이동 개념 바꾼 'MaaS-Bridge'...시각장애인 등에 '한줄기 빛'
'길을 데이터로 바꾸는 기업' 엘비에스테크(LBStech, 대표 이시완)는 올 1월 미국 라스베이거스에서 열린 'CES 2026'에서 '여행·관광(Travel & Tourism)' 부문 최고혁신상을 받았다. CES 혁신상은 미국소비자기술협회(CTA)가 기술성과 디자인, 혁신성을 평가해 선정한다. 올해는 'Travel & Tourism'이 새로 추가된 카테고리였는데, 엘비에스테크가 최고혁신상을 수상했다. 수상작은 'MaaS-Bridge: Accessible MaaS Connectivity'다. 차량 이동과 보행 이동 사이의 단절을 AI와 보행환경 데이터로 연결하는 기술이자 서비스다. 일반적인 내비게이션은 차량이나 도로 중심으로 최적 경로를 찾아주지만, MaaS-Bridge는 여기서 한 단계 더 나아가 차량에서 내려 실제 목적지까지 걸어가는 마지막 구간(라스트마일)까지 고려한다. 예를 들어 ▲어디에서 대중교통을 타고 내려야 하는지 ▲차량 승하차 지점과 보행로가 어떻게 연결되는지 ▲계단이나 보도 턱이 있는지 ▲휠체어 이용자·시각장애인·고령자에게 적합한 경로인지 등을 교통·보행 인프라 데이터와 이용자 특성을 AI로 분석해 '모빌리티 포인트'를 제안한다. 특히 엘비에스테크는 스타터업임에도 '마스-브릿지(MaaS-Bridge)'라는 용어를 창안, 시장을 개척해가고 있다. 29일 회사에 따르면, 'MaaS-Bridge'는 차량 이동과 보행 이동을 연결해 이용자가 실제 목적지까지 도달할 수 있게 지원하는 개념으로, AI 기반 모빌리티 솔루션으로 구현한다. 즉, 기존 모빌리티 서비스는 차량 출발지와 도착지, 도로 중심의 이동경로를 제공하는 데 집중했다. 반면 MaaS-Bridge는 차량에서 내린 이후 건물 출입구나 최종 목적지까지 이어지는 보행구간을 함께 고려한다. 세계적으로는 Accessible MaaS, Inclusive Mobility, First/Last-Mile Connectivity, Door-to-Door Mobility 등의 용어로 불린다. MaaS(Mobility as a Service)는 '서비스형 모빌리티'를 말하는데, 택시 호출이 대표적이다. 엘비에스테크가 고안한 'MaaS-Bridge'는 사람이 실제 걸어가는 보행 영역 사이에 존재하는 단절을 찾아내고 연결하는 기술이다. 특히 휠체어 이용자나 고령자, 시각장애인 등 교통약자에게 유용하다. 이들은 자동차나 대중교통을 타고 목적지까지 이동했다고 해서 이동이 끝난 게 아니기 때문이다. 차량에서 내린 뒤 최종 목적지까지 이동하는 마지막 구간에 오히려 더 많은 불편이 따를 수 있다. 최종 목적지까지 계단과 경사, 단차 등 장애물이 많기 때문이다. 이는 관광객에도 적용된다. 관광 셔틀이나 승용차에서 내린 뒤 관광지 입구까지 이동하는 과정에서 계단이나 경사, 좁은 보행로, 장애물 등을 만나면 관광 경험 전체가 불편해질 수 있다. 이처럼 차량 이동과 최종 목적지 사이에 존재하는 '마지막 이동'을 연결하는 것이 엘비에스테크가 개발한 MaaS-Bridge의 핵심 개념이다. 