본 기술이전 대상인 “자율주행 전방위 센서 데이터 실시간 무손실 압축/저장 기술”은 전방위를 커버하는 다중 오토모티브 카메라 및 라이다 센서와 GPS, CAN 데이터를 실시간으로 무손실 압축 저장하는 기술이며 이를 활용하여 자율주행 End-to-End, Neural Planner 인공지능 모델 학습을 위한 데이터 셋 구축에 활용할 수 있다.
-본 기술이전의 목적은 자율주행 인공지능 모델인 End-to-End 및 Neural Planner 학습을 위한 학습데이터 셋을 구축하기 위하여 전방위 센서(오토모티브카메라, 라이다, GPS, CAN 데이터를 실시간 무손실 압축/저장하는 데 목적이 있음
- 이를 위하여 기존의 압축 기술은 대용량 센서 데이터의 실시간 처리가 불가능하고 고속 데이터 무손실 압축 기술이 필요함
- 해당 기술을 이용하여 대용량 자율주행 센서 데이터 수집/저장에 용이하며 이를 이용하여 인공지능 학습데이터를 구축함으로써 자율주행의 End-to-End 및 Neural Planner 모델을 학습하여 주행 성능을 높일 수 있음
- 글로벌 국가에 비해 우리나라는 자율주행 학습데이터가 상대적으로 많이 부족한 상황이며, 국내 디지털 뉴딜 사업등에서 자율주행 데이터 거버넌스를 구축하려고하는 현 시점에 본 기술의 필요성은 보다 높음
본 기술이전 대상인 “자율주행 전방위 센서 데이터 실시간 무손실 압축/저장 기술”은 전방위를 커버하는 다중 오토모티브 카메라 및 라이다 센서와 GPS, CAN 데이터를 실시간으로 무손실 압축 저장하는 기술이며 이를 활용하여 자율주행 End-to-End, Neural Planner 인공지능 모델 학습을 위한 데이터 셋 구축에 활용할 수 있으며, 실시간 고속 무손실 압축의 성능에 대한 장점과 특징을 포함하고 있다.
본 기술이전 대상인 “자율주행 전방위 센서 데이터 실시간 무손실 압축/저장 기술”은 전방위를 커버하는 다중 오토모티브 카메라 및 라이다 센서와 GPS, CAN 데이터를 실시간으로 무손실 압축 저장하는 기술이며 이를 활용하여 자율주행 End-to-End, Neural Planner 인공지능 모델 학습을 위한 데이터 셋 구축에 활용할 수 있다.
■ 자율주행 전방위 센서 데이터 실시간 무손실 압축/저장 기술(SW)
- 실시간 무손실 압축 코덱 및 평가 프로그램 SW
- 센서 인터페이스 및 시각화 프로그램 SW
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)
본 기술이전의 범위는 “자율주행 전방위 센서 데이터 실시간 무손실 압축/저장 기술”을 설계하고 구현할 수 있는 기술문서, 기술 SW, 시각화 SW 임.
- 도심환경 자율주행, 농어촌 교통소외지역 자율주행, 첨단운전자보조시스템 제품화 및 사업화를 위한 인지/판단 기술에 활용될 수 있음
- 완전자율주행(레벨4,5)의 기술 실현을 위해 인공지능이 가장 중요한 역할을 수행하며, 본 기술을 적용할 경우 기술의 수준 및 완성도가 높아 자율주행 관련 서비스에 다양하게 적용 가능
- 또한 공공목적의 자율주행 셔틀 서비스, 향 후 민간 모빌리티 서비스에 본 기술을 적용함으로써 교통사고로 유발되는 사회?경제적 비용을 절감하는데 효과가 있음