네이버, 딥러닝 기술로 이미지 검색 강화

텍스트 아닌 이미지 자체 분석해 연관 결과 표출

네이버가 딥러닝 이해 기술을 통해 이미지 검색을 개편했다고 14일 밝혔다.

네이버는 딥러닝 기술 중 하나인 합성곱신경망(CNN) 기술을 활용, 이미지 자체에 대한 분석 결과를 보여준다.

기존엔 이미지 검색시 이미지와 관련 있는 텍스트와의 연관성을 중심으로 결과를 제공했다면, 개편 이후엔 사용자의 검색 의도와 실제 이미지 자체를 분석한 결과를 표출한다.

네이버 이미지 검색 개편

검색의도 분석에는 이미지검색을 통해 인입된 수십억 건의 검색 로그가 활용된다. CNN 기술을 이용하면 이미지를 분석한 정보와 검색의도를 연결시켜 텍스트와 이미지를 함께 고려한다.

네이버는 인물, 상품, 식당 등 16개의 주제군과 ‘~악보’, ‘~지도’, ‘~로고’ 등과 같은 주요 검색어 유형 150여 개를 대상으로 이번 이미지검색 개편을 진행했다.

가령 네이버 검색창에 ‘보헤미안 랩소디 악보’, ‘캘리그라피 글귀’ ‘아무것도 안했는데 벌써’, '짱절미' 등을 입력하면 이전보다 향상된 이미지검색 결과를 확인할 수 있다고 네이버는 설명했다.