科学技術情報通信部は19日、「自動運転エンドツーエンド（E2E）データ構築ガイドラインおよび規格定義書」を公表した。自動運転向け学習データの収集から加工、整合・補正、ラベリングまでの全工程に関する要件を示し、車種ごとの差異で難しかったデータ共有と共同活用の促進につなげる。

E2E自動運転は、センサー入力から認知、判断、車両制御までを単一のAIモデルで一体的に処理する方式。あらかじめ定めたルールに基づいて動作する従来方式に比べ、突発的な状況への柔軟な対応が期待できる半面、大規模な学習データが不可欠となる。

韓国内では、企業や研究機関がそれぞれ学習データを構築してきた。ただ、車種ごとにセンサーの配置や構成が異なるため、データの共有や共同活用を妨げる要因となっていた。

今回のガイドラインは、こうした課題を踏まえ、学習データの共有・活用を進める目的で整備した。収集から加工、整合・補正、ラベリングまでの工程を網羅し、構築手順のほか、センサー構成や保存形式など収集システムの要件、原始データの検証方法を示した。

あわせて、走行シナリオの選別を含むデータ加工の手法、位置補正や空間整合の方法、ラベリング項目、学習データセットの規格も盛り込んだ。基準を適用して構築した学習データの事例も掲載している。

ガイドラインは、科学技術情報通信部と産業通商資源部、国土交通部、警察庁が共同で進める「自動運転技術開発革新事業」を通じて策定した。情報通信企画評価院（IITP）、自動運転技術開発革新事業団（KADIF）、韓国電子通信研究院（ETRI）が参加し、ETRIが開発を主導した。

科学技術情報通信部は昨年末に草案を作成した後、韓国ITS学会の特別セッションや、自動運転分野の産学研懇談会などを通じて、業界や専門家の意見を集めた。今後は国土交通部と連携し、都市単位の大規模E2E学習データを構築する自動運転実証都市に適用し、継続的に補完していく。また、2024年から毎年開催している「自動運転AIチャレンジ」とも連携する。

ガイドラインは、自動運転技術開発革新事業団のウェブサイトで閲覧できる。

パク・テワン科学技術情報通信部情報通信産業政策官は「共同活用可能な自動運転データ体系を構築し、高品質データを基盤に技術力を確保するための基盤が整った」と述べた。その上で「関係省庁と連携し、ガイドラインが現場で活用され、成果につながるよう支援していく」と話した。