단순히 목적지와 가장 가까운 하차 지점을 알려주는 것이 아니라 이용자의 이동 특성과 주변 보행환경, 건물 출입구 위치와 접근성 등을 종합적으로 분석해 적합한 승하차 지점과 이동경로를 알려준다. MaaS-Bridge 주요 기술...AI기반 보행 환경 데이터 등 기반 MaaS-Bridge는 엘비에스테크가 구축해 온 AI 기반 보행환경 데이터와 정밀 공간정보 기술을 기반으로 구현한다. ① 보행환경 데이터 수집: '로드 스캐너(Road Scanner)' 애플리케이션을 활용해 보행로의 폭, 경사, 단차, 노면 상태, 장애물 등 실제 이동에 영향을 미치는 정보를 확보한다. ② 건물 접근성 데이터 구축: '도어 스캐너(Door Scanner)' 등을 활용해 건물 출입구, 진입로, 경사로, 계단, 편의시설 등 목적지 접근에 필요한 정보를 수집한다. ③ AI 분석 및 데이터 표준화: 수집한 위치정보와 이미지, 보행환경 정보를 검수하고 AI 분석을 통해 구조화된 공간정보 데이터베이스로 구축한다. ④ 모빌리티 포인트(Mobility Point) 설계: 이용자의 이동 특성과 주변 보행환경, 목적지 접근성 등을 고려해 승하차에 적합한 지점과 접근 거점을 도출한다. ⑤ 맞춤형 이동경로 분석: 사용자 유형과 이동 제약 요소, 보행환경 조건 등을 반영해 차량 하차 지점부터 실제 목적지까지 이동 가능한 경로를 분석한다. ⑥ 외부 시스템 연계: 구축한 공간정보는 API·SDK 등의 형태로 외부에 제공할 수 있으며, 모빌리티 플랫폼, 지도서비스, 자율주행, 배송로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있다. 이외에 주요 데이터 분석 기술로 건물 입구 위치와 형태를 분석하는 BBI, 위치·방향·거리 정보를 활용하는 GCD, 이용자 이동 특성과 장애물 정보를 고려해 맞춤형 경로를 분석하는 UBP 등이 있다. 또 시간대별 혼잡도, 조도, 공사 등 환경 변화에 따른 승하차 거점의 적합성을 분석하고 갱신하는 기술도 개발 및 고도화하고 있다. AI 기반 보행환경 데이터 인프라 'MaaS-Bridge' 기반에는 엘비에스테크가 지속적으로 구축해 온 보행환경 및 시설 접근성 데이터 인프라가 있다. 엘비에스테크는 'Door Scanner' 애플리케이션, 시민참여형 데이터 수집체계를 통해 보행로와 건물 접근성 정보를 확보하고 있다. 수집한 데이터는 위치정보와 이미지, 입력항목 등에 대한 검수를 거쳐 AI 분석과 표준화 과정을 통해 공간정보 데이터베이스로 구축한다. 이렇게 축적한 데이터는 보행 내비게이션뿐 아니라 차량 승하차 지점 설계, 맞춤형 경로 분석, 도시 인프라 관리 및 모빌리티 서비스 등에 활용한다. 특히 엘비에스테크는 한국노인인력개발원 등과 연계한 노인일자리 접근성 데이터 구축사업을 통해 전국 17개 지역에서 5269명이 참여하고, 996만 건의 데이터를 수집한 실적을 확보했다. 지역의 시니어 참여자들이 생활권의 보행환경과 시설 접근성 정보를 직접 조사하고, 엘비에스테크가 이를 검수·분석·데이터화했다. 이러한 참여형 수집체계는 넓은 지역의 보행환경 정보를 지속적으로 확보하고 갱신할 수 있다는 특징이 있다. 엘비에스테크는 기본 보행로 네트워크부터 노면 상태, 시설물, 장애물, 환경요소, 위험지수, 경로 서비스까지 연결하는 7레이어(7 Layer) 공간정보 데이터 구조로 발전시키고 있다. 이를 통해 개별 시설 위치를 알려주는 수준을 넘어 이용자의 실제 이동 가능성을 분석하고, 도시의 보행환경을 관리할 수 있는 데이터 인프라를 구축했다. 국내외 사업 및 실증 사례 엘비에스테크는 시각장애인 보행안내 기술을 시작으로 휠체어 이용자를 위한 접근성 정보, 정밀 위치정보, 무장애 관광, 실내외 이동지원 등으로 기술과 사업 영역을 확대해 왔다. 