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‘좋다, 나쁘다’ 수준을 넘어서··· ‘정서 분석’의 현재와 미래

정서 분석(sentiment analysis)이 기업에서 가치를 입증해가고 있다. 이 분석 기법은 커뮤니케이션 내의 감성적, 정서적 의미를 판단할 수 있게 해준다. 그리고 회의 음성 전사(meeting transcription)로부터 고객 서비스 및 반응 분석에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 관심을 끌고 있다.  오늘날 정서 분석은 주로 지도 또는 반-지도(semi-supervised) ML 알고리즘을 이용한다. 오늘날 대형 클라우드 사업자는 모두 정서 분석 툴을 제공하고 있으며, 고객 지원 플랫폼 및 마케팅 분야의 주요 벤더들도 대부분이 이를 지원한다. 대화형 AI 사업자의 제품에도 정서 분석 기능이 포함되어 있다. 그러나 정서 분석을 최대한 활용하려면 기술과 과학의 절묘한 조합이 필요하다. 여기서는 정서 분석을 효과적으로 이용하고 있는 몇몇 사례를 살펴본다.    음성 전사 시 중요성 평가 대부분의 가상 회의 플랫폼은 음성 전사 서비스를 제공한다. 실제로, 음성 인식은 마이크로소프트와 구글이 제공하는 다수의 제품에 내장되어 있다. 줌 역시 이번 가을 실시간 음성 전사 기능을 제공할 계획이며, 지금도 오터 AI(Otter AI) 등의 서드파티 서비스를 이용할 수 있는 상태다. 그러나 컴퓨터 음성 전사는 인간에 의한 녹취와 비교할 때 조악한 수준이다. 중요한 대화와 잡담을 식별하고, 다음 단계가 무엇인지, 누가 무엇에 열중하는 지를 파악하는 데에는 인간의 판단이 필요하기 때문이다.  이 격차를 극복하기 위해 음성 전사 업체인 피클(Pickle)이 정서 분석에 주목하고 있다. 피클 플랫폼은 음성 전사 기능을 위해 음성-문장 API인 어셈블리AI(AssemblyAI)를 이용한다. 피클의 CEO이자 설립자인 버치 이브는 정서 분석을 수행할 수 있는 오픈소스 도구들이 몇몇 있지만, 이들은 특정 핵심어를 식별하는 데 집중하는 경향이 있다고 말했다. 이 때문에 피클은 자체 정서 분석 ML 모델을 처음부터 구축하기로 결정했다...

정서 분석 감정 분석 전사

2021.10.12

정서 분석(sentiment analysis)이 기업에서 가치를 입증해가고 있다. 이 분석 기법은 커뮤니케이션 내의 감성적, 정서적 의미를 판단할 수 있게 해준다. 그리고 회의 음성 전사(meeting transcription)로부터 고객 서비스 및 반응 분석에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 관심을 끌고 있다.  오늘날 정서 분석은 주로 지도 또는 반-지도(semi-supervised) ML 알고리즘을 이용한다. 오늘날 대형 클라우드 사업자는 모두 정서 분석 툴을 제공하고 있으며, 고객 지원 플랫폼 및 마케팅 분야의 주요 벤더들도 대부분이 이를 지원한다. 대화형 AI 사업자의 제품에도 정서 분석 기능이 포함되어 있다. 그러나 정서 분석을 최대한 활용하려면 기술과 과학의 절묘한 조합이 필요하다. 여기서는 정서 분석을 효과적으로 이용하고 있는 몇몇 사례를 살펴본다.    음성 전사 시 중요성 평가 대부분의 가상 회의 플랫폼은 음성 전사 서비스를 제공한다. 실제로, 음성 인식은 마이크로소프트와 구글이 제공하는 다수의 제품에 내장되어 있다. 줌 역시 이번 가을 실시간 음성 전사 기능을 제공할 계획이며, 지금도 오터 AI(Otter AI) 등의 서드파티 서비스를 이용할 수 있는 상태다. 그러나 컴퓨터 음성 전사는 인간에 의한 녹취와 비교할 때 조악한 수준이다. 중요한 대화와 잡담을 식별하고, 다음 단계가 무엇인지, 누가 무엇에 열중하는 지를 파악하는 데에는 인간의 판단이 필요하기 때문이다.  이 격차를 극복하기 위해 음성 전사 업체인 피클(Pickle)이 정서 분석에 주목하고 있다. 피클 플랫폼은 음성 전사 기능을 위해 음성-문장 API인 어셈블리AI(AssemblyAI)를 이용한다. 피클의 CEO이자 설립자인 버치 이브는 정서 분석을 수행할 수 있는 오픈소스 도구들이 몇몇 있지만, 이들은 특정 핵심어를 식별하는 데 집중하는 경향이 있다고 말했다. 이 때문에 피클은 자체 정서 분석 ML 모델을 처음부터 구축하기로 결정했다...

