"3D 인식 네트워크는 영상을 입력받아서 실제 차량이 주행하는 3D 물리 공간의 정보를 딥러닝 네트워크의 출력으로 제공하는 기술"

스트라드비젼 김준환 대표와 필립 비달 CBO는 7일부터 10일까지(현지 시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES 2025에서 이같이 말했다.

스트라드비젼은 CES 2025에서 텍사스 인스트루먼트 社(이하 TI)와 협력한 양산 수준의 'SVNet 3D 인식 네트워크'를 공개했다. 양사는 첨단운전자보조시스템(ADAS) 및 자율주행 기술을 한 단계 발전시킬 솔루션을 선보이기 위해 TI의 ADAS L2+ 도메인 컨트롤러를 위한 TDA4VPE-Q1 오토모티브 시스템 온 칩(SoC)에 양산 수준의 딥러닝 솔루션 'SVNet 3D 인식 네트워크'를 통합했다.

TI의 TDA4VPE-Q1 오토모티브 SoC는 멀티카메라 ADAS 애플리케이션을 위해 설계된 플랫폼으로, 고급 센서 융합, 엣지 AI(인공지능), 그래픽 및 영상 프로세싱을 통합한다. 16 TOPS의 AI 성능을 자랑하는 TDA4VPE-Q1 오토모티브 SoC는 4개의 Arm® Cortex®-A72 코어, 최적화된 메모리 아키텍처 및 GPU와 CPU를 결합한 이기종 디자인으로, 비용 절감을 할 수 있는 동시에 뛰어난 효율성이 강점이다. 또한, ADAS 레벨 2+, 자동 발렛 파킹, 3D 서라운드 뷰 등 다양한 이미징 솔루션을 지원해 차세대 오토모티브 애플리케이션의 핵심 솔루션으로 자리 잡고 있다.

스트라드비젼의 SVNet 3D 인식 네트워크 솔루션은 TDA4VPE-Q1 SoC와 결합해 2D 카메라 데이터를 정확한 3D 환경의 맵으로 변환, 차량이 주변 환경을 더욱 선명하게 인식할 수 있도록 지원한다. SVNet은 복잡한 조건에서도 다양한 자율주행 운행 가능 영역(ODD, Operational Design Domain)을 지원하도록 설계돼 높은 수준의 자율주행 기술을 뒷받침한다.

- 3D 인식 네트워크를 적용한 SVNet의 양산형을 공개했다. 소개 부탁한다.

이번에 공개한 3D 인식 네트워크는 영상을 입력받아서 실제 차량이 주행하는 3D 물리 공간의 정보를 딥러닝 네트워크의 출력으로 제공하는 기술이다. 기존 2D 인식 방식은 딥러닝 네트워크가 이미지 공간(2D)에서 정보를 내보내고 후처리를 통해 2D 정보를 3D 공간의 정보로 변환해 제공하는 형식이다. 이는 3D 물리 정보가 없는 후처리 기술의 한계로 정확도 성능 확보에 어려움이 많았다. 결국 이 방식으로는 양산 수준의 성능 확보가 어렵다고 판단해 3D 인식 네트워크 개발로의 전환이 시작됐다.

3D 인식 네트워크는 네트워크 학습부터 LiDAR Point(거리 정보)를 GT(Ground Truth)로 활용해 별도의 후처리를 최소화하고 실제 자율주행에 필요한 3D 물리 공간 정보를 보다 높은 정확도로 제공할 수 있도록 했다. 양산 수준의 정확도 향상 외에도 라이다(LiDAR) GT 기반의 학습이기 때문에, 단일 카메라에서 복수의 카메라로 입력 채널을 확장 개발하는 데에도 용이하다. 이는 FrontVision과 Surroundvision의 3D 인식 네트워크 개발 경험과 산출물들이 추후 MultiVision으로도 확장돼 보다 빠르고 효율적으로 개발이 이루어질 수 있다.

- SVNet는 자율주행 시스템 개발 단계에서 쓰이던 라이다(LiDAR) 센서를 카메라로 대체하는 신기술이다. 장단점은?

