VIZOOO(비주얼 비교쇼핑몰)을 설명하기 위해서는 우선 비주얼 검색이 무엇인지 간단하게나마 설명을 해야 할 듯 합니다. 비주얼 검색은 전문적인 용어로는 CBIR(Content-Based Image Retrieval) 이라고 합니다. 여기서 Content는 이미지 갖는 색상(Color), 모양(Shape), 질감(Texture)과 같은 속성들을 의미합니다.
비주얼 검색과 기존 텍스트 검색엔진의 가장 큰 차이 중 하나가 검색 방법인데 텍스트 검색엔진에서는 찾고자 하는 이미지의 키워드를 입력하는 방식(Query By Text)을 사용하고, 비주얼 검색에서는 이미지 자체가 쿼리로 사용됩니다. 이렇게 이미지를 쿼리로 사용하는 것을 Query By Example 이라고 합니다. 쉽게 말해서 텍스트 검색엔진에서 남대문 이미지를 찾으려면 검색창에 "남대문"이라고 입력하면 되는 것이고, 비주얼 검색에서는 남대문 이미지를 클릭하거나 업로드 하여 검색을 수행합니다.
텍스트 검색엔진에서 남대문 이미지를 찾는 방법 (검색창에 "남대문" 입력 후 검색 버튼 클릭)
비주얼 검색에서 남대문 이미지를 찾는 방법 (남대문 이미지를 클릭 또는 업로드)
그럼 각각의 방법에는 어떤 장단점이 있을까요? 우선 텍스트 검색엔진의 경우 해당 이미지에 아무런 텍스트 정보(제목, 설명, 태그, 메타데이터 등)가 없을 경우 이미지 자체를 찾을 수가 없으며, 또한 그러한 정보가 잘못되었을 경우 전혀 엉뚱한 결과를 보여줄 수 있습니다. 가령 제가 남대문 시장 풍경을 촬영하고서 그 사진에 "남대문 시장"이란 제목을 달아 놓았을 경우, 이 이미지 또한 "남대문"이란 검색결과에 같이 나옵니다. 그리고 당연하게도 텍스트 정보가 없는 이미지는 아무리 정확한 남대문 이미지라도 찾을 수가 없습니다. 그래서 모든 이미지마다 이를 설명할 수 있는 메타데이터를 생성하여야 하는데, 이러한 메타데이터를 생성하기 위해서는 상당한 비용이 필요하며, 사람마다 기준이 다를 수 있으므로 검색 결과가 달라질 수 있습니다.
비주얼 검색엔진의 경우는 어떤 문제가 있을까요? 비주얼 검색은 쿼리로 이미지를 사용하는데 그럼 이 이미지는 어디서 구해야 할 지가 첫번때 문제가 됩니다. 물론 찾고자 하는 이미지를 웹 상에서 우연히 발견하거나 본인이 가지고 있다면 문제가 없지만 이미지를 찾으려고 쿼리 이미지를 또 찾아야 하는 아이러니한 상황이 발생할 수 있습니다. 이때 비주얼 검색과 텍스트 검색을 병행하여 사용하면 그러한 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, 텍스트 검색엔진을 통해서 찾고자 하는 이미지를 먼저 찾아보는 것입니다. 가령 "남대문"을 검색창에 입력하여 나온 이미지 중에서 본인이 찾고자 하는 이미지와 가장 근접한 이미지를 선택하여 비주얼 검색의 퀴리로 사용하는 것입니다. 그리고 이러한 문제를 해결하는 다른 방안으로는 쿼리 이미지를 직접 그려서 비주얼 검색을 수행하는 방법도 있습니다. 이러한 검색 방식은 Query By Sketch라고 합니다.
그럼 비주얼 검색은 쿼리로 받아들인 이미지를 어떻게 처리하여 검색 결과를 내놓을까요? 우선 비주얼 검색에서도 텍스트 검색처럼 색인 DB를 미리 생성해 놓아야 합니다. 비주얼 검색엔진은 쿼리 이미지의 속성(색상, 모양, 질감 등) 정보를 뽑아내어 색인 DB와 비교하여 가장 근접한 결과순으로 이미지들을 보여줍니다. 당연히 이미지 자체의 속성을 뽑아내어 구성한 색인 DB의 크기는 텍스트 색인보다 훨씬 큰 값을 가지므로 효과적인 색인 DB 구조와 비교 방법은 매우 중요합니다.