이러한 사업을 통해 축적한 보행환경 데이터와 이동경로 분석 기술은 차량 이동과 보행 이동을 연결하는 MaaS-Bridge의 기반이 됐다. ① 세종 스마트시티 규제특례 실증: 세종시에서는 시각장애인 등 교통약자의 이동 안전 사각지대를 해소하기 위한 보행안내 기술을 실증했다. 신도시 보행환경 정보를 기반으로 시각장애인의 이동 특성을 고려한 경로안내 기술을 적용하고, 스마트시티 환경에서 교통약자 이동지원 서비스의 활용 가능성을 검증했다. ② 마곡 리빙랩 프로젝트: 서울 마곡에서는 휠체어 이용자 등 지체장애인의 이동 및 시설 이용 편의를 개선하기 위한 시민참여형 리빙랩을 진행했다. 휠체어 이용자를 중심으로 실제 보행환경과 건물 접근성 정보를 수집하고, 사용자 경험을 반영해 이동지원 서비스의 활용 가능성을 검증했다. 이를 통해 이용자가 직접 참여하는 접근성 데이터 구축 및 서비스 개선 모델을 실증했다. ③ 송파 입체주소 실증: 서울 송파에서는 기존 평면 주소체계로 인한 실내외 위치정보 단절 문제를 해결하기 위한 정밀 위치서비스를 실증했다. 행정안전부의 입체주소 정책과 연계해 정밀 공간정보 기술 활용 가능성을 검증했다. ④ 서울 AR 무장애 관광: 서울에서는 교통약자의 관광지 정보 접근성을 개선하기 위한 AR 기반 무장애 관광 기술을 실증했다. 증강현실(AR) 기술과 접근성 정보를 활용해 교통약자의 관광 편의를 높이고, 보행환경 데이터의 관광 분야 활용 가능성을 검증했다. ⑤ 서울동행맵 고도화 구축 사업: 서울동행맵 고도화 사업에서는 지하철 역사와 주변 보행구간을 연결하는 실내외 통합 보행 내비게이션 구축을 추진하고 있다. 서울 지하철 시범 10개 역사 및 연계 보행·환승 구간을 대상으로 보행 네트워크와 교통약자 편의시설 정보를 구축하고, 경사·단차·장애물 등 이동 제약 요소를 고려한 맞춤형 경로 탐색 기술을 적용한다. 실내 공간정보와 스마트폰 센서 기반 위치정보를 연계해 실외 보행안내가 지하철 역사 내부에서도 이어질 수 있게 하는 것이 주요 목표다. ⑥ 현대자동차·서산시 유니버설 솔루션: 엘비에스테크는 현대자동차와 서산시가 추진하는 교통약자 이동지원 프로젝트인 '현대 유니버설 솔루션'에도 참여하고 있다. 이 사업에서는 차량 하차 지점부터 최종 목적지까지 이어지는 보행환경 데이터를 구축하고, 교통약자의 이동 특성을 고려한 이동 가능 경로 분석과 이동지원 서비스 개발을 추진하고 있다. 주요 수행 내용은 보행로, 건물 출입구, 경사, 단차, 장애물 등 접근성 정보 조사와 데이터 검수, 이동경로 분석 및 현장 실증이다. 차량 이동서비스에 정밀 보행환경 데이터를 결합해 하차 이후 목적지까지의 이동을 연결한다는 점에서 MaaS-Bridge 기술과 사업 방향을 보여주는 사례다. ⑦ 해외 보행환경 데이터 및 모빌리티 실증: 엘비에스테크는 미국, 영국, 베트남 등 해외에서도 보행환경 데이터와 이동지원 기술 실증 및 사업화를 추진해 왔다. 미국 로체스터대학교 캠퍼스에서는 보행약자의 이동 편의를 개선하기 위한 리빙랩을 진행했고, 영국에서는 현지 지자체와 협력해 보행환경 데이터 기반 내비게이션 서비스를 실증하고 자율주행 연계 기술 적용 가능성을 검증했다. 또 베트남에서는 현지 기관과 협력해 시각장애인 이동지원과 비대면 주문·결제 서비스를 연계하는 실증을 진행했다. 이러한 국내외 사업 경험은 엘비에스테크가 보행환경 데이터를 다양한 도시환경과 이동서비스에 적용, 관광·모빌리티·스마트시티 분야로 사업을 확대하는 기반이 됐다. 