자율주행 데이터의 진짜 문제는 크기가 아니다

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자율주행 데이터의 가장 어려운 문제는 데이터의 크기 자체가 아니라 의미를 보존하는 것이다.
센서 데이터는 서로 다른 주기와 시계를 사용하기 때문에, 카메라·LiDAR·Radar 데이터를 정확한 시간 관계로 묶는 것이 생각보다 어렵다.
주행 데이터의 대부분은 반복적이고 지루하며, 실제로 가치 있는 희귀한 상황(incident)을 찾아내는 것이 중요한 경쟁력이 된다.
주행 데이터는 한 번 사용하고 끝나는 로그가 아니라 계속해서 라벨·메타데이터·데이터셋이 파생되므로, 데이터 버전과 학습 결과의 재현성이 필수적이다.
따라서 자율주행 데이터 엔지니어링의 핵심은 단순히 PB/TB 규모의 데이터를 저장하고 처리하는 것이 아니라, 시간·희귀성·버전이라는 맥락과 의미를 잃지 않고 데이터를 계속 활용할 수 있게 만드는 것이다.