자율주행차를 위한 인공지능 솔루션 구축 방법

자동차 산업은 인공 지능 응용 분야에서 신뢰할 수 있는 교육 데이터와 엔지니어링을 제공하는 가장 뛰어난 사례 중 하나로 꼽힙니다. 이는 운전자와 승객, 그리고 자율주행 경험을 형성하는 데에 매우 중요한 역할을 합니다. 자동차 산업은 오류 여지가 거의 없으며 위험이 높은 산업 중 하나입니다.

저희 에펜은 자동차 제조업체 TOP 7 기업과의 협력을 통해 인공지능을 통한 혁신의 기회와 대규모 교육 데이터 수집 및 가공의 중요성을 발견했습니다. 저희와 함께했던 자동차 기업들은 창의성을 발휘하여 업계의 경쟁 우위를 찾고 파트너들과도 함께 발전해나가고 있습니다.

하지만 자동차 산업을 넘어서, 많은 AI 프로젝트는 배포 단계에 도달하지 못하는 경우가 있습니다. 인공지능 프로젝트의 실패는 기업이 파일럿 단계를 넘어서지 못하고 많은 시간과 자금을 낭비하는 결과를 초래합니다. AI를 비즈니스에 대한 전략적 투자로 만들고 효과적으로 수행하는 방법은 무엇일까요? 저희는 자동차 산업에서 소비자 경험에 초점을 맞추고 AI 이니셔티브를 식별하며 성공적으로 생산으로 확장할 수 있도록 이 가이드를 만들었습니다.

인공지능 자율주행차 구축 방법

AI 및 ML의 비즈니스 사용 사례는 공급망 및 제조부터 자율주행차 및 서비스형 이동성까지 다양해지고 있으며 소비자 경험 중심 애플리케이션 대규모 배포 성공 사례도 증가하고 있습니다. 이는 차량 내 경험과 차량 외부 경험 모두 명확한 KPl과 직접적으로 연결되어 있고, 많은 자동차 회사가 고객 경험을 개선하기 위해 활용할 수 있는 대량의 데이터를 보유하고 있기 때문입니다.

자율주행 기술과 커넥티드 카를 구축하려면 먼저 완전 자율주행 차량을 구축하고 운전자 지원 기능 개선, 그리고 AI 솔루션 개발을 완료해야 합니다. 이 과정은 AI 데이터 공급업체와의 협력을 통해 프로세스를 쉽게 완료할 수 있는데요, AI 데이터 공급업체로부터 데이터를 수집 및 가공, 준비 및 통합 과정의 지원을 받아 AI 모델을 더 효과적으로 교육할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 자동차의 미래를 구축하는 것은 수십 개의 서로 다른 데이터 파이프라인 구성 요소를 연결하고 수많은 API를 통합하는 쉽지 않은 작업입니다. 자동차가 보고, 듣고, 이해하고, 말하고, 생각하려면 동영상, 이미지, 오디오, 텍스트, LiDAR 및 센서 데이터가 올바르게 수집되고 구조화돼야 하죠.

특히나 인간의 생명과 밀접한 연관이 있는 자율주행 차량의 경우 학습 데이터 어노테이션과 인간을 통한 데이터 검증이 추가적으로 필요합니다. 또한 국가 및 지역 규정을 준수해야 할 뿐만 아니라 AI 모델이 수백 가지 언어와 방언을 이해하도록 만들어야 합니다. 이 모든 작업들이 결합되면 그 업무량은 기하급수적으로 늘어납니다. 이것이 바로 자동차 기업들이 모델 운영에 실패하는 이유 중 하나입니다. 완전한 운영 모델이 없으면 ROl과 비즈니스 가치는 사라진 상태로 남게 됩니다.

이 복잡한 과정을 AI 데이터 파트너의 지원을 통해 성공적 프로덕션으로 완성해 보세요. AI 데이터 기업의 전문 지식을 통해 소비자 경험을 위한 까다로운 구성 요소를 조합하여 성공과 확장의 기반을 마련할 수 있습니다.

자율주행차 구축과 인공지능 기술

자율 주행차 구축 시 AI 기술이 필요한 부분은 크게 차량 내부와 외부로 나뉩니다. 차량 내부에서의 경험은 AI 기반의 전체적인 운전자 및 승객의 경험을 의미합니다. 이는 운전자를 포함한 모든 승객을 고려하여 전반적인 사용자 경험을 지능적으로 개선하는 것이 중요합니다. 또한 안전을 강화하는 지능형 운전자 지원 시스템이나 운전자에게 길 안내를 제공하면서 동시에 승객에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 인포테인먼트 시스템과 같은 AI 활용이 포함될 수 있습니다.

