[뉴스비전e 김호성 기자] 인터넷포털 '네이버(NAVER)'와 글로벌 모바일 메신저 '라인(LINE)' 등을 운영하는 있는 네이버.

하루 평균 약 2,400만 명이 방문하는 검색 점유율 1위의 대한민국 대표 인터넷 기업인 네이버는 미래 성장동력 발굴을 위해 인공지능 기술 개발에 공격적인 투자를 하고 있으며 전담 조직인 네이버 랩스(NAVER LABS)를 분사하고 향후 3년간 1천200억원을 투자해 글로벌 경쟁력을 강화할 계획이다.

한성숙 네이버 대표 <사진 / 네이버>

2016년 11월 태스크포스‘J’를 네이버와 라인의 핵심인력과 네이버 랩스의 전문 인력 150명으로 구성해 인공지능 서비스 개발과 네이버 랩스가 개발한 인공지능 기술 사업화에 전사적 역량을 집중하고 있다.

네이버 최고 경영층의 전폭적인 지원을 받고 있는 J는 인공지능 비서 자비스(Jarvis)의 첫 자를 따서 명명된 것으로 알려졌다.

▲딥러닝(Deep Learning)

네이버 앱 음성인식, 지식iN과 N드라이브의 이미지 자동 분류 등에 적용되어 품질 개선 성과를 보여주고 있다.

향후 기계번역을 위한 언어 모델링, 감정 분석, 문서 요약, 단어의 의미 이해, 자연어 처리 등 사람의 생각을 이해할 수 있는 발전된 인지 기술로 확장 계획이다.

딥러닝은 음성인식 성능 향상을 위한 음향 모델 개선, 이미지 자동 분류, 음성인식과 기계번역 성능 향상을 위한 언어모델 성능 개선, 감정 분석(sentiment analysis), 의미 분석(semantic analysis), 문서 요약(document summarization) 등의 핵심 기술의 기반으로 중요성이 높다.

▲음성인식/음성합성

방대한 검색 데이터와 최신 딥러닝 기술을 활용해 실시간 급상승 검색어와 최신 트렌드를 빠르게 반영하는 음성인식 기술 연구하고 있다.

동영상/녹음 파일과 같은 음성 데이터에 대한 빠르고 정확한 분석 기술, 말하는 사람을 구분해 내는 화자인식 기술을 구현해 내고 있다.

명료하고 자연스러운 합성음을 위한 통계 및 패턴 학습 모델 기반의 운율처리 기술과 언어학적, 음운학적 지식을 활용한 음성합성 기술 구현하고 있다.

합성 단위 접합 방식 및 통계 기반의 합성 기술을 모두 개발했으며 서버 방식의 고품질 합성기와 단말 내장 방식의 소용량 합성기를 동시에 제공하고 있다.

향후 음차표기, 음색변환, 개인화 합성 기술로 확장할 계획이다

▲기계번역

대규모 병렬 데이터와 기계학습을 통해 얻은 통계 정보를 바탕으로 서로 다른 언어 간의 자동 변환을 가능하게 해 주는 번역기능을 제공하고 있다.

한-영, 한-일 번역기를 중심으로 다양한 언어로 확장 중 이다.

개발자가 한국어, 영어, 중국어(간체와 번체), 일본어 4개 국어 번역 기능을 자신의 서비스로 확장할 수 있도록 기계번역 API를 공개하고 있다.

오픈 API는 현재 일 처리한도 1만 글자로 처리량이 제한되고 있다.

▲멀티미디어 인식

네이버는 방대한 사용자 데이터를 기반으로, 이미지 내의 의미 있는 정보를 추출하는 이미지 인식 기술과 원본에 변형을 가해 다양한 형태의 이미지를 산출하는 처리 기술을 보유하고 있다.

오디오/비디오 분야에서는 음악을 포함한 오디오 신호처리 기술, 음악정보 추출에 기반을 둔 음악인식/분류/추천기술과 비디오 신호처리, 압축, 코덱 등에 관한 연구 진행 중 이다.

▲인공지능 기반 맥락 인식 기술 코나(ConA, Context recognition Ai)

사용자가 방문하는 장소를 이해하기 위한 인공지능 기술이다.

CNN(Convolutional Neural Network,합성곱 신경망), LSTM(Long Short Term Memory network, 장단기 기억네트워크) 등의 딥러닝 기술을 활용해 여행지, 식당 등에 대한 빅데이터로부터 사용자가 해당 장소에 가는 '목적'이나 '분위기' 등과 같은 테마를 자동으로 추출한다.

기존 기술로는 다언어 지원을 위해 각 언어별 전문가가 필요했으나 코나는 영어, 중국어, 일본어 등 다양한 언어로 작성된 문서를 알파벳 표음으로 변환하여 처리하므로 언어별 특성에서 독립적인 장점을 가지고 있다.

현재는 한국어 서비스 중심이지만 향후 글로벌 서비스로 확대가 용이한 인공지능 기술이며 기술고도화에 따라 네이버 검색엔진의 품질 향상에도 기여할 것으로 기대되고 있다.

