커머스 분야에 대해 생각을 해보면 커머스는 크게 오프라인과 온라인으로 두 가지로 나눌 수 있을 것 같다. 오프라인 커머스 분야는 AI 로봇을 이용한 물류 자동화, AI 최적화 기술을 이용한 배송 시스템 최적화, 비전 AI 기술을 활용한 무인 상점 등을 생각해볼 수 있다.

버즈니 윤창호 최고인공지능책임자(CAIO)

인공지능 시대에 들어서면서 다양한 산업에서 AI 기술을 접목하기 시작했다. 특히, 데이터기술로 생활에 가치를 더하고 커머스 기반으로 AI 기술을 서비스에 녹여내어 사용자들에게 제공하고 수많은 데이터를 통해 기술의 효과와 가치를 지속적으로 성장시켜나가는 기업이 있다.

모바일 홈쇼핑 포털 앱 홈쇼핑모아를 운영하는 AI 스타트업 버즈니는 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 기술 등을 개발하고 고도화 시킨 인공지능(AI) ‘모바일 홈쇼핑 플랫폼’을 통해 사용자들이 원하는 상품을 빠르게 찾아주고, 개인에 최적화된 상품을 추천한다는 것이 목표다.

현재, 버즈니는 누적 다운로드 1천만 이상을 기록한 ‘홈쇼핑모아’를 중심으로 AI 기술을 연구 개발하고 서비스에 적용하고 있다. 홈쇼핑모아는 국내 모든 홈쇼핑사와 1억 건 이상의 상품 데이터를 기반으로 모바일에서 홈쇼핑 사용자와 홈쇼핑 상품을 연결하여 주는 모바일 홈쇼핑 플랫폼으로 성장하고 있다.

본지는 버즈니 윤창호 최고인공지능책임자(CAIO)를 만나 전반적인 AI기반 커머스 기술과 그 가치를 들어본다.

Q. 버즈니는 어떤 기업인가?

A. 창업 히스토리를 언급하게 되면 버즈니는 2007년 포항공대(POSTECH, 포스텍) 지식 및 언어공학 연구실 출신의 두 대표가 시작한 기술 스타트업이다. 두 분 모두 자연어 처리와 정보검색 전공자였고, 자연스럽게 버즈니는 정보검색, 데이터 마이닝 기술을 주 아이템으로 다양한 서비스를 만들어가면서 기술과 경험을 축적하게 됐다.

버즈니는 자사내에 ‘AI Lab’을 만들어 ‘AI 기술로 사람과 데이터를 연결하여 생활에 가치를 더하다’라는 미션으로 커머스 분야에서 해결해야 하는 제반 문제들을 AI 기술로 해결해 나아가고 있다.

딥러닝 기술이 지금처럼 보급되지 않던 2015년부터 딥러닝 기반 이미지 분석 기술을 꾸준히 연구했고, 상품 이미지 분석 기술을 활용하여 카테고리 분류, 가격비교, 유사 이미지 검색 등 다양한 연구성과와 서비스 적용 사례를 만들고 있다.

Q. 지난 4월 회사 내 AI 커머스 기술 연구 조직 ‘AI Lab’을 신설했다. 그 비전과 목표는?

A. 버즈니 AI Lab은 e커머스에서 발생하고 있는 문제들을 AI 기술을 활용하여 자동화 및 최적화를 진행하는 것에 목표를 두고 있다.

AI 프로젝트는 단순히 관련 소프트웨어를 구입하거나 시스템을 도입한다고 되는 게 아니고 AI 중심의 전사적 비전과 목표가 수립되어야 한다. 또한 기술을 먼저 수용하여 민첩하게 서비스에 적용해보고 빨리 실패를 경험해봄으로써 AI 기술을 커머스 분야에 적용했을 경우 발생하는 현실적인 경험과 노하우를 쌓는 게 중요하다고 생각했다.

