차선인식·다중객체 추적…"국내 데이터로 연구 발전에 기여"
(서울=연합뉴스) 임성호 기자 = 자율주행·모빌리티 기술 스타트업 포티투닷(42dot)은 자율주행용 인공지능(AI) 모델 학습을 위한 자체 구축 데이터셋을 공개한다고 15일 밝혔다.
포티투닷은 이날부터 자사 홈페이지에서 '42dot Open Dataset' 프로그램을 통해 데이터셋을 순차적으로 공개할 예정이다.
여기에는 포티투닷이 국내의 다양한 도심 도로 환경에서 시범운행을 통해 취득한 영상과 라벨링 정보가 담겼다.
포티투닷은 이날 두 가지 데이터셋을 공개했다.
첫째는 차선 인식에 관한 데이터셋이다.
차선 인식 데이터셋은 국내 고속도로뿐 아니라 곡선로, 교차로 등 도심 내의 복잡한 도로에서 자율주행을 위해 수집한 3만 9천여장의 고해상도 이미지로 구성됐다.
기존의 차선 인식 연구들은 주로 고속도로에서 차선을 탐지하거나 직선 위주의 단순한 차선 관련 정보만 수집해 정확한 주행 안내에 한계가 있었다고 포티투닷은 지적했다.
포티투닷 관계자는 "(이번에 공개한) 차선 인식 데이터셋은 다양한 형태의 도로까지 포함하고 있다"며 기존 데이터셋과의 차별성을 설명했다.
포티투닷은 멀티카메라를 활용한 다중 객체 추적 데이터셋(MCMOT·multi-camera multi-object tracking)도 함께 공개했다.
이는 차량에 부착된 전면 카메라 3대를 통해 다양한 도로 정보를 얻고, 영상에 나타난 객체의 종류와 위치, 고유 ID를 제공하는 것이다.
기존의 독립적인 카메라 시스템은 추적 중인 사물이 개별 카메라의 시야를 벗어나게 되면 추적 ID가 새롭게 부여되는 방식이었다. 이럴 경우 연속성을 잃어 결국 부자연스러운 차량 제어 명령이 생성된다는 것이 포티투닷의 설명이다.
이와 달리 다중 카메라 시스템은 객체가 잠시 시야를 벗어나더라도 사물의 움직임을 계속 추적할 수 있다고 포티투닷은 강조했다. 인간 운전자가 고개를 움직이거나 잠시 다른 곳을 보더라도 사물을 동일한 객체로 인식할 수 있는 것과 마찬가지 원리다.
이번 데이터셋은 학계 및 연구기관, 스타트업, 개발자 등 누구나 신청 후 활용할 수 있다고 포티투닷은 설명했다.
포티투닷 관계자는 "지금까지 국내 자율주행 연구는 대부분 해외 기관에서 제공하는 데이터셋을 활용해 교차로나 이면도로, 곡선로가 많은 국내 도로에 적용하기 어렵다는 지적이 많았다"고 말했다.
이어 "국내에서 수집한 고품질 학습용 데이터셋을 공개해 국내 자율주행 연구 역량 발전과 우수한 엔지니어들을 육성하는데 기여할 것"이라고 기대를 밝혔다.
sh@yna.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
