“Grand View Research의 최신 보고서에 따르면, 세계 데이터 어노테이션 툴 시장 규모는 2024-2030년간 26.3%의 성장률로 증가할 것으로 예상되며, 자동차 산업에서 두 번째로 빠르게 성장하는 부문이라는 사실을 알고 계신가요?”
자동차 산업에서 데이터 라벨링에 대한 소개
자율주행차와 전기차, 그리고 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 발전으로 자동차 업계가 빠르게 변화하고 있다. 이러한 기술들의 핵심 요소는 데이터 라벨리이다.
이는 기계가 인간처럼 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 라벨링을 붙아는 과정이다. 자동차 산업에서는 정확한 데이터 어노테이션이 차량이 주변 환경을 인지하고 이에 반응할 수 있도록 하는 데 필수적이다.
이 블로그에서는 자동차 산업에서 데이터 라벨링의 중요성, 사용되는 다양한 유형, 그리고 그리고 자율주행의 두 가지 핵심 기술인 레이더와 라이다의 비교에 대해 알아보겠습니다.
데이터 라벨링에 대한 이해
데이터 라벨링은 윈시 데이터 (이미지, 텍스트, 영상, 센서 데이터 등)를 식별하고, 의미 있고 정보성이 있는 레이블을 추가하는 과정으로, 기계 학습 모델이 이를 통해 학습할 수 있다.
자동차 산업에서는 객체 탐지, 차선 유지 보조, 장애물 인식 등 자율 주행 차량과 ADAS 기능을 구현하는 모델을 훈련하는 데 데이터 어노테이션이 필수적이다. 따라서 라벨링된 데이터의 품질과 다양성은 이러한 시스템의 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
라벨링된 데이터셋을 제공함으로써 AI 모델은 다양한 도로 사용자(보행자, 사이클리스트, 자동차 운전자)를 구분하고 도로 표지판을 식별하고, 차선 경계를 인식하고, 날씨 조건이나 도로 유형과 같은 환경적 맥락을 이해할 수 있다.
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데이터 라벨링이 자동차 산업에 미치는 영향
1. 안전성
안전이 최우선 과제이다. 데이터 라벨링 작업은 자동 제동장치나 차선 이탈 경고와 같은 ADAS 기능의 정확도를 높이는 데 기여한다. 정확하게 라벨링된 데이터를 학습한 기계는 장애물을 더 잘 인식하여 사고를 예방할 수 있게 된다.
2. 더 스마트한 자율주행 차량
자율주행차는 주석이 달린 데이터를 기반으로 의사 결정을 내린다. 보행자를 감지하거나 사고를 피하는 등 다양한 상황에서 주석이 달린 데이터는 차량이 인간의 개입 없이 주행할 수 있도록 지원한다. 자율 주행차는 혼잡한 교통에서 운전하거나 적색 신호에 정지하는 등 실제 환경에 적응하도록 학습한다.
3. 비용 효율적인 테스트
실제 도로에서 자율 주행차를 구축하고 테스트하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸린다. 자동차 업체들은 주석이 달린 데이터를 활용하여 수천 가지의 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 이러한 가상 테스트는 시간과 비용을 절약하여 차량이 실도로에서 주행하기 전에 다양한 주행 조건에서 테스트할 수 있도록 해준다.
4. 글로벌 맞춤화
각 국가는 고유한 교통 법규와 표지판을 가지고 있다. 데이터 라벨링 작업을 통해 자동차 업체들이 지역의 교통 표지판, 도로 구조 및 환경 요인 등을 라벨링하여 특정 시장에 맞는 자율 주행 솔루션을 맞춤화할 수 있도록 한다.
자동차 산업에서 데이터 라벨링 기법
자동차 AI 시스템을 훈련하기 위해 여러 가지 데이터 라벨링 유형이 사용된다. 각 방법은 고유한 목적을 가지고 있으며, 주행 환경을 해석하는 데 있어 특정한 도전 과제를 해결한다.
