네이버의 인공지능 기반 여행지 검색 프로젝트인 ConA(코나)가 27일 국내 전체 시군 단위의 282개 지역에 대한 여행가이드 제공을 시작했다. 지난해 10월 여행지 검색 서비스를 시작한 후 기존 112개 해외 도시에 대한 인공지능 여행 가이드를 제공하는 상황에서, 일종의 내적 확대를 꾀한 셈이다.

현재 코나는 여행지 관련 빅데이터를 기반으로, CNN,LSTM 등 딥러닝을 활용해 인기키워드와 가볼만한 곳 등을 스스로 추천해 제공해 오고 있다.

여행지 검색에 있어 네이버는 여행지의 도시 및 여행 정보와 명소, 맛집, 쇼핑센터 등 가볼만한 곳을 비롯해 주제별 여행 리뷰와 호텔 및 항공 정보 등을 스스로 학습해 보여준다는 설명이다. 더불어 문서 요약 기술을 통해 다양한 UGC 문서에서 여행지 정보를 간단한 문장으로 요약한 마이크로-리뷰(Micor-review)도 제공하며 국내 여행지 검색은 Data Lab을 통한 키워드 추천, 숙박시설평균 가격, 사용자간여행팁을 공유할 수 있는 Live TALK 과 같은 기능을 새롭게 추가했다.

해외 여행지와 관련된 문서와 검색어 등의 빅데이터를 학습하며 품질을 지속적으로 고도화 해온 결과, 이번 국내 시군 단위 전 지역으로 확대 적용이 가능해졌다. 향후LARS(위치기반추천=Location Aware Recommendation System)기술도 준비하는 것으로 알려졌다.

물론 해외 도시를 지속적으로확대하고, PC 에서도 인공지능 여행지 검색을 이용할 수 있도록 준비하고 있다.

코나의 국내 적용 확대는 크게 두 가지 측면에서 시사하는 바가 크다.

먼저 네이버의 인공지능 기술력 확대다. 현재 네이버는 기술기반 플랫폼 기업을 표방하며 올해 클로바 상용화를 검토하는 한편, 웨이브라는 인공지능 스피커까지 준비하며 관련 서비스에 박차를 가하고 있다. 여기에 통엽액 파파고를 비롯해 다양한 인공지능 플랫폼을 다수 보유한 상태에서 일종의 힘을 기르는 중이다.

그런 이유로 코나의 최근 행보는, 큰 틀에서 인공지능의 강점을 준비하고 있는 네이버의 야심을 가장 적절하게 보여준다는 의미를 가지게 된다.

또 하나는 생태계적 관점에서 여행이라는 키워드를 살필 필요가 있다. ICT 기업 입장에서 생태계를 구축하는 방법은 다양하지만, 그 중 여행이라는 키워드는 다양한 강점을 보유하고 있다. 일단 데이터 확보에 용이하다. 나아가 오프라인의 이동행적을 파악하고 이를 바탕으로 비즈니스 모델을 쉽게 접목할 수 있다는 장점도 보유하고 있다.

구글의 구글트립을 살필 필요가 있다. 지메일 계정을 매개로 구글트립 서비스는 여행지에서 다양한 개인의 동선을 제안하고, 또 이를 바탕으로 스스로의 데이터 생태계를 구축할 수 있다. 네이버 코나도 이러한 관점에서 보면, 인공지능을 바탕으로 편리한 서비스를 제공한다는 일차적 생태계 구축과 동시에 자체 생태계 강화라는 일석이조의 목적을 달성할 수 있다.

여행은 스마트 모빌리티의 측면에서 매력적인 아이템이며, 또 생태계 강화에 큰 도움이 된다. 인공지능 기술력을 가다듬고 있는 네이버가 여행이라는 카테고리를 하지 않을 이유가 없다는 뜻이다.