네이버, 쇼핑검색에서 느낌 표현에 맞는 '스타일추천' 해준다

상품의 '느낌' 표현한 키워드에 적합한 아이템 추천
패션 의류 일부 키워드에 우선 적용…점차 확대

[아시아경제 한진주 기자] 네이버(NAVER)가 딥러닝 기술을 활용해서 키워드에 맞는 스타일의 아이템을 보여주는 '스타일추천' 기능을 선보인다.

27일 네이버는 가격, 브랜드, 색상 외에 '귀여운', '화려한' 같은 감성적인 키워드에 적합한 아이템을 추천해주는 '스타일추천' 베타 버전을 오픈했다고 밝혔다.

'스타일추천'은 이미지로부터 상품의 느낌을 자동으로 찾아 '로맨틱', '러블리', '여리여리한' 등 감성적인 느낌까지 찾아주는 기능이다.

네이버는 시각적인 요소가 중요한 패션 의류 일부 키워드에 스타일추천을 우선 적용했다. 적용 범위는 점차 확대할 예정이다.

예를 들어 모바일 쇼핑검색에서 '신혼여행룩'을 입력하면 '여신룩', '에스닉한', '보헤미안룩' 등 키워드에 따른 상품을 찾아볼 수 있다.

네이버는 이를 위해 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기술을 적용했다. 우선 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 있는 기술이다.

네이버는 자체 구축한 유사이미지 검색 기술을 활용해 모바일에서 이미지를 클릭하면 비슷한 스타일의 상품을 찾을 수 있는 기능을 시범 서비스하고 있다. 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 네이버가 축적한 다양한 AI 기술을 활용해 새로운 시도들을 이어나갈 것"이라고 덧붙였다.