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가장 복합적인 퍼스널 디바이스라고 할 수 있는 퍼스널 디바이스인 자동차가 조금씩 자율주행에 가까워지고 있다. 한 10년만 더 지나면 운전자가 불필요한 레벨 5가 성공적으로 실현될 수도 있고, 거기서 10~20년이 더 지나면 직접 운전하는 게 힙하거나 촌스러운 것처럼 보일지도 모르겠다. 이로써 인류는 육지에서 이동의 자유를 온전히 누릴 수 있게 될 것인데, 미션이 거대한 만큼 몰려드는 자본의 양과 회사의 수가 어마어마하다.

그만큼 과정 끝에 완성차를 만드는 것을 목적인 대기업 간의 경쟁이 치열하다. 단, 자율주행 차량이 어느 도로든 유연하게 달리기 위해 필요한 새로운 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 스타트업들은 함께 호흡하고, 나아가 협력하는 느낌까지도 든다. 한국에도 이 자율주행이라는 공동의 미션을 달성하기 위해 각자의 위치에서 온 힘을 다하는 스타트업들이 있다. 특히, 판교 소재의 경기도자율주행센터에 모빌리티 업계 에이스들이 있다고 한다.

이곳에서 더 높게 날아갈 날을 꿈꾸는 7개의 국산 모빌리티 스타트업을 EO가 소개한다.

1. 비트센싱 - 모든 걸 꿰뚫어보는 눈

자율주행 차량에서 센서는 안전한 주행을 보장하는 최대 핵심 기술이다. 그래서 라이다, 레이더, 카메라 등 센서의 종류가 늘 논쟁적인데, 비트센싱은 그중에서도 레이더 전문이다. 왜? 이재은 대표가 자동차 부품 대기업 만도에서부터 12년째 레이더를 꾸준히 연구해왔기 때문이다. 그 기술력을 인정받아 지난해 6월 만도가 참여한 70억 원 규모의 프리 시리즈 A 투자를 포함해 지금까지 총 85억 원의 누적 투자액을 유치해냈다.

비트센싱은 주로 주파수를 이용하여 센서 앞의 물질을 뚫어서 볼 수 있는 레이더의 특징을 활용해 제품을 개발한다. 여기에 카메라를 덧붙여서 저렴하고 안전하게, 즉 실용적인 접근을 한다. 대표적인 제품이 실시간 교통 정보를 정밀하게 파악할 수 있는 트래픽 레이더다. 이 제품을 활용하면 기존의 단속 카메라와 루프 코일보다 더 저렴한 비용으로 과속 단속 등을 할 수 있다고 한다. 비트센싱은 트래픽 레이더로 CES 2020에서 혁신상을 받은 바 있다.

출시되지 않았지만, 미니 브이라는 초소형 레이더도 있다. 이 제품으로는 탑승자의 유무, 생체 신호를 감지할 수 있다. 레이더로 흉곽의 미세한 움직임까지 잡아냄으로써 그간 잦게 보고됐던 고온에서의 유아 질식사 등을 방지할 수 있을 것이라고 한다. 이렇듯 비트센싱은 자율주행 차량이 달릴 미래에 더 안전하고, 편리한 모빌리티 인프라를 구축하기 위해 노력하고 있으며, 차후에 스마트시티같이 모빌리티 외 다른 분야에도 도전하기를 목표로 삼고 있다.

2. 모빌테크 - 0.001%의 확률까지 제거하는 지도

자율주행에서는 지도가 선택사항이 아닌 필수사항이다. 공간과 지형에 대한 정확한 정보가 있어야 완전한 안전을 보장할 수 있기 때문이다. 모빌테크는 이 지도를 정밀하게, 3D로 구현한다. 실재와의 오차율은 단 3cm 내외로, 극단적으로 말해 라이다, 레이더, 카메라가 다 안 되어도 차량이 지도만 믿고 어느 정도는 주행 가능한 수준이다.

모빌테크는 김재승 대표를 포함한 연세대 대학원생들과 파리 건축학교 대학원생이 모여 2017년 탄생했다. 이들은 네이버, 현대자동차에게 투자받아 2019년 고차원의 3D 정밀 지도 매핑을 위해 라이다와 카메라로 모은 데이터를 딥러닝으로 처리하는 통합 솔루션 '레플리카'를 개발했다. 이를 통해 중국 대표 라이다 기업 허사이의 관심을 샀다.

