데이터메티카, 자율주행 혁신의 선두주자

1. 요약

• 이 리포트는 데이터메티카의 최신 자율주행 기술과 데이터 중심의 솔루션을 소개하고 분석합니다. 자율주행 자동차의 발전사를 간단히 짚어보고, 데이터메티카가 어떻게 이 분야에서 혁신을 주도하고 있는지를 설명합니다. 데이터메티카는 AI 학습용 데이터 구축부터 디지털 트윈 구현, 그리고 스마트 빌리지 프로젝트 등에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있습니다. 곡세홍 대표의 비전을 바탕으로 경영되는 데이터메티카는 자율주행 및 데이터 기반 솔루션을 통해 글로벌 시장에서의 입지를 확장하고 있으며, 헬스케어와 제조업 등 다양한 산업에서 핵심 혁신 기술을 제공하고 있습니다.

2. 자율주행 자동차의 역사

• 2-1. 자율주행 자동차의 초기 개발

• 1993년, 세계 최초로 고려대학교 산업공학과의 한민홍 교수 연구팀이 자율주행 자동차를 선보였습니다. 해당 차량은 운전자의 조작 없이 100km 빗길과 야간주행을 성공적으로 마쳤습니다. 그러나 당시 대중의 낮은 인식과 정부의 지원 부족으로 인해 이 기술은 국제적으로 빛을 보지 못했습니다.

• 2-2. 세계 최초 자율주행 자동차의 성과

• 자율주행 자동차의 초기 성과는 1993년에 이루어졌으나, 시간이 흐르면서 자율주행에 대한 시각이 변화하고 기술이 발전하였습니다. 현재는 자율주행 기능을 탑재한 자동차가 시장에 출시되고 있으며, 미국, 중국, 독일, 영국 등지에서는 자율주행 택시가 상용화되었습니다. 또한, 일부 유명 이커머스 회사는 드론을 이용한 자율주행 물품 배송을 시작하였습니다.

• 2-3. 자율주행 기술의 국제적 수요

• 현재 자율주행 기술에 대한 국제적인 수요가 증가하고 있습니다. 여러 나라에서 자율주행 자동차 기술을 배우려는 시도가 이어지고 있으며, 데이터메티카와 같은 기업들은 이를 바탕으로 다양한 산업에서 데이터 기반 솔루션을 제공하고 있습니다. 데이터메티카는 자율주행 관제 시스템 및 스마트 빌리지 사업 등 다양한 분야에 기술을 적용하고 있습니다.

3. 데이터메티카 개요

• 3-1. 데이터메티카의 설립 배경

• 데이터메티카는 곡세홍 대표가 성균관대학교에서 데이터사이언스와 영문학을 전공한 후, SKT의 자율주행 부서에서 근무한 경험을 바탕으로 설립하였습니다. 그는 중소기업에서 데이터와 자율주행 분야의 지식을 쌓은 후, 5년 전 데이터메티카를 창립하였습니다. 이 회사는 인공지능 시대에 필수적인 데이터 구축 및 솔루션 제공을 목표로 하며, 초기에는 AI 기술 활용을 위한 데이터베이스 구축에 중점을 두었습니다.

• 3-2. 대표 곡세홍의 비전

• 곡세홍 대표는 자율주행 기술과 관련된 데이터 구축의 필요성을 절감하고, 다양한 산업군에 데이터 기반 솔루션을 제공하기 위해 데이터메티카를 설립하였습니다. 그의 비전은 자율주행 기술의 발전에 기여하며, 데이터를 통한 사회적 문제 해결에 중점을 두고 있습니다.

• 3-3. 주요 비즈니스 영역

• 데이터메티카의 주요 비즈니스 영역은 AI 학습용 데이터 구축, 디지털 트윈 구현, HD 맵 제작, 다양한 소프트웨어 개발 등입니다. 특히 자율주행, 헬스케어, 제조업 등 데이터가 핵심 자원이 되는 분야에서 강점을 가지고 있으며, 유럽과 중국 등 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 사업을 확장하고 있습니다. 이 외에도 디지털 소외계층을 위한 서비스 개발과 스마트 빌리지 및 스마트 시티 사업 등 다양한 프로젝트에 참여하고 있습니다.

4. AI 학습용 데이터 구축

• 4-1. AI 학습용 데이터의 중요성

• AI 학습용 데이터는 인공지능 모델의 성능 향상을 위해 필수적입니다. 데이터메티카는 자율주행 및 다양한 산업 분야에서 사용될 수 있는 데이터 구축을 목표로 하고 있으며, 이 데이터는 알고리즘의 훈련 및 검증에 기여하여 최적의 결과를 도출하는데 중요한 역할을 합니다.

• 4-2. 디지털 트윈 및 HD 맵 제작

• 디지털 트윈 및 HD 맵은 자율주행 기술의 핵심 요소로, 실제 환경을 가상으로 구현하여 자율주행 시스템이 실시간으로 환경을 인식하고 판단할 수 있도록 돕습니다. 데이터메티카는 이러한 기술을 통해 보다 정교하고 안전한 자율주행 솔루션을 제공하고 있습니다.

