Product Image Recognition

상품 이미지 인식

홈쇼핑모아에서 관리하는 상품은 1억개 이상으로, 사람이 일일히 각 상품이 어떤 상품인지를 파악하는 것은 불가능합니다. 이 때문에, 버즈니에서는 이미지 인식 기술을 통하여, 한 이미지 내에 어떤 상품이 있고, 각 상품은 어떤 종류의 상품인지, 색깔은 무엇인지 등의 속성을 파악하여, 각 상품이 어떤 상품인지를 이해하는 AI를 만듭니다. 이 AI를 통하여 상품을 자동으로 분류하거나, 이미지 검색을 할 때 활용하거나, 유저에게 상품을 추천할 때 사용하는 등 다방면으로 활용하고 있습니다.
Image Based Similar Product Search

이미지 기반 유사상품 검색

인터넷 쇼핑의 가장 큰 장점이자 단점은 상품이 너무 많다는 것입니다. 특히, 일상 생활 중에 길거리를 지나가다가, TV를 보다가, 정말 사고 싶은 제품을 발견하더라도, 그 제품을 찾지 못해 사지 못하는 경우가 흔합니다. 버즈니에서는 이미지 검색 기술을 통해 사용자들이 손쉽게 상품을 찾을 수 있도록 합니다. 뿐만이 아니라, 이미지 분석을 통해 검색, 추천, 카테고리 분류 등에서 광범위하게 응용하고 있습니다.
Product Category Classification Automation

상품 카테고리 분류 자동화

홈쇼핑모아에는 여러 쇼핑사로부터 제공받은 1억개 이상의 상품이 존재합니다. 사람이 직접 이 상품들에 정확한 카테고리를 부여하는 것은 불가능합니다. 따라서 버즈니에서는 딥러닝 기술을 활용하여 상품 카테고리 분류 자동화 프로세스를 구축하였습니다.
이 자동화 프로세스는 각각의 상품들을 3단계 기준 약 1200개의 카테고리 중 하나로 분류할 수 있습니다.
홈쇼핑모아의 상품 카테고리 분류 결과는 단순히 사용자에게 직접적으로 노출되는 카테고리 필터 뿐만 아니라, 상품 정보가 활용되는 모든 부분(검색, 추천, 카탈로그)에서 중요한 정보로 사용되고 있습니다
Personalized Product Recommendation

개인화 상품 추천

홈쇼핑모아에는 약 1억 개의 상품이 존재합니다. 방대한 상품들 중에서, 유저 스스로가 자신이 관심 있는 상품을 찾는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들면 “청바지“를 구매하러 홈쇼핑모아에 접속한 유저가 있습니다. 이 유저에게 수천개의 “청바지” 상품을 보여줄 수 있지만, 유저는 본인이 원하는 “청바지” 를 찾기 위해 많은 시간을 들여야 합니다. 이를 해결하기 위해, 버즈니는 추천 기술을 연구하고 적용합니다. 추천 기술이란, 수 많은 상품 중에서 유저가 좋아할 만한 상품들을 예측해서 보여주는 기술을 의미합니다. 이를 통해 유저가 좋아할 것이라고 예측 되는 상품들을 우선적으로 보여줄 수 있어, 효율적인 쇼핑 경험을 제공합니다.
Product Catalog Automation

상품 카탈로그 자동화

홈쇼핑모아에 존재하는 1억개의 상품은 중복되는 상품들이 존재합니다. 이러한 상품들을 각각의 그룹으로 묶어주는 일은 수동으로 하기에는 큰 어려움이 따릅니다. 버즈니에서는 자동으로 동일한 상품을 그룹 별로 묶어주는 카탈로그 자동화 기술을 개발하였습니다.
카탈로그 기술은 가격, 구성에 상관없이 흩어져 있는 동일한 상품들을 하나로 분류합니다. 카탈로그는 동일한 상품을 검색해야 하는 사용자의 번거로움을 덜어주며, 더 나아가 쇼핑의 트렌드를 볼 수 있는 하나의 척도로 개념화되어 사용되고 있습니다.
Product Brand Name Recognition

상품 브랜드 추출

브랜드 추출 기술은 상품명에 포함된 브랜드명을 자동으로 인식하고 추출해주는 기술입니다.
본 브랜드 추출 기술은 e커머스에 필요한 십만여개의 브랜드 전부를 커버하고 있으며, 규칙기반 로직을 사용하여 서비스에 적용 가능한 정확도를 이뤄내고 있습니다.
기계학습 기반의 모델을 학습하여 신규 브랜드 인식할 예정입니다.