네이버는 딥러닝 기술 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망)기술을 활용해 이미지 검색을 개편했다고 14일 밝혔다.

이번 개편은 이미지 검색을 통해 다양한 통계, 대중교통 시간표, 글귀, 악보 등 정보를 습득하는 사용자들의 요구를 반영한 결과다. 기존의 정보검색 기술과 딥러닝 기반의 이미지 분석 기술을 함께 응용했다.

기존 이미지검색이 이미지와 관련있는 텍스트와의 연관성을 중심으로 결과를 제공했다면, 이번 개편을 통해서 사용자의 검색의도와 실제 이미지 자체를 분석한 결과를 보여준다.

이를 위해 네이버는 이미지검색을 통해 인입된 수십억 건의 검색로그를 기반으로 사용자의 의도(이미지검색으로 인물/문서/악보/지도 등을 찾고자하는 니즈)를 분석했다. 또 이를 CNN 기술을 이용해 이미지를 분석한 정보와 연결해 텍스트와 이미지를 함께 고려하는 이미지검색 랭킹 기술을 개발했다.

이번 개편은 인물, 상품, 식당 등 16개의 주제군과 ‘~악보’, ‘~지도’, ‘~로고’ 등과 같은 주요 검색어 유형 150여 개를 대상 진행했다. 예를 들어, 검색창에 ‘보헤미안 랩소디 악보’, ‘캘리그라피 글귀’ ‘아무것도 안했는데 벌써’, ‘짱절미’ ​등을 입력하면 보다 향상된 이미지검색 결과를 만나볼 수 있다.