2019.07.01

항공 사진에 AI 접목··· 지도 기업 '니어맵'의 이색 사업

George Nott | Computerworld Australia
호주의 수영장 밀집 지역이 있다면 시티 비치의 퍼스 교외 지역이다. 건물에 수영장이 따로 있는 비율이 60%에 육박한다. 대부분의 주택이 해변에서 몇 분 떨어지지 않은 곳에 위치한 것을 감안하면 놀라운 수치이다.

항공 영상 및 데이터 회사 니어맵(Nearmap)의 AI 시스템 책임자 마이클 뷸리는 “바다가 바로 옆인데도 수영장이 곳곳에 존재한다. 놀랍다”라고 말했다.

니어맵은 경비행기에 탑재된 특수 카메라 장비를 이용해 10년 넘게 호주의 고해상도 항공 사진 촬영을 해 오고 있다. 호주 전체 인구 중 약 88%가 거주하는 45만 4,000 제곱 킬로미터가 넘는 지역을 영상으로 캡처하고 1년에 여섯 번씩 업데이트한다. 최근에는 미국과 뉴질랜드의 여러 지역 역시 촬영하고 있다.

이 영상은 다양한 방식으로 활용된다. 모바일 카페 테이스티 프레시 푸드(Tasty Fresh Food)는 니어맵의 항공 사진을 활용해 공사 현장(그리고 밥을 먹어야 하는 인부들)의 위치를 찾아냄으로써 매출 향상을 꾀한다. 사우스 오스트레일리아 주의 NRG 솔라 서비스는 니어맵의 항공 사진을 활용해 영업 기회를 모색하고 지붕 크기를 측정해 더 빠르게 견적을 내고 있다. 사우스 오스트레일리아 주의 환경보호국(EPA)은 불법 폐기 행위 적발을 위한 감시 플랫폼 구축에 니어맵의 항공 사진을 활용했다.

지금까지 항공 사진의 검토는 대개 수동으로 이루어졌다. 그러나 이제 니어맵은 이 과정을 자동화하기 위해 방대한 데이터에 머신러닝을 적용하고 있다. 이달 초에는 외부 기업들이 다양한 모델을 실험해 볼 수 있는 베타 프로그램을 출시했다.

활용성 최고의 데이터세트
머신러닝 기술을 활용한다는 것은 ‘어떤 교외 지역에 수영장이 가장 많은가?’와 같은 질문을 빨리 대답할 수 있다는 것을 의미한다.

“뉴사우스웨일즈의 태양광 1위 지역은 어디인가? 아니면, 건설 현장이 가장 많은 곳은 어디인가? 와 같은 질문을 즉각 해결할 수 있다”고 뷸리는 말했다.

위 질문의 답은 시드니 올림픽 공원이 위치한 뉴잉턴이다. “태양광 패널이 설치되지 않은 집이 거의 없을 정도”인 곳이다. 이 밖에도 시드니 외곽의 박스 힐(Box Hill), 마스든 파크(Marsden Park), 그레고리 힐(Gregory Hill) 등을 망라하는 지역도 있다고 뷸리는 덧붙였다. 


니어맵의 모델이 퍼스 지역의 태양광 지붕을 식별한 이미지. 

“데이터 세트를 구축하기가 매우 까다롭다. 업계 전문가들이 모여 몇 년 동안이나 작업했다. 위의 통계들은 ‘우리가 구축한 데이터에서 어떤 것을 얻어낼 수 있을지 한번 살펴보자,’ ‘태양광 비율에 따라 정렬하면 어떤 결과가 나올까’하는 궁금증에 말 그대로 며칠 밤 만에 나온 것”이라고 설명했다.

“데이터 세트를 구축하기 매우 어려운 것이 사실이지만 손쉽게 해치울 수 있는 부분도 많다”고 그는 덧붙였다.

이 항공 사진은 시중의 상용 영상 인식 제품을 통해 처리될 수 있지만 니어맵은 해당 데이터 세트에 최적화된 독자 모델을 이용한다. 이 모델은 영상과 관련된 위치와 시각 등 다양한 정보를 처리한다. 

뷸리는 “이런 방식이 훨씬 효과적이다. 우리 팀이 하는 것은 니어맵 영상에 맞게 결과를 최적화시키는 것이 전부다. 다른 종류의 영상은 신경 쓰지 않는다. 니어맵 영상은 단순한 영상이 아니라 실제 세계를 공간적으로 표현한 것이다”라고 말했다. 그는 호주 커먼웰스 뱅크의 수석 데이터 과학자로 재직한 바 있다.

