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동창회·미팅… 빅데이터로 ‘맞춤형 장소’ 추천

입력 : 2017-08-29 21:14:44 수정 : 2017-08-29 21:14:42

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카이스트 이동만 교수팀 / SNS 정보 분석 기술 개발 카이스트(KAIST)는 전산학부 이동만(58) 교수팀이 사회관계망서비스(SNS)를 분석해 개인에게 맞춤형 장소를 추천하는 빅데이터 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. 

카이스트 이동만 교수(왼쪽)와 신병헌(가운데)·최인경 박사과정.
카이스트 제공
기존 위치기반 장소 검색이나 추천 서비스는 고객의 방문 후기를 수집하거나 경험한 내용을 토대로 평가한 것이어서 방문 목적이 다를 경우 유효성이 떨어진다. 사용자 전체의 관심과 선택의 평균치에 중점을 두기 때문에 개인의 특수한 상황을 충분히 고려하지 못하는 한계 때문이다.

따라서 친목모임과 상견례, 소개팅 등 다양한 사회적 맥락에 따라 장소를 추천받기 위해서는 해당 공간에서 사람들이 세부적으로 무슨 활동을 하고, 어떤 방식으로 공간을 소비하는지에 대한 데이터가 필수적이다.

연구팀은 인스타그램에 올라온 100만여건의 사진과 글 등 공개된 자료를 바탕으로 사용자에 맞춤형 장소를 검색해주는 ‘응용 프로그래밍 인터페이스(API)’를 개발했다. 인공지능 학습 방식인 ‘딥러닝’을 이용해 사진을 분석한 뒤 ‘텍스트 마이닝’(Text Mining.문장을 분석해 의미 있는 정보를 추출하는 기술) 기법을 이용해 글을 해석, 사진의 의미를 추출하는 원리다. 이를 적용하면 같은 장소라도 시간대나 목적에 따라 다르게 활용한 이력을 알 수 있다. 분위기나 방문 목적 등을 데이터로 수집할 수 있어 사용자의 의도에 맞는 장소 추천도 가능하다. 이 교수는 “뉴스 미디어를 주로 다루는 트위터보다 젊은층이 사진을 중심으로 올리는 인스타그램이 연구 목적에 부합한다고 판단해 사용했다”고 연구 배경을 설명했다.

대전=임정재 기자 jjim61@segye.com

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