차량 외부에서의 경험은 도로 상황 및 주변 환경에 미치는 영향을 발전시키기 위해 높은 수준의 컴퓨터 비전과 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 레이더와 카메라 센서를 활용하여 위험한 도로 상황, 도로 상의 물체, 도로 표지판 등을 처리하기 위한 엄청난 양의 데이터를 초당 처리해야 할 수 있어야 합니다.

인공지능 기반 캐빈

AI 기반 캐빈 기술은 현재 많은 기업 브랜드에서 주목하고 있습니다. 자동차 제조업체들은 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 관련 파트너와 협력하거나 파트너십을 모색하는 중입니다. AI 기반 캐빈은 운전자 경험을 향상하는 것뿐만 아니라 안전성을 높이며 직관적인 차량 내 보조 기능을 제공합니다.

스마트 조작 패널의 주요 구성 요소에는 객체 분류, 장면 이해, 위치 서비스, 자연어 처리, 얼굴 인식/지문 인식, 센서 처리 및 통합, 음성/소음 제거, 음성 인식 등이 포함됩니다. 이러한 기능들이 결합하여 다음과 같은 AI 기반 캐빈 경험을 제공합니다.

1. 대화 지원: 소비자는 음성을 통해 차량과 자연스럽게 상호작용할 수 있습니다. 데이터 파트너들은 음성 데이터 수집, 음성 어노테이션, 자동 음성 인식 모델 생성 등 대화형 AI에 관한 포괄적인 교육을 제공해야 합니다. 이러한 폭넓은 교육은 데이터 편견을 줄이는데 매우 중요합니다. 예를 들어, 미국 시장을 위해 생산된 자동차의 음성 인식 시스템이 주로 영어를 사용하는 남성의 데이터에 의존한다면, 다른 언어를 사용하는 사람들에게는 만족스럽지 못한 경험을 제공하게 됩니다. 따라서 다국어 및 방언을 포함한 다양한 음성 모델을 훈련하면 모든 사용자에게 더 나은 AI 경험을 제공할 수 있습니다.
2. 운전자 및 탑승자 모니터링: 이 시스템은 운전자가 도로에 집중하지 않을 때 경고하는 등의 용도로 사용됩니다. 데이터 공급업체는 데이터 편견이 없도록 얼굴 및 동작 어노테이션과 같은 다양한 멀티미디어 데이터셋을 통해 모니터링 모델을 지원합니다. 예를 들어, 운전자 모니터링 시스템의 훈련 데이터가 조용한 환경에서 수집된 경우, 가족과 애완동물로 가득 찬 차량을 모니터링할 때 시스템이 올바르게 작동하지 않을 수 있습니다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 다양한 지역, 문화, 성별, 언어를 대표하는 다양한 라벨링 작업자들이 필요하며, 이러한 데이터는 전문가의 지도 아래 효율적으로 수집 및 가공, ML 모델 훈련 및 개선에 활용됩니다. 결과적으로 다양한 데이터에 대한 높은 접근성은 자율주행차 경쟁에서 우위를 차지할 수 있는 중요한 구성 요소입니다.

차량 외부 환경

자율주행차는 승객과 운전자를 인식하는 능력뿐만 아니라 복잡한 도로 환경을 정확히 이해해야 합니다. 이에 따라 자동차 회사들은 다양한 자율주행 수준을 구분하여 소비자와의 신뢰를 구축하고 있습니다. 최근 컴퓨터 비전과 머신러닝 연구를 통해 인공지능 기반 자율주행은 LiDAR, 동영상 객체 추적, 그리고 센서 데이터를 활용한 컴퓨터 비전에 중점을 두고 있습니다. 이러한 기술은 자동차가 주행 중에 주변 환경을 “보고”하고 “판단”하는데 도움이 됩니다. 데이터 어노테이션 서비스에는 다음과 같은 요소가 포함됩니다.

