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가족모임, 소개팅, 혼술…목적별 추천장소는?

2017년 08월 29일 17:30
이미지 확대하기연구진이 개발한 장소 추천 서비스. - KAIST 제공
연구진이 개발한 장소 추천 서비스. - KAIST 제공

소개팅은 레스토랑, 친구와의 술 한 잔엔 포장마차, 가족 식사엔 정갈한 한정식…. 만남의 목적에 따라 어울리는 장소가 달라진다. 블로그에서 극찬한 특정 지역 ‘맛집’이 모두를 만족시킬 순 없는 이유다.

 

이동만 KAIST 전산학부 교수 팀은 소셜네트워크서비스(SNS) ‘인스타그램’의 사진과 글을 분석해 사용자의 목적에 따라 적합한 장소를 추천해주는 빅데이터 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

 

기존 위치 기반 추천 서비스는 방문했던 고객들이 평가한 평균적인 만족도를 토대로 장소를 추천한다. 하지만 같은 장소라도 목적이 달라지면 만족도가 달라진다. 후기가 좋은 ‘닭발 맛집’에서 소개팅을 하긴 적합하지 않은 것과 같다.

 

연구진은 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 활동을 했는지에 대한 정보까지 제공하는 기술을 개발했다. 이를 위해 인스타그램에 올라온 100만 여건의 사진과 글 등 자료를 분석해 방문 목적, 사회적 맥락 등 개인적 특성을 고려한 추천서비스 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발했다.

 

연구진은 빅데이터를 모아 인공지능에게 딥러닝(Deep Learning)을 통해 사진을 학습시킨 뒤, ‘워드백(Wordbag)’이라는 텍스트 분석 기술을 결합했다. 워드백은 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어를 분석해 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다.

 

API는 코엑스, 아이파크 몰 등 상위 장소 내부의 세부장소 (카페, 식당)에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 가령, 코엑스에서 저녁 시간에 로맨틱한 분위기의 식사를 하고 싶을 때 적합한 상위 10개의 식당을 추천해주는 식이다.

 

이 교수는 “기존 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고, 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”며 “현재는 서울 지역에 시범 적용하고 있으며 향후 다른 지역까지 확대할 계획”이라고 말했다.

 

연구진이 개발한 API는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/을 통해 공개됐다.

 


권예슬 기자

yskwon@donga.com

 

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