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[AI] 네이버, 개인화 상품 추천 시스템 ‘에이아이템즈’ 공개

http://www.bloter.net/archives/288812

네이버가 인공지능 기반의 콘텐츠 추천 시스템 에어스에 이어, 개인화 상품 추천 시스템인 ‘에이아이템즈(AiTEMS, Ai+items)’를 자체 개발해 모바일 쇼핑판에 시범 적용했다고 9월1일 알렸다.

에이아이템즈는 쇼핑, 검색, 뉴스, 네이버TV, 네이버스포츠 등 여러 네이버 서비스 도메인에서 활동한 이용자 개인의 행동 데이터를 기반으로, 관심사나 취향을 분석해 상품을 추천하는 인공지능 추천 시스템이다.

에이아이템즈는 네이버의 여러 서비스에서 이뤄지는 사용자의 행동 이력과 상품의 메타 정보를 분석해 상품으로 추천한다. 상품메타정보란 상품명, 카테고리명, 가격, 판매처명, 상품 아이디 등의 텍스트 정보와 상품 이미지 정보 등을 말한다. 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합해 활용될 수 있도록 컨볼루션 신경망(CNN) 기술을 바탕으로 벡터로 변환 후 사용된다. 네이버에서 사용자의 구매 경험이 없어도 네이버의 여러 서비스를 이용한 이력이 있다면 이용자 개인에 적합한 상품을 추천할 수 있다. 예컨대 사용자가 네이버에서 ‘야구장’을 검색하거나 관련 영상 등을 시청했다면 에이아이템즈는 사용자가 야구에 관심이 높다고 판단하고 에이아이템즈 추천 쇼핑 영역에서 다양한 야구 용품을 추천하는 식이다.

추천에 활용하는 사용자 이력은 쇼핑 관련 로그와 그 외 검색, 콘텐츠 클릭 및 구독 활동 로그 등을 포함한다. 네이버는 “개인정보 이슈가 없도록 동의받은 범위 안에서 활용한다”라고 알렸다.

네이버는 모바일 쇼핑판 첫 화면 중하단에 에이아이템즈가 적용된 ‘에이아이템즈 추천 쇼핑(베타)’ 영역을 구성했으며, 모바일 쇼핑홈과 모바일 쇼핑 MY 탭을 통해서도 해당 서비스를 제공한다. 에이아이템즈는 현재 패션 분야에 선 적용되었으며, 점차 범위를 확대해나갈 예정이다.

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네이버랩스, 커넥티드카 구현하는 ‘어웨이’ 공개

http://www.bloter.net/archives/287708

A Way of Intelligent Driving

AWAY는 네이버랩스의 차량용 인포테인먼트 플랫폼입니다.
차량과 이동에 관한 정보 및 서비스, 자연스럽게 연결되는 미디어,
안전한 UX설계로 다양한 기기에서 새로운 주행 경험을 제공합니다.  https://away.naverlabs.com/

네이버랩스가 차량 내 개인 환경에 최적화된 IVI 플랫폼 ‘AWAY (어웨이)’와 이를 적용한 헤드유닛 디스플레이 타입의 하드웨어를 8월17일부터 공개한다. 카셰어링 기업 ‘그린카’와 손을 잡았다. 네이버랩스와 그린카는 연내 차량 1천대에 어웨이를 순차적으로 설치하고, 이후 전국 3천대까지 적용차량을 늘려 나갈 계획이다.

IVI(In-Vehicle Infotainment, 차량용 인포테인먼트)는 음악·오디오 같은 엔터테인먼트 콘텐츠와 길 찾기 같은 주행정보, 모바일 기기와 연동된 다양한 정보를 제공하는 기기 또는 기술을 말한다. 네이버랩스는 2016년 4월 카셰어링 업체인 그린카와 ‘커넥티드카’ 서비스 구현을 위한 업무협약을 체결한 바 있다. 커넥티드카란 자동차와 IT를 융합해 양방향 인터넷, 모바일 서비스 등이 가능한 자동차를 의미한다.

네이버랩스는 차량 내 미디어와 내비게이션 등의 정보 사용 환경과 운전자의 주행 안전을 고려해 24:9 화면 비율의 ‘헤드유닛 디스플레이’를 직접 설계·제작해 그린카에 탑재한다. 어웨이는 네이버 로그인을 통해 스마트폰에서 즐기던 경험을 그대로 그린카 차랑에 제공한다.

