국내 자율주행 분야의 고질적 문제였던 학습데이터 파편화 해소에 정부가 본격 나섰다. 연합뉴스에 따르면 과학기술정보통신부는 19일 '자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서'를 공개하며, 산업계·학계·연구기관 간 데이터 공동 구축과 상호 교류의 길을 열었다.
세계 시장에서는 엔드투엔드(E2E) 방식이 주류로 자리 잡는 중이다. 단일 AI가 인지부터 판단, 제어까지 일괄 처리하는 이 기술을 위해 막대한 학습데이터가 필수적이다. 웨이모(미국)와 바이두(중국) 같은 선두 주자들은 실증 주행 거리를 공격적으로 늘려가며 데이터 축적에 박차를 가하고 있다.
그러나 국내 상황은 달랐다. 기업과 기관마다 독자적으로 데이터를 쌓다 보니 센서 장착 위치 등 차종별 편차로 인해 호환이 막혀 있었다.
이번에 발간된 가이드라인은 이러한 장벽을 허물기 위해 데이터 전 생애주기를 아우른다. 수집·가공·정합·보정·라벨링에 이르는 구축 프로세스가 명확히 규정됐고, 센서 구성이나 저장 형식 등 시스템 요건과 원시데이터 품질 검증 기준도 함께 제시됐다. 시나리오 선별 요령, 공간 정합 및 위치 보정 기법, 라벨링 항목과 데이터셋 규격까지 상세히 담겼으며, 실제 구축 사례도 수록돼 현장 적용성을 높였다.
정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF), 한국전자통신연구원(ETRI)이 범부처 '자율주행 기술개발 혁신사업' 과제 수행을 통해 이 규격서를 개발했다.
앞으로 과기정통부는 국토교통부와 손잡고 도시 규모의 대형 E2E AI 학습데이터 조성을 뒷받침할 방침이다. 자율주행 실증도시 등 현장 적용 과정에서 드러나는 보완점을 지속적으로 반영해 나갈 계획이다.
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