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[스타터 UP] 스트라드비젼 StradVision

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Friday, May 22, 2020, 12:05:25

StradVision Inc.


회사명 | 주식회사 스트라드비젼 StradVision Inc.
웹사이트 | https://stradvision.com/" target="_blank">https://stradvision.com/
설립일 | 2014.10.
회사구분 | 주식회사⋅비상장 Corporation⋅Unlisted
설립자 | 전봉진(R&D Director)
대표 및 임원 | 김준환(CEO), 제홍모(CTO), 이선영(COO) 
주요서비스 | SVNet 딥러닝 기반 객체 인식 소프트웨어

 


회사소개

 

스트라드비젼은 객체 인식 기술의 업계 선구자로서 완전 자율주행차 대중화를 앞당기고 있습니다. 포항 본사를 비롯하여 서울, 산호세, 도쿄 등 전세계적으로 100명 이상의 직원을 두고 있으며, 딥러닝, 임베디드 플랫폼, 고급 알고리즘 등에 대한 전문성을 바탕으로 매일 발전해나가고 있습니다.

 

개요

 

  • 2014년 설립되어 미국과 한국에 본사 운영중
  • ADAS 및 자율주행차용 딥러닝 기반 사물인식 소프트웨어 개발
  • 중국/독일에서 5개의 자동차 양산 프로젝트가 출시예정이며, 첫 양산은 2019년 8월
  • 75개의 미국 특허 보유 및 79개 추가 출원중 : +4개의 미국외 특허보유 및 68개 추가 출원
  • 임직원 96명 : 데이터, 알고리즘, 플랫폼최적화, 소프트웨어및품질분야(엔지니어총85 명)
  • 2017년 190억불에서 2018년 400만불로 매출 두배 성장 : 94 %는 자동차 고객으로부터 발생
  • 2018년~2025년 평균 연간성장률(CAGR) 74%기대

주요서비스

 

 

 

SVNet External SVNet은 14개 이상의 플렛폼을 통해 물체를 정확하고 안전하게 감지하고 인식할 수 있도록 합니다. SVNet은 TDA2x, V3H, V3M, H3에서 딥러닝 기반 객체 검출 소프트웨어를 최초로 실행한 네트워크입니다. 

 

기능 : 객체검출 / 차선검출 / 주행가능공간검출 / 거리예측 / 서라운드 뷰 모니터링 / 차량 번호판 검출 / 도로 표시 검출 / 동물 검출

 

SVNet Tools 스트라드비젼의 자동 라벨링 시스템은 수작업시 발생하는 오류를 수정하는데 소요되는 대규모 인력과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션 입니다. 약 97%의 자동화로 유사 서비스에 비해 5배 이상 빠른 속도로 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 SVNet Training Suite를 통해 고객사의 자체 데이터를 내부적으로 활용하고 교육할 수 있어 AI교육의 능률을 높입니다.

 

연혁

 

2019⦁ 11월 시리즈 B 투자 유치
⦁ 10월 ICCV 논문 발표
⦁ 8월 중국 SOP
⦁ 6월 CVPR 논문 발표
⦁ 직원수 100명 달성 / 컨소시엄 CES, NVIDIA GTC, EVS 참여
⦁ Start of Production
2018⦁ 10월 스트라드비젼 미국 법인 설립
⦁ 6월 시리즈 A 투자 유치 – 현대차∙현대모비스∙글로벌브레인, 한화투자증권 등
⦁ 3월 Top Tier 1 Project 수주 / 독일∙중국∙일본∙한국∙미국 다수 프로젝트 시작
⦁ 2월 컨소시엄 TI Design Networks, Automotive World
⦁ Production Contracts Continues
2017⦁ 8월 Pre-A round – LG전자 등
⦁ 1월 외부 Seed투자 유치 – 현대차 등 국내 프로젝트 시작, 일본 컨소시엄 CES, EVS, NVIDIA GTC 참여
⦁ Production Contracts
2016⦁ 6월 CVPR 논문 발표
⦁ 4월 MWC, TI Korea Tech Day, Embedded Vision Summit 등 컨소시엄 참여 
⦁ 1월 CES 참여 / KPMG 오토쇼 / ADAS 솔루션 제공 시작
⦁ Business Development
2015⦁ 12월 현대오토론 수주
⦁ 9월 iCDAR 문자 검출 & 인식 1위
⦁ 4월 ARM Connected Community Embedded Vision Alliance
⦁ 3월 MWC 참여 PD/TDR 데모
⦁ Technology Enhancement
2014⦁ NIPS 2014 논문발표
⦁ 10월 회사설립 (설립자 전봉진)

관련기사

 

• DBR 동아비지니스리뷰 https://dbr.donga.com/article/view/1203/article_no/9303" target="_blank">스트라드비젼의 자율주행기술 전략
• KVIC 마켓워치 중소벤처기업 http://kvic-magazine.co.kr/?p=3683" target="_blank">투자성공사례 자동차 자율주행 소프트웨어 글로벌 포지션을 꿰찬 투자의 정공법 답안지 스트라드비젼(StradVision)
• 월간인물 이선영 coo 인터뷰 http://www.monthlypeople.com/news/articleView.html?idxno=21195" target="_blank">보다 안전한 자율주행 시대, SVNet으로 구현한다

 

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편집국 기자 info@inthenews.co.kr

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지키려는 SK, 약진하는 마이크론…삼성전자의 HBM 전략은?

지키려는 SK, 약진하는 마이크론…삼성전자의 HBM 전략은?