1. 포인트 클라우드 라벨링(LiDAR, 라이다): 객체를 식별하고 추적하여 자동차의 앞과 주변 환경을 이해합니다. 포인트 클라우드 데이터와 비디오 스트림을 하나로 통합하여 어노테이션 합니다. 이러한 데이터는 모델이 차량 주변의 세계를 정확히 이해하는 데 도움을 줍니다.
2. 2D 라벨링을 포함한 시맨틱 세그멘테이션: 모델이 가시광 카메라 입력을 세부적으로 이해할 수 있도록 돕습니다. 사용자 정의 가능한 bounding box 또는 상세한 픽셀 마스크를 생성하는 데이터 파트너의 지원은 모델 훈련을 개선하는 데 도움이 됩니다.
3. 동영상 객체 및 이벤트 추적: 모델은 객체가 시간에 따라 어떻게 움직이는지 이해해야 하며, 시간적 이벤트에 따라 어노테이션해야 합니다. 다양한 비디오 프레임과 LiDAR 장면에서 물체(예: 다른 자동차 및 보행자)가 관심 영역에 들어오고 나갈 때 그들의 움직임을 추적합니다. 물체가 어떻게 움직이든, 모델은 일관된 객체 식별을 유지하는 게 중요합니다.

많은 기업은 AI 모델을 효과적으로 교육하기 위해 데이터 수집, 준비 및 통합을 위해 다양한 공급업체와 애플리케이션에 의존해 왔습니다. 레벨 1부터 레벨 5까지의 자율주행 솔루션을 구축하거나 운전자 지원 기능을 개선할 때에는 신뢰할 수 있는 데이터 수집 및 가공 파트너를 통해 AI 통합 서비스를 받아보세요. AI 시스템을 효율적으로 교육하고 테스트해드립니다.

자율주행차 구축 속도를 높이는 방법

많은 AI 프로젝트는 초기에 빠른 데이터 수집에 초점을 맞추고, 그 이후 데이터 활용 방안을 찾는 전략을 사용합니다. 그러나 AI 모델을 성공적으로 확장하는 데에는 다소 다른 접근 방식이 필요합니다. 성공적인 전략은 일반적인 데이터(공개 소스, 웹 스크래핑 또는 더티/다크 데이터 등)를 피하고 대신 현실적인 목표와 관련된 구체적인 데이터 수집에 중점을 두는 것입니다. 이때 데이터는 신뢰성이 있어야 하며, 깨끗하고 충분히 라벨링 되어 있어야 합니다. 또한 AI 관련 팀은 데이터 관리에 집중하고 전문적인 지식이 부족한 부분은 외부 업체에 아웃소싱할 수 있습니다.

AI 모델을 준비하는 데는 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 인공지능 프로젝트가 더 나은 결과를 얻으려면 학습 데이터에 충분한 투자가 필요합니다. 실제로, 파일럿 모델 전략을 채택하고 ROI를 실현하기 위해 많은 프로젝트가 의미 있는 결과를 내지 못하는 경우가 있습니다. 이로 인해 고위 경영진과 CIO 등의 관계자들이 프로젝트에 대한 의심을 품고, 프로젝트를 포기하거나 규모 확장에 추가로 투자하지 않는 경우도 발생합니다. 이를 방지하려면 초기 학습 데이터에 충분한 노력을 기울이는 것이 중요합니다.

자율주행차 구축 방법

1. 파일럿

대규모 파일럿 프로젝트를 진행할 때, 데이터 공급업체와의 협력은 신뢰할 수 있는 학습 데이터를 확보하고 모델을 빠르게 확장하는데 큰 도움이 됩니다. 데이터 파트너사는 신뢰도가 낮은 데이터에 어노테이션을 추가하거나 극단적인 시나리오에 대한 어노테이션을 지원하는 등 다양한 역할을 할 수 있습니다.

2. 데이터 어노테이션

소규모 파일럿 이후, 학습 데이터 양이 늘어나는 경우가 많습니다. 이 단계에서 중요한 것은 모델이 모든 시나리오에서 효과적으로 작동하고 편향이 없으며 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것입니다. 데이터의 정확성은 매우 중요하며, 만약 정확하지 않을 경우 비즈니스 문제 해결에 어려움이 생길 수 있습니다. 많은 기업은 보유한 일반 데이터 대신 데이터 라벨링 및 수집 전문가와 협력하여 데이터를 효과적으로 확보하고 정확성을 보장받을 수 있습니다.

3. 테스트 및 검증

모델 훈련 후, 검증 단계는 모델을 학습에 사용되지 않은 데이터를 사용하여 평가하는 중요한 단계입니다. 데이터 파트너와의 협력을 통해 데이터가 올바르게 라벨링 되었는지 확인하고 모델이 특이 케이스에도 신뢰될 수 있도록 테스트할 수 있습니다. 단, 모델을 조정하는 경우, 데이터 편향 없는 추정치를 얻기 위해 추가 데이터셋이 필요할 수 있습니다.

