과기정통부, 자율주행 E2E AI 학습데이터 가이드라인 발간

데이터 공유·활용 극대화

해당 이미지는 AI로 제작함. ⓒ

자율주행 인공지능(AI) 성능을 결정짓는 핵심 요소인 학습데이터를 국내 산·학·연이 공동으로 구축하고 쉽게 공유할 수 있는 표준 지침이 마련됐다.

과학기술정보통신부는 국내 자율주행 기술력 확보 토대가 될 ‘자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서’를 19일 발간했다.

과기정통부에 따르면 최근 글로벌 자율주행 시장은 대량의 데이터를 학습한 단 하나의 AI가 인지, 판단, 제어를 통합 수행하는 엔드투엔드(End to End, E2E) 방식으로 빠르게 전환되는 추세다.

E2E는 규칙 기반 방식과 달리 정의되지 않은 돌발 상황에서도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 다만 막대한 양의 학습데이터가 필수적이다.

이에 따라 웨이모(미국), 바이두(중국) 등 글로벌 선도 기업들은 실증 거리를 대폭 늘리며 데이터 확보에 총력을 기울이고 있다.

반면 국내는 그동안 각 기업과 연구기관이 자율주행 학습데이터를 개별적으로 구축해 왔다. 특히 차종마다 센서 위치 등이 다를 경우 데이터를 공유하기 어려워 만성적인 데이터 부족 문제에 시달렸다.

과기정통부는 이러한 한계를 극복하고 데이터 공유·활용을 극대화하기 위해 지침을 정립했다. 이번에 발간한 지침서는 자율주행 E2E AI 학습에 필요한 데이터 전 주기를 포괄한다. 국내 연구진이 현장에서 쉽게 활용할 수 있도록 구성됐다.

과기정통부는 국토교통부와 협력해 도시 단위로 대규모 E2E AI 학습데이터 구축을 지원하는 ‘자율주행 실증도시’ 등에 이를 실제로 적용하며 지침을 꾸준히 보완해 나갈 계획이다.

박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “앞으로도 관계부처와 긴밀히 협의하는 한편, 지난 2024년부터 매년 개최해 온 ‘자율주행 AI 챌린지’와도 연계해 가이드라인이 산업 현장에서 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.