[DD퇴근길] 테슬라는 160억km, 우리는 1300만km…정부가 꺼낸...

로그아웃 1시간 전, 오늘 정보통신기술(ICT) 업계엔 무슨 일이 있었을까요? 복잡한 기술 용어는 빼고 기사 뒤에 숨은 '진짜 의미'만 간단명료하게 분석해 드립니다. 퇴근길 지하철에서 가볍게 읽는 DD 퇴근길, 시작합니다. 자율주행 AI의 실력은 얼마나 많은 도로 상황을 학습했느냐에서 갈립니다. 그런데 국내 기업·기관마다 데이터 수집 방식이 제각각이라고 합니다. 같은 도로를 달려도 센서 위치, 저장 포맷, 라벨링 기준이 다르면 데이터를 합칠 수가 없습니다. 창고엔 재료가 쌓여 있는데 규격이 달라서 조립이 안 되는 상황이라고 할까요. 과기정통부가 이번에 발표한 'E2E 데이터 구축 가이드라인'은 이 문제를 풀기 위한 '공통 언어'입니다. 데이터 수집부터 라벨링·검증·저장 포맷까지 전 주기 기준을 처음으로 통일한 거죠. E2E 방식은 카메라·라이다 등 센서 입력부터 차량 제어 명령까지 AI 하나가 통째로 처리하는 방식으로 복잡한 교차로나 돌발 보행자 같은 예외 상황에 더 유연하게 대응할 수 있습니다. 핵심은 '데이터 격차 줄이기'입니다. 웨이모 3억km, 테슬라 160억km에 비해 국내는 1300만km 수준입니다. 기준을 통일해야 산·학·연이 데이터를 모아 같이