우리가 눈으로 도로를 보는 동안, 자율주행차는 데이터를 통해 공간을 계산한다. 차량에 탑재된 수십 개의 센서가 매 순간 쏟아내는 데이터를 통합하고, 실제 세계를 센티미터 단위로 재현한 3D 공간정보와 정밀하게 대조하는 과정을 거쳐야만 비로소 자율주행의 ‘안전’이 성립된다. 라이다 기반 정밀지도와 디지털 트윈, 센서 퓨전 소프트웨어 분야에서 국내 최고 수준의 전문성을 축적해 온 모빌테크의 기술은, 이제 자율주행이라는 범주를 넘어 AI가 현실 세계를 인식하고 작동하는 방식 자체를 재정의하며 산업의 물리적 한계를 데이터로 넘어서고 있다.

자율주행의 신뢰성을 결정하는 첫 단추, 센서 퓨전과 데이터 정합의 중요성

자율주행차는 라이다(LiDAR), 카메라, GPS, 레이더 등 다양한 센서를 동시에 운용한다. 각 센서는 저마다의 강점과 한계를 지닌다. 카메라는 색상과 질감 정보에 강점이 있는 대신 거리 측정에는 한계가 있으며, 라이다는 정밀한 거리 데이터를 얻을 수 있는 반면 색상 정보는 담아내지 못한다. GPS의 경우 절대 위치를 제공함에도 고층 빌딩이나 터널 같은 음영 지역에서는 신호가 끊기기 일쑤다. 자율주행 AI가 제대로 작동하려면 수많은 센서들의 데이터를 하나의 일관된 정보로 통합하는 과정, 즉 센서 퓨전이 선행돼야 한다.

다만, 이 과정이 통상적인 데이터 합산 방식과는 다르다. 각 센서는 취득 시점, 좌표계, 오차 특성이 모두 달라, 이 미세한 불일치가 누적되면 자율주행 AI는 잘못된 공간 인식을 바탕으로 판단을 내리게 된다. 라이다와 카메라 데이터가 픽셀 단위로 정확히 정합(캘리브레이션)되지 않으면 물체의 위치와 형태가 실제와 다르게 해석될 수 있고, 특히 고속 주행 상황에서 센서 간 시간 오차는 치명적인 인식 오류로 이어질 수 있다. 이러한 기술적 난제는 완성차 개발 이전 단계인 ‘데이터 취득 인프라’ 수준에서부터 해결돼야 한다. 연구개발용 차량이 수집한 데이터의 품질이 낮으면, 그 데이터로 학습된 AI의 판단 역시 신뢰할 수 없기 때문이다. 현재 국내외 자율주행 기업들이 센서 데이터 품질 확보, 정밀 캘리브레이션, AI 학습용 시뮬레이션 환경 구축에 막대한 자원을 집중하고 있는 것도 그런 이유에서다. 데이터 취득 단계에서의 품질 확보가 곧 자율주행의 신뢰성으로 직결된다는 판단 아래, 모빌테크는 센서 퓨전 기술 고도화를 중심으로 한 기술 체계 구축에 매진해 왔다.

“차량에 탑재된 여러 센서가 각기 다른 각도와 주기로 데이터를 쏟아내면, AI는 마치 조각난 세계를 보는 것과 같은 혼란을 겪게 됩니다. 모빌테크는 이처럼 제각각인 데이터들을 하나의 흐름으로 동기화하여, AI가 실제 세계를 왜곡 없이 인식할 수 있는 환경을 제공합니다. 각 센서가 포착한 정보를 단일한 시공간 좌표계로 정렬하는 이 정밀한 과정이야말로 자율주행의 신뢰성을 결정하는 첫 단추이기 때문입니다. 모빌테크는 가장 정확한 기초 데이터를 생산함으로써, 자율주행 알고리즘 고도화를 뒷받침하고 있습니다.”

