네이버는 어떻게 사진을 자동으로 분류하나

인공지능의 한 갈래인 머신러닝(Machine Learning: 기계학습)에 대한 국내외 거물급 IT업체들의 투자에 가속도가 붙었다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 사람처럼 어떤 대상 혹은 상황을 이해할 수 있게 하는 기술이다.

데이터 양이 급증하고 그걸 처리할 수 있는 하드웨어 기술이 저렴해지면서 머신러닝도 대중화를 향해 치닫는 양상이다.

머신러닝 기술이 발전할수록 사람의 뇌가 할 일을 컴퓨터가 대신하는 것도 늘어나게 마련이다.

머신러닝 기술이 진화하면서 디지털 서비스 사용자 경험도 예전과는 많이 달라졌다. 과거에는 경험하기 힘들었던 서비스들이 속속 등장하고 있다. 국내 기업 중 머신러닝에 공격적으로 투자하는 대표적인 회사 중 하나로는 네이버도 꼽힌다.

네이버는 이미 다양한 서비스에 머신러닝 기술을 적용한 상황이다. N드라이브도 그중 하나다. N드라이브 사진 분류는 사용자가 드라이브에 사진을 업로드하면 동물, 음식, 텍스트 등으로 카테고리를 나눠 사진을 자동으로 분류해 주는 기능이다. 사전에 컴퓨터가 동물 사진 데이터를 많이 학습했기 때문에 동물 사진의 패턴을 이미 알고 있고 유사한 패턴을 가진 동물 이미지가 들어오면 카테고리에 자동으로 넣어 줄 수 있게 된다.

네이버 '검색어 자동 완성' 기능에도 머신러닝 기술이 녹아들었다. 이 서비스는 사용자가 검색창에 첫 글자만 입력해도 과거 데이터를 분석해 사용자가 원할만한 내용을 예측해서 알려준다. 축구를 좋아하는 사용자가 '메'자만 치면 리오넬 메시를 추천하는 식이다.

머신러닝으로 인한 IT서비스의 진화는 더욱 급물살을 탈 것으로 전망된다. 구글, 페이스북 등 유명 IT회사들이 최근 선보이는 서비스들은 대부분 머신러닝 기술에 기반하고 있다. 네이버도 마찬가지다. 머신러닝에 대한 투자를 계속해서 늘리는 모습이다.

머신러닝에 대한 네이버의 전략은 오는 27일 지디넷코리아가 서울 잠실 롯데호텔에서 개최하는 어드밴스드 컴퓨팅 컨퍼런스(ACC)에서 보다 구체적으로 살펴볼 수 있다.

이번 행사에서 네이버의 박종목 이사는 '데이터를 기반으로 하는 기술의 서비스와 사용자 경험 개선 사례'를 주제로 기조연설을 할 계획이다.

그에 따르면 딥러닝과 같은 머신러닝을 기초로 하는 기술은 학습 대상이 되는 데이터의 규모에 따라서 질적 수준이 좌우되기 때문에 빅데이터 기반 기술이라고 볼 수 있다. 그는 이번 컨퍼런스에서 딥러닝과 같이 데이터 기반 기술들이 어떻게 네이버의 서비스를 향상시키고 사용자 경험을 개선시키는지 사례 중심으로 발표할 예정이다.

머신러닝을 주특기로 하는 스타트업들의 발표도 주목된다. 이번 컨퍼런스에는 노타의 김태호 대표가 머신러닝 기술을 활용해 오타율을 감소시키는 소프트 키보드 개발 사례를, 솔리드웨어는 금융 빅데이터 분석을 위한 머신러닝 기술에 대해 발표한다.