테스트웍스는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2024년 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업’ 중 ‘사고위험 환경에서의 운전습관 데이터’ 구축 사업의 주관 기업으로 선정됐다고 21일 밝혔다. 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업은 기존 ‘인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업’을 전환해 최근 국내외 AI 서비스 경쟁력의 관건이 되고 있는 초거대 AI 데이터 구축·개방을 통해 AI 생태계를 조성하고 AI 일상화를 실현할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 테스트웍스는 지난 5년간 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업에 참여해 인도보행, 교통물류, 재난안전환경, 농축수산, 한국어-수어 등의 다양한 분야에서 대규모 데이터 사업을 성공적으로 수행해 왔다. 특히 교통물류 분야에서 다양한 데이터를 구축해온 전문성을 기반으로 도로 및 교통 분야의 핵심 기술인 융합 센서 동기화 원천 기술을 보유하고 있다. 올해 테스트웍스가 주관기업으로 참여하는 사고위험 환경에서의 운전습관 데이터 구축 사업은 초거대 AI 시대에도 빈번하게 발생하는 교통사고를 AI를 활용해 다각적인 요인으로 분석해 사고 위험 예측, 첨단 교통 안전 체계 구축 및 안전분석
인공지능(AI) 영상분석 전문기업 씨이랩이 ‘배송로봇 비도로 운행 데이터’를 구축한다. 씨이랩은 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2022년 AI 학습용 데이터 구축사업’의 일환으로, 자율주행 로봇 상용화를 위한 고품질 AI 학습용 데이터 50만 장을 구축한다. 데이터의 60%는 가상 데이터로 구축할 예정이다. 씨이랩의 이번 사업은 로봇이 운행되는 실내외 다양한 비도로 환경에서 정확한 객체 인식에 필요한 AI 학습용 데이터를 구축하는 데 목적이 있다. 가상 데이터를 통해 로봇 주행이 불가능한 환경과 장애물을 가상으로 구현해 AI 학습에 활용하고, 로봇은 주행 경로 판단 능력을 강화할 수 있다. 가상 데이터 구축에는 씨이랩의 가상 데이터 생성 솔루션 ‘X-GEN(엑스젠)’이 활용된다. X-GEN은 AI 학습에 필요한 가상의 영상 데이터를 고속으로 생성, 증강하는 소프트웨어다. 가상 데이터를 통해 로봇 주행 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 시뮬레이션·학습할 수 있다. 씨이랩은 네이버랩스, 언맨드솔루션, 미디어그룹사람과숲, 바운드포, 한국로봇산업진흥원 등 각 분야 전문성과 수행 경험을 확보한 기관·기업과 컨소시엄을 구성해 올
정부가 내년 예산안에서 집행이 부진하거나 중복이 우려되는 핵심 재정사업 예산을 대폭 삭감했다. 기획재정부는 23일 배지철 재정성과심의관 주재로 '2022년 핵심사업 평가 최종 보고회'를 열고 이런 내용을 담은 예산안 평가 반영 현황을 발표했다. 우선 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업 예산이 올해 5797억원에서 내년 예산안 기준 2805억원으로 2992억원(51.6%) 줄었다. 당초 정부는 2025년까지 1300종의 AI 학습용 데이터를 구축하겠다는 계획이었지만, 데이터 활용 수요가 부진하다는 평가에 내년 구축 물량을 감축하기로 했다. 도시 재생 예산도 1조4669억원으로 올해(1조6154억원)보다 1485억원(9.2%) 감축됐다. 도시 재생을 위한 신규 투자지를 올해 100곳에서 내년 30곳으로 대폭 줄이기로 하면서 관련 예산도 삭감한 것이다. 가정용 스마트전력 플랫폼 사업의 경우 올해 예산이 1267억원 반영됐지만, 부처 요구가 없고 민간 기업 참여가 저조한 점 등을 고려해 내년 예산안에 아예 반영하지 않기로 했다. 이와 함께 유사 중복 지원이 우려되는 사업이나 지원 방식 개편이 필요한 사업 예산도 조정됐다. 가령 수소차는 충전 인프라를 차고지·터
12일부터 AI허브에 공개…데이터 활용 확산 논의도 과학기술정보통신부는 국내 인공지능 기술과 산업 발전을 견인할 AI 학습용 데이터 190종(5억 8000만 건)을 AI 통합 플랫폼 'AI허브'를 통해 추가로 개방한다고 12일 밝혔다. 과기정통부는 2017년부터 기업, 연구자 등이 시간·비용 문제 등으로 개별 확보하기 어려운 AI 학습용 데이터를 구축·개방해 왔고, 2020년부터 구축 규모를 대폭 늘린 후 18만 건 이상의 다운로드를 기록 중이다. 이번 데이터 개방은 지난해 6월 개방한 2020년 구축 데이터 170종(4억 8000만 건)에 더해 지난해 구축한 190종에 대한 품질·활용성 검증을 거쳐 순차적으로 개방하는 것으로 총 규모는 381종에 달하게 된다. 이번에 개방되는 AI 학습용 데이터는 기획부터 구축까지 산업계와 전문가, 국민이 대거 참여한 결과물이다. 데이터 구축 과정에만 811개 기업·대학·병원·기관과 4만 3000여명에 이르는 국민이 참여했다. 데이터는 한국어 음성·자연어(아동, 다화자 음성 등 44종), 영상·이미지(스포츠 동작, 반려동물 등 39종), 교통·물류(로봇주행, 교통사고 등 22종), 헬스케어(심장질환, 정신건강 등 32종),
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UPDATE: 2024년 11월 23일 08시 40분
