실시간 도로 위험정보 서비스 ‘다리소프트’ 55억 시리즈 A 투자 유치 완료
AI·IoT 활용한 도로 위험 감지 서비스 ‘리아스’ 개발 데이터 수집 후 빅데이터 처리, 관제 서비스 공유까지 한 번에 준정부기관에서 무료로 유사 서비스 제공 중, 서비스 고도화로 차별성 확보해야
25일 AI(인공지능) 기반 실시간 도로 위험정보 서비스 ‘리아스(Roadhazard Information as a Service, RiaaS)’를 개발한 다리소프트가 총 55억원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 완료했다고 밝혔다. 이번 시리즈 A 투자에는 SBI인베스트먼트, 이앤벤처파트너스, 디에이밸류인베스트먼트, 에버그린투자파트너스가 참여했다. 이번 투자로 시드와 프리 시리즈 A 라운드를 거치며 다리소프트의 기업가치는 총 305억원이 됐다.
다리소프트는 2020년 1월 설립된 위험정보 서비스 전문 회사로, 도로 위험 정보 서비스 리아스를 개발했다. 다리소프트는 이번 투자금을 R&D 인력 충원, 국가별 서비스 플랫폼 확대, 도메인 특화 모델 개발 및 AI 모델링 인프라 확충 등 서비스 고도화에 활용할 예정이다. 이에 더해 해외 진출과 마케팅을 본격화하기 위해 2023년 1월 미국 현지 법인을 설립하겠다는 방침이다.
다리소프트 정만식, 노엘리자베스 김 공동대표는 “이번 투자 유치를 계기로 연구·개발(R&D)에 집중적으로 투자해 최상의 서비스를 구현하고 적극적인 해외 시장 진출을 통해 전 세계 모든 도로의 안전성 제고에 기여하는 유니콘(기업가치 1조원 이상 비상장사)으로 성장하겠다”고 밝혔다.
AI 분석장치를 통해 정보 수집, 클라우드 거쳐 관제 서비스까지
다리소프트의 리아스는 AI 모델이 탑재된 AI 도로 분석 장치를 통해 실시간으로 총 12가지 도로 위험 요소를 탐지하는 서비스다. 크게 차량 내부에 장착하는 AI 도로 분석 장치, 클라우드 기반 서비스 플랫폼, 관제 시스템으로 구성되어 있다. 리아스의 AI 도로 분석 장치에는 고성능 AI 모델이 탑재되어 있어, 차량 내부에 분석 장치를 설치할 경우 도로 분석 장치가 실시간으로 도로 위험 요소를 자동 탐지한다. 탐지 반경은 2.5m 수준이며, 탐지율은 95%다.
도로 분석 장치를 통해 탐지된 위험물 정보는 클라우드 기반 서비스 플랫폼으로 전송되며, 2차 정밀 분석 과정을 거쳐 기상 정보 등 외부 정보와 연계돼 빅데이터로 축적된다. 플랫폼에 쌓인 빅데이터는 관제 서비스로 실시간 공유된다. 리아스는 이런 데이터 수집 과정을 통해 위험도가 높은 도로에 위험 요소가 발생할 경우 알림을 발송하거나, 위험정보 통계 자료를 제공하는 등 다양한 서비스를 구축했다. 2021년 3월부터는 공공기관, 지자체, 민간 기업들과의 사업 협력을 통해 AI 도로분석 장치를 택시, 순찰차 등에 탑재하기도 했다.
단순 데이터 수집·가공 넘어 ‘딥테크’로의 발전 필요
교통안전공단은 국내 도로에서 AI를 활용하여 교통사고 위험도를 예측하는 T-safer(Transportation Safety Keeper)를 운영하고 있다. T-safer는 교통안전 관련 빅데이터를 기반으로 AI 기술을 활용해 사고 위험 요인을 분석하고 솔루션을 제공하는 교통사고 예측 시스템이다. 도로교통공단에서는 빅데이터·AI 기반 위험도로 예측 서비스인 TAAS 서비스를 제공하고 있다. TAAS는 국내 최초 위험도로 예측 시스템으로, 과거 교통사고 정보와 실시간 돌발·기상정보를 융합 분석해 도로 위험 정보를 제공한다.
다리소프트는 리아스 서비스가 ‘데이터 분석 속도가 빠르고 비용이 저렴하다고 설명하지만, 준정부기관이 무료로 데이터를 수집·분석해 제공하고 있는 이상 가격은 특별한 메리트가 될 수 없다. 반면 엣지 컴퓨팅과 AI 기반 객체 모델링 기술 등 정보 수집을 위해 갖춘 기술력은 내비게이션·지도 서비스 기업, 자동차 제조사, 자동차 손해보험사 등의 외주 수요가 있을 것으로 보인다.
유사한 서비스와의 차별점을 만드는 것이 차후 리아스 서비스의 가장 큰 도전이 될 것으로 보인다. 특히 유사 서비스 대부분이 준정부기관에서 제공하고 있는 만큼, 영향력을 발휘하기 위해서는 리아스만의 뚜렷한 장점이 필요할 것으로 전망된다. 리아스는 현재 데이터 수집에 집중하고 있으며, 필요한 자금은 ‘공공사업’으로 얻은 이익으로 충당해야 하는 상황이다. 향후 충분한 양의 데이터가 확보된 뒤 ‘위험 요소가 존재한다’는 내비게이션식 서비스에서 한발 더 나아가, 데이터에서 2차, 3차 정보를 추출할 수 있는 딥테크 기업으로 발전할 수 있을지 주목된다.
