에이모(AIMMO)가 지난 29일(현지 시각) 독일 베를린에서 열린 Auto.AI Europe 2022 컨퍼런스에서 ‘데이터 중심의 AI를 통한 효과적인 ODD(Operational Design Domain) 확장을 위한 성공 전략’을 주제로 발표했다.
Auto.AI Europe 2022는 SAE(자동차 기술자 협회)의 4단계 및 5단계 자동화 차량을 위한 딥러닝 기술 관련 행사로 전 세계 자율주행 관련 글로벌 대기업과 다양한 분야의 업계 최고 전문가들이 한자리에 모인다.
올해는 19개의 비즈니스 파트너 기업과 302명의 참석자, 37명의 연사가 참여했으며, 자율주행 기술 개발을 위한 다각적인 논의와 관련 사례 연구 및 토론 등 업계 관계자들의 활발한 네트워킹이 이뤄졌다.
본 컨퍼런스에 주요 강연자로 참여한 에이모 정도일 본부장은 오늘날 자율주행 시장에서 업계기업들이 겪고 있는 다양한 문제점을 진단하고, 효과적으로 운영 설계 도메인 ‘ODD’를 얻기 위한 방안으로 최적화된 에이모의 DaaS 서비스를 소개했다.
AIMMO DaaS(Data as a Service)는 에이모가 자체 보유한 자율주행 데이터 수집 차량을 통해 고객 맞춤형 고정밀 데이터를 지원하는 서비스로 데이터 수집부터 가공까지의 폭넓은 영역을 수행한다. 에이모의 독보적인 기술력이 집약된 DaaS는 타사 서비스와 달리 ODD를 만족하는 시나리오 데이터 및 메타 데이터 생성이 가능하다.
또한, 자율주행 시스템 개발과 테스트를 위해 필수적인 핵심 3단계인 데이터 수집, 큐레이션, 라벨링을 각기 다른 아웃소싱 회사에 맡길 필요 없이, 고객사의 요구사항을 AIMMO DaaS 하나의 플랫폼에서 동일한 포맷으로 처리할 수 있다. 고객사는 DaaS 통해 AI 모델 개발을 위한 전주기의 단계별 데이터 ETL(검색, 추출, 입력)을 제공 받아 자율주행 모델의 고도화가 가능하다.
악천후 및 극한 환경 등 ODD 확장에 필요한 예측이 어려운 데이터(Edge Case)는 AIMMO Data Lake에 상시 저장되어 있으며, 에이모는 지속해서 돌발 상황에 대한 가상 데이터(Synthetic data)를 생성해 테스트함으로써 알고리즘의 신뢰성을 높였다. 이를 바탕으로 고객사의 AI 모델에 최적화된 GT 데이터셋(GT Dataset)을 최소한으로 선별하여 제공하기 때문에 기업은 데이터 가공 비용에 대한 부담을 줄일 수 있다.
에이모 정도일 본부장은 “자율주행 및 딥러닝 전문가가 한데 모인 Auto.AI Europe 컨퍼런스에서 에이모의 차별화된 DaaS 서비스를 다양한 사례와 함께 소개할 수 있어 뜻깊었다”라며, “에이모는 더 많은 산업과 기업에서 AI를 활용에 필요로 하는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 서비스를 업데이트 중이며, 뛰어난 기술력을 바탕으로 글로벌 시장에서 사업을 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.
헬로티 이동재 기자 |