1. 바운딩 박스(Bounding Box)
바운딩 박스는 이미지 내의 객체에 사각형 박스로 둘러싸고, 그 안에 있는 객체를 식별하는 작업이다. 이 기법은 자동차, 보행자 및 기타 도로 사용자를 식별하는 등 객체 인식과 객체 검출을 위해 주로 사용된다.
자동차 산업에서 데이터 라벨링의 이 기법은 시스템이 다양한 객체를 실시간으로 인식하고 구별하는 데 도움을 주어 차량의 의사 결정 능력을 향상시킨다.
2. 의미론적 분할 (Semantic Segmentation)
의미론적 분할은 이미지의 모든 픽셀에 의미론적 레이블을 할당하는 작업으로 더 자세한 라벨을 제공하여 시스템이 객체 경계와 모양을 더 정확하게 이해할 수 있도록 한다.
자동차 산업에서는 의미론적 분할을 통해 자율 주행 자동차가 도로, 교통 표지판, 보행자, 차량 및 기타 장애물을 인식하고 이에 따라 안전하고 효율적인 경로를 계획하는 데 도움이 될 수 있다.—
더 보기: 총괄 개요: 3가지 유형의 이미지 세그멘테이션
3. 폴리곤 (Polygon Annotation)
폴리곤은 의미 그대로 다각형 모양으로 객체의 가시 영역 외곽선을 따라 점을 찍어 그리는 라벨링 기법이다. 폴리곤은 바운딩 박스보다 더 유연하고 정교하게 객체를 식별할 수 있는 방식이다.
이 기법은 이상한 각도로 있는 차량이나 보행자와 같은 불규칙한 형태의 객체에 특히 유용하며, 자율 시스템이 이를 효과적으로 인식할 수 있도록 보장한다.
4. 랜드마크 어노테이션 (Landmark Annotation)
랜드마크 어노테이션은 운전자 모니터링 시스템(DMS)에서 얼굴 특징을 인식하거나 차량 또는 보행자에서 중요한 점을 인식하는 등 객체의 핵심 점을 찾아내는 데 중점을 둔다.
이는 시스템이 물체의 움직임이나 방향을 추적하고 해석하는 데 도움을 주며, 이 특징은 역동적인 주행 환경에서 정확한 의사 결정을 내리는 데 필수적이다.
5. 3D 큐보이드 라벨링 (3D Cuboid Annotation)
3D 큐보이드 라벨링은 바운딩 박스를 3차원 확장한 것으로 시스템이 물체를 보다 현실적이고 공간적으로 정확하게 인식할 수 있게 한다.
이러한 유형의 라벨링 기술은 3D 공간에서 객체의 길이, 너비, 깊이 및 방향 등을 정확하게 추정할 수 있으므로 자율주행 분야에서 중요한 역할을 한다.
6. 폴리라인 및 스플라인 라벨링 (Polyline & Spline Annotation)
폴리라인 및 스플라인 어노테이션은 도로 차선이나 경계선과 같은 객체 테두리에 여러 점을 찍어 선으로 구성되어 나타내는 기법으로, 자율주행에서 차선 감지와 경로 계획에 매우 중요하다.
이 라벨링 기법은 차량이 차선 안에서 주행하고, 곡선 도로나 복잡한 교차로를 안전하게 통과할 수 있도록 돕는다.
7. 포인트 클라우드 데이터/ 라이더 데이터 라벨링 (Point Cloud Data/LiDAR Annotation)
LiDAR(라이다, Light Detection and Ranging)은 자율주행 차량에서 핵심적인 센서 기술이다.
라이다 어노테이션은 360도에 걸친 주변 환경의 상세한 3D 포인트 클라우드 데이터를 라벨링하는 작업을 포함한다.
이를 통해 차량은 주변 물체를 정확하게 감지하고 추적하여 안전한 주행을 가능하게 한다.
