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뷰런테크놀로지 라이다 솔루션 ‘룩아웃’, 로버트보쉬코리아 ‘2026 오픈 보쉬’ 선정…스마트팩토리 안전 기술 공급망 확보
  • 기사등록 2026-06-30 10:28:41
  • 수정 2026-08-10 20:25:41
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▲ [사진] ‘Open Bosch Korea 2026’ 현장에서 뷰런테크놀로지 김환주 팀장(우측끝)이 로버트보쉬코리아 마첼로 루수아르디(좌측 첫번째), 박상조 공동대표(좌측 두번째)에게 ‘룩아웃(Lookout)’ 제품을 설명하고 있다. (사진제공=뷰런테크놀로지)



라이다(LiDAR) 인지 솔루션 전문 기업인 뷰런테크놀로지가 글로벌 기술기업 로버트보쉬코리아의 오픈이노베이션 프로그램오픈 보쉬 코리아 2026(Open Bosch Korea 2026)’ 파트너로 최종 선정되어 스마트 제조 현장에 최적화된 공간 인지 라이다(LiDAR) 솔루션룩아웃 (Lookout) 기술을 시연했다고 30일 밝혔다.

뷰런테크놀로지는 프로그램 기간 동안 용인 로버트보쉬코리아 본사를 시작으로 세종 보쉬전장, 부산 보쉬렉스로스코리아 등 주요 제조 생산 거점을 순회하며 실무진 및 현장 안전관리 담당자들을 대상으로 심도 있는 기술 교류를 완료했다.

현장에서 시연된 3차원 공간 인지 솔루션인룩아웃(Lookout)’의 구체적인 구동 메커니즘과 보안 경쟁력에 대해 뷰런테크놀로지 김재광 대표가 상세히 설명했다. 김 대표는룩아웃은 단순히 물체의 형상만을 구분하는 기존 카메라 기반 영상 분석 방식의 기술적 한계를 완전히 극복한 솔루션이라며, “라이다 센서가 수집하는 정밀한 3차원 점구름 데이터를 실시간으로 연산하여 공장 내부의 지게차, 무인운반차(AGV), 현장 작업자 등 모든 동적 객체의 실시간 위치는 물론 진행 방향과 초당 이동 속도까지 오차 없이 시각화 데이터로 산출한다고 전했다.

또한 김재광 대표는룩아웃 솔루션은 소프트웨어상에서 유연하게 지정할 수 있는 특정 구역(Zone)별 혼잡도 분석 및 위험 구역 진입 즉시 경고 알림, 지게차와 보행자의 예견된 이동 동선을 인지해 충돌을 방지하는 예측 알고리즘, 사각지대 고립 작업자 포착 기능 등이 입체적으로 작동한다고 전했다.

이어 김대표는 고도화된 무인 물류 공정을 위해 스마트 인프라 센서와 실제 운행 중인 무인운반차(AGV) 및 지게차를 실시간 무선 데이터로 동기화시키는 i2V(Infrastructure to Vehicle) 기술력은 물론, 개인 식별용 이미지 정보를 원천적으로 수집하지 않는다. 제조 기업의 엄격한 보안 규정과 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 등 글로벌 규제 대응력을 완벽히 입증한 것이 당사만의 고유한 기술적 자산이라고 강조했다.

이 같은 기술 검증 결과에 대해 행사에 참여한 보쉬 그룹 측은 "룩아웃은 라이다 기반 객체 인지 기술을 활용해 작업자와 설비, 이동체를 정밀하게 인식할 수 있다는 점이 인상적이었다"라며 "특히 영상 기반 시스템과 달리 개인정보보호를 고려하면서도 제조 현장에서 요구되는 안전 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다"고 평가했다.

김재광 대표는 이번 오픈 보쉬 프로그램의 성과와 관련해이번 오픈 보쉬 코리아 2026은 당사의 독자적인 기술력을 소개하는 단계를 넘어 글로벌 제조기업이 실제 마주한 산업안전 문제를 함께 검토하고 실증 가능성을 진단하는 의미 있는 교류의 장이었다라며앞으로도 고도화된 공간 인지 기술을 기반으로 대기업 공정의 효율성과 작업 안전성을 동시에 끌어올릴 수 있는 상생 협력 생태계를 넓혀갈 방침이라고 피력했다.

뷰런은 오픈 보쉬 코리아 2026을 통해 자사의 LiDAR 기반 객체 인지 기술이 제조, 물류, 산업안전 분야에 적용될 수 있는 가능성을 선보였으며, 보쉬 현업 조직과의 기술 검토를 통해 향후 협력 방안을 논의했다. 특히 부산 보쉬렉스로스코리아에서는 동일 기술을 기반으로 한 PoC가 진행될 예정으로, 실제 산업 환경에서의 적용 가능성을 보다 구체적으로 검증할 계획이다.

뷰런테크놀로지는 독보적인 라이다 인지 소프트웨어와 자율형 AI 원천 기술을 바탕으로 대백제전 인파 감지, 은평구 교량 모니터링 등 대규모 스마트 인프라 실증 사업을 성공시키며 차별화된 기업가치를 증명해왔다.

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