경영진은 AI 전문 인재를 확보하고, 빠른 실행력을 확보하기 위해서는 AI를 중심으로 하는 마인드 셋 변화와 상응하는 조직 구조의 변화가 불가피하다고 생각해, AI 기술에 대한 공감과 의지를 바탕으로 기존에 각 조직에 분산되었던 연구인력을 단일 조직으로 개편하여 AI 기술 연구와 개발에 있어서 완결성과 독립성을 부여함으로써 민첩하고 효율적으로 움직일 수 있도록 했다.

홈쇼핑모아 홈페이지 캡처 이미지

현재 딥러닝 기반 이미지 분류 기술과 카테고리 분류 기술은 서비스의 근간이 되는 핵심 기술 및 데이터로 서비스에 이미 적용되고 있다. 향후 서비스 고도화 측면에서 적용될 기술들로는 홈쇼핑모아 ‘모아차트'에 적용될 랭킹 기술과 개인화 추천 기술로 홈쇼핑모아는 18개 홈쇼핑사 전체를 아우르고 있기 때문에 개인 선호도를 반영한 개인화 추천 서비스는 사용자와 홈쇼핑사 모두에게 큰 영향을 미칠 것으로 예상하고 있다.

Q. 커머스 영역에 적용 가능한 버즈니만의 핵심 기술은?

A. 몇 가지 기술을 소개하고자 한다.

딥러닝 기반 상품 이미지 분석 및 분류 기술

모든 기계학습 모델이 그러하듯, 딥러닝 기반 이미지 분류 기술도 실 서비스에 적용 가능한 수준의 결과를 보여주려면 고품질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 버즈니 AI Lab은 실험실 수준이 아닌 실제 필드에서 사용 가능한 결과를 내기 위해 반자동으로 수백만 장의 상품 이미지 학습셋을 구축했다.

또한 양질의 학습 데이터와 최신 딥러닝 비전 기술을 결합하여 상품 이미지 분석 모델을 구축했다. 버즈니 이미지 딥러닝 모델은 상품을 분류하고 정보를 추출하는 다음 단계 작업에서 성능 향상을 견인하는 주요한 피쳐로 사용되고 있다.

딥러닝 기반 상품 객체 인식 기술

이 기술은 상품 이미지에서 특정한 상품 객체를 찾아내는 기술이다. 상품 이미지에는 여러 가지 상품 객체가 포함되어 있을 수 있는데, 이미지 객체 인식 기술을 활용하면 상품 객체를 자동으로 인식하고 그 결과를 바탕으로 유사한 다른 상품을 찾을 수 있다.

카테고리 자동 분류 기술

홈쇼핑모아는 20여 개 홈쇼핑 및 쇼핑사의 상품 데이터를 기반으로 서비스를 만들고 있다. 이 과정에 가장 어려운 점은 각 쇼핑사의 상품 카테고리 체계가 전부 다르다는 것이다. 수천만 개의 상품 카테고리를 수동으로 교정하는 작업은 불가능하여, 버즈니 AI Lab은 이미지 분석 기술과 텍스트 분석 기술을 활용하여 카테고리 분류를 자동으로 진행하고 있다.

이미지 피쳐와 텍스트 피쳐를 결합한 하이브리드 딥러닝 기술을 적용하고 있으며 이 또한 많은 시행착오와 개선 작업이 필요한 기술이다.

카탈로그 자동화 기술

카탈로그 자동화 기술이란 여러 쇼핑사에서 구매 가능한 동일한 상품을 이미지 AI 기술과 머신러닝 기술을 활용하여 자동으로 묶어주는 기술이다. 홈쇼핑모아에서는 해당 기술을 활용하여 검색 결과 내 가격비교 서비스를 진행하고 있으며, 가격비교 서비스는 수작업을 배제한 완전 자동화 시스템이기에 다양한 상품에 대해 가격비교 서비스를 쉽게 확장할 수 있는 특징을 가지고 있다.

또한 홈쇼핑 특징상 인기 상품일수록 여러 홈쇼핑사에서 판매하기 때문에, 이 서비스를 사용하면 동일 홈쇼핑 제품을 최저가로 구매할 수 있다. 뿐만아니라 해당 기술을 이용하여 상품 통계 데이터를 풍부하게 함으로써 랭킹, 차트 등 서비스의 정확도를 높이는 기반 기술로 활용하고 있다.

