본 발명은 학습 영상에 포함된 객체 영역이 경계 박스 형태로 레이블된 경계 박스 수준의 학습 데이터를 인가받아 미리 학습된 방식에 따라 학습 영상의 특징을 추출하여 학습 특징맵을 획득하고, 특징맵과 경계 박스를 이용하여, 학습 특징맵에서 경계 박스 내부 영역 중 경계 박스 외부의 배경 영역과 유사한 영역을 나타내는 배경 주의맵을 획득하고, 학습 특징맵과 배경 주의맵으로부터 경계 박스 내부의 전경 영역에 대한 특징인 전경 특징을 획득하며, 전경 특징을 학습에 의해 미리 지정된 가중치에 따라 분류하여 객체 및 배경 클래스를 식별하는 클래스 분할부 및 가중치 중 객체 클래스 각각의 식별에 이용된 개별 가중치를 학습 특징맵에 가중하고 기지정된 방식으로 경계 박스에 대응하도록 정규화하여 객체 클래스 주의맵을 획득하고, 객체 클래스 주의맵과 배경 주의맵을 미리 학습된 방식에 따라 조합하여 시멘틱 영상 분할 장치를 지도 학습시키기 위한 가상의 픽셀 수준 학습 데이터인 의사 분할 데이터를 생성하는 의사 분할 데이터 생성부를 포함하여, 저비용의 약지도 학습 데이터인 경계 박스 수준 학습 데이터로부터 픽셀 수준 학습 데이터와 유사한 의사 픽셀 수준 학습 데이터를 획득할 수 있는 시멘틱 영상 분할 학습 데이터 생성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.