모빌리티 산업의 본질을 바꾼 것은 바로 ‘데이터’

✅ 운전자의 음성 및 영상 데이터

 – 차량 내 음성 명령이나 음성 비서와의 상호작용 데이터

 – 차량 내부 카메라를 통해 수집되는 운전자 및 승객의 행동 영상 및 음성

 – 차량의 블랙박스 또는 자율주행차의 카메라에서 수집되는 도로 영상

 – 차량 호출 서비스에서 수집된 음성 데이터

✅ 교통 및 도로 상황 이미지 및 영상 데이터

 – 도로의 교통 상황, 사고 현장 또는 기상 상황을 기록한 영상과 사진

 – 자율주행차가 주변 환경을 인식하기 위해 수집하는 LIDAR, 레이더 및 카메라 센서의 영상 데이터

✅ 소셜 미디어 및 리뷰 데이터

 – 사용자들이 소셜 미디어, 블로그, 포럼에서 차량, 서비스, 또는 교통 상황에 대해 남기는 텍스트, 이미지, 영상 리뷰

 – 사용자들이 모빌리티 플랫폼에서 작성하는 평가와 피드백

✅ 운전자 행동 및 생체 데이터

 – 운전자가 차량을 운전할 때의 운전 스타일 및 생체 신호(피로도, 집중도)

 – 웨어러블 기기나 차량 내 시스템을 통해 수집되는 심박수, 호흡 패턴 등의 생체 정보

✅ GPS 데이터의 비정형 부분

 – 이동 중의 교통 패턴, 경로 선택 이유, 정차 또는 대기 시간 

✅ 고객 지원 기록

 – 사용자가 모빌리티 서비스나 차량 관련 문제로 남긴 고객 서비스 문의(이메일, 음성 통화 기록, 채팅 기록) 등의 텍스트 및 음성 데이터

✅ 차량의 소리 데이터

 – 차량에서 발생하는 소음 또는 기계적 이상 소리와 같은 데이터

예시를 보니 갑자기 적용 가능한 다양한 서비스와 산업이 떠오르지 않으시나요? 기존의 구조화된 데이터와 융합한다면 더욱 정교한 데이터를 추출할 수 있을 겁니다. 그 효과로 모빌리티는 산업을 넘어 생태계가 만들어지고 있고, 더욱 지능적이고 맞춤형이며 효율적인 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다.

현대모비스는 최근 소리를 활용한 AI 시스템을 개발해 생산 현장에 적용했습니다. 모터 제어 파워스티어링(Motor Driven Power Steering)을 생산하는 창원 공장에 어쿠스틱 AI 기반 검사 시스템을 시범 구축했는데요. 제품 검수 과정에서 발생하는 미세한 소리를 듣고 AI가 품질 정확도를 판정하는 방식입니다.