2025.06.13 08:39:04

인더뉴스 이종현 기자ㅣD램 업계 3위의 마이크론이 HBM 경쟁에서 약진하는 모습을 보이며 글로벌 HBM 경쟁 구도가 재편되려 하고 있습니다. 12일 외신 및 업계에 따르면, 마이크론은 SK하이닉스[000660]에 이어 두 번째로 엔비디아에 HBM4 샘플을 납품한 것으로 알려졌습니다. 이로써 SK하이닉스·삼성전자[005930] 양강 구도에 변화가 생길 것이라는 평가입니다. 마이크론은 자신들의 HBM4가 2048비트 인터페이스를 탑재했으며 메모리 스택당 2.0TB/s 이상의 속도와 이전 세대보다 60% 이상 향상된 성능을 제공한다고 설명했습니다. 전력 효율 면에서도 5세대인 HBM3E 제품 대비 20% 향상됐다고 덧붙였습니다. SK와 마이크론 사이…HBM이 곧 D램 경쟁력 지난 5일 시장조사기관 옴디아에 따르면 올해 1분기 글로벌 D램 업계의 매출 규모는 D램 계약 가격 하락과 HBM 출하량 감소의 영향으로 전 분기보다 9% 감소한 263억3400만달러(약 36조원)로 집계됐습니다. 비록 HBM의 출하량은 감소했으나 여전히 D램 시장에서의 HBM이 가지는 힘은 강했습니다. 현재 HBM 시장 점유율 1위를 달리고 있는 SK하이닉스는 D램 시장 점유율에서도 1분기 36.9%로 34.4%를 기록한 삼성전자를 앞질렀습니다. 매출에서도 1분기 SK하이닉스는 97억1900만달러, 삼성전자는 90억5700만달러를 기록하며 7억달러의 매출 차이를 보였습니다. D램 점유율에서 SK하이닉스가 삼성전자를 앞선 것은 지난 1992년 이후 무려 33년 만의 일입니다. 전문가들은 HBM이 양사의 점유율을 갈랐다고 분석합니다. SK하이닉스는 이미 엔비디아에 HBM3E를 공급 중이며 HBM4도 세계 최초로 엔비디아에 샘플 납품에 성공해 양산을 앞두고 있는 상황입니다. 반면 삼성전자는 아직 엔비디아로부터 HBM3E 12단 제품의 퀄(품질) 테스트를 통과하지 못한 상황입니다. 이런 상황에서 마이크론이 삼성전자보다 먼저 HBM4 샘플을 엔비디아에 납품하게 된 것입니다. 이미 엔비디아의 HBM3E 공급 자격을 획득한 마이크론은 HBM 경쟁력을 강화해 D램 시장에서 약진한 모습을 보여줬습니다. 마이크론은 올해 1분기 D램 점유율 25%로 전분기 대비 3%p 오르며 SK하이닉스, 삼성전자보다 큰 점유율 성장폭을 기록했습니다. 매출도 지난 분기 64억달러에서 올해 1분기 65억7500만달러로 늘어나 3사 중 유일하게 매출이 성장하기도 했습니다. 분수령 될 HBM4…기술력으로 판도 바꿀까 업계에서는 HBM4가 현재 HBM 시장의 판도를 바꿀 핵심 제품으로 보고 있습니다. 특히, 내년에 출시될 확률이 높은 HBM4 이후 제품인 'HBM4E'가 그 분수령이 될 것으로 전망합니다. 첨단 D램 공정은 1x(1세대), 1y(2세대), 1z(3세대), 1a(4세대), 1b(5세대), 1c(6세대) 순으로 나뉘며 세대가 올라갈수록 미세한 선폭을 가져 성능과 전력 효율이 올라가게 됩니다. 현재 SK하이닉스와 마이크론은 기존 HBM을 만들던 방식으로 HBM4를 제작하고 있습니다. HBM4는 10㎚(나노미터)급 1b 설계 기반의 D램을 쌓는 방식입니다. HBM4E서부터는 이보다 한 단계 업그레이드된 1c 설계와 함께 본딩 방식도 기존과 달리 '하이브리드 본딩' 방식을 본격적으로 적용할 예정입니다. 여러 개의 칩을 한 번에 접착해 열 방출에 집중한 기존 방식인 'MR-MUF'와 달리 칩 사이에 범프 없이 직접 연결하는 방식입니다. 이를 통해 연결 밀도를 올려 데이터 전송 속도를 기존보다 획기적으로 끌어올릴 수 있다는 설명입니다. SK하이닉스는 이미 지난해 11월 SK AI 서밋을 통해 16단 HBM3E 제품 개발을 처음으로 공식화하며 MR-MUF 방식과 하이브리드 본딩 기술을 함께 활용할 것이라 밝힌 적도 있습니다. 현재 HBM4 샘플 공급이 가장 늦어진 삼성전자는 1c 설계 방식과 하이브리드 본딩 방식을 적용한 HBM4를 개발해 HBM4 선두 주자인 SK하이닉스와 마이크론을 앞지르겠다는 전략을 세운 것으로 전해집니다. 만약 삼성전자가 이와 같은 방식으로 HBM4 개발에 성공한다면 아직 1b 방식을 적용 중인 SK하이닉스와 마이크론보다 앞선 기술 경쟁력을 확보할 수 있게 됩니다. 하지만 현재 HBM4 이전 단계인 HBM3E 12단 제품의 퀄 테스트 통과가 불확실한 상황인 만큼 당장은 어렵지 않겠냐는 우려도 나오고 있습니다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장(부회장)은 지난 3월 주주총회에서 "빠르면 2분기, 늦어도 하반기부터는 HBM3E 12단 제품이 시장에서 분명히 주도적인 역할을 할 수 있을 것"이라며 "HBM4, 커스텀(맞춤형) HBM 등 신시장에 대해서는 작년 과오를 되풀이하지 않기 위해 차질 없이 계획대로 개발하고 양산할 것"이라고 말한 바 있습니다.


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