네이버 쇼핑 검색, 사용자 스타일 ‘눈’으로 보고 추천한다

사람이 사물 인식하는 방식 활용...감성 키워드로 상품 분류

네이버 쇼핑검색 ‘스타일추천’ 기능 예시 이미지.ⓒ네이버

네이버가 쇼핑 검색에 딥러닝 기반 이미지 분석 기술을 적용, 상품의 감성적인 느낌까지 찾을 수 있게 한다.

네이버는 27일 딥러닝 기술을 활용해 상품에 대한 감성적인 특징을 자동으로 추출, 이를 기반으로 맞춤형 스타일의 아이템을 보여주는 ‘스타일추천’ 기능을 베타 오픈했다고 밝혔다.

기존에는 상품의 텍스트 정보를 분석해 가격·브랜드·색상 등과 같은 정형화된 속성 만을 분류할 수 있었다.

그러나 '스타일추천'은 이미지로부터 상품의 느낌을 자동 추출해 '로맨틱', ‘러블리’, ‘여리여리한’ 등과 같은 감성적인 느낌까지를 찾아줄 수 있다. 해당 기능은 시각적인 요소가 중요한 패션 의류 일부 키워드에 우선 적용됐다.

네이버는 이를 위해 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망(CNN·Convolutional Neural Network) 기술을 적용해 주어진 이미지 안에서 상품에 해당하는 영역을 자동으로 인식하고 그 영역에서 검색에 필요한 각각의 요소들을 추출해 가장 적합한 감성 키워드로 분류해냈다.

사람의 시신경이 사물을 인식하는 방식을 활용하는 CNN 기술은 방대한 데이터 속에서 일정한 패턴을 파악해내는 기술로 이미지 식별에 널리 쓰이고 있다.

아울러 네이버는 자체 구축한 유사이미지 검색 기술을 활용해 모바일에서 이미지를 클릭하면 비슷한 스타일의 상품을 찾을 수 있는 기능을 시범 서비스 중이다.

네이버는 상반기 내에 사용자들이 카메라로 직접 찍은 사진이나 온라인상의 이미지만으로 유사한 상품을 빠르게 찾아볼 수 있는 기능을 추가할 계획이다.

네이버 쇼핑 검색을 담당하는 이정태 박사는 “이용자 검색 패턴을 분석한 빅데이터를 기반으로 시즌이나 계절 등에 따라 추천 키워드도 자동으로 변경되며 향후 키워드 및 적용 범위는 점차 늘려나갈 것” 이라며 “사용자들이 원하는 상품을 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 새로운 시도들을 이어나갈 것”이라고 밝혔다.