[ 시티저널 허송빈 기자 ] KAIST 전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다.

KAIST 문화기술대학원 이원재·박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 응용 프로그래밍 인터페이스(placeness.kaist.ac.kr:8080)에 공개했다.

관련 정보는 KAIST Wiki(placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php)에서 열람할 수 있다.

연구팀은 특정 소셜 네트워크 서비스에 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 단어를 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다.

연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다.

상위 장소의 장소성, 상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, 감성 분석 기반의 장소 분위기 추론, 사용자와 장소성의 연관성을 제공한다.

이를 통해 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기나 방문 목적을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.

이 기술은 현재의 위치 기반 추천 서비스를 인공 지능형 개인 비서 서비스로 도약시키는 원천 기술이 될 전망이다.

KAIST에 따르면 이번 연구는 기존 위치 기반 장소 검색과 추천 서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자가 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다.

사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다.