오드컨셉이 패션 상품 속성 정보를 활용한 세밀한 이미지 검색 관련 연구 성과와 기존 서비스 과정에서 획득하고 있는 데이터를 결합해 커머스 AI 분야의 새로운 패러다임을 제시한다(사진. 오드컨셉).

 

오드컨셉이 컴퓨터 비전과 자연어 처리 관련 연구에서 2020년, 2021년에 이어 또 한 번 높은 기술적 성취를 이뤄냈다. 이를 기반으로 초개인화 인공지능(AI) 추천을 넘은 커머스 AI의 새로운 패러다임을 제시한다.
 
오드컨셉은 자사 연구진의 컴퓨터 비전 분야 연구 논문이 컴퓨터 비전 분야 국제학회 ‘ICPR 2022(International Conference on Pattern Recognition)’에 채택됐다고 10일(수) 밝혔다. 논문명은 ‘2단계 어텐션 메커니즘과 컨볼루션 속성 마스크를 이용한 패션 이미지 검색(Convolutional Attribute Mask with Two-step Attention for Fashion Image Retrieval)’이다.

 

패션 상품의 속성 정보를 활용한 세밀한 이미지 검색에 대한 연구로 성능 측면에서 현존 최고 성능(SOTA)을 달성했다. 기존에 동일한 벤치마크 데이터 세트를 대상으로 최고 성능을 달성한 연구는 2020년 알리바바와 ZJU가 공동으로 AAAI 학회에서 발표한 ‘ASEN(Attribute-Specific Embedding Network)’ 기법이었다. 오드컨셉은 해당 기법 대비 9%의 성능 향상을 이뤘다.

 

오드컨셉의 연구 성과는 8월 21일(일)부터 25일(목)까지 캐나다 몬트리올에서 열리는 ICPR 학회에서 공개한다.

 

앞서 올 6월에는 자연어 처리 관련 연구인 ‘투표 기반 오픈 소스 말뭉치 태깅을 이용한 한국어 토크나이징의 민주화(OpenKorPOS)’ 논문으로 자연어 처리 분야 대표 국제학회인 ‘LREC 2022’에 채택됐다.

 

이런 연구 성과들은 패션 상품 분류의 정밀도와 검색 세밀화 측면에서 이미 최고 수준임을 증명한 AI 성능을 한 번 더 뛰어넘었음을 뜻한다. 당장 패션 상품을 찾는 이용자별 의도와 니즈를 더 세밀하게 반영해 기존보다 만족도 높은 추천 결과를 제공할 수 있다.

 

오드컨셉은 이런 초개인화 AI 추천 고도화에 그치지 않고, 기존 서비스 과정에서 확보한 이커머스 데이터를 결합해 실제 거래 트렌드 기반의 서비스로 확장한다. AI가 이용자의 니즈, 의도뿐만 아니라 거래 트렌드 정보까지 분석해 패션 상품 콘텐츠를 자동 구성하는 방식이다.

 

현재 패션 이커머스에서 활발하게 활용되는 AI 상품 추천 서비스의 활용성과 효과를 뛰어넘어 패션 커머스 AI의 새로운 패러다임을 제시할 서비스로, 현재 일부 패션 이커머스를 대상으로 서비스하면서 시장성 검증을 마쳤다. 해당 서비스는 올 9월 공식 출시한다.

오드컨셉 김정태 대표는 “꾸준히 증강되는 AI 기술력과 데이터로 이커머스 산업의 새로운 패러다임을 제시하고 리드할 것이다”라고 말했다.