2021.10.12

국민·고객·직원의 '마음'을 엿본다··· ‘정서 분석’ 가이드

정서 분석(Sentiment analysis)이라 통계, NLP, ML을 사용하여 의사소통에 담겨진 정서적 의미를 판단하는 기법이다. 기업들은 정서 분석을 활용하여 고객 메시지, 콜센터 상호작용, 온라인 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등의 콘텐츠를 평가한다. 정서 분석은 회사, 제품, 서비스 또는 이런 제품이나 서비스의 기능에 대한 태도를 추적할 수 있다. 예시  오늘날 웹 상에서 특히 지배적인 정서 분석의 예는 버몬트대학교(University of Vermont)의 CSL(Computational Story Lab)의 프로젝트인 헤도노미터(Hedonometer)이다. CSL 그룹은 일일 행복도 점수를 계산하기 위해 트위터의 총 트래픽 중 약 1/10을 차지하는 5,000만 개 이상의 영어 트윗을 매일 분석한다. 접근방식은 간단하다. 해당 연구소는 보편적으로 사용되는 단어를 1만 개를 수집하고 아마존(Amazon)의 MT(Mechanical Turk) 서비스를 통해 사람들이 각 단어에 1~9점의 행복도 점수를 매기도록 했다. 중립적인 단어와 맥락에 크게 의존하는 단어는 제외되고 나머지의 점수를 합산하고 평균을 구하여 일일 행복도 점수를 판단했다. 점수가 기입된 단어 목록은 해당 프로젝트의 웹 사이트에서 영어와 기타 9개 언어로 제공되고 있다. 이 ‘단어 주머니’ 접근방식은 오래된 정서 분석 방식이라고 IDC의 일반 AI 및 정보 지식 발견 수석 조사 분석가 헤일리 서덜랜드가 말했다. 그녀는 “그러나 아주 큰 텍스트 세트에는 꽤 유효할 수 있다”라고 말했다. 헤도노미터 정서 분석의 보편적인 유형인 단순한 긍정-부정 척도를 사용하는 것이다. 헤노도미터는 1~9점 척도를 사용하지만 다른 접근방식들은 긍정, 부정, 중립 등 3개 값을 사용하거나 백분율 점수를 준다. 좀더 자세한 접근방식은 다른 감정도 감지할 수 있다고 서덜랜드가 말했다. 그녀는 “도구별로 다르다. 슬픔, 분노, 흥분이 가장 보편적인 것들이다”라고 말했다. 회사들은 여러 더욱 미묘한 ...

정서 분석 센티멘트 API NLP 헤노도미 감정 소비자 직원 CX EX

2021.09.13

정서 분석(Sentiment analysis)이라 통계, NLP, ML을 사용하여 의사소통에 담겨진 정서적 의미를 판단하는 기법이다. 기업들은 정서 분석을 활용하여 고객 메시지, 콜센터 상호작용, 온라인 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등의 콘텐츠를 평가한다. 정서 분석은 회사, 제품, 서비스 또는 이런 제품이나 서비스의 기능에 대한 태도를 추적할 수 있다. 예시  오늘날 웹 상에서 특히 지배적인 정서 분석의 예는 버몬트대학교(University of Vermont)의 CSL(Computational Story Lab)의 프로젝트인 헤도노미터(Hedonometer)이다. CSL 그룹은 일일 행복도 점수를 계산하기 위해 트위터의 총 트래픽 중 약 1/10을 차지하는 5,000만 개 이상의 영어 트윗을 매일 분석한다. 접근방식은 간단하다. 해당 연구소는 보편적으로 사용되는 단어를 1만 개를 수집하고 아마존(Amazon)의 MT(Mechanical Turk) 서비스를 통해 사람들이 각 단어에 1~9점의 행복도 점수를 매기도록 했다. 중립적인 단어와 맥락에 크게 의존하는 단어는 제외되고 나머지의 점수를 합산하고 평균을 구하여 일일 행복도 점수를 판단했다. 점수가 기입된 단어 목록은 해당 프로젝트의 웹 사이트에서 영어와 기타 9개 언어로 제공되고 있다. 이 ‘단어 주머니’ 접근방식은 오래된 정서 분석 방식이라고 IDC의 일반 AI 및 정보 지식 발견 수석 조사 분석가 헤일리 서덜랜드가 말했다. 그녀는 “그러나 아주 큰 텍스트 세트에는 꽤 유효할 수 있다”라고 말했다. 헤도노미터 정서 분석의 보편적인 유형인 단순한 긍정-부정 척도를 사용하는 것이다. 헤노도미터는 1~9점 척도를 사용하지만 다른 접근방식들은 긍정, 부정, 중립 등 3개 값을 사용하거나 백분율 점수를 준다. 좀더 자세한 접근방식은 다른 감정도 감지할 수 있다고 서덜랜드가 말했다. 그녀는 “도구별로 다르다. 슬픔, 분노, 흥분이 가장 보편적인 것들이다”라고 말했다. 회사들은 여러 더욱 미묘한 ...

2021.09.13

‘API 개발하고 경쟁사 인수하고’··· AWS 퀄트릭스, 고객 정서 분석 위해 ‘잰걸음’

