웨이모, 2억마일 데이터로 멀티모달 센서의 필수성 제시

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1. 01

   웨이모 공식 발표 확인하기

   웨이모 공식 블로그에서 '자율주행 AI 개발의 10가지 교훈' 또는 '200 Million Miles' 관련 글을 찾아 읽고, 첫 번째 교훈인 '멀티모달 센서의 필수성'이 어떤 실증 근거로 설명되는지 확인합니다.

   확인: 웨이모의 발표에서 멀티모달 센서가 필수라고 주장하는 구체적 근거(예: 특정 교통 상황, 센서 오류 시 회피 방법 등)를 적어도 3가지 이상 확인했는가?

2. 02

   현재 프로젝트의 데이터 구조 점검

   자신이 진행 중인 또는 운영 중인 AI 시스템에서 현재 사용 중인 모든 데이터 소스와 센서를 나열합니다. 텍스트, 이미지, 수치 데이터, 메타데이터, 시계열 정보, 외부 API 등 각 모달리티를 명확히 파악합니다.

   확인: 프로젝트에서 입력하는 데이터의 모든 모달리티를 단일 문서에 나열했는가? 현재 사용하지 않지만 추가할 수 있는 데이터 모달리티 3가지 이상도 함께 기록했는가?

3. 03

   추가 모달리티의 영향 평가하기

   현재 구조에서 새로운 센서나 데이터 소스를 추가할 경우의 잠재적 효과와 비용을 비교 분석합니다. 성능 개선 정도(정확도, 신뢰도, 견고성)와 추가 비용(데이터 수집, 전처리, 저장, 통합 복잡도)을 간단한 표로 정리합니다.

   확인: 적어도 하나의 추가 모달리티에 대해 '기대 성능 개선 vs 추가 비용'을 비교표로 만들었는가? 표에 구체적인 수치 추정값(예: 정확도 2% 향상, 비용 20% 증가)을 포함시켰는가?

4. 04

   프로토타입으로 멀티모달 설계 시험하기

   전체 시스템을 바꾸기 전에, 작은 데이터셋(예: 전체 데이터의 5-10%) 또는 제한된 사용자 그룹에서 추가 모달리티를 포함한 설계를 시험해봅니다. 정확도, 신뢰도, 처리 시간, 시스템 안정성이 어떻게 변하는지 정량적으로 기록합니다.

   확인: 시험 결과를 '기존 단일 모달 vs 새로운 멀티모달 방식' 비교표로 정리했고, 정확도·신뢰도·처리 시간·비용 지표를 모두 기록했는가?

5. 05

   기술 선택 기준 수립 및 팀과 공유

   시험 결과와 웨이모의 사례를 바탕으로, 멀티모달 설계의 적용 여부를 최종 결정합니다. 그 결정과 근거(웨이모 사례, 시험 결과, 도메인 특성)를 팀 또는 조직의 기술 기준 문서에 남기고, 향후 유사한 프로젝트의 지침으로 공유합니다.

   확인: 멀티모달 설계의 적용 여부와 그 판단 근거를 조직의 기술 가이드 또는 의사결정 기록 문서에 작성했는가? 이 결정이 언제, 누가, 어떤 데이터를 기반으로 내렸는지 명확히 했는가?