효과적인 ODD 확장을 위한 성공 전략 제시

에이모 정도일 본부장
에이모 정도일 본부장

[아이티데일리] 데이터 전문기업 에이모(대표 오승택)는 지난 29일 독일 베를린에서 열린 ‘오토.AI 유럽 2022 컨퍼런스’에 참여해 ‘데이터 중심의 AI를 통한 효과적인 ODD(Operational Design Domain) 확장을 위한 성공 전략’을 주제로 세미나 세션을 진행했다고 밝혔다.

오토.AI 유럽 2022는 미국 자동차 기술자 협회(SAE)의 4단계 및 5단계 자동화 차량을 위한 딥러닝 기술 관련 최대 규모의 행사다. 올해 진행된 행사에는 19개의 비즈니스 파트너 기업과 302명의 참석자, 37명의 연사가 참여했으며, 자율주행 기술 개발을 위한 다각적인 논의와 관련 사례 연구 및 토론 등 업계 관계자들의 활발한 네트워킹이 주를 이뤘다.

컨퍼런스에 주요 강연자로 참여한 에이모 정도일 본부장은 오늘날 자율주행 시장에서 업계 기업들이 겪고 있는 다양한 문제점을 진단하고, 효과적으로 운행 설계 영역(ODD)을 얻기 위한 방안으로 최적화된 ‘에이모 DaaS(AIMMO Data as a Service)’ 서비스를 소개했다.

에이모 DaaS는 에이모가 자체 보유한 자율주행 데이터 수집 차량을 통해 고객 맞춤형 고정밀 데이터를 지원하는 서비스다. 데이터 수집부터 가공까지의 폭넓은 영역을 수행하며, ODD를 만족하는 시나리오 데이터 및 메타 데이터 생성이 가능하다.

에이모는 자율주행 시스템 개발과 테스트를 위해 필수적인 핵심 3단계인 △데이터 수집 △큐레이션 △라벨링 등을 각기 다른 아웃소싱 회사에 맡길 필요 없이 고객사의 요구사항을 에이모 DaaS 하나의 플랫폼에서 동일한 포맷으로 처리할 수 있다고 소개했다. 고객사가 에이모 DaaS를 통해 AI 모델 개발을 위한 전주기의 단계별 데이터 ETL(검색, 추출, 입력)을 제공 받아 자율주행 모델의 고도화가 가능하다는 게 회사 측 설명이다.

또한 악천후 및 극한 환경 등 ODD 확장에 필요한 예측이 어려운 데이터(Edge Case)는 에이모 데이터 레이크(Data Lake)에 상시 저장된다. 에이모는 지속해서 돌발 상황에 대한 가상 데이터(Synthetic data)를 생성해 테스트함으로써 알고리즘의 신뢰성을 높였으며, 이를 바탕으로 고객사의 AI 모델에 최적화된 GT 데이터셋(GT Dataset)을 최소한으로 선별해 제공하기 때문에 기업이 데이터 가공 비용에 대한 부담을 줄일 수 있다고 덧붙였다.

에이모 정도일 본부장은 “자율주행 및 딥러닝 전문가가 한데 모인 오토.AI 유럽 2022 컨퍼런스에서 에이모의 차별화된 DaaS 서비스를 다양한 사례와 함께 소개할 수 있어 뜻 깊었다”며, “에이모는 더 많은 산업과 기업에서 AI를 활용에 필요로 하는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 서비스를 업데이트 중이며, 뛰어난 기술력을 바탕으로 글로벌 시장에서 사업을 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.

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