핵심 요약
AWS를 활용한 스트라드비젼의 Vision AI End-to-End 파이프라인은 데이터 수집·합성·학습·평가를 연결하는 데이터 플라이휠로 자율주행 인지 성능을 개선했습니다.
구현 방법
- 하이브리드 인프라: 포항 데이터센터 + AWS Direct Connect
- SVGenFlow: 실제 도로 영상에서 소·낙타 등 희귀 시나리오를 합성 데이터로 보강
- SVSimFlow: 시퀀스 주행 시나리오의 시뮬레이션으로 안전 검증
- SVDataFlow/SVDeepFlow: 대용량 데이터 처리 및 분산 학습; GPU 구성 최적화로 비용 절감
주요 결과
- EU GSR II 대응: 32개국 1642종 표지판 데이터를 2개월 만에 확보
- SVSimFlow로 12,591개 시나리오를 2개월에 완료
- 표지판 인식 92.3%→98.1%로 5.8pp 개선, 오인식 29% 감소(31→22)
- 도메인 갭 약 15%; SVEvalFlow에서 사이클 50% 단축, 비용 30% 이상 절감
- SVDeepFlow 클러스터 준비기간 90% 단축, 학습 2배 가속
