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㈜스프링클라우드
㈜스프링클라우드(A Spring Cloud)는2017년에 설립되어 인공지능기반 자율주행 모빌리티 서비스와 데이터 분석 서비스를 제공하는 스타트업이다. 국내 최초로 자율주행 셔틀을 서비스 시작했다. 민간기업 최초로 임시 운행 허가를 획득하였고, 국내 최초로 규제샌드박스를 통과하여 무인 셔틀의 국내 첫 허용을 받았으며, 세종시에서 국내 최초 규제 특구 사업자로 선정되었다. 현재 서울 상암동, 세종시, 대구시, 과학기술대학교 등에서 운행 실증 서비스를 제공하고 있으며, 군산 선유도에 자율주행자동차를 활용한 해양관광 인프라를 구축하고 있다. (2020년 기준) 아울러, 우정사업본부와 함께 5G·인공지능(AI) 기반 자율주행 이동우체국·배달로봇 프로젝트를 함께 진행하는 등 전국적으로 서비스 지역을 확대해 나가고 있다. 대표는 송영기이다.
목차
개요[편집]
대한민국 자율주행 산업의 선도자로서 항상 책임감을 가지고 있는 스프링클라우드는 자사가 보유하고 있는 인공지능과 빅데이터를 기반으로 하는 모빌리티 서비스의 시뮬레이션 능력과 스프링고 HD맵 제작 및 클라우드 서비스를 통해 대한민국 자율주행 산업을 발전시키기 위해 노력하고 있다. 자율주행 기술을 개발하는 데에는 자율주행의 데이터를 축적하는 것이 필수적이다. 스프링클라우드는 주행 영상을 수집하고 가공하여 빅데이터 기반의 인공지능 플랫폼으로 학습데이터를 생성한다. 엣지케이스 등 자동화된 시나리오 및 가상화 데이터를 통해 자율주행 데이터의 성능을 검증하고 표준화 한다. 현대사회에는 배기가스로 인한 환경오염, 고령자 및 장애인 등 교통 약자 배려 부족, 오지 및 산간지역과 같은 대중교통 소외지역이 존재한다. 이러한 교통 문제로 인하여 4차 산업의 핵심인 자율주행에 대한 사회적인 요구가 날로 늘어나고 있으며, 더 이상 너무 먼 미래가 아닌 가까운 미래에 실현될 것으로 전망된다. 자율주행 모빌리티 서비스라는 새로운 도전과 모험을 통해, 삶의 긍정적이고 희망적인 변화에 조금 이라도 기여하고자 설립된 스프링클라우드는 자율주행 셔틀에서 시작하여, 배송과 로봇 택시 그리고 스마트로봇 서비스를 통해 인류가 반복적이고 지속성이 필요한 생활의 작은 서비스부터 인공지능과 자율주행으로 새롭게 정의한다.[1]
연혁[편집]
- 2017년 07월 : ㈜스프링클라우드 설립
- 2017년 09월 : 벤처기업 인증
- 2017년 09월 : 국내 전장업체 A사 협력업체 등록
- 2017년 10월 : 중국 I사 사업협력 양해각서체결
- 2017년 10월 : 기술정보시스템(TIS) 과제 선정(외부투자유치)
- 2017년 10월 : 블랙베리(Black Berry) 자율주행 보안 솔루션 파트너
- 2017년 11월 : 인포뱅크와 자율주행셔틀서비스 협력
- 2017년 11월 : 광주과학기술원 인공지능 과제 선정
- 2017년 11월 : 충북대 자율주행 기술이전 협약
- 2017년 11월 : 엔비디아(Nvidia)와 기밀유지협약 체결 및 DPX2 개발
- 2018년 01월 : 문재인 대통령 자율주행 간담회 참석
- 2018년 03월 : 케이글로벌(K-Global) 300 기업선정
