포티투닷, 국내 도심 도로 환경 담은 데이터셋 공개

모빌리티 스타트업 포티투닷이 자체 구축한 ‘자율주행용 인공지능 모델 학습을 위한 데이터셋’을 공개한다고 15일 밝혔다. 이 오픈 데이터셋은 학계나 연구기관, 스타트업, 개발자 등 누구나 신청 후 활용이 가능하다.

데이터셋에는 국내의 다양한 도심 도로 환경에서 취득한 영상과 라벨링 정보가 담겨있다. 포티투닷 측은 “지금까지 국내 자율주행 연구는 대부분 해외 기관에서 제공하는 데이터셋을 활용해 왔다”며 “이 때문에 기존 데이터셋은 교차로나 이면도로, 곡선로가 많은 국내 도로에 적용하기 어렵다는 지적이 많았다”고 데이터셋 공개의 의의를 설명했다.

포티투닷이 이날 먼저 공개한 것은 차선 인식과 다중 객체 추적에 관한 데이터셋이다.

차선 인식 데이터셋은 국내 고속도로에 더불어 복잡한 도심 내 도로에서 자율주행을 위해 수집한 3만 9000여장의 고해상도 이미지를 제공한다.

차선은 복잡한 도로 환경에서 운전자와 보행자들이 교통 법규를 준수하고 안전한 주행을 하기 위해 매우 중요한 도로 표지다. 기존 차선 인식 연구들은 주로 고속도로 환경에서 차선을 탐지하거나 직선 위주의 단순한 차선만 검출하는데 국한돼 정확한 주행 안내에 한계가 있었다.

포티투닷 관계자는 “차선 인식 데이터셋은 곡선로, 교차로와 같은 다양한 형태의 도로까지 포함하고 있어, 기존 데이터셋과는 차별화될 것”이라 말했다.

이 외에 포티투닷은 멀티카메라를 활용한 다중 객체 추적 데이터셋(MCMOT, multi-camera multi-object tracking)을 공개한다. 포티투닷 측은 자사 멀티카메라 시스템이 전면 카메라 세 대에서 도로 정보를 취득하고, 영상에 나타난 객체의 종류, 위치, 고유한 ID를 제공한다고 설명했다.

자율주행 시스템은 전방위 환경을 인식하기 위해 다수의 카메라를 여러 각도로 배치함으로써 센서를 복합적으로 활용한다. 운전자가 주로 시각 정보에 의존해 도로 환경을 인식하는 것과 마찬가지다. 포티투닷 측에 따르면 차량을 자연스럽게 제어하려면 다중 카메라 시스템에 입력되는 영상 정보를 동시에 처리하고 결과를 통합해 전달하는 것이 중요하다.

포티투닷 측은 “국내에서 수집한 고품질 학습용 데이터셋을 공개함으로써 국내 자율주행 연구 역량 발전과 우수한 엔지니어들을 육성하는데 기여할 것”으로 기대했다.

글. 바이라인네트워크
<남혜현 기자> smilla@byline.network