▲인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT) 기술 기반 번역기 파파고

네이버는 네이버 랩스의 음성인식/합성, 기계 번역, 문자 인식 기술과 인공신경망 기계번역 기술을 종합해 자동통역 앱 파파고를 지난해 11월 출시했고 이후 PC 기반의 NMT 번역 서비스 추가했다.

한국어, 일본어, 중국어, 영어 등 4개 국어의 모든 언어 조합을 번역해주며, 텍스트나 음성 외에도 사진 속 문자까지 통번역 가능하다.

네이버 자체 평가에 의하면 기존 통계기반 번역(SMT)보다 한국어-영어 번역의 정확도는 2배 이상 증가했고 한국어->중국어는 약 160%, 중국어->한국어는 약 233% 정확도가 개선됐다.

딥러닝 기술을 활용해 기존의 통계적 기계번역(Statistical Machine Translation, SMT) 보다
진일보한 번역 성능을 보여주고 있으며, 딥러닝 기술을 적용한 구글 번역(Google translate)과 비교 시 구글 번역이 직역에 가깝다면 파파고는 한국어로 의역하는 경우가 많아 일상생활 표현이나 젊은 층이 주로 사용하는 구어체에 강점이 있는 것으로 평가된다.

<딥러닝 통번역기 파파고 / 네이버>

파파고 모바일 앱은 1:1 대화모드, 이미지 번역(OCR모드), WSD화면(애매한 단어 이미지 선택), 환율 자동 변환, 글로벌 회화와 즐겨찾기 및 해시태그 등의 다양한 기능 지원하고 있다.

네이버 웹툰, V앱, 쇼핑 분야의 상품번역 데이터를 학습 데이터로 활용하여 번역 품질을 향상시키고 있으며 전문번역업체와 제휴하여 기계학습에 필요한 데이터를 확충 중 이다.

▲유인나의 오디오북
네이버의 음성합성 기술은 이미 네이버의 어학사전 예문읽기, 영문뉴스 읽기, 번역기용 TTS
(Text-to-Speech)에 사용되고 있다.

지난해 YG엔터테인먼트와 함께 네이버 랩스를 통해 축적해온 음성합성 기술과 배우 유인나씨의 음성을 기반으로 녹음본과 합성본이 결합된 ‘유인나 오디오북’으로 데미안, 동물농장,왕자와 거지의 3권을 제작하고, 이를 기부 플랫폼인 해피빈을 무료로 제공하고 있다.

<nVoice 유인나의 오디오북 / 네이버>

오디오북의 녹음에는 일반적으로 권당 10시간 이상의 녹음 시간이 필요하지만 네이버 nVoice 음성합성 기술을 적용해 기존 대비 절반의 시간으로 오디오북을 제작했다.

nVoice는 한국어, 영어, 일본어, 중국어의 4개 언어의 남성과 여성 버전으로 적용 가능하다.

 

▲네이버 해외여행 코스 추천 서비스 ConA(코나; Context recognition Ai)

네이버의 인공지능 기반 코나 기술은 국내외 여행지 맞춤 정보에 이어 다양한 해외여행 코스를 추천해 더욱 지능화된 여행 검색 환경을 지원하고 있다.

사용자가 입력한 검색어와 네이버 서비스 사용 기록 및 이용 콘텐츠 분석을 통해 사용자의 관심사 파악이 가능하며 이를 기반으로 개인화 추천 정보를 제공한다.

코나는 모바일 네이버에 먼저 적용됐는데, 여행지 이름을 입력하면 코나가 사용자가 원하는 관심사에 맞춰 여행 경로를 자동 추천해 준다.

<코나 자동 해외여행 코스 추천 서비스 / 네이버>

추천 코스는 블로그 · 카페 글 등 네이버에 쌓인 1천 220만여건의 여행 데이터를 코나가 분석해 여행 목적과 분위기 등을 이해해 실제 여행자에게 유용한 여행 정보를 뽑아서 추천 경로 작성해 준다.

이외에도 전체 이동 거리와 해당 코스에 대한 이용자 리뷰도 같이 제공한다.

앞으로 코나 서비스는 국내 중소기업을 위한 네이버 모바일 서비스인 '플레이스판'에 적용이 기대되고 있으며, 동네 명소나 공공기관에서 제공하는 문화 행사, 축제 등 보다 다양한 지역 콘텐츠를 자동으로 추출, 추천을 통해 여행정보 제공 범위를 확대할 수 있을 것으로 예상되고 있다.

 

▲생활형 인공지능 아미카(Amica)

아미카는 'AMbient Intelligence Connects All'의 약어로 '생활환경지능이 전부 연결된다'는 의미로 네이버가 만든 자연어를 이해하는 대화형 챗봇 API 이다.

현존하는 모든 IT 기술과 서비스를 인공지능 기반으로 재해석해 사용자의 실생활에 유용한 서비스로 재창조하기 위한 기반기술이며 솔루션이다.