더 보기: LiDAR 데이터 라벨링: 현재 분석 및 시장 동향
자율주행 핵심기술, 레이다 (Radar) vs 라이다 (LiDAR)
자동차 산업에 데이터 라벨링과 관련하여 레이더와 라이다는 둘 다 환경을 감지하는 데 사용되는 기술이다. 두 기술 모두 물체와 거리 정보를 제공한다는 공통된 목표를 가지고 있는데, 서로 다른 원리에 따라 작동하며 각기 다른 강점과 약점을 지니고 있다.
1. Radar (Radio Detection and Ranging)
‘RAdio Detection And Ranging (무선 탐지와 거리 측정)’는 전파를 이용해 물체를 감지한다. 레이더는 전자기파를 발사하는 다음, 전자기파가 물체에 부딪혀서 돌아오는 반사파를 측정해서 물체의 방향, 거리, 소도 등을 탐지하는 시스템이다.
레이더를 사용하게 되면 비나 안개와 같은 날씨 조선이 외부 환경에 구애받지 않고 물체를 잘 파악할 수 있다. 그러나 레이더는 해상도에 어려움을 겪는다. 즉, 물체를 감지할 수는 있지만 그 물체가 무엇인지를 정확하게 판단할 수 없다. 예를 들어, 레이더는 보행자를 감지할 수 있지만, 그 보행자가 걷고 있는지, 가만히 서 있는지를 구분하기는 어렵다.
2. LiDAR (Light Detection and Ranging)
라이다는 ‘Light Detection And Ranging’의 준말로 전자기파를 사용하는 레이더와 다르게 펄스 레이저를 이용하여 주변 환경의 고해상도 3D 지도를 생성한다. 레이저 펄스를 방출하고 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써, 라이더는 물체에 대한 거리, 방향, 형태 등과 같은 정보를 획득할 수 있다. 라이다는 높은 정확도로 차량이 복잡한 환경에서도 물체의 크기, 형태, 정확한 위치를 이해할 수 있게 해준다.
라이다 기술은 높은 비용을 갖지만, 시장에서 더 널리 보급됨에 따라 비용이 하락할 것으로 예상된다. 또한 라이다는 360도의 시야에서 더욱 효과적으로 작동하여 자율주행차가 주변 환경을 전체적으로 인식할 수 있게 한다. 이러한 이유로 많은 전문가들이 라이다를 더 안전한 자율주행의 핵심 기술로 간주한다.
실제 사례: 라이다(LiDAR)의 활용
자동차 산업에서 데이터 라벨링을 활용하는 측면에서 테슬라의 자율주행차는 처음에 레이더와 카메라에 의존했지만, 2023년에는 많은 기업들이 더 높은 정확성을 위해 라이다로 전환하기 시작했다. Waymo와 Cruise와 같은 기업들도 라이다 기술에 대대적인 투자를 하고 있다. 도시 교통과 같은 복잡한 환경에서는 라이다가 차량이 더 똑똑한 결정을 내리고 장애물에 빠르게 반응하도록 도와주기 때문에 보다 신뢰할 수 있는 자율주행 경험을 제공한다.
결론
자동차 산업에서 데이터 라벨링은 자율주행 기술의 핵심이다. 객체를 탐지하거나 차선 표시를 이해하고, 보행자의 움직임을 예측하는 등의 작업에서 라벨링된 데이터는 AI 시스템이 안전하고 신중한 결정을 내릴 수 있도록 보장한다.
레이더(radar)와 라이다(LiDAR) 중에서 라이다는 그 정밀성으로 두드러질 수 있다. 라이다는 자율주행차에 360도 전방위의 세밀한 시야를 제공하여, 자율주행의 미래에 더 유망기술로 주목받고 있다.
완전 자율주행차에 가까워질수록 한 가지는 분명하다. 데이터 라벨링이 정교할수록 차량은 더욱 똑똑해지고, 그로 인해 우리의 도로는 더 안전해진다.