고객이 기업에게 가지는 정서를 확인할 수 있는 API를 AWS가 개발했다. 퀄트릭스 또한 비슷한 의도로 경쟁사를 인수했다. 고객 경험 및 정서에 대해 가지는 기업들의 관심을 반영하는 행보로 풀이된다. AWS는 정서 분석을 활용함으로써 고객의 발언뿐 아니라 고객의 의도까지 알려주는 새 API를 개발, 기존의 음성 기록 서비스에 적용한다고 밝혔다.  회사에 따르면 ‘아마존 트랜스크라이브 콜 애널리틱스’는 고객과 컨택 센터의 통화를 분석할 수 있도록 하는 API를 제공한다. 지난 8월 4일 공개된 새 API는 통화의 시간 정보, 의도를 설명하는 데 사용한 단어와 통화의 다양한 단계(소개, 종료)에 태그를 지정하고 점수를 매김으로써 녹취 데이터를 풍부하게 한다.  단 이 서비스는 통화 중에는 동작하지 않는다. 녹음된 오디오 파일을 AWS S3에 업로드한 이후 이용할 수 있다. 이용 가능 지역은 북미(미국 서부, 미국 동부 및 캐나다), 유럽(런던 및 프랑크푸르트) 및 아시아 태평양(뭄바이, 서울, 싱가포르, 시드니 및 도쿄)이다. 서비스 이용 가격은 통화 시간을 기준으로 한다. 미국 동부 지역에서 분당 약 $0.03부터 시작하며 통화량이 월 500만 분을 초과하면 거의 2/3 수준으로 떨어진다고 회사 측은 전했다.  SAP의 경험 관리 자회사인 퀄트릭스 또한 1주일 전 대화 분석 전문 기업 클라라브릿지(Clarabridge)를 11억 달러에 인수한다고 밝힌 바 있다.  이번 인수는 퀄트릭스의 기존 취약점을 메운다는 의미를 지닌다. 2018년 SAP가 퀄트릭스를 80억 달러에 인수했을 때, 포레스터 애널리스트 페이스 브라운은 “텍스트 분석 측면에서 클라라브릿지가 퀄트릭스보다 낫다”라고 평가한 바 있다. 퀄트릭스의 경우 설문조사 시 직원이나 고객에게 특정 문제에 대해 어떻게 느끼는지를 명시적으로 묻는 반면, 클라라브릿지는 감정 분석을 이용해 고객의 의도와 정서를 수집하려 시도하기 때문이었다.  한편 고객의 정서를 분...

퀄트릭스 AWS 정서 분석 고객 경험

2021.08.10

고객이 기업에게 가지는 정서를 확인할 수 있는 API를 AWS가 개발했다. 퀄트릭스 또한 비슷한 의도로 경쟁사를 인수했다. 고객 경험 및 정서에 대해 가지는 기업들의 관심을 반영하는 행보로 풀이된다. AWS는 정서 분석을 활용함으로써 고객의 발언뿐 아니라 고객의 의도까지 알려주는 새 API를 개발, 기존의 음성 기록 서비스에 적용한다고 밝혔다.  회사에 따르면 ‘아마존 트랜스크라이브 콜 애널리틱스’는 고객과 컨택 센터의 통화를 분석할 수 있도록 하는 API를 제공한다. 지난 8월 4일 공개된 새 API는 통화의 시간 정보, 의도를 설명하는 데 사용한 단어와 통화의 다양한 단계(소개, 종료)에 태그를 지정하고 점수를 매김으로써 녹취 데이터를 풍부하게 한다.  단 이 서비스는 통화 중에는 동작하지 않는다. 녹음된 오디오 파일을 AWS S3에 업로드한 이후 이용할 수 있다. 이용 가능 지역은 북미(미국 서부, 미국 동부 및 캐나다), 유럽(런던 및 프랑크푸르트) 및 아시아 태평양(뭄바이, 서울, 싱가포르, 시드니 및 도쿄)이다. 서비스 이용 가격은 통화 시간을 기준으로 한다. 미국 동부 지역에서 분당 약 $0.03부터 시작하며 통화량이 월 500만 분을 초과하면 거의 2/3 수준으로 떨어진다고 회사 측은 전했다.  SAP의 경험 관리 자회사인 퀄트릭스 또한 1주일 전 대화 분석 전문 기업 클라라브릿지(Clarabridge)를 11억 달러에 인수한다고 밝힌 바 있다.  이번 인수는 퀄트릭스의 기존 취약점을 메운다는 의미를 지닌다. 2018년 SAP가 퀄트릭스를 80억 달러에 인수했을 때, 포레스터 애널리스트 페이스 브라운은 “텍스트 분석 측면에서 클라라브릿지가 퀄트릭스보다 낫다”라고 평가한 바 있다. 퀄트릭스의 경우 설문조사 시 직원이나 고객에게 특정 문제에 대해 어떻게 느끼는지를 명시적으로 묻는 반면, 클라라브릿지는 감정 분석을 이용해 고객의 의도와 정서를 수집하려 시도하기 때문이었다.  한편 고객의 정서를 분...

2021.08.10

"더 똑똑해졌다" IBM이 전하는 왓슨의 자연어이해

IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서에 대한 이해뿐만 아니라 PDF와 같은 문서에 대한 규모 있는 처리의 속도 및 정확성도 높일 수 있게 된다고 한다.   IBM의 ‘프로젝트 디베이터’에서 나온 핵심 IBM 자연어처리(NLP) 기능이 시장에 첫선을 보이는 셈이다. IBM에 따르면 프로젝트 디베이터는 인간을 복잡한 토론에 참여시킬 수 있는 유일한 AI 시스템이다. IBM은 올해 내내 새로운 기능을 계속해서 추가할 예정이라고 밝혔다. 출시 예정인 왓슨의 핵심 기능 중에는 그동안 AI 시스템에 혼란을 야기했던 숙어와 구어(예: ‘거의 도움이 안 된다(hardly helpful)’ 또는 ‘화가 났다(hot under the collar)’)를 이해하는 기능이 있다. 이러한 문구들은 ‘센티먼트 쉬프터(sentiment shifter)’라고 하는데 고급 정서 분석 기술을 통해 이제 각 기업은 이러한 데이터의 활용도를 높여 영업 활동을 전체적으로 파악할 수 있다. 고급 정서 분석과 더불어 ‘요약’과 ‘군집화’ 기능도 새로 추가되고 있다. 요약 기술은 여러 출처에서 문자적 정보를 가져와서 특정 주제에 대한 음성이나 문자로 거론되고 있는 내용을 개략적으로 사용자들에게 알려주는 기술이다. 이 요약 기술의 이전 버전은 올해 초 그래미(Grammys) 음악상을 위한 대규모 데이터 프로젝트의 일환으로 1, 800만 건이 넘는 기사와 블로그, 약력 분석에 투입된 바 있다. 레드 카펫 부분에서 실시간으로 내보내는 주문형 동영상과 사진 제작에 데이터가 활용되었다. 이러한 동영상과 사진은 주요 주제에 대해 좀더 심도 있는 맥락을 팬들에게 제공한다. 새로운 주제 군집화 기술을 활용하면 분석할 관련 정보의 의미 있는 ‘주제’를 생성할 수 있다. IBM에 따르면, 군집화 기술은 올해 말 왓슨 디스커버리에 통합될 예정이며, 주제 전문가들은 이 기술을 활용해 주제를 맞춤...