3D 데이터 생산의 이원화, 모빌리티 생태계를 지원하는 모빌테크의 기술 인프라

모빌테크의 시작은 도로 위 모든 정보를 센티미터 단위로 기록하는 3D 라이다 기반 정밀지도 구축에서 출발했다. 차량 상단에 라이다·카메라·GNSS/INS를 탑재한 모바일 맵핑 시스템(MMS)으로 도로를 주행하며 주변 3D 데이터를 수집하고, 이를 센티미터 단위의 정밀지도로 변환하는 기술적 기틀을 마련하며, 그 과정에서 모빌테크는 사업 모델을 두 갈래로 재구성했다. ‘3D 데이터 생산’이라는 하나의 역량을 자율주행차용 센서 융합 소프트웨어와 ‘시뮬레이션용 디지털 트윈 환경 구축’이라는 영역으로 이원화한 것이다. 이를 기점으로 모빌테크는 자율주행·스마트시티·방산·로봇을 아우르는 폭넓은 기술 외연을 확보할 수 있었다.

오늘날 모빌테크의 기술 체계는 유기적으로 연결된 세 가지의 솔루션으로 구성된다. 각 솔루션이 단계별로 연계될 때, 자율주행 개발 파이프라인 전반을 지원하는 수직 통합 구조가 완성된다. 첫 번째는 센서 융합 소프트웨어인 ‘센서 스위트(Sensor Suite)’다. 자율주행차에 장착된 라이다, 카메라, GPS 등 이종 센서들의 데이터를 하나의 정합된 스트림으로 통합하는 소프트웨어로, 각 센서에 내재된 노이즈와 오차를 제거하고 시간적·공간적 불일치를 보정해 자율주행 AI가 신뢰할 수 있는 입력값을 받도록 만드는 것이 핵심이다. 두 번째는 캘리브레이션 솔루션이다. 차량에 탑재된 수십 개의 센서가 하나의 좌표계 안에서 정확히 정합되도록 교정하는 절차로, 모빌테크는 경기도 화성에 국내 유일의 캘리브레이션 센터를 구축해 운영 중이다. 국내 완성차 대기업부터 유망 스타트업에 이르기까지, 자율주행 분야의 주요 기업들이 모빌테크의 솔루션을 활용해 자율주행 스택을 검증하고 있다. 이는 이들의 기술력이 산업 현장의 까다로운 요구사항을 정확히 충족하고 있을 뿐 아니라, 업계 내 두터운 신뢰를 확보하고 있음을 보여주는 대목이다.

세 번째는 디지털 트윈 기반의 ‘레플리카 시티(Replica City)’다. 실제 세계의 공간을 3D로 복제하되, 시각적 재현을 넘어 건물의 크기, 도로의 경사, 구조물의 물리적 속성과 재질까지 실제와 동일하게 구현하는 것이 목표다. 건물 하나의 오차가 실제 대비 1~2cm에 불과할 만큼 정밀한 이 기술은, 도심 전역과 국가 주요 시설의 3D 환경 구축 프로젝트를 통해 그 완성도를 입증해 왔다. 글로벌 완성차·빅테크 기업과의 협업은 물론, 레이싱 서킷·항만·실내 공간 등 환경을 가리지 않고 현장에 적용되며 기술의 범용성을 넓혀가고 있다.

“3D 환경과 물체를 실제와 가깝게 구현하는 것을 넘어, 형상 속에 숨은 물리적 속성까지 데이터로 정교하게 추출해낼 수 있는 기술력은 모빌테크만의 독보적인 강점입니다. 자율주행 AI가 실제 도로에 투입되기 전 수만 가지 시나리오를 완벽히 검증하기 위해서는 현실과 물리적으로 동일한 가상 환경이 반드시 전제되어야 합니다. 결국, 그 정밀도의 차이가 시장에서의 경쟁력이 될 것이라는 확신이 있었습니다. 자율주행을 시작으로 휴머노이드 로봇의 동작 학습부터 물류 자동화 AI의 트레이닝, 나아가 제조 공정의 시뮬레이션에 이르기까지, 모빌테크의 기술이 닿는 영역은 모빌리티 산업 전반으로 넓어지고 있습니다.”