스트라드비젼은 기존 머신러닝 기반에서 딥러닝 기반 기술 개발로의 전환에 이어 2023년 한 단계 진화한 기술 개발에 성공했다. 스트라드비젼이 개발한 3D 인식 네트워크는 ADAS/AD 시스템에 대한 차세대 접근 방식으로 카메라의 역할을 확대한다. 자율주행 감지(Sensing)-인식(Perception)-계획(Planning)-행동(Action)의 4단계 중 인식 단계에서 2D에서 3D로의 변환을 포함, 포괄적인 솔루션을 제공한다. 즉, 기존 딥러닝 기반 기술에 3D 공간 계산까지 확대 적용한 것이다. 

이렇듯 3D 인식 네트워크의 향상된 딥 러닝과 줄어든 후처리 과정으로 확장성을 대폭 높였다. 또한, 후처리 과정의 코드 복잡성을 50%까지 대폭 줄여 통합 및 유지 관리 프로세스를 간소화했다.  

개발 단계에서만 라이다 센서를 활용해, 최종 차량 내 라이다 시스템의 필요성을 없애 OEM 고객사에 경제적이고, 실용적인 대안을 제시했다. 차량에 ADAS/AD 기술을 구현하는데 드는 전체 비용을 절감할 수 있도록 한 것이다. 

스트라드비젼은 이미 설립 이후 2015년까지는 머신러닝 기반의 기술 개발에 집중했으며, 2016년부터는 딥러닝 기반으로 전환했다. 머신러닝에서 딥러닝 기반으로 전환한 이유가 정확성을 높이기 위함이다. 악천후 같은 다양한 조건에서 머신러닝 방식은 정확도가 75%에 불과하지만, 딥러닝을 통해서는 90% 수준까지 끌어올릴 수 있기 때문이다.  

물론 라이다와 레이더(RADAR)가 객체의 위치 정확도와 속도 예측에 장점이 있는 건 맞다. 다만 고객사에 비용 면에서 더욱 경제적이고 실용적인 대안을 제시하기 위해 3D 인식 네트워크 개발 단계에서만 라이다 센서를 활용하고, 카메라 역할을 확장하는 차별화된 전략을 적용했다. 이러한 혁신적인 접근 방식을 통해 비전 영역에서의 카메라 역할을 재정의하고, 카메라 장착으로만 라이다 기능을 대신해 자율주행 시스템에서의 비전 역할을 넓혔다.

- SVNet는 내년 언제쯤 만날 수 있나요? 

스트라드비젼은 지난해 선보인 3D 인식 네트워크의 프로토타입은 SVNet 제품군 중 FrontVision에만 적용됐지만, 지난 1년간 기술 발전을 거듭해 SurroundVision 제품까지 확장 적용됐다. SurroundVision 제품으로의 확장은 향후 MultiVision 제품까지의 확대 가능성을 의미한다. 이제 3D 인식 네트워크를 적용한 스트라드비젼의 SVNet은 다양한 기상 조건, 복잡한 도로 환경 등 폭넓은 '자율주행 운행 가능 영역(ODD)'에서 높은 수준의 자율주행(레벨 2 이상) 지원이 가능하다. 

특히 3D 인식 네트워크로 한 단계 업그레이드된 SurroundVision 제품군을 통해 다양한 조합의 카메라 시스템에서도 객체 탐색이 가능해졌다. 3D 인식 네트워크를 적용한 SVNet은 완전 자율 주차를 위해 높은 정확도의 주변 인식 결과를 제공해 도로 위 차량의 자율성 실현에 한 걸음 더 다가갔다.

스트라드비젼은 글로벌 수요를 충족하고 시장 성장을 촉진하기 위해 새로운 지역으로 시장을 확대하고 있다. 올해 3D 인식 네트워크를 적용한 양산 수준의 SVNet 소프트웨어(SW)를 개발 완료하고, 내년에는 새로운 지역에서 SW 양산에 돌입할 예정이다.

- 지난해 수주한 브랜드와 새롭게 수주를 진행할 예정인 브랜드는?

