크라우드웍스, 모비루스 ‘농업 자율주행 데이터’ 구축…비정형 농지 정밀 인식

크라우드웍스가 모비루스의 '농업 자율주행 데이터 어노테이션' 사업을 수주했다고 21일 발표했다. 이번 사업은 차선·표지판 없는 농경지에서도 자율주행 농기계가 주변 환경을 구분하고 주행할 수 있도록 AI 학습 데이터를 구축하는 데 목적이 있다.

크라우드웍스는 농업 현장의 비정형 환경에 맞춘 데이터 구축에 나선다. 구축 내용에는 경작지·수풀·농로·흙길의 픽셀 단위 구분과 장애물 위치·거리 반영이 포함된다.

이번 사업의 초점은 비정형 환경 인식 정확도 향상에 있다. 농업 자율주행은 일반 도로 대비 주행 기준 요소가 부족한 특성이 있으며, 부족 요소의 예로는 차선·표지판이 있다.

또한 농업 현장은 경작지와 주변 환경의 경계가 비일정하고, 계절·날씨에 따른 변화가 크다. 주행 중에는 먼지·진동으로 인한 노이즈도 발생해 데이터 구축 난도가 높다.

모비루스는 농기계 자율주행·자율작업 기술 개발 기업이다. 이 회사는 자율주행 통합제어 '오토가이아(AutoGaia)'를 보유하고 있으며, 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템을 사업 기반으로 자율주행·통합관제 기술을 공급하고 있다.

크라우드웍스는 농경지의 형태와 특성에 맞춰 자율주행용 학습 데이터 제작 기준을 마련하고 있다. 이를 위해 크라우드웍스는 농경지의 물리적 특성을 기준으로 한 데이터 가공 가이드라인을 설계하고 있다.

크라우드웍스는 비정형 농지를 대상으로 자율주행 시스템의 주행 가능 영역과 주변 환경의 구분을 지원할 계획이다. 또 영상 데이터의 객체와 영역을 세분화할 계획이며, 이 작업의 핵심 기술로 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)을 적용한다.

시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)은 경작지·수풀·농로·흙길을 대상으로 이미지의 픽셀 단위 구분을 수행하고, 각 영역의 경계를 학습 데이터화하는 방식이다. 여기에 장애물 데이터의 반영 요소로 크기·위치·거리 정보를 포함해, 자율주행 농기계가 장애물을 인식한 뒤 서행·비상 정지 등의 판단을 할 수 있도록 학습 데이터를 구성한다.

이러한 작업은 크라우드웍스가 기존에 자율주행 분야에 2D 바운딩박스·3D 라이다(LiDAR) 큐보이드·광학문자인식(OCR) 데이터 가공 기술을 적용해 온 경험을 바탕으로 추진된다. 크라우드웍스는 엣지 환경 데이터 수집 경험과 해양 선박 자율주행 솔루션 구축 경험도 확보하고 있다.

크라우드웍스는 이번 사업을 계기로 자율주행 데이터 구축 경험의 적용 분야를 자동차·모빌리티 중심에서 농업으로 확대할 구상이라고 밝혔다. 이를 위해 농기계의 실제 경작지 주행에 필요한 데이터 구축 역량 확보를 목표로 삼고, 주변 환경 인식·장애물 인식·경로 판단에 필요한 데이터 범위를 갖춰 나갈 계획이다. 이 같은 흐름을 통해 사업 영역 확대 방향도 농업 피지컬 AI 분야로 잡았다고 설명했다.

크라우드웍스는 농경지가 표지판 없는 대표적 비정형 환경이라고 설명했다. 또 농경지를 대상으로 한 작업에는 일반 자율주행보다 더 고도화된 어노테이션 기준이 요구된다고 밝혔다. 크라우드웍스는 데이터 가공 기술을 기반으로 농업 분야 피지컬 AI 기술 발전에 기여하겠다는 입장을 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407186

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407186