시장의 변동성을 성장의 기회로, 산업의 경계를 가로지르는 데이터의 힘

“예상치 못한 산업 변화에 대응코자 수없이 궤도를 수정하며 기술적 한계를 돌파해 왔고, 끊임없는 현장 검증과 시행착오를 거치며 기술의 밀도를 높여왔습니다. 빠르게 변화하는 트렌드를 선제적으로 반영해 사용자 편의와 효율을 높이고, 고객사가 최적의 기술을 도입할 수 있도록 지원해 온 것이 저희의 성장 동력이었죠.”

모빌테크가 지금의 기술 체계를 갖추기까지는 수많은 시행착오의 과정이 있었다. 처음에는 3D 라이다 기반 지도 제작 장치를 단일 제품으로 시장에 내놓았지만, 수천만 원에 달하는 가격은 비즈니스로서는 넘기 힘든 문턱이었다. 한때 자율주행 시장에서 주목받던 HD맵 사업이 수요 감소와 함께 축소되는 국면도 경험했다. 그때마다 모빌테크는 흔들리지 않고 기술의 중심을 다시 잡았다. 전략적인 포트폴리오 다각화가 가능했던 이유는 3D 공간을 정밀하게 측정·재현한다는 일관된 기술적 본질을 유지해왔기 때문이다. 나아가 특정 산업에 국한되지 않는 범용 기술 전략 덕분에 모빌테크는 시장의 변화를 오히려 새로운 성장의 기회로 만들어나갈 수 있었다. 자율주행이 부상할 때는 자율주행 스택의 기반 인프라로, 방산 수요가 커질 때는 무인 플랫폼의 센서 데이터 처리 기술로, 휴머노이드 로봇이 화두가 되면 로봇 시뮬레이션 환경으로 같은 기술이 다른 이름으로 쓰였다. 이러한 유연성은 시장의 변동성에도 흔들리지 않는 사업 구조를 완성했으며, 다양한 파트너사들과의 견고한 협력 관계로 이어졌다.

김재승 대표는 모빌테크의 시작이 대학원 시절부터 몰두해 온 드론 무인 비행용 3D 스캔 연구에서 비롯됐다고 말했다. 자신이 보유한 원천 기술을 더 넓은 시장으로 확장할 최적의 무대로 모빌리티 산업을 선택했고, 이러한 판단이 자연스럽게 창업으로 이어졌다는 설명이다. 본격적인 도약은 2018년 국내 IT 및 완성차 대기업의 투자를 통해 대외적인 기술 신뢰도를 확보하면서 시작되었고, 이를 기점으로 국내 방산 계열사와의 무인 전차 프로젝트 등 방산과 공공, 완성차 분야를 망라하는 사업을 전개하며 업계 내 입지를 탄탄히 다져왔다고 덧붙였다.

변화의 속도가 빠른 모빌리티 산업에서 모빌테크의 지속 가능한 성장을 견인하는 비결은 기술 선점에 있다. 기술을 최우선시하는 문화가 기업 전반에 스며 있는 덕분에 최신 트렌드를 받아들이는 속도 또한 남다르다. 최근에는 AI가 코딩을 직접 수행하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 방식을 직접 실험하며, 새로운 개발 방법론이 자사 제품에 어떻게 접목될 수 있는지를 탐색 중이다. 기술의 흐름을 누구보다 먼저 읽고 현장에 적용하는 것, 그것이 모빌테크가 창업부터 현재까지 견지해 온 방식이다.

