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    인공지능 품은 네이버, '검색할 필요 없는 검색'으로 진화.....(발췌)

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    관리자 17-04-12 07:46 view3,224 Comment0

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    네이버가 검색 서비스에 인공지능(AI)을 확대 적용한다. 빅데이터를 분석, 검색 전에 이용자 취향에 맞게 추천하는 개인화 기능을 고도화한다. 정보·콘텐츠 홍수 속 이용자 선택 어려움을 해결한다. 정보 생성과 활용 환경이 다양화하는 미래 검색 변화에 대비한다.

    네이버는 지난 7일 열린 '네이버 검색 콜로키움 2017'에서 검색 발전 방향으로 'AI'와 '추천'을 제시했다. 이용자 취향과 행동을 분석해 개인화된 검색 결과를 제공하겠다는 점은 지난해 화두인 '라이브 검색'과 일맥상통한다. AI를 활용하면 방대한 데이터를 스스로 수집·분석, 정교한 맞춤형 추천이 가능하다. 인공신경망 이론을 활용한 AI 방법론 '딥러닝' 도입으로 정확도를 높였다. '검색할 필요 없는 검색 서비스'에 한 걸음 다가간다.

    네이버는 1년 동안 검색 '개인화'와 '결과 제공 방식'에 AI 활용을 늘렸다. AI 추천 시스템 '에어스(AiRS)'는 뉴스, 웹툰, 동영상, 쇼핑 등 다양한 콘텐츠를 개인 취향에 맞게 추천한다. 콘텐츠를 본 순서까지 고려해 스스로 학습하는 딥러닝 기술 '순환신경망(RNN)'을 활용한다. 최신 콘텐츠만 소비하는 뉴스처럼 시간을 고려한 추천이 가능해졌다. 콘텐츠 소비패턴이 비슷한 사용자를 묶어 비슷한 관심사를 가진 사람이 많이 본 콘텐츠를 추천하는 '협력필터(CF)' 방식에 정교함을 더했다.

    여행, 맛집 등 장소 추천에 '코나(ConA)'를 적용했다. '아이와 가기 좋은' '야경이 예쁜' 등 장소에 대한 인간 의도와 감성까지 파악하는 AI다. 딥러닝 일종인 '회선신경망(CNN)'을 활용해 블로그·댓글 등 이용자가 생산한 방대한 콘텐츠에서 목적·분위기 등 테마를 자동 추출한다.

    검색 결과를 보조하는 제공 방식도 AI로 개선했다. 최근 대화형 AI 엔진 '네이버아이(i)' 시범 서비스를 시작했다. 대화 순서까지 맥락으로 고려하는 '대화관리' 기술이 핵심이다. 통번역 앱 '파파고'는 딥러닝을 활용, 통계번역 방식보다 번역 품질을 개선했다. 이용자가 검색과 정보획득 과정에서 언어장벽을 해소하는 데 기여한다.

    검색과 AI 결합으로 이용자가 선택 어려움과 검색 불편을 해소하도록 돕는다. 검색 서비스 외연이 확장되면서 검색 과정 최소화 필요성도 커졌다. 음악, 동영상 등 콘텐츠는 검색 때문에 끊기는 일 없이 계속 소비하도록 만들어야 한다. 김광현 네이버 서치 리더는 “사용자가 검색할 필요가 없게 만드는 것이 미래 검색 서비스의 중요한 방향”라고 강조했다.

    생활환경지능 환경에서는 정보가 생성되고 활용되는 환경이 다양화된다. 사물인터넷(IoT)이 확산되면 PC·모바일뿐만 아니라 로봇, 자동차, 가전 등 다양한 기기가 플랫폼이 된다. 운전이나 조리 등 검색과 결과 확인이 어려운 사례도 발생한다. 모든 것을 일일이 찾는 것보다 음성으로 최적화한 정보와 콘텐츠를 제공해야 한다.

    향후 검색에 추천과 AI 활용을 지속 확대한다. 이날 공개한 키보드 앱 '네이버키보드'는 메신저 등 입력이 필요한 모든 서비스에서 네이버 검색과 추천을 이용하도록 돕는다. AI를 활용해 문맥에 맞는 콘텐츠와 자체 이모티콘을 추천한다. 파파고도 6월 정식 서비스를 시작하고 연내 10개까지 지원 언어를 늘린다. 쇼핑에만 적용된 이미지 검색도 전체로 확대한다. AI가 이용자 사진과 관련 정보를 제공한다.

    석상옥 네이버랩스 리더는 “생활환경지능에서 정보 생성과 소비 환경이 변화한다”면서 “공간의 정보화에 바탕을 두고 기기에 상관없이 이동 시에도 활용 가능한 웹서비스를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다.
    

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