 년 내 양산될 신차에 적용되는 신기술이다. 그만큼 검증이 까다롭다. 애플리케이션 별로 ISO/AEC/ASIL 등 안전인증규격도 만족해야 한다.
첨단운전자지원시스템(ADAS), 자율주행(AD)이 일반에서 주목받기 시작하기도 전에 관련 기술 개발을 해왔다. SVNet의 강점은 심층신경망(DNN)을 활용한 DL 구현에 최적화된 알고리즘이 적용된 비전인식 SW 플랫폼이다.
SVNet은 다양한 실리콘 위에 올려 사용할 수 있는 범용성을 갖고 있다. 스트라드비젼 임직원 120여명 중 80% 이상이 개발자다. 시장과 소비자가 요구하는 이슈를 빠르게 캐치하고, 이를 기술적으로 해석할 수 있는 이해도의 폭이 넓다.
칩사/완성차OEM/티어1 등 다수의 기업과 추진하는 다양한 프로젝트(PoC)를 진행해왔다. 르네사스(Renesas), 텍사스인스트루먼트(TI), 엔비디아(nvidia), 자일링스(Xilinx), 암바렐라(Ambarella) 등 ASIC, FPGA, SoC에서 모두 구현할 수 있다. 칩이 갖춘 성능과 시장에서의 이슈를 유기적으로 조합할 수 있는 기술이해도가 중요하다.
Q. 독일 뮌헨에 유럽지사도 개소했다. 알만한 유럽 완성차OEM에 650만달러치 계약도 체결했는데
A. 독일에서 SAE 레벨2 ADAS 프로젝트, SAE 레벨4 AD 프로젝트를 추진하면서 르네사스와 칩(R-Car) 베이스 프로젝트를 다수 진행해왔다. 르네사스 SoC에 SVNet을 올려 올해 말 유럽향 양산차에 도입된다. 알다시피 기업 간 기밀유지조약(NDA)이 걸려있어 이름은 공개하지 않았으면 한다.
다수의 기업들이 시장에서 경쟁하고 있으나, 기술을 양산 단으로 확장시킨 기업은 드물다. 기능안전성 이슈를 해결하는 것, 검증된 SW를 사용하는 것이 무엇보다 중요하다.
뮌헨에 지사를 개소한 것도 유럽시장 진출 교두보 마련을 위해서다. 컨설팅기업인 크로스보더테크롤로지스(Cross Border Technologies) 출신의 안드레아스 페르데(Andreas vom Felde) 박사를 유럽지역 총괄로 영입했다. 다수의 글로벌 완성차OEM이 포진된 시장에서 거점을 확보했고, 그간 추진해왔던 중국, 일본 등 해외시장에서의 시너지 효과를 누릴 수 있을 것으로 본다.
Q. 비전센싱은 다양한 산업군에 활용될 수 있다. 자동차시장에만 집중하나
A. 언급한대로 비전센싱은 웨어러블디바이스, 헬스케어, 산업용IoT(IIoT) 등 다양하게 접목할 수 있는 기술이다. 엣지에서 코어까지, 저전력 임베디드시스템과 고성능 컴퓨팅파워가 요구되는 애플리케이션 모두 최적화해 활용할 수 있다.
SVNet 포트폴리오에 포함된 제품군(External/Internal)은 차량 내외부에 적용할 수 있는 통합 플랫폼이다.
ADAS/AD를 위한 외부 센싱 애플리케이션, 운전자의 행동, 상태를 모니터링하는 드라이버모니터링시스템(DMS) 등 다양하게 활용할 수 있도록 구성돼 있다. 전력소모가 적고 SW가 가볍기 때문에 다양한 산업용 애플리케이션에 적용할 수 있지만, 현재는 자동차 분야에 집중하고자 한다.
Q. 코로나19로 경제산업계 지형에도 변화가 일었다. 올해 목표는 어떻게 되나
A. 올해 초 팬데믹 상황으로 이어지면서 프로젝트가 연기되거나 더뎌지기도 했다. 연초에 세웠던 목표치와 차이가 있겠으나 다행히 탄력성을 되찾은 상태다. 연초에 세웠던 목표치보다 조금 줄어들 수 있겠으나, 지난해 매출(50억원) 대비 2배 성장은 할 수 있을 것으로 본다.
유럽향 자동차에 본격적으로 탑재되면서 매출도 발생할 것이고, 그간 진행해왔던 완성차OEM/티어1과의 프로젝트에서 좋은 결과도 있을 것으로 본다. 유수의 완성차OEM/티어1과 3개의 양산계약을 체결하는 게 주요 목표다.
출처: http://www.itbiznews.com/news/newsview.php?ncode=1065570815784349