네이버는 이달 말까지 동영상, 이미지 등 다양한 형태의 데이터 딥러닝에 필요한 원천소스, 학습알고리즘, 사용방법, 서비스 적용 결과 등을 통합한 딥러닝 학습 데이터센터를 구축한다고 5일 밝혔다.
네이버는 이를 통해 딥러닝을 적용한 자율주행과 쇼핑검색, 사물인식 등 다양한 AI 서비스를 확대하는 동시에, 전사 관련 조직 연구 활용 및 AI 서비스 개발 경쟁력을 한 층 끌어올리겠다는 포부다. AI 시장의 동반 성장과 기술 개선을 위한 외부 교류도 넓힐 계획이다.
네이버는 검색 서비스를 통해 축적해 온 빅데이터와 AI 기술을 통합하고 다양한 사용자 서비스에 접목하기 위해 별도 TF를구축 프로젝트를 진행해 왔다.
네이버 측은 이번 딥러닝 학습 데이터센터를 통해 다양한 AI 서비스 상용화와 해당 시장 경쟁력 확보에 날개를 달아 줄 것으로 기대하고 있다.
딥러닝 데이터센터에는 텍스트 입력 기반의 검색어 정보뿐 아니라, 소리,이미지, 동영상 등 다양한 형태의 검색 입력 정보 및 이를 대응하는 학습된 배경 자료가 데이터베이스로 축적될 예정이다.
예를 들어, 자동차 자율주행 시에는 주변 환경의 사물 이미지를 인식해 위험 요소를 사전 대응할 수 있는 데이터를 제공한다.
특정 인물의 이미지를 검색 입력할 경우에도, 인물의 성별, 연령, 인종, 표정 등 세분화 된 빅데이터를 최적으로 구분하는 딥러닝 기술이 적용돼, 사용자의 검색 요구에 가장 부합한대응 정보를 제공하게끔 한다.
네이버학습 데이터 구축 전담 부서에서는 정보 매칭 기술의 정확도를 끌어올리기 위해 도로상황, 얼굴인식, 쇼핑 등과 관련된 수십만 건의 자료를 분석, 학습 데이터로 구축하고 있다.
이는 기계학습 결과의 정확도를 100%에 가깝게 끌어올려줄 전망이다. 네이버는 특히, 자율주행, 얼굴인식, 쇼핑검색, 위치기반 여행검색 등 AI기술 적용 서비스 제공 시 사용자의 높은 만족도를 끌어낼 것으로 전망하고 있다.
네이버는 학습 데이터센터의 '딥러닝 데이터베이스'를 기반으로 AI 서비스 시장 기술 교류 확대에도 힘을 쏟는다.
AI 서비스 경쟁력 강화와 시장 기술 선도를 위해 연구기관 협력, 학습용 공개 경진대회 등 다양한 외부협력 기회를 열어 시장 전체의 AI 연구개발 저변 확대에도 나선다.
네이버는지난 4월에도 검색 콜로키움을 개최해, 차세대 AI전문가 대상 검색에 적용된 AI 기술을 공개한 바 있다.
김광현 네이버 서치(Search) 리더는 "이번 딥러닝 빅데이터센터구축은, 검색 데이터 기반 AI 기술선도 기업으로의 차별적 역량을 집대성한 결과"라면서 "다양한 환경의 사용자 AI 서비스 경쟁력을 강화함은 물론, 외부 협력을 통해 새로운 기술플랫폼 생태계 구축을 선도할 것"이라고 말했다.