ADAS·자율주행차엔 필수 SW...AI 딥러닝 기반 스트라드비젼 SVNet의 경쟁력은?

[데일리카 하영선 기자] 기계로 불려왔던 자동차가 이제는 전자, 소프트웨어 중심의 자동차(SDV)로 불린다. 주행중 안전성을 높이기 위한 능동형운전자보조시스템(ADAS) 뿐 아니라 차가 스스로 알아서 달리는 ‘레벨 5’ 수준의 완전 자율주행차 시대를 맞이하고 있기 때문이다.

글로벌 시장에서 이스라엘의 모빌아이는 이 부문에서는 선두 주자로 꼽힌다. 국내에서는 스타트업 스트라드비젼(대표 김준현)이 선보인 인공지능(AI)을 적극 활용한 ‘에스브이넷(SVNet)’ 기술이 주목을 받는다.

SVNet은 자율주행 감지(Sensing)-인식(Perception)-계획(Planning)-행동(Action)의 4단계 중 인식 부분에 집중한 기술을 제공하는 차별적 소프트웨어로 시장 경쟁력이 높다는 평가를 받는다.

차량에 탑재된 카메라로 들어오는 영상을 AI 기술로 분석해 주변의 다른 차량이나 보행자, 차선, 신호등 같은 것들을 인식한다. 사람의 시신경 같은 역할을 맡는다.

스트라드비젼은 머신러닝에서 딥러닝 기반으로 기술력을 전환한 점도 포인트다. 정확성을 높이기 위함이다. 악천후 등 다양한 조건에서 머신러닝 방식은 정확도가 75% 수준이었던 반면, 딥러닝 기술이 적용된 후에는 90% 이상의 수준이라는 게 회사 측의 설명이다.

이런 기술력이 적용된 SVNet은 한 개의 칩에 여러 시스템이 구현되게 하고 제품에 필요한 칩의 개수를 줄이는 시스템온칩(SoC, System on Chip)에서도 객체인식 성능을 제공하는 카메라 기반의 초경량 고효율 SW라는 건 글로벌 경쟁력을 높이는 요소다.

SVNet은 경쟁사의 소프트웨어 대비 AI 기반의 탁월한 객체 인식을 제공하는 장점이 있어 ADAS 자율주행 기술과 AR-HUD(헤드업 디스플레이) 등 차량용 인포테인먼트 기술 뿐 아니라 추후 교통량 관제시스템이나 자율주행 로봇 등의 AI 인식 기술이 필요한 분야로의 확장도 가능하다.

SVNet은 이와 함께 최소한의 연산과 전력 소비만으로 딥러닝 기반의 객체 인식 기능을 구현하는 초경량, 고효율 솔루션에 속한다.

연산에 필요한 메모리 사용을 획기적으로 줄여줘 우리가 일상 생활에서 사용하는 컴퓨터나 스마트폰 프로세스보다 연산 능력은 수십, 수백분의 1 수준으로 낮은 저가의 칩에서도 첨단 ADAS 및 자율주행 기능에 필요한 AI 기술 기반의 뛰어난 객체 인식 능력을 발휘한다.

이를 통해 고객이 원하는 카메라는 칩셋에 완벽하게 호환되며, 30개 이상의 SoC 플랫폼에 탑재가 가능하다. 다양한 제품별 라인업을 통해 고객의 요청에 따른 커스터마이즈도 어렵잖다.

스트라드비젼이 내놓은 SVNet의 알고리즘은 안정적인 네트워크를 통해 극한의 기상 조건 뿐 아니라 작은 물체, 가려진 물체를 감지해야 하는 상황에서도 강력한 성능를 발휘한다.

한편, 스트라드비젼은 SVNet의 양산과 보급률을 확대해 오는 2032년까지 글로벌 시장에서 약 5000만대에 이 기술을 적용하겠다는 포부다. 글로벌 시장 점유율 50%에 달하는 수치다.