구글, 사진에서 위치 찾는 AI '플래닛' 개발

날씨 패턴, 식물, 노면 표지, 건축물 세부 사항 파악

구글의 새로운 딥러닝(심층 학습) 시스템 ‘플래닛’(PlaNet)은 이미지에서 거리의 풍경이나 실내 물체의 촬영 위치를 확인하는 작업에 있어 인간의 능력을 능가한다.

구글은 모든 사진을 분석해 그 촬영 장소를 정확하게 파악하는 능력을 얻은 셈이다. 플래닛의 개발 팀에 따르면이 기계는 ‘인간 이상의 정밀도’를 자랑한다.

24일(현지시간) MIT 테크놀로지 리뷰에 따르면 구글의 신경망 분야에서 개발되고 있는 플래닛은 이미지의 픽셀만을 사용해 이 작업을 수행한다.

이 프로젝트를 주도하는 것은 구글의 컴퓨터 비전 전문가인 토비아스 웨이얀드 씨다. 웨이얀드 씨의 최신 논문에 따르면 연구팀은 '구글+'에서 취득한 위치 정보 태그(Exif 위치 정보) 데이터와 이미지 메타 데이터를 포함한 대량의 이미지 데이터 세트를 사용해 회선 신경망에 학습 시켰다.

웨이얀드 씨는 논문에 따르면 과거에는 대략적인 위치를 제시할 수 밖에 없었다. 그러나 플래닛은 날씨 패턴과 식물, 노면 표지, 건축물의 세부 사항 등 여러 시각적 단서를 사용해 정확한 위치를 특정할 수있다.

이 접근 방식으로 플래닛은 사진에 대해 “확신이 없음”을 표현하는 것도 가능하다. 예를 들어 에펠 탑 사진 촬영 장소에 대해서는 상당한 자신감을 보여 주지만, 피오르(빙식곡이 침수해 생긴 좁고 깊은 후미) 이미지에 관해서는 뉴질랜드와 노르웨이 모두의 가능성을 제시한다.

이 시스템은 세계를 2만6천개의 사각형으로 이뤄진 바둑판 무늬로 분할해 개발됐다. 일정한 장소에서 촬영된 이미지가 많을수록 해당 위치의 사각형이 확장하기 때문에 도시는 소외 지역보다 크다. 한편 바다는 완전히 무시되고 있다.

네트워크 학습시키기 위해 구글은 웹에서 취득한 Exif 이미지 메타 데이터를 포함 1억2천600만 점의 이미지 데이터 세트를 사용했다. 이 중 9천100만개를 학습용으로, 3천400만개를 검증용으로 분류했다.

그 후 연구팀은 플래닛의 능력을 10명의 ‘여행 경험이 풍부한 사람’과 비교하기 위해 웹 사이트 ‘Geoguessr’와 ‘Street View’의 사진집을 사용했다. 논문에 따르면 플래닛은 50라운드 중 28라운드 승리를 거뒀다.