다양한 AI 기술 활용…클릭수 증가 등 사용자 만족도 향상
[서울=경기일보/백상일 기자] 네이버는 지난해 웹검색 고도화를 위한 프로젝트인 ‘그리핀(Griffin) 프로젝트’를 통해 수집된 다량의 웹문서 중 고품질의 이미지를 네이버 이미지 검색에 반영해 이미지 DB 수량을 2배 이상 확대하고, 고품질의 이미지 검색 결과를 제공하는 데 주력했다고 3일 밝혔다.
특히 모바일 환경에서 검색어의 형태가 길어지고 다양화되는 롱테일(Long-Tailed) 검색어가 이미지 검색에서도 많이 인입되는 사용성 흐름에 맞춰, 보다 양질의 이미지 검색결과를 제공하기 위해 연구해왔다고 네이버는 측은 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.
그 결과 대용량의 이미지 데이터를 실시간으로 수집 및 반영하고, 안정적인 이미지 품질 분석이 가능해지면서, 네이버 이미지 검색에서 클릭수가 증가하는 등 사용자 만족도가 증가했다고 네이버는 분석했다.
네이버 웹&이미지 김상범 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.
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