길을 데이터로 바꾸는 기업, 엘비에스테크

"엘비에스테크(LBStech)는 보행 공간 정보로 미래 모빌리티를 완성하는 기업입니다."

이시완 에비에스테크 대표는 28일 지디넷코리아와 인터뷰에서 "공간정보가 이제 지도 산업을 넘어 MaaS, 스마트시티, 자율주행을 연결하는 핵심 시장으로 확장되고 있다"며 이 같이 밝혔다.

2019년 2월 이 대표가 설립한 엘비에스테크는 '사람이 실제 이동할 수 있는 길을 데이터로 바꾸는 기업'이다. 일반적인 지도 서비스가 도로와 건물 위치, 교통수단과 이동 경로를 보여주는 데 집중한다면 엘비에스테크는 한 단계 더 들어간다. 그 길을 사람이 실제로 지나갈 수 있는지, 목적지 건물 안까지 접근할 수 있는지를 데이터로 만든다. 보도의 폭은 어느 정도인지, 경사는 얼마나 되는지, 계단이나 턱은 없는지, 장애물은 있는지, 휠체어가 지나갈 수 있는지, 건물에는 어느 출입구로 들어가야 하는지 등을 수집하고 분석한다. 회사 스스로도 핵심 사업을 ‘실제 이동 가능성을 판단하는 보행 접근성 데이터 구축’이라고 설명한다.

특히 엘비에스테크는 공간정보 데이터 수집의 새로운 표준을 제시했다. 보행로 수집 기준을 표준화해 시민 및 지자체가 실제 체감 가능한 핵심 데이터 자산으로 전환했다. 데이터 수집건수가 1384만여 건에 달한다. 분야별로 보면 ▲상태정보 307만9178 건 ▲상황 507만9178 건 ▲출입문 235만4079 건 ▲진입로 179만5035 건 ▲이용시설 76만6668 건이다. 이 대표는 "우리 회사는 "천만건이 넘는 데이터가 증명하는 독보적인 공공 보행 인프라 파트너"라고 강조했다.

이 대표가 이런 사업을 시작한 배경에는 자신의 경험이 녹아들어가 있다. 그가 미국에서 사업을 구상하던 중 시각장애가 있는 사촌동생의 이야기를 접했고, 창업을 결심했다. 장애인을 위한 서비스라면 장애인뿐 아니라 모든 사람에게 유용할 수 있고, 나아가 배송로봇이나 자율주행차에도 활용할 수 있을 것이라는 생각이었다. 특히 이 대표는 장애인을 위한 서비스가 사업적으로 쉽지 않을 수 있다는 우려보다 ‘보행로 데이터베이스는 다양한 분야에서 필요한 정보’라는 점에 주목했다.

이는 엘비에스테크의 사업 방향을 이해하는 중요한 출발점이다. 처음부터 단순히 장애인용 앱 하나를 만드는 회사가 되려 한 것이 아니라, 장애인 이동 문제를 해결하는 과정에서 사람의 실제 이동환경을 데이터화하는 기술을 만들고, 이 데이터를 다른 산업에도 활용하겠다는 접근이었다.

장애인 내비게이션에서 시작

창업 초기 엘비에스테크가 가장 먼저 집중한 것은 이동약자를 위한 보행 내비게이션이었다. 대표적인 서비스가 시각장애인을 위한 ‘G-EYE+’와 지체장애인을 위한 ‘WheelVi’다. 일반적인 지도 서비스의 보행 경로는 대부분 보편적인 보행자를 기준으로 한다. 하지만 지도에는 빠진게 많다. 길이 있지만 그 길에 계단이 있는지, 휠체어가 지나갈 수 없는 돌길인지, 실제로 이용 가능한 출입구가 어디인지는 충분히 반영돼 있지 않다.

엘비에스테크가 이 문제를 해결하기 위해 나섰다. 이용자 특성에 맞춰 이동 가능한 경로를 찾아주는 방식으로 서비스를 개발했다. 시각장애인에게는 음성이나 진동으로 알려주고, 휠체어 이용자에게는 계단이나 단차 등을 피하는 경로를 제공하는 식이다. 특히 단순히 건물까지 안내하는 것이 아니라 접근 가능한 출입문 앞까지 연결하는 것을 중요시한다.

