스트라드비젼

당사는 이러한 한계를 극복하고자, 일반 차량에서도 인공지능(AI) 기반 안전 기능을 구현할 수 있도록 보급형 반도체 칩(System on Chip, SoC)에서 동작 가능한 기술 개발을 통해 AI를 기반으로한 안전의 기술의 대중화를 목표로 삼았습니다. 설립 초기부터 당사의 핵심 역량은 AI 모델의 경량화 및 최적화 기술 개발에 집중되어 왔습니다. 이는 성능을 유지하면서 알고리즘 구조를 최적화하고 연산 효율을 높 여, 연산량과메모리 사용을 크게 줄이는 독자적인 소프트웨어 기술입니다.

이 기술을바탕으로 개발된 주력 제품 SVNet은 고가의 전용 반도체 없이도 다양한 차량용 반도체(SoC)에서 첨단운전자보조시스템 및 자율주행 기능을 안정적으로 구현할 수 있게 하였습니다. 이를 통해 완성차 제조사(OEM)는 최소한의 원가 증가로 안전 규제를 충족하고, 소비자 수요가 높은 ADAS 기능을 중, 저가 차량까지 확대할 수 있는 기반을마련하였습니다. 당사의 기술 발전 과정은 핵심 기술 진화를 기준으로 세 단계로 구분할 수 있습니다.

1) 1세대: 설립 및 기반 기술 확보 (2014~2017년)1세대 시기는 딥러닝 기술이 상용화되기 이전으로, 전통적인 컴퓨터 비전 (Local Feature, AdaBoost 등)을 기반으로 영상 인식의 기초를 다진 단계였습니다. 당시에는 제한된 컴퓨팅 자원 환경에서 객체 검출 및 추적 알고리즘을 개발하는 데 주력하였으며, 2015년 현대오트론과의 첫 ADAS 프로젝트 수주를 통해 자동차 시장진입의 발판을 마련하였습니다. 이후 2017년 현대자동차 등으로부터 Seed 투자를 유치하며 연구개발과 사업 확장의 기반을 구축하였습니다.

이 시기에는 상대적으로 소규모의 데이터를 활용해 초기 임베디드 플랫폼에 기술을 적용,최적화하는 데 집중하였고, 전통적 비전 기술의 성능적 한계를 경험하면서 딥러닝 기술로의 전환 필요성을 확립하였습니다. 이 시기에는 대규모 주행 데이터를 체계적으로 수집, 가공하기 시작하였고, 이미지 기반 자동 라벨링(Auto Labeling) 기술을 도입하여 AI 학습용 데이터 처리 효율을 크게 향상시켰습니다. 가장 큰 기술적 성과는 주요 글로벌 차량용 반도체 플랫폼을 모두 지원하게 되면서, 특정 하드웨어에 종속되지 않는 하드웨어 비종속성(Hardware-Agnostic)을 확보한 점입니다.

이를 통해 고객사는 반도체 선택의 폭을 넓히고 공급망 리스크를 줄일 수 있었으며, 당사는 명확한 기술적 차별성을 구축하였습니다. 이러한 기술 경쟁력을 기반으로 2020년 첫 양산 프로젝트를 수주하며 상용화의 전환점을 맞이하였고, 자동차 기능 안전성 국제 표준인 ISO 26262 및 소프트웨어 개발 품질 인증 ASPICE CL2를 획득하여 글로벌 시장 진출의 필수 요건을 갖추었습니다. 또한 글로벌 Tier-1 고객과의 협력을 확대하고, 재무적 투자자로부터 Series A~C 투자를 유치하며 높은 기술력과 성장 잠재력을 입증하였습니다.

3) 3세대: 도약 및 시장 선도 (2023년~현재)3세대는 핵심 기술이 2D 이미지를 넘어, 객체의 3차원 위치·크기·방향 등 공간 정보를 직접 추론하는 3D 인식(3D Perception)으로 발전한 시기입니다. 이는 기존의 2D 인식 후 후처리 단계를 거치는 방식보다 연산 효율이 높고 거리 추정 정확도가 향상된 혁신적 기술입니다. 데이터 처리 파이프라인 또한 이미지뿐 아니라 LiDAR 센서 데이터를 통합 처리하고 자동 라벨링하는 SVDataFlow로 진화하여, 더욱 정밀하고 풍부한 학습 데이터 구축이 가능해졌습니다.

아울러 다양한 하드웨어와 운영체제 환경에서도 SVNet이 일관된 성능을 유지하도록 추상화 계층을 제공하는 공통 플랫폼 프레임워크(CPF)를 확립하였습니다. 이를 기반으로 신규 반도체 플랫폼으로 지원 범위를 확대하며 하드웨어 비종속성을 강화하였고, 글로벌 OEM업체의 주요 차종에 SVNet을 양산 적용하는 성과를 거두었습니다. 2024년 9월 기준 전 세계 14개 주요 OEM 및 Tier-1 고객사와 협력하여 50개 이상의 차종에서 양산 프로젝트를 확보하며 시장 입지를 빠르게 확대하고 있습니다.

최근 자동차 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)으로 급속히 전환되고 있습니다. 완성차 제조사(OEM)는 특정 반도체 공급사에 종속되지 않고, 차량별 특성과 원가 목표에 따라 다양한 하드웨어 플랫폼을유연하게 활용할 수 있는 개방형 소프트웨어 솔루션을 요구하고 있습니다. 당사의 SVNet은 AI 모델 경량화 기술과 CPF를 통해 20종 이상의 상용 반도체 플랫폼에서 일관된 고성능을 제공하며, 특정 칩에 의존하는 경쟁사와 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다.

이를 통해 OEM에게 공급망 다변화와 하드웨어 비용 절감이라는 핵심 가치를 제공하며, SDV 시대를 주도하는 핵심기술 파트너로 자리매김하고 있습니다.