Overview
정확한 객체 인식은
모든 자율 시스템의 출발점입니다
자율 시스템이 안전하게 동작하려면 차량, 보행자, 장애물,
주변 구조물의 위치와 움직임을 빠르고 정확하게 이해해야 합니다.
Vueron은 복잡한 주행 환경에서도 일관된 인지 성능을
유지할 수 있도록 고성능 Perception AI를 설계했습니다.
Key Capabilities
장거리 객체부터 작은 객체, 비정형 객체까지 정밀하게 인식하고,
대용량 센서 데이터를 실시간으로 처리합니다.
또한 멀티센서 퓨전을 통해 다양한 환경 조건에서도
안정적인 인지 성능을 제공합니다.
Long-range
Object Detection
Small & Unknown
Object Detection
Multi-Sensor
Processing
Multi-Sensor
Fusion
Robust
Perception
Core Technologies
Long-range Object Detection
장거리 환경에서도 객체의 위치와 형태를 정밀하게 인식합니다.
Small & Unknown Object Detection
작은 객체와 비정형 객체까지 안정적으로 식별합니다.
Multi-Sensor Processing
다양한 LiDAR 센서 데이터를 병렬 처리해 대용량 데이터를 낮은 지연으로 다룹니다.
Multi-Sensor Fusion
LiDAR, Camera, Radar 데이터를 통합해 환경 인식 정확도를 높입니다.
Robust Perception
국가·날씨·도로 조건 변화에도 일관된 성능을 유지하도록 설계되었습니다.
Applications
ADAS/자율주행 차량, 스마트 인프라, 산업 자동화 등
정밀한 객체 인지가 필요한 다양한 환경에서 활용할 수 있습니다.
Overview
객체 인지만으로는 충분하지 않습니다
안전한 자율 시스템을 위해서는 주변 객체를 인식하는 것뿐 아니라
도로 자체의 구조와 상태를 정확하게 해석해야 합니다.
Vueron은 LiDAR 포인트 클라우드를 기반으로 도로 표면 형상과 구조를 정밀하게 분석합니다.
Key Capabilities
도로 표면의 높낮이와 기울기, 단차를 분석하고,
차선·연석·터널·구조물과 같은 주요 도로 구조를 인식합니다.
또한 3D 공간 구조를 생성하고 위치를 추정해 자율 시스템의 일관된 환경 이해를 지원합니다.
Road Surface
Understanding
Road Structure
Detection
3D Spatial
Mapping
Core Technologies
Road Surface Understanding
지면을 분리하고 도로 표면의 형상을 정밀하게 해석해 다양한 환경에서 drivable space를 추정합니다.
Road Structure Detection
차선,연석, 터널, 구조물 등 도로 환경의 핵심 구조를 3D 공간 정보로 인식합니다.
3D Spatial Mapping
주변 환경의 3D 공간 구조를 생성하고 위치를 추정해 시스템이 공간을 일관되게 이해하도록 합니다.
Applications
자율주행 차량, 스마트 도로 인프라,
공항·물류·대형 실외 시설과 같이
복잡한 이동 공간을 이해해야 하는 환경에 적합합니다.
Overview
공간 단위의 인지가 필요한 시대
스마트 시티, 공항, 교차로, 고속도로와 같은 인프라 환경에서는
개별 객체 인지를 넘어 전체 공간의 흐름을 이해하는 능력이 중요합니다.
Vueron은 장거리 LiDAR를 활용해 넓은 영역을 정밀하게 인지하고 분석합니다.
Key Capabilities
넓은 공간에서 차량과 보행자를 인식하고,
차량 이동 패턴과 교통 흐름, 보행자 밀집도와 혼잡 상황,
장기간 통행량 통계를 분석하며,
위험 상황과 이상 이벤트를 실시간으로 감지합니다.
Wide-Area Perception
Traffic Flow Analysis
Crowd Density Estimation
Traffic Statistics Platform
Traffic Event Detection
Core Technologies
Wide-Area Perception
수백 미터 범위까지 차량과 보행자를 안정적으로 인식합니다.
Traffic Flow Analysis
차종별 교통량과 이동 패턴을 분석해 운영 및 정책 수립 데이터를 제공합니다.
Crowd Density Estimation
보행자의 위치와 이동 패턴을 기반으로 혼잡도를 계산합니다.
Traffic Statistics Platform
장기간 데이터를 기반으로 통행량과 공간 활용 패턴을 통계적으로 분석합니다.
Traffic Event Detection
불법 주정차, 속도 위반, 위험 상황 등을 실시간으로 감지하고 알람으로 연결합니다.