이를 위해 약 1만명 이상의 시민 경험을 DB화해 공간정보 표준을 구축했다. 1단계로 소리와 진동을 통해 시각장애인의 보행 안내를 위해 지난 2018년 1500명을 대상으로 데이터를 모았다. 이어 2단계로 지체 장애자를 위한 휠체어 기반 AR 안전 경로 안내에 관한 데이터를 2020년 4000명을 대상으로 수집했다. 3단계로 2024년 6500명을 대상으로 고령노인에게 보행 안전 경로를 안내하는 데이터를 취합했다.

이런 노력을 통해 엘비에스테크는 자신만의 차별점을 구축했다. 네이버지도나 카카오맵, 구글맵 같은 기존 지도 서비스와 경쟁하지 않고, 대신 이들 서비스가 제공하지 못하는 ‘접근성이라는 새로운 지도 정보층(layer)’을 만드는 데 집중했다. 예를 들어 일반적인 지도에서 A 지점과 B 지점 사이에 500m의 보행 경로가 있다고 하면, 일반 지도에서는 이것으로 충분할 수 있지만 휠체어 이용자에게는 그 500m가 실제로 이동 가능한 길인지가 더 중요하다. 중간에 계단이 하나만 있어도 그 경로는 사실상 사용할 수 없다. 엘비에스테크가 데이터를 통해 해결하려는 문제가 바로 이것이다.

길을 데이터로 만드는 방법

엘비에스테크의 사업이 발전하면서 중요한 기술 중 하나가 로드 스캐너(Road Scanner)다. 주민이나 현장 조사자가 직접 이동하면서 보행환경과 건물 출입구 등의 정보를 수집하고, 이를 데이터로 전환한다. 2024년 당시 회사는 크라우드소싱 기반의 데이터 수집 앱인 'Road Scanner'를 주요 서비스로 삼았다. 건물 출입구 사진 등을 수집하고 이를 가공해 보행환경을 분석했다.

이후 회사의 솔루션 체계는 보다 정교해졌다. 현재 엘비에스테크는 'Road Scanner' 시리즈로 현장 데이터를 수집하고, 'PED HUB'라는 데이터 플랫폼에서 이를 통합·분석한 뒤, AR 보행 내비게이션과 액세스 맵(Access Map), 데이터 API 등으로 연결하는 구조를 구축하고 있다. 회사가 공개한 솔루션 체계를 보면 ‘수집→AI 분석→통합→서비스→외부 연동’이라는 하나의 데이터 생태계를 만들었다.

여기서 중요한 변화가 있다. 초기 엘비에스테크의 경쟁력이 장애인을 위한 보행 내비게이션이었다면, 지금은 그보다 근본적인 단계인 보행환경 데이터 자체가 핵심 자산이 되고 있다는 점이다.

회사는 보도, 경사, 폭, 장애물, 위험요소 같은 보행환경 정보뿐 아니라 건물 출입구의 경사로, 단차, 자동문, 엘리베이터 등 목적지 접근에 필요한 정보까지 데이터화하고 있다. 즉 기존의 지도에 ‘보행 가능성’이라는 새로운 정보층을 얹었다.

이시완 엘비에스테크 대표가 2023년 6월 열린 ‘대한민국 중소기업인대회'에 참석해 이재용 삼성전자 회장 등과 기념사진을 찍었다.

AI가 들어오면서 데이터 가치가 달라져

엘비에스테크 사업에서 특히 주목할 부분은 AI를 이용해 보행환경 데이터를 분석 및 정량화한다는 점이다. 이와관련, 이시완 대표는 2024년 어느 인터뷰에서 "AI를 이용해 보행로의 경사도, 폭, 평탄도 등을 분석하고 보행을 방해하는 장애물을 분류해 안전한 보행환경을 정량적으로 평가한다"고 설명한 바 있다. "이어 단순히 사람이 현장에서 사진을 찍어 기록하는 수준을 넘어, 수집된 데이터를 AI가 분석해 실제 이동 가능성을 판단하는 방향으로 기술을 발전시켰다"고 덧붙였다.

