POSTECH, 수십억명에게 바로 ‘지름신’ 부르는

엔진 개발

유환조․한욱신 교수팀, 초고속 상품․영화 추천 엔진 개발

온라인 쇼핑을 할 때 인적 정보나 구매 이력을 바탕으로 사이트 한 편에 ‘추천 상품’이 나오는 경우가 있다. 이런 추천 상품은 인적 정보나 개인의 구매 이력을 빠르게 분석, 관련 상품을 검색해 내놓는 ‘엔진’을 통해 나온다.

POSTECH(포항공과대학교) 미래IT융합연구원 유환조․한욱신 교수, 오진오박사 팀은 72억에 달하는 전 세계 사람들을 대상으로도 빠른 속도로 상품이나 영화를 추천해줄 수 있는 엔진을 개발, 8월 호주에서 열리는 데이터마이닝 분야 최고권위의 학술대회 ACM KDD를 통해 공개한다.

물건을 구매하거나 영화를 예매하기 위해 접속했을 때 소비자가 검색하기 이전에 바로 찾아내는 서비스를 제공하기 위해선 보유하고 있는 상품이나 상영 중인 영화의 상세정보와 소비자 각각의 정보를 한꺼번에 분석해 바로 추려내는 기술이 필요한데, 이 때 그 데이터 양이나 엔진을 구동하는 메모리가 그 속도를 크게 좌우하게 된다.

연구팀은 저장장치 상에서 행렬분해를 지원하도록 해 메모리가 부족해도 저장장치를 이용해 결과를 산출해내도록 했으며, 이런 기술로 수십억명에 달하는 인원을 분석하더라도 빠른 결과를 낼 수 있도록 했다.

이 기술을 이용하면 기존 엔진에 비해 4배에서 최대 수십배까지 빨라질 뿐 아니라, 흔히 집에서 사용하는 컴퓨터를 사용한다고 가정할 때, 기존에 발표된 엔진의 250배의 데이터를 처리할 수 있게 된다.

한편, 연구팀이 발표하는 ACM KDD는 컴퓨터 분야나 데이터마이닝 분야에서 세계 최고 학회로서, 데이터 마이닝 분야의 최신기술들이 발표되며 이번 대회에서는 819편의 논문이 제출되어 159편의 논문만이 발표기회를 얻을 수 있었을 정도로 발표만으로도 큰 의미를 가진다.