CIO 자연어기술 자동차 보험 와슨 디스커버리 선코프 그래미 음악성 프로젝트 디베이터 정서 분석 NLU NLP 자연어처리 풋볼 인지 컴퓨팅 분석 인공지능 왓슨 IBM 청구

2020.03.26

IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서에 대한 이해뿐만 아니라 PDF와 같은 문서에 대한 규모 있는 처리의 속도 및 정확성도 높일 수 있게 된다고 한다.   IBM의 ‘프로젝트 디베이터’에서 나온 핵심 IBM 자연어처리(NLP) 기능이 시장에 첫선을 보이는 셈이다. IBM에 따르면 프로젝트 디베이터는 인간을 복잡한 토론에 참여시킬 수 있는 유일한 AI 시스템이다. IBM은 올해 내내 새로운 기능을 계속해서 추가할 예정이라고 밝혔다. 출시 예정인 왓슨의 핵심 기능 중에는 그동안 AI 시스템에 혼란을 야기했던 숙어와 구어(예: ‘거의 도움이 안 된다(hardly helpful)’ 또는 ‘화가 났다(hot under the collar)’)를 이해하는 기능이 있다. 이러한 문구들은 ‘센티먼트 쉬프터(sentiment shifter)’라고 하는데 고급 정서 분석 기술을 통해 이제 각 기업은 이러한 데이터의 활용도를 높여 영업 활동을 전체적으로 파악할 수 있다. 고급 정서 분석과 더불어 ‘요약’과 ‘군집화’ 기능도 새로 추가되고 있다. 요약 기술은 여러 출처에서 문자적 정보를 가져와서 특정 주제에 대한 음성이나 문자로 거론되고 있는 내용을 개략적으로 사용자들에게 알려주는 기술이다. 이 요약 기술의 이전 버전은 올해 초 그래미(Grammys) 음악상을 위한 대규모 데이터 프로젝트의 일환으로 1, 800만 건이 넘는 기사와 블로그, 약력 분석에 투입된 바 있다. 레드 카펫 부분에서 실시간으로 내보내는 주문형 동영상과 사진 제작에 데이터가 활용되었다. 이러한 동영상과 사진은 주요 주제에 대해 좀더 심도 있는 맥락을 팬들에게 제공한다. 새로운 주제 군집화 기술을 활용하면 분석할 관련 정보의 의미 있는 ‘주제’를 생성할 수 있다. IBM에 따르면, 군집화 기술은 올해 말 왓슨 디스커버리에 통합될 예정이며, 주제 전문가들은 이 기술을 활용해 주제를 맞춤...

2020.03.26

정의, 원리, 사례, SW, 교육과정으로 알아보는 '자연어처리(NLP)'

마치 사람이 하는 것처럼 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리하며 생성할 수 있는 인공지능(AI)의 한 갈래인 자연어처리의 비즈니스 적용이 최근 급격하게 늘고 있다. NLP의 정의, 원리, 비즈니스 사례, 관련 소프트웨어 등을 알아보자.    정의 자연어처리(NLP)는 의사소통을 담당하는 인공지능(AI)의 한 갈래다. 어떻게 컴퓨터가 사람처럼 언어를 이해하고 처리하며 생성하도록 프로그래밍할 수 있을까? 이 용어는 본래 시스템이 읽을 수 있는 능력을 언급하기 위해 사용되었으나 모든 컴퓨터 언어를 이르는 구어적 표현이 되었다. 하위 카테고리에는 컴퓨터가 스스로 의사소통을 생성하는 능력인 자연어생성(NLG: natural language generation)과 속어, 잘못된 발음, 틀린 철자, 기타 언어의 변형을 이해하는 능력인 자연어이해(NLU: natural language understanding)가 포함된다. 작동 원리 NLP는 머신러닝을 통해 작동한다. 머신러닝 시스템은 단어 그리고 다른 형태의 데이터와 마찬가지로 단어가 합쳐지는 방식을 저장한다. 문구, 문장 그리고 때로는 책 전체가 머신러닝 엔진에 입력되고 문법 규칙, 사람들의 실제 언어 습관 등에 기초하여 처리된다. 그러면 컴퓨터가 이 데이터를 이용해 패턴을 찾고 그다음을 추론한다. 번역 소프트웨어를 예로 들어보자. 프랑스어로 ‘나는 공원에 가고 있다’는 ‘Je vais au parc’이기 때문에 머신러닝은 ‘나는 상점에 가고 있다’도 ‘Je vais au’로 시작하리라 예측한다. 그러면 컴퓨터는 ‘상점’이라는 단어만 있으면 된다. 적용 기계 번역은 개선된 NLP 적용 중 하나지만 가장 보편적으로 사용되지는 않는다. 검색이 보편적으로 사용된다. 구글이나 빙에서 무엇인가를 검색하면 데이터를 시스템에 입력하게 된다. 검색 결과를 클릭하면 시스템이 발견한 결과가 옳은 것이라는 확인으로 인식하고 이 정보를 추후 더 나은 검색을 위해 활용한다. 챗봇도 같은 방식으로 작동한다. 슬랙,...

