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카카오모빌리티, '국내 환경 최적화' 자율주행 데이터셋 공개

10개 유형 15만건 규모 데이터셋

국책과제로 구축한 데이터 공유

국내 환경 맞춘 자율주행 모델 활용

카카오모빌리티가 공개한 자율주행 차량용 다중센서 융합형 3D 동적객체 검출 추적 학습 데이터. 사진 제공=카카오모빌리티




카카오모빌리티가 국책과제 일환으로 구축한 ‘인공지능(AI) 학습용 자율주행 데이터셋’을 공개해 국내 자율주행 연구개발(R&D) 생태계 조성에 나선다고 28일 밝혔다.

이번에 공개한 데이터셋은 과학기술정보통신부와 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)의 레벨4 자율주행 구현을 위한 ‘자율주행 기술개발 혁신사업’에 따라 구축됐다. 이 데이터넷은 한국전자통신연구원(ETRI)의 ‘AI 나눔’에 공개된다.

카카오모빌리티는 이 사업에 참여해 차량, 엣지-인프라, 지능학습을 연계해 융합형 자율주행 데이터의 생성·관리·배포 자동화 기술 개발을 마쳤다. 사업의 일환으로 국내 도로 환경에서 구축한 비식별화된 AI 학습용 데이터셋을 일반에 공개했다. 저작권 문제없이 누구나 자유롭게 자율주행 연구개발에 활용할 수 있도록 한다는 취지다.



그동안 자율주행을 연구하는 소규모 기업이나 학계, 연구계에서는 비용·시간의 문제로 자율주행 데이터를 직접 확보하기 어려웠다. 이미 공개된 데이터셋은 대부분 해외 지역이나 특정 시간대에 수집된 데이터로 국내 실정에 맞는 연구개발에 한계가 있었다.

이번에 회사가 공개한 데이터셋은 국내 주요 도로변에 설치된 라이다(RiDAR)·카메라 센서 등 엣지-인프라와 자체적으로 직접 운영한 자율주행차를 통해 획득했다. 사람, 차량, 자전거 등 움직이는 3D 동적 객체와 신호등, 표지판 등 2D 정적 객체를 인지·판단할 수 있는 10개 유형의 15만 건으로 구성된 데이터셋이다. 고속도로·국도 등 도로 형태와 주·야간, 날씨 등 31개 카테고리의 다양한 조건에서 수집됐다. 국내 환경에 적합한 자율주행 AI 모델 개발과 학습에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “이번 데이터셋 공개가 국내 자율주행 기술의 상용화와 발전을 앞당기는 초석이 되길 기대한다”며 “앞으로도 다양한 공공 및 민간기업과 협력해 자율주행 기술 혁신과 공공 데이터 활용 확대에 앞장서겠다”고 말했다.
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