[한국대학신문 김정현 기자] 한국과학기술원(KAIST, 총장 신성철) 연구진이 사회관계망서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 사용자 개인이 원하는 장소를 추천해 주는 알고리즘(어떤 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령어의 집합)을 개발했다.

맛집 추천 서비스, 소셜 커머스 등 기존의 위치를 기반 장소 추천 서비스는 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가했다. 이는 데이터가 누적될수록 점차 사회적으로 평균적인 수준의 장소를 제공하게 된다는 점에서 그 한계가 지적돼 왔다. 사용자 개개인의 특성을 고려하지 못한다는 의미다.

따라서 같은 장소라도 사용자의 방문 목적(모임, 상견례, 소개팅 등)과 사회적 맥락을 파악할 수 있으려면 사람들이 각 장소에서 세부적으로 어떤 활동을 했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다.

KAIST는 이원재, 박주용 교수(문화과학기술대학원)와 차미영 교수(전산학) 연구진이 이 같은 내용의 알고리즘을 개발하고 그 결과물인 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 인터넷에 공개(링크)했다고 29일 밝혔다.

연구팀은 앞서 개발한 워드백(Wordbag) 기술을 알고리즘에 반영했다. 사진을 중심으로 운영되는 유명 SNS의 사진, 텍스트 데이터를 바탕으로 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석해 분류하는 기술이다.

여기에 기존 인공지능 딥러닝(Deep-Learning)과 사진을 분석하는 기술이 합쳐진 게 이번에 나온 알고리즘이다.

연구진은 공개된 API가 △상위 장소의 성격(장소성, placeness) △상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론 △감성분석 기반의 장소 분위기 추론 △사용자와 장소성 간 연관성 네 가지 정보를 제공한다고 설명했다.

예컨대 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위 장소(코엑스. 아이파크몰)와 내부 장소들에 대해 언급된 데이터를 분석, 밝은 분위기 내지는 데이트, 공부, 회의 등과 같이 행위ㆍ방문자ㆍ시간ㆍ분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다는 것이다.

연구책임자 이원재 KAIST 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 설명했다.

이어 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인 비서 서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 전망했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.