[뉴시안=송범선 기자] 네이버가 고도화된 AI(인공지능) 기반 이미지 관련 기술을 기반으로 이미지 검색 기능을 진화시키고 있다.

네이버는 2017년 한 해 동안 ‘그리핀(Griffin) 프로젝트’를 통해 고품질의 이미지를 네이버 이미지 검색에 반영했다고 3일 밝혔다. 그리핀 프로젝트는 네이버의 고도화된 웹검색 프로젝트로 지난해동안 다량의 웹문서를 확보했다.

네이버는 이 기술을 통해 이미지 DB 수량을 2배 이상 확대했다. 또 고품질의 이미지 검색 결과도 제공했다.

현재 주식시장에 거래되고 있는 NAVER(035420)는 이날 1.58% 하락 마감했다. 이는 최근 한달동안 급격히 상승한 부분과 네이버의 PBR이 8.12나 되는 고평가 된 우려가 반영된 것으로 풀이된다.

하지만 현재 추세가 살아있고, 지속적인 AI 시스템 도입을 통한 미래가치를 높게 살수 있다고 전문가들은 말했다. 현재가치는 고평가지만 미래가치는 높기 때문에 현재의 추세를 살려 단기적으로 접근 가능하다는 설명이다.

네이버의 AI 서비스 시스템이 이번이 처음은 아니다. 네이버는 그동안 개선된 다량의 이미지 DB와 기술을 활용해 이미지 기반 AI 서비스들을 잇달아 출시했다.

작년 9월 네이버의 첫 비쥬얼 서치 서비스 스마트렌즈를 오픈했다. 이어 쇼핑렌즈와 Place 인식 기술을 추가로 접목했다. 여기에 인공신경망 성인이미지 필터 시스템 X-eye도 작년 7월 오픈했다. 또 네이버는 지난 12월 U+와 함께 AI 플랫폼 클로바에 IPTV와 가정용 IoT를 접목한 스마트홈 서비스 'U+우리집AI' 를 선보였다. 'U+우리집AI'는 LG유플러스와 네이버가 새롭게 선보이는 인공지능 스피커 '프렌즈' 또는 U+tv 리모콘을 통해 U+tv 의 VOD를 편리하게 검색할 수 있다.

이처럼 다양한 AI기능을 잇따라 출시하며 과학적으로 우수한 시스템을 완성해 나가겠다는 것이다.

3일 네이버는 모바일 환경에서 롱테일(Long-Tailed) 검색어가 이미지 검색에서도 많이 인입된다고 밝혔다. 롱테일 검색어란 검색어의 형태가 길어지고 다양화되는 것을 뜻한다. 이에 네이버는 사용자의 취향에 맞춰 양질의 이미지 검색결과를 제공하기 위해 연구해 왔다고 설명했다.

네이버 이미지 검색 고도화에는 ▲대규모 이미지 DB 수집 및 정제 기술 ▲증가한 DB 규모에 따른 대규모 이미지 데이터 처리 시스템 ▲이미지 품질 평가와 관련된 기계학습 시스템 등 다양한 AI 기술이 활용됐다.

네이버는 이미지의 품질을 평가하는 요소를 지속적으로 개발해 이를 활용하기 위한 별도의 '이미지 자질(피쳐) 저장소'를 구축했다.

또한 딥러닝을 기반으로 사용자의 니즈에 신속하게 대응하고, 수십억 건의 이미지에 대한 속성을 분석하기 위해 대규모 데이터 처리 시스템을 자체 개발했다.

아울러 실시간으로 수집된 DB들은 이미지 정보가 가지고 있는 많은 텍스트 정보 중 신뢰도 높은 텍스트를 자동 추출하고, AI 통번역 기술을 기반으로 다국어를 대응하거나 성인이미지를 자동으로 분류하는 정제 기술을 거치도록 했다.

그 결과 대용량의 이미지 데이터를 실시간으로 수집 및 반영하고, 안정적인 이미지 품질 분석이 가능해지면서, 네이버 이미지 검색에서 클릭수가 증가하는 등 사용자 만족도가 증가했다고 부연했다.

김상범 네이버 웹&이미지 리더는 "이미지 검색어의 형태도 갈수록 세분화, 다양화되고 있는 만큼, 보다 다양한 주제에 대한 양질의 이미지를 수집해 제공하기 위해 노력했다"며 "이미지 검색 개선에 대한 지속적인 연구는 네이버가 글로벌 검색엔진으로 진화하기 위한 초석"이라고 말했다.