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네이버는 모바일 시대를 맞아 폭증하고 있는 이미지, 동영상들이 각종 문서 내 특정한 규칙이나 패턴 없이 단순히 나열되는 방식에 머물러 있어, 사진과 동영상들을 추출해 의미있게 검색 결과에 반영하기 위한 내부 연구를 진행해 왔다.
네이버는 '멀티미디어 검색' 연구 과제를 서비스로 상용화하며, 이용자들이 블로그, 포스트 등에 올린 이미지들에 대한 클러스터링 기술을 활용해 베타 버전의 '맛집뷰(베타)' 서비스를 먼저 선보이게 됐다.
이번에 선보인 '맛집뷰(베타)'는 'Visual Summarization(시각적 요약)' 기술이 적용됐는데, 이는 'Deep Learning(딥러닝)'을 활용해 유사한 이미지 간의 클러스터링 과정을 거쳐 대표 이미지를 자동으로 추출하고, 거기에 문서의 출처 분석을 통해 최종적으로 노출 랭킹을 정하는 기술이다.
이를 통해 식당 등 지역 정보는 다양한 이미지 형 콘텐츠들의 단순 나열이 아닌, 정보로서 의미있게 정렬된다. 예를 들면, 음식점을 검색하면 음식, 식당 인테리어, 메뉴판 등으로 자동 분류돼 나열됨으로써, 이미지와 동영상 검색결과가 또다른 정보로서의 가치를 더할 수 있게 된다.
일부 식당을 대상으로 시범적으로 선보인 '맛집뷰(베타)' 서비스는 점차 수를 늘릴 예정이며, 점차 지역의 명소(랜드마크) 등 다양한 지역 정보 및 동식물(백과도감)로 그 적용 범위를 확장할 계획이다.
네이버의 김상범 박사는 "모바일 네이티브 세대들은 좁은 모바일 화면에서 자신의 생각과 기분을 표현하는데 텍스트에 기반한 정제된 문서로 의미를 전달할 뿐만 아니라, 사진과 같은 비언어적 요소로 의미를 전달하며 소통하고 있다"며, "모바일 검색에서 멀티미디어형 정보를 시각적으로 손쉽게 찾아볼 수 있도록 지원할 계획"이라고 덧붙였다.</p>
백민재 한경닷컴 게임톡 기자 mynescafe@naver.com
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