Interaction Search

테슬라 AI 데이 2022에서 언급된 ‘인터랙션 서치(Interaction Search)’란, 실제 도로에서 발생하는 다양한 주행 상황(“인터랙션” 혹은 상호작용)을 효과적으로 찾아내고 분석하기 위한 테슬라만의 데이터 검색·추출 방식입니다. 테슬라는 전 세계에 흩어져 있는 수백만 대 차량으로부터 방대한 운행 영상을 실시간으로 수집하는데, 이 중에서 자율주행 알고리즘이 학습에 활용할 가치가 높은 “특수한 상호작용 장면”을 빠르게 골라내기 위해 인터랙션 서치라는 프로세스를 개발·운용하고 있습니다.

아래는 테슬라가 인터랙션 서치를 어떻게 활용하는지, 그리고 왜 중요한지 간략하게 정리한 내용입니다.

 

 

1) 왜 ‘인터랙션 서치’가 필요한가?

방대한 데이터 규모

• 테슬라 차량은 매일 엄청난 양의 주행 영상 및 센서 데이터를 업로드합니다. 모든 데이터를 사람이 일일이 확인·라벨링하기에는 물리적 한계가 큽니다.

희귀하거나 복잡한 상황(코너 케이스) 선별

• 자율주행을 고도화하려면, 자전거·오토바이·보행자 등 여러 객체와의 ‘상호작용’이 복잡한 장면을 집중 학습해야 합니다.

• 흔치 않지만 안전에 치명적일 수 있는 사례(예: 갑작스러운 끼어들기, 유턴 중 교차로 사고, 도로 위 장애물 등)를 우선 찾아야 합니다.

 

이처럼 막대한 데이터 중 “학습 가치가 높은 상호작용 장면”을 골라내는 자동화된 검색·분류 방안이 필요한데, 이를 효율적으로 해결하는 방법이 바로 테슬라의 인터랙션 서치입니다.

 

 

2) 인터랙션 서치의 핵심 개념

쿼리(조건) 기반 검색

• 예: “고속도로에서 차선 변경 중 상대 차량이 가까이 접근한 상황” “자전거와 차량 간의 횡단보도 충돌 위험 사례” 등, 특정 이벤트나 객체 상호작용을 설정합니다.

플릿(차량 집단) 데이터베이스 스캔

• 전 세계 테슬라 차량이 업로드한 영상·센서 정보를 중앙 서버에서 관리합니다.

• 설정해둔 쿼리를 DB 전체에 적용해, 해당 조건에 부합하는 영상·주행 기록을 빠르게 찾아냅니다.

핵심 프레임 추출 및 자동 라벨링(오토 라벨링)

• 검색된 상호작용 상황의 앞뒤 구간(예: 특정 이벤트 전후 몇 초)의 영상을 집중 분석하여, 객체 위치나 움직임, 충돌/회피 행동 등을 자동 라벨링 시스템이 처리합니다.

• 이렇게 추출·라벨링된 데이터는 다시 신경망 재교육(Neural Network Re-training)에 활용됩니다.

 

3) 학습 고도화와 ‘데이터 엔진’의 연계

• 테슬라는 ‘데이터 엔진(Data Engine)’이라는 반복 학습 구조를 기반으로 자율주행 소프트웨어를 개선해 나갑니다.

• 그림자 모드(Shadow Mode) 등을 통해 신경망이 부정확성을 감지하면, 이를 추가로 검색·수집해 재학습하는 과정을 거칩니다.

• 이때 인터랙션 서치가 유사한 사례를 대규모로 모아주기 때문에, 드문 상황에서도 충분한 데이터를 확보할 수 있습니다.

 

4) 예시: 복잡한 교차로 상황 찾기

• 예를 들어, 테슬라가 “주행 중 차량이 교차로에서 비정상적으로 좌회전 또는 유턴을 시도하는 사례”를 개선 대상으로 삼고 싶다고 합시다.

• 인터랙션 서치로 전 세계 주행 데이터를 스캔해, “좌회전이 아닌 지점에서의 좌회전 시도” 또는 “차량 간 간격이 매우 좁은 상태의 유턴” 같은 쿼리를 적용해 해당 클립들을 추출합니다.

• 이렇게 모은 복잡한 교차로 상호작용 데이터는, 향후 자율주행 AI가 교차로 진입 시 빠르고 정확한 판단을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.

 

5) 의의와 한계

장점

• 효율적 학습: 필요한 상황만 골라 대량의 훈련 데이터를 신속히 생성

• 코너 케이스 처리: 인간이 찾기 어려운 희귀 상황을 자동으로 발굴

• 지속적 업데이트: 매일 새로 올라오는 데이터를 통해 실시간으로 시스템 개선

한계 및 도전 과제

• 쿼리를 어떻게 정의하느냐(어떤 상호작용을 중점적으로 찾을지)가 매우 중요

• 오토 라벨링 과정에서도 100% 완벽한 자동화는 어렵고, 여전히 적절한 인간 검증·보정이 필요

• 데이터의 품질(센서 노이즈, 영상 해상도 등)과 대역폭(OTA 전송)에 따른 물리적 제약

 

요약하면

테슬라 AI 데이 2022에서 소개된 ‘인터랙션 서치’는, 방대한 도로 주행 데이터 중에서도 자율주행 학습에 가장 의미 있는 ‘상호작용 사례’를 탐색하고 가공하기 위한 핵심 기술이다. 이를 통해 테슬라의 자율주행 신경망은 기존에 겪어보지 못한 도로 상황까지도 빠르게 파악하고 학습할 수 있으며, 매일 전 세계에서 쌓이는 실도로 주행 데이터를 즉시 활용함으로써, 실시간에 가까운 속도로 알고리즘을 고도화한다. 결국 이 방법론이 테슬라가 다른 경쟁사 대비 더 다양하고 복잡한 상황에 능동적으로 대처할 수 있는 비결 중 하나로 꼽힌다.