KAIST(총장 신성철)는 이동만 전산학부 교수 연구팀이 SNS의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

이번 기술은 기존 위치기반 장소 검색·추천 서비스 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용할 수 있다. 사용자 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소를 추천할 수 있다.

기존의 맛집 추천 서비스는 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점(매장)을 평가한다.

이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적·경제적 비용이 많이 소모된다. 또 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다.

같은 장소라도 데이트, 모임, 상견례 등 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르므로 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필요하다.

연구팀은 특정 SNS(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.

기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다.

이번 기술은 사용자가 원하는 장소의 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있으므로 사용자 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.

이동만 교수는 "위치기반 장소 검색·추천 서비스 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다"라며 "인공지능형 개인 비서 서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다.

한편, 이원재·박주용 KAIST 문화기술대학원 교수와 차미영 전산학과 교수가 공동으로 참여한 이번 연구 성과는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/를 통해 공개됐다.