[공학저널 김하늬 기자] 전 세계적으로 자율주행 SAE 레벨2 수준의 차량이 양산되고 있다. 대체적으로는 차량의 단독 처리를 목표로 하고 있지만 이러한 기술은 센서 음영 지역이 존재하고 인프라 부분에 접근이 어렵다는 한계가 발생한다.
특히 커넥티드가 주요시되고 있는 상황에서 자율주행차는 하루에만 4TB 규모의 대용량·실시간 데이터 생산할 것으로 전망됨에 따라 데이터 처리 또한 숙제로 남았다.
이러한 한계를 극복하고 국내 자율주행 신기술 개발과 생태계 구축을 위해 최근 자율주행기술개발혁신사업단은 53개 세부과제에 대한 착수보고를 완료하고 안전하고 완벽한 자율주행이 가능한 레벨4 자율주행 기술 개발을 본격적으로 시작했다.
이번 사업에서는 자율주행 데이터의 효율적인 활용과 처리를 가속화하기 위해 ‘클라우드 기반 융합형 자율주행 지능학습 데이터 생성/제공을 위한 데이터 수집·가공 핵심기술 개발’ 과제를 수행하고 있다.
레벨4 자율주행 기술의 상용화를 위해서는 차량-클라우드-인프라의 연계가 필수적이다. 이러한 연계과정에서 클라우드 기반 자율주행 지능학습 데이터 프레임워크는 자율주행 인지·판단 SW, 자율주행 시뮬레이션, 인프라 기반 통신 등을 위한 데이터를 담을 예정이다.
과제의 주관을 맡은 ㈜스트리스는 자율주행 차량 고도화를 위한 AI 학습용 데이터 확보를 목표로 수집시스템 개발, 데이터 구축, AI 모델 관리 등의 역할을 수행 중이다.
특히 스트리스가 주력하고 있는 기술은 자율주행 학습용 데이터 수집/가공 기술이다.
우선 다양한 채널을 통해 수집되는 데이터에 시스템 캘리브레이션 기술, 데이터 융합 기술을 적용해 신뢰할 수 있는 학습데이터를 생성한다.
이와 함께 생성된 데이터를 다양한 AI 모델을 통해 검증하고 자체 가공 기술을 적용해 재생산한다.
마지막으로 검증된 데이터 및 SW를 공개 배포 가능한 환경을 구축한다. 이후 활용성 검증 역시 다양한 채널을 통해 수행하게 되며 이러한 과정을 통해 ‘데이터의 선순환 구조’를 구축하는 것이 핵심 목표다.
데이터의 흐름이 선순환 구조를 갖추게 되면 차량, 엣지-인프라, 지능학습 연계 클라우드 기반 자율주행 데이터 활용이 더욱 용이해진다.
스트리스 홍승환 기술이사(사진)는 “국내에서 활용되고 있는 자율주행 데이터의 샘플, 포맷, 스펙 등을 수집하고 있고 어느 정도 분석이 완료되고 있다. 분석이 완료되면 표준 포맷에 대한 기획에 들어갈 것”이라며 “주로 활용되는 자율주행 인지 센서들을 최대한 검토하고, 검토 결과 지금 시점에서 가장 활용성이 높은 센서를 선정해 수집차량을 구축할 예정”이라고 설명했다.
표준화 데이터 구조 정의 및 품질측정 체계 구축을 통해 자율주행 데이터 생산의 효율성을 높이는 것은 매우 중요하다. 데이터를 임의로 만들거나 변환해 납품하는 경우에 데이터의 활용성이 떨어지고 추가적인 작업을 사용자가 이중으로 수행해야 하는 현재의 불편함을 극복 할 수 있는 방안인 것이다.
또한 스트리스는 지능학습 통합데이터 생성 기술 개발을 통해 시공간 동기화, 변환 맵핑, Annotation 고도화 등 데이터 부가가치 상승과 데이터셋 관리·배포·실증을 통한 데이터 개방을 모색하고 있다.
데이터, 센서 등의 수급이 힘들고 자율주행 관련 기업·기관들과 정보공유가 원활하지 않은 현재 상황에서 데이터의 개방은 필수적인 요소로 손꼽히고 있다.
홍 이사는 “국가 연구 사업에서 데이터 관리의 주요 역할을 담당하고 있는 현재 다양한 데이터 접근 및 공유에 대한 도움이 필요한 상황”이라며 “이번 과제인 클라우드 기반 융합형 자율주행 지능학습 데이터 생성/제공을 위한 데이터 수집·가공 핵심기술 개발에서 표준관련 TTA, ETRI 등과 지속적인 논의를 통해 데이터 관련 틀을 구축하려 부단히 노력 중에 있으며 더 많은 관심과 협조를 희망하고 있다”고 전했다.
한편 스트리스는 자율주행차에 필요한 정밀지도와 멀티센서 데이터 수집/가공 시스템을 개발하고 있는 자율주행 전문 기업이다. 자율주행을 목표로 하는 주요 기업들의 HW/SW 및 정밀지도 데이터 제공, 실내외 정밀측위 시스템 구축·실증 등 굵직한 프로젝트에 참여해왔다.
이번 과학기술정보통신부에서 주도하는 ICT융합 신기술, 차량융합 신기술, 자율주행 생태계 구축 등 3개 전략분야, 15개 세부과제에서 스트리스는 클라우드 기반 데이터 기술 개발 사업의 주관사를 맡았다.
향후 스트리스는 3차원 공간정보 데이터 편집·수집을 용이하게 하기 위한 자동화 AI 소프트웨어들과 3차원 공간정보 데이터 업데이트·배포를 고려한 클라우드 서버 구축, 정밀지도 서비스 솔루션 등 다양한 자율주행 기반 서비스·솔루션을 제공할 계획이다.
