과기정통부, 국내 첫 자율주행 E2E 데이터 가이드라인 발표… “피지컬 AI 시대 데이터 표준화 본격화”

엔드투엔드(E2E) 자율주행 AI 학습데이터 구축·공유 체계 마련
자율주행차를 넘어 피지컬 AI 산업 생태계 확산 기반 구축

자율주행 기술의 경쟁력이 소프트웨어(SW) 알고리즘에서 데이터 확보 역량으로 이동하고 있다. 특히 글로벌 자율주행 산업이 엔드투엔드(E2E, End-to-End) 기반 인공지능(AI) 아키텍처로 전환되면서 대규모 학습데이터 구축과 공유 체계가 핵심 경쟁 요소로 부상했다.

과학기술정보통신부는 자율주행 AI 개발에 필요한 학습데이터를 국내 산·학·연이 공동으로 구축하고 상호 활용할 수 있도록 지원하기 위해 ‘자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서’를 발간했다고 밝혔다.

이번 가이드라인은 국내 최초로 자율주행 E2E AI 학습데이터의 구축 절차와 규격을 체계화한 문서로, 데이터 중심의 자율주행 기술개발 생태계를 구축하는 데 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.

자율주행 AI, 규칙 기반에서 E2E 기반으로 전환

최근 글로벌 자율주행 시장은 개별 기능별로 알고리즘을 설계하는 규칙 기반(Rule-based) 방식에서 하나의 AI 모델이 인지·판단·제어를 통합 수행하는 E2E 방식으로 빠르게 이동하고 있다.

E2E 방식은 차량 센서로부터 입력된 데이터를 AI가 직접 학습해 운전 의사결정을 수행하는 구조다. 사전에 정의되지 않은 다양한 도로 상황에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다.

웨이모(Waymo), 바이두(Baidu), 테슬라(Tesla) 등 글로벌 선도 기업들은 대규모 실도로 데이터를 확보하기 위해 막대한 투자를 진행하고 있으며, 데이터 규모가 곧 AI 성능으로 연결되는 경쟁 구도가 형성되고 있다.

그러나 국내의 경우 기업과 연구기관이 각각 데이터를 구축하고 있어 상호 활용이 어려웠다. 특히 차량별 센서 위치와 데이터 포맷이 달라 데이터 공유 및 재사용에 한계가 있었다.

과기정통부는 이러한 문제를 해결하고 국내 자율주행 AI 생태계 경쟁력을 높이기 위해 표준화된 데이터 구축 체계를 마련했다.

데이터 구축부터 라벨링까지 전 주기 표준화

이번 가이드라인은 자율주행 E2E 학습데이터 구축 전 과정을 포괄한다.

주요 내용은 △데이터 수집 △데이터 가공 △정합·보정 △라벨링 △학습데이터셋 구축 △검증 절차 등이다.

특히 센서 구성 방식과 저장 포맷, 원시데이터 품질 검증 방법을 구체적으로 제시해 연구기관과 기업들이 동일한 기준으로 데이터를 구축할 수 있도록 했다.

또한 위치 보정과 공간 정합 기술, 시나리오 기반 데이터 선별 방식, E2E AI 학습에 적합한 라벨링 규격 등을 포함해 실제 연구개발 현장에서 바로 활용할 수 있도록 설계됐다.

과기정통부는 향후 자율주행 실증도시 사업과 연계해 도시 단위의 대규모 E2E 데이터 구축에도 활용할 계획이다.

피지컬 AI 시대, 데이터 표준이 산업 경쟁력 좌우

이번 가이드라인은 단순한 자율주행 데이터 표준을 넘어 최근 주목받고 있는 피지컬 AI(Physical AI) 생태계 구축의 기반 기술이라는 점에서 의미가 크다.

엔비디아(NVIDIA)의 코스모스(Cosmos), 구글(Google)의 월드모델(World Model), 지멘스(Siemens)의 산업용 AI 플랫폼 등 글로벌 기업들이 현실 세계를 이해하고 행동하는 피지컬 AI 개발에 집중하고 있는 가운데, 실제 물리 세계 데이터를 얼마나 확보하고 활용할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하고 있다.

자율주행 차량은 대표적인 피지컬 AI 시스템이다. 차량이 주변 환경을 인식하고 판단하며 행동하기 위해서는 대규모 실세계 데이터와 고품질 학습데이터 체계가 필수적이다.

업계에서는 이번 가이드라인이 향후 자율주행뿐 아니라 로봇, 스마트 제조, 물류 자동화, 스마트시티 등 다양한 피지컬 AI 산업으로 확장 가능한 데이터 표준화 모델이 될 것으로 평가하고 있다.

특히 산업용사물인터넷(IIoT) 환경에서 생성되는 센서 데이터와 AI 모델을 연결하는 핵심 기반으로 활용될 수 있어 제조업 중심의 국내 AI 혁신에도 긍정적 영향을 미칠 전망이다.

산·학·연 공동 활용 체계 구축

이번 가이드라인은 범부처 「자율주행기술개발혁신사업」의 성과로 개발됐다.

한국전자통신연구원(ETRI)이 주도했으며 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF) 등이 공동 참여했다.

또한 한국 ITS학회 특별세션과 산·학·연 간담회를 통해 산업계 의견을 지속 반영해 실효성을 높였다.

과기정통부는 향후 ‘자율주행 AI 챌린지’와 연계해 가이드라인 활용 사례를 확대하고, 산업 현장에서 실제 성과로 이어질 수 있도록 지원할 계획이다.

박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “이번 가이드라인을 통해 공동 활용 가능한 자율주행 데이터 체계가 구축되고 고품질 데이터 기반의 자율주행 기술 경쟁력을 확보할 수 있는 토대가 마련됐다”며 “관계부처와 협력해 가이드라인이 산업 현장에서 실질적으로 활용되고 성과를 창출할 수 있도록 지속 지원하겠다”고 말했다.

본 가이드라인은 https://www.kadif.kr/news/published.php에서 다운로드 받을 수 있다.