네이버 이미지검색이 딥러닝 기반의 다양한 이미지 이해 기술들을 적용하며 검색 품질을 고도화하고 있다.
14일 네이버는 딥러닝 기술 중 하나인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network·CNN) 기술을 활용해 이미지검색을 개편했다고 밝혔다.
그동안 네이버는 기존의 정보검색 기술과 딥러닝 기반의 이미지 분석 기술을 함께 응용하는 연구를 진행했다.
이는 사용자들이 네이버 검색을 통해 다양한 통계 정보, 대중교통의 시간표, 글귀, 악보, 인공지능(AI) 기반의 최신 기술까지도 이미지로 빠르게 습득하기를 원하는 니즈가 커지고 있음을 반영해, 보다 고도화된 이미지 분석과 이해 기술이 필요하다고 판단한데 따른 것이다.
기존 이미지검색이 이미지와 관련 있는 텍스트와의 연관성을 중심으로 결과를 제공했다면, 이번 개편을 통해서 사용자의 검색의도와 실제 이미지 자체를 분석한 결과를 보여준다.
이를 위해 네이버는 이미지검색을 통해 인입된 수십억 건의 검색로그를 기반으로 사용자의 의도(이미지검색으로 인물·문서·악보·지도 등을 찾고자하는 니즈)를 분석하고, 이를 CNN 기술을 이용해 이미지를 분석한 정보와 연결시킴으로써 텍스트와 이미지를 함께 고려하는 이미지검색 랭킹 기술을 개발했다.
특히, 네이버는 인물, 상품, 식당 등 16개의 주제군과 ‘~악보’, ‘~지도’, ‘~로고’ 등과 같은 주요 검색어 유형 150여 개를 대상으로 이번 이미지검색 개편을 진행했다.
예를 들어, 사용자가 네이버 검색창에 ‘보헤미안 랩소디 악보’, ‘캘리그라피 글귀’ ‘아무것도 안했는데 벌써’, ‘짱절미’ 등을 입력하면 보다 향상된 이미지검색 결과를 만나볼 수 있다.
