에이아이웍스 “엣지 케이스 데이터로 자율주행 완성도 높인다”

[아이티데일리] 인공지능이 발전함에 따라 자율주행 상용화에 대한 기대감도 높아지고 있으나 돌발 상황에 대한 인공지능의 대응 능력을 높이는 것은 여전히 중요한 과제다. 특히 ‘엣지 케이스(Edge Case)’에 대한 데이터 확보는 자율주행 기술의 완성도를 높이는 데 중요하다. 에이아이웍스는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 사업을 통해 ‘교통사고 모사 데이터’를 구축에 나섰다.

에이아이웍스 동길무 수석에 따르면, 일반적인 교통사고는 대부분 통계적으로 예측 가능한 범위 내에서 발생한다. 하지만 안개가 짙은 밤과 같은 특수한 상황은 현실에서 자주 일어나지 않아 충분한 데이터를 확보하기 어렵다. 인공지능이 엣지 케이스에 대응하려면 충분한 양의 데이터로 학습할 필요가 있지만 현실적으로 쉽지 않다는 설명이다.

에이아이웍스는 이를 해결하기 위해 ‘교통사고 모사 데이터’ 구축 사업을 주관하고 한국도로교통공단, 한국자동차연구원과 협력에 나선다. 원인 분석 데이터와 시뮬레이션 데이터 등 두 가지 형태를 구축할 예정이다.

한국도로교통공단은 이번 사업에서 기존에 갖추고 있는 사고 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 시나리오를 작성하고, 구축된 데이터가 제대로 만들어졌는지 검증하는 역할을 담당한다. 한국자동차연구원과 에이아이웍스는 제공받은 시나리오를 기반으로 모사 데이터를 구축하게 된다.

에이아이웍스 동길무 수석은 “이번 사업을 통해 구축된 데이터는 공공 데이터로 개방될 예정이며 자율주행 업체, 보험사, 경찰청 등에 도움이 될 것으로 기대한다”며 “특히 보험사는 이번 데이터를 통해 사고의 심각도와 추정하고, 자율주행 업체는 엣지 케이스에 대응하는 능력을 향상시켜 자율주행 완성도를 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

또한 에이아이웍스는 엣지 케이스의 데이터가 부족한 점을 해결하기 위해 합성 데이터를 활용한다. 물리적인 도로 주행 환경의 속성값 등 다양한 변수들을 조합해 데이터를 만들고 인공지능 학습에 필요한 양을 확보한다는 전략이다.

합성 데이터를 활용할 경우 실제 환경과 동떨어지는 결과가 발생하기도 한다. 에이아이웍스는 실제 사고 분포에 집중해 이 문제를 해결하고자 한다. 예를 들어 차-차, 차-사람, 단독 사고 등 현실에서 일어나는 교통사고의 비율을 고려해 데이터셋을 구성한다.

한편 에이아이웍스는 이번 사업의 결과물을 통해 자율주행 기술 발전이 발전하면 교통사고가 줄어들고 보험 비용 등 국민들의 사회적 비용도 함께 절감되는 긍정적인 효과를 가져올 것으로 기대 중이다.

에이아이웍스 동길무 수석은 “에이아이웍스 데이터 사업부는 ‘생성형 AI용 데이터’를 구축하는 것을 향후 비전으로 보고 있다”며 “예를 들어 ‘이 사진에는 신호등과 횡단보도가 있다’는 설명이 담긴 데이터를 구축해 AI가 언어와 이미지를 연결하고 학습할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 언어 데이터와 시각 데이터를 결합하는 것”이라고 밝혔다.