"데이터 파편화 막는다"…정부, 자율주행 E2E 가이드라인 발간

[서울=뉴시스]윤현성 기자 = 정부가 글로벌 자율주행 시장의 대세로 떠오른 '엔드투엔드(End-to-End, E2E)' 인공지능(AI) 기술 개발을 뒷받침하기 위해 표준화된 데이터 구축 지침을 마련했다. 그간 기업과 기관별로 파편화돼 공유가 어려웠던 자율주행 학습데이터의 규격을 통일해 기술 개발의 병목현상을 해소한다는 계획이다.

과학기술정보통신부는 자율주행 AI 개발에 필수적인 학습데이터를 국내 산·학·연이 함께 구축하고 상호 공유할 수 있도록 지원하는 '자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서(가이드라인)'를 발간했다고 19일 밝혔다.

최근 글로벌 자율주행 패러다임은 대량의 데이터를 학습한 하나의 AI가 인지·판단·제어를 통합 수행하는 E2E 방식으로 전환되고 있다. 규칙 기반의 기존 방식과 달리 정의되지 않은 돌발 상황에서도 유연한 대응이 가능하지만, 막대한 양의 학습데이터가 필수적이다. 이에 웨이모(미국), 바이두(중국) 등 글로벌 선도 기업들도 실증 거리를 늘리며 학습데이터 구축량을 늘리는 데 주력 중이다.

반면 국내 업계는 데이터부족 문제가 이어지고 있다. 학습데이터를 각 기업과 기관이 개별적으로 구축하고 있고, 차종에 따라 센서 위치 등이 다를 경우 데이터를 상호 공유하기 어려웠기 때문이다. 이는 데이터 양과 AI 성능이 비례하는 E2E 방식 기술 개발의 걸림돌로 작용해 왔다.

과기정통부가 발간한 이번 가이드라인은 자율주행 E2E AI 학습에 필수적인 데이터 전 주기를 포괄해 국내 연구진의 연구 편의성을 높이는 데 초점을 맞췄다.

구체적으로 ▲데이터 수집, 가공, 정합·보정, 라벨링 등 자율주행 E2E 학습데이터 구축 절차 정의 ▲센서 구성 및 저장 포맷 등 수집 시스템 요구사항과 원시데이터 검증 방법 제시 ▲시나리오 선별 등 데이터 가공 ▲위치 보정 및 공간 정합 방법 ▲라벨링 항목과 학습데이터 셋 규격 ▲이를 기반으로 실제 구축한 학습데이터 사례 등 총 6개 단계로 체계화됐다.

이번 가이드라인은 범부처 자율주행 R&D 사업의 과제를 통해 개발한 과기정통부 핵심 성과다. 급변하는 글로벌 기술 동향에 대응하기 위해 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF), 한국전자통신연구원(ETRI)이 과제 목표를 상향 조정했으며 ETRI 주도로 개발이 진행됐다.

과기정통부는 가이드라인이 이론에만 그치지 않도록 국토교통부와 협력해 도시 단위로 대규모 E2E AI 학습데이터 구축을 지원하는 자율주행 실증도시 등에 실제 적용하면서 지속 보완해나갈 계획이다.

박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 "본 가이드라인을 통해 공동 활용 가능한 자율주행 데이터 체계가 구축되고, 고품질 데이터 기반의 자율주행 기술력을 확보할 수 있는 토대가 마련됐다"며 "향후 관계부처와 지속 협의하고, ’24년부터 매년 개최 중인 ‘자율주행 AI 챌린지’에도 연계하여 본 가이드라인이 실질적으로 활용되고 성과를 창출할 수 있도록 지속 노력하겠다"고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]