자율주행 AI 모델에서 합성데이터 활용해보기

간단 소개

자율주행 AI 모델 학습 시 합성 데이터 활용 방안을 모색하고, 실제 데이터와 합성 데이터의 상호 보완적 관계를 분석합니다.

AI Summary

AI 시대의 데이터와 자율주행
- AI 모델 성능은 데이터에 의해 결정되며, 일반화 능력을 위해 다양한 데이터 확보가 중요합니다.
- 실제 데이터는 수집, 비용, 희귀 사례 부족 등의 한계가 있어 합성 데이터가 대안으로 떠오르고 있습니다.
합성 데이터 활용 및 자율주행 개발
- 합성 데이터는 다양한 환경 조절, 비용 절감, 개인정보 보호 등의 장점이 있지만, 도메인 갭 문제가 발생할 수 있습니다.
- 자율주행 개발은 DDDL(Data-Driven Development Loop)로 진행되며, 데이터 구축에 많은 비용과 시간이 소요됩니다.
실험 결과 및 결론
- 실제 데이터와 합성 데이터를 함께 사용한 실험 결과, 성능이 유사하거나 소폭 향상되는 것을 확인했습니다.
- 합성 데이터는 실제 데이터를 보완하는 관계이며, 균형 있는 활용이 AI 모델 성능 극대화의 핵심입니다.