🚗 Step 1. 우리가 주행할 트랙 둘러보기
아래 동영상을 감상하고 주행 트랙과 학습 목표를 이해해 봅시다.
💡 이번 학습의 목표
자율주행 차량이 주어진 트랙에서 탈선하지 않고 스스로 판단하여 안전하게 달리기 위해서는, 차량에 달린 카메라로 촬영된 트랙 이미지마다 차량이 나아가야 할 정답 조향각(조향휠 제어 값)을 지도학습시켜야 합니다. 이 비디오 속에 등장하는 트랙의 곡선과 직선 형태를 눈으로 확인하며, 앞으로 우리가 만들 데이터의 목표를 파악해 보세요.
💡 Step 2. 데이터 어노테이션(Annotation)의 이해
카드를 클릭하면 크게 열어 성우 음성 가이드를 함께 들어볼 수 있습니다.
📌 어노테이션(Annotation)이란?
인공지능 자율주행 차량은 아기처럼 처음에는 스스로 운전할 줄 모릅니다. 우리가 도로 사진마다 "이때는 핸들을 이만큼 돌리는 게 정답이야!" 하고 정답 가이드라인(정답지)을 그려서 AI에게 미리 길을 알려주는 아주 기초적이고 중요한 학습 데이터 훈련 과정입니다.
🛠️ 정답지의 정밀도가 성능을 결정해요
사람이 조향 핸들 정답을 삐뚤빼뚤 엉망으로 작성해서 주면(예: 반듯한 직진 구간인데 핸들을 억지로 꺾어서 정답을 주는 경우), AI 차량은 그것이 정답인 줄 알고 잘못 학습해서 트랙 밖으로 이탈하게 됩니다. 그렇기 때문에 엄격한 만점 기준에 맞추어 섬세하게 오답노트를 만들 듯 작성해야 합니다.
자율주행차가 커브 길을 돌 때 안쪽 차선에 너무 가깝게 붙어서 회전하면, 원심력 때문에 차선 바깥으로 이탈하거나 코너 안쪽의 장애물·연석과 충돌하기 십상입니다! 안전거리를 넉넉히 확보하기 위해 코너 구간에서는 반드시 바깥쪽 노란색 실선을 기준선 삼아 평행하게 조향각 데이터를 만들어 주어야 사고 없이 달릴 수 있습니다.
🔧 Step 3. 조향 제어 어노테이션 직접 해보기
각 코스별 기준선 설명을 읽고, 마우스를 드래그하여 조향 기준선을 맞춰보세요.
📊 실시간 모바일 퀴즈 학습 성취도 전광판
실시간 자동 집계 🟢
📝 Step 4. 어노테이션 학습 이해도 평가
학습과 실습 내용을 모두 마쳤습니다! 아래 간단한 퀴즈를 통해 본인의 이해도를 확인해 보세요.
Q1. 자율주행 인공지능이 카메라 이미지를 보고 올바른 핸들 제어(방향)를 수행할 수 있도록, 원천 이미지 데이터에 정답 조향각 정보를 매핑해 주는 작업을 무엇이라 하나요?
Q2. 좌회전 또는 우회전 같은 코너링(곡선) 구간에서 조향각 데이터 어노테이션을 수행할 때, 안전거리 확보 및 충돌 방지를 위해 반드시 맞추어야 할 만점 기준 차선은 어디인가요?
어노테이션 교육 수료증
위 학생은 AI 드라이빙 멘토가 주관하는
[자율주행 데이터 어노테이션 교육 과정]을
우수한 성적(100점 만점)으로 수료하였음을 증명합니다.
수료 일시: 2026. 06. 29.