구글은 이미지에 대한 캡션을 자동 생성하는 기술을 개발하는 등 머신러닝과 딥러닝 등을 이용해 인간 수준의 고급 인식 능력을 가진 컴퓨터와 인공지능을 개발해왔다. 그런데 이번에는 인간 이상 정밀도로 사진이나 영상 정보만으로 촬영 장소를 특정할 수 있는 인공지능 개발에도 성공했다고 한다.

웹에서 무작위로 사진을 선택하고 해당 사진에 찍힌 정보를 바탕으로 어디에서 촬영한 것인지 확인하는 건 어려운 일이다. 하지만 만일 사진에 에펠탑 같은 유명한 건물이나 경치가 담겨 있다면 촬영 장소를 특정하는 건 비교적 간단하다.

하지만 특정 위치를 나타내는 단서가 없거나 실내에서 촬영된 사진 혹은 애완동물이나 음식 같은 세부 사진이라면 촬영 장소를 특정하는 건 당연히 어렵다. 그럼에도 인간은 문자나 식물 종류, 건축 양식이나 교통 흐름 등 온갖 정보를 통해 촬영 장소를 특정할 수 있다.

컴퓨터로 모든 이미지를 인식할 수 있게 하려는 연구를 진행 중인 구글 토비아스 웨이안드(Tobias Weyand) 등이 발표한 논문에 따르면 이들은 이미지 픽셀 정보만으로 사진 촬영 위치를 인간 이상 정밀도로 특정할 수 있는 인공지능 개발에 성공했다고 한다.

그는 딥러닝을 이용해 컴퓨터가 사진과 영상 정보만으로 촬영 장소를 특정할 수 있으며 이를 위해 1억 2,600만 장 이상 사진 데이터에 포함된 Exif 정보와 이미지 메타 데이터가 포함된 데이터 세트를 준비해 이를 신경망에 학습시켰다고 한다.

이에 따라 인공지능은 인간보다 훨씬 정확하게 사진 촬영 지점을 추측할 수 있으며 실내 사진이나 애완동물, 음식 등 위치 정보가 포함되어 있지 않은 것처럼 보이는 사진 촬영 장소까지 특정할 것으로 보인다.

이렇게 만들어진 게 플래닛(PlaNet). 연구팀은 정확성 측정을 위해 위치 정보가 있는 사진 230만 장을 플리커에서 끌어와 플래닛이 어디에서 촬영한 것인지 추정하도록 했다. 그 결과 플래닛의 정확도는 거리 수준은 3.6%, 도시 수준이라면 10.1%로 나타났다고 한다. 또 국가 차원이면 28.4%, 대륙 수준에선 48% 확률로 촬영 지점을 맞췄다고 한다.

추가로 MIT 등과 함께 연구팀은 자주 여행을 떠나는 사람 10명과 플래닛의 능력을 비교하는 실험을 진행했다. 구글 스트리뷰에서 무작위로 선택한 사진을 보여주면서 어느 곳의 풍경인지 지도상에서 보여 달라고 하는 지오게서(GeoGuessr)를 이용해 테스트를 실시한 것. 테스트 결과 플래닛은 여행 마니아 10명을 압도했다. 플래닛은 50번 중 28번 이겼고 회당 평균 오차 거리는 1,131.7km였다. 이에 비해 인간의 평균 오차 거리는 2,320.75km였다. 플래닛의 능력이 인간의 영역을 넘어섰다는 것이다.

더 흥미로운 건 플래닛은 인간처럼 사진에 찍히는 식물과 건축 양식에서 촬영 장소에 대한 힌트를 얻는 게 아니라는 것이다. 또 위치 정보를 포함하지 않은 사진도 플래닛을 이용하면 이런 사진이 포함된 앨범에서도 촬영 장소를 추정할 수 있게 될 수 있다. 플래닛의 또 다른 장점은 작은 데이터로 실현이 가능하다는 것이다. 이 모델은 377MB면 충분하기 때문에 스마트폰에서 써도 문제가 없다는 것이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

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