- 2018년 03월 : 셔틀 기업 협업(나브야/이지마일)
- 2018년 03월 : 인공지능 자율주행 연구센터 설립(충북대)
- 2018년 03월 : 스웨덴 디아드롬(DIADROM)과 협업(DSM/ADAS)
- 2018년 05월 : 기가코리아 자율주행 프로젝트 참여
- 2018년 06월 : 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 자율주행증 서비스 개발
- 2018년 07월 : 자율주행 스마트모빌리티 협업(E/I사)
- 2018년 09월 : 광주 국제그린카 전시회 참여
- 2018년 09월 : 스마트서밋아시아 전시회 참여
- 2018년 10월 : 스마트시티코리아·세종자율주행특화도시 참여
- 2018년 11월 : 대구 미래자동차엑스포·판교 자율주행 모터쇼 참여
- 2018년 12월 : 세종시·대구시·강원도·경남·판교 시험운행
- 2019년 01월 : 4차산업혁명위원회 참석
- 2019년 06월 : 케이글로벌(K-Global) 스타트업 선정
주요 서비스[편집]
자율주행 모빌리티[편집]
자율주행 셔틀[편집]
도심의 교통 체증, 부족한 주차 공간, 자동차 배출가스와 소음, 비도심의 대중교통 소외 지역, 이동이 불편한 장애인과 노약자를 위해 당면한 여러가지 교통 관련 문제들을 해결하기 위한 노력들이 이루어지고 있다. 모든 문제를 당장에 해결할 수는 없지만, 스프링클라우드의 친환경 전기차 기반의 ‘자율주행 셔틀’이 보다 나은 세상을 만들어가고자 한다.
- 자율주행 배송 : 스마트 팩토리 구현의 일환으로 공장 내의 지점과 지점을 연결하거나 물류센터 간의 배송에 자율주행 기술이 적용되는 사례가 늘어나고 있다. 충전 시간을 제외한 대부분의 시간을 배송 업무에 집중할 수 있기 때문에 생산성과 효율성을 높일 수가 있다. 더군다나 코로나19로 비대면, 비접촉의 중요성이 커짐에 따라 자율주행의 필요성이 대두되고 있다. 자율주행 차량의 적재부 공간을 사람이 없이도 최종 고객에게 상품을 전달할 수 있도록 설계하거나 고객이 상품을 직접 보고 구매할 수 있도록 무인 판매가 가능한 시스템을 적용할 수 있다.
- 로봇택시 : 이제는 사랑하는 내 자신, 그리고 가족과 연인을 위해 로봇택시를 이용할 수 있다. 자율주행차량의 등장 이전에는 차량 시트의 구성으로 인해 뒷자석에서 편하게 다리를 올려놓거나 펼 수가 없었다. 하지만 자율주행 로봇택시는 운전석이 없어 차량 내부가 스타일 셋 프리가 가능하여 자율주행 로봇택시를 이용하면 편하게 누워서도 안심 귀가가 가능하다. 뿐만 아니라 로맨틱한 주말과 연멸연시의 분위기가 기존의 택시를 탑승할 시에 프라이빗한 공간이 없어져 무드를 방해하곤 했다. 하지만 이젠 프라이빗한 공간 확보가 가능하여 로보택시를 이용하시는 커플 및 가족을 위해 와인 및 이벤트를 준비하고 있다.
- 타시오M : 스프링클라우드는 자율주행 모빌리티 도입을 검토 중인 기업이나 지자체에게 초기 부담을 덜어드리고자 자율주행 차량을 무료로 제공받은 후 차량을 사용한 이동거리나 기간만큼만 비용을 지불하는 ‘타시오M’ 서비스를 출시하였다. 이에 더하여 스프링클라우드의 자율주행 모빌리티 통합 관제 서비스 ‘스프링고’과 차량의 유지보수도 무료로 제공받을 수 있게 된다.
