스트라드비젼, 피지컬 AI 개발 가시화

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장이 20일 서울 강남구 코엑스에서 개최된 ‘AWS 서밋 서울 2026’에 참가해 피지컬 AI 관련 기술을 소개하고 있다. 스트라드비젼 제공

스트라드비젼이 지난 20일 서울 코엑스에서 개최된 ‘AWS 서밋 서울 2026’에서 피지컬 AI 학습을 위한 데이터 전략: 실데이터와 합성데이터로 심투리얼가속화’를 주제로 발표를 진행했다.

이번 발표에서는 차량용 비전 AI가 기존 2D 퍼셉션에서 3D 중심으로 진화하면서 급증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위한 스트라드비젼의 AI 데이터 운영 체계와 개발 전략이 소개됐다. 특히 차량 탑재 카메라 수 증가와 대규모 AI 학습 환경 확산으로 GPU·스토리지 확보 경쟁이 심화되는 상황에서 AWS 기반 하이브리드 인프라를 활용해 개발 효율성과 확장성을 동시에 확보한 점이 주요 성과로 제시됐다.

스트라드비젼은 지난 2024년부터 로컬 인프라와 AWS 클라우드를 병행하는 하이브리드 아키텍처를 구축해 운영하고 있다. 평상시에는 로컬 환경 중심으로 운영하다가 대규모 데이터 처리 및 AI 학습이 필요한 시점에는 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 방식이다. 이를 통해 글로벌 GPU 자원 경쟁 환경에서도 안정적인 AI 모델 학습과 신속한 개발·배포 체계를 확보했다고 설명했다.

회사 측은 실도로 데이터 기반 합성데이터 증강 파이프라인(SVGenFlow)과 시뮬레이션 검증 체계(SVSimFlow)도 공개했다. SVGenFlow는 실제 도로 데이터를 기반으로 부족한 객체와 상황을 보완해 학습 데이터 다양성과 모델 정확도를 높이는 것이 특징이다. SVSimFlow는 실제 도로에서 재현하기 어려운 위험 상황과 다양한 주행 시나리오를 반복 검증할 수 있도록 지원해 개발 기간 단축과 검증 효율 향상에 기여하고 있다.

스트라드비젼은 이 같은 데이터 운영 체계를 연구 단계에 그치지 않고 실제 양산형 비전 AI 개발 과정에 적용하고 있다는 점도 강조했다. 독자 데이터 파이프라인(SV Flow)을 통해 데이터 가공 공정 상당 부분을 자동화하면서 AI 모델 개발 속도와 양산 대응 역량을 동시에 강화하고 있다는 설명이다.

김인수 스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터장은 “피지컬 AI 시대에는 모델 성능뿐 아니라 데이터를 신속하고 효율적으로 처리·검증할 수 있는지가 관건”이라며 “실데이터와 합성데이터, 시뮬레이션을 결합한 개발 체계를 지속 고도화해 실제 양산 환경에 최적화된 비전 AI 역량을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.