모빌테크가 쌓아온 기술 자산이 최종적으로 향하는 곳은 ‘피지컬 AI’다. AI가 물리 세계를 인식하고 그 안에서 실제로 작동하는 시스템, 그 기반을 만드는 영역이다. 자율주행차가 도로를 달리고, 로봇이 공간을 인식하고, 드론이 건물 사이를 비행하는 모든 장면의 출발점에는 세계를 정밀하게 측정하고 재현하는 3D 공간정보 기술이 필수적이다. 김 대표는 정밀한 3D 환경에 대한 수요가 피지컬 AI 산업 전반으로 확장될 것으로 내다보며, 자율주행, 국방, 스마트시티, 휴머노이드 로봇에 이르는 광범위한 산업 생태계의 핵심 기반 기업으로 자리매김하겠다는 포부를 밝혔다.

“우리가 구현하는 기술은 비록 겉으로 드러나지는 않지만, 미래 모빌리티와 로봇, 스마트시티를 움직이는 중심이자 원활히 작동할 수 있도록 돕는 엔진과도 같습니다. 다양한 기업과 국가의 시스템 안에서 공통으로 활용되는 핵심 요소 기술과 데이터를 공급하는 것, 그것이 모빌테크의 역할입니다.”

스케일업의 원년, 연구단계를 넘어 양산형 비즈니스로 모빌리티 생태계의 표준을 향하다

김재승 대표는 2026년은 모빌테크가 스케일업하는 중요한 원년이라고 강조했다. 연말 코스닥 상장을 앞둔 만큼, 성장의 발판이 될 전환점으로 내다보고 있다. 상장 이후 모빌테크의 포스트 전략은 ‘연구개발용’에서 ‘양산형’ 제품으로의 비즈니스 구조 전환에 주력하는 것이다. 현재 자율주행 연구 차량에 주로 공급되는 센서 퓨전 소프트웨어를 완성차 기업의 대규모 양산 라인에 탑재되는 표준 솔루션으로 격상시킨다는 전략과 함께 자율주행 차량의 대중화 시대를 대비해, 차량 검사 및 정비 인프라 시장까지 솔루션 적용 범위를 넓히며 미래차 생태계 전반을 아우르는 포석을 두고 있다. 현재의 캘리브레이션 센터 기술을 자동차 검사소 등으로 확장해, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 ‘미래차 정비용 테스트베드 표준’으로 자리 잡겠다는 목표다.

“이번 상장은 모빌테크의 가능성을 믿고 지지해준 분들과 묵묵히 자리를 지켜온 구성원들에게 그간의 신뢰를 증명하는 보답의 과정이기도 합니다. 함께 흘린 땀의 결실을 나누며 더 큰 비전을 공유할 토대를 마련했다는 점에서 큰 보람을 느낍니다. 내실 있는 성장과 유연한 조직 문화를 바탕으로, 모빌리티 시장에서 지속 가능한 가치를 만들어가는 데 전념해나가겠습니다.”

모빌테크의 글로벌 사업 모델도 구체화되고 있다. 그중 NVIDIA와의 협력은 가장 주목할 만한 글로벌 레퍼런스로 손꼽힌다. NVIDIA가 시뮬레이션 산업을 집중 육성하면서 고품질 3D 공간 데이터에 대한 수요가 급증했고, 모빌테크는 도로 표지판, 신호등, 구조물 등 수백 종의 3D 에셋을 정교하게 제작해 NVIDIA 한국 시장 플랫폼에 공급해 왔다. 약 2년간 이어온 양사의 파트너십은 공급 관계를 넘어, 사업 범위가 지속적으로 확장되는 전략적 협력 구조로 발전했다. 김 대표는 NVIDIA의 디지털 트윈 플랫폼 옴니버스(Omniverse)에 데이터를 공급하는 협력사로서 언리얼 엔진과 100% 호환되는 데이터를 제공하고 있으며, 글로벌 시뮬레이션 생태계 안에서 모빌테크의 가능성을 확인한 계기였다고 설명했다. 이를 발판 삼아 향후 미국 시장에서는 자율주행·휴머노이드·시뮬레이션 AI 트레이닝 기업들을 대상으로 비즈니스를 확대해 나갈 계획이다.

