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[IT뉴스]크라우드웍스, ‘농업 자율주행 데이터’ 구축…모비루스와 맞손

온카뱅크관리자

2026-09-21 09:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">차선·표지판 없는 농경지 경계 학습…시맨틱 세그멘테이션 적용</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Qc9y3B3GCd">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="882a65d6bc4b07eeeb5fed95bb95672de08eb986f010051c40fc6b4f8ba599b5" dmcf-pid="xk2W0b0Hle" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/552796-pzfp7fF/20260921094936835rnih.png" data-org-width="640" dmcf-mid="PM0mWtWIvJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/21/552796-pzfp7fF/20260921094936835rnih.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="2056da182ba8e04f027a3bf347b8cb1de5dc647b746b999fb655f7a8be4e3ad8" dmcf-pid="y7OMNrNdlR" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] 크라우드웍스가 차선이나 표지판이 없는 농경지에서도 농기계가 스스로 주행할 수 있도록 인공지능(AI) 학습데이터 구축에 나선다.</p>
          <p contents-hash="9d8c6407a5455d1e854ab55aede120b55fcb996db48c6eff60570696315602c9" dmcf-pid="WzIRjmjJWM" dmcf-ptype="general">AI 데이터 전문기업 크라우드웍스는 피지컬AI 기업 모비루스의 ‘농업 자율주행 데이터 어노테이션’ 사업을 수주했다고 21일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b105a17e77636789c754554d2079cb4f773d5cfe43f0f86b52d82c838a7af928" dmcf-pid="YqCeAsAiCx" dmcf-ptype="general">이번 사업은 농경지에서 촬영된 비전 영상 데이터를 가공해 자율주행 농기계가 경작지 경계와 농로, 장애물 등을 구분하고 주행 경로를 판단할 수 있도록 학습데이터를 만드는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="ee6d49df33fad4a0a8215f09e517c7efb05013d2c8d011701ca40df4decbfad7" dmcf-pid="GBhdcOcnTQ" dmcf-ptype="general">모비루스는 농기계 자율주행·자율작업 기술을 개발하는 기업으로 자율주행 통합제어 솔루션 ‘오토가이아(AutoGaia)’와 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템 등을 사업화하고 있다. 국내외 완성차 및 모빌리티 기업을 대상으로 자율주행·통합관제 관련 기술도 공급하고 있다.</p>
          <p contents-hash="051d825e1d29bb7d2f83cba45b7fcfe0c05f34ec23195f0aa2b887e6c4d3d838" dmcf-pid="HblJkIkLyP" dmcf-ptype="general">농경지 자율주행은 일반 도로와 달리 AI가 참고할 수 있는 차선이나 표지판이 일정하지 않다는 점이 기술적 과제로 꼽힌다. 작물과 수풀, 흙길 사이 경계가 뚜렷하지 않은 데다 계절과 날씨에 따라 주변 환경이 달라진다. 농기계가 움직이면서 발생하는 먼지와 진동도 카메라 기반 인식 성능을 떨어뜨리는 요인이 될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ecacd6bf3e95549fb8588abf8bc6d6a1fb022ac001c857e4367e26888112891b" dmcf-pid="XKSiECEoS6" dmcf-ptype="general">크라우드웍스는 이를 해결하기 위해 실제 농경지 특성을 반영한 데이터 가공 기준을 마련하고 정밀 어노테이션 작업을 진행한다.</p>
          <p contents-hash="69d96bb94556ef2a4221301217260f11f89fd8a3fc0ab840391cf6a4631803e7" dmcf-pid="Z9vnDhDgv8" dmcf-ptype="general">특히 경작지와 수풀, 농로, 흙길 등 영상 속 영역을 픽셀 단위로 구분하는 ‘시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)’ 기술을 적용한다. 이미지 전체를 큰 객체 단위로 구분하는 데 그치지 않고 개별 픽셀마다 어떤 영역에 해당하는지 분류해 경계가 불명확한 비정형 농지에서도 자율주행 AI가 주행 가능 영역을 학습하도록 하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="76ceb1e855efb799b5bae3989b3902040bd985d1c2ad5714dd8adedb0a2eb0e1" dmcf-pid="5k2W0b0HW4" dmcf-ptype="general">장애물 데이터도 함께 구축한다. 장애물의 종류뿐 아니라 크기와 위치, 거리 등을 반영해 라벨링하고 이를 통해 자율주행 시스템이 주행 중 장애물을 발견했을 때 서행이나 비상정지 여부를 판단할 수 있도록 학습시키는 것이 목표다.</p>
          <p contents-hash="ebdc8c7d41faf2423aee5815d6bead1ba01addcbc67366f337688eba80672b80" dmcf-pid="1EVYpKpXSf" dmcf-ptype="general">크라우드웍스는 이번 데이터셋 구축을 통해 수풀이나 흙길처럼 육안으로도 경계를 명확하게 구별하기 어려운 환경에서 자율주행 로봇과 농기계가 경로를 이탈하지 않고 주행할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다.</p>
          <p contents-hash="1ec0b008296a9f229898785c3cd399839bfb67d840e4589b25545bba67b7bee9" dmcf-pid="tDfGU9UZyV" dmcf-ptype="general">회사는 앞서 2차원(2D) 바운딩박스와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 큐보이드, 광학문자인식(OCR) 등 자율주행용 데이터 가공 기술을 확보했으며 엣지 데이터 수집과 해양 선박 자율주행 관련 프로젝트도 수행해왔다.</p>
          <p contents-hash="65493551afd576764fd3039250fcd7b82a382a03a8e9ad94edfbb1d67822948f" dmcf-pid="Fw4Hu2u5y2" dmcf-ptype="general">크라우드웍스 관계자는 “농경지는 표지판도 없는 대표적인 비정형 환경으로 일반 자율주행보다 훨씬 고도화된 어노테이션 기준이 요구된다”며 “고도화된 데이터 가공 기술력을 바탕으로 농업 분야 피지컬AI 기술 발전에 기여하겠다”고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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