자율주행에 꼭 필요한 시스템을 하나만 꼽으라면? 스트라드비젼은 사람의 눈에서 ‘시신경’에 해당하는 기관을 자율주행 자동차에 부여했다. 이 기술은 이름하여 ‘SV넷’. 쉽게 말해 자율주행하는 자동차가 보는 눈을 더 깨끗하게 만들어 주기 위해 첨단 기술을 개발해 카메라 렌즈를 달아줬다.

SV넷을 달고 달리는 자율주행차는 더 선명하게 도로 상황이 보인다. 다른 차량과의 거리는 물론 차선과 도로 표지판, 건물, 신호등, 자그마한 동물의 움직임까지 식별할 수 있으니 자율주행을 하면서 더 안전하게 달릴 수 있다. 

모두 인공지능(AI)을 자세히 개발해 실현이 가능하게 된 것인데, 꾸준히 딥러닝 기술을 접목하고 자동 라벨링 시스템 등을 만들면서 시스템을 업데이트했다.

사람의 시력이 안경이나 렌즈를 껴서 교정이 되면 더 면밀하게 잘 보이는 것처럼, SV넷을 장착한 차량은 측면 충돌 경고, 사각지대 감지, 주행기능공간 감지, 서라운드 뷰(SVM) 심지어 자동 발레파킹 기능까지 가능하다. 

좀더 전문적으로 이야기를 하자면, 이 회사는 카메라 기반 영상 데이터를 가공해 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 만들고, 자율주행차에 활용되는 사물 인식 솔루션을 개발해 납품한다.

이미 2018년 12월부터 국내 자동차 1차 벤더에 처음으로 양산 프로젝트를 납품했고 중국에서는 SV넷을 탑재한 차량 수백만 대가 도로 위를 달리고 있다. 

현재 국내는 물론 글로벌 사업 전개를 위해 미국, 독일, 일본, 중국 등 해외 주요 시장에 현지 법인을 설립해 운영 중이다.

이 기업의 궁극적인 목표는 AI 기술을 자동차에 도입해 사람의 안전을 보장하는 것이다. AI소프트웨어를 개발하고 시장에 합리적인 가격으로 제공해 일반 대중들도 기술 혜택을 누릴 수 있도록 노력한다. 

자율주행의 핵심? 정보 파악이 관건

이들이 개발하는 기술은 단순히 자율주행이 아니다. 자율주행 기술은 모든 정보를 담고 있어야 한다. 예를 들어 자동차가 지나가는 경로부터 운행 계획 수립, 주위 환경 정보 등을 습득하는 것이 중요하다. 

자율주행은 시시각각 달라질 수 있는 도로 위 주변 정보를 명확하게 파악해야 하는데, 안전과도 직결된다. 이는 도로 위에 자동차만 있지 않기 때문인데 정확하게 물체를 파악하는 데 스트라드비젼의 기술이 필요하다.

따라서 스트라드비젼은 아직 스타트업 규모이지만, 자율주행용 객체 인식 솔루션 을 공급하는 소프트웨어를 개발해 전세계적으로 인정받는 고난도의 기술력을 자랑한다.  

자동차, 반도체 업계가 먼저 알아본 기술력

SV넷을 개발한 것은 우연의 일치였다. 김준환 스트라드비젼 대표는 이미 올라웍스를 창업한 후에 성공적으로 엑시트한 경험이 있기에 스마트고글 등 VR산업으로 다시한번 창업 도전기에 들어섰다.  

이 회사는 구글 글라스에 탑재할 소프트웨어 개발까지 했는데, 글로벌 박람회에 출품했을 때 예상외로 자동차와 반도체 회사에서 ADAS 연동을 요구했다. 

그래서 스트라드비젼은 자동차 업계가 요구하는 기술 수준을 충족하고자 우수 인력 확보와 연구 개발을 집중 투자했다. 그 결과, 스트라드비젼은 전세계 딥러닝 기술 기반 스타트업 중 최초로 유럽의 ASPICE CL2 인증을 획득했으며 중국의 GB, ISO9001 26262, 27001 등 글로벌 표준을 획득했다. 

안전성이 최우선인 만큼 꾸준히 이와 관련된 테스트를 멈추지 않고 노력도, 투자도 많이 해왔다. 지금은 매년 고객사와 협업을 하면서 SV넷 소프트웨어 관련 취약점을 파악해 업그레이드하고 있다. 

딥테크 강자 김준환 대표의 제2도전기

스트라드비젼을 창업한 김준환 대표는 그 유명한 올라웍스 창업가이기도 하다. 올라웍스는 류중희 퓨처플레이 대표와 함께 얼굴인식 소프트웨어로 유명한 기업이다. 
지난 2006년에 설립된 혜성같은 스타트업으로, 컴퓨터와 스마트폰 등에 올리는 사진의 얼굴을 자동 인식해 분류해주는 소프트웨어를 개발했다. 올라웍스는 2012년 인텔에 350억원에 인수돼 글로벌 기업에 인수된 최초의 한국 스타트업이 됐다. 
이때의 성공 경험을 바탕으로 김 대표는 스트라드비젼의 성공에도 당찬 자신감을 표했다. 김 대표는 “추후 스트라드비젼은 SVNet 기능을 고도화하는 데 초점을 맞추고 있다. 전방 카메라와 연동한 객체 인식 기능 상용화를 위해 꾸준히 노력하고 있는데 더 높은 화소, 더 많은 수의 카메라와 연동해 필요로 하는 기능을 구현할 계획”이라고 전했다.