셔터스톡, 딥러닝 기술 기반 3세대 이미지 검색 기술 선보여

크리에이티브 플랫폼을 통해 고품질의 콘텐츠, 도구, 서비스를 제공하는 글로벌 IT 기업인 셔터스톡이 사용자가 제시하는 텍스트 위치와 원하는 이미지 위치를 분석 해 가장 적합한 이미지를 추천하는 ‘공간 구도 인지 검색’ (Composition Aware Search)의 베타 버전을 17일 발표했다.

셔터스톡은 이 서비스로 고객들이 단순 원하는 이미지 검색을 넘어 편집 단계까지 모두 고려한 공간 구도까지 딱 맞는 이미지를 손쉽게 찾을 수 있게 됐다고 밝혔다.

‘공간 구도 인지 검색’은 셔터스톡의 딥러닝에 기반한 최신 혁신 기능으로서 작년 셔터스톡이 론칭한 리버스 이미지 검색(Reverse Image Search)의 뒤를 잇는다. 이러한 혁신 기능은 새로운 검색 방법과 차별화된 고객 경험 제공을 목표하는 셔터스톡 내부 컴퓨터 비전 팀이 개발했다.

사용자들은 단순 텍스트 기반의 검색어로만 검색하던 방식에서 벗어나 찾고자 하는 이미지와 비슷한 이미지를 업로드해 유사 이미지를 추천 받는 리버스 이미지 검색, 여기서 한발짝 더 나아가 머릿속에서 생각하는 구도를 반영하는 이미지들을 검색할 수 있게 됐다.

셔터스톡 혁신적인 검색 기능은 딥러닝 기술을 활용해 단어와 이미지의 공간 구도를 인지하는 특징을 가지고 있다. 셔터스톡의 차세대 비주얼 유사 모델(Visual Similarity Model)을 기반해 만들어진 이 도구는 사용자들이 하나 이상의 키워드나 카피 스페이스(Copy Space)를 검색 후 해당 단어들을 캔버스 위에 표기함으로써 찾고자하는 이미지 구성을 나타낼 수 있다.

특허 출원 중인 ‘공간 구도 인지 검색’은 셔터스톡 연구소에서 개발했으며, 머신러닝, 자연어 처리, 최첨단 정보 검색기법(Information Retrieval Method)을 복합적으로 사용해 복잡한 공간 인지 검색 기준에 맞는 이미지들을 찾는다. 한 예로 사용자가 와인과 치즈 이미지를 찾을 때 왼편에 와인이 있고 치즈가 오른편에 있는 것을 원할 수 있다. 검색에서 단어의 위치를 변경할 때 사용자들은 즉각적으로 해당 사항이 반영된 이미지 결과를 볼 수 있다.

셔터스톡 창업자이자 CEO인 존 오린저는 “셔터스톡은 픽셀 데이터, 딥러닝, AI를 활용한 비주얼 검색 기술의 발전에 앞장서고 있다. 이번 혁신의 특별한 점은 우리는 모델에게 사물이 무엇인지만을 훈련시켰지만 우리의 딥 네트워크(Deep Network)는 어디에 물건이 있는지 나타내는 법을 터득했다”라며 “마케터들은 이 도구를 활용해 카피 스페이스가 있는 이미지를 검색할 때 시간을 절약할 수 있다. 우리는 지속해서 이러한 귀중한 검색 기술을 혁신시키고 머신러닝에 투자해 고객 경험을 향상하고 보다 많은 생산적이고 창의적인 시간을 제공하겠다” 고 말했다.

더 자세한 정보는 셔터스톡 ‘공간 구도 인지 검색’ 체험과 비디오를 통해 확인할 수 있다.

<손봉석 기자 paulsohn@kyunghyang.com>