[SEK 2007]IT테크노마트-동국대 AI연구실

　동국대학교 컴퓨터공학과 인공지능연구실(http://ce.dongguk.ac.kr/)은 웹2.0 기반의 ‘디지털 음악 추천시스템’을 선보인다. 이 제품의 가장 큰 특징은 ‘개인화’. 각 사용자별 취향에 맞는 디지털 음악을 추천해주는 것이 기술의 핵심이다.

이 기술의 핵심요소는 ‘음악 간 연관 관계를 나타내는 그래프를 이용한 음악 추천 방법 및 시스템’이라는 명칭으로 특허도 등록됐다.

음악·영화 등 사용자 취향이 제각각인 내용을 분석하는 작업은 쉽지 않았던 것이 사실. 그동안 개인적 취향을 분석, 추천하는 방법으로 가장 많이 사용됐던 기술은 ‘협동적 여과’ 방법이다. 그러나, 실제 상황에 이 방법을 적용하면 확장성에 적지 않은 문제점이 발견된다.

동국대팀은 이 문제를 해결하기 위해 다수 사용자의 개인음악 목록과 음악 실행 횟수 등을 분석했다. 이 암시적 선호 정보와 음악 사이의 연관 관계를 가중치 그래프로 표현해 저장, 관리하고 이를 분석함으로써 보다 빨리 사용자 취향에 맞는 음악을 제공해줄 수 있도록 한 것.

사용자의 암시적 선호 정보가 그래프 구조에 누적되기 때문에 추천 실행 시간에 유사도 계산 등 별도 과정을 수행할 필요가 없다. 또 특정 사용자의 선호 정보가 드물더라도 음악 추천을 할 수 있도록 구성돼 있다.

동국대 팀은 국내 다양한 온라인 음악 서비스 업체와 기술 제공을 협의 중이다. 이미 쥬크온 서비스를 제공하는 아인스디지털, MP3플레이어를 개발하는 레인콤과 접촉, 개인용 음악 관리·검색·싱크 소프트웨어 및 콘텐츠 전달 시스템을 개발하는 것을 논의하고 있다.

동국대 인공지능연구실 측은 “국외에서는 음악 콘텐츠 분석과 개인화된 추천에 대한 기술 개발 및 적용이 활발하게 진행되고 있으나 아직 이러한 기술들을 성공적으로 상용화하고 있지는 못한 단계”라면서 “이러한 가운데 선호 음악 리스트와 음악 실행 횟수 등 암시 정보와 그래프를 이용한 분석 방법을 개발, 실시간 음악 추천 시스템을 개발하게 됐다”고 설명했다.