CIO natural language generation natural language understanding NLTK SpaCy 구글 클라우드 트랜슬레이션 스페이시 아마존 컴프리렌드 자연어생성 자연어이해 젠심 IBM 왓슨 톤 애널라이저 Gensim 시리 인공지능 알렉사 챗봇 자연어처리 NLP NLG NLU 정서 분석 기계 번역 플레시먼힐러드

2020.03.18

마치 사람이 하는 것처럼 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 처리하며 생성할 수 있는 인공지능(AI)의 한 갈래인 자연어처리의 비즈니스 적용이 최근 급격하게 늘고 있다. NLP의 정의, 원리, 비즈니스 사례, 관련 소프트웨어 등을 알아보자.    정의 자연어처리(NLP)는 의사소통을 담당하는 인공지능(AI)의 한 갈래다. 어떻게 컴퓨터가 사람처럼 언어를 이해하고 처리하며 생성하도록 프로그래밍할 수 있을까? 이 용어는 본래 시스템이 읽을 수 있는 능력을 언급하기 위해 사용되었으나 모든 컴퓨터 언어를 이르는 구어적 표현이 되었다. 하위 카테고리에는 컴퓨터가 스스로 의사소통을 생성하는 능력인 자연어생성(NLG: natural language generation)과 속어, 잘못된 발음, 틀린 철자, 기타 언어의 변형을 이해하는 능력인 자연어이해(NLU: natural language understanding)가 포함된다. 작동 원리 NLP는 머신러닝을 통해 작동한다. 머신러닝 시스템은 단어 그리고 다른 형태의 데이터와 마찬가지로 단어가 합쳐지는 방식을 저장한다. 문구, 문장 그리고 때로는 책 전체가 머신러닝 엔진에 입력되고 문법 규칙, 사람들의 실제 언어 습관 등에 기초하여 처리된다. 그러면 컴퓨터가 이 데이터를 이용해 패턴을 찾고 그다음을 추론한다. 번역 소프트웨어를 예로 들어보자. 프랑스어로 ‘나는 공원에 가고 있다’는 ‘Je vais au parc’이기 때문에 머신러닝은 ‘나는 상점에 가고 있다’도 ‘Je vais au’로 시작하리라 예측한다. 그러면 컴퓨터는 ‘상점’이라는 단어만 있으면 된다. 적용 기계 번역은 개선된 NLP 적용 중 하나지만 가장 보편적으로 사용되지는 않는다. 검색이 보편적으로 사용된다. 구글이나 빙에서 무엇인가를 검색하면 데이터를 시스템에 입력하게 된다. 검색 결과를 클릭하면 시스템이 발견한 결과가 옳은 것이라는 확인으로 인식하고 이 정보를 추후 더 나은 검색을 위해 활용한다. 챗봇도 같은 방식으로 작동한다. 슬랙,...

2020.03.18

AI가 관객+평론가 리뷰 분석, 영화 흥행 예측한다

할리우드 영화에는 흥행 공식이 있다고 말하는 사람들이 있는데, 이들은 조만간 AI가 영화의 성공을 예측할 수 있음을 알게 될 것이며, 생각보다 영화평에서 더 많은 진실을 발견할 수 있을 것이다.   성균관대학교의 연구팀은 영화 리뷰 사이트인 로튼 토마토(Rotten Tomatoes) 점수를 영화의 성공 척도로, 크라우드 소싱 플롯 요약의 CMU 무비 서머리 코퍼스(CMU Movie Summary Corpus)를 플롯의 시놉시스로 사용했다. 그런 다음 딥러닝 모델을 사용하여 요약에서 각 문장의 정서를 분석했다. 로튼 토마토에서 관객과 평론가의 평가가 75% 이상 긍정적이면 그 영화는 성공할 것으로, 65% 미만이며 그 영화는 성공하지 못할 것으로 간주됐다. <이상한 나라의 앨리스>와 <특전 유보트(Das Boot)>같은 흥행한 영화는 평가에서 정서의 변화가 잦은 반면, <리미츠 오브 컨트롤(The Limits of Control)>과 <삼국지:명장 관우(The Lost Bladesman)>같은 실패한 영화에서는 이러한 변화가 적었다. 성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과 정윤경 부교수는 로튼 토마토 애그리게이터가 영화 흥행을 말해주는 가장 정확한 척도는 아니라고 밝혔다. 정 부교수는 <테크월드>에 이메일로 "정확한 측정은 전체 매출과 투자 비용이 필요한 ROI로 할 수 있을 것이다. 하지만 우리는 신뢰할 만한 자료를 찾을 수 없었다"라고 말했다. 이어서 "게다가 수십 전 영화가 개봉했을 당시의 인플레이션을 고려해야 한다. 따라서 우리는 리뷰 점수를 대신 사용했다”라고 전했다.  "여러 영화 리뷰 웹 사이트를 이용할 수 있지만 로튼 토마토 점수 시스템은 두 가지 유형의 점수(관객 별점과 영화평론가 별점)를 제공하기 때문에 최고라고 생각했다. 다른 5등급 점수 시스템과 달리 로튼 토마토 점수는 신선함(우리 표현으로는 성공)과 썩음(성공하지 않음)으로 나누기 위한 임계 값으로 60...

