자율주행·ADAS
기존 벤치마크 데이터만으로는 부족한 실제 주행 환경을 확보할 수 있도록 인지·예측·경로 계획·ADAS 개발팀에 맞춘 현장 데이터 수집 프로그램을 설계합니다.
필요한 주행 환경과 모델 오류 상황, 메타데이터 범위, 품질 기준, 납품 요건을 알려주세요. 현장 수행 가능성을 검토하고 적절한 초기 수집 범위를 제안합니다.
현장 수집 사례
오리진데이터랩이 실제 현장에서 수집한 주행 데이터의 대표 사례입니다.
차량과 보행자가 뒤섞인 교통 환경, 복잡한 교차로, 다양한 도로 이용자 간 상호작용 등 수집 가능한 현장 상황을 보여줍니다.
다양한 교통수단이 혼재하는 도심
차량·오토바이·보행자 등 여러 도로 이용자가 비정형 도심 환경에서 밀접하게 상호작용하는 상황입니다.
복잡한 교차로 통행
여러 방향의 차량 흐름, 불규칙한 차선 이용, 혼잡한 교차로에서 발생하는 근접 상호작용을 담았습니다.
이 영상은 실제 수집 사례이며 당사의 수집 가능 범위를 제한하지 않습니다. 대상 지역, 주행 경로, 장면 조건, 촬영 절차, 메타데이터 및 납품 형식은 고객 요구사항에 따라 검토합니다.
맞춤형 데이터 수집
검증하려는 모델 동작과 운행 환경, 평가 목표에 맞춰 데이터 수집 범위를 설계할 수 있습니다.
01
다양한 도로 이용자, 근거리 상호작용, 불규칙한 차선 이용, 혼잡한 교차로, 예측하기 어려운 이동 패턴을 수집합니다.
02
시장, 도로변 활동, 비정형 횡단, 혼잡한 거리, 복잡한 보행자·차량 상호작용을 다룹니다.
03
야간 교통, 불균일한 조명, 눈부심, 그림자, 시야 변화 등 인지 성능에 영향을 주는 조건을 수집합니다.
04
특이한 도로 이용자, 드문 상호작용, 일시적 장애물, 비정상적인 주행 동작 등 모델의 취약점을 드러내는 상황을 다룹니다.
05
수집 지역, 경로 특성, 시간대, 교통 밀도, 촬영 시간, 카메라 구성, 수집 절차를 고객 요구에 맞춰 정합니다.
06
영상 구조, GPS, IMU, 타임스탬프, 장면 메타데이터, 어노테이션, 매니페스트, 품질 보고서 및 납품 형식을 협의합니다.
모델의 데이터 공백 정의
확인하고 싶은 주행 환경, 복잡한 상호작용, 인지 성능의 한계 또는 검증 요건을 공유해 주세요. 수행 가능성을 검토한 뒤 현실적인 초기 수집 범위를 제안합니다.
프로젝트 진행 절차
먼저 모델 개발 목표를 이해하고, 요청한 데이터를 실제 현장에서 수집·납품할 수 있는지 운영 계획을 검토합니다.
01
운행 환경, 목표 장면, 메타데이터, 어노테이션 및 납품 요건을 검토합니다.
02
요청 지역, 시나리오, 일정, 품질 기준을 충족할 수 있는지 확인합니다.
03
검토 가능한 초기 범위로 수집을 시작하고, 결과를 확인한 뒤 대규모 생산으로 확대합니다.