지난 시간에 이어 이번에는 공개된 지 얼마 안된 흥미로운 API를 소개해 드리려고 합니다. 앞서 말씀 드렸지만 2017 7월 드디어 SK 데이터센터에 ‘Aibril with Watson’ 한국어 버전 설치가 완료되었습니다. 이와 함께 API 역시 지속적으로 오픈할 계획입니다.  ‘AIBRIL API 활용하기 1’에서는 ‘Conversation’ ‘Document Conversion’ ‘NLC’ ‘Retrieve & Rank’ API를 소개해 드렸습니다. 챗봇을 만드는데 있어 기본이 되는 API와 에이브릴에서 활용하기 위한 문서로 변환하는 API등 인공지능 디바이스 개발에 활용도가 높은 API들을 소개해 드렸습니다. 이번 시간 역시 다양한 산업에서 활용 가치가 높은 API들을 설명해 드리고자 합니다.



[Language Translator] 특정 분야에서 최고의 번역기가 되고 싶다!

‘Language Translator API’는 말 그대로 번역을 지원합니다. 요즘 구글이나 네이버 번역기의 성능이 뛰어나 많이들 활용을 하고 있죠? 처음 이러한 번역기를 접했을 때 별로 기대하지 않았는데 생각보다 뛰어난 번역 수준을 보여줘 깜짝 놀랐습니다. 하지만 번역기의 성능은 데이터에 좌우되 듯 일반적인 문장은 아무래도 구글이 나은 듯 합니다. 그러던 중 커스텀 모델 생성이라는 것을 알게 되었는데요, 이는 특정 도메인에서 특정 고객을 위한 번역기가 필요한 경우 머신 러닝을 통해 제작할 수 있는 기능입니다. 이를 활용하면 학습한 영역에서는 최고의 결과물을 얻게 만들 수 있으니 강력한 기능이 될 것이라 기대합니다.




[Natural Language Understanding] 문맥을 이해할 줄 아는 너를 기다렸다

‘NLU API’는 사용자가 입력한 비정형 컨텐츠로부터 찾아내기 어려웠던 단어, 의미, 감정 등을 분석해 냅니다. API는 예전에 ‘Alchemy Language’라는 명칭으로 다양하게 있던 API를 하나로 조합한 것으로, 카테고리와 컨셉, 감정이나 키워드, 메타데이터 등을 본석해 낼 수 있다고 합니다. 아직 한국어 서비스는 모든 기능을 포괄할 수는 없고 일부 기능에서만 가능합니다. 그래도 순차적으로 지원한다고 하니 조금씩 활용범위를 넓혀 응용 사례를 만들 수 있을 것입니다. 간단히 예시를 보면 아래 그림과 같이 특정 문장을 입력했을 때 긍정적 정서에 대해 점수로 표시를 해줍니다.



[Personality Insight] 글쓴이의 성향 분석이 가능하다고?

PI(Personality Insight) API는 특정한 규모 이상의 글을 입력하면, 글쓴이의 성향을 분석해주는 매우 유용한 도구 입니다. 데이터에 대한 분석은 언어심리학과 데이터 분석 알고리즘을 토대로 진행 되었으며 글쓴이의 성향을 5대 성격 특성(Big Five), 요구(Needs), 가치(Value)라는 형태로 수치화해 보여줍니다. 예를 들어 오프라윈프리 관련 위키 자료를 입력하면 아래 그림과 같이 15개의 성격 유형을 점수(Score)로 표시할 수 있다고 하니, 매우 유용하게 사용할 수 있겠네요. 실제로 해외 사례를 살펴볼 경우 기업들이 제일 관심있게 활용하고 있는 API이기도 합니다



이를 산업에 활용한다면 고객의 성향 분석이 필요한 곳에 적합하겠죠? 문의글, 댓글 등을 통해 고객의 성향이나 기호를 파악하거나 트위터, 페이스북, 인스타그램 계정을 연계해 얻은 고객 정보를 바탕으로 고객 성향 맞춤 서비스를 제공하는 것도 가능합니다. 이 외에도 활용 범위는 무궁무진 하겠죠?

 

[Visual Recognition] , 이 이미지를 어떻게 알았지?

AIBRIL with Watson이 자연어 처리 영역에 강점을 보이고 있지만, 언어 처리 외에도 이미지 처리, 소리에 대한 분석 등 다양한 분야에서 기술력을 쌓아가고 있습니다. 특히 Visual Recognition API는 이미지 처리를 바탕으로 한 기능인데요, 특정 이미지를 학습 시키지 않고도 그 이미지가 나타내는 의미를 찾아내는 기능입니다. 물론 커스텀 기능이 있어 특정한 이미지들을 학습시키고 그에 대한 분류를 강화하고자 하는 데에도 활용할 수 있습니다. 아직 기초적인 기능만 사용해 봤는데요 좀 더 연구해 보고 다음 시간에 자세한 내용 소개하겠습니다.



실제로 두 딸이 비누 만들기 체험하고 있는 이미지를 넣어봤습니다. 그랬더니 위와 같이 점수(Score)를 보여줍니다. 생각보다 꽤 정확한 값들을 도출해 냅니다. 

지금까지 에이브릴이 제공하는 API에 대한 소개를 간략히 구성해 보았습니다. 이후에는 각 API별로 좀 더 상세한 기능 소개를 다뤄보도록 하겠습니다. 혹시 궁금한 내용이 있으시면 댓글로 남겨주세요. 언제든 환영합니다.  







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  1. BlogIcon 지지파파 2017.07.28 07:37 신고

    간만에 알기 쉽게 소개한 글 접했습니다. :) 앞으로도 계속 좋은 소개글 부탁 드립니다.

  2. 딥러닝 2017.08.02 15:42 신고

    Visual Recognition API는 어디서 사용해 볼 수 있나요?
    그리고 이미지 포멧 등에 관계없이 모두 분석 가능한가요?

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