관광사업으로 확장 'MaaS-Bridge'는 교통약자 이동 지원뿐 아니라 관광객이 교통수단에서 내린 이후 관광지와 주요 시설까지 실제로 접근할 수 있는 이동경로를 연결하는 기술로도 활용할 수 있다. 기존 관광·모빌리티 서비스는 관광지 검색이나 차량 이동경로 안내에 집중하는 경우가 많다. 그러나 관광객이 관광 셔틀이나 차량에서 내린 이후 관광지 입구까지 이동하는 과정에서는 계단, 경사, 단차, 장애물 등으로 접근이 어려울 수 있다. 특히 휠체어 이용자와 고령자 등 이동약자는 목적지까지의 거리뿐 아니라 실제 이동 가능한 경로와 시설 접근성 정보가 중요하다. 'MaaS-Bridge'는 보행환경 데이터와 시설 접근성 정보를 활용해 이러한 이동 단절을 줄이고, 관광객의 이동 특성에 적합한 승하차 지점과 보행경로를 연결하는 것을 목표로 하고 있다. 관광 분야 주요 활용 방안을 보면 ▲관광 셔틀, DRT 등 교통수단과 관광지 사이의 승하차 지점 설계 ▲ 휠체어 이용자, 고령자 등 이용자 특성에 맞는 관광지 접근경로 분석 ▲ 관광시설의 출입구 및 주변 보행환경 정보 제공 ▲ 관광 플랫폼과 지도 서비스에 접근성 데이터 연계 ▲관광도시의 이동환경 분석 및 무장애 관광 인프라 개선 지원 등이다. 엘비에스테크는 'MaaS-Bridge'를 통해 'CES 2026 여행·관광 분야 최고혁신상(Best of Innovation)'을 수상하기도 했다. 이는 차량과 보행 사이의 이동을 연결하는 기술이 관광산업에서도 활용 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 엘비에스테크는 이러한 기술을 기반으로 국내외 관광·모빌리티 시장으로 사업 영역을 확대하고 있으며, 일본 관광플러스테크 관련 사업 등 관광 분야에서도 사업 기회을 모색하고 있다. 산업별 활용 분야 및 사업모델 'MaaS-Bridge'와 이를 뒷받침하는 보행환경 데이터는 관광뿐 아니라 다양한 모빌리티 및 도시산업 분야에 활용할 수 있다. 아래는 그 예다. ▲관광·무장애 관광: 관광 교통수단의 승하차 지점부터 관광지 출입구까지 이동 가능한 경로를 연결하고, 관광시설의 접근성 정보를 제공하는 데 활용 ▲DRT·대중교통: 이용자의 이동 특성과 주변 보행환경을 고려해 적합한 승하차 지점을 설계하고, 하차 이후 목적지까지의 보행경로를 연결 ▲자율주행: 자율주행차 정차 지점과 실제 목적지 사이의 보행환경 정보를 제공해 차량 이동과 보행 이동 연계에 활용 ▲스마트시티: 도시 내 보행환경과 시설 접근성 정보를 통합 관리하고, 교통약자 이동지원과 도시 인프라 개선을 위한 기초 데이터로 활용 ▲배송로봇: 보행로, 경사, 단차, 장애물 등 로봇 이동에 필요한 정밀 공간정보를 제공해 라스트마일 배송경로 설계에 활용 ▲지도·모빌리티 플랫폼: 보행환경 및 시설 접근성 데이터셋을 API 등으로 제공해 기존 지도와 모빌리티 서비스의 기능을 고도화하는 데 활용 이시완 대표는 "엘비에스테크는 이러한 데이터 인프라를 기반으로 지자체 대상 공간정보 구축 및 관제시스템 연계(B2G), 민간기업 대상 데이터 공급 및 라이선스(B2B), API 구독 및 데이터 등의 서비스(SaaS·DaaS) 등의 사업모델을 추진하고 있다"면서 "이를 통해 보행환경 데이터를 단일 서비스에 활용하는 것을 넘어 관광, 스마트시티, 자율주행, 배송로봇 등 다양한 산업에 공급할 수 있는 공간정보 인프라로 발전시키고 있다"고 밝혔다.
