카이스트 이동만 교수(왼쪽)와 신병헌(가운데)·최인경 박사과정. 카이스트 제공 |
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