[내외통신]전병인 기자=고려대학교 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 100만 개의 레시피를 분석 및 학습하고 새롭고 창의적인 식재료의 조합 추천이 가능한 인공지능 모델을 개발했다.
최근, 다양한 도메인에서 데이터의 양이 폭증하고 있다. 도메인의 특성에 따라 해당 데이터를 분석하고 이를 기반해 새로운 예측 결과를 내놓는 도메인 전문적인 인공지능(‘domain specific AI’)의 개발이 활발히 수행되고 있다.
그러나 현재 많은 도메인에 인공지능이 적용되는 추세이지만, 아직까지 음식 정보를 다루는 데이터에 대한 인공지능의 적용은 미지의 영역이었다. 전통적으로 식재료는 매우 복잡한 화학 구조물들의 조합으로 이루어져 있기 때문에, 이를 데이터기반으로 분석한다는 일은 매우 어려운 일이었다.
하지만 강재우 교수 연구팀이 개발한 인공지능은 딥러닝 기반 ‘샴쌍둥이 네트워크 (Siamese neural network)’ 시스템을 음식 데이터 분야로 확장해 컴퓨터가 100만개 이상의 레시피 데이터를 분석하여 30만여 가지의 식재료 조합에 관한 지식을 습득할 수 있게 되었다. 이는 과거에 사용되지 않던 새롭고도 신선한 조합들을 추천할 수 있는 토대를 마련했다.
또한, 이번 연구의 결과를 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 식재료 조합을 직접 찾아볼 수 있는 웹페이지 기반의 검색 기능을 제공한다(http://kitchenette.korea.ac.kr/)
해당 식재료 추천 인공지능 모델의 성능 평가 방법은 실제로 좋은 음식 조합들의 스코어를 얼마나 근접하게 예측했느냐를 정량적으로 평가했다. 해당 모델은 기존의 전통적인 기계학습 모델들의 예측 및 추천 성능을 월등히 뛰어 넘었다.
해당 식재료 추천 모델의 결과와 요식업계 전문가들이 추천하는 실제 푸드페어링과 비교실험을 진행하고 실제 푸드페어링에도 적용이 가능하다는 것을 보여주었다.
다가올 데이터 시대의 핵심 경쟁력은 앞으로도 나날이 증대하는 도메인 전문지식을 담은 데이터로부터 새로운 트렌드를 학습하고 예측해내는데 능력에 있다. 특히나 음식 도메인은 그러한 새로운 미식 트렌드나 창의적인 레시피를 개발하는 것이 매우 중요한 영역이다.
이번 연구는 레시피 빅데이터를 분석한 결과를 음식의 조합 혹은 푸드페어링에 적용할 수 있는 인공지능 시스템의 가능성을 최초로 탐구하고, 모델 학습에 필요한 데이터와 알고리즘을 제안하여 후속연구의 기틀을 다졌다는 데에 큰 의의가 있다는 것을 보여주었다.
이번 연구 결과는 8월 11일(일)부터 16일(금)까지 중국 마카오에서 열리는 인공지능 최고 권위 학술대회 중 하나인 IJCAI-19에 ‘KitcheNette: Predicting and Recommending Food Ingredient Pairings using Siamese Neural Networks’라는 제목으로 발표될 예정이다.
