스트라드비젼이 AWS 서밋 서울 2026에서 '피지컬 AI 학습을 위한 데이터 전략'을 주제로 발표를 진행했다고 21일 밝혔다.

AWS 서밋 서울은 아마존웹서비스(AWS)가 주최하는 AI·클라우드 행사로, 생성형 AI와 클라우드 기반 기술 사례를 공유하는 행사다

이번 행사에서는 김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장이 발표자로 참여해 차량용 비전 AI 개발 과정에서의 데이터 처리 체계와 AI 학습 전략 등을 소개했다.

차량 내 카메라 탑재 수가 증가하면서 데이터 전송·저장·처리 규모도 빠르게 확대되고 있다. 특히 차량용 비전 AI가 2D 기반 인식에서 3D 인식 중심으로 발전하면서 대규모 AI 학습에 필요한 GPU와 고성능 스토리지 확보 경쟁도 심화되는 추세다. 이에 따라 개발 속도와 양산 대응 역량을 동시에 확보하는 것이 업계 전반의 주요 과제로 떠오르고 있다.

스트라드비젼은 2024년부터 AWS 기반 하이브리드 아키텍처를 도입해 로컬 환경과 클라우드를 병행하는 데이터 운영 체계를 구축해 왔다. 평상시에는 로컬 인프라 중심으로 운영하고, 대규모 AI 학습이나 데이터 처리 시점에는 AWS 클라우드 자원을 활용하는 방식이다.

이와 함께 실도로 데이터를 기반으로 합성 데이터를 생성하는 'SVGenFlow'와 시뮬레이션 기반 검증 체계인 'SVSimFlow'도 소개했다.

먼저 SVGenFlow는 실제 도로 데이터를 기반으로 부족한 객체나 상황 데이터를 보완하는 구조로 설계됐다. 이를 통해 AI 학습 데이터 다양성을 높이는 방식이라고 회사 측은 설명했다.

SVSimFlow는 실제 도로에서 반복 검증이 어려운 상황을 시뮬레이션 환경으로 구현해 테스트할 수 있도록 지원하는 시스템이다.

스트라드비젼은 이 같은 데이터 운영 체계를 실제 양산형 비전 AI 개발 과정에 적용하고 있으며, 독자 데이터 파이프라인 'SV Flow'를 통해 데이터 가공 과정 일부를 자동화하고 있다.

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 "피지컬 AI 시대에는 단순 모델 성능뿐만 아니라 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 처리하고 검증할 수 있는지가 중요한 경쟁력이 되고 있다"며, "스트라드비젼은 실데이터와 합성 데이터, 시뮬레이션을 결합한 운영 체계를 기반으로 실제 양산 환경에 최적화된 비전 AI 개발 역량을 지속 고도화하고 있다"고 말했다. 

또 이어 "AWS 기반 하이브리드 인프라 전략은 대규모 AI 개발 환경에서 요구되는 확장성과 유연성을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있다"며, "앞으로도 AWS와 피지컬 AI 시대에 대응하기 위한 데이터 및 AI 개발 체계를 지속 발전시켜 나갈 계획"이라고 덧붙였다.