• 4-3. 자율주행 분야에서의 데이터 활용

• 데이터메티카는 자율주행 데이터셋 구축에 특화된 Auto Annotation 기능을 갖춘 데이터 가공 툴을 사용하며, 다양한 데이터 타입(템스트, 음성, 이미지, LiDAR 센서 융합 데이터 등)을 처리하고 있습니다. 이를 통해 고객의 요구를 충족시키며, 자율주행 기술의 발전과 함께 데이터의 품질과 신뢰성을 높이고 있습니다.

5. 스마트 빌리지와 스마트 시티 프로젝트

• 5-1. 스마트 빌리지 사업 개요

• 스마트 빌리지 사업은 데이터메티카가 고령화 사회에 대응하기 위해 개발한 솔루션입니다. 이 사업의 목적은 농촌 지역의 자동화를 통해 고령화가 심화하는 지역에서 수확과 판매까지 모든 공정을 자동화하는 것입니다. 데이터메티카는 이 사업을 통해 모내기부터 수확까지 자율주행 기술을 적용한 이앙기, 트랙터 및 콤바인과 같은 농기계의 자동화를 추진하고 있으며, 관련 로봇 개발도 완료하였습니다. 현재 데이터메티카는 이러한 자동화 과정을 고도화하기 위해 데이터를 지속적으로 축적하고 있습니다.

• 5-2. 고령화 사회에 대한 대응

• 데이터메티카는 스마트 빌리지 사업을 통해 고령화 사회에 대처하기 위해 취약계층을 위한 디지털 서비스 개발에 힘쓰고 있습니다. 이 사업은 디지털 소외층 문제를 해결하려는 의지를 가지고 있으며, 고령자들이 안전하고 편리하게 기술을 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 스마트 빌리지의 구현은 데이터 다양한 데이터 타입을 활용하여 고령화 문제를 해결하려는 데이터메티카의 노력의 일환입니다.

• 5-3. 스마트 시티 안전 솔루션

• 데이터메티카는 스마트 시티 프로젝트를 통해 데이터 기반의 안전한 도시 구현을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 관계부처와 협력하여 재난, 안전 및 치안 분야에 인공지능과 정보통신 기술을 접목시키고 있습니다. 이 시스템은 딥페이크, 딥보이스, 가짜 뉴스 등을 감지하여 범죄율을 감소시키는 데에 초점을 맞추고 있으며, 안전한 사회 구축을 위한 다양한 연구개발 활동을 전개하고 있습니다. 데이터메티카는 특히 인공지능을 활용한 범죄 수사 지원 시스템 등을 구축하여 효율적인 문제 해결을 도모하고 있습니다.

6. 데이터메티카의 경쟁력

• 6-1. 자체 개발한 오토 어노테이션 기능

• 데이터메티카는 자체 개발한 오토 어노테이션(Auto Annotation) 기능을 갖춘 데이터 가공 도구를 보유하고 있습니다. 이 도구는 고도의 정확성을 제공하여 데이터 처리 시간을 단축시키고 비용 절감에 기여합니다.

• 6-2. 데이터 가공 툴의 효율성

• 데이터메티카의 데이터 가공 툴은 미국 Basic AI사의 글로벌 오픈 데이터셋 구축에 사용된 저작 도구의 총판권을 보유하고 있어, 국내외 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 도구는 텍스트, 음성, 이미지 및 LiDAR 센서 융합 데이터 등 다양한 데이터 타입을 지원하여 고객의 다양한 요구를 충족합니다.

• 6-3. 고객 맞춤형 솔루션 제공

• 데이터메티카는 고객의 요구에 맞춰 헬스케어 웨어러블 기기 데이터 처리, 자율주행 관제 소프트웨어 개발 등 최신 기술을 고객 맞춤형으로 제공합니다. 이러한 접근은 고객의 다양한 요구와 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 하여 데이터메티카의 차별화된 경쟁력을 강화합니다.

7. 연구개발(R&D) 목표

• 7-1. 재현 데이터 구축 연구

• 데이터메티카는 데이터 산업의 트렌드에 발맞춰 재현 데이터(Synthetic Data)를 구축하는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 실제 데이터 수집이 어려운 상황에서 활용할 수 있는 고품질의 재현 데이터를 개발하여, 실제 데이터를 대체할 수 있는 유효성과 정확도를 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 연구는 향후 정책적 의사결정에 중요한 참고자료로 활용될 가능성이 있습니다.

• 7-2. 기술적 진보와 데이터 모니터링

• 데이터메티카는 기존 자율주행 관제 플랫폼을 기반으로 하여 실시간 데이터 처리 및 센서 데이터 시각화 등의 기술을 활용한 효율적인 데이터 모니터링 및 관제 플랫폼 개발에 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 실효성 있는 성과가 도출될 수 있도록 노력하고 있습니다.

