[성상훈기자] 네이버가 포털서비스에 머신러닝(기계학습)을 도입하며 향후 언어 모델링과 자연어 처리, 단어 의미 이해 등 인지 기술 확장까지 추진하고 있어 주목된다.
구글, 마이크로소프트, 애플, 페이스북 등 글로벌 인터넷 기업들이 머신러닝 잇따라 경쟁에 뛰어들고 있는 터라 네이버의 행보에도 업계의 관심이 쏠리고 있다.
16일 업계에 따르면 구글이 최근 자사 머신러닝 기술을 집약한 프레임워크를 공개 버전(오픈소스)으로 내놨으며 마이크로소프트(MS)도 'DMLT(Distributed Machine Learning Toolkit)'라 부르는 머신러닝 분산 시스템을 공개 버전으로 내놨다.
이들은 머신러닝 기술을 오픈소스화해 향후 관련 생태계를 주도하겠다는 전략을 내세우고 있다.
머신러닝(Machine Learning)'은 인공지능 기술의 한 분야로 방대한 데이터 분석을 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 특정 결과값을 도출하는 기술을 의미한다. 기업의 예측 분석이나 프로세스 자동화에 주로 사용되고 있다.
빅데이터 분석이 '과거'의 데이터를 기반으로 '현재'를 분석한다고 한다면 머신러닝은 '미래'를 예측하고 스스로 인지능력을 갖춘다는 점에서 의미가 더 크다고 말할 수 있다.
◆네이버, 머신러닝 따라잡기 박차
네이버 관계자는 "지난 2013년부터 선행기술연구소인 '네이버랩스'를 주축으로 머신러닝 관련분야 연구를 진행하고 있다"고 말했다.
초기 선행연구 수준이었지만 네이버 측은 2년여 동안 지식인, 음성검색, 네이버 클라우드(N드라이브) 등 각 서비스에 머신러닝의 개념을 적용하고 있다고 말한다. 최근에는 네이버 쇼핑과 라인 메신저의 일부 서비스로 머신러닝을 확장하려고 준비중이다.
예를 들어 모바일 지식인에서 사진에 대한 질문에 올라왔을 경우 사진 이미지를 분석해 관련 카테고리를 자동으로 추천해준다.
또한 네이버 모바일 앱에서 '번역기'를 이용할때 이미 머신러닝 알고리즘을 적용한 음성 검색 서비스를 제공하고 있으며 기계 학습 알고리즘을 이용해 적은 인력으로도 빠른 속도로 지원 가능한 서비스 언어 수를 늘려가고 있다.
특히 음성 검색 서비스의 경우 머신러닝 기술이 스스로 이용자의 음성 입력을 인지하도록 해 음성 입력의 정확도를 향상시키고 있다.
'네이버 쇼핑'도 수억건에 달하는 네이버 쇼핑 상품을 적절한 카테고리로 나눠 자동으로 분류하는 알고리즘을 적용했다.
최근 구글이 발표한 머신러닝이 적용된 '구글 포토'의 경우 이용자가 특별한 행동을 하지 않아도 자동으로 얼굴을 인식하고 카테고리를 자동으로 나눠서 사진을 분류해주는 것과 같은 시스템이다.
◆네이버 "5년간 관련 분야 1천억 투자"
네이버랩스 김정희 수석연구원은 "머신러닝은 얼마나 서비스에 잘 적용시키느냐가 중요한 부분"이라며 "이를 위해서는 인프라나 데이터베이스(DB)구축을 통해 '딥러닝'에 활용할 수 있는 규모를 갖춰나가는 것이 현재 주요 과제"라고 설명했다.
김 연구원이 말하는 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 혼용해 쓰기도 한다.
김 연구원은 "머신러닝은 크게 알고리즘, 데이터, 하드웨어 인프라로 구성되며 그 핵심은 데이터의 양"이라며 "데이터가 많으면 수많은 데이터를 처리할 인프라를 구축해놔야 하고 대규모 데이터와 인프라가 뒷받침돼야 하기 때문에 일종의 규모의 경제가 돼가고 있는 중"이라고 덧붙였다.
최근 구글과 페이스북, MS 등 글로벌 인터넷 기업들이 머신러닝에 계속 투자하는 것도 이와 같은 맥락이다.
네이버랩스는 머신러닝뿐 아니라 로보틱스, 모빌리티, 스마트홈 분야에 향후 5년간 1천억원을 투자할 예정이다.
네이버는 머신러닝을 개인화된 플랫폼의 코어 기술로 인식하고 보유한 소프트웨어 개발 역량을 관련 분야로 확장해 개인화된 플랫폼을 개발한다는 전략.
네이버는 이에따라 국내외 시장을 망라해 개발분야 인력 확충에 나서고 있다. 네이버 관계자는 "네이버랩스는 하드웨어 분야에 소프트웨어 역량을 융합해 새로운 기술 혁신을 이어나가는 것을 목표로 하고 있다"며 "이를 위한 국내외 우수 인재들을 적극적으로 채용할 예정"이라고 전했다.
성상훈기자 hnsh@inews24.com
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