보행환경 데이터는 원래 사람이 직접 조사하면 비용과 시간이 많이 든다. 또한 조사자마다 판단이 달라질 수도 있다. 하지만 AI를 이용하면 이미지나 공간정보를 바탕으로 경사, 폭, 장애물 등의 특성을 일정한 기준으로 분석하고 분류할 수 있다. 데이터가 쌓일수록 특정 지역 보행환경을 비교하거나 위험구간을 찾아내고, 이용자 조건에 따라 최적 경로를 계산하는 것도 가능해진다.

이런 방향은 현재 회사가 공개한 솔루션에서도 확인된다. 'Road Scanner'로 현장 데이터를 확보한 뒤 AI와 데이터 검증을 통해 접근성 정보를 분석하고, PED HUB에서 통합 관리한 후 AR 내비게이션·Access Map·Data API로 제공한다.

데이터가 쌓이면서 사업 무대 넓어져

엘비에스테크 성장 과정에서 또 하나 눈여겨볼 부분은 ‘장애인 서비스→공공사업→스마트시티→모빌리티’로 사업 영역이 확대됐다는 점이다.

회사는 초기부터 이동약자를 위한 서비스를 개발하면서 데이터를 축적했고, 이후 지방자치단체와 공공기관의 보행환경 및 무장애 도시 사업에 참여했다. 2024년 당시 서울 전 지역의 데이터 확보를 목표로 했다. 한국노인인력개발원과 한국장애인고용공단 등과 협력해 보행로와 건물 출입구 정보를 수집한 바 있다.

이어 2025년에는 서울시·SK행복나눔재단과 함께 서울 배리어프리맵 구축에도 참여했다. 서울청년봉사단 등의 현장 활동을 통해 이동정보를 수집·검수하고, 엘비에스테크는 모바일 데이터 수집 앱과 교통약자 특화 배리어프리맵 기술을 제공했다. 이전에는 세종·대전·부산·인천 등에서도 실증사업을 진행했고, 송파구와 강서구 등에서는 무장애도시 프로젝트도 수행했다.

이런 공공 프로젝트는 매출 이상의 의미가 있다. 도시 곳곳의 보행환경 데이터를 확보할 수 있고, 실제 현장에서 기술을 검증할 수 있으며, 축적된 데이터가 다시 회사의 기술 경쟁력으로 이어지기 때문이다. 이 대표는 "국내 공공기관 및 지자체를 대상으로 도입 사례를 확보했다"면서 "지자체 현장에 즉시 도입 가능한 공공 AX 혁신 레퍼런스를 갖고 있다. 스마트시티, 입체주소, 리빙랩 등 중 공공정책과 연계해 대국민 포용 서비스와 행정 효율화 효과를 입증했다"고 강조했다.

국내를 넘어 해외로

엘비에스테크는 해외 진출에도 고삐를 죄고 있다. 2022년 베트남 호찌민에서 실증사업을 시작했고, 이후 서비스 지역을 확대했다. 2024년에는 영국 런던 바킹앤대그넘 지역에서 AR 기반 모바일 보행이동 안내 서비스를 실증했고, 2025년에는 웨스트미들랜즈 통합당국(WMCA)과 버밍엄 지역에서 이동약자를 위한 AR 보행이동·관광정보 안내 서비스를 실증했다. 애스턴대학과도 자율주행 기술과 연계한 보행환경 통합 시스템 개발을 추진하고 있다.

이러한 해외 진출은 엘비에스테크가 보행 접근성 데이터를 한국의 장애인 복지 서비스에 국한된 데이터가 아니라 글로벌 모빌리티 인프라 데이터로 바라보고 있다는 점을 보여준다.

특히 영국과 유럽은 이동약자 접근성과 무장애 환경에 대한 제도적 관심이 높은 시장이다. 엘비에스테크가 국내에서 개발한 기술을 해외 도시의 보행환경에 적용하고, 현지 데이터를 구축하는 것은 기술의 해외 확장성을 검증하는 과정이기도 하다. 이 대표는 "국내를 넘어 해외 지자체 및 기관이 선택한 글로벌 공간정보 표준"이라면서 "선진국 지자체 및 대학, 아시아 신흥국과 교차 실증을 통해 글로벌 확산 가능성을 검증했다"고 밝혔다.

