정부가 자율주행 엔드투엔드(E2E) AI 개발을 위한 학습데이터 가이드라인을 내놨다. E2E 방식은 카메라와 라이다 등 차량 센서가 수집한 정보를 AI가 분석해 주행 방향과 속도 조절까지 한 번에 판단하는 기술이다. 기존 규칙 기반 방식보다 예외 상황 대응력이 높지만 대규모 학습데이터 확보가 필수다.
과학기술정보통신부는 자율주행 AI 개발에 필요한 학습데이터의 구축과 공유를 지원하는 ‘자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서’를 발간했다고 19일 밝혔다.
그동안 국내에서는 기업과 기관이 자율주행 학습데이터를 개별 구축해왔다. 차량 종류나 센서 위치가 다르면 데이터 상호 활용이 어려워 데이터 부족 문제가 이어졌다. 이는 데이터 규모와 AI 성능이 비례하는 E2E 자율주행 기술 개발의 한계로 꼽혀왔다.
이번 가이드라인은 데이터 수집부터 가공, 정합·보정, 라벨링, 학습데이터 규격까지 데이터 구축 전 주기를 담았다. 센서 구성과 저장 포맷, 원시데이터 검증 방법, 시나리오 선별, 위치 보정, 공간 정합, 라벨링 항목 등도 포함했다.
가이드라인은 범부처 자율주행 연구개발 사업인 ‘자율주행기술개발혁신사업’을 통해 마련됐다. 과기정통부와 정보통신기획평가원, 자율주행기술개발혁신사업단, 한국전자통신연구원이 개발에 참여했다.
과기정통부는 국토교통부와 자율주행 실증도시 등 대규모 E2E AI 학습데이터 구축 현장에 가이드라인을 적용할 계획이다. 자율주행기술개발혁신사업단 홈페이지에서 누구나 확인할 수 있다.
박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “공동 활용 가능한 자율주행 데이터 체계가 구축되고 고품질 데이터 기반 자율주행 기술력을 확보할 토대가 마련됐다”며 “자율주행 AI 챌린지와도 연계해 실질적 성과를 낼 수 있도록 하겠다”고 말했다.