아미카.ai는 네이버가 향후 구글, 마이크로소프트와 아마존 등 AI분야 글로벌 선두기업과 경쟁할 핵심 무기로 개발 중인데 이는 아미카.ai가 글로벌 IT 기업이 집중적으로 투자하는 분야와 겹치기 때문이다.

아미카와 같은 생활밀착형 인공지능 서비스 제공을 위해서는, 딥러닝이나 머신러닝을 적용한 빅데이터 기반 기계학습 기술의 고도화와 함께 인간이 사용하는 자연어를 기계가 알아들을 수 있게 만드는 자연어 처리 기술도 중요한데, 네이버는 글로벌 다국적 기업과 비교시 한글 자연어 처리에 우위를 가지고 있다는 평가를 받고 있으며 향후 영어를 비롯한 글로벌 언어로 서비스를 확대할 계획이다.

아미카.ai를 통해 한글 챗봇을 손쉽게 개발할 수 있는데 삼성전자의 사물인터넷 플랫폼인‘아틱(Artik), 유통업체인 SPC와 GS샵, O2O(Online-to-Online) 업체인 야놀자와 우아한 형제들·호텔나우 등과 아미카 관련 파트너쉽을 구축하였고 실 서비스 준비 중 이다.

 

▲실내 공간 탐색 자율주행 로봇 네이버 랩스 M1

네이버는 내부 위치와 주변 환경을 인식하여 3차원 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous
Localization And Mapping) 기술을 활용한 M1 로봇을 지난해 10월 소개했다.

도심과 같이 복잡한 환경에서 실제 돌아다니는 물체를 인식하고 회피하면서 다닐 수 있는 자율 주행 기술을 바탕으로 M1이 개발되었으며 실내를 돌아다니며 고정밀 3차원 실내지도를 구축해 실내 공간 정보화를 통해 지도 서비스 개선에 기여할 것으로 기대되고 있다.

<생활환경지능 자율주행 로봇 M1 / 네이버>

네이버 랩스는 M1을 2017년 2월 5일~8일 개최된 제12회 한국 로봇 종합학술대회에 출품했고터스크 구조와 rocker-bogie mechanism을 이용해 계단을 오르는 새로운 기능을 발표했다.

▲네이버 라인(Line)의 커스터머 커넥트(Customer Connect)

일본의 PKSHA Technology 회사의 베도아라는 인공지능 엔진을 기반으로 한 고객 대응 서비스로 개발돼 지난해 11월 시범 오픈과 함께 일본의 라인 페이의 공식 계정에 적용됐다.

제휴회사의 고객이 자주 하는 질문에 자동으로 응답하고 CS 통화 연결시간이 길어지면 라인 공식 계정에서 처리할 수 있는 기능 수행한다.

2016년 12월 일본 SBI증권의 고객지원 계정에 포함되어 FAQ를 라인 채팅 창에서 제공하고 있다.

▲네이버 인공지능 챗봇, LAON

LAON은 시뮬레이션 기법으로 사람과 대화 맥락을 이해하는 인공지능 서비스다.

시뮬레이션 기법을 통해 대화 흐름을 파악하고 가장 적절한 답변을 선택한다.

LAON의 시뮬레이션 기법은 사람이 대화할 때 발생하는 생각의 흐름에서 힌트를 얻었는데 질문에 대한 답변을 최대한 많이 작성 후 가장 최근에 발생한 대화를 기억해 이에 적합한 답변을 선택하여 제공한다.

<LAON 시물레이션 기법 >

LAON의 알고리즘은 답변에 해당하는 데이터의 확보가 중요한데 이를 위해 네이버 검색 빅데이터를 활용하고 통계를 고도화해 상황에 맞는 답변을 선택한다. 챗봇의 적용 가능성이 높은 것으로 평가된다.

네이버의 주니어 네이버 앱의 '쥬니와의 대화', 네이버 쇼핑몰의 메신저 톡톡에서 적용 중이다.

▲네이버 웹브라우저 웨일(Whale)

<네이버 웨일 브라우저 주요 기능 적용기술 >

네이버의 생활환경지능 프로젝트의 일환으로 선보인 웨일은 하나의 창 안에서 작업을 해결할수 있도록 하는 ‘옴니태스킹’ 기능과 브라우저 속 특정 단어를 드래그 하면 검색 결과가 팝업으로 뜨는 '퀵서치', 파파고에 적용된 인공신경망 기반의 번역 기능을 핵심으로 하는 새로운 웹브라우저다.

이외에도 네이버의 다양한 인공지능 기술이 집약되어 제공되고 있다.

인공지능 관련 플랫폼 업계 관계자는 "네이버의 인공지능 사업 성공여부의 핵심은 엔진, 플랫폼 등의 기술적 요소보다는, 라인 등을 통해 국내를 넘어서 전세계적으로 얼마나 많은 데이터를 수집해 이를 인공지능 사업에 활용할수 있느냐에 달렸다"고 말했다. 

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