네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회는 29일, 발표회를 갖고 지난 6개월여에 걸쳐 진행한 네이버 뉴스 알고리즘 검토 결과에 대해 공개했다.
 
네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회(위원장 맹성현, 이하 검토위)는 지난 5월 ▲컴퓨터 공학 ▲정보학 ▲커뮤니케이션 총 3개 분야의 전문가 11인으로 발족되었다. 검토위는 네이버 뉴스 알고리즘을 학술 및 기술적 관점에서 검토해 서비스의 객관성과 투명성을 확보하며, 기술 적 수월성에 대한 의견을 제시하고, 향후 서비스 발전 방향에 대해 권고하는 것을 목표로 운영되었다.

검토위는 네이버 뉴스 서비스를 1)뉴스 검색(랭킹 알고리즘) 서비스, 2)AiRS 뉴스 추천(에어스, 개인 맞춤형 뉴스) 서비스, 3)연예 및 스포츠 뉴스 서비스로 구분하고, 각 서비스에 대한 ▲데이터의 확보 과정 ▲실제 검색 결과를 결정하는 알고리즘과 그에 반영되는 자질(feature) ▲이용자에게 서비스가 실제로 공개되는 과정 ▲전체 과정에 대해 수립된 업무 절차의 적절성 등을 검토했다.
  
검토 과정에서 검토위는 각 분야의 기술 프로세스에 대한 세부 내용을 파악할 수 있는 문서와 학습 데이터 샘플 등에 대한 상세 내용을 네이버 측으로부터 공유 받았다. 전문가 집단이 한 인터넷 기업의 서비스 전반에 걸친 알고리즘과 이에 반영되는 자질을 구체적 으로 검토하고, 발전 방안을 논의한 것은 세계 최초의 시도로, 매우 고무적인 일이다.
 
검토 결과, 검토위는 1) 뉴스 검색 서비스 영역에서 명확한 가이드라인을 기반으로 품질평가 방향이 정립되어 있었으며, 앞으로도 계속 이러한 시스템을 정착시키는 것이 중요할 것이라 고 평했다.
 
또한, 네이버 뉴스 랭킹 학습 알고리즘으로는 SVMRank가 사용되고 있으며, 다른 학습 알고 리즘을 사용하기에 적합하지 않아, 네이버가 알고리즘 교체보다는 더 좋은 자질의 발굴에 초점을 두고 검색 결과 개선을 위한 노력을 기울이는 것으로 파악된다고 전했다. 덧붙여, 뉴스검색 결과는 알고리즘을 통해 자동으로 배치되기 때문에 관리자의 개입은 원칙적으로 불가능 한 구조이며, 뉴스검색 개발-운영-개선에 대한 의사 결정 이력이 모두 기록되고 있고, 이용자 피드백을 수집하고 반영해 실제 이용자들의 검색 품질 만족도를 꾸준히 평가하고 있음을 확인했다고 밝혔다.  

2) AiRS 뉴스 추천 서비스 영역에서도 검토위는 네이버가 편집자의 개입 없이 자동적으로 뉴스 이용자들의 피드백 데이터를 수집해 학습 데이터를 확보하고 있으며, 협력필터(Collaborative Filtering)와 품질모델(Quality Model)을 결합해 이용자의 기사 선호도와 기사 품질을 고려한 개인화된 추천 점수를 계산하는 알고리즘을 활용하고 있음을 확인했다고 밝혔다. 특히, 이 과정에서 이용자의 기존 관심사와는 다른 분야의 기사도 함께 추천될 수 있도록 함으로써, ‘필터버블(Filter Bubbles, 확증편향)’ 문제를 최소화 하고 있다는 검토 의견을 전했다. 

3)연예 및 스포츠 기사 추천 서비스에서는 일반 분야 뉴스 기사와는 수집되는 기사의 양과 형태, 뉴스 정보의 유효기간 등이 매우 다르다는 특징을 고려해 해당 영역의 특성을 반영한 최신성과 기사 클릭 수치와 같은 피드백 정보를 바탕으로, 비 맞춤형 뉴스 추천 서비스를 제공하고 있다는 검토 결과를 밝혔다. 또한, 앞선 두 서비스에 비해 데이터 기반의 기계 학습이 아닌 규칙 기반의 알고리즘을 바탕으로 서비스가 운영되고 있는데 이는 정형화된 특성이 존재하는 해당 영역의 특징을 반영한 것이라 분석했다. 다만, 연예 및 스포츠 기사 추천 알고리즘의 핵심 역할을 하는 자질이 현재로서는 체계적으로 적절히 활용되고 있으나 시간이 지남에 따라 효용성에 변화가 있을 수 있으므로, 자질에 대한 꾸준한 검증이 필요할 것이라 밝혔다.  

총체적으로 검토위는 네이버의 뉴스 서비스 자동화는 공정성과 신뢰성 문제의 해결을 위한 효율적인 대안으로 평가된다고 밝혔다. 또한 뉴스 서비스 전반에 걸친 알고리즘의 공정성 및 투명성과 관련해 발전 방안을 논의한 것은 세계 최초의 시도이며 매우 고무적이라는 의견을 전했다.  

