테스트웍스, NIA 도로시설물 영상정보 데이터 구축 사업 선정

NIA AI 학습용 데이터 구축사업 ‘전국 도로시설물 영상정보 데이터’ 과제 주관
데이터 가공 자동화 관리 도구 사용해 라벨링 정확도 향상

 

[더테크=조명의 기자] 테스트웍스는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업에서 전국 도로시설물 영상정보 데이터 구축사업 주관 기업으로 선정됐다고 6일 밝혔다.

 

AI 학습용 데이터 구축사업은 2019년부터 시작돼 AI 기술‧서비스 개발을 위한 핵심 요소인 데이터를 확보하고 개방함으로써 AI 기업의 기술 개발과 사업화를 지원하는 사업이다. 

 

올해 주관기업으로 참여하는 전국 도로시설물 영상정보 데이터 과제는 도로시설물의 유지보수 및 노후 시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발에 활용 가능한 다양한 도로 환경에서의 도로시설물 영상데이터와 위치정보를 수집해, 도로시설물의 유형, 구간, 상태 정보 등의 정보로 조명시설, 시선유도표지, 교통신호기 등 30여종 시설물의 구조적 형태를 인식할 수 있도록 데이터를 구축하는 것이다.

 

이 사업은 도로시설물 유형 및 상태를 식별해 도로시설물의 유지보수 및 노후 시설물 사전 점검 등 안전 예방 서비스 개발에 활용될 전망이다.

 

해당 사업은 올해 말 완료 예정이며, 소다시스템, 유오케이, 와이파이브, 한국자동차연구원 등이 함께 참여한다.

 

테스트웍스는 이번 과제 수행을 위해 전국 고속도로 및 국도, 광역시 주요 도로를 대상으로 약 4만5000km의 도로시설물 영상정보 데이터 수집 구간을 설정해, 도로안전시설물, 교통관리시설물, 도로관리시설물 등 총 35종의 데이터셋을 구축할 계획이다. 

 

먼저 원시 데이터 확보를 위해 소다시스템과 유오케이의 머신 비전 카메라와 GPS 기반 영상 취득 시스템을 장착한 영상 데이터 수집 차량 시스템을 활용해 다양한 종류의 영상‧이미지 및 시설물 위치 파악을 위한 GPS 자료를 수집한다. 


수집된 데이터는 한국자동차연구원을 통해 정제된 후, 테스트웍스의 데이터 가공 자동화 관리 도구인 ‘블랙올리브’를 통해 데이터 중복 제거, 다양성 확보, 비식별화를 통한 개인정보보호를 거쳐 세부 라벨링 작업을 거친다.  또한 품질 관리 실무협의회를 구성해 품질지표에 맞게 데이터의 정확성과 품질을 확보할 수 있도록 프로세스화를 추진한다. 

 

이 과정에서 테스트웍스는 대규모 데이터의 효율적인 가공을 위해 블랙올리브에 업데이트된 모델서랍을 활용해 MLOps 기반의 모델학습을 통한 자동화를 거쳐 라벨링 정확도를 높이고, 의미적 정확성 검사 도구인 ADQ를 활용해 품질 목표를 달성할 계획이라고 설명했다.

 

이렇게 구축된 데이터는 실내 측위 기술 전문 기업인 와이파이브와 테스트웍스에 의해 도로시설물 시설물 탐지 및 분류를 위한 모델 학습에 활용된다. 


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