- 타시오 투어 : 문화관광 해설사의 실감나는 설명과 더불어 자율주행 차량 내 멀티미디어 디스플레이를 통해 감각적인 볼거리를 제공할 뿐만 아니라 최신의 라이다와 카메라 기술력이 융합된 야간 미디어파사드까지, 더 나아가 자율주행 박물관, 자율주행 테마파크 등 혁신적인 미래형 관광벨트 조성을 통해 통합적인 관광 서비스가 가능하다.[1]
자율주행 데이터[편집]
자율 주행 시 안정한 운행을 위하여 자율주행 센서들이 인지하지 못하는 다양한 정보(교통, 날씨, 차량 등)들을 딥러닝으로 학습하여 개발자 및 서비스 업체(기관)가 사용할 수 있도록 가공된 데이터를 제공한다.
- 데이터아이(DATAi) : 자율주행 데이터를 수집하고 가공하여 인공지능 학습 데이터셋을 생성하는 서비스다. 자율주행 차량의 컨트롤러 지역 네트워크(CAN, Controller Area Network) 데이터와 센서 데이터 (카메라, 라이다, 레이다 및 GPS), 그리고 각종 환경 데이터를 수집한다. 이는 고속도로, 터널, 주거단지 및 인근지역, 공항이나 복잡한 도시 등 지역적 정보와 날씨 정보까지 포함된다. 이렇게 수집된 데이터를 정제하고 가공하여 스프링클라우드의 인공지능 빅데이터 아키텍쳐로 자율주행 학습데이터 가공, 자동 ‘이상상황’ 데이터 생성, 자율주행 복잡도 추출 데이터, 자율주행 시뮬레이션 데이터를 서비스할 수 있게 된다.
- 브이플랜(vPlan) : 엣지케이스 등 자동화된 시나리오 및 가상화 데이터를 생성하여, 성능을 검증하고 이를 통해 자율주행 기술 향상을 지원한다. 인공지능을 구축하는데 있어서 가장 난해한 엣지케이스(흔치 않은 상황)의 시나리오를 생성하여 교통사고 시나리오를 재현하여 사고 분석 모니터링을 가능하게 한다. 차선 변경 시간 등의 조건과 국내 도로 환경에 맞는 차선 폭과 제한속도 등을 고려하게 된다.
- 스텝(STEP) : 스프링클라우드의 자율주행 인식 기능을 위한 시나리오 기반 평가 및 검증 플랫폼이다. 도로, 환경, 날씨 등의 다양한 조건의 시나리오를 개발하여 차량에 탑재된 센서를 통하여 데이터를 취득한다. 취득된 데이터로 데이터셋을 구성하고 가공하여 인지 SW의 표준 평가와 검증을 시행합니다. 스프링고 스텝은 주행상황 인지 SW 검증을 위한 주행 환경 데이터베이스, 평가모델 및 검증용 플랫폼이라 할 수 있다. 스프링클라우드는 획득한 주행 데이터를 저장하기 위한 통합 데이터베이스를 구축하고 UX/UI 를 적용한 평가 결과의 시각화된 기능을 제공한다.
- HD 맵 : 스프링클라우드는 사용과 유지 보수가 편한 자율주행용 HD 맵 생성 및 서비스를 제공한다. 자율주행을 위해서는 ‘정확한 인지’가 가장 중요하다. 아주 작은 오차는 자칫 대형 인명 사고로 이어질 수 있기 때문이다. 그래서 기존의 내비게이션 지도를 활용하는 것이 아니라 새롭게 3D 지형 및 도로 정보를 수집해야 하는데 이를 위해 GPS, 카메라, 레이더, 라이더 등 여러 센서가 적용되어 오차를 없애고 안전성을 높이게 된다. 스프링클라우드는 이동식 지도 제작 시스템인 모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile Mapping System)을 통하여 도로, 표지판 등의 기본정보 뿐만 아니라 자율주행의 필수적인 정보인 차선 경계면, 도로 경계면 등 정밀한 데이터베이스를 구축한다. 이러한 정보를 바탕으로 포인트 클라우드를 통합 및 백터맵을 생성하고 다양한 형태의 맵 데이터 포맷을 생성하여 업데이트 한다.
