카카오모빌리티는 28일 과학기술정보통신부와 자율주행기술개발혁신사업단의 ‘자율주행 기술개발 혁신사업’ 일환으로 구축한 인공지능(AI) 학습용 자율주행 데이터셋을 공개한다고 밝혔다. 해당 자료는 한국전자통신연구원(ETRI) 공공포털에 공개된다. 카카오모빌리티는 레벨4 자율주행 구현을 위한 해당 사업에 참여해 차량, 엣지인프라, 지능학습을 연계해 융합형 자율주행 데이터의 생성·관리·배포 자동화 기술 개발을 완료했다. 회사 측은 이번에 공개한 데이터셋은 국내 주요 도로변에 설치된 라이다(LIDAR)·카메라 센서 등 엣지 인프라와 자체적으로 운영한 자율 주행차를 통해 획득했으며, 비용 문제로 국내 데이터 직접 확보에 어려움을 겪어온 중소기업이나 학계의 연구에 도움이 될 것으로 기대한다고 강조했다. ETRI가 자율주행 차량에 해당 데이터셋을 학습해 실증한 결과, 사람과 차량, 자전거 등 3D 동적 객체 검출 AI 성능은 약 5~8%, 신호등 인식 AI 성능은 약 2%가 향상된 것으로 나타나는 등 데이터의 신뢰성이 검증됐다고 회사 측은 설명했다. 장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “이번 데이터셋 공개가 국내 자율주행 기술의 상용화와 발전을 앞당기는 초석이 되길 기대
"향후 다양한 데이터셋 공개로 자율주행 기술 발전 선순환 체계 마련할 것" 자율주행 스타트업 포티투닷(42dot)이 15일인 오늘 국내 자율주행 연구 개발 생태계 조성에 기여하기 위해 자체 구축한 데이터셋을 공개한다고 밝혔다. 포티투닷은 ‘42dot Open Dataset’ 프로그램을 통해 자율주행용 인공지능 모델 학습을 위한 데이터셋을 순차적으로 공개할 예정이다. 포티투닷의 데이터셋은 국내의 다양한 도심 도로 환경에서 취득한 영상과 라벨링 정보가 담겼다. 지금까지 국내 자율주행 연구는 대부분 해외 기관에서 제공하는 데이터셋을 활용해왔다. 이 때문에 기존 데이터셋은 교차로나 이면도로, 곡선로가 많은 국내 도로에 적용하기 어렵다는 지적이 많았다. 포티투닷은 국내에서 수집한 고품질 학습용 데이터셋을 공개함으로써 국내 자율주행 연구 역량 발전과 우수한 엔지니어들을 육성하는데 기여할 것으로 기대하고 있다. 포티투닷이 이날 먼저 공개한 것은 차선 인식과 다중 객체 추적에 관한 데이터셋이다. 차선 인식 데이터셋은 국내 고속도로뿐만 아니라 복잡한 도심 내 도로에서 자율주행을 위해 수집한 3만9천여장의 고해상도 이미지를 제공한다. 차선은 복잡한 도로 환경에서 운전자와 보행
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