세그넷(SegNet)은 영국 캠브리지대학이 만든 자동운전 차량을 위한 새로운 시스템이다. 도로에서 도로 표지는 물론 보행자와 심지어 하늘까지 포함한 온갖 상황을 실시간으로 인식하는 것. 도로 내 정보를 RGB 정보로 인식해 베이지안 분석(Baysian analysis)을 이용해 장면을 다양한 요소로 분류한다.

세그넷은 한 번도 가본 적 없는 도시의 장면을 사진만으로 대상물을 도로와 도로 표지판, 보행자와 건물, 자전거 등 12가지 요소로 실시간 분류한다. 밝은 장소와 그림자도 물론이다. 이 시스템은 야간에도 이용할 수 있으며 화소 중 90% 이상을 정확하게 식별할 수 있다고 한다. 기존 레이저와 레이더 센서를 이용한 고가 시스템에서 가능하던 것이지만 이런 시스템도 실시간으로 이 정도 수준의 정밀도를 기대할 수 없다는 설명이다.

그 뿐 아니라 세그넷은 위치에 관계없이 차량이 향하는 방향을 인식한다. 다시 말해 이 시스템은 이미지를 사람처럼 보고 위치와 방향을 인지한다는 것이다. GPS보다 훨씬 뛰어난 분석이나 위치 정보를 갖췄고 무선 통신도 필요하지 않다고 한다.



세그넷을 실험해보려면 실제 도심 도로 사진을 사이트에 올려 시스템 분석을 살펴볼 수 있다. 세그넷의 가장 큰 장점은 GPS를 전혀 사용하지 않은 채 차원 공간에 대한 기계학습에 특화했다는 것이다.

물론 그렇다고 해서 이 시스템이 아직 완벽하다는 뜻은 아니다. 단기적으로는 세그넷 같은 시스템은 로봇청소기 같은 실내용 로봇에 활용도가 높을 것으로 기대되고 있다. 또 장기적으로 세그넷 기술에 대한 정밀도를 높이면 무인 자동차나 무인 로봇 보급에도 기여할 수 있을 것으로 보인다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

<저작권자 © 테크홀릭, 무단 전재 및 재배포 금지>