홈쇼핑 방송 상품 개인화 추천 기술

버즈니 AI Lab 개인화 추천의 중요성을 인지하고 홈쇼핑 방송 상품에 대해서 개인화 추천 기술을 적용한 서비스를 진행하고 있다. 차제에 개인화 추천을 중심으로 사용자 편의성을 대폭 확대한 서비스를 계획 중에 있으며 이미지 기반 속성 추출 기술, 사용자가 입력한 쿼리 분석 기술, 딥러닝 기반 랭킹 모델링, 리뷰 대상 의견 분석 기술, 가격비교 서비스에 적용된 카탈로그 자동화 기술 등 다양한 기술들을 보유하고 있다.

Q. 앞으로 커머스 분야에서 AI가 왜 중요한지?

A. 커머스 분야에 대해 생각을 해보면 커머스는 크게 오프라인과 온라인으로 두 가지로 나눌 수 있을 것 같다. 오프라인 커머스 분야는 AI 로봇을 이용한 물류 자동화, AI 최적화 기술을 이용한 배송 시스템 최적화, 비전 AI 기술을 활용한 무인 상점 등을 생각해볼 수 있다.

버즈니가 주목하고 있는 분야는 AI 기술을 극대화하고 시너지를 가장 잘 낼 수 있는 온라인 커머스(e커머스) 분야다. 데이터의 관점으로 보면 e커머스 분야에는 무궁무진하고 다양한 데이터가 존재한다. 수억 건의 상품 데이터, 사용자 서비스를 사용하면서 발생하는 수많은 행동 데이터, 상품에 대한 사용자 리뷰 데이터, 상품 구매 과정에 주고받는 CS 데이터 등이 포함된다.

우선 상품 데이터에는 상품 이미지, 방송 비디오 클립, 상품 제목, 사용자 후기 등이 포함된다. 기술적으로 표현하면 이미지, 영상, 텍스트라고 볼 수 있다. 이 데이터는 현재 활발히 연구가 진행되고 있고 가시적인 성과를 내고 있는 딥러닝 기술을 적용할 수 있는 데이터 군이다.

딥러닝을 이용한 상품 이미지 분류 기술, 이미지 입력을 받아서 유사한 상품을 찾아내는 이미지기반 인식 기술, 풀 버전 방송 비디오를 1분 미만의 숏비디오로 요약해주는 비디오 요약 기술, 상품 이미지에서 속성을 추출해내는 기술, 리뷰를 분석하여 긍/부정 의견을 추출해주는 의견 분석 기술 등 아카데미에서 연구하고 있는 많은 기술들을 적용해볼 수 있다.

물론 아카데미적인 기술 성과가 실제로 서비스 가능한 결과로 이어지기까지는 시간이 걸릴 것으로 보이며, 바로 이런 이유로 도전할만한 가치가 있고, 따라서 빠른 기술 적용과 경험 축적이 버즈니의 경쟁력으로 자리잡을 것을 예상한다. 원하는 상품을 원하는 시간에 사용자에게 추천해주는 AI 기술은 앞으로 e커머스에 있어서 불가피한 기술이 될 것으로 전망하고 있다.

Q. 마지막으로 버즈니 AI Lab의 목표는?

A. 그동안 기술을 실제 커머스 분야에 적용하면서 경험과 노하우가 쌓였고, 기술 추진 전략 및 방향성에 대한 자신감이 많이 생긴 것 같다. 현재는 AI 기술을 활용하여 홈쇼핑모아 서비스의 질적인 변화와 비즈니스 성장에 주력하고 있다. 이를 더 효율적이고 민첩하게 실행하기 위해 AI Lab이라는 별도의 조직을 신설하고 기술을 통한 파괴적 혁신을 주도하려고 한다.

향후에는 홈쇼핑모아 뿐만 아니라, 비즈니스 파트너인 홈쇼핑사, 벤더사를 아우르는 생태계 전반에서 버즈니가 보유하고 있는 커머스 AI 기술을 활용하여 실제적인 문제들을 해결함으로써 플랫폼 기업으로 도약이라는 그림을 그리고 있다.

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