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[IT뉴스]자율주행 고도화 발목 잡았던 데이터...정부, 활용성 강화한 첫 표준지침 발간

온카뱅크관리자

2026-06-19 17:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">자율주행 E2E AI 개발 위한<br>국내 첫 데이터 레퍼런스 정립</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3JFu5iiPyd">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6b2d53310a6babb0d69429e8ebd0ef5456bc678573d8320b8f209931f3b817cf" dmcf-pid="0i371nnQWe" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="현대자동차그룹 북미 자율주행 자회사인 모셔널의 로보택시가 미국 라스베이거스 시내를 주행하는 모습. 모셔널은 현재 레벨4 수준 무인 자율주행 기술을 개발 중이다. 현대자동차그룹" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/mk/20260619170603917ljav.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="FIfQ9mmjCJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/mk/20260619170603917ljav.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            현대자동차그룹 북미 자율주행 자회사인 모셔널의 로보택시가 미국 라스베이거스 시내를 주행하는 모습. 모셔널은 현재 레벨4 수준 무인 자율주행 기술을 개발 중이다. 현대자동차그룹
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="cc3f0725315b9b3cc9c048cf1cf91a8b415141cdbbe383eb73b57422b2bfd3eb" dmcf-pid="pn0ztLLxhR" dmcf-ptype="general">
           자율주행 인공지능(AI) 개발의 최대 걸림돌이었던 ‘데이터 파편화’ 문제를 해결하기 위해 정부가 표준 규격 정립에 나섰다. 그간 기업과 기관별로 흩어져 있어 활용이 어려웠던 자율주행 학습 데이터의 규격을 통일함으로써 기술 개발의 병목현상을 해소한다는 방침이다.
          </div>
          <p contents-hash="212bb4412d151d2cd20fa4c734186b5276a657c422e5a8f4bdf44d684caf855d" dmcf-pid="ULpqFooMhM" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 자율주행 AI 개발에 필수적인 학습데이터를 국내 산·학·연이 함께 구축하고 쉽게 상호 공유할 수 있도록 지원하기 위한 ‘자율주행 E2E 데이터 구축 가이드라인 및 규격 정의서’를 발간했다고 19일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="89b0f5276e7b20f470c6e992bda40a0c9279318e6cb04440023bcfa8adf5728e" dmcf-pid="uoUB3ggRTx" dmcf-ptype="general">최근 글로벌 자율주행 패러다임은 대량의 데이터를 학습한 하나의 AI가 인지, 판단, 제어를 모두 통합해 수행하는 ‘엔드 투 엔드’(E2E) 방식으로 빠르게 전환되고 있다. 센서 입력부터 제어 명령까지를 하나의 모델로 구현하는 이 방식은 사전에 정의되지 않은 돌발 상황에서도 유연하게 대응할 수 있지만, 막대한 양의 학습 데이터 확보가 필수적이다. 이에 웨이모(미국), 바이두(중국) 등 글로벌 선도 기업들은 실증 거리를 늘리며 데이터 확보에 사활을 걸고 있다.</p>
          <p contents-hash="cf5b21eaa752f74096ca2e3f2d92c50d0d974b78922739179f370c99e01e1407" dmcf-pid="7KhyO99UyQ" dmcf-ptype="general">반면 국내는 각 기업과 기관이 개별적으로 데이터를 수집해 온 탓에 차종이나 센서 위치에 따라 상호 데이터 호환과 공유가 어려웠다. 이는 데이터량과 AI 성능이 직결되는 E2E 방식 기술 개발에 치명적인 병목 현상으로 작용해 왔다.</p>
          <p contents-hash="901c669a7e6d94f98806729ff8e3f61c41d9a4e1bd2585a7a136eca00c4ef8e0" dmcf-pid="z9lWI22uvP" dmcf-ptype="general">과기정통부는 이 같은 한계를 극복하고 데이터 활용을 극대화하기 위해 이번 가이드라인을 마련했다. 가이드라인은 자율주행 E2E AI 학습에 필요한 데이터의 전 주기를 포괄한다.</p>
          <p contents-hash="8fb8585990dcbcb3f420918a553f2c9b24d604596541be10efc0878d264e1219" dmcf-pid="q2SYCVV7l6" dmcf-ptype="general">구체적으로 △데이터 수집 시스템 요구사항 및 원시데이터 검증 △데이터 가공(시나리오 선별) △위치 보정 및 공간 정합 △라벨링 항목 및 데이터셋 규격 등 학습 데이터 구축 절차를 상세히 정의하고, 이를 기반으로 구축한 실제 사례까지 제시해 연구 현장의 편의성을 높였다.</p>
          <p contents-hash="71092aa7ed49c3564d093b636132b9785114c603d7712df467d2a3f1138f829d" dmcf-pid="BVvGhffzl8" dmcf-ptype="general">한편 이번 가이드라인은 범부처 자율주행 연구개발(R&amp;D) 사업의 일환으로, 급변하는 글로벌 기술 동향에 발맞춰 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF), 한국전자통신연구원(ETRI)이 과제 목표를 상향 조정해 ETRI 주도로 개발해 낸 핵심 성과다.</p>
          <p contents-hash="5b02fde00d0b373773f87848d8511e664d91aeb8d0abb9ceacbf751997ec754a" dmcf-pid="bfTHl44qh4" dmcf-ptype="general">향후 과기정통부는 학계 및 산업계의 의견을 지속적으로 수렴하는 한편, 가이드라인이 이론에 그치지 않도록 국토교통부와 협력해 자율주행 실증도시 등 대규모 E2E 데이터 구축 현장에 이를 실제 적용하며 보완해 나갈 계획이다.</p>
          <p contents-hash="e51fed4509c461155d938d7a82e5de425ee677ba58ef7146dbcb8f1b76b97c41" dmcf-pid="K4yXS88Bhf" dmcf-ptype="general">박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “이번 가이드라인 발간으로 공동 활용 가능한 데이터 체계가 구축돼 고품질 데이터 기반의 자율주행 기술력을 확보할 토대가 마련됐다”며 “앞으로 관계부처와 지속적으로 협력하고 ‘자율주행 AI 챌린지’ 등과 연계해 가이드라인이 실질적인 성과 창출로 이어지도록 적극 지원할 것”이라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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