‘자율주행 AI 학습용 데이터셋’ 공개 ··· 국내 맞춤 AI 모델 개발·학습 쉬워져 - 데이터넷
‘자율주행 AI 학습용 데이터셋’ 공개 ··· 국내 맞춤 AI 모델 개발·학습 쉬워져 - 데이터넷
[데이터넷] 카카오모빌리티(대표 류긍선)sms 과학기술정보통신부(장관 유상임)와 자율주행기술개발혁신사업단(단장 정광복, 이하 KADIF)의 자율주행 기술개발 혁신사업 국책과제 일환으로 구축한
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- AI 학습용 자율주행 데이터셋 공개 배경
- 카카오모빌리티, 과학기술정보통신부, KADIF 협력으로 데이터 구축
- 한국전자통신연구원(ETRI) ‘AI 나눔’ 플랫폼에 데이터셋 공개
- 국내 자율주행 연구개발 활성화 및 AI 모델 학습 지원
- 데이터셋 구성 및 특징
- 라이다·카메라 센서 기반 자율주행 데이터 수집
- 국내 주요 도로 환경(고속도로, 국도, 터널, 지하차도 등)에서 확보
- 다양한 환경 조건(주·야간, 날씨 등 31개 카테고리) 반영
- 3D 동적 객체(사람, 차량, 자전거) 및 2D 정적 객체(신호등, 표지판) 포함
- 비식별화 처리를 통해 저작권 문제 없이 자유롭게 연구개발 활용 가능
- 데이터셋 활용 효과 및 성능 향상
- 기존 공개 데이터셋(주로 해외 지역 데이터) 대비 국내 실정에 적합
- 학습 후 객체 검출 AI 성능 5~8% 향상, 신호등 인식 AI 성능 2% 개선
- 도심지 야간 및 교통 정체 상황 등 희소 데이터 인식 성능 대폭 향상
- 활용 사례 및 연구 지원
- ‘제1회 자율주행 AI 챌린지’ 개최하여 AI 연구자 및 스타트업 지원
- 스타트업, 학계, 연구기관의 AI 모델 학습 및 개발 비용 절감
- 공공 및 민간 기업 간 협력을 통한 자율주행 기술 혁신 가속화
- 결론
- 국내 자율주행 연구 및 AI 학습 환경 개선에 기여
- AI 학습 데이터 공유를 통한 자율주행 기술 발전 및 상용화 촉진
- 공공·민간 협력을 통해 AI 기반 모빌리티 생태계 강화 필요
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