네이버는 27일 딥러닝 기술을 활용해 상품에 대한 감성적인 특징을 자동으로 추출하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 귀여운, 화려한 등의 감성 키워드 별로 네이버 쇼핑 검색 기능의 고도화를 노렸다는 평가다. 스타일추천 기능의 베타오픈이다.

스타일추천은 이미지로부터 상품의 느낌을 자동 추출해 ‘로맨틱’, ‘러블리’, ‘여리여리한’ 등과 같은 감성적인 느낌을 큐레이션 하는 기능이다. 일단 시각적인 요소가 중요한 패션 의류 일부 키워드에 우선 적용됐으나 추후 확대할 방침이다.

딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기술을 적용했다는 후문이다. 주어진 이미지 안에서 상품에 해당하는 영역을 자동으로 인식하고, 그 영역에서 검색에 필요한 각각의 요소들을 추출해 가장 적합한 감성 키워드로 분류했다고 밝혔다. 더불어 네이버는 자체 구축한 유사이미지 검색 기술을 활용해 모바일에서 이미지를 클릭하면 비슷한 스타일의 상품을 찾을 수 있는 기능을 시범 서비스하는 중이라고 전했다.

네이버 쇼핑 검색을 담당하는 이정태 박사는 “이용자 검색 패턴을 분석한 빅데이터를 기반으로 시즌이나 계절 등에 따라 추천 키워드도 자동으로 변경되며, 향후 키워드 및 적용 범위는 점차 늘려나갈 것” 이라면서 “사용자들이 원하는 상품을 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 네이버가 축적한 다양한 AI 기술을 활용해 새로운 시도들을 이어나갈 것”이라고 강조했다.