실내 자율주행 데이터 구축 사업의 결과로 AI-HUB가 공개될 예정이다. / 사진. 클립아트코리아

 

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2020년도부터 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업의 일환으로 2022년에 실내 자율주행 데이터 구축 사업을 진행했으며 조만간 AI-HUB를 통해 관련 데이터들이 공개될 예정이라고 밝혔다. 향후 실내 자율주행 데이터에 대한 표준이 진행되면 더욱 구축된 데이터의 활용뿐만 아니라 데이터 증강이 기대되며, 실내 자율주행 데이터 플랫폼으로 발전할 것으로 기대된다. 

 

이 과제는 강원대학교 산학협력단이 주관기관으로, (주)라스테크, (주)도구공간, (주)슈퍼브에이아이, (주)에이텍티앤, (주)와이즈오토모티브, (주)지오앤, (주)케이스랩, 한성대학교 산학협력단 등 8개 기관이 협력했다.
 
실내 자율주행 데이터 구축 사업은 다양한 사이트들에 관해 카메라 및 라이다 영상 데이터를 수집하는 것으로, 카메라 영상은 시맨틱 세그멘테이션, 라이다 영상은 큐보이드 기반으로 가공 데이터를 제공함으로써 객체 인식을 할 수 있게 구성했다.
 
현재 구축된 사이트들에 대한 응용과 영역은 다음과 같다.  

 

먼저 실내 자율주차 데이터는 자동차의 자율주행 및 자율주차에 활용되며, 주차로봇에도 활용될 수 있다. 실내 자율주차 데이터는 대형 마트, 대형 병원, 주상복합 시설 등  20 여개 장소에서 카메라 및 라이다 데이터 수집을 진행했다.

 

다음으로 실내 및 실외 공간을 통합해 수집한 데이터들은 자율주행체의 자율 배송과 자율 경비 등에 활용될 수 있다. 실내 및 인접 공간 배송 등에 필요한 데이터는 연세대학교 신촌 캠퍼스, 대전 DCC, 대구 EXCO 등 6개 장소에서 로봇을 통해 데이터 수집이 이뤄졌다.

 

AI-HUB에 공개될 데이터를 기반으로 실내주차장의 자율주행·주차용 혹은 실내외 공간을 동시에 활용하는 자율배송 혹은 자율경비용 기계학습 모델을 연구·개발·상용화할 때 사용한다면 보다 쉽게 관련 기술을 개발할 수 있고, 이에 따라 개발·유지보수 비용을 절감할 수 있을 것 기대된다. 다만 이를 효율적으로 활용하기 위해서는 데이터의 증강과 표준 또한 필수적으로 예상된다.   

 

이 데이터 셋은 로봇 혹은 자동차 등의 자율주행체가 다양한 실내 주차장 혹은 실내·실외 통합 공간에서 활용할 수 있도록 구축한 것으로는 국내 첫 번째 사례이며, 향후 우리나라가 이와 관련된 데이터 플랫폼으로 진행했을 때, 관련 실내 자율주행 기술 개발을 선도하고 세계 시장에서 경쟁력을 강화하는 디딤돌이 될 것으로 기대된다.

 

실내자율주행 과제의 주관 기관인 총괄책임자 박홍성 교수(강원대학교 산학협력단)는 “실내 자율주행 데이터 구축 분야에서도 경쟁력을 갖춰 데이터 플랫폼 및 표준을 선도할 준비를 할 수 있게 됐다”라며 “미래 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 데이터를 구축해 미래 성장지향형 산업전략 추진에 이바지하겠다”라고 밝혔다.