구미 국가산단 디지털트윈 기반 자율주행 합성데이터 생성 플랫폼 구축

넥스트폼은 실제 도시를 디지털트윈으로 구현하고, 자율주행 AI 학습 데이터를 생성합니다.

구미 1국가산업단지를 대상으로 실제 도시 환경을 가상 공간에 구현하고, 자율주행 AI 학습에 필요한 합성데이터를 생성할 수 있는 디지털트윈 기반 플랫폼을 구축했습니다.

실제 지도와 공간정보를 기반으로 도로·건물·교차로·신호체계 등을 3D 환경으로 구현하고, 가상 차량이 해당 공간을 주행하면서 Camera, LiDAR, Depth, Semantic Segmentation 등 다양한 센서 데이터를 동시에 생성할 수 있도록 구성했습니다.

또한 차량·보행자·신호등의 위치와 상태를 기반으로 2D/3D Bounding Box, Semantic Segmentation, Depth 등 AI 학습용 정답 데이터를 자동 생성하여 별도의 수작업 라벨링 부담을 줄였습니다.

웹 플랫폼을 통해 출발지·경유지·목적지를 지정하면 주행 경로 생성부터 시뮬레이션, 센서 데이터 생성, 자동 라벨링, 데이터셋 관리까지 하나의 환경에서 수행할 수 있습니다.

 ✅  왜 가상 데이터가 필요할까요?

자율주행 AI는 수백만 장의 “정답이 달린” 주행 영상을 보며 배웁니다. 그런데 이 데이터를 실제 도로에서 모으는 데는 큰 벽이 있습니다.

• 비용과 시간 — 차량·장비·사람이 실제 도로를 수개월 돌아야 합니다.
• 위험한 상황 — 사고 직전, 무단횡단 같은 장면은 실제로 찍을 수 없습니다.
• 손으로 하는 라벨링 — 영상 속 차·사람을 사람이 일일이 표시해야 합니다.

       → 가상 도시에서는 이 세 가지를 모두 해결합니다. 위험 상황도 안전하게, 라벨은 자동으로, 원하는 만큼.

✅ 지도 한 장에서 학습 데이터까지, 네 단계 

✅ 구미 1산단을 그대로 복제했습니다

✅ 한 번 달리면 여러 센서가 동시에 찍습니다.

✅ 정답표는 자동으로 붙습니다.

✅ 신호를 지키고, 사람이 건너고, 차가 스스로 달립니다!

• 하나의 신호 주기로 통제 — 신호등 현시·잔여시간을 단일 상태기계로 두고, 모든 차·보행자·정지선이 이 신호에 맞춰 반응합니다.
• 보행자 신호 연동 — 차량이 적신호일 때만 횡단을 시작하고, 다 건너면 인도를 따라 계속 걸어갑니다.
• 배경 차량 자율주행 — 정해진 길이 아니라 도로망 그래프를 따라 스스로 경로를 골라 달리며, 신호와 앞차 안전거리를 지킵니다.
• 물리 기반 부드러운 정지 — 급정거 없이 감속도 변화(저크)를 제한해, 정지선 앞 3m에 자연스럽게 멈춥니다.

✅  차·신호·사람이 주고받는 신호도 기록합니다.

✅  지도에 목적지만 찍으면 데이터가 만들어집니다.

✅  지금까지 만든 데이터