서울모터쇼에서 밝힌 어웨이 개발 목표

•“운전중 스마트폰을 쓰면 안전하진 않지만 그래도 쓰게 돼” : 차량 최적화 UX

•“운전중에 내비, 음악, 전화…여러 앱을 넘나들기 번거로워” : 핵심 기능 총합

•“길이 막힐 때 흥미로운 라디오나 음악만 있으면 지루하지 않아” : 개인화된 미디어 추천

•“운전할 땐 뭘 찾거나 알아보고 싶어도 혼자서 힘들어” : 조수석 친구 같은 에이전트

그린카 이용자는 네이버 로그인만으로 미리 저장한 목적지로 바로 길 안내를 받을 수 있으며, 네이버뮤직 내 리스트 음악도 차량 스피커를 통해 바로 감상할 수 있다. 또한, 어웨이 전용 내비게이션과 네이버뮤직, 오디오클립, 스포츠라디오 등 오디오 중심의 콘텐츠를 사용할 수 있다. 네이버의 방대한 지역정보와 연계한 ‘수요미식회 맛집 찾아줘’와 같은 음성인식 목적지 검색도 장점이다. 네이버랩스는 다양한 파트너들과의 협력을 통해 차량에서 즐길 수 있는 콘텐츠도 확대할 계획이다.

어웨이는 운전자의 주의 분산을 최소화하는 사용 설계에 집중했다. 운전에 지장을 받지 않으면서도 필요한 정보나 서비스를 안전하고 손쉽게 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하고자 했다. 중요한 정보는 스플릿 뷰 기능을 통해 두 개의 화면에 최적화된 방식으로 동시에 보여준다.

송창현 네이버 CTO 겸 네이버랩스 대표는 “네이버랩스는 사용자를 둘러싼 공간과 환경을 깊이 이해하고 지능적인 이동성이 만들어낼 수많은 가능성에 주목하며 삶의 가치를 높이는 기술을 연구하고 있다”라며 “어웨이 역시 차량 내 공간과 운전자의 이동에 대한 이해를 통해, 더욱 안전하면서도 가치 있는 삶을 만들고자 하는 노력의 결과이다”라고 밝혔다.

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네이버 비즈니스 플랫폼(NBP)의 클라우드 서비스인 ‘네이버 클라우드 플랫폼‘은 매달 마지막 주 목요일 저녁마다 신규 상품을 추가한다. NBP는 이번에도 네이버 클라우드 플랫폼에 네이버 API 중심의 신규상품 14개가 새롭게 추가됐다고 6월30일 홈페이지를 통해 밝혔다.

공개된 AI API는 ▲클로바 스피치 리코그니션 ▲클로바 스피치 씬티시스 ▲클로바 페이스 리코그니션 등을 포함해 총 6종이다. 이 외에 네이버 지도를 포함한 네이버 서비스 API는 3종, 보안 컴퓨팅 상품 6종이 있다.

신규 AI API 5종

■ 클로바 스피치 레코그니션(Clova Speech Recognition, CSR)
– 사람의 목소리를 텍스트로 바꿔 음성 인식 서비스에 활용할 수 있다. 한국어와 영어, 일어, 중국어(간체)를 지원한다.

■ 클로바 스피치 씬티시스(Clova Speech Synthesis, CSS)
– 음성 합성 API로 입력한 텍스트를 자연스러운 목소리로 재생해준다.

■ 클로바 페이스 레코그니션(Clova Face Recognition, CFR)
– 이미지 속의 얼굴을 감지하고 인식하여 얻은 정보를 제공한다. 네이버가 보유한 이미지 DB를 이용한다.

■ 파파고 SMT
– 대규모 학습 데이터에 기반을 두어 언어 자동 번역 서비스를 제공한다. 네이버 서비스를 통해 번역 품질에 대한 축적된 피드백으로 기술 한계를 보완했다.

■ 파파고 한국어 이름 로마화 (Papago Korean Name Romanizer)
– 현행 로마자 표기법에 맞춰 한글 이름을 로마자로 변환하는 서비스. 영어판 명함 작성, 신용카드 발급, 여권 발급 등에 사용할 수 있는 API이다.

신규 네이버 서비스 API 3종

■ 네이버 지도 API
– 네이버 지도 기능을 활용해 위치 기반 서비스를 만들 수 있도록 돕는다. 실시간 교통상황을 표시하거나 360도 파노라마 뷰를 활용하는 등 필요에 맞는 지도를 만들 수 있다.

■ 캡차 (CAPTCHA)
– 이미지를 보여주고 정답을 맞히게 해 사람과 컴퓨터를 판별하고 어뷰징을 막아준다. 입력 주체가 사람인지 컴퓨터인지 판별하기 위해 스타일이 다른 두 종류의 캡차 이미지를 랜덤으로 제공한다.

■ nShortURL
– 긴 URL을 짧게 줄여 글자수 제한이 있는 SNS나 SMS를 이용할 때 도움을 준다. 최근 유해 정보를 통해 유해 사이트 URL 단축은 차단한다. QR코드 이미지를 무료로 함께 생성할 수 있다.

