LG이노텍, 도로에서 센서 성능 검증한다…부품 공급 넘어 자율주행 솔루션으로

• 어플라이드 인튜이션과 수도권서 센싱 데이터 수집 차량 운행
• 카메라·레이더·라이다 정보 결합…2028년까지 국내 차량 약 20대 운영 계획
• 악천후·역광 등 예외 상황 데이터 확보해 센서와 소프트웨어 함께 개선

LG이노텍이 실제 도로에서 수집한 데이터를 제품 개발에 직접 반영하며 자율주행 센싱 사업을 확장한다. 카메라·레이더·라이다 등 개별 부품의 성능을 높이는 동시에, 여러 센서가 함께 작동할 때 주변 환경을 얼마나 정확하게 인식하는지 검증하겠다는 전략이다. 부품 공급에 데이터 분석과 소프트웨어 최적화를 더해 고객에게 제공하는 기술의 범위를 넓히는 행보다.

LG이노텍은 미국 자율주행 소프트웨어 기업 어플라이드 인튜이션과 국내에서 자율주행 센싱 데이터 수집 차량을 운행한다고 29일 밝혔다. 양사는 지난 3월 전략적 파트너십을 체결했다. 서울·인천·경기를 중심으로 운행을 시작하고, 2028년까지 데이터 수집 차량과 자율주행 소프트웨어 개발 차량을 합쳐 국내에서 약 20대 규모의 차량 집단을 운영할 계획이다.

차량에는 카메라와 레이더, 라이다를 탑재한다. 카메라가 영상 정보를 확보하면 레이더는 물체의 거리와 속도를 측정하고, 라이다는 주변 공간을 3차원으로 파악한다. LG이노텍은 주행 과정에서 얻은 도로 상황과 차량 움직임, 객체 위치, 날씨 변화 등의 데이터를 가상환경과 결합해 센서 성능 개선과 시스템 검증에 활용할 예정이다.

핵심은 서로 다른 센서의 정보를 결합하고 보정하는 ‘센서 퓨전’ 기술이다. 실제 도로에서는 센서 하나의 성능이 높더라도 조명이나 기상 조건에 따라 인식에 한계가 생길 수 있다. 여러 센서의 정보를 함께 해석하면 각 센서의 약점을 보완할 수 있지만, 이를 위해서는 같은 상황을 센서들이 어떻게 인식했는지 비교할 수 있는 데이터가 필요하다.

LG이노텍은 폭우 속 검은색 차량, 터널 출구의 강한 역광, 공사 구간의 불규칙한 차선처럼 인식 성능이 떨어질 수 있는 예외 상황의 데이터도 확보할 방침이다. 보행자 얼굴과 차량 번호판 등 촬영 과정에서 수집되는 개인정보는 비식별화한 뒤 활용한다고 설명했다.

자체 차량 운영의 의미는 제품 개발과 현장 검증 사이의 연결을 강화한다는 데 있다. 센서를 공급한 뒤 고객사의 평가 결과를 기다리는 데서 한 걸음 더 나아가, 실제 환경에서 드러나는 문제를 직접 확인하고 설계와 보정 과정에 반영할 수 있다. 센서와 소프트웨어를 함께 개선하는 과정이 축적되면 완성차·자율주행 기업의 시스템 개발 요구에 대응할 여지도 커진다.

해외 도로 환경으로 검증 범위도 넓힌다. LG이노텍의 센싱 모듈을 장착한 어플라이드 인튜이션 차량은 미국·유럽·일본 등에서도 운행할 예정이다. 지역마다 다른 도로 구조와 교통 환경을 제품 개발에 반영해 북미·유럽 등의 신규 고객 확보에 활용한다는 구상이다. 회사는 아에바, 카카오모빌리티 등과도 관련 기술 협력을 추진해왔다.

다만 데이터 수집 차량의 운행 자체가 완전 자율주행 성능이나 사업 성과를 입증하는 것은 아니다. 향후 경쟁력은 확보한 데이터가 실제 인식 오류를 얼마나 줄이고, 다양한 환경에서 시스템의 신뢰성을 얼마나 높이는지에 달려 있다. LG이노텍의 이번 시도는 자율주행과 로봇 등 피지컬 AI 시장에서 센싱 기업의 역할이 하드웨어 제조부터 현장 데이터 기반의 통합 성능 개선까지 확대되고 있음을 보여준다.

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