• 7-3. 정책적 의사결정에 대한 기여

• 연구개발 목표에 따른 성과는 향후 정책적 의사결정에 중요한 정보로 작용할 것으로 판단되며, 이는 데이터메티카가 자율주행 및 데이터 기반 솔루션 분야에서도 보다 밝혀진 의사결정을 지원할 수 있도록 하는 데 기여할 것입니다.

8. 디지털 서비스 사용 장벽

• 8-1. 고령자의 디지털 소외 문제

• 고령자의 디지털 소외 문제는 최근 사회적 이슈로 부각되고 있습니다. 데이터메티카의 곡세홍 대표는 디지털 서비스 사용 장벽으로 인해 고령자가 피해를 입고 사회적으로 단절되기 쉬운 점에 대해 깊은 우려를 표명하였습니다. 이에 따라 데이터메티카는 스마트 빌리지 사업을 통해 고령층의 디지털 소외 문제를 해결하려는 노력을 기울이고 있습니다.

• 8-2. 딥페이크 및 가짜 뉴스의 위험

• 딥페이크, 딥보이스 및 가짜 뉴스는 디지털 소외층에게 안전한 삶을 구현하는 데 방해 요소로 작용할 수 있습니다. 데이터메티카는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 통한 범죄 예방 연구를 진행하고 있으며, 인공지능을 활용해 범죄 발생 시 더 빠른 대응이 가능하도록 한국과 독일 경찰이 협력할 계획이 있다고 밝혔습니다.

• 8-3. AI를 통한 범죄 예방 연구

• 데이터메티카는 AI 기술을 접목하여 범죄 예방을 위한 연구를 집중적으로 진행하고 있습니다. 기존의 논의에서 나아가, 내년부터는 한국과 독일 경찰의 협력을 통해 인공지능을 수사에 적용할 예정입니다. 이러한 연구개발 목표는 향후 정책적 의사결정에 중요한 참고자료로 활용될 것으로 기대됩니다.

9. 향후 전망

• 9-1. 스마트 빌리지 및 스마트 시티 사업의 확장

• 데이터메티카는 스마트 빌리지와 스마트 시티 사업에 집중하여 디지털 기술의 혜택을 누리지 못하는 취약계층을 위한 서비스를 개발하고 있습니다. 이 사업은 고령화 사회에 대응하기 위한 중요한 방향성을 지니고 있으며, 농촌의 스마트화를 통해 수확 자동화를 이루고자 합니다.

• 9-2. AI 및 자율주행 기술의 발전

• 데이터메티카는 AI 학습용 데이터 구축과 자율주행 관제 시스템을 통해 기술 혁신을 이루어내고 있으며, 이러한 기술들은 특히 헬스케어, 제조업 등 다양한 산업에서 핵심 자원이 되고 있습니다.

• 9-3. 디지털 서비스의 지속적인 혁신

• 데이터메티카는 자체 개발한 오토 어노테이션 기능을 갖춘 데이터 가공 도구를 통해 디지털 서비스의 혁신을 선도하고 있으며, 다양한 데이터 타입에 대한 높은 처리 능력을 바탕으로 고객의 다양한 요구에 부응하고 있습니다.

결론

• 데이터메티카는 자율주행 기술과 AI 데이터 솔루션 분야의 선구자로서, 곡세홍 대표의 지도하에 고령화 사회와 디지털 소외 문제와 같은 사회적 이슈를 해결하는 다양한 노력을 하고 있습니다. 스마트 빌리지와 스마트 시티 프로젝트는 디지털 시대의 혜택을 널리 확산하고자 하는 데이터메티카의 의지를 보여줍니다. 이러한 노력은 데이터메티카의 기술이 실질적인 사회적 문제 해결에 기여할 수 있다는 가능성을 높이며, 미래 기술 패러다임을 선두에서 이끌고 있는 점에서 중요성을 가집니다. 앞으로도 데이터메티카는 지속 가능한 혁신을 통해 글로벌 시장에서 더욱 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.

용어집

• 데이터메티카 [회사]: 데이터메티카는 인공지능 시대에 필수적인 데이터 구축 및 솔루션 제공을 목표로 하는 기업으로, 자율주행 및 데이터 기반 솔루션 분야에서 혁신을 이루고 있다. 이 회사는 AI 학습용 데이터 구축, 디지털 트윈, HD 맵 제작 등 다양한 사업 영역을 통해 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있다.

• 곡세홍 [인물]: 곡세홍은 데이터메티카의 대표로, 데이터와 자율주행 분야의 전문성을 바탕으로 회사를 설립하였다. 그는 데이터 기반 솔루션의 중요성을 강조하며, 사회적 문제 해결을 위한 다양한 프로젝트를 추진하고 있다.

출처 문서

• 데이터메티카의 자율주행 자동화 기술 - 데이터메티카 곡세홍 대표 - 핸드메이커(handmaker)https://www.handmk.com/news/articleView.html?idxno=27404