네이버는 유럽에서 개최되는 검색 기술 분야 최고 학회의 학술대회인 ‘ECIR 2020’에서 이미지 검색 기술에 대한 연구 성과를 발표했다고 17일 밝혔다.

올해로 42회차를 맞은 ECIR은 정보 검색 분야에 특화된 국제적인 학회로 해당 학회에서 발표된 논문은 컴퓨터공학 분야에서 높은 공신력을 갖춘 LNCS(Springer Lecture Notes in Computer Science) 시리즈에 출판된다.

이번 학회에 채택된 네이버의 연구 논문은 텍스트로 이미지를 검색할 때 검색 의도에 정확한 콘텐츠를 찾아주는데 도움을 주는 알고리즘에 관한 연구이다. 해당 연구는 검색 기술 분야에서 오랜 노하우와 기술력을 쌓아온 네이버와 프랑스 그르노블에 위치한 네이버의 AI연구소 네이버랩스유럽이 공동 연구 결과물이기도 하다.

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 Cross-Modal Graph Convolutions 알고리즘 등이 소개됐다고 네이버는 전했다.

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.