넷플릭스(Netflix), 아마존 프라임 비디오(Amazon Prime Video), 디즈니+(Disney+) 등 OTT 플랫폼의 치열한 경쟁 속에서 콘텐츠뿐만 아니라 서비스의 중요성도 크게 부각되고 있습니다. 사용자는 선택지가 많아진 만큼 자신에게 맞는 콘텐츠를 찾기가 점점 어려워지고 있는데요. 이에 OTT 플랫폼들은 사용자의 시청 이력을 학습해 콘텐츠를 추천하는 서비스를 통해 경쟁력을 높이고 있습니다. 이를 구현하기 위해 복잡한 알고리즘이 필요해 보이지만, CSP(Cloud Service Provider, 클라우드 서비스 제공사)의 다양한 AI 서비스를 통해 AI 전문가 없이도 쉽고 빠르게 서비스를 구현할 수 있습니다.
CSP의 대표적인 AI/ML 서비스
CSP AI 서비스를 활용하면 사전학습 모델을 통해 AI 서비스를 적용한 애플리케이션을 빠르게 구성할 수 있습니다. 필요시에는 추가 데이터를 학습 데이터로 활용해 모델을 파인 튜닝(Fine Tuning, 미세조정) 및 확장할 수 있습니다. 또한 클라우드의 머신러닝 서비스는 머신러닝을 위한 인프라, 도구 등을 제공하는데요. 클라우드를 통해 서비스를 제공받기 때문에, 클라우드의 추가적인 서비스와 기능을 활용해 시스템을 자유롭게 확장할 수 있습니다. 그렇다면 CSP가 제공하는 AI/ML 서비스에는 어떤 것들이 있을까요?
AWS의 ‘Amazon SageMaker’는 기계 학습 플랫폼으로, 개발자들이 기계학습 모델을 개발, 튜닝, 배포할 수 있는 클라우드 환경을 제공합니다. 마이크로소프트의 ‘Azure ML’과 구글의 ‘Cloud ML’에서도 이와 같은 서비스를 이용할 수 있습니다. AWS의 ‘Amazon Personalize’는 머신러닝에 대한 전문 지식이 없는 개발자도 짧은 시간 내에 개인 맞춤 추천 서비스를 구현할 수 있게 해주는데요. 아마존 프라임 비디오의 추천 서비스와 같은 기능을 쉽게 만들 수 있게 된 것이죠. 이미지 및 영상을 분석해 주는 서비스도 있습니다. AWS의 ‘Amazon Rekognition’, 마이크로소프트의 ‘Azure Computer Vision’, 구글의 ‘Vision AI’가 대표적인 사례인데요. 이미지 또는 비디오 내의 얼굴, 객체 및 장소, 텍스트 감지, 유사 이미지 검색 등의 간편한 분석 기능을 제공합니다.
CSP에서 제공하는 AI 서비스에는 번역 서비스도 있습니다. AWS의 ‘Amazon Translate’, 마이크로소프트의 ‘Azure AI Translator’, 구글의 ‘Translation AI’ 활용 시, 개발자는 Rest API(Representational State Transfer API, 하이퍼미디어 기반 분산 시스템을 구축하기 위한 아키텍처 스타일)를 통해 쉽고 빠르게 번역 서비스를 개발할 수 있습니다. 특히 ‘Azure AI Translator’ 서비스는 텍스트를 100개 이상의 언어로 즉시 번역하거나 일괄 번역할 수 있으며, 콜 센터, 앱 내 커뮤니케이션 등 광범위한 사용 사례를 지원합니다.
CSP AI 서비스를 활용한 LG CNS 사례
1) 220 Cord & Code
220 Cord & Code 앱은 고객들이 가전제품과 관련된 경험과 취향 등을 공유하는 커뮤니티 플랫폼입니다. 앱 특성상 사용자에 의해 유해 콘텐츠가 등록될 위험이 있기 때문에, LG CNS 빌드센터는 이미지 및 동영상 분석 AI 서비스(AWS Recognition AI Service)를 통해 유해 콘텐츠를 자동으로 차단하는 기능을 적용했습니다. 사용자가 이미지를 업로드하면 ‘Amazon Rekognition’이 유해성 여부를 확인하는데요. 해당 이미지가 유해하다고 판단되면 관리자에게 알림을 보내거나 콘텐츠 삭제 등의 조치가 가능합니다. 이러한 절차는 게재 건 별로 진행할 수 있으며, 배치 처리(Batch Processing, 자료를 축적하였다가 일정 시점 단위로 일괄해서 처리하는 방식) 또한 가능합니다.
2) MOP(Marketing Optimization Platform)
MOP는 기업 고객의 디지털마케팅 성과 극대화를 위해 포털 검색광고, 쇼핑 검색광고, 디스플레이 광고 등의 운영 퍼포먼스를 최적화하는 플랫폼입니다. MOP는 네이버, 카카오, 구글 등 광고 매체로부터 고객사의 광고 실적 데이터를 자동으로 수집하는데요. 최소 14일부터 60일간의 데이터를 ‘Amazon SageMaker’ 및 머신러닝을 활용해 광고 실적을 예측합니다.
3) 실시간 번역 챗봇 서비스
사용자가 입력한 대화 내용이 자동으로 번역돼 해외 고객에게 전달된다면 어떨까요? 해당 서비스를 활용하면 사용자가 입력한 채팅 문장을 챗봇이 인식하고 AI 번역 서비스로 전송, 상대방 언어로 번역합니다. 번역된 문장은 다시 채팅창에 전송되기 때문에 각자의 모국어로 대화가 가능합니다. LG CNS 빌드센터는 Slack과 Microsoft Teams에 실시간 번역을 제공하는 AI 챗봇 서비스를 구성했습니다. 서비스 구축에는 2주라는 짧은 시간이 소요되었으며 해당 서비스는 외국 고객과의 소통은 물론, 글로벌 협업이 필요한 각종 프로젝트에 활용되고 있습니다.
CSP AI 서비스 활용한 기타 사례
1) 개인화 맞춤 쿠폰 추천을 이용해 매출 증대를 이룬 롯데마트
롯데마트는 ‘Amazon Personalize’의 분석 솔루션을 적용해 사용자 맞춤 쿠폰을 발급했습니다. 그 결과 추천 제품에 대한 반응이 5배 증가하며 월별 매출이 상승했는데요. 특히 고객이 이전에 구매한 적 없던 제품의 판매 수가 최대 40%까지 증가했습니다.
2) NFL과 AWS의 협업으로 만든 선수 부상 방지 플랫폼 ‘디지털 애슬리트’
‘디지털 애슬리트(Digital Athlete)’는 NFL(National Football League) 선수들의 부상을 방지하고자 게임 환경 속에서 다양한 시나리오를 무제한 학습하는 플랫폼입니다. 아마존의 ‘Amazon Rekognition’ 등 다양한 AI, ML, 컴퓨터 비전 기술이 NFL 선수들의 데이터를 학습하며, 수집된 데이터는 선수들의 부상 예측 및 예방에 활용되고 있습니다.
CSP AI 활용, 이제 선택이 아닌 필수
LG CNS 빌드센터는 고객에게 더 나은 CSP AI 활용 서비스를 제공하기 위해 기술 확보에 힘쓰고 있습니다. 고객에게 가치 있는 서비스를 더 빠르게 제공하기 위해, CSP AI 서비스를 활용한 애플리케이션 구축은 선택이 아닌 필수입니다.
글 ㅣ LG CNS 빌드센터 클라우드네이티브개발팀 이종호
