[POWER COMPANY] “딥러닝 스타트업→글로벌 자동차 AI 기업으로” 작성일 05-26 18 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">인텔 출신 설립… ‘저전력 비전 AI’ 모태<br>직원 75% 엔지니어… 167개 특허 확보</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xUAPfQB3y1"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3e1159da5a4de4a2aac6bd455bcc74d71694d4a766695b9dc166cca87a2cd989" dmcf-pid="yAUvCTwal5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김준환 스트라드비젼 대표가 인공지능(AI) 기반 차량용 인지 소프트웨어 'SVnet'가 탑재된 차량 앞에서 포즈를 취하고 있다. 스트라드비젼 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164542805hbmg.png" data-org-width="640" dmcf-mid="pSPSeL6blv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164542805hbmg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김준환 스트라드비젼 대표가 인공지능(AI) 기반 차량용 인지 소프트웨어 'SVnet'가 탑재된 차량 앞에서 포즈를 취하고 있다. 스트라드비젼 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f6940efe6b017cb7f58f6b6825989991408c31fcda5fb516e2552322f8c2adfe" dmcf-pid="WcuThyrNvZ" dmcf-ptype="general"><br> 지금의 스트라드비젼은 글로벌 자동차 산업 안에서 인공지능(AI) 기반 차량용 인지 소프트웨어 기업으로 알려져 있지만, 창업 초기부터 자동차만 바라봤던 회사는 아니었다.</p> <p contents-hash="81f102618ce75f5b5000f1a057b34dac4b8699e983c9c5c3e333a88d7665f371" dmcf-pid="YQTAgcd8CX" dmcf-ptype="general">스트라드비젼은 인텔 출신의 컴퓨터 비전·이미지 프로세싱 전문가들이 2014년 설립한 기업이다. 당시 회사가 집중했던 분야는 웨어러블 기기 환경에서 구동 가능한 저전력 비전 AI 기술이었다.</p> <p contents-hash="6f04dac5734f1f4f101436161e4ca0c4a1d6caa50501a9940100e8b4a27d8f8d" dmcf-pid="GxycakJ6yH" dmcf-ptype="general">제한된 전력과 연산 자원 안에서 얼마나 효율적으로 딥러닝 기반 객체 인식 성능을 구현할 수 있는지가 핵심 과제였다.</p> <p contents-hash="67321f0757f1597a3eb209356ae14ba794cd58a70e315af18339cca1ccf6e420" dmcf-pid="HMWkNEiPTG" dmcf-ptype="general">당시만 해도 업계에서는 딥러닝 기반 비전 인식 기술이 차량용 저전력 반도체 환경에서 안정적으로 동작하기 어렵다는 인식이 강했다. 하지만 스트라드비젼은 오히려 이러한 기술적 제약 환경이 미래 자동차 산업의 핵심 과제가 될 것으로 판단했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0462ac132ac34fb10ab45f64bc337cc54ff9509a8d5713cd34e19f7840e5e448" dmcf-pid="XRYEjDnQhY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="스트라드비젼 동탄 자율주행 시험센터. 스트라드비젼 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164544156zafa.png" data-org-width="640" dmcf-mid="UMtLUB1yTS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164544156zafa.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 스트라드비젼 동탄 자율주행 시험센터. 스트라드비젼 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e862dee0da3307ef6cd7e72780d5db8a215038f6fb4715387c1ba4b9b664bfaa" dmcf-pid="ZeGDAwLxhW" dmcf-ptype="general"><br> 회사는 이후 글로벌 자동차 업계의 첨단운전자보조시스템(ADAS)·자율주행 기술 확대 흐름에 맞춰 사업 방향을 자동차 분야로 전환했다. 단순히 AI 알고리즘 성능 경쟁보다, 실제 차량 환경 안에서 얼마나 안정적으로 작동할 수 있는지를 중심으로 기술 개발 방향도 빠르게 바뀌기 시작했다.