스트라드비젼은 지난해 미국, 중동, 일본, 한국, 유럽의 주요 파트너와 계약을 체결해 글로벌 입지를 확대했다. 올해는 미국, 유럽, 아시아, 신흥 시장을 타깃으로 삼고 있다.

- 지난해 실적과 올해 목표? 

스트라드비젼은 지난해 SoC 파트너사, 자동차 Tier-1 및 글로벌 OEM과의 전략적 파트너십 구축, 기록적인 프로젝트 체결 및 수익 달성, 한 단계 진화한 3D 인식 네트워크를 적용한 SVNet 출시 등 중요한 이정표를 달성했다.

올해는 기존 SoC 및 Tier-1 고객들과의 파트너십 강화, 그리고 글로벌 OEM과의 직접 계약 체결에 중점을 두고자 한다. 또한, ADAS 솔루션에 대한 수요 증가를 활용해 신흥 시장에서 입지를 확대할 계획이다. 이러한 확장이 수익 흐름을 크게 개선하고 글로벌 입지를 공고히 할 것으로 예상한다.

- 기업공개(IPO) 일정 연기 이유는? 

2023년 이후 기술특례 상장에 대한 거래소의 심사 기조가 보다 강화됐다. 과거 기술특례 상장의 경우 기술성에 초점을 맞추어 심사가 진행됐으나, 2023년 이후로 사업성에 대한 평가 중요도가 상향됐다. 지난해 10월 기준 심사 신청 결과를 수령한 기업의 30%가 상장을 철회하는 등 강화된 심사 기조가 현실화되고 있다. 

이런 강화된 심사 기조하에서 현재 당사에서 진행 중인 프로젝트의 수익성이 어느 정도 인정을 받을 수 있을 것인지 불확실한 상황에서 IPO를 무리하게 진행한 뒤 목표하는 공모가가 나오지 않아 상장 철회를 하기보다는 당사의 매출 실적이 본격적 또는 거래소의 인정을 받을 수준으로 시키는 것이 최선이라는 판단하에 일정을 조정하게 됐다. 

스트라드비젼은 늦어도 올해 3분기 초 예비심사청구, 3분기 말 또는 4분기 초 심사 승인과 함께 증권 신고서를 제출할 계획이다. 빠르면 연내 늦어도 내년 2월 상장 신청할 예정이다. 

- 완전 자율주행 시대는 언제쯤 올 것 같나요? 

완전 자율주행은 미국자동차공학회(SAE) 기준 레벨 5에 해당한다. 이는 운전자가 시스템에 개입하지 않아도 차량 스스로 모든 도로 및 조건에서 운전하는 완전 자동화 수준이다. 

다만, 자율주행의 대상이 승용차인지, 로보택시인지에 따라 달라질 것 같다. 중요한 건 비용 문제다. 가격 측면에서 덜 민감한 로보택시는 10년 정도, 사람이 운전하는 수준까지 가능해지려면 10~15년 정도, 완전 자율주행이 가능한 승용차는 30년 정도 걸릴 것으로 예상한다.

- 10년 뒤 자동차 기술 변화, 그리고 스트라드비젼은 어떤 기술을 개발하고 있을 것 같나요?

스트라드비젼의 목표는 사람들에게 더 나은 삶을 제공하는 것이다. 스트라드비젼은 AI 기반 비전 기술을 자동차로 한정하지 않고 모빌리티, 서비스 혹은 다양한 산업으로 자연스럽게 확장해 나갈 예정이다. 단기적으로는 비전 AI 기술을 소프트웨어 중심 차량(SDV)에 보급하는 데 집중하고, 장기적으로 비전 AI 기술을 활용할 수 있는 사업 분야를 확장해 나갈 계획이다.

스트라드비젼은 라스베이거스 컨벤션센터(LVCC) 노스 홀(North Hall)과 연결된 웨스트게이트 호텔(Westgate Hotel) Hospitality Suite #2951에 마련한 부스에서 차세대 3D 인식 네트워크를 적용한 SVNet 제품 포트폴리오(TDA4VPE-Q1 SoC 포함)를 업계 관계자들에 선보인다.