주요 사업[편집]
자율주행 인공지능 솔루션[편집]
자율주행 인공지능(AI) 솔루션은 자율주행차량 운영을 위한 토털 솔루션이다. 자율주행 셔틀 운영사는 자율주행 인공지능 솔루션 도입을 통해 차량용 라우터, 호출용 앱, 오퍼레이터 앱, 관리자용 관제사이트, 데이터 처리 플랫폼을 종합적으로 구축하여 비용절감 및 안정적 운영이 가능하다.
- 오페라 SW(Opera SW) : 개방형 인공지능 기반의 자율주행 풀 스택이다. L4/L5 대응용 개방형 자율주행 플랫폼의 개발을 통해 보다 안전하고 혁신적인 자율주행 기술을 리딩한다.
- 스프링고S(Springo S) : 자율주행 차량 운영을 위한 토탈 솔루션이자 자율주행 통합 모니터링 플랫폼이다. 차량 내에서 수집된 데이터는 스프링클라우드 라우터를 통해 스프링고 서버로 전송 되며, ‘스프링고S’ 관제 화면을 통해 데이터 시각화가 이루어진다. 이때 관리자는 효율적이고 효과적으로 자율주행 모빌리티에 대한 모든 정보를 실시간으로 확인 하여 운영 할 수 있다. 스프링고S 솔루션은 다양한 장점을 가지고 있다. 첫째, 자율주행 차량과 로봇, 드론 등 다양한 자율주행 모빌리티를 모두 서비스 할 수 있는 자율주행 서비스 시스템 플랫폼이다. 둘째, 운영에 필요한 인프라 및 소프트웨어 일체를 제공하며, 운영체계 구축에 따른 비용과 시간을 획기적으로 절감 하여 인프라 구축 비용을 절감 할 수 있다. 셋째, 최신 기술 기반의 서버 아키텍처를 구현하고, 빅데이터 및 인공지능 분석에 최적화된 서비스를 구조를 가지고 있다. 마지막으로 다양한 서비스 및 산업에 관제 솔루션을 확대 적용 가능하며, 서비스 특성에 맞게 솔루션 커스터마이징을 제공한다.
- 스프링고 앱 : 안전요원을 위한 앱과 셔틀 호출을 위한 이용자 앱 두가지를 제공한다. 차량 내 안전요원은 전용 앱으로 차량 상태를 실시간으로 확인 하고, 승객 호출에 응답 할 수 있으며, 관제센터와 커뮤니케이션을 진행할 수 있다. 이는 안전요원과 차량 관제 시스템의 직접적인 연결을 통해 자율주행 차량을 운행하는 데 있어서 안정성을 높이는데 큰 역할을 한다. 개인이 자율주행 셔틀 이용을 원할 경우 호출용 앱을 다운 받고, 탑승 및 하차 정류장을 선택 후 결제 하여 호출을 할 수 있다. 이용자 어플리케이션은 언제 어디서든 편리하게 자율 주행 차량을 호출 하여 이용할 수 있기 때문에, 콜 택시와 같은 역할을 수행하며, 교통 취약지역에서의 편리한 이용을 도와주며, 관광지, 스마트 시티, 스마트 빌리지, 스마트 팩토리 등 다양한 지역에서의 이용자에게 편리성을 제공한다.
- 민트 프로젝트(Mint project) : 자율주행 혁신성장 기업들과 함께 L4/L5 대응용 개방형 자율주행 플랫폼 서비스 기반 “국산 자율주행셔틀 개발 및 상용화”를 목적으로 하는 프로젝트다. 국산화 기술을 사용한 양산형 자율주행셔틀을 개발하여 국내 뿐만 아니라 글로벌 시장에 진출하는 비전을 가진 프로젝트다. 수 많은 경쟁 제품들에 비해 저렴한 가격에 최고 수준의 자율주행을 할 수 있는 셔틀을 개발하는 것이 목적인 ‘민트프로젝트’는 수 많은 곳에서 자율주행 셔틀 운행 경험을 가지고 있는 스프링클라우드의 운영 노하우와 운행 데이터, 자동차 전장 부품과 라이다 V2X 등을 개발 및 생산하는 전문 기업, 초소형 전기차를 개발하고, 2차 전지 연구 개발 및 생산을 하는 전문 기업, 친환경차 중심의 도심환경 라스트 마일 모빌리티(Last Mile Mobility) 서비스 전문 기업이 함께 힘을 합해서 진행하는 프로젝트다. 자율주행 분야에서 혁신성장 기업인 이들은 각각 차량 제어 시스템, 국산 센서 및 시스템, 차량 성능 검증 및 평가 등을 담당하며 국산 자율주행 셔틀 서비스 개발에 매진하고 있다. 스마트 관광, 스마트시티, 스마트팩토리 분야서 자율주행의 미래를 만들어 갈 민트프로젝트는 국내외 안전 기준을 충족하도록 설계되었으며 2021년 출시를 앞두고 있다.
