스트라드비젼, ‘디지털 전환 2.0’ 전략으로 데이터 파이프라인 고도화

스트라드비젼이 자율주행 및 ADAS 개발을 위한 데이터 관리 체계를 한 단계 끌어올렸다. AI 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발 스타트업 스트라드비젼은 9일 CES 2025에서 선보였던 데이터 관리 워크플로를 고도화한 ‘SVDataFlow’ 파이프라인을 발표했다. 
 

이번 업그레이드는 스트라드비젼 디지털 전환 2.0 전략의 일환으로, 대규모 3D 학습 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 자동화와 최적화 기능을 강화하고 하이브리드 클라우드 서비스 기반 확장성을 확보한 것이 핵심이다. 

SVDataFlow는 자율주행 학습 데이터 처리 과정 전반을 자동화한 통합 파이프라인이다. 데이터 수집부터 인제스천(Ingestion), 전처리, 라벨링, 검증, 정산 및 분석까지 모든 과정을 자동화해 효율성을 높였다. 주요 기능으로는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이다, 차량 CAN 신호를 정밀 동기화해 고품질 데이터를 확보하는 SURF 기록 시스템, 센서별 타임스탬프를 보정하는 AI 기반 시간 보정 기능, 대량 데이터 자동 라벨링과 샘플 선별을 지원하는 오토 라벨링 엔진, 반복 작업을 줄이는 세미오토 라벨링 툴인 Labelit과 ALAS가 있다. 또한, 라벨링 품질을 자동 검증하는 네트워크와 재사용 가능한 데이터 최적화 기능도 제공한다.

스트라드비젼은 하이브리드 클라우드 기반 구조를 채택해 확장성과 유연성을 강화했다. 클라우드 리소스를 활용해 대규모 데이터 처리 시 즉시 확장이 가능하며, 데이터 보안 규제가 엄격한 프로젝트의 경우 온프레미스 운영을 병행해 안정성과 규제 대응성을 보장한다.

이 시스템을 도입한 결과 스트라드비젼은 3D 데이터 처리 속도를 향상시키고 라벨링 효율을 30~40% 개선했으며, 운영 비용 절감 효과도 확인했다. 특히 ALAS (Auto-Labeling Assistant Service)의 3D 맵 로딩 최적화로 글로벌 작업자의 워크로드를 크게 줄였다.

스트라드비젼은 2025년 말까지 SVDataFlow 제품화를 완료하고, 2026년에는 서비스형 데이터 파이프라인(SVDataFlow as a Service)으로 글로벌 시장에 선보일 계획이다. 이를 통해 자율주행 데이터 관리 분야에서 품질, 생산성, 효율성, 확장성을 모두 확보하며 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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