네이버는 딥러닝 기술을 활용해 상품의 감성 특징을 자동 추출해 키워드별로 보여주는 `스타일추천` 기능 시범 서비스를 시작했다고 27일 밝혔다.
기존에는 상품 텍스트 정보를 분석해 가격, 브랜드, 색상 등 정형화된 속성만을 분류했다. 스타일추천은 이미지에서 상품 느낌을 자동 추출해 `로맨틱` `러블리` `여리여리한` 등 감성 느낌까지 찾아준다. 시각 요소가 중요한 패션 의류 일부 키워드에 우선 적용됐다.
모바일 쇼핑검색에서 `신혼여행룩`을 입력하면 `여신룩` `에스닉한` `보헤미안룩` 등 감성 키워드에 따른 다양한 상품을 제시한다. 적용 범위를 점차 확대한다.
기술 구현을 위해 딥러닝 기반 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기술을 적용했다. CNN 기술은 사람 시신경이 사물을 인식하는 방식을 활용한다. 주어진 이미지 안에서 상품에 해당하는 영역을 자동 인식한다. 검색에 필요한 각각 요소를 추출해 가장 적합한 감성 키워드로 분류한다.
자체 구축한 유사 이미지 검색 기술을 활용해 모바일에서 이미지를 클릭하면 비슷한 스타일 상품을 찾는 기능을 시범 서비스 중이다. 상반기 내 사용자가 카메라로 직접 찍은 사진이나 온라인상 이미지만으로 유사 상품을 빠르게 찾는 기능을 추가한다.
이정태 네이버 쇼핑 검색 담당 박사는 “이용자 검색 패턴을 분석한 빅데이터 기반으로 시즌이나 계절 등에 따라 추천 키워드도 자동 변경 된다”면서 “키워드와 적용 범위를 점차 늘릴 것”이라고 말했다.
오대석기자 ods@etnews.com