가령 ConA는 싱가포르 내 명소를 추천하기 위해, 싱가포르를 다녀온 경험을 바탕으로 작성한 문서를 분석해 ‘야경이 예쁜’ ‘가족들과 가기 좋은’ ‘이국적인’ 등 다양한 테마와 정보를 자동으로 찾아낸다. 추가로 새로운 문서가 인입되면 해당 문서에서 ‘분수쇼가 유명한’이라는 새로운 정보를 자동으로 추출해 새 분류를 만들어내는 과정도 거친다. 여행지와 관련된 문서와 검색어 등의 데이터에 기반해 지속적으로 학습하기 때문에, 국내외 여행검색 결과의 품질은 지속적으로 좋아지게 된다는 설명이다.
이번 해외여행 코스추천에서는 최근 2년 동안 네이버를 통해 누적된 1,220만여 건의 양질의 여행관련 데이터를 분석해 코스의 테마, 경유지, 총거리, 이동시간 등을 담은 ‘코스정보’와 해당 코스에 대한 생생한 이용자 리뷰를 확인할 수 있는 ‘여행기’를 제공한다.
향후 ConA는 국내 지역의 스몰비즈니스를 위한 네이버 모바일 '플레이스판'에도 적용돼, 동네 명소나 공공기관에서 제공하는 문화 행사, 축제 등 보다 다양한 지역 콘텐츠를 자동으로 추출, 추천하게 된다.
최지훈 네이버 지역·여행검색 리더는 “기존에는 다양한 언어의 해외장소 관련 문서를 분석하기 위해 각 언어별 전문가가 필요했으나, ConA는 영어, 중국어, 일본어 등으로 작성된 문서를 알파벳 표음으로 변환해 처리하기 때문에 국가별 언어로부터 독립성을 갖는다”며 “이러한 점에서 ConA는 글로벌 기술로서도 발전 가능한 인공지능”이라고 말했다.
jshwang@heraldcorp.com