구축사례[편집]
- 대구광역시 : 대구 수성의료지구의 상업지역, 식기반산업지역, 의료지역을 순환하며 운행 중 이다. 한정면허를 발급받아 국내 최초 자율주행 유상운송 서비스 제공예정이다. 주소는 대구광역시 수성구 알파시티 1로 일대 (순환 운행)이며, 사이트의 길이는 순환 2.5km 구간이다. 셔틀은 총 2대로 정류장은 총 4개, 키오스크 또한 총 4대로 운행 중이다.
- 세종특별자치시
- 세종특별자치시 1 : 대통령 기록관 ~ 국립세종도서관을 운행하며, 세종 호수공원과 정부청사 방문객에게 자율주행 체험 서비스를 제공한다. 주소는 세종특별자치시 어진동 784 다솜로이며, 왕복으로 운행 중이다. 사이트의 길이는 왕복으로 1.3km 구간이다. 셔틀은 총 1대로 정류장은 총 3개, 키오스크는 총 2대로 운행 중이다.
- 세종특별자치시 2 : 4-2 생활권 규제자유특구에서 주거단지 자율주행을 운행 중이다. 주소는 세종특별자치시 금남면 집현리 일대이며, 2개의 노선 순환을 운행한다. 사이트의 길이는 A노선은 순환 2.1km 구간, B노선은 순환 1.3km 구간을 운행한다. 셔틀은 총 2대로 노선별 1대씩이며 정류장은 총 6개, 키오스크 또한 총 6대로 운행 중에 있다.
- 서울특별시 상암 : 서울특별시 자율주행 테스트 베드인 상암 디지털 미디어 시티에 도심지의 자율주행을 운행 중이다. 누리꿈 스퀘어 가든 ~ 디지털 미디어시티역을 왕복 순환 운행한다. 주소는 서울특별시 마포구 상암동 일대로, 사이트의 길이는 순환 2.7km 구간이다. 셔틀은 총 1대로 정류장은 총 4개이다. 키오스크는 없다.
- 서울과학기술대학교 : 클라우드 기반 스마트에너지타운 개발 중점연구소와 함께 학생들과 교직원의 이동 편의를 제공한다. 주소는 서울특별시 노원구 공릉동 189 서울과학기술대학교 일대이다. 사이트의 길이는 왕복 1.9km 구간이다. 셔틀은 총 1대, 정류장은 총 4대이다. 키오스크는 운영 계획에 없다.
