스트라드비젼이 구글의 웨이모 출신 심지웅(잭 심, Jack Sim) 엔지니어를 새로운 최고기술책임자(CTO)로 선임한다고 18일 밝혔다.
AI 기반 영상 인식 소프트웨어 개발 스타트업으로, 현재 지능형 운전자 보조 시스템과 자율주행 등 솔루션을 개발해 자동차 시장에 공급 중이다. 특히 소형 반도체에서도 이러한 기능을 구현할 수 있어 주목받는다.
심 CTO는 스트라드비전에서 연구개발을 이끄는 한편, 자율주행 솔루션인 SVNet 소프트웨어를 고도화해 다양한 고객사와 파트너사에 제공할 계획이다.
심 CTO는 컴퓨터 비전 콘퍼런스(CVPR, ECCV, ICCV)에 다수의 논문을 기재하고 워크숍을 주최하는 등 딥러닝 시각화와 응용 분야에서 세계적 전문가로 인정받고 있다. 구글 리서치, 웨이모 등에서 객체 인식 기술을 개발했으며, 자율주행 트럭을 위한 기계학습(머신러닝) 모델 등 자율주행 기술 개발팀을 이끈 바 있다.
실리콘밸리 포함 총 20년 이상 근무 경력을 가지고 있으며, 연구용 오픈소스로 공개한 500만개 규모의 구글 랜드마크 데이터셋은 대규모 시각 인식 분야에서 가장 많이 활용되는 표준 데이터셋 중 하나로 인정받고 있다. 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고 미국 펜실베니아대 컴퓨터정보과학부 석사 졸업, 동 대학 박사 과정을 수료했다
심 CTO는 "스트라드비젼은 글로벌 자동차 업계에서 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 혁신을 가속화하겠다는 비전을 현실화하고 있다. 한국 스타트업이 자율주행 분야에서 기술력 하나로 글로벌 영향력을 넓혀가고 있다는 점에 이끌려 합류하게 됐다"며 "스트라드비젼이 안전하고 높은 수준의 자율주행 인식 기술을 개발하는데 기여하겠다"고 밝혔다.
김준환 스트라드비젼 대표는 "스트라드비젼은 지난 몇 년 동안 급격한 성장을 이뤘다. 이제 자율주행 레벨4 기술도 양산 단계에 돌입하고 자동차 영역을 넘어 범용 기술 개발이 필요한 시점"이라며 "심 CTO의 컴퓨터 비전 기술 혁신과 기계학습 개발에 대한 실적이 스트라드비젼의 미래인 '모두를 위한 비전 AI'를 실현하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 전했다.
한편, 2014년 설립된 스트라드비젼은 자사의 AI 기반 객체 인식 소프트웨어인 SVNet을 통해 글로벌 자동차 업계로부터 기술력을 인정받고 있다. SVNet은 악천후나 어두운 환경에서도 다양한 정보를 정확하게 감지하고 식별할 수 있으며, 최소한의 연산과 전력 소비만으로 딥러닝 기반 객체 인식 기능을 구현하는 것이 장점이다.
AI 기반 영상 인식 소프트웨어 개발 스타트업으로, 현재 지능형 운전자 보조 시스템과 자율주행 등 솔루션을 개발해 자동차 시장에 공급 중이다. 특히 소형 반도체에서도 이러한 기능을 구현할 수 있어 주목받는다.
심 CTO는 스트라드비전에서 연구개발을 이끄는 한편, 자율주행 솔루션인 SVNet 소프트웨어를 고도화해 다양한 고객사와 파트너사에 제공할 계획이다.
심 CTO는 컴퓨터 비전 콘퍼런스(CVPR, ECCV, ICCV)에 다수의 논문을 기재하고 워크숍을 주최하는 등 딥러닝 시각화와 응용 분야에서 세계적 전문가로 인정받고 있다. 구글 리서치, 웨이모 등에서 객체 인식 기술을 개발했으며, 자율주행 트럭을 위한 기계학습(머신러닝) 모델 등 자율주행 기술 개발팀을 이끈 바 있다.
심 CTO는 "스트라드비젼은 글로벌 자동차 업계에서 소프트웨어 정의 자동차(SDV) 혁신을 가속화하겠다는 비전을 현실화하고 있다. 한국 스타트업이 자율주행 분야에서 기술력 하나로 글로벌 영향력을 넓혀가고 있다는 점에 이끌려 합류하게 됐다"며 "스트라드비젼이 안전하고 높은 수준의 자율주행 인식 기술을 개발하는데 기여하겠다"고 밝혔다.
김준환 스트라드비젼 대표는 "스트라드비젼은 지난 몇 년 동안 급격한 성장을 이뤘다. 이제 자율주행 레벨4 기술도 양산 단계에 돌입하고 자동차 영역을 넘어 범용 기술 개발이 필요한 시점"이라며 "심 CTO의 컴퓨터 비전 기술 혁신과 기계학습 개발에 대한 실적이 스트라드비젼의 미래인 '모두를 위한 비전 AI'를 실현하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"고 전했다.
한편, 2014년 설립된 스트라드비젼은 자사의 AI 기반 객체 인식 소프트웨어인 SVNet을 통해 글로벌 자동차 업계로부터 기술력을 인정받고 있다. SVNet은 악천후나 어두운 환경에서도 다양한 정보를 정확하게 감지하고 식별할 수 있으며, 최소한의 연산과 전력 소비만으로 딥러닝 기반 객체 인식 기능을 구현하는 것이 장점이다.
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