이는 폭넓은 범위의 이미지와 동영상 데이터에서 규칙과 패턴을 찾는 내부 연구의 결과물이다. 딥러닝(심층학습) 기술을 활용해 이미지·동영상의 내용을 의미적으로 분석해 사람이 일반적으로 사용하는 언어(자연어)로 연결했다는 설명이다.
결국 컴퓨터 시스템이 알아서 연예인이나 정치인 등 유명인들의 사진이나 동양상을 주제별로 시간대에 맞춰 분류해 낸 것이다.
네이버는 첫 적용 대상으로 1000여 명의 유명인들을 선정, 이들의 방송, 콘서트, 공항 출국 등 스케쥴에 따라 관련 이미지가 생성되는 것을 파악했다. 이에 따라 이벤트 단위로 이미지를 묶어 시간 순대로 정보를 탐색할 수 있도록 구성했다.
예를 들어, 모바일 검색 창에 걸그룹 '여자친구'를 입력하면 검색결과에서 여자친구가 참석한 음악방송, 화보 촬영, 팬사인회 등 이벤트에 따른 관련 이미지들을 시간 순서대로 볼 수 있다. 보다 다양한 결과는 이미지 탭을 통해 확인할 수 있다.
이를 위해 네이버는 딥러닝 기술을 활용, 각 셀럽들의 뉴스 기사에서 유의미한 이벤트와 이벤트를 설명하는 핵심 문장을 추출하고 종합하는 과정을 거쳐 기사 내 유사 이미지들을 묶어 모바일 검색 결과에 제공한다.
특히 아이돌 등의 주요 팬 연령층인 10~20대 이용자가 데이터를 소비하고 생성하는 방식을 심층적으로 연구해 이번 '이미지 타임라인' 사용자환경(UI)을 구성했다.
네이버 김상범 박사는 "'이미지 타임라인' 서비스는 이미지를 검색할 때 검색 결과를 아래로 쭉 훑어보면서 정보를 얻거나 다른 정보에 대한 힌트를 얻는 경우가 많다는 점을 바탕으로 연구한 결과"라며 "사진과 같은 비언어적 요소로 의미를 전달하고 소통하는 모바일 이용자들을 위해, 멀티미디어형 정보를 보다 손쉽게 찾아볼 수 있도록, 이미지 및 동영상 검색 강화를 지속할 계획"이라고 말했다.
한편 네이버는 검색 분야에서 '이미지 타임라인' 서비스를 향후 인물뿐만 아니라 축제·행사, 상품, 지역 등에 적용해 이용자들이 보다 다양한 범위에서 시간의 흐름에 따른 시각적 정보를 접하도록 라이브 검색을 강화한다는 계획이다.
hjkim01@fnnews.com 김학재 기자
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