그 외, 학습 데이터 구축 주기를 더욱 단축시키고 다양한 연령층을 포괄하며, 알고리즘 개선을 위한 연구개발에 힘쓸 것과 ‘좋은 기사’에 대한 공통 기준을 확립하고 기사 품질 평가 방법을 개발해 주기적으로 실행하고, 그 결과를 문서화해 전체 서비스에 공유하는 업무 관리체계를 갖출 것을 권고했다.  

네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회 맹성현 위원장은, “전세계적으로도 전례를 찾아볼 수 없는 네이버 뉴스 알고리즘 검토 위원회를 진행하며 전달한 위원회의 의견들이 공적 가치와 기업적 가치를 동시에 추구해야 하는 뉴스포털로서의 네이버가 더욱 신뢰받고 국제적 경쟁 력에서도 밀리지 않는 플랫폼으로 진화하는데 소중한 밑거름이 될 수 있기를 바란다”고 전했다."

한편 네이버 D2 Startup Factory(이하 D2SF)가 지난 28일, '데모데이(Demoday)’를 개최, 그간 투자ㆍ지원한 기술 스타트업들의 성과와 비전을 공유했다.

지난 5월에 이어 올해 두 번째 진행된 이번 데모데이에는 VC(Venture Capital) 및 기업 관계자 등 100여 ​명이 참석한 가운데 서울시 강남구에 위치한 D2SF 라운지에서 진행되었다.

행사는 양상환 네이버 D2 Startup Factory 리더의 오프닝으로 시작됐다. 양 리더는 “네이버 D2SF는 지금까지 우수한 역량을 보유한 30개의 기술 스타트업에 투자해왔다"며 "AI, 헬스케어, 모빌리티 등 여러 분야의 기술 스타트업들이 의미 있는 성장을 일궈 나가고 있다."라고 말했다.

또한, 양 리더는 이날 D2SF의 스타트업 지원 프로그램의 일환으로 디지털 헬스케어 분야 스타트업들에 대한 지원 계획도 언급했다. 양 리더는 “디지털 헬스케어 스타트업들은 IT기술 외에도 임상실험, 의료기기인증, 디지털라이징 등 혼자 해결하기 어려운 문제가 많다”며 “네이버 D2SF는 분당서울대학교병원, 삼성융합의과학원, 강원창조경제혁신센터, 그리고 원주의료기기테크노밸리와 협력 체계를 구축해, 디지털 헬스케어 스타트업들의 체계적인 성장을 돕고자 한다”고 밝혔다.

행사 본 세션에서는 ▲아드리엘 (Adriel, 대표 엄수원) ▲비닷두 (V.DO, 대표 김대식) ▲퓨리오사AI (FuriosaAI, 대표 백준호) ▲딥메디(deepmedi, 대표 이광진) 4개 스타트업이 그간의 기술 연구와 비즈니스 성과를 공개했다. 이들은 모두 AI 기술을 기반으로 각 도메인에서 빠르게 성과를 만들어내고 있다.

아드리엘은 광고에 대한 전문 지식이나 노하우가 없는 스몰비즈니스 사업자들도 손쉽게 광고 이미지를 만들어 집행할 수 있는 솔루션을 시연했다. 현재 오픈 베타 중이며, 국내외 여러 기업이 400여 건의 광고를 성공적으로 집행했다. 비닷두는 머신러닝 및 컴퓨터비전 기술을 활용해 CCTV, 물류창고, 스포츠영상 각각에 최적화된 솔루션을 소개했다. 특히 현장에서 물류창고를 재현해 기존보다 정확하고 빠른 재고관리/실사 솔루션을 선보여 주목을 끌었다.

퓨리오사AI는 국내 보기 드문 AI 반도체 스타트업으로서, 직접 개발한 칩으로 경쟁력 있는 성능 지표를 공개했다. 이들이 선보인 반도체 소형칩은 자율주행, 스마트홈, 웨어러블 기기 등에서 대량의 연산을 실시간으로 처리해낼 수 있으며, 특히 자율주행 연구개발을 위해 네이버랩스와 협력하고 있다. 딥메디는 스마트폰 카메라만으로도 정확하게 혈압을 측정할 수 있는 솔루션을 시연했다. 현재 파트론 등을 고객사로 확보했고, 2019년에는 의료 인증을 받아 비즈니스를 더욱 확장할 수 있을 것으로 예상된다.

개별 발표가 끝난 뒤에는 각 분야에서 전문성 있는 패널들이 나와 스타트업과 제품 경쟁 우위, 수익모델 등에 대한 질문을 주고 받았다. 또한 그들의 제품을 직접 경험해볼 수 있도록 별도로 마련된 부스 역시 많은 관심을 받았다.

​​데모데이에 참가한 딥메디의 이광진 대표는 "창업한 지 1년 반이 채 되지 않아 기술 개발에 성공해, 비즈니스 현황을 소개할 수 있어 기쁘다"라고 밝혔다. 또한, "이번 데모데이에서 많은 분들이 우리의 가능성에 공감하고 응원해 주셨다"고 덧붙이며 "임상 실험 및 의료기기 인증에도 많은 도움을 받을 수 있을 것 같아 기대된다"고 말했다.​

김태만 기자  ktman21c@gamevu.co.kr

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