AI 기반 인지 솔루션 전문기업 뷰런테크놀로지가 자사의 ADAS용 라이다 인지 솔루션 ‘뷰원(VueOne)’으로 자동차 소프트웨어 개발 프로세스 품질 인증인 A-SPICE(Automotive SPICE) 레벨 2(CL2)를 획득했다. 이번 인증은 글로벌 완성차(OEM)와 1차 협력사(Tier-1)가 양산 파트너 선정 시 필수적으로 요구하는 기준을 충족했다는 의미로, 뷰런이 글로벌 ADAS 양산 시장에 본격 진입하는 전환점으로 평가된다. A-SPICE는 자동차 소프트웨어의 개발·관리·검증 역량을 평가하는 국제 표준 프로세스로, 레벨 2는 시스템적 관리 체계와 품질 보증 프로세스가 안정적으로 운영되고 있음을 의미한다. 특히 ADAS와 자율주행 소프트웨어 분야에서는 해당 인증이 사실상 양산 전제 조건으로 작용한다. 이번 CL2 획득을 통해 뷰런은 ‘뷰원’이 기술 검증 단계를 넘어 실제 양산 적용이 가능한 제품임을 공식적으로 입증했다. 주목할 점은 인증 속도다. 뷰런은 지난 3월 A-SPICE 레벨 1(CL1)을 획득한 데 이어 불과 7개월 만에 레벨 2 인증을 추가로 확보했다. 일반적으로 대형 Tier-1 기업조차 장기간 준비가 필요한 인증 단계를 스타트업이 단기
스트라드비젼이 지난 12월 1일부터 5일까지 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 AWS re:Invent 2025에서 차세대 기술 로드맵을 발표했다. 이번 세션은 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터 김인수 센터장이 진행했으며, 스트라드비젼은 AWS와의 협업을 확대해 데이터 처리·큐레이션·AI 기반 인식 개발 전반에서 증가하는 복잡성을 해결하기 위한 온프레미스-클라우드 통합 하이브리드 데이터 아키텍처 전략을 발표했다. 김인수 센터장은 발표에서 스트라드비젼을 비롯한 글로벌 자율주행 업계가 직면한 주요 과제로 ▲멀티모달 센서 데이터의 폭발적 증가 ▲모델 규모 확대 ▲글로벌 R&D 조직 간 협업 확장에 따른 운영 난제 등을 지적했다. 그는 온프레미스 환경만으로는 반복 속도, 자원 탄력성, 대규모 실험 수행 능력이 제한되기 시작했으며, 이는 차세대 인식 모델 개발에 필요한 핵심 역량 확보에 어려움을 준다고 강조했다. 이에 스트라드비젼은 온프레미스 인프라와 AWS를 유기적으로 연결하는 하이브리드 클라우드 파이프라인을 도입해 엔드투엔드 데이터 생태계를 현대화하고 있다고 설명했다. 이 전략은 핵심 사내 시스템은 유지하면서 AWS를 통해 확장 가능한 데이터 수집, 처
3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기반 인공지능(AI) 모델이 학습해야 하는 데이터량을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 기술이 개발됐다. 자율주행차와 로봇 등 대규모 3D 데이터를 다루는 분야에서 학습 시간과 연산 비용을 줄이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 심재영 교수팀은 3D 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 압축해 학습 효율을 높이는 ‘데이터 증류(dataset distillation)’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 데이터 증류는 대규모 학습 데이터에서 핵심 특징만을 추출해 ‘요약 데이터’를 만드는 기술이지만, 3D 포인트 클라우드는 점의 순서가 정해져 있지 않고 물체가 회전된 경우가 많아 적용이 어려운 형태로 꼽혀 왔다. 요약 데이터의 완성도를 높이려면 원본 데이터와 비교·매칭 과정이 필수지만, 이러한 특성 때문에 엉뚱한 부위가 비교되거나 같은 물체도 서로 다른 물체로 인식되는 문제가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째, 순서가 일정하지 않은 점 데이터의 의미 구조를 자동으로 정렬해주는 손실 함수(SADM)를 적용했다. 둘째, 물체의 회전 각도를 AI가
뷰런테크놀로지(이하 뷰런)가 4D 이미징 레이더 전문기업 스마트레이더시스템과 센서퓨전 공동 연구개발 및 사업협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 자율주행, 스마트 인프라, 로보틱스 등 미래 모빌리티 분야의 정밀 인지 기술 고도화와 글로벌 시장 선점을 위한 전략적 파트너십이다. 스마트레이더시스템은 RF 안테나 설계부터 하드웨어 모듈, 신호 처리 알고리즘 및 소프트웨어 API까지 독자 기술을 보유한 4D 이미징 레이더 기업이다. 이미 자율주행차, 로보틱스, 농기계 등 글로벌 시장에서 기술력을 입증해왔다. 뷰런은 AI 기반 라이다 인지 솔루션 ‘뷰원(VueOne)’, ‘뷰투(VueTwo)’를 통해 국내외 자율주행 및 스마트 인프라 시장에서 입지를 구축하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 라이다와 레이더의 강점을 융합한 고정밀 인지 솔루션을 공동 개발하고, 완성차 OEM, 글로벌 티어1을 비롯한 다양한 산업에 적용 가능한 기술 및 제품을 시장에 선보일 계획이다. 특히 날씨나 조도 변화 등 환경 영향이 큰 모빌리티 환경에서 센서 융합 기반의 강인한 인지 성능 확보가 주요 목표다. 센서퓨전은 서로 다른 센서에서 수집한 데이터를 조합해
최근 열린 EVS 2025서 AWS와의 기술 협력 방향 소개해 모빌린트가 Amazon Web Services(AWS)와의 전략적 협력을 통해 글로벌 엣지 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 양사는 CES 2025에서의 첫 논의를 시작으로, AWS의 엣지 컴퓨팅 플랫폼 ‘AWS IoT Greengrass’에 모빌린트의 고성능 NPU 연동 방안을 협의해 왔다. 모빌린트는 최근 미국 산호세에서 열린 ‘Embedded Vision Summit(EVS) 2025’에 참가해 AWS와의 기술 협력 방향을 소개했다. 이 자리에서 모빌린트는 처음으로 공개한 MXM(Mobile PCI Express Module) 폼팩터 기반 AI 가속기 ‘MLA100 MXM’의 데모도 선보이며 주목을 받았다. 이번 협력을 통해 AWS 플랫폼 상에서 모빌린트의 NPU를 직접 활용할 수 있는 환경이 마련되면, 고객은 실시간 데이터 처리, AI 추론, 민감 정보의 로컬 처리가 필요한 엣지 환경에서 필수적인 기능을 효율적으로 구현하게 된다. 특히 Amazon SageMaker와 모빌린트의 NPU 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 연계할 경우, AI 모델의 학습부터 배포, 최적화에 이르는 전 과정이
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UPDATE: 2025년 12월 19일 14시 16분
