기술 및 엔지니어링 정보/AI

자율주행 엔지니어로서, 데이터 과학과 머신러닝이란 ?

Junique 2025. 5. 21. 17:09
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1. 왜 데이터 과학이 주목받는가?

  • 4차 산업혁명, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등의 부상
    → 대용량 데이터(Big Data)를 활용해, 기존에 불가능했던 복잡한 문제를 해결
  • 차량 분야에서도 자율주행/ADAS 시스템이 복잡해지며, 센서·카메라·레이다에서 실시간으로 쏟아지는 거대한 데이터 처리 필요

2. 데이터 과학(Data Science)의 개념과 활용

2.1 데이터 과학의 정의

  • “컴퓨터를 활용해 데이터를 분석하고, 현실 문제를 해결하는 작업”
  • 예) PayPal의 부정 거래(Fraud) 탐지, 자율주행차의 주변환경 인식(차선·물체 인식 등)

2.2 데이터 과학이 발전해온 방향

  1. Descriptive Analytics (What happened?): 과거의 데이터를 요약해 ‘무슨 일이 일어났는지’ 서술
  2. Diagnostic Analytics (Why did it happen?): 원인 진단
  3. Predictive Analytics (What will happen?): 미래 예측, 예: 충돌 가능성 계산
  4. Prescriptive Analytics (How should we act?): 실제 액션 방안 제시, 예: 긴급 제동, 차선 변경

2.4 데이터 과학의 최종 목표

  1. 의사결정(Decision Making)
  2. 수익화(Monetization)

ADAS 예시

  • 의사결정(Decision Making): “현재 차선 유지 vs. 차선 변경” 결정을 내리기 위해, 방대한 카메라 영상을 분석
  • 수익화(Monetization): 차량 데이터를 기반으로 보험 할인 요율 산정, 차량 상태 진단 후 사후서비스 등 신규 비즈니스 모델 창출

 

2.3 데이터 과학이 요구하는 융합형 인재

  • 통계(Statistics)
  • 패턴 인식(Pattern Recognition)
  • 시각화(Visualization)
  • 신경컴퓨팅(Neurocomputing)
  • 데이터베이스(Database)
  • 데이터 마이닝(Data Mining)
  • 인공지능(AI)
  • 머신러닝(Machine Learning)

엔지니어 코멘트
자율주행/ADAS 환경에서는 센서·GPS·V2X(Vehicle to Everything) 등 다양한 소스에서 데이터가 들어옴. 다이내믹하게 변화하는 환경에서 효과적 의사결정을 내려야 하므로, 통계·패턴 인식·ML 등 다양한 역량이 필요합니다.

 

 

 

3. 머신러닝(Machine Learning)의 이해

3.1 머신러닝이란?

  • 데이터로부터 스스로 학습하여 패턴을 찾아내고, 예측하는 과학적 활동
  • 전통적 프로그래밍과 달리, 사람이 모든 규칙을 코딩하지 않고 ‘학습 알고리즘’이 규칙을 자동으로 생성

3.2 머신러닝을 언제 써야 할까?

  1. 긴 규칙 목록이 필요한 문제
    • 예) 카메라로 보행자 인식 시, 보행자의 형태가 매우 다양함 → 사람이 규칙을 전부 하드코딩하기 어렵다
  1. 기존 접근법이 통하지 않는 문제
    • 예) 복잡한 신호 패턴 인식, 전통적 필터/통계로는 정확도 한계
  2. 데이터가 계속 추가·변형되며, 새 데이터에 적응해야 하는 문제
    • 예) 지도 업데이트: 길 공사, 차선 변경 등 시시각각 바뀌는 환경에 대응

3.3 머신러닝과 다른 분석 기법의 차이

  1. 빅데이터 분석: 주로 대규모 데이터 상의 상관관계(Correlation) 파악
  2. 통계분석: 데이터에 대한 설명(Explanation)과 실제 세계 해석(Interpreting)에 중점
  3. 머신러닝: 예측(Prediction)과 패턴 분석(Pattern Analysis)에 강점

4. 전통적 접근 vs. 머신러닝 접근

4.1 전통적인 문제 해결 방식

  1. 문제 정의
  2. 규칙(Rule) 작성
  3. 평가
  4. 에러 확인 후 문제에 반영
  5. 서비스를 도입 및 운영
  • 특징
    • 규칙을 명시적으로 사람(엔지니어)이 작성
    • 새로운 예외상황 발생 시, 규칙을 다시 수정·추가해야 함
    • 규모가 커질수록 유지보수 부담 증가

4.2 머신러닝 기반 문제 해결 방식

  1. 문제 정의
  2. 머신러닝 모델 학습 (기존 데이터 + 신규 데이터 이용)
  3. 평가
  4. 에러 확인 후 문제에 반영 (모델 재학습) (-> 개발 과정)
  5. 서비스 운영(자동 데이터 업데이트 & 학습 반복)
  • 특징
    • 규칙이 아닌 데이터로부터 모델이 스스로 학습
    • 예외상황이나 신규 데이터가 들어올 때 자동으로 모델 갱신(Continuous Learning)
    • 자율주행/ADAS의 동적 환경에 유리

 

5. 자율주행/ADAS 시스템 엔지니어 관점에서의 데이터 과학 & 머신러닝 적용

  1. 다양한 센서 데이터를 융합(Fusion)하여 풍부한 학습 데이터 확보
    1. 카메라, 레이다, LiDAR, 초음파센서, GPS 등
    2. 데이터 사이즈가 방대하고 형태가 다양 → 빅데이터 처리 인프라 필요
  2. 실시간성(Real-time requirement) 고려
    1. 자율주행 차량은 결정 레이턴시가 곧 안전 문제로 직결
    2. 경량화된 모델 또는 하드웨어 가속기(GPU, TPU 등) 사용
  3. Online Learning / Incremental Learning
    1. 주행 중에도 끊임없이 환경이 변화하므로, 모델의 지속적 업데이트가 필요
  4. 해석 가능성(Explainability)
    1. 안전 분야 특성상 모델의 판단 근거가 중요 (예: Why 이 차선으로 바꿨나?)
    2. 모델 해석 기법(특히 딥러닝 시) 도입을 고려해야 함

 

6. 맺음말

  • 데이터 과학이 각광받는 이유는, 4차 산업혁명과 함께 “데이터 기반 의사결정”이 중요해졌기 때문입니다.
  • 자동차 업계도 자율주행/ADAS 발전으로 방대한 센서 데이터를 처리해야 하고, 이를 효율적으로 예측·분석·결정하기 위해 머신러닝을 적극 도입하고 있습니다.
  • 전통적인 규칙 기반 접근 방식과 달리, 머신러닝은 새롭거나 복잡한 상황을 자동으로 학습하고, 실시간 반응이 가능하다는 점에서 큰 이점을 지닙니다.
  • 결국, 데이터 과학과 머신러닝은 자율주행/ADAS 시스템이 더 똑똑하고 안전하게 작동하기 위한 핵심 열쇠로 자리 잡고 있습니다.

최종 팁

  • 머신러닝 모델은 만능이 아니며, 데이터 품질·수집 전략·알고리즘 선택에 따라 성능이 크게 달라집니다.
  • 자율주행/ADAS에서는 안전과 실시간 요구사항이 모두 충족되어야 하므로, 데이터 과학자와 시스템 엔지니어 간 긴밀한 협업이 필수입니다.
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