네이버가 세계 최초로 돌비 래버러토리스 첨단 영상 기술을 적용한 새로운 쇼핑 경험을 선사한다.
돌비 영상 기술 ‘돌비 비전’은 색상 팔레트를 수백만에서 수십억 단위로 확장하며 일반 영상 대비 확장된 컬러와 최대 100배 더 넓은 밝기 범위를 지원한다. 깊은 대비감과 풍부한 디테일·리얼한 컬러와 질감으로 현실감 넘치는 영상을 구현한다.
네이버 쇼핑라이브는 세계 최초로 라이브 커머스 영상에 돌비 비전을 적용해 소비자와 판매자 경험을 강화하고 라이브 커머스 한계를 최소화했다. 판매자와 브랜드는 이 기술로 온라인에서 표현하기 어려운 색상·질감·원단 등을 정확히 구현해 마치 실제 같은 쇼핑 경험을 선사할 수 있다.
돌비 비전 기술은 네이버 쇼핑라이브 전용 스튜디오에서 제작되는 영상 콘텐츠에 우선 적용되며 일반 콘텐츠로도 확대 적용된다. 돌비 비전으로 만든 쇼핑라이브 콘텐츠는 안드로이드·iOS·사파리로 즐길 수 있다.
네이버 쇼핑라이브는 네이버가 2020년 선보인 라이브 커머스 플랫폼이다. 출시 1년 4개월 만에 누적 7억 뷰·거래액 약 5000억원을 기록한 국내 대표 라이브 커머스 채널이다.
SK브로드밴드, IPTV 최초 코딩로봇 상품 출시
SK브로드밴드가 코딩교육 대중화에 앞장선다.
SKB는 14일 만 3세부터 초등학교 저학년도 쉽고 재밌게 코딩을 배울 수 있는 ‘알버트AI x B tv ZEM키즈 홈스쿨링팩’을 출시했다. IPTV 업계 최초 코딩로봇 교육 상품이다.
알버트AI는 SK텔레콤이 개발한 교육용 코딩로봇(알버트)에 인공지능 플랫폼 누구 기능을 더한 신형 3세대 AI 코딩로봇이다.
B tv ZEM키즈 홈스쿨링팩은 아이가 혼자서도 알버트AI에 ZEM키즈 카드를 입력해 B tv에서 좋아하는 채널이나 영상을 볼 수 있게 도와준다.
SKB는 또 B tv에 ‘알버트AI 홈’ 전용 메뉴를 만들어 코딩교육 VOD(다시보기)와 TV 앱 서비스도 제공한다. SKB는 알버트AI 홈 구매 고객에 한해 코딩로봇을 17만9300원(부가세포함)에 제공한다.
SKB는 올해 어린이날(5월 5일)까지 ‘알버트AI 홈’을 구매하는 100명에게 기프티콘을, 3명에겐 게임기를 증정한다.
KT, AI원팀 2차 기술성과 4종 공개…AI 로봇 혁신
KT가 AI원팀 산학연 공동연구로 AI 기술을 개발했다. 로봇 실내 공간지능 기술·로봇 소셜 인터랙션·보이스 클로닝·한국어 E2E 음성인식 트랜스퍼 러닝 기술 등 4가지며 KT AI 사업과 서비스에 활용한다.
로봇 실내 공간지능은 KT와 KAIST 명현 교수가 함께 개발했으며 로봇이 실내 공간의 사물을 식별하고 사물의 위치를 기억하는 기술이다.
로봇이 공간 내에서 특정 사람이나 사물 등 객체 종류와 위치를 인식해 3D 지도를 생성하고 실시간 업데이트를 가능하게 만든다. AI원팀은 이 알고리즘을 바탕으로 실내 자율주행에 접목하는 2차년도 연구를 지속할 예정이며 KT 로봇 실내 자율 주행 정밀도를 끌어올린다는 계획이다.
로봇 소셜 인터랙션은 KT와 KAIST 윤성의 교수 연구진이 함께 개발했다. 사용자 얼굴과 행동을 인식한 후 로봇이 수행할 행동을 추천하는 알고리즘을 구현했다. KT 로봇은 향후 이와 같은 개별 알고리즘을 연결해 로봇의 개인화한 상호작용을 구현할 계획이다.
보이스 클로닝은 KT와 KAIST 김회린 교수가 공동 연구했다. 개인화 음성합성을 위한 목소리 복원 알고리즘으로 개인 오디오 샘플을 딥러닝으로 학습해 커스텀 보이스를 제공하는 개인화 TTS 서비스 핵심 기술이다.
연구진은 지난해 비용은 4분의 1 수준으로 줄이고, 속도는 10배 가량 향상 시키는 CPU 기반 음성합성 알고리즘 개발에 성공했다. 이번 연구에서는 커스텀 보이스 학습에 필요한 녹음 시간을 기존 30분에서 3분으로 단축했다. KT는 이 기술을 기가지니, AI통화비서, AI 로봇, AI 교육 등에 도입해 커스텀 개인화 TTS 서비스를 상용화할 예정이다.
한국어 End-to-End 음성인식 트랜스퍼 러닝은 KT와 한양대 장준혁 교수가 개발했다. 한국어 음성인식 성능을 높이면서도 학습에 필요한 데이터를 줄였다. 기존 최고 성능을 내는 딥러닝 음성인식 모델 대비 에러율이 13.7% 감소해 세계 최고 수준의 음성인식 성능을 검증한 것이다.
모델을 처음부터 다시 학습하는 것이 아닌 기존 모델을 재사용하는 방식으로 소량의 도메인 데이터를 활용한 음성인식 개선이 가능해졌다. KT는 이 기술로 KT AI 서비스를 고도화한다는 계획이다.
송금종 기자 song@kukinews.com