네이버 기술 리더들이 뽑은 '올해 최고 프로젝트'는?

[이데일리 김현아 기자]

‘웹툰 AI페인터’

‘하이퍼클로바’

네이버에서 근무하는 기술전문가들이 올해 최고의 프로젝트로 꼽은 건 뭘까? 작가들을 위한 AI 자동채색 서비스인 ‘웹툰 AI페인터’와 초거대AI인 ‘하이퍼클로바’가 선정됐다. 양 프로젝트에는 각각 3000만원이 지급됐다.

지난해에는 ‘네이버페이 혜택 컴포넌트 리뉴얼’과 ‘연구개발 전주기 자동 보안점검 툴인 Toothless’가 선정됐다.

네이버는 올해로 11회째 사내 시상 행사인 <엔 이노베이션 어워드>를 열고, 기술 리더들이 직접 우수 프로젝트를 선정했다.

<서비스 개발> <연구 개발> 트랙에서 총 43개 프로젝트가 수상작으로 선정됐다. 은 연중 기술 공유 행사인 네이버 엔지니어링 데이 발표 주제 중 타 조직에 도움이 된 기술을 선정한 것이다.

올해 총 상금액은 밝히지 않았지만, 지난해 3억3000만원보다는 많은 4억 원 이상으로 예상된다. 지난해 수상작은 32개였기 때문이다.

‘웹툰 AI 페인터’

서비스 개발 1위는 ‘웹툰 AI 페인터’

<서비스 개발> 트랙에서는 네이버웹툰의 ‘웹툰 AI 페인터(Webtoon AI Painter)’가 최우수 프로젝트로 선정됐다.

‘웹툰 AI 페인터’는 스케치 맥락에 맞게 자연스러운 채색을 도와주는 서비스다. 창작자가 색을 선택하고 원하는 곳에 터치하면 인공지능(AI)이 필요한 영역을 구분하여 자동으로 색을 입혀준다.

여기에는 네이버웹툰이 3년 동안 개발·연구한 기술들이 접목됐다. 딥러닝 기술로는 약 30만 장의 데이터셋을 활용해, 인물의 얼굴이나 신체, 배경 등 이미지 속 각 영역에 대한 특징 및 다양한 채색 스타일을 학습시켰다. 특히, 웹툰 이미지 학습을 통해 웹툰 채색에 특화되도록 개발해 개성이 뚜렷한 그림체도 깔끔하고 뚜렷하게 표현할 수 있다.

<서비스 개발> 최우수 프로젝트를 담당한 네이버웹툰 AI Creation 서충현 리더는 “서비스가 안정적으로 운영되고 사용자분들과 동료들에게 긍정적인 반응을 얻을 수 있던 것은 오랜 기간 웹툰 AI 페인터 개발에 힘쓴 연구팀, 엔지니어, 디자이너분들 덕분”이라며 “지속적인 연구를 바탕으로 다양한 기능들을 추가하며 창작자들에게 실제 도움이 되는 서비스가 되도록 노력하겠다”라고 말했다.

이외에도 ▲학습에 필요한 디바이스 기능 중심으로 설계되어 다양한 교육용 서비스와의 시너지를 극대화하고 수업의 효율을 높이는 노트북 ‘웨일북’과 ▲비대면 쇼핑 시장의 확장 속에서 급격한 상품 증가에 유연하게 대응하고 판매자들의 상품 정보를 원활하게 검색에 반영해 검색품질을 개선한 ‘쇼핑 검색 시스템 전환 프로젝트’가 <서비스 개발> 트랙에서 2위와 3위를 차지했다.

네이버 음성검색 하이퍼클로바 적용 예시

연구 개발 1위는 ‘하이퍼클로바’

<연구 개발>에서는 네이버가 국내 기업 최초로 자체 개발한 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’가 1위로 선정됐다.

하이퍼클로바는 세계 최대 한국어 초대규모 AI로서 AI 주권을 확보할 뿐만 아니라, 중소상공인(SME)과 창작자들을 비롯해 ‘모두를 위한 AI 기술’로 자리매김할 계획이다. 현재 네이버 검색, 쇼핑, 클로바노트, 클로바 케어콜을 비롯하여, 네이버의 다양한 서비스에 적용되고 있다.

네이버 검색에 하이퍼클로바가 적용되면 ‘대화하듯이 검색’하는 일이 가능해진다.

예를 들어 “코로나 확진자 수”라고 검색 후, 연이어 “미국은 몇 명이야?”로 질문하면, 미국 인구 수가 아닌 미국 내 코로나 확진자 수를 검색 결과로 보여준다. 또, “분당구 보건소”를 검색하고, “거기 가는 길 알려줘”라고 연속 질문하면, 현재 위치에서 목적지까지 가는 길을 교통수단 별로 안내하는 식이다.

<연구 개발> 최우수 프로젝트를 진행한 Biz AI 성낙호 책임리더는 “AI 기술의 연구와 투자를 통해 초대규모 AI 생태계를 주도할 수 있는 것에 자부심을 느끼고 있다”라며 “하이퍼클로바를 통해 사용자들과 다양한 파트너들에게 편리함과 새로운 경험을 제공할 수 있도록 기술 개발 및 상용화에 더욱 정진하겠다”라고 전했다.

또한, ▲서비스를 쉽고 빠르게 구동하고 안정적으로 운영하게 해주는 기술인 ‘네이버 컨테이너 클러스터(NAVER Container Cluster)’와 ▲학습 데이터 확보를 위해 음성과 해당 음성 내용의 텍스트가 필요했던 기존 모델과 달리, 대량의 음성 데이터만으로 학습할 수 있도록 하여 음성인식 학습 데이터 패러다임을 전환하고 서비스 성능을 개선한 ‘클로바노트 빅모델’ 프로젝트가 하이퍼클로바의 뒤를 이었다.