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네이버, ‘토픽별 검색결과’ 제공...“원하는 콘텐츠 더욱 쉽게 찾는다”​

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Thursday, June 24, 2021, 15:06:14

많이 찾는 토픽별로 콘텐츠를 모아..콘텐츠 접근성 높여
캠핑·인테리어·홈트 등 생활 밀접형 키워드 중심 베타 서비스 시작

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣ네이버가 많이 찾는 토픽별로 콘텐츠를 모아서 검색결과로 제공하는 테스트를 시작합니다. 같은 검색어라도 사용자마다 찾고 있는 토픽이 달라 검색 의도가 다양한 점을 감안해 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있게 됩니다. 

 

24일 네이버(대표이사 한성숙)에 따르면 검색 편의성을 한층 높일 수 있는 ‘토픽별 검색결과’ 베타 서비스를 시작합니다. 

 

이번 ‘토픽별 검색결과’는 ▲하나의 검색어에 대해 사용자마다 다른 의도를 가지고 검색하거나 ▲검색 의도가 다양하거나 ▲불분명해 찾으려는 콘텐츠가 막연한 경우 등을 위해 많이 찾는 토픽별로 콘텐츠를 묶어서 보여주는 방식입니다. 

 

예를 들어, 사용자가 검색창에 ‘인테리어’만 입력해도 ▲인테리어 소품 ▲인테리어 시공 후기 ▲온라인 집들이 등으로 토픽이 분류되고, 각 토픽에 해당하는 콘텐츠들이 일목요연하게 제공됩니다. 마치 도서관의 서가처럼 웹 상의 다양한 정보를 친숙한 방식으로 구조화 해서 쉽게 찾아볼 수 있도록 만든 것입니다.

 

이로써 사용자는 본인이 의도한 내용을 찾기 위해 여러 검색어를 바꿔가며 입력하거나, 어떤 키워드로 검색할지 막연한 상황에서도, 이미 생성된 토픽을 보며 의도한 콘텐츠를 바로 탐색할 수 있게 됩니다. 즉, 검색 숙련도와 관계없이 누구나 원하는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 콘텐츠 접근성과 검색 효율성이 한층 강화됩니다.

 

이러한 검색 결과를 제공하기 위해서는 네이버에 생성된 수많은 콘텐츠들의 속성을 ‘주제’와 ‘장르’로 나눠 분석하고, 자동으로 분류하는 과정이 필요한데요. 네이버는 먼저 사용자가 검색한 키워드와 클릭한 콘텐츠 등을 참고해 ‘국내여행-제주도-펜션’등과 같이 각 키워드의 주제를 3단계로 세분화해 약 2600여개로 분류했습니다.

 

이어, 각 주제별로 검색 사용자 선호도가 높은 4개의 주요 장르(▲추천·리스트 ▲사용후기·체험후기 ▲How-To·노하우·팁·가이드 ▲분석·리뷰·대조·비교)를 추출해 주제와 장르가 서로 매칭되는 분야의 토픽을 생성하고 이에 맞춰 콘텐츠를 자동 분류합니다.

 

이처럼 토픽별로 콘텐츠를 모아 제공하고, 검증된 창작자가 직접 콘텐츠 생산에 참여하는 방식은 전 세계 검색 엔진 중 네이버가 최초로 시도하는 형태인데요. 방대한 콘텐츠가 존재하는 검색 환경에서 콘텐츠를 생산하고 소비하는 창작자와 사용자를 보다 잘 연결하겠다는 네이버 검색 철학이 반영됐습니다. 

 

특히 사용자가 하나의 검색어만 입력해도 연관된 토픽이 다양하게 노출되는 만큼 창작자 또한 자신의 콘텐츠가 사용자에게 노출될 수 있는 기회가 늘어납니다. 네이버는 인플루언서 등 창작자가 사용자 검색 의도를 기반으로 콘텐츠를 생산할 수 있도록 각 토픽마다 ‘참여하기’ 버튼도 지원합니다.  

 

네이버는 베타 서비스 기간 동안 캠핑, 인테리어, 홈트, 바다낚시 등 생활과 밀접한 키워드 40여개를 대상으로 토픽별 검색결과를 우선 제공하고, 키워드를 지속 확대할 계획입니다.

 

김상범 네이버 Search CIC 책임리더는 “네이버는 사람마다 다른 의도를 가진 키워드의 검색 결과 만족도를 높이기 위한 서비스적 고민과 시도를 이어오고 있다”며 “이번 테스트를 시작으로 사용자의 검색 편의성을 높이고, 창작자 노출기회를 확대할 수 있도록 기술과 서비스를 더욱 고도화해 나가겠다”고 말했습니다.

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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