셔터스톡은 사용자가 제시하는 텍스트 위치와 원하는 이미지 위치를 분석 해 가장 적합한 이미지를 추천하는 ‘공간 구도 인지 검색’ (Composition Aware Search)의 베타 버전을 발표했다.

이 서비스는 단순 원하는 이미지 검색을 넘어 편집 단계까지 모두 고려한 공간 구도까지 딱 맞는 이미지를 손쉽게 찾을 수 있다.

‘공간 구도 인지 검색’은 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 표기해 찾고자하는 이미지의 구성을 나타낼 수 있다.

현재 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.” 라고 밝혔다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr