October 20, 2022
유형곤 모빌테크 본부장, “모빌테크 도로 시설물·객체 검출 기술, 정밀지도 갱신 속도 감축”
정밀도로지도는 자율주행자동차의 위치 인식 및 판단의 기초자료로 활용된다. 이에 따라 고품질의 정밀도로지도 구축과 신속한 갱신을 통한 최신 데이터의 제공이 필요하다. 모빌테크는 도로 시설물 및 객체 검출 기술을 보유해 기존 연간 단위로 업데이트 되던 정밀지도를 보다 더 신속하게 갱신할 수 있다. 점군 지도 비교 갱신 알고리즘을 보유하고, 기존에 구축된 점군과 비교하여 달라진 부분만 추출이 가능한 기술을 가진 모빌테크를 '2022 e4ds 오토모티브 테크 콘서트'에 초대하고 10월 28일에 연사로 참여하는 유형곤 모빌테크 본부장과 이야기를 나눴다.
■ 모빌테크의 소개와 현재 어떤 연구 및 개발이 이루어지고 있나
모빌테크는 AI 기반의 3D 공간정보 스타트업이다. 공간을 있는 그대로 복제하는 3D 공간 스캐너를 개발해 스마트시티를 위한 실감형 3차원 공간정보, 하드웨어, 소프트웨어 솔루션을 공급하고 있다.
실리콘 밸리를 포함한 국내외 30여곳에서 자율주행차량, 배달로봇 서비스를 위한 3차원 데이터 플랫폼을 공급하였으며, 현재는 3차원 정밀지도를 활용한 △실감형 디지털 트윈 서비스 △확장현실(XR)·메타버스 서비스 구축 등으로 사업 분야를 확장해 나가고 있다.
■ 모빌테크의 기술력과 장점을 소개 부탁드린다
모빌테크는 맵핑 및 딥러닝 알고리즘을 바탕으로 한 XL-레플리카의 기술력을 보유하고 있다.
이를 바탕으로 MMS 시스템을 자체 개발하였고, 이를 활용하여 현재까지 국내 대기업 및 연구소 등을 포함한 국내 30 여곳에 정밀지도를 공급했다.
모빌테크의 XL-레플리카는 금년 국토지리정보원 시험 측량에서 통과한 유일한 국내 개발 다채널 MMS 장비다.
▲ 모빌테크 MMS 장비 XL-레플리카 (사진제공: 모빌테크)
기존의 측량업체들에서 주로 사용하는 외산 장비와는 다르게 모빌테크는 다채널 라이다를 사용해 훨씬 빠른 속도로 스캔이 가능하며, 데이터 취득 시간을 빠르게 단축시킬 수 있다. 더불어 고가의 외산장비 대비 약 절반 이하의 합리적인 가격과 안정적인 데이터를 제공한다는 장점을 가지고 있다. 또한 모빌테크는 라이다 좌표를 이용한 자동 점군 지도 업데이트 관련 특허를 보유하고 있으며, XL-레플리카 내에는 자체 개발한 맵핑 및 딥러닝 알고리즘이 내장되어 있다. 이는 맵핑 과정에서 자동차가 발생시키는 노이즈 제거와 도로 및 표지판 자동 추출 등의 후 가공 작업을 자동으로 수행하여 후처리 비용과 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있다.
또한 모빌테크에서 자체 개발한 고정밀 지도제작의 핵심인 융복합 센서시스템 및 데이터 구축 시스템과 이에 기반한 3차원 지도 서비스도 제공한다. 다양한 대량의 데이터를 AI 기반에 자동화 분류, 분석을 진행하여 도시 및 도로위의 다양한 객체정보를 일·주·월 단위로 시설물(POI) 갱신을 진행하고 있다. 기존 지도 및 공간정보 서비스들은 갱신까지 3~6개월이 걸리며 도로의 변화 등이 즉각적으로 반영되어 있지 않다.
모빌테크는 카메라·라이다 데이터와 AI를 이용해 공간 변화 지점의 자동 탐지 및 업데이트가 가능하고, 지도 데이터의 경쟁력 확보를 위하여 가장 최신의 데이터를 서비스하고 있다.
더 나아가 라이다 스캔 및 이미지 결과물을 활용한 언리얼 기반의 실감형 3차원 모델링을 제공하여 좀 더 정확하고 실제 환경과 동일한 공간정보를 제공한다.
■ 이번 오토모티브 테크 콘서트에서 발표하는 ‘실감형 스마트시티 구현을 위한 3D 공간정보 갱신 및 활용 기술’에 대해 설명 부탁드린다.
‘2022 e4ds 오토모티브 테크 콘서트’에서 3D 공간정보 갱신 및 활용 기술을 하나의 서비스로 제공할 수 있는 ‘레플리카 시티’를 우선 소개해드리려고 한다. 모빌테크의 ‘레플리카 시티는’ 3차원 도시 데이터 솔루션으로, 매일 변화하는 도시의 데이터를 최신의 데이터로 제공하는 서비스다. 자체 제작한 장비를 차량에 장착하여 매일 도시를 스캔하고, 이때 얻어진 도시 객체 정보 (POI) 들이 매일 DB로 구축된다. 이러한 데이터들을 기반으로 자동 모델링 후처리를 거쳐 실감형 3차원 모델로 만들어진다.