4. 프로덕션으로의 확장

배포 모델이 테스트 및 검증 단계를 성공적으로 마쳤다면, 이제 프로덕션 환경으로 확장 배포해야 할 때입니다. 기업은 데이터 파트너와의 협업을 통해 추가 평가 및 검증을 수행할 수 있습니다. 하지만 가장 중요한 것은 프로덕션 성공에 대한 자신감입니다.

5. 재교육

모델을 대규모로 확장했다면, 모델의 장기적인 정확성을 고려하여 정기적인 재교육이 필요합니다. 재교육을 통해 모델 드리프트를 방지하고 새로운 사용 사례에 대응할 수 있습니다.

에펜의 자율주행차 구축 지원 솔루션

1. 자동 음성 인식: 인간의 언어를 이해하도록 교육하여 자동 음성 인식 시스템과의 소비자 상호 작용을 개선합니다.
2. 차량용 인포테인먼트: 고품질 학습 데이터 및 테스트를 통해 사용자의 차량 내 인포테인먼트 경험을 개선합니다.
3. 차량 내비게이션: 소비자가 원하는 곳으로 이동할 수 있도록 고품질 데이터로 차량 내비게이션 시스템을 교육합니다.
4. 텍스트 음성 변환: 전 세계 모든 언어를 유창하게 구사하는 TTS 시스템으로 소비자 상호작용을 개선합니다.
5. 가상 비서 및 챗봇: 인간의 상호 작용을 더 잘 이해하고 대응할 수 있도록 가상 비서 또는 챗봇을 교육하여 더 높은 수준의 소비자 만족도를 이끌어냅니다.
6. 이미지, 동영상 및 컴퓨터 비전: 차량 외부 환경에 대한 더 나은 이해를 위해 간단한 이미지 분류부터 픽셀 라벨링 시맨틱 세그멘테이션까지 자율주행차 활동을 지원합니다.
7. 머신러닝 지원 동영상 객체 추적: 머신러닝과 인간이 생성한 학습 데이터 라벨링을 결합하여 인간 전용 솔루션보다 최대 100배 빠르게 지원합니다. 공간과 시간을 통해 이동하는 객체를 추적하는 동영상 어노테이션 솔루션을 통해 라벨링 된 동영상을 더 빠르게 수신할 수 있습니다.

저희 에펜은 세계에서 가장 혁신적인 인공지능 시스템을 구축하는 데 사용되는 이미지, 텍스트, 음성, 오디오, 동영상 및 기타 데이터를 수집 및 가공합니다. 저희 전문 지식은 전 세계 180개 언어를 구사하는 100만 명의 숙련된 작업자로 구성된 크라우드과 업계에서 가장 발전된 AI 지원 데이터 라벨링 플랫폼이 포함됩니다. 에펜의 고품질 학습 데이터는 테크, 자동차, 금융, 소매, 의료 및 정부 분야의 리더에게 세계적 수준의 AI 제품을 배포할 수 있도록 지원합니다.

1996년에 설립된 에펜은 25년의 AI 데이터 경력을 보유하고 있으며 그중 15년은 자동차 분야입니다. 저희는 자율주행차 프로젝트를 지원하는 차량 내부 데이터 수집 및 NLP 어노테이션 서비스가 포함된 다중 모드 컴퓨터 비전 어노테이션 툴 전체 제품군을 제공합니다.

• 전 세계 130개국의 180개 언어와 방언을 구사하는 100만 명 이상의 크라우드를 제공합니다.
• 모터 시티 중심부에 기반을 둔 데이터 작업팀이 제품 개발 및 테스트 작업 플로우를 가속화할 수 있는 현장 전문 지식과 리소스를 제공합니다.
• 대화 지원, 포인트 클라우드 라벨링(LiDAR, 레이더), 시맨틱 세그멘테이션을 포함한 2D 라벨링, 동영상 개체 및 이벤트 추적을 포함한 데이터 어노테이션 전문 지식을 지원합니다.
• 간단한 사용자 인터페이스를 통해 기술 리소스에 크게 의존하지 않고도 다단계 데이터 어노테이션 프로젝트를 구축하고 자동화합니다. 복잡한 프로젝트를 간단한 작업으로 나눈 다음 구성 가능한 라우팅 규칙을 사용하여 작업 간에 데이터를 자동으로 라우팅 합니다. 여러 작업이나 모델을 분기 또는 선형 구성으로 함께 묶어 워크 플로우에서 머신러닝을 활용하여 비용을 줄이고 프로젝트 완료를 가속화합니다.

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