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과기정통부, 자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 발간
디지털투데이
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E2E 자율주행은 센서 입력부터 인지와 판단, 차량 제어까지 하나의 인공지능(AI) 모델이 통합 수행하는 방식이다. 사전에 정한 규칙에 따라 작동하는 기존 방식보다 다양한 돌발 상황에 유연하게 대응할 수 있지만, 대규모 학습데이터가 필요하다.
국내에서는 기업과 기관이 학습데이터를 개별적으로 구축해 왔지만, 차량 종류에 따라 센서 위치와 구성이 달라 데이터 공유와 공동 활용이 어려운 문제가 있었다.
과기정통부는 이러한 국내 상황에서 학습데이터 공유·활용을 극대화하고 기술 동향 변화에 빠르게 대응하기 위해 가이드라인을 개발했다. 자율주행 E2E 학습데이터의 수집부터 가공, 정합·보정, 라벨링까지 데이터 구축 전 과정을 담았다. 데이터 구축 절차와 센서 구성, 저장 형식 등 수집 시스템 요구사항을 정의하고 원시데이터 검증 방법을 제시했다.
주행 시나리오 선별을 비롯한 데이터 가공 방식과 위치 보정, 공간 정합 방법, 라벨링 항목과 학습데이터 세트 규격도 포함했다. 해당 기준을 적용해 구축한 학습데이터 사례도 제공한다.
가이드라인은 과기정통부와 산업통상부, 국토교통부, 경찰청이 공동으로 추진하는 '자율주행기술개발혁신사업'을 통해 마련됐다. 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF), 한국전자통신연구원(ETRI)이 참여했으며 ETRI가 개발을 주도했다.
과기정통부는 지난해 말 초안을 마련한 뒤 한국 ITS 학회 특별세션과 자율주행 산·학·연 간담회 등을 통해 업계와 전문가 의견을 수렴했다. 국토교통부와 협력해 도시 단위의 대규모 E2E 학습데이터를 구축하는 자율주행 실증도시에 가이드라인을 적용하고 지속적으로 보완한다. 2024년부터 매년 열리는 '자율주행 AI 챌린지'와도 연계한다.
가이드라인은 자율주행기술개발혁신사업단 홈페이지에서 열람할 수 있다.
박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 "공동 활용이 가능한 자율주행 데이터 체계를 구축하고 고품질 데이터를 기반으로 기술력을 확보할 수 있는 토대가 마련됐다"며 "관계부처와 협력해 가이드라인이 현장에서 활용되고 성과로 이어질 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.