- 군산 선유도 : 지역발전 투자협약 시범사업에 선정되어 고군산군도의 선유도에서 자율주행 셔틀을 이용한 해양관광 인프라를 구축하여 운행 중에 있다. 주소는 전라북도 군산시 옥도면 선유도리 481일대이다. 사이트의 길이는 왕복 3km 구간이며, 셔틀은 총 4대로 2대씩 군집주행 예정에 있다. 정류장은 총 4개, 키오스크는 총 2대이지만, 운영 계획은 아직 없다. 하지만 예외적으로 이벤트성 시승행사가 예정될 경우 사용할 가능성이 있다.[1]
현황[편집]
송영기 스프링클라우드 대표는 서울 중구 통일로 KG 타워에서 열린 ‘이데일리 K-모빌리티 포럼’에서 ‘미래를 여는 모빌리티 서비스’를 주제로 발표하며 자율주행 서비스가 삶을 변화시킬 것이라고 말했다. 송 대표는 “현재 자율주행 모빌리티는 로봇 택시시장과 구간 자율주행 셔틀로 나눠볼 수 있다”며 “자율주행 모빌리티 시장은 더욱 확대돼 2030년에는 국내외 구간 자율주행 셔틀 사장규모가 65만 대에 이르고 로봇택시도 약 300만 대에 이를 것”이라고 예상했다. 운전자를 돕고 안전을 지켜주는 것이 3단계라면 미래에는 4~5단계인 운전자 개입이 전혀 없거나 최소화하는 방향으로 갈 것이라고 내다봤다. 그는 “자율주행은 수요에 따라서 탄력적으로 변화시킬 수 있고 수요자가 언제 어디서나 서비스를 이용할 수 있다는 점에서 일상생활의 반복적인 문제를 해결할 수 있다”며 “수요를 예측하고 수요에 응답할 수 있는 자율주행 모빌리티는 보편화할 것”이라고 말했다. 자율주행 자동차의 편리함은 알지만 일상생활에 구현하기는 쉽지 않았다. 송 대표는 “자율 주행을 하기 위해서는 매우 많은 데이터가 필요하다”며 “실제 데이터만 가지고는 부족하기 때문에 가상화된 데이터로 자율 주행 기술을 검증하고 실 도로에서 다시 검증해보는 기술을 개발하고 있고 이런 문제를 푸는 데는 데이터가 가장 중요하다”고 강조했다. 자율주행 자동차는 지도에 따른 움직임, 도로 환경 변화를 감지, 보행자나 신호등, 예기치 못한 제약 등을 인공지능(AI)을 통해 학습하고 대처하는 방법을 배운다. 그는 “윤리적 문제는 아직 부족하지만 다양한 환경에서 구간 이동 이상으로 환경에 대처할 수 있게끔 만드는 기술도 필요하다”고 덧붙였다. 국내에서도 이를 위한 노력은 광범위했다. 송 대표는 “국내에서도 기업, 지자체, 대학교 등에서 자율주행 부품을 개발하거나 자율주행 차량을 새롭게 만들거나 저희처럼 서비스 플랫폼을 만드는 기업이 늘어나고 있다”며 “시간과 수단이 필요하기 때문에 다양한 업체들이 협업해 부품·시스템 관리·안정성 평가·차량 관리 등 기술을 만들어가고 있다”고 말했다. 앞으로 자율주행차가 생활에 보편화될 경우 도로 인프라부터 차선에 그리는 페인트 하나까지 자율주행과 교감하기 위한 방식이 필요했다. 송 대표는 “자율주행 자동차가 도로와 교감하는 방식은 사람과 다르다”며 “자율주행 레이더가 금속과 반응하고 차선에 도포할 페인트를 어떤 물질과 색상으로 해야 인식할 수 있을 지 등 IT기술을 활용해 모빌리티와 통합시키는 게 필요할 것”이라고 했다. 한편 발표 중 송 대표는 영상을 통해 배달용 자율주행 자동차가 집 앞까지 물건을 배달하는 모습을 보여줬다. 그러면서 “차량 자율주행뿐만 아니라 일상생활에서 셔틀, 배송, 택시, 청소, 환경문제개선 등 삶을 좀 더 편한 방법으로 바꿔놓을 수 있을 것”이라고 설명했다.[2]
각주[편집]
- ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 스프링클라우드 공식 사이트 - http://www.aspringcloud.com/
- ↑ 이후섭 기자, 〈(K-모빌리티)모빌리티가 바꾸는 일상…배달·셔틀까지 `편의성 업그레이드`〉, 《이데일리》, 2020-10-20
참고자료[편집]
- 스프링클라우드 공식 사이트 - http://www.aspringcloud.com/
- 이후섭 기자, 〈(K-모빌리티)모빌리티가 바꾸는 일상…배달·셔틀까지 `편의성 업그레이드`〉, 《이데일리》, 2020-10-20
같이 보기[편집]
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