머신러닝 작업은 니어맵 데이터 세트의 방대한 규모와 고해상도 덕을 보고 있다. 영상 용량은 페타바이트 급이고 해상도는 지상표준거리(GSD) 5~7 센티미터이다. 즉, 지상에서 측정된 영상의 픽셀들은 각각의 중심에서 서로 약 6센티미터 떨어져 있다는 뜻이다.

“정확도는 기본적으로 데이터의 양에 좌우된다. 또한 데이터 내의 품질과 일관성, 뉘앙스에도 좌우된다”라고 뷸리는 말했다.

그는 이어 “우리는 수 페타바이트 분량의 영상 뿐만 아니라 여러 지역과 시점에 캡처한 일관적인 고해상도, 고품질의 데이터를 보유하고 있다. 이것은 머신러닝을 활용하기에 죽여주는 데이터 세트”라고 덧붙였다.

야수를 풀어주기
뷸리는 20명으로 구성된 AI 전담 팀을 이끌고 있다. 그는 80명에 달하는 회사내 기술 분야 직원들과 긴밀히 협력하여 이들의 활동이 확장 가능하도록 돕고 있다.

2012년 호주 증권거래소 상장 후 2년 뒤 미국 시장에 진출한 니어맵은 이제 다양한 용례를 실험할 수 있는 베타 프로그램 참여를 고객들에게 권하고 있다.

니어맵의 기술 공학 담당 부사장 탐 셀린스키는 이제 니어맵은 AI 기술의 상용화 방안을 검토 중이라고 밝혔다.

그는 “정식 출시가 이루어지는 단계는 먼저 상업적 환경을 이해한 후 야수를 풀어주는 것이다. 여기서 야수란 다른 속성들을 생산할 수 있는 AI 시스템을 말한다. 현재 준비 중인 것이 30가지가 넘는다”라고 소개했다.

이는 ‘수영장 검색기’나 ‘건설 현장 추적기’와 같은 기성 모델의 형태가 될 가능성이 있다. 셀린스키는 “혁신이 진행되고 있다. 지켜봐 달라”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr



2019.07.01

항공 사진에 AI 접목··· 지도 기업 '니어맵'의 이색 사업

George Nott | Computerworld Australia
호주의 수영장 밀집 지역이 있다면 시티 비치의 퍼스 교외 지역이다. 건물에 수영장이 따로 있는 비율이 60%에 육박한다. 대부분의 주택이 해변에서 몇 분 떨어지지 않은 곳에 위치한 것을 감안하면 놀라운 수치이다.

항공 영상 및 데이터 회사 니어맵(Nearmap)의 AI 시스템 책임자 마이클 뷸리는 “바다가 바로 옆인데도 수영장이 곳곳에 존재한다. 놀랍다”라고 말했다.

니어맵은 경비행기에 탑재된 특수 카메라 장비를 이용해 10년 넘게 호주의 고해상도 항공 사진 촬영을 해 오고 있다. 호주 전체 인구 중 약 88%가 거주하는 45만 4,000 제곱 킬로미터가 넘는 지역을 영상으로 캡처하고 1년에 여섯 번씩 업데이트한다. 최근에는 미국과 뉴질랜드의 여러 지역 역시 촬영하고 있다.

이 영상은 다양한 방식으로 활용된다. 모바일 카페 테이스티 프레시 푸드(Tasty Fresh Food)는 니어맵의 항공 사진을 활용해 공사 현장(그리고 밥을 먹어야 하는 인부들)의 위치를 찾아냄으로써 매출 향상을 꾀한다. 사우스 오스트레일리아 주의 NRG 솔라 서비스는 니어맵의 항공 사진을 활용해 영업 기회를 모색하고 지붕 크기를 측정해 더 빠르게 견적을 내고 있다. 사우스 오스트레일리아 주의 환경보호국(EPA)은 불법 폐기 행위 적발을 위한 감시 플랫폼 구축에 니어맵의 항공 사진을 활용했다.

지금까지 항공 사진의 검토는 대개 수동으로 이루어졌다. 그러나 이제 니어맵은 이 과정을 자동화하기 위해 방대한 데이터에 머신러닝을 적용하고 있다. 이달 초에는 외부 기업들이 다양한 모델을 실험해 볼 수 있는 베타 프로그램을 출시했다.

