유럽 검색 기술 분야의 최고 학회인 '유럽 정보 검색 회의 2020 (European Conference on Information Retrieval. 이하, ECIR 2020)'가 세계적으로 진행중인 COVID-19 상황으로 인해 지난 14일부터 17일까지 온라인 이벤트로 대체된 가운데 네이버가 네이버만의 고도화된 이미지 검색 기술에 대한 연구 성과를 발표했다.

올해로 42회차를 맞은 ECIR 2020은 정보 검색 분야에 특화된 국제적인 학회로 이번 학회에 채택된 네이버의 연구 논문은 텍스트로 이미지를 검색할 때, 검색 의도에 정확한 콘텐츠를 찾아주는데 도움을 주는 알고리즘에 관한 연구로 '크로스 모달 그래프 컨벌루션으로 이미지 순위를 정하는 법 배우기(Learning to Rank Images with Cross-Modal Graph Convolutions-다운)' 이란 제목으로 발표됐다.

이미지 검색의 경우, 기존의 텍스트 위주의 문서 검색에 활용되는 기술 외에도 이미지 분석 기술, 매칭 기술 등이 종합적으로 요구된다. 이번 논문에서는 네이버가 이미지, 동영상으로 확대되어가고 있는 사용자들의 검색 니즈를 충족시키기 위해 연구 중인 다양한 딥러닝 기반의 기술들과, 텍스트 검색어와 이미지 콘텐츠간 적합도를 추정하기 위해 네이버랩스유럽에서 연구 중인 교차모달 그래프 컨볼루션(Cross-Modal Graph Convolutions) 알고리즘 등이 소개됐다.

ECIR 발표를 진행한 조근희 네이버 Image & Video Search 리더는 “이미지 검색의 랭킹 모델링 개발뿐 아니라 데이터 학습에도 딥러닝을 활용하고 있다”며 “이번 연구결과를 기반으로 일간 수천 만 건 이상의 이미지 검색 요구에 대해 보다 나은 이미지 검색결과를 제공해 줄 것으로 기대하고 있다.”고 말했다