MWC와 'CES 2026'에서 인정받은 기술

엘비에스테크 기술 발전은 글로벌 전시회와 수상 실적으로 이어졌다. 회사는 'CES 2025 혁신상'과 'CES 2026 최고혁신상', 'MWC GLOMO Awards' 등을 수상했다. 특히 'CES 2026'에서 최고혁신상을 받은 ‘MaaS-Bridge’는 이름 자체가 회사의 사업 방향을 잘 보여준다. MaaS는 여러 교통수단을 하나의 이동 서비스로 연결하는 개념인데, 기존 MaaS가 자동차·버스·철도 등 교통수단 사이의 연결에 집중했다면 엘비에스테크는 여기에 ‘보행’이라는 마지막 구간을 연결했다.

예를 들어 이용자가 자율주행 차량을 타고 목적지에 도착했다고 가정하면, 자동차가 아무리 정확히 목적지까지 데려다줘도 차에서 내린 다음 건물 현관까지 가는 길이 계단이라면 휠체어 이용자에게는 완전한 이동 서비스가 아니다. 엘비에스테크가 해결하려는 것이 바로 이 문제다.

차량 → 하차 지점 → 보행로 → 건물 출입구, 이 전체 경로를 하나로 연결하는 것이다. 회사는 이를 ‘도어 투 도어(door-to-door)’ 이동으로 설명한다. 'MaaS-Bridge' 역시 차량과 보행을 연결하는 접근 가능한 이동 솔루션이라는 점에서 주목받았다.

계속 진화하는 로봇과 자율주행 기술 시장도 엘비에스테크는 호재로 보고 있다. 사람이 이동하는 길과 로봇이 이동하는 길이 점점 비슷한 데이터를 필요로 하기 때문이다. 배송로봇이 건물 앞까지 왔다고 가정하면, 로봇에게 필요한 것은 단순히 GPS 좌표가 아니다. 인도로 갈 수 있는지, 경사로가 있는지, 계단은 없는지, 통행 폭은 충분한지, 건물 어느 출입구로 들어가야 하는지 등의 정보가 필요하다.

자율주행차도 마찬가지다. 자동차가 목적지에 도착한 뒤 승객이 실제 목적지까지 이동하려면 차량 지도와 보행 지도가 연결돼야 한다. 엘비에스테크가 이동약자를 위해 축적한 데이터가 향후 로봇·자율주행 시대의 ‘마지막 100m’ 또는 ‘마지막 이동 구간’ 데이터로 활용될 가능성이 있는 것이다.

회사는 현재 사업 영역을 스마트시티 뿐 아니라 관광·MICE, 교통·MaaS, 로봇·자율주행, 복지·공공, 디지털트윈 등으로 확장하고 있다.

‘보행 데이터’는 왜 AI 시대에 더 중요해지는가

AI 시대에는 데이터 양보다 데이터가 현실 세계를 얼마나 정확하게 표현하는가가 더 중요하다. 지금까지의 디지털 지도는 주로 도로와 건물이라는 공간을 표현했다. 하지만 자율주행과 로봇, 피지컬AI가 현실 세계로 들어오면 훨씬 세밀한 데이터가 필요하다.

즉, 사람이 지나갈 수 있는지, 로봇도 지나갈 수 있는지, 경사도는 몇 도인지, 폭은 몇 cm인지, 턱의 높이는 얼마인지, 출입문은 어느 방향으로 열리는지, 엘리베이터는 어디에 있는지, 신호등과 횡단보도는 어떻게 연결되는지 등과 같은 정보가 있어야 AI가 현실 공간에서 제대로 판단할 수 있다.

