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[인공지능과 딥러닝⑨-1] 한 발 앞서 딥러닝 적용…검색 품질 개선이 최종 목표

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  • 테크엠 편집부
  • 2015.03.27 06:10
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국내 AI 대표주자들·네이버

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머신러닝은 새로운 이론이 아니다. 음성·이미지 인식, 번역 등의 분야에서 꾸준히 머신러닝 기술을 활용해 왔다. 다만 쓸 만한 성능을 내지 못했을 뿐이다. 그런데 최근 딥러닝 기술의 발전으로 상황이 달라졌다. 딥러닝을 적용한 음성인식은 에러율이 5%대 까지 떨어졌다. 음성인식 에러율은 2000년 이후 10년간 10%에도 이르지 못한 채 답보상태에 있었다.

구글은 2012년 최초로 딥러닝을 적용한 음성인식 서비스를 출시했다. 네이버도 2012년 말부터 딥러닝을 연구하고 적용하기 위한 본격적인 움직임을 시작했다. 그 결과 2013년 딥러닝을 적용한 음성인식 검색 서비스를 출시할 수 있었다. 김정희 네이버랩스 수석연구원은 “딥러닝 논의를 따라가며 선제적으로 대응한 결과, 한국에서 가장 빨리 딥러닝을 적용한 서비스를 출시할 수 있었다”고 설명했다.

현재 네이버는 딥러닝을 3가지 서비스에 적용하고 있다. 음성인식 검색 서비스, N드라이브 사진 분류 서비스, 지식iN 서비스다. 지난해 9월 서비스를 시작한 N드라이브 사진 분류는 N드라이브에 업로드된 사진을 별도의 태그 없이 동물, 음식, 자연 등 테마별로 정리해 보여주는 서비스다.

지식iN에서도 사진을 자동으로 분류하는 기능이 적용됐다. 모바일에서 지식iN 서비스를 이용하는 사용자들은 사진을 찍어 올리면서 ‘이게 뭐죠?’라고 묻는 경우가 많다. 이런 경우 서비스를 하는데 어려움이 발생한다. 보통 지식iN에 새로운 질문이 등록되면 텍스트 분석을 통해 질문 분야를 자동으로 분류하고 해당 분야 전문가들이 답할 수 있도록 돕는다.

하지만 ‘이게 뭐죠?’라고 묻는 질문은 텍스트 분석이 불가능하다. 질문 분류를 통해 적절한 전문가를 연결하기 어려운 것이다. 사진 자동 분류 기능은 이미지 중심으로 올라온 질문에 유용하다. 사진 종류를 분류하면 질문 분야도 나눌 수 있기 때문이다. 예를 들어 동물 사진과 함께 올라온 질문을 동물 전문가가 답할 수 있도록 질문을 분류하는 것이다. 실제로 지식iN에 사진 자동분류 기능을 추가한 서비스는 지난해 10월 지식iN에서 수의사들이 직접 답해주는 전문가 코너를 신설하면서 함께 시작됐다. 동물 사진이 들어간 질문은 수의사들이 답할 수 있도록 한 것이다.

한 발 앞서 딥러닝 적용… 검색 품질 개선이 최종 목표
한 발 앞서 딥러닝 적용… 검색 품질 개선이 최종 목표
딥러닝으로 만드는 새로운 서비스
김정희 수석연구원은 “현재 서비스들은 딥러닝 기술을 적용하는 베타 서비스일 뿐”이라며 “최종 목표는 검색 품질을 개선하는 것”이라고 말했다. 네이버는 딥러닝을 이용해 음성·이미지 인식은 물론 자연어 이해능력을 높이기 위해 노력하고 있다. 검색 품질을 높이기 위해서는 자연어 이해 연구가 중요하다. 자연어 연구를 통해 단어의 의미를 이해할 수 있게 되면 여러 가지 새로운 일이 가능하기 때문이다. 예를 들어 ‘구글-미국+한국=네이버’나 ‘왕-남자+여자=여왕’같은 방식으로 단어의 의미를 이용한 검색이나 연산도 가능하다. 지금까지와 다른 새로운 검색 서비스가 가능한 것이다.

또 김 수석연구원은 검색 이외의 영역으로 딥러닝을 확장할 계획도 갖고 있다고 설명했다. 딥러닝은 데이터가 많이 있을 때 새로운 일을 가능하게 하는 기술이다. 어떤 일을 할지는 사용자가 결정하면 된다. 컴퓨터 시스템 분야도 새로운 일이 가능한 영역 중 하나다. 보안회사 시만텍의 경우 보안에 머신러닝을 적용하는 것이 올해 화두다. 머신러닝을 이용해 자동으로 바이러스를 찾아내겠다는 것이다.

네이버도 시스템 분야에 딥러닝을 적용하기 위해 노력하고 있다. 네이버는 많은 서버를 운영하고 있다. 서버 수가 많은 만큼 매일 장애가 발생하고 이를 유지·관리하는데 노력이 필요하다. 그런데 지금까지의 장애 데이터를 분석하면 어떤 서버에 어떤 장애가 일어날지 예측하는 것이 가능하다. 그만큼 시스템 운영을 효율적으로 할 수 있게 되는 것이다.

현재 네이버의 딥러닝 연구는 네이버랩스에서 주도하고 있다. 네이버랩스에서는 딥러닝을 주로 연구하는 연구진이 선행 연구를 하면서 음성인식, 이미지인식 등을 주로 연구하는 연구원들과 협업하는 방식으로 딥러닝을 서비스에 적용하고 있다. 딥러닝 기술수준을 높이는 동시에 서비스에도 빠르게 반영할 수 있다.

국내 최고의 딥러닝 전문가로 평가받는 김 수석은 협업을 강조하는 네이버랩스의 분위기가 딥러닝을 연구하고 새로운 서비스에 적용하는데 최상의 환경이라고 강조했다. 문제는 인력 부족이다. 그동안 인공지능 분야는 암흑기였고 그만큼 전공자나 연구자가 거의 없었기 때문이다. 이는 세계적으로도 공통된 현상이라 많은 기업이 각자 전문가를 키워가는 상황이다. 김 수석은 “네이버랩스의 문화와 네이버의 많은 데이터는 딥러닝 연구를 통해 새로운 길을 열어갈 인재가 성장하기에 최상의 환경”이며 네이버에서의 딥러닝 연구에 자신감을 표출했다.
도강호 기자

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