[뉴스비전e 이진구 기자] 지도 제작을 위한 영상 및 사진 취합 방식이 다양해 지고 있다. 인공지능에서부터 이젠 자율주행차와 드론까지 모든 수단이 동원되고 있다. 

그러나 취합된 이미지 또는 영상을 정밀 분석해 지도로 그려내는 역할은 인공지능이 담당하기 시작했다. 

인공지능을 기반으로 정교하게 제작된 지도는 증강현실(AR).가상현실(VR)과 결합해  4차산업 시대의 핵심 플랫폼으로 자리잡을 전망이다. 

◆위성·드론·자율차가 쏘아준 정보...분석 후 제작은 인공지능 '몫' 

지난 2016년 3월, 페이스북은 "인공지능으로 위성사진 156억 장을 분석해 지상(地上)의 정확한 인구 분포를 파악하는 기술을 개발했다"고 밝혔다.

맵핑을 한 범위는 한반도 면적의 100배에 가까운 22만㎢에 달한다. 정보 수집을 위해 투입된것은 드론이지만, 방대한 위성사진을 분석하는데는 인공지능이 사용됐다. 

넓은 지역의 데이터를 취합하고 이를 쏘아주는 이동 기지국 역할을 한 드론의 역할도 중요하지만, 이를 분석하는 인공지능의 연산능력이 인구분포 뿐 아니라 정교한 지도제작을 위해서는 필수적인 요소로 자리잡았다. 

최근 SK텔레콤이 HD급 지도를 자율주행차와 연계해 금융등으로 서비스 영역을 확대하겠다고 발표했다. 센티미터급 단위의 정밀한 지도 제작을 위한 데이터 처리에도, 도로 영상을 촬영해 전송하는 역할은 자율주행차량이 하지만, 데이터 분석에는 인공지능이 사용됐다. 

지붕에 설치된 라이다 센서와 특수 카메라를 이용해 HD맵 제작 차량이 이 차량은 지형 지물 데이터를 서버로 전송하면, 인공지능은 차선, 표지판, 장애물 등을 자동으로 구분해 지도에 반영한다.

◆인공지능으로 전 세계를 매핑하는 스웨덴의 스타트업

스웨덴 스타트업 맵필러리(Mapillary)는 개인, 비영리 단체, 기업 및 정부로 구성된 커뮤니티로부터 매일 수 억 장의 이미지를 받아, 전세계를 이어 붙이는 작업을 진행중이다.

인도 카르나타카(Karnataka) 지역 반얀트리(Banyan tree) 300그루의 매핑 작업부터 디즈니랜드(Disneyland) 3D로 매핑하는 작업에 이르기까지 방대하면서도 섬세하다. 

특히 데이터 처리후 유용한 결과물을 도출하는 이른바 시맨틱 과정에는 딥 러닝을 사용한다.  

이미지의 픽셀 영역을 분류하고 분할 결과를 평가 및 시각화할 수 있는 시맨틱 분할(Semantic Segmentation)과정에는 이미지를 의미상 유의미한 부분으로 쪼개어 분류하는 작업이 포함된다.

지도 데이터 추출을 위해서는 시맨틱 분할의 두 가지 하위 유형인 스탠다드 분할(Standard Segmentation)및 HD 분할(HD Segmentation) 단계도 병행된다. 

스탠다드 분할은 맵필러리의 데이터베이스 내에 있는 모든 이미지에 적용되기 때문에, 비용의 효율성을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 반면 정확성 다소 떨어진다.

반면 HD 분할 모델은 높은 수준의 정확도가 요구되는 반면, 비용적 문제로 일부 이미지에만 적용된다.  정확성을 최대화하는데 초점을 맞추면서, 처리 시간이 길고 메모리 요구량도 높아지기 때문이다. 

맵필러리는 HD 분할을 비용 효율적으로 실행해서 고객들에게 가능한 한 정확한 지도 데이터를 제공하는 것 뿐 아니라, 플랫폼으로 유입되는 방대한 이미지를 더욱 정교하게 처리하는 것을 목표로 하고 있다

이를 위해 이미지 처리에 있어서 병렬식 연산으로 속도를 높인 GPU를 사용했다. 이를 통해 HD 분할의 속도는 27배 향상됐고 메모리 요구량은 81% 감소했다. 스탠다드 분할의 속도 역시 18배 가량 늘어났고 메모리는 74% 감소한 것으로 나타났다. 

스타트업 기업이 이처럼 전세계 지도를 정교하게 그려낼수 있기까지에는, 지역 커뮤니티들과의 협업과 컴퓨터비전 기술이 있기 때문이다. 

소프트웨어 업계 관계자는 "인공지능을 통해 지도 정보를 상황에 맞게 전문화하고, 특화하는 방향으로 앞으로 정밀 지도의 영역은 다양해 질 것"이라며, "스타트업들도 인공지능 기반 특화된 지도서비스로 고유의 영역을 확보할 수 있는 시대"라고 분석했다.