KAIST 이동수 교수팀 "인공지능 개인비서 서비스 활용 기대"
(대전=연합뉴스) 박주영 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이동만 교수 연구팀이 대중의 사회관계망서비스(SNS)를 분석해 개인에게 맞춤형 장소를 추천해주는 빅데이터 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
기존 위치기반 장소 검색과 추천 서비스는 고객의 후기를 수집하거나 방문을 통해 경험한 내용 등을 토대로 음식점 등 장소를 평가한다.
기본적으로 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에, 개인별 특수한 상황을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다.
하지만 같은 장소라도 사용자의 방문 목적에 따라 선호가 달라질 수 있다. 친목 모임과 상견례, 소개팅 등 다양한 사회적 맥락에 따라 장소를 추천받기 위해서는 추가 기능이 필수적이다.
이를 위해서는 해당 공간에서 사람들이 세부적으로 무슨 활동을 하고, 어떤 방식으로 공간을 소비하는지에 대한 데이터를 수집할 필요가 있다.
연구팀은 인스타그램에 올라온 100만여건의 사진과 글 등 공개된 자료를 분석해 사용자에 맞춤형 장소를 검색해주는 '응용 프로그래밍 인터페이스(API)'를 개발했다.
인공지능 학습 방식인 '딥러닝'(Deep Learning)을 이용해 사진을 분석한 뒤 '텍스트 마이닝'(Text Mining·문장을 분석해 의미 있는 정보를 추출하는 기술) 기법을 이용해 글을 분석, 사진의 의미를 추출하는 원리다.
같은 장소라도 시간대나 목적에 따라 다르게 활용한 이력을 알 수 있으며, 분위기나 방문 목적 등을 데이터로 수집할 수 있어 사용자의 의도에 따라 장소 추천이 가능하다.
앞으로 인공지능형 개인비서서비스 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이동수 교수는 "뉴스 미디어를 주로 다루는 트위터보다 젊은층이 사진을 중심으로 올리는 인스타그램이 연구 목적에 부합한다고 판단해 사용했다"며 "우선 서울지역을 대상으로 시범 적용했지만 다른 지역에도 확대할 것"이라고 말했다.
KAIST 문화기술대학원 이원재·박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이 연구의 API는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/를 통해 공개됐다.
jyoung@yna.co.kr
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