자율주행 AI의 성능은 학습 데이터의 양뿐 아니라 여러 센서에서 수집한 정보를 얼마나 정확하고 일관되게 가공하느냐에 따라 달라진다. 실제 도로와 산업 현장에서는 카메라와 라이다, 레이더가 동시에 생성하는 대규모 데이터를 학습과 검증에 반복적으로 활용해야 한다. 안전과 직결된 시스템인 만큼 데이터 오류를 자동으로 검사하고 전문가가 결과를 다시 검토하는 운영 체계도 필요하다.
국내 모빌리티 기술 기업 모빌릭스가 스웨덴의 자율주행 데이터 기업 코그닉(Kognic)과 협력해 국내 시장에 양산급 데이터 어노테이션 솔루션을 공급한다. 국내 자율주행·로봇 기업이 실제 운행 데이터를 AI 모델의 학습과 검증, 성능 개선으로 연결하도록 지원한다.
모빌릭스, 스웨덴 코그닉과 협력 (사진 제공: 모빌릭스)
수집부터 반복 학습까지…피지컬 AI 데이터 플라이휠 구축
모빌릭스와 코그닉은 국내 완성차와 자율주행 솔루션, 소프트웨어, 로봇 기업을 대상으로 데이터 어노테이션 도구와 전문 서비스를 제공한다.
양사는 데이터 수집과 큐레이션, 어노테이션, 반복 학습을 하나의 과정으로 연결하는 ‘피지컬 AI 데이터 플라이휠’을 국내 고객의 개발 환경에 맞춰 구축한다. 자율주행 차량과 로봇이 현장에서 수집한 데이터를 선별·가공한 뒤 모델 학습에 반영하고, 개선된 모델에서 다시 생성된 데이터를 활용하는 순환 구조다.
이번 솔루션은 모빌릭스의 자율주행 소프트웨어 개발·서비스 운영 경험과 코그닉의 데이터 어노테이션 플랫폼을 결합한다. 적용 대상은 로보버스와 로보택시, 레벨 2+ 첨단운전자보조시스템(ADAS), 고성능 로봇 등이다.
코그닉은 자동차 산업에 특화된 데이터 어노테이션 플랫폼을 운영한다. 카메라와 라이다(LiDAR), 레이더 등 서로 다른 센서에서 수집한 데이터를 함께 처리하고 객체와 상황 정보를 학습 데이터로 가공한다.
자동화된 품질 검사와 AI 기반 휴먼 리뷰 작업 방식도 제공한다. 시스템이 데이터 오류와 불일치를 먼저 확인하고 전문가가 결과를 다시 검토해 자율주행 개발에 필요한 데이터의 정합성과 일관성을 높이는 구조다.
모빌릭스는 국내 기업과의 협업과 솔루션 도입·운영을 담당한다. 자율주행 인지·판단·제어와 센서 퓨전, 경로 계획, 자율주행 미들웨어, 시뮬레이션 환경 구축 역량을 활용해 고객의 차량·로봇 개발 환경에 플랫폼을 적용한다.
김인상 모빌릭스 대표는 “로보버스와 로보택시, 레벨 2+ 차량 및 로봇 프로젝트에 데이터 기반 성능 개선 서비스를 제공할 수 있게 됐다”며 “국내 고객이 글로벌 수준의 자율주행 데이터 기술을 개발 환경에 효율적으로 적용하도록 지원하겠다”고 말했다.
욘 얄레비 코그닉 영업 총괄 부사장은 “한국은 자율주행과 ADAS, 로보틱스 분야의 중요한 시장”이라며 “유럽과 미국에서 검증한 자동차 등급의 데이터 프로그램 운영 도구와 서비스를 모빌릭스와 함께 한국 고객에게 제공하겠다”고 말했다.
양사는 국내 완성차와 소프트웨어 공급사, 자율주행 솔루션 및 로봇 기업을 대상으로 협업을 추진한다. 자율주행 AI의 경쟁력이 알고리즘 개발에서 실제 운행 데이터를 반복적으로 학습하는 운영 체계로 확장되는 가운데, 이번 협력은 글로벌 데이터 플랫폼과 국내 자율주행 기술을 연결하는 기반이 될 전망이다.
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