1000개 주행 구간에서 수집한 데이터, 연구 목적으로 제공

[테크월드=이건한 기자] 미국 IT전문매체 <테크크런치>는 구글 웨이모가 연구 목적으로 사용할 수 있는 새로운 개방형 자율주행 데이터셋(Waymo Open dataset)을 공개했다고 보도했다.

도로주행 데이터는 자율주행 기술의 완성도를 결정하는 핵심 요소다. 양질의 학습 데이터가 많을수록 차량의 사물 인지 능력과 상황 판단 능력이 향상돼 사고율은 감소하고 운행할 수 있는 도로의 폭은 넓어진다.

웨이모 자율주행 데이터 데모 (자료=웨이모 오픈데이터셋)

하지만 모든 연구자들이 이런 데이터를 원하는 만큼 확보할 수 있는 건 아니다. 자율주행 학습에 필요한 데이터는 직접 도로를 운행하며 얻을 수밖에 없는데, 그마저도 도로별 조건과 시간대, 기후 등이 전부 달라 소규모 데이터만으론 공통된 기준점을 부여하기 쉽지 않다.

즉, 구글이나 우버처럼 자금과 인력을 투입해 스스로 필요한 데이터를 구할 수 있는 업체는 극히 소수에 불과하다는 것이다. 또 소수 업체가 데이터를 독점하고 있는 경우 업계 전반적인 자율주행 기술 개발 속도는 훨씬 늦춰지게 된다.

이에 웨이모 수석 과학자인 드라고 안젤로프(Drago Anguelov)도 이번 데이터셋 공개는 "웨이모와 현장에서 협업하는 몇몇 회사들조차 적합한 데이터셋을 구하지 못해 연구에 방해를 받고 있기 때문"이라고 밝혔다. 

웨이모 자율주행 택시

웨이모 오픈 데이터셋은 웨이모 자율주행 차량이 약 1000개 주행 구간에서 수집한 지역별, 시간별, 날씨별 데이터를 제공한다. 각 구간은 20초의 연속주행 데이터를 담고 있으며, 웨이모가 무인 자율주행 택시 시범 서비스를 진행하고 있는 미국 애리조나주 피닉스의 운행 데이터도 포함돼 있다. 데이터는 5개의 라이다(LiDAR)와 5개의 전·측면 표준 카메라로 수집됐으며, 360도 고해상도 캡처 뷰와 차량, 보행자, 자전거, 간판을 포함한 모든 물체 데이터도 함께 제공된다.

 

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