활용성 최고의 데이터세트
머신러닝 기술을 활용한다는 것은 ‘어떤 교외 지역에 수영장이 가장 많은가?’와 같은 질문을 빨리 대답할 수 있다는 것을 의미한다.

“뉴사우스웨일즈의 태양광 1위 지역은 어디인가? 아니면, 건설 현장이 가장 많은 곳은 어디인가? 와 같은 질문을 즉각 해결할 수 있다”고 뷸리는 말했다.

위 질문의 답은 시드니 올림픽 공원이 위치한 뉴잉턴이다. “태양광 패널이 설치되지 않은 집이 거의 없을 정도”인 곳이다. 이 밖에도 시드니 외곽의 박스 힐(Box Hill), 마스든 파크(Marsden Park), 그레고리 힐(Gregory Hill) 등을 망라하는 지역도 있다고 뷸리는 덧붙였다. 


니어맵의 모델이 퍼스 지역의 태양광 지붕을 식별한 이미지. 

“데이터 세트를 구축하기가 매우 까다롭다. 업계 전문가들이 모여 몇 년 동안이나 작업했다. 위의 통계들은 ‘우리가 구축한 데이터에서 어떤 것을 얻어낼 수 있을지 한번 살펴보자,’ ‘태양광 비율에 따라 정렬하면 어떤 결과가 나올까’하는 궁금증에 말 그대로 며칠 밤 만에 나온 것”이라고 설명했다.

“데이터 세트를 구축하기 매우 어려운 것이 사실이지만 손쉽게 해치울 수 있는 부분도 많다”고 그는 덧붙였다.

이 항공 사진은 시중의 상용 영상 인식 제품을 통해 처리될 수 있지만 니어맵은 해당 데이터 세트에 최적화된 독자 모델을 이용한다. 이 모델은 영상과 관련된 위치와 시각 등 다양한 정보를 처리한다. 

뷸리는 “이런 방식이 훨씬 효과적이다. 우리 팀이 하는 것은 니어맵 영상에 맞게 결과를 최적화시키는 것이 전부다. 다른 종류의 영상은 신경 쓰지 않는다. 니어맵 영상은 단순한 영상이 아니라 실제 세계를 공간적으로 표현한 것이다”라고 말했다. 그는 호주 커먼웰스 뱅크의 수석 데이터 과학자로 재직한 바 있다.

머신러닝 작업은 니어맵 데이터 세트의 방대한 규모와 고해상도 덕을 보고 있다. 영상 용량은 페타바이트 급이고 해상도는 지상표준거리(GSD) 5~7 센티미터이다. 즉, 지상에서 측정된 영상의 픽셀들은 각각의 중심에서 서로 약 6센티미터 떨어져 있다는 뜻이다.

“정확도는 기본적으로 데이터의 양에 좌우된다. 또한 데이터 내의 품질과 일관성, 뉘앙스에도 좌우된다”라고 뷸리는 말했다.

그는 이어 “우리는 수 페타바이트 분량의 영상 뿐만 아니라 여러 지역과 시점에 캡처한 일관적인 고해상도, 고품질의 데이터를 보유하고 있다. 이것은 머신러닝을 활용하기에 죽여주는 데이터 세트”라고 덧붙였다.

야수를 풀어주기
뷸리는 20명으로 구성된 AI 전담 팀을 이끌고 있다. 그는 80명에 달하는 회사내 기술 분야 직원들과 긴밀히 협력하여 이들의 활동이 확장 가능하도록 돕고 있다.

2012년 호주 증권거래소 상장 후 2년 뒤 미국 시장에 진출한 니어맵은 이제 다양한 용례를 실험할 수 있는 베타 프로그램 참여를 고객들에게 권하고 있다.

니어맵의 기술 공학 담당 부사장 탐 셀린스키는 이제 니어맵은 AI 기술의 상용화 방안을 검토 중이라고 밝혔다.

그는 “정식 출시가 이루어지는 단계는 먼저 상업적 환경을 이해한 후 야수를 풀어주는 것이다. 여기서 야수란 다른 속성들을 생산할 수 있는 AI 시스템을 말한다. 현재 준비 중인 것이 30가지가 넘는다”라고 소개했다.

이는 ‘수영장 검색기’나 ‘건설 현장 추적기’와 같은 기성 모델의 형태가 될 가능성이 있다. 셀린스키는 “혁신이 진행되고 있다. 지켜봐 달라”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

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