스트라드비젼, 'SVNet 3D 인식 네트워크' 양산 위해 데이터 관리 워크플로우 모델 발표

AI 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발 스타트업, 스트라드비젼(대표 김준환)이 양산에 돌입하는 'SVNet 3D 인식 네트워크'의 알고리즘 개발을 지원하기 위한 ‘데이터 관리 워크플로우(Data Management Workflow)’를 성공적으로 구축, CES® 2025서 고객들에게 공개했다고 밝혔다.

스트라드비젼이 자체 구축한 데이터 관리 워크플로우는 데이터 수집부터 가공, 라벨링, 비용 정산까지 전 과정을 클라우드 인프라로 전환, 자동화 및 최적화 과정을 거쳐 데이터 품질 향상, 운영 효율 증대, 비용 절감이 가능하다.

자율주행 및 첨단운전자보조시스템(ADAS) 기술 개발에 있어 핵심인 3D 데이터 처리 수요가 급증함에 따라, 스트라드비젼은 기존의 2D 비전 중심 데이터를 LiDAR 및 다중 카메라 데이터를 포함한 3D 데이터로 확대했다. 이로 인해 방대한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 자동화된 데이터 관리 시스템의 필요성이 대두되었고, 데이터 라벨링 품질 개선과 비용 절감을 위한 혁신적인 솔루션이 요구됐다.

이에 스트라드비젼은 데이터 관리 워크플로우를 구축, ▲STRADVISION Unified Recording Framework(SURF)를 통한 고품질 데이터를 수집 ▲데이터 파이프라인 자동화 ▲고사양 라벨링 툴 개발 ▲정산 및 분석 자동화를 구현했다.

l SURF를 통한 고품질 데이터 수집: STRADVISION Unified Recording Framework(SURF)를 활용해 다양한 센서 데이터를 통합적으로 수집, 데이터 품질을 극대화

l 데이터 파이프라인 자동화: Kubernetes 클러스터와 Airflow 기반의 확장 가능한 구조로, 고사양 알고리즘의 컴퓨팅 서버 리소스를 최적화하고 데이터 처리 과정을 자동화해 대량 데이터를 효율적으로 처리

l 웹 기반 라벨링 툴(Labelit): 다채널 카메라와 3D 데이터를 동시에 라벨링할 수 있는 인터페이스를 지원하며, ADAS 여러 제품군의 온라인 라벨링이 가능. 특히, ALT(Auto Labeling Tool)을 통해 제공되는 고품질 사전 라벨링 결과 및 사용자의 상호작용을 통한 실시간 보정 기술인 ALAS(Auto Labeling Assistant Service)로 라벨링 효율을 극대화하고 올바른 작업 방향 가이드를 제공해 오류율 감소와 데이터 품질을 향상

l 정산 및 분석 자동화: WLS(Workload Logging Service)와 WRS(Workload Replay Service)를 통해 라벨링 작업 분석 및 비용 정산을 자동화해 운영 효율성 증대

데이터 워크플로우 도입으로 스트라드비젼 내부적으로는 데이터 처리 속도 및 품질 개선, 외부적으로는 고객사의 기술 개발 역량 강화로 이어지고 있다. 특히, 최근 고객사와의 협력 사례에서 ALAS(Auto Labeling Assistant Service) 및 Deskewing (LiDAR 데이터와 영상데이터 간의 위치 정보 보정) 솔루션이 높은 평가를 받으며, 스트라드비젼의 데이터 처리 전문성과 기술적 우위를 입증한 바 있다. 고객사는 이 워크플로우를 통해 단기간에 고품질 데이터를 확보하고, 이를 기술 개발 및 성능 개선에 적극 활용할 수 있게 됐다.

스트라드비젼 김준환 대표는 “이번 데이터 관리 워크플로우는 단순한 효율 개선을 넘어, 자율주행 기술의 상용화를 위한 핵심적인 발판을 마련했다는 점에서 의미가 크다”며, “앞으로도 고객사와의 긴밀한 협력을 통해 글로벌 업계를 선도해 나갈 것”이라고 강조했다.

김태원 에디터 tw.kim@carguy.kr