안녕하세요. 2026년 1월 G kentei(G検定)에 합격한 문과 출신 엔지니어입니다.

이미지 인식 분야에서 '객체 탐지'와 함께 출제되기 쉬운 것이 세그멘테이션입니다. '시맨틱', '인스턴스', '패노프틱'이라는 가타카나가 나열되고, 모델명도 FCN, SegNet, U-Net처럼 비슷한 것들만 있습니다... 하지만 사실 이 분야는 **'이미지 색칠놀이'**라는 이미지만 떠올리면 한 번에 정리할 수 있습니다. 이 기사에서 3분 만에 깔끔하게 정리해 봅시다.

주의: 본 기사는 JDLA 인증 공식 콘텐츠가 아닙니다. 필자 개인의 학습 경험에 기반한 비공식 정보 공유입니다. 최신 커리큘럼은 JDLA 공식 사이트에서 확인해 주십시오.

이미지 인식 태스크는 대략 3단계의 '정교함'이 있습니다.

세그멘테이션은 객체 탐지(R-CNN, YOLO, SSD)와 혼동하기 쉬운 분야이지만, '사각형으로 네모 박스 치는 것이 탐지, 색칠하는 것이 세그멘테이션'이라는 선만 그어 놓으면, 나머지는 모델의 특징을 하나씩 연결해 나가는 것뿐입니다. 시험 전에 이 기사의 표라도 다시 한번 살펴보시면 좋을 것 같습니다.

체계적으로 학습을 진행하고 싶은 분께는 AI 자격증 학습 정보를 모아둔 AI 자격증 나비(ai-kentei.net)도 추천합니다. 분야별 해설이나 학습 계획 수립 방법이 정리되어 있어서, 저 역시 학습의 전체적인 그림을 파악하는 데 도움이 되었습니다.

끝까지 읽어주셔서 감사합니다. 여러분의 학습에 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다!