현재 모빌테크는 라이다 장치 통합·센서 융합을 의뢰하는 국내 업체 중 30~40%에게 솔루션을 제공하고 있다. 그 성적에 걸맞게 올해 1월에는 지난 9월 10억 원의 추가 투자를 한 스마트자율주행 기업 모바일어플라이언스, 그리고 네이버 D2SF 등으로부터 40억 원의 시리즈 A 투자를 유치했다. 향후 목표는 자율주행차뿐만 아니라 로봇, 드론, 셔틀에도 적용되는 빅데이터 지도 플랫폼 구축이라고 한다.

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3. SOS랩 - 글로벌 탑 기업들과 견주는 라이다

일론 머스크는 비싸다는 이유로 라이다를 꾸준히 외면하지만*, 시장의 전반적인 선택은 계속 '라이다 고'다. 3년 뒤에는 시장 규모가 60억 달러(한화 약 6조 6,450억 원)에 달할 거라는 관측이 있는데, 이를 주도할 플레이어 중 하나가 국내에서 떠오르고 있다. 미국에 벨로다인과 쿼너지, 이스라엘에 이노비즈가 있다면 한국엔 SOS랩이 있다.

* 레이저 펄스를 발사하고 빛의 반사를 측정하여 주변을 정밀하게 인식하는 기술인 라이다는 카메라나 레이더가 사물을 인식하는 것 그 이상으로 3D로 형태를 추출한다. 그러나 많이 낮아진 가격조차 카메라나 레이더의 10~20배에 달할 정도로 여전히 비싼 편이다. 일론 머스크는 이러한 라이다가 자동차에 불필요하다고 보며, 현재 자신의 우주 수송 회사 스페이스X에서만 활용 중이다.

SOS랩은 2016년 광주과학기술원의 박사 연구원 4명에 의해 설립됐다. 네 사람은 창업 이전에도 레이저 기술을 연구하고 있었으나, 여건상 큰 시장으로 나아가는 건 어려울 거라고 봤다. 그러나 기술 전문 스타트업 액셀러레이터·컴퍼니 빌더 퓨처플레이의 류중희 대표가 이들의 기술력을 알아봤고, 이후 적극적으로 해외 진출을 추진했다.

그 결과, 지난 3년간 160억여 원이 넘는 투자를 유치했다. 또, 전방장거리부터 후측방 근거리까지의 측정 가능 거리와 자율주행부터 공장·드론까지 용도가 다양한 다섯 가지 제품을 만들 수 있었다. SOS랩은 현재 앞으로 펼쳐질 준 자율주행시대를 리드하기 위해 완전 고정형 라이다의 가격을 20~50만 원까지 낮추는 데 박차를 가하고 있다.

4. 모라이 - 현대와 '네카'를 매료시킨 가상환경

현대자동차, 네이버, 카카오의 관심을 한 몸에 받고 있는 자율주행 스타트업이 있다. 자율주행 시뮬레이터를 개발하는 모라이다. 모라이는 자율주행 알고리즘을 수정하기 위한 필드 테스트를 물리적 한계없이 할 수 있게 돕는 디지털 트윈* 맵을 만든다. 지금까지 한국의 도시 10개를 모사했으며, 총 60여 개의 자율주행 프로젝트를 진행했다.

* 현실 세계의 기계, 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상 세계에 구현한 것을 일컫는다.

모라이의 공동대표 홍준은 시뮬레이터라는 이 아이디어를 아찔한 경험에서 착안했다. 자율주행 기술을 개발하던 대학원생 시절 탑승했던 차량이 사소한 오류로 가드레일로 돌진한 적이 있었다고. 그때 매번 이렇게 자율주행을 실험하는 건 위험하다고 생각했고, 이는 다른 회사들도 똑같이 겪는 문제라고 보고 창업을 했다고 한다.

모라이의 시뮬레이션 기술은 안전 보장과 함께 비용 측면에서도 효율적이다. 실제 도로에 나가서 주행을 하면 사람이 일일이 해야 하는 데이터 라벨링을 할 필요가 없고, 현실과 달리 하루에 수천 킬로미터를 달릴 수도 있기 때문이다. 결과적으로 시뮬레이터의 라이선스를 사간 클라이언트는 70~80% 정도의 필드 테스트 비용을 줄일 수 있다.

현재 모라이는 어느 자율주행 회사나 필요할 자신들의 기술로 벨로다인, 엔비디아를 비롯한 30개 이상의 회사와 긴밀하게 협업하고 있다.

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5. 컨텍모빌리티 - 미래의 전기차·자율주행차가 태어날 뼈대

컨텍모빌리티는 전기차와 자율주행 기반의 플랫폼을 제작하고, 차량을 개발한다. 2019년 12월 일반·전기 자동차부터 철도·건설·산업 차량에 이르기까지, 다양한 차량을 개발·제작하는 컨텍디앤엠에서 분사했으며, 이전까지는 사내 신규사업부였다. 경기도의 자율주행버스 '제로셔틀'의 바디를 이 컨텍모빌리티가 디자인하고 제작했다.