비주얼 검색과 기존 텍스트 검색엔진의 가장 큰 차이 중 하나가 검색 방법인데 텍스트 검색엔진에서는 찾고자 하는 이미지의 키워드를 입력하는 방식(Query By Text)을 사용하고, 비주얼 검색에서는 이미지 자체가 쿼리로 사용됩니다. 이렇게 이미지를 쿼리로 사용하는 것을 Query By Example 이라고 합니다. 쉽게 말해서 텍스트 검색엔진에서 남대문 이미지를 찾으려면 검색창에 "남대문"이라고 입력하면 되는 것이고, 비주얼 검색에서는 남대문 이미지를 클릭하거나 업로드 하여 검색을 수행합니다.
텍스트 검색엔진에서 남대문 이미지를 찾는 방법 (검색창에 "남대문" 입력 후 검색 버튼 클릭)
비주얼 검색에서 남대문 이미지를 찾는 방법 (남대문 이미지를 클릭 또는 업로드)
그럼 각각의 방법에는 어떤 장단점이 있을까요? 우선 텍스트 검색엔진의 경우 해당 이미지에 아무런 텍스트 정보(제목, 설명, 태그, 메타데이터 등)가 없을 경우 이미지 자체를 찾을 수가 없으며, 또한 그러한 정보가 잘못되었을 경우 전혀 엉뚱한 결과를 보여줄 수 있습니다. 가령 제가 남대문 시장 풍경을 촬영하고서 그 사진에 "남대문 시장"이란 제목을 달아 놓았을 경우, 이 이미지 또한 "남대문"이란 검색결과에 같이 나옵니다. 그리고 당연하게도 텍스트 정보가 없는 이미지는 아무리 정확한 남대문 이미지라도 찾을 수가 없습니다. 그래서 모든 이미지마다 이를 설명할 수 있는 메타데이터를 생성하여야 하는데, 이러한 메타데이터를 생성하기 위해서는 상당한 비용이 필요하며, 사람마다 기준이 다를 수 있으므로 검색 결과가 달라질 수 있습니다.
비주얼 검색엔진의 경우는 어떤 문제가 있을까요? 비주얼 검색은 쿼리로 이미지를 사용하는데 그럼 이 이미지는 어디서 구해야 할 지가 첫번때 문제가 됩니다. 물론 찾고자 하는 이미지를 웹 상에서 우연히 발견하거나 본인이 가지고 있다면 문제가 없지만 이미지를 찾으려고 쿼리 이미지를 또 찾아야 하는 아이러니한 상황이 발생할 수 있습니다. 이때 비주얼 검색과 텍스트 검색을 병행하여 사용하면 그러한 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, 텍스트 검색엔진을 통해서 찾고자 하는 이미지를 먼저 찾아보는 것입니다. 가령 "남대문"을 검색창에 입력하여 나온 이미지 중에서 본인이 찾고자 하는 이미지와 가장 근접한 이미지를 선택하여 비주얼 검색의 퀴리로 사용하는 것입니다. 그리고 이러한 문제를 해결하는 다른 방안으로는 쿼리 이미지를 직접 그려서 비주얼 검색을 수행하는 방법도 있습니다. 이러한 검색 방식은 Query By Sketch라고 합니다.
그럼 비주얼 검색은 쿼리로 받아들인 이미지를 어떻게 처리하여 검색 결과를 내놓을까요? 우선 비주얼 검색에서도 텍스트 검색처럼 색인 DB를 미리 생성해 놓아야 합니다. 비주얼 검색엔진은 쿼리 이미지의 속성(색상, 모양, 질감 등) 정보를 뽑아내어 색인 DB와 비교하여 가장 근접한 결과순으로 이미지들을 보여줍니다. 당연히 이미지 자체의 속성을 뽑아내어 구성한 색인 DB의 크기는 텍스트 색인보다 훨씬 큰 값을 가지므로 효과적인 색인 DB 구조와 비교 방법은 매우 중요합니다.
비주얼 비교쇼핑몰 VIZOOO의 핵심기술 요소이자 차별화 요소는 비주얼 검색엔진입니다. 다음 포스팅에서는 이러한 비주얼 검색을 어디에 사용할 것인지 그리고 VIZOOO와 어떻게 연결되는 지에 대해서 말해볼까 합니다.
Prev
Rss Feed