박원기 NBP 대표는 “네이버의 기술과 서비스 노하우가 반영된 API 상품들은 고객들이 가장 기대하고 있는 상품 중 하나로, 이러한 클라우드 상품을 통해 기업들은 기술 및 장애 대응 등의 지원을 받으며 네이버의 서비스를 한껏 활용할 수 있게 됐다”라며 “앞으로도 AI 및 API 상품 라인업을 지속해서 추가함으로써 클라우드 플랫폼을 통해 내부의 기술과 노하우들을 널리 확산하도록 할 것”이라고 덧붙였다.

챗봇 개발을 위한 네이버 랩스 api

챗봇 개발을 위한 네이버 랩스 api

1. NAVER LABS 김정희 (jeonghee.kim@navercorp.com) 챗봇 개발을 위한 네이버 랩스 API

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3. 3 Services Devices

4. 4 Services Devices Ambient Intelligence Service Platform

5. 5 Services Devices Natural Language Interface

6. 6 Why Natural Language Interface ?

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9. 9 제한된 interface 환경 Complex UX

10. 10 인간에게 가장 자연스러운 interface “Speech, Dialogue”

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13. 13 Service Platform 이 된 메신저

14. 14 메신저에서 가장 자연스러운 Service UX “Dialogue”

15. 15 Pizza Service in Messenger

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17. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? 17

18. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? • ”슈프림피자 4개 주세요” • 무엇을 해야 할까? 18

19. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? • ”슈프림피자 4개 주세요” • 메뉴 : 슈프림피자 • 수량 : 4개 • 의도 : 주문 19

20. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? • ”슈프림피자 4개 주세요” • 메뉴 : 슈프림피자 • 수량 : 4개 • 의도 : 주문 • Natural Language Understanding 20

21. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? • ”슈프림피자 4개 주세요” • 메뉴 : 슈프림피자 • 수량 : 4개 • 의도 : 주문 • Natural Language Understanding • Who? 21

22. • Chatbot 으로 서비스 하려면 ? • ”슈프림피자 4개 주세요” • 메뉴 : 슈프림피자 • 수량 : 4개 • 의도 : 주문 • Natural Language Understanding • Who? • 서비스 개발자 • 어렵다. 귀찮다 22

23. Natural Language Understanding Natural Language 23

24. 24

25. 25 한국어

26. • 한국어 • 교착어 • 조사, 어미, 어간 • 형태소 분석 • 아버지가방에 들어가신다

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28. • 대화형 인터페이스를 만들 수 있는 엔진 및 개발 툴 • Named entity recognition 및 intent analysis 를 통한 자연어 처리 • Chat bot, app, service, device 등에 자연어 대화 인터페이스

29. • 한국어 자연어 처리 • 한국어 형태소 분석, 자연어 이해 • 한국어를 시작으로 global language 로 확장

30. Natural Language 30

31. • Built - in • Service - defined

32. • “슈프림피자 4개 주세요” • “치즈 3개로 바꿔주세요” • “4개”, “3개” • 수량 정보 • 자주 사용 예상되는 정보 • 수량, 주소, 인명 등 • 알아서 분석 해 줬으면… 32

33. • Built-in entity • 대화 서비스에서 많이 사용될 것으로 예상되는 entity • 장소, 인명, 시간 등 25개 제공 • Built-in intent • 대화 서비스에서 많이 사용될 것으로 예상되는 intent • Yes, no, cancel 등 7개 제공

34. • “슈프림 피자”, “치즈” • Service 에 따라 unique 한 정보 • 서비스 개발자가 직접 • Entity name • Entity list • 피자 메뉴 • 슈프림 : 수프림 • 페퍼로니 : 페페로니 • 치즈 : 치이즈 34

35. • Service-defined entity • 특정 서비스에서 필요하다고 생각되는 unique 한 entity 를 서비스 개발 자가 설정할 수 있는 tool • Ex) 커피 종류, 피자 종류 등 • Service-defined intent • 특정 서비스에서 필요하다고 생각되는 unique 한 intent 를 서비스 개발 자가 설정할 수 있는 tool • Ex) 피자 주문, 날씨 확인 등

36. User Messenger Service AMICA.ai Text NLU Result Service Response

37. • Dialogue management (DM) 은 제공하지 않는다. • Service response 를 결정할 때 dialogue history 사용은 service logic 에서 • DM 및 서비스 시나리오는 서비스 개발자가 직접 • 향후 개발 방향 • DM 까지 편하게 설계할 수 있도록

38. 38 if (!사이즈) printf( ”어떤 사이즈를 원하시나요”);

39. 39

40. 40 Q&A

네이버 클라우드 플랫폼 무료체험 이벤트 신청. 

https://www.ncloud.com/main/intro

무료 체험 대상 확대 및 기간 연장 안내