‘맛집?, 데이트코스?’ 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 알려준다

KAIST 전산학부 맞춤형 장소 제공 알고리즘 개발

KAIST(한국과학기술원)는 전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 알려주는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

이 기술은 현재 위치 기반 추천 서비스를 인공지능(AI)형 개인 비서 서비스로 도약하는 원천기술이 될 전망이다.

사람들이 같은 장소를 사용하더라도 방문 목적은 다르다.

따라서 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다.

이를 파악하려면 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 활동을 하며, 어떻게 공간을 소비했는지 데이터 수집이 필요하다.

연구팀은 인스타그램에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.

기존에 존재하는 딥러닝 방식으로 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 ‘워드백(Wordbag) 기술을 결합했다.

특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다.

연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 상위 장소성(장소의 성격), 상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, 감성분석 기반의 장소 분위기 추론, 사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.

연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위 장소와 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간 활용 가능성을 제공한다.

이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기, 방문 목적을 데이터로 수집할 수 있어 이용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.

이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 최소망 기자somangchoi@