ROI 평론가 시네리틱 시나리오 분석 로튼 토마토 관객 정서 분석 성균관대학교 예측 알고리즘 인공지능 영화 빅데이터 흥행

2019.09.09

할리우드 영화에는 흥행 공식이 있다고 말하는 사람들이 있는데, 이들은 조만간 AI가 영화의 성공을 예측할 수 있음을 알게 될 것이며, 생각보다 영화평에서 더 많은 진실을 발견할 수 있을 것이다.   성균관대학교의 연구팀은 영화 리뷰 사이트인 로튼 토마토(Rotten Tomatoes) 점수를 영화의 성공 척도로, 크라우드 소싱 플롯 요약의 CMU 무비 서머리 코퍼스(CMU Movie Summary Corpus)를 플롯의 시놉시스로 사용했다. 그런 다음 딥러닝 모델을 사용하여 요약에서 각 문장의 정서를 분석했다. 로튼 토마토에서 관객과 평론가의 평가가 75% 이상 긍정적이면 그 영화는 성공할 것으로, 65% 미만이며 그 영화는 성공하지 못할 것으로 간주됐다. <이상한 나라의 앨리스>와 <특전 유보트(Das Boot)>같은 흥행한 영화는 평가에서 정서의 변화가 잦은 반면, <리미츠 오브 컨트롤(The Limits of Control)>과 <삼국지:명장 관우(The Lost Bladesman)>같은 실패한 영화에서는 이러한 변화가 적었다. 성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과 정윤경 부교수는 로튼 토마토 애그리게이터가 영화 흥행을 말해주는 가장 정확한 척도는 아니라고 밝혔다. 정 부교수는 <테크월드>에 이메일로 "정확한 측정은 전체 매출과 투자 비용이 필요한 ROI로 할 수 있을 것이다. 하지만 우리는 신뢰할 만한 자료를 찾을 수 없었다"라고 말했다. 이어서 "게다가 수십 전 영화가 개봉했을 당시의 인플레이션을 고려해야 한다. 따라서 우리는 리뷰 점수를 대신 사용했다”라고 전했다.  "여러 영화 리뷰 웹 사이트를 이용할 수 있지만 로튼 토마토 점수 시스템은 두 가지 유형의 점수(관객 별점과 영화평론가 별점)를 제공하기 때문에 최고라고 생각했다. 다른 5등급 점수 시스템과 달리 로튼 토마토 점수는 신선함(우리 표현으로는 성공)과 썩음(성공하지 않음)으로 나누기 위한 임계 값으로 60...

2019.09.09

감정 분석으로 고객 참여 'UP'… 10개 브랜드는 어디?

영국항공, 디즈니, USA투데이, BBC 등이 마케팅 효과를 높이고자 생체인식과 안면인식 같은 감정 분석 기술을 활용하고 있다.  안면인식, 소셜미디어 의견 듣기, 음성 분석, 생체인식 스캔은 정서 분석에 쓰이는 대표적인 방법이다. 브랜드의 제품 및 상호작용을 개선할 때 감정 분석은 소비자가 구두 또는 비언어적으로 의사소통하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다. 이는 소비자 참여에 관한 좀더 많은 인간적인 통찰력을 발굴하고자 분석 기법을 적용하는 것이다. 여기 10개의 유명 글로벌 브랜드가 감정 분석을 활용해 고객과의 소통 방식을 개선한 사례를 소개한다.  영국항공, 안면인식으로 탑승 속도 개선 영국항공(British Airways)은 미국에서 탑승한 승객을 위해 안면인식을 구축했다. 탑승객은 여권이나 탑승권을 보여주지 않고 자신의 얼굴을 카메라로 스캔해 자신의 신원을 확인시켜 비행기 탑승 확인을 받을 수 있다. 항공사는 이 기술을 히스로공항의 영국 국내선에서 사용하고 있으며 국제선 탑승객에게도 생체인식 기술을 적용하고자 노력하고 있다.   USA투데이, 구독자 수 늘리고 참여도 향상 USA투데이는 클라라브리지(Clarabridge)와 함께 인쇄 신문 독자를 유지하고 젊은 독자와의 관계를 심화했다. 언론계 대기업인 USA투데이는 고객 설문 조사, 평론 및 리뷰, 라이브 채팅 기록에서 고객의 음성 데이터를 분석한 후 고객들이 계정 관련 활동에 실망했음을 알게 됐다.  이에 대응하여 좀더 쉽게 온라인으로 거래할 수 있도록 가입자 커뮤니케이션을 철저히 조사했다. 검색 기능을 개선함으로써 USA투데이는 계정 관련 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있게 되었다. 또한 USA투데이는 팟캐스트, 뉴스레터, 이벤트 등 모든 제품에 관해 과거 인식하지 못했던 많은 디지털 독자가 있음을 깨닫게 됐다. 인지도를 높이기 위해 온라인 회원 안내서를 만든 다음 광고 없는 가입 기반 앱을 제작해 언론사의 자동 재생 광고 환경에 부정적인 의...

