[공학저널 전찬민 기자] 요즘 SNS로 여행지 정보를 확인하고 여행을 가면 SNS에 사진을 공유하는 경우가 많다. 최근 이러한 관광 사진을 공간정보 딥러닝으로 분류해 관광지 특성을 빠르게 분석할 수 있는 기술이 개발되고 있어 눈길을 끌고 있다.
데이터가 기존에 상상하지 못했던 새로운 원천에서부터 생성되고, 이들 데이터를 수집하고, 분석하는 것이 쉬워지고 있다. 사물에 센서의 부착이 증가하고, 서로 연결되고, 지능화되면서, 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있는 상황이다.
이제는 데이터가 국가와 기업의 혁신 성장의 핵심 키워드가 되면서 데이터 경제 활성화에 전 세계 기업·국가의 관심이 고조되고 있으며, 세계 주요국은 데이터 경제 선도를 위해 범국가 차원에서 종합적인 대책을 마련해 추진 중이다.
국내에서는 4차 산업혁명 위원회가 ‘데이터산업 활성화전략’에서 제시한 국내 주요 데이터 현황 10대 분야와 10대 산업분야를 살펴보면 공간정보와 연계되지 않는 데이터 또는 산업분야를 찾는 것이 오히려 어려울 정도다. 즉, 데이터 경제 시대에 공간정보가 정보의 가치를 높이고, 정보를 위치기반으로 연계해 보다 부가가치 높은 정보로 업그레이드시키는데 핵심적 역할을 할 수 있는 것은 분명한 사실이다.
우리나라의 공간정보는 1995년 NGIS사업과 함께 측량을 통한 데이터 구축부터 시작해 측량기반의 데이터 구축이 주축을 이루는 시장을 형성하고 있다. 하지만 측량, 항공사진, 위성영상 등에 의해 생성되는 데이터는 그 일부분이며 IoT 데이터, SNS 데이터, 공공의 비즈니스에서 생성되는 데이터들은 향후 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다. 또한 이 데이터에 공간정보를 추가해 분석할 때 사회적 이슈문제의 해결, 공공서비스의 향상이 빠르게 진전될 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
최근 SNS의 사용이 보편화됨에 따라 SNS 데이터에 공간정보가 활용되고 있다.
SNS를 통해 관광정보를 얻고, 여행 중에는 글이나 사진을 게시해 다른 사람과 공유하며, 관광 활동 후에는 관광지에서의 사진을 게시한다. 이러한 SNS는 사람들이 관광지에 대해 갖는 이미지를 나타내는 것으로 평가되고 있다. 또한 과거와는 달리 최근에는 사용자들이 만들어내는 UGC(user generated contents)가 훨씬 중요해지는 것으로 평가되고 있다.
하지만 기존에는 게시물이 업로드 되는 장소나 텍스트 분석이 주를 이뤘으며, 사진에 대한 분석은 이뤄지지 못했다. 최근 SNS는 텍스트보다 사진과 영상을 통한 정보공유가 많아지는 추세이므로 사진을 분석하는 기술이 도입이 절대적으로 필요하다.
이에 따라 최근 SNS를 통한 공간정보에 인공지능을 활용해 관광사진을 분석하는 기술이 이화여자대학교에서 개발되고 있다. 이 기술은 한국관광의 특성을 파악할 수 있도록 관광사진 분류 카테고리를 생성한 후, 딥러닝 모델을 전이 학습해 사전에 정의한 분류 카테고리에 따라 관광사진을 분류하는 것을 목표로 하고 있다.
여기서 핵심기술은 새로운 분류카테고리에 따라 사진을 분류할 때 높은 정확도가 나올 수 있도록 딥러닝 모델을 재훈련 하는 기술이다. 최근 이미지 분류에 있어 높은 성능을 보이는 모델들이 공개되면서 새로운 도메인에 딥러닝 모델을 적용할 때 모델을 스크래치부터 시작하는 것이 아니라 사전 훈련된 모델을 전이 학습해 활용하는 것이 보편화되고 있다.
하지만 이미지 인식이나 분류의 문제가 복잡할 때 높은 정확도가 나오도록 모델을 재훈련하는 것은 많은 노력이 필요하다. 이번 연구에서는 재훈련 시 높은 정확도를 확보하기 위해 훈련데이터 구축방법, data augmentation방법 등 재훈련 과정에 포함하는 단계별 기술이 개발됐다.
이화여자대학교 사회과교육과 지리전공 강영옥 교수(사진)는 “본 연구에서 재훈련된 최종 모델은 top 1 기준 85.77%, top 5 기준 95.69%의 높은 정확도를 나타냈다”며 “최종 모델을 관광객이 게시한 사진 데이터에 적용하면 한국방문 관광객이 선호하는 장소, 장소별 매력요인, 방문관광객의 출신지별 선호 장소와 선호활동 분석 등 다양한 분석이 가능하다”고 말했다.
그는 이어 “이는 한국관광공사에서 매월 1300명, 매해 16000명을 대상으로 진행하는 설문조사를 보완해 다양하게 활용할 수 있다”며 “지방자치단체에서도 해당지역을 찾는 관광객에 대한 선호를 상세히 분석하고 이에 기반한 관광마케팅 전략을 수립할 수 있다”고 덧붙였다.
최근 딥러닝 기술이 빠르게 발전하고 있고 공간정보는 무궁무진한 데이터와 위치기반기술, 그리고 AI기술을 활용해 위치기반의 지능화된 서비스를 제공하는 핵심요소기술이 될 것으로 예상되고 있다. 이번 연구 과제를 통해 이미지 분류를 위한 기술 외에도 image detection, image segmentation등의 기술을 융합해 공간정보의 활용범위를 더 실질적이고 다양한 분야로 확대될 것으로 기대를 모으고 있다.