엘비에스테크 사업은 단순히 지도 서비스라기보다 현실 세계를 AI가 이해할 수 있는 데이터로 바꾸는 작업으로도 볼 수 있다. 특히 회사가 구축하는 데이터는 일반적인 지도 데이터보다 훨씬 ‘현장 중심’이다. 보행자 눈높이에서 실제 이동에 필요한 요소를 수집하기 때문이다. 이 데이터가 충분히 축적되면 향후에는 단순한 길 안내를 넘어 도시의 접근성을 분석하고, 위험한 보행구간을 찾아내며, 특정 이용자의 이동 조건에 맞는 경로를 자동으로 설계하는 것도 가능해질 전망이다.

스마트시티서도 활용 가치 커

엘비에스테크가 바라보는 스마트시티 개념도 기존과 조금 다르다. 스마트시티라고 하면 흔히 CCTV, 교통신호, IoT 센서, 자율주행, 디지털트윈 등을 떠올린다. 그러나 도시가 아무리 스마트해져도 사람이 실제로 이동하기 어렵다면 완전한 스마트시티라고 보기 어렵다.

엘비에스테크가 생각하는 스마트시티는 '이동 가능한 도시'에 가깝다. 이동약자가 접근할 수 있는 보행환경을 만들고, 그 데이터를 기반으로 도시 전체의 이동성을 높이는 것이다.

실제로 회사는 세종 스마트시티와 부산 에코델타시티 등 스마트시티 프로젝트에서 보행로 데이터를 활용한 서비스를 구현했다. 이런 접근은 향후 디지털트윈과도 연결할 수 있다. 현실 도시를 디지털 공간에 그대로 옮기는 디지털트윈에서 건물과 도로만 표현하는 것이 아니라, ‘사람이 어떻게 이동하는가’까지 데이터화한다면 도시 운영의 정밀도가 크게 높아질 수 있기 때문이다.

향후 사업 확장 방향은 ‘데이터 플랫폼’

엘비에스테크의 향후 성장 방향은 보행 내비게이션 앱 자체보다 ‘접근성 데이터 플랫폼’ 사업이다. 이는 현재 회사의 솔루션 구조가 잘 보여준다.

Road Scanner → AI 분석 → PED HUB → AR 내비게이션·Access Map → 데이터 API. 현장에서 데이터를 수집하고, AI로 분석하고, 플랫폼에 축적한 뒤, 필요한 기업이나 공공기관이 API를 통해 사용할 수 있도록 하는 구조다.

이렇게 되면 엘비에스테크가 직접 모든 서비스를 운영하지 않아도 된다. 예를 들어 자동차 회사가 자율주행 서비스에 접근성 데이터를 넣고 싶다면 API를 이용할 수 있고, 관광 플랫폼이 무장애 관광 정보를 제공하고 싶다면 데이터를 연동할 수 있다. 로봇 기업이나 스마트시티 사업자도 마찬가지다. 즉 ‘서비스 기업’에서 ‘데이터 인프라 기업’으로 확장할 수 있는 길이 열린다.

결국 엘비에스테크가 파는 것은 ‘길’이 아니라 길에 대한 이해와 이동 가능성에 대한 데이터다. 기존 지도는 “여기에 길이 있다”고 알려준다. 엘비에스테크가 만들려는 지도는 한 단계 더 나아가 '이 사람이 이 길을 실제로 이용할 수 있다'고 알려주는 지도다.

그리고 AI가 여기에 들어가면서 “이 길은 휠체어 이용자에게 적합하다”, “이 구간은 경사가 심하다”, “이 출입구는 접근 가능하다”, “이 경로가 가장 안전하다”는 식으로 현실 공간을 해석할 수 있게 된다. 이런 데이터는 처음에는 장애인의 이동권을 위해 필요했지만, 앞으로는 고령자, 유아차 이용자, 관광객, 일반 보행자, 배송로봇, 자율주행차, 서비스로봇까지 사용할 수 있다. 엘비에스테크 기술이 ‘장애인을 위한 기술’에서 ‘모두를 위한 기술’로 확장하고 있는 것이다.

회사는 스케일업을 위한 3단계 마일스톤을 갖고 있다. 1단계(~2026년) 시장 진입에 이어 2단계(~2028년) 수익 모델 운영 및 확장을 하고 3단계(~2030년)에서 시장을 선도하겠다는 것이다.