자동차에서 플랫폼은 차량이 굴러가는 데 없어서는 안 될 뼈대라고 할 수 있는데, 그만큼 인프라와 리소스가 부족한 스타트업으로서는 건드리기 어려운 영역이다. 컨텍모빌리티는 이를 현대자동차, 기아자동차, 르노삼성에서 오랜 경력을 지닌 자동차 베테랑들의 노련미로 해내고 있다.

한 가지 특이점이 있다면 컨텍디앤엠이 여러 형태의 차량을 다루기에 컨텍모빌리티 역시 자가용에만 집중하지 않는다. 대표적으로 자동차와 마찬가지로 환경 보호를 위해 점점 줄어들 수밖에 없는 내연 기관 선박을 대체할 전기 선박를 연구하고 있으며, 기존 드론 배터리의 적은 용량을 해결하는 수소 연료에도 관심을 두고 있다고 한다.

6. 웨이티즈 - 차와 차가 소통하는 무전기

앞서 소개한 센서와 지도를 개발하는 회사들에서 알 수 있듯 모빌리티 업계가 완전 자율 주행 시대로 가기 위해 가장 신경 쓰는 것은 첫째도 안전, 둘째도 안전, 셋째도 안전이다. 그 하나의 목표를 이루기 위해 각자의 방식으로 사고 위험이 비집고 들어올 틈을 메우는 셈인데, 웨이티즈는 조금 특이하게 통신으로 이 문제에 접근한다.

웨이티즈는 자율주행차에 필요한 통신 시스템을 개발하는 회사다(일반 자동차에서도 사용된다). IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술을 접목해 차량과 차량, 차량과 도로, 차량과 그 주변의 모든 것과 정보를 주고받는 시스템을 개발한다. 이를 V2X(Vehicle to Everything)라 부르는데, 간단하게 이야기하면 조그만 무선 단말기 하나만 차량 내에 달면 센서가 감지 못하는 영역의 사고까지 대비할 수 있다.

여기까지만 보면 기존의 V2X와 크게 다를 바 없다고 생각할 수 있다. 하지만 웨이티즈는 단순 통신을 돕는 것을 넘어서 차량이 IoT 기술로 모은 데이터를 웹 기반으로 분석하는 다음 레벨까지 나아간다. 또한, 라이다를 포함한 센서를 통해 쌓인 정보를 주변 차량과 교환하는 시스템도 개발했다.

7. 에이모 - MS가 주목한 라벨링 자동화 플랫폼

에이모는 인공지능이 학습할 데이터를 만드는 플랫폼을 운영하는 회사다. 다음에서 이커머스를 도맡았던 오승택 대표가 2016년 설립했으며, 현재까지 1억 개가 넘는 다양한 인공지능 학습용 데이터를 유수의 기업들에게 제공한 바 있다. 대표적인 클라이언트로는 네이버, 카카오, 현대자동차, SKT, 신세계 등이 있다.

혹자는 에이모가 주로 하는 데이터 라벨링을 '디지털 인형 눈알 붙이기'라고 폄하하기도 한다. 그러나 에이모는 단순히 크라우드 소싱*과 같은 인간의 노동력에만 기대지 않는다. 기업용 AI 학습 데이터를 가공하는 소프트웨어 '에이모 엔터프라이즈'를 개발해 라벨링의 자동화를 꾀한다. 이를 바탕으로 지난 6월 MS의 스타트업 프로그램에 선정됐으며, 앞으로 미국, 영국, 일본 시장에도 진출할 예정이다.

* 대중(crowd)과 아웃소싱(outsourcing)의 합성어로, 기업 활동 일부 과정에 대중을 참여시키는 것을 일컫는다.

특히나 에이모는 자율주행 분야에 큰 강점을 지니고 있다. 다른 무엇보다 데이터라벨링계에서 난도가 매우 높다는 자율주행의 센서 퓨전 데이터를 숙련된 스킬로 정교하게 가공할 수 있는 점이 주목할 만하다. 이러한 기술력을 인정받아 에이모는 현재 '2020년도 인공지능 학습용 데이터 구축사업'의 수행 기업에 선정되어 네 개 분야(자율주행, 드론 자율주행, 무인 매장, 사람 행동 인지)의 데이터를 가공하고 있다.

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글 김정원

melo@eoeoeo.net

EO(Entrepreneurship & Opportunities)