전국 유일의 제주 특화 차량 IMU 스트림 데이터셋.
해안 절벽·산간 커브·관광 혼잡 구간을 포함한
실제 렌터카 주행 데이터를 기계학습에 바로 쓸 수 있는 형태로 제공합니다.
자율주행 AI는 실제 도로 데이터로
학습해야 합니다.
그 데이터가 바로 제주에 있습니다.
국토교통부 자율주행차 시범운행지구인 제주도에는 하루 수백 MB(전국 기준 수 GB)의 차량 원시 주행 데이터가 렌터카 플랫폼에 축적되고 있습니다. 그러나 이 데이터는 미가공 상태로 방치되어 있으며, 텔레매틱스·ECU·IMU 연동 오류와 이상치 제거 없이는 기계학습에 활용할 수 없습니다.
원시 IMU 스트림 수집부터 이상치 제거·레이블링·모델 학습까지, 자율주행 AI 개발에 필요한 전 과정을 커버합니다.
AWS 클라우드 기반 파이프라인으로 처리된 제주 렌터카 IMU 스트림. 급감속·급가속·졸음운전·급차선변경 등 위험 주행 패턴이 레이블링된 기계학습용 데이터셋을 직접 판매·라이선싱합니다.
Random Forest, CNN, LSTM 등 다양한 모델을 비교·검증하여 최고 성능 모델을 제공합니다. Python 호환 플랫폼에서 바로 적용 가능하며, 자율주행 로직 또는 운전자 경고 시스템에 통합할 수 있습니다.
실시간 IMU 스트림을 입력받아 운전자 위험 등급을 반환하는 API 서비스. 렌터카 플랫폼·자동차 보험사·스마트헬스케어 서비스에 SaaS 형태로 연동할 수 있습니다.
제주 전역 렌터카 운영 플랫폼과의 협력으로 전국 실제 IMU 데이터에 독점 접근합니다. 협력사의 상호 협력 의지가 강하며, 하계 방학 인턴 파견·취업 연계 등 지속적인 파트너십이 구축되어 있습니다.
AWS Korea 연구원과 협업 중이며 클라우드 기반 대용량 질의 및 분석 환경이 구축되어 있습니다. 하루 1GB 이상의 원시 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 인프라를 보유합니다.
배터리 방전 예측 학술대회 논문, DTC 기반 고장 판단 논문(작성 중), 세그먼트 트리 기반 데이터 저장방식 등 특허 3건을 출원 준비 중입니다.
Amazon Korea가 이 데이터셋을 활용한 비즈니스 모델 개발을 위해 지속적으로 협의 중입니다. 글로벌 자율주행 차량 제조업체로의 공급 채널을 이미 확보하고 있습니다.
자율주행 데이터가 필요한 모든 기업과 기관을 위한 솔루션입니다.
코딩 역량 최상위권의 학생들이 F1에 대한 열정과 데이터 분석 기술로 뭉쳤습니다.
자율주행 모듈 개발, 보험사 연계, 국가과제 협력 등
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