Applications
스마트 시티, 공항, 교차로, 고속도로, 대형 행사장, 공공시설 등
넓은 공간에서 이동 흐름과 혼잡도를 관리해야 하는 환경에 적합합니다.
Overview
현실 세계의 AI는 엣지에서 동작해야 합니다
실제 서비스 환경에서는 높은 성능뿐 아니라
제한된 전력과 연산 자원에서도 안정적으로 동작하는 구조가 필요합니다.
Vueron은 LiDAR 기반 인지 알고리즘을 실제 차량 및 인프라 환경에 맞춰 최적화했습니다.
Key Capabilities
대규모 포인트 클라우드 처리에 최적화된 경량 AI 구조,
저지연 실시간 추론, AI 칩셋과 센서 환경을 고려한 하드웨어 최적화,
그리고 안정적인 On-device 운영을 위한 배포 프레임워크를 제공합니다.
Efficient Perception Architecture
Real-time
Inference
Hardware-Aware Optimization
Edge Deployment Framework
Core Technologies
Efficient Perception Architecture
임베디드 환경에서도 동작할 수 있도록 설계된 경량 perception 구조입니다.
Real-time Inference
최적화된 처리 파이프라인을 통해 대용량 센서 데이터를 빠르게 처리합니다.
Hardware-Aware Optimization
다양한 AI 칩셋 및 LiDAR 센서 환경에 맞춰 알고리즘을 안정적으로 최적화합니다.
Edge Deployment Framework
차량 및 인프라 시스템에서 AI 모델을 배포하고 운영할 수 있는 실행 구조를 제공합니다.
Applications
차량용 임베디드 시스템, 스마트 인프라 장비, 현장형 Edge 장치 등
제한된 컴퓨팅 리소스에서 AI를 운영해야 하는 환경에 적합합니다.
Overview
자율 시스템에서 안전은 기능이 아니라 구조입니다
자율 시스템은 높은 수준의 안전성과 신뢰성을 요구합니다.
Vueron은 실제 환경에서 안정적으로 동작하는 AI 인지 시스템을 구현하기 위해
기술 성능 뿐 아니라 프로세스와 운영 체계까지 안전 중심으로 설계합니다.
Key Capabilities
기능 안전 요구사항에 맞춘 시스템 설계,
자동차 산업 표준 기반의 소프트웨어 개발 프로세스,
그리고 실제 운영 환경에서 검증된 시스템 안정성을 통해
Safety-Critical AI 시스템을 구축합니다.
Functional
Safety Design
Safety-Certified
Development Process
Operational
Reliability
Core Technologies
Functional Safety Design
인지 알고리즘과 시스템 구조를 안전 요구사항에 맞게 설계해 다양한 환경에서도 안정적으로 동작하도록 합니다.
Safety-Certified Development Process
자동차 산업 표준을 기반으로 한 안전 중심 개발 프로세스를 의미하며, Vueron은 ASPICE CL2를 달성했습니다.
Operational Reliability
다양한 실제 운영 환경에서 적용과 검증을 통해 시스템의 신뢰성과 안정성을 지속적으로 확보하는 체계입니다.
Applications
자율주행, 스마트 인프라, 산업용 AI 시스템 등
안전성과 운영 신뢰성이 핵심인 환경에 적합합니다.
Overview
AI 경쟁력은 데이터 운영 구조에서 시작됩니다
자율주행과 스마트 인프라 환경에서는 대량의 데이터를 지속적으로 수집하고,
이를 학습 가능한 형태로 전환해 빠르게 모델에 반영할 수 있어야 합니다.
Vueron은 이를 위해 데이터 수집부터 배포까지 연결된
Perception AI Foundry 구조를 설계했습니다.
Key Capabilities
다양한 소스의 센서 데이터를 수집·관리하고,
AI 기반 자동 라벨링으로 데이터셋 구축 속도를 높이며,
학습 효율을 높이는 데이터셋 최적화와
지속 학습·배포 파이프라인을 제공합니다.
Data
Collection
Automated
Annotation
Dataset
Optimization
Continuous Data Training
& Deployment Pipeline
Core Technologies
Data Collection
차량, 인프라 센서, 실험 환경 등 다양한 데이터 소스에서 수집된 데이터를 효율적으로 저장·관리합니다.
Automated Annotation
AI 기반 자동 라벨링으로 객체 라벨을 생성해 데이터 구축 속도를 높입니다.
Dataset Optimization
학습에 필요한 데이터를 선별하고 품질을 최적화해 모델 성능을 향상시킵니다.
Continuous Data Training & Deployment Pipeline
실제 운영 환경에서 수집된 데이터를 다시 학습과 배포에 연결해 모델을 지속적으로 개선합니다.
Applications