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·ConvolutionalNeural 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.