자율 주행용 자동 도로정보 추출, VR 시뮬레이션 데이터 활용

모빌테크(대표 김재승)는 다양한 산업에서 손쉽게 현실 세계의 공간 정보를 적용할 수 있는 고정밀 3차원 공간 정보 플랫폼을 구축한다.

디지털 트윈 서비스를 기반으로 산업별 유효데이터를 선별 제공하며 자율 주행용 자동 도로 정보 추출, VR 시뮬레이션 데이터 등을 활용한다.

3차원 공간 정보(지도)는 건물과 지형의 윤곽을 평면 형태로 표현한 2차원 지도와 달리 공간을 표현하는 더 깊이있는 다양한 정보의 집합체를 말한다. 고정밀 1:1 스캔으로 길이, 면적 등 실측 데이터 측정 가능하며 사진, 위치 데이터 등을 융합할 수 있다. 또한 자동차의 자율주행, 드론, 건축, 토목, 수목, 환경, VR 등 다양한 분야에서 사용한다.

이 회사는 LiDAR 센서 기반 GPS와 SLAM 기술을 통한 3차원 지도 생성하며 실내/실외, 스캔 거리 등 환경에 구애 받지 않는 스위칭 시스템을 개발한다.

모빌테크가 기존 장비나 서비스와 다른 점은 기술력에 있다. 기존의 높은 장비 가격(5억-7억)으로 인하여 사업에 도입이 불가능하고 전문 지식 없이 장비 운용이 힘들다. 실내 및 빌딩 지역은 GPS 수신이 불가하여 스캔할 수 없으며 실시간 스캔이 불가능하여 비효율적으로 스캔했다.

기존의 서비스도 마찬가지다. 데이터 후가공에 투입되는 비용/시간이 많이 들고 노동집약적인 후가공으로 인한 업데이트 속도가 느려진다. 넓은 지역은 구축하기 어렵고 비싼 가격, 한정된 지역, 한정된 사용자에게만 제공한다는 단점이 있었다.
하지만, 모빌테크의 고정밀 스캔 및 인식 기술을 통해 신속하게 광역 데이터를 구축하고 이를 다양한 산업에 활용할 수 있다.



3D 맵핑과 데이터 가공 장점

이 회사의 핵심 기술은 3D 맵핑과 데이터 가공에 있다. 3D 맵핑 기술은 GPS 및 SLAM 융합을 통한 실내/외 영역 스캔 데이터를 수집하고 카메라 등 복합센서 구성 맵핑이 가능하며 실시간 스캔을 통한 작업 효율성이 높다. 또한 실내/실외, 스캔 거리 등 환경에 구애 받지 않는 스위칭 시스템을 갖췄으며 자체 개발한 맵핑 기술을 통해 기존 장비가 커버하지 못하는 영역까지 서비스를 제공한다.

데이터 가공 기술도 장점이다. 딥러닝 기반의 Semantic Segmentation을 통한 주변 환경을 인식하고 라이다 시스템과의 융합도 가능하다. 딥러닝을 통한 후가공 영역의 시간적, 물리적 한계를 극복했고 도로, 자동차, 차선, 나무 등 다양한 관심 물체를 인식 및 분류한다. 후가공 작업 중 가장 많은 영역을 차지하는 노이즈 제거, 관심 물체 추출 자동화 기능도 제공한다.

회사 측은 “넓은 영역에 대한 데이터 수집 및 빠른 후가공을 통해 신속한 3차원 정보 서비스화를 가능하게 한다”고 강조했다.