뷰런테크놀로지, 라이다 AI 실증 경험 기반 ‘AI 시티’ 협력 확대…글로벌 ITS 시장 공략

도시 교통 인프라에 인공지능(AI)을 적용하는 방식이 차량과 보행자의 움직임을 파악하는 수준에서 도로 전체의 위험 상황을 분석하고 대응하는 방향으로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 자체 센서로 주변 환경을 인식하는 것과 별개로, 도로에 설치된 센서를 활용해 교통 흐름과 돌발 상황을 파악하는 기술의 중요성도 커지고 있다. 이러한 기술을 실제 도시 운영 시스템과 연결하려면 현장 실증을 통해 확보한 데이터와 다양한 인프라 기업 간 협력이 필요하다. 라이다(LiDAR) 기반 AI 솔루션 기업 뷰런테크놀로지(대표 김재광)가 국내외 교통 인프라 현장에서 축적한 기술 적용 경험을 바탕으로 AI 시티 분야의 협력 확대에 나섰다.

뷰런테크놀로지는 지난 19일부터 23일까지 강원도 강릉 올림픽파크 일원에서 열린 ‘2026 강릉 ITS 세계총회’에 참가해 라이다 기반 공간 지능과 협력 인지 기술을 소개하고, 국내외 지능형교통체계(ITS) 실증 사례를 공유했다. 행사 기간 파트너사들과 지자체 대상 공동 사업 제안 방향도 논의했다.

이번 협력 논의는 뷰런테크놀로지의 라이다 AI 인지 기술과 파트너사가 보유한 기술 및 서비스를 결합하는 데 초점을 맞췄다. 실시간 공간 인지와 교통 흐름 분석, 위험 상황 감지 기능을 도시 운영 시스템에 연계해 지역별 교통 환경과 안전 관리 수요에 대응하는 방식이다.

뷰런테크놀로지의 스마트 인프라 솔루션 ‘룩아웃(Lookout)’은 라이다 센서로 수집한 공간 데이터를 AI로 분석해 차량과 보행자를 인식하고 추적하는 기술이다. 도로 위 객체의 이동 경로와 속도, 교통 흐름을 분석하고 정차 차량이나 보행자 진입 등 돌발 상황을 감지해 도로 운영과 안전 관리를 지원한다.

라이다는 레이저를 이용해 주변 사물까지의 거리와 위치를 측정하는 센서 기술이다. 도로 인프라에 적용하면 차량 자체 센서의 인지 범위와 별개로 교차로와 지하차도 등 특정 구간의 교통 상황을 파악할 수 있다. 뷰런테크놀로지는 이러한 공간 데이터를 도시 운영에 활용하는 AI 시티 인프라의 기반 기술로 제시했다.

이번 총회에서는 기술의 작동 원리뿐 아니라 실제 교통 현장에서 확인한 적용 사례도 함께 소개했다. 김재광 대표는 20일 콘퍼런스 스테이지에서 실시간 라이다 기반 공간 지능을 활용한 ITS 고도화 방향을 발표했다. 이어 21일 기술 세션에서는 국내외 교통 현장에 적용한 라이다 AI 인지 기술의 운영 사례를 공유했다.

차량과 도로 인프라가 인지 정보를 공유하는 협력 인지 기술도 주요 발표 주제였다. 이유건 총괄은 20일 기술 세션에서 젖은 노면과 결빙 구간 등 차량 자체 센서만으로 조기에 파악하기 어려운 위험 요인을 설명하고, 도로변 인지 시스템과 차량의 인지 기능을 결합하는 방안을 소개했다.

협력 인지는 차량과 도로 인프라가 각각 수집한 정보를 연계해 위험 상황을 보다 넓은 범위에서 파악하도록 하는 기술이다. 차량의 센서가 직접 감지하기 어려운 구간이나 주변 환경의 변화를 도로 인프라가 보완하는 방식으로, 자율주행과 지능형 교통 운영의 안전성을 높이기 위한 기술로 연구되고 있다.

구룡지하차도 실증·조달청 혁신제품 지정…공공 인프라 적용 기반 확보

뷰런테크놀로지는 이번 총회에서 기존 실증 성과를 바탕으로 공공 교통 인프라에 라이다 AI 기술을 적용하는 방안을 제시했다. 대표적인 사례는 서울시설공단과 함께 진행한 구룡지하차도 실증 사업이다.

회사는 구룡지하차도에서 라이다 기반 교통량 및 차량 속도 수집과 돌발 상황 감지 기술의 실증을 완료했다. 주요 검증 항목에는 정차 차량과 보행자 진입, 역주행 등 도로 안전에 영향을 미칠 수 있는 상황을 실시간으로 감지하는 기능이 포함됐다.