모빌테크는 지도 제작에 큰 비용과 시간을 차지하는 데이터 수집과 가공을 AI 자동화를 통하여 해결해 나가고 있으며, 취득된 데이터를 기반으로 AI 인공지능을 학습하여 공간정보의 변화 탐지 및 자동 갱신 기술을 개발하여 3차원 공간정보를 매일 갱신해 나가고 있다. 레플리카 시티는 각 기관(B2B, B2G)에서 원하는 맞춤형 메타버스의 핵심 인프라로 사용될 수 있으며, 기존 지도에서는 제공되지 않았던 다양한 도시 객체에 대한 POI(Point of Interest) 빅데이터를 제공할 수 있다.
더 나아가 모빌테크는 고정밀지도를 자율주행, 디지털 트윈에만 그치지 않고 △버추얼 프로덕션 △시뮬레이션 △UAM 등 다양한 서비스로의 확장이 가능하다.
■ 최근 업계에서 이슈가 되고 있는 기술이나 주제는 무엇인가
정밀도로지도는 자율주행자동차의 위치 인식 및 판단의 기초자료로 활용됨에 따라 안전한 자율주행 실현을 위해서는 고품질의 정밀도로지도 구축과 신속한 갱신을 통한 최신 데이터의 제공이 필요하다. 정밀도로지도 구축에서 핵심은 도로 데이터를 취득하는 MMS(Mobile Mapping System) 장비다. MMS는 △카메라 △라이다 △GPS △주행거리센서(DMI) 등이 결합된 이동형 3차원 공간정보 시스템이다. 이는 차량 등 이동체에 탑재되어 넓은 범위에서 도로 주변에 있는 지형지물의 위치정보와 시각정보를 센티미터 단위로 정밀하게 구축해 낼 수 있다.
이러한 가운데 국내 측량기업들이 도입한 해외 MMS 장비로는 3차원 지도데이터를 신속하게 구축하기에는 어려움이 따른다는 관측이 나오고 있는 추세다. 측량기업들이 고가의 MMS 장비를 추가로 도입하기엔 부담이 따르고, 취득 데이터를 처리하기 위한 소프트웨어의 호환 및 데이터 경량화 기술도 부족하다는 평가 때문이다. 현재 정밀도로지도를 구축하는 기업에서는 대당 10억원 이상의 외산 장비를 수입해서 사업에 활용하고 있으나 데이터 구축에만 주안점을 두고 있어 구축된 데이터에 대한 품질 검증 및 갱신에 대해서는 기술개발의 투자여력이 부족한 상황이다.
또한 정밀도로 갱신을 위해서는 장비뿐만 아니라 알고리즘 개발도 뒷받침 되어야한다. 모빌테크는 이를 해결하기 위해 점군 지도 비교 갱신 알고리즘을 보유하고 있으며 기존에 구축된 점군과 비교하여 달라진 부분만 추출이 가능하다. 나아가 라이다 좌표를 이용한 자동 점군 지도 업데이트 관련 특허를 보유하고 있으며, 이번 국토지리정보원 정밀도로지도 갱신사업에서 자체 개발한 변화탐지 알고리즘을 검증할 예정이다. 지도 서비스의 특성상 ‘최신성’ 유지가 필수지만 ‘주기적 갱신’의 한계점이 존재하며, 실제 국내외 정밀도로지도 서비스의 경우 도로 외에 주변 시설물 정보까지의 정밀한 분석 및 주기적 업데이트가 진행되는 서비스는 없다. 모빌테크는 도로 시설물 및 객체 검출 기술을 보유하고 있어, 이를 적용하여 차선, 노면표시, 도로 시설물, 건물 등 약 100여종의 데이터를 검출 및 시각화가 가능하다. 이는 다양한 산업 분야에도 활용이 가능하며, 기존에 연간 단위로 업데이트 되던 정밀도로지도가 보다 더 신속하게 갱신될 수 있을 것이라고 전망된다.
■ 업계의 전망과 모빌테크가 나아갈 방향(전략)에 대해 말씀 부탁드린다
모빌테크는 기성 지도 산업에서의 입지를 확대하며 국내 디지털 트윈 구축 방법에 대한 표준 모델을 확립해 나가고 있다.
더 나아가, 기존 정밀지도 업체들과의 차별된 서비스를 제공하기 위해 실감형 3차원 도시 구현을 진행하고 있으며, 이러한 실감형 데이터를 향후 자율주행차 뿐만 아니라 신규 시장인 △버추얼 프로덕션 △콘텐츠 제작 △UAM 등을 위한 서비스로 확장해 나가려고 한다.
■ 독자들에게 한 말씀 부탁드린다
정밀도로지도는 자율주행 뿐만 아니라, 도로·교통·시설물 관리 및 VR/AR·메타버스 등 다양한 분야에 기반 역할을 하고 있다. 앞으로도 모빌테크가 보유한 기술력들을 활용하여 공간정보 산업 발전에 이바지할 계획이다. 이번 행사를 통해 정밀지도의 활용성에 대해 독자분들과 심도 깊은 대화를 나누어 보면 좋을 것 같다.
[관련기사]
e4ds news: https://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=11&t=0&idx=15639