본 발명은 미리 학습된 인공 신경망으로 구현되어 인가되는 입력 영상에 대해 신경망 연산으로 특징을 추출하여 표현자맵을 획득하는 표현자 추출부, 도메인에 무관하게 식별되어야 하는 다수의 클래스 각각의 일반화된 특징을 나타내는 다수의 대표 표현자 벡터로 구성된 대표 표현자가 저장된 메모리, 표현자맵의 채널 방향의 다수의 픽셀 벡터 각각과 다수의 대표 표현자 벡터 사이의 유사도에 따라 다수의 픽셀 벡터 각각이 각 클래스에 대응할 확률을 나타내는 가중치맵을 표현자맵과 결합하여 결합 표현자맵을 획득하고, 결합 표현자맵의 채널 방향의 다수의 픽셀 벡터 각각에 대해 신경망 연산하여 다수의 결합 클래스 벡터를 획득하는 표현자 결합부 및 미리 학습된 인공 신경망으로 구현되어 다수의 결합 클래스 벡터 각각에 대해 신경망 연산하여 입력 영상의 각 픽셀의 클래스를 식별하고, 식별된 클래스별로 입력 영상을 구분하여 의미론적 분할 영상을 획득하는 영상 분할부를 포함하여, 메모리에 저장된 대표 표현자 벡터를 기반으로 도메인에 무관하게 입력되는 영상을 의미론적으로 정확하게 분할할 수 있으므로, 학습되지 않았거나 이전 입력되지 않은 미지의 도메인에서 획득된 입력 영상이 인가되더라도 영상을 의미론적으로 분할할 수 있는 의미론적 영상 분할 장치 및 방법을 제공한다.