한편, 중동과 동남아시아에서는 공공 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 스마트시티를 구축하고 도시를 디지털로 관리하려는 국가들에 정밀 3D 지도는 선택이 아닌 필수적인 전제 조건이다. 모빌테크는 사우디아라비아와 인도네시아 공공기관을 대상으로 3D 지도 기반 도시 관리 솔루션 공급을 확대하고 있으며, 특히 국내 대표 IT 기업의 사우디 진출 프로젝트에 장비를 납품하며 현지 시장 공략을 위한 전략적 요충지를 확보했다. 디지털 기반의 도시 관리를 지향하는 국가일수록 정밀 3D 지도를 최우선 인프라로 도입하는 경향이 뚜렷한 만큼, 모빌테크는 이러한 흐름을 타고 국가 단위의 인프라 시장을 선제적으로 선점해 나갈 예정이다.

모빌테크는 센서, 고정밀 지도(HD Map), 인지 알고리즘을 하나의 패키지로 통합해 자율주행 차량에 공급하는 종합 솔루션 기업을 지향한다. 최근 글로벌 시뮬레이션 및 로보틱스 생태계로 접점을 넓히는 것 또한 물리적 환경과 AI를 연결하는 인프라 분야에서 핵심 파트너로 자리매김하려는 전략의 일환이다. 자율주행 소프트웨어부터 도시 전체를 정밀하게 복제한 디지털 트윈, 로봇의 공간 인식을 돕는 시뮬레이션 환경에 이르기까지 모빌테크가 제공하는 기술의 공통분모는 물리 세계를 정밀한 데이터로 변환하는 것이다. 이러한 전문성이 국내 자율주행 및 피지컬 AI 생태계 안에서 모빌테크만의 차별화된 입지를 구축하는 밑거름이 되었다.

모빌테크의 기술적 토대는 모빌리티와 로보틱스를 아우르는 다양한 산업에 필수적인 기반 기술을 공급하는 방향으로 확장되고 있다. 김 대표는 자율주행 및 로봇 생태계가 고도화될수록 기술 인프라 기업의 역할이 더욱 중요해질 것이라고 강조했다. 기술이 시장의 흐름을 먼저 제시하고, 그 가치가 산업 현장에서 점진적으로 증명되는 것, 그것이 모빌테크가 고수해온 성장의 방식이다.

“현실 세계를 정밀하게 데이터화하는 기술력은 모빌테크가 추구하는 모든 솔루션의 시작점입니다. 우리는 이 기반 기술의 정확성을 최우선으로 하되, 급변하는 시장의 새로운 흐름을 제품에 빠르게 반영해 고객 솔루션의 가치를 고도화하는 데 역량을 집중하고 있습니다. 변화에 유연하게 대응하면서도 기술적 완성도를 꾸준히 높여, 모빌테크의 기술이 자율주행과 피지컬 AI 산업의 표준으로 안착할 수 있도록 나아가겠습니다. 앞으로 보여드릴 성과가 더 많을 것으로 확신합니다.”

누군가 반드시 해야 하지만, 아무나 도달할 수 없었던 데이터의 정확성이라는 영역에 몰두해온 시간은 이제 시장의 확신으로 되돌아오고 있다. 모빌테크는 글로벌 모빌리티와 로보틱스 생태계 안에서 산업의 기반을 단단히 다지는 기술 인프라 기업으로서 파트너사들과 함께 더 넓은 세계로 나아갈 채비를 마쳤다. 디지털과 물리 세계의 경계가 허물어질수록, 그 연결을 뒷받침하는 모빌테크의 역할은 더욱 분명해질 것이다. 기술이 인간의 삶을 더 안전하고 효율적으로 바꾸는 그 모든 접점에 모빌테크의 데이터가 흐르고 있을 미래를 기대해 본다.

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