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2019.07.02

영국항공, 디즈니, USA투데이, BBC 등이 마케팅 효과를 높이고자 생체인식과 안면인식 같은 감정 분석 기술을 활용하고 있다.  안면인식, 소셜미디어 의견 듣기, 음성 분석, 생체인식 스캔은 정서 분석에 쓰이는 대표적인 방법이다. 브랜드의 제품 및 상호작용을 개선할 때 감정 분석은 소비자가 구두 또는 비언어적으로 의사소통하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다. 이는 소비자 참여에 관한 좀더 많은 인간적인 통찰력을 발굴하고자 분석 기법을 적용하는 것이다. 여기 10개의 유명 글로벌 브랜드가 감정 분석을 활용해 고객과의 소통 방식을 개선한 사례를 소개한다.  영국항공, 안면인식으로 탑승 속도 개선 영국항공(British Airways)은 미국에서 탑승한 승객을 위해 안면인식을 구축했다. 탑승객은 여권이나 탑승권을 보여주지 않고 자신의 얼굴을 카메라로 스캔해 자신의 신원을 확인시켜 비행기 탑승 확인을 받을 수 있다. 항공사는 이 기술을 히스로공항의 영국 국내선에서 사용하고 있으며 국제선 탑승객에게도 생체인식 기술을 적용하고자 노력하고 있다.   USA투데이, 구독자 수 늘리고 참여도 향상 USA투데이는 클라라브리지(Clarabridge)와 함께 인쇄 신문 독자를 유지하고 젊은 독자와의 관계를 심화했다. 언론계 대기업인 USA투데이는 고객 설문 조사, 평론 및 리뷰, 라이브 채팅 기록에서 고객의 음성 데이터를 분석한 후 고객들이 계정 관련 활동에 실망했음을 알게 됐다.  이에 대응하여 좀더 쉽게 온라인으로 거래할 수 있도록 가입자 커뮤니케이션을 철저히 조사했다. 검색 기능을 개선함으로써 USA투데이는 계정 관련 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있게 되었다. 또한 USA투데이는 팟캐스트, 뉴스레터, 이벤트 등 모든 제품에 관해 과거 인식하지 못했던 많은 디지털 독자가 있음을 깨닫게 됐다. 인지도를 높이기 위해 온라인 회원 안내서를 만든 다음 광고 없는 가입 기반 앱을 제작해 언론사의 자동 재생 광고 환경에 부정적인 의...

2019.07.02

'AI가 고객 발굴하고 마케팅 카피 작성' 초콜릿회사 이야기

호주 초콜릿 회사와 마케팅 협력사인 온라인 서클 디지털(Online Circle Digital)이 인공지능으로 미디어 광고를 어떻게 개선하고 고객 참여를 어떻게 끌어올렸는지를 공유했다. 인공지능(AI), 소셜 미디어 인사이트, 로열티 데이터를 이용해 특정 소비자 그룹을 파악하고 겨냥한 호주 초콜릿 상품 기업 산츄로(San Churro)는 ROI의 6.6% 상승, 그리고 매장 매출의 50만 달러 증가를 경험하였다. 지난해 산츄로는 에이전시 파트너 ‘온라인 써클 디지털(Online Circle Digital)’과 협업하여 ‘축하해야 할 수천 가지 이유들(1000s of reasons to celebrate)’ 캠페인을 개최하였다. 이 캠페인은 소비자들에게 일상의 작은 것들을 기뻐하고 축하할 것을 장려하며, 그 중간중간 초콜릿의 역할을 강조하고 있다. 산츄로는 무료 초콜릿 배포 외에도 즉석 상품 당첨, 스페인으로의 여행 등 다양한 이벤트와 상품을 준비하였다. 이들의 목표는 매장내 판매 증가와 (브랜드) 인식 개선, 그리고 브랜드 로열티 프로그램 ‘엘 소셜(El Social)’의 등록자 수 증가였다. 이 캠페인은 작년 8~9월에 걸쳐 진행됐으며 소셜 미디어, 그리고 매장내 광고를 통해 프로모션을 진행하였다. 산츄로는 현재 호주 전역에 54개 디저트 카페를 운영 중이다. 산츄로의 마케팅 담당 이사인 마크 아타드는 “산츄로는 친구, 가족과 특별한 순간, 즐겁게 지낼 수 있는 프랜차이즈로 알려져 있다. 작년 캠페인은 산츄로를 보다 넓은 생활반경 이내로 끌어들이고, 기존의 긍정적 이미지를 강화하며, 동시에 엘 소셜의 로열티 프로그램에 참여하는 것에 어떤 장점이 있는지 홍보하기 위해 기획한 것이다”고 말했다. 온라인 서클 디지털의 미디어 대표 브랜던 샌더스는 최근 시드니에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스 참석자들에게 위 캠페인에서 사용한 2가지 기술 플랫폼에 관...

ROI 소셜 펄스 감성 분석 산츄로 초콜릿 정서 분석 소셜 분석 판매 수익 CMO 왓슨 매출 IBM 디저트 카페

2018.05.16

호주 초콜릿 회사와 마케팅 협력사인 온라인 서클 디지털(Online Circle Digital)이 인공지능으로 미디어 광고를 어떻게 개선하고 고객 참여를 어떻게 끌어올렸는지를 공유했다. 인공지능(AI), 소셜 미디어 인사이트, 로열티 데이터를 이용해 특정 소비자 그룹을 파악하고 겨냥한 호주 초콜릿 상품 기업 산츄로(San Churro)는 ROI의 6.6% 상승, 그리고 매장 매출의 50만 달러 증가를 경험하였다. 지난해 산츄로는 에이전시 파트너 ‘온라인 써클 디지털(Online Circle Digital)’과 협업하여 ‘축하해야 할 수천 가지 이유들(1000s of reasons to celebrate)’ 캠페인을 개최하였다. 이 캠페인은 소비자들에게 일상의 작은 것들을 기뻐하고 축하할 것을 장려하며, 그 중간중간 초콜릿의 역할을 강조하고 있다. 산츄로는 무료 초콜릿 배포 외에도 즉석 상품 당첨, 스페인으로의 여행 등 다양한 이벤트와 상품을 준비하였다. 이들의 목표는 매장내 판매 증가와 (브랜드) 인식 개선, 그리고 브랜드 로열티 프로그램 ‘엘 소셜(El Social)’의 등록자 수 증가였다. 이 캠페인은 작년 8~9월에 걸쳐 진행됐으며 소셜 미디어, 그리고 매장내 광고를 통해 프로모션을 진행하였다. 산츄로는 현재 호주 전역에 54개 디저트 카페를 운영 중이다. 산츄로의 마케팅 담당 이사인 마크 아타드는 “산츄로는 친구, 가족과 특별한 순간, 즐겁게 지낼 수 있는 프랜차이즈로 알려져 있다. 작년 캠페인은 산츄로를 보다 넓은 생활반경 이내로 끌어들이고, 기존의 긍정적 이미지를 강화하며, 동시에 엘 소셜의 로열티 프로그램에 참여하는 것에 어떤 장점이 있는지 홍보하기 위해 기획한 것이다”고 말했다. 온라인 서클 디지털의 미디어 대표 브랜던 샌더스는 최근 시드니에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스 참석자들에게 위 캠페인에서 사용한 2가지 기술 플랫폼에 관...

