2016.06.21

트위터의 '매직포니' 인수를 읽는 3가지 키워드

Katherine Noyes | IDG News Service
트위터가 머신러닝 신생 기업 매직 포니를 인수했다. 트위터가 이번 인수를 통해 얻는 3가지 이점을 분석했다.


iOS용 트위터 앱. 출처 : Martyn Williams

최근 몇 년간 트위터가 머신러닝에 관심을 두고 있다는 것은 공공연한 비밀이었다. 이런 가운데 업체는 20일 영국 런던 소재 신생기업인 매직 포니 테크놀로지를 인수한다고 발표했다. 매직 포니는 이미지 처리에 전문성을 가진 기업이다. 트위터는 재작년에 매드비츠, 작년에 웨트랩 등을 인수한 바 있다.

트위터의 공동 창업자이자 CEO인 잭 도시는 인수 사실을 블로그에 알리며 “매직 포니는 이미지의 특징을 이해하는 알고리즘을 개발해 왔다. 앞으로 이 기술을 트위터의 실시간 스트리밍과 동영상 역량을 강화하고, 트위터 안에서 흥미진진하고 창조적인 온갖 가능성을 높이는 데 사용할 것”이라고 밝혔다.

도시는 매직 포니가 컴퓨터 비전, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 계산 뇌과학(computational neuroscience) 등에서 박사 학위를 받은 전문가 11명으로 구성돼 있다고 밝혔다. 이들은 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 연구원 등이 모여있는 트위터 산하 콜텍스 그룹에 합류할 예정이다. 상세한 인수 계약 조건에 대해서는 공개하지 않았다.

이번 인수로 트위터가 얻을 3가지 이익은 다음과 같다.

1. 품질이 우수한 동영상
동영상 품질은 트위터가 인수를 결정한 가장 분명한 이유다. 펀드-IT(Pund-IT)의 수석 애널리스트인 찰스 킹은 “소셜·공유 사이트에서 동영상과 실시간 동영상은 점점 중요해지고 있지만, (동영상의) 이미지 품질은 대체로 아쉬운 점이 많다. 매직 포니 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 저해상도의 흐린 이미지를 자동으로 선명하게 수정해 주는 알고리즘을 개발하고 있다”라고 말했다.

따라서 트위터는 앞으로 이 기술을 이용해 사이트에 공유되는 동영상의 품질을 개선해 사용자 경험과 즐거움을 향상시킬 것으로 보인다. 이번 인수가 충성도 높은 사용자를 유인·유지하는 데 올인하고 있는 소셜 네트워크 업계에서 빅딜이나 다름없다는 분석이 나오는 이유다.

2. 사건을 선명하게 조명
사진이나 동영상과 같은 비정형 데이터에 색인을 만들고 카테고리를 부여하는 작업은 쉽지 않다. 그러나 이 데이터를 해당 사이트 안에서 노출하고 활용하려면 반드시 해야 한다. 업계에서는 이러한 작업이 트위터의 강점인 실시간 뉴스 처리에 특히 중요하다고 분석한다.

엔덜 그룹의 수석 애널리스트 롭 엔덜은 “이 기술을 이용하면 올랜도 총기 참사 같은 사건이 발생했을 때 거의 즉각적으로 사용자가 생성한 동영상과 사진을 수집해 단독으로 스트리밍하고 다른 네트워크가 부러워하는 일, 즉 보도 수위를 조절할 수 있다. 말 그대로 트위터에서 온라인 대중의 시선으로 뉴스가 생성되는 과정을 지켜볼 수 있다. 트위터 혹은 트위터 협력업체가 제공하려는 뉴스 서비스도 이런 콘텐츠와 댓글이 통합된 형태일 것이다”라고 말했다.

엔덜은 머신러닝 기술에 대한 의견도 내놓았다. 그는 “(머신러닝은) 수익을 내는 가장 좋은 방법 중 하나가 될 것이다. 막대한 광고 수입을 창출할 수 있고 상당한 성과를 이룰 수 있다. 단, 성과를 내기에 앞서 투자가 크게 늘어날 것으로 보인다. 투자자 입장에서는 이런 점이 문제일 수 있다”라고 말했다.

3. 더 면밀한 애널리틱스
ESG(Enterprise Strategy Group)의 수석 애널리스트 닉 로우다는 "머신러닝과 신경망 기술은 전체 빅데이터 및 애널리틱스 시장에서 중요한 영역이 되고 있다. 트위터는 이번 인수와 같은 투자를 통해 댓글을 생성하는 데이터 소스 그 이상으로 도약할 수 있다"고 말했다.

예를 들면 자체적으로 머신러닝 역량을 아직 갖추지 못한 기업을 대상으로 자사 스트리밍 데이터를 분석해 주는 인텔리전스 서비스를 제공할 수 있다. 사진이나 동영상에 담긴 사람과 장소, 사물을 식별하고 사용자 프로필을 생성해 광고에 활용하거나 콘텐츠 몰입도를 높이는 것도 가능하다. 

