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대구 IT취업 모빌리티의 새로운 미래 일자리가 밀려온다. 대구 AI인공지능 Python파이썬학원
작성자 관리자 조회수 353
등록일 2021.12.18 추천수

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스마트 모빌리티 산업의 인력양성 방향



모빌리티의 디지털 전환과 구현 과제12) ❍ 디지털 전환 또는 모빌리티 전환의 경우 사람이 아닌 로봇끼리, 기계끼리 위치 정보를 주고받는 상황이 많이 발생하게 되는데, 이러한 과정

이 구체화되기 위해서는 사전에 사람들이 해야 하는 작업들이 많아지게 된다.

 

 

- 스트리스(STRYX)는 자율주행 지도를 만드는 기업으로, 하드웨어 제작부터 지도 전체 구축까지 전체 플랫폼을 통해 자율주행, 인공지능, 센싱 등을 포함해서 서비스 개발을 추진 중이다.

 

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현재 모빌리티 디지털 전환과 관련해서 활성화되고 있는 서비스들은 무인마켓, AR 내비게이션이나, 네이버에서 추진하는 킥보드와 같은 모빌리티, 공유택시 등이 있음 - 기계와 사람

을 연결해서 서비스를 구현하기 위해서는 스마트한 센싱이 필요하며, 특히 커넥트를 할 수 있는 기능이 제대로 발현되어야 디지털 트윈이 구현될 수 있다.



이를 구현하는데 현재는 투입 비용과 인적 자원 등이 많이 소요되고 있는데, 결국 필요한 것은 다양한 정보들을 포함하고 있는 모빌리티 지도임 - 현재는 인력을 소모하는 작업이나 인

공지능으로 대체하게 되면 기계와 사람이 상호 학습을 하면서 발전할 것으로 기대된다.

 

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기존의 항공지도는 항공에서 찍은 지도 기반으로 위치 정보를 주는데,향후 모빌리티 서비스는 위치검색에 기반한 광고 등을 붙인다면 수익성 있는 사업으로 전환이 가능하다.

 


- 현대에는 내비게이터가 제공하는 정보를 기반으로 교통이 운행되면서 사용자들의 더욱 정확하고 상세한 교통 정보 요구가 발생하고 있다.

 


- 현재 많은 모빌리티 기업들이 지도 구축부터 서비스까지 자사 서비스로 독점하기 위한 경쟁이 이루어지고 있다.

 

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이러한 소비자의 니즈와 서비스들은 모빌리티 분야뿐만 아니라 통신, 건설, 디지털 트윈까지 다양하게 활용이 되고 있는데, 기업 입장에서는 제공하는 서비스에 큰 차이가 없이 다양한

분야에 활용할 수 있다.

 

- 기업에서도 적용된 산업들이 예를 들어 물류 공장에 지도를 납품할 때 동일한 인원으로 동일한 교육을 하고 인공지능을 사용하여 동일한 지도를 제공한다.

 

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즉, 일자리 측면에서 데이터 관련된 업무들이 광범위하게 통용될 수 있음을 시사한다.


- 다음 [그림]에서 보여주는 다양한 서비스 분야들이 존재하나, 제공하는 기업은 크게 다르지 않은 기술들이 동일하게 적용된다는 것이다.

 

- 5G, V2X의 경우에도 가설하는 위치를 선정하는 분석을 모빌리티에서 사용하고 있는 3차원 데이터들을 그대로 가용하여 디지털 트윈을 구현한다.

 

- 결국 하나의 그릇이 만들어지고 그 그릇 위에서 사용자들이 업데이트하는 형태로, 여기서 일자리가 나타날 수 있다.

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과기부 자율주행 데이터 사업 중 ‘Lv.4 자율주행 구현을 위한 클라우드 기반 자율주행 지능학습 데이터 수집/가공/배포 프레임워크 구축(아래그림)’을 보면, 데이터 수집이 굉장히 다

양한 경로에서 이루어지는 것을확인할 수 있다.


- 데이터들을 우선 많이 모으는 것이 사업의 첫 목표였으며, 이후 수집된 데이터들을 평가, 통제하여 학습용 데이터를 생성하면서 일자리 창출로 이어지도록 하는 것이 다음 단계이다.

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시설물 관리를 예로 들면, 현재까지 아직 육안으로 확인하고 수작업으로 문제를 기록해서 해결하는 경우가 많은데 ITM(IT Management)이 활용되면서 스트리트 뷰, 라이다 기술 등으

로 cm 단위의 계측이 가능해진다.

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포트홀이나 가드레일 파손 등은 불특정 비정형 데이터로, 인공지능 학습을 위한 개체 수 확보가 어려운 상황이다.

 

즉, 모빌리티에서 조차 데이터 수집에 어려움을 겪고 있으며, 데이터 수집을 위해 인력을 고용하여 수작업으로 데이터 수집 및 가공을 하고 전문성이 있는 기관 또는 개인이 판정하면

서 데이터 풀을 구축하고 있다.

 


이 과정들이 반복되다 보면 결과적으로 노후시설 생애주기 관리의 사이클이 빨라지며, 위험 시설 등을 관리할 수 있는 시스템 구축이 가능해진다.

 

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모빌리티 산업에서 인공지능이 적용될 분야가 광범위하며, 인공지능 데이터 생성에 필요한 초기 인력부터 향후 유지 인력까지 관리할 수 있는 교육 시스템이 필요하다.

 

인공지능뿐만 아니라 신규 센서, 드론, 장비 촬영 등의 전문성을 지닌 인력들이 필요하며, 자율주행차량 관련된 부분 역시 지속적인 모니터링이 필요해 사람 없이 운영하는 것은 불가

능하다


또한 향후 창출될 다양한 서비스들 역시 사람들이 디지털에 익숙해지는 전문성이 필요한데, 이를 도와주는 교육이 필요하다.

 


이를 다양한 기술기업들 또는 스타트업들이 인력들의 풀을 다양하게 활용할 수 있도록 해야 한다.

 

향후 특히 전망 있는 분야로 인공지능을 사람들에게 교육할 수 있는 교육 인력 분야이며, 이 부분을 강화해두면 향후 데이터 생산에 있어 경쟁력이 있을 것으로 판단된다.

 


이러한 인력들은 모빌리티 산업에만 적용되는 것이 아니며, 광범위하게 동일한 역량을 지닌 인재가 필요하므로, 초기 구축이 잘 되면 이후 관리 및 확장은 수월할 것으로 예측된다.

 

*본 콘텐츠는 직업능력심사평가원의 발간물[2021년 신기술 인력양성 포럼 자료집]의 내용을 발췌하여 작성했습니다.

 

 

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