2018.05.16

자연어 처리란? 비즈니스에 어떻게 활용하나?

자연어 처리 컴퓨터가 사람처럼 언어를 이해하고 처리하며 구사하게 해주는 인공지능의 한 분야며, 기업의 NLP 사용이 급속히 증가하고 있다. 자연어 처리란 무엇인가? 자연어 처리(NLP, natural language processing)이란 커뮤니케이션과 관련된 인공지능 기술의 한 갈래다. 사람처럼 언어를 이해하고, 처리하며, 구사하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 것이 과연 가능할까? 원래 NLP는 시스템의 독해 역량만을 가리키는 용어였으나 시간이 지나며 이제는 모든 언어적 활동을 일컫는 단어로 자리 잡았다. NLP의 하위 카테고리로는 컴퓨터가 자체적으로 커뮤니케이션할 수 있는 자연어 구사(NLG, natural language generation), 그리고 속어, 발음 실수, 맞춤법 실수 등 언어의 다양한 변수까지 이해할 수 있는 자연어 이해(NLU, natural language understanding) 등이 있다. 자연어 처리는 어떻게 기능하는가 자연어 처리는 머신러닝(ML)을 통해 이뤄진다. 머신러닝 시스템은 여타 다른 데이터를 수집하는 것과 마찬가지로 다양한 단어와 그 단어들이 어떻게 상호작용 하는가에 대한 정보를 저장한다. 문구, 문장, 때로는 책 전체를 ML 엔진에 피딩하며, ML 엔진은 문법 규칙이나 발화자의 실생활 속 언어 사용 습관에 기초해 이러한 자연어를 처리하게 된다. 컴퓨터는 이 데이터를 이용하여 패턴을 찾아내고, 발화자가 다음에 하게 될 말을 유추한다. 번역 소프트웨어를 예로 들어보자. 불어에서 “나는 공원에 간다”는 “Je vais au parc”이다. 이 데이터를 피딩받은 머신러닝 시스템은 추후 발화자가 “나는 가게에 간다”라고 말할 때도 “Je vais au”로 시작하는 문장을 만들게 된다. 즉 최초 문장에 대한 분석이 끝난 상황에서 추후 발화 내용을 번역할 때에는 유일하게 달라진 단어인 ‘가게’만 ...

CIO NLU 자연어 이해 NLG 자연어 생성 ML NLP 챗봇 알렉사 의사소통 빅브라더 자연어 처리 인공지능 트위터 커뮤니케이션 페이스북 검색 정서 분석

2018.03.05

자연어 처리 컴퓨터가 사람처럼 언어를 이해하고 처리하며 구사하게 해주는 인공지능의 한 분야며, 기업의 NLP 사용이 급속히 증가하고 있다. 자연어 처리란 무엇인가? 자연어 처리(NLP, natural language processing)이란 커뮤니케이션과 관련된 인공지능 기술의 한 갈래다. 사람처럼 언어를 이해하고, 처리하며, 구사하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 것이 과연 가능할까? 원래 NLP는 시스템의 독해 역량만을 가리키는 용어였으나 시간이 지나며 이제는 모든 언어적 활동을 일컫는 단어로 자리 잡았다. NLP의 하위 카테고리로는 컴퓨터가 자체적으로 커뮤니케이션할 수 있는 자연어 구사(NLG, natural language generation), 그리고 속어, 발음 실수, 맞춤법 실수 등 언어의 다양한 변수까지 이해할 수 있는 자연어 이해(NLU, natural language understanding) 등이 있다. 자연어 처리는 어떻게 기능하는가 자연어 처리는 머신러닝(ML)을 통해 이뤄진다. 머신러닝 시스템은 여타 다른 데이터를 수집하는 것과 마찬가지로 다양한 단어와 그 단어들이 어떻게 상호작용 하는가에 대한 정보를 저장한다. 문구, 문장, 때로는 책 전체를 ML 엔진에 피딩하며, ML 엔진은 문법 규칙이나 발화자의 실생활 속 언어 사용 습관에 기초해 이러한 자연어를 처리하게 된다. 컴퓨터는 이 데이터를 이용하여 패턴을 찾아내고, 발화자가 다음에 하게 될 말을 유추한다. 번역 소프트웨어를 예로 들어보자. 불어에서 “나는 공원에 간다”는 “Je vais au parc”이다. 이 데이터를 피딩받은 머신러닝 시스템은 추후 발화자가 “나는 가게에 간다”라고 말할 때도 “Je vais au”로 시작하는 문장을 만들게 된다. 즉 최초 문장에 대한 분석이 끝난 상황에서 추후 발화 내용을 번역할 때에는 유일하게 달라진 단어인 ‘가게’만 ...

2018.03.05

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10.5.0.9