로우다는 "머신러닝을 통해 저작권이 있는 자료, 심지어 일명 ‘짤방(동영상 등에서 캡처한 이미지에 글귀를 넣어서 만든 파일)’까지 식별할 수 있다. 이러한 머신러닝은 트위터가 짧은 텍스트에 불과한 댓글을 잠재적으로 더 가치가 높은 것으로 발전시켜 나가는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. ciokri@idg.co.kr



2016.06.21

트위터의 '매직포니' 인수를 읽는 3가지 키워드

Katherine Noyes | IDG News Service
트위터가 머신러닝 신생 기업 매직 포니를 인수했다. 트위터가 이번 인수를 통해 얻는 3가지 이점을 분석했다.


iOS용 트위터 앱. 출처 : Martyn Williams

최근 몇 년간 트위터가 머신러닝에 관심을 두고 있다는 것은 공공연한 비밀이었다. 이런 가운데 업체는 20일 영국 런던 소재 신생기업인 매직 포니 테크놀로지를 인수한다고 발표했다. 매직 포니는 이미지 처리에 전문성을 가진 기업이다. 트위터는 재작년에 매드비츠, 작년에 웨트랩 등을 인수한 바 있다.

트위터의 공동 창업자이자 CEO인 잭 도시는 인수 사실을 블로그에 알리며 “매직 포니는 이미지의 특징을 이해하는 알고리즘을 개발해 왔다. 앞으로 이 기술을 트위터의 실시간 스트리밍과 동영상 역량을 강화하고, 트위터 안에서 흥미진진하고 창조적인 온갖 가능성을 높이는 데 사용할 것”이라고 밝혔다.

도시는 매직 포니가 컴퓨터 비전, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 계산 뇌과학(computational neuroscience) 등에서 박사 학위를 받은 전문가 11명으로 구성돼 있다고 밝혔다. 이들은 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 연구원 등이 모여있는 트위터 산하 콜텍스 그룹에 합류할 예정이다. 상세한 인수 계약 조건에 대해서는 공개하지 않았다.

이번 인수로 트위터가 얻을 3가지 이익은 다음과 같다.

1. 품질이 우수한 동영상
동영상 품질은 트위터가 인수를 결정한 가장 분명한 이유다. 펀드-IT(Pund-IT)의 수석 애널리스트인 찰스 킹은 “소셜·공유 사이트에서 동영상과 실시간 동영상은 점점 중요해지고 있지만, (동영상의) 이미지 품질은 대체로 아쉬운 점이 많다. 매직 포니 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 저해상도의 흐린 이미지를 자동으로 선명하게 수정해 주는 알고리즘을 개발하고 있다”라고 말했다.

따라서 트위터는 앞으로 이 기술을 이용해 사이트에 공유되는 동영상의 품질을 개선해 사용자 경험과 즐거움을 향상시킬 것으로 보인다. 이번 인수가 충성도 높은 사용자를 유인·유지하는 데 올인하고 있는 소셜 네트워크 업계에서 빅딜이나 다름없다는 분석이 나오는 이유다.

2. 사건을 선명하게 조명
사진이나 동영상과 같은 비정형 데이터에 색인을 만들고 카테고리를 부여하는 작업은 쉽지 않다. 그러나 이 데이터를 해당 사이트 안에서 노출하고 활용하려면 반드시 해야 한다. 업계에서는 이러한 작업이 트위터의 강점인 실시간 뉴스 처리에 특히 중요하다고 분석한다.

엔덜 그룹의 수석 애널리스트 롭 엔덜은 “이 기술을 이용하면 올랜도 총기 참사 같은 사건이 발생했을 때 거의 즉각적으로 사용자가 생성한 동영상과 사진을 수집해 단독으로 스트리밍하고 다른 네트워크가 부러워하는 일, 즉 보도 수위를 조절할 수 있다. 말 그대로 트위터에서 온라인 대중의 시선으로 뉴스가 생성되는 과정을 지켜볼 수 있다. 트위터 혹은 트위터 협력업체가 제공하려는 뉴스 서비스도 이런 콘텐츠와 댓글이 통합된 형태일 것이다”라고 말했다.

엔덜은 머신러닝 기술에 대한 의견도 내놓았다. 그는 “(머신러닝은) 수익을 내는 가장 좋은 방법 중 하나가 될 것이다. 막대한 광고 수입을 창출할 수 있고 상당한 성과를 이룰 수 있다. 단, 성과를 내기에 앞서 투자가 크게 늘어날 것으로 보인다. 투자자 입장에서는 이런 점이 문제일 수 있다”라고 말했다.

3. 더 면밀한 애널리틱스
ESG(Enterprise Strategy Group)의 수석 애널리스트 닉 로우다는 "머신러닝과 신경망 기술은 전체 빅데이터 및 애널리틱스 시장에서 중요한 영역이 되고 있다. 트위터는 이번 인수와 같은 투자를 통해 댓글을 생성하는 데이터 소스 그 이상으로 도약할 수 있다"고 말했다.

예를 들면 자체적으로 머신러닝 역량을 아직 갖추지 못한 기업을 대상으로 자사 스트리밍 데이터를 분석해 주는 인텔리전스 서비스를 제공할 수 있다. 사진이나 동영상에 담긴 사람과 장소, 사물을 식별하고 사용자 프로필을 생성해 광고에 활용하거나 콘텐츠 몰입도를 높이는 것도 가능하다. 

로우다는 "머신러닝을 통해 저작권이 있는 자료, 심지어 일명 ‘짤방(동영상 등에서 캡처한 이미지에 글귀를 넣어서 만든 파일)’까지 식별할 수 있다. 이러한 머신러닝은 트위터가 짧은 텍스트에 불과한 댓글을 잠재적으로 더 가치가 높은 것으로 발전시켜 나가는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. ciokri@idg.co.kr

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