김준환 스트라드비젼 대표 “3D 객체 인식 기술 정확도 99% 수준”

자율주행 소프트웨어 ‘SVNet’을 개발하는 스트라드비젼은 지난 2014년 설립 이후 매년 세계가전박람회 CES에 참가하고 있다. 올해는 더욱 고도화된 SVNet 성과를 확인하는 자리였다.

자율주행은 인지와 판단, 제어 크게 3가지 핵심기술로 구성돼 있다. 사람으로 따지면 눈으로 보고, 뇌에서 판단하고, 발로 움직이는 격이다. 스트라드비젼 인식용 소프트웨어 SVNet은 바로 눈의 역할을 한다.

현재 SVNet은 3D로 구현돼 곧 양산을 앞두고 있다. 김준환 스트라드비젼 대표는 “3D 인식 네트워크는 영상을 입력받아서 실제 차량이 주행하는 3D 물리공간의 정보를 딥러닝 네트워크 출력으로 제공하는 기술”이라며 강조했다.

이어 “기존 2D 인식방식은 딥러닝 네트워크가 이미지 공간(2D)에서의 정보를 내보내고 후처리를 통해 2D정보를 3D 공간의 정보로 변환해 제공하는 형식이었고, 이는 3D 물리정보가 없는 후처리 기술의 한계로 정확도 성능확보에 어려움이 많이 있었다”며 “결국 이 방식으로는 양산수준의 성능확보가 어렵다고 판단, 3D 인식 네트워크 개발로의 전환이 시작됐다”고 말했다.

3D 인식 네트워크는 네트워크 학습부터 LiDAR Point(거리 정보)를 GT(Ground Truth)로 활용해 별도 후처리를 최소화하고 실제 자율주행에 필요한 3D 물리공간 정보를 보다 높은 정확도로 제공할 수 있도록 했다.

3D 인식 네트워크는 양산수준의 정확도 향상 외에도, LiDAR GT 기반의 학습이기 때문에 단일 카메라에서 복수의 카메라로 입력 채널을 확장 개발하는 데에도 용이하다. 이는 프론트비전과 서라운드비전의 3D 인식 네트워크 개발경험과 산출물들이 추후 멀티으로도 확장돼 보다 빠르고 효율적으로 개발이 이루어질 수 있다는 게 스트라드비젼 설명이다.

김 대표는 “스트라드비젼은 고성능과 비용 효율성을 결합한 확장 가능하고 하드웨어에 독립적인 솔루션을 제공하는 데 중점을 둔다”며 “다양한 시스템에 대한 적응성과 타의 추종을 불허하는 정확성은 경쟁사와 차별화되는 포인트”라고 말했다.

이러한 기술적 강점을 바탕으로 스트라드비젼은 강력한 고객 지원이 결합돼 전 업계 최고 수준의 파트너와 OEM의 선호 파트너로 자리 잡았다.

SVNet가 3D 인식 네트워크로 고도화되면서 주변 환경 인지 정확도는 100%에 가깝다. 그는 “기본적으로 정확도 100%는 불가능한 수치지만 어떤 항목이냐에 따라 달라지겠지만 기본적으로 공격적인 정확도 수치는 98~99%로 얘기할 수 있다”고 말했다.

스트라드비젼은 증시 상장도 추진 중이다. 2023년 이후 기술특례 상장에 대한 거래소의 심사 기조가 보다 강화되면서 상장 철회 변수를 최대한 줄여 나서겠다는 전략이다. 김준환 대표는 “과거 기술특례 상장의 경우 기술성에 초점을 맞추어 심사가 진행됐지만 2023년 이후 사업성에 대한 평가 중요도가 상향됐다”고 말했다. 이어 “2024년 10월 기준 심사신청 결과를 수령한 기업의 30%가 상장을 철회하는 등 강화된 심사 기조가 현실화되고 있는 실정”이라고 덧붙였다.

강화된 심사 기조 하에서 현재 진행 중인 프로젝트의 수익성이 불확실한 상황에서 IPO를 무리하게 진행한 뒤 목표하는 공모가가 나오지 않아 상장 철회를 하기 보다는 매출 실적이 본격적 또는 거래소의 인정을 받을 수준으로 시키는 것이 최선이라는 판단이다.
그는 “2024년 코스닥 상장사 사례를 참고한 정관 개정, 주식분할(1:100), 전자증권 도입 등 상장 기업으로서 갖춰야할 제반 사항에 대한 정비를 마쳤다”며 “상장 일정과 이에 필요한 주주로부터의 각종 동의 사항 등에 대해 2025년 1분기 협의를 마치고 2분기 기술평가 신청 예정”이라고 말했다. 이어 “목표 결과 획득 후 지체없이 예비심사 청구해 3분기 심사 승인 및 증권신고서 제출 계획”이라며 “빠르면 연내 늦어도 2026년 2월 상장신청하고자 한다”고 했다.
정진수 동아닷컴 기자 brjeans@donga.com