</p> <p contents-hash="9970c47a98232973ce9bde80a96337a1d9dedc048a1ca643f34565f868d5f6d3" dmcf-pid="5dHwcroMly" dmcf-ptype="general">자동차 산업은 일반 IT 산업과 완전히 다른 시장이다. 실제 공급망 진입까지 수년 이상의 검증 기간이 필요하며, 기능 안전과 품질 안정성, 글로벌 OEM 검증 체계를 모두 통과해야 한다. 기술 데모만으로는 시장 진입 자체가 어려운 산업 구조다.</p> <p contents-hash="c1acb790f5089c7829987ce522fd561c927d95ab39a3964b08b0e439be9c5dee" dmcf-pid="1JXrkmgRvT" dmcf-ptype="general">스트라드비젼 역시 초기에는 이러한 자동차 산업 특유의 높은 진입장벽을 넘어야 했다. 회사는 연구개발(R&D) 중심 구조를 강화하며 현재 전체 임직원 약 300명 가운데 75% 이상을 엔지니어 인력으로 운영하고 있다.</p> <p contents-hash="6a98fa4b5a11b5041152b6dbe488f180bc1aa8b8ff9d2e63aad3ca8df79a20a3" dmcf-pid="tiZmEsaeCv" dmcf-ptype="general">또 국내·미국·유럽·일본 등 글로벌 시장에서 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network) 관련 특허 167개를 확보했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="953457f94370aea542469e5f8f7664a1d109e04d0b180c95ddee12089bf17866" dmcf-pid="Fn5sDONdSS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="스트라드비젼 SVNet이 실제 도로 환경에서 차량 등 주변 객체를 인식하는 화면. 인식된 객체들은 바운딩 박스로 표시되며, 바운딩 박스는 객체 인식 정확도를 직관적으로 보여준다. 스트라드비젼 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164545445jjxi.png" data-org-width="640" dmcf-mid="uxkM50WIWl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/dt/20260526164545445jjxi.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 스트라드비젼 SVNet이 실제 도로 환경에서 차량 등 주변 객체를 인식하는 화면. 인식된 객체들은 바운딩 박스로 표시되며, 바운딩 박스는 객체 인식 정확도를 직관적으로 보여준다. 스트라드비젼 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d3184811f8c51c5211d82f646466e613a0f6326824917d61c53d1a1eb0d66398" dmcf-pid="3L1OwIjJll" dmcf-ptype="general"><br> 2019년에는 글로벌 딥러닝 기반 스타트업 최초로 ASPICE CL2 인증을 획득하며 자동차 소프트웨어 품질 역량을 인정받았다. 이후 ISO 26262 기능안전 인증을 비롯해 글로벌 기술 어워드를 연이어 수상하며 차량용 AI 소프트웨어 기업으로서 입지를 확대해 왔다.</p> <p contents-hash="3562b21b24f0148a723445ad534ee1150bda225ec9662a6a23d8d54cabbf7d52" dmcf-pid="0otIrCAihh" dmcf-ptype="general">업계에서는 자동차 산업의 경쟁력이 단순 기술력만으로 결정되지 않는다고 보고 있다. 실제 양산 검증 경험과 장기간 안정적인 공급 대응 역량, 제한된 하드웨어 환경 안에서의 최적화 기술이 함께 요구된다는 설명이다.</p> <p contents-hash="91d0e6126d671dae3a9332c80c6b736527b83044100e7d3cfd7e9c4ed44f0766" dmcf-pid="pgFCmhcnCC" dmcf-ptype="general">스트라드비젼 관계자는 "현재 다양한 글로벌 반도체 플랫폼 환경에서도 안정적으로 구동 가능한 독립형 소프트웨어 구조를 기반으로 사업을 확대하고 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8e997a69031372cb73fbe8f1cb1ced895f98c42b92d0a3e713be5c5a748c3a88" dmcf-pid="Ua3hslkLWI" dmcf-ptype="general">장우진 기자 jwj17@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 앤더블 데뷔...“목표는 신인상 수상+K팝 세대 대표” 05-26 다음 엔더블, 자신감 넘치